Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur
54
Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur

## Indra, Painem
1) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
2) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1) 2) Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260, Indonesia e-mail : indra@budiluhur.ac.id

## Abstract
Each  of  study  program  at    university  in  Indonesia  have    to  report  the  results  of academic  activities  for  one  semester  to  the  Directorate  General  of  Higher  Education,  The Ministry of National Education of Republic of Indonesia (DIKTI) through the Coordinator of Private  Higher  Education  (KOPERTIS).  The  report  will  be  used  in  measuring  the performance of the study program for each university in Indonesia. The reporting process is known as the Study Program Evaluation Based on Self Evaluation (EPSBED).Until now data from  the  processing  of  EPSBED  not  yet  maximized  by  the  executive  party  of  Budi  Luhur University to become one of the reference in the field of academic decisions. For this reason the analysis of the data warehouse of EPSBED may be one of an important component to be considered  in  any  decision-making  by  the  executive  party  of  Budi  Luhur  University. Moreover,  by  using the  EPSBED  data  warehouse  the  process  of  generating  report  become faster in a count of minutes because the process is automated and scheduled. Early stages in the datawarehouse EPSBED are extract, transform and load (ETL). ETL is applied using the two  methods  which  are  method  of  Kettle  and  manual  methods.  By  ETL  to  datawarehouse EPSBED  made  the  withdrawal  process  for  the  preparation  of  data  reporting  EPSBED  of each  program  of  study  will  be  faster  in  a  matter  of  minutes.  In  addition,  the  process  of downloading data can be done  by filtering, cleansing and standardizing  of data and a data type  and can  be  developed in  the  schedule for  the  data  withdrawal    in  a  certain  period  of time.  automatically.  Thus,  reporting  EPSBED  can  be  completed  quickly  and  precisely  and academic data reported EPSBED stored in the datawarehouse.
Keywords :  EPSBED, data  warehouse , extract,  transform,  load,  etl,  University  and Majoring.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Sejak    tahun  2002,  setiap  perguruan tinggi  telah  melaksanakan  kewajibannya dalam pelaporan kinerja program studinya menggunakan  struktur  basis  data  tertentu. Struktur basis data tersebut telah dibakukan  dan  dikemas  dalam  sebuah sistem  pelaporan  Evaluasi  Program  Studi Berdasarkan  Evaluasi  Diri,  sebagaimana telah  dikenal  dengan  kata  EPSBED  oleh semua  perguruan  tinggi  di  Indonesia,
diatur  dalam  SK  Dirjen  DIKTI  No. 34/DIKTI/Kep/2001. Dalam  hal  proses  pelaporan  EPSBED, UBL  harus  melakukan  proses query yang begitu banyak untuk mengambil data yang dibutuhkan  pada database UBL.  Hal  ini karena  struktur database UBL  berbeda dengan struktur database EPSBED. Selain itu, juga harus dilakukan proses pembersihan  ( cleansing )  data  karena masih banyaknya data yang belum lengkap serta membutuhkan waktu yang lama.
Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur
55

## 1.2. Rumusan Masalah
Dari inti permasalahan ini, maka ada
suatu pertanyaan mendasar yaitu
“Bagaimana merancang extract , transform dan load (ETL)  sebagai  tahapan  awal dalam  penerapan  data  warehouse  untuk mempermudah  dan  mempercepat  proses pelaporan EPSBED ? “.

## 1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan  akhir  dari  penelitian  ini adalah untuk:
1. Merancang  ETL data  warehouse
EPSBED  untuk  mempermudah  dan mempercepat
proses pelaporan EPSBED.
2. Mengimplementasikan  ETL  dengan menggunakan  software kettle (Pentaho Data Integration) .
2. REVIEW LITERATURE 2.1. EPSBED
a. Definisi EPSBED
EPSBED  merupakan  media  pelaporan program  studi  yang  diselenggarakan  oleh Perguruan Tinggi untuk Direktorat Jenderal  Pendidikan  Tinggi,  Kementerian
Pendidikan  Nasional  Republik  Indonesia (DIKTI).  Berdasarkan  ketentuan  dan perundangan yang berlaku, setiap program studi harus melaporkan kegiatan akademiknya  setiap  semester.  Sejak  tahun akademik  2002-2003,  kegiatan  pelaporan program  studi  tersebut  menggunakan  data elektronik  dan  aspek  yang  dilaporkan meliputi  kelembagaan,  kurikulum,  dosen, mahasiswa, dan infrastruktur yang diakses oleh setiap program studi (Ilah, http://evaluasi.dikti.go.id/).

## b. Dasar Hukum EPSBED
Berdasarkan  Keputusan  Dirjen  DIKTI
Nomor: 08/DIKTI/Kep/2002 tentang Petunjuk Teknis Keputusan Menteri Pendidikan  Nasional  Nomor  184/U/2001 Tentang Pedoman Pengawasan
Pengendalian  dan  Pembinaan  Program Diploma,  Sarjana  dan  Pasca  Sarjana  di perguruan  tinggi  (termasuk  ketentuan tentang  Ijazah  dan  Transkrip).  Keputusan tersebut  merupakan  salah  satu  dasar
hukum  dalam  pelaksanaan  EPSBED disetiap perguruan tinggi di Indonesia.

## c. Alur Kerja ESPBED.
Alur  kerja  EPSBED  adalah  urutan proses  migrasi  data  dari database internal setiap  perguruan  tinggi      ke  dalam database EPSBED  di  DIKTI.  Sesuai dengan acuan dari Pengembangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi
(PDPT)  maka  alur  kerja  EPSBED  dapat dijelaskan seperti Gambar 2.1.
Gambar 1 : Alur Kerja EPSBED (PDPT, 2010)
2.2. Data Warehouse.
a. Definisi Data Warehouse.
Data warehouse adalah suatu koleksi data  yang  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  manajemen,  yang  berorientasi subjek  (topik),  terpadu, time  variant dan tidak  mudah  berubah  (Inmon,  2005).
Turban, Sharda and Delen (2011) menjelaskan  bahwa data  warehouse juga digunakan  sebagai  pusat  penyimpanan data  masa  lalu  dan  data  saat  ini yang sangat berpotensi untuk bahan pertimbangan pihak manajer suatu organisasi. b. Teknik Pemodelan Data Warehouse. Pada  riset  ini  akan  digunakan  model multi  dimensi,  dimana  terdapat  dua
Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur
56
dimensi untuk tiap data warehouse , yaitu: tabel  fakta  dan  tabel  dimensi.  Tabel  fakta umumnya memiliki measurement dan foreign  key . Measurement adalah field yang  memiliki  nilai  numerik,  digunakan untuk  kepentingan  pengukuran  ( measure ), sedangkan foreign key adalah primary key dari dimensi yang terkait dalam perancangan tabel fakta.
Teknik
pemodelan  data warehouse menggunakan pendekatan star join. Pendekatan star join ini  menyerupai  bentuk  bintang,  dimana tabel  fakta  terdapat  di  tengah  dan  tabel dimensi  mengelilinginya.  Pendekatan  ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 : Pendekatan Star join model data multidimensional ([Inmon 2005], 360)
c. Arsitektur  Data  Warehouse Pada Gambar  3  terdapat  Arsitektur data warehouse dapat digambarkan :
Gambar 3: Arsitektur Data Warehouse
(Hoffer et al., 2007)
Dari  Gambar  3,  data warehouse terbagi menjadi empat bagian yaitu: 1. Source Data System Data  sources diperoleh  dari  berbagai transaksi  dan  produksi  perusahaan  hasil
operasional  aplikasi  yang  dijalankan  tiap harinya.  Data  masih  bersifat  transaksional biasa atau masih  berupa data mentah. 2. Data Staging Area
Sebelum  masuk  kedalam  tahap  ini, data  diestrak  terlebih  dahulu  untuk dimasukkan  kedalam  tahap data  staging area. Pada  tahap  ini  data  di cleansing, reconcile,  match,  standardize agar  data bersih dari cacat atau lebih dikenal dengan nama transform . 3. Data & Metadata Storage
Setelah  data  dibersihkan  maka  data dimasukkan ( load ) kedalam data warehouse.  data  pada  data  warehouse  ini dapat  digunakan  sebagai  bahan  dalam menentukan  kebijakan( decision  support )
dalam berbagai masalah pihak eksekutif. 4. End User Presentation Tools Pada tahap akhir ini adalah pengembangan  dari data  warehouse yang sudah  ada.  Salah  satu  dari  penggunaan data warehouse ini adalah untuk digunakan menjadi suatu business intelligence.
d. Tools ETL Data Warehouse
Untuk  perancangan  data warehouse menggunakan Pentaho Schema Workebench . Sedangkan untuk implementasi Online Analytical Processing ( OLAP )  menggunakan  JPivot yang  sudah  terintegrasi  dengan  Pentho  Bi Server.  Untuk  ETL  menggunakan Kettle
(Pentaho  Data  Integration). Ketiga tools ini  dapat  diunduh  melalui  sebuah  situs http://www. sourceforge.net.
3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Analisa Kebutuhan Informasi Kebutuhan    informasi  inilah  yang dijadikan dasar untuk melakukan pengumpulan data pada tahapan berikutnya. 3.2. Perancangan Data Warehouse Pada tahapan ini dilakukan perancangan data warehouse
menggunakan  model star  schema. Dari hasil  rancangan  model star  schema ini didapatkan  sebuah  tabel  fakta yang
Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur
57
diharapkan  dapat  mendukung  pelaporan EPSBED.
3.3. Teknik Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengumpulan data dengan teknik observasi,  studi  literatur  dan  wawancara dengan pihak terkait. Wawancara dilakukan  dengan  pihak  Kepala  Biro Teknologi  UBL  dan  Ketua  Program  Studi Teknik  Informatika,  Sistem  Informasi  dan Diploma  3  Manajemen  Informatika.  Hasil dari tahap ini akan didapatkan sebuah data transaksi  (OLTP)  untuk  digunakan  dalam perancangan data warehouse .

## 3.4. Teknik  Penarikan  Data  untuk
Data Warehouse Pada  tahap  ini  data  diekstrak  dari database transaksional, kemudian dilakukan proses cleansing untuk
menghilangkan  data  yang empty atau redundan.  Setelah  data  di cleansing maka data  ditransformasikan  dengan  melakukan pendefinisian view  relational pada  tabel dalam  sumber  data.  Setelah  proses transformasi maka dilakukan proses loading  data untuk  memasukkan  data  ke dalam data warehouse . Dari  keempat  perancangan  diatas dijabarkan  dalam  bentuk  sebuah  alur diagram pada Gambar 4 :
Gambar 4. Tahapan Metodologi Penelitian
3.5. Arsitektur Data Warehouse
3.5.1. Arsitektur Logik Data
Warehouse. Pada  Gambar  5  berisi penjelasan  tentang  arsitektur  logik  pada data  warehouse UBL  untuk  kebutuhan pelaporan EPSBED.
Gambar 5. Arsitektur Logik Data Warehouse EPSBED UBL
Data  source merupakan  sumber  data dari keseluruhan proses transaksi akademik  di  UBL. Data  source ini menggunakan software Oracle  9i licence . Pada  tahap  pertama  ini  dilakukan  proses pemilihan  tabel  yang  dibutuhkan  dalam perancangan data warehouse sesuai dengan  dimensi  dan  tabel  fakta  yang  ada, proses  ini  disebut  dengan selection .  Tabel yang sudah ditentukan selanjutnya dilakukan  proses  ekstraksi  data  untuk memetakan  data  dari  setiap  tabel  yang dibutuhkan  untuk  dimasukkan  ke  dalam data  warehouse ,  proses  ini  lebih  dikenal dengan nama extraction .
Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur

## 3.5.2. Arsitektur  Fisik  Data Warehouse
EPSBED UBL.
Client Oracle 9i Database Biro Teknologi Informasi UBL Oracle 9i Data Warehouse Pentaho BI Server Meliputi Kettle,Workbench dan JPivot Client
Gambar 6. Arsitektur Fisik Data Warehouse EPSBED UBL Database operasional UBL
menggunakan  Oracle  9i  dengan  SID:
SISTEM. Sedangkan database yang digunakan untuk data warehouse menggunakan  Oracle  9i  dengan  SID: SIDIKTI.  Untuk  tools  dalam  proses  ETL digunakan Pentaho Data Integration (Kettle), untuk cube menggunakan Pentaho  Schema  Workbench  dan  OLAP menggunakan Pentaho Analysis Service . a. Perancangan Data Warehouse Didalam  menerapkan  data warehouse EPSBED  berisi  beberapa  tabel  fakta, diantaranya  adalah  tabel  fakta  aktivitas akademik mahasiswa.
b. Perancangan Tabel Fakta Aktivitas Akademik Mahasiswa (FACT_TRAKM)
+nlipktrakm() +nlipstrakm() +skssemtrakm() +skstttrakm\() -thsmstrakm -kdptitrakm -kdpsttrakm -kdjentrakm -nimhstrakm -level_ipk -level_ips -stmhsmsmhs Fact_TRAKM -kd_jenjang -nm_jenjang -singkatan -kd_jenjang_epsbed dim_jenjang -kdptimspst -kdfakmspst -kdjenmspst -kdpstmspst -kdpstepsbed -nmpstmspst -csingkatan -statusmsmpst -tgawlmspst -smawlmspst -statumspst -sksttmspst -emailmspst -nomskmspst -tglskmspst -tglakmspst -nombamspst -tglbamspst -tglabmspst -nokpmspst -telpsmspst -telpomspst -faksimspst dim_mspst -kdptimsmhs -kdjenmsmhs -kdpstmsmhs -nimhsmsmhs -nmmhsmsmhs -tplhrmsmhs -tglhrmsmhs -kdjekmsmhs -tahunmsmhs -btstumsmhs -tgllsmsmhs -stmhsmsmhs -sksdimmsmhs -stpidmsmhs -smawlmsmhs -assmamsmhs -tgmskmsmhs -asnimhsmsmhs -asptimsmhs -asjenmsmhs -aspstmsmhs dim_msmhs -kdyysmspti -kdptimsmpti -nmptimspti -almt1mspti -almt2mspti -kotaamspti -telpomspti -faksimspti -tgptimspti -nomskmspti -emailmspti -hpagemspti -tgawlmspti dim_mspti 1 1 * 1 * 1 * * -tahunsesi -tahunajaran -semester dim_tahunajaran * * -id_kondisi -keterangan dim_kondisi_ipk -id_kondisi -keterangan dim_kondisi_ips * * * * -id_status -id_status_epsbed -nama_status -keterangan dim_statusmhs * *
Gambar 7. Perancangan Tabel Fakta
Aktivitas Akademik Mahasiswa
Tabel
fakta
FACT_TRAKM merupakan  tabel  fakta  yang  digunakan untuk  menghasilkan  laporan  sebaran  IPK, sebaran  IPS  dan  jumlah  SKS  mahasiswa selama melakukan studi di setiap program studi  serta  digunakan  untuk mengenerate laporan  status  mahasiswa.  Tabel  fakta FACT_TRAKM  berisi measurement dan foreign  key . Measurement adalah field bertipe numeric yang dijadikan
pengukuran  pada  tabel  fakta. foreign  key adalah primary  key pada  dimensi  yang terkait  dalam  perancangan  tabel  fakta. Deskripsi  dari measurement dan foreign
key pada tabel fakta FACT_TRAKM. Dimensi yang terkait dengan perancangan tabel fakta aktivitas akademik (FACT_TRAKM) adalah dimensi mahasiswa (DIM_MSMHS), dimensi perguruan  tinggi  (DIM_MSPTI),  dimensi kondisi IPK (DIM_KONDISI_IPK), dimensi kondisi IPS (DIM_KONDISI_IPS), dimensi tahun ajaran  (DIM_TAHUNAJARAN),  dimensi jenjang  studi  (DIM_JENJANG),  dimensi program studi (DIM_MSPST) dan dimensi status mahasiswa (DIM_STATUS_MHS).
4. PEMBAHASAN PENELITIAN.
Setelah    dilakukan  perancangan  tabel fakta dan tabel dimensi. Tahapan berikutnya adalah dilakukan proses extract,  transform dan load (ETL)  untuk mendapatkan sebuah data yang valid yang disimpan  dalam data  warehouse .  Proses ETL  ini  menggunakan  dua  metode  yaitu metode Kettle dan metode manual. Kedua metode  ini  dapat  dijelaskan  sebagai berikut : 4.1. Metode Kettle
Metode  Kettle  ini  adalah  sebuath metode  untuk  penarikan  data  yang dilakukan  dengan menggunakan    software Kettle (Pentaho Data Integration). Metode Kettle  digunakan  karena  data  yang ditarik lebih  dari  20 record bahkan  mencapai jutaan record .  Dalam  penerapan  metode ini  masih  menggunakan  tahapan extract, transform dan load .
Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur
4.1.1. Proses Extract Proses extract adalah proses pengambilan data dari sumber data berupa field atau tabel dari database transaksional, yang dibutuhkan dalam data warehouse EPSBED. Extract adalah proses  pengambilan dari  sumber  data untuk  memilih field atau  tabel  dengan menggunakan  tools  Kettle.  Hasil  dari proses extract dapat  dilihat  pada  Gambar 8.
Gambar 8. Skema Extract dengan Metode Kettle
4.1.2. Proses Transform
Proses Transform adalah  proses untuk  menyesuaikan  nama field dari sumber  data  dengan  atribut  atau  field dimensi  dan  tabel  fakta  sesuai  dengan kebutuhan  data  warehouse  EPSBED. Penyesuaian  nama field dilakukan  karena perbedaan  struktur  database  di  sumber data dengan struktur data warehouse. Hasil dari  proses  transform  dapat  dilihat  pada Gambar 9.

## Gambar.9 Skema Proses Transform
4.1.3. Proses Load Proses Load adalah proses pengolahan  akhir  dalam data  warehouse setelah  melalui  tahap extract , transform dan cleansing untuk  dimasukkan  kedalam data warehouse. Proses load ini menggunakan tools Pentaho Data
Integration (Kettle). Skema lengkap proses ETL  ini  dapat  dijelaskan  (lihat  Gambar 10).
Gambar 10. Skema ETL dengan Kettle
Setelah  dilakukan  proses  ETL  maka  data yang  sudah  masuk    kedalam data warehouse
merupakan data yang
berorientasi  pada  subjek,    memiliki dimensi  waktu  dan  terintegrasi.  Hasil pengolahan data  warehouse ini  dapat digunakan  sebagai  pertimbangan  oleh pihak eksekutif.

## 4.2. Metode Manual
Metode  manual  dilakukan  karena data  yang  diambil  hanya  dibawah  20 record .  Metode  manual  ini  dilakukan hanya dengan  menggunakan query secara
Model Extract, Transform dan Load (ETL) Pada Data Warehouse untuk Pelaporan Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri (EPSBED) Menggunakan Model Data Warehouse EPSBED Studi Kasus : Universitas Budi Luhur
60
manual dalam  penarikan datanya.  Sebagai contoh  adalah  dimensi  jenis  kelamin. Untuk  mengisikan  data  kedalam  dimensi jenis  kelamin  ini  karena  hanya  berisi  dua record yaitu  Laki-Laki  dan  Perempuan, maka  untuk  mengisikan  datanya  cukup memasukkan secara manual.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah dilakukan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut : 1. Implementasi data  warehouse di  UBL dapat membantu mengatasi masalah dalam menyelesaikan  pelaporan  EPSBED  dalam waktu  yang  cepat.  Sebelum  implementasi data  warehouse ,  semua  proses  pelaporan EPSBED  dilakukan  dengan  menggunakan query untuk extract,  transform dan load dalam  pengumpulan  data.  Waktu  yang dibutuhkan dalam menyelesaikan pelaporan  dengan query tersebut  biasanya membutuhkan  waktu  satu  bulan.  Dengan adanya data warehouse maka keseluruhan data  EPSBED  yang  akan  dilaporkan  ke DIKTI  sudah  melalui  tahap extract, transform dan load dengan  menggunakan Kettle sehingga data yang disajikan dalam aplikasi  EPSBED  lebih  cepat  dan  sudah berupa  data  yang  valid.  Waktu  yang dibutuhkan dengan adanya data warehouse inipun  cukup  dua  jam  dalam menyelesaikan pelaporan EPSBED.
2. Proses pengolahan pelaporan EPSBED
dilakukan secara otomatis dan dapat dibuat schedule dengan menggunakan  komponen job pada Kettle, Sehingga  mempermudah dan  mempercepat  proses  kerja  dari  tim penyusun pelaporan EPSBED.
3. Hasil  dari  pengolahan  data  warehouse
EPSBED  ini  dapat  dijadikan  salah  satu bahan  pertimbangan  oleh  pihak  eksekutif dalam menentukan kebijakannya.
Informasi  yang  disajikan  berupa  laporan sebaran IPK , laporan sebaran IPS, laporan status  dan  kelulusan  mahasiswa,  laporan jumlah dosen tetap aktif dan jumlah dosen tetap  berdasarkan  pendidikan  terakhir setiap program studi.

## DAFTAR PUSTAKA
DIKTI. (2010). Pengembangan Pangkalan Data  Pendidikan  Tinggi .  May,  12
2011.  Direktorat  Jenderal  Pendidikan Tinggi, Kementerian Pendidikan Nasional Republik Indonesia. http://bapsi.ub.ac.id/documents/Papara n_PDPT_Dikti_Hery.ppt
Inmon,  W.H.(2005). Building  The  Data warehouse. New York: John Wiley and
Sons, Inc.
Efraim  Turban  et  al.  (2007).  Decision Support and Business Intelligent
System. Pearson.
Ilah. (2010).
Evaluasi  Program  Studi Berdasarkan  Evaluasi  Diri  (EPSBED). May,  10  2011.  Direktorat  Jenderal Pendidikan Tinggi, Kementerian Pendidikan Nasional Republik Indonesia.
http://evaluasi.dikti.go.id
Roldan,  Maria  Carina.  (2010).    Pentaho 3.2 Data Integration Beginner’s Guide.
Birmingham : Pack Publishing Ltd.