Business Intelligence

Membicarakan Business Intelligence (BI), berarti membicarakan penerapan teknologi informasi untuk meningkatkan produktivitas dan daya saing sebuah organisasi. Ada salah satu makalah yang bisa diunduh gratis untuk merunut dasar-dasar istilah andalan bidang Sistem Informasi (SI) ini. Selain itu silahkan baca artikel-artikel referensi yang disitasi oleh artikel jenis review tersebut.

Singkat kata, BI memanfaatkan metode-metode baik yang lawas yang terdapat dalam Sistem Pengambil Keputusan (Decesion Support System) dengan teknologi pendukungnya seperti Data Warehouse, Machine Learning, maupun teknologi terkini yang masuk Industri 4.0 seperti Big Data, AI, dan lainya. Bagan berikut bisa dijadikan patokan framework BI:

Sebelumnya harus bisa dibedakan Online Transaction Processing (OLTP) yang bertanggung jawab terhadap data transaksi dengan Online Analytical Processing (OLAP) untuk analisis yang dipakai pada framework BI. Data Mart sangat penting untuk mendukung pengambil keputusan. Data ini memang ekstrak dari data total yang bersumber dari Data Warehouse yang menggunakan istilah Extract Transform Load (ETL) yang sumbernya bisa dari dalam dan bisa juga dari luar (internet).

Jadi BI memang luas dan melibatkan teknologi-teknologi sehingga beberapa institusi sudah menjadikan BI sebagai jurusan baru yang terpisah dari jurusan Teknik Informatika, Teknologi Informasi, maupun Sistem Informasi. Yuk, yang tertarik dengan bidang ini segera mempelajari informasi terkininya lewat jurnal-jurnal.

Dear SISTER …

Sabtu ini masuk kerja dalam rangka pelatihan pengisian BKD online dan aplikasi SISTER. Sudah lama tidak ada acara di kampus pada hari sabtu. Untuk BKD online sepertinya tidak ada masalah karena sudah hampir satu semester ini menggunakannya dan fine-fine saja. Nah yang SISTER baru kali ini bisa dicoba, dan baru kali ini juga server sudah terpasang, dan repotnya baru hari itu juga instal ulang ke versi yang baru. Tapi salut juga dengan tim IT UNISMA yang bekerja cepat dan profesional.

Memang aplikasi-aplikasi buatan Ristekdikti memiliki nama-nama yang unik dan mudah dihafal, misalnya SINTA, ARJUNA, SIMLITABMAS, SISTER, yang sering diledek: “SINTA … RAMA-nya mana? Kok malah ARJUNA?” Btw, pinter juga tim Ristekdikti utak-atik singkatan. Oiya, untungnya Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi disingkat Kementerian “Ristekdikti”, bukan “Kemriting”. Nah, ini lagi .. SIM akademik kampus kami bernama SIMAK yang mirip kata Si Emak, he he.

Registrasi SISTER

SISTER diambil dari singkatan kata Sistem Informasi Sumber Daya Terintegrasi yang isinya mengintegrasikan seluruh aspek yang ada pada seorang dosen. Dari profil homebase, pengajaran, BKD, kepangkatan, dan upload-upload data penting lainnya. Sistem kerjanya adalah tiap kampus besar harus menyediakan server dengan spesifikasi tertentu, menginstal aplikasi, serta ada admin yang mengelola. Karena sifatnya yang tidak online murni, admin bertugas mensinkronkan database di kampus dengan Dikti (pusat). Di sini dikatakan kampus besar karena jika kampus kecil maka bisa “nebeng” di LLDIKTI di wilayahnya. Langkah awal bagi seorang dosen agar bisa menjalankan aplikasi SISTER adalah membuka alamat sister kampusnya, misalnya untuk UNISMA adalah link berikut ini. Cara registrasinya mirip dengan registrasi SINTA yaitu mendaftarkan email untuk login. Jika sudah, maka diminta membuka email.

Setelah membuka email maka ada link untuk aktivasi yang jika diklik maka akan diarahkan lagi ke aktivasi SISTER. Pastikan akun sudah aktif agar bisa digunakan sebagaimana mestinya.

 

Manfaatnya lagi adalah cepatnya proses pengajuan kepangkatan (PAK) dosen karena bisa lewat jalur online yang tidak perlu berkas-berkas yang berat. Setelah aksi foto-foto dengan pemateri dari LLDIKTI, acara selesai, dan foto berikut kudapan favorit tiap diadakan pertemuan dari tim serdos. Sekian catatan harian ini, semoga bisa mengingatkan rekan-rekan dosen akan adanya aplikasi SISTER dari Ristekdikti.

Prinsip Ketidakseimbangan 80/20

Alam semesta (nature) menurut buku “the 80/20 principle” menerapkan prinsip ketidakseimbangan antara sukses dan gagal. Oiya, prinsip 80/20 adalah prinsip yang diperkenalkan oleh Vilfredo Pareto, dimana 20% faktor menentukan 80% hasil. Alam semesta tidak memberlakukan prinsip seperti peluang koin yang dilempar yang sebesar 50/50. Ada sedikit yang kontroversial dan mungkin saja sebagian besar tidak setuju. Postingan ini sedikit mengulasnya.

Spesialisasi

Di era disrupsi tampak peran dari para generalis dominan. Bahkan beberapa pengusaha top seperti pemilik Microsoft, Facebook, Mac, dan lain-lain cenderung berkarakter generalis. Tapi di buku itu ternyata diminta fokus untuk menjadi para spesialis. Mengapa hal ini terjadi? Jawabannya adalah efek 20% elemen yang menghasilkan efek 80% dari hasil (profit, kinerja, dan sejenisnya). Jadi jika prinsip 80/20 sudah disadari keberadaannya maka para manajer, direktur, atau pemilik perusahaan akan fokus ke 20% pegawai yang memiliki sumbangsih tinggi terhadap hasil dan keuntungan. Tentu saja mereka adalah para spesialis-spesialis yang sangat efisien dalam bekerja, yang pada kenyataannya jumlahnya bisa saja jauh di bawah angka 20%, bahkan bisa 5% saja. Makin tidak terpakai saja orang-orang dengan keahlian biasa-biasa saja. Prinsip 80/20 muncul karena tuntutan pasar yang menginginkan produk yang dihasilkan dari proses yang efektif dan efisien karena berpengaruh terhadap harga yang murah tapi berkualitas, atau yang memanjakan konsumen.

Globalisasi

Globalisasi menggunakan prinsip pasar. Nah disinilah letak permasalahannya yakni pasar yang menuntut tinggi suatu produk. Tanpa memeriksa faktor 20% yang paling berpengaruh terhadap kinerja industri maka tuntutan pasar tidak terpenuhi. Sementara dengan adanya globalisasi mencari faktor 20% tersebut (spesialis-spesialis yang bekerja dengan efektif dan efisien) lebih mudah. Dampak negatifnya adalah kian tersingkirnya 80% pekerja-pekerja yang kurang efisien dan minim kontribusinya terhadap hasil/kenerja.

Menipisnya Kelas Menengah

Ada kabar bahwa di negara-negara maju, kelas menengah mulai menyusut. Karena jarang yang berpindah ke kelas 20%, maka sebagian besar terdepak ke 80% pekerja yang kurang berefek/berkontribusi terhadap output. Sebagian dosen di negara kita adalah kelas menengah. Nah, repot juga kalau sebagian besar terdepak ke kelas baru yang merupakan 80% kurang berpengaruh. Ditambah lagi peran teknologi informasi dengan Massive Open Online Courses (MOOCs) yang meminimalkan peran pengajar. Saat ini aturan baru cenderung mempermudah, misalnya jumlah minimal dosen homebase suatu jurusan yang tadinya enam menjadi hanya lima saja. Juga bisa berbagi (share) dosen homebase dengan kampus lain asal ada bukti kerja sama antar dua institusi tersebut. Ada sedikit kekejaman akibat prinsip 80/20 ini dimana yang makmur/terkenal/berperan semakin makmur/terkenal/berperan dan begitu juga sebaliknya bagi yang kurang makmur/kurang terkenal/kurang berperan. Jadi jangan heran misalnya ada pakar/ahli/pembicara yang antri diundang sementara yang lain banyak yang menganggur. Yuk, segera masuk ke 20% pekerja yang menentukan hasil dengan meningkatkan skill yang dibuktikan sertifikat-sertifikat atau ijasah.

Note: Wah ternyata ini postingan saya yang ke-1000 .. semoga bisa terus iseng menulis

Normalisasi dengan Mapping Standard Deviation (mapstd)

Selain dengan membentuk matriks ortogonal yang disukai backpropagation, ada banyak metode normalisasi. Dengan teknik minmax dapat dihasilkan bentuk yang cocok untuk range sempit (lihat post sebelumnya). Apakah ini yang terbaik? Tentu saja tergantung kasusnya. Untuk proyeksi (peramalan) metode normalisasi yang terkenal adalah yang berbasis statistik yaitu dengan mapping dengan standard deviation. Pertama-tama adalah menemukan rata-rata sebaran data tersebut:

Variabel Y adalah data dengan n adalah jumlah datanya. Berikutnya adalah menentukan standar deviasi atau dalam bahasa kita simpangan baku. Varians dikenal dengan rumus berikut:

Standar deviasi merupakan akar dari varians di atas. Jadi tiap data yang akan dinormalkan dengan cara ini dihitung berdasarkan nilai rata-rata dan standar deviasi di atas.

Untuk mempermudah, Matlab telah menyediakan fungsi mapstd. Silahkan buka Matlab (2008 ke atas). Ketik “help mapstd”, ikuti saja langkah-langkah di help yang dicontohkan Matlab.

Jika ingin melihat implementasinya, dapat dilihat skripsi mahasiswa UNY berikut ini untuk kasus peramalan saham (syariah):

Samurai Tak Bertuan

Ternyata istilah Ronin, alias samurai tak bertuan, berlaku juga untuk bidang lain di luar dunia persilatan Jepang. Bidang-bidang yang mengharuskan seseorang bekerja untuk orang lain dengan mengandalkan keahlian yang dimilikinya masuk juga kategori samurai. Termasuk staf pengajar (dosen dan guru).

Samurai terkenal sangat setia dengan tuannya, tetapi terkadang bisa saja berganti tuan. Begitu juga dosen, ada istilah lolos butuh ketika ada pergantian pemakai dosen dari satu institusi ke institusi lainnya (pindah homebase). Pindah homebase sudah biasa terjadi, tetapi untuk kasus-kasus tertentu sedikit rumit seperti dosen yang beralih dari swasta (PTS) ke negeri (PTN) dan kejadian yang terjadi di institusi saya, yaitu alih kelola dari pemilik lama ke yang baru.

Setengah Ronin

Ada satu masa transisi dimana pemilik lama telah memberi uang kompensasi (pesangon) dan pemilik baru belum memiliki akses karena dari sisi legal belum terpenuhi. Munculah para ronin yang bekerja berdasarkan tugas dan misi tertentu yang harus diselesaikan, tanpa memperdulikan siapa tuannya. Karena itulah dikatakan full ronin tidak juga, karena institusi masih eksis. Dikatakan seratus persen samurai, tidak juga karena belum tentu daimyo (tuan) baru mengangkatnya menjadi samurai, disamping banyak juga yang tidak bersedia karena masa kerja yang direset menjadi nol tahun.

Samurai Tak Bertuan yang Marhaen

Marhaen adalah istilah yang diperkenalkan oleh Soekarno yang ditujukan ke golongan kecil yang memiliki sumber daya ekonomi (misal sepetak sawah) mengolah lahan tersebut sendiri tanpa bos/juragan, tapi hanya mampu untuk menghidupi diri sendiri. Kalau yang sekarang terjadi adalah para ojek online, khususnya driver yang memiliki motor/mobil sendiri dengan hasil untuk mencukupi kehidupan sendiri, walaupun sebagian hasil usaha digunakan untuk sewa aplikasi (wajar layaknya ongkos yg lain seperti: bensin/solar, pajak kendaraan, dll). Dosen selama ini membutuhkan wadah berupa institusi pendidikan untuk memanfaatkan skill-nya layaknya sopir taksi yang membutuhkan perusahaan taksi. Nah kalau kejadiannya mirip-mirip banget, tidak tertutup kemungkinan di masa depan seorang dosen menjadi samurai tak bertuan yang marhaen. Sekian tulisan iseng ini, siapa tahu ada yang senasib.

Dosen Itu Peneliti

Salah satu aspek yang membedakan seorang dosen dengan guru atau tutor adalah keharusan seorang dosen untuk melakukan penelitian. Jika tidak maka tunjangan serdos tidak turun karena tidak mungkin mempublikasikan artikel ilmiah tanpa melakukan penelitian lebih dahulu. Lho, bukannya bisa saja menulis artikel ilmiah tanpa melakukan riset? Postingan ini bermaksud menjawabnya, disertai sedikit membahas penggalan hidup peneliti di Indonesia, maaf, maksudnya di Bekasi.

Jenis Artikel Ilmiah

Untuk menjawab pertanyaan di atas ada baiknya membedakan jenis-jenis artikel ilmiah. Walaupun sulit mengklasifikasikan jenis artikel, tetapi saat ini hanya ada dua jenis artikel ilmiah yaitu yang berasal dari riset (research article) dan yang berasal dari review artikel-artikel dengan topik tertentu (review article). Lihat pembahansannya di pos yang terdahulu. Review artikel biasanya dilakukan oleh expert atau minimal reviewer. Tidak mungkin melakukan review suatu topik tetapi belum pernah melakukan riset dengan topik tersebut.

Saya sempat diminta rekan dosen untuk mempublikasikan artikelnya tetapi isinya materi kuliah. Tentu saja bukan itu yang dimaksud dengan artikel ilmiah. Mungkin itu yang membedakan seorang pengajar dengan peneliti. Artikel ilmiah di jurnal seharusnya memang hasil penelitian yang merupakan sebuah pengembangan perbaikan atau temuan yang memperbaiki suatu sistem yang ada dan diterapkan saat ini. Mungkin agak sulit untuk mahasiswa S1 jika skripsi-nya akan dimasukan dalam suatu jurnal karena kebanyakan merupakan terapan suatu teknik/metode. Beberapa mahasiswa menambahkan aspek lain seperti penelitian tambahan yang menguji tingkat penerimaan sistem yang dibuat terhadap lokasi penelitian atau membandingkan dengan metode-metode lainnya, agar bisa dipublikasikan sebagai artikel ilmiah.

Transisi Pengajar ke Dosen

Dalam perkuliahan, dosen memang mengajarkan metode-metode yang saat ini telah digunakan (untuk materi terapan) dan ilmu-ilmu dasar pendukung metode (untuk materi dasar umum). Selama proses pengajaran terkadang dosen pengampu melakukan modifikasi-modifikasi untuk meningkatkan kinerja suatu metode. Terkadang modifikasi-modifikasi tersebut tidak diajarkan dalam silabus karena memang belum teruji dan khawatir jika langsung diajarkan ke mahasiswa akan berbahaya. Mungkin setelah dipublikasikan dalam suatu jurnal dan telah menempuh proses review dan kritik dalam bentuk sitasi oleh artikel lain dan masuk ke lecture note barulah bisa diajarkan dan sudah masuk dalam buku teks/ajar.

Sedikit sharing informasi, dosen S2 saya dulu programmer Java di perusahaan (saat ini seprtinya serius mengajar). Ada kebingungan darinya mengenai tema S3 yang akan ditempuh, khususnya programmer. Waktu itu saya sendiri bingung. Memang kebanyakan tema riset banyak mengandalkan alat statistik seperti AMOS, SPSS, Lisrel, dan lain-lain. Membuat alat atau menerapkan metode yang ada (bahkan sekedar membandingkan) sulit tembus ke jurnal internasional. Waktu berjalan dan ketika kuliah lanjut, banyak informasi beberapa programmer yang S3 membuat bahasa pemrograman sendiri (misalnya ruby) atau jenis no-SQL seperti MonggoDB yang diutak-atik dari MySQL. Saat ini saya mengajar teknik kompilasi, dengan membuat parser sendiri sepertinya layak dipertimbangkan membuat interpreter sendiri agar meningkatkan performa bahasa yang ada (PHP dkk), atau bahkan mengganti dengan bahasa sendiri.

Sinta

Kalau diikuti terus perkembangannya, Sinta cukup berkembang pesat dibanding ketika pertama kali dibuat. Namun kritik pedas pun sering bermunculan baik di grup-grup WA atau di situs internat, bahkan dari luar negeri (walau penulisnya orang Indonesia). Termasuk salah satu kritikannya adalah terhadap komunitas KO2PI dengan artikelnya yang disitasi 42 kali walau beberapa tidak ada kaitannya, kata si penulis. Tiap kritikan terhadap indeks buatannya, pemerintah malah memakai SINTA sebagai penentu penerimaan proposal hibah yang merupakan sumber tenaga dosen dalam melakukan darma penelitian. Tanpa ada ID Sinta maka seorang dosen tidak bisa mengajukan proposal di link SIMLITABMAS. Kabar terakhir dari penelitian, pencairan luaran tambahan jurnal nasional terakreditasi cukup melampirkan link hasil publikasi di jurnal-jurnal yang terindeks Sinta. Jadi, makin didemo, makin Sinta digunakan sebagai penentu yang mengeliminir dosen-dosen tidak ber-Sinta (jangan-jangan yang Demo anti Sinta & Scopus memiliki indeks Sinta bahkan Scopus yang baik .. wah, mengurangi saingan). Ada baiknya Sinta juga mengakomodir saran-saran dari peneliti sehingga tercipata alat indeks yang demokratis.

Esensi Riset

DIKTI mengharuskan dosen penerima hibah penelitian untuk mempublikasikan hasil penelitiannya ke jurnal, baik lokal, nasional, mapun internasional. Jadi, penelitian harus dipublikasikan? Tentu saja tidak dipaksa (kecuali ada kontrak-nya), apalagi memang yang mendanai pihak tertentu yang hasilnya dirahasiakan. Tetapi jika dananya dari rakyat, sudah tentu harus dipublikasikan agar manfaatnya terasa oleh rakyat. Repotnya, publikasi yang open access berbayar, sementara yang gratis tidak bisa dibaca oleh orang yang tidak berlangganan jurnal tempat penelitian itu dipublikasikan. Di sinilah polemiknya, ada yg bilang jurnal sebaiknya tidak bayar (tetapi yang membaca harus bayar atau membajak) atau bisa diakses orang banyak tetapi berbayar karena publisher butuh biaya untuk mempublishnya.

Riset seyogyanya merupakan perbaikan sistem/metode yang ada saat ini. Biasanya karena ada akibat/dampak negatif dari sistem/metode tersebut. Sebagai contoh menarik adalah riset tentang e-commerce yang saat ini menjamur. Ada jeda waktu antara metode/produk yang saat ini eksis, misalnya GRAB, GOJEK, UBER dan sejenisnya, dengan riset ke depan, misalnya metode yang ramah lingkungan (sustainable) karena meningkatnya e-commerce meningkatkan pula penjualan yang pada akhirnya membutuhkan transportasi yang lebih banyak dari sebelumnya. Jika dengan bahan bakar fosil, maka akan mempengaruhi polusi udara. Selain itu sampah kemasan, misalnya plastik, tentu akan lebih banyak karena jumlah pemesanan yang meningkat (silahkan buka paket online, pasti sulit karena dibalut plastik yang banyak). Ke depan, sepertinya ada teknik-teknik untuk mengurangi polusi (dengan kendaraan listrik atau kemasan yang bio-degradable). Mengajar mungkin bisa digantikan dengan aplikasi e-learning, youtube, dan learning management system (LMS) lainnya, sementara riset hanya manusia yang bisa melakukan. Sekian, semoga bisa menjadi bahan diskusi bersama.

Instal Python di Windows

Saya mengenal nama bahasa pemrograman Python pertama kali pada tahun 2003. Rekan saya selain mengajar ternyata bekerja di perusahaan pengembang perangkat lunak. Bahasa yang digunakan di perusahaannya adalah Python. Dengan gayanya yang unik ciri khas programmer dia mengatakan bahwa bahasa pemrograman tersebut sangat “powerful”. Terus terang saya tidak terlalu tertarik karena waktu itu Visual Basic, PHP, dan Delphi merupakan pilihan utama bahasa pemrograman para mahasiswa yang sedang menyelesaikan tugas akhirnya. Ternyata bagi para data scientist Python merupakan pilihan utama (selain bahasa R). Matlab sendiri tidak direkomendasikan karena berbayar.

Untuk optimalnya, Python diinstal di Linux karena full gratis. Jika diinstal di Windows tentu saja membutuhkan lisensi Windows. Tetapi bagi pengguna yang masih belum familiar dengan Linux (misalnya Ubuntu), dengan menginstal di Windows maka Python bisa langsung dipelajari. Situs untuk mengunduh software Python sudah tersedia (www.python.org). Saat tulisan ini dibuat tersedia versi 3.7.2. Pilih sesuai Platform OS Windows, misalnya 64 bit.

Saya lebih suka web-based installer karena tidak memenuhi ruang harddisk untuk master softwarenya. Jika ingin diinstal juga di komputer lain, pilih saja yang executable installer karena tidak perlu mengunduh dua kali.

Seperti biasa Windows butuh kepastian mengenai aplikasi yang akan diinstal. Ketik saja Run untuk memulai proses mengunduh sekalian menginstal. Saya lebih memilih menambahkan PATH Python agar bisa dijalankan di semua folder kerja dengan cara memberi checklist di pilihan tersebut.

Kita tinggal menunggu Setup Progres hingga selesai. Sebagai informasi, Python diciptakan oleh orang Belanda Guido Von Rossum yang sempat bekerja di Google. Maka tidak heran jika bahasa ini diterapkan di Google, Youtube, Yahoo, dan NASA.

Jangan khawatir, Python memiliki alat bantu yang bernama The IDLE Python Development Environment yang sering kita kenal pada bahasa pemrograman lainnya yaitu IDE.

Ada baiknya men-disable panjang path agar Python tidak bermasalah nantinya jika Path-nya di atas 260 karakter. Jalankan Python yang baru saja diinstal.

Seperti biasa tes program dengan “hello word” untuk memastikan bahasa pemrograman tersebut berjalan dengan normal.

Ternyata mirip dengan Shell pada Matlab dan sepertinya mudah juga, dan yang penting tidak berbayar. Silahkan mencoba.