EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2311

## Visualisasi Kinerja dan Persepsi Peserta Program Bangkit 2021 Menggunakan Microsoft
Power BI
Dedy Sugiarto 1 , Rianti Dewi Sulamet-Ariobimo 2 , Binti Solihah 3 , Ahmad Zuhdi 3 ,  Ratna Shofiati 3 , Anung B. Ariwibowo 1 , Teddy Siswanto 1 , Dimmas Mulya 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Trisakti
2 Program Studi Teknik Mesin Universitas Trisakti
3 Program Studi Teknik Informatika Jakarta, Indonesia dedy@trisakti.ac.id
Abstract- This research aims to build a visualization of the performance and perceptions of the participants of the Bangkit 2021 program, Faculty of Industrial Technology, Trisakti University in the form of a dashboard.. The data comes from questionnaire responses from Bangkit 2021 participants regarding the impact of the MBKM program, student transcript data obtained from the Bangkit Program implementation and student achievement index data obtained from the academic information system (student information system) of Trisakti University. The data modeling uses a star schema model with three fact tables, namely the fact table for the courses score followed, the attendance and graduation status table and the questionnaire table. The dimension table consists of the dimensions of the learning path, the dimensions of the study program, the dimensions of the courses. The visualization results show that the performance reports and participants' perceptions can be easily and briefly viewed in each one screen that can be filtered based on the dimensions of the study program, learning path and courses taken. In general, 75% were declared to have passed in full (full) and 25% passed in part (partial) and one of the participants managed to get the title of the 50 best teams. All participants also stated that this activity was beneficial for them to improve their skills and expertise and improve their ability to work together in a team.
Keywords: visualization, dashboard, Bangkit program, star schema
Abstrak- Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  visualisasi  kinerja  dan  persepsi  peserta  program  Bangkit  2021  Fakultas Teknologi  Industri  Universitas  Trisakti  dalam  bentuk  dasbor.  Data  berasal  dari  respon  kuesioner  peserta  Bangkit  2021  terkait dampak program MBKM, data transkrip mahasiswa yang diperoleh dari penyelenggaraan Program Bangkit dan data indeks prestasi mahasiswa  yang  didapatkan  dari  sistem  informasi  akademik  ( student  information  system )  Universitas  Trisakti. Pemodelan  data menggunakan model skema bintang dengan tiga tabel fakta yaitu tabel nilai mata kuliah yang diikuti, tabel kehadiran dan status lulus serta tabel kuesioner. Tabel dimensi terdiri atas dimensi jalur pembelajaran, dimensi program studi, dimensi mata kuliah. Hasil visualisasi menunjukkan laporan kinerja dan persepsi peserta dapat dengan mudah dan singkat dilihat dalam masing-masing satu layar yang dapat disaring berdasarkan dimensi program studi, jalur pembelajran maupun mata kuliah yang diikuti. Secara umum 75% dinyatakan lulus penuh (full) dan 25 % lulus sebagian (parsial) serta salah seorang peserta berhasil mendapatkan predikat 50 tim terbaik. Seluruh peserta juga menyatakan kegiatan ini bermanfaat bagi mereka untuk meningkatkan keterampilan dan keahlian serta meningkatkan kemampuan bekerja sama dalam sebuah tim.
Kata Kunci: visualisasi, dasbor, program Bangkit, skema bintang

## 1. Pendahuluan
Salah satu jenis program Merdeka Belajar – Kampus Merdeka  (MBKM)  yang  ditawarkan  oleh  Pemerintah dalam  hal  ini  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan, Riset dan Teknologi (Kemendikbud) Republik Indonesia adalah  Program  Studi  Independen  Bersertifikat  (PSIB).
Beberapa mahasiswa Fakultas Teknologi  Industri (FTI) Universitas  Trisakti  berkesempatan  untuk  mengikuti PSIB  melalui  program  Bangun  Kualitas  Manusia Indonesia (Bangkit) pada tahun 2021. Bangkit merupakan salah satu program MBKM bekerja sama dengan Google, Gojek,  Tokopedia  dan  Traveloka  yang  didukung  oleh

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2311
Kemendikbud.  Terdapat  3  jalur  pembelajaran interdisipliner  yaitu  pembelajaran  mesin  (machine learning),  pengembangan  seluler  (mobile  development), dan komputasi awan (cloud computing). Melalui program ini  para  peserta  akan  dicetak  untuk  memiliki  keahlian teknologi  dan  soft  skill  yang  dibutuhkan  untuk  dapat sukses di perusahaan terkemuka.
Dampak  pelaksanaan  Merdeka  Belajar – Kampus Merdeka (MBKM) terhadap mahasiswa FTI perlu untuk dievaluasi  apakah  program  merdeka  belajar  ini  berhasil mencapai  tujuannya,  yaitu  memperkaya  sumber  belajar mahasiswa dan menjadikan mereka memiliki pengalaman belajar  lain  di  luar  program  studinya.  Selain  itu  adanya kebutuhan pimpinan fakultas untuk dapat melihat  kinerja peserta  program  baik  dari  nilai  pada  tiap  course  atau materi  pelajaran  yang  diikuti,  tingkat  kehadiran  serta persepsi mereka terhadap program Bangkit 2021.  Proses pemantauan kinerja dan persepsi memerlukan dukungan dasbor  agar  informasi  lebih  mudah  dipahami.  Dasbor menampilkan  informasi  yang  dibutuhkan  terkait  tujuan yang spesifik dan tersajikan secara pas pada sebuah layar komputer [1].
Riset  tentang  pembuatan  dasbor  di  lingkungan perguruan  tinggi  antara  lain  pernah  dilakukan  oleh  [2] yang  bertujuan  membangun  visualisasi  data  dana penelitian  internal  dan  hibah  menggunakan  Microsoft Power BI. Melalui pembuatan dasbor ini informasi terkait kinerja  kinerja  penelitian  dapat  dipahami  dalam  waktu yang  lebih  singkat  dibandingkan  dengan  melihat  di berbagai  tabel.  Informasi  juga  disajikan  dalam  berbagai diagram  dengan  warna  dan  bentuk  yang  menarik. Pembuatan dasbor juga pernah dilakukan untuk melihat kinerja  lulusan  dari  sisi  indeks  prestasi  kumulatif  yang dapat  ditampilkan  berdasarakn  program  studi,  jenis kelamin, lama studi, usia dan aktivitas kemahasiswaan [3].
Terkait indikator evaluasi program MBKM, beberapa penelitian  membaginya  menjadi  indikator  teknis,  proses pembelajaran dan evaluasi pembelajaran. Indikator teknis terkait koneksi internet,  indikator proses terkait interaksi, materi serta tugas, indikator evaluasi terkait ujian, capaian pembelajaran  dan  kontinuitas  [4],[5].  Penelitian  [4] dilakukan dengan menyebarkan kuesioner melalui Google Forms  yang  telah  diuji  validitas  dan  reliabilitasnya terhadap 16 mahasiswa yang pernah mengikuti kegiatan MBKM.  Sebuah  studi  yang  dilakukan  di  Pakistan dilakukan untuk mengevaluasi dampak program magang pada  profesionalisme  serta  pengembangan  pribadi  dan keterampilan mahasiswa yang melibatkan 800 mahasiswa fakultas bisnis dari 15 universitas di Pakistan [6]. Indikator yang  ditanyakan  adalah  dampak  program  magang terhadap  pengembangan  profesional,  keterampilan profesional, pengembangan diri dan terakhir  kapabilitas personal. Riset yang dilakukan oleh [7] membagi evaluasi program  magang  menjadi  aspek  pengalaman  kerja, pengalaman belajar dan pengembangan diri.
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  penelitian  ini bertujuan untuk membangun visualisasi data yang dapat menampilkan  hasil  evaluasi  peserta  Bangkit  2021  dari Fakultas  Teknologi  Industri  Universitas  Trisakti  serta
persespi  peserta  terkait  pengalaman  belajar  dan dampaknya terhadap pengembangan diri dan profesionalisme  secara  singkat  dan  mudah  dipahami dalam bentuk dasbor.

## 2. Metodologi

## A. Data
Data terdiri atas data primer dan data sekunder. Data primer  berupa  data  hasil  kuesioner  yang  disebarkan kepada  mahasiswa  peserta  program  Bangkit  2021 sebanyak  12  orang.  Kuesioner  diisi  oleh  11  orang  yang terdiri  7  mahasiswa  Teknik  Informatika,  3  mahasiswa Sistem  Informasi  dan  1  mahasiswa  Teknik  Elektro. Pertanyaan  pada  kuesioner  berkisar  mengenai pengalaman  mahasiswa  terhadap  kegiatan  MBKM  serta penilaian  mengenai  manfaat  kegiatan  tersebut.  Data sekunder  berupa  transkrip  nilai  dikeluarkan  oleh penyelenggara  program  MBKM  (Bangkit)  serta  data historis Indeks Prestasi semester (IPS) yang berasal dari student  information  system  (sis)  Universitas  Trisakti  . Baik data transkrip maupun data kuesioner dalam bentuk file excel.

## B. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian seperti dapat dilihat pada Gambar 1 dimulai  dengan  identifikasi  kebutuhan  dasbor  terkait kinerja para peserta program Bangkit 2021 serta persepsi dari  sudut  pandang  mahasiswa  terkait  pelaksanaan  dan dampak  dari  program  yang  diikuti.  Kebutuhan  dasbor dikonsultasikan  kepada  Dekan  FTI  untuk  menentukan informasi apa yang perlu ditampilkan dalam dasbor. Studi pustaka dilakukan untuk dapat mengetahui sejauh mana dan  teknik  pembuatan  dasbor  yang  dapat  digunakan untuk  visualisasi  kinerja  khususnya  dalam  lingkungan perguruan  tinggi.  Studi  pustaka  juga  dilakukan  untuk melihat parameter evaluasi yang pernah dilakukan terkait program  MBKM.  Pengumpulan  data  yang  berasal  dari transkrip  peserta  Bangkit  dapat  dilihat  contohnya  pada Gambar 2. Beberapa parameter yang akan ditarik dalam dasbor  adalah  nilai  tiap  course  yang  diikuti,  tingkat kehadiran,  status  penyelesaian  dan  status  proyek  akhir (capstone  status).  Pengumpulan  data  primer  mengenai persepsi  peserta  dilakukan  melalui  google  form  dengan atribut seperti dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Atribut kuesioner persepsi terhadap MBKM (Peserta Bangkit 2021)
No  Atribut Tipe Jawaban 1 Motivasi mengikuti MBKM  Long answer text 2 Tingkat manfaat pengalaman di luar kampus 4-point scale 3 Pengalamaan mengikuti MBKM - Bekerja sama dalam TIM Agreement scale, 4-point scale
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2311
- Mengingkatnya keterampilan dan keahlian - Menambah jejaring diluar kampus - Menambah pengetahuan dan  wawasan  diluar kampus 4 Persepsi MBKM akan mempercepat untuk mendapatkan pekerjaan Agreement scale, 4-point scale 5 Manfaat mengikuti MBKM Long answer text 6 Kendala mengikuti MBKM Long answer text 7 Keseuaian dengan harapan 2-point scale 8 Saran untuk pengembangan MBKM Long answer text
Model  data  yang  paling  populer  data  warehouse adalah model multidimensi, yang bisa ada dalam bentuk skema  bintang  (star  schema),  skema  snow  flake,  atau skema  konstelasi  fakta.  Penelitian  ini  menggunakan skema bintang. Skema bintang: berisi (1) tabel pusat besar (tabel  fakta)  yang  berisi  sebagian  besar  data,  tanpa redundansi, dan (2) satu set yang lebih kecil tabel (tabel dimensi  ),  satu  untuk  setiap  dimensi.  Grafik  skema menyerupai  ledakan  bintang,  dengan  tabel  dimensi ditampilkan dalam pola radial di sekitar tabel fakta pusat [8].
Setelah  melakukan  perancangan  model  data, kemudian  langkah  yang  selanjutnya  dilakukan  adalah melakukan proses ETL ( Extract, Load, Transform ) dimana data  primer  dan  sekunder  yang  sudah  didapatkan, dimasukkan  ke  dalam  model  data  yang  telah  dibangun pada  aplikasi  Microsoft  Power  BI.  Dengan  berhasilnya proses  ETL,  visualisasi  data  dalam  bentuk  berbagai diagram disusun dengan warna dan susunan yang menarik sesuai dengan kebutuhan dasbor.

## C. Metode
Metode penyajian data secara grafis yang digunakan dalam  dasbor  adalah  diagram  batang  dan  diagram lingkaran. Diagram batang  adalah perangkat grafis untuk
menggambarkan  data  kategorikal  yang  diringkas  dalam frekuensi,  frekuensi  relatif,  atau  persen  distribusi frekuensi.  Diagram  lingkaran  menyediakan  perangkat grafis lain untuk menyajikan frekuensi relatif dan persen distribusi  frekuensi  untuk  data  kategorikal  [9].  Dalam penelitian sumbu pada diagram batang menggambarkan kategori nama mahasiswa yang dituliskan dalam  bentuk kode  M1  sd  M12.  Nilai  pada  diagram  batang menggambarkan  nilai  rerata  skor  yang  didapatkan  pada seluruh course atau materi spesifik dari program Bangkit, proporsi kehadiran serta indeks prestasi semester. Selain berisi  komponen  grafik  dan  tabel,  dasbor    juga  berisi komponen slicer yang dibuat berdasarkan tabel dimensi yang dibangun.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2311
Gambar 2 . Contoh transkrip Bangkit 2021

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil pemodelan data kinerja yang terdiri atas 3 tabel fakta dan 3 tabel dimensi dapat dilihat pada Gambar 3. Tabel fakta  menyajikan  nilai  pengukuran  yang  menjadi perhatian  utama  dalam  dasbor  dan  biasanya  bersifat numerik. Tabel dimensi bersifat sebagai grouping variable . Tabel  fact_nilai  menyajikan  nilai  skor  dari  tiap  course yang  diikuti  seperti  tersajikan  pada  Gambar  2  dan terhubung dengan 3 tabel dimensi (dim_path, dim_MK, dim_prodi). Ketiga tabel dimensi ini juga nanti berfungsi sebagai slicer dalam dasbor kinerja untuk fact_nilai. Tabel
fact_kehadiran_kelulusan dan fact_IPS hanya terhubung dengan  2  tabel  dimensi  yaitu  dim_path  dan  dim_prodi. Sifat kardinalitas dari tabel dimensi ke tabel fakta adalah one-to-many.
Pemodelan  data  persepsi  dapat  dilihat  pada Gambar  4.  Hasil  jawaban  responden  tersimpan  dalam fact_kuesioner  dan  terhubung  dengan  dim_path  dan dim_prodi yang dalam dasbor berfungsi juga sebagai slicer atau pemilah.
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2311
Gambar 3 . Model skema bintang untuk visualisasi kinerja
Gambar 4 . Model skema bintang untuk visualisasi persepsi peserta
Gambar 5. Tampilan dasbor kinerja
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2311
Gambar 6. Tampilan dasbor kinerja khusus peserta dari prodi Sistem Informasi
Gambar 7. Tampilan dasbor persespi
Gambar  5  menyajikan  dasbor  kinerja  sesuai pemodelan data yang telah disusun. Nama program studi, nama jalur pembelajaran (learning path) dan nama course berfungsi sebagai slicer . Terlihat bahwa pada laporan rata- rata nilai untuk seluruh course, mahasiswa dengan kode M3  memperoleh  nilai  tertinggi  serta  pada  bagian batangnya diberikan warna biru muda yang menandakan bahwa  yang  bersangkutan  berasal  dari  jalur  komputasi awan.  M3  juga  memiliki  kehadiran  100  %  serta  dalam
tabel terlihat memiliki capstone status Best 50 teams serta completion  status  full.  Gambar  6  menyajikan  kinerja peserta  yang  hanya  berasal  dari  prodi  Sistem  Informasi (SI)  karena  pilihan  nama  prodi  diaktifkan.  Terdapat laporan dari 3 peserta  dari prodi SI dengan komposisi 2 dari  jalur  machine  learning  dan  1  dari  jalur  cloud computing.  Status  penyelesaian  program  (Bangkit Completion)  100%  full  serta  status  proyek  akhir (Capstone  Status)  100%  finished.  Tren  perolehan  nilai
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2311
IPS  juga  menunjukkan  tren  positif  dimana  hasil  dari transkrip  Bangkit dikonversi  menjadi IPS  di semester 6 dan  tejadi  peningkatan  IPS  dari  semester-semester sebelumnya.
Tampilan  dasbor  persepsi  peserta  tersajikan  pada Gambar 7 yang juga dapat dilihat berdasarkan pilihan asal prodi  dan  learning  path  yang  diikuti.  Terkait  aspek pengalamaan  mengikuti  MBKM,  40%  peserta menyatakan sangat setuju dan 60% setuju bahwa kegiatan ini  meningkatkan  kemampuan  kerja  sama  dalam  tim. Terkait  peningkatan  keterampilan  dan  keahlian,  20  % menyatakan  sangat  setuju  dan  80%  setuju.  Namun terdapat  pula  yang  menyatakan  tidak  setuju  bahwa kegiatan  MBKM  ini  akan  menambah  pengetahuan  dan wawasan di luar kampus (10%) serta menambah jejaring di luar kampus (11,1 %).
Terdapat hanya 50% peserta yang menyatakan bahwa kegiatan MBKM yang telah mereka ikuti sesuai harapan. Namun secara umum peserta menyatakan bahwa kegiatan MBKM bermanfaat (60%) dan sangat bermanfaat (40%). Terkait persepsi bahwa akan mempercepat mendapatkan pekerjaan,  terdapat  10%  yang  menyatakan  tidak  setuju. Selanjutnya  dalam  dasbor  juga  ditampilkan  jawaban peserta yang sifatnya pertanyaan terbuka atau long answer text dalam bentuk tabel.

## 4. Kesimpulan
Hasil visualisasi kinerja dan persepsi peserta program Bangkit  2021  telah  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk dasbor dengan masing-masing dalam satu layar. Pimpinan fakultas  dan  program  studi  dapat  melihat  laporan  nilai transkrip  dari  Bangkit  dengan  lebih  singkat  dan  mudah berdasarkan pilihan prodi, learning path serta course yang diikuti.  Dasbor  juga  menampilkan  status  penyelesaian program,  status  proyek  akhir,  tingkat  kehadiran  ketika mengikuti Bangkit serta tren IPS dari semester-semester sebelumnya.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan    kepada Kemendikbud  Dikti  atas  Hibah  Penelitian  Kebijakan Kampus  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  Perguruan Tinggi Swasta Tahun 2021.

## 6. Daftar Pustaka
[1]  S. Few, Information Dashboard Design . 2006.
[2] W.  I.  Loka  and  F.  Natalia,  “Perancangan  dan Pembuatan  Visualisasi  Data  Dana  Penelitian Internal  dan  Hibah  Dikti  LPPM  Universitas Multimedia Nusantara,” Ultim. InfoSys  J. Ilmu Sist. Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  61 – 68,  2019,  doi: 10.31937/si.v10i1.867.
[3]  D. Mirwansyah  and  N.  W.  W.  Sari,  “Penerapan Business  Intelligence  Pada  Data  Lulusan  Stmik Sentra  Pendidikan  Bisnis,” Pros.  Semin.  Nas.  Mat. Stat. dan Apl. 2019 , pp. 192 – 198, 2019.
[4] E.  H.  A.  Putri  Ulfa  Kamalia,  “Jurnal Kependidikan:,” J. Kependidikan  J. Has. Penelit. dan Kaji.  Kepustakaan  di  Bid.  Pendidikan,  Pengajaran  dan Pembelajaran , vol. 7, no. 4, pp. 857 – 867, 2021.
[5] N.  D.  Puspaningtyas  and  P.  S.  Dewi,  “Persepsi Peserta  Didik  Terhadap  Pembelajaran  Berbasis Daring,” J. Pembelajaran Mat. Inov. , vol. 3, no. 6, pp. 703 – 712, 2020, doi: 10.22460/jpmi.v3i6.703-712.
[6] S.  Anjum,  “Impact  of  internship  programs  on professional and personal development of business students: a case study from Pakistan,” Futur. Bus. J. , vol. 6, no. 1, pp. 1 – 13, 2020, doi: 10.1186/s43093- 019-0007-3.
[7] D.  F.  Abdulla,  O.  Mahmood,  and  A.  Fatah,  “An Evaluation of Summer Internship Program at KRG
Universities: Students’ Perspective,”
ProEnvironment/ProMediu , vol. 12, no. 39, 2019.
[8]  J. P. Jaiwei Han, Micheline Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques . 2012.
[9]  T.  A.  S.  David  R.  Anderson,  Dennis  J.  Sweeney, Statistics for Business and Economics . 2011.