5

BAB II. LANDASAN TEORI

2.1. Business Intelligence

2.1.1. Definisi Business Intelligence Business Intelligence (BI) adalah sebuah terminologi yang

merepresentasikan proses-proses, tools dan teknologi yang berguna untuk

membantu mendapatkan keuntungan dengan cara meningkatkan produktifitas

dan kinerja suatu perusahaan. BI merupakan sebuah arsitektur dan koleksi dari

operasional yang terintegrasi yang juga sebagai aplikasi pengambilan keputusan

dan basis data dalam menyediakan kemudahan pada komunitas bisnis kedalam

data-data bisnis.Selain itu, BI juga bisa di definisikan sebagai sekumpulan model

matematika dan methodologi analisa yang mengeksploitasi data yang tersedia

untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan yang berguna untuk proses

pengambilan keputusan yang rumit. (Vercellis, 2009)

Dengan bantuan BI, data operasional perusahaan dapat di organisasi, analisa

dengan lebih baik dan dapat di ubah menjadi sebuah informasi atau pengetahuan

yang dapat digunakan sebagai sebuah inisiatif untuk melakukan sebuah tindakan

bisnis yang menguntungkan. Koleksi data mentah dapat di ubah menjadi

informasi dengan cara di analisa dan disusun berdasarkan hubungan antara data

dengan kengetahui data apa yang ingin dikumpulkan dan di dalam konteks apa

yang di inginkan. Dengan menggunakan sebuah sistem yang terintegrasi, seperti

Enterprises Resources Planning (ERP) (Elragal & Al-Serafi, 2011), ERP dan

Business Intelligence, keduanya dapat saling membentuk sebuah perencanaan,

eksekusi, analisis, decision-making dan optimisasi secara terus menerus,

mempromosikan siklus awal dari pembuatan keputusan dan implementasi,

menggunakan sumber informasi perusahaan dengan baik dan menggurangi biaya

informasi, meningkatkan return of investment departemen. ERP digunakan

sebagai operasi dari software dan BI untuk software pembuatan

keputusan.Perusahaan dapat mengambil kelebihan dan kekurangan antara BI dan

ERP, untuk memaksimalkan return of investment.BI dan ERP merupakan sistem

yang saling melengkapi, bukan sesuatu yang sama atau objek yang sama dalam

dua aspek seperti gambar dibawah.Pengabungan teknologi dari sistem Business

6

Intelligence denganERP telah menjadi arah pengembangan yang penting (Zhou,

2012).

Gambar II.1Hubungan saling melengkapi antara BI dan ERP

Data mentah yang di kumpulkan oleh perusahaan merupakan aset penting

dimana seseorang dapat menemukan sebuah solusi untuk menjawab pertanyaan

penting seperti berapa laba bersih untuk produk tertentu tahun kemarin dan

bagaimana penjualannya tahun ini? atau faktor apa yang harus di fokuskan

tahun ini untuk meningkatkan penjualan?. Selain itu sebuah perencanaan BI

yang baik dapat membawa perusahaan keuntungan lain seperti mengurangi

biaya operasional, meningkatkan penjualan dan meningkatkan kepuasan

pelanggan.dengan bantuan sebuah sistem Business Intelligence, sebuah

perusahaan dapat mengembangkan bisnisnya atau meningkatkan daya saing

dengan menekploit dan menemukan data-data yang dibutuhkan untuk

mengetahui kebutuhan pelanggannya, kebiasaan konsumen, pasokan, pengaruh

geografis, harga dan bagaimana meingkatkan efektifitas bisnis secara

keseluruhan.

7

2.1.2. Manfaat Business Intelligence Beberapa keuntungan yang bisa didapatkan bila suatu organisasi

mengimplementasikan BI adalah (Turban, Rainer, & Potter, 2011):

Meningkatkan nilai data dan informasi organisasi.

Dengan membangun BI, maka seluruh data dan informasi dapat

diintegrasikan sehingga menghasilkan sebuah kesimpulan dari keadaan

bisnis yang mudah di akses dan dimengerti sehingga dapat membantu pihak

manajerial untuk membuat pengambilan keputusan yang lebih

baik.Informasi-informasi yang dijadikan salah satu faktor pengambilan

keputusan dapat dilakukan dengan connect and combine dengan

menggunakan BI.

Memudahkan pengukuran kinerja organisasi.

Dalam mengukur kinerja suatu organisasi, sering dipergunakan ukuran yang

disebut Key Performance Indicator (KPI).KPI tidak selalu diukur dengan

satuan uang (value), namun dapat juga berdasarkan pengukuran (measure)

lainnya.BI dapat dengan mudah menunjukan pencapaian KPI suatu

organisasi dengan mudah, cepat dan tepat. Dengan demikian akan

memudahkan pihak-pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan untuk

mempersiapkan langkah-langkah antisipasi apabila ada indikator yang

menunjukan adanya masalah atau belum tercapainya suatu target.

Meningkatkan nilai investasi teknologi informasi yang sudah ada.

BI tidak selalu mengubah atau menggantikan sistem informasi yang sudah

ada, akan tetapi BI hanya menambahkan layanan pada sistem-sistem tersebut

sehingga data dan informasi dapat di representasikan dengan lebih baik.

Meningkatkan efesiensi biaya.

BI dapat meningkatkan efesiensi biaya karena dapat mempercepat seseorang

dalam melakukan pekerjaan sehingga menghemat waktu dan mempermudah

pemanfaatannya. Waktu yang dibutuhkan untuk mencari data dan

mendapatkan informasi yang dibutuhkan semakin singkat dan cara untuk

mendapatkannya pun tidak memerlukan pengetahuan yang khusus.

8

2.1.3. Struktur dan Komponen Business Intelligence

Gambar II.2Pandangan dan Kerangka Kerja Business Intelligence

Proses pembangunan dan penggunaan gudang data atau Data Warehouse di

tunjukan di gambar II.2. Data organisasi disimpan dalam sistem operasional

(disebelah kiri gambar).Dengan menggunakan peranti lunak khusus yang disebut

ETL (extraction, transformation, load), sistem memproses data dan kemudian

menyimpannya dalam Data Warehouse.Tidak semua data perlu ditranfer ke

Data Warehouse.Sering kali hanya ringkasan data saja yang perlu ditranfer.Data

yang ditranfer diatur didalam Data Warehouse dalam bentuk yang mudah

diakses oleh pengguna akhir.Data distandarisasi dan diatur berdasarkan subjek

(yang disebut dimensi bisnis), seperti area fungtional, vendor dan

produk.(Turban, Rainer, & Potter, 2011).Data Marts merupakan tempat

penyimpanan suatu subyek atau departemen tertentu.Dari Data Marts ataupun

Data Warehouse ada sebuah middleware sebagai alat yang dapat mengakses

data untuk didistribusikan pada aplikasi analisis atau diolah kembali datanya

untuk mendapatkan suatu informasi yang dibutuhkan.

2.1.4. Kategori Business Intelligence BI dibagi berdasarkan kategori seperti gambar dibawah ini (Turban, Sharda,

& Delen, 2010):

9

Gambar II.3Kategori Intelegensi Bisnis

Berdasarkan gambar II.3, AlatBusiness Intelligence dapat dikategorikan

menjadi 2 kategori utama (Turban, Sharda, & Delen, 2010):

1. Penemuan Informasi dan Pengetahuan

Penemuan Informasi dan Pengetahuan berperan sebagai sarana observasi

dari informasi yang ada untuk meramalkan hal yang akan terjadi atau untuk

menemukan peluang baru yang selama ini tidak terlihat, seperti contohnya pada

OLAP yang memungkinkan analisis untuk melakukan proses slice and dice data,

mengamati grafik dan tabel yang dihasilkan dari dimensi yang sedang di awasi.

Lain halnya dengan data mining yang menerapkan model statistik dan

deterministik dan metode kecerdasan buatan terhadap data untuk

mengindentifikasi relasi tersembunyi atau menemukan pengetahuan di antara

berbagai macam data atau elemen. Selain kedua contoh di atas, terdapat: ad hoc

queries and reports, text mining, web mining, dan search engines.

2. Pendukung Keputusan dan Sistem Inteligen

Semua manajer dan eksekutif memerlukan sistem BI untuk meningkatkan

kinerjanya, terutama dalam pengambilan keputusan atau pada tahap strategis.

Namun kadang beberapa manajer akan kesulitan bila berhadapan dengan data

yang tidak relevan atau aplikasi terlalu sulit untuk digunakan. Mendistribusikan

10

informasi dari analisis ke perusahaan merupakan tantangan besar.Isu penting

dari sistem BI adalah untuk menemukan keperluan bisnis, bila sistem tidak

menyediakan informasi yang berguna.

Decision Support and Intelligence Systemsberperan sebagai penyedia

informasi yang dibutuhkan oleh manajer/eksekutif dengan representasi visual

yang mudah dimengerti dan informatif, informasi yang dihasilkan lalu

digunakan oleh para manajer dan eksekutif untuk pengambilan keputusan atau

merencanakan strategi perusahaan.

2.2. Unified Modelling Language Menurut Booch (Booch, 2007), UML adalah bahasa standar untuk

menuliskan rencana pembuatan software.UML dapat di gunakan untuk

memvisualisasikan, menspesifikasikan, mengkonstuksikan dan

mendokumentasikan artifak-artifak dari software.

1. Use Case Diagram Sebuah use case mendeskripsikan apakah yang dilakukan sebuah sistem

tetapi tidak menspesifikasikan bagaimana cara melakukannya (Booch, 2007).

Aliran kejadian-kejadian mendeskripsikan perilaku dari use case dengan

menggunakan teks untuk membuat orang lain dapat mengerti dengan mudah.

Ketika menuliskan aliran kejadian-kejadian ini, penulis memasukan bagaimana

dan kapan sebuah use case dimulai dan berakhir, kapan use case berinteraksi

dengan aktor dan objek apa yang diubah, dan basic flow dan alternatif flow dari

perilaku tersebut.

2. Sequence Diagram Menurut Fowler, sebuah sequence diagram menjabarkan behavior sebuah

skenario tunggal. Diagram tersebut menunjukan sejumlah objek contoh dan

pesan-pesan yang melewati objek-objek didalam use case.

3. Class Diagram Class Diagram adalah sebuah diagram yang menampilkan sebuah set yang

terdiri dari classes, interfaces, dan kolaborasi dan hubungan diantara mereka.

(Booch, 2007)

4. Activity Diagram Activity Diagram menampilkan proses dari satu aktifitas ke aktifitas lainnya.

Aktifitas pada akhirnya menghasilkan aksi, yang dibentuk dari executeable

11

atomic yang menghasilkan sebuah perubahan pada state dari sistem atau

sebuah return value. (Booch, 2007)

5. Deployment Diagram Deployment Diagram menampilkan konfigurasi dari proses node run time

dan komponen yang ada. (Booch, 2007)

6. Object Diagram Object Diagram mengambarkan hubungan antar object dan dapat digunakan

untuk mengambarkan struktur data dan instance dari class.

7. Component Diagram Component Diagram mengambarkan kumpulan komponen-komponen dan

hubungan antar komponen.Component diagram digunakan untuk

mengambarkan implementasi statis dari suatu sistem.

8. Collaboration Diagram Collaboration Diagram adalah diagram interaksi yang menekankan pada

organisasi struktural dari object yang mengirim dan menerima pesan.

Collaboration diagram mengamarkan kumpulan object berserta hubungannya

dan pesan yang dikirim dan diterima oleh object tersebut.

9. State Diagram State Diagram terdiri dari state, transisi, event dan aktifitas.State diagram

mengilustrasikan gambaran dinamis dari suatu sistem.

Dari UML di atas, untuk penelitian ini akan menggunakan Use case Diagram

dan Sequence diagram dalam mengambarkan kebutuhan fungsi dari aplikasi

yang akan dibangun.

2.3. Navigation Diagram Navigation Diagram adalah sebuah diagram khusus yang memfokuskan

pada keseluruhan tampilan dinamik dari user interface sebuah aplikasi. Diagram

ini menampilkan seluruh window dan perpindahan diantara window window

tersebut.Navigation Diagram tidak ditemukan dalam UML (Unified Modeling

Language) (Grady , 2007).

Window menunjukan sebuah state. State tersebut harus memiliki sebuah

nama dan berupa icon. Transisi state merupakan pertukaran antara dua window.

Ini dapat digambarkan sebagai stereotype dari perubahan sebuah window pada

12

transisi state secara umum. Karena Navigation Diagram hanya mengandung

sebuah window dan tidak ada bentuk state lainnya, rincian ini masih kurang.Di

dalam sebuah transisi state, user harus melakukan sesuatu untuk mengaktifkan

transisi tersebut.

Gambar II.4 Contoh Navigation Diagram

2.4. Data Warehouse Data Warehouse adalah sekumpulan data yang berasal dari berbagai sumber

yang berbeda, yang ditempatkan ke dalam satu tempat penyimpanan berukuran

besar, kemudian diproses menjadi bentuk penyimpanan multi dimensi dan

didesain untuk melakukan querying dan reporting (Inmon, 2005).Data

Warehouse adalah tempat penyimpanan data historis yang berorientasi subjek

yang diatur sedemikian rupa sehingga dapat diakses dalam aktivitas

pemprosesan analitis (seperti pengalian data, pendukung keputusan, permintaan

data, dan aplikasi lainnya) (Turban, Rainer, & Potter, 2011).Data yang disimpan

di dalam Data Warehouse memiliki beberapa karakteristik, yaitu:

1. Subject oriented, data yang disimpan disesuaikan dengan proses bisnisnya.

Data Warehouse diorientasikan pada area subyek utama perusahaan yang

telah didefinisikan pada data model perusahaan. Subyek area biasanya

meliputi pelanggan, produk, transaksi/aktifitas, kebijakan, tuntutan, dan

rekening.

13

2. Integrated, semua data dari berbagai sumber data diintegrasikan kedalam

satu media penyimpanan, dalam hal ini adalah database yang sangat besar,

dimana formatnya diseragamkan. Sebelum data dari berbagai sumberdata

tersebut bisa dipergunakan didalamData Warehouse, inkonsistensi data

harus dihapus. Menurut Ponniah, standarisasi terhadap data perlu dilakukan.

Sebelum data masuk ke dalam Data Warehouse, data tersebut harus melalui

proses tranformasi, konsolidasi dan integrasi.

3. Time variant, data yang disimpan bersifat historikal. Data pada Data

Warehouse hanya akurat dan valid pada waktu tertentu atau dalam interval

waktu tertentu. Perbedaan waktu dari Data Warehouse memperlihatkan data-

data yang ada dari waktu secara keseluruhan. (Connolly, Begg, &

Holowczak, 2010)

4. Non-volatile, data cenderung tidak berubah. Proses update tidak dilaukan

secara realtime melainkan di-refresh dari sistem operasional dalam basis

reguler. Data baru selalu ditambahkan sebagai tambahan pada database,

bukan sebagai pengantian. Database secara terus menerus mengambil data

baru, dan mengabungkannya dengan data sebelumnya. (Connolly, Begg, &

Holowczak, 2010)

Data Warehouse adalah gabungan teknologi-teknologi yang bertujuan

mengefektifkan inegrasi database operasional kedalam lingkungan yang

memungkinkan pernggunaan secara strategis (Tsiptsis & Chorianopoulos , 2010)

2.4.1. Tujuan Data Warehouse Kimball & Ross (2008), mengatakan, sebuah Data Warehouse

diimplementasikan pada perusahaan, karena Data Warehouse tersebut

diharapkan dapat mencapai lima tujuan utama. Kelima tujuan tersebut

menyatakan bahwa seuah Data Warehouse harus;

1. Bisa memberikan kemudahan akses informasi kepada perusahaan.

2. Secara konsisten mepresentasikan informasi perusahaan.

3. Beradaptasi dengan perubahan.

4. Memiliki akses security yang tinggi untuk melindungi informasi

perusahaan agar tidak dipergunakan oleh orang yang salah

5. Dipakai sebagai dasar bagi pihak eksekutif perusahaan dalam

meningkatkan kualitas pengambilan keputusan.

14

2.4.2. Meta Data Metadata adalah semua informasi yang terdapat di dalam lingkungan Data

Warehouse tapi informasi tersebut bukanlah data itu sendiri.Metadata bisa

dikatakan sebagai ensiklopedia dari Data Warehouse.(Kimball & Ross, 2008)

Meta data adalah data tentang data, dimana metadata bertindak sebagai

seperti layaknya sebuah index terhadap daftar isi sebuah Data Warehouse

(Inmon, 2005). Contoh sebuah index yang dimaksud adalah dengan adanya

sebuah metadata maka akan mempermudah pencarian suatu atribut atau tipe dari

nama tabel yang dicari.

Komponen-komponen yang terdapat pada metadata adalah sebagai berikut:

1. Struktur data yang dikenal oleh programmer, Seperti Char, Integer, atau

Binary dll.

2. Struktur data yang dikenal oleh decision support system (DSS) Analyst,

yang biasanya dalam bentuk nominal value atau index pengukuran.

3. Sumber data yang ada di dalam Data Warehouse,Sepertitabel-tabel sumber,

termasuk kolom yang diambil untuk Data Warehouse.

4. Tranformasi data pada saat masuk ke dalam Data Warehouse, perubahan

yang dilakukan untuk menyesuaikan data dari sumber dengan hasil yang

diinginkan.

5. Data model.

6. Hubungan antara data model dengan Data Warehouse.

7. Histori dari proses ekstraksi, semua kegiatan hasil extraksi tercatat dalam

suatu log untuk kepentingan histori.

2.4.3. Extraction, Transformation and Loading Extraction, tranformation and loading (ETL) adalah proses ektraksi,

tranformasi dan loading terhadap data yang berasal dari sumber data yang

bervariasi, dimana fungsi utama dari ETL adalah merubah data dari berbagai

sumber data menjadi informasi strategis yang berguna (Ponniah, 2004). Contoh

sederhana dari perubahan data adalah seperti pengabungan dua atau lebih tabel

untuk mendapatkan jumlah perhitungan atau agregasi lainnya. Data hasil proses

ETL kemudian akan disimpan kedalam sebuah Data Warehouse.

Menurut Inmon (Inmon, 2005), ETL merupakan prose mengambil data

aplikasi yang dibutuhkan dan mengintegrasikannya kedalam data warehouse.

15

Jadi, ETL adalah proses menyiapkan data yang memiliki proses pengambilan

data-data yang dibutuhkan dari berbagai sumber data, lalu dilakukan

pengubahan dan pengintegrasian data, serta pemuatan sumber data ke dalam

data warehouse.

Proses ETL dibagi menjadi 3 bagian, yaitu:

1. Extraction

Extraction merupakan sebuah proses penarikan data dari satu atau lebih

sumber data. Jadi proses ekstraksi adalah proses penguraian dan

pembersihan dari data yang diekstrak untuk mendapatkan struktur atau

pola data yang diharapkan. Contoh extract:

INSERTINTO[SCHEMA].[TABLE]VALUES

SELECT

[COLUMN],[COLUMN],..FROMOPENQUERY([192.168.130.12],'SELECT

[COLUMN],[COLUMN],..FROM[DATABASE]..[TABLE]')

2. Transformation

Transformation merupakan sebuah proses untuk memilih, merapihkan

dan memberikan atribut tambahan agar data yang telah melalui proses

extract dapat masuk dan sesuai dengan struktur data warehouse atau data

mart yang telah ada. Contoh Transformation:

SELECT

B.ID

,SUM(B.RECSUM)TOTALRECONSUM

INTO

#TEMP

FROM

XYZ_STAGING1.DBO.OITRA

LEFTJOIN

XYZ_STAGING1.DBO.ITR1B

ONA.RECNUM=B.RECNUM

GROUPBYB.ID

16

3. Loading

Loading merupakan tahapan yang berfungsi untuk memakuskan data ke

dalam data warehouse. Data ini berasal dari proses sebelumnya, yaitu

proses transformation. Setelah data yang di hasilkan telah sesuai dengan

kondisi pada data warehouse, proses load akan berjalan. Data dari

staging areaakan dipindahkan ke lokasi yang sudah ditentukan pada data

warehouse. Contoh:

INSERTINTODWH_XYZ..FACT_AR

SELECTA.*,ISNULL(B.AR_BUCKET_KEY,1)ASAR_BUCKET_KEY

FROM

(

SELECT

A.*,

B.*

FROMSTAGING2..AR_ANALYSISA

LEFTJOINDWH_XYZ..DIM_PERIODB

ONCONVERT(VARCHAR(8),A.INVOICETAXDATE,

112)=CONVERT(VARCHAR(8),B.FULL_DATE,112)

ONA.AR_DAYSBETWEENB.MIN_AR_BUCKETANDB.MAX_AR_BUCKET

Penggunaan ETL biasanya dibantu dengan tools, ada banyak tools yang

dapat membantu pengembang seperti Microsoft SQL Server Integration

Services(SSIS),Oracle Data Integrator atau Cognos Decision Stream dan

lainnya. ETL tools yang memiliki kemampuan dan kesesuaiaan yang berbeda

terhadap jenis database,akan tetapi, karena ETL merupakan tools middleware,

maka kemampuan untuk mengambil data dari berbagai sumber data sangatlah

penting, hal ini biasanya dilakukan dengan tipe connectionmanager dari setiap

tools yang dimiliki. Untuk penelitian ini, peneliti menggunakan tools Microsoft

SQL Server Integration Services yang sudah di-bundling dengan Microsoft SQL

Server

17

2.5. Business Analytics Business Analytics (BA) mengubah data menjadi informasi yang dibutuhkan

oleh pemilik perusahaan dalam menginformasikan keputusan dan

investasi.Business Analytics merefer ke teknologi, teknik dan praktik yang

bertujuan untuk melakukan ekplorasi data untuk mendapatkan wawasan

terhadap kinerja bisnis dan dapan mendorong perencanaan bisnis yang lebih

baik.Karakteristik Executive Information Systems yang menyediakan akses data

yang cepat dan membantu menampilkan informasi kinerja organisasi dapat

dikategorikan dalam BA. Salah satu aplikasi BAadalahonline analitical

processing (OLAP), sebuah aplikasi interaktif yang termasuk dalam middleware

untuk mengakses Data Warehouse.Dengan menggunakan aplikasi ini, user dapat

menganalisa dimensi berbeda dari sebuah data dimensi, seperti waktu dan

analisis trend, kemudian user dapat dengan mudah dan cepat mengidentifikasi

kinerja trend dengan menggunakan analisis informasi berbasis waktu dan grafik

untuk mendukung analisis.

Database operasional berfokus pada mencatat transaksi kemudian umumnya

dikarakteristikan sebagai perkerjaan OLAP (Online Transaction Processing).

Sebaliknya, Data Warehousememungkinkan untuk melakukan analisa data

yang rumit bertujuan untuk decision support; perkerjaan yang disuport memiliki

karakteristik yang berbeda dan secara luas di sebut OLAP. Sederhananya,

aplikasi OLAP berdasarkan multidimensional modeling yang secara intuitif

merepresentasikan data dibawah sebuah metaphora sebuah kubus (cube) dimana

sel menyesuaikan terhadap suatu dimensi yang relevan pada sesuatu yang terjadi

di domain bisnis. Setiap kejadian dihitung dengan suatu pengukuran (measure);

dan setiap sisi dari cube berhubungan pada suatu dimensi yang relevan untuk

analisis, biasanya pada sebuah hirarki dari atribut yang akan dijelaskan lebih

dalam. (Wrembel & Koncilia, 2007)

OLAP Online Analytical Processing adalah sebuah teknik dimana data

yang berasal dari Data Warehouse atau data mart di visualisasikan dan diringkas

untuk menyediakan perspektif mutidimensional melalui berbagai dimensi.

Secara umum OLAP biasanya direferensikan pada OLAP tools (misal: Cognos,

Business Objects, dll) yang membantu untuk menyelesaikan tugas tersebut.

Karena Data Warehouse di desain menggunakan sebuah data model

dimensional, data di representasikan dalam bentuk data cube yang

18

memungkinkan untuk mengumpulkan fact, slice and dice pada beberapa

dimensi. OLAP tools juga menyediakan opsi untuk melakukan drill- down data

dari satu hirarki ke hirarki lainnya (Wrembel & Koncilia, 2007).

Menurut Conolly & Begg, OLAP merupakan istilah yang mendeskripsikan

sebuah teknologi yang menggunakan sudut pandang multi dimensi terhadap data

yang teragregasi untuk menyediakan akses yang cepat terhadap informasi

strategis yang bertujuan untuk menganalisa sesuatu yang rumit (Connolly, Begg,

& Holowczak, 2010). OLAP digunakan untuk mendapatkan informasi dan

pengetahuan yang mendalam tentang berbagai macam aspek dari data

perusahaan melalui berbagai sudut kemungkinan dengan cepat dan interaktif.

2.6. Executive Infromation Systems Executive Information Systems (EIS) adalah suatu sistem informasi yang

mendukung kebutuhan informasi pada eksekutif senior dan membantu

pembuatan keputusan.EIS menyediakan akses yang mudah ke informasi internal

dan external yang sesuai dengan tujuan organisasi. EIS memanfaatkan grafik

dan interface yang mudah untuk memberikan laporan yang baik dan kemampuan

drill-down. EIS adalah Decision Support System (DSS) yang membantu top

eksekutif untuk menganalisa, membandingkan dan menemukan trend pada

variabel-variabel penting untuk mengawasi kinerja dan mengidentifikasi

kesempatan dan permasalahan yang dapat dibantu dengan menggunakan

Business Analytics tool. EIS adalah sebuah kumpulan dari kelas solusi teknologi

yang juga merupakan Business Intelligence dalam industri. Tujuan utama dari

EIS adalah menyediakan infromasi representatif kepada high-level manajemen,

ke para executives seperti pada gambar II.5, untuk membantu aktivitas strategis

seperti penentuan tujuan, perencanaan, dan peramalan dan juga mengawasi

kinerja. Tujuan lainnya adalah untuk mengumpulkan, menganalisa dan

mengabungkan data internal dan external menjadi profil dinamis dari key

performance indicator(Lungu & Bara, 2005).

karakter

Flex

yang

Men

dan

Mem

sebu

Use

Men

Bisa

Mem

mou

Dap

Dap

Dap

Ga

Menurut

ristik EIS ad

xible karena

g dihasilkan

nghasilkan i

cepat.

miliki Graph

uah EIS bisa

r friendly.

ngijinkan ak

a diakses dim

minimalisir

use.

pat menggun

pat melakuka

pat menampi

ambar II.5 P

Turban, Sh

dalah sebaga

sumber data

kepada user

informasi ya

hical User In

a merupakan

ses informas

manapun dan

penggunaan

nakan sumbe

an proses ana

ilkan analisis

Piramida Si

harda, & D

ai berikut:

a bisa dari b

r dapat dises

ang akurat, b

Interface (GU

n kombinasi a

si yang aman

n kapanpun.

n keyboard

er data dari lu

alisis secara

s trend, devi

istem Inform

Delen(2010)

berbagai mac

suaikan deng

benar, tepat

UI) yang ba

antara teks d

n dan rahasia

karena leb

uar.

ad hoc dan

iasi, dan fore

masi

manfaat pe

cam bentuk

gan kebutuha

t waktu, rele

agus dimana

dan grafik.

a.

ih banyak m

multidimen

ecasting.

1

engunaan da

dan informa

an bisnis.

evan, lengka

tampilan da

menggunaka

si.

19

an

asi

ap

ari

an

20

Dapat melakukan proses drill down data sehingga data bisa dilihat hingga

level yang lebih detil.

Data telah dirangkum sehingga memudahkan eksekutif untuk

membandingan rincian data lalu membuat keputusan.

Kemampuan yang ditawarkan lewat EIS (Turban, Sharda, & Delen, 2010):

1. DrillDown

Salah satu karakteristik dari EIS yang sangat berguna adalah menyediakan

rincian dari setiap rangkuman informasi.Sebagai contoh seorang eksekutif

melihat adanya penurunan penjualan dari sebuah laporan harian.Untuk

mengetahui penyebab terjadinya penurunan tersebut, eksekutif tersebut ingin

melihat rincian dari penjualan seperti penjualan per wilayah.Jika wilayah yang

menjadi penyebab terjadinya penurunan penjualan teridentifikasi, eksekutif lebih

lanjut ingin melihat lebih rinci lagi penjualan di wilayah tersebut seperti

penjualan per produk atau penjualan per salesman, dan seterusnya sampai

penyebab terjadinya penurunan penjualan bisa ditemukan.

2. CriticalSuccessFactor (CSF)

Adalah faktor-faktor yang harus dipertimbangkan oleh sebuah perusahaan

dalam mencapai visi dan misinya.Faktor-faktor tersebut dapat berupa strategis,

manajerial, atau operasional yang semuanya berasal dari 3 sumber yaitu

organisasi, industri, dan lingkungan.

CSF bisa ditemukan hampir di semua level organisasi dalam sebuah

perusahaan baik di level departemen maupun di level individu. CSF digunakan

untuk mengintepretasikan tujuan, taktik, dan aktifitas operasional dalam suatu

organisasi, termasuk kebutuhan informasi, serta kekuatan (strengths) dan

kelemahan (weakness) sistem yang sedang berjalan dalam perusahaan.Dalam hal

ini, bila hasil implementasi dari area-area tersebut memuaskan, maka dapat

dipastikan bahwa keunggulan kompetitif dapat dicapai.

3. Access Status

Data terbaru atau laporan yang dihasilkan dalam EIS dapat diakses kapanpun

dalam jaringan.

4. Analisis

Kemampuan analitik disediakan pada EIS, selain mengakses data, eksekutif

dapat menggunakan EIS untuk menganalisis dengan cara mereka sendiri.

21

5. Exception Reporting

Exception Reportingditujukan untuk menarik perhatian eksekutif karena

menunjukkan sebuah kasus dengan performa yang buruk.Exception reporting

adalah laporan dengan menggunakan warna atau simbol untuk memerikan

indikator tentang suatu performa yang di ukur dalam laporan tertenu, sehingga

akan mempermudah user dalam menemukan informasi-informasi seperti

penurunan trend atau tidak tercapainya suatu target.

6. Penggunaan warna dan audio visual

Untuk hal-hal yang sifatnya kritis tidak hanya dilaporkan dalam bentuk

angka saja tapi juga bisa dilaporkan dalam bentuk warna yang berbeda seperti

warna hijau untuk status OK, warna kuning untuk status peringatan, ataupun

warna merah untuk status bahawa.Warna bisa memperingatkan pengguna sistem

terhadap masalah-masalah yang sedang dihadapi sehingga tindakan bisa segera

dilakukan.Beberapa EIS diperlengkapi dengan audio visual untuk

memperingatkan pengguna sistem terhadap informasi yang datang.

7. Navigasi Informasi

Jumlah data yang banyak harus dapat dieksplorasi dengan mudah dan cepat.

Hal ini akan membantu pengguna dalam mendapatkan informasi yang

selalu terbarui secara berkala dan relevan.

8. Komunikasi

EIS harus dilengkapi dengan perangkat komunikasi seperti e-mail. Dengan

adanya komunikasi maka hasil analisa atau report dapat dikirimkan kepada

pengguna lain yang perlu mengetahui informasi tersebut.

22

2.2.1. Arsitektur EIS

Gambar II.6 Arsitektur EIS

Lapisan arsitektur EIS terdiri dari empat komponen utama dan tiga

komponen pendukung. Pada komponen utama terdiri dari bagian lapisan

collection, processing, analysis dan presentation, serta pada komponen

pendukung terdiri dari infrastruktur, manajemen, dan pengguna (Power, 2007).

Di dalam lapisan-lapisan tersebut terdapat komponen teknik atau teknologi, atau

23

komponen pendukung lain yang saling terkait, berikut adalah penjelasan dari

setiap lapisan tersebut:

1. Komponen Utama Pada lapisan komponen utama terdiri dari bagian lapisan collection,

processing analysis dan presentation.

a. Collection: Layer ini merupakan lapisan paling dasar. Pada layer ini

menjelaskan mengenai sumber data berasal. Lapisan ini bertujuan untuk

mengumpulkan data-data untuk penunjang keputusan. Sumber data pada

layer ini dibedakan antara numerik dan non-numerik. Data numerik

adalah data yang berasal dari sumber data yang bersifat terstruktur seperti

Sumberdata dari ERP dll, sedangkan data non-numerik merupakan data

yang bersifat tidak terstruktur. Selain itu pada layer ini juga terdapat

contcnt integration yang menjebatani ke lapisan arsitektur selanjutnya.

b. Processing: Lapisan ini adalah lapisan yang memproses data-data yang

ada pada lapisan collection. Data diproses melalui teknik data warehouse,

knowledge management dan semantic processing. Selain itu data-data

dapat diproses selanjutnya seperti indexing, categorization, archiving

untuk memudahkan dalam proses selanjutnya.

c. Analysis: Setelah data disimpan dan diproses lalu data-data di analisis.

Data dianalisis menjadi data numerik, tekstual. Data numerik di analisis

dengan teknik data mining kemudian diproses dengan statitical

intelligent, dan untuk data yang berupa teks atau tekstual data diproses

melalui teknik text mining dan onthology, yang kemudian diproses

melalui artificial inteligent dan natural langguage intelligent. Selebihnya

data yang bersifat tidak terstruktur diproses melalui knowledge

management. Kemudian semua proses tersebut masuk kedalam portal

management.

d. Presentation: Setelah lapisan-lapisan sebelumnya dilakukan, maka proses

selanjutnya adalah menyajikan hasil pengolahan dan proses dalam bentuk

yang bisa dimengerti oleh pengguna. Pada lapisan ini dibagi menjadi web

portal dan mobile portal, portal ini juga terdapat dashboard system untuk

menunjang dan memudahkan dalam pengambilan keputusan.

24

Keempat komponen ini berkerja saling terkait, dan keempat komponen utama

ini terkait juga dengan komponen pendukung lainnya. Berikut adalah

penjelasan mengenai komponen pendukung:

2. Komponen Pendukung Berbeda dengan komponen utama, komponen pendukung ini tidak dijelaskan

terlalu detail.Komponen pendukung ini terdiri dari infrastruktur, manajemen

dan pengguna.

a. Infrastruktur: Lapisan ini berisi infrastruktur teknologi informasi apa saja

yang mendukung seluruh komponen.

b. Manajemen: agar lapisan-lapisan arsitektur ini berjalan dengan baik.

Maka perly disusun lapisan manajemen untuk mengelola lapisan teknis

yang ada. Lapisan ini terdiri dari bagian policies, governance dan

security.

c. Pengguna: Lapisan pengguna terdiri dari para pengguna yang akan

menggunakan EIS. Pengguna EIS adalah pengguna yang mempunyain

kewenangan dalam pengambilan keputusan.

Lapisan-lapisan yang telah dijelaskan di atas merupakan suatu kesatuan

rancangan arsitektur yang saling terkait untuk membentuk sebuah EIS.

Dimana sistem tersebut berguna untuk posisi top level management dalam

menunjang pengambilan keputusan strategis. Dalam arsitektur EIS seperti

gambar II.6, pada penelitian ini, lapisan Collection dan Processing

merupakan bagian dan dilakukan oleh ETL dengan menggunakan bantuan

tools SSIS. Sedangkan pada lapisan analysis merupakan bagian dari Business

Analytics yang di penelitian ini menggunakan bantuan OLAP tools SQL

Server Analysis Services (SSAS). Setelah melalui lapisan Analysis, hasil

analisis tersebut kemudian di presentasikan dalam front-end tools Portal SAP

Business One dan dashboard designer Xcelsius.

2.7. EISLifecycle EIS lifecycle digunakan sebagai dasar atau pijakan dalam penggunaan

pengembangan EIS. Dalam pengembangan EIS lifecycle yang bergantung pada

karakteristik sistem eksekutif, pengembangan ini masih memiliki teknik

tradisional yang sama dan tahapan yang digunakan untuk sebuah pengembangan

25

sistem informasi lainnya, yang terdiri dari: justification, project planning,

analysis, design, construction, dan deployment.

Tujuan dari EIS lifecycle tersebut adalah untuk memodelkan karakteristik

EIS seperti;

Untuk mendapatkan kesempatan bisnis dibandingkan kebutuhan

transaksional.

Mengimplementasikan keputusan strategis, bukan hanya untuk

departemental atau keputusan operasional.

Analisis yang berfokus pada kebutuhan bisnis. Tahapan ini merupakan

bagian terpenting dari proses.

Proses pengembangan berulang, berfokus pada evaluasi dan improvisasi dari

versi yang sukses, bukan hanya membangun dan membuat satu versi.

Gambar II.7 EIS development lifecycle

Berdasarkan Gambar II.7, maka dapat dijelaskan bahwa EIS lifecycle dibagi menjadi

enam Stage (Lungu & Bara, 2005):

1. Stage 1: Justification

Pada tahap ini kebutuhan bisnis dan kesempatan bisnis di identifikasi

kemudian diusulkannya sebuah solusi BI berserta dengan penjelasan cost and

benefit analyisis yang sesuai dengan tujuan bisnis perusahaan dan seharusnya

26

dapat diselesaikan dengan menggunakan business case assessment yaitu SWOT

(lihat sub bab 2.6.4) dan CSF untuk analisa kebutuhan informasi, (lihat sub bab

2.6.5).

2. Stage 2: Planning

Step ini mengestimasi dan menilai kapabilitas organisasi untuk melakukan

proyek EIS. Karenaaplikasi BI merupakan inisiatif cross-organizational,

infrastruktur organisasi harus dibuat untuk mendukungnya.Beberapa komponen

infrastruktur mungkin sudah ada sebelum proyek EIS diluncurkan. Komponen

infrastruktur lain mungkin masih harus dibangun sebagai bagian dari proyek

EIS.Perencanaan proyek dibuat secara detail, progresif, selalu di periksa dan

memiliki dokumen dan laporan.

3. Stage 3: Business analysis

Interview dan meeting di atur dengan para eksekutif dan manajer, kebutuhan

bisnis dan requirement di identifikasi dan di definisikan, lalu sebuah solusi di

usulkan, di diskusikan dan adopsi.

Pada tahap ini, analisis data melibatkan identifikasi dan desain sumber data,

mendesain Entity Relasionship Diagram (ERD) dengan atribut dan referensi

antar data.

4. Stage 4: Design

Satu atau lebih target database BI akan menyimpan data bisnis secara detail

atau berbentuk agregat, tergantung pada kebutuhan laporan dari komunitas

bisnis. Tidak semua kebutuhan laporan berbentuk strategis, dan tidak semuanya

berbentuk multidimensional.Skema desain database harus sesuai dengan

kebutuhan akses informasi dari komunitas bisnis. Desain dapat meliputi

bagaimana sebuah user interface dibangun sesuai kebutuhan, desain database,

desain Extract Transform Load.

Proses ETL adalah proses yang paling rumit dalam seluruh proyek decision-

support BI. ETL processing windows (batch window) biasanya kecil, akan tetapi

jeleknya kualitas dari sumber data biasanya membutuhkan banyak waktu untuk

dilakukan tranformasi dan program pembersihan. Menyelesaikan proses ETL

dalam batch window merupakan tantangan untuk kebanyakan organisasi.

27

5. Stage 5: Construction

Banyak tools yang tersedia untuk proses ETL, beberapa cangih dan sebagIan

lebih sederhana. Tergantung berdasarkan kebutuhan untuk pembersihan data dan

tranformasi data yang dikembangkan.

Setelah hasil dari prototype telah menunjukan kebutuhan fungsional, maka

pengembangan dari akses dan analisa aplikasi baru dapat dimulai.

6. Stage 6: Deployment

Ketika tim telah melakukan test pada semua komponen dari aplikasi EIS,

database dan aplikasi telah selesai. Training dijadwalkan untuk staff bisnis dan

stakeholder lainya yang akanmenggunakan aplikasi EIS dan meta data

repository. Fungsi support dimulai, dengan mengikutsertakan help desk,

memelihara database target EIS, penjadwalan dan menjalankan ETL batch jobs,

mengawasi performa dan mengatur database.

7. Release Evaluation

Dengan konsep rilis aplikasi, sangat penting untuk mengambil pelajaran dari

proyek sebelum-sebelumnya.Sesuai dengan gambar EIS lifecycle, proses

pembangunan bersifat cyclical, artinya difokuskan pada evaluasi dan perbaikan

versi (Lungu & Bara, 2005).

2.2.2. Kriteria Evaluasi EIS

Budget yang besar dan informasi strategis dilibatkan dalam menyelesaikan

sistem EIS. Ada beberapa kriteria dalam mengevaluasi sistem EIS:

Decisions based on business process

EIS tidak hanya dilihat sebagai sebuah wadah untuk data tetapi merupakan

implementasi sistem yang harus dipertimbangkan konseptual terhadap data

model baru, proses, dan indikator dalam bentuk isi dari EIS.

Performance

Fitur ini biasanya merefer pada waktu respons yang disediakan sistem.

Kebanyakan respons berdurasi beberapa detik hingga untuk query rutin.

Flexibility and scalability

Fleksibilitas menentukan apakah solusi EIS dapat beradaptasi dengan

perubahan kondisi bisnis setelah sistem diberikan. Sebuah EIS seharusnya

28

dapat mengakomodasikan perubahan pada berbagai jenis proses bisnis dan

fungsi.

Integration

Integrasi melibatkan dua jenis masalah, data integration dan system

integration.Data integration adalah kemampuan untuk mengakses data dari

berbagai tipe sistem. EIS efektif apabila dapat mengatasi fragmentasi

informasi, memungkinkan eksekutif untuk mengukur fitur dari proses bisnis

yang melibatkan informasi dari dalam dan luar organisasi.

System integration adalah kemampuan untuk software EIS berjalan

bersamaan dengan solusi perusahaan lainnya.

Friendly user interface

EIS didesain untuk memungkinkan pada manajer yang tidak dilatih untuk

menggunakan query dan teknologi, dapat dengan cepat, mudah dan mengerti

bagaimana cara untuk bernavigasi kedalam data dan melihat pola atau trend.

2.8. Analisis SWOT Analisis SWOT (Strength, Weakness, Opportunities, dan Threats) digunakan

sebagai alat untuk membantu perencanaan strategis dalam berbagai jenis usaha.

Pendekatan ini bertujuan untuk mempelajari apakah proses mengkonversi

analisis SWOT menjadi rencana strategis bisa di bantu dengan beberapa model

rational kuantitatif sederhana.

Analisis SWOT merupakan metode analisis strategi untuk mengevaluasi

Strength (Kekuatan), Weakness (Kelemahan), Opportunity (Peluang) dan Theats

(Ancaman) yang memiliki keterkaitan dengan satu proyek atau dalam suatu

proses binis pada sebuah perusahaan. Hal ini melibatkan proses identifikasi

faktor internal yang merupakan faktor-faktor yang dapat dikendalikan oleh

perusahaan dan faktor eksternal yang merupakan faktor-faktor yang tidak dapat

dikendalikan oleh perusahaan.

Analisis SWOT yang telah dijelaskan sebelumnya juga dilakukan secara

menyeluruh untuk mencapai tujuan perusahaan.Implementasi analisis SWOT

merupakan hal yang penting dalam perancangan strategi perusahaan sehingga

dapat memetakan kekuatan, mengatasi kelemahan, mengeksekusi kesempatan,

dan mencegah ancaman yang ada sebaik-baiknya.

29

Menurut Lu, (2010) SWOT dapat diuraikan sebagai berikut:

Strengths

Sumber daya, keterampilan atau keunggulan keunggulan terhadap pesaing

dan kebutuhan pasar.Kekuatan adalah faktor internal yang mendukung atau

daya saing yang dimiliki oleh perusahaan. Meningkatkan kekuatan

perusahaan akan dapat meningkatkan daya saing perusahaan tersebut dalam

bersaing dengan perusahaan lainnya baik yang bergerak dalam bidang yang

sama maupun yang berbeda.

Weakness

Keterbatasan atau kekurangan dalam sumber daya, keterampilan dan

kapabilitas yang menghambat kinerja efektif perusahaan.Fasilitas, sumber

daya keuangan, kapabilitas manajemen, keterampilan pemasaran dan citra

merek dapat merupakan sumber kelemahan.Kelemahan pada perusahaan

merupakan suatu faktor internal yang harus terus di tinjau dan harus diatasi

sehingga tidak menimbulkan kerugian bagi perusahaan. Kelemahan juga

harus melalui proses pematangan dan pendewasaan agar dapat

diminimalisasikan perngaruhnya bagi perusahaan.

Opportunities

Situasi yang menguntungkan dalam lingkungan perusahaan.Identifikasi

segmen pasar yang tadinya terabaikan, perubahaan pada situasi persaingan

atau peraturan, perubahan teknologi, serta membaiknya hubungan dengan

pembeli atau pemasok dapat memberikan peluang bagi perusahaan.Peluang

adalah salah satu faktor eksternal, yang penting dalam pembentukan strategi

perusahaan.Peluang dapat memberikan perusahaan keuntungan dan nilai

tambah baru bagi perkembangan bisnis perusahaan.

Threat

Situasi yang tidak menguntungkan dalam lingkungan perusahaan.Ancaman

merupakan hal hal yang dapat menghambat perusahaan, seperti masuknya

pesaing baru, lambatnya pertumbuhan pasar, meningkatnya kekuatan tawar

menawar pembeli atau pemasok penting, perubahan teknologi serta

peraturan baru yang direvisi.Ancaman adalah sebuah faktor eksternal, yang

tidak dapat dihiraukan bagi sebuah perusahaan.

30

2.8.1. Internal Strategic Factor Analisis Summary (IFAS) IFAS merupakan suatu alat yang efektif untuk menyusun analisa kondisi

internal kedalam matrik yang telah diberi bobot dan rating tertentu untuk

mengetahui seberapa besar kekuatan dan kelemahan yang ada di lingkungan

internal perusahaan.Pemberian bobot dan rating diperoleh dari hasil penyebaran

kuesioner yang telah diolah datanya.(Rohim, 2008)

2.8.2. Eksternal Strategic Factor Analysis (EFAS) EFAS merupakan suatu alat analisa yang sistematis, analisa ini hanya

digunakan untuk kondisi external perusahaan untuk menentukan faktor peluang

dan ancaman yang dimiliki oleh perusahaan. Pada analisa ini cara penelitiannya

sama dengan analisis IFAS. (Rohim, 2008)

2.9. Critical Success Factor Analisa CSF adalah teknik yang popular dan sangat berguna dalam

mengembangkan Strategi IT/IS, sekaligus Strategi Bisnis. (Ward & Peppard,

2007)

Tujuan CSF adalah menyamakan kebutuhan bisnis dengan Sistem Informasi

yang ada. Keuntungan CSF yaitu:

Mengikutsertakan Senior Manajemen.

CSF merupakan analisis yang didapatkan dari strategi organisasi, yang

dimana di tentukan oleh high level manajemen. Dengan mengikut

sertakan pemilik dan senior manajemen maka dapat dilakukan empirisasi

dari gambaran organisasi akan target dan pencapaian yang ingin

dilakukan oleh organisasi.

Mensejajarkan IT/IS project terhadap Business Strategy.

Perencanaan IT dilakukan sesuai dengan kebutuhan bisnis, semua proyek

IT bertujuan bisnis untuk mengembangkan bisnis dan sesuai dengan

strategi perusahaan

Menurut Knoll, (2008) CFS memiliki beberapa tujuan, yaitu:

Mengidentifikasi area-area kunci yang perlu di perhatikan

Adanya beberapa bagian penting dalam bisnis yang perlu diperhatikan

untuk melanjutkan dan mengembangkan bisnis, oleh karena itu area-area

tersebut membutuhkan perhatian khusus khususnya oleh para eksekutif

bisnis.

31

Membantu pengembangan strategic planning

Strategic planning merupakan hasil dari keputusan high level manajemen,

dengan diketahui faktor-faktor penting dalam bisnis maka perencanaan

dapat dibangun lebih strategis.

Mengidentifikasi key focus area untuk masing-masing stage pada project

life cycle dan penyebab utama kegagalan proyek

Dengan mengetahui kunci penting dalam setiap bagian bisnis, maka

resiko terjadinya kegagalan proyek bisnis dapat di hindari.

Mengukur tingkat kinerja / produktifitas perkerja

Dengan adanya faktor yang di fokuskan, maka dapat ditemukan ukuran

yang sesuai dalam mengukur kinerja suatu bagian dalam bisnis yang

sedang berjalan.

Langkah-langkah penyusunan CSF :

1. Definisikan visi perusahaan

2. Definisikan misi-misi perusahaan

3. Pahami core business process

4. Tentukan CSF dari masing-masing core business process

5. Identifikasi KPI-KPI untuk masing-masing CSF tersebut

32

Gambar II.8 Critical Success Factor (Ward & Peppard, 2007)

33

2.10. Key Performance Indicator Key Performance Indicator (KPI) merepresentasikan sekumpulan

pengukuran yang memfokuskan pada aspek-aspek kinerja organisasi yang paling

penting untuk kesuksesan organisasi saat ini dan masa depan. (Parmenter, 2010)

Menurut Parmenter, Ada empat tipe pengukuran kinerja :

1. Key Result Indicators (KRIs) memberi tahu apa yang telah

dikerjakan pada sebuah perspektif atau critical success factor

2. Result Indicators (RIs) memberi tahu apa yang telah di kerjakan

3. Performance Indicators (PIs) memberi tahu apa yang harus di

kerjakan

4. Key Performance Indicators (KPIs) memberi tahu apa yang harus

dikerjakan untuk meningkatkan performa secara dramatis.

Gambar II.9 Empat Tipe Pengukuran Kinerja (Parmenter, 2010)

KPI merupakan sebuah objek pengukuran aspek bisnis yang sangat penting

bagi keberhasilan bisnis.KPI yang dimaksud dapat digunakan sebagai komponen

dalam mengukur scorecard di dalam bisnis dan dapat berhubungan dengan

sejumlah aktivitas bisnis, seperti kepuasan pelanggan, produktivitas, dan

keuntunganDalam praktiknya, KPI dapat didefinisikan sebagai pengukuran

fungsi-fungsi BI.

Salah satu nilai konseptual dari BI adalah kemampuan untuk menerjemahkan

definisi KPI pada bisnis, mengatur definisi tersebut sebagai bagian dari

knowledge base perusahaan, dan terakhir menyediakan tampilan tervisualisasi

dalam bentuk dashboard yang menggambarkan pengukuran KPI. Sebuah

intelligence dashboard menampilkan hasil dari analisis yang dibutuhkan untuk

34

mengkonfigurasi KPI dalam representasi visual yang jelas dan dapat dimengerti

secara cepat dan dapat dipilih untuk keperluan drill-down.Sebuah intelligence

dashboard tidak hanya menyediakan presentasi dari KPI yang diinginkan secara

real-time, namun juga dapat langsung berhubungan dengan komponen BI

sehingga memungkinkan untuk melakukan drill-down.

2.11. Cost and benefit Analysis Menurut Sieget dan Shimp, Cost Benefit Analysis (CBA) adalah cara untuk

menentukan apakah hasil yang menguntungkan dari sebuah alternatif, akan

cukup untuk dijadikan alasan dalam menentukan biaya. Analisa ini telah dipakai

secara luas dalam hubungannya dengan proyek pengeluaran modal.

CBA adalah suatu analisa untuk menguraikan cost dan benefit secara

tangible dan intangible. Pada dasarnya cost merupakan suatu ukuran dari

sumber yang diharapkan untuk mendapatkan suatu hasil. Sedangkan benefit

adalah suatu manfaat dalam bentuk penghematan biaya, menghindari keluarnya

biaya, penambahan pendapatan atau keuntungan lainnya yang intangible.

2.12. Technology Acceptance Model

Gambar II.10 Model TAM (Davis, 1993)

Technology Acceptance Model (TAM) adalah sebuah teori sistem informasi

yang memodelkan bagaimana pengguna menerima dan menggunakan teknologi.

Ada beberapa dua faktor utama yang mempengaruhi keputusan pengguna

tentang bagaimana dan kapan mereka akan menggunakannya:

35

Perceived Usefullness (PU), tingkatan dimana seseorang mempercayai

dengan menggunakan suatu sistem dapat meningkatkan kinerja pekerjaannya

Perceived Ease-of-use (PEOU), tingkatan dimana seseorang mempercayai

dengan menggunakan suatu sistem dapat mengurangi usaha yang di perlukan

dalam menyelesaikan pekerjaan.

Dari kedua faktor utama tersebut maka akan mendukung faktor behaviour

intention dimana faktor ini merupakan keingginan pengguna dalam

menggunakan suatu teknologi dan pada akhirnya faktor penggunakan teknologi

dalam penggunaan sebenarnya.

User acceptance merupakan faktor yang menentukan sukses atau gagalnya suatu

pyoyek sistem informasi. TAM menurut Davis, digunakan untuk mengetahui

kenapa pengguna menerima atau menolak teknologi informasi dan bagaimana

penerimaan pengguna di pengaruhi oleh karakteristik sistem