Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 4, No. 12 Desember 2019

## PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE PADA MANAJEMEN DASHBOARD REPORT PERUSAHAAN ASURANSI

## Lukman Hasim
Program Pasca Sarjana Sistem Informasi Universitas Gunadarma, Jakarta Email: lukmanhasim92@gmail.com

## Abstrak
Perusahaan  asuransi  adalah  salah  satu  perusahaan  bisnis  di  Indonesia  yang menghasilkan data berukuran besar tiap bulannya. Dari data tersebut, perusahaan ingin  mendapatkan  laporan  informasi  agar  memudahkan  dalam  proses pengambilan  keputusan.  Business  intelligence  merupakan  sebuah  proses  untuk mendapatkan  informasi  dengan  data  berukuran  besar.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengambil  data  dari  file  excel  kemudian  di-upload  ke  database menggunakan  SSIS  SQL  Server  Integration  Services  untuk  pembuatan  report  HR (Human  Resources).  Selanjutnya  data  hasil  upload  tersebut  akan  disimpan  di dalam data warehouse, diolah dengan OLAP, KPI dan data mining menggunakan SSAS  SQL  Server  Analysis  Services.  Kemudian  dilakukan  pembuatan  dashboard report dengan SSRS SQL Server Reporting Services. Metode yang akan digunakan adalah  metode  analisis  multidimensi  pada  OLAP  (Online  Analitycal  Processing) yaitu suatu metode pendekatan untuk menyajikan jawaban dari permintaan proses analisis  yang  bersifat  dimensional  secara  cepat,  berupa  desain,  aplikasi  dan teknologi  yang  dapat  mengoleksi,  menyimpan,  memanipulasi  suatu  data  ke  dalam data  multidimensi  untuk  tujuan  analisis.  Dengan  menggunakan  metode  tersebut, diharapkan  mampu  mempermudah  pengambilan  keputusan    managemen  pada perusahaan asuransi. Hasil dari penelitian ini adalah Dashboard Report HR pada perusahaan asuransi.
Kata kunci: Business intelligence, Data warehouse, OLAP, Analisis Multidimensi

## Pendahuluan
Penetrasi teknologi dari masa ke masa menunjukan peningkatan yang signifikan. Kecepatan  perkembangan  teknologi  masuk  kesemua  lini  dan  sendi  aktivitas  manusia baik  pribadi  atau  kelompok  (badan)  (Abdurokhim,  2016). Pesatnya  perkembangan teknologi  informasi  dan  komunikasi  membuat  persaingan  bisnis  di  setiap  segmen semakin  ketat.  Perusahaan-perusahaan  baik  kecil  maupun  besar  dituntut  mampu membuat  sistem  yang  memudahkan  mereka  untuk  mengolah  data.  Kebanyakan  sistem yang biasa digunakan dalam perusahaan adalah OLTP (Online Transaction Processing) yang  merupakan  sistem  yang  mengolah database operasional.  Seiring  berkembangnya
perusahaan,  tentunya  data-data  pada database OLTP  akan  terus  bertambah.  Dari pertambahan transaksi tersebut menyebabkan terakumulasinya data dalam jumlah yang besar. Data tersebut akan sulit digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan. Di sinilah dibutuhkannya Business Intelligence, Business intelligence merupakan kerangka kerja  konseptual  untuk  mendukung  keputusan  bisnis, business  intelligence menggabungkan  arsitektur,  basis  data  atau  data  warehouse,  tool  analisis  dan  aplikasi (Turban, Sharda, & Delen, 2010)
Dalam  memulai  kegiatan  usaha  bukan  hanya  ada  perencaanaan  yang  matang tetapi juga harus sudah disiapkan berkaitan dengan modal usaha untuk berlangsungnya kegiatan  usaha  yang  akan  dirintis  ataupun  kegiatan  usaha  yang  akan  dikembangkan. Butuh  pemahaman  yang  lebih  dalam  mengelola  modal  usaha  yang  ada,  hal  ini dikarenakan modal usaha yang ada harus memperoleh keuntungan supaya modal dapat bertambah bukan sebaliknya modal usaha yang ada justru berkurang dikarenakan untuk menutup kerugian (Kamaluddin, 2000).
Perusahaan  asuransi  adalah  salah  satu  perusahaan  bisnis  di  Indonesia  yang memiliki  dan  menghasilkan  data  yang  berukuran  besar  tiap  bulannya.  Jika  perusahaan asuransi  masih  menggunakan  data  manual  seperti file  excel dan query pada database , banyaknya data akan membuat proses pengambilan informasi berjalan lamban.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengambilan  data  dari file  excel kemudian  di- upload ke database menggunakan  SSIS SQL  Server  Integration  Services untuk pembuatan report HR (Human Resources) berdasarkan struktur yang ada di perusahaan asuransi.  Selanjutnya  data  hasil  upload  tersebut  akan  dibuatkan  modul report  human resources dengan  menggunakan  SSRS SQL  Server  Reporting  Services .  Metode  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  analisis  multidimensi  pada  OLAP (Online Analitycal Processing) . OLAP merupakan kunci dari business intelligence dan digunakan  untuk  menganalisis  data  dan  informasi  yang  kemudian  akan  digunakan sebagai  dasar  dari  pengambilan  keputusan  atau decision  support sistem  pada  sebuah organisasi  atau  perusahaan.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah Human  Resources Dashboard Report pada perusahaan asuransi.

## Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  sumber  data  diperoleh  dari file  excel dengan  format  .xlsx yang  didapatkan  dari database  human  resources ,  menggunakan  metode  analisis multidemensi  pada  OLAP.  OLAP  dapat  membantu query dengan  cepat,  mudah,  dan efisien  serta  mendukung business  intelligence .  Tujuan  dari  OLAP  antara  lain  untuk memudahkan  para stakeholder dalam  mengambil  keputusan  berdasarkan  data-data transaksional  yang  ada  karena  OLAP  akan  menampilkan  data  dari  berbagai  sisi (multidimensi). Gambar 1 menunjukan tahap metode penelitian ini:
Gambar 1. Tahap Metode Penelitian

## 1. Analisis
Tahap penelitian ini dimulai dengan analisis terhadap  sistem yang sudah ada sebelumnya  atau  telah  berjalan.  Sistem  yang  diterapkan  pada  divisi  HR  masih menggunakan  sistem  manual  karena  mereka  harus  melakukan query ke database sistem  lalu  dikonversikan  melalui Microsoft  Excel kemudian  diserahkan  ke  TOP level  manajemen.  Top  level  manajemen  disini  adalah  para stakeholder penentu keputusan.  Setelah  itu  dilakukan  analisis  spesifikasi  kebutuhan  yang  akan menghasilkan  beberapa  desain  yaitu  desain  konseptual,  desain  logika  dan  desain fisik.
Design  konseptual  adalah  pembentukan  skema  dari  hasil  analisis  yang diperoleh  dari  permintaan  pengguna.  Tahapan  ini  terkait  dengan  pembuatan data warehouse yang didasarkan pada model data multidimensi. Model ini menampilkan data dalam bentuk kubus. Model data multidimensi terdiri atas dimensi (dimensions) dan fakta (facts) . Hal ini merupakan hal terdasar sebelum membangun sebuah data warehouse. Lalu desain logika untuk membuat konsep yang ada dibuat lebih detail dengan menambahkan variabel dan menentukan key dari masing-masing tabel yang ada  di  dalam  rancangan  konseptual.  Logika  yang  telah  tersusun  itu  kemudian diimplementasikan  ke  dalam  DBMS  di  tahap  desain  fisik.  Sedangkan  desain  fisik yaitu  tabel-tabel  yang  akan  terbentuk  dan  disimpan  pada Database  Management System  (DBMS) . Pengguna di  sini  adalah  bagian  divisi  HR  pada  sebuah  asuransi.
Dari report ini, diharapkan dapat memberikan beberapa informasi antara lain:
 Jumlah karyawan tetap dan tidak tetap alias vendor, sales dan non sales
 Tren jumlah karyawan berdasarkan bisnis, gender , penyebab resign , termination dan salary by grade .
2. Praproses data
Sebelum  membangun data  warehouse, data  yang  ada  diolah  terlebih  dahulu untuk dapat menghasilkan data yang sesuai dengan desain yang ada. Sehingga akan menghasilkan  komposisi  data  yang  akan  disimpan  ke  dalam staging. Tahapan praproses data adalah sebagai berikut:
a. Integrasi
Integrasi dilakukan dengan menggabungkan atribut-atribut yang dibutuhkan dari tabel yang dianalisis. Atribut adalah informasi yang dibutuhkan oleh user seperti
tanggal,  karyawan  tetap  atau  tidak  tetap.  Lalu  setelah  itu  melakukan  reduksi yang  artinya  membuang  atribut-atribut  yang  tidak  dipakai  dari  tabel  yang dianalisis.
b. Pembersihan
Pembersihan  data  dilakukan  terhadap  data  atribut  yang  penulisannya  tidak konsisten.  Contoh  penulisan  format  tanggal  jika  tipe  datanya  adalah string sedangkan  yang  dibutuhkan  adalah  tipe  data date maka  diperlukan penyeragaman tipe data yaitu date.
c. Transformasi
Dilanjutkan  dengan  proses  transformasi  yaitu  menyesuaikan  tipe  data berdasarkan  destinasi  tabelnya.  Contoh  dari  tipe  data string diubah  menjadi unicode string.
d. Pemuatan Data
Pada tahap ini artinya data siap dimuat (load) ke dalam data warehouse .
3. Pembuatan Data warehouse
Selanjutnya  adalah  pembuatan data  warehouse. Dimulai  dari staging database,  flat  database di mana  hal  itu  dibutuhkan  untuk  pembuatan fact table & dimension  table. Yang  dimaksud fact  table adalah  informasi  berisi  ukuran  atau sesuatu  yang  bisa  dihitung,  sedangkan dimension  table berupa  informasi  yang mendukung fact table.
Contoh: Jumlah karyawan di sebuah asuransi adalah 2.000 dan 2.000 adalah informasi yang berisi angka atau sesuatu bisa dihitung dan karyawan FTE dan Non FTE di asuransi adalah informasi yang mendukung jumlah karyawan tersebut.
Setelah  itu  barulah  dibuat cube dan  dimensi. Cube adalah  kumpulan  data berbentuk  multidimensi  yang  memungkinkan  untuk  disajikan  dengan  cepat. Cube merupakan  inti  dari  konsep  OLAP  ( Online  Analytical Processing )  dalam Analysis Services dan data yang digunakan adalah data HR pada sebuah perusahaan asuransi.
4. Uji Query
Tahap ini dilakukan setelah pembuatan data warehouse selesai. Hal ini untuk menguji apakah operasi dasar OLAP berhasil diimplementasikan dan sesuai dengan informasi  yang  ditampilkan.  Pengujian  dilakukan  dengan  memvisualisasikan cube data dengan grafik dan tabel pivot.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Analisis sistem berjalan
Sistem  pelaporan  HR  yang  berjalan  saat  ini  disebuah  perusahaan  asuransi dapat diuraikan dan digambarkan sebagai berikut:
a. Top  level  management meminta  laporan  penjualan  kepada  MIS  dalam  periode tertentu.
b. MIS  melakukan query ke database sistem  untuk  mengeluarkan  data  jumlah karyawan sesuai dengan permintaan.
c. MIS  kemudian  mengkonversikan  data  hasil query ke  dalam  bentuk spreadsheet ( MS Excel )
d. MIS menyerahkan laporan human resource kepada top level management
Gambar 2 Analisis sistem berjalan
2. Sistem Usulan
Untuk  mendukung  keefektifan  dalam  penyediaan  laporan human  resource , diperlukan sebuah sistem yang dapat memenuhi kebutuhan tersebut. Adapun sistem yang diusulkan tergambar dalam alur  berikut:
Gambar 3 Sistem yang diusulkan
Gambar  3  merupakan  alur  dari  sebuah  proses  penyajian  laporan Human Resource yang  akan  dibangun.  Pada  sistem  yang  berjalan,  ketergantungan top  level management terhadap  MIS  sangat  tinggi  sehingga  untuk  mendapatkan  laporan Human Resource membutuhkan proses dan waktu yang lama.
Dengan adanya Sistem BI ini, ketergantungan itu sudah dapat diatasi karena top  level  management bisa  langsung  mendapatkan  laporan human  resource secara langsung  baik  melihat  di  portal  aplikasi ataupun  dengan menerima automate  email .
Basis  data  yang  digunakan  untuk  Sistem  BI  ini  bersumber  dari data  warehouse di mana  data-data  tersebut  diperoleh  dari database operasional  (OLTP)  yang diintegrasikan  melalui  proses ETL  (Extract,  Transformation,  Loading) dengan menggunakan SQL Server Integration Services dan dijalankan pada periode tertentu dengan automate job.
3. Perancangan Sistem Business intelligence
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  perancangan data  warehouse ini adalah  merancang  tabel-tabel  dimensi  dan  tabel  fakta  yang  nantinya  akan  dianalisis menggunakan sistem BI.
1) Dimensi
Data warehouse yang dirancang terdiri dari beberapa tabel-tabel dimensi yang digunakan untuk memberikan konteks pengukuran (subject).

## Tabel 1. Rancangan Matriks KPI dan Dimensi
2) Tabel Fakta ( Fact Table )
Tabel  fakta  yang  merepresentasikan  proses  bisnis,  yaitu  model  proses bisnis sebagai bentuk ( artifact ) pada data model. Tabel ini mengandung elemen "pengukuran"  atau  metrik  atau  fakta  pada  suatu  bisnis  proses.  Pada data warehouse yang  dibangun  terdapat  sebuah  tabel  fakta  data  karyawan  yaitu FACT_HEADCOUNT yang  terdiri  dari  beberapa  atribut.  Pada  tabel  fakta  ini terdapat foreign key untuk tabel- tabel dimensi yang telah dirancang.
3) Skema Bintang ( Star Schema )
Berikut ini adalah contoh model star schema yang dirancang pada sistem BI  HR.  Terdiri  dari  sembilan  tabel  dimensi  dan  satu  tabel  fakta.  Tabel  Fakta berisi foreign  Key dari  masing  –  masing  tabel  dimensi.  Pada star  schema ,  satu dimensi  diwakili  oleh  satu  tabel  dan  masing  –  masing  tabel  diwakili  oleh beberapa atribut.
Gambar 4. Star Schema
4) Kubus ( Cube )
Cube merupakan pengelompokkan data dalam kubus dimensional untuk mempermudah  analisis  data.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  sebuah  pembentukan database di  mana  data  disimpan  dalam  bentuk cell ,  dan  posisi  dari  sel  –  sel tersebut ditentukan oleh beberapa variabel yang disebut dimensional. Hasil dari tahapan  ini  adalah  sebuah  visualisasi data  warehouse yang  telah  dibuat sebelumnya. Pembuatan cube dilakukan dengan bantuan analysis tools Microsoft SQL Service .

## 5) Integrasi Data
Proses dari data integrasi adalah mengintegrasikan data-data yang sudah dipersiapkan  sebelumnya.  Proses  ini  sangat  penting  karena  terkadang  data-data yang akan dipakai berada pada database atau sumber yang berbeda, sistem yang berbeda  dan  bahkan  server  yang  berbeda.  Pada  perancangan  sistem  BI  ini sumber  data  diambil  dari  data  manual upload excel .  Data-data  yang  diambil bersumber dari beberapa file excel yaitu sebagai berikut:
Tabel 2 Tabel sumber data warehouse
Nama File Nama Sheet Keterangan Headcount Final.xlsx Headcount Merupakan file yang  menyimpan  data-data  karyawan dan  tabel  utama  yang  akan  dijadikan  tabel  fakta  yang merupakan  sumber  untuk  dimensi business,  entity,
gender, grade, sales, worker category dan worker type Movement Final.xlsx Movement Merupakan file yang  menyimpan  data-data  karyawan yang  telah  keluar  atau  diberhentikan  dan  tabel  utama yang  akan  dijadikan  tabel  fakta  serta  sumber  untuk dimensi action code, action reasion code. MPP Final.xlsx MPP Merupakan data target karyawan yang akan di- hire
4. Definisi Report
a. Headcount FTE Report
Laporan  ini  menunjukkan  jumlah  karyawan  tetap  pada  tahun  berjalan, bulan berjalan, tahun berjalan bulan lalu, tahun lalu dan tahun lalu bulan lalu.
b. Headcount FTE – Worker Category Report
Laporan ini menampilkan jumlah karyawan tetap berdasar kategori pekerja.
c. Headcount FTE – Evolution Report
Laporan ini menampilkan berapa banyak selisih antara jumlah karyawan tetap bulan berjalan dengan jumlah karyawan pada bulan lalu.
d. Headcount Sales / Non Sales Report
Laporan ini menampilkan jumlah sales dan non sales pada bulan berjalan dan juga jumlah lowongan pada bulan berjalan.
e. Headcount - FTE / Non FTE Report
Laporan  ini  menampilkan  jumlah  karyawan  tetap  dan  karyawan  tidak tetap dan juga lowongan pada bulan berjalan.
f. Headcount Non Sales – Business Report
Laporan ini menampilkan jumlah karyawan tetap dengan status non sales berdasar bisnis pada bulan berjalan.
g. Headcount FTE – Gender Report
Laporan  ini  menampilkan  jumlah  karyawan  tetap  dengan  jenis  kelamin laki-laki  dan  perempuan  pada  bulan  berjalan,  report  ini  juga  menampilkan persentase antara karyawan dengan jenis kelamin laki-laki dan perempuan.

## h. Headcount FTE – Age Range Report
Laporan  ini  menampilkan  persentase  jumlah  karyawan  tetap  antara karyawan jenis kelamin laki-laki dan perempuan berdasar jarak umur pada bulan berjalan.
i. Headcount FTE-YoS Range Report
Laporan  ini  menampilkan  persentase  jumlah  karyawan  tetap  antara  karyawan jenis kelamin laki-laki dan perempuan berdasar lamanya bekerja pada bulan berjalan.
j. Movement FTE (Non Sales) – Attrition Rate Report
Laporan  ini  menampilkan  persentase  jumlah  karyawan  tetap non  sales pada  tahun  berjalan  dan  tahun  lalu  yang  mana  karyawan  tersebut  sudah mengundurkan diri.
k. Movement Voluntary & Involuntary – Turnover Rate Report
Laporan  ini  menampilkan  persentase  jumlah  karyawan  tetap,  karyawan tidak  tetap,  sales  dan  non  sales  pada  bulan  berjalan  yang  mana  karyawan tersebut sudah mengundurkan diri dan diberhentikan.
l. Resignation – FTE Report
Laporan  ini  menampilkan  jumlah  karyawan  tetap  yang  sudah mengundurkan  diri  pada  bulan  berjalan  dan  juga  menampilkan  persentase  per alasan mengundurkan diri.

## m. Termination – FTE Report
Laporan  ini  menampilkan  jumlah  karyawan  tetap  yang  sudah diberhentikan  pada  bulan  berjalan  dan juga  menampilkan  persentase  per  alasan diberhentikan.
n. Top 3 Resignation Report
Laporan ini menampilkan jumlah karyawan tetap tiga teratas dari alasan mengundurkan diri.
o. Headcount Non Sales – Span of Control Report
Laporan  ini  menampilkan  perbandingan  jumlah  karyawan  tetap  dan karyawan tetap dengan kategori pekerja adalah manajer.

## p. New Hire Report
Laporan  ini  menampilkan  jumlah  semua  karyawan  yang  mana  sudah  di hire pada bulan berjalan dan juga menampilkan persentase per kode hire.
q. Hiring Reason Report
Laporan ini menampilkan jumlah semua karyawan yang mana sudah di- hire pada  bulan  berjalan  dan  juga  menampilkan  persentase  per  kode  alasan  di- hire .
r. Pyramid of Management Report
Laporan ini menampilkan piramida manajemen pada bulan berjalan.

## 5. Hasil Dashboard Report Human Resource
Tahap  ini  merupakan  lanjutan  dari  tahap  perancangan  sistem.  Hasil  dari implementasi  ini  adalah  sebuah  sistem  yang  siap  diuji  dan  digunakan.  Dalam mengimplementasikan  sistem  BI  dibutuhkan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak. Untuk  perangkat  keras  kebutuhannya  adalah  satu  unit  server  untuk  sistem  dan database .  Berikut  adalah  hasil  dari  desain interface yang  telah  diimplementasikan dalam sistem BI.
Gambar 5 Halaman HR Dashboard Report
Gambar 6 Measure dan dimension pada halaman analisis cube SQL Server
Kesimpulan :
1. Untuk mendapatkan laporan HR, top level management tidak perlu lagi meminta tim MIS  untuk  mengirimkan  laporan  via email atau hardcopy . Top  level  management dapat masuk ke dalam sistem portal dan melihat dashboard report.
2. Dengan adanya sistem ini, terbukti memudahkan top level management untuk dapat melihat  kebutuhan  karyawan,  karena  data  disajikan  dalam  bentuk  grafik  dan interface yang user friendly .
3. Dengan  melihat  data  karyawan  di  sebuah  perusahaan top  level  management dapat dengan  cepat  mengambil  keputusan  yang  nantinya  dapat  membantu  dalam menentukan  arah  bisnis,  membuat  strategi  bisnis  serta  membuat  keputusan  untuk meningkatkan kebutuhan perusahaan.
4. Hasil user acceptance testing (UAT) menunjukan 100% kesamaan dengan data user di  mana  menunjukan  bahwa  sistem  berhasil  menampilkan  data  sesuai  dengan  data yang dibutuhkan user .

## BIBLIOGRAFI
Abdurokhim, A. (2016). Analisis Komparatif Penggunaan Sistem Informasi Perbankan antara  Bank  Syariah  aan  Bank  Konvensional. Syntax  Literate;  Jurnal  Ilmiah Indonesia , 1 (1), 41–54.
Kamaluddin,  R.  (2000).  Peran  dan  pemberdayaan  BUMD  dalam  rangka  peningkatan perekonomian  daerah. Makalah  Yang  Disampaikan  Dalam  Rapat  Koordinasi Pemberdayaan BUMD, Jakarta , 4–6.
Turban, E., Sharda, R., & Delen, D. (2010). Decision support and business intelligence systems (required). Google Scholar .
.