LAPORAN MIGRASI DATA EPSBED KE PDPT

Transkripsi

1 Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan Nasional Gedung Ditjen Pendidikan Tinggi,Gedung D Jl Jend Sudirman Pintu I, Senayan. Jakarta LAPORAN MIGRASI DATA EPSBED KE PDPT 1

2 PENDAHULUAN Sejak tahun 22, DIKTI telah memiliki aplikasi evaluasi program studi berbasis evaluasi diri (EPSBED) dimana perguruan tinggi baik negeri maupun swasta dapat langsung mengirimkan laporan kinerjanya ke DIKTI. Aplikasi EPSBED ini telah beberapa kali dikembangkan kembali untuk memenuhi kebutuhan perguruan tinggi seperti terlihat pada Gambar 1. Namun, seiring dengan perkembangan bisnis proses yang sangat cepat di DIKTI dan aplikasi EPSBED saat ini belum dapat memenuhi semua kebutuhan proses bisnis DIKTI maka perlu dilakukan pengembangan aplikasi terpusat dimana konsistensi, akurasi dan ketersediaan data dapat diakses setiap saat. Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDPT) menjadi salah satu solusi untuk mengintegrasikan data pendidikan tinggi. Dalam melakukan pengembangan aplikasi PDPT diperlukan migrasi data-data historis dari aplikasi EPSBED maupun evaluasi.dikti. Kegiatan migrasi data yang telah dilakukan dari aplikasi ebsbed lama (FoxPro) ke aplikasi evaluasi.dikti (MySQL) yang akhirnya akan ditampung di data center PDPT (Oracle), terdapat beberapa isu yang harus dipecahkan yaitu diperlukan pengecekan jumlah data yang berkesesuaian dari FoxPro ke MySQL dan MySQL ke Oracle. Gambar 1. Alur Migrasi Data EBSBED 2

3 FOKUS DAN KONTROL AUDIT DATA Berdasarkan Gambar 2, fokus audit data akan dilakukan pada data-data primer yang berdampak signifikan terhadap pengambilan keputusan pendidikan tinggi seperti data mahasiswa, perguruan tinggi, program studi dan dosen. Selanjutnya akan dilakukan pengecekan terhadap data-data sekunder. Adapun definisi dari data: 1. primer: data-data yang dapat digunakan dalam identifikasi keunikan data 2. sekunder: data pendukung dari data primer 3. tertier: data selain primer dan sekunder (data tambahan dikarenakan terjadi perubahan bisnis proses di DIKTI) Pengecekan atas data primer dan sekunder dilakukan dengan mengacu pada dokumen kamus data dengan data utama yang sudah disediakan oleh aplikasi EPSBED sebelumnya. Data-data primer tersebut akan dikaji terlebih dahulu seperti: Perguruan Tinggi a. kode perguruan tinggi b. nama perguruan tinggi c. tanggal awal berdiri Program Studi a. kode perguruan tinggi b. kode program studi c. nama program studi d. kode jenjang pendidikan/studi Mahasiswa a. NIM b. kode perguruan tinggi c. kode program studi d. kode jenjang pendidikan e. nama mahasiswa f. kelas g. jenis kelamin h. tanggal lahir i. tempat lahir j. status mahasiswa k. tahun masuk Dosen a. NIDN b. kode perguruan tinggi c. nama dosen 3

4 d. jenis kelamin e. tempat lahir f. tanggal lahir g. status aktif Sedangkan data sekunder yang akan dikaji adalah sebagai berikut yang disusun berdasarkan prioritas data: Perguruan Tinggi a. alamat b. jenis perguruan tinggi (Universitas, Institut, Sekolah Tinggi, Akademik, Politeknik) c. status perguruan tinggi (aktif, hapus/tutup) d. nomor akta SK berdiri Program Studi a. alamat b. tanggal berdiri c. bidang ilmu d. jumlah SKS lulus dari program studi ini e. nomor SK DIKTI Mahasiswa a. Mulai semester Dosen a. Nomor KTP b. Mulai semester mengajar c. Kode jenjang pendidikan/studi d. Kode jabatan akademik Selebihnya data yang tidak termasuk dalam kategori data primer dan sekunder merupakan bagian dari data tertier. Data tertier terdiri dari data pendukung untuk keperluan akreditasi dan data-data baru yang muncul karena perubahan proses bisnis DIKTI (Tabel 1). Jika terdapat ketidaklengkapan dan ketidakakuratan terhadap data primer dan data sekunder maka perlu dilakukan perbaikan data oleh pengguna baik itu Kopertis, Perguruan Tinggi atau DIKTI. Fokus perbaikan data sebaiknya diprioritaskan untuk data-data yang aktif seperti perguruan tinggi, program studi serta dosen/mahasiswa yang masih aktif dalam suatu perguruan tinggi. Periode perbaikan data akan ditentukan oleh DIKTI dimana data yang ditandai dengan kode prioritas data untuk dilengkapi sama dengan 1 adalah data-data yang harus dilengkapi jangka pendek (sampai dengan akhir februari 211) dan kode 2 adalah data-data yang harus dilengkapi jangka panjang (sampai dengan akhir tanhun 211). 4

5 Tabel 1. Ringkasan Prioritas Kelengkapan Data Elemen Data Kategori Data Prioritas Data untuk Primer Sekunder Tertier Dilengkapi oleh PT/Kopertis PERGURUAN TINGGI Kode perguruan tinggi X 1 Kode badan hukum X 2 Nama PT X 1 Singkatan X 1 Jenis PT X 1 Kategori PT X 1 Status PT X 1 Tanggal awal berdiri X 1 Alamat X 1 Kode pos X 1 Kode Kota X 1 Kode provinsi X 1 Kode negara X 1 Telepon X 1 Fax X 2 X 2 Website X 2 No. Akta/SK Pendirian X 1 Tanggal akta X 1 Kode akreditasi X 1 Nomor SK BAN-PT X 1 Tanggal SK BAN-PT X 1 Visi X 2 Misi X 2 Tujuan X 2 Sasaran X 2 Kode kopertis X 1 [hanya untuk PTS] Kode wilayah X 1 Seleksi Penerimaan X 2 Pola Kepemimpinan X 2 Sistem Pengelolaan X 2 Sistem Penjaminan Mutu X 2 Alasan Transfer Mahasiswa X 2 Peran PT dalam Pembelajaran X 2 Peran PT dalam Penyusunan Kurikulum X 2 Peran PT dalam Suasana Akademik X 2 Pemanfaatan TIK X 2 Penyebaran informasi X 2 Rencana Pengembangan SI X 2 5

6 Elemen Data Kategori Data Prioritas Data untuk Dilengkapi oleh PT/Kopertis Primer Sekunder Tertier Evaluasi lulusan X 2 Mekanisme evaluasi lulusan X 2 Kode kementrian X 2 Tanggal mulai efektif X 1 Tanggal akhir efektif X 1 Status validasi X 1 PROGRAM STUDI Kode program studi X 1 Kode perguruan tinggi X 1 Kode fakultas X 2 Nama program studi X 1 Kode jenjang pendidikan X 1 Alamat X 1 Kode Kota X 1 Kode provinsi X 1 Kode negara X 1 Kode pos X 1 Tanggal berdiri X 1 X 2 Bidang ilmu X 1 SKS lulus X 1 Status Program Studi X 1 Mulai semester X 1 Nomor SK DIKTI X 1 Tanggal SK DIKTI X 1 Tanggal akhir SK DIKTI X 1 NIDN X 2 HP X 2 Telepon Kantor X 2 Fax X 2 Nama operator X 2 Frekuensi Pemutakhiran Kurikulum X 2 Pelaksanaan Pemutakhiran Kurikulum X 2 Kode akreditasi X 1 Nomor SK BAN X 1 Tanggal SK BAN X 1 Tanggal akhir SK BAN X 1 Kapasitas mahasiswa X 1 Visi X 2 Misi X 2 Tujuan X 2 Sasaran X 2 Upaya penyebaran X 2 Keberlanjutan X 2 Himpunan alumni X 2 Tanggal mulai efektif X 1 Tanggal akhir efektif X 1 6

7 Elemen Data Kategori Data Prioritas Data untuk Dilengkapi oleh PT/Kopertis Primer Sekunder Tertier Status validasi X 1 MAHASISWA Kode Perguruan Tinggi X 1 Kode program studi X 1 NIM X 1 Nama mahasiswa X 1 Kelas X 1 Tempat lahir X 1 Kode jenjang pendidikan X 1 Tanggal lahir X 1 Jenis kelamin X 1 Alamat X 1 Kode Kota X 1 Kode provinsi X 1 Kode pos X 1 Kode negara X 1 Status mahasiswa X 1 Tahun masuk X 1 Mulai semester X 1 Batas studi X 1 Tanggal lulus X 1 IPK akhir X 1 Nomor SK Yudisium X 1 Tanggal SK Yudisium X 1 Nomor seri ijazah X 1 Kode provinsi asal pendidikan sebelumnya X 2 Status Awal Mahasiswa X 1 SKS diakui X 1 Kode perguruan tinggi asal X 1 Kode program studi asal X 1 Kode beasiswa X 2 Kode jenjang pendidikan sebelum X 2 NIM asal X 2 Kode biaya studi X 2 Kode pekerjaan X 2 Nama tempat bekerja X 2 Kode PT bekerja X 2 Kode PS bekerja X 2 NIDN Promotor X 2 NIDN Ko-Promotor 1 X 2 NIDN Ko-Promotor 2 X 2 NIDN Ko-Promotor 3 X 2 NIDN Ko-Promotor 4 X 2 Jalur skripsi X 2 Judul skripsi X 2 Bulan awal bimbingan X 2 7

8 Elemen Data Kategori Data Prioritas Data untuk Dilengkapi oleh PT/Kopertis Primer Sekunder Tertier Bulan akhir bimbingan X 2 NISN X 2 Kode Kategori penghasilan X 2 DOSEN NIDN X 1 NIP lama X 1 NIP baru X 1 Golongan X 1 Pangkat X 1 Jabatan fungsional X 1 Jabatan struktural X 2 Kode perguruan tinggi X 1 Kode fakultas X 1 Kode jurusan X 1 Kode program studi X 2 Nama Dosen X 1 Nomor KTP X 1 Gelar akademik depan X 1 Gelar akademik belakang X 1 Jenis kelamin X 1 Tempat lahir X 1 Tanggal lahir X 1 Status aktif X 1 Mulai masuk dosen X 1 Mulai semester X 1 Kode jenjang pendidikan X 1 Kode jabatan akademik X 1 Ikatan kerja X 1 Akta dan ijin mengajar X 2 Alamat X 1 Kode kota X 1 Kode provinsi X 1 Kode pos X 1 Kode negara X 1 Nomor sertifikasi dosen X 1 Tanggal keluar sertifikasi dosen X 1 NIRA X 2 Status validasi X 1 Telepon X 2 HP X 2 8

9 Gambar 2. Kontrol Audit Prosedur kontrol audit yang dilakukan adalah: Menentukan tiga data pokok yang akan terlebih dahulu di implementasi untuk PDPT dan mengkaji seluruh table di EBSBED dan evaluasi,dikti seperti identifikasi table master, transaksi, dan table referensi serta primary/foreign key dari masing-masing table. Selain itu, dilakukan analisa terhadap elemen dan tipe data untuk masing-masing table serta constraint yang digunakan untuk elemen data tersebut. Selanjutnya, dilakukan pendefinisian kamus data yang mencakup seluruh elemen data di aplikasi EBSBED, evaluasi.dikti dan boring akreditasi BAN-PT. Selain itu, kamus data ini mencakup kebutuhan baru lainnya yang diperlukan oleh DIKTI, seperti elemen data NISN pada struktur data mahasiswa untuk melihat seberapa banyak siswa SMA yang meneruskan pendidikannya sampai dengan perguruan tinggi. Berdasarkan rancangan kamus data tersebut maka dapat dirancang data center PDPT. Berdasarkan kamus data atau rancangan data center PDPT maka dapat dilakukan pemetaan elemen data pada data center dan aplikasi EBSBED maupun evaluasi.dikti. Dengan melihat pemetaan antar aplikasi dan kamus data tersebut maka load data evaluasi.dikti (MySQL) ke data center PDPT (Oracle) dapat dilakukan. Setelah semua data telah berhasil di load ke data center PDPT maka dapat dilakukan pengecekan terhadap data-data primer seperti data primary key untuk data mahasiswa, dosen maupun perguruan tinggi pada tabel master dan transaksi yang berelasi terhadap data master tersebut. Pengecekan data primer difokuskan terhadap data yang bernilai kosong seperti NULL atau string kosong, data duplikasi, integritas data master dengan data di tabel transaksi serta kesesuaian data dengan panjang dan constraint data yang telah didefinisikan sebelumnya. 9

10 Berdasarkan hasil pada langkah ke-5 maka dapat dilakukan data cleansing (penghapusan data yang bernilai kosong/duplikasi, penambahan data primer dari tabel transaksi yang tidak ada di tabel master serta update data yang disesuaikan dengan panjang ataupun constraint data yang telah didefinisikan sebelumnya. Kemudian, jika langkah di tahap 6 telah berhasil dilakukan maka dapat dilakukan pengecekan data sekunder (selain data primary key) apakah terdapat data kosong/string kosong. Jika terdapat data kosong/string kosong maka dapat dilakukan update data Jika semua data telah sukses dibersihkan, maka data tersebut dapat di load ke data warehouse. 1

11 HASIL KEGIATAN Periode migrasi data memiliki rentang waktu dari tahun semester pelaporan 22-1 sampai dengan Data mentah yang berisi histori data kinerja perguruan tinggi yang telah tersimpan sebelumnya di aplikasi yang memiliki basis data MySQL dan data EPSBED akan di load ke data center PDPT (Oracle). Tabel 2 menjelaskan ringkasan total keseluruhan data perguruan tinggi, program studi, mahasiswa dan dosen yang sudah tersimpan di PDPT. Tabel 2. Ringkasan Total Data Perguruan Tinggi, Program Studi, Mahasiswa Aktif dan Dosen Aktif seluruh Indonesia Per Wilayah No Data Kueri Total Data 1 Perguruan Tinggi PTN Kopertis 1 Kopertis 2 Kopertis 3 Kopertis 4 Kopertis 5 Kopertis 6 Kopertis 7 Kopertis 8 Kopertis 9 Kopertis 1 Kopertis 11 Kopertis 12 TOTAL 2 Program Studi PTN Kopertis 1 Kopertis 2 Kopertis 3 Kopertis 4 Kopertis 5 Kopertis 6 Kopertis 7 Kopertis 8 Kopertis 9 Kopertis 1 Kopertis 11 Kopertis 12 TOTAL 3 Mahasiswa PTN Kopertis 1 Kueri data perguruan tinggi aktif dan alih kelola: select substr(kode_perguruan_tinggi,, 2), count(*) from tmst_perguruan_tinggi where (status_pt = 'A' OR status_pt = 'K') and to_number(substr(kode_perguruan_tinggi,, 2)) between and 12 and length(trim(kode_perguruan_tinggi)) = 6 group by substr(kode_perguruan_tinggi,, 2) order by substr(kode_perguruan_tinggi,, 2) Kueri data program studi aktif: select substr(kode_perguruan_tinggi,, 2) as kode_wilayah, count(*) from tmst_program_studi Where status_program_studi = 'A' and substr(kode_perguruan_tinggi,, 2) <> '2' and substr(kode_perguruan_tinggi,, 2) <> '3' and substr(kode_perguruan_tinggi,, 2) <> '31' group by substr(kode_perguruan_tinggi,, 2) order by substr(kode_perguruan_tinggi,, 2) Kueri mahasiswa aktif dan cuti: select substr(m.kode_perguruan_tinggi,, 2) as kode_wilayah, count(*) from tmst_mahasiswa m

12 No Data Kueri Total Data Kopertis 2 WHERE (M.STATUS_MAHASISWA = 'A' OR Kopertis 3 M.STATUS_MAHASISWA = 'C' OR M.STATUS_MAHASISWA = 'N') Kopertis 4 and to_number(substr(m.kode_perguruan_tinggi, Kopertis 5, 2)) between and 12 Kopertis 6 group by substr(m.kode_perguruan_tinggi,, 2) Kopertis 7 order by substr(m.kode_perguruan_tinggi,, 2) Kopertis 8 Kopertis 9 Kopertis 1 Kopertis 11 Kopertis 12 TOTAL 4 Dosen PTN Kopertis 1 Kopertis 2 Kopertis 3 Kopertis 4 Kopertis 5 Kopertis 6 Kopertis 7 Kopertis 8 Kopertis 9 Kopertis 1 Kopertis 11 Kopertis 12 TOTAL Kueri dosen aktif, cuti, studi lanjut, tugas diinstansi lain: select substr(m.kode_perguruan_tinggi,, 2), count(*) from tmst_dosen m WHERE (m.status_aktif <> 'P' OR m.status_aktif <> 'M' OR m.status_aktif <> 'K') and (ikatan_kerja = 'A' or ikatan_kerja = 'B') and to_number(substr(m.kode_perguruan_tinggi,, 2)) between and 12 group by substr(m.kode_perguruan_tinggi,, 2) order by substr(m.kode_perguruan_tinggi,, 2) Tabel 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1 menjelaskan kelengkapan data (data bernilai NULL atau string kosong) untuk masing-masing elemen data primer dan sekunder. Tabel 3. Kelengkapan Data Primer Perguruan Tinggi Wilayah Data dengan status NULL/String Kosong Data tidak NULL/String Kosong Kode PT Nama PT Total Jumlah PT Persentase Data NULL/string kosong terhadap Total Data PTN % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % 12

13 Wilayah Data dengan status NULL/String Kosong Data tidak NULL/String Kosong Kode PT Nama PT Total Jumlah PT Persentase Data NULL/string kosong terhadap Total Data Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % JUMLAH Tabel 4. Kelengkapan Data Sekunder Perguruan Tinggi Wilayah Data dengan status NULL/String Kosong Data tidak NULL/String Alamat Total Kosong Jenis PT Status PT No SK Pendirian Jumlah PT Persentase Data NULL/string kosong terhadap Total Data PTN % Kopertis % 1 Kopertis % 2 Kopertis % 3 Kopertis % 4 Kopertis % 5 Kopertis % 6 Kopertis % 7 Kopertis % 8 Kopertis % 9 Kopertis % 1 Kopertis % 11 Kopertis % 12 JUMLAH Tabel 5. Kelengkapan Data Primer Program Studi Wilayah Data dengan status NULL/String Kosong Data tidak NULL/String Jumlah PS Persentase Data NULL/string 13

14 Kode PS Kode PT Nama PS Kode jenjang studi Total Kosong kosong terhadap Total Data PTN % Kopertis % Kopertis % 2 77 Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis 117 % Kopertis 1567 % Kopertis 559 % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis 35 % JUMLAH % Tabel 6. Kelengkapan Data Sekunder Program Studi Wilayah Data dengan status NULL/String Kosong Data tidak Alamat Tgl Bidang SKS No SK Total NULL/String Berdiri Ilmu lulus DIKTI Kosong PTN Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Jumlah PS Persentase Data NULL/string kosong terhadap Total Data 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 14

15 Wilayah Data dengan status NULL/String Kosong Data tidak Alamat Tgl Bidang SKS No SK Total NULL/String Berdiri Ilmu lulus DIKTI Kosong Jumlah PS Kopertis JUMLAH Persentase Data NULL/string kosong terhadap Total Data 1% 15

16 Tabel 7. Kelengkapan Data Primer Mahasiswa 16

17 Tabel 8. Kelengkapan Data Sekunder Mahasiswa Wilayah Data dengan status NULL/String Kosong Data tidak NULL/String Kosong Mulai Semester Kode Beasiswa Total Jumlah mhs Persentase Data NULL/string kosong terhadap Total Data PTN % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % Kopertis % JUMLAH

18 Tabel 9. Kelengkapan Data Primer Dosen 18

19 Tabel 1. Kelengkapan Data Sekunder Dosen Wilayah Data dengan status NULL/String Kosong Data tidak NULL/String Kosong No KTP Mulai Semester akta dan ijin mengajar Total Data Sekunder PTN Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis Kopertis JUMLAH Jumlah dosen Persentase Data NULL/string kosong terhadap Total Data 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% Berdasarkan data diatas dapat dilihat bahwa kualitas data saat ini masih tidak baik karena banyak data sekunder yang ketidakkelengkapan datanya sama dengan 1% seperti data mahasiswa dan dosen. 19