## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 174
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Implementasi Business Intelligence Pada Analisis Perkembangan Hasil Pertanian Provinsi Sumatera Selatan
Muhammad Danu Riyanda 1 , Suyanto* 2
1,2 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email : mdanuriyanda@gmail.com 1 , suyanto@binadarma.ac.id 2

## Abstract
In  the  process  of  data  collection  of  agricultural  food  products  and  horticulture consists  of  several  data  covering  the  time,  area,  area  of  land,  crop  yields,  and types of plants stored in the form of files with large amounts of data. The large amount  of  data  can  cause  errors  in  compiling  information  for  the  process  of analysis and evaluation for the agriculture department. The analysis process can be  faster  and  more  precise  by  implementing  Business  intelligence.  Business intelligence is a concept and method for managing and analyzing data and facts into  more  effective  information  to  improve  the  quality  of  organizational evaluation and decision-making processes. One form of information that can be provided from the application of business intelligence is a visual dashboard that can help display information that makes it easier to analyze the development of agricultural products efficiently and interactively. Processing data for analysis in this study using the Pentaho application. By implementing Business Intelligence, it  is  expected  to  be  able  to  assist  the  Department  of  Food  Agriculture  and Horticulture  in  South  Sumatra  Province  in  analyzing  the  development  of agricultural products.
Keywords :  Agricultural  Products,  Business  Intelligence,  data,  Pentaho, Visual

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  Teknologi  Informasi  terutama  penggunaan  teknologi internet  di  Indonesia  dapat  dilihat  dari  jumlah  pengguna  internet  yang terus meningkat setiap tahun. Menurut hasil survei yang dilakukan oleh Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  yang  diterbitkan  di publikasi online, pada tahun 2016 pengguna internet di Indonesia adalah 132,7  juta  jiwa,  meningkat  pada  tahun  2017  menjadi  143,26  juta  jiwa, dan  terus  meningkat  pada  tahun  2018  yang  mencapai  171,17  juta

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
pengguna internet dengan total populasi penduduk Indonesia 264,16 juta jiwa.
Dinas  Pertanian  Pangan  dan  Hortikultura  Provinsi  Sumatera  Selatan memiliki  banyak  data  tentang  pertanian  diseluruh  Provinsi  Sumatera Selatan  salah  satunya  data  hasil  pertanian  atau  panen.  Data  yang  ada disajikan dalam pelaporan hasil panen dibuat terpisah pada setiap bagian subsektor. Untuk melihat atau saat memerlukan data hasil panen seluruh provinsi  Sumatera  Selatan,  pimpinan  meminta  atau  mendapatkan laporan  data  dari  setiap  pegawai  bagian  subsektor  secara  terpisah. Bagian  Subsektor  terdiri  dari  subsektor  Pangan  dan  Subsektor Hortikultura.
Pada  setiap  subsektor  memiliki  beberapa  jenis  komoditas,  dan  setiap komoditas  memiliki  jenis  atau  varietas  tanaman.  Pada  data  hasil  panen setiap tanaman memiliki data luas lahan panen, jumlah produksi, tahun, dan letak wilayah. Kesalahan yang sering terjadi adalah kehilangan data, kesulitan  mencari  letak  file  yang  telah  disimpan,  data  setiap  komoditas terpecah  dan  data  mengalami  crash  atau  tidak  dapat  dibuka. Permasalahan  lainnya  adalah  ketika  ingin  mengevaluasi  atau menganalisis  membutuhkan  waktu  karena  harus  membaca  data  yang banyak  dan  terpisah  tersebut.  Pegawai  bagian  komoditas  mengirimkan laporan  hasil  pertanian  berbentuk  printout  atau  hardcopy  kepada pimpinan atau bagian yang membutuhkan data tersebut. Banyaknya data yang tidak terintegrasi, dapat memungkinkan terjadinya kesalahan dalam penyusunan laporan hasil produksi tahunan.
Salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan mengimplementasikan  Business  intelligence.  Business  Intelligence  (BI) merupakan  seperangkat  metodologi  analisa  untuk  memanfaatkan  data yang  tersedia  untuk  menciptakan  informasi  dan  pengetahuan  yang berperan dalam proses pengambilan keputusan yang saling terkait dalam sistem.  Penyajian  data  menggunakan  Business  intelligence  dapat menampilkan  hasil  pertanian  secara  multidimensional  yang  terdiri  dari waktu,  wilayah,  luas  panen  dan  hasil  produksi.  Dengan mengimplementasikan  Business  Intelligence  pada  proses  analisis perkembangan  hasil  pertanian  dapat  melihat  komoditas  tanaman,  luas lahan, serta wilayah yang produktif atau yang mengalami peningkatan.
Pada  penelitian  ini,  implementasi  business  intelligence  untuk  analisis hasil pertanian menggunakan bantuan Software Pentaho Data Integration

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
untuk  proses  ETL  (Extract,  Transform,  Load),  menggunakan  Schema Workbench  untuk  proses  OLAP  (Online  Analytical  Processing),  serta menggunakan  Pentaho  BI  untuk  pembuatan  dashboard.  Business Intelligence  (BI)  merupakan  seperangkat  metodologi  analisa  untuk memanfaatkan  data  yang  tersedia  untuk  menciptakan  informasi  dan pengetahuan yang berperan dalam proses pengambilan keputusan yang saling  terkait  dalam  sistem  (Zikri  et,  al,  2017).  Kegiatan  utama  dari  BI dimulai  dengan  pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber,  pengubahan atau dilakukan Transformasi dan dibersihkan lalu  disimpan dalam Data Warehouse  dan  selanjutnya  dilakukan  analisis  dan  reporting  (Yumalia and Indrajit, 2017).
Menurut  Habibu  (2013)  Arsitektur  Business  Intelligence  terdiri  dari  BI back  end  dan  BI  front  end.  BI  back  end  meliputi  data  source,  ETL  dan Data  Warehouse.  Sedangkan  bagian  front  end  meliputi  OLAP  Cube  dan reporting.  Vercellis  (2009)  berpendapat  bahwa  Arsitektur  BI  memiliki berapa  komponen  seperti  berikut  ini:  1)  Data  Sources  Proses  pertama yaitu  dilakukan  pengumpulan  dan  mengintegrasikan  data  yang  telah disimpan dari beberapa sumber yang berbeda. Sumber data (data source) diambil  dari  data  yang  terdapat  dalam sistem  operasional maupun  dari dokumen  yang  tidak  terstruktur.  2)  Data  Warehouse  Dalam  ini  proses, seluruh  data  dari  berbagai  sumber  dilakukan  proses  ETL  (Extract, Transform,  Load)  data  yang  kemudian  disimpan  ke  dalam  Data Warehouse yang dapat digunakan sebagai gudang data untuk membantu menunjang  proses  analisis  Business  Intelligence.  3)  Data  mining  Proses data  mining  terdiri  dari  sejumlah  model  matematika  untuk  pengenalan pola  (pattern),  pembelajaran  mesin  (machine  learn)  dan  teknik  data mining untuk menghasilkan informasi dan insigth.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Pada  penelitan  ini  menggunakan  metode  action  research.  Action Research  merupakan  pendekatan  sistematis  untuk  sebuah  investigasi yang  memungkinkan  untuk  menemukan  solusi  yang  efektif  dalam mengadapi  masalah  dalam  kebutuhan  sehari-hari  (Ernest,  2013). Sedangkan  MC  Taggart  (1991)  menjelaskan  bahwa  Action  Research adalah tahapan dalam mencari cara yang tepat untuk memperbaiki serta meningkatkan pemahaman keadaan lingkungan tersebut.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Danu Riyanda , Suyanto | 177

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1) Dokumentasi  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  dokumentasi data  yang  terkait  dengan  hasil  pertanian  yang  terdiri  dari komoditas  tanaman,  luas  lahan  pertanian,  harga,  wilayah  dan hasil produksi pertanian di Sumatera Selatan.
2) Wawancara  Pada  tahapan  wawancara  ini  peneliti  mengajukan beberapa pertanyaan tentang proses analisis perkembangan hasil pertanian  yang  berjalan  saat  ini  kepada  pihak  Dinas  Pertanian Provinsi Sumatera Selatan.
3) Studi  Pustaka  Pada  tahap  ini  melakukan  pencarian  dan pemahaman  teori-teori  dan  informasi  yang  mendukung  proses penelitian  yang  berasal  dari  buku,  jurnal,  dan  informasi  secara online.

## 2.3 Metode Analisa Data
Metode  Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  Business Intelligence Roadmap. Dalam buku Larissa T.Moss, Business Intelligence Roadmap memiliki beberapa tahapan seperti berikut ini:

## 2.3.1 Justification
Justification adalah tahap pertama dalam proses implementasi Business Intelligence. Pada stage ini dilaksanakan identifikasi pada tujuan strategi bisnis organisasi. Pada tahap Justification memiliki kegiatan utama, yaitu Business Case Assesment.

## 2.3.2 Planning Stage
Planning  merupakan  tahapan  perencanaan  taktik  atau  strategis  yang akan dipakai untuk dapat menghasilkan Business Intelligence yang sesuai dengan  kebutuhan  bisnis  perusahaan  agari  dapat  mencapai  tujuan  dari organisasi. Dalam tahap planning terdapat beberapa proses, yaitu :
1) Enterprise Infrastructure Evaluation
2) Project Planning

## 2.3.3 Business Analysis
Tahap Business Analysis menampilkan rincian analisis dari masalah dan peluang  yang  ada  pada  bisnis  agar  dapat  memperoleh  sesuatu

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
pemahaman  dari  kebutuhan  bisnis  untuk  menjadi  sebuah  solusi  yang potensial. Dalam tahap ini terdapat beberapa proses seperti berikut ini:
1) Project Requirement Definition
2) Data Analysis
3) Application Prototyping
4) Metadata Repository Analysis

## 2.3.4 Design
Tahap  desain  merupakan  proses  pemahaman  lebih  lanjut  tentang sumberdaya yang dapat meningkatkan peluang bisnis dan menyelesaikan masalah bisnis. Pada tahapan desain terdiri dari dua proses, yaitu:
1) Database Design
2) ETL (Extract, Transform, Load) Design

## 2.3.5 Construction
Tahap  Construction  merupakan  kegiatan  pembangunan  Business Intelligence  sesuai  dengan  rencana  dan  desain  yang  telah  di  tentukan sebelumnya. Tahap ini memiliki beberapa proses seperti berikut ini:
1) ETL Development
2) Application Development

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  di  lakukan  analisis  terhadap  data  dengan  melalui proses ETL (Extract, Transform, Load) menggunakan aplikasi Pentaho. Di proses  ETL  tersebut,  data-data  excel  akan  di  masukkan  ke  dalam  tabel dimensi  dan  tabel  fakta  panen  dan  disimpan  dalam  sebuah datawarehouse pertanian, seperti berikut ini:
Gambar 1. Proses ETL Fakta_Panen

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Danu Riyanda , Suyanto | 179
Gambar  1  merupakan  proses  ETL  dari  tabel  fakta  panen  dengan  nama fact_panen yang di simpan ke dalam data warehouse dw_tani. Data yang diinputkan  yang  berasal  dari  sumber  data  excel  yang  telah  disimpan dalam database. Setelah itu dilakukan step lookup untuk memanggil atau mengambil  kode  dari  setiap  dimensi-dimensi  yang  telah  dibuat sebelumnya.
Gambar 2. OLAP Cube Fakta_Panen
Setelah dilakukan analisis terhadap data dan telah dimasukkan ke dalam data  warehouse,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  membuat  dashboard business intelligence menggunakan Pentaho BI Server. Dashboard dinas pertanian pada gambar 3, memiliki 4 (empat) panel grafik yang tampilan grafik  atau  datanya  dapat  berubah  dengan  menggunakan  panel parameter sesuai dengan kebutuhan. Panel parameter terdiri dari 3 (tiga) selektor, yaitu wilayah, tahun dan komoditas.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
180 | Implementasi Business Intelligence Pada Analisis .....
Gambar 3. Tampilan Dashboard Dinas Pertanian
a. Layout Parameter Parameter  berfungsi  untuk  memfilter  tampilan  grafik  pada  dashboard Dinas Pertanian yang memiliki beberapa selektor seperti berikut ini.

## Gambar 4. Layout Parameter
Parameter  dashboard  Dinas  Pertanian  pada  gambar  4  memiliki  3  (tiga) selektor,  yaitu  selektor  Wilayah,  Tahun  dan  Komoditas.  Semua  selektor tersbut di ambil dari datasource dw_tani dan mondrian skema penelitian pertanian.  Parameter  dapat  di  ubah-ubah  untuk  dapat  menampilkan grafik data yang berbeda berdasarkan selektor.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Danu Riyanda , Suyanto | 181
b. Layout Pie Chart Persentase Subsektor Grafik  Pie  dibawah  ini  menggambarkan  persentase  seluruh  subsektor Pertanian di Provinsi Sumatera Selatan seperti berikut.
Gambar 5. Grafik Pie Persentase Subsektor
Dengan melihat grafik seperti pada gambar 5, user atau pimpinan dapat melihat  informasi  persentase  Jumlah  Produksi  (Ton)  Seluruh  subsektor yang ada, yaitu subsektor Hortikultura dan Pangan. Grafik diatas dapat di ubah  tampilan  datanya  berdasarkan  parameter  Wilayah  dan  Tahun. Sebagai  contoh  grafik  diatas  menunjukkan  persentase  wilayah  OKU Timur,  subsektor  Pangan  sebesar  54,7%  dengan  jumlah  produksi 2.360.719 Ton dan subsektor Hortikultura sebesar 45,3% dengan jumlah produksi 1.955.157 pada tahun 2016.
c. Layout Pie Chart Persentase Golongan Grafik  Pie  dibawah  ini  menggambarkan  persentase  seluruh  golongan yang ada pada Pertanian di Provinsi Sumatera Selatan seperti berikut.
Gambar 6. Grafik Pie Persentase Golongan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
182 | Implementasi Business Intelligence Pada Analisis .....
Untuk  melihat  informasi  persentase  jumlah  produksi  (Ton)  seluruh golongan yang ada  pada suatu  wilayah, user atau pihak eksekutif dapat melihat  grafik  pie  seperti  pada  gambar  6  di  atas.  Tampilan  data  grafik dapat  berubah  dengan  menggunakan  selektor  Wilayah  dan  Tahun  pada layout Parameter. Sebagai contoh grafik diatas menunjukkan persentase wilayah OKU Timur pada tahun 2016.
d. Layout Line Chart Trend Produksi

## Gambar 7. Grafik Line
Untuk  melihat  informasi  tren  jumlah  produksi  (Ton)  dan  Luas  Wilayah panen (Ha) seluruh Tahun, user atau pihak eksekutif dapat melihat atau menggunakan grafik line seperti pada gambar 7 di atas. Untuk merubah tampilan  data  grafik  dapat  menggunakan  parameter  Wilayah  dan Komoditas pada seluruh Tahun dengan measure Jumlah Produksi (Ton) dan  Luas  Panen  (Ha).  User  dapat  melihat  tren  naik  atau  tren  turun dengan time frame satu tahun berdasarkan wilayah dan komoditas, pada gambar di atas dicontoh kan Wilayah OKU Timur dan Komoditas Alpukat.
e. Layout Bar Chart Produksi Seluruh Wilayah
Gambar 8. Grafik Bar

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Danu Riyanda , Suyanto | 183
Untuk melihat informasi Jumlah Produksi dan Luas Panen pada seluruh wilayah  yang  ada  pada  Provinsi  Sumatera  Selatan  dapat  menggunakan grafik bar seperti pada gambar 8 di atas. Untuk merubah tampilan data pada  grafik  dapat  menggunakan  parameter  Komoditas  dan  Tahun, sebagai  contoh  diatas  yaitu  komoditas  alpukat  pada  tahun  2016.  User dapat  mebandingkan  jumlah  produksi  dan  luas  panen  seluruh  wilayah pada Provinsi Sumsel dengan grafik bar diatas.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  data  dan  perancangan  dashboard  pada  Dinas Pertanian  yang  telah  dilakukan,  kesimpulan  yang  di  dapatkan  dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  data  hasil  produksi seluruh  wilayah  Kabupaten/Kota  di  provinsi  Sumatera  Selatan dari bidang Pangan dan Hortikultura.
2) Penelitian  yang  dilaksanakan  menghasilkan  dashboard  business intelligence  hasil  produksi  pertanian  provinsi  Sumatera  Selatan yang  menampilkan  dashboard  informasi  berbentuk  chart  atau grafik dengan menggunakan aplikasi Pentaho.
3) Dashboard  Business  Intelligence  menampilkan  informasi  jumlah produksi dan luas panen di seluruh Kabupaten/Kota  di Provinsi Sumatera Selatan.
4) Dashboard  Business  Intelligence  yang  dihasilkan  terdiri  dari panel  parameter,  dashboard  persentase  subsektor  berdasarkan parameter  wilayah  dan  tahun,  dashboard  persentase  golongan berdasarkan  parameter  wilayah  dan  tahun,  dashboard  trend produksi  setiap  tahun  pada  suatu  wilayah  dan  komoditas,  serta dashboard  produksi  seluruh  wilayah  berdasarkan  parameter tahun dan komoditas.

## DAFTAR PUSTAKA
Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (2017).  Hasil  Survei Penetrasi  dan  Perilaku  Pengguna  Internet  Indonesia  (tahun  2017). Diaskes 21 Februari 2020, dari https://apjii.or.id/content/read/39/342/Hasil-Survei-Penetrasi- dan-PerilakuPengguna-Internet-Indonesia-2017
Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (2018).  Hasil  Survei Penetrasi  dan  Perilaku  Pengguna  Internet  Indonesia  (tahun  2018).

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Diaskes 21 Februari 2020, dari https://apjii.or.id/content/read/39/410/Hasil-Survei-Penetrasi- dan-PerilakuPengguna-Internet-Indonesia-2018 Habibu,  Taban.  (2013).  Parallel  Data  Analytics  for  Business  Intelligence
Real-Time  Online  Analytical  Processing  (OLAP)  For  Multi-Core  and Cloud Architectures
Hüsemann,  B.,  Lechtenbörger,  J.,  &  Vossen,  G.  (2000).  Conceptual  data warehouse  design  (pp.  6-1).  Universität  Münster.  Angewandte Mathematik und Informatik.
Lane, P. (2002). Oracle9i data warehousing guide. Oracle Corporation.
Turban, E., Sharda, R., & Delen, D. (2007). Decision support and business intelligence  system.  Eight  Edition.  Upper  Saddle  River,  New  Jersey:
Pearson Pentice Hall.
Inmon,  W.  H.  (2005).  Building  the  data  warehouse.  Third  Edition.  John wiley & sons.
Vercellis, C. (2009). Business intelligence: data mining and optimization for decision making (pp. 1-420). New York: Wiley.
Wijaya,  R.,  &  Pudjoatmodjo,  B.  (2016).  Penerapan  Extraction- Transformation-Loading (ETL) Dalam Data Warehouse (Studi Kasus: Departemen  Pertanian).  Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika: JANAPATI, 5(2), 61-75.
Yumalia,  A.,  &  Indrajit,  R.  E.  (2017).  Penerapan  Konsep  Business Intelligence  Untuk  Percepatan  Penyelesaian  Perkara  Pada  Panmud Perdata  Khusus  Mahkamah  Agung  Ri.  IKRA-ITH  INFORMATIKA: Jurnal Komputer dan Informatika, 1(2), 61-69.
Zikri, A., Adrian, J., Soniawan, A., Azim, R., Dinur, R., & Akbar, R. (2017). Implementasi  Business  Intelligence  untuk  Menganalisis  Data Persalinan Anak di Klinik Ani Padang dengan Menggunakan Aplikasi
Tableau Public. Jurnal Online Informatika, 2(1), 20-24.