������
Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p�ISSN: 2541-0849
������
e-ISSN : 2548-1398
������
Vol. 4, No. 12 Desember 2019
�
PENERAPAN BUSINESS
INTELLIGENCE PADA MANAJEMEN DASHBOARD REPORT PERUSAHAAN ASURANSI
Lukman Hasim
Program Pasca Sarjana Sistem Informasi Universitas
Gunadarma, Jakarta
Email:
[email protected]
Abstrak
Perusahaan asuransi adalah salah satu perusahaan bisnis di Indonesia yang menghasilkan data berukuran besar tiap bulannya. Dari data tersebut, perusahaan ingin mendapatkan laporan informasi agar memudahkan dalam proses pengambilan keputusan. Business intelligence merupakan sebuah proses untuk mendapatkan informasi dengan data berukuran besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengambil data dari file excel kemudian di-upload ke database menggunakan SSIS SQL Server Integration Services untuk pembuatan report HR (Human Resources). Selanjutnya data hasil upload tersebut akan disimpan di dalam data warehouse, diolah dengan OLAP, KPI dan data mining menggunakan SSAS SQL Server Analysis Services. Kemudian dilakukan pembuatan dashboard report dengan SSRS SQL Server Reporting Services. Metode yang akan digunakan adalah metode analisis multidimensi pada OLAP (Online Analitycal Processing) yaitu suatu metode pendekatan untuk menyajikan jawaban dari permintaan proses analisis yang bersifat dimensional secara cepat, berupa desain, aplikasi dan teknologi yang dapat mengoleksi, menyimpan, memanipulasi suatu data ke dalam data multidimensi untuk tujuan analisis. Dengan menggunakan metode tersebut, diharapkan mampu mempermudah pengambilan keputusan� managemen pada perusahaan asuransi. Hasil dari penelitian ini adalah Dashboard Report HR pada perusahaan asuransi.
Kata kunci: Business intelligence, Data warehouse, OLAP, Analisis Multidimensi
Pendahuluan
Penetrasi teknologi
dari masa ke masa menunjukan peningkatan yang signifikan. Kecepatan
perkembangan teknologi masuk kesemua lini dan sendi aktivitas manusia baik
pribadi atau kelompok (badan) (Abdurokhim, 2016). Pesatnya perkembangan teknologi informasi dan komunikasi membuat
persaingan bisnis di setiap segmen semakin ketat. Perusahaan-perusahaan baik kecil maupun
besar dituntut mampu membuat sistem yang memudahkan mereka untuk mengolah data. Kebanyakan sistem yang
biasa digunakan dalam perusahaan adalah OLTP (Online Transaction
Processing) yang merupakan sistem yang mengolah database
operasional. Seiring berkembangnya perusahaan,
tentunya data-data pada database OLTP
akan terus bertambah. Dari pertambahan transaksi tersebut menyebabkan
terakumulasinya data dalam jumlah yang besar. Data tersebut akan sulit
digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan. Di sinilah dibutuhkannya Business Intelligence, Business intelligence merupakan kerangka kerja konseptual untuk mendukung
keputusan bisnis, business intelligence menggabungkan arsitektur, basis
data atau data warehouse, tool analisis dan aplikasi (Turban, Sharda, &
Delen, 2010)
Dalam
memulai kegiatan usaha bukan hanya ada perencaanaan yang matang tetapi juga
harus sudah disiapkan berkaitan dengan modal usaha untuk berlangsungnya
kegiatan usaha yang akan dirintis ataupun kegiatan
usaha yang akan dikembangkan. Butuh pemahaman yang lebih dalam mengelola modal
usaha yang ada, hal ini dikarenakan modal usaha yang ada harus memperoleh
keuntungan supaya modal dapat bertambah bukan sebaliknya modal usaha yang ada
justru berkurang dikarenakan untuk menutup kerugian (Kamaluddin, 2000).
Perusahaan asuransi adalah salah satu perusahaan bisnis di Indonesia yang memiliki
dan menghasilkan data yang berukuran besar tiap bulannya. Jika
perusahaan asuransi masih menggunakan data
manual
seperti file excel dan query pada database, banyaknya data akan membuat proses pengambilan informasi berjalan lamban.
Pada
penelitian ini dilakukan pengambilan data dari file excel
kemudian di-upload ke database menggunakan SSIS SQL Server Integration Services untuk pembuatan report HR (Human Resources) berdasarkan struktur yang ada di perusahaan asuransi. Selanjutnya
data hasil upload tersebut akan
dibuatkan modul report human resources dengan
menggunakan SSRS SQL Server Reporting
Services. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode
analisis multidimensi pada OLAP (Online
Analitycal Processing). OLAP merupakan kunci dari business intelligence dan
digunakan untuk menganalisis data dan informasi yang kemudian akan digunakan
sebagai dasar dari pengambilan keputusan atau decision support sistem pada sebuah organisasi atau perusahaan. Hasil
dari penelitian ini adalah
Human Resources
Dashboard Report pada perusahaan
asuransi.
Metode
Penelitian
Pada penelitian ini,
sumber data diperoleh dari file excel dengan format .xlsx yang
didapatkan dari database human resources,
menggunakan
metode analisis multidemensi pada OLAP. OLAP dapat membantu query
dengan cepat, mudah, dan efisien serta mendukung business intelligence. Tujuan dari OLAP antara lain untuk
memudahkan para stakeholder dalam
mengambil keputusan berdasarkan data-data transaksional yang ada karena OLAP
akan menampilkan data dari berbagai sisi (multidimensi). Gambar 1 menunjukan tahap metode penelitian ini:
Gambar 1. Tahap Metode Penelitian
1. Analisis
Tahap penelitian ini dimulai
dengan analisis terhadap sistem yang sudah ada sebelumnya atau telah berjalan. Sistem yang diterapkan pada divisi HR masih menggunakan sistem
manual karena mereka harus melakukan query
ke database sistem lalu
dikonversikan melalui Microsoft Excel
kemudian diserahkan ke TOP level manajemen. Top level manajemen disini adalah
para stakeholder penentu keputusan.
Setelah itu dilakukan analisis spesifikasi kebutuhan yang akan
menghasilkan beberapa desain yaitu desain konseptual, desain logika dan desain
fisik.
Design konseptual adalah pembentukan skema dari hasil analisis
yang diperoleh dari permintaan pengguna. Tahapan ini terkait dengan pembuatan data warehouse yang didasarkan pada
model data multidimensi. Model ini menampilkan data dalam
bentuk kubus. Model data multidimensi terdiri atas dimensi (dimensions) dan fakta (facts). Hal ini
merupakan hal terdasar sebelum membangun sebuah data warehouse. Lalu
desain logika untuk membuat konsep yang ada dibuat lebih detail dengan
menambahkan variabel dan menentukan key
dari masing-masing tabel yang ada di dalam rancangan konseptual. Logika yang telah tersusun itu kemudian diimplementasikan ke dalam
DBMS di tahap desain fisik. Sedangkan desain fisik yaitu tabel-tabel
yang akan terbentuk dan disimpan pada Database Management System (DBMS). �Pengguna di sini adalah
bagian divisi HR pada sebuah asuransi. Dari report ini, diharapkan dapat
memberikan beberapa informasi antara lain:
�
Jumlah karyawan tetap dan tidak tetap alias vendor, sales dan non sales
�
Tren
jumlah karyawan berdasarkan bisnis, gender,
penyebab resign, termination dan salary by grade.
2. Praproses data
Sebelum membangun data
warehouse, data yang ada diolah terlebih dahulu untuk dapat menghasilkan
data yang sesuai dengan desain yang ada. Sehingga akan
menghasilkan komposisi data yang akan disimpan ke dalam staging. Tahapan praproses data adalah sebagai berikut:
a.
Integrasi
Integrasi
dilakukan dengan menggabungkan atribut-atribut yang dibutuhkan dari tabel yang
dianalisis. Atribut adalah informasi yang dibutuhkan oleh user seperti tanggal, karyawan tetap atau tidak tetap. Lalu setelah
itu melakukan reduksi yang artinya membuang atribut-atribut yang tidak dipakai
dari tabel yang dianalisis.
b.
Pembersihan
Pembersihan
data dilakukan terhadap data atribut yang penulisannya tidak konsisten. Contoh penulisan format tanggal jika tipe
datanya adalah string sedangkan yang
dibutuhkan adalah tipe data date maka
diperlukan penyeragaman tipe data yaitu date.
c.
Transformasi
Dilanjutkan dengan proses transformasi
yaitu menyesuaikan tipe data berdasarkan destinasi tabelnya. Contoh dari tipe
data string diubah menjadi unicode string.
d. Pemuatan
Data
Pada tahap ini artinya data siap dimuat (load) ke dalam data warehouse.
3.
Pembuatan Data warehouse
Selanjutnya adalah pembuatan data
warehouse. Dimulai dari staging database, flat database di mana hal itu dibutuhkan untuk
pembuatan fact table & dimension table. Yang dimaksud fact table adalah
informasi berisi ukuran atau sesuatu yang bisa dihitung, sedangkan dimension table berupa informasi yang
mendukung fact table.
Contoh:
Jumlah karyawan di sebuah asuransi adalah 2.000 dan 2.000 adalah informasi yang
berisi angka atau sesuatu bisa dihitung dan karyawan FTE dan Non FTE di
asuransi adalah informasi yang mendukung jumlah karyawan tersebut.
Setelah
itu barulah dibuat cube dan dimensi. Cube adalah kumpulan data berbentuk
multidimensi yang memungkinkan untuk disajikan dengan cepat. Cube merupakan inti dari konsep OLAP (Online Analytical Processing) dalam Analysis Services dan data yang
digunakan adalah data HR pada sebuah perusahaan asuransi.
4.
Uji Query
Tahap ini dilakukan setelah pembuatan data warehouse selesai. Hal ini untuk menguji apakah operasi dasar OLAP berhasil
diimplementasikan dan sesuai dengan informasi yang ditampilkan.
Pengujian dilakukan dengan memvisualisasikan cube data dengan grafik dan tabel pivot.
Hasil dan Pembahasan
1.
Analisis
sistem berjalan
Sistem pelaporan HR yang berjalan saat ini disebuah perusahaan asuransi
dapat diuraikan dan digambarkan sebagai berikut:
a.
Top
level management meminta laporan penjualan kepada MIS dalam periode tertentu.
b.
MIS melakukan query ke database sistem untuk mengeluarkan data jumlah karyawan sesuai
dengan permintaan.
c.
MIS kemudian mengkonversikan
data hasil query ke dalam bentuk spreadsheet (MS Excel)
d.
MIS menyerahkan laporan human resource kepada top level management
Gambar 2 Analisis
sistem berjalan
2. Sistem Usulan
Untuk mendukung keefektifan dalam
penyediaan laporan human resource,
diperlukan sebuah sistem yang dapat memenuhi kebutuhan tersebut. Adapun
sistem yang diusulkan tergambar dalam alur� berikut:
Gambar 3 Sistem yang
diusulkan
Gambar 3
merupakan alur dari sebuah proses penyajian laporan Human Resource yang akan dibangun. Pada sistem yang berjalan, ketergantungan top level management terhadap MIS sangat
tinggi sehingga untuk mendapatkan laporan Human
Resource membutuhkan proses dan waktu yang lama.
Dengan
adanya Sistem BI ini, ketergantungan itu sudah dapat diatasi karena top level management bisa langsung
mendapatkan laporan human resource
secara langsung baik melihat di portal aplikasi ataupun dengan menerima automate email. Basis data
yang digunakan untuk Sistem BI ini bersumber dari data warehouse di mana data-data tersebut diperoleh dari database operasional (OLTP) yang
diintegrasikan melalui proses ETL
(Extract, Transformation, Loading) dengan menggunakan SQL Server Integration Services dan dijalankan pada periode
tertentu dengan automate job.
3.
Perancangan Sistem Business
intelligence
Langkah pertama yang dilakukan dalam perancangan data warehouse ini adalah merancang
tabel-tabel dimensi dan tabel fakta yang nantinya akan dianalisis menggunakan sistem BI.
1)
Dimensi
Data warehouse yang
dirancang terdiri dari beberapa tabel-tabel dimensi yang digunakan untuk
memberikan konteks pengukuran (subject).
Tabel 1. Rancangan Matriks KPI dan Dimensi
2) Tabel Fakta (Fact Table)
Tabel fakta yang merepresentasikan proses bisnis, yaitu model
proses bisnis sebagai bentuk (artifact)
pada data model. Tabel ini mengandung elemen "pengukuran" atau metrik
atau fakta pada suatu bisnis proses. Pada data
warehouse yang dibangun terdapat sebuah tabel fakta data karyawan yaitu FACT_HEADCOUNT yang terdiri dari
beberapa atribut. Pada tabel fakta ini terdapat foreign key untuk tabel- tabel dimensi yang telah dirancang.
3) Skema Bintang (Star Schema)
Berikut ini adalah contoh model star schema yang dirancang pada sistem BI HR. Terdiri
dari sembilan tabel dimensi dan satu tabel fakta. Tabel Fakta berisi foreign Key dari masing � masing tabel dimensi. Pada star schema, satu dimensi diwakili oleh
satu tabel dan masing � masing tabel diwakili oleh beberapa atribut.
Gambar
4. Star Schema
4) Kubus (Cube)
Cube merupakan
pengelompokkan data dalam kubus dimensional untuk mempermudah analisis data.
Pada tahapan ini dilakukan sebuah pembentukan database di mana data disimpan dalam bentuk cell, dan posisi dari sel � sel tersebut ditentukan oleh beberapa
variabel yang disebut dimensional. Hasil dari tahapan ini adalah sebuah
visualisasi data warehouse yang telah
dibuat sebelumnya. Pembuatan cube
dilakukan dengan bantuan analysis tools
Microsoft SQL Service.
5)
Integrasi Data
Proses dari data integrasi adalah mengintegrasikan data-data yang sudah dipersiapkan sebelumnya. Proses ini sangat penting karena terkadang data-data yang akan dipakai berada pada database atau sumber yang berbeda, sistem yang berbeda dan bahkan server yang berbeda. Pada perancangan sistem BI ini sumber data diambil dari data manual upload excel. Data-data yang diambil bersumber dari beberapa file excel yaitu sebagai berikut:
Tabel
2 Tabel sumber data warehouse
|
Nama File |
Nama Sheet |
Keterangan |
|
Headcount Final.xlsx |
Headcount |
Merupakan file
yang menyimpan data-data karyawan dan tabel utama yang akan dijadikan tabel fakta yang merupakan sumber untuk dimensi business, entity, gender, grade, sales, worker category dan worker type |
|
Movement Final.xlsx |
Movement |
Merupakan file
yang menyimpan data-data karyawan yang
telah keluar atau diberhentikan dan tabel
utama yang akan dijadikan tabel fakta serta sumber untuk dimensi action code, action reasion
code. |
|
MPP Final.xlsx |
MPP |
Merupakan data target karyawan yang akan di-hire |
4.
Definisi Report
a. Headcount FTE Report
Laporan ini menunjukkan jumlah
karyawan tetap pada tahun berjalan, bulan berjalan, tahun berjalan bulan lalu,
tahun lalu dan tahun lalu bulan lalu.
b. Headcount
FTE � Worker Category Report
Laporan ini menampilkan jumlah karyawan tetap berdasar kategori pekerja.
c. Headcount
FTE � Evolution Report
Laporan
ini menampilkan berapa banyak selisih antara jumlah karyawan tetap bulan
berjalan dengan jumlah karyawan pada bulan lalu.
d. Headcount
Sales / Non Sales Report
Laporan
ini menampilkan jumlah sales dan non sales pada bulan berjalan dan juga
jumlah lowongan pada bulan berjalan.
e. Headcount
- FTE / Non FTE Report
Laporan
ini menampilkan jumlah karyawan tetap dan karyawan tidak tetap dan juga
lowongan pada bulan berjalan.
f.
Headcount Non Sales � Business Report
Laporan
ini menampilkan jumlah karyawan tetap dengan status non sales berdasar bisnis
pada bulan berjalan.
g. Headcount FTE � Gender
Report
Laporan
ini menampilkan jumlah karyawan tetap dengan jenis kelamin laki-laki dan
perempuan pada bulan berjalan, report ini juga menampilkan persentase antara
karyawan dengan jenis kelamin laki-laki dan perempuan.
h. Headcount FTE � Age Range
Report
Laporan
ini menampilkan persentase jumlah karyawan tetap antara karyawan jenis kelamin
laki-laki dan perempuan berdasar jarak umur pada bulan berjalan.
i.
Headcount FTE-YoS Range
Report
Laporan ini menampilkan persentase jumlah karyawan
tetap antara karyawan jenis kelamin laki-laki dan perempuan berdasar lamanya
bekerja pada bulan berjalan.
j.
Movement FTE (Non Sales) � Attrition Rate Report
Laporan
ini menampilkan persentase jumlah karyawan tetap non sales pada tahun berjalan dan tahun lalu yang mana karyawan
tersebut sudah mengundurkan diri.
k.
Movement Voluntary &
Involuntary � Turnover Rate Report
Laporan
ini menampilkan persentase jumlah karyawan tetap, karyawan tidak tetap, sales
dan non sales pada bulan berjalan yang mana karyawan tersebut sudah
mengundurkan diri dan diberhentikan.
l.
Resignation � FTE Report
Laporan
ini menampilkan jumlah karyawan tetap yang sudah mengundurkan diri pada bulan
berjalan dan juga menampilkan persentase per alasan mengundurkan diri.
m. Termination � FTE Report
Laporan
ini menampilkan jumlah karyawan tetap yang sudah diberhentikan pada bulan
berjalan dan juga menampilkan persentase per alasan diberhentikan.
n. Top 3 Resignation Report
Laporan
ini menampilkan jumlah karyawan tetap tiga teratas dari alasan mengundurkan
diri.
o. Headcount Non Sales � Span
of Control Report
Laporan
ini menampilkan perbandingan jumlah karyawan tetap dan karyawan tetap dengan
kategori pekerja adalah manajer.
p. New Hire Report
Laporan ini
menampilkan jumlah semua karyawan yang mana sudah di hire pada bulan berjalan
dan juga menampilkan persentase per kode hire.
q. Hiring Reason Report
Laporan
ini menampilkan jumlah semua karyawan yang mana sudah di-hire pada bulan berjalan dan juga menampilkan persentase per kode
alasan di-hire.
r. Pyramid of Management Report
Laporan ini menampilkan piramida manajemen pada bulan
berjalan.
5.
Hasil Dashboard Report Human
Resource
Tahap ini merupakan lanjutan dari tahap perancangan sistem. Hasil dari implementasi ini adalah sebuah sistem yang siap diuji dan digunakan. Dalam mengimplementasikan sistem BI dibutuhkan perangkat keras dan perangkat lunak. Untuk perangkat keras kebutuhannya adalah satu unit server untuk sistem dan database. Berikut adalah hasil dari desain interface yang telah diimplementasikan dalam sistem BI.
Gambar 5
Halaman HR Dashboard Report
Gambar
6 Measure dan dimension pada halaman analisis cube SQL Server
Kesimpulan:
1. Untuk mendapatkan laporan HR, top level management tidak perlu lagi meminta tim MIS untuk mengirimkan laporan via email atau hardcopy. Top level management dapat masuk ke dalam sistem portal dan melihat dashboard report.
2. Dengan adanya sistem ini, terbukti memudahkan top level management untuk dapat melihat kebutuhan karyawan, karena data disajikan dalam bentuk grafik dan interface yang user friendly.
3. Dengan melihat data karyawan di sebuah perusahaan top level management dapat dengan cepat mengambil keputusan yang nantinya dapat membantu dalam menentukan arah bisnis, membuat strategi bisnis serta membuat keputusan untuk meningkatkan kebutuhan perusahaan.
4. Hasil user acceptance testing (UAT) menunjukan 100% kesamaan dengan data user di mana menunjukan bahwa sistem berhasil menampilkan data sesuai dengan data yang dibutuhkan user.
BIBLIOGRAFI
Abdurokhim, A. (2016). Analisis Komparatif Penggunaan Sistem Informasi
Perbankan antara Bank Syariah aan Bank Konvensional. Syntax Literate; Jurnal
Ilmiah Indonesia, 1(1), 41�54.
Kamaluddin, R. (2000).
Peran dan pemberdayaan BUMD dalam rangka peningkatan perekonomian daerah. Makalah
Yang Disampaikan Dalam Rapat Koordinasi Pemberdayaan BUMD, Jakarta, 4�6.
Turban, E., Sharda, R.,
& Delen, D. (2010). Decision support and business intelligence systems
(required). Google Scholar.
.