Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E- ISSN 2503-2933 59

## Integrasi Paket Modul Data Cleansing Pada Aplikasi

## DQM Tools Menggunakan Open Source Tools
Rahadian Aldi Nugroho* 1 , Tien Fabrianti Kusumasari 2 , Ekky Novriza Alam 3
1,2,3 Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University, Bandung e-mail: * 1 livingthings@student.telkomuniversity.ac.id ,
2 tienkusumasari@telkomuniversity.ac.id, 3 ekkynovrizalam@telkomunivesity.ac.id

## Abstrak
Data merupakan sumber informasi pada pengambilan keputusan. Untuk memastikan data yang ada memiliki kualitas yang baik, perusahaan dapat melakukan data quality management. Data  quality  management merupakan  sekumpulan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  memastikan data  yang  digunakan  memiliki  kualitas  yang  baik.  Pada  data  quality  management  terdapat serangkaian strategi yang dilakukan yaitu data profiling, data cleansing, data monitoring, dan data integration. Data cleansing merupakan proses untuk mengubah data-data yang berkualitas rendah  menjadi  data  dengan  kualitas  yang  tinggi.  Data  Quality  Management  Tools  (DQM Tools)  merupakan  salah  satu  aplikasi  yang  dapat  melakukan  proses  data  cleansing.  Pada aplikasi DQM Tools pun terdapat beberapa modul cleansing yang belum terpasang serta belum terintegrasi  antar  modulnya.  Pada  penelitian  ini  membahas  mengenai  penyesuaian  yang dilakukan  agar  modul  cleansing  yang  sudah  ada  maupun  yang  baru  dapat  dipasang  dan diintegrasikan  pada  aplikasi  DQM  Tools.  Penelitian  ini  pun  dilakukan  dengan  menggunakan metode  Iterative  Incremental.  Hasil  yang  didapat  pada  penelitian  ini  merupakan  terintegrasi serta  terpasangnya  modul  data  cleansing  pada  aplikasi  DQM  Tools.  Kesimpulan  yang  dapat diambil  yaitu  modul  dapat  diintegrasikan  dengan  menyesuaikan  proses  bisnis  pada  aplikasi. Hasil  dari  penelitian  ini  membantu  pengguna  saat  melakukan  data  cleansing  pada  aplikasi DQM Tools.
Kata kunci — data quality, data quality management, data cleansing, integrasi

## Abstract
Data is a source of information on decision making. To ensure that the existing data have good quality, the company can perform data quality management. Data quality management is a  set  of  activities  carried  out  to  ensure  the  data  used  is  good  quality.  In  data  quality management,  there’re  a  series  of  strategies,  namely  data  profiling,  data  cleansing,  data monitoring, and data integration. Data cleansing is the process of converting low-quality data into high-quality data. Data Quality Management Tools (DQM Tools) is an application that can perform  the  data  cleansing  process.  In  the  DQM  Tools  application,  there’re  also  several cleansing modules that haven’t been installed and haven’t been integrated between the modules. This study discusses the adjustments made so that existing and new cleansing modules can be installed  and  integrated  into  the  DQM  Tools  application.  This  research  was  also  conducted using  the  Iterative  Incremental  method.  The  results  obtained  in  this  study  are  integrated  and installed the data cleansing module in the DQM Tools application. The conclusion that can be drawn  is  that  the  module  can  be  integrated  by  adjusting  the  business  processes  in  the application. The results of this study help users when performing data cleansing on the DQM Tools application.
Keywords — data quality, data quality management, data cleansing, integration
60 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
ata  merupakan  suatu  aset  bagi  perusahaan  yang  bernilai  sangat  tinggi  dan  tidak  akan terkonsumsi  ketika  digunakan,  tidak  seperti  aset  finansial  atau  aset  fisik.  Perusahaan selalu  perlu  mengelola  datanya,  agar  dapat  memenuhi  kebutuhan  bisnis.  Untuk memastikan  data  dapat  memenuhi  kebutuhan  bisnis,  perusahaan  harus  bekerja  sama dengan pengguna data agar dapat menentukan kebutuhan tersebut, termasuk karakteristik yang membuat data berkualitas tinggi. Data berkualitas tinggi merupakan data yang tersedia, lengkap, relevan,  tepat  waktu,  akurat,  konsisten,  bermakna  dan  dapat  dipahami.  Data  yang  berkualitas tinggi  dapat  memberikan  keuntungan  diantaranya:  meningkatkan  pengalaman  pengguna, produktivitas yang lebih tinggi, berkurangnya resiko, kemampuan untuk bertindak berdasarkan peluang,  dan  meningkatkan  pendapatan  [1].  Hasil  survey  dari  lembaga  menemukan  bahwa sebagian besar perusahaan, lebih dari 90 persennya melaporkan bahwa terdapat kesalahan dalam data kontak mereka [2].
Maka  dari  itu, Data  Quality  Management (DQM)  dibutuhkan  sebagai  pemeliharaan kualitas  data,  agar  data  pada  perusahaan  memiliki  kualitas  yang  baik. Data  Cleansing merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  data. Data cleansing berfokus  pada  identifikasi  data  yang  melibatkan  serangkaian  aktivitas  pada  bagian tertentu yang berguna untuk membersihkan ketidaksesuaian dalam basis data [3].
Data  Quality  Management  Tools  (DQM  Tools)  merupakan  aplikasi  eksisting  yang digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  oleh  [4]  dan  [5]  yang  akan  digunakan  juga  pada penelitian  ini.  DQM  Tools  sendiri  merupakan  aplikasi  yang  ditujukan  untuk  melakukan  data quality management  yang  diantaranya terdapat proses data profiling , data cleansing , dan data monitoring . Pada penelitian ini, proses yang akan digunakan hanya pada data profiling dan data cleansing saja. Data  profiling merupakan  proses  memeriksa  data  yang  tersedia  dalam  sumber data yang ada dan mengumpulkan statistik dan informasi tentang data tersebut [6]. Sedangkan data cleansing merupakan pengubahan data agar sesuai dengan standar dan aturan yang berlaku untuk  data  tersebut.  Pengubahan  disini  termasuk  hal-hal  seperti  mendeteksi  dan  mengoreksi kesalahan data agar menaikkan kualitas data ke tingkat yang dapat diterima [1]. Aplikasi DQM Tools  sendiri  merupakan  aplikasi web-based yang  berjalan  menggunakan framework Laravel dan  tools  tambahan  yaitu  Pentaho  Data  Integration  untuk  menjalankan  modul-modul didalamnya.  Adapun framework Laravel  merupakan  sebuah framework PHP  yang  dirilis dibawah  lisensi  MIT  dan  dibangun  dengan  konsep  MVC  ( Model  View  Controller )  [7], sedangkan Pentaho Data Integration merupakan merupakan aplikasi Business Intelligence (BI) yang  menyediakan  fitur  integrasi  data,  layanan Online  Analytical  Processing (OLAP), dashboard  informasi, reporting ,  dan  fitur Extract  Transform  Load (ETL)  yang  dibuat  oleh Pentaho Corporation dan mulai bergabung dan dikembangkan oleh perusahaan Hitachi Vantara pada tahun 2017 [8].
Pada  aplikasi  Data  Quality  Management  Tools,  terdapat  berbagai  paket  atau  modul- modul cleansing yang sudah ada dan sudah pernah dibuat sebelumnya, berdasarkan rules yang telah ditentukan. Dengan adanya modul yang sudah pernah dibuat, pengerjaan Data Cleansing pun bisa lebih cepat dengan memilah Langkah-langkah yang ada dan menyesuaikannya dengan rules  yang  akan  digunakan.  Namun,  dari  sisi  aplikasi,  penetapan rules pada  modul cleansing membuat  aplikasi  menjadi  tidak  dinamis.  Modul  hanya  akan  bisa  dijalankan  untuk  suatu case tertentu apabila menyesuaikan dengan rule . Agar modul dapat dibuat menjadi lebih dinamis dan dapat digunakan secara umum, perlu dilakukan penyesuaian pada modul-modul tersebut. Dilain sisi,  beberapa  modul  yang  harusnya  bersambung  seperti  Cleansing  Pattern  dengan  Profiling Pattern, saat ini belum tersambung. Maka dari itu perlu diperlukan juga integrasi modul untuk mempermudah pengguna dalam penggunaan aplikasi Data Quality Management Tools.

## D
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E- ISSN 2503-2933 61
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pada  penelitian  kali  ini,  peneliti  berfokus  pada  integrasi data  cleansing ,  yaitu mengintegrasikan  Modul  Profiling  Pattern  dengan  modul  Cleansing  Pattern  agar  menjadi  satu alur, serta mengintegrasikan modul Cleansing yang baru. Selain itu, peneliti juga berfokus pada penyesuaian  modul  baik  modul  eksisting  maupun  modul  baru  agar  dapat  digunakan  secara umum  tanpa  harus  berdasarkan  suatu rule .  Tujuan  pengintegrasian  modul  Profiling  Pattern dengan  Cleansing  Pattern  yaitu  untuk  memotong  alur  proses  yang  peneliti  anggap  sia-sia  dan menyulitkan  pengguna.  Dengan  itu,  siapapun  yang  menggunakan  aplikasi  ini  dapat membersihkan data mereka sesuai dengan format dan keinginan mereka agar dapat membantu dalam peningkatan pengambilan keputusan selanjutnya

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  efektifitas  serta  fleksibilitas  dari  aplikasi Data  Quality  Management.  Dalam  melakukan  penyesuaian  serta  pengintegrasian  modul  data cleansing  pada  aplikasi  Data  Quality  Management,  penulis  memilih  metode  Iterative Incremental. Metode ini melakukan elemen pada Waterfall model, namun dengan cara Iterative [9].  Metode  ini  dipilih  karena  sifat  nya  yang  fleksibel,  dan  pengerjaannya  yang  bertahap sehingga terbuka dengan perubahan.
Tahap  pertama  merupakan Requirement  Stage .  Pada  tahap  ini,  peneliti  mendapatkan aplikasi  serta  modul  eksisting  lalu  dilakukan  Analisa  pada  aplikasi  DQM  Tools.  Dari  Analisa yang dilakukan, peneliti menemukan bahwa pada modul Profiling dan Cleansing Pattern dapat dilakukan  optimasi  dan  integrasi.  Dengan  itu,  peneliti  menetapkan  hasil  Analisa  tadi  sebagai requirement pada penelitian ini.
Tahap kedua merupakan Reengineering Stage. Pada tahap ini, peneliti melakukan proses reverse engineering . Reverse engineering sendiri merupakan proses mengekstraksi pengetahuan atau  menggambar  “ blueprint ”  dari  apapun  yang  dibuat  manusia  [10].  Dalam  konteks  ini,  hal yang  dibuat  manusia  adalah  aplikasi  DQM Tools. Tujuan dilakukan reverse  engineering yaitu untuk  mendapatkan  data  serta  untuk  memahami source  code dari  aplikasi eksisting.  Tahap ini dilakukan  dengan  penyesuaian  koneksi database  terlebih  dahulu,  lalu  melakukan  Analisa pada source code aplikasi.
Untuk  beberapa  tahap  selanjutnya  dilakukan  perulangan  sebanyak  dua  kali.  Perulangan pertama untuk integrasi pada modul dan aplikasi eksisting, sedangkan perulangan kedua untuk integrasi  dan  pemasangan  pada  modul  baru.  Adapun  tahap-tahap  tersebut  secara  berurut merupakan High Level Design , Coding , dan Testing . Pada tahap High Level Design , peneliti melakukan analisis requirement yang ada, untuk menghasilkan rancangan usulan yang akan diimplementasikan pada tahap selanjutnya. Tahap ini pun dilakukan perulangan sebanyak dua kali. Pada perulangan pertama dilakukan analisis modul eksisting,  kemudian  menganalisis  alur  dari  aplikasi  eksisting,  lalu  mendesain  rancangan integrasinya.  Sedangkan  pada  perulangan  kedua  dilakukan  analisis  modul  baru,  kemudian mendesain rancangan integrasinya pada aplikasi.
Pada  tahap Coding ,  peneliti  melakukan  implementasi  dari  requirement  dan  rancangan yang  dihasilkan.  Tahap  ini  pun  dilakukan  perulangan  sebanyak  dua  kali.  Perulangan  pertama dilakukan dengan penyesuaian modul eksisting, lalu melakukan proses integrasi pada aplikasi. Sedangkan  perulangan  kedua  dilakukan  dengan  penyesuaian  modul  baru,  kemudian mengintegrasikan serta memasangnya pada aplikasi.
Pada  tahap Testing ,  peneliti  melakukan  pengujian  pada  aplikasi  apakah  sesuai  dengan requirement  dan  rancangan  atau  tidak.  Apabila  tidak,  peneliti  akan  melakukan  tahap Coding ulang  sampai  sesuai  dengan  requirement  pada  saat  itu.  Tahap  ini  juga  dilakukan  perulangan
62 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E-ISSN 2503-2933
sebanyak  dua  kali.  Pada  perulangan  pertama  pengujian  dilakukan  pada  integrasi  modul eksisting, sedangkan pada perulangan kedua pengujian dilakukan pada modul baru yang sudah diintegrasikan dan dipasang pada aplikasi.
Tahap terakhir merupakan Maintenance. Pada tahap ini, peneliti memasang aplikasi yang sudah selesai ke open source platform , yang mana platform yang digunakan merupakan Linux. Pada tahap ini peneliti juga mencoba menjalankan kembali aplikasi yang telah terpasang, untuk melihat apakah terjadi error atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Integrasi Profiling Pattern & Cleansing Pattern
Pada awalnya Profiling Pattern dan Cleansing Pattern merupakan dua alur yang terpisah, dan  pada  Cleansing  Pattern  pun  terdapat  empat  alur  yang  terpisah  lagi  di  dalamnya.  Peneliti akan mengintegrasikan seluruh alur dari Profiling Pattern dan Cleansing Pattern pada tahap ini.

## 3.1.1  Profiling Pattern Eksisting
Profiling  Pattern  memiliki  dua  alur  pada  aplikasi  eksisting.  Alur  pertama  merupakan alur  ketika  menjalankan  modul  Profiling  pada  pentaho,  sedangkan  alur  kedua  merupakan  alur ketika menampilkan hasil datanya.
Gambar 1. Proses Profiling Pattern
Gambar 2. Menampilkan Hasil Profiling
Gambar  1  dan  gambar  2  menjelaskan  bahwa  pada  aplikasi  eksisting,  pengguna  tidak dapat langsung melihat hasil dari profiling ketika selesai melakukan proses profiling tersebut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E- ISSN 2503-2933 63
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 3.1.2 Cleansing Pattern Eksisting
Cleansing  Pattern  Eksisting  memiliki  empat  alur  yang  berbeda.  Terdapat  empat  alur karena ada empat modul Pentaho juga yang akan dijalankan pada proses Cleansing Pattern ini. Alur pertama merupakan alur ketika menjalankan modul yang bernama Choose Pattern sebagai inisiasi  keseluruhan  proses  Cleansing  Pattern  ini.  Tiga  alur  sisanya  merupakan  alur  ketika menjalankan  masing-masing  proses  Cleansing  yang  berupa  Punctuation  Pattern,  Delete  Space Pattern, dan Change Pattern. Pada modul Cleansing Pattern ini, pengguna dapat memilih modul mana  yang  akan  digunakan  tanpa  harus  menjalankan  ketiga  modul  yang  ada.  Urutan pengerjaannya pun dapat dipilih secara bebas.
Gambar 3. Proses Cleansing Choose Pattern
Gambar 3 menggambarkan alur pengerjaan proses inisiasi ketika menjalankan Cleansing Pattern.  Proses  ini  akan  menyimpan  data  berupa  “data  awal”,  “pattern  awal”,  “pattern  akhir”, serta  “data  akhir”.    Adapun  “data  awal”  merupakan  data  sebelum  dilakukan  proses  cleansing, “pattern awal” merupakan pola sebelum dilakukan proses cleansing, “patern akhir” merupakan pola setelah dilakukan cleansing, dan “data akhir” merupakan data setelah dilakukan cleansing. Proses ini harus dilakukan terlebih dahulu agar dapat melanjutkan ke modul Cleansing Pattern lainnya,  karena  ketiga  modul  Cleansing  Pattern  yang  ada  akan  menggunakan  “pattern  akhir” serta “data akhir”  sebagai inputan  untuk  melakukan  proses  cleansing.  Apabila proses ini tidak dijalankan, maka modul Cleansing Pattern lainnya tidak dapat dilakukan.
Gambar 4. Proses Cleansing Punctuation Pattern
Gambar 4 menjelaskan langkah-langkah dari alur pengerjaan modul Punctuation Pattern. Pada modul ini, data yang akan dilakukan Cleansing merupakan data “pattern akhir” dan “data akhir” yang merupakan output dari modul Choose Pattern, dan juga merupakan data output dari modul  Cleansing  lainnya  yang  sudah  pernah  dijalankan.  Id_running  yang  dimaksud  pada gambar 4, merupakan ID yang dihasilkan ketika menjalankan proses inisiasi Cleansing Pattern,
64 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E-ISSN 2503-2933
serta  pilihan  pattern  yang  tersedia  merupakan  macam-macam  pattern  yang  ada  pada  “pattern akhir”.  Karena  kedua  hal  tersebut,  modul  Choose  Pattern  harus  dijalankan  terlebih  dahulu. Ketika  proses  selesai,  data  akan  di  simpan  ke  database  berdasarkan  id_running  serta menggantikan “data akhir” dan “pattern akhir” dengan data dan pattern hasil proses ini.
Gambar 5. Proses Cleansing Delete Space Pattern
Alur  pengerjaan  pada  proses  Delete  Space  Pattern  identik  dengan  alur  pengerjaan  pada proses Punctuation Pattern. Yang membedakan hanya modul pentaho yang akan dijalankannya. Data  yang  diproses  sama-sama  berdasarkan  id_running,  dan  data  sebelumnya  akan  digantikan dengan data setelah proses ini selesai.
Gambar 6. Proses Cleansing Change Pattern
Alur  pengerjaan  dari  proses  Change  Pattern  pun  sama  seperti  Delete  Space  Pattern  dan Punctuation  Pattern.  Namun,  proses  Change  Pattern  membutuhkan  dua  hal  lain  yang  perlu diinput yaitu string yang akan diganti, serta string baru untuk menggantikan string sebelumnya. Proses ini sama seperti Find & Replace pada aplikasi text editor maupun dokumen editor lain. Namun, yang akan di Find & Replace terbatas hanya pada data yang sesuai dengan pattern yang dipilih saja.

## 3.1.3 Integrasi Profiling Pattern & Cleansing Pattern
Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  beberapa kekurangan dari alur pengerjaan pada modul Cleansing Pattern Eksisting. Kekurangan tersebut antara lain berupa tidak menyatunya alur Profiling Pattern dengan alur Cleansing Pattern, serta alur pada setiap Cleansing Pattern yang terpisah-pisah yang akan mempersulit pengguna.
Maka  dari  itu,  akan  dilakukan  integrasi  dari  alur  kerja  Profiling  Pattern  dan  Cleansing Pattern.  Integrasi  disini  dilakukan  dengan  menggabungkan  alur  Profilling  Pattern  dengan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E- ISSN 2503-2933 65
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Cleansing  Pattern  menjadi  satu  alur,  serta  mengubah  dan  mempersingkat  alur  dari  Cleansing Pattern yang ada.
Gambar 7. Proses Integrasi Profiling & Cleansing Pattern
Gambar  7  menjelaskan  bahwa  Modul  Profiling  Pattern  dan  Cleansing  Pattern  sudah terintegrasi. Hasil dari Profiling Pattern akan langsung ditampilkan, dan langsung dapat dipilih polanya untuk dilanjutkan ke proses Cleansing Pattern. Pada Cleansing Pattern pun, proses yang awalnya  terdapat  empat  proses  terpisah  sudah  berhasil  disatukan.  Cara  menyatukannya  yaitu dengan memilih modul mana saja yang akan dijalankan, setelah memilih pattern . Semua modul yang dipilih akan dieksekusi dalam satu proses, dan sesuai urutan yang dipilih. Setelah proses eksekusi  selesai  hasil  akhir  pun  ditampilkan,  dan  dapat  dilihat  hasil  untuk  setiap  modul  yang dijalankan juga.

## 3.2 Integrasi Modul Independent Cleansing
Pada  aplikasi  DQM  Tools,  terdapat  modul  baru  yang  bernama  Independent  Cleansing. Modul  tersebut  belum  terintegrasi  dan  belum  diimplementasikan  pada  aplikasi  DQM  Tools. Modul yang ada pada Independent Cleansing itu sendiri merupakan Uppercase, Tittlecase, Trim, dan  Punctuation.  Sebelum  mengintegrasikan  modul-modul  pada  Independent  Cleansing, dibutuhkan  modul  baru  yang  dinamakan  Start  Independent  Cleansing  sebagai  inisialisasi  agar antar modul dapat terintegrasi.
66 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 8. Modul Start Independent Cleansing
Setelah  dibuat  modul  Start  Independent  Cleansing,  dilakukan  integrasi  dan  pemasangan modul Independent Cleansing ke aplikasi DQM dengan alur yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Proses Modul Independent Cleansing
Berdasarkan  gambar  9,  alur  dari  modul  Independent  Cleansing  sama  dengan  alur  pada modul  integrasi  Cleansing  Pattern.  Perbedaannya,  pada  Independent  Cleansing  tidak  perlu dilakukan  profiling  terlebih  dahulu,  sehingga  pengguna  akan  langsung  memilih  modul  yang akan dieksekusi setelah memilih tabel & kolom.

## 3.3 Testing
Hasil  yang  telah  diimplementasikan,  akan  dilakukan  pengujian.  Pengujiannya  sendiri dilakukan  dengan  du  acara  yaitu  dengan  pengujian  secara  fungsional  ( functional  testing )  dan pengujian secara performansi ( performance testing ).

## 3.3.1 Functional Testing
Functional  testing difokuskan  pada  pengujian  fungsionalitas  dari  suatu  sistem.  Tujuan dari functional  testing ini  untuk  memastikan  bahwa  sistem  berfungsi  seperti  yang  ditentukan. Dalam  melakukan functional  testing penulis  akan  menggunakan  skenario.  Skenario  dibuat berdasarkan masing-masing fungsi pada modul integrasi yang telah diimplementasikan.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E- ISSN 2503-2933 67
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 10. Hasil Functional Testing
Berdasarkan hasil f unctional testing , dapat diambil kesimpulan bahwa implementasi dari integrasi yang sebelumnya dilakukan berhasil dilakukan.

## 3.3.2 Performance Testing
Performance  testing dilakukan  sebagai  pembanding  aplikasi  eksisting  dengan  aplikasi setelah  dilakukan  implementasi  usulan. Performance  testing yang  dilakukan  disini  difokuskan pada response  time ketika  menjalankan  modul  Cleansing  Pattern.  Tujuan  dari performance testing ini  untuk  membandingkan response  time beserta  beban  yang  diberikan.  Dalam melakukan performance testing penulis  menggunakan  tabel  dan  kolom  yang  sama  pada  setiap iterasinya.
Gambar 11. Hasil Performance Testing
68 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E-ISSN 2503-2933
Berdasarkan gambar 11, performa modul setelah implementasi jauh lebih cepat daripada modul eksisting, sekalipun pada implementasi menjalankan empat modul secara bersamaan. Ini terjadi karena berkurangnya jumlah data yang di insert ke database yang awalnya seluruh data menjadi  hanya  data  yang  sesuai pattern saja  yang  di insert ke database .  Selain  itu  pada implementasi  modul  integrasi  Cleansing  Pattern,  peneliti  mengubah  cara  mengeksekusi  modul pentaho  dari  yang  menggunakan  Pan.bat  melalui shell _ exec menjadi  menggunakan request ke server Carte.bat seperti yang dilakukan oleh [5].

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, mengintegrasikan serta mempersingkat alur dari  modul  eksisting  pada  aplikasi  DQM  Tools  dapat  dilakukan  dengan  menyatukannya  pada satu  fitur,  serta  mengintegrasikan  proses  bisnis  eksisting  menjadi  satu  proses  baru  yang terintegrasi antar modulnya.
Mengintegrasikan  serta  memasang  modul  cleansing  baru  pada  aplikasi  DQM  Tools menggunakan open source tools dapat  dilakukan  dengan  menyesuaikan  skema  penyimpanan datanya,  membuat  modul  baru  pada open source tools untuk  mengintegrasikan  datanya,  serta menyambungkan aplikasi dan modul menggunakan Carte Server.
Integrasi  modul  dibutuhkan  karena  alur  pengerjaan  yang  dilakukan  pengguna  menjadi lebih  singkat,  serta  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan  modul  pun  menjadi  jauh  lebih cepat. Kekurangan pada penelitian ini merupakan data yang digunakan hanya bisa berasal dari database Mysql.  Data  yang  berasal  dari  sumber  data  lainnya  dapat  dijadikan  penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] DAMA  International.  2017, DAMA-DMBOK2  (Data Management  Body  of  Knowledge), Basking Ridge, NJ 07920 USA: Technics Publications,
[2] S. Kramer, 2015, "V3B.com," 25 March 2015. [Online]. Available: https://v3b.com/2015/03/the-high-costs-of-dirty-data/#ixzz3Y2t602Ex.
[3] S. A. Noor, 2019, Analisis dan Perancangan Data Cleansing Menggunakan Open Source Tools,
[4] H. A. Sulistyo, 2020, Analisis dan Perancangan Modul Data Cleansing Secara Generic Menggunakan Open Source Tools .
[5] T.  F.  K.  E.  N.  A.  K  F  Salmawati.  2021, "Carte  Server  Implementation  For  Improving Data Quality Management Application Performance In Profiling Module,"
[6] F. Naumann, 2013, "Data Profiling Revisited ," SIGMOD Record (Vol. 42 No. 4).
[7] Y. Yudhanto and H. A. 2018, Prasetyo, in Panduan Mudah Belajar Framework Laravel , Elex Media Komputindo, p. 18.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 59-69 E- ISSN 2503-2933 69
Tools]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[8] Hitachi Vantara, "hitachivantara.com," [Online]. Available:
https://www.hitachivantara.com/en-hk/products/data-management-analytics/pentaho- platform/pentaho-data-integration.html.
[9] A.  B.  Adel  Alshamrani,  2015,  " A  Comparison  Between  Three  SDLC  Models  Waterfall Model, Spiral Model, and Incremental/Iterative Model ,"
[10]  E.  Eilam,  2005, Reversing:  Secrets  of  Reverse  Engineering ,  Indianapolis,  US:  Wiley Publishing.