BAB IV
RANCANGAN SISTEM INFORMASI EKSEKUTIF
4.1. Kebutuhan Manajemen
Sistem Informasi Eksekutif yang dibangun akan digunakan oleh manajemen puncak oleh karena itu beberapa hal yang harus menjadi bahan pertimbangan dalam perancangan nya, yaitu : Kecepatan dan fleksibilitas akses supaya eksekutif dapat mengakses data / informasi yang dibutuhkan secara cepat dan kapan pun, keamanan dari data yang dilewatkan pada intranet harus dijaga, Informasi yang dihasilkan harus mendukung pihak manajemen puncak didalam proses pengambilan keputusan.
4.2. Pembahasan Sistem Informai Eksekutif
4.2.1. Perancangan Sistem Informasi Eksekutif
Struktur hubungan antara layar (dialog) Sistem Informasi Eksekutif , sbb : M enu U tam a
E IS
V erifikasi U ser ID & Passw ord
Penjualan U K M M itra Survei
T ren Penjualan Product vs W aktu T ren Penjualan W ilayah vs W aktu T ren Penjualan Industry vs W aktu Jum lah U K M U K M K onsum si Penjualan per bulan
Jum lah M itra
Penjualan M itra Pem akaian T epung H arga E kspektasi Pem akai K ualitas Produk Gambar 4.2.1.a. Struktur hubungan antar layar
Gambar 4.2.1.b. Tampilan Menu Utama
4.2.2. Informasi pada SIE
Informasi-informasi yang dihasilkan pada Sistem Informasi Eksekutif untuk membantu eksekutif dalam mengambil keputusan dapat dibagi Menjadi 4 bagian besar, yaitu :
a. Penjualan b. UKM c. Mitra d. Survei
4.2.2.1. Penjualan
Penjualan merupakan faktor internal yang paling penting untuk mendukung eksekutif dalam pengambilan keputusan. Fungsi dari Modul Penjualan ini adalah untuk melihat tren dari penjualan yang bisa dibanding-bandingkan antar dimensi-dimensi yang ada.
Penjualan dalam SIE ini terdiri dari 3 bagian, yaitu :
1. Tren Penjualan; Produk vs Waktu
Gambar 4.2.2.1.a. Tren Penjualan : Produk vs Waktu
Informasi yang ditampilkan ialah tren Penjualan untuk jenis product “Food Flour” dan “By Product” dengan tren per “Quarter” di tahun 2001 dalam satuan metric Ton. Disini Eksekutif dapat melihat bahwa tren penjualan Quarter 3 untuk Food Flour mengalami penurunan yang cukup signifikan. Dan jika eksekutif merasa ingin melihat produk mana saja yang turun di Quarter ke 3 maka maka dapat diklik pada kolom Quarter 3, sehingga akan muncul data per bulan. Berikut adalah tampilan Grafik dari bentuk laporan diatas.
Gambar 4.2.2.1.b. Grafik Tren Penjualan : Produk vs Waktu
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Produk
• Dimensi Tahun
Level / kedalaman drill down dari Dimensi Produk adalah sampai Product Type dan Product Name. Sedangkan level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Kuartal dan Bulan
Pada “Produk Type” diatas, dapat di drill down sedemikian rupa sehingga bisa sampai ing produk-produk tertentu saja yang ingin dilihat (Seperti pada gambar). Fasilitas ini berlaku juga untuk Dimensi Tahun yang ada pada OLAP tsb.
hanya menampilkan dan menyar
ambar 4.2.2.1.c. Fasilitas penyaring data G
Berikut adalah data-data mengenai Produk “Segitiga Biru 25 KG” yang disaring, sehingga menghasilkan data hanya pada produk Segitiga Biru saja.
Gambar 4.2.2.1.d. Tren Penjualan : Produk vs Waktu
Grafik hasil keluaran setelah Produk Segitiga Biru disaring juga akan berubah secara otomatis mengikuti perubahan yang terjadi pada data OLAP.
2. Tren Penjualan; Wilayah vs Waktu
Gambar 4.2.2.1.e. Tren Penjualan : Wilayah vs Waktu
Informasi yang ditampilkan ialah tren Penjualan untuk Province “DKI Jakarta” yang meliputi daerah Jakarta Barat sampi Jakarta Timur, dengan tren per “Quarter” di tahun 2001 dalam satuan metric Ton.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa penjualan Quarter 3 mengalami kenaikkan yang cukup signifikan untuk wilayah “DKI Jakarta – Jakarta Barat”. Dan untuk wilayah Jakarta Utara tidak ada penjualan sama sekali, hanya pada Quarter 4 saja, itupun nilainya kecil sekali. Disini terlihat bahwa daerah pemasaran untuk wilayah Jakarta Utara perlu dan masih dapat dikembangkan lebih lanjut. Berikut adalah tampilan Grafik dari bentuk OLAP diatas.
Gambar 4.2.2.1.f. Grafik Tren Penjualan : Wilayah vs Waktu
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Produk
• Dimensi Tahun • Dimensi Wilayah • Dimensi Industry
Level / kedalaman drill down dari Dimensi Produk adalah sampai Product Type dan Product Name. Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Kuartal dan Bulan. Level drill down dari dimensi Wilayah adalah Province dan Kota. Sedangkan Level drill down dari Industry adalah Jenis Industri dan Nama Pelanggan.
Yang menarik ialah, bahwa OLAP ini memiliki 4 dimensi yang berbeda dan bisa di saring berdasarkan keempat-empatnya.
Jika eksekutif pada OLAP ini ingin melihat hanya pada industry yang bergerak di bidang Mie (noodle) saja tapi seluruh format dari OLAP ini sama dan dilihat hanya per Province “DKI Jakarta” untuk semua Quarter di tahun 2001 saja, eksekutif hanya perlu melakukan klik untuk menyaring data pada dimensi industri seperti pada gambar dibawah ini :
Gambar 4.2.2.1.g. Fasilitas penyaring data, Penjualan – Wilayah vs Waktu
Setelah di Klik, maka data OLAP otomatis akan berubah menjadi :
Gambar 4.2.2.1.h. Penjualan – Wilayah vs Waktu, Noodle
Disini eksekutif bisa melihat bahwa, tidak semua daerah di Jakarta yang mempunyai basis industri “Mie / noodle” yang kuat. Hanya pada Jakarta Selatan dan Jakarta Timur saja yang ada. Yang menarik adalah bahwa, hanya pada Quarter 1 saja terjadi pembelian untuk industri “Mie / noodle” tersebut, hal ini bisa membuat eksekutif untuk mencari tahu mengapa hal ini bisa terjadi dan apakah memang seperti ini sifat /
3. Tren Penjualan; Industri vs Waktu
Gambar 4.2.2.1.i. Tren Penjualan – Industri vs Waktu
Informasi yang ditampilkan ialah tren Penjualan untuk seluruh “Jenis Industri, dari Bakery, Biscuit, Noodle, lainnya -”, dengan tren per “Quarter” di tahun 2001 dalam satuan metric Ton.
Disini Eksekutif dapat melihat dua hal yang menarik yaitu :
1. Ternyata yang mengalami penurunan untuk penjualan adalah Industri noodle di Quarter ke 3 dengan angka yang cukup signifikan, hampir mencapai 600 ribu metric Ton.
2. Dari ke empat jenis industri, ternyata industri Noodle yang paling banyak
menyerap hasil produk perusahaan. Dalam hal ini ada kemungkinan pangsa pasar untuk Bakery, Biscuit dan lainnya masih dapat ditingkatkan lebih lagi, namun tentunya harus dilihat dari segi daya serap pasar.
Gambar 4.2.2.1.j. Grafik Tren Penjualan – Industri vs Waktu
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Waktu
• Dimensi Industry
Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Kuartal dan Bulan. Level drill down dari Industry adalah Jenis Industri dan Nama Pelanggan.
Untuk membandingkan data tren antar tahun, eksekutif dapat memilih 2 tahun atau lebih sekaligus seperti dicontohkan pada gambar berikut :
Data pada OLAP akan berubah menjadi data tahun 2000 dan data tahun 2001 untuk seluruh jenis Industri yang ada.
4.2.2.2. UKM
UKM merupakan area yang paling mungkin untuk dikembangkan saat ini, hal ini disebabkan krisis yang masih melanda Indonesia yang menyebabkan banyak konglomerasi yang hancur. Sehingga penjualan ke sektor industri
menjadi menurun, sedangkan populasi ukm, walaupun dalam skala kecil namun banyak. Sehingga diharapkan UKM dapat mengambil porsi yang lebih banyak didalam penjualan produk. Oleh karena itu diharapkan dengan adanya informasi yang bisa diberikan oleh SIE ini, maka eksekutif dapat memantau perkembangan dari UKM yang ada, berikut dengan konsumsi dan perkembangan usahanya. UKM dalam SIE ini terdiri dari 3 bagian, yaitu :
1. Jumlah UKM
Gambar 4.2.2.2.a. OLAP – Jumlah UKM
Informasi yang ditampilkan ialah Jumlah dari UKM berdasarkan jenis usahanya per seluruh wilayah DKI Jakarta.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa Jenis Usaha “Bakery/Cake/Kue Kering” jumlahUKM nya yang terbanyak di DKI Jakarta untuk periode waktu tahun 2002.
kemungkinan produk yang diprioritaskan untuk wilayah DKI Jakarta adalah produk yang bisa memenuhi kebutuhan dari para ukm “Bakery/Cake/Kue Kering”.
Berikut adalah tampilan Grafik dari bentuk OLAP diatas.
Gambar 4.2.2.2.b. Grafik Jumlah UKM
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Usaha
• Dimensi Waktu • Dimensi Wilayah
Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Kuartal dan Bulan. Level drill down dari dimensi Wilayah adalah Province dan Kota. Sedangkan Level drill down dari Usaha adalah Deskripsi (Kode) Usaha.
Jika eksekutif pada OLAP ini ingin melihat beberapa daerah sekaligus, namun dipilih berdasarkan yang diinginkan. Misalnya : daerah Jabotabek. Maka eksekutif dapat
memilih Province DKI Jakarta, ditambah Jawa barat yang dipilih hanya pada Kota Bekasi, Bogor dan Tangerang.
Gambar 4.2.2.2.c. Fasilitas penyaring data untuk wilayah Jawa Barat
2. Konsumsi UKM
Gambar 4.2.2.2.d. OLAP – Konsumsi UKM
Informasi yang ditampilkan ialah Jumlah pemakaian tepung per bag dari UKM berdasarkan Jenis produk per seluruh wilayah DKI Jakarta.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa Produk Cakra Kembar dan Segitiga Biru merupakan produk favorit yang dipilih oleh UKM dengan menduduki tempat pertama dan kedua untuk ke lima wilayah DKI Jakarta.
Berikut adalah tampilan Grafik dari bentuk OLAP diatas.
Gambar 4.2.2.2.e. Grafik – Konsumsi UKM
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Waktu
• Dimensi Wilayah • Dimensi Produk • Dimensi UKM
Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Kuartal dan Bulan. Level drill down dari dimensi Wilayah adalah Province, Kota, Kecamatan, Kelurahan. Level drill down dari Produk adalah Nama Produk. Sedangkan Level drill
down dari UKM adalah Nama UKM.
3. Penjualan UKM per bulan
Gambar 4.2.2.2.f. OLAP – Penjualan UKM
Informasi yang ditampilkan ialah omset / nilai jual produk akhir dari tepung berdasarkan Jenis Usaha per seluruh wilayah DKI Jakarta.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa Jenis Usaha “Bakery/Biscuit/Cake” mempunyai omset yang terbesar. Dan berdasarkan data dari Konsumsi UKM, bisa diperkirakan bahwa produk untuk jenis usaha ini untuk UKM memang terbesar pemakaiannya.
Gambar 4.2.2.2.g. Grafik – Penjualan UKM
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Usaha
• Dimensi UKM • Dimensi Wilayah • Dimensi Waktu
Level drill down dari dimensi Usaha untuk OLAP ini adalah Descripsi (Kode) usaha. Level drill down dari UKM adalah Nama UKM. Level drill down dari dimensi Wilayah adalah Province, Kota, Kecamatan, Kelurahan. Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Kuartal dan Bulan.
4.2.2.3. Mitra
Akhir dari era order baru menjadikan perusahaan harus secara mandiri untuk mengembangkan daerah pemasarannya. Perusahaan tidak bisa hanya bersandar pada industri-industri besar pada penyerapan produknya. Hal ini disebabkan karena daya serap sektor industri sulit untuk dinaikkan lagi. Oleh sebab itu mitra bagi perusahaan memegang peranan yang penting. Mitra sebaiknya didorong untuk berinisiatif menjual lebih banyak lagi. Eksekutif perlu mengetahui bagaimana peta dari mitra yang ada saat ini.
1. Jumlah Mitra
Gambar 4.2.2.3.a. OLAP – Jumlah Mitra
Informasi yang ditampilkan ialah jumlah Mitra berdasarkan Jenis Usaha per suatu wilayah yang dipilih
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa Jumlah penyalur dalam mendistribusikan produk lebih banyak lewat Pedagang sembako. Mungkin bisa menjadi perhatian dari eksekutif untuk mengembangkan distribusi melalui jalur lain, seperti pedagang eceran, koperasi, dll yang belum pernah dicoba sebelumnya.
Dari OLAP juga dapat terlihat bahwa pada daerah Jawa Barat dan Lampung belum terdapat adanya Distributor, Grosir maupun koperasi yang menyalurkan produk perusahaan. Untuk meningkatkan penetrasi pasar didaerah tersebut, mungkin perlu dipertimbangkan untuk menunjuk suatu distributor yang langsung menangani wilayah-wilayah tersebut.
Gambar 4.2.2.3.b. Grafik – Jumlah Mitra
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Usaha
• Dimensi Wilayah
Level drill down dari dimensi Usaha untuk OLAP ini adalah Descripsi (Kode) usaha. Level drill down dari dimensi Wilayah adalah Province, Kota, Kecamatan, Kelurahan.
2. Penjualan Mitra
Gambar 4.2.2.3.c. OLAP – Penjualan Mitra
Informasi yang ditampilkan ialah banyaknya kuantitas (jumlah Bag) dari produk yang di pasarkan oleh mitra, berdasarkan Jenis Usaha per suatu wilayah tertentu.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa Jumlah penyalur dalam pendistribusian produk di DKI Jakarta lebih banyak lewat Pedagang sembako. Mungkin bisa menjadi
perhatian dari eksekutif untuk mengembangkan distribusi melalui jalur lain, seperti pedagang eceran, koperasi, dll yang belum pernah dicoba sebelumnya. Yang menarik adalah bahwa di wilayah Jakarta Pusat ternyata “Sembako” kurang begitu berkembang dibandingkan dengan Jakarta Barat. Hal ini bisa memicu dilakukannya survey ke daerah tersebut.
Berikut adalah tampilan Grafik dari bentuk OLAP diatas.
Gambar 4.2.2.3.d. Grafik – Penjualan Mitra
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Usaha
• Dimensi Wilayah • Dimensi Mitra
Level drill down dari dimensi Usaha untuk OLAP ini adalah Descripsi (Kode) usaha. Level drill down dari dimensi Wilayah adalah Province, Kota, Kecamatan, Kelurahan. Level drill down dari dimensi Mitra untuk OLAP ini adalah Nama Mitra.
4.2.2.4. Survei
Untuk menjaga loyalitas dari pelanggan, citra dari produk dan mendapatkan umpan balik dari pelanggan. Perusahaan melakukan survei per tahun, yang ditujukan kepada pelanggan secara random di beberapa wilayah yang dianggap perlu.
OLAP yang merepresentasikan survei dalam SIE ini terdiri dari 4 bagian, yaitu :
1. Pemakaian Tepung
Gambar 4.2.2.4.a. OLAP – Survei pemakaian Tepung
Informasi yang ditampilkan ialah pemakaian tepung yang di produksi perusahaan berdasarkan hasil dari survey lapangan yang dilakukan pada tahun 2001 untuk wilayah Jakarta dalam satuan Bag/Minggu.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa segitiga biru masih menduduki peringkat pertama didalam penggunaan tepung. Hampir di setiap wilayah di Jakarta Segitiga biru menjadi favorit. Hal ini mungkin dikarenakan banyaknya iklan di media cetak yang memuat mengenai tepung jenis ini dan tepung ini memang merupakan tepung serbaguna yang cocok untuk berbagai jenis makanan.
Berikut adalah tampilan Grafik dari bentuk OLAP diatas.
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Produk
• Dimensi Wilayah • Dimensi Waktu
Level drill down dari dimensi Produk untuk OLAP ini adalah Type Produk dan Nama Produk produk (Untuk Type Produk, “own” berarti produk perusahaan, “local” berarti produk kompetitor local, “Import” berarti produk luar negeri). Level drill down dari dimensi Wilayah adalah Province, Kota, Kecamatan, Kelurahan. Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Quarter, Bulan
Pada OLAP ini, dapat juga dibandingkan antara produk Perusahaan dengan produk Kompetitor Lokal maupun impor, seperti terlihat pada grafik berikut
Gambar 4.2.2.4.c. Grafik – Produk Perusahaan vs Kompetitor Lokal vs Import
Berdasarkan grafik diatas, ternyata hasil survei menunjukkan bahwa konsumsi tepung perusahaan di wilayah Jawa Tengah dan Jawa Timur kalah dibandingkan dengan produk Kompetitor Lokal. Dan Produk Impor ternyata sudah masuk ke empat daerah daerah pada grafik dengan Jawa Tengah sebagai daerah yang impor nya terbesar. Hal ini patut
menjadi perhatian bagi eksekutif, terutama bila harga impor yang masuk, jauh lebih murah dibandingkan dengan produk perusahaan.
1. Harga
Gambar 4.2.2.4.d. OLAP – Survei Harga
Informasi yang ditampilkan ialah melihat tren harga (berdasarkan harga tertinggi) dari produk Perusahaan, Kompetitor lokal maupun Kompetitor impor berdasarkan hasil dari survey lapangan yang dilakukan pada tahun 2001.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa harga produk untuk kelas tertinggi yang dikeluarkan perusahaan jika dibandingkan dengan produk kompetitor lokal dan impor ternyata lebih mahal, kecuali untuk bulan Juni dan Juli 2001.
Dari sini, dengan menambahkan nama produk pada tipenya, eksekutif dapat menelusuri mana produk-produk perusahaan yang lebih mahal dan mana-mana produk perusahaan yang menang terhadap kompetitor dan strategi apa yang harus dilakukan untuk menghadapi para kompetitor.
Gambar 4.2.2.4.e. OLAP – Survei Harga Detail
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Produk
• Dimensi Waktu
Level drill down dari dimensi Produk untuk OLAP ini adalah Type Produk dan Nama Produk produk (Untuk Type Produk, “own” berarti produk perusahaan, “local” berarti produk kompetitor local, “Import” berarti produk luar negeri). Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Bulan
2. Ekspektasi Pemakai
Gambar 4.2.2.4.f. OLAP – Ekspektasi Pemakai
Informasi yang ditampilkan ialah ekspektasi pelanggan berdasarkan hasil survey dilapangan diwilayah DKI Jakarta di tahun 2001.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa ternyata pelanggan lebih berekspektasi untuk “Kualitas yang lebih bagus” untuk produk-produk yang dikeluarkan oleh perusahaan pada seluruh daerah survei di wilayah DKI Jakarta.
Berikut adalah tampilan Grafik dari bentuk OLAP diatas.
Gambar 4.2.2.4.g. Grafik – Ekspektasi Pemakai
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Jenis Ekspektasi
• Dimensi Wilayah
Level drill down dari dimensi Ekspektasi untuk OLAP ini adalah Descripsi
Ekspektasi. Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Bulan. Level drill down dari dimensi Wilayah untuk OLAP ini adalah Province dan Kota.
3. Kualitas Produk
Gambar 4.2.2.4.h. OLAP – Survei Kualitas Produk
Informasi yang ditampilkan ialah tren agregat dari kualitas produk yang
dihasilkan Perusahaan per waktu berdasarkan hasil dari survei yang dilakukan di tahun 2000 dan 2001.
Disini Eksekutif dapat melihat bahwa ternyata mutu produk yang dihasilkan secara konsisten mendapat pengakuan “Bagus” dari para pengisi survei, namun untuk “Sangat Bagus” dan “cukup Bagus” mengalami penurunan. Hal ini bisa disebabkan karena kualitas produk yang bermasalah atau karena terserang kutu sehingga mengganggu proses produksi dari pelanggan.
Dimensi yang dipakai oleh OLAP ini adalah : • Dimensi Quality
• Dimensi Wilayah
Level drill down dari dimensi Quality untuk OLAP ini adalah Deskripsi Kualitas. Level drill down dari dimensi waktu untuk OLAP ini adalah Tahun, Bulan. Level drill
down dari dimensi Wilayah untuk OLAP ini adalah Province dan Kota.
Berikut adalah tampilan Grafik dari bentuk OLAP diatas.
