## Aplikasi Data Warehouse Untuk Menunjang Standar 3 Borang Akreditasi Prodi Informatika Universitas Mercu Buana
Yaya Sudarya Triana 1 , Anggito Susilo 2
1 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana
2 PT.Sarana Solusindo Informatika e-mail : 1 yaya.sudarya@mercubuana.ac.id, 2 anggito.susilo@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam rangka meningkatkan kualitas pendidikan secara berkelanjutan baik input, proses maupun output dalam suatu program studi, diperlukan aplikasi yang dapat mendukung bisnis proses. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan solusi dasar dalam pembuatan laporan borang akreditasi khususnya standar 3 yang  dapat  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  strategis  untuk  tingkat  manajemen.  Model pengambangan data warehouse yang digunakan dalam penelitian ini adalah model skema star. Hal ini akan menghasilkan suatu sistem informasi data warehouse yang dapat digunakan untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan dalam pengisian borang akreditasi. Data warehouse dapat menyajikan data dengan lebih cepat sesuai dengan kebutuhan serta menghasilkan informasi yang lebih ringkas. Kemudian dengan  bantuan  aplikasi  data  warehouse  dapat  juga  dilakukan  analisis  multidimensi  dan  dapat menghasilkan  informasi  yang  bersifat  analistis,  sehingga  bermanfaat  dalam  pengambilan  keputusan selanjutnya.
Kata kunci: Borang Akreditasi, Data Warehouse, Skema Star, Standar 3

## 1. PENDAHULUAN
Untuk  memiliki  keunggulan  bersaing  perguruan  tinggi  harus  dapat  memanfaatkan  semua  sumber  daya  yang dimiliki. Selain sumber daya sarana, prasarana dan manusia, sistem informasi adalah salah satu sumber daya  yang dapat digunakan untuk meningkatkan keunggulan bersaing. Sistem informasi dapat digunakan untuk mendapatkan, mengolah  dan  menyebarkan  informasi  untuk  menunjang  kegiatan  operasional  sehari-hari  sekaligus  menunjang kegiatan pengambilan keputusan strategis. Hambatan yang sering ditemui adalah kenyataan bahwa sistem informasi yang ada belum terintegrasi secara sempurna dan mengakibatkan informasi yang tersaji kurang lengkap atau kurang akurat.
Sebagai salah satu perguruan tinggi yang melakukan proses pendidikan, penelitian, dan pengabdian masyarakat, Universitas  Mercu  Buana  selayaknya  memiliki  penyimpanan  informasi  yang  lengkap  dan  akurat  sehingga  dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan. Seiring dengan berkembangnya, semakin banyak dan  kompleks  pula  data  yang  dimiliki  dan  yang  harus  diolah.  Data  yang  besar  menyulitkan  pihak  fakultas  dalam melakukan analisis terhadap data tersebut. Pembuatan laporan yang sesuai dengan keinginan pihak eksekutif fakultas seringkali membutuhkan waktu yang cukup lama. Selain itu, laporan yang disediakan sistem yang telah ada, hanya menyediakan informasi yang terbatas bagi pihak eksekutif. Hal ini mengakibatkan keputusan yang dibuat oleh pihak eksekutif fakultas menjadi kurang maksimal.
Untuk  memanfaatkan  data  yang  ada  di  dalam  sistem  informasi  untuk  menunjang  kegiatan  pengambilan keputusan,  tidak  cukup  hanya  mengandalkan  data  operasional  saja,  diperlukan  suatu  analisis  data  untuk  menggali potensi-potensi  informasi  yang  ada.  Selain  itu  dalam  mengambil  keputusan  dibutukan  juga  informasi  yang  jelas, mudah  dimengerti,  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam  pengambilan  keputusan.  Untuk  mendukung  penyajian informasi seperti itu dibutuhkan database yang berisi data yang telah diolah dan dianalisa sesuai dengan kebutuhan pengambilan keputusan. Salah satu teknologi yang dapat memberikan solusi terhadap kebutuhan penyediaan data dan informasi adalah data warehouse.
Data  warehouse merupakan  sebuah  media  penyimpanan  yang  menyimpan  data  yang  berguna  untuk  proses pengumpulan  informasi  dalam  pengambilan  keputusan. Data  warehouse memberikan  sebuah  solusi  untuk menyediakan data yang berguna untuk proses analisis dan pengambilan keputusan. Output dari data warehouse dapat menghasilkan informasi yang berguna dan pemakaian yang fleksibel, dimana pengguna dapat memilih jenis laporan yang  ingin  dihasilkan.  Pemakaian  teknologi data  warehouse hampir  dibutuhkan  oleh  setiap  organisasi. Data warehouse memungkinkan  integrasi  berbagai  macam  jenis  data  dari  berbagai  macam  aplikasi  atau  sistem.  Hal  ini menjamin mekanisme akses yang lebih cepat bagi pihak eksekutif untuk memperoleh informasi, dan menganalisisnya sebagai bahan informasi strategis khususnya untuk mengisi standar akreditasi [5].

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data Warehouse
Data warehouse adalah “sekumpulan data yang berorientasi subjek, terintegrasi, memiliki varian waktu, dan tidak berubah  yang  dapat  mendukung  fungsi  dari decision  support  system (DSS),  dimana  setiap  unit  data  relevan  untuk beberapa  saat  dalam  suatu  waktu”  [1] . Menurut  Rainer  and  Turban  “ Data  Warehouse adalah  suatu  tempat penyimpanan data histori yang berorientasi objek, yang telah diatur agar dapat diakses dan diterima untuk aktivitas proses analisa” [7].

## 2.2 Online Transaction Processing (OLTP)
Menurut Rainer and turban (2009): “OLTP (Online Transaction Processing) adalah pernrosesan transaksi bisnis secara online langsung setelah transaksi itu teljadi”. Menurut Connolly and Begg (2010) “OLTP adalah sebuah sistem yang dirancang untuk menangani pemrosesan transaksi tingkat tinggi, dengan transaksi yang secara umum membuat perubahan kecil pada data operasional organisasi, yang dibutuhkan oleh organisasi untuk menangani operasi sehari- hari”.

## 2.3 Online Analystical Processing (OLAP)
Menurut Rainer dan Turban (2009) “OLAP adalah analisis data  yang dikumpulkan atau diakumulasikan oleh pengguna akhir atau end user ”. Tool dari OLAP dapat menganalisis dara untuk  menggambarkan kebutuhan bisnis saat ini. Keuntungan dari OLAP adalah kemampuannya untuk membuat struktur bisnis dan mengkombinasikannya untuk memberikan kemampuan pada pengguna untuk menjawab pertanyaan bisnis dengan cepat.

## 2.4 Memasukan Data kedalam Data Warehouse
a) Extraction
Beberapa elemen data dalam database operasional dapat sangat berguna untuk pengambilan keputusan, tetapi beberapa  tidak  berguna  untuk  pengambilan  keputusan.  Oleh  karena  itu,  proses  ekstraksi  digunakan  untuk memilih data yang relevan dari operasional database sebelum dimasukan ke dalam data warehouse.
b) Transformation
Data yang ada didalam data warehouse dapat berasal dari sumber yang berbeda. Hal ini akan menyebabkan data yang ada di dalam data warehouse menjadi tidak konsisten. Transformasi adalah proses untuk mengatasi ketidak  konsistenan  tersebut.  Setelah  semua  elemen  data  memiliki  nama  yang  sama,  maka  data  harus dikonversikan kedalam format tertentu.
c) Cleansing
Cleansing berarti  proses  untuk  membuat  data  yang  dimasukan  kedalam data  warehouse memiliki kemungkinan kesalahan yang kecil. Pembersihan data akan melibatkan banyak tipe kesalahan. Salah satunya adalah hilangnya data dan data yang tidak benar dari data sumber, ketidak konsistenan data dan konflik antar data saat dua atau lebih sumber terlihat.
d) Loading
Loading adalah proses perpindahan secara fisik data dari tempat penyimpanan komputer database sumber ke database data warehouse . Jalur perpindahan yang sering digunakan adalah jalur komunikasi kecepatan tinggi sepeti LAN (jika kedua sistem letaknya berdekatan).
e) Summarization
Saat database data warehouse di load , maka rangkuman data dapat dibuat. Rangkuman akan dibuat kembali setelah dilakukan update karena setiap perubahan di data dapat mempengaruhi data warehouse . Akreditasi dipahami sebagai proses evaluasi dan penilaian mutu  institusi atau program studi yang dilakukan oleh suatu tim pakar sejawat (tim asesor) berdasarkan standar mutu yang telah ditetapkan, atas pengarahan suatu badan atau  lembaga  akreditasi  mandiri  di  luar  institusi  atau  program  studi  yang  bersangkutan.  Hasil  akreditasi merupakan pengakuan bahwa suatu institusi atau program studi telah memenuhi standar mutu yang telah ditetapkan itu, sehingga layak untuk menyelenggarakan program-programnya [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sistem Berjalan
Dalam proses penyusunan laporan borang akreditasi standar 3, yaitu mengenai mahasiswa dan lulusan pihak Prodi menyiapkan  data  pelaporan  borang  dengan  mengambil  data  dari  SIA  dan  juga  data  dari  dokumen  lainya  yang diperlukan  kemudian  disalin  kedalam  formulir  isian  borang  yang  sudah  disediakan  oleh  DIKTI  untuk  proses pelaporan. Data-data tersebut dikumpulkan disusun secara manual kedalam format formulir isian borang yang ada. Proses  penyusunan  data  dari  data  SIA  dan  data  lain  kedalam  formulir  pengisian  borang  yang  sudah  ditentukan memakan waktu yang cukup lama karena banyaknya data yang perlu diiisi terutama mengenai data mahasiswa dan lulusan.

## 3.2 Kebutuhan Data dan Informasi
Setelah  melakukan  analisis  yang  mendalam  mengenai  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  pihak  eksekutif  dalam penyusunaan laporan akreditasi borang standar 3. Maka, didapatkan kebutuhan tersebut adalah:
a) Laporan Borang akreditasi standar 3.
Laporan yang menampilkan data mahasiswa untuk keperluan pelaporan borang akreditasi program studi.
b) Laporan jumlah Calon Mahasiswa.
Laporan  yang  menampilkan  jumlah  calon  mahasiswa  baru  pada  setiap  tahun  ajaran  berdasarkan  jumlah  calon mahasiswa yang ikut seleksi dan berdasrkan jumlah calon mahasiswa yang lulus seleksi.
c) Laporan Jumlah Mahasiswa Baru.
Laporan yang menampilkan jumlah mahasiswa baru pada setiap tahun ajaran.
d) Laporan Jumlah Total Mahasiswa.
Laporan yang menampilkan jumlah seluruh mahasiswa yang berstatus aktif pada setiap tahun ajaran
e) Laporan Jumlah Lulusan.
Laporan yang menampilkan jumlah seluruh mahasiswa yang lulus pada setiap tahun ajaran.
f) Laporan Sebaran Nilai Indeks Prestasi Kumulatif
Laporan  yang  menampilkan  sebaran  nilai  indeks  prestasi  kumulatif  mahasiswa  per  program  studi  pada  setiap tahun ajaran.
g) Laporan Persentase Lulusan Berdasarkan Indeks Prestasi Kumulatif.
Laporan  yang  menampilkan  persentase  lulusan  berdasarkan  nilai  indeks  prestasi  kumulatif  pada  setiap  tahun ajaran.

## 3.3 Rancangan dan Skema Data warehouse
Rancangan skema data warehouse ini terdiri dari 4 tabel fakta dan 8 tabel dimensi, antara lain:
a) Fact_cln_mhs
Tabel fakta ini berisi informasi  mengenai calon  mahasiswa baru dan  yang terkait dengan informasi calon mahasiswa baru setiap program studi dan peminatan pada Prodi Sistem Informasi berdasarkan calon mahasiswa yang  mendaftar  sampai  dengan  calon  mahasiswa  yang  dinyatakan  lulus  seleksi  dalam  penerimaan  mahasiswa baru.
b) Fact_mhs
Tabel fakta ini berisi informasi mengenai mahasiswa Prodi Sistem Informasi berdasarkan mahasiswa reguler dan PKK mulai dari mahasiswa baru, mahasiswa yang aktif kuliah, sampai dengan mahasiswa yang lulus pada tahun ajaran tertentu.
c) Fact_IPK
Tabel fakta ini berisi informasi mengenai jangkaun nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mahasiswa lulus pada Prodi Sistem Informasi yang dikelompokan berdasarkan nilai IPK terendah, nilai IPK rata-rata, dan nilai IPK tertinggi.
d) Fact_persen_IPK
Tabel fakta ini juga berisi informasi mengenai presentase Nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mahasiswa lulus pada Prodi Sistem Informasi. Presentase tersebut dikelompokan berdasarkan presentase nilai IPK dibawah 2.75, presentase nilai IPK antara 2.75 sampai dengan 3.50, dan presentase nilai IPK diatas 3.50.
Berikut adalah gambar rancangan skema data warehouse berdasarkan masing-masing tabel fakta:
+jml_cln_mhs() -periode_sk -fakultas_sk -prodi_sk -peminatan_sk -seleksi_sk -status_seleksi_sk fact_cln_mhs -prodi_sk -kd_prodi -nm_prodi -last_update dim_prodi -fakultas_sk -kd_fakultas -nm_fakultas -last_update dim_fakultas -status_seleksi_sk -kd_status_seleksi -nm_status_seleksi -last_update dim_status_seleksi -periode_sk -tahunajaran -semester -last_update dim_periode -peminatan_sk -kd_peminatan -nm_peminatan -last_update dim_peminatan -seleksii_sk -kd_seleksi -nm_ikut_seleksi -last_update dim_seleksi
Gambar 2 Rancangan Skema fact_mhs
Gambar 3 Rancangan Skema fact_ipk
+jml_mhs_baru() +jml_total_mhs() +jml_lulusan() -periode_sk -fakultas_sk -prodi_sk
-peminatan_sk -statawal_sk
fact_cln_mhs
-prodi_sk -kd_prodi -nm_prodi -last_update dim_prodi -fakultas_sk -kd_fakultas -nm_fakultas -last_update dim_fakultas -statawal_sk -kd_statawal -nm_statawal -last_update dim_statawal_mhs -periode_sk -tahunajaran -semester -last_update dim_periode -peminatan_sk -kd_peminatan -nm_peminatan -last_update dim_peminatan +min_ipk() +avg_ipk() +max_ipk() -periode_sk -fakultas_sk -prodi_sk -peminatan_sk fact_ipk -prodi_sk -kd_prodi -nm_prodi -last_update dim_prodi -fakultas_sk -kd_fakultas -nm_fakultas -last_update dim_fakultas -periode_sk -tahunajaran -semester -last_update dim_periode -peminatan_sk -kd_peminatan -nm_peminatan -last_update dim_peminatan +persen_ipk() -periode_sk -fakultas_sk -prodi_sk -peminatan_sk -klp_ipk_sk fact_klp_ipk -prodi_sk -kd_prodi -nm_prodi -last_update dim_prodi -fakultas_sk -kd_fakultas -nm_fakultas -last_update dim_fakultas -klp_ipk_sk -kd_klp_ipk -nm_klp_ipk -last_update dim_klp_ipk -periode_sk -tahunajaran -semester -last_update dim_periode -peminatan_sk -kd_peminatan -nm_peminatan -last_update dim_peminatan

## 3.4 ETL dan Reporting
Pada perancangan data warehouse ini proses ETL yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1) Transformasi data dim_periode, dim_fakultas, dim_prodi, dim_peminatan, dim_seleksi, dim_status_seleksi, dim_statawal_mhs, dim_klp_ipk, seperti Gambar 3.5 yaitu Transformasi data dim_klp_IPk. Dimensi  kelompok  IPK  (dim_klp_ipk)  dibuat  untuk  mengelompokkan  IPK  setiap  mahasiswa. Pengelompokan ini dibuat untuk menghasilkan jumlah IPK mahasiswa dalam kondisi tertentu sesuai dengan pelaporan borang akreditasi. Dimensi kondisi IPK merupakan salah satu dimensi yang tidak memiliki sumber data, sehingga dalam pembuatan dan pemasukan datanya dilakukan secara manual.
Gambar 5 Transformasi Data dim_klp_ipk
2) Transformasi data  fact_cln_mhs, fact_cln_mhs, fact_mhs, fact_IPK, fact_persen_IPK,  seperti Gambar 3.6 yaitu Transformasi data dim_klp_IPk
Gambar 6 Transformasi Data fact_persen_IPK

## 3.5 Sequence Diagram
Sequance diagran dari rancangan data warehouse usulan terbagi menjadi beberapa bagian, yaitu:
Gambar 7 Sequance diagram transform data Top Package:::User Open() Proses Transform Data() Get OLTP() Pmindahan data OLTP() Keluar() Simpan Data Warehouse() Transformdata DataWarehous CtrTransformdata OLTP
Gambar 8 Sequance diagram laporan calon mahasiswa

## 3.6 Implementasi Sistem
Gambar 9 Form Transform Data
Gambar 10 Form Laporan Borang Akreditasi Standar 3
Top Package:::User Open() Input Priode() Keluar() Get Fact_Cln_Mhs() Proses() Proses() Display Laporan Calon Mahasiswa() Cetak() Display Laporan Calon Mahasiswa() CtrLaporan Jml_Cln_Mhs Fact_Cln_Mhs Laporan Jml_Cln_Mhs
Gambar 11 Form Laporan Jumlah Calon Mahasiswa
Gambar 12 Form Laporan Jumlah Mahasiswa Baru
Gambar 13 Form Laporan Jumlah Total Mahasiswa
Gambar 14 Form Laporan Jumlah Lulusan
Gambar 15 Form Laporan Sebaran IPK
Gambar 16 Form Laporan Persentase IPK

## 4. KESIMPULAN
Model data warehouse dalam penelitian ini dirancangan dan disesuaikan dengan kebutuhan steakholder, sehingga dapat memberikan informasi strategis untuk menunjang pengisian borang akreditasi program studi terutama formulir standar 3. Selain itu, persentasi data yang disajikan dari data warehouse dapat disajikan sebagai bahan acuan untuk pengambilan  keputusan  tingkat  prodi,  fakultas  dan  pihak  manajerial  yang  terkait  dengan  proses  evaluasi  dan perencanaan dibidang akademik kemahasiswaan. Pihak Prodi tidak perlu lagi mengakses langsung data operasional dan  menarik  data  dan  menggabungkan  secara  manual  kedalam  formulir  laporan  untuk  membuat  laporan  yang dibutuhkan  dalam  pengisian  borang  akreditasi  khususnya  formulir  standar  3.  Dengan  pemisahan  antara  data operasional  sehari-hari  dengan  data  yang  digunakan  untuk  penyusunan  borang  akreditasi  khususnya  standar  3  dan data yang bersifat analisis, maka akses terhadap data operasional data diminimalkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Connolly,  Thomas  and  Begg.  Database  Systems : A  Practical  Approach  to  Design,  Implementation,  and Management, Fifth Edition. Pearson Education, 2010.
[2] Elmasri. Fundamental of Database Systems, Addison-Wesley, 2011.
[3] Indrajani.  Sistem Basis Data dalam Paket Five in One, Jakarta, PT. Elex Media Komputindo. 2009.
[4] Kadir, Abdul. Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta. CV. Andi Offset. 2009
[5] Kimball, R and Ross, M. The Data Warehouse Life Cycle Toolkit. 2nd Edition. New York: John Wiley & Sons, Inc. 2009.
[6] Nugroho, Adi. Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek menggunakan metode USDP. Yogyakarta: Andi Offset. 2010.
[7] Rainer, R.K and Efraim Turban. Introduction to Information System: Enabling and Transforming Business. USA: John & bSons, 2009
[8] Romney, Marshall B, and Paul John Steinbart. Accounting Information System. Eleventh Edition. USA: Pearson Education, 2009
[9] Pressman, R, Rekayasa Perangkat Lunak, Andu Offset, edisi 7, 2012
[10] http://ban-pt.kemdiknas.go.id/akreditasi-program-studi (diakses: 4 Oktober 2017)