KAJIAN PUSTAKA, KERANGKA PEMIKIRAN DAN HIPOTESIS
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
7. Data Warehouse
Indikator data warehouse diukur menggunakan tanggapan responden pada pernyataan yang dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.23
Distribusi Jawaban Responden Mengenai Data Warehouse
No Pernyataan 5 4 3 2 1 Jumlah Skor
Total
Skor Ideal
29 Sistem Data warehouse
(gudang data) dalam SIDJP
12 13 15 0 0 40 157
200
30.0% 32.5% 37.5% 0.0% 0.0% 100.0% 78.5%
30 Sistem Data warehouse
(gudang data) dalam SIDJP
0 3 26 11 0 40 112
200
0.0% 7.5% 65.0% 27.5% 0.0% 100.0% 56.0%
Total Skor 269
Persentase Skor 67.25%
Berdasarkan jumlah skor jawaban responden pada tabel 4.23 diatas, selanjutnya ditetapkan tingkat kategori persentase skor tanggapan responden terhadap skor ideal dengan mengunakan rumus sebagai berikut:
% skor tanggapan responden = 269
x 100% 2x5x40
% skor tanggapan responden = 269 x 100% 400
% skor tanggapan responden = 67.25%
Persentase total skor tanggapan responden sebesar 67.25% atau masuk dalam kategori cukup. Tanggapan mayoritas responden atau sebanyak 30% berpendapat bahwa sistem data warehouse sangat mensuport database yang logis, 32.5% berpendapat bahwa sistem data warehouse mendukung sistem database yang logis, dan mayoritas atau sebanyak 37.5% berpendapat bahwa sistem data warehouse cukup mendukung sistem database yang logis.
Dikaji dalam pertanyaan selanjutnya mengenai integrasi data warehouse mayoritas responden atau sebanyak 65% berpendapat bahwa sistem data warehouse cukup terintegrasi, 27.5% responden yang berpendapat bahwa Sistem Data warehouse (gudang data) dalam SIDJP kurang terintegrasi dan sisanya 7.5% berpendapat bahwa Sistem Data warehouse (gudang data) dalam SIDJP telah teintegrasi.
8. Data Mining
Indikator data mining diukur menggunakan tanggapan responden pada pertanyaan yang dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.24
Distribusi Jawaban Responden Mengenai Data Mining
No Pernyataan 5 4 3 2 1 Jumlah Skor
Total
Skor Ideal
31
Data mining (penggalian data) pada SIDJP dalam mencari hubungan antara record-record pada basis data
0 15 25 0 0 40 135
200
0.0% 37.5% 62.5% 0.0% 0.0% 100.0% 67.5%
32
Data Mining dalam SIDJP mampu menggolongkan record data yang berhubungan ke dalam segmen
0 16 24 0 0 40 136
200
0.0% 40.0% 60.0% 0.0% 0.0% 100.0% 68.0%
33
Data Mining dalam SIDJP mampu mengintegrasikan data-data dari sistem lama ke sistem baru 0 5 33 2 0 40 123 200 0.0% 12.5% 82.5% 5.0% 0.0% 100.0% 61.5% Total Skor 392 Persentase Skor 65.67%
Berdasarkan jumlah skor jawaban responden pada tabel 4.24 diatas, selanjutnya ditetapkan tingkat kategori persentase skor tanggapan responden terhadap skor ideal dengan mengunakan rumus sebagai berikut:
% skor tanggapan responden = 394
x 100% 3x5x40
% skor tanggapan responden = 394 x 100% 600
% skor tanggapan responden = 65.67%
Persentase total skor tanggapan responden sebesar 65.67%, bila merujuk pada tabel 4.24 termasuk dalam kategori cukup. Ini dibuktikan dengan skor jawaban mengenai pertanyaan tentang penggalian data pada SIDJP dalam mencari hubungan antara record basis data sebesar 67.5%, mayoritas responden atau sebanyak 62,5% berpendapat bahwa penggalian data dalam SIDJP cukup baik dalam mencari record-record pada basis data, sedangkan sisanya 37,5% responden berpendapat bahwa penggalian data dalam SIDJP sudah baik dalam mencari hubungan antara record-record basis data.
Skor jawaban proses penggalian data pada SIDJP dalam menggolongkan record data yang berhubungan sebesar 68%, mayoritas responden atau sebanyak 60% berpendapat bahwa SIDJP dalam kaitannya menggolongkan data yang berhubungan ke dalam segmen dengan cukup baik sedangkan responden lainnya atau sebanyak 40% memberikan tanggapan bahwa SIDJP dalam kaitannya menggolongkan data yang berhubungan ke dalam segmen telah baik.
Skor jawaban mengenai SIDJP dalam mengintegrasikan dari sistem lama ke sistem baru sebesar 61.5%, mayoritas responden atau sebanyak
82.5% berpendapat bahwa proses penggalian data melalui SIDJP cukup baik dalam mengintegrasikan data-data dari sistem lama ke sistem baru, 12.5% berpendapat bahwa proses penggalian data melalui SIDJP sudah baik dalam mengintegrasikan data-data dari sistem lama ke sistem baru dan sisanya 5% responden beranggapan bahwa penggalian data melalui SIDJP kurang baik dalam mengintegrasikan data-data dari sistem lama ke sistem baru. Hal ini pun bisa disimpulkan bahwa migrasi data yang dilakukan dari sistem lama ke sistem baru belum baik.
9. OLAP (Online Analytical Processing)
Indikator OLAP (Online Analytical Processing) diukur menggunakan tanggapan responden pada pertanyaan yang dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.25
Distribusi Jawaban Responden Mengenai OLAP (Online Analycal Processing)
No Pernyataan 5 4 3 2 1 Jumlah Skor
Total Skor Ideal 34 SIDJP 4 5 13 6 12 40 103 200 10.0% 12.5% 32.5% 15.0% 30.0% 100.0% 51.5% 35
Durasi waktu analisis processing dalam aplikasi SIDJP
0 6 25 9 0 40 117
200
0.0% 15.0% 62.5% 22.5% 0.0% 100.0% 58.5%
36
Kualitas output analisis processing sebagai pengambilan keputusan 0 8 29 3 0 40 125 200 0.0% 20.0% 72.5% 7.5% 0.0% 100.0% 62.5% Total Skor 345 Persentase Skor 57.50%
Berdasarkan jumlah skor jawaban responden pada tabel 4.25 diatas, selanjutnya ditetapkan tingkat kategori persentase skor tanggapan responden terhadap skor ideal dengan mengunakan rumus sebagai berikut:
% skor tanggapan responden = 345
x 100% 3x5x40
% skor tanggapan responden = 345 x 100% 600
% skor tanggapan responden = 57.50%
Persentase total skor tanggapan responden sebesar 57.50%, bila merujuk pada tabel 4.25 termasuk dalam kategori cukup. Skor jawaban tiap pertanyaan mengenai OLAP dalam SIDJP meliputi analisis SIDJP sebesar 51.5%. Mayoritas responden atau sebanyak 32.5% berpendapat bahwa SIDJP menginformasikan hasil proses SIDJP dalam bentuk laporan, 30% berpendapat bahwa SIDJP menghasilkan informasi masih perlu dianalisis sebelum digunakan, 15% berpendapat bahwa SIDJP informasi yang dihasilkan masih belum dapat dijadikan alat pengambil keputusan, 12.5% SIDJP mampu memberi informasi langsung guna pengambilan keputusan dan sisanya 10% berpendapat bahwa SIDJP otomatis membuat keputusan dari data yang diproses. Hal ini membuktikan bahwa informasi yang dihasilkan belum tentu bisa dijadikan alat pengambil keputusan.
Bila dikaji lebih dalam mayoritas responden atau sebanyak 62.5% berpendapat bahwa durasi waktu analisis processing cukup baik, 22.5% berpendapat bahwa bahwa durasi waktu analisis processing kurang baik dan
sisanya sebanyak 15% berpendapat bahwa durasi waktu analisis processing sudah baik. Hal ini membuktikan bahwa durasi waktu dalam pengolahan analisis belum optimal. Hal ini dapat disebabkan masalah jaringan/bandwith yang digunakan di kantor pelayanan pajak di wilayah kota bandung.
Sedangkan skor jawaban untuk kualitas informasi yang dihasilkan dari proses analisis yang dilakukan SIDJP mayoritas jawaban responden atau sebanyak 72.5% berpendapat bahwa hasil informasi analisis prosesing yang ada cukup akurat, 20% berpendapat bahwa hasil informasi analisis prosesing yang ada sudah akurat dan sisanya 7.5% berpendapat bahwa hasil informasi analisis prosesing yang ada kurang akurat. Hal ini diperkuat dengan pertanyaan sebelumnya bahwa hasil informasi yang dihasilkan SIDJP kebanyakan masih perlu dianalisis sebelum dijadikan alat pengambil keputusan.