## Penggunaan SQL Server dalam Pengolahan Data Warehouse yang Praktis dan Berkelanjutan
Arif Kuntadi 1 , Yudi Feriandi 2
Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika LIKMI Bandung Jl. Ir. H. Juanda No. 96, Lebakgede, Kecamatan Coblong, Bandung, Jawa Barat 40132 Indonesia Email : info@likmi.ac.id
1 arifkunt4di@gmail.com
2 yudiferiandi@gmail.com
Abstrak – Untuk menampung data yang besar dibutuhkan data Warehouse yang terstruktur agar menghasilkan  informasi  yang  lebih  akurat  dan  menunjang  pengambilan  keputusan  bagi pemangku kepentingan organisasi. Untuk membangun data Warehouse dapat digunakan piranti lunak  seperti  Microsoft  SQL  server  yang  memiliki  keunggulan  pada  aspek  data security , skalabilitas,  kemampuan  kolaboratif,  serta extendability .  Data  serial  kependudukan,  tenaga kesehatan, ekonomi serta berbagai data primer maupun sekunder yang bersifat kontinyu dapat di unggah kedalam SQL Server sehingga dapat tersimpan secara terstruktur dan periodik. Data yang tersimpan kedalam basis data diolah dengan algoritma data mining tertentu untuk menghasilkan informasi,  pengetahuan,  dan  wisdom.  Pendekatan  data Warehouse dan  data mining ini  dapat diterapkan  pada  berbagai  sektor  misalnya  kesehatan.  Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan pendekatan data Warehouse dan data mining pada analisis rasio kebutuhan tenaga kesehatan di Propinsi  Jawa  Barat  Indonesia  menggunakan  algoritma single  moving  average dan pengklasifikasian  semi-automatic  menggunakan  statistik  empirik  pada  SQL  Server  dan  SQL Server Agent serta visualisasi menggunakan Microsoft Power BI. Klasifikasi berdasarkan analisis forecasting data jumlah penduduk dan penentuan rasio gap tenaga kesehatan berhasil ditemukan polanya melalui data mining pada SQL Server secara efisien serta dengan mudah divisualisasikan menggunakan  Power  BI. Dengan  demikian  SQL  server  dapat menjadi salah satu tools  praktis terpilih untuk implementasi data mining berkelanjutan.
Kata Kunci – Data Mining ; Data Warehouse ; Power BI; SQL Server ; SQL Server Agent.

## I. PENDAHULUAN
Data  mining (DM)  adalah  proses  mengekstraksi  pola  informasi  dan  pengetahuan  implisit,  potensial, bermanfaat, namun belum diketahui sebelumnya dari analisis terhadap sekumpulan data acak, tidak terstruktur, memiliki noise, atau tidak lengkap. Sumber data tersebut harus bersifat riil, substantial dan tidak memiliki noise sehingga data kasar harus dilakukan pengolahan terlebih dahulu. Selain itu pengetahuan yang digali dari proses data mining haruslah diminati atau dibutuhkan, dapat diterima, dimengerti, dan dapat digunakan secara praktis  oleh  pengguna  [1]. Data  mining adalah  langkah  utama  dalam  proses Knowledge  Data  Discovery (KDD), yang terdiri dari implementasi metode analisis data dan algoritma data discovery untuk menemukan pola tertentu yang bermanfaat [2]. Selama ini seringkali data diolah hanya sebatas menghasilkan informasi yang bersifat satu arah dari penyaji data dan belum mampu memberikan pengetahuan dan pola pengetahuan tersembunyi yang dapat memberikan keputusan atau pengetahuan yang memiliki wisdom bagi penggunanya. Dengan pendekatan data mining maka adannya pengenalan pola-pola tertentu yang sebelumnya tersembunyi dari sekumpulan data pada akhirnya dapat menggiring pada lahirnya kearifan ( wisdom ) dari ditemukannya pengetahuan  yang  bermanfaat  dan  memberikan  kearifan  dalam  pengambilan  keputusan  di  sisi  pengguna
misalnya dalam proses pengambilan keputusan manajemen [3].  Untuk pengambilan keputusan yang bersifat kontinyu, sebuah organisasi atau entitas dapat menyusun data Warehouse berkelanjutan sebagai sumber data mining untuk pengambilan keputusan organisasinya.
Data Warehouse adalah organisasi data yang terintegrasi, berorientasi subjek, memiliki kerangka waktu, dan bersifat nonvolatile yang berperan mendukung Decision Support System (DSS) organisasi [4], [5] Berbagai tools data  mining telah  digunakan  dan  semakin  berkembang  dari  tahun  ke  tahun.  Kriteria  dalam membandingkan  piranti  lunak data  mining adalah  portabilitas,  keandalan,  efisiensi, human  engineering , pemahaman,  modifikasi,  harga,  ketersediaan  pelatihan,  dan  dukungan  pengguna. Terdapat  berbagai  piranti lunak seperti WEKA, SQL Server, Microsoft Azure ML Studio, RapidMiner, H2O dan Apache Spark [2]. Salah satu tools  yang  dapat  digunakan  dalam  mendukung business intelligence  adalah SQL Server. SQL Server memiliki  kemampuan  untuk  memfasilitasi  tiga  struktur  hierarki data  mining ,  yaitu  SSRS ( SQL Server Reporting Service s), SSAS (SQL Server Analyzing Services ), dan komponen data mining (DM) itu sendiri. Beberapa  kelebihan  SQL Server diantaranya  adalah  skalabilitas  fitur  akses  dan  keamanan,  kemampuan integrasi dengan business intelligence , adanya team ownership , dan ekstensibilitasnya [1], [6].Piranti lunak SQL Server Agent adalah layanan Microsoft yang menjalankan tugas administratif terjadwal/ schedule , yang disebut  pekerjaan /job .  SQL Server  Agent dapat  digunakan  untuk  menjalankan  pekerjaan  T-SQL  untuk membangun  ulang  indeks,  menjalankan  pemeriksaan  kerusakan,  dan  mengumpulkan  data  agregat  dalam instans DB SQL Server . Hal ini menunjang fungsi SQL Server Agent dalam proses data mining yang praktis dan berkelanjutan.
Salah satu penerapan SQL Server dalam data mining adalah dalam melakukan klasifikasi dari serangkaian pola dalam data  Warehouse .  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  studi  kasus  penggunaan  SQL Server dalam mengklasifikasikan data Warehouse di bidang kesehatan. Penggunaan data mining dalam sektor kesehatan sendiri  terus  meningkat  ditandai  dengan  dihasilkannya  berbagai  publikasi  tentang data  mining dalam mengamati  pola  morbiditas,  mortalitas,  maupun  determinan  kesehatan  sebagaimana  dilakukan  oleh Nugroho[7], Prakarsya dan Arif [8], serta Sundari dan Ariani [9]. Namun, sayangnya di Indonesia pendekatan ini  belum  banyak  dilakukan  oleh  para  praktisi  teknologi  informasi  maupun  pemangku  kepentingan  secara masif,  padahal  pentingnya  memahami  sebuah  data  menjadi wisdom akan  turut  mewarnai  kebijakan  yang dihasilkan dalam mencapai tujuan pembangunan kesehatan berkelanjutan [3].
Studi kasus pada penelitian ini akan menyoroti tentang disparitas sumber daya manusia Kesehatan. Kesehatan merupakan hak azasi dan komponen vital dalam kehidupan manusia. Sustainable Development Goals (SDGs) sendiri menempatkan aspek kesehatan sebagai komponen penting untuk dicapai bersama oleh seluruh negara di dunia [10]. Disparitas sumber daya ini menyebabkan terjadinya ketidakmerataan dan ketidakadilan akses terhadap pelayanan kesehatan yang berdampak pada tidak samanya pencapaian derajat kesehatan antara satu wilayah dengan wilayah lainnya [11]. Data Kementrian Kesehatan RI tahun 2017 menunjukan bahwa rasio dokter umum adalah 45 per 100.000 penduduk, perawat 170 per 100.000 penduduk dan bidan sebesar 162 per 100.000  penduduk  di  Indonesia.  Selain  itu  kekurangan  tenaga  kesehatan  apabila  didasarkan  pada  standar minimal tenaga kesehatan adalah 49,632 orang yang diperparah dengan adanya maldistribusi 155,833 orang tenaga kesehatan di Puskesmas sebagai gate keeper pembangunan kesehatan. Bahkan sejak lebih dari satu dekade lalu disparitas sebaran dokter spesialis masih belum teratasi di Indonesia [12]–[14]. Berbagai fakta tersebut akan dijadikan sebagai dasar studi kasus yang tepat dengan penggunaan karakteristik dan keunggulan SQL Server dalam data mining yang berkelanjutan dan terintegrasi dengan pengambilan keputusan [3].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan data  mining menggunakan  SQL Server dan ekstensibilitas visualisasi hasil data mining menggunakan Microsoft Power BI dalam pengolahan data yang bersifat  praktis  dan  kontinyu    dengan  studi  kasus  pada  pengolahan  data  demografi  dan  data  sumber  daya manusia  bidang  kesehatan  untuk  mengklasifikasikan  wilayah  Kabupaten/Kota  berdasarkan  kesenjangan pemenuhan rasio tenaga kesehatan di masa depan. Melalui studi kasus yang nyata, diharapkan penelitian ini dapat  memberikan  penjelasan  tentang  aspek  praktis  dan  keunggulan  SQL Server dalam  pengolahan data Warehouse yang berkelanjutan serta ekstensibilitasnya sebagai sumber basis data bagi piranti lunak pengolah dan visualisasi data lainnya.
Vol. 20; No. 2; 2023; Hal 457-468

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Data Warehouse
Menurut Inmon (2002) data Warehouse adalah sekumpulan data yang bersifat integrated, subject-oriented, time variant dan  nonvolatile dalam mendukung  pengambilan  keputusan manajemen  [5].  Untuk memenuhi kebutuhan organisasi susunan komponen harus diatur dengan cara tertentu untuk mendapatkan manfaat yang maksimal,  hal  ini  bisa  dilakukan  dengan  memberikan  penekanan  khusus  pada  suatu  komponen  atau memberikan dukungan komponen lain [4].
Pada Gambar 1, menjelaskan mengenai konsep data Warehouse sebagai konsep dasar dalam pengolahan data mining .  Melalui  konsep  yang  terstruktur  akan  memberikan  hasil  pengolahan  data  yang  mudah  khusus  nya dalam mengelola data yang besar.
Gambar 1: Model konseptual data Warehouse [5]

## B. Data Mining
Data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting  pada  data.  Proses  pengumpulan  dan  ekstraksi  informasi  tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika, matematika, ataupun teknologi Artificial Intelligence (AI). Data  mining sering  disebut  juga Knowledge  Discovery  in Basis  data  (KDD). Data  mining dilakukan untuk memenuhi berbagai tujuan baik yang bersifat menjelaskan ( Explanatory ), konfirmasi ( Confirmatory ), maupun eksplorasi ( Exploratory ). Data mining memiliki beberapa metode, yaitu asosiasi, klasifikasi, regresi, dan klastering [15], [16].

## C. Store Procedure SQL Server
Store Procedure merupakan kumpulan perintah atau statement SQL yang disimpan didalam basis data dengan nama  tertentu.  Keuntungan  penggunakan Store  Procedure ini  dapat  menyembunyikan Query SQL  didalam kode program. Query SQL akan ditulis dan dieksekusi disisi server basis data sehingga dapat meningkatkan kecepatan  aplikasi.  Dapat  digunakan  berulang-ulang  dan  dapat  mengamankan  nama  tabel  basis  data  yang digunakan. Dalam pengolahan dan proses data yang kompleksitasnya tinggi, store procedure membuat struktur proses lebih rapih. Hal ini sangat membantu proses dalam pembuatan dan pengolahan data mining sehingga dalam  langkah  demi  langkah  proses  pengolahannya  dapat  terlihat  dan  terstruktur  dengan  rapih.  Dalam membuat proses data mining , biasanya banyak script yang digunakan, apabila seluruh script di simpan dalam wadah-wadah yang mewakilkan proses script tersebut, akan memudahkan bagi administrator basis data atau user yang membuat script tersebut apabila ada kendala saat proses data mining [16], [17].

## D. Dimensional Modeling
Dimensional modeling adalah teknik yang digunakan untuk menyajikan data analitik untuk men-deliver data yang dapat dimengerti pengguna bisnis. Dimensional modeling merupakan pemodelan data untuk menangkap data dan menjadikan informasi yang mendukung analisis yang kompleks dan pendekatan yang berbeda dari perancangan sistem operasional. Menurut Gupta  Krishna, dimensional modeling adalah sebuah teknik disain logika yang bertujuan untuk menampilkan data dalam bentuk standar, intuitif yang memungkinkan akses cepat. Berdasarkan Connolly  Begg, dimensional modeling menggunakan konsep model Entity-Relationship (ER) dengan beberapa batasan penting. Setiap model dimensi terdiri dari satu tabel dengan satu composite primary key yang disebut tabel fakta ( fact tabel) dan memiliki kumpulan dari tabel yang lebih sederhana yang disebut tabel  dimensi  ( dimension tabel).  Tiap  tabel  dimensi  memiliki primary  key ( non  composite )  yang  akan berkorespondensi tepat satu dengan komponen pada composite key dalam tabel fakta [18].

## E. Perancangan Data Warehouse
Pada  proses  perancangan data  Warehouse data  demografi  dan  data  kesehatan  di  wilayah  Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat, metode yang dilakukan menggunakan beberapa tahapan:

## 1. Desain Data Warehouse
Tahapan proses disain data Warehouse dimulai dari pengembangan standar sampai dengan complete Physical Model. Dalam hal ini ditentukan dimana setiap tabel mempunyai sejumlah kolom dan setiap kolom memiliki nama yang unik. Sebuah physical data model (disain basis data) adalah representasi dari  desain  data  yang  memperhitungkan  fasilitas  dan  kendala  sistem  basis  data  yang  diberikan manajemen. Dalam siklus hidup proyek itu biasanya berasal dari model data logis, meskipun mungkin reverse-engineered dari  implementasi  basis  data  yang  diberikan.  Pada  proses  proses  ini  disiapkan struktur data pada SQL Server dengan membentuk tabel-tabel sebagai penampung data yang akan di unggah dari sumber data yang diperoleh. Dipastikan struktur tabel di setiap kolomnya di sesuaikan tipe datanya agar tidak menyebabkan invalid process pada saat diunggah kedalam basis data [4].
Gambar 2: Proses disain data Warehouse dengan physical data model
2. Pemilihan Sumber Data / Dataset
Sebelum dilakukan analisis data, data yang digunakan harus benar-benar data yang valid dan dapat dipertanggungjawabkan, sehingga saat pengambilan keputusan, hasil yang diperoleh akan tepat sesuai dengan luaran  yang  diharapkan. Dataset yang  digunakan  pada  penelitan ini  bersumber  dari laman Open Data Jabar dangan tautan https://opendata.jabarprov.go.id yang dihimpun menggunakan metode c rawling pada laman resmi Open Data Jabar [19]. Sebagai sebuah studi kasus digunakan data pada tingkat  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  dari  aspek  kependudukan  dan  data  ketersediaan  tenaga kesehatan serta tenaga medis pada tahun 2016 s.d 2021. Dataset yang digunakan adalah:
a. Data Jumlah Penduduk Jawa Barat per Kabupaten/Kota periode rentang waktu antara tahun 2016 s.d 2021
Vol. 20; No. 2; 2023; Hal 457-468
b. Data Disribusi Tenaga Kesehatan di masing-masing Kabupaten/Kota di Propinsi Jawa Barat yang terdiri dari data jumlah Dokter Spesialis, Dokter, Dokter Gigi, Perawat, Bidan, Tenaga Gizi, dan Sanitarian dengan periode rentang waktu antara tahun 2016 s.d 2021.
Dari dataset tersebut didapatkan 189 baris data dan 14 Kolom yang terdiri dari kode kabupaten kota, nama kabupaten kota, jumlah penduduk tahun 2016 s.d 2021, dan tujuh kolom tenaga kesehatan sesuai jenisnya.
3. Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  dan  penyesuaian  dimensi  yang  terkait  dengan  fakta  yang ditampilkan dalam bentuk matriks. Adapun dimensi yang dihasilkan: profesi, kategori kota/kabupaten, kategori gap rasio tenaga kesehatan di masing-masing Kabupaten/Kota.
4. Pemilihan Fakta
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  fakta  yang  akan  digunakan  pada  tabel  fakta  serta  penyajian hubungan  antara  tabel  fakta  dan  tabel  dimensi.  Fakta-fakta  tersebut  adalah  Rata-rata  pertumbuhan penduduk di setiap Kabupaten/Kota, “jumlah penduduk forecast ”, “jumlah tenaga kesehatan forecast ”, “ gap tenaga kesehatan antara data aktual dengan data forecast ”, serta “persentase gap tenaga kesehatan terhadap  data forecast ”.  Data-data  tersebut  sebagai  dasar  dalam  pembentukan datamart yang digunakan  dalam  proses analisis tenaga  kesehatan  dengan studi  kasus pada  data  di  kabupaten/kota khususnya di Jawa Barat.
5. Arsitektur Data Warehouse
Dalam  implementasinya,  proses  pengolahan  data  dilakukan  melalui  SQL Server ,  dengan menggunakan  mekanisme  proses  yang  di  tampung  melalui store  procedure ,  seluruh  proses  dapat dirangkum  dengan  rapi  guna  memudahkan  dalam  mengidentifikasi  dan  mengelempokkan  proses. Store procedure yang telah dibuat kemudian dijalankan secara otomatis dengan menggunakan SQL
Server Agent sehingga dapat termonitor proses harian pengolahan data dari impor data/ Convert to SQL sampai dengan data yang siap disajikan ( Data Publish ) dan divisualisasikan lebih lanjut. Data Source berfungsi  dalam  menyimpan data history dari  sumber  data  yang  belum  diolah. Data  publish merupakan data hasil olahan yang berupa datamart yang akan digunakan dalam proses data mining sebagai visualisasi. Dalam hal ini, visualiasi diimplementasikan menggunakan piranti lunak Microsoft Power BI. Pada Gambar 3, dijelaskan mengenai arsitektur data Warehouse yang akan digunakan dalam pengolahan  data  untuk  penelitian.  Melalui  arsitektur  ini,  memberikan  kemudahan  dalam mengelompokan data yang bersifat Detail, dan yang bersifat Summry. Datasource bersifat data detail, sedangkan Datapublish bersifat summary.
Gambar 3: Arsitektur data Warehouse

## 6. Ekstraksi Data
Dalam pengolahan data Warehouse yang dilakukan dimulai dari  konversi dataset mentah/ raw data sampai  menjadi datamart yang  siap  diolah  dengan data  mining .  Proses extracting  data dilakukan menggunakan  SQL Server dengan  mekanisme  proses  data  yang  sederhana.  Dengan  menggunakan pendekatan statistik empirik melalui penghitungan rata-rata dan standar deviasi menggunakan fungsi STDEVP  pada  SQL server sebagai  dasar  dalam  pengklasifikasian  wilayah  dimana  setiap kabupaten/kota dikategorikan menjadi dua klasifikasi yaitu [20]:
a. Bila  persentase  gap  tenaga  kesehatan  terhadap  data forecast lebih  dari  nilai  “0”  maka diklasifikasikan “Berlebih”
b. Bila  persentase  gap  tenaga  kesehatan  terhadap  data forecast kurang  dari  “0”  maka  dilakukan pengkategorian pada tigsa subklasifikasi, yaitu:
1) “Kurang”
2) “Sangat Kurang”
3) “Sangat Kurang Sekali” dengan pengkategorisasian sebagai berikut:
Tabel 1: Tabel klasifikasi wilayah berdasarkan gap persentase menggunakan pendekatan statistik empirik [20]
Rumus statistik empirik untuk pengklasifikasian Kategori Persentase gap tenaga kesehatan terhadap data forecast 0 Berlebih Persentase gap tenaga kesehatan terhadap data forecast 0 dan persentase gap tenaga kesehatan terhadap data forecast ( 𝒙 ̅ +1. SD
Kurang
Persentase gap tenaga kesehatan terhadap data forecast 0 dan ( 𝒙 ̅ -1. SD) persentase gap tenaga kesehatan terhadap data forecast ( 𝒙 ̅ +1. SD) Kurang Sekali
Persentase gap tenaga kesehatan terhadap data forecast 0 dan persentase gap tenaga kesehatan terhadap data forecast ( 𝒙 ̅ -1.SD) Sangat Kurang Sekali
Proses pengelompokan tersebut di lakukan dengan 2 proses Store Procedure :
Gambar 2: Proses Store Procedure

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Data Warehouse dan Hasil Data Mining
Perancangan Data Warehouse yang baik dan terstruktur memberikan kemudahan dalam pengelolaan data yang bersifat continue . Dimulai dari proses penyusunan basis data, struktur dan relasi antar tabel,  penentuan index , pemanfaatan script , pembuatan store procedure dan pembuatan job melalui system Agent yang dapat membuat proses menjadi cepat, merupakan bentuk satu kesatuan dalam penyusunan data Warehouse yang baik. Pada analisis ini, dibuat dua buah basis data:
1. Data Source , untuk menyimpan data yang bersifat historical
2. Data Publish , untuk meyimpan datamart sebagai salah satu implemasi Data mining
Dimulai  dari  penyusunan  data  yang  telah  dikumpulkan  dari  sumber  laman dataset dengan  format .xls , kemudian diterjemahkan kedalam bentuk tabel-tabel pada SQL Server .  sebagai berikut:
Gambar 3: Tabel dataset demografi dan tenaga kesehatan (contoh: dokter spesialis) pada SQL Server
Kedua  tabel  di  atas  merupakan  dua  dari  beberapa  struktur  tabel  yang  disimpan  kedalam  basis  data yang merupakan history data dari setiap tahunnya. Dengan struktur yang sama seperti tabel Dokter Spesialis, dibuat juga tabel Dokter Umum, Dokter Nakes, Perawat, Bidan, Nakes Giji, dan Nakes Lingkungan didalam basis data yang telah dibuat sebelumnya, yaitu disimpan di data Warehouse . Setelah data berhasil diuplod ke dalam SQL Server , dipastikan data yang digunakan telah dilakukan cleansing data, hal ini dilakukan untuk: 1. Mengantisipasi isi data yang tidak wajar, yang menyebabkan proses analisis menjadi invalid .
2. Memastikan isi data yang berelasi dengan tabel-tabel yang lain sehingga terbentuk kesesuaian relasi antar tabel
Proses  berikutnya  adalah  dengan  membuat Script SQL  yang  diterjemahkan  dalam  bentuk Store  Procedure dengan membentuk 2 Proedure SQL:
1. Forecasting _Nakes
Script ini berisi dari proses pengolahan data dari yang sudah diunggah kemudian dilakukan query “Join” dengan  tabel  yang  lainnya  dan  dibentuk datamart yang  diberi  nama DATAMART _NAKES.  Mulai  dari menghitung  rata-rata  kenaikan  jumlah  penduduk, forecasting menggunakan  pendekatan single  moving average dan penghitungan data persentase (%) gap dari masing-masing data Kabupaten/ Kota
Gambar 4: Script Forecasting _Nakes pada SQL Server
2. Klasifikasi_ gap _Rasio Nakes Procedure  ini  berisi script /perintah-perintah  dalam  menentukan  klasifikasi  data  berdasarkan  gap  rasio. Perhitungan gap rasio merupakan implementasi metodologi statitik  empirik dimana teknik ini rerata dan deviasi standar yang didapatkan dari data empirik dipakai sebagai referensi. Hasil proses ini menghasilkan data final yang siap digunakan untuk proses analisis data.
Gambar 5: Script algoritma klasifikasi gap rasio tenaga kesehatan pada SQL Server
Gambar 6: Hasil datamart pada SQL Server
Untuk  proses  berikutnya  setelah datamart sudah  diperoleh,  makan  dilakukan  analisis  yang  mendalam mengenai  data  tersebut  menggunakan  beberapa tools .  Sebelum  munculnya  berbagai  tools data  mining dan visualisasi data, industri cenderung menggunakan Microsoft Excel, namun setelah meningkatnya kemampuan berbagai piranti lunak dalam membantu proses data mining dan visualisasinya maka tools seperti Rapid miner, Orange, Knime, dsb. banyak digunakan oleh para praktisi basis data maupun informatika. Pada penelitian ini digunakan tools Microsoft Power BI dalam memvisualkan hasil data mining dari SQL Server. Penyajian hasil data  mining dari  SQL  Server  berhasil  mengklasifikasikan  berdasarkan  algoritma  klasifikasi  dengan pendekatan  statistik  empirik  sebagaimana  tersaji  pada  tabel  4.  Selain  itu,  luaran data  mining dapat divisualisasikan  lebih  lanjut  secara  lebih  detail  dan  dinamis  menggunakan tools Microsoft  power  BI sebagaimana tersaji pada Gambar 6, Gambar 9, dan Gambar 10.
Vol. 20; No. 2; 2023; Hal 457-468
Gambar 7: hasil data mining klasifikasi wilayah Kabupaten/Kota menggunakan SQL Server
Gambar 8: visualisasi dinamis hasil data mining klasifikasi wilayah Kabupaten/Kota menggunakan Power BI
Gambar 9: Hasil visualisasi dinamis dengan tampilan matriks pada Power BI
JENIS_KOTA PROFESI BERLEBIH
KURANG SANGAT KURANG SANGAT KURANG SEKALI Grand Total KAB 01. DOKTER_SPESIALIS 3 13 2 18 02. DOKTER_UMUM 18 18 03. DOKTER_GIGI 18 18 04. PERAWAT 2 12 4 18 05. BIDAN 2 4
10 2 18 06. SANITARIAN 1 16 1 18 07. TENAGA_GIZI 18 18 KOTA 01. DOKTER_SPESIALIS 6 2 1 9
02. DOKTER_UMUM 1 4 4
9
03. DOKTER_GIGI 4 5 9 04. PERAWAT 8 1
9
05. BIDAN
5 2 2 9
06. SANITARIAN 3 6 9
07. TENAGA_GIZI 4 5 9
Gambar 10: Hasil visualisasi dinamis dengan tampilan field map pada Power BI
Gambar 11:  Waktu yang diperlukan untuk proses data mining (di dalam lingkaran merah yang ditunjukkan dengan anak panah)

## B. Pembahasan
Data  mining telah  memberikan  paradigma  baru  dalam  proses  analisis  data  khususnya  Big  Data  melalui pendekatan DKIW dan KDD yang menjadikan data tidak hanya diolah menjadi informasi, namun lebih lanjut dapat  diidentifikasi  pengetahuan  dan  pola  yang  tersimpan  di  dalamnya  [3],  [21]  Pendekatan  ini  sangat bermanfaat bagi organisasi baik pemerintah maupun swasta. Salah satu kendala dalam data mining adalah penguasaan operator basis data/administrator basis data dan teknisi informatika di organisasi/institusi untuk menggunakan berbagai piranti lunak yang dapat digunakan dalam proses data mining [4], [22]. Selain itu, data yang  tersimpan  di  dalam  basis  data  organisasi  yang  bersifat  kontinyu  dapat  diolah  sedemikian  rupa  untuk menghasilkan kearifan bagi organisasi tersebut. Data yang bersifat kontinyu dapat dikelola dengna baik dan rapi melalui data warhouse manajemen yang terencana dan terstruktur dengna baik sehingga bisa menghasilkan datamart yang  dapat  dengan  mudah  dan  menggunakan  algoritma  sederhana  maupun  kompleks  dianalisis sesuai kebutuhan pemangku kepentingan organisasi. Peran berbagai jenis metode statistik pada proses data mining dan pemilihannya seringkali menjadi kendala dalam memahami dan mempraktikan data mining pada dataset yang ada.
Hal  ini  memerlukan  peningkatan  kapasitas  tenaga  informatika  dan  komputer  di  organisasi  tersebut  yang bertugas mengelola dan menganalisis data baik yang bersumber dari internal maupun eksternal organisasi [2]. Instumen data mining yang banyak digunakan saat ini diantaranya Rapid Miner, Knime, Orange, SQL Server ,
Vol. 20; No. 2; 2023; Hal 457-468
dsb. SQL Server Agent 2019 merupakan salah satu tools yang banyak digunakan di berbagai organisasi untuk pengelolaan  basis  data  secara  otomatis  dalam  proses  pengelolaan Warehouse nya.  Dengan advanced  query untuk data mining dapat mentransformasi SQL Server menjadi tools dalam proses data mining yang kontinyu. Selain itu hasil data mining pada SQL server dapat menjadi source bagi berbagai tools data mining lainnya atau  sebagai source visualisasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  seperti  Phyton  dikarenakan memungkinkannya script SQL  Server  diintegrasikan  kedalamnya  [1],  [2],  [6].  Dikarenakan  keterbatasan penguasaan metode dan tools data mining , masih banyak organisasi yang menggunakan tools sederhana seperti Microsoft Excel misalnya untuk mengolah data dalam jumlah besar. Meskipun memungkinkan, namun akan menghasilkan inefektivitas dan inefisiensi waktu dan sumber daya untuk mengolah data dalam jumlah besar apabila menggunakan Ms Excel. Oleh karena itu, dikarenakan SQL Server merupakan piranti lunak yang lazim dan  dikuasai  oleh  sebagian  besar  tenaga  MIS  ( Management  Information  System) organisasi,  maka  aspek kepraktisan dan efisiensi SQL Server dengan manajemen data Warehouse yang baik akan sangat menunjang pelaksanaan data mining di organisasi [6].
Implementasi hal di atas pada studi kasus penelitian menunjukkan bahwa penggunaan SQL Server dan tools visualisasi yang user friendly sebagai tools data mining dan visualisasi mampu memberikan input wisdom bagi pemangku kepentingan terkait pengambilan keputusan perencanaan penyediaan sumber daya manusia bidang kesehatan  di  Kabupaten/Kota  di  Propinsi  Jawa  Barat  di  masa  mendatang.  Sebagaimana  penelitian  tentang penggunaan data mining dalam Decision Support System kebijakan kesehatan di tingkat regional di Rusia oleh Rapakof dkk. (2021) [23]. Pada studi kasus ini waktu pengolahan data dengan Ms. Excel yang memerlukan pengolahan selama beberapa menit dapat disederhanakan dalam beberapa detik menggunakan Script Query Statistik Empirik pada SQL Server . Begitu pula hasil tabel datamart dari proses data mining dengan sangat mudah di ekspor pada tools visualisasi Power BI sehingga menghasilkan visualisasi yang spesifik dan dinamis. Dengan demikian, penggunaan SQL Server , SQL Server Agent , dan tools visualisasi Power BI pada penelitian ini dapat menjadi salah satu metode sederhana dan praktis dalam pengolahan big data yang bersifat kontinyu di berbagai sektor baik publik maupun swasta serta data internal maupun eksternal organisasi khususnya di dalam pengambilan keputusan analisis data yang bersifat klasifikasi.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penggunaan SQL Server dan SQL Server Agent dapat menjadi salah satu instrumen data mining yang praktis dan mendukung proses data  mining berkelanjutan. Manajemen  dan  disain data Warehouse yang  baik  dengan store  prochedure yang  dihasilkan  mampu menyajikan datamart kontinyu yang dapat dimutakhirkan secara periodik dan berkelanjutan menyesuaikan dengan periodisasi dataset yang ingin dianalisis sebagai bahan pengambilan keputusan. Studi kasus terhadap pengolahan dataset kependudukan dan sumber daya manusia bidang kesehatan di kabupaten/kota Propinsi Jawa Barat menunjukan bahwa kombinasi antara SQL Server dan piranti lunak data mining dan visualisasi data lainnya seperti Ms. Power BI dapat menunjang proses bisnis dan perencanaan organisasi yang praktis dan berkelanjutan khususnya dalam mendukung pengambilan keputusan yang berkelanjutan. Keterbatasan pada penelitian ini adalah pada jumlah dataset yang tidak terlalu besar dikarenakan sulitnya crawling data yang mewakili seluruh kabupaten/kota di Indonesia serta banyaknya missing data sehingga harus dikaji validitas datanya. Selanjutnya dapat juga dilakukan advance statistical query pada SQL Server sesuai jenis algoritma data  mining lainnya  serta  penggunaan tools visualisasi  lainnya  selain  Ms  Power  BI  untuk  menunjukkan extendability dari  basis  data  yang  dihasilkan  oleh  SQL Server .  Selain  itu  dapat  pula  dikaji  tentang pengintegrasian query data mining pada SQL Server dalam script pemrograman pada aplikasi front end yang memungkinkan user untuk memvisualisasikan basis data kontinyu dari datamart yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  Zhang,  G. Wang,  L. Yang,  M.  Zhang, W.  Zhao, and  X.  Xu,  “Application  of  SQL  server in  data mining ,” 2010  Chinese  Control  Decis.  Conf.  CCDC  2010 ,  pp.  521–524,  2010,  doi: 10.1109/CCDC.2010.5498995.
[2] D. Dušanka, S. Darko, S. Srdjan, A. Marko, and L. Teodora, “A Comparison of Contemporary Data Mining Tools,” no. October, 2017, [Online]. Available: http://www.iim.ftn.uns.ac.rs/is17
[3] M. Mulyadi, “Transisi Data dan Informasi dalam Pengembangan Ilmu Pengetahuan,” Pustakaloka , vol. 10, no. 1, p. 67, 2018, doi: 10.21154/pustakaloka.v10i1.1237.
[4] W. H. Inmon, AM Building the , 3rd ed. Canada: John Wiley  Sons, Inc., 2002.
[5] S. Bakhri, Y. Nuryamin, P. Labu, and J. Selatan, “Rancangan Data Warehouse Untuk Penunjang Sistem Informasi Eksekutif Pada Yayasan Ummu’L Quro Di Depok,” Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, 2018.
[6] Z. Ren, “Advanced studying on microsoft SQL server data mining ,” CICC-ITOE 2010 - 2010 Int. Conf. Innov.  Comput.  Commun. 2010 Asia-Pacific  Conf. Inf.  Technol.  Ocean  Eng. ,  pp.  87–89, 2010,  doi: 10.1109/CICC-ITOE.2010.30.
[7] O. Nugroho, B. A. Kusuma, T. Astuti, U. Khasanah, and R. Wahyudi, “Penerapan Data Mining untuk Mengidentifikasi Penyakit Diabetes Mellitus dengan Menggunakan Algoritme Iterative Dichotomiser 3 ( ID3 ),” pp. 101–104, 2018.
[8] L.  Dempo,  “Implementasi  Data Mining Untuk  Prediksi  Penyebaran  Virus  Hiv  /  Aids  Di  Bandar Lampung,” vol. 3, no. 2, pp. 18–26, 2020.
[9] S.  S.  Sundari  and  N.  Ariani,  “Penerapan  Data Mining Untuk  Pengelompokan  Penyakit  Dengan Algoritma Fuzzy C-Means (Studi Kasus : UPT Puskesmas Salawu),” J. VOI (Voice Informatics) , vol. 8, no. 2, pp. 63–76, 2019.
[10]  M.  I.  Fadhlurrohman,  E.  P.  Purnomo,  and  A.  D.  Malawani,  “Analysis  Of  Sustainable  Health Development In Indonesia (Sustainable Development Goal’s),” J. Kesehat. Lingkung. Indones. , vol. 19, no. 2, pp. 133–143, 2020, doi: 10.14710/jkli.19.2.133-143.
[11]  H. Maryani, L. Kristiana, A. Paramita, and N. Izza, “Disparitas Pembangunan Kesehatan Di Indonesia Berdasarkan : Disparity of Health Development in Indonesia Based on Healthy Family,” Bul. Penelit. Sist. Kesehat. , vol. 23, no. 1, pp. 18–27, 2020, [Online]. Available: file:///C:/Users/Asus/Downloads/2622-Article Text-21954-1-10-20200505.pdf
[12]  I. Dwiprahasto, “Jurnal Manajemen Pelayanan Kesehatan Daftar Isi,” Indones. J. Heal. Serv. Manag. , vol. 09, no. 06, pp. 94–101, 2006.
[13]  I. Nurlinawati and R. H. Putranto, “Faktor-Faktor Terkait Penempatan Tenaga Kesehatan di Fasilitas Pelayanan Kesehatan Tingkat Pertama Daerah Terpencil/Sangat Terpencil,” J. Penelit. dan Pengemb. Pelayanan Kesehat. , vol. 4, no. 1, pp. 31–38, 2020, doi: 10.22435/jpppk.v4i1.3312.
[14]  Y.  S.  Romadhona  and  K.  N.  Siregar,  “Analisis  Sebaran Tenaga  Kesehatan  Puskesmas  di  Indonesia berdasarkan  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  75  Tahun  2014  tentang  Puskesmas,” J.  Kesehat. Manarang , vol. 4, no. 2, p. 114, 2018, doi: 10.33490/jkm.v4i2.99.
[15]  R. Setiawan, “Apa itu Data Mining dan Bagaimana Metodenya?” https://www.dicoding.com/blog/apa- itu-data- mining /
[16]  S. Jaya, “Perancangan Basis Data,” Penerbit Andi, Yogyakarta , 2017.
[17]  William  Assaf  MSFT,  “Create  a  stored  procedure,”  2022.  https://docs.microsoft.com/en- us/sql/relational-databases/stored-procedures/create-a-stored-procedure?view=sql-server-ver16
[18]  R.  Rudy,  “Perancangan  Dimensional  Model  dan  Aplikasi  Dashboard  Bagi  Unit  Karir  Perguruan Tinggi,” ComTech  Comput.  Math.  Eng.  Appl. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  677,  2013,  doi: 10.21512/comtech.v4i2.2493.
[19]  “No Title.” https://opendata.jabarprov.go.id
[20]  W. Widhiarso,  “Pengategorian  Data  dengan  Menggunakan  Statistik  Hipotetik  dan  Statistik  Empirik Dampak  Penggunaan  Referensi  Sebuah  Tes  Dua  Strategi  Pengategorian  Data  Perbedaan  Kedua Strategi,” pp. 1–3, 2014, [Online]. Available: http://widhiarso.staff.ugm.ac.id/
[21]  A. Targowski, “From Data to Wisdom,” Dialogue and Universalism , vol. 15, no. 5, pp. 55–71, 2005, doi: 10.5840/du2005155/629.
[22]  J. Suntoro, “Data Mining ,” Min. Massive Datasets , vol. 2, no. January 2013, pp. 5–20, 2005, [Online]. Available:
https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part [23]  G. G. Rapakov, A. A. Sukonshchikov, A. N. Shvetsov, V. A. Gorbunov, and O. J. Kravets, “Applied aspects of data mining for decision support at the regional health system,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 2094, no. 3, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/2094/3/032006.