## PERANCANGAN DATA WAREHOUSE AKADEMIK STMIK YADIKA BANGIL UNTUK PELAPORAN KINERJA PERGURUAN TINGGI
Panca Rahardiyanto 1) , Mochamad Rizky Wahyudi 2)
1 Manajemen Informatika, STMIK YADIKA BANGIL, Pasuruan, Indonesia
2 Teknik Informatika, STMIK YADIKA BANGIL, Pasuruan, Indonesia email: 1 panca.rahardiyanto@stmik-yadika.ac.id, 2 rizkywahyudi@mhs.stmik-yadika.ac.id
In  compiling  a  Higher Education  Performance Report in  accordance  with  the  regulations  stipulated in  Badan Akreditasi  Nasional  Regulation  No.3  of  2019,  it  requires  recapitulation  or  processing  of  historical  data  from higher  education  operational  data.  STMIK  YADIKA  BANGIL  in  compiling  Higher  Education  Performance Reports currently does not have a centralized system that can be used to prepare data used in preparing Higher Education Performance Reports. In this research, a Data Warehouse that is centralized to store historical data starting in 2016 has been successfully designed and tested. With the Data Warehouse, data can be presented in accordance with its dimensions so that analysis can be carried out more efficiently and quickly to compile Higher Education Performance Reports at STMIK YADIKA BANGIL. The data presented is for reporting on new student selection,  the  adequacy  of  college  lecturers,  lecturer  workload,  research  and  PKM  productivity,  learning outcomes,  student  academic  /  non-academic  achievement,  educational  effectiveness  and  productivity, competitiveness of graduates, graduate performance, and scientific publications.
Keywords : data warehouse, higher education, performance report

## 1. Pendahuluan
Akreditasi  adalah  kegiatan  penilaian  untuk menentukan  kelayakan  Program  Studi  dan Perguruan  Tinggi  dimana  akreditasi  Program Studi  dan  Perguruan  Tinggi  dilakukan  dengan menggunakan  instrumen  akreditasi.  Saat  ini instrumen  yang  digunakan  untuk  akreditasi perguruan tinggi adalah IAPT 3.0 sebagaimana diatur  dalam  Peraturan  Badan  Akreditasi Nasional  No  3  tahun  2019.  Penilaian  dalam akreditasi  perguruan  tinggi  dilakukan  dengan berbasis  Laporan  Evaluasi  Diri  (LED)  dan Laporan  Kinerja  Perguruan  Tinggi  (LKPT) yang  berisi  indikator  kinerja  kuantitatif  yang mencerminkan
pemenuhan dan/atau pelampauan Standar Nasional Perguruan Tinggi.    Dalam  menyusun  Laporan  Kinerja Perguruan  Tinggi  sesuai  ketentuan  tersebut membutuhkan  rekapitulasi  atau  pengolahan data  histori  dari  data  operasional  perguruan tinggi.
STMIK  YADIKA  BANGIL  dalam  menyusun Laporan  Kinerja  Perguruan  Tinggi  saat  ini belum  memiliki  sistem  terpusat  yang  dapat digunakan  untuk  menyiapkan  data  yang
digunakan  dalam  menyusun  Laporan  Kinerja Perguruan Tinggi. Data yang ada saat ini masih didapatkan  dari  sistem  informasi  internal  dan hasil  rekap  serta  pengolahan  data  manual menggunakan  file  Microsoft  Excel  dari  hasil query dari database sistem  akademik,  sistem kemahasiswaan, dan beberapa data operasional lain yang masih disimpan dalam format lain.
Data  Warehouse  adalah  sebuah  konsep  serta kombinasi teknologi yang memberikan fasilitas pada  suatu  organisasi  dalam  pengelolaan  serta pemeliharaan data historis yang didapatkan dari sistem maupun aplikasi operasional.
Penelitian ini akan membuat perancangan Data Warehouse  untuk  menyajikan  data  guna menyusun Laporan Kinerja Perguruan Tinggi di STMIK  YADIKA  BANGIL.  Dengan  adanya Data  Warehouse  maka  diharapkan  data  bisa disajikan  sesuai  dengan  dimensinya  sehingga bisa dilakukan analisis secara lebih  efisien  dan cepat
Data yang akan  disajikan dibatasi hanya untuk pelaporan  seleksi  mahasiswa  baru,  kecukupan
dosen  perguruan  tinggi,  beban  kerja  dosen, produktivitas  penelitian  dan  PKM,  capaian pembelajaran, prestasi akademik/non akademik mahasiswa, efektifitas dan produktivitas pendidikan, daya saing lulusan, kinerja lulusan, dan publikasi ilmiah.

## 2. Kajian Teori
Data  Warehouse  adalah  suatu  konsep  dan kombinasi  teknologi  yang  memfasilitasi organisasi untuk mengelola dan memelihara  data  historis  yang  diperoleh dari  sistem  atau  aplikasi  operasional.  Data Warehouse  sering  diintegrasikan  dengan berbagai sistem aplikasi untuk  mendukung proses  laporan  dan  analisis  data  dengan menyediakan  data  histori,  Karakteristik Data  Warehouse  adalah subject  oriented , integrated , time variant .
Data Warehouse tidak memerlukan
pemrosesan transaksi  dan recovery . Hanya ada dua operasi initial loading of data dan access of data . Karakteristik Data Warehouse  antara  lain Subject  oriented yaitu Data Warehouse diorganisasikan pada subjek-subjek  utama,  seperti  pelanggan, barang/  produk,  dan  penjualan; Integrated
yaitu  dibangun  dengan  menggabungkan atau menyatukan data yang berbeda.; Time variant yaitu data disimpan untuk menyediakan  informasi  dari  perspektif historical data. Waktu adalah elemen kunci dari  suatu  Data  Warehouse/  pada  saat meng- capture data.; Non  volatile yaitu setiap  kali  proses  perubahan,  data  akan  di tampung  dalam  tiap-tiap  waktu.  Jadi  tidak diperbaharui terus menerus

## 3. Metode Penelitian
Perancangan Data Warehouse pada penelitian  ini  akan  dilakukan  melalui tahapan sebagai berikut: 1. Analisis Kebutuhan Analisis  kebutuhan  dilakukan  dengan mengacu pada Peraturan Badan
Akreditasi  Nasional  No  3  tahun  2019 beserta lampirannya. Selain itu dilakukan  analisis  kebutuhan  dengan wawancara  terhadap  personel  yang bertanggung  jawab  dalam  penyajian data  pelaporan  di  STMIK  YADIKA BANGIL
2. Analisis Sumber Data
Analisis  sumber  data  dilakukan  pada sistem  internal  yang  ada  yaitu  Sistem Informasi Akademik (Siakad), aplikasi Kemahasiswaan, dan dokumen- dokumen  yang  disimpan  dalam format lain selain yang dikelola aplikasi.
3. Desain Data Warehouse Desain  Data  Warehouse  dilakukan dengan  menentukan  tabel  fakta  dan tabel dimensi yang dibutuhkan.
4. Proses ETL Proses  ETL  menggunakan  aplikasi Pentaho  Data  Integration  dan  hasilnya disimpan pada MySQL
5. Reporting Pelaporan  ditampilkan  menggunakan aplikasi berbasis web untuk menyajikan data sesuai dengan kebutuhan.

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan

## 4.1 Analisis Kebutuhan
Laporan  Kinerja  Perguruan  Tinggi  (LKPT) yang berlaku saat ini adalah seusai Peraturan Badan Akreditasi Nasional No 3 tahun 2019. Dalam  regulasi  tersebut  diatur  kebutuhan pelaporan  untuk  mengisi  indikator  kinerja utama  dalam  5  aspek  antara  lain  Tata Pamong,  Tata  Kelola,  dan  Kerjasama; Mahasiswa; Sumber Daya Manusia;
Keuangan,  Sarana,  dan  Prasarana;  Luaran dan Capaian Tridharma.
Dari kelima aspek yang ada untuk tiap detil laporan  diketahui  bahwa  tidak  semua  data bisa  disiapkan  dengan  Data  Warehouse karena  keterbatasan  data  sumber  maupun adanya  pengisian yang membutuhkan
analisis  tertentu.  Sehingga  sesuai  hasil analisis  kebutuhan  bahwa  laporan-laporan yang  dapat  disajikan  adalah  pelaporan seleksi  mahasiswa  baru,  kecukupan  dosen perguruan  tinggi,  beban  kerja  dosen, produktivitas  penelitian  dan  PKM,  capaian pembelajaran, prestasi akademik/non akademik mahasiswa, efektifitas dan produktivitas pendidikan, daya saing lulusan, kinerja lulusan, publikasi ilmiah.
4.2 Analisis Sumber Data
Berdasarkan  kebutuhan  akan  pelaporan dilakukan  analisis  sumber  data  dari  tiap laporan yang dibutuhkan. Untuk tiap laporan dibutuhkan  sumber  data  selama  periode  4 tahun terakhir yaitu tahun 2016, 2017, 2018 dan 2019.
Berdasarkan  hasil  Analisa  dari  wawancara dengan  semua  pihak  di  STMIK  YADIKA BANGIL  diketahui  sumber-sumber  data sebagai berikut :
No Nama data Sumber data 1 Mahasiswa Data mahasiswa pada tahun 2016- 2019 dari Sistem Informasi Akademik (Siakad) 2 Dosen Data dosen tetap pada tahun 2016- 2019 dari Sistem Informasi Akademik (Siakad) 3 Kelulusan Data kelulusan mahasiswa tahun 2016-2019 dari Sistem Informasi Akademik (Siakad) 4 Penelitian PkM Penelitian dan PkM dosen tetap pada tahun 2016-2019 dari file Microsoft Excel admin LPPM 5 Prestasi Prestasi akademik maupun non akademik mahasiswa pada tahun 2016-2019 dari aplikasi kemahasiswaan dan file Microsoft Excel bagian Kemahasiswaan 6 Tugas Akhir Data tugas akhir pada tahun 2016- 2019 dari Sistem Informasi Akademik (Siakad) 7 Produktivitas Dosen Data produktivitas dosen pada tahun 2016-2019 dari Sistem Informasi Akademik (Siakad) dan file Microsoft Excel admin LPPM 8 Publikasi Ilmiah Data publikasi ilmiah pada tahun 2016-2019 dari file Microsoft Excel admin LPPM 4.3 Desain Data Warehouse
Pada tahap desain Data Warehouse dilakukan  perancangan  arsitektur  Data Warehouse kemudian desain tabel dimensionalnya  yaitu  tabel  fakta  dan  tabel dimensi,  dimana  tabel  dimensi  yang digunakan  adalah  tabel  dimensi  Waktu  dan tabel dimensi Program Studi.
Adapun  arsitektur  Data  Warehouse  yang dikembangkan adalah sebagaimana
digambarkan dalam gambar 1

## Gambar 1 Arsitektur Data Warehouse
Perancangan  tabel  dimensional  sesuai dengan kebutuhan laporan adalah sebagaimana terlihat pada gambar 2 sampai dengan gambar 13.
Gambar 2 Tabel Dimensional Beban Kerja Dosen
Gambar 3 Tabel Dimensional Capaian Pembelajaran Gambar 4 Tabel Dimensional Daya Saing Lulusan Gambar 5 Tabel Dimensional Produktivitas Mahasiswa Gambar 6 Tabel Dimensional Kecukupan Dosen Gambar 7 Tabel Dimensional Kinerja Lulusan
Gambar 8 Tabel Dimensional Prestasi Akademik
Gambar 9 Tabel Dimensional Prestasi Non Akademik Gambar 10 Tabel Dimensional Penelitian Dosen Gambar 11 Tabel Dimensional PKM Dosen
Gambar 12 Tabel Dimensional Publikasi Ilmiah
Gambar 13 Tabel Dimensional Seleksi Mahasiswa
Baru 4.4 Proses ETL Fungsi dari ETL adalah untuk mengumpulkan,  menyaring,  mengolah  dan menggabungkan data-data yang relevan dari berbagai  sumber  untuk  disimpan  ke  dalam Data Warehouse, proses ETL sendiri terdiri dari extract, transfom, dan load.
Proses ETL dilakukan dengan menggunakan aplikasi  Pentaho  Data  Integration  dengan tahapan proses sebagai berikut :
1. Proses Extract (ekstraksi) dilakukan terhadap data dari berbagai sumber yaitu data aplikasi Siakad, aplikasi Kemahasiswaan  dan  file-file  Microsoft
tf_beban_kerja_dosen - td_prodi tf_beban_kerja_dosen - td_waktu tf_beban_kerja_dosen unit_pengelola jumlah_dosen jumlah_mahasiswa jumlah_mahasiswa_tugas_akhir/skripsi id_beban_kerja_dosen id_prodi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_capaian_pembelajaran - td_prodi tf_capaian_pembelajaran - td_waktu tf_capaian_pembelajaran program_pendidikan jumlah_prodi jumlah_lulusan_pada_ts rata_rata_ipk_lulusan_pada_ts id_capaian_pembelajar id_prodi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_daya_saing_lulusan - td_prodi tf_daya_saing_lulusan - td_waktu tf_daya_saing_lulusan program_pendidikan jumlah_lulusan jumlah_lulusan_yang_menjawab id_daya_saing_lulusan id_prodi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_efektifitas_dan_produktifitas_mhs - td _prodi tf_efektifitas_dan_produktifitas_mhs - td _waktu tf_efektifitas_dan_produktifitas_mhs program_pendidikan jumlah_lulusan rata-rata_masa_studi_lulusan id_efektifitas_dan_produktifitas_mhs id_waktu id_prodi td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_kecukupan_dosen - td_prodi tf_kecukupan_dosen - td_waktu tf_kecukupan_dosen unit_pengelola doktor magister profesi jumlah id_kecukupan_dosen id_prodi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_kinerja_lulusan - td_prodi tf_kinerja_lulusan - td_waktu tf_kinerja_lulusan program_pendidikan jumlah_lulusan jumlah_lulusan_yang_dinilai_pengguna aspek_penilaian hasil_penilaian id_kinerja_lulusan id_pordi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi
tf_prestasi_akademik_mhs - td_waktu tf_prestasi_akademik_mhs - td_prodi tf_prestasi_akademik_mhs nama_kegiatan waktu_penyelenggaraan prestasi_tingkat_provinsi prestasi_tingkat_nasional prestasi_tingkat_internasional id_prestasi_akademik_mhs id_prodi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi
tf_prestasi_non-akademik_mhs - td_prodi tf_prestasi_non-akademik_mhs - td_waktu tf_prestasi_non-akademik_mhs nama_kegiatan waktu_penyelenggaraan prestasi_tingkat_provinsi prestasi_tingkat_nasional prestasi_tingkat_internasional id_waktu id_prodi tgl_data td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_penelitian_dosen - td_prodi tf_penelitian_dosen - td_waktu tf_penelitian_dosen sumber_pembiayaan jumlah_judul_penelitian id_penelitian_dosen id_prodi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_pkm_dosen - td_prodi tf_pkm_dosen - td_waktu tf_pkm_dosen sumber_pembiayaan jumlah_judul_penelitian id_pkm_dosen id_prodi id_aktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_publikasi_ilmiah - td_prodi tf_publikasi_ilmiah - td_waktu tf_publikasi_ilmiah jenis_publikasi jumlah_judul jumlah nama_dosen_tetap id_publikasi_ilmiah id_prodi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi tf_seleksi_mahasiswa_baru - td_prodi tf_seleksi_mahasiswa_baru - td_waktu tf_seleksi_mahasiswa_baru daya_tampung jumlah_pendaftar jumlah_mahasiswa_baru_reguler jumlah_mahasiswa_baru_transfer jumlah_mahasiswa_aktif_reguler jumlah_mahasiswa_aktif_transfer id_seleksi_mahasiswa id_prodi id_waktu td_waktu id_waktu tgl bulan tahun td_prodi id_prodi prodi
Excel.  Proses  ekstraksi  harus  dapat membersihkan  dan  memvalidasi  data dari  database  aplikasi  operasional  atau file-file  Microsoft  Excel.  Hasil  proses extract disimpan pada tabel-tabel staging  untuk  dilakukan  proses  ditahap selanjutnya.
2. Setelah  proses  ekstraksi  selanjutnya dilakukan proses Transform (transformasi). Proses transformasi harus  dapat  mentransformasikan  data dari berbagai database aplikasi
operasional STMIK YADIKA BANGIL yang  telah  berhasil  diekstraksi  agar memiliki  definisi  data  sesuai  dengan definisi  data  yang  ada  di  dalam  Data Warehouse
3. Proses  berikutnya  adalah  Proses Load (Pemuatan)  dimana  proses  pemuatan data  harus  dapat  memuat  /  menyimpan data  dari  berbagai  database  aplikasi operasional STMIK YADIKA BANGIL yang  telah  berhasil  ditransformasi  ke dalam Data Warehouse.

## 4.5 Reporting
Tahapan berikutnya setelah Data Warehouse telah  siap  untuk  menyajikan  data  adalah membuat  aplikasi reporting (pelaporan).
Pada  penelitian  ini  aplikasi  reporting dikembangkan menggunakan aplikasi berbasis  web  dengan  Bahasa  pemrograman PHP.
Untuk  menggunakan  aplikasi reporting ini pengguna  harus  melakukan  login  terlebih dahulu  pada  halaman  login  seperti  pada gambar 14.
Gambar 14 Halaman Login
Setelah  melakukan  login  akan  tampil halaman  utama  dari  aplikasi  dimana pemilihan laporan bias dilakukan pada menu di  bagian  kiri  tampilan.  Tampilan  halaman utama seperti terlihat pada gambar 15.

## Gambar 15 Halaman Utama
Salah  satu  contoh  tampilan  pelaporan apabila dipilih pelaporan sesuai yang ada di menu  pada  tampilan  utama  seperti  terlihat pada gambar 16

## Gambar 16 Halaman Pelaporan
Pada  halaman  utama  bisa  dipilih  laporan sesuai  dengan  kebutuhan  yaitu  terdiri  dari beberapa laporan sebagai berikut :
1. Laporan Seleksi Mahasiswa Baru
2. Laporan  Kecukupan  Dosen  Perguruan Tinggi 3. Laporan Beban Kerja Dosen
4. Laporan  Produktifitas  Penelitian  dan
PKM 5. Laporan Capaian Pembelejaran 6. Laporan Prestasi Akademik Mahasiswa 7. Laporan Prestasi Non Akademik Mahasiswa
8. Laporan  Efektifitas  dan  Produktifitas Mahasiswa
9. Laporan Daya Saing Lulusan
10. Laporan Kinerja Lulusan
11. Laporan Publikasi Ilmiah
Pengujian telah dilakukan pada proses ETL dan  aplikasi reporting dimana  hasil  dari pengujian didapatkan bahwa proses ETL dan aplikasi  reporting  telah  berhasil  dan  sesuai dengan kebutuhan STMIK YADIKA BANGIL.

## 5. Kesimpulan
Sebuah  Data  Warehouse  yang  terpusat  untuk menyimpan data histori mulai tahun 2016 telah berhasil  dirancang  dan  diujicoba.  Dengan adanya  Data  Warehouse  maka  data  bisa disajikan  sesuai  dengan  dimensinya  sehingga bisa dilakukan analisis secara lebih  efisien  dan cepat  untuk  menyusun  Laporan  Kinerja Perguruan  Tinggi  di  STMIK  YADIKA BANGIL.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Panduan  Penyusunan  Laporan  Kinerja Perguruan Tinggi IAPT 3.0, BAN-PT, 2019
[2] Filiana,  A.,  Prabawati,  A.,  Rini,  M.N., Virginia, G. and Susanto, B. 2020. “Perancangan  Data  Warehouse  Perguruan Tinggi untuk Kinerja Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat”. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi . Vol. 6, No. 2 (Aug. 2020)
[3] Umi Fadilah. “Perancangan Data
Warehouse Untuk Sistem Akademik STMIK KADIRI” , STMIK AMIKOM YOOGYAKARTA, 2016
[4] A. Amborowati. “Perancangan dan
Pembuatan Data Warehouse Pada Perpustakaan STMIK AMIKOM YOGYAKARTA”. Seminar Nasional Aplikasi
Sains dan Teknologi 2008 – IST AKPRIND . Yogyakarta, 2008.
[5] B. Roland, D. Jos van. Pentaho
Solutions – Business Intelligence and Data Warehousing with Pentaho and MySQL , Indianapolis:Wiley Publishing, Inc,  2009