Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Pengukuran Pertumbuhan Volume Data pada Sistem Informasi Sekolah
Muhammad Ramadhani Kurniawan 1 , Waskita Sari 2 , Hafi Amarta Afroni Rohim 3 , M.Ainul Yaqin 4
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang Jalan Gajayana No.50 Malang 65144 Telp.+62(341) 551-354 16650022@student.uin-malang.ac.id, 16650057@student.uin-malang.ac.id, 16650030@student.uin- malang.ac.id, yaqinov@ti.uin-malang.ac.id

## Abstract
The  School  information  system  is  a  system  that  can  streamline  various  school  management processes with the available features. This school information system facilitates all aspects involved in estimating and school management. Growth (growth) is related to the problem of change in number and size. According to Hasan (2018), regression is a measuring tool that is also used to measure the correlation between variables. This paper describes in detail how to measure the growth in the volume of data available in schools. The measurement of data volume growth in school information systems consists of the complexity, number of transactions and size of the data. The three components are then processed  through  multiple  linear  regression  and  a  multiple  linear  regression  equation  will  be generated.
Keywords: Data Volume Growth, School Information System, Linear Regression

## Abstrak
Sistem  informasi  Sekolah  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  melancarkan  berbagai  proses manajemen  sekolah  dengan  fitur-fitur  yang  tersedia.  Sistem  informasi  sekolah  ini  memudahkan segala  aspek  yang  terlibat  dalam  hal  perkiraan  dan  manajemen  sekolah.  Pertumbuhan  (growth) berkaitan  dengan  masalah  perubahan  dalam  besar  jumlah  dan  ukuran.  Menurut  Hasan  (2018), Regresi  merupakan  suatu  alat  ukur  yang  juga  digunakan  untuk    mengukur  ada  tidaknya  korelasi antar variabel. Paper ini menjelaskan secara detail bagaimana mengukur pertumbuhan volume data yang ada di sekolah. Pengukuran pertumbuhan volume data pada sistem informasi sekolah ini terdiri dari  kompleksitas,  jumlah  transaksi  dan  ukuran  dari  data  tersebut.  Dari  ketiga  komponen  tersebut kemudian  diproses  melalui  regresi  linear  berganda  dan  akan  dihasilkan  persamaan  regresi  linear berganda.
Kata kunci: Pertumbuhan Volume Data, Sistem Informasi Sekolah, Regresi Linier

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pengelolaan  sekolah  pada  kebanyakan  sekolah  di  Indonesia  tidak terlalu  memperhatikan  aspek  manajemen,  model  proses  bisnis  ataupun pertumbuhan  data.  Pada  praktiknya  sistem  informasi  sekolah  kebanyakan  hanya memperhatikan  data  siswa  sebagai  daftar  siswa  sekolah,  tidak  lebih.  Padahal sistem manajemen pemodelan atau pertumbuhan data adalah sesuatu yang sangat penting.  Kurangnya  kesadaran  dalam  memproses  data  akan  membuat  rencana sekolah tidak terarah dan tidak terstruktur. Sebenarnya jika diperhatikan lebih jeli, data  pada  sekolah  dapat  dimanfaatkan  untuk  memberikan  keuntungan  yang banyak  pada  sekolah  atau  lembaga  itu  sendiri.  Dengan  data  dan  metrik,  sekolah dapat  memantau    sudah  sejauh  mana  sekolah  mencapai  tujuannya,  memprediksi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
anggaran yang lebih tepat, mengefisiensikan alokasi sarana dan prasarana sekolah, pengoptimalan dalam pembelajaran dan sejumlah manfaat lainnya.
Ada banyak macam serta jenis sistem informasi yang beredar di masyarakat, yang  paling  populer  digunakan  adalah  sistem  informasi  manajemen  sekolah berbasis web yang dirasa penggunaannya mudah dan tidak memerlukan komputer dengan spesifikasi tinggi, pada tempat setingkat universitas kita semua mengenal Sistem  informasi  akademik,  pada  dasarnya  sistemnya  sama  hanya  pada  level kebutuhannya  saja  yang  berbeda.  Sejatinya  aplikasi  berupa  Sistem  informasi sekolah  dapat  membantu  meningkatkan  mutu  kualitas  pelayanan  di  sekolah  dan juga  dapat  membantu  para  pengambil  keputusan  secara  cermat  menetapkan kebijakan strategi yang dipergunakan untuk mencapai tujuan dari sekolah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Dasar Teori
Dari  penelitian  yang  berjudul  “Metrik  Kompleksitas  Desain  Database Relasional”    menjelaskan  tentang  pengajuan  sebuah  formula  kompleksitas  yang dapat  mengukur  tingkat  komplesitas  sebuah  database  relasional  secara komprehensif dan sensitif terhadap perubahan kecil. Namun dalam penelitian ini tidak  melakukan  pengukuran  terhadap  pertumbuhan  volume  data  pada  system informasi sekolah. Sehingga paper ini menggunakan penelitian sebelumnya untuk dijadikan dasar perhitungan untuk kompleksitas database.
Menurut [1], regresi merupakan suatu alat ukur yang juga digunakan untuk menugukur  ada  tidaknya  korelasi  antar  variabel.  Istilah  regresi  yang  berarti ramalan  atau  taksiran.  Analisis  regresi  lebih  akurat  dalam  melakukan  analisis korelasi,  karena  pada  analisis  itu  kesulitan  dalam  menunjukkan  slop  (tingkat perubahan  suatu  variabel  terhadap  variabel  lainnya  dapat  ditentukan).  Analisis regresi  dapar  meramal  atau  memperkirakan  nilai  variabel  bebas  lebih  akurat. Regresi linier adalah regresi yang variabel bebasnya (variabel x) berpangkat paling tinggi satu. Regresi linier digunakan untuk :
a) Membuat  estimasi  rata-rata  dan  nilai  variabel  tergantung  dengan didasarkan pada nilai variabel bebas.
b) Untuk menguji hipotesis karakteristik dependensi.
c) Meramalkan nilai rata-rata variabel bebas yang didasari nilai variabel bebas diluar jangkauan sample.
Perhitungan  kompleksitas  database  dilakukan  berdasarkan  penelitian  yang sebelumnya telah dijabarkan, akan tetapi dalam menganalisis pertumbuhan data di sekolah  menerapkan  pendekatan  regresi  linier  untuk  mengetahui  variable dependen (variabel akibat) dan independen (variabel faktor penyebab).

## 2.2. Tahapan Penelitian
Pada  Tahap  ini  menyediakan  proses  yang  dilewati  dalam  melakukan penelitian pengukuran pertumbuhan volume data pada system informasi sekolah. Gambaran umum tahapan penelitian adalah sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a) Analisis Data Pada  analisis data, metrik yang digunakan adalah tabel, relasi,  kolom, primary key, secondary key, foreign key, tipe data, lebar data, dan tipe relasi. Setiap metrik memiliki bobot konstanta menurut penelitian sebelumnya.
Tabel 1. Bobot Metrik Metrik Bobot A. Tabel 0.75 B. Relasi 0.25 C. Kolom 0.75 D. Tipe Data 0.75 E. Lebar Data 0.25 F. Primary Key 0.28 G. Secondary Key 0.11 H. Foreign Key 0.50 I. Relasi one to on e 0.25 J. Relasi one to Many 0.75
b) Perhitungan Kompleksitas
Pada  tahap  ini  perhitungan  kompleksitas  berdasarkan  bobot  mtrik  diatas dengan rumus yang dijelaskan pada bab 3.
c) Transaksi Data
Pada bagian ini dilakukan berdasarkan jumlah input yang masuk pada database.
d) Ukuran Data
Ukuran data diperoleh berdasarkan banyaknya transaksi data yang tersimpan.
e) Linear Regresi
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan  formula  dari  variable  dan  data  yang telah diketahui.
f) Formula linear Regresi Hasil  yang  didapatkan  berupa  formula  yang  berguna  untuk  mengetahui seberapa jauh korelasi sebab akibat antar variabel dependen dan independent.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Rumusan Kompleksitas Database
Rumusan formula yang digunakan untuk menghitung kompleksitas database pada paper ini adalah rumusan dari penelitian sebelumnya.
(1) (2) (3) (4) (5)
DC merupakan kependekan dari Database Complexity (kompleksitas database ). TC merupakan  kependekan  dari Table  Complexity (kompleksitas  tabel).  ColC merupakan  kependekan  dari Column  Complexity (kompleksitas  kolom).  KeyC merupakan  kependekan  dari Key  Complexity (kompleksitas  key).  RC  merupakan kependekan dari Relation Complexity (kompleksitas relasi).

## 3.2. Rancangan Database
Database yang digunakan adalah database relasional yang antara satu tabel berhubungan  dengan  tabel  yang  lain.  Rancangan  yang  dibuat  berjumlah  tujuh database yang berbeda satu sama lain. Tiap-tiap database mewakili skala masing- masing, dengan skala kecil, menengah dan besar.
Gambar 2. Database sekolah skala kecil versi 1 (sekolahDB_kecil_1)
Gambar 3. Database sekolah skala kecil versi 2 (sekolahDB_kecil_2)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. Database sekolah skala menengah versi 1 (sekolahDB_menengah_1)
Gambar 5. Database sekolah skala menengah versi 2 (sekolahDB_menengah_2)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 6. Database sekolah skala besar versi 1 (sekolahDB_besar_1)
Gambar 7. Database sekolah skala besar versi 2 (sekolahDB_besar_2 )
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 8. Database sekolah skala besar versi 3 (sekolahDB_besar_3)

## 3.3. Hasil Pengukuran
Pengukuran yang didapat dari database yang sudah dirancang, menghasilkan sejumlah nilai parameter pada masing-masing database. Nilai yang tersedia  akan dihitung untuk menghasilkan besaran  kompleksitas yang dihasilkan seperti pada tabel nomor 2.
Tabel 2. Hasil kompleksitas database Database sekolahDB_ kecil_1 sekolahDB_ kecil_2 sekolahDB_ menengah_1 sekolahDB_m enengah_2 sekolahDB_b esar_1 sekolahDB_be sar_2 sekolahDB_b esar_3 Tabel 3 5 8 10 12 15 20 Kolom 15 21 32 42 51 66 90 Relasi 2 4 7 9 11 14 19 PK 3 5 8 10 12 15 20 SK 1 1 2 2 3 4 5 FK 2 4 7 9 8 14 19 Tipe Data 2.63 3.84 5.96 7.92 8.97 12.03 17.07 Lebar Data 166 236 449 529 625 873 1226 Tipe Relasi 1.5 3 4.75 5.25 7 9.5 12.25 Kompleksitas 25.19 36.22 67.96 80.45 94.87 132.40 185.60
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil perhitungan transaksi dan ukuran diperoleh dari pertumbuhan data seperti pada tabel nomor 3.

## Tabel 3. Hasil Perhitungan Transaksi dan Ukuran
Nama Database
Transaksi Kompleksitas Ukuran (MiB) Per 10000 transaksi (KiB) sekolahDB_kecil 20,600 25.19 1.6 795.34 sekolahDB_kecil_2 20,792 36.22 1.6 788.00 sekolahDB_menengah 22,320 67.96 1.8 825.81 sekolahDB_menengah_2 24,320 80.45 2 842.11 sekolahDB_besar 51,313 94.87 3.8 758.33 sekolahDB_besar_2 66,328 132.40 5.7 879.99 sekolahDB_besar_3 84,343 185.60 7.5 910.57
Data  yang  telah  didapatkan  di  atas  akan  dianalisis  menggunakan  metode regresi linear berganda dengan aplikasi STATCAL. Pada gambar 9 dihasilkan grafik linear  ke  arah  diagonal  atas  kanan  dan  dengan  nilai  uji  normalitas  Kolmogorov- Smirnov  sebesar  0.246  membuktikan  bahwa  data  tersebut  berdistribusi  normal, istilah  berdistribusi  normal  menunjukkan  bahwa  data  tersebut  layak  untuk  diuji statistik.

## Gambar 9. Uji Normalitas
Adapun untuk nilai koefisien determinasi (R-Square) yang didapatkan adalah 0.9923.  Koefisien  determinasi  dapat  menjelaskan  kemampuan  variabel  bebas
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
terhadap  variabel  tak  bebas  (ukuran).    Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel transaksi dan kompleksitas database berpengaruh sebesar 99.23%.

## Gambar 10. Nilai koefisien determinasi
Pada  uji  T,  nilai  koefisien  regresi  dari  variabel  kompleksitas  metrik  adalah 0.0064,  yakni  bernilai  positif.  Hal  ini  menunjukkan  kompleksitas  metrik berpengaruh positif terhadap ukuran data. Variabel kompleksitas metrik memiliki nilai prob (p-value) sebesar 0.3297, yaitu lebih dari tingkat signifikansi 0.05 maka variabel ini tidak berpengaruh signifikan terhadap ukuran data.
Gambar 11. Uji T (T-Test)
Nilai koefisien regresi dari variabel transaksi adalah 0.0001, yaitu bernilai positif. Hal ini menunjukkan transaksi berpengaruh positif terhadap ukuran data. Adapun nilai prob adalah 0.0034, yang berarti kurang dari tingkat signifikansi 0.05, maka transaksi  berpengaruh  signifikan  terhadap  ukuran  data.  Dari  hasil  perhitungan pada gambar 11, persamaan regresi linear yang diperoleh adalah sebagai berikut.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  adalah  pengukuran pertumbuhan  volume  data yang  ada  di  sekolah  dilakukan menggunakan  parameter  kompleksitas,  jumlah transaksi dan ukuran dari data tersebut. Perlu adanya keterlibatan  regresi linear berganda  dalam memproses  ketiga data tersebut. Kemudian dapat menghasilkan persamaan regresi linear berganda yang dapat mengetahui arah hubungan antara
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 5 Nomor 2 Agustus, pp 237-246 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
variabel  dependen  dan  independen  serta  prediksi  dari  variabel  tersebut khususnya untuk pengalokasian ukuran database.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nursida Arif, F. S. (2016). Penggunaan Metode Machine learning Untuk Pengenalan Pola Tutupan Lahan pada Citra Satelit. Yogyakarta: STMIK AMIKOM.
[2] Roger, E. P. (2003). Game Desain Foundation. Wordware Publishing.
[3] Suyanto. (2011). Artifical Intelligence Searching Reasoning, Planning dan Learning. Bandung: Informatika.
[4] Taufiiqurrahman  Idrus,  M.  a.  (2019). Metrik  Kompleksitas  Desain  database Relasional. Semarang: Fakultas teknik Universitas Wahid Hasyim.
[5] D. Hartama, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.