## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315

## Pengimplementasian Fitur Data Profiling Pada Aplikasi Data Governance Berbasis Open Source Tools dengan Metode Itterative/Incremental
Ekky Chandra Wibowo * , Tien Fabrianti Kusumasari, Ekky Novriza Alam
Fakultas Rekayasa Industri, Sistem Informasi, Telkom University, Bandung Jl. Telekomunikasi. 1, Terusan Buahbatu - Bojongsoang, Telkom University, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung, Jawa Barat, Indonesia
Email: 1,* ekkychandrawibowo@student.telkomuniversity.ac.id, 2 tienkusumasari@telkomuniversity.ac.id,
3 ekkynovrizalam@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: ekkychandrawibowo@student.telkomuniversity.ac.id Submitted: 29/09/2022 ; Accepted: 17/10/02022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak −Data merupakan salah satu elemen yang dianggap penting pada suatu bisnis. Jika pengolahan dilakukan dengan baik dan sesuai kebutuhan maka data tersebut memiliki kualitas yang tinggi. Kualitas data yang tinggi dapat memberikan suatu dampak yang positif yaitu dapat menciptakan suatu  informasi dan pengetahuan dalam mendukung pengambilan keputusan. Faktanya  banyak  organisasi  yang  melakukan  penumpukan  suatu  data  tanpa  adanya  suatu  sistem  dalam  penyimpanan  atau pengelolaan  data  yang  baik  dan  menyebabkan  suatu  data  menjadi  besar  sehingga  sulit  untuk  dipahami  dan  menghasilkan informasi  di  dalamnya  menjadi  tidak  dapat  tersampaikan  dengan  baik  yang  membuat  suatu  keputusan  tidak  memberikan dampak positif yang maksimal. Data Quality Management (DQM) dinilai dapat membantu dalam menjaga suatu kualitas pada data dan memastikan tidak ada data yang hilang maupun rusak. Data yang berkualitas didapatkan dengan salah satu tahapan dalam DQM yaitu data profiling, yang melakukan proses pengecekan data yang tersedia dan tersimpan untuk menentukan suatu isi struktur dan kualitas data. Penelitian berfokus untuk implementasi fitur data profiling modul DQM pada aplikasi website Data  Governance.  Penelitian  ini  menghasilkan  fitur  data  profiling  yang  dapat  membantu  orang-orang  dalam  melakukan pengolahan data dimana modul yang dihasilkan adalah value distribution, data completeness, clustering, value similarity dan data deduplication.
Kata Kunci: Data Governance; Data Quality; Data Quality Management; Profiling; Website
Abstract −Data is one element that is considered important in a business. If the processing is carried out correctly and as needed, the data has high quality. High data quality can have a positive impact, that is, it can create information and knowledge to support decision-making. In fact, many organizations accumulate data without a good data storage or management system and cause the data to become large so that it is difficult to understand and produce information in it that cannot be conveyed properly which makes a decision not have a maximum positive impact. Data Quality Management (DQM) is considered to be able to assist in maintaining quality in the data and ensure that no data is lost or damaged. Quality data is obtained by one of the stages in DQM, namely data profiling, which performs the process of checking the available and stored data to determine a content structure  and  data  quality.  The  research  focuses  on  implementing  the  DQM  module  data  profiling  feature  on  the  Data Governance website application. This research produces data profiling features that can help people in data processing where the modules produced are value distribution, data completeness, clustering, value similarity and data deduplication.
Keywords : Data Governance; Data Quality; Data Quality Management; Profiling; Website

## 1. PENDAHULUAN
Data dinilai merupakan salah satu komponen terpenting yang ada dalam organisasi atau perusahaan sebagai suatu aset  yang  vital.  Data  maupun  informasi  dapat  memberikan  suatu  pengetahuan  yang  menjelaskan  mengenai pelanggan, produk dan layanan yang dimiliki [1]. Banyak organisasi  memanfaatkan data dalam berinovasi  dan membuat  strategi  bisnis  yang  baik  dan  efektif  hal  tersebut  karena  saat  ini  data  dibutuhkan  di  seluruh  lini  area bisnis, proses, dan system yang berjalan. Kualitas data yang tinggi dikarenakan data tersebut diolah dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan. Data yang memiliki kualitas yang baik dan tinggi dapat memberikan dampak positif dalam  suatu  informasi  dan  pengetahuan  yang  membantu  suatu  pengambilan  keputusan  dengan  baik  [2]. Data quality dapat  diartikan  sebuah  ukuran  yang  ada  pada  data,  data  yang  memiliki  kualitas  tinggi  dinilai  memiliki karakter  lengkap,  terbaru,  aman  dan  dapat  diakses  kapan  saja  [1].  Data  yang  memiliki  kualitas tinggi  biasanya disesuaikan dengan tujuan dan strategi bisnis suatu organisasi, hal tersebut karena kebutuhan data setiap organisasi berbeda-beda [1]. Hal tersebut menjadi tantangan dalam menyiapkan, mengelola, dan memiliki data kualitas tinggi karena harus memahami kebutuhan data dari pengguna data. Banyak organisasi yang menumpuk data tanpa adanya suatu  sistem  penyimpanan  dan  pengelolaan  yang  baik  yang  menyebabkan  ukuran  data  menjadi  besar  dan  sulit untuk dipahami, sehingga informasi tidak dapat tersampaikan dengan baik dan membuat keputusan yang diambil tidak memberikan dampak positif.
Data  survei  yang  dilakukan  oleh Experian  Data  Quality menunjukkan  lebih  dari  90%  organisasi  masih melakukan  kesalahan  data  kontak  penyebab  dari  hal  tersebut  karena  masih  digunakan  cara  manual  dalam melakukan pengecekan data setelah data tersebut dikumpulkan [3]. Jika data memiliki kualitas yang tidak layak maka  dapat  membuat  tingkat  produktivitas  dan  keberhasilan  suatu  bisnis  menurun.  Pembangunan infrastruktur dan sistem pengolahan data yang terstruktur dan terintegrasi dapat mempengaruh kualitas data yang tinggi. Untuk

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315
mendapatkan  data  berkualitas  maka  perlu  memastikan  data  tersebut  memiliki  kualitas  tinggi, Data  Quality Management (DQM)  dinilai  dapat  membantu  menjaga  suatu  kualitas  data  yang  memastikan  data  tidak  hilang maupun rusak dengan adanya aturan, proses, dan sistem [1]. Proses dalam DQM untuk memastikan data memiliki kualitas yang tinggi yaitu sesuai  standar karakteristik akurat, lengkap, konsisten, terintegrasi, terbaru, unik, dan valid  [1].  Tahapan  pada  DQM  di  antaranya data  profiling,  data  cleansing,  data  quality  assessment ,  dan data quality monitoring [4].
DQM digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah data yang umumnya disebabkan oleh perbedaan suatu format pada data yang bersumber dari berbagai sumber sehingga memiliki ukuran data yang semakin besar maka diperlukan penyesuaian dan pembersihan terhadap data tersebut. Hal tersebut dapat membuat data menjadi dapat digunakan dan data memiliki nilai dalam membantu mengambil suatu keputusan [5]. Dalam tahapan DQM untuk mendapatkan data yang berkualitas yaitu dengan data profiling . Data profiling merupakan suatu kegiatan yang di dalamnya terdapat proses pengecekan suatu data yang tersedia dan tersimpan dengan tujuan untuk menentukan isi struktur dan kualitas suatu data [2]. Data profiling dinilai dapat membantu suatu data agar sesuai dengan kebutuhan data  dari  organisasi,  sehingga  informasi  yang  diberikan  menjadi  maksimal  dan  membantu  dalam  pengambilan keputusan [5]. Selanjutnya proses data cleansing pada tahapan ini melakukan proses pembersihan suatu data yang membuat data menjadi sesuai dengan kebutuhan dari organisasi seperti pengecekan salah ketik, tanda baca, dan kata  hubung  sehingga  data  menjadi  beraturan  dan  data  dapat  dilakukan  pengolahan  yang  menghasilkan  suatu informasi  yang  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  [2]. Data  Cleansing sendiri  dapat  diartikan  sebagai pembersihan data agar mendapatkan yang sesuai dengan format dan kualitasnya baik [6]. Terdapat 5 tahapan dalam data  cleansing yaitu data  analysis,  Difinition  of  transformation  workflow  and  mapping  rule,  Verification, Transformation, dan Backflow of cleaned data [7] . Pengecekan data atau data profiling perlu dilakukan terlebih dahulu untuk melakukan pengecekan persebaran data, pengecekan data yang kosong, pengecekan data yang sama. Dalam  penelitian  ini  akan  diimplementasikan  yaitu Value  Distribution,  Data  Completeness,  Clustering,  Data Similarity dan Data Deduplication.
Penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  platform  open-source  yang  tujuannya  agar  aplikasi  dapat digunakan  secara  gratis  oleh  siapa  saja  yang  memerlukan  sehingga  permasalahan  suatu  kualitas  data  dapat terselesaikan dengan mudah dan gratis Penelitian ini memiliki fokus dalam melakukan suatu implementasi fitur pada data profiling yang ada pada modul data quality management pada aplikasi website Data Governance yang sudah  dirancang  oleh  peneliti  sebelumnya.  Penelitian  ini  juga  melakukan  penyesuaian  suatu  fitur  agar  dapat digunakan dengan baik pada platform Linux.
Gambar 1. Model Konseptual
Pada gambar 1 menjelaskan mengenai model konseptual yang digunakan yaitu Desain Science Research (DSR).  DSR  bertujuan  untuk  menghasilkan  pengetahuan  mengenai  bagaimana  hal-hal  dapat  dibangun  maupun diatur untuk mencapai tujuan yang diinginkan [8]. Terdapat masalah ketidaksesuaian yang terdapat dalam gambar 1 pada organisasi hal tersebut karena organisasi memiliki banyak data yang menumpuk dan tidak memiliki sistem yang baik dalam manajemen dan penyimpanan data sehingga tidak dapat digunakan dengan mudah dan fleksibel pada  modul data  profiling .  Permasalahan  tersebut  merupakan  dasar  dari  penelitian  ini  dengan  dilakukan pemanfaatan  teknologi  maupun  konsep Data  Quality  Management di  mana  terdapat  2  modul  dalam  aplikasi eksisting  yang  dinilai  belum  maksimal  pada  pengimplementasiannya. Framework  Laravel dan Pentaho  Data Integration digunakan  pada  penelitian  ini  sebagai  kerangka  kerja  yang  memiliki  output  adalah  modul data profiling yang  fleksibel  penggunaannya.  Penelitian  ini  menggunakan  model Software  Development Incremental/Interative karena memiliki kelebihan pada waktu pengembangan yang lebih cepat serta manajemen risiko  yang baik. Pada tahap evaluasi  penggunaan metode Blackbox testing berupa pengujian terhadap aplikasi secara fungsional digunakan pada penelitian ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini peneliti melakukan tahapan ataupun langkah-langkah yang akan dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan yang ada agar pemasalahan dapat diselesaikan dengan mudah dan efisien.
.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  2  menjelaskan  mengenai  tahapan  penelitian  dengan  model  yang  digunakan  yaitu Incremental/Iterative yang menggabungkan model waterfall yang dilakukan secara increment [7].
Tabel 1. Teknik dan Output Tahapan Penelitian No Tahapan Teknik Output 1 Reengineering Code review Analisis aplikasi eksisting dan fitur 2 Requirement Requirements Development Spesifikasi requiremen t aplikasi 3 High Level Design Detailed Design Usulan  modifikasi logic  pentaho,  Component diagram, arsitektur  diagram  dan data  flow diagram 4 Coding Coding and debugging Aplikasi hasil implementasi 5 Testing Fungsional test Hasil pengujian fungsional fitur aplikasi
Tabel  1  menjelaskan  mengenai  teknik  serta  output  dari  tahapan  pada  penelitian  ini.  Berikut  merupakan penjelasan mengenai tahapan pada penelitian ini.
1. Tahapan Reengineering
Tahap  ini  melakukan  pengambilan  data  yang  dilakukan  proses  pengambilan  data  dari  peneliti  sebelumnya. Dimulai  dengan  menjalankan  aplikasi  eksisting  untuk  melakukan  improvisasi  dalam  membuat  aplikasi eksisting  berjalan  efisien  serta  fleksibel.  Code  review  merupakan teknik  yang  digunakan,  code  yang  dibuat peneliti sebelumnya dianalisis untuk pengembangan fitur di dalamnya.
2. Tahapan Requirement
Tahap yang menjelaskan apa yang seharusnya dilakukan oleh perangkat lunak, dikenal sebagai requirements development, requirements  analysis,  analysis,  requirements  definition,  software  requirements,  specification,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315
functional  spec,  dan  spec  [9].  Proses  persiapan  dilakukan  yaitu  analisis  untuk  mengetahui  persyaratan  dan informasi mengenai dokumentasi program [10].
3. Tahapan High Level Design
Tahapan  yang  bertujuan  untuk  melakukan  evaluasi  dan  menemukan  suatu  solusi  dari  hasil  analisis  yang dilakukan  pada  tahap  sebelumnya.  Design  sendiri  merupakan  salah  satu  tahapan  di  mana  solusi  dari pengembangan  ditemukan  design  dinilai  baik  apabila  dapat  membantu  proses  implementasi  tahap  coding dengan mudah dan terstruktur [9].
4. Tahapan Coding
Tahapan  ini  menjelaskan  proses  implementasi  dari  hasil  analisis  dari  kebutuhan  maupun  design  atau  suatu rencana untuk mendapatkan solusi suatu permasalahan pada tahap sebelumnya [10]. Solusi ditulis dalam code untuk menjalankan program yang dapat menyelesaikan masalah dan implementasi usulan suatu penyesuaian logic  pada  aplikasi  open-souce  Pentaho  yang  digunakan  sebagai  algoritma  dalam  pengolahan  data  aplikasi eksisting.
5. Tahapan Testing
Tahap  ini  menjelaskan  mengenai  aktivitas  dalam  melakukan  test  terhadap  program  yang  telah  dibuat  pada tahapan  sebelumnya.  Pada  tahap  ini  metode  Blackbox  testing  digunakan  dalam  melakukan  testing  yang meliputi pengujian secara fungsionalitas secara keseluruhan [11].

## 2.2 Pengumpulan Data
Penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan metode sofware reengineering karena dilakukan proses pengembangan aplikasi eksisting yang sudah ada di mana dilakukan proses perbaikan, peningkatan kinerja dan menyesuaikan arsitektur apabila dibutuhkan [12]. Data didapatkan dari penelitian sebelumnya Dewanti [13] dan Rahmani [14]. Didapatkan juga data berupa source code aplikasi eksisting yang akan dikembangkan [15].

## 2.3 Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  setelah  pengumpulan data  selesai,  data  yang  dikumpulkan  dilakukan  analisis  untuk menemukan  permasalahan  yang  ada.  Kemudian  hasil  analisis  dijadikan  rancangan  dalam  design  penyelesaian masalah. Studi literatur digunakan sebagai acuan dalam mencari solusi yang sesuai dengan permasalahan. Tahap pengembangan  menggunakan  metode iterative  incremental. Pengembangan  ini  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan framework Laravel dalam mengembangkan website. Penggunaan database menggunakan RDBMS MySQL sebagai database dan menggunakan Pentaho Data Integration sebagai kerangka integrasi data yang sesuai dengan penelitian sebelumnya. Dilakukan evaluasi dengan metode Blackbox testing, yang merupakan pengujian  perangkat  lunak  secara  fungsionalitas  yang  sesuai  dengan  deskripsi  dan  tujuan  sistem  dibuat  atau dikembangkan  [16].  Penelitian ini  akan  melakukan  serangkaian  skenario  dalam  melakukan  pengujian  terhadap hasil  implementasi  untuk  memastikan  hasil  implementasi  tersebut  telah  sesuai  dengan  kebutuhan  mampu menyelesaikan masalah yang ada.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Reengeneering Stage
Tabel 2. Reengeneering Stage Criteria Description Input - Proses Running aplikasi dari source code dan logic yang telah dibuat pada aplikasi sebelumnya Output Aplikasi eksisting
Berdasarkan  tabel  2  pada  tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  melakukan re-running aplikasi  yang  telah dibuat dalam aplikasi sebelumnya di mana hal tersebut dilakukan untuk menjadi dasar dalam melakukan analisis dalam  tahap  ini.  Berdasarkan  pada  analisis  yang  dilakukan  dari  peninjauan  dari  .ktr  Pentaho  yang telah  dibuat sebelumnya ditemukan permasalahan di mana .ktr tidak bisa digunakan atau error ketika diintegrasikan hal tersebut membuat  fitur pada aplikasi  masih  menggunakan .ktr yang belum di  tingkatkan performanya sehingga aplikasi belum memiliki performa terbaik.
Tabel 3. Analisis Modul profiling Eksisting Modul Deskripsi Single Column value distribution Modul ini berfungsi untuk mengidentifikasi nilai text pada suatu kolom. data completeness Modul  ini  berfungsi  untuk  melakukan  pengecekan  terhadap  kelengkapan data.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315
Modul Deskripsi clustering Modul ini berfungsi untuk melakukan pengelompokan data. Multi Column value similaraty Modul ini berfungsi untuk mengidentifikasi nilai yang sama pada beberapa kolom yang berbeda. data deduplication Modul  ini  berfungsi  untuk  melakukan  identifikasi  terhadap  data  yang terduplikat
Berdasarkan tabel 3 menjelaskan mengenai fungsi dari modul profiling yang telah dibuat pada penelitian sebelumnya. Dalam penelitian ini .ktr yang telah dibuat dilakukan penyesuaian untuk  dapat  diimplementasikan dan diintegrasikan pada aplikasi eksisting Data Governance pada modul profiling.
3.2 Requirement Stage
Tabel 4. Requirement Stage Criteria Description Input Aplikasi Eksisting Proses Analisis aplikasi eksisting untuk menemukan permasalahan dari aplikasi eksisting dengan tujuan melakukan penyesuaian dan pengembangan. Output
Analisis aplikasi eksisting
Berdasarkan tabel 4 menjelaskan mengenai yang harus dilakukan pada tahapan ini untuk mendapatkan hasil analisis dari aplikasi eksisting yang telah dilakukan running dalam penelitian pada tahapan sebelumnya. Analisis aplikasi eksisting dilakukan analisis pada modul profiling yang telah dibuat sebelumnya. Terdapat permasalahan yang ditemukan yaitu terdapat error yang disebabkan tidak terhubungnya file .ktr logic pentaho dengan interface aplikasi sebagai platform untuk menampilkan hasil dari proses yang dijalankan serta belum terhubungnya sistem untuk menjalankan aplikasi pentaho menggunakan Carte menggunakan web server yang disediakan oleh pentaho dan fungsi yang sudah dibuat penghubungnya oleh Salmawati [17].  Hal tersebut membuat proses pengolahan data masih membutuhkan waktu yang lebih lama.
Tabel 5. Fitur Modul DQM pada Aplikasi Eksisting Modul Eksisting Penambahan Modifikasi Profiling Single Column value distribution ✓ ✓ data completeness ✓ ✓ Show null ✓ clustering ✓ ✓ Multi Column value similaraty ✓ ✓ data deduplication ✓ ✓ Cleansing Format ✓ Null Modul ✓ Modul (MDM) ✓ Deduplication ✓ Clustering ✓
Berdasarkan  tabel  5  menjelaskan  perlu  adanya  penyesuaian  pada  algoritma  dari  aplikasi  eksisting  agar dapat  mengimplementasikan  file  .ktr  yang  elah  dibuat  dengan  menggunakan  sistem  Carte.bat  untuk  membuat performa aplikasi eksisting meningkat.
3.3 Perancangan
3.3.1 High Level Design Stage
Tabel 6. High Level Design Stage Kriteria Deskripsi Input Analis aplikasi eksisting Proses 1. Mengusulkan penyesuaian logic pentaho
2. Mengusulkan penggantian job triger pan,bat menjadi carte 3. Penyesuaian tabel di dalam database Output Rancangan penyesuaian aplikasi Iterasi 1 Tujuan Membuat usulan rancangan penyesuaian logic

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315
Kriteria Deskripsi Proses 1. Penyesuaian logic data distribution 2. Penyesuaian logic data completeness
3. Penyesuaian logic clustering 4. Penyesuaian logic value similarity 5. Penyesuaian logic data deduplication Output Usulan penyesuaian logic pentaho Iterasi 2 Tujuan Membuat usulan rancangan penggantian job trigger Proses 1. Membuat rancangan arsitektur penggantian job trigger 2. Membuat rancangan penggantian component pada aplikasi Output 1. Arsitektur diagram 2. Component diagram Iterasi 3 Tujuan Membuat rancangan aliran data Proses Membuat Data Flow Diagram Output Data Flow Diagram
Berdasarkan tabel  6 menjelaskan mengenai  proses yang akan dilakukan pada tahap perancangan dengan metode Itterative/Inceremental pada tahapan high level design .

## 3.3.2 Usulan Penyesuaian Logic Pentaho
Gambar 3. Logic Pentaho pada aplikasi eksisting modul value distribution
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan ditemukan 2 faktor penyebab aplikasi eksisting error yaitu belum ada  pengaturan  koneksi database, variabel  dan  parameter  data  yang  akan  diolah  dengan  file  .ktr  .  gambar  3 menjelaskan mengenai Logic Pentaho pada aplikasi eksisting modul value distribution , berdasarkan hasil analisis pada fitur profiling dan permasalahan di atas dapat diusulkan untuk dilakukannya penyesuaian dengan membuat koneksi  database  di  dalam  pentaho  dan  kemudian  dibuatkan default  value dari  variabel  dan  parameter  yang membuat ktr.
3.3.3 Usulan Penyesuaian Job Trigger Aplikasi Eksisting
Gambar 4. Component Diagram
Berdasarkan  gambar  4  diusulkan  adanya  penyesuaian  dan  perubahan  dalam  mengganti  eksekutor  dari Pentaho dengan Carte server yang merupakan eksekutor transformasi berbasis web.

## 3.3.4 Rancangan Database
Pada aplikasi eksisting terdapat banyak tabel di dalam database db_app_ta yang memiliki fungsi dan tujuan sesuai kebutuhannya. Pada tabel 7 menjelaskan mengenai beberapa tabel database yang ada pada penelitian ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315
Tabel 7. Daftar Tabel Database
No Nama tabel Deskripsi 1 val_distribution_table_result Menyimpan hasil dari run fitur value distribution 2 datacomp_result Menyimpan hasil dari run data Completeness 3 shownull_result Menyimpan hasil dari run show null 4 clustering_result Menyimpan hasil dari run clustering 5 val_ similaraty_table_result
Menyimpan hasil dari run value similarity
6 data _deduplication_table_result Menyimpan hasil dari run data deduplication
3.4 Implementasi
3.4.1 Implementasi Logic Pentaho Modul Value Distribution
Gambar 5. Penyesuaian Logic Value Distribution
Pada  tahap  ini  melakukan  penyesuaian  dalam logic  value  distribution yang  perlu  dilakukan  suatu penyesuaian  dengan  tujuan  agar  logic  tersebut  dapat  diintegrasikan  dengan  sebuah  platform  yang  memiliki tampilan web. Pada gambar 5 sendiri dapat dilihat adanya penyesuaian pada “Get Variabel” yang berguna dalam mengambil nilai dari suatu variabel yang akan dilakukan pengecekan suatu value distribution sesuai dengan suatu inputan  user  pada form  aplikasi  eksisting.  Dalam  aplikasi  eksisting  sebelumnya  variabel  tidak  dapat  dilakukan inisiasi variabel yang menyebabkan langkah “Get Variabel” tidak dapat mengambil nilai dari inputan user yang digunakan  sehingga  logic  menjadi  error.  Oleh  karena  itu  dilakukan  penyesuaian  pada  langkah  “Get  Variabel” menjadi tidak error dan dapat digunakan dalam implementasi pengolahan data pada modul value distribution .
3.4.2 Implementasi Logic Pentaho Modul Data Completeness
Gambar 1. Penyesuaian Logic Data Completeness
Dalam modul data completeness dilakukan penyesuaian agar membuat ktr logic dapat digunakan ketika di lakukan integrasi pada aplikasi web. Penyesuaian yang dilakukan terdiri dari 3 hal yaitu penyesuaian pada langkah “Get  variable  1”,  “Get  Variable  2”  dan  “insert/update”  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  “Get  Variable  1” dilakukan penyesuaian untuk dapat mengambil nilai pada inputan yang di inputkan user dalam aplikasi eksisting. Pada langkah “Get Variable 2” penyesuaian dilakukan inisiasi variable yang digunakan untuk menerima inputan user sama pada langkah “Get Variable 1”. Pada langkah “Insert/Update” digunakan untuk penyimpanan data hasil proses dalam penggunaan modul pada aplikasi  eksisting. Dilakukan penyesuaian pada connection sesuai  dengan koneksi database dan update fields untuk pengaturan terhadap kolom apa saja yang akan di update atau insert setelah melakukan running modul.
3.4.3 Implementasi Logic Pentaho Modul Clustering

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315
Implementasi logic clustering perlu dilakukan penyesuaian pada step di ktr logic clustering dengan tujuan untuk dapat diintegrasikan pada aplikasi web. Dalam Gambar 7 menjelaskan penyesuaian langkah yang dilakukan yaitu “Get Variable”, “Get Variable 2”, “Insert/Update”. Langkah “Get Variable” disesuaikan agar membuat ktr logic clustering dapat digunakan karena memiliki fungsi untuk menerima suatu inputan dari user pada aplikasi dan dilakukan eksekusi pada pentaho. Begitu pun pada langkah “Get Variable 2” dilakukan penyesuaian agar dapat menginisiasi variable agar logic dapat menerima inputan dari user yang ada pada aplikasi. Penyesuaian selanjutnya pada langkah “Insert/Update” dilakukan penyesuaian koneksi database sesuai dengan yang ada untuk menyimpan hasil dari running logic clustering. Selanjutnya mengisi tabel update fields yang memiliki fungsi untuk menentukan kolo apa saja yang ada di dalam database yang akan di insert/update.

## 3.4.4 Implementasi Logic Pentaho Modul Value similaraty

## Gambar 3. Penyesuaian Logic Value Similaity
Penyesuaian langkah yang dilakukan pada modul ini bertujuan agar ktr dapat diintegrasikan dengan aplikasi web.  Berdasarkan  Gambar  8  penyesuaian  meliputi  “Get  Variable”,  “Get  variable  2”,  “Disable  step”,  dan “insert/update”. Langkah pertama penyesuaian pada “Get variable” hal ini dilakukan dengan tujuan agar file logic dapat menerima input dari user, terdapat inisiasi variable yang sesuai dengan inputan user pada aplikasi begitupun dengan  “Get  variable  2”.  Penyesuaian  selanjutnya  adalah  membuat  disable  pada  langkah  karena  tidak  perlu dilakukan hal tersebut karena data yang dimasukkan merupakan data yang sama diambil pada proses sebelumnya agar  tidak  terjadi double  data .  Penyesuaian  terakhir  yaitu  koneksi  database  dan  table  di  mana  nantinya  hasil running dari modul disimpan dan dieksekusi pada langkah “insert/update”.

## 3.4.5 Implementasi Logic Pentaho Modul data deduplication

## Gambar 4. Penyesuaian Logic Data Deduplication
Berdasarkan  Gambar  9  dilakukan  penyesuaian  “Get  Variable”,  “Desable  step”,  “Insert/Update”  dengan tujuan agar ktr logic clustering dapat diintegrasikan pada aplikasi web. Penyesuaian “Get variable” untuk membuat file logic yang dapat menerima inputan user pada aplikasi. Penyesuaian berikutnya dengan menonaktifkan beberapa langkah yaitu  “Get  Variable  2” ,  “Add  constanta 3”,  “modified  java  script value”,  “ insert/update  2”  dilakukan seperti pada modul sebelumnya karena jika aktif akan membuat data menjadi berulang. Penyesuaian terakhir adalah penyesuaian database dan  tabel  yang  akan  menyimpan  hasil  dari running modul  dengan  mengganti  koneksi database sesuai dengan penyesuaian sebelumnya.

## 3.5 Pengujian
Pengujian  dilakukan  sesuai  metode  penyelesaian  masalah  di  mana  dengan  iterasi  sesuai  modul  yang  telah  di implementasikan  sebelumnya  dan  akan  di  uji  mengenai  fungsinya  sesuai  dengan  metode  yang  digunakan. Pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsional  testing  atau blackbox  testing yang  berfokus  pada modul yang dilakukan penyesuaian dapat diakses dan digunakan dengan baik. Pengujian menggunakan skenario pengetesan  yang  dilakukan  dengan  cara Increment menggunakan blackbox  testing yang  dijelaskan  pada  tab  8 sebagai berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315
Tabel 8 . Testing Stage
No Skenario Hasil yang diharapkan Hasil yang terjadi Hasil Sesuai? (Y/N) 1 Menjalankan  modul value distribution Proses value  distribution berhasil di running Value Distribution berhasil  di running dan menampilkan data Y 2 Menjalankan  modul Data Completeness Proses Data  Completeness berhasil di running Data Completeness berhasil  di running dan menampilkan data Y 3 Menjalankan modul Clustering Proses  C lustering berhasil di Running Clustering berhasil di running dan menampilkan data Y 4 Menjalan modul value similarity Proses value similarity berhasil di running Value similarity behasil di running dan menampilkan data Y 5 Menjalankan  modul data deduplication Proses Data  Deduplication berhasil di running Data Deduplication berhasil  di running dan menampilkan data Y

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian dapat ditarik kesimpulan yaitu pengimplementasian data profiling yang terdapat dalam fitur Data Quality Management (DQM) pada aplikasi Data Governance memerlukan penyesuaian dalam logic  pentaho  agar  dapat  digunakan  tanpa  adanya  error  serta  penyesuaian  job  trigger  yang  digunakan  sebagai eksekutor  pada  aplikasi  pentaho  dari  Pan.bat  menjadi  Carte  dengan  tujuan  agar  eksekusi  menjadi  lebih  baik. Selanjutnya  penyesuaian  perlu  dilakukan  dengan  tujuan  agar  fitur Data  Quality  Management (DQM)  dapat dijalankan  juga  dalam  platform  Linux  dengan  penyesuaian syntax yang  berfungsi  untuk  mengubah  format penulisan suatu file agar perintah tersebut dapat dijalankan pada terminal platform Linux.

## REFERENCES
[1] Dama International, DAMA-DMBOK2 (Data Management Body of knowledge) , 2 ed. Basking Ridge, NJ 07920 USA: Technics Publication, 2017.
[2] T. F. Kusumasari dan Fitria, “Data profiling for data quality improvement with OpenRefine,” 2016 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. ICITSI 2016 - Proc. , no. June, 2017, doi: 10.1109/ICITSI.2016.7858197.
[3] Shelly  Kramer,  “The  High  Costs  of  Dirty  Data  -  V3B:  Marketing  and  Social  Media  Agency,”  Mar  25,  2015. https://v3b.com/2015/03/the-high-costs-of-dirty-data/#ixzz3Y2t602Ex (diakses Nov 08, 2021).
[4] M. R. Effendy, T. F. Kusumasari, dan M. A. Hasibuan, “Analysis and Design of Data Quality Monitoring Application using  Open  Source  Tools:  A  Case  Study  at  a  Government  Agency,”  no.  Iccetim  2019,  hal.  214–219,  2020,  doi: 10.5220/0009867402140219.
[5] A.  N.  Laksono, T.  F.  Kusumasari,  dan  M.  A.  Hasibuan,  “Implementation of  Data  Quality  Management  Application Architecture,” SCITEPRESS  –  Sci.  Technol.  Publ. ,  no.  Iccetim  2019,  hal.  268–274,  2020,  doi: 10.5220/0009868302680274.
[6] H. A. Sulistyo, T. F. Kusumasari, dan E. N. Alam, “Implementation of Data Cleansing Pattern Module for Data Quality Management Application using Open Source Tools,” 2020 3rd Int. Conf. Comput. Informatics Eng. IC2IE 2020 , hal. 7– 12, 2020, doi: 10.1109/IC2IE50715.2020.9274628.
[7] F. Ridzuan dan W. M. N. Wan Zainon, “A review on data cleansing methods for big data,” Procedia Comput. Sci. , vol. 161, hal. 731–738, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.177.
[8] J.  vom  Brocke,  A.  Hevner,  dan  A.  Maedche,  “Introduction  to  Design  Science  Research,” https//www.researchgate.net/publication/345430098 Introd. to Des. Sci. Res. Chapter · Sept. 2020 DOI 10.1007/978 -3- 030-46781-4_1 CITATIONS , no. November, hal. 1–13, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-46781-4_1.
[9] A. M. Kuhn, Code Complete , vol. 47, no. 4. 2005.
[10]  A.  Alshamrani  dan  A.  Bahattab,  “A  Comparison  Between  Three  SDLC  Models  Waterfall  Model,  Spiral  Model,  and Incremental/Iterative Model,” IJCSI Int. J. Comput. Sci. Issues , vol. 12, no. 1, hal. 106–111, 2015, [Daring]. Tersedia pada:
https://www.academia.edu/10793943/A_Comparison_Between_Three_SDLC_Models_Waterfall_Model_Spiral_Mode l_and_Incremental_Iterative_Model.
[11]  S. Supriyono, “Software Testing with the approach of Blackbox Testing on the Academic Information System,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , vol. 3, no. 2, hal. 227–233, 2020.
[12]  A. Stojkov, L. Kazi, dan M. Bla, “Software Reengineering with Object-Oriented n-Tier Architecture : Case of Desktop- to-Web Transformation,” Int. Conf. Inf. Technol. Dev. Educ. – ITRO 2020 , 2020.
[13]  S. K. Dewanti, T. F. Kusumasari, dan E. N. Alam, “ANALISIS DAN KLASIFIKASI PROSES DATA PROFILING PADA  DATA  QUALITY  MANAGEMENT  MENGGUNAKAN  PENTAHO  DATA  INTEGRATION  ANALYSIS AND CLASSIFICATION OF DATA PROFILING PROCESSES IN DATA QUALITY,” 2021.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 117 − 126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2315
[14]  D. A. Rahmani, T. F. Kusumasari, dan E. N. Alam, “Addition of Process Decomposition in Open Source Tools-Based Cleansing Data Modules,” ICODSA , hal. 129–134, 2021, doi: 10.1109/icodsa53588.2021.9617555.
[15]  R.  A.  Nugroho,  T.  F.  Kusumasari,  dan  E.  N.  Alam,  “INTEGRASI  PAKET  MODUL  DATA  CLEANSING  PADA APLIKASI DATA QUALITY  MANAGEMENT  MENGGUNAKAN OPEN  SOURCE TOOLS  INTEGRATION OF DATA CLEANSING MODULE PACKAGES IN DATA QUALITY,” 2021.
[16]  S. Nidhra, “Black Box and White Box Testing Techniques - A Literature Review,” Int. J. Embed. Syst. Appl. , vol. 2, no. 2, hal. 29–50, 2012, doi: 10.5121/ijesa.2012.2204.
[17]  K. F. Salmawati dan U. Telkom, ANALISIS PERFORMANSI MODUL PROFILING PADA APLIKASI DATA QUALITY MANAGEMENT  BERBASIS  OPEN  SOURCE  TUGAS  AKHIR  Tugas  akhir  disusun  sebagai  salah  satu  syarat  untuk memperoleh gelar Sarjana dari Universitas Telkom ANALISIS PERFORMANSI MODUL PROFILING PADA APLI , vol. 1202160041. 2020.