## Pendekatan Agile Scrum pada Pengembangan Aplikasi Analitik Akademik dan Kemahasiswaan
Faisal Rahutomo 1 , Sutrisno 2 , Meiyanto Eko Sulistyo 3 , Bambang Harjito 4 , Josaphat Tetuko Sri Sumantyo 5 1,2,3,5 Teknik Elektro, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia
41 Informatika, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia Email: faisal_r@staff.uns.ac.i1 1 , sutrisno@staff.uns.ac.id 2 , mekosulistyo@staff.uns.ac.id 3 , bambangharjito@staff.uns.ac.id 4 , jtetukoss@staff.uns.ac.i 5
Abstrack - To make the right decisions and policies, university management often requires data. The problem that often arises is scattered data in various existing applications. To get the right point of view, it requires data analysts who master the situation broadly, including the business processes that occur in the organization and the various applications that run in it. People who can handle the problem are very limited or  even  non-existent, even  though  the  need for  data  from  management  is increasingly.  It  can overcome these problems by building a data analytics system that works in a data warehouse. So that this  paper  proposes  to  study  the  design  and  implementation  of  academic  and  student  data  analytics applications. Utilization of existing data warehouses can be used as data visualization, data reporting, trend analytics, association analytics, group analytics, decision  support  systems, forecasting  systems, and  expert  systems.  The  existing  approach  uses  the  Agile  Scrum  framework  to  get  around  time constraints  and  limited  people.  The  test  results  show  that  this  application  can  be  built  with  this framework. A sizable application can be built within 1 month with 1 scrum master, 4 programmers and 2 tester-documentator.
Keywords – agile scrum, analytic application, academic data.
Intisari - Dengan tujuan untuk mengambil keputusan dan kebijakan yang tepat, manajemen perguruan tinggi seringkali memerlukan data. Permasalahan yang seringkali muncul adalah keberadaan data yang tersebar di berbagai aplikasi yang ada. Untuk mendapatkan sudut pandang yang tepat diperlukan analis data  yang  menguasai  keadaan  secara  luas,  meliputi  proses  bisnis  yang  terjadi  di  organisasi  berikut berbagai aplikasi yang berjalan di dalamnya. Orang yang mampu menangani masalah itu sangat terbatas atau bahkan tidak ada, padahal kebutuhan data dari manajemen semakin sering terjadi. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan membangun sebuah sistem analitik data yang bekerja pada gudang data ( data  warehouse ).  Sehingga  di  dalam  penelitian  ini,  diusulkan  adanya  studi  desain  dan  implementasi aplikasi analitik data akademik dan kemahasiswaan. Pemanfaatan gudang data yang ada dapat berupa visualisasi  data,  pelaporan  data,  analitik  tren,  analitik  asosiasi,  analitik  kelompok,  sistem  pendukung keputusan,  sistem  peramalan,  dan  sistem  pakar.  Pendekatan  yang  ada  menggunakan  kerangka  kerja Agile Scrum untuk menyiasati sempitnya waktu dan terbatasnya orang. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi ini dapat dibangun dengan kerangka kerja tersebut. Aplikasi yang cukup besar dapat dibangun dalam waktu 1 bulan dengan 1 scrum master , 4 programmer dan 2 tester-documentator .
Kata Kunci – agile scrum , aplikasi analitik, data akademik.

## I. P ENDAHULUAN
Sistem informasi  akademik yang ada di  sebuah universitas anonim  terdiri atas beberapa aplikasi yang dikembangkan pada waktu terpisah. Gambar 1 menunjukkan sistem informasinya berawal  dari  proses  penerimaan  mahasiswa  baru,  registrasi  mahasiswa,  proses  pendidikan, pembelajaran  online,  penjadwalan,  hingga  pelaporan  akademik.  Aplikasi-aplikasi  yang dibangun  memiliki  sistem  manajemen  basis  data  yang  terpisah.  Selain  tahapan  proses  yang
berbeda, unit penanggung jawab pada proses-proses tersebut juga berbeda. Unit yang terlibat di dalamnya adalah: UPT Sistem Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB), Biro Akademik dan Kemahasiswaan  (Biro  Akma),  Lembaga  Pengembangan  dan  Penjaminan  Mutu  Pendidikan (LPPMP), Bagian Akademik Fakultas, dan semua Program Studi yang ada.
Sebagaimana  layaknya  lembaga  pemerintah  lainnya,  perguruan  tinggi  selalu  diminta laporan kinerjanya. Baik itu instansi vertikal langsung (Kemdikbudristek) atau instansi lainnya semacam  Kementrian  Keuangan,  Badan  Akreditasi  Nasional  Pendidikan  Tinggi  (BAN-PT), atau LAM-PT. Harapan manajemen untuk memberi laporan yang maksimal, termasuk upaya pengembangan berkelanjutan dari perguruan tinggi yang dikelola menjadi urgen. Umpan balik kepada  manajemen  berbasis  data  menjadi  hal  yang  sangat  penting.  Sistem  pendukung keputusan berbasis data yang kuat diyakini memiliki pengaruh bagi berkembangnya organisasi dan juga bisnis tidak terkecuali lembaga pendidikan [1][2].
Untuk  itu  di  dalam  penelitian  ini  ditelaah  pengembangan  dan  pemanfaatan  gudang  data untuk pendukung keputusan manajemen perguruan tinggi. Penelitian yang telah dilakukan tim peneliti menunjukkan kemungkinan ini baik dari pengembangan gudang datanya [2] maupun pada  pemanfaatannya  untuk  aplikasi  manjemen  [1].  Pada  skema  penelitian  ini  fokusnya  ada pada pengembangan aplikasi manajemen untuk data akademik dan kemahasiswaan. Langkah pertama  adalah  mempelajari  kebutuhan-kebutuhan  manajemen  yang  ada  dan  dipasangkan dengan skema aplikasi analiti data yang memungkinkan. Skema aplikasi yang ada antara lain visualisasi,  pelaporan,  analitik  pengelompokan,  analitik  pengenalan  pola,  sistem  pendukung keputusan,  analitik  asosiasi,  dll.  Setiap  skema  aplikasi  yang  mungkin  untuk  dibangun, direalisasikan dengan teknik dan teknologi yang berkesesuaian. Untuk itu diteliti teknologiyang tersedia  untuk  diujikan  diimplementasikan  ke  dalam  kebutuhan  yang  ada.  Penelitian  terkait kehandalan  sistem  dipelajari  lebih  lanjut  untuk  memastikan  sistem  dapat  sungguh-sungguh dimanfaatkan oleh perguruan tinggi.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Pada bab ini dijelaskan pendekatan yang dilakukan pada pengembangan aplikasi analitik data  akademik  dan  kemahasiswaan.  Hal  menarik  yang  dibahas  pada  bagian  ini  adalah, bagaimana sebuah aplikasi analitik dapat dibangun secara cepat. Pendekatan Agile Scrum sudah dikenal tangguh dimanfaatkan pada pengembangan aplikasi yang cepat [3]. Tetapi lingkungan kerja  aplikasi  analitik,  yang  memanfaatkan  algoritma-algoritma  yang  kompleks  dengan berbagai variasi metoda yang ada, cukup menantang di dalam lingkungan daur hidup Agile [4]– [8].  Umumnya,  berbagai  metoda  yang  ada  masih  terus  dikaji  dan  ditelaah  kinerjanya  pada berbagai kasus yang tersedia. Metoda tersebut dapat dikategorikan ke dalam dunia kecerdasan buatan  [9][10],  terkadang  masuk  ke  pembelajaran  mesin  [11].  Padahal  satu  pendekatan algoritma yang ada seringkali spesifik digunakan pada suatu kasus tertentu.

## A. Studi Literatur
1. Agile Scrum
Agile Manifesto berisi empat nilai penting dalam pengembangan perangkat lunak. Pertama, mengedepankan individu dan interaksi dibandingkan proses dan tools . Kedua, mengedepankan software  yang  berfungsi  dibandingkan  dokumentasi  yang  lengkap.  Ketiga,  mengedepankan kerjasama  dengan  konsumen  dibandingkan  negosiasi  kontrak.  Keempat,  mengedepankan tanggap perubahan dibanding mengikuti rencana secara kaku [3].
Sedangkan scrum merupakan  salah  satu  pendekatan agile yang  iteratif. Scrum adalah metode agile yang  berfokus  pada  pengembangan  perangkat  lunak  kompleks.  Pada scrum , pekerjaan  dibagi  menjadi  beberapa  proses  kecil  yang  disebut  dengan sprints .  Satu sprint berfokus menyelesaikan satu fitur tertentu. Agar scrum berjalan dengan lancar, setiap anggota tim diberikan peran khusus.
Pertama product owner . Ia bertugas memaksimalkan nilai software yang dikembangkan. Ia  juga  memastikan  bahwa  list  fitur  produk  telah  disusun  dengan  baik.  Kedua  adalah scrum master . Ia bertugas memfasilitasi dan memastikan bahwa tim paham dengan proses scrum . Ia juga  berkoordinasi  dengan product  owner agar  bisa  memaksimalkan  hasil  produk.  Ketiga adalah development team . Sekumpulan orang yang memiliki skill tertentu untuk menjalankan proyek.  Misalnya, programmer , designer , tester ,  dan  sebagainya.  Gambar  1  menunjukkan kerangka kerja iteratif tersebut dengan pelibatan tiap personal secara spesifik.
Gambar 1.  Kerangka kerja Scrum [3]

## 2. Analitik Data
Analitik data mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti. Ia data mencakup berbagai alat, teknologi, dan proses yang digunakan untuk menemukan tren dan memecahkan  masalah dengan  memanfaatkan  data yang ada. Analitik data dapat membentuk proses  bisnis,  meningkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan,  dan  mendorong  pertumbuhan organisasi. Analitik data membantu sebuah organisasi mendapatkan lebih banyak visibilitas dan pemahaman secara mendalam pada proses serta layanan organisasi tersebut. Organisasi dapat menciptakan  pengalaman  pelanggan  yang  personal,  membangun  produk  digital  diri, mengoptimalkan operasi, dan meningkatkan produktivitas [12][13].
Analitik data merupakan proses pencarian pola, tren, dan hubungan dalam set data yang ada. Analitik kompleks ini memerlukan alat dan teknologi tersendiri, kemampuan komputasi, dan penyimpanan data yang memadai. Terdapat beberapa langkah berikut untuk menganalisis data dalam jumlah besar. Pengumpulan data, penyimpanan data, pemrosesan data, pembersihan data, baru analisis data [14].
Pengumpulan data mencakup identifikasi sumber data dan pengumpulan data dari sumber tersebut.  Pengumpulan  itu  mengikuti  proses ETL atau ELT . ETL singkatan  dari Extract Transform  Load (Ekstraksi,  Ubah,  Muat)  sedangkan.  Pada  proses ETL ,  data  dari  sumber disesuaikan  menjadi  format  standar  lalu  dimuat  ke  dalam  penyimpanan.  Sedangkan ELT singkatan Extract Load Transform (Ekstraksi, Muat, Ubah). Di ELT , data dimuat dulu ke dalam penyimpanan baru diubah ke dalam format yang dibutuhkan [15].
Penyimpanan data ditempatkan pada skema gudang data ( data warehouse ) yang berbeda dari  skema  relasional.  Struktur  dan  skema  gudang  data  ditentukan  sebelumnya  untuk
mengoptimalkan  pencarian  dan  pelaporan  yang  cepat.  Data  dibersihkan,  diperkaya,  dan disesuaikan sehingga berfungsi sebagai sumber yang dapat dipercaya [15].
Pemrosesan data dapat dilakukan bila data sudah ada. Data harus dikonversikan dan diatur untuk mendapatkan hasil yang akurat dengan menggunakan query analitik. Pemrosesan dapat dilakukan terpusat, terjadi di server khusus yang mennyimpan semua data. Pemrosesan dapat pula secara terdistribusi dan disimpan di server yang berbeda. Dari waktunya, pemrosesan dapat berupa batch atau waktu nyata.
Pembersihan  data  termasuk  membersihkan  setiap  kesalahan  seperti  duplikasi, inkonsistensi, redudansi, atau format yang keliru.  Pembersihan data juga memfilter data yang tidak diinginkan [16].
Analisis  data  merupakan  proses  data  mentah  dikonversikan  menjadi  pengetahuan  yang dapat ditindaklanjuti. Terdapat beberapa proses analitik. Analitik deskriptif untuk mengetahui peristiwa  yang  telah  atau  sedang  terjadi  di  lingkungan  data.  Analitik  ini  dicirikan  dengan visualisasi  data  seperti  diagram  lingkaran,  diagram  batang,  diagram  garis,  tabel,  atau  narasi yang  dihasilkan.  Analitik  diagnostik  merupakan  pemeriksaan  data  yang  mendalam  atau terperinci  untuk  memahami  alasan  terjadinya  sesuatu.  Analitik  ini  dicirikan  dengan  teknik seperti  penelusuran,  penemuan  data,  penambangan  data,  dan  korelasi.  Di  setiap  teknik  ini, beberapa  operasi  dan  transformasi  data  digunakan.  Analitik  prediktif  menggunakan  data historis untuk membuat prakiraan tren masa depan. Analitik ini dicirikan dengan teknik seperti pembelajaran mesin, peramalan, pencocokan pola, dan pemodelan prediktif. Sedangkan analitik preskriptif  membawa  data  prediktif  ke  level  berikutnya  menyarankan  respons  optimal  untuk hasil tersebut [12].

## B. Bahan
Masukan dari sistem yang dibangun ini  terdiri atas  beberapa sistem informasi akademik yang berjalan di perguruan tinggi. Sistem yang dimaksud adalah sistem penerimaan mahasiswa baru,  sistem  registrasi,  sistem  pencatatan  akademik,  sistem  pembangkit  jadwal  perkuliahan, sistem pencatatan prestasi mahasiswa, sistem manajemen pembelajaran, sistem wisuda. Sistem manajemen basis data dari masing-masing sistem informasi transaksional tersebut digudangkan ke  dalam  3  warehouse,  yang  dibahas  di  Bagian  II.C.3.  Langkah-langkah  metodologi pengembangan aplikasinya dipaparkan di Bagian II.C.

## C. Metode Penelitian
Bagian  ini  memaparkan  pengalaman  yang  dijalani  di  dalam  pengembangan  aplikasi analitik data akademik dan kemahasiswaan. Aspek yang dipaparkan di dalamnya menyangkut penerapan  kerangka  kerja agile  scrum di  dalam  pengembangan  aplikasi  analitik  data  berupa struktur  pengembang,  analisa  kebutuhan,  struktur  gudang  data.  Termasuk  di  dalamnya membahas  implementasi  cepat  dengan  memanfaatkan  modul-modul  program  yang  tersedia, baik  gratis  maupun  berbayar.  Hingga  terbangun  sebuah  aplikasi  sistem  bisnis  cerdas  yang memiliki kemampuan analitik baik deskriptif, diagnostik, prediktif, maupun preskriptif dengan kekhususan fungsinya masing-masing.

## 1. Struktur Pengembang
Gambar  2  menunjukkan  struktur  pengembang  ditata  sesuai  dengan  kerangka  kerja agile scrum yang  disederhanakan.  Seorang  Doktor  di  bidang computer  science  and  electrical engineering bertindak sebagai scrum master . Ia mengarahkan 6 orang tim pengembang yang terdiri atas 4 orang programmer profesional dan 2 orang mahasiswa sarjana tingkat akhir. Selain bertugas untuk menyusun kode program analitik, 2 dari 4 programmer bertugas menyusun kode program ETL . Mahasiswa tingkat akhir yang terlibat selain bertugas melengkapi wawasan sain tim, juga bertugas sebagai penguji program dan dokumentator ringan. Sebagaimana manifesto scrum , dokumentasi yang dibuat tidak sedetail sebagaimana pendekatan klasik, tetapi minimal
yang diperlukan untuk pelaporan penelitian dan hak cipta. Yang unik dari tim ini, scrum master juga merangkap sebagai product owner karena sifat pengembangan aplikasinya adalah aplikasi penelitian terapan.
Gambar 2.  Struktur pengembang

## 2. Analisa Kebutuhan
Di  dalam  paradigma  iteratif  yang  dianut agile ,  analisa  kebutuhan  pada  pengembangan aplikasi analitik ini menjadi menarik. Di satu sisi gencarnya pemberitaan tentang big data dan kemampuan  supernya  membuat  banyak  orang  umum  tertarik  dan  bertanya-tanya.  Tetapi sebenarnya juga sulit untuk digali sebenarnya apa yang sesungguhnya diperlukan. Terkadang perkiraan tentang data analitik ataupun hingga ke big data ternyata sebenarnya kebutuhannya cukup  dapat  ditangani  teknik  yang  lebih  sederhana,  atau  dengan  database  relasional  biasa. Untuk  itu  iteratif  pertama  ini  memilih  pendekatan  eksploratif  dan  demonstratif  ke  calon pengguna  atau  calon product  owner pada  iteratif  selanjutnya.  Dengan  demikian  ditargetkan terbangun  sebuah  aplikasi  sistem  bisnis  cerdas  yang  memiliki  kemampuan  analitik  baik deskriptif,  diagnostik,  prediktif,  maupun  preskriptif  dengan  kekhususan  fungsinya  masing- masing.
Atas dasar itulah dikembangkan kebutuhan aplikasi yang memiliki kemampuan visualisasi data,  pelaporan  ( cube  slicing  data  warehouse ),  analitik  tren,  asosiasi,  kelompok,  pendukung keputusan, peramalan, dan sistem pakar. Keputusan eksprotatif dan demonstratif dengan skema agile pada iterasi pertama ini akan mempengaruhi langkah selanjutnya terkait pemilihan metoda sain  pada  tiap  fitur  programnya.  Produk backlog ini  yang  dijadikan  dasar  pengembangan selanjutnya.

## 3. Warehouse
Pada Bagian II.B telah dibahas tentang gudang data di dalam sistem analitik data. Demikian pula  pada  aplikasi  yang  dibangun  ini,  menyiapkan  lapis  data  di  bawahnya  berupa  3  buah struktur  bintang  gudang  data.  Sumber  data  mentah  gudang  data  ini  adalah  3  basis  data transaksional:  spmb,  registrasi,  dan  siakad.  Sedangkan  gudang  data  yang  dibangun  adalah gudang data mahasiswa, program_studi, dan fakultas.
Gudang data mahasiswa memiliki dimensi sebagai berikut: NIM, tahun, semester, gender, saintek/ soshum, prodi, fakultas, angkatan, IPS (IP semester), IPK (IP kumulatif), usia, masa studi,  jalur  masuk,  besaran  UKT,  besaran  SPI,  prestasi  nasional,  prestasi  internasional,  asal SMA,  jumlah  keluarga,  pekerjaan  ortu,  status  ortu,  penghasilan  ortu,  pendidikan  ortu,  asal kota/kab,  asal  provinsi,  bidik  misi/  tidak,  presensi  (jumlah  MK,  jumlah  presensi),  penyakit, masa tunggu kerja, MBKM outbound SE (mk, sks), MBKM outbound non SE (mk, sks), dan gol. Darah.
Sedangkan  gudang  data  prodi  memiliki  dimensi:  tahun,  semester,  kode_prodi, kode_fakultas, peminat SBMPTN, diterima SBMPTN, peminat SNMPTN, diterima SNMPTN, peminat  SM,  diterima  SM,  jumlah  mahasiswa,  akreditasi  nasional,  akrediatsi  internasional, jumlah  prestasi  mahasiswa  nasional,  jumlah  prestasi  mahasiswa  internasional,  jumlah  dosen PNS, jumlah dosen non PNS, jumlah dosen DLB, jenjang, rata-rata masa studi, rata-rata IPK,
scrum master & product owner & system analyst Programmer & tester & documentator tester & documentator developer
jumlah  lab,  jumlah  ruang  kuliah,  jumlah  tendik,  jumlah  guru  besar,  jumlah  LK,  jumlah  L, jumlah AA, jumlah TP, jumlah S3, jumlah S2, jumlah Profesi, Kepuasan dosen rata-rata.
Gudang  data  Fakultas  memiliki  dimensi:  tahun,  semester,  kode_fakultas,  peminat SBMPTN, diterima SBMPTN, peminat SNMPTN, diterima SNMPTN, peminat SM, diterima SM, jumlah mahasiswa, akreditasi nasional, akrediatsi internasional, jumlah prestasi mahasiswa nasional, jumlah prestasi mahasiswa internasional, jumlah dosen PNS, jumlah dosen non PNS, jumlah  dosen  DLB,  jenjang,  rata-rata  masa  studi,  rata-rata  IPK,  jumlah  lab,  jumlah  ruang kuliah, jumlah tendik, jumlah guru besar, jumlah LK, jumlah L, jumlah AA, jumlah TP, jumlah S3, jumlah S2, jumlah Profesi, Kepuasan dosen rata-rata.

## 4. Modul Program
Aplikasi yang dikembangkan diputuskan berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP . RDBMS yang digunakan MySQL . Scrum master menemukan bahwa pemanfaatan ulang kode- kode  program  yang  telah  ada  sebelumnya  selaras  dengan  cita-cita OOP .  Sedangkan pengembangan  seluruh  program  dari  awal  berpotensi  menghabiskan  waktu  yang  teramat banyak, dikarenakan kompleksitas metode sain yang ada. Kemudian berkejaran dengan waktu, diputuskan  menggunakan PHP-ML [17],  sebuah  pustakan machine  learning untuk PHP . Pemetaan  kebutuhan  di  Bagian  II.C.2  memberikan  fakta  tidak  semua  kebutuhan  fitur  dapat disediakan  pustaka  tersebut.  Di  titik  ini scrum  master bertindak  pula  sebagai system  analyst perangkat lunak sain, mencari alternatif di toko daring. Sehingga diperoleh sekumpulan kode program  sain  berbasis PHP untuk  menutupi  fitur-fitur  yang  belum  bisa  dipenuhi PHP-ML . Sehingga tersisa fitur visualisasi dan fitur pelaporan ( slicing cube ) yang harus dikembangkan mandiri  dari  dasar.  Dengan  demikian  ada  3  pondasi  dasar  aplikasi  analitik  berupa  modul pustaka yang berasal dari PHP-ML , toko daring, dan penyusunan mandiri.

## 5. Sistem Bisnis Cerdas
Dengan dasar gudang data dan modul pustaka utama yang ada, sistem bisnis cerdas dapat dikembangkan. Scrum master mengarahkan tim pengembang untuk menepati target fitur dan waktu. Fitur-fitur dibagi sama rata, tiap programmer menangani 2 fitur. Kemudian  tiap fitur diletakkan  pada  urutan  menu  yang  berbeda.  Selain  arahan  fitur  dan  waktu,  prorammer  juga memperoleh  arahan  tampilan  UI.  Setelah  target  ditetapkan,  kemudian  proses  iteratif  harian dilaksanakan.  Fitur  visualisasi  dan  reporting  mengakses  langsung warehouse yang  ada, sedangkan fitur yang lain tidak. Tersedia tabel-tabel antara yang berfungsi sebagai datamart untuk melayani algoritma tertentu secara spesifik.  Hal tersebut dilakukan  terkait unjuk kerja sistem, terlalu berat atau lama bila algoritma mengakses langsung ke warehouse .
Gambar 3.  Arsitektur referensi [12][13]
siakad registrasi spmb ETL datamart datamart datamart warehouse visualisasi Slice reporting trend asosiasi kelompok SPK peramalan Sistem pakar OLTP OLAP BI
User

## 6. Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  tahap.  Diawali  dengan  pengujian  modul  pustaka. Kemudian pengujian program web yang terhubung gudang data. Pengujian dilakukan dengan skema black  box .  Pertemuan  tim  dilakukan  tiap  hari  dengan  waktu  yang  tidak  terlalu  lama. Fokus pertemuan ada pada laporan kemajuan, kendala, dan rencana.  Dokumentasi sederhana dibuat untuk kegunaan pelaporan proyek.

## 7. Dokumentasi
Selain  dokumen  pengujian  sederhana,  pengujian  dan  dokumentasi  juga  dilakukan  dua anggota tim mahasiswa tingkat akhir. Pengujian yang dilakukan dan dilaporkan programmer di petemuan  harian,  dilakukan  pengujian  ulang  oleh  tim tester . Agile mengutamakan fungsionalitas program. Untuk itu dokumentasi pengujian dibatasi pada pendekatan black box . Informasi  yang  disediakan  pada  dokumentasi  pengujian  adalah  f unctional  requirement ( FR ) yang  diuji,  prosedur  pengujian,  keluaran  yang  diharapkan,  hasil  yang  didapat,  dan  status pengujian.  Bagian  III  memaparkan  proses  pengujian  ini  dengan  rinci.  Tim  tester  selain melakukan  pengujian  juga  melakukan  dokumentasi  metoda,  dan  kompilasi  dokumentasi programmer terkait cara penggunaan fitur program. Luaran dokumentasi berupa kajian pustaka ilmiah yang memadai, buku petunjuk penggunaan program, dan kompilasi pengujian.

## 8. Manajemen Proyek
Manajemen  proyek  menggunakan  pendekatan Scrum dengan  pertemuan  harian.  Fokus pertemuan pada laporan kemajuan, kendala, dan rencana membawa tim pada suasana kemajuan proyek  tiap  harinya. Scrum  master berfungsi  penuh  sebagai  penentu  arah,  penata  potongan puzle, dan pemberi gambaran  alternatif solusi.  Tim programmer berfungsi penuh memaknai data yang tersedia di gudang data dengan program analitik yang ditampilkan ke sisi pengguna. Sedangkan  tim  penguji-dokumentator  berfungsi  penuh  mengawal  tim  pengembang  untuk tujuan pelaporan, publikasi, dan pengurusan hak cipta.
Komunikasi  dilakukan  menggunakan  fasilitas spreadsheet Google. Scrum  master memaparkan fitur,  modul yang  tersedia, personal penanggung jawab, dan jadwal. Tiap sheet selanjutnya berisi instruksi mockup UI dan keterangan tambahan yang diperlukan. Penjelasan dan diskusi dari informasi manajemen proyek yang tersedia dilakukan setiap hari kerja.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian ini memuat hasil-hasil dari penelitian serta pembahasan menyeluruh dari masing- masing  hasil  yang  didapatkan  dari  pengembangan  perangkat  lunak  ini.  Dibahas  secara  rinci secara  berurutan  hasil  dan  pembahasan  fitur  hak  akses, loading  data ( ETL ),  visualisasi, pelaporan,  analitik  tren,  asosiasi,  kelompok,  pendukung  keputusan,  peramalan,  dan  sistem pakar. Pemaparan hasil dan pembahasan berbentul tabel intisari dan gambar tangkapan layar fitur tersebut bekerja sebagaimana yang diharapkan. Kolom a,b,c dan seterusnya menunjukkan fitur  yang  diuji.  Karena  keterbatasan  ruang,  sebuah  tabel  dapat  dipecah  ke  beberapa  tabel dengan  tambahan  abjad  untuk  fitur  yang  sama.  Bagian  ini  tidak  menampilkan  seluruh dokumentasi  pengujian  pada  pengembangan  aplikasi  ini,  tetapi  karena  keterbatasan  tempat ditunjukkan sebagian kecilnya saja. Pengujian fitur yang dipaparkan di sini adalah loading data, visualisasi, pelaporan, dan  analitik asosiasi.  Penulis merencanakan untuk  menampilkan hasil lebih lengkap dan menyeluruh ke dalam sebuah dokumen buku ber-ISBN.

## A. Loading Data
Bagian ini menunjukkan hasil pengujian bagian program yang bertanggung jawab untuk mengisi data  warehouse .  Pemetaan  asal  data  tidak  dilaporkan  di  dalam  makalah  ini  dengan alasan keamanan informasi. Hasil pemuatan disimpan di tiga warehouse : mahasiswa, program studi, dan fakultas. Tabel I dan Gambar 4 menunjukkan hasil pengujiannya.
T ABEL I P ENGUJIAN L OADING D ATA a b c d FR yang diuji Form load data fakultas data yang akan ditampilkan Proses sinkronisasi data fakultas Form load data prodi yang akan ditampilkan Proses sinkronisasi data prodi Prosedur pengujian Mengisi form Menekan tombol proses Mengisi form Menekan tombol proses Keluaran yang diharapkan Menampilkan form tahun dan semester untuk melakukan sinkronisasi data fakultas Sinkronisasi data dari sumber data analitik fakultas Menampilkan form tahun dan semester untuk melakukan sinkronisasi data prodi Sinkronisasi data dari sumber data analitik prodi Hasil yang didapat Menampilkan form tahun dan semester untuk melakukan sinkronisasi data fakultas Sinkronisasi data dari sumber data analitik fakultas Menampilkan form tahun dan semester untuk melakukan sinkronisasi data prodi Sinkronisasi data dari sumber data analitik prodi Status Pengujian Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
(a) (b) (c) (d)
Gambar 4.  (a) Form load data fakultas data yang akan ditampilkan (b) Proses sinkronisasi data fakultas (c) Form load data prodi yang akan ditampilkan (d) Proses sinkronisasi data prodi

## B. Visualisasi
Pada  bagian  ini  dilaporkan  hasil  pengujian  pada  fitur  visualisasi.  Tabel  II  s/d  IV memaparkan intisarinya, sedang Gambar 5 menunjukkan tangkapan layar yang terkait dengan tabel tersebut.
T ABEL II P ENGUJIAN V ISUALISASI I a b c d FR yang diuji Pilihan grafik custom Form daftar kolom sumbu X dan Y Form kondisi batasan Form pengelompokan Prosedur pengujian Mengisi form Mengisi Form Mengisi form Mengisi form
a b c d Keluaran yang diharapkan Menampilkan 4 grafik yaitu batang, garis, pie dan scatter Menampilkan daftar kolom dari warehouse yang diipilih sebelumnya Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pembatasan data Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pengelompokan data Hasil yang didapat Menampilkan 4 grafik yaitu batang, garis, pie dan scatter Menampilkan daftar kolom dari warehouse yang diipilih sebelumnya Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pembatasan data Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pengelompokan Status Pengujian Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
(a) (b) (c) (d)
Gambar 5.  (a) Pilihan grafik custom (b) Form daftar kolom sumbu X dan Y (c) Form kondisi batasan (d) Form
pengelompokan
T ABEL III
P ENGUJIAN V ISUALISASI II e f g h FR yang diuji Form pengurutan data Menampilkan grafik batang Menampilkan grafik garis Menampilkan grafik pie Prosedur pengujian Mengisi form Memproses dari input Memproses dari input Memproses dari input Keluaran yang diharapkan Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih Menampilkan grafik batang sesuai inputan Menampilkan grafik garis sesuai inputan Menampilkan grafik pie sesuai inputan
e f g h sebelumnya untuk pengurutan data Hasil yang didapat Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pengurutan data Menampilkan grafik batang sesuai inputan Menampilkan grafik batang sesuai inputan Menampilkan grafik pie sesuai inputan Status Pengujian Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
(e) (f) (g) (h) Gambar 5.  (e) Pengurutan data (f) Grafik batang (g) Grafik garis (h) Grafik pie
T ABEL IV
P ENGUJIAN V ISUALISASI III i j k l FR yang diuji Menampilkan grafik scatter plot Ekspor grafik Menyimpan grafik sebagai arsip Menghapus grafik dari arsip Prosedur pengujian Memproses dari input Memilih tombol Memilih tombol Memilih tombol Keluaran yang diharapkan Menampikan grafik scatter sesuai inputan Menampilkan hasil ekspor sesuai pilihan ekstensi Menyimpan hasil grafik dan menampilkan ke menu Menghapus hasil grafik yang pernah disimpan Hasil yang didapat Menampikan grafik scatter sesuai inputan Menampilkan hasil ekspor sesuai pilihan ekstensi Menyimpan hasil grafik dan menampilkan ke menu Menghapus hasil grafik yang pernah disimpan Status Pengujian Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
(i) (j) (k) (l)
Gambar 5.  (i) Grafik scatter plot (j) Ekspor grafik (k) Menyimpan grafik sebagai arsip (l) Menghapus arsip

## C. Pelaporan
Sedikit berbeda dari fitur sebelumnya yang menampilkan data dalam bentuk grafik, fitur ini menampilkan data apa adanya. Tampilan data merupakan proses slicing terhadap cube data warehouse .  Sehingga  disediakan  kustomisasi  yang  menyerupai  antarmuka query  database tetapi tanpa operator joint . Tabel V dan Gambar 6 menunjukkan intisari pengujian.
T ABEL V P ENGUJIAN F ITUR P ELAPORAN I a b c d FR yang diuji Form data yang akan ditampilkan Form kondisi batasan Form pengelompokan Form pengurutan data Prosedur Mengisi form Mengisi form Mengisi form Mengisi form Keluaran yang diharapkan Menampilkan daftar data yang akan ditampilkan Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pembatasan data yang akan ditampilkan Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pengelompokan data Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pengurutan data Hasil yang didapat Menampilkan daftar data yang akan ditampilkan Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pembatasan data yang akan ditampilkan Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pengelompokan data Menampilkan kolom dari warehouse yang sudah dipilih sebelumnya untuk pengurutan data Status Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
(a) (b)
(c)
(d)
Gambar 6.  (a) Form data yang akan ditampilkan (b) Form kondisi batasan (c) Form pengelompokan (d) Form
pengurutan data

## D. Asosiasi
Bagian ini menunjukkan teknik data mining yang penting yaitu analitik asosiasi. Terdapat dua  metoda  yang  digunakan  di  dalam  fitur  ini  yaitu  Apriori  dan  FP-Growth.  Tabel  VI  dan Gambar 7 menunjukkan hasil pengujiannya.
T ABEL VI
P ENGUJIAN F ITUR A NALITIK A SOSIASI a b FR yang diuji Melihat  asosiasi  kasus  Pendidikan orang tua terhadap predikat dengan algoritma Apriori Melihat  asosiasi  kasus  Pendidikan orang tua terhadap predikat dengan algoritma FP-Growth Prosedur pengujian Mengisi form Mengisi form Keluaran yang diharapkan Menampilkan hasil asosiasi Pendidikan  orang  tua  terhadap predikat Menampilkan hasil asosiasi Pendidikan  orang  tua  terhadap predikat Hasil yang didapat Menampilkan hasil asosiasi Pendidikan  orang  tua  terhadap predikat Menampilkan hasil asosiasi Pendidikan  orang  tua  terhadap predikat Status Pengujian Berhasil Berhasil (a) (b)
Gambar 7.  (a) Melihat asosiasi kasus Pendidikan orang tua terhadap predikat dengan algoritma Apriori (b) Melihat asosiasi kasus Pendidikan orang tua terhadap predikat dengan algoritma FP-Growth

## E. Pembahasan
Berdasarkan  laporan  pengujian  yang  ada  di  Bagian  III.A  s/d  III.D,  nampak  bahwa implementasi  program  analitik  berfungsi  sebagaimana  yang  direncanakan.  Modul-modul program berjalan sesuai dengan fungsi yang diharapkan. Baik itu yang menggunakan PHP-ML , yang  dibeli  secara  daring,  ataupun  yang  dibangun  mandiri.  Proses  rekayasa  perangkat  lunak lebih lanjut tetap diperlukan untuk menarik data secara tepat dari basis data transaksi ke basis data  analitik.  Kemudian  memaknai  data  yang  tepat  pada  fitur  analitik  yang  sesuai.  Proses rekayasa  perangkat  lunak  juga  diperlukan  untuk  memfungsikan  modul  program  yang  ada dengan kasus yang tersedia di gudang data.
Penggunaan  sistem  analitik  ini  nampak  masih  belum  ramah  bagi  awam,  sehingga  lapis penerjemah  kebutuhan  manajemen  yang  awam  ilmu  komputer  ke  operasional  program memerlukan  figur  yang  pakar.  Operator  aplikasi  hendaknya  telah  mengenal  teori-teori kecerdasan  buatan,  pembelajaran  mesin, warehousing , data  mining ,  sistem  pendukung keputusan, sistem pakar, peramalan ( forecasting ), statistika, dan basis data. Kolaborasi yang tepat  antara manajemen, operator pakar, dan data yang dapat diandalkan  akan menghasilkan luaran aplikasi yang dapat diandalkan.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pemaparan yang ada di bagian-bagian sebelumnya, dapat ditarik kesimpulan bahwa metoda-metoda sain yang telah cukup mapan di bidang analitik data dapat diterapkan pada kasus akademik dan kemahasiswaan sebuah perguruan tinggi.  Kebutuhan aplikasi yang memiliki kemampuan visualisasi data, pelaporan ( cube slicing data warehouse ), analitik tren, asosiasi, kelompok, pendukung keputusan, peramalan, dan sistem pakar telah dibangun.
Proses rekayasa yang diperlukan bertahap dari penelitian data sumber, penyiapan gudang data,  dan  pembuatan  aplikasi.  Pendekatan agile  scrum terbukti  dapat  diterapkan  untuk mengembangkan aplikasi ini, dengan pos personel yang jelas, jadwal, dan pertemuan laporan kemajuan harian. Proses agile di dalam penerapan  metoda-metoda sain ke aplikasi web juga dimungkinkan dengan telah terdapatnya pustaka-pustaka program terkait, baik gratis maupun berbayar di dalam platform PHP. Dalam proses pengembangan aplikasi ini nampak sumberdaya program  yang  ada  telah  cukup  mumpuni  dan  tidak  mahal,  akan  tetapi  proses  rekayasa  yang membutuhkan  cukup  banyak  pengetahuan  di  seberang  kebutuhan  yang  diperlukan  seorang analis sistem informasi biasa. Dengan kata lain penerapan sistem analitik ke dalam kehidupan nyata  tidak  sangat  sulit,  tetapi  butuh  pengetahuan  yang  cukup.  Peneliti  mempertimbangkan bahwa mahalnya pengembangan aplikasi semacam ini lebih ke mahalnya harga pemikiran dan analisis, sedangkan kemampuan programmer dapat dijembatani oleh pengetahuan analis yang memadai.
Penelitian lanjutan dari pengembangan ini adalah proses iteratif kedua dengan melibatkan pengguna aktif. Memisahkan product owner dari scrum master diharapkan akan mempertajam aplikasi  ini,  dari  sekedar  eksploratif  ke  penggunaan  secara  nyata  dan  berdaya  guna.  Pihak terkait baik dari pimpinan universitas ataupun jajaran staf ahlinya dapat dilibatkan di dalamnya.

## R EFERENSI
[1] N.  Ngatmari,  M.  B.  Musthafa,  C.  Rahmad,  R.  A.  Asmara,  and  F.  Rahutomo, “Pemanfaatan  Data  PDDIKTI  sebagai  Pendukung  Keputusan  Manajemen  Perguruan Tinggi,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 3, May 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722585.
[2] F.  Rahutomo,  C.  Rahmad,  M.  B.  Musthafa,  and  N.  Ngatmari,  “Desain  Skema  Data Warehouse PDDIKTI sebagai Pendukung Keputusan Perguruan Tinggi,” Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika, vol. 4, no. 1, 2019.
[3] I. Sommerville, Software Engineering , 9th ed. Harlow, England: Addison-Wesley, 2010.
[4] A. A. Menolli, R. G. Coelho, G. C. Silva, and E. Barbosa, “An Agile Data Warehouse Virtualization  Framework  for  ROLAP  Server,”  in XVII  Brazilian  Symposium  on Information Systems , 2021. doi: 10.1145/3466933.3466980.
[5] M.  Ham et  al. ,  “NNStreamer:  Efficient  and  Agile†  Development  of  on-Device  AI Systems,” in Proceedings of the 43rd International Conference on Software Engineering: Software  Engineering  in  Practice ,  2021,  pp.  198–207.  doi:  10.1109/ICSE- SEIP52600.2021.00029.
[6] K. Biesialska, X. Franch, and V. Muntés-Mulero, “Big Data analytics in Agile software development: A systematic mapping study,” Inf Softw Technol , vol. 132, p. 106448, Apr. 2021, doi: 10.1016/J.INFSOF.2020.106448.
[7] M. P. Uysal, “Machine Learning and Data Science Project Management From an Agile Perspective: Methods and Challenges,” in Contemporary  Challenges  for  Agile  Project Management , V. Naidoo and R. Verma, Eds. Hershey, PA, USA: IGI Global, 2022, pp. 73–88. doi: 10.4018/978-1-7998-7872-8.ch005.
[8] L.  López et  al. , “QaSD: A Quality-aware Strategic  Dashboard for supporting decision makers  in  Agile  Software  Development,” Sci  Comput  Program ,  vol.  202,  p.  102568, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.scico.2020.102568.
[9] A. Mashkoor, T. Menzies, A. Egyed, and R. Ramler, “Artificial Intelligence and Software Engineering: Are We Ready?,” Computer (Long Beach Calif) , vol. 55, no. 3, pp. 24–28, 2022, doi: 10.1109/MC.2022.3144805.
[10]  S.  Russell  and  P.  Norvig, Artificial  Intelligence:  A  Modern  Approach ,  3rd  ed.  Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall Press, 2009.
[11]  T.  M.  Mitchell, Machine  Learning ,  1st  ed.  New  York,  NY,  USA:  McGraw-Hill,  Inc., 1997.
[12]  E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  T.-P.  Liang,  and  R.  Sharda, Decision  Support  and  Business Intelligence  Systems  (8th  Edition) .  Upper  Saddle  River,  NJ,  USA:  Prentice-Hall,  Inc., 2006.
[13]  R. Sharda, D. Delen, and E. Turban, Business Intelligence: A Managerial Perspective on Analytics (3rd Edition) , 3rd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall Press, 2013.
[14]  J.  Han, Data  Mining:  Concepts  and  Techniques .  San  Francisco,  CA,  USA:  Morgan Kaufmann Publishers Inc., 2005.
[15]  R.  Kimball  and  M.  Ross, The  Data  Warehouse  Toolkit:  The  Definitive  Guide  to Dimensional  Modeling ,  3rd  ed.  Indianapolis,  IN:  Wiley,  2013.  [Online].  Available: https://www.safaribooksonline.com/library/view/the-data-warehouse/9781118530801/
[16]  C. C. Aggarwal, Data Mining: The Textbook . Cham: Springer, 2015. doi: 10.1007/978- 3-319-14142-8.
[17]  Arkadiusz Kondas, “PHP-ML - Machine Learning library for PHP.”

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Universitas  Sebelas  Maret  (UNS)  melalui  skim  Penelitian Unggulan Terapan (PUT-UNS) dengan judul ”Pengembangan aplikasi analitik data akademik dan kemahasiswaan”. Pendanaan penelitian ini dengan nomor kontrak 254/UN27.22/PT.01.03/ 2022.  Para  penulis  menghaturkan  terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian kepada Masyarakat UNS dan pimpinan UNS atas terlaksananya penelitian ini.