## Perancangan Arsitektur Data Pada Fungsi Analisis Kondisi Umum Daerah Kabupaten Bintan Menggunakan Framework TOGAF ADM
Mochammad Rizki Romdoni 1
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjungpinang
1 Jln. Pompa Air No. 28 Tanjungpinang Kepulauan Riau Indonesia rizki@sttindonesia.ac.id 1
Intisari — Badan Perencanaan, Pembangunan, Penelitian, dan Pengembangan (BAPELITBANG) Kabupaten Bintan,  salah satu dari  tugasnya  adalah  mempersiapkan  RPJMD  (Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah)  yang  dikenal  sebagai  RPJMD teknokratik. Saat mempersiapkan RPJMD dibutuhkan data dan informasi  kondisi  umum daerah, yang digunakan sebagai dasar untuk  mengeksplorasi,  memproyeksikan,  memprediksi  kondisi  lima tahun  ke depan. Ada beberapa tahapan sebelum  melakukan proses analisis data dan analitik, salah satunya adalah data preprocessing. Salah satu kesulitan yang dihadapi oleh BAPELITBANG adalah tahapan data preprocessing, karena data tersebar di Organisasi Perangkat Daerah (OPD) dengan berbagai macam format. Solusi  untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini  dimulai  dari  merancang  arsitektur  data.  Framework  yang  digunakan  untuk merancang arsitektur adalah The Open Group Arcitecture Framework (TOGAF)  Architecture Development Method (ADM) Fase C, yaitu Arsitektur Sistem Informasi. Hasil dari Perancangan adalah cetak biru (Blueprint) yang dapat digunakan sebagai panduan dalam mengimplementasikan dan sebagai basis ke tahapan selanjutnya, yaitu data cleansing, data filter / enrich, classification, data analytics, modelling prediction, data delivery, dan data visualization.
Kata kunci — Analisis Kondisi Umum Daerah, big data, data science, TOGAF Information System Architecture
Abstract — Badan Perencanaan, Pembangunan, Penelitian, dan Pengembangan (BAPELITBANG) Kabupaten Bintan, one of the tasks is to preparing RPJMD (medium-term development plan) called RPJMD teknokratik. When preparing RPJMD are needed data and information for analysis general condition of the regions which are used as a basis for exploring, projecting, predicting the condition of the coming five years. There are several steps before performing data analysis and data analytics process, one of which is data preprocessing. The main obstacle faced by BAPELITBANG is at the stage of data preprocessing, data collection spread in the Organisasi  Perangkat  Daerah  (OPD)  in  various  format.  The  solution  to  overcome  these  obstacles  starts  with  designing  a  data architecture.  The  framework  used  in  designing  this  data  architecture  is  The  Open  Group  Architecture  Framework  (TOGAF) Architecture Development Method (ADM) phase C, namely information system architecture. The design result is a blueprint that can be used as an implementation guide and as a basis for entering into the next stage, data cleansing, data filter / enrich, classification, data analytics, modeling prediction, data delivery, and visualization.
Keywords — Analisis Kondisi Umum Daerah, big data, data science, TOGAF Information System Architecture

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  aktivitas  dalam  perencanaan  pembangunan daerah  berdasarkan  [1]  adalah  melakukan  analisis  kondisi umum daerah  yang  mencakup kondisi geografis, demografi, potensi  sumber  daya,  ekonomi  dan  keuangan;  ditambah dengan indikator kinerja kunci penyelenggaraan pemerintahan daerah meliputi aspek kesejahteraan masyarakat,  aspek  pelayanan  umum,  dan  aspek  daya  saing daerah.
Analisis kondisi umum daerah bertujuan untuk menghasilkan  dan  memutakhirkan  gambaran  umum  kondisi daerah  yang  diperlukan  untuk  menunjang  perencanaan pembangunan  daerah  dengan  cara  memprediksi  kondisi  dan perkembangan  daerah  melalui  penggunaan  formula/rumus perhitungan  baku  terhadap  obyek  tertentu;  melihat  tren (kecenderungan),  atau  menggunakan  asumsi  berdasarkan hasil pengamatan obyek tertentu.
Tantangan  yang  muncul  dalam  analisa  kondisi  umum daerah  adalah  ketersediaan  ( availability ),  keakuratan ( accuracy ), dan kelengkapan ( completeness ) data;  yang saat ini kondisinya masih belum maksimal.
Langkah awal dalam menjawab tantangan tersebut adalah merancang  sebuah Enterprise  Architecture (EA)  sebagai basis arsitektur dalam penyediaan data untuk analisa kondisi umum  daerah  dengan  menggunakan  teknologi big  data dan data analytics .
Perancangan  EA  ini  menggunakan  framework  TOGAF ( The  Open  Group  Architecture  Framework ).  Penelitian sebelumnya  mengenai  perancangan  EA  pada  fungsi perencanaan  pembangunan  daerah  telah  dilaksanakan  pada BAPPEDA  Kabupaten  Bandung[2],  yang  menghasilkan roadmap pengembangan dan integrasi sistem informasi serta konfigurasi-konfigurasi yang berkaitan dengannya.
TOGAF  mendefiniskan enterprise sebagai  gabungan organisasi  yang  memiliki  kesamaan  tujuan.  Contoh  dari enterprise yaitu  sebuah  organisasi  pemerintah,  sebuah
perusahaan,  atau  sebuah  departemen  dalam  perusahaan  [3]. Enterprise di dalam penelitian ini adalah Badan Perencanaan Pembangunan, Penelitian, dan Pengembangan (BAPELITBANG)  Kabupaten  Bintan  yang  memiliki  tugas pokok[1]  mengoordinasikan  penyusunan,  pengendalian,  dan evaluasi pelaksanaan perencanaan pembangunan.
Gambar  1  adalah framework TOGAF  ADM,  yang terdiri dari sembilan fase mulai dari fase Preliminary sampai dengan architecture  change  management. Penelitian  dibatasi  pada fase C yaitu perancangan Information System Archictecture di tahap arsitektur data.
Gambar 1 Phase C: Information System Architecture Framework

## TOGAF ADM
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah blueprint; dengan adanya blueprint ini  memberikan  sebuah  gambaran  tahapan atau komponen apa yang akan di implementasikan ke sebuah sebuah prototipe dalam rangka untuk menyediakan data atau informasi kondisi umum daerah.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Analisis Kondisi Umum Daerah
Analisis  kondisi  umum  daerah  merupakan  bagian  sangat penting dalam  RPJMD  yang  secara sistematika berada pada bab  II    dokumen  RPJMD,  yang  dengannya  tim  penyusun RPJMD mendapatkan data dan informasi mengenai gambaran kondisi  riil  daerah  sebagai  dasar  untuk  menetapkan  ukuran
indikator  sasaran  atau  program  perencanaan  selama  periode lima tahun RPJMD.
Merujuk  pada  peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  No.  86 Tahun  2017  [1]  data  yang  harus  disediakan  harus  dapat memenuhi proses analisa terhadap empat aspek yaitu :

## 1) Aspek Geografi dan Demografi
Analisis  pada  aspek  geografi  perlu  dilakukan  untuk memperoleh  gambaran  mengenai  karakteristik  lokasi  dan wilayah,    potensi  pengembangan  wilayah,    dan  kerentanan wilayah  terhadap  bencana;  sedangkan  aspek  demografi menggambarkan
kondisi
penduduk secara
keseluruhan atau kelompok dalam waktu tertentu.
2) Aspek Kesejahteraan Masyarakat
Aspek kesejahteraan masyakarat terdiri dari kesejahteraan ekonomi dan pemerataan ekonomi, kesejahteraan sosial, serta seni  budaya  dan  olahraga.  Untuk  menganalisis,  terlebih dahulu disusun  tabel  capaian  indikator   setiap variabel  yang akan dianalisis menurut kecamatan.  Indikator variabel yang dimaksud terdiri dari :
1. Fokus Kesejahteraan dan Pemerataan Ekonomi
2. Fokus Kesejahteraan Sosial 3. Fokus Seni Budaya dan Olahraga 3) Aspek Pelayanan Umum
Pelayanan  publik  atau  umum  merupakan  segala  bentuk jasa pelayanan, baik dalam bentuk barang publik maupun jasa public  yang  menjadi  tanggungjawab  Pemerintah  Daerah. Untuk  menganalisis  terlebih  dahulu  disusun  tabel  capaian indikator    setiap  variabel  yang  akan  dianalisis  menurut kecamatan. Indikator variabel yang dimaksud terdiri  : 1. Fokus Layanan Umum Urusan Pemerintah Wajib
2. Fokus Layanan Urusan Pemerintah Pilihan
4) Aspek Daya Saing Daerah
Aspek daya saing daerah terdiri dari kemampuan ekonomi daerah, fasilitas wilayah atau infrastruktur, iklim berinvestasi dan sumber daya manusia. Indikator variabel terdiri dari : 1. Fokus Kemampuan Ekonomi Daerah
2. Fokus Fasilitas Wilayah/Infrastruktur
3. Fokus Iklim Berinvestasi
4. Fokus Sumber Daya Manusia
Aspek dan fokus memiliki atribut data berupa kondisi atau indikator.  Tabel  1  menunjukan  contoh  kecil  atribut  yang dibutuhkan. BAPELITBANG bisa menambahkan atribut data tersebut sesuai dengan kebutuhan perencanaan pembangunan daerah.
TABEL I KEBUTUHAN DATA
NO ASPEK / FOKUS ATRIBUT A
Aspek Geografi dan Demografi A.1 Karakteristik lokasi dan wilayah Luas dan batas wilayah administrasi Letak dan kondisi geografis  antara  lain terdiri  dari  :  posisi astronomis, posisi geostrategik, topografi, dan lain-lain
Potensi pengembangan wilayah Wilayah Rawan Bencana A.2 Demografi jumlah  dan  struktur umur penduduk berdasarkan jenis kelamin laju pertumbuhan penduduk; dinamika penduduk yang  dipengaruhi  oleh kelahiran, kematian dan perpindahan
penduduk; distribusi/persebaran
penduduk; komposisi dan populasi masyarakat yang  disusun  secara keseluruhan atau kelompok tertentu didasarkan pada kriteria seperti pendidikan, kewarganegaraan, agama,  atau  entitas tertentu.
B Aspek Kesejahteraan Masyarakat B.1 Fokus  Kesejahteraan  dan  Pemerataan Ekonomi Pertumbuhan PDRB (Produk Domestik Regional Bruto) Laju Inflasi B.2 Fokus Kesejahteraan Sosial Angka Melek Huruf Rata-rata lama sekolah B.3 Fokus Seni budaya dan Olahraga Jumlah  grup  kesenian per 10.000 penduduk Jumlah gedung kesenian  per  10.000 penduduk.
Jumlah  klub  olahraga per 10.000 penduduk
Jumlah  klub  olahraga per 10.000 penduduk C Aspek Pelayanan Umum C.1 Fokus  Layanan  Urusan  Pemerintah Wajib Angka partisipasi wajib Angka Partisipasi Sekolah Rasio Ketersediaan Sekolah  per  penduduk usia sekolah Rasio Guru Murid C.2 Fokus  Layanan  Urusan  Pemerintah Pilihan Jumlah  Investor  skala Nasional (PMDN/PMA) Jumlah  Nilai  investasi berskala nasional Rasio daya serap tenaga kerja D Aspek Daya Saing Daerah D.1 Fokus Kemampuan Ekonomi Daerah Angka Konsumsi Rumah  Tangga  per Kapita Nilai Tukar Petani
Persentase  Konsumsi Rumah  Tangga  Non- Pangan D.2 Fokus Fasilitas Wilayah/Infrastruktur Rasio Ketaatan Terhadap Rencana Tata Ruang Wilayah Persentase Wilayah Produktif D.3 Fokus Iklim Berinvestasi Angka Kriminalitas Jumlah demonstasi D.4 Fokus Sumber Daya Manusia Rasio lulusan
S1/S2/S3
Rasio ketergantungan

## B. Arsitektur Data TOGAF
TOGAF[3]  menyediakan  sebuah  metodologi  untuk membangun arsitektur perusahaan, yang mencakup didalamnya    arsitektur  data.  Arsitektur  data  dibagi  menjadi empat bagian utama yaitu :
1) Businessi Vision
Alasan tersedianya arsitektur data adalah adanya visi akan nilai  data  yang  harus  tersedia  sesuai  prinsip  data  seperti keseragaman,  keakuratan,  dan  seluruh  data  harus  di  peroleh dari sumber yang benar tanpa ada intervensi secara manual.
Berdasarkan  visi  ini  standar  dan  kebijakan  ( policies ) arsitektur data didefinisikan. Ruang lingkup arsitektur data di definisikan  berdasarkan  kebutuhan  organisasi,  yang  pada penelitian ini dibatasi seperti tabel 1.
2) Data Management
Kefektifan penggunaan data tergantung pada pengelolaan yang  komprehensif.  Tujuan  dari  aktivitas  pengelolaan  data adalah :
1. Mengidentifikasi  data  master,  data  rujukan  ( reference ), dan data transaksional.
2. Mengidentifikasi  pemanfaatan  data  oleh  fungsi,  proses, dan layanan bisnis.
3. Mengidentifikasi  bagaimana  dan  dimana  data  dibuat, disimpan, dikirim, dan dilaporkan.
4. Mengidentifikasi  tingkat  konversi data  dalam pertukaran informasi antar aplikasi.
5. Mengidentifikasi software yang  dibutuhkan  untuk integrasi sistem informasi.
3) Data Governance
Tata kelola data ( data governance ) memastikan enterprise memiliki  tanggunjawab  ( accountability ),  kualitas  ( quality ), integritas  ( integrity ),  dan  keamanan  ( security )  data.  Tujuan dari tata kelola data adalah :
1. Mengidentifikasi  struktur  dan  standar  yang  dibutuhkan untuk mengelola data.
2. Mengidentifikasi  pegawai  yang  memiliki  keterampilan dan  wewenang  untuk  melakukan  transformasi  data  di organisasi.
3. Mengidentifikasi  entitas  data  untuk  mengelola  proses bisnis.
4. Mengidentifikasi pengendalian
dan kebutuhan pengarsipan data.
4) Gap Analysis
Analisis  gap  digunakan  untuk  memvalidasi  sebuah arsitektur  yang  dibangun.  Dasar  pikirannya  adalah  untuk menyoroti  deviasi  antara  arsitektur  saat  ini  ( baseline architecture ) dengan yang dibangun ( target architecture ). II. METODE PENELITIAN
A. Metode Pengumpulan Data Perancangan blue  print arsitektur  data  untuk  analisa kondisi  umum  daerah  membutuhkan  data-data  yang bersumber dari OPD yaitu Badan Perencanaan Penelitian dan Pengembangan Daerah (BAPELITBANG), Dinas Pendidikan (DISDIK),  Dinas  Kesehatan  (DINKES),  Badan  Keuangan dan  Aset  Daerah  (BKAD),  Badan  Pendapatan  Daerah (BAPENDA),  Dinas Penanaman Modal, Pelayanan Terpadu Satu  Pintu    (DPMPTSP),  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan Sipil (DISDUK) yang diperoleh dengan cara:

## 1) Wawancara dan observasi
Wawancara  dilakukan  dengan  responden  dari  OPD tersebut. Hasil dari wawacara dan observasi ini adalah daftar sistem informasi atau aplikasi yang dimiliki dan keluaran data yang  dihasilkan  dari  masing-masing  sistem  tersebut  yang berkaitan dengan kebutuhan data seperti tabel 1.

## 2) Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  terhadap  peraturan-peraturan yang berkaitan dengan  perencanaan  yaitu Peraturan Menteri Dalam  Negeri  No.  86  Tahun  2017  [1],  jurnal,  buku,  dan sumber-sumber lain yang relevan.

## B. Metode Perancangan Arsitektur Data
Metode  perancangan  arsitektur  data  menggunakan TOGAF  yang  dibatasi  pada  fase  C Information  System Architecture tahap arsitektur  data. Pendekatan  kerangka berfikir  menggunakan bottom-up yang  artinya  penelitian dimulai  dari  menemukan  solusi  teknologi  informasi  untuk menyelesaikan  permasalahan  analisis  kondisi  umum  daerah dalam  rangka  perencanaan  pembangunan  dengan  cara membangun sebuah enterprise architecture yang diawali dari arsitektur data.

## III. PEMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  solusi  singkat  penyediaan informasi kondisi umum daerah dalam rangka memproyeksikan  atau  memprediksi  ( analytics )  kondisi  dan perkembangan  pembangunan  lima  tahun  yang  akan  datang. Berikut arsitektur bisnis yang di usulkan seperti gambar 2.

## Gambar 2 Target Arsitektur Bisnis
Arsitektur bisnis terdiri dari empat tahapan aliran data :

## 1) Source Layer
Sumber  data  berasal  dari  sistem  atau  aplikasi  –  aplikasi seluruh  OPD.  Sistem  atau  aplikasi  yang  akan  dijadikan sumber  data  merupakan  sistem  atau  aplikasi  yang  berada  di seluruh  OPD.  Untuk  mendapatkan  data  –  data  yang diinginkan perlu adanya proses penarikan data dari aplikasi – aplikasi tersebut kepada enterprise data  warehouse (EDW) . Proses  penarikan  data  berada  pada  tingkat  basis  data  dan bukan pada tingkat aplikasi dengan Menggunakan teknologi Enterprise Service Bus (ESB)  yang diberi nama PIE ( Portal Interoperabilitas E-Government ) [4].
2) Data Staging
Kumpulan data – data sumber yang didapatkan dari tahap pertama  kemudian  harus  melalui  proses  ETL  ( Extract, Transform,  Load )  yaitu  proses  untuk  melakukan  ekstrak, integrasi,  dan  membersikan  data  sumber  untuk  diberikan kepada  layer Data  warehouse. Dalam  proses  ini  kumpulan data  –  data  tersebut  akan  di  ekstrak,  dibersihkan  dan ditransformasi  sehingga  menjadi  kumpulan  data  yang konsisten  dengan  satu  format  yang  standar.  Proses  ETL terdapat empat fase yang terpisah, yaitu : 1. Extraction
Data  –  data  yang  relevan  ditarik  dari  data  sumber  pada fase  ini. Static  extraction dilakukan  ketika data  warehouse membutuhkan  populasi  data  untuk  pertama  kalinya, selanjutnya  proses update dapat  menggunakan Incremental extraction . 2. Cleansing
Fase ini merupakan tahap yang krusial dalam sistem data warehouse oleh  karena  fase  ini  terkait  dengan  peningkatan kualitas data. Hal – hal utama yang harus diperhatikan dalam fase ini :
a. Duplikasi  data,  yaitu  suatu  data  yang  sama  tersimpan dalam sistem atau aplikasi yang berbeda.
b. Nilai yang tidak konsisten terkait secara logik, contohnya adalah alamat dan kode pos.
c. Data hilang.
d. Penggunaan field yang  tidak  semestinya,  contohnya adalah field yang  seharusnya  berisi  NIK  ternyata  diisi dengan data nomor handphone.
e. Nilai yang salah.
f. Nilai yang tidak konsisten untuk suatu entitas oleh karena perbedaan  standar  praktik  yang  digunakan.  Contohnya adalah  nama  kota,  penulisan  pada  suatu  aplikasi
menggunakan standar penamaan Tanjungpinang sedangkan  pada  aplikasi  lain  hanya  menyebutkan  Tg. Pinang.
3. Transformation
Pada  fase  ini  data  dikonversi  dari  yang  sebelumnya menggunakan  format  data  sumber  menjadi  format data warehouse yang  spesifik.  Proses  transformasi  utama meliputi :
a. Konversi  dan  Normalisasi  yang  beroperasi  pada  format penyimpanan  dan  satuan  ukur  untuk  membentuk  data yang seragam.
b. Mencocokan field  –  field yang  memiliki  kesamaan  dan saling terkait pada sumber – sumber yang berbeda.
c. Melakukan  seleksi  untuk  menurunkan  atau  mengurangi jumlah field dan  histori  penyimpanan  sehingga  lebih efisien dan efektif.
4. Loading
Fase ini merupakan fase terakhir, loading dapat dijalankan dalam dua cara :
a. Refresh Data  warehouse sepenuhnya  diubah.  Yaitu  data  –  data lama  digantikan  dengan  data  –  data  baru. Refresh biasanya digunakan  dalam static  extraction untuk  menginisiasi populasi data dalam data warehouse .
b. Update
Perubahan  pada data  warehouse mengikuti  perubahan sumber  data. Update biasanya  dijalankan  tanpa  menghapus atau memodifikasi data yang sudah ada. Teknik ini digunakan kombinasi dengan incremental extraction untuk memperbaharui data warehouse secara berkala.
3) Datawarehouse Layer
Data  -  data  yang  telah  melalui  proses  ETL  disimpan seluruhnya  dalam data  warehouse untuk  kemudian  di kategorisasi  dan  diberi  label  menjadi data  mart yang  berisi data – data spesifik[5].
4) Analysis
Pada layer ini, kumpulan data mart tersebut dianalisis dan diimplementasikan  menjadi  sebuah  informasi  –  informasi penting dan strategik yang disajikan dalam bentuk visual [6].

## 5) Dashboard
Hasil keluaran dari tahap ini adalah menyajikan data dan informasi ke dalam dashboard [6].

## V. K ESIMPULAN
Penelitian perancangan arsitektur data pada fungsi analisis kondisi umum daerah masih dalam progres, yang selanjutnya akan  dirancang  yang  berkenaan  dengan data  management, data  governance, dan gap  analysis. Namun  demikian, penelitian  ini  telah  menghasilkan  sebuah  target  arsitektur ; dengan  adanya arsitektur ini  memberikan  sebuah  gambaran tahapan  dan komponen apa yang akan di implementasikan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  secara  tidak  langung  di  dukung  oleh BAPELITBANG  kabupaten  Bintan  melalui  diskusi-diskusi terutama  dengan  bidang  PRK  sehingga  peneliti  memiliki pemahaman  mengenai  perencanaan  pembangunan  daerah. Selain  itu  LPPM  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Indonesia Tanjungpinang yang telah mendukung penelitian ini sehingga bisa dilaksanakan dengan baik.
D AFTAR P USTAKA
[1] Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  Republik  Indonesia  No.  86  Tahun
2017. [2] Prasetyo,  Y.A.  and  Hanafi,  R.,  2016.  Perancangan  Enterprise Architecture  Pada  Fungsi  Perencanaan  Pembangunan  Bappeda Kabupaten Bandung Menggunakan Framework Togaf
Adm. eProceedings of Engineering , 3 (2).
[3] Version, T.O.G.A.F., 2009. 9, the open group architecture framework (togaf). The Open Group , 1 .
[4] Romdoni,  M.R.,  2013.  Perancangan  Portal  Interoperabilitas  e- Government Sebagai Platform Integrasi Sistem Informasi Pemerintahan  Kota  Denpasar. Lontar  Komputer:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi .
[5] Mohanty,  S.,  Jagadeesh,  M.  and  Srivatsa,  H.,  2013. Big  data imperatives:  Enterprise  ‘Big  Data’warehouse,‘BI’implementations and analytics . Apress.
[6] Demchenko, Y., De Laat, C. and Membrey, P., 2014, May. Defining architecture  components  of  the  Big  Data  Ecosystem.  In 2014 International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS) (pp. 104-112). IEEE.