Introduction to Business Intelligence

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Introduction to Business Intelligence"

Transkripsi

1 Materi Kuliah Business Intelligence Introduction to Business Intelligence Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia 2012

2 Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan komponen-komponen Business Intelligence. Mahasiswa mampu menjelaskan manfaat BI Mahasiswa mampu menjelaskan hubungan DSS dan BI 12/16/16 2

3 Referensi Utama Turban E, Sharda R, & Delen D. (2011). Decision Support Systems and Business Intelligence Systems. International Edition, International Edition. New Jersey: Pearson Prentice-Hall Education International. 12/16/16 3

4 Business Intelligence (BI) merupakan suatu proses untuk melakukan ekstraksi data-data operasional [perusahaan] dan mengumpulkannya dalam sebuah data warehouse. Selanjutnya data warehouse diproses menggunakan berbagai analisis statistik [atau data mining], sehingga dapat diperoleh berbagai kecenderungan atau pola data.

5 Hasil penyederhanaan tersebut disajikan kepada end user yang biasanya merupakan pengambil keputusan, dapat diambil keputusan berdasarkan fakta-fakta aktual, dan tidak hanya mengandalkan intuisi dan pengalaman kuantitatif belaka. BI merupakan aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis dan menyediakan akses ke data untuk membantu penggunanya dalam mengambil keputusan bisnis dengan lebih baik.

6 Aplikasi ini mencakup beberapa aktivitas sistem pendukung keputusan, seperti: query, reporting, OnLine Analytical Processing (OLAP), statistical analysis, forecasting, dan data mining.

7 BI akan berfungsi sebagai analis dan sekaligus pemberi rekomendasi pada pengguna terhadap tindakan yang sebaiknya diambil. BI berfungsi sebagai dashboard, pengguna BI akan cepat mengenali penyimpangan-penyimpangan pada perusahaan sekaligus dengan penyebabnya sebelum hal tersebut berkembang menjadi masalah yang serius.

8 BI memberikan ukuran-ukuran yang dapat menentukan kinerja organisasi. Analogi dengan dashboard mobil: BI memberikan informasi kondisi internal, seperti halnya suhu pada kendaraan. BI memberikan sinyal-sinyal pada pengemudi bila terjadi kesalahan pada kendaraan, seperti bila bensin akan habis pada kendaraan. Semuanya berguna bagi pengemudi agar mampu mengendalikan kendaraannya dengan lebih baik dan mampu membuat keputusan yang tepat dengan lebih cepat.

9

10

11

12

13 Empat komponen Utama BI data warehouse, business analytics, business performance management Antarmuka, (misal: dashboard)

14 Arsitektur BI Business Intelligence (BI)

15 MicroStrategy, Corp. membedakan 5 gaya BI dan menawarkan kakas yang sesuai untuk masing-masing gaya tersebut, yaitu : 1. report delivery and alerting 2. enterprise reporting (menggunakan dashboard dan scorecard) 3. cube analysis (disebut juga slice-and-dice analysis) 4. ad-hoc queries 5. statistics and data mining

16 Manfaat BI (berdasarkan survey Thomson, 2004): Faster, more accurate reporting (81%) Improved decision making (78%) Improved customer service (56%) Increased revenue (49%)

17 Manfaat BI untuk organisasi non-profit: Meningkatkan kualitas data dan informasi pada suatu organisasi. Memudahkan proses monitoring terhadap kinerja organisasi. Meningkatkan nilai investasi teknologi informasi yang telah ada sebelumnya. Menciptakan pegawai yang memiliki akses informasi yang baik (well-informed workers) Meningkatkan efisiensi biaya

18 Ada 3 pendekatan yang dapat digunakan dalam membangun BI di suatu organisasi, yaitu: Top-down Approach Bottom-up Approach Practical Approach

19 Top-down Approach Pendekatan top-down sangat tepat bagi suatu organisasi yang akan membangun BI dimana pada waktu yang bersamaan organisasi tersebut juga sedang melakukan perubahan proses kerja (bussiness process reengineering) secara menyeluruh di seluruh aspek organisasi. Pada pendekatan ini, kerangka data warehouse secara menyeluruh (enterprise data warehouse) harus disusun terlebih, baru kemudian diikuti oleh data warehouse di setiap unit (data mart).

20 Kelebihan dari pendekatan top-down ini adalah : Pembangunan BI langsung mencakup data seluruh organisasi Kerangka BI akan lebih terstruktur, bukan gabungan dari berbagai data mart (data parsial) Penyimpanan data menjadi terpusat Kontrol informasi dapat dilakukan secara tersentralisasi

21 Kelemahan dari pendekatan top-down ini adalah: Waktu implementasi lebih lama Risiko kegagalan relatif tinggi karena kerumitannya. Membutuhkan biaya yang relatif besar

22 Bottom-Up Approach BI yang akan disusun berasal dari tingkat unit baru kemudian diintegrasikan menjadi data warehouse. Pendekatan ini sangat cocok digunakan untuk suatu organisasi yang memprioritaskan pembangunan BI di tingkat unit dulu, baru setelah sukses akan dilanjutkan ke unit-unit yang lainnya.

23 Kelebihan dari pendekatan bottom-up ini adalah : Lebih mudah diimplementasikan Risiko kegagalan relatif lebih kecil Bersifat incremental, dimana data mart yang lebih penting dapat dijadwalkan lebih awal Memungkinkan anggota tim proyek untuk belajar dengan baik.

24 Kelemahan dari pendekatan bottom-up ini adalah: Tiap data mart merupakan departmental-view Dimungkinkan adanya duplikasi di setiap unit. Dimungkinkan data tidak konsisten dan sulit untuk direkonsiliasikan. Adanya beberapa antarmuka yang sulit untuk dikelola.

25 Practical Approach Merupakan kombinasi antara pendekatan topdown dan bottom-up. Pengembangan BI akan dimulai dengan perencanaan dan pendefinisian arsitektur kebutuhan data warehouse organisasi secara keseluruhan (standardisasi). Selanjutnya akan dilakukan serangkaian pembuatan BI pada tiap unit yang memang benar-benar membutuhkan.

26 Beberapa faktor yang mengakibatkan kegagalan implementasi BI: Adanya perencanaan yang kurang matang. Kualitas data yang kurang baik Perubahan organisasi tak terantisipasi dengan baik. Pengadaan sistem BI yang bersifat one-stop shoping. Pengembangan BI hanya mengandalkan tenaga outsourcing

27 Hubungan DSS dan BI Business Intelligence Business Intelligence (BI) is a broad category of applications and technologies for gathering, storing, analyzing, and providing access to data to help enterprise users make better business decisions. Whatis.com Definitions Decision Support System A decision support system (DSS) is a computer program application that analyzes business data and presents it so that users can make business decisions more easily.

28 Hubungan DSS dan BI SPK BI Data warehouse Tidak harus Harus Dukungan terhadap pengambilan keputusan langsung Tidak langsung Orientasi Analisis Eksektutif dan Strategis Perkakas build from scratch Dibangun dengan kakas dan komponen komersil yang tersedia Lingkungan Pengembangan Akademik Bisnis

29 Hubungan DSS dan BI DSS bagian dari BI, sebagai salah satu kakas analisis BI merupakan bentuk DSS yang khusus,yang berkaitan dengan pelaporan, komunikasi dan kolaborasi (bentuk DSS berorientasi data) BI merupakan hasil dari revolusi berkelanjutan sehingga DSS menjadi salah satu elemen penting BI

30 BI and Analytics Platform

31 Tugas untuk Pertemuan Selanjutnya: Analisis Pemanfaatan BI dalam berbagai bidang. Tugas berupa laporan, yang memuat minimal : Gambaran organisasi/perusahaan yang menerapkan BI. Problem atau masalahyang dihadapi perusahaan sebelum ada BI. Aplikasi BI yang digunakan (gambar aplikasi, vendor nya, dsb) jika ada => Berikan juga gambaransingkat mengenai vendor tsb. Apakah vendor masuk ke daftar Quadrant di slide sebelumnya? Kondisi perusahaan setelah penerapan BI/Benefit yang diperoleh dengan penerapan BI tersebut. Selain dokumen laporan, siapkan juga file presentasi, untuk dipresentasikanpada pertemuanselanjutnya. Tugas dikumpulkandalam sebuahfolder dengan format penamaan : NIM Aplikasi BI. Misal Aplikasi BI. Folder tersebut kemudian dikompres (.zip atau.rar).

32 Pengumpulan Tugas dilakukanmelalui Google Classroom (class code: h56us0). Starter Articles: Mets Formula 1 NetFlix Paychex LAPD Tesco UPS

33 Kontak hendrik@uii.ac.id WA/Line/Telegram :

Kompetensi : Mahasiswa dapat mengenal dan memahami konsep business intelligence, manfaat, implementasi di organisasi dan penyebab kegagalan BI.

Kompetensi : Mahasiswa dapat mengenal dan memahami konsep business intelligence, manfaat, implementasi di organisasi dan penyebab kegagalan BI. Kompetensi : Mahasiswa dapat mengenal dan memahami konsep business intelligence, manfaat, implementasi di organisasi dan penyebab kegagalan BI. a. Definisi b. Implementasi BI di organisasi c. Manfaat dan

Lebih terperinci

BUSINESS INTELLIGENCE. Management Database & Informasi

BUSINESS INTELLIGENCE. Management Database & Informasi BUSINESS INTELLIGENCE Management Database & Informasi Pengorganisasian data di lingkungan file tradisional vs Pendekatan database Dasar-dasar Business Intellegence Basis Data Vs Pemrosesan File Tradisional

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. banyak. Dengan banyaknya data tersebut, sehingga sulit menghasilkan laporan yang

BAB 1 PENDAHULUAN. banyak. Dengan banyaknya data tersebut, sehingga sulit menghasilkan laporan yang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan pada suatu perusahaan mengakibatkan data menjadi semakin banyak. Dengan banyaknya data tersebut, sehingga sulit menghasilkan laporan yang rinci dan tepat

Lebih terperinci

6/26/2011. Kebutuhan perusahaan untuk mengimplementasikan BI cukup besar. BI dengan data analysis toolnya merupakan

6/26/2011. Kebutuhan perusahaan untuk mengimplementasikan BI cukup besar. BI dengan data analysis toolnya merupakan Aplikasi e business yang berfungsi untuk mengubah data data dalam perusahaan (data operasional, transaksional, dll) ke dalam bentuk pengetahuan Analisis terhadap transaksi transaksi di masa lampau dan

Lebih terperinci

APLIKASI DATA WAREHOUSE UNTUK BUSINESS INTELLIGENCE. Kusnawi Dosen STMIK AMIKOM Yogyakarta. Abstraksi

APLIKASI DATA WAREHOUSE UNTUK BUSINESS INTELLIGENCE. Kusnawi Dosen STMIK AMIKOM Yogyakarta. Abstraksi APLIKASI DATA WAREHOUSE UNTUK BUSINESS INTELLIGENCE Kusnawi Dosen STMIK AMIKOM Yogyakarta Abstraksi Dalam dunia bisnis, pemanfaatan teknologi informasi sudah merupakan kebutuhan yang mendesak terutama

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pembangunan intelegensi bisnis yang menyerupai dengan pembangunan intelegensi bisnis untuk subjek kegiatan keuangan pada Universitas Atma Jaya Yogyakarta sudah ada. Seperti yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. berbagai macam metode dan teknologi, sehingga sebuah sistem

BAB I PENDAHULUAN. berbagai macam metode dan teknologi, sehingga sebuah sistem BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Business Intelligence merupakan sebuah konsep yang menggunakan berbagai macam metode dan teknologi, sehingga sebuah sistem business intelligence pada umumnya dapat

Lebih terperinci

Konsep Business Inteligence. (Bag. 2) Ade Sarah H., M.Kom

Konsep Business Inteligence. (Bag. 2) Ade Sarah H., M.Kom Konsep Business Inteligence (Bag. 2) Ade Sarah H., M.Kom Data, informasi dan pengetahuan Arsitektur BI Komponen utama BI Siklus analisis BI Tahap pengembangan sistem BI Sebuah organisasi memiliki data

Lebih terperinci

Perancangan Basis Data

Perancangan Basis Data Modul ke: Perancangan Basis Data Fakultas FASILKOM DATA WAREHOUSE Program Studi Sistem Informasi www.mercubuana.ac.id Anita Ratnasari, S.Kom, M.Kom DATA WAREHOUSE Definisi Data Warehouse Salah satu efek

Lebih terperinci

MODEL SISTEM INFORMASI BUSINESS INTELLIGENCE MAHASISWA DENGAN METODE OLAP DI PROGRAM STUDI XYZ

MODEL SISTEM INFORMASI BUSINESS INTELLIGENCE MAHASISWA DENGAN METODE OLAP DI PROGRAM STUDI XYZ MODEL SISTEM INFORMASI BUSINESS INTELLIGENCE MAHASISWA DENGAN METODE OLAP DI PROGRAM STUDI XYZ Rani Susanto 1), Tati Harihayati M 2), Utami Dewi Widianti 3) 1), )2, 3) Teknik Informatika UNIKOM Bandung

Lebih terperinci

Modul ke: CHAPTER 12 ENHANCING DECISION MAKING. Fakultas. Dr. Istianingsih. Ekonomi Dan Bisnis. Program Studi Magister Akuntansi.

Modul ke: CHAPTER 12 ENHANCING DECISION MAKING. Fakultas. Dr. Istianingsih. Ekonomi Dan Bisnis. Program Studi Magister Akuntansi. Modul ke: Fakultas Ekonomi Dan Bisnis CHAPTER 12 ENHANCING DECISION MAKING Dr. Istianingsih Program Studi Magister Akuntansi www.mercubuana.ac.id Jenis Keputusan Ada tiga klasifikasi umumnya keputusan:

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. didukung dengan pernyataan dari Poe (1998) yang menyatakan bahwa banyak

BAB I PENDAHULUAN. didukung dengan pernyataan dari Poe (1998) yang menyatakan bahwa banyak BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Di dalam sebuah instansi, sebuah ketersediaan informasi yang akurat, berintegrasi, dan berkualitas tinggi menjadi hal sangat vital pada saat ini. Hal ini didukung

Lebih terperinci

2. Kebutuhan informasi mengenai aktivitas pengguna sistem informasi bisa diperinci lagi untuk bisa semakin mengetahui karakteristik pengguna sistem

2. Kebutuhan informasi mengenai aktivitas pengguna sistem informasi bisa diperinci lagi untuk bisa semakin mengetahui karakteristik pengguna sistem BAB VI PENUTUP 6.1. Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diambil dari pembuatan tugas akhir ini adalah sebagai berikut. 1. Telah berhasil dibangun data warehouse untuk melakukan monitoring aktivitas pengguna

Lebih terperinci

DATAWAREHOUSE FIRDAUS SOLIHIN UNIVERSITAS TRUNOJOYO. DATA dlm suatu ORGANISASI

DATAWAREHOUSE FIRDAUS SOLIHIN UNIVERSITAS TRUNOJOYO.  DATA dlm suatu ORGANISASI DATAWAREHOUSE FIRDAUS SOLIHIN UNIVERSITAS TRUNOJOYO www.fsolihin.co.cc DATA dlm suatu ORGANISASI Dari mana data itu berasal? Berapa tahun data customer disimpan dan digunakan? Berapa Tahun data keuangan

Lebih terperinci

Business Intelligence. Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization

Business Intelligence. Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization Business Intelligence Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization DEFINISI DATA WAREHOUSE Data warehouse adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN PROTOTYPE BUSINESS INTELLIGENCE BERBASIS ENTERPRISE RESOURCE PLANNING UNTUK USAHA KECIL DAN MENENGAH

PENGEMBANGAN PROTOTYPE BUSINESS INTELLIGENCE BERBASIS ENTERPRISE RESOURCE PLANNING UNTUK USAHA KECIL DAN MENENGAH PENGEMBANGAN PROTOTYPE BUSINESS INTELLIGENCE BERBASIS ENTERPRISE RESOURCE PLANNING UNTUK USAHA KECIL DAN MENENGAH Saepudin Nirwan 1, Ari Yanuar 2 1 Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia, 2 Teknik

Lebih terperinci

Business Intelligence System (Sistem Kecerdasan Bisnis) Mohammad Sidik

Business Intelligence System (Sistem Kecerdasan Bisnis) Mohammad Sidik Business Intelligence System (Sistem Kecerdasan Bisnis) Mohammad Sidik Pengertian Business Intelligence System O Business Intelligence adalah Proses, Teknologi, dan Peralatan yang membantu kita mengubah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi selalu dituntut untuk dapat memenuhi berbagai kebutuhan di segala bidang kehidupan yang semakin lama semakin meningkat dan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM PASCA SARJANA MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA (MKom) UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

SATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM PASCA SARJANA MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA (MKom) UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO Pertemuan Tujuan Instruksional Umum (TIU) 1 Mahasiswa memahami konsep business Tujuan Instruksional Khusus (TIK) Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Teknik Pembelajaran 1. Mahasiswa dapat menjelaskan konsep

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI BUSINESS INTELLIGENCE HASIL PROSES BELAJAR MENGAJAR (STUDI KASUS PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMATIKA)

PERANCANGAN APLIKASI BUSINESS INTELLIGENCE HASIL PROSES BELAJAR MENGAJAR (STUDI KASUS PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMATIKA) PERANCANGAN APLIKASI BUSINESS INTELLIGENCE HASIL PROSES BELAJAR MENGAJAR (STUDI KASUS PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMATIKA) Budi Harijanto 7, Gunawan Budiprasetyo 8 Abstrak Nilai hasil proses belajar mengajar

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dewasa ini setiap unit organisasi mulai dari organisasi kecil hingga organisasi yang besar, membutuhkan akses informasi yang cepat dan tepat sasaran guna meningkatkan

Lebih terperinci

Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika. Knowledge Discovery in Databases (KDD)

Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika. Knowledge Discovery in Databases (KDD) Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika Knowledge Discovery in Databases (KDD) Knowledge Discovery in Databases (KDD) Definisi Knowledge Discovery

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Umum 2.1.1. Pengertian Data Menurut McLeod (2007, p9), data terdiri dari fakta fakta dan angka angka yang relatif tidak berarti bagi pemakai. Sedangkan menurut O'Brien (2005,

Lebih terperinci

Tugas. Data Warehouse. OLAP, Operasi OLAP, dan Jenis Rolap

Tugas. Data Warehouse. OLAP, Operasi OLAP, dan Jenis Rolap Tugas Data Warehouse OLAP, Operasi OLAP, dan Jenis Rolap Renhard Soemargono 1562001 PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS ATMA JAYA MAKASSAR 2017 OLAP (On-Line Analytical

Lebih terperinci

P6 Arsitektur SPK. SQ

P6 Arsitektur SPK. SQ P6 Arsitektur SPK SQ http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Arsitektur Sistem Penunjang Keputusan 2 Arsitektur

Lebih terperinci

Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom

Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom Informasi menjadi dasar pelaksanaan proses rantai pasok dan dasar bagi manajer dalam membuat keputusan. Menurut cophra dan meindl(2007) informasi harus memiliki karakteristik:

Lebih terperinci

BAB I LATAR BELAKANG

BAB I LATAR BELAKANG 1 BAB I LATAR BELAKANG Dewasa ini penggunaan Intelegensi Bisnis dalam suatu perusahaan adalah salah satu hal penting yang harus dimiliki suatu perusahaan jika ingin mendapatkan keputusan strategis dari

Lebih terperinci

P4 Terminologi, Framework & Tujuan. A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

P4 Terminologi, Framework & Tujuan. A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta P4 Terminologi, Framework & Tujuan A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tugas Mohon untuk dipahami dan dipelajari untuk perkuliahan

Lebih terperinci

APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK

APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK Siti Komsiyah Mathematics Department, School of Computer Science, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,

Lebih terperinci

BAHAN AJAR. Mata Kuliah Sistem Pengambilan Keputusan. Disusun oleh: Eva Yulianti, S.Kom.,M.Cs

BAHAN AJAR. Mata Kuliah Sistem Pengambilan Keputusan. Disusun oleh: Eva Yulianti, S.Kom.,M.Cs BAHAN AJAR Mata Kuliah Sistem Pengambilan Keputusan Disusun oleh: Eva Yulianti, S.Kom.,M.Cs JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG 2012 RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN

Lebih terperinci

LAPORAN TIM STUDI TENTANG IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE

LAPORAN TIM STUDI TENTANG IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE LAPORAN TIM STUDI TENTANG IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE DEPARTEMEN KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA BADAN PENGAWAS PASAR MODAL DAN LEMBAGA KEUANGAN TAHUN 2007 ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui

Lebih terperinci

ARSITEKTUR BUSINESS INTELLIGENCE BERORIENTASI USER

ARSITEKTUR BUSINESS INTELLIGENCE BERORIENTASI USER Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ARSITEKTUR BUSINESS INTELLIGENCE BERORIENTASI USER (User Oriented Business Intelligence Architecture) Gredion Prajena 1, Violitta Yesmaya 2, Dion Darmawan 3, Hantze Sudarma

Lebih terperinci

Implementasi Business Intelligence untuk Menganalisis Data Persalinan Anak di Klinik Ani Padang dengan Menggunakan Aplikasi Tableau Public

Implementasi Business Intelligence untuk Menganalisis Data Persalinan Anak di Klinik Ani Padang dengan Menggunakan Aplikasi Tableau Public Implementasi Business Intelligence untuk Menganalisis Data Persalinan Anak di Klinik Ani Padang dengan Menggunakan Aplikasi Tableau Public Ricky Akbar 1, Azizi Soniawan 2, Rafel Dinur 3, Jovi Adrian 4,

Lebih terperinci

P6 Arsitektur SPK. SQ

P6 Arsitektur SPK. SQ P6 Arsitektur SPK SQ http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Arsitektur Sistem Penunjang Keputusan 2 Arsitektur

Lebih terperinci

Analisis Dan Penerapan Teknologi Informasi Bisnis Dalam Peningkatan Kinerja Perusahaan

Analisis Dan Penerapan Teknologi Informasi Bisnis Dalam Peningkatan Kinerja Perusahaan Analisis Dan Penerapan Teknologi Informasi Bisnis Dalam Peningkatan Kinerja Perusahaan Yopi Handrianto Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI Bandung Jl. Sekolah Internasional No. 1-6 Antapani

Lebih terperinci

OPTIMALISASI DATA PADA BAGIAN PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN DATA MART DI PT. XYZ

OPTIMALISASI DATA PADA BAGIAN PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN DATA MART DI PT. XYZ OPTIMALISASI DATA PADA BAGIAN PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN DATA MART DI PT. XYZ Hendro Poerbo Prasetiya 1), Yogi Eka Sakti 2) 1), 2) Sistem Informasi Universitas Ma Chung Jl Villa Puncak Tidar N-01, Malang

Lebih terperinci

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN-IF041-3

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN-IF041-3 SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN IF041-3 2009 Fakultas TeknologiInformasiUniversitasBudi Luhur Jl. CiledugRaya PetukanganUtara Jakarta Selatan 12260 Website: http://fti.bl.ac.id Email: sekretariat_fti@bl.ac.id

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Penelitian Metodologi Penelitian merupakan langkah selanjutnya untuk memecahkan masalah yang ada, dimana penelitian ini dilaksanakan dengan melakukan beberapa

Lebih terperinci

ANALISA DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENJUALAN DAN PEMASARAN DI PT. XYZ

ANALISA DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENJUALAN DAN PEMASARAN DI PT. XYZ ANALISA DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENJUALAN DAN PEMASARAN DI PT. XYZ Irwan Limintono, Aris Tjahjanto Bidang Keahlian Manajemen Teknologi Informasi Magister Manajemen

Lebih terperinci

Jurnal Sistem Informasi

Jurnal Sistem Informasi Jurnal Sistem Informasi Situs Jurnal : http://jurnal.stikom.edu/index.php/jsika RANCANG BANGUN ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) UNTUK PENYAJIAN DATA AKADEMIK STIKOM SURABAYA (Studi Kasus : STIKOM Surabaya)

Lebih terperinci

Organizing Data and Information

Organizing Data and Information Organizing Data and Information Chapter 5 Heru Lestiawan, M.Kom 1 Principles and Learning Objectives Pendekatan Database untuk manajemen data memberikan keuntungan yang signifikan atas pendekatan berbasis

Lebih terperinci

DATA WAREHOUSE KONSEP Konsep dasar data warehouse adalah perbedaan antara data dan informasi. Data terdiri dari fakta-fakta yang dapat diamati dan

DATA WAREHOUSE KONSEP Konsep dasar data warehouse adalah perbedaan antara data dan informasi. Data terdiri dari fakta-fakta yang dapat diamati dan DATA WAREHOUSE KONSEP Konsep dasar data warehouse adalah perbedaan antara data dan informasi. Data terdiri dari fakta-fakta yang dapat diamati dan direkam yang sering ditemukan dalam sistem operasional

Lebih terperinci

P1 Sistem Penunjang Keputusan (TIF49) Pengantar (RPKPS) A. Sidiq P.

P1 Sistem Penunjang Keputusan (TIF49) Pengantar (RPKPS) A. Sidiq P. P1 Sistem Penunjang Keputusan (TIF49) Pengantar (RPKPS) A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Sistem Penunjang Keputusan Kontrak Kuliah

Lebih terperinci

The Design of Warehouse Data Structure to Support Product Marketing Plan Using Star Schema

The Design of Warehouse Data Structure to Support Product Marketing Plan Using Star Schema Jurnal Ilmiah ESAI Volume 6, No.3, Juli 2012 ISSN No. 1978-6034 The Design of Warehouse Data Structure to Support Product Marketing Plan Using Star Schema Perancangan Struktur Data Warehouse Untuk Mendukung

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perusahaan sebagai organisasi memiliki ketergantungan yang saling terkait dengan individu dalam perusahaan itu sendiri. Karyawan sebagai individu dalam perusahaan merupakan

Lebih terperinci

Information System Design and Analysis

Information System Design and Analysis Information System Design and Analysis Indra Tobing Information System Design and Analysis 1 Basic Concept What System is What Information is What Information System is Why need Information System Who

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Mata Kuliah : Sistem Penunjang Keputusan Bobot Mata Kuliah : 3 Sks GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Deskripsi Mata Kuliah : Gambaran global; Pengenalan SPK; Pembuatan ; Fase pengambilan ; Fase

Lebih terperinci

PERAN BUSINESS INTELLIGENCE DALAM SOLUSI BISNIS

PERAN BUSINESS INTELLIGENCE DALAM SOLUSI BISNIS PERAN BUSINESS INTELLIGENCE DALAM SOLUSI BISNIS Siswono Information Systems Department, School of Information Systems, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 11480 sisbinus@yahoo.com

Lebih terperinci

Kompetensi Dasar. Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar sistem pendukung keputusan. Dr. Sri Kusumadewi 05/11/2016

Kompetensi Dasar. Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar sistem pendukung keputusan. Dr. Sri Kusumadewi 05/11/2016 Materi Kuliah [02] SPK & Business Intelligence Sistem Pendukung Keputusan Dr. Sri Kusumadewi Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia 2015

Lebih terperinci

DAFTAR PUSTAKA. Pusadan, Muhammad Yazdi, Rancang Bangun Data Warehouse, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2013.

DAFTAR PUSTAKA. Pusadan, Muhammad Yazdi, Rancang Bangun Data Warehouse, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2013. 88 DAFTAR PUSTAKA Dennis, Alan, Barbara Haley Wixom, and Roberta M. Roth, System Analysis and Design 5 th Edition, John Wiley & Son, River Street, Hoboken, NJ, 2012. Turban, Efraim, Ramesh Sharda, and

Lebih terperinci

Decision Support System. by: Ahmad Syauqi Ahsan

Decision Support System. by: Ahmad Syauqi Ahsan 15 Decision Support System by: Ahmad Syauqi Ahsan Kenapa Manajer butuh bantuan IT? 2 Alternatif penyelesaian yang harus dipertimbangkan semakin banyak dan selalu bertambah. Keputusan-keputusan harus dibuat

Lebih terperinci

Teknik Informatika S1

Teknik Informatika S1 Teknik Informatika S1 Sistem Informasi Meningkatkan kualitas pembuatan keputusan Disusun Oleh: Egia Rosi Subhiyakto, M.Kom, M.CS Teknik Informatika UDINUS egia@dsn.dinus.ac.id +6285740278021 SILABUS MATA

Lebih terperinci

Decision Support System (DSS)

Decision Support System (DSS) Decision Support System (DSS) source : http://nextgeneration.web.id/?p=48 Seiring perkembangan zaman, manusia dituntut membuat berbagai keputusan yang tepat dalam menghadapi permasalahan yang semakin kompleks.

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan. Komponen SPK. Entin Martiana, S.Kom, M.Kom. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

Sistem Pendukung Keputusan. Komponen SPK. Entin Martiana, S.Kom, M.Kom. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Komponen SPK Entin Martiana, S.Kom, M.Kom Komponen-komponen dss Subsistem manajemen data Termasuk database, yang mengandung data yang relevan untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. mencapai tujuan. Dengan menggunakan sebuah data warehouse, menjamin

BAB I PENDAHULUAN. mencapai tujuan. Dengan menggunakan sebuah data warehouse, menjamin BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan berkembang pesatnya teknologi informasi, banyak aspek kegiatan manusia yang dipengaruhi oleh teknologi, termasuk aspek bisnis. Hampir semua perusahaan,

Lebih terperinci

Multi-Attribute Decision Making

Multi-Attribute Decision Making Materi Kuliah [05] SPK & Business Intelligence Multi-Attribute Decision Making Dr. Sri Kusumadewi Lizda Iswari Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam

Lebih terperinci

Outline. Definisi SPK Tujuan SPK Fitur SPK Karakteristik dan Kemampuan SPK Komponen SPK

Outline. Definisi SPK Tujuan SPK Fitur SPK Karakteristik dan Kemampuan SPK Komponen SPK Tinjauan SPK Outline Definisi SPK Tujuan SPK Fitur SPK Karakteristik dan Kemampuan SPK Komponen SPK Definisi Menurut Keen dan Scoot Morton : Sistem Pendukung Keputusan merupakan penggabungan sumber sumber

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI OLAP PADA DATA PENJUALAN BBM MENGGUNAKAN PENTAHO TRIYONO

IMPLEMENTASI OLAP PADA DATA PENJUALAN BBM MENGGUNAKAN PENTAHO TRIYONO IMPLEMENTASI OLAP PADA DATA PENJUALAN BBM MENGGUNAKAN PENTAHO TRIYONO 41507120014 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2013 IMPLEMENTASI OLAP PADA DATA

Lebih terperinci

Business Process Management, Business Process Reengineering, Continous Process Improvement dan Total Quality Management Business Process Management

Business Process Management, Business Process Reengineering, Continous Process Improvement dan Total Quality Management Business Process Management Business Process Management, Business Process Reengineering, Continous Process Improvement dan Total Quality Management Proses bisnis merupakan hal yang sangat dinamis, karena banyak dipengaruhi oleh lingkungan

Lebih terperinci

MODUL PERKULIAHAN SISTEM PENDUKUNG. Pokok Bahasan. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

MODUL PERKULIAHAN SISTEM PENDUKUNG. Pokok Bahasan. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODUL PERKULIAHAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK/DSS) Pokok Bahasan Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh FASILKOM Sistem Informasi 01 Kode MK

Lebih terperinci

Pengantar Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)

Pengantar Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) Pengantar Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) Deskripsi Kuliah ini membahas teknologi untuk mengembangkan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK), dimana pengambilan keputusan tidak

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata Kunci : Business Intelligence, Data Warehouse

ABSTRAK. Kata Kunci : Business Intelligence, Data Warehouse ABSTRAK Di tengah iklim kompetisi airlines yang sangat tinggi baik di sektor domestik terlebih lagi di sektor internasional, perusahaan airline dituntut untuk melakukan, mengetahui dan memahami kondisi

Lebih terperinci

P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK. A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK. A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tingkatan DSS Berdasarkan Teknologi 2 Tingkatan Teknologi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Pendahuluan

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Pendahuluan BAB I PENDAHULUAN I.1 Pendahuluan Dalam kegiatan manusia sehari-hari, terutama dalam kegiatan transaksi, seperti transaksi perbankan, rekam medis, transaksi jual beli dan transaksi lainnya harus dicatat

Lebih terperinci

LAYANAN SOLUSI BUSINESS MONITORING SYSTEM We bridge the knowledge and practice Center for e-accountability System TERM OF REFERENCE

LAYANAN SOLUSI BUSINESS MONITORING SYSTEM We bridge the knowledge and practice Center for e-accountability System TERM OF REFERENCE www.ceasystem.com TERM OF REFERENCE LAYANAN SOLUSI BUSINESS MONITORING SYSTEM C AS Kontak: Muhamad Al Gamal Hp/Wa: +62-81374466949 BBM: 5CEADCC2 Email: muhamad_algamal@yahoo.com algamal@ceasystem.com Rano

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN APLIKASI DATA WAREHOUSE UNTUK BUSINESS INTELLIGENCE

RANCANG BANGUN APLIKASI DATA WAREHOUSE UNTUK BUSINESS INTELLIGENCE RANCANG BANGUN APLIKASI DATA WAREHOUSE UNTUK BUSINESS INTELLIGENCE Maimunah 1, Siti Farhatus Saadah 2, Randy Andrian 3 1 Dosen Jurusan Teknik Informatika AMIK Raharja Informatika 2 Dosen Jurusan Sistem

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Microsoft SQL Server Microsoft Sharepoint Microsoft.Net Framework 4.0.

HASIL DAN PEMBAHASAN. Microsoft SQL Server Microsoft Sharepoint Microsoft.Net Framework 4.0. 3 warehouse dan data mart memiliki batasan yang sangat tipis, namun perbedaan ini tidak perlu dikhawatirkan karena secara subtansi tujuan dari pembuatannya memiliki kesamaan (Noviandi 2010). Konsep data

Lebih terperinci

Strategi Konversi Sistem Informasi

Strategi Konversi Sistem Informasi Tugas : Take Home Ujian Akhir Triwulan Mata Kuliah : Sistem Informasi Manajemen Dosen : Dr. Ir. Arif Imam Suroso, M.Sc.(CS) Batas Penyerahan : 17 Januari 2015 Strategi Konversi Sistem Informasi Disusun

Lebih terperinci

DATA WAREHOUSE PERTEMUAN I S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM

DATA WAREHOUSE PERTEMUAN I S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM DATA WAREHOUSE PERTEMUAN I 22032013 S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM METODE PEMBELAJARAN Kuliah Diskusi Presentasi Latihan Tugas Quiz UTS UAS BUKU ACUAN Apress Building A Data Warehouse With

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : Sistem Penunjang Keputusan Kode : TI12. C438 / 4 SKS Fakultas Teknologi Informasi

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : Sistem Penunjang Keputusan Kode : TI12. C438 / 4 SKS Fakultas Teknologi Informasi 1 SISTEM - Ruang Lingkup Mata Kuliah Aktivitas [5] Bab 1, PENDUKUNG - Manajer dan pengambilan putusan Dosen(D) : - Computer [7] Chapter 1 MANAJEMEN - Pengambilan putusan manajerial dan SI 1. Memberikan

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci: optimasi MDX, operasi OLAP, analisis, cube, trend analysis. v Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Kata kunci: optimasi MDX, operasi OLAP, analisis, cube, trend analysis. v Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Data mart digunakan oleh suatu perusahaan atau instansi untuk mendukung proses analisis dan pengambilan keputusan. Namun banyaknya data yang disimpan di dalam data mart sering kali menyebabkan

Lebih terperinci

Sistem Informasi Pendukung Keputusan Manajerial

Sistem Informasi Pendukung Keputusan Manajerial Sistem Informasi Pendukung Keputusan Manajerial Mind Map Online Analytical Processing/ Pengertian Tingkatan dalam pengambilan keputusan manajemen: Manajemen strategis :mencakup board of directors, komite

Lebih terperinci

PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENGOLAHAN PERSEDIAAN BUKU PT. GRAMEDIA ASRI MEDIA MAKASSAR

PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENGOLAHAN PERSEDIAAN BUKU PT. GRAMEDIA ASRI MEDIA MAKASSAR PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENGOLAHAN PERSEDIAAN BUKU PT. GRAMEDIA ASRI MEDIA MAKASSAR Erick A. Lisangan 1, N. Tri Suswanto Saptadi 2 1 erick_lisangan@yahoo.com 2 ntsaptadi@yahoo.com Abstrak Proses dan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. penting bagi sebuah perusahaan dalam menjalankan manajemen dan sistemasi

BAB I PENDAHULUAN. penting bagi sebuah perusahaan dalam menjalankan manajemen dan sistemasi BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kebutuhan akan sistem pendukung keputusan merupakan hal yang penting bagi sebuah perusahaan dalam menjalankan manajemen dan sistemasi perusahaan. Sistem pendukung

Lebih terperinci

MK. SISTEM INFORMASI Sap. PENDEKATAN PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DOSEN : ASEP WAHYUDIN, M.T.

MK. SISTEM INFORMASI Sap. PENDEKATAN PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DOSEN : ASEP WAHYUDIN, M.T. MK. SISTEM INFORMASI Sap. PENDEKATAN PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DOSEN : ASEP WAHYUDIN, M.T. Materi kuliah : 1. Pendahuluan (konsep dasar pengembangan sistem informasi) 2. Pendekatan Pengembangan Sistem

Lebih terperinci

P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK. SQ

P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK. SQ P5 Tingkatan dan Karakteristik SPK SQ http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tingkatan DSS Berdasarkan Teknologi

Lebih terperinci

BUSINESS INTELLIGENCE BEDASARKAN SUDUT PANDANG E-BUSINESS

BUSINESS INTELLIGENCE BEDASARKAN SUDUT PANDANG E-BUSINESS BUSINESS INTELLIGENCE BEDASARKAN SUDUT PANDANG E-BUSINESS TUGAS E-Business ( SI - 4421) Teguh N. Suharsono, ST., MT. Semester VI Oleh Kelvin Wahyudi / 1512011 INSTITUT TEKNOLOGI HARAPAN BANGSA DEPARTEMEN

Lebih terperinci

Pengembangan Strategi SI/TI Muhammad Bagir.,S.E., M.T.I

Pengembangan Strategi SI/TI Muhammad Bagir.,S.E., M.T.I Pengembangan Strategi SI/TI Muhammad Bagir.,S.E., M.T.I PROFILE Pendidikan Terakhir : Magister Teknologi Informasi, FASILKOM Universitas Indonesia 2006 Experience : Ccit FT UI 2007, Pengajar SML Technology

Lebih terperinci

BUSINESS INTELLIGENCE

BUSINESS INTELLIGENCE OVERVIEW BUSINESS INTELLIGENCE Business Intelligence (BI) merupakan perkembangan dari aplikasi Knowlegde Management (KM), dengan menambahkan proses data analytics, yaitu dengan memanfaatkan data yang ada

Lebih terperinci

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Raymond McLeod, Jr (2001) berpendapat bahwa penyediaan informasi mengenai keseluruhan kinerja perusahaan bagi para eksekutif, tidaklah mungkin dilakukan secara manual, melainkan harus

Lebih terperinci

xiii Forecasting BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA...

xiii Forecasting BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA... xi DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL...i LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING.....ii LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI....iii LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN HASIL TUGAS AKHIR..iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v MOTTO... vi KATA PENGANTAR...

Lebih terperinci

TUGAS DATA WAREHOUSE & DATA MINING OLAP, OPERASI OLAP & MOLAP

TUGAS DATA WAREHOUSE & DATA MINING OLAP, OPERASI OLAP & MOLAP TUGAS DATA WAREHOUSE & DATA MINING OLAP, OPERASI OLAP & MOLAP OLEH: VIVIAN WIJAYA (15 62 003) JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS ATMA JAYA MAKASSAR 2017 OLAP, OPERASI OLAP

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Nama Mata Kuliah : Sistem Penunjang Keputusan Kode Mata Kuliah : MI 027 Bobot Kredit : 3 SKS Semester Penempatan : IV Kedudukan Mata Kuliah : Mata Kuliah Keahlian Berkarya

Lebih terperinci

[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]

[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2] [Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2] [ Chapter 3] Arsitektur dan Struktur Data Warehouse Dedy Alamsyah, S.Kom, M.Kom [NIDN : 0410047807] Arsitektur Data Warehouse Menurut Poe, arsitektur adalah sekumpulan atau

Lebih terperinci

MEMBANGUN DATA WAREHOUSE

MEMBANGUN DATA WAREHOUSE MEMBANGUN DATA WAREHOUSE A. Menentukan Bentuk Data Warehouse Data warehouse memiliki berbagai macam bentuk yang sering digunakan. Jadi sebelum membangun suatu data warehouse kita harus memutuskan bentuk

Lebih terperinci

ARTIKEL SIM (SISTEM INFORMASI MANAJEMEN)

ARTIKEL SIM (SISTEM INFORMASI MANAJEMEN) Cari Blog in ARTIKEL SIM (SISTEM INFORMASI MANAJEMEN) Diposkan oleh nicohernawan. BERIKUT ADALAH beberapa ARTIKEL DARI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN (SIM) 1.Pengantar Sistem Informasi Manajemen merupakan

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROGRAM STUDI S1 DI LPKIA MENGGUNAKAN METODE AHP

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROGRAM STUDI S1 DI LPKIA MENGGUNAKAN METODE AHP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROGRAM STUDI S1 DI LPKIA MENGGUNAKAN METODE AHP Irman Hariman 1, Imam Munandar 2 12 Program Studi Manajemen Informatika STMIK LPKIA Jln. Soekarno Hatta No. 456 Bandung 40266,

Lebih terperinci

Manajemen Proyek Sistem Informasi

Manajemen Proyek Sistem Informasi Modul ke: 07 Fakultas Bambang FASILKOM Manajemen Proyek Sistem Informasi Dengan semakin banyaknya pekerjaan-pekerjaan bidang TI dan karakteristik TI itu sendiri akan menciptakan adanya proyek-proyek secara

Lebih terperinci

Lecture s Structure. Proses Data Warehouse. Proses Data Warehouse

Lecture s Structure. Proses Data Warehouse. Proses Data Warehouse Proses Data Warehouse Yudi Agusta, PhD Data Warehouse and Data Mining, Lecture 2 Copyright Yudi Agusta, PhD 2006 Lecture s Structure Proses Data Warehouse Contoh Metodologi NCR, SAS, Microsoft Case Studies

Lebih terperinci

ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Petrus Wolo 1, Ernawati 2, Paulus Mudjihartono 3 Program Studi

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI. Oleh Iwan Sidharta, MM NFORMASI

SISTEM INFORMASI. Oleh Iwan Sidharta, MM NFORMASI SISTEM INFORMASI Oleh Iwan Sidharta, MM NFORMASI Jenis-jenis Keputusan Menurut Herbert A. Simon, ahli manajemen pemenang Nobel dari Carnegie-Mellon University, keputusan berada pada suatu rangkaian kesatuan

Lebih terperinci

Basis Data Oracle - Business Intelligence System. Ramos Somya, M.Cs.

Basis Data Oracle - Business Intelligence System. Ramos Somya, M.Cs. Basis Data Oracle - Business Intelligence System Ramos Somya, M.Cs. Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehousing adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek, terintegrasi, time-variant,

Lebih terperinci

PEMBUATAN DATA WAREHOUSE PENGELOLAAN PERBEKALAN FARMASI RUMAH SAKIT XYZ

PEMBUATAN DATA WAREHOUSE PENGELOLAAN PERBEKALAN FARMASI RUMAH SAKIT XYZ PRESENTASI SIDANG TUGAS AKHIR PEMBUATAN DATA WAREHOUSE PENGELOLAAN PERBEKALAN FARMASI RUMAH SAKIT XYZ Dosen Pembimbing: Mahendrawathi ER., ST, MSc, PhD. Rully Agus Hendrawan S.Kom, M.Eng. Penyusun Tugas

Lebih terperinci

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN Pertemuan ke-1 PERTEMUAN - 1 BAB 1 SISTEM PENDUKUNG MANAJEMEN : (MSS) SEBUAH TINJAUAN 1-2 Tujuan Pembelajaran Memahami bagaimana manajemen menggunakan teknologi komputer. Mempelajari

Lebih terperinci

BAB IV GLOBAL PURCHASE ORDER

BAB IV GLOBAL PURCHASE ORDER BAB IV GLOBAL PURCHASE ORDER 4.1 Arsitektur Bisnis Arsitektur Bisnis pada aplikasi Global Purchase Order (GPO) ini digambarkan melalui beberapa komponen yang tercantum pada bab ini dan bab sebelumnya yaitu

Lebih terperinci

MODEL COMMAND SYSTEM DENGAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI PADA PEMERINTAHAN. Republik Indonesia)

MODEL COMMAND SYSTEM DENGAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI PADA PEMERINTAHAN. Republik Indonesia) MODEL COMMAND SYSTEM DENGAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI PADA PEMERINTAHAN (Studi Kasus: Departemen Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia) TESIS Karya tulis sebagai salah satu

Lebih terperinci

DATABASE DESIGN PADA PT. CAKRA PRIMA PERKASA

DATABASE DESIGN PADA PT. CAKRA PRIMA PERKASA DATABASE DESIGN PADA PT. CAKRA PRIMA PERKASA Jennifer Lovely Limah Universitas Bina Nusantara, Jalan Kebon Jeruk Raya Blok Samudra No.27, Jakarta Barat, 081369311122, jenniferlovelylimah@yahoo.com Gabriel

Lebih terperinci

Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2010). Management Information Systems : Managing the Digital Firm, 11th Edition. New Jersey: Prentice Hall.

Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2010). Management Information Systems : Managing the Digital Firm, 11th Edition. New Jersey: Prentice Hall. REFERENSI Badan Ketahanan Pangan Kementerian Pertanian. (2013). Panduan Pengelolaan Cadangan Pangan Pemerintah Provinsi dan Kabupaten/Kota. Jakarta: Badan Ketahanan Pangan Kementerian Pertanian. Badan

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 3 SKS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 3 SKS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 3 SKS Deskripsi Mata Kuliah Pengampu : Rahmat Robi Waliyansyah, M.Kom. Buku Pegangan : Dadan Umar Daihani, Komputerisasi Pengambilan Keputusan, Elex Media Komputindo, 2001. D.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kasus yang diangkat pada tesis ini adalah kebutuhan SIE di perguruan tinggi pada bidang akademik. Pengambilan keputusan dan perencanaan bidang akademik sering kali

Lebih terperinci