## TRANSFORMASI DAN PENGOLAHAN DATA PELAPORAN BANK UMUM MENGGUNAKAN TEKNIK DATA VIRTUALISASI
Muhammad Firdaus 1 , Shedriko 2
Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI dasurichi@gmail.com 1 , shedriko@gmail.com 2
Submitted November 23, 2022; Revised December 1, 2022; Accepted December 4, 2022

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  data  dan  pemanfaatannya  sangatlah  cepat,  sehingga  manusia  berlomba- lomba dalam berinovasi agar data dapat lebih mudah diolah sedemikian rupa sesuai dengan harapan pengguna. Integrasi data merupakan aspek penting agar data dan informasi saling terhubung satu sama lain.  Kelemahan  yang  sering  muncul  dari  penggunaan  ETL  ( Extract-Transform-Load )  secara tradisional  adalah  rumitnya  koneksi  dari  berbagai-macam  sumber,  serta  ketergantungan  terhadap tempat penyimpanan data sementara agar data dapat mengalir dari Basis-Data sumber ke Basis-Data target. Penerapan virtualisasi data dapat memberikan solusi yang tepat untuk mengintegrasikan data agar  lebih  efektif  dan  mungkin  bisa  lebih  efisien  daripada  penggunaan  metode  ETL  /  ELT  pada umumnya. Tujuan dari penelitian ini dimaksudkan agar Data Virtualisasi dapat menyediakan fitur dan Teknologi  terbarukan,  sehingga  mempermudah  pengguna  dalam  menghasilkan  laporan  harian  atau bulanan bank lebih cepat sesuai dengan harapan dan ketentuan regulasi Bank Indonesia (BI). Maka dari itu, dalam proses penelitian ini, penggunaan metode R&D ( Research and Development ) masih dianggap metode yang paling tepat, dan hasil dari penelitian ini berupa solusi atau sistem pengolahan data bank umum  yang dapat  mengeluarkan informasi  hasil  kepada pengguna yang akan dilaporkan setiap hari / bulan ke Bank Indonesia.
Kata Kunci : virtualisasi data, ELT, integrasi, data, informasi.

## Abstract
The development of data technology and its utilization is very fast, resulting in humans’ competition for innovation in the data that can be more easily processed in such a way as to meet user’s expectations. Data integration is an important aspect to make data and information are connected one and another. Weaknesses  that  often  arise  from  the  traditional-way  of  ETL  (Extract-Transform-Load)  are  the complexity of connections from multiple sources, as well as the dependence on temporary data storage to  allow  data  to  flow  from  the  source  Database  to  the  target  Database.  The  application  of  data virtualization can provide the right solution to integrate data more effectively and more efficiently than the use of ETL methods in general. The purpose of this research is that Data Virtualization can provide features and renewable technology, making it easier for users to generate daily or monthly bank reports faster  in  accordance  with  the  expectations  and  provisions  in  the  Bank  Indonesia  (BI)  regulations. Therefore, in the process of this research, R&D (Research and Development) is still considered the most appropriate method. The results of this research are solutions or commercial bank’s data processing systems that can issue the result information that will be daily / monthly reported by the users to Bank Indonesia.
Key Words : data virtualization, ELT, integration, data, information.

## 1. PENDAHULUAN
Selama pandemi COVID-19 berlangsung, penggunaan  teknologi  sangat  membantu tugas  dan  kegiatan  manusia  setiap harinya.  Salah  satumya  adalah  dengan pemanfaatan
internet,
sehingga pertukaran  informasi  dan  data  menjadi
sangat  mudah  dan  fleksibel.  Biasanya karyawan  di  bank  swasta  maupun pemerintah harus membiasakan diri dalam menggunakan  teknologi sebaik mungkin, sehingga  bisa  beradaptasi  lebih  cepat dalam  mengejar  target  pencapaian  yang diberikan  oleh  perusahaan.  Pengelolaan
data  yang  baik  sebagai  bagian  dari revolusi  industri  4.0  saat  ini  dapat dimaksimalkan dan dimanfaatkan dengan baik oleh pihak manajemen, sehingga bisa tercapai  ide  dan  inovasi  baru  ataupun optimalisasi nilai yang hadir di setiap lini organisasi [1].
Industri  perbankan  saat  ini  sedang mempersiapkan diri untuk dapat memenuhi  aturan  penerapan  laporan terintegrasi  agar  tercipta  satu  data  dalam pelaporan  Bank  Umum  BI-Antasena. Adapun  BI-Antasena  merupakan  sistem pelaporan  terintegrasi  yang  dibangun Bersama  BI  (Bank  Indonesia),  OJK (Otoritas  Jasa  Keuangan),  serta  LPS (Lembaga  Penjamin  Simpanan),  dimana sistem  ini  mengintegrasikan  6  jenis laporan,  yaitu:  Laporan  Harian  Bank Umum  (LHBU),  Laporan  Berkala  Bank Umum  (LBBU),  Laporan  Berkala  Bank Umum Syariah (LBBUS), Laporan Bulanan  Bank  Umum  (LBU),  Laporan Stabilitas  Moneter  dan  Sistem  Keuangan Bulanan  Bank  Umum  Syariah  (LSMK-
BUS),  serta  Laporan  Kantor  Pusat  Bank Umum (LKPBU), dan berbasiskan metadata [2].
Untuk  menunjang  sistem  pelaporan tersebut,  perlu  adanya  pengembangan infrastruktur dan sistem pengelolaan data integrasi pelaporan (BI-Antasena) melalui perluasan cakupan dan penguatan kapasitas  dengan  tetap  memperhatikan proteksi  data  Pribadi  konsumen  dan prinsip  persaingan  usaha  yang  sehat  [3]. Teknologi virtualisasi data dapat memungkinkan  integrasi  data  pelaporan secara  terpusat  di  setiap  bank  pelapor sebelum dikirim ke portal satu atap Bank Indonesia.
Virtualisasi data adalah istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan pendekatan manajemen data yang memungkinkan aplikasi untuk mengambil dan memanipulasi data tanpa memerlukan pengetahuan detail mengenai data, seperti
bagaimana data diformat atau letak lokasi data  secara  fisik  disimpan.  Tujuan  dari virtualisasi  data  adalah  untuk  membuat representasi  tunggal  data  dari  banyak sumber  yang  berbeda  tanpa  harus menyalin atau memindahkan data. Perangkat lunak virtualisasi data menggabungkan  sumber  data  terstruktur dan  tidak  terstruktur  untuk  tampilan virtual melalui dasbor atau alat visualisasi. Perangkat  lunak  ini  memungkinkan informasi  terkait  dapat  diambil  dengan menampilkan  metadata  dari  data  yang disimpan di berbagai sumber data, dengan menyembunyikan  kompleksitas  terkait dengan akses tipe data yang berbeda-beda. Penting  untuk  dicatat  bahwa  virtualisasi data  tidak  mereplikasi  data  dari  sistem sumber,  tetapi  hanyalah  menyimpan metadata  dan  logika  integrasi  untuk dilihat. Beberapa pihak Vendor yang telah lama fokus dalam pengembangan perangkat lunak ini diantara adalah: IBM, SAP,  Denodo  Technologies,  Oracle, TIBCO Software, Microsoft dan Red Hat [4].
Penggunaan  teknologi  virtualisasi  data tidaklah sama caranya dengan
penggunaan  dalam  hal  proses  estrak, transformasi, serta pemuatan data menggunakan  perangkat  ETL  ( Extract- Transform-Load )  secara  tradisional,  data yang di proses tetap pada tempatnya dan bisa diakses sewaktu - waktu tanpa  perlu disimpan terlebih dahulu ke dalam basis- data di lokal storage server. Hal ini dapat mengurangi  resiko  kesalahan  data,  dari beban kerja yang bergerak di sekitar data yang  mungkin  tidak  pernah  digunakan, dan  tidak  memaksakan  diri  untuk  dapat mengakses  model data tunggal pada data sumber. Konsep dan cara kerja perangkat lunak ini merupakan bagian dari integrasi data  dan  biasanya  digunakan  dalam intelegensia bisnis, service-oriented architecture data services, cloud computing, enterprise search , dan pengolahan data [5].
Penelitian  ini  bertujuan  agar  dapat memberikan solusi terbaik sebagai pengganti penggunaan proses ETL secara tradisional  di  perbankan  secara  umum yang  mana  masih  memerlukan  tempat penyimpanan sementara atau Data Staging ketika terkoneksi dengan data dari sistem sumber. TIBCO Data
Virtualization (TDV)  digunakan  sebagai media  perangkat  lunak  pendukung  untuk mempermudah  proses  pengolahan  data secara  virtualisasi,  serta  menjadi  bahan pertimbangan
dalam memenuhi kebutuhan  analisis  data  selama  proses ETL ataupun
ELT ( Extract-Load- Transform )  menjadi  solusi  yang  tepat  di kasus yang dihadapi ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Penulis  menggunakan  metode Research and  Development dalam  menyelesaikan penelitian  ini.  Menurut  Gay  metode  ini dapat  membantu  dalam  pengembangan serta  validasi  produk,  yang  nyatanya banyak diterapkan oleh para praktisi dalam merancang  model  produk  mereka  [6]. Dalam pelaksanaan
R&D, penulis
menggunakan model SDLC (System Development Life Cycle) Extreme Programming dalam membantu Perencanaan (pengumpulan informasi kebutuhan
pengguna), perancangan, Pengembangan,
pengujian,
dan implementasi,  serta  pemeliharaan  solusi sistem yang kami bangun ini.
TIBCO Data Virtualization dipilih sebagai solusi utama dalam menyelesaikan masalah ini. Perangkat lunak ini memiliki kemampuan dalam menggabungkan keberagaman  berbagai  sumber  data  dalam bentuk  model  data  yang  berbeda-beda, service yang terdapat pada virtualisasi data membutuhkan setiap unit service -nya dalam memberikan pemetaan data ke sumber data master  atau  beberapa  data  yang  mungkin menjadi  subyek  pertanyaan  untuk  elemen-
elemen terkait dengan model data perusahaan [7].
Model  SDLC  ( System  Development  Life Cycle )  ini  merupakan  pendekatan  yang berbasiskan obyek, sehingga dapat Memaksimalkan dalam memanfaatkan beberapa  sumber,  seperti:  penggunaan perangkat keras, perangkat lunak pendukung, tenaga ahli, waktu pembuatan, sampai  pendanaan  proyek,  sehingga  dapat memenuhi perubahan – perubahan mendadak dan cepat yang sering kali terjadi selama pengerjaan proyek berlangsung, dan hal ini menjadi dasar sebagai target tujuan yang  harus  dicapai  oleh  seluruh  anggota proyek [8].
Sumber: [8]
Gambar 1. Skema XP Practices

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  konsep  TIBCO  Data Virtualization memiliki  kemampuan  dalam  mengakses sumber data dengan berbagai jenis platform yang  berbeda-beda,  seperti  basis-data Oracle, SQL Server, excel spreadsheet dan flat  file,  Big  Data ,  hingga cloud  data ,  dan data  tersebut  diolah,  dikombinasikan  dan diubah  menjadi  bentuk  data  analitik  yang ditampilkan  secara  visual,  terprediksi,  dan berkelanjutan  setiap  waktunya,  seperti terlihat pada gambar dibawah ini [10].

## Sumber: [10]

## Gambar 2. Transformasi Virtualisasi Data
Penulis  mengambil  1  contoh  sumber  data yang  nantinya  akan  diubah  dan  diolah menjadi data pelaporan Bank Umum dalam bentuk file text. Dalam hal ini nantinya akan digunakan  sebagai input lanjutan  bagi aplikasi  harian  ataupun  bulanan  Bank
Indonesia. Berikut ini hasil
pembahasannya:
Tahap  1  -  Perencanaan,  aktivitas  ini  akan dimulai dengan komunikasi dan koordinasi antara kedua belah pihak ( Vendor dan pihak User )  dimana  proses interview ,  observasi, serta  pengumpulan  data  dilakukan  secara bersama-sama. Salah satu sumber data yang dipakai berasal dari basis-data, dan sebagai contoh  Microsoft  SQL Server digunakan sebagai  basis-data  acuan  untuk  simulasi proses  pembentukan  data  laporan  Bank Umum. Pada penelitian ini mengambil data dari  2  tabel  sebagai  contoh  sampel pengujian.
Sumber: Penulis.

## Gambar 3. Sampel Sumber Data
Tahap  2  -  Perancangan,  pada  aktivitas  ini dimulai  dengan  membuat  rancang  bangun bagaimana data dapat mengalir dari sumber data  sampai  kedalam  bentuk  laporan.
Rancang  bangun  dibentuk  dari  hasil  riset dan  observasi  dari  dokumen proses bisnis, serta pengetahuan dari pengalaman penulis dari proyek – proyek yang pernah dilakukan sebelumnya. Proyek tersebut menggunakan proses dan cara tradisional dalam membangun sistem pengestrakan, pemenuhan,  serta  pengubahan  atau  ELT
( Extracting – Loading – Transform ) data.
Sumber: [9]

## Gambar 3. Perancangan ELT Tradisional
Untuk  memenuhi  kebutuhan  data  selama proses  berlangsung,  maka  diperlukan strategi  yang  tepat,  dimana  pengunaan hardware (kapasitas  CPU, memory ,  serta tempat penyimpanan) yang dapat menampung data 2x lipat dari biasanya.
Pada model proses ELT terkini tidak perlu lagi  menyimpan  hasil  ubahan  dari  ke  data staging  ataupun  data  mart,  hal  ini dikarenakan  yang  dibutuhkan  hanyalah metadata  dari  sumber  datanya  saja. Teknologi virtualisasi data memungkinkan data  dapat  mengalir  dari  sumber  ke  target tanpa  membebani  beban  pengiriman  data ataupun tempat penyimpanan data di server.
Sumber: Penulis.

## Gambar 4. Perancangan ELT Terkini
Data akan di introspect sebagai bagian dari proses  validasi  maupun  verifikasi  sebelum diproses  lebih  lanjut  untuk  mencegah
terjadinya  kesalahan  pada  data  itu  sendiri (lihat Gambar 4).
Tahap 3 - Pengembangan, pada aktivitas ini dilakukan  dengan  pembuatan  koneksi  ke basis  data server sumber  untuk  dapat mengambil informasi terkait dengan metadata  pada  setiap table dan field yang menjadi  rujukan,  sehingga  nantinya  bisa dipetakan dan diubah berdasarkan kebutuhan pelaporan bank.
Sumber: Penulis.
Gambar 5. Introspect Data Sumber
Perangkat  lunak  virtualisasi  data  akan meng- introspect basis-data  sumber  sampai di  dapatkan  informasi  yang  dibutuhkan (lihat  gambar  5  diatas).  Apabila  proses tersebut telah selesai, maka perlu dilakukan validasi  dan  verifikasi  untuk  memastikan apakah metadata yang diperoleh mencerminkan  data  yang  dibutuhkan. Untuk  hal  ini  perlu  dilakukan  proses view data,  dimana  data  dapat  dikategorikan, dimodifikasi,  diubah,  dipetakan serta disesuaikan  dengan  dokumen  pemetaan bisnis  yang  sebelumnya  telah  didapat  dari hasil  interview,  observasi,  dan  kolaborasi dengan pihak Bank.

## Sumber: Penulis.

## Gambar 6. Verifikasi Metada
Data  yang  telah  di  validasi  /  verifikasi, nantinya dapat dimanipulasi menggunakan fitur  “Grid”  yang  mana  memiliki  fungsi yang sama halnya dengan pengolahan data menggunakan  bahasa  pemograman  SQL ( Structure  Query  Language ),  dimana pengembang  dapat  memodifikasi  dan menampilkan  data  dalam  bentuk  model query seperti  DDL  ( Data  Definition Language ) maupun DML ( Data Manipulation  Language )  tanpa  perlu  tahu bahasa  pemograman  SQL  secara  rumit, seperti  yang  ditampilkan  pada  gambar  7 dibawah ini.
Sumber: Penulis.

## Gambar 7. Tranformasi Data
TIBCO  Data Virtualization (TDV)  secara otomatis  akan  menghasilkan  data  final dalam bentuk format XML berupa link url contoh sebagai berikut:
https://laptop- 0o83r4ff:9402/xml/Form_Pelaporan/Form _Pelaporan/Form_Pelaporan
link tersebut  nantinya  akan  diberikan  ke pengguna  bisnis,  sehingga  bisa  dikonversi lebih  lanjut  kedalam  bentuk  format  file *.csv  maupun  *.txt  seperti  pada  contoh gambar dibawah ini.

## Sumber: Penulis.

## Gambar 8. Data Hasil Pelaporan
Tidak  hanya  menampilkan  ketiga  format file tersebut  (xml,  csv,serta  txt),  aplikasi TDV  juga  bisa  memberikan  berbagai macam format dan juga bisa di integrasikan dengan aplikasi Data Analitik seperti Tibco Spotfire,  Tableau  Report,  dan  sebagainya.
Apabila pengguna bisnis ingin menampilkan data hasil pengubahan tersebut secara real time .
Tahap  4  –  Pengujian,  pada  tahapan  ini pengujian dilakukan  dengan  2 fase pengujian,  yaitu:  1.  Fase  SIT  ( System Integration  Test )  dan  2.  Fase  UAT  ( User Acceptance  Test ).  Kedua  fase  tersebut dilakukan dengan rentang waktu yang telah disepakati  oleh  kedua  belah  pihak,  baik pengembang  maupun  pengguna  bisnis. Sistem tidak akan diperbolehkan implementasi  ke  lingkungan  Produksi apabila salah satu fase masih teridentifikasi bugs setelah didapatkan hasil pengujian dari beberapa  pengguna  seperti:  Analis  Bisnis (baik  dari  pihak  Vendor  Pengembang maupun pihak Bank), tim IT Bank ataupun tim pengguna Bisnis.
Setelah  pengujian  selesai  dilakukan,  di tahap  ini  pun  tim  pengembang  perlu mempersiapkan  dokumentasi  seperti:  FSD ( Functional Specification Document ), TSD ( Technical  Specification  Document ),  serta Implan  ( Implementation  Plan ).  Bahkan object  file serta script  code yang  telah dibuat harus diserahkan kepada pihak bank sebelum lanjut ke tahap berikutnya.
Tahap 5 – Implementasi dan Pemeliharaan, di  tahap  akhir  ini  sistem  yang  telah dikembangkan  sebelumnya  di  rilis  dan  di implementasikan  kedalam  server  Produksi dengan aturan dan prosedur keamanan yang
berlaku di Bank. Selesai sistem tersebut di rilis, sistem akan diuji final oleh pengguna bisnis untuk memastikan sistem telah stabil dan sesuai dengan harapan pengguna, serta di  akhir  tahap  ini  pihak pengembang  akan memberikan layanan pemeliharaan sebagai bagian  dari  garansi  kepada  pihak  bank selama kurun waktu yang telah di sepakati sebelumnya.

## 4. SIMPULAN
Beberapa hal yang dapat disimpulkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. TDV  termasuk  perangkat  lunak  analisa data  yang  dapat  difungsikan  sebagai proses  ELT  ataupun  ETL  terkini, sehingga  penggunaan  data  bisa  lebih efektif  dan  performa  koneksi  data  yang lebih baik.
2. Metode  penilitian  R&D  ( Research  and Development ),  dengan  model  SDLC ( System Development Life Cycle ) Extreme Programming
merupakan metodologi dan Teknik yang paling tepat untuk setiap proyek Teknologi Informasi (TI)  dengan  tingkat  kesulitan  dan perubahan  kebutuhan  pengguna  server kondisi  yang  sangat  cepat,  dengan memperhatikan waktu, biaya dan sumber daya yang tersedia.
3. Berbagai  opsi  hasil  keluaran  data  yang diberikan  oleh  TDV,  sehingga  dapat dikondisikan  dengan  berbagai  jenis platform  yang  berbeda-beda,  sesuai dengan  kebutuhan  bisnis  Bank  secara umum.
4. Walaupun solusi TDV memberikan fitur dan  fungsi  yang  lebih  baik  dari  solusi ELT  ( Extract  -  Transform  -  Load ) konvensional, namun ada beberapa fitur yang  mungkin  masih  perlu  dilakukan penyesuaian,  serta  penelitian  lebih lanjut, sehingga bisa memberikan solusi yang  lebih  maksimal  diterapkan  di berbagai  kondisi  yang  berbeda-beda  di setiap studi kasus.
Penelitian  yang  lebih  mengarahkan  dan memberikan  contoh  para  pengguna  / praktisi  IT  dalam  melihat  solusi  lain  yang mungkin  dapat  memberikan  pilihan  lain sebagai  solusi  pengganti  dari  model maupun perangkat ELT secara
konvensional.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Prasetyo and W. Sutopo, “Industri 4.0:  Telaah  Klasifikasi  Aspek  Dan Arah  Perkembangan  Riset,” J.  Tek.
Ind. , vol. 13, no. 4, p. 372, 2018.
[2] F. N. Ulya, “Menuju Satu Data, Bank Siap  Terapkan  Laporan  Terintegrasi mulai  Juli  2021,” Kompas.com ,  29- Jan-2021.
[3] Y.  S.  Atmaja  and  D.  H.  Paulus, “Partisipasi  Bank  Indonesia  Dalam Pengaturan Digitalisasi Sistem Pembayaran  Indonesia,” Masal. Huk. ,  vol.  51,  no.  3,  pp.  271–286, 2022. [4] M. Rouse, “What is Data Virtualization?,” TechTarget.com , 2019. [Online]. Available: https://www.techtarget.com/searchd atamanagement/definition/data-
virtualization.
[5] J. Brian, “Denodo: Solusi
Manajemen  Data  dengan  Teknologi Virtualisasi Data,” berca.co.id , 2019. [Online]. Available:
https://www.berca.co.id/2021/01/25/ denodo-solusi-manajemen-data- dengan-teknologi-virtualisasi-data/. [6] S. Gustiani, “Research and Development  (R&D)  Method  As  a Model Design in Educational
Research  and  Its  Alternatives,” Holistics J. , vol. 11, no. 2, pp. 12–22,
2019.
[7] F.  A.  Cummins,  “Enterprise  Data Management,” in Building the Agile Enterprise (Second Edition) , Second.,  F.  A.  Cummins,  Ed. MK/OMG Press, 2017, pp. 183–208. [8] A.  Supriyatna,  “Metode  Extreme
Programming  Pada  Pembangunan Web Aplikasi Seleksi Peserta
Pelatihan Kerja,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 1–18, 2018.
[9] M.  Firdaus  and  S. Shedriko, “Membangun Integrasi Data Staging Dan  Data  Mart  Pada  Perusahaan Xyz,” Semnas  Ristek  (Seminar  Nas. Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 6, no. 1,
pp. 876–882, 2022. [10]  TIBCO, “Applying Data Virtualization:  13  Use  Cases  that Matter,” 2020.