Manajemen Sistem Pengolahan Data Akademik Terintegrasi Berbasis Business Inteligence Dengan Metode Grid Data

Atiqi Chollisni Nasution, Verdi Yasin, Muhammad Zarlis, Elviwani Elviwani

Abstract


Dalam mencapai Good University Governance, sebuah universitas dituntut untuk terus mengembangkan sistem informasi akademik yang baik. Hal ini diperlukan dalam rangka memenuhi informasi yang dibutuhkan oleh perguruan tinggi dan pemangku kepentingan. Seiring dengan bertambahnya jumlah alumni, perguruan tinggi perlu menentukan metode yang tepat dalam mencari data lulusan, terutama informasi untuk mengetahui bukti keabsahan data ijazah. Penelitian ini akan menjelaskan pentingnya penggunaan Business Intelligence yang merupakan sebuah proses untuk melakukan ekstraksi data-data operasional suatu institusi dan mengumpulkannya dalam sebuah data warehouse. Metode Grid Data (GD) adalah salah satu metode yang dapat digunakan dalam proses BI, dimana Metode GD dapat melakukan analisis yang tepat dalam mengukur validitas data terutama data ijazah. Model proses rekayasa perangkat lunak berorientasi objek dengan menggunakan Platform Unified Modeling Language (UML) juga akan digambarkan sebagai model pendukung Data Grid yang dapat memberikan kemudahan dalam pengolahan dan pencarian data lulusan. Beberapa alternatif dalam pencarian atau pengecekan data ijazah juga dapat diintegrasikan dengan nomor telepon dan Nomor Induk Kependudukan sebagai salah satu alternatif untuk membuktikan keakuratan data

Kata kunci: Business Intelligence, Data Grid, UML


References


Imelda, “Businnes Intelligence,” Bisnis Intell., vol. 11, no. Bisnis Intellijen, pp. 111–122, 2008, [Online]. Available: https://jurnal.unikom.ac.id/jurnal/business-intelligence.3c/09-miu-11-1-imelda.pdf

R. Akbar, R. Oktaviani, S. Tamimi, S. Shavira, and T. W. Rahmadani, “Implementasi Business Intelligence Untuk Menentukan Tingkat Kepopuleran Jurusan Pada Universitas,” J. Ilm. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 135–138, 2017, doi: 10.35316/jimi.v2i2.465.

Berlin and Y. C. Giap, “Penerapan Business Intelligence Pada Cv. TanBerlin, & Giap, Y. C. (2020). Penerapan Business Intelligence Pada Cv. Tanggamas Chemichal Dengan Metode Olap. Algor, 2(1), 57–65.ggamas Chemichal Dengan Metode Olap,” Algor, vol. 2, no. 1, pp. 57–65, 2020.

Rezkiani, R. E. Indrajit, and M. Fauzy, “Implementasi konsep bussiness intelligence dalam strategi pemasaran public training pada PT.ZIGOT MEDIATAMA,” Pros. Semin. Nas. Sains dan Teknol. Fak. Tek. Univ. Muhammadiyah Jakarta, no. November, pp. 1–9, 2017.

N. Mulyana, A. Sulistyanto, and V. Yasin, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ASET IT BERBASIS WEB PADA PT MANDIRI AXA GENERAL INSURANCE,” J. Manajamen Inform. Jayakarta, vol. 1, no. 3, pp. 243–257, 2021.

P. Afikah, A. Avorizano, I. R. Afandi, and F. N. Hasan, “Implementasi Business Intelligence Untuk Menganalisis Data Kasus Virus Corona di Indonesia Menggunakan Platform Tableau,” Pseudocode, vol. 9, no. 1, pp. 25–32, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode/article/view/20726

Badiyanto, “Integrasi dan akses data multi database menggunakan framework yii,” Semin. Ris. Teknol. Inf., pp. 138–147, 2016.

R. Hammad, “Analisis Integrasi Data Pada Relasional Basis Data Dengan Menggunakan Metode Schema Matching,” J. SAINTEKOM, vol. 9, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.33020/saintekom.v9i1.79.

ISACA, A Business Framework for the Governance and Management of Enterprise IT. 2012. [Online]. Available: http://linkd.in/ISACAOfficial

Y. Li, “Data Processing Flow Analysis of Hierarchical Structure System of Internet of Things,” 2021 IEEE 2nd Int. Conf. Big Data, Artif. Intell. Internet Things Eng. ICBAIE 2021, no. Icbaie, pp. 123–126, 2021, doi: 10.1109/ICBAIE52039.2021.9389875.

K. UMAM, “PERBANDINGAN ALGORITMA METODE DETEKSI OUTLIER PADA DATA KATEGORIK.” Universitas Gadjah Mada, 2016.

A. H. Pramudijono, “Business Intelligence Dashboard,” 2013.

M. A. Firdaus, A. Putra, and D. I. Rosa, “Analisis Business Intelligence pada Pengelolaan Data Alumni : Upaya Mendukung Monitoring Kualitas Alumni di Perguruan Tinggi ( Studi Kasus di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya ),” J. Generic, vol. 8, no. 2, pp. 221–229, 2013.

T. H. Davenport, “Competing on Analytics Compliments of Adaptive Planning,” 2005, [Online]. Available: www.hbr.orgorcall800-988-0886.www.hbr.org

A. Bara, I. Botha, V. Diaconita, I. Lungu, A. Velicanu, and M. Velicanu, “A model for Business Intelligence Systems’ Development.,” Inform. Econ., vol. 13, no. 4, pp. 99–108, 2009, [Online]. Available: http://search.ebscohost.com.ezproxy.liv.ac.uk/login.aspx?direct=true&db=bth&AN=47082329&site=eds-live&scope=site

V. Yasin, “Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek,” Jakarta: Mitra Wacana Media, vol. 274, 2012.

M. Alda, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek. Media Sains Indonesia, 2021.

J. M. Paramudita and V. Yasin, “Perancangan aplikasi sistem penyewaan alat berat (studi kasus: PT. Jaya Alam Sarana Jakarta),” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 3, no. 1, pp. 23–29, 2019.

S. Cahyadi, V. Yasin, M. Narji, and A. Z. Sianipar, “Perancangan Sistem Informasi Pengiriman Dan Penerimaan Soal Ujian Berbasis Web (Studi Kasus: Fakultas Komputer Universitas Bung Karno),” J. Inf. Syst. Informatics Comput., vol. 4, no. 1, pp. 1–16, 2020.




DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v4i2.234

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


&nbsp