PENGEMBANGAN PANGKALAN DATA PENDIDIKAN TINGGI

Transkripsi

1 LAPORAN AKHIR PENGEMBANGAN PANGKALAN DATA PENDIDIKAN TINGGI DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN TINGGI DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL Perioda : 30 Desember 2009 Nomor Dokumen DIKTI-PDPT.PRJ.LAA.02.PIS Revisi - B - DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN TINGGI

2 Lembar Pengesahan Disiapkan Oleh: { Tanda Tangan : Nama : Posisi : Diperiksa Oleh : { Tanda Tangan : Nama : Posisi : Disetujui Oleh : { Tanda Tangan : Nama :.. Posisi : ii

3 Daftar Perubahan Revisi A Deskripsi Draft Laporan Akhir dengan pemenuhan sebagaimana jadwal kegiatan. B Laporan Akhir yang memuat segala perubahan yang telah dipersyaratkan dalam KAK dan status pekerjaan per tanggal 31 Desember 2009 C D E F G iii

4 Daftar Isi LEMBAR PENGESAHAN... II DAFTAR PERUBAHAN... III DAFTAR ISI... IV DAFTAR GAMBAR... VI PENDAHULUAN LATAR BELAKANG MAKSUD DAN TUJUAN SASARAN LINGKUP PEKERJAAN SPESIFIKASI PEKERJAAN Penyempurnaan Data Dictionary dan Perancangan serta Implementasi Modul KPI Ditjen DIKTI Pengembangan Database Terpusat JADWAL DAN STATUS PEKERJAAN GAMBARAN UMUM PANGKALAN DATA PENDIDIKAN TINGGI ELEMEN-ELEMEN PENGEMBANGAN PANGKALAN DATA DALAM BUSINESS INTELLIGENCE Data Warehouse Data Mining OLAP (Online Analytical Processing) ARSITEKTUR UMUM SISTEM INFORMASI PLATFORM APLIKASI RANCANGAN PANGKALAN DATA PENDIDIKAN TINGGI DESKRIPSI KEBUTUHAN FUNGSIONAL ETL MAPPING BUSINESS INTELLIGENCE REPORT STRATEGI IMPLEMENTASI DAN BATASAN RANCANGAN PENDEKATAN PENYELESAIAN PEKERJAAN KONDISI SAAT INI USULAN SOLUSI STRATEGI IMPLEMENTASI STANDAR KEAMANAN SISTEM INFORMASI iv

5 4.6 PERSYARATAN MINIMUM INFRASTRUKTUR PDPT Rancangan Kapasitas Jaringan Rancangan Infrastruktur Sistem PDPT Persyaratan Minimal Server HASIL TAHAPAN KEGIATAN RESUME STATUS RENCANA KERJA RINCIAN DETAIL HASIL PENTAHAPAN Persiapan dan Kajian Awal Penyempurnaan Data Dictionary Dan Penyusunan Proses Bisnis Pengelolaan Pendidikan Tinggi (Dikti) Pengembangan Database Terpusat Migrasi Data, Pengumpulan Data Dan Informasi Instalasi, Set Up Dan Implementasi Hadware, Software, Dan Aplikasi Uji Coba Dan Penyempurnaan (Finalisasi) Pelatihan, Sosialisasi Dan Asistensi Implementasi Aplikasi Pembuatan Dokumen Dan Laporan Pengadaan Software Pendukung Pendampingan Dan Pemeliharaan Selama 24 Bulan PELAKSANAAN PEKERJAAN DAN HASIL STATUS HASIL PEKERJAAN STATUS DOKUMEN DAN PROSEDUR LAINNYA PENJALANAN APLIKASI HASIL DOKUMENTASI KESIMPULAN DAN RENCANA TINDAK LANJUT KESIMPULAN HASIL PELAKSANAAN KEGIATAN SARAN DAN KESIAPAN RENCANA TINDAK LANJUT LAMPIRAN Lampiran 1. Dokumen Data Flow Diagram (DFD) dan Kamus Data Lampiran 2. Dokumen Deskripsi Perancangan Perangkat Lunak Versi B Lampiran 3. Dokumen Deskkripi Pengujian dan Materi Uji Lampiran 4. Dokumen Petunjuk Penggunaan Aplikasi (User Manual) v

6 Daftar Gambar Gambar 1. Implementasi Data Warehouse Gambar 2. OLAP Dalam Business Intelligence Gambar 3. Arsitektur Sistem Informasi Pangkalan Data Pendidkan Tinggi Gambar 4. Solusi Platform Sistem Gambar 5. Star Schema APK Gambar 6. Star Schema Lama Studi Gambar 7. Star Schema Rasio Dosen dan Mahasiswa Gambar 8. Star Schema Jumlah Guru Besar Gambar 9. Star Schema Statistik Mahasiswa Gambar 10. Star Schema Statistik Dosen Gambar 11. Star Schema Statistik Perguruan Tinggi Gambar 12. Mapping Data APK Gambar 13. Mapping Data Kabupaten Gambar 14. Mapping Data Dosen Gambar 15. Mapping Data Mahasiswa Gambar 16. Mapping Data Kopertis Gambar 17. Mapping Data Perguruan Tinggi Gambar 18. Mapping Data Program Studi Gambar 19. Mapping data Propinsi Lengkap Gambar 20. Mapping Data Propinsi Gambar 21. Mapping Data TLU Jenjang Studi Gambar 22. Mapping Data TLU Kode Perguruan Tinggi Gambar 23. Mapping Data TLU Program Studi Gambar 24. Mapping Data Transaksi Dosen Gambar 25. Mapping Data Transaksi Mahasiswa Gambar 26. Mapping Data TLU Jabatan Akademik Gambar 27. Mapping Data TLU Pendidikan Tinggi Gambar 28. Mapping Data TLU Status Aktivitas Dosen Gambar 29. Mapping Data TLU Status Aktivitas Mahasiswa vi

7 Gambar 30. Mapping Data TLU Status Ikatan Kerja Gambar 31 Mapping Data TLU Wilayah (Kopertis Untuk EPSBED) Gambar 32. Mapping Data EPSBED MSPHS Gambar 33. Mapping Data EPSBED MSYYS Gambar 34. Mapping Data EPSBED TBBNL Gambar 35. Mapping Data EPSBED TBKMK Gambar 36. Mapping Data EPSBED TLU Params Gambar 37. Mapping Data EPSBED TLU Status Akreditasi Gambar 38. Mapping Data EPSBED TLU Status PS Gambar 39. Mapping Data EPSBED TRKLN Gambar 40 Mapping Data EPSBED TRFPA Gambar 41. Mapping Data EPSBED TRKAP Gambar 42. Mapping Data EPSBED TRLAB Gambar 43. Mapping Data EPSBED TRLSD Gambar 44. Mapping Data EPSBED TRLSM Gambar 45. Mapping Data EPSBED TRMBW Gambar 46. Mapping Data EPSBED TRMLN Gambar 47. Mapping Data EPSBED TRNLM Gambar 48. Mapping Data EPSBED TRNLP Gambar 49. Mapping Data EPSBED TRPID Gambar 50. Mapping Data EPSBED TRPIM Gambar 51. Mapping Data EPSBED TRPPG Gambar 52. Mapping Data EPSBED TRSKR Gambar 53. Mapping Data EPSBED TRPUD Gambar 54. Mapping Data EPSBED TRVMS Gambar 55. Mapping Data EPSBED Mapping Data EPSBED TRVMT Gambar 56. Mapping Data EPSBED MSFAK Gambar 57. Login PDPT Gambar 58. Dasboard Layar Utama Fungsi Gauge (Home) Gambar 59. APK Home Gambar 60. APK Gender Gambar 61. APK Kopertis Wilayah Gambar 62. Dosen Home vii

8 Gambar 63. Dosen Jenis Perguruan Tinggi Gambar 64. Dosen Kopertis Wilayah Gambar 65. Dosen Jabatan Akademis Gambar 66. Dosen Jenjang Studi Gambar 67. Dosen Ikatan Kerja Gambar 68. Dosen Guru Besar Gambar 69. Dosen Status Gambar 70. Lama Studi Gambar 71. Mahasiswa Home Gambar 72. Mahasiswa Bidang ilmu Gambar 73. Mahasiswa Gender Gambar 74. Mahasiswa Kopertis Wilayah Gambar 75. Mahasiswa Status Gambar 76. Mahasiswa Cross Tab Gambar 77. Perguruan Tinggi Lokasi Gambar 78. Perguruan Tinggi Jenis Perguruan Tinggi Gambar 79. Perguruan Tinggi Akreditas Gambar 80. Rasio Dosen Mahasiswa Kopertis Wilayah Gambar 81. Rasio Dosen Mahasiswa Perguruan Tinggi Gambar 82. Kondisi Aliran Data Saat Ini Gambar 83. Usulan Solusi Sistem Gambar 84. Web Service Gambar 85. Rancangan Infrastruktur Sistem PDPT viii

9 Pendahuluan Bagian awal dari Laporan ini menjelaskan mengenai informasi pendahuluan dan kilasan proyek LATAR BELAKANG Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi (Ditjen DIKTI) adalah salah satu direktorat dalam Departemen Pendidikan Nasional (Depdiknas). Direktorat ini mempunyai peranan untuk mengayomi institusi-institusi pendidikan tinggi, terutama dalam hal pengembangan kapabilitas pendidikan tinggi. Hal ini dilakukan dengan cara menyiapkan suatu tata kelola institusi yang berkualitas dan akuntabel, untuk mendorong inovasi dan keunggulan dalam pendidikan tinggi di Indonesia. Ditjen DIKTI memerlukan data dan informasi yang berkaitan dengan pendidikan tinggi-pendidikan tinggi di Indonesia, baik itu supply ataupun demand. Data dan informasi ini dibutuhkan dalam rangka untuk menentukan kebijakan-kebijakan. Oleh karena itu, Ditjen DIKTI mengintegrasikan data dan informasi tersebut. Dengan adanya integrasi data dan informasi, Ditjen DIKTI dapat mengevaluasi standard dan kebijakan yang telah dikeluarkan dari laporan-laporan tersebut serta data-data yang terintegrasi didalamnya. Kebutuhan akan akurasi dan integritas data serta informasi, yang menjadi dasar analisa untuk pembuatan kebijakan-kebijakan Pendidikan Tinggi, telah menjadi alasan yang mendasar dari kegiatan ini. Sebagai salah satu simpul utama dalam siklus MANAJEMEN PENDIDIKAN TINGGI NASIONAL, Ditjen DIKTI memerlukan suatu instrumen yang kuat untuk mendapatkan informasi yang akan digunakan dalam pengembangan kebijakan. Ditjen DIKTI juga memerlukan interaksi dengan simpul utama lainnya dalam siklus manajemen 9

10 pendidikan tinggi yang berperan sebagai penjamin kualitas institusi pendidikan tinggi, yaitu BAN-PT. Dalam rangka implementasi kebijakan integrasi informasi Pendidikan Tinggi, maka diperlukan pengembangan Data Dictionary yang akan mendefinisikan data yang ada di dalam siklus manajemen pendidikan tinggi, baik internal Ditjen DIKTI maupun entitas lain yang terkait. Ditjen DIKTI telah melakukan pengembangan tahap awal dari Data Dictionary tersebut yang akan menjadi dasar untuk pengembangan Data Dictionary lanjutan. Pengembangan lanjutan Data Dictionary ini dilakukan untuk melengkapi kekurangankekurangan yang ada pada pengembangan Data Dictionary tahap sebelumnya. Selain itu juga diperlukan pengembangan proses bisnis dan aliran data pada Ditjen DIKTI khususnya dan pada siklus manajemen pendidikan tinggi secara umum, untuk menjamin proses integrasi tersebut berjalan. Integrasi data dan informasi tersebut diwujudkan dengan pengembangan Database Terpusat dan modul master data, baik internal Ditjen DIKTI maupun entitas lain yang terkait. Acuan utama Database terpusat adalah dokumen Data Dictionary dan Proses Bisnis. Adapun visi dan misi yang diemban Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi adalah sebagai berikut: VISI Menyediakan sumberdaya manusia dengan keunggulan kompetitif bangsa di percaturan Internasional MISI Perluasan dan pemerataan hak akses. Peningkatan mutu, relevansi dan daya saing. Penguatan tata kelola dan akuntabilitas pendidikan tinggi nasional. 10

11 Tugas dan Fungsi Tugas merumuskan dan melaksanakan kebijakan dan standardisasi teknis bidang pendidikan tinggi, dengan fungsi sebagai berikut : 1. Penyiapan perumusan kebijakan departemen di bidang pendidikan tinggi, 2. Pelaksanaan kebijakan di bidang pendidikan tinggi; 3. Penyusunan standard, norma, pedoman, kriteria dan prosedur di bidang pendidikan tinggi; 4. Pembinaan dan pengembangan pendidikan tinggi sesuai perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi dan seni, 5. Pemberian bimbingan teknis dan evaluasi di bidang pendidikan tinggi, 6. Pelaksanaan urusan administrasi Direktorat Jenderal. Dengan tugas dan fungsi disebutkan di atas, jelas bahwa efektifitas dan efisien pendidikan tinggi dalam rangka peningkatan mutu pendidikan tinggi di Indonesia menjadi tanggung jawab dan wewenang Ditjen Dikti. Laporan Tengah ini berisikan Laporan yang akan lebih menekankan tentang uraian data-data dan atau informasi yang didapat dari hasil penelitian yang disesuaikan dengan kebutuhan analisis sistem, agar tercapai maksud dan tujuan serta sasaran yang diinginkan. Hal ini dilakukan dengan menitik beratkan pada : Hasil pembahasan dan perbaikan dari Laporan Pendahuluan. Hasil pengumpulan dan pengelolaan Data. Hasil rancangan awal pembuatan aplikasi Data Warehouse (detail laporan dibuat dalam dokumen tersendiri yaitu Deskripsi Spesifikasi Kebutuhan dan Deskripsi Rancangan Perangkat Lunak). Hasil rancangan awal OLAP Server (detail laporan dibuat dalam dokumen tersendiri yaitu Deskripsi Spesifikasi Kebutuhan dan Deskripsi Rancangan Perangkat Lunak). 11

12 1.2 MAKSUD DAN TUJUAN Maksud dan tujuan dari kegiatan ini adalah : 1. Mendefinisikan dan mencari kesepadanan data yang ada di internal Ditjen DIKTI dan entitas lainnya di siklus manajemen pendidikan tinggi, seperti BAN-PT, Kopertis dan PSP (Pusat Statistik Pendidikan) Balitbang. 2. Menjamin integritas dan konsistensi antara data yang berasal dari Ditjen DIKTI maupun entitas lainnya di siklus manajemen pendidikan tinggi. 3. Mendefinisikan dan mengklarifikasi proses bisnis masing-masing entitas di dalam siklus manajemen pendidikan tinggi serta menjamin aliran data yang komprehensif dari dan ke Ditjen DIKTI dan entitas pendidikan tinggi lainnya. 4. Merancang dan mengimplementasikan Database terpusat Ditjen DIKTI. 5. Menghasilkan informasi yang komprehensif serta menjamin integritas, kosistensi serta validitas data yang pada umumnya berasal dari database Ditjen DIKTI yang memiliki struktur, platform, teknologi, dan produk database yang berbeda. 1.3 SASARAN Sasaran yang hendak dicapai dalam pelaksanaan pekerjaan ini adalah sebagai berikut: Mengembangkan sebuah Pangkalan Data Pendidikan Tinggi yang lengkap, akurat, real time, interaktif, menarik, terintegrasi dan mudah diakses. 12

13 1.4 LINGKUP PEKERJAAN Pengembangan Pangkalan Data Pendidkan Tinggi Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan Nasional yang dibangun memiliki fasilitas lengkap untuk menunjang proses pengelolaan dan informasi Ditjen DIKTI. Disamping itu fasilitas yang dimiliki dapat mampu menunjang proses pada tingkat operator sampai dengan tingkat eksekutif yang membutuhkan alat bantu dalam menganalisa informasi untuk pengambilan keputusan yang tepat. Ruang lingkup atau batasan pekerjaan sesuai dengan maksud, tujuan dan sasaran diatas dengan pertimbangan sebagai berikut : A. Persyaratan Umum : 1. Sistem yang dirancang memiliki spesifikasi sebagai berikut : a. Menggunakan Konsep Open System b. Berbasis Relational Database Management System (RDBMS) c. Sofware pembangunan sistem aplikasi dan tools yang digunakan untuk pembangunan dan pengembangan aplkasi. d. Memiliki prosedur backup dan recovery secara otomatis e. Database hasil imput user dapat di query dan sort unutk kepentingan pelaporan tertentu dan tersedia interface untuk melakukan query dimaksud. 2. Sistem yang dibangun harus dapat menerapkan security system yang bekerja pada tiga level, yaitu : a. Level Operating System b. Level Database c. Level Aplikasi Yang dapat diterapkan sampai dengan fungsi modul, atau submodul dan juga dapat diterapkan ke user atau group user. 3. Aplikasi yang dibangun berbasis web yang dirancang dengan platform open source dengan berbagai tingkatan akses user sesuai dengan 13

14 kewenangannya, antara lain : administrator, operator, pimpinan, pemohon dan user atau pengguna lainnya. 4. Aplikasi yang dibangun dapat dijalankan pada platform OS Windows server. XP, Vista atau Linux, Database RDBMS dan script pemrograman yang berorientasi object, sehingga mampu menangani dan mengelola data. 5. Membangun perangkat lunak sistem yang telah dirancang secara terpusat dan ditempatkan di Data Center. 6. Aplikasi yang dibangun dapat diakses secara terbatas melalui jaringan internet dan jaringan lokal (LAN) dengan menggunakan browser internet. 7. Aplikasi yang dibangun harus user fiendly dengan interface berbasis Graphical User Interface (GUI) 8. Aplikasi dibangun dengan pendekatan metodologi Software Engineering yang baik. B. Kajian Sistem (Data dan Informasi) 1. Assessment Existing Aplikasi (legacy system) dan data yang dibutuhkan di Ditjen DIKTI namun belum memiliki aplikasi (DIKTI Transactional Application). Kegiatan ini mencakup survei dan wawancara ke : a. Masing-masing direktorat Di Ditjen DIKTI b. PSP Balitbang. c. BAN-PT d. Kopertis. e. Sample minimal dua PTN / PTS 2. Melaksanaan telaah terhadap organisasi serta tugas pokok dan fungsi yang terkait dengan mekanisme / siklus manajemen pendidkan tinggi di Ditjen DIKTI. Dan Inventarisasi lembaga lain yang relevan. 3. Melakukan Survei inventarisasi data dan informasi, serta kebutuhan sistem yang terintegrasi kebutuhan Ditjen DIKTI dari seluruh sumber informasi (on field and on data center), agar mampu memahami permasalahan yang 14

15 muncul dan mendefinisikannya secara rinci, menentukan tujuan pembuatan sistem dan mendifinisikan kendala-kendalanya. 4. Formulasi sistem informasi dengan menganalisa permasalahan secara mendalam yang terkait dengan penyusunan database, sehingga mampu untuk dijadikan dokumen arsitektur atau desain struktur database. 5. Perencanaan infrastruktur jaringan pendukung sistem 6. Pengembangan aliran data elektronik terstruktur. C. Penyempurnaan Data Dictionary dan Penyusunan Proses Bisnis Pengelolaan Pendidikan Tinggi [DIKTI] Kegiatan Penyempurnaan Data Dictionary dan Penyusunan Proses Bisnis Pengelolaan Pendidikan Tinggi DIKTI ini meliputi : i. Penyempurnaan Data Dictionary ii. Penyusunan Proses Bisnis Pengelolaan Pendidikan Tinggi DIKTI C.1. Penyempurnaan Data Dictionary 1. Penyempurnaan Data Dictionary ini merupakan lanjutan dari pekerjaan Pengembangan Data Dictionary yang telah dilakukan sebelumnya. 2. Data Dictionary mendefinisikan elemen data dengan fungsi sebagai berikut : a. Menjelaskan arti aliran data dan penyimpanan data dalam DFD (Data Flow Diagram) b. Mendeskripsikan komposisi paket data yang bergerak melalui aliran. c. Mendeskripsikan komposisi penympanan data d. Menspesifikasikan nilai dan satuan yang relevan bagi penyimpanan dan aliran e. Mendeskripsikan hubungan detil antara penyimpanan yang akan menjadi titik perhatian dalam entity relationship diagram (ERD) 3. Penyempurnaan DFD yang telah dikembangkan sebelumnya tentang kebutuhan data untuk siklus manajemen pendidikan tinggi 15

16 4. Rancangan ERD dari Database Terpusat dengan Normalisasi yang mengacu pada Data Dictionary yang telah didefinisikan. 5. Pengembangan Data Dictionary ini harus meninjau aplikasi pengelolaan data pendidikan, termasuk Padati Web dan Dapodik. C.2. Rancangan dan Implementasi Modul KPI DIKTI 1) Proses Bisnis yang dikembangkan mencakup beberapa proses penentuan kebijakan di internal Ditjen DIKTI dan harus memperhatikan interaksi ditjen DIKTI dengan entitas lainya (seperti : BAN-PT, KAP, Satker, Balitbang, Koperties, PTN/PTS, masyarakat pengguna, dll) 2) Proses bisnis yang dikembangkan harus mengakomudasi pengumpulan/penyebaran data/informasi yang telah didefinisikan dan tidak terbatas pada Data Dictionary. D. Pengembangan Database Terpusat Kegiatan Pengembangan Database Terpusat meliputi : i. Pengembangan Database Terpusat. ii. Migrasi dari data Legacy Application Kegiatan rinci berdasarkan kebutuhan fungsional sebagai berikut : 1) Pembangunan dan Pengembangan database terpusat harus berdasarkan pada Data Dictionary yang dimiliki Ditjen DIKTI. 2) Pembangunan dan Pengembangan Database Terpusat mencakup paket Business Intelligence, Data Warehouse, dan OLAP (Online Analitycal Processing) 3) Sistem yang dibangun harus mengakomudasi sistem yang sudah berjalan selama ini, baik dari segi entri data maupun pelaporan. E. Entry Data / Migrate Data, Pengumpulan data dan informasi,; 1. Melakukan Collecting Data baik yang struktural basis data dan non struktural basis data. 2. Melakukan migrasi data dari Legacy Application 16

17 a. Pemindahan data yang telah didefinisikan pada data dictionary, sekurang-kurangnya data yang berada pada Database Ditjen DIKTI terdahulu ke Database Terpusat. b. Transfer data diantara tipe dan format yang lama ke tipe dan format yang sesuai dengan arsitektur integrasi informasi. c. Perencanaan, ekstraksi, cleansing, load dan verifikasi. 3. Melakukan pemasukan data (entry data), untuk data yang belum berstruktur. F. Instalasi, Set up dan Implementasi Hadware, Software, Jaringan dan Aplikasi 1) Memasang dan membentuk (setting) parameter untuk operasi aplikasi sesuai dengan kebutuhan. 2) Instalasi Software pendukung 3) Instalasi dan konfigurasi infrastruktur perangkat keras dan jaringan sesuai kebutuhan sistem yang terintegrasi. 4) Instalasi dan Tuning Database di Platform Linux. G. Uji Coba dan Penyempurnaan (Finalisasi) 1. Melakukan Skenario Based Testing, berdasarkan Kebutuhan informasi (information requirenment) 2. Conduc System dan Complate System Testing H. Pelatihan, Sosialisasi dan Asistensi Implementasi aplikasi. 1. Melakukan Pelatihan bagi Trainer 2. Melakukan pelatihan teknis pemeliharaan aplikasi dan database kepada administrator. 3. Melakukan pelatihan operasional kepada staff / operator di Ditjen DIKTI, sesuai dengan modul aplikasi. 4. Melakukan pelatihan yang berhubungan dengan Development Tools yang digunakan kepada staf TI. 17

18 I. Pembuatan Dokumen dan Laporan : 1. Laporan sepanjang pelaksanaan proyek a. laporan Pendahuluan b. Laporan Tengah c. Laporan Akhir d. Catatan Pertemuan / Risalah Rapat 2. Dukumen Teknis Sistem Aplikasi : a. Dokumen Spesifikasi Kebutahan Sistem dan Rancangan Sistem b. Dokumen Pengujian dan Materi Uji c. User Manual untuk User, Admin dan Programmer d. Source Code dan RDBMS 3. Handout Training 4. Soft Copy dalam bentuk CD dan Hard Copy J. Pendampingan dan Pemeliharaan selama 24 bulan. K. Pembelian Piranti Lunak / Software Pendukung yang dipersyaratkan L. Project Management Melakukan koordinasi, pengendalian, diskusi dan pembahasan dengan tim teknis serta menjalankan tahapan kerja sesuai dengan rencana kerja yang telah disusun. 18

19 1.5 SPESIFIKASI PEKERJAAN Adapun spesifikasi pekerjaan dapat dijabarkan sebagai berikut : Penyempurnaan Data Dictionary dan Perancangan serta Implementasi Modul KPI Ditjen DIKTI 1. Penyempurnaan Data Dictionary Penyempurnaan Data Dictionary ini sekurang-kurangnya terdiri atas 4 (empat) form sebagai berikut : 1) Data Flow Dictionary Entry Form ini menerangkan setiap data flow pada DFD 2) Data Store Dictionary Entry Form ini menerangkan setiap data strore yang unik dalam DFD 3) Data Structure Dictionary Entry Form ini menghubungkan summary description (deskripsi ringkasan) dari data flow dan data strore ke deskripsi detail dari data element. 4) Data Element Dictionary Entry Form ini menyediakan dasar untuk skema database untuk menstandarkan deskripsi dari suatu elemen sehingga elemen itu direferensikan dengan cara yang sama setiap kali digunakan 2. Perancangan dan Impelemtasi Modul KPI Ditjen DIKTI Kegiatan ini mencakup implementasi serta penjabaran proses bisnis (alur aktivitas) untuk mekanisme pelaporan KPI dari Institusi Pendidikan Tinggi yang minimal mencakup proses akademik, kegiatan riset, dan kegiatan pengabdian masyarakat Pengembangan Database Terpusat 1. Pengembangan Basisdata Terpusat 19

20 Database terpusat yang dikembangkan sekurang-kuranya memiliki modul-modul berikut : 1) Modul Data master Modul ini untuk mengelola data master yang telah didefinisikan dan di normalisasi hingga bentuk normal yang paling optimal. Data Master ini nantinya akan digunakan pada modul data transaksional. 2) Modul Data transaksional Modul ini untuk mengelola data transaksional yang telah didefinikasn dan dioptimalkan (denormalisasi) untuk mempercepat dan mengefisienkan query ke database Kedua modul tersebut harus mengacu pada Data Dictionary milik Ditjen DIKTI yang telah dikembangkan pada proyek terpisah 2. Sub-kegiatan Migrasi data dari Legacy application Migrasi data ini dilakukan sekurang-kurangnya terhadap aplkasi yang telah dikembangkan oleh Ditjen DIKTI, misalnya aplikasi EPSBED (Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri) dan SIMPEL (Sistem Informasi Manajemen Pelaporan) 20

21 1.6 JADWAL DAN STATUS PEKERJAAN Jadual Pelaksanaan pekerjaan Pangembangan Pangkalan Data Pendidkan Tinggi Ditjen DIKTI Departemen Pendidkan Nasional Tahun Anggran 2009, dilaksanakan selama 4 (empat) bulan kalender dengan kegiatan sebagai berikut : Waktu pelaksanaan Tanggal : 7 September 2009 s/d 31 Desember 2009 NO KEGIATAN BULAN KE Sept Okt Nov Des KETERANGAN [Hasil] Persiapan (Project Kick Off) Selesai 2 Survey dan Identifikasi (Business Requiremen Analist) Analisa Pendahuluan (Pengumpulan Data) Selesai Analisa Sistem Berjalan Selesai Analisa Kebutuhan Sistem Selesai Penyempurnaan Data Dictionary Selesai 3 Pembahasan Berkala (Review) In Progress 4 Rancangan Kebutuhan Sistem (Business Solution Design) Selesai 5 Pengembangan (Data Warehouse, Software & Infrastructure Development) 6 System Integration & Testing Konfigurasi, Instalasi & Set up In Progress Selesai 21

22 NO KEGIATAN BULAN KE Sept Okt Nov Des KETERANGAN [Hasil] Integrasi, Migrasi Data, Database In Progress User Acceptance Test (UAT), Finalisasi In Progress 7 System Procedure & Training, Sosialisasi Teknik Sistem komputer (TOT, Admin ) - Operator Aplikasi (End User) - 8 Dokumentasi dan Laporan L P 9 Pendampingan (On Going Support) 24 Bulan setelah Hasil Akhir Pekerjaan S k R S L T U A L A In Progress Catatan : LP : Laporan Pendahuluan SK : Dokumen Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak RS : Dokumen Rancangan Perangkat Lunak [Cetak Biru Perancangan] LT : Laporan Tengah UA : Dokumen Pengujian dan Materi Uji [UAT], Dokumen User Manual, Handout Training LA : Laporan Akhir, Source Code dan RDBMS dan Dokumen Kamus Data 22

23 2 Gambaran Umum Pangkalan Data Pendidikan Tinggi Pada bab ini memberikan gambaran umum hasil priliminary Business Proses dan Keluaran Dari Pangkalan Data Pendidikan Tinggi Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan Nasional. 2.1 ELEMEN-ELEMEN PENGEMBANGAN PANGKALAN DATA DALAM BUSINESS INTELLIGENCE Data Warehouse Data warehouse merupakan tempat penyimpanan untuk ringkasan dari data historis yang diambil dari basis data-basis data yang tersebar di suatu organisasi. Data warehouse mengumpulkan semua data Ditjen DIKTI dalam satu tempat agar dapat diperoleh pandangan yang lebih baik dari suatu proses bisnis/kerja dan meningkatkan kinerja organisasi. Data warehouse mendukung proses pembuatan keputusan manajemen. Tujuan utama dari pembuatan data warehouse adalah untuk menyatukan data yang beragam ke dalam sebuah tempat penyimpanan dimana pengguna dapat dengan mudah menjalankan query (pencarian data), menghasilkan laporan, dan melakukan analisis. Salah satu keuntungan yang diperoleh dari keberadaan data warehouse adalah dapat meningkatkan efektifitas pembuatan keputusan. Secara garis besar, kedudukan data warehouse di implementasi BI dapat dilihat pada gambar dibawah ini. Nampak bahwa penyusunan suatu data warehouse yang lengkap, 23

24 integratif serta terhubung dengan semua data operasional merupakan modal pokok dikembangkannya BI di Ditjen DIKTI. Gambar 1. Implementasi Data Warehouse Beberapa bagian penting dalam data warehouse dapat dijelaskan sebagaimana di bawah ini: Data mart, yang merupakan bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan dari suatu fungsi bisnis atau departemen tertentu. Data mart dapat berdiri sendiri atau terhubung ke data warehouse yang telah ada. Ada beberapa karakteristik dari data mart yang membedakannya dengan data warehouse, yaitu : - Data mart hanya berfokus pada satu kebutuhan pengguna dengan satu departemen atau fungsi bisnis - Data mar tidak secara normal berisi data operasional terperinci - Data mart berisi lebih sedikit data dari yang ada dalam data warehouse, lebih mudah dimengerti dan dipahami. 24

25 Kubus data (cube), adalah unit pemrosesan data yang terdiri dari tabel fakta dan dimensi dalam suatu data warehouse. Aggregation, adalah hitungan awal dari data numerik. Dengan menghitung dan menyimpan jawaban dari query yang sebelumnya telah dibuat, waktu proses query dapat lebih cepat. Dengan adanya agregasi, data yang jumlahnya ribuan atau bahkan ratusan ribu dalam suatu basis data multidimensi dapat dicari dengan mudah dan tidak memakan banyak waktu. Agregasi ini merupakan pondasi dari pembentukan kubus data, karena mengorganisir kumpulan data kedalam struktur data basis data multidimensi sehingga menghasilkan respon time yang cepat Data Mining Data Mining seringkali diartikan dengan menulis banyak laporan dan query. Namun pada kenyataannya kegiatan data mining tidak melakukan pembuatan laporan dan query sama sekali. Data mining dilakukan dengan tool khusus, yang mengeksekusi operasi data yang telah didefinisikan berdasarkan model analisis. Data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari data yang berada pada basis data yang besar yang selama ini tidak diketahui tetapi mempunyai potensi informasi yang bermanfaat. Hasil dari operasi data mining berupa tabel-tabel dan file-file yang berisi data analisis yang dapat diakses dengan query dan reporting tools. Terdapat empat operasi umum data mining yaitu : a. Predictive and Classification Modeling, yang biasa digunakan untuk memperkirakan suatu kejadian khusus. Diasumsikan bahwa seorang analis mempunyai pertanyaan khusus untuk ditanyakan. b. Link Analysis, yang digunakan untuk mencari hubungan antara recordrecord pada basis data. c. Database Segmentation, yang digunakan untuk mengelompokkan recordrecord yang berhubungan ke dalam segmen-segmen. Pengelompokkan ini merupakan langkah pertama dari pemilihan data, sebelum operasi data mining lainnya dilakukan. 25

26 d. Deviation Detection, yang digunakan untuk mencari record-record yang dipandang tidak normal dan memberikan alasan untuk anomali tersebut OLAP (Online Analytical Processing) OLAP merupakan kunci dari BI, yang digunakan untuk menganalisisis data dan informasi yang pada akhirnya akan menjadi dasar basis Decision Support System (DSS) dan Expert Infotmation System (EIS). Beberapa aktivitas yang dapat dilakukan melalui OLAP antara lain seperti : melakukan query, meminta laporan yang ad hoc, mendukung analisis statistik, analisis interaktif, serta membangun aplikasi multimedia. Berdasarkan struktur basis datanya OLAP dibedakan menjadi 3 kategori utama : a. Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP) Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP) adalah OLAP yang secara langsung mengarah pada basis data multidimensi. MOLAP memproses data yang telah disimpan dalam array multidimensional di mana semua kombinasi data yang mungkin dicerminkan, masing-masing di dalam suatu sel yang dapat diakses secara langsung. b. Relational Online Analytical Processing (ROLAP) Relational Online Analytical Processing (ROLAP) adalah suatu format pengolahan OLAP yang melakukan analisis data secara dinamis yang disimpan dalam basis data relasioanal bukan pada basis data multidimensi. ROLAP merupakan bentuk teknologi dari OLAP yang paling berkembang. c. Hybrid Online Analytical Processing (HOLAP) Hybrid Online Analytical Processing (HOLAP) merupakan kombinasi antara ROLAP dengan MOLAP. HOLAP dikembangkan untuk mengkombinasikan antara kapasitas data pada ROLAP yang besar dengan kemampuan proses pada MOLAP. Sedangkan yang dimaksud dengan Decision Support Systems (DSS) merupakan sistem informasi yang menggunakan model keputusan dan basis data untuk membantu proses pengambilan keputusan pada level manajerial. Adapun Executive Information Systems (EIS) adalah sistem informasi strategis bagi manajemen atas (eksekutif) yang 26

27 menyediakan akses yang cepat untuk informasi selektif faktor-faktor kunci terkait implementasi strategi organisasi. Secara garis besar, kedudukan OLAP dalam implementasi BI dapat dilihat pada gambar dibawah ini : Gambar 2. OLAP Dalam Business Intelligence 2.2 Arsitektur Umum Sistem Informasi Platform dasar dari aplikasi adalah Web Based System. Tujuan penggunaan web based system ini adalah untuk meningkatkan efisiensi kerja & integritas data, karena seluruh klien dapat di-maintain pada satu titik, yaitu Web Server. Selain itu, sistem ini memungkinkan penggunaan yang luas, tanpa ada kebutuhan setting aplikasi di sisi klien dan sistem yang dibangun memenuhi tingkat otoritas pengguna (previlage Access). 27

28 Adapun arsitektur sistem Pangkalan Data Pendidikan Tinggi adalah sebagaimana digambarkan pada gambar 3. berikut ini. Gambar 3. Arsitektur Sistem Informasi Pangkalan Data Pendidkan Tinggi Keterangan Notasi Gambar Arsitektur Umum Informasi Ditjen DIKTI : 1. Untuk memungkinkan data yang berasal dari aplikasi-aplikasi yang ada di Ditjen DIKTI dapat di share atau di alirkan ke Pangkalan Data Pendidikan Tinggi maka data harus melalui Information Integration Platform. 2. Data yang berasal dari Perguruan Tinggi sebelum dikirim ke Ditjen DIKTI atau Pangkalan Data kami usulkan untuk memanfaatkan aplikasi dispatch 3. Data yang terkirim melalui aplikasi dispatch sebelum dapat dimanfaatkan oleh Ditjen DIKTI atau entitas lainnya harus melalui information integration platform 4. Data-data yang berasal dari Ditjen DIKTI maupun dari BAN-PT atau entitas lainnya harus disimpan pada database terpusat 28

29 5. Risalah dari data-data tersebut selayaknya terakomodasi di Pangkalan Data Pendidikan Tinggi, dengan demikian jenis informasi yang dihasilkan dapat disesuaikan dengan kebutuhan Ditjen DIKTI maupun entitas lainnya. 6. Knowledge Management Tools maupun Collaboration Tools digunakan untuk meningkatkan kegunaan informasi bagi Ditjen DIKTI 7. Informasi yang berada di Pangkalan Data Pendidikan Tinggi dapat dimanfaatkan oleh entitas lain di luar Ditjen DIKTI 8. Informasi tersebut juga dapat dimanfaatkan oleh BAN-PT sebagai data tambahan untuk keperluan akreditasi 9. Balitbang juga dapat memanfaatkan data yang ada di Pangkalan Data Pendidikan Tinggi untuk kajian statistik dan pengambilan keputusan. 10. BAN-PT dan juga entitas lainnya, dapat memberikan data kepada Ditjen DIKTI melalui Information Integration Platform Informasi pokok yang di tayangkan pada dashboard Pengembangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi dengan mendefinisikan SISTEM INFORMASI INDIKATOR KEPRIMAAN (Key Performance Indicator KPI). Merupakan modul indikator keprimaan yang terdiri dari : 1. Indikator Keprimaan Mahasiswa a. Angka Partisipasi Kasar (APK) Gender Kumulatif Berdasarkan jenis dan jenjang b. Rata-rata Lama Studi c. Data Statistik Mahasiswa per periode waktu 2. Indikator Keprimaan Dosen a. Jumlah Dosen dan Kualifikasinya b. Jumlah Guru Besar 29

30 c. Data Statistik Dosen per periode waktu d. Rasio Dosen dan Mahasiswa 3. Indikator Keprimaan Perguruan Tinggi a. Produktivitas PT b. Jumlah PT yang masuk rangking c. Data Statistik PT per periode waktu 2.3 PLATFORM APLIKASI Gambar 4. Solusi Platform Sistem Penjelasan : 1. Server Site Perangkat lunak yang akan digunakan adalah sebagai berikut: - Linux sebagai Operating System. - Oracle Database 10g Sebagai RDBMS Server. - Oracle Werehouse Builder sebagai pendukung Business Intelligence. - Oracle Dashboard dan Publisher sebagai reporting service 30

31 - Apache Web Server - WSASWSO2 Sebagai Web Service. - WSASWSO2 adalah software open source yang cukup handal sebagai antarmuka antar legacy sistem dengan DB-PDPT. 2. Client Site Perangkat lunak yang diusulkan adalah sebagai berikut: - Windows / Linux sebagai Operating System. - Microsoft Internet Explorer, Firefox atau yang lainnya sebagai Web Browser. 3. Development Tools Perangkat lunak yang akan digunakan adalah sebagai berikut : - Oracle Warehouse Builder - Oracle Dashboard dan Publisher - Java Server Pages (bila diperlukan) 31

32 3 Rancangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi Pada bab ini akan dijelaskan secara global kebutuhan rancangan pengkalan data pendidkan tinggi dengan memperhatikan kondisi yang ada di lapangan, sehingga didapat kemajuan seusai dengan ruang lingkup dan spesifikasi pekerjan. Adapun penjelasan detail dari Rancangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi, tertuang pada Dokumen Deskripsi Perancangan Perangkat Lunak Versi B, yang telah disempurnakan (No Doc. DIKTI-PDPT.SIS.BSD.02.PIS.12.09). 3.1 DESKRIPSI KEBUTUHAN FUNGSIONAL Sistem Pangkalan Data Pendidikan Tinggi berfungsi untuk menyediakan informasi tentang Key Performance Indicator (KPI) sebagai berikut : 1. Mahasiswa a. Angka Partisipasi Kasar (APK) Gender Kumulatif Berdasarkan Vokasi b. Rata-rata Lama Studi c. Data Statistik Mahasiswa per periode waktu 2. Dosen a. Jumlah Dosen dan Kualifikasinya b. Jumlah Guru Besar 32

33 c. Data Statistik Dosen per periode waktu d. Rasio Dosen dan Mahasiswa 3. Perguruan Tinggi a. Produktivitas PT b. Jumlah PT yang masuk rangking c. Data Statistik PT per periode waktu Adapun data-data yang perlu ditampilkan untuk setiap KPI adalah sebagai berikut : 1. Angka Partisipasi Kasar (APK) Angka Partisipasi Kasar merupakan Perbandingan Jumlah Penduduk Usia Kuliah dengan Jumlah Mahasiswa Baru. Jumlah penduduk usia kuliah merupakan data eksternal dengan menggunakan format excel. Sementara data jumlah Mahasiswa Baru diperoleh dari EPSBED. Sementara Data yang ditampilkan adalah: a. APK Kumulatif b. APK berdasarkan Disparitas Gender c. APK berdasarkan Vokasi (D2,D3, D4) Data tersebut ditampilkan berdasarkan prespektif waktu (per tahun) 2. Lama Studi Ideal a. Perbandingan antara Waktu Studi Mahasiswa dengan Standar Lama Studi D2 = 4 semester D3 = 6 semester D4 = 8 semester S1 = 8 semester S2 = 4 semester S3 = 6 semester b. Data Waktu Studi Mahasiswa diambil dari: Tahun Masuk dari Master Mahasiswa 33

34 Tanggal Lulus dari Transaksi Mahasiswa c. Data yang akan ditampilkan: Perbandinagn Lama Studi Keseluruhan Perbandingan Lama Studi berdasarkan Gender Perbandingan Lama Studi berdasarkan asal PT Perbandingan Lama Studi berdasarkan Lokasi Geografis 3. Rasio Dosen dan Mahasiswa Untuk melihat perbandingan jumlah dosen dengan mahasiswa, dimana data yang akan ditampilkan berupa: a. Rasio jumlah dosen dan mahasiswa secara keseluruhan b. Rasio berdasarkan Jenis Perguruan Tinggi (PTN/PTS) c. Rasio berdasarkan Perguruan Tinggi d. Rasio berdasarkan Lokasi Geografis 4. Kualifikasi Dosen a. Jumlah Guru Besar Berdasarkan Jenis PT Berdasarkan PT Berdasarkan Lokasi Geografis b. Jumlah Dosen dan Kualifikasinya Berdasarkan Jenis PT Berdasarkan PT Berdasarkan Lokasi Geografis (jika ada) c. Jabatan Akademik Berdasarkan Jenis PT Berdasarkan PT Berdasarkan Lokasi Geografis (jika ada) 5. Statistik Dosen a. Jumlah Dosen Berdasarkan PT 34

35 Berdasarkan program studi b. Jumlah Dosen Berdasarkan Jabatan Akademik c. Jumlah Dosen Berdasarkan Jenjang Studi d. Jumlah Dosen Berdasarkan Status Ikatan Kerja e. Jumlah Dosen Berdasarkan Aktivitas 6. Statistik Mahasiswa a. Jumlah Mahasiswa per PT b. Jumlah Mahasiswa per program studi c. Jumlah Mahasiswa berdasarkan Gender d. Jumlah Mahasiswa berdasarkan Lokasi e. Jumlah Mahasiswa berdasarkan aktivitas 7. Statistik PT a. Jumlah Perguruan Tinggi b. Jumlah PT berdasarkan Lokasi c. Jumlah PT berdasarkan Jenis d. Jumlah Politektnik meningkat 50%, dari 120 menjadi 180 e. Jumlah dan kapasitas PTS meningkat 20% 35

36 Adapun star schema yang diperlukan untuk menyediakan informasi tentang KPI adalah sebagai berikut : 1. Star Schema Angka Partisipasi Kasar Gambar 5. Star Schema APK 36

37 2. Star Schema Lama Studi Gambar 6. Star Schema Lama Studi 37

38 3. Star Schema Rasio Dosen dan Mahasiswa Gambar 7. Star Schema Rasio Dosen dan Mahasiswa 38

39 4. Star Schema Jumlah Guru Besar Gambar 8. Star Schema Jumlah Guru Besar 39

40 5. Star Schema Statistik Mahasiswa Gambar 9. Star Schema Statistik Mahasiswa 40

41 6. Star Schema Statistik Dosen Gambar 10. Star Schema Statistik Dosen 41

42 7. Star Schema Statistik Perguruan Tinggi Gambar 11. Star Schema Statistik Perguruan Tinggi 42

43 3.2 ETL MAPPING Dengan Metode ETL (Extract, Transform, Load), data dan informasi tentang pendidikan tinggi di seluruh Indonesia yang berasal dari database Ditjen DIKTI yang lama (operational database), yang memiliki struktur, platform, teknologi, dan produk database yang berbeda, diambil (extract) dan disesuaikan (transform) dengan database yang baru, kemudian dimasukkan (load) ke database (data dictionary) yang baru (data warehouse). Pada pembangunan aplikasi PDPT ini, semua mapping data dilakukan dengan menggunakan OWB 10.2 (Oracle Warehouse Builder Versi 10.2). Adapun ETL Mapping nya adalah sebagai berikut : 1. Mapping Data APK Pada gambar 15 berikut ini dilakukan mapping data dari tabel data APK (dari tabel yang berasal dari file yang berformat excel) ke data APK_SISWA yang ada di data staging Oracle. Pemetaan ini dilakukan untuk memindahkan data dari luar Oracle ke dalam database oracle untuk kemudiannya dilakukan pengolahan dan analisa menggunakan aplikasi BI (Bussiness Intelligent) Oracle. Mapping dilakukan secara langsung tanpa konversi sebab data sumber dan data target memiliki struktur yang sama. Gambar 12. Mapping Data APK 43

44 2. Mapping Data Kabupaten Mapping ini dilakukan untuk memindahkan data kabupaten kedalam tabel kabupaten yang ada di database oracle, disini dilakukan fungsi TRIM() untuk menghilangkan spasi kosong pada nama kabupaten untuk lebih mengakuratkan pencarian kode atau nama kabupaten( tabel kabupaten menjadi tabel yang penting sebab termasuk tabel lookup). Gambar 13. Mapping Data Kabupaten 3. Mapping Data Dosen Pada mapping data dosen ini dilakukan dengan memasukkan data dosen yang ada pada database EPSBED ke data staging oracle. Disini dilakukan INSERT_DATE menggunakan fungsi SYSDATE pada oracle untuk mendapatkan tanggal load dari data ini. Mapping data dosen ini dapat dililihat pada Gb. 16 berikut ini. 44

45 Gambar 14. Mapping Data Dosen 45

46 4. Mapping Data Mahasiswa Mapping dilakukan untuk memasukkan data mahasiswa yang ada pada database EPSBED ke data staging oracle. Disini dilakukan INSERT_DATE menggunakan fungsi SYSDATE pada oracle untuk mendapatkan tanggal load dari data ini. Gambar 15. Mapping Data Mahasiswa 46

47 5. Mapping Data Kopertis Mapping dilakukan untuk memasukkan data kopertis yang ada pada tabel data APK (yang berasal dari file excel) ke data staging oracle. Mapping dilakukan secara langsung tanpa konversi sebab data sumber dan data target memiliki struktur yang sama. Gambar 16. Mapping Data Kopertis 6. Mapping Data Perguruan Tinggi Mapping dilakukan untuk memasukkan data perguruan tinggi yang ada pada database EPSBED ke data staging oracle seperti tampak pada gb 19. Disini dilakukan INSERT_DATE menggunakan fungsi SYSDATE pada oracle untuk mendapatkan tanggal load dari data ini. 47

48 Gambar 17. Mapping Data Perguruan Tinggi 48

49 7. Mapping Data Program Studi Mapping dilakukan untuk memasukkan data program studi yang ada pada database EPSBED ke data staging oracle. Disini dilakukan INSERT_DATE menggunakan fungsi SYSDATE pada oracle untuk mendapatkan tanggal load dari data ini. Gambar 18. Mapping Data Program Studi 49

50 8. Mapping Data Propinsi Lengkap Mapping ini dilakukan untuk memindahkan data propinsi kedalam tabel propinsi yang ada di database oracle, disini dilakukan fungsi TRIM() untuk menghilangkan spasi kosong pada nama propinsi dan nama pulau untuk lebih mengakuratkan pencarian kode atau nama propinsi/pulau( tabel propinsi menjadi tabel yang penting sebab termasuk tabel lookup). Gambar 19. Mapping data Propinsi Lengkap 9. Mapping Data Propinsi Mapping data propinsi yang terdapat pada tabel APK(tabel berasal dari file excel). Disini dilakukan fungsi TRIM untuk mendapatkan pencarian kode provinsi secara akurat menggunakan tabel propinsi yang didapat dari mapping data provinsi lengkap. Mapping ini dilakukan untuk memasukkan data propinsi apk kedalam data staging oracle sekaligus menseragamkan pengkodean propinsi. 50

51 Gambar 20. Mapping Data Propinsi 10. Mapping Data TLU Jenjang Studi Mapping data TLU_JENJANG_STUDI dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode jenjang studi). Gambar 21. Mapping Data TLU Jenjang Studi 11. Mapping Data TLU Kode Perguruan Tinggi Mapping data TLU_PERGURUAN_TINGGI dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode perguruan tinggi). 51

52 Gambar 22. Mapping Data TLU Kode Perguruan Tinggi 12. Mapping Data TLU Program Studi Mapping data TLU_PROGRAM_STUDI dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode program studi). Gambar 23. Mapping Data TLU Program Studi 52

53 13. Mapping Data Transaksi Dosen Mapping data TRAKD dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 24. Mapping Data Transaksi Dosen 53

54 14. Mapping Data Transaksi Mahasiswa Mapping data TRAKM dari tabel EPSBED ke data staging oracle seperti pada gb 28 berikut ini. Gambar 25. Mapping Data Transaksi Mahasiswa 15. Mapping Data TLU Jabatan Akademik Mapping data TLU_JABATAN_AKADEMIK dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode jabatan akademik). Gambar 26. Mapping Data TLU Jabatan Akademik 54

55 16. Mapping Data TLU Pendidikan Tertinggi Mapping data TLU_PENDIDIKAN_TERTINGGI dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode pendidikan tertinggi). Gambar 27. Mapping Data TLU Pendidikan Tinggi 17. Mapping Data TLU Status Aktivitas Dosen Mapping data TLU_STATUS_AKTIVITAS_DOSEN dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status aktivitas dosen). Gambar 28. Mapping Data TLU Status Aktivitas Dosen 18. Mapping Data TLU Status Aktivitas Mahasiswa Mapping data TLU_STATUS_AKTIVITAS_MHS dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status aktivitas mahasiswa). Gambar 29. Mapping Data TLU Status Aktivitas Mahasiswa 55

56 19. Mapping Data TLU Status Ikatan Kerja Mapping data TLU_STATUS_IKATAN_KERJA dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status ikatan kerja). Gambar 30. Mapping Data TLU Status Ikatan Kerja 20. Mapping Data TLU Wilayah (Kopertis Untuk EPSBED) Mapping data TLU_WILAYAH dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode wilayah kopertis yang berasal dari database EPSBED). Gambar 31 Mapping Data TLU Wilayah (Kopertis Untuk EPSBED) 21. Mapping Data EPSBED MSPHS Mapping data MSPHS dari tabel EPSBED ke data staging oracle. 56

57 Gambar 32. Mapping Data EPSBED MSPHS 22. Mapping Data EPSBED MSYYS Mapping data MSYYS dari tabel EPSBED ke data staging oracle.(data ini berisi informasi badan hukum dari perguruan tinggi terkait). Gambar 33. Mapping Data EPSBED MSYYS 57

58 23. Mapping Data EPSBED TBBNL Mapping data TBBNL dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 34. Mapping Data EPSBED TBBNL 24. Mapping Data EPSBED TBKMK Mapping data TBKMK dari tabel EPSBED ke data staging oracle. 58

59 Gambar 35. Mapping Data EPSBED TBKMK 25. Mapping Data EPSBED TLU Params Mapping data TLU_PARAMS dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 36. Mapping Data EPSBED TLU Params 59

60 26. Mapping Data EPSBED TLU Status Akreditasi Mapping data TLU_Status_Akreditasi dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status akreditasi perguruan tinggi) Gambar 37. Mapping Data EPSBED TLU Status Akreditasi 27. Mapping Data EPSBED TLU Status PS Mapping data TLU_Status_PS dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status program studi) Gambar 38. Mapping Data EPSBED TLU Status PS 28. Mapping Data EPSBED TRKLN Mapping data TRKLN dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 39. Mapping Data EPSBED TRKLN 60

61 29. Mapping Data EPSBED TRFPA Mapping data TRFPA dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 40 Mapping Data EPSBED TRFPA 61

62 30. Mapping Data EPSBED TRKAP Mapping data TRKAP dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 41. Mapping Data EPSBED TRKAP 62

63 31. Mapping Data EPSBED TRLAB Mapping data TRLAB dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 42. Mapping Data EPSBED TRLAB 32. Mapping Data EPSBED TRLSD Mapping data TRLSD dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 43. Mapping Data EPSBED TRLSD 63

64 33. Mapping Data EPSBED TRLSM Mapping data TRLSM dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 44. Mapping Data EPSBED TRLSM 34. Mapping Data EPSBED TRMBW Mapping data TRMBW dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 45. Mapping Data EPSBED TRMBW 64

65 35. Mapping Data EPSBED TRMLN Mapping data TRMLN dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 46. Mapping Data EPSBED TRMLN 36. Mapping Data EPSBED TRNLM Mapping data TRNLM dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 47. Mapping Data EPSBED TRNLM 65

66 37. Mapping Data EPSBED TRNLP Mapping data TRNLP dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 48. Mapping Data EPSBED TRNLP 38. Mapping Data EPSBED TRPID Mapping data TRPID dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 49. Mapping Data EPSBED TRPID 66

67 39. Mapping Data EPSBED TRPIM Mapping data TRPIM dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 50. Mapping Data EPSBED TRPIM 67

68 40. Mapping Data EPSBED TRPPG Mapping data TRPPG dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 51. Mapping Data EPSBED TRPPG 41. Mapping Data EPSBED TRSKR Mapping data TRSKR dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 52. Mapping Data EPSBED TRSKR 68

69 42. Mapping Data EPSBED TRPUD Mapping data TRPUD dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 53. Mapping Data EPSBED TRPUD 43. Mapping Data EPSBED TRVMS Mapping data TRVMS dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 54. Mapping Data EPSBED TRVMS 69

70 44. Mapping Data EPSBED TRVMT Mapping data TRVMT dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 55. Mapping Data EPSBED Mapping Data EPSBED TRVMT 45. Mapping Data EPSBED MSFAK Mapping data MSFAK dari tabel EPSBED ke data staging oracle. Gambar 56. Mapping Data EPSBED MSFAK 70

71 3.3 BUSINESS INTELLIGENCE REPORT Hasil mapping data kemudian disajikan menggunakan BI Report untuk keperluan analisa, query dan pembuatan laporan dalam bentuk dasboard (portal gateway) sebagai berikut : Gambar 57. Login PDPT 1. Fungsi Gauge Gambar 58. Dasboard Layar Utama Fungsi Gauge (Home) 71

72 2. Fungsi APK (Angka Partisipasi Kasar) Gambar 59. APK Home Gambar 60. APK Gender 72

73 Gambar 61. APK Kopertis Wilayah 73

74 3. Fungsi Dosen Gambar 62. Dosen Home 74

75 Gambar 63. Dosen Jenis Perguruan Tinggi Gambar 64. Dosen Kopertis Wilayah 75

76 Gambar 65. Dosen Jabatan Akademis Gambar 66. Dosen Jenjang Studi 76

77 Gambar 67. Dosen Ikatan Kerja Gambar 68. Dosen Guru Besar 77

78 Gambar 69. Dosen Status 78

79 4. Fungsi Lama Studi Gambar 70. Lama Studi 5. Fungsi Mahasiswa Gambar 71. Mahasiswa Home 79

80 Gambar 72. Mahasiswa Bidang ilmu Gambar 73. Mahasiswa Gender 80

81 Gambar 74. Mahasiswa Kopertis Wilayah Gambar 75. Mahasiswa Status 81

82 Gambar 76. Mahasiswa Cross Tab 82

83 6. Fungsi Perguruan Tinggi Gambar 77. Perguruan Tinggi Lokasi 83

84 Gambar 78. Perguruan Tinggi Jenis Perguruan Tinggi Gambar 79. Perguruan Tinggi Akreditas 84

85 7. Rasio Jumlah Dosen dan Mahasiswa Gambar 80. Rasio Dosen Mahasiswa Kopertis Wilayah Gambar 81. Rasio Dosen Mahasiswa Perguruan Tinggi 85

86 Strategi Implementasi Dan Batasan Rancangan 4 Pada bab ini, akan dijelaskan strategi implementasi Pengembangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi [PDPT], sehubungan dengan kondisi lapangan hasil kajian dan identifikasi. 4.1 PENDEKATAN PENYELESAIAN PEKERJAAN Sebagamana dalam ruang lingkup, gambaran umum Pengembangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi dan rancangan pengembangannya, maka pendekatan penyelesaian pekerjaan secara garis besar sebagai berikut: 1. Pendefinisian dan perumusan KPI Pengelolaan Pendidikan Tinggi 2. Pemetaan KPI ke dalam data pendidikan tinggi sumber dan Kesiapan Data 3. Migrasi data dari sumber data ke dalam data staging ETL 4. Merancang star schema untuk datawarehouse berdasarkan KPI dan sumber datanya 5. Pembangunan datawarehouse berdasarkan star schema yang telah dirancang ETL dari data staging ke dalam tabel dimensi dan fact 6. Merancang tampilan report 7. Menyajikan informasi dalam bentuk grafik beserta drill down-nya. 86

87 4.2 KONDISI SAAT INI Proses pengumpulan data Perguruan Tinggi [PT] dalam EPSBED pada saat ini adalah dilakukan secara manual, yaitu setiap PT mengirimkan data dalam bentuk CD yang dikirimkan ke DIKTI. Untuk kemudian, petugas Dit Akademik di DIKTI meng-upload file tersebut ke dalam server EPSBED untuk kemudian diambil secara manual oleh bagian terkait. PT 1 Setditjen Dikti PT 2 BAN PT PT Pos Petugas pada Dit Akademik Upload file Server EPSBED Kirim manual.... Entitas lainnya PT 4 Pengumpulan Data PT dalam EPSBED Gambar 82. Kondisi Aliran Data Saat Ini Secara umum kondisi saat ini adalah : 1. Aplikasi-aplikasi transaksional Dikti seperti Project Management, Student Affair Management belum dibangun 2. Aplikasi SIMPEL sudah dibangun namun tidak terpakai 3. Data perguruan tinggi ditampung dalam aplikasi EPSBED 4. Data dari unit-unit kerja dalam lingkungan Dikti masih dalam bentuk dokumen belum ada aplikasi yang mengelola 5. Data yang stabil dan rutin terpelihara adalah data yang terdapat dalam Aplikasi EPSBED 87

88 Sumber data untuk sebagian besar area KPI yang didefinisikan dalam IT Plan Ditjen Dikti juga berasal dari Aplikasi EPSBED. Oleh karenanya dalam pengembangan PDPT, sumber data utama saat ini diambil dari EPSBED. 6. Memungkinkan aplikasi lain untuk diintegrasikan ke Sistem Pangkalan Data yang dikembangkan. 4.3 USULAN SOLUSI Gambar 83. Usulan Solusi Sistem Seperti tampak pada gb 4 diatas bahwa usulan solusi untuk pengembangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi [PDPT] adalah setiap PT meng-ekspor data EPSBED bisa dalam bentuk MySQL, CSV, Excel dan dikirim melalui FTP server ke dalam server staging. Dimana masing-masing PT memiliki alternatif mengirim FTP file melalui Jardiknas, 88

89 internet atau di kirim secara manual bagi PT-PT yang belum memiliki jaringan internet / jardiknas. Setelah FTP file diproses dalam server staging, data-data tersebut dilakukan proses ETL ke dalam database staging. Proses ETL dilanjutkan ke dalam datawarehouse. Untuk kemudian, masing-masing stakeholder mengakses informasi yang dibutuhkan melalui data warehouse (PDPT) tersebut. 4.4 STRATEGI IMPLEMENTASI Dari Usulan Solusi guna member gambaran aliran data yang dipersyaratkan sebagaimana pada tujuan yaitu : Mendefinisikan dan mengklarifikasi proses bisnis masing-masing entitas di dalam siklus manajemen pendidikan tinggi serta menjamin aliran data yang komprehensif dari dan ke Ditjen DIKTI dan entitas pendidikan tinggi lainnya. Maka dibangun sebuah pendekatan web services dengan pola pengiriman batch data dengan membangun aplikasi scheduler. Yang digambarkan sebagai berikut : Web Service Server di Pusat Data Open Koreksi Web Service Call Web Service Aplikasi mengirin data menggunakan Web Service Aplikasi mengirin data menggunakan Web Service Db Mahasiswa Db Dosen Db PT Db Lainnya Gambar 84. Web Service 89

90 1. Web Service Aplikasi Kirim Data merupakan aplikasi yang ada di lokal yang dibuat oleh masing-masing perguruan tinggi; Untuk pengiriman data ke pusat, Aplikasi Kirim Data melakukan call terhadap webservice yang ada Dikti untuk transfer data; Ketika data di transfer maka webservice server(wss) secara otomatis memasukan data-data yang di kirim ke dalam database sesuai dengan fungsi-fungsinya; Pengiriman data menggunakan teknologi webservice dengan tools micorosoft visual studio dot net Terbatas untuk PT-PT tertentu yang telah memiliki sistem yang cukup stabil, sumber daya yang memadai, dan terhubung dalam Jardiknas (INHERENT) atau memiliki koneksi internet yang handal 2. Manual Sumber data tetap menggunakan EPSBED yang terdapat di masing-masing PT Admin di Dikti yang akan mengupload ke dalam sistem PDPT 4.5 STANDAR KEAMANAN SISTEM INFORMASI Dikarenakan aplikasi ini mengambil data-data konfidensial dari Perguruan Tinggi-Perguruan Tinggi Swasta dan Negeri, maka dibutuhkan prosedur keamanan system informasi untuk PDPT untuk menjamin data-data yang diberikan oleh masing-masing Perguruan Tinggi harus akurat, tidak ada kebocoran data dan hanya diakses dan dimodifikasi oleh orangorang yang telah memiliki otorisasi untuk melihat dan atau memodifikasi data-data tersebut. 90

91 Dilihat dari fungsinya dalam sebuah sistem informasi, keamanan dapat dibagi menjadi 3 kelompok: Network Security (Keamanan Jaringan) Fokus kepada media pembawa informasi/data seperti jaringan computer Contoh serangan terhadap jaringan (network) meliputi penyadapan data atau pengiriman data yang berlebihan (flooding). Serangan ini dapat terjadi di sisi jaringan mana saja, baik di sisi pengguna maupun di sisi penyedia informasi. - IDS Snort (open source) NIDS di switch Ethernet - HIDS Firewall mengikuti existing - Encript XML - HTTPS Computer Security (Keamanan Komputer) Fokus kepada computer (Server, workstation, dan terminal) Contoh serangan terhadap computer adalah adanya virus, trojan horse dan malicious software lainnya yang dapat menghapus data-data, mengirimkan data rahasia, atau menghabiskan resources (memory, harddisk, CPU cycle). Application Security (Keamanan Aplikasi) Fokus kepada program aplikasi (software) dan database Contoh serangan: adanya setup database yang kurang benar sehingga datadata (record) yang terfdapat pada database tersebut dapat dirubah-ubah. Hal ini akan sangat berbahaya jika data-data (record) tersebut merupakan informasi yang sangat vital. - User Management - LOG / Audit Trial - Standard Aplikasi BI Oracle Security - Standard Database Oracle Security Management Standar internasional dan juga standar yang konsultan gunakan dalam perancangan keamanan PDPT adalah ISO/IEC 17799:2005 yang merupakan kode praktis untuk manajemen keamanan informasi. Tujuan utama dari penyusunan standar ini adalah penerapan keamanan informasi dalam organisasi. Framework ini diarahkan untuk 91

92 mengembangkan dan memelihara standar keamanan dan praktek manajemen dalam organisasi untuk meningkatkan ketahanan(reliability) bagi keamanan informasi dalam hubungan antar organisasi terutama bagi entitas-entitas pengguna aplikasi PDPT Penjelasan detail dari Standar Keamanan yang diterapkan akan dijelaskan pada Dokumen Deskripsi Perancangan Perangkat Lunak Versi B, yang telah disempurnakan (No Doc. DIKTI-PDPT.SIS.BSD.02.PIS.12.09) 4.6 Persyaratan Minimum Infrastruktur PDPT Guna memenuhi kebutuhan proses aliran data dan proses pengelolaan manajemen pendidikan tinggi dalam menjalankan sistem dari Perguruan Tinggi ke Data Warehouse PDPT Dikti, maka diperlukan persyaratan minimum sebagai berikut : Rancangan Kapasitas Jaringan Rancangan ini bertujuan untuk menentukan minimum requirement besar bandwith yang harus dipenuhi oleh jaringan komunikasi untuk menjamin bahwa proses transfer data dari perguruan tinggi ke server Dikti berada dalam jangka waktu yang ditetapkan. Dengan Analisa yang telah dilakukan dan berdasarkan best pactise maka besar data yang dikirim = mahasiswa x 3 kb = kb / 1024 = 293 mb Jadi besar bandwith minimum yang harus dipenuhi adalah : Besar bandwith (X) = besar data / QoS (quality of service); X = 293 mb/ 300 s ; X = 1 mbps; Artinya kecepatan jaringan minimum yang disyaratkan untuk PDPT adalah satu (1) mbps dengan asumsi QoS adalah 300 detik. 92

93 Strategi pengaturan pengiriman diusulkan untuk PT-PT besar seperti UGM, UI, ITB, dan IPB tidak bersamaan waktunya. Dilakukan penjadwalan pengiriman untuk PT-PT besar tersebut. Penjelasan analisa tersebut akan dijelaskan pada Dokumen Deskripsi Perancangan Perangkat Lunak Versi B, yang telah disempurnakan (No Doc. DIKTI- PDPT.SIS.BSD.02.PIS.12.09) Rancangan Infrastruktur Sistem PDPT Adapun rancangan infrastruktur Sistem PDPT yang di sarankan adalah sebagai berikut: Si Gambar 85. Rancangan Infrastruktur Sistem PDPT Infrastruktur yang kami rekomendasikan untuk Sistem PDPT ini sesuai dengan gambar 56 diatas bahwa dibutuhkan 3 buah dedicated server untuk: Server Web Service, Server 93