## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Juni 2018

## Implementasi Business Intelligence untuk Mendapatkan Pola Penerbangan Penumpang Pesawat dari atau ke Bandara Internasional Minangkabau
Ricky Akbar #1 , Vedo Alfarizi #2 , Tata Bayu Amarta #3 , Nazhifa Najla Ardian #4 ,
Mahfuz Jailani Ibrahim #5
1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas
Jl. Universitas Andalas, Limau Manis, Pauh, Kota Padang Sumatera Barat 25163
1 rickyakbar1984@gmail.com, 2 vedoalfarizi@gmail.com, 3 tatabayu04@gmail.com,
4 nazhifanajlaa@gmail.com, 5 mahfuzjailaniibrahim@gmail.com
Abstrak ―  Pesawat  udara  saat  ini  sangat  diminati  untuk perjalanan  jauh  bagi  pengguna  jasa  penerbangan  baik untuk  perjalanan  pariwisata  maupun  perjalanan  bisnis. Akibatnya,  aktifitas  penerbangan  selalu  ramai.  Oleh karenanya,  perusahaan  pengelola  bandar  udara  memiliki manajemen  terkait  penjadwalan  penerbangan.  Kumpulan dari jadwal penerbangan yang bervariasi ini menghasilkan data  yang  disebut flight  daily  report .  Perkembangan teknologi  memiliki  penemuan  baru  untuk  memanfaatkan data  sebagai  hal  penting  dalam  kemajuan  bisnis.  Salah satunya  adalah  dengan  penerapan business  intelligence . Peneliti  akan  menerapkan business  intelligence untuk mendapatkan pola penerbangan penumpang menggunakan data  Flight  Daily  Report  (FDR)  Bandara  Internasional Minangkabau  tahun  2017.  dengan  mendapatkan  pola penerbangan  kita  sebagai  pengguna  jasa  penerbangan dapat mengetahui kapan jadwal padat bandar udara, serta dapat mengetahui kapan orang-orang cendrung melakukan perjalanan  udara  dari  atau  ke  Bandara  Internasioanal Minangkabau  (BIM). Tools yang  digunakan  untuk penelitian  ini  adalah  Pentaho  Data  Integration  dan Microsoft  Power  BI.  Hasil  penelitian  berupa  grafik  dari data Flight  Daily  Report (FDR)  Bandara  Internasional Minangkabau  tahun  2017  yang  telah  diproses  sehingga dapat  kita  analisa  dan  simpulkan  bahwa  jadwal penerbangan tersibuk terjadi pada pukul 14.10 WIB yaitu untuk waktu kedatangan.
Kata  kunci ― business  intelligence, pentaho,  Microsoft Power BI, Pola Penerbangan, BIM

## I. P ENDAHULUAN
Pesawat udara merupakan sarana transportasi jarak jauh  yang  paling  diminati  pada  masa  ini.  disamping cepat,  sarana  pembelian  dan  harga  tiket  pesawat  juga terjangkau.  Sangat  banyak  orang  yang  melakukan
perjalanan keluar kota menggunakan pesawat udara, baik itu  dengan  tujuan  berwisata  maupun  perjalanan  bisnis serta kepentingan lainnya [1].
Banyaknya  pengguna  jasa  penerbangan  membuat aktivitas  penerbangan  menjadi  ramai.  setiap  waktu tertentu  selalu  ada  pesawat  yang  berangkat  maupun datang  dari  maupun  ke  bandar  udara  terkait.  Oleh karenanya  ada  penjadwalan  penerbangan  pesawat  yang diatur oleh perusahaan pengelola bandar udara agar tidak terjadinya  bentrokan  jadwal  penerbangan  pesawat. Kumpulan jadwal penerbangan yang bervariasi ini akan menghasilkan  data  yang  disebut  dengan  Flight  Daily Report (FDR).
Dengan  majunya  teknologi  informasi  saat  ini,  kita dapat  mengolah  data  dalam  jumlah  besar  menjadi  satu kesimpulan atau informasi penting yang dapat digunakan oleh  suatu  organisasi  atau  perusahaan  untuk  kemajuan bisnis organisasi/ perusahaan terkait. Salah satu caranya yaitu  dengan  menerapkan  business  intelligence.  Data yang pada umumnya  hanya  memiliki informasi tertentu sesuai  dengan  fields  yang  tersedia,  kini  dapat menyampaikan  satu atau lebih informasi penting secara tak langsung. Dengan menerapkan business intelligence, kita dapat mengambil informasi penting tak terduga dari data terkait [2].
Disini  peneliti  menggunakan  FDR  dari  Bandara Internasional  Minangkabau  (BIM)  tahun  2017  untuk diolah melalui penerapan business intelligence sehingga dihasilkan  informasi  pola  penerbangan  penumpang pesawat  dari  atau  ke  BIM.  Dengan  didapatkannya  pola informasi penerbangan penumpang pesawat dari atau ke BIM,  maka  sebagai  pengguna  jasa  penerbangan,  kita akan  mengetahui  kapan  aktifitas  padat  di  BIM,  kapan orang-orang  cendrung  mengambil  jadwal  penerbangan,
sehingga  dapat  dilihat  kapan  harga  tiket  pesawat  akan naik  berdasarkan  waktu  paling  ramainya  penumpang  di aktivitas penerbangan BIM.
Oleh  karena  itu,  peneliti  melakukan  implementasi business  intelligence menggunakan flight  daily  report Bandara  Internasional  Minangkabau  tahun  2017  untuk menghasilkan  pola  penerbangan  penumpang  pesawat dari  atau  ke  BIM  yang  akan  dibahas  pada  jurnal  ini dengan judul “Implementasi Business Intelligence untuk Mendapatkan Pola Penerbangan Penumpang dari atau ke Bandara Internasional Minangkabau”.

## II. LANDASAN TEORI
Business  Intelligence (BI)  sekarang  banyak digunakan, terutama di dunia praktik, untuk menggambarkan aplikasi analitik. BI saat ini merupakan prioritas utama dari banyak petugas informasi kepala. BI telah menjadi inisiatif strategis dan sekarang diakui oleh Chief  Information  Officer (CIO)  dan  pemimpin  bisnis sebagai  instrumental  dalam  mendorong  efektivitas  dan inovasi  bisnis.  BI  adalah  proses  yang  mencakup  dua aktivitas  utama:  memasukkan  data  dan  mengeluarkan data. Mendapatkan data dalam, secara tradisional disebut sebagai  data  pergudangan,  melibatkan  memindahkan data  dari  satu  set  sistem  sumber  ke  dalam  gudang  data yang terintegrasi. Mendapatkan data ( getting data ) akan memberikan limited value untuk suatu perusahaan, hanya ketika  pengguna  dan  aplikasi  mengakses  data  dan menggunakannya  untuk  membuat  keputusan  apakah organisasi  menyadari  nilai  penuh  dari  gudang  datanya. Dengan demikian, getting data menerima sebagian besar perhatian  dari  organisasi.  Aktivitas  kedua  ini,  yang biasanya  disebut  BI,  terdiri  dari  pengguna  bisnis  dan aplikasi  yang  mengakses  data  dari  gudang  data  untuk melakukan  pelaporan  perusahaan, Online  Analytical Processing (OLAP), query, dan analisis prediktif.” [3]. “BI  juga  berfungsi  dalam  meningkatkan  kualitas pengambilan  keputusan bisnis berdasarkan sistem yang berbasiskan  data.  BI  itu  sendiri  diibaratkan  seperti briefing  books,  report  and  query  tools serta  sistem informasi  eksekutif.  BI  merupakan  sistem  penyokong pengambilan keputusan yang berbasiskan data-data” [4].
“Mengorganisasikan,  menyimpan,  mengumpul- kan,  meringkas  data  serta  menyediakan  informasi  itu adalah  teknik  yang  digunakan  oleh  BI  untuk mendapatkan  data,  baik  data  aktifitas  bisnis internal maupun eksternal perusahaan  termasuk  aktifitas  bisnis para  pesaing  yang  mudah  dianalisis  dan  diakses  untuk berbagai kegiatan manajemen”.
“BI  digunakan  sebagai  alat  analisis  yang mengkonsolidasikan  data,  menganalisis,  menyim-pan dan mengakses banyak data dalam membantu pembuatan keputusan,    seperti software untuk query  database dan pelaporan, alat untuk analisis data multidimensi dan data mining ”.
Dalam memperoleh data dan informasi, BI mencari dari  berbagai  sumber  yang  bervariasi  dan  mengolahnya ke  dalam  pengambilan  keputusan.  BI  juga  mempunyai kriteria  keberhasilan  dalam  mendukung  pengambilan keputusan  seperti  (1)  Membantu  pembuatan  keputusan dengan  kecepatan  dan  kualitas  yang  lebih  baik,  (2) Mempercepat  operasional,  (3)  Memperpendek  siklus pengembangan  produk,  (4)  Memaksimalkan  nilai  dari produk  yang  tersedia  dan  mengantisipasi  peluang  baru, dan (5) Menciptakan pasar yang lebih baik dan terfokus.
Menurut Ronald, langkah–langkah proses Business Intelligence ada beberapa bagian yaitu [5]:
1.  Identifikasi  masalah  bisnis  yang  perlu  diselesaikan dengan    gudang  data  dan  menentukan  data  yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut.
2.   Identifikasi lokasi dari data-data yang diperlukan dan mengambilnya dari sumber penyimpanannya.
3.    Merubah  data  yang  diperoleh  dari  beragam  sumber tersebut ke dalam sebuah data yang konsisten.
4.   Mengambil data yang telah dirubah tersebut ke dalam lokasi yang yang tersentralisasi.
5.   Membuat sebuah gudang data dengan data yang ada dalam    lokasi  yang  tersentralisasi  tersebut  ( Data Warehouse ).
Memasang sebuah produk atau aplikasi yang dapat memberikan  akses  ke  data  yang  ada  dalam cube .  Cube yang  dimaksud  adalah  multidimensional  database  yang merupakan  inti  dari  konsep  OLAP  ( Online  Analytical Process ). Ada  berbagai  macam  jalan  dan  cara  untuk berbagai macam tipe pekerjaan ketika berurusan dengan cube [6].
Pentaho  Data  Integration (PDI)    atau  disebut Kettle,  adalah  aplikasi  ETL  ( Extract,  Transform,  and Load )  salah  satu open  source BI  yang  terbaik  dan terpopuler  di  dunia  saat  ini.  Di  Indonesia,  PDI/Kettle digunakan  sebagai tool standar  untuk  pengolahan  data. Khususnya  ketika  pengembangan Enterprise  Resource Planning (ERP)  atau  sistem  transaksional  sangat  kalah cepat  dengan  perkembangan  proses  bisnis  yang  super dinamis.
PDI/ Kettle merupakan bagian dari aplikasi Pentaho. Proyek  ini  berdiri  sendiri  dan  merupakan  inisiatif  dari Matt Casters sebelum diakuisisi oleh Pentaho pada tahun 2006.  Matt  sampai  saat  ini  tetap  aktif  sebagai project leader dari PDI/ Kettle [7].
Komponen PDI/ Kettle terdiri dari 4 aplikasi, yaitu :
1. Spoon ,  yaitu  aplikasi  grafis  berbasis swing yang digunakan  untuk  merancang file skema job dan transformation
2. Pan , yaitu script yang digunakan untuk menjalankan file skema transformation melalui terminal / command line
3. Kitchen ,  yaitu script yang  digunakan  untuk menjalankan file skema job melalui  terminal  / command line
4. Carte , yaitu temporary web server yang digunakan untuk  mengeksekusi job/transformation secara cluster atau parallel
Kesemua  aplikasi  tersebut  di  atas  dijalankan melalui shell atau batch script yang berkaitan. Fitur-fitur PDI/ Kettle : a. Memiliki  utilitas  grafik  yang  dapat  digunakan merancang control flow umum  maupun data flow (aliran data).
b. Multi platform - karena dikembangkan di atas Java yang berjalan di banyak platform sistem operasi. c. Bersifat concurrent ,  dalam  arti  tiap  baris  data diambil oleh suatu step dan diserahkan ke step lain secara parallel.
d. Scalable -  dapat  beradaptasi  dengan  penambahan kapasitas memori RAM atau pun storage (scale up) dan dapat node komputer / cluster (scale out).
e. Koleksi step  transformation dan job yang  cukup banyak
f. Extensible , kita dapat membuat step transformation dan job baru dengan sistem plugin .
g. Dukungan  luas  berbagai  produk  database  yang terkenal di pasaran baik itu proprietary maupun free open  source seperti  Oracle,  SQL Server ,  MySQL, PostgreSQL dan lain sebagainya.

## III. METODOLOGI
Adapun  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Studi literatur
2. Eksperimen data melalui tahapan sebagai berikut: a. Mengumpulkan data Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang berasal  dari  PT  Angkasa  Pura  II  (Persero) Cabang  Bandara  Internasional  Minangkabau. Data  yang  didapat  dalam  bentuk file excel  dan disebut  dengan Flight  Daily  Report Bandara Internasional Minangkabau pada tahun 2017.
b. Preprocessing data Pada tahap ini dilakukan preprocessing data atau data  cleaning yang  berfungsi  memperbaiki kesalahan  data,  menghilangkan  data  yang  tak konsisten serta duplikasi data.
c. Visualisasi  data  menggunakan Microsoft  Power BI
Pada tahap ini dilakukan visualisasi terhadap data yang  sudah  diproses  yaitu  menggunakan tools Microsoft Power BI.
d. Analisis hasil
Analisis hasil merupakan tahap Analisa visualisasi  dari  data  berupa  grafik,  untuk mendapatkan kesimpulan informasi data.
Urutan  tahap  eksperimen  data  dapat  dijelaskan melalui gambar 1  berikut:
Gambar 1. Tahapan eksperimen penelitian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  memaparkan  hasil  dari  penelitian  dan pembahasan  hasil  penelitian  mulai  dari  pengumpulan data, preprocessing data  hingga  didapatkan  data  yang diinginkan untuk selanjutnya  ditampilkan dalam bentuk grafik menggunakan tools Pentaho Data Integration dan Microsoft Power BI.
A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  disebut  dengan Flight  Daily Report BIM 2017 yang diambil dari Unit Airport Quality &  Data  Management PT  Angkasa  Pura  II  (Persero) Cabang Bandara Internasional Minangkabau. FDR BIM 2017 merupakan data terkait informasi tiap penerbangan baik pesawat kedatangan maupun keberangkatan selama tahun 2017. Data tersedia dalam format html serta excel.

## B. Preprocessing Data
Proses Preprocessing data dilakukan  untuk membersihkan  data  dari  kolom  yang null serta mendapatkan  kolom  tanggal  dan  waktu  dengan memisahkan  kolom  STAD  ( Schedule  Time  Arrival Departure )  yang  telah  ada  sebelumnya  menggunakan Extract  Transform  Load . Extract  data berasal  dari file Microsoft Excel yang berisi Flight Daily Report Bandara Internasional Minangkabau (BIM) dengan 27 kolom dan 31338  baris  data. Transform  data dilakukan  dengan fungsi replace  string dan split kolom.  Berikut  desain transformasi  data  yang  dilakukan.  Dapat  dilihat  pada gambar 2.

## Gambar 2 . Desain Transformasi Data
Pada  gambar  2  proses replace  in  string dilakukan untuk  mengubah  “spasi”  menjadi  “ underscore ”  pada kolom  STAD.  Selanjutnya,  kolom  STAD  dipisahkan
menggunakan delimiter  underscore (_)  menjadi  kolom tanggal  dan  waktu. Replace  in  String 2  dan  3 menghilangkan  kurung  siku  ([])  pada  kolom  waktu. Selanjutnya  dilakukan spilt  field yang  ke-2  untuk memisahkan  kolom  tanggal  menjadi  kolom  hari,  bulan dan  tahun.  Kemudian  ditambahkan  fungsi filter  row untuk membuang baris dimana nilai dari kolom “ paired flight  no ”  sama  dengan null untuk  menghilangkan  data penerbangan  yang  batal.  Data  di- load ke  format Microsoft  Excel  (.xlsx).  Gambar  kolom  awal  (STAD) dan akhir (hari, bulan, tahun dan waktu) bisa dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Kolom awal (STAD ) dan kolom akhir (hari, bulan, tahun dan waktu)
Selanjutnya  pada  Microsoft  Excel  dilakukan pembuatan tanggal menggunakan kolom hari, bulan dan tahun  seperti  gambar  3  untuk  mendapatkan  kolom tanggal  dengan  format date pada  Excel.  Kemudian tanggal tersebut ditampilkan dengan 2 format yaitu :
1. mmmm (nama bulan)
2. dddd (nama hari)
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Transformasi Tanggal ke Nama Bulan dan Nama Hari

## C. Visualisasi Data dan Analisis Hasil
Dari  data  penerbangan  yang  telah  diproses didapatkan  keluaran  berupa  informasi  diantaranya kemana  kebanyakan  tujuan  penerbangan  orang  yang berangkat  dari  Padang  serta  jam  berapa  orang-orang tersebut  kebanyakan  berangkat,  kemudian  dari  mana kebanyakan  orang  yang  datang  ke  Padang  berasal,  dan kebanyakan  mereka datang pada jam berapa di Padang. Dari  informasi  ini,  maskapai  dapat  mengetahui bagaimana  kecenderungan  waktu  ketika  penumpang
yang datang ke Padang atau pun berangkat dari Padang. Adapun  kecendurangan  kemana  orang  berangkat  dari Padang dapat dilihat dari gambar 5.

## Gambar 5. Kecenderungan tujuan orang yang berangkat dari Padang
Untuk lebih jelas, data di atas sudah dirangkum ke dalam  bentuk  tabel  yang  menampilkan  10  kota  tujuan terbanyak  bagi  penumpang  yang  berasal  dari  Padang. Dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6 Peringkat 10 bandara tujuan keberangkatan
Dari  gambar  6,  dapat  diketahui  bahwa  tujuan terbanyak  adalah  Bandara  Cengkareng  (Tanggerang) dimana  ada  8081  penerbangan,  kemudian  diikuti  oleh bandara  Hang  Nadim  (Batam)  dengan  jumlah  2036 penerbangan,  dan  Bandara  Halim  Perdana  Kusuma (Jakarta) dengan 1587 penerbangan.
Untuk melihat kecenderungan dari mana saja orang yang datang ke Padang berasal dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Kecenderungan asal penumpang yang berangkat ke Padang
Untuk  lebih  jelasnya,  kami  sudah  merangkum  10 kota tujuan terbanyak bagi penumpang yang berasal dari Padang. Dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar  8.  Peringkat  10  bandara  asal  untuk  keberangkatan  tujuan Padang
Dari gambar 8, dapat diketahui bahwa bandara asal penumpang yang datang ke Padang yang paling banyak adalah  CGK  atau  kode  dari  Bandara  Internasional Soekarno-Hatta  dengan  jumlah  8090  penerbangan, kemudian  diikuti  oleh  bandara  Hang  Nadim  (Batam) dengan  jumlah  penerbangan  2019,  dan  Bandara  Halim Perdana Kusuma (Jakarta) sebanyak 1489 penerbangan.
Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  peneliti  juga menggali  informasi  mengenai  pada  jam  berapa  seorang penumpang berangkat atau datang dari/ke Padang. Dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Jam Kedatangan (A) dan Keberangkatan (D)
Dari  grafik  tersebut  didapatkan  informasi  bahwa umumnya penumpang datang ke Padang pada jam 14.10 WIB dimana ada 639 penerbangan pada waktu tersebut. Sedangkan  untuk  waktu  keberangkatan,  yang  paling banyak  terjadi  adalah  pada  jam  16.40,  yaitu  ada  476 penumpang.
Selain  menggali  informasi  mengenai  pada  jam berapa seorang penumpang berangkat atau datang dari/ke Padang,  peneliti  juga  menggali  informasi  pada  hari  dan bulan  apa  jumlah  penerbangan  paling  banyak  terjadi. Dapat dilihat pada gambar 10 dan 11.
Gambar 10. Jumlah Penerbangan Berdasarkan Hari
Gambar 11. Jumlah Penerbangan Berdasarkan Bulan
Dari  grafik  pada  gambar  10  didapatkan  informasi bahwa  jumlah  penerbangan  terbanyak  terjadi  pada  hari Minggu, yaitu ada 4205 penerbangan. Sedangkan grafik pada gambar 11 menunjukkan bahwa penerbangan paling banyak  terjadi  pada  bulan  Desember,  yaitu  ada  2510 jadwal penerbangan.

## V. KESIMPULAN
Dari  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  dengan pentaho kemudian menampilkannya dalam bentuk grafik, dapat diambil beberapa kesimpulan berikut.
1. Kebanyakan orang yang melakukan penerbangan ke Bandara Internasional Minangkabau berasal dari Bandara Internasional Soekarno-Hatta. Begitupun sebaliknya,  kebanyakan  orang  yang  berangkat dari  Bandara  Internasional  Minangkabau  ke Bandara Internasional Soekarno-Hatta.
2. Jadwal  penerbangan  tersibuk  di  BIM  terjadi pada  pukul  14.10  WIB  yaitu  untuk  waktu kedatangan. 3. Jadwal penerbangan terbanyak dilihat berdasarkan hari terjadi pada hari Minggu. 4. Jadwal penerbangan terbanyak dilihat berdasarkan bulan terjadi pada Bulan Desember.

## REFERENSI
[1]    L. Hakim and S. W. Rahayu, "Perlindungan dan Tanggung Jawab Perusahaaan Penerbangan Domestik PT LAI kepada Konsumen Selaku Penumpangnya," Kanun Jurnal Ilmu Hukum, vol. XIX, p. 446, 2017.
[2]    R. Akbar, W. Wulandari, Z. Hasanah , H. Gravina, Y. R. Alditya and  A.  Sadewa,  "Implementasi Business  Intelligence untuk Menentukan  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa" Jurnal  Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, vol. III, no. 1, p. 65, 2017.
[3]    O. Caya and A. Bourdon, A Framework of Value Creation from Business  Intelligence  and  Analytics  in  Competitive  Sports, Hawaii  International  Conference:  System  Sciences  (HICSS), 2016.
[4]    T. E, Decision Support and Business Intelligence, Upper Saddle River: Pearson Education, 2010.
[5]    K. C. J. P. Laudon, Essen-tials of Business Information Sys-tems. 7th Edition, Pearson Prentice Hall, 2008.
[6]    M. Z. N. Husni and I. , "Implementasi Business Intelligence Pada Manajemen Report Bank XYZ," Jurnal Sains dan Senni Pomits, vol. III, no. 2, p. 17, 2014.
[7]    E.  Widiyanti,  "Implementasi  Gudang  Data  Untuk  Evaluasi Pengadaan Narkotika dan Psikotropika di Apotek - Apotek Kota Yogyakarta," Yogyakarta