IMPLEMENTASI BUSINESS INTELIGENCE (BI)
UNTUK ANALISA DAN PRAKIRAAN CUACA MARITIM
Subekti Mujiasih, S.Si, M.TI
Subekti Mujiasih, S.Si, M.TI
Sub bidang Bina Operasi Meteorologi Maritim
Sub bidang Bina Operasi Meteorologi Maritim
Subekti.mujiasih@bmkg.go.id
Subekti.mujiasih@bmkg.go.id
Seminar Jurnal Club 24 Mei 2011
`
Pendahuluan
`
Latar Belakang
`
Kajian Pustaka
`
Sumber Data
`
Rancangan Business Intelligence
`
Rancangan Arsitektur Fisik
`
Penerapan Business Intelligence
`
Penerapan Data Mining
`
Kesimpulan
`
Saran
4
6
Definisi BI (Bapepam,2007) : BI merupakan sistem pendukung
pengambilan keputusan yang berbasiskan data-data. “Business
Intelligence menjelaskan tentang suatu konsep dan metode
bagaimana untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
bisnis berdasarkan sistem yang berbasiskan data. BI seringkali
dipersamakan sebagaimana briefing books, report and query tools,
7
Manfaat BI :
• Meningkatkan nilai data dan informasi organisasi
• Memudahkan pemantauan kinerja organisasi
• Meningkatkan nilai investasi TI yang sudah ada
• Menciptakan pegawai yang memiliki akses informasi yang baik
(well-informed workers)
• meningkatkan layanan kepada pengguna jasa dengan melakukan
pemrosesan permintaan dan penyelesaian masalah yang tepat
waktu
• membantu mengidentifikasi waktu yang diperlukan untuk sebuah
`
Keakuratan, ketepatan dan kecepatan akses informasi BMKG
masih menjadi kendala.
`
Data belum seluruhnya terintegrasi dengan baik dimana masih
terkumpul dalam aplikasi-aplikasi yang berbeda.
`
Seringnya keterlambatan pembuatan dan pelaporan prakiraan
cuaca karena ketika akan mengakses, prakirawan harus
berpindah-pindah sumber data
`
Prediksi Cuaca sangat sulit karena melibatkan banyak sumber data
:data pengamatan, data model aplikasi cuaca, data gambar kondisi
awan dari satelit, data kondisi awan dari radar
`
Prakiraan cuaca maritim umumnya mengandalkan kemampuan dari
Prakirawan (Human Expert)
Peneliti Judul Data Tool
Nan Ma,et.al.2010. Perancangan Data Warehouse untuk data pengamatan cuaca stasiun
Data Curah hujan, Temperature dan Kelembaban Relative
SQL Server Analysis 2005 dan SQL
Server Reporting 2005
Wijaya, Ferry 2010. Business Intelligence:Desain dashboard dan Scorecard untuk meningkatkan Kinerj EPC-Studi Kasus PT.TriPatra
Material Proyek, Jumlah Pegawai, waktu kerja dan jadwal
SQL Server 2008, SSAS,SSIS
Gultom,Arthur.SH.2009 Implementasi Business
Intelligence untuk Pengenalan Pola Bisnis di daerah Jakarta Selatan (berbasis GIS(lokasi)
Data bisnis di Jakarta Selatan
Birt
Albaar Rubhasy.2008 Implementasi Business
Intelligence Dalam Pengambilan Keputusan di Bappenas
Data Perencanaan dari BPS
Pentaho
Iqbal. 2008 PenerapanData mining di Badan Meteorologi dan Geofisika untuk memprediksi cuaca di Jakarta
Data Curah hujan di Stasiun-stasiun Jakarta
Weka
Badan Pengawas Pasar Modal dan Lembaga Keuangan. 2007
Laporan Tim Studi tentang Implementasi Business Intelligence
UCAR, 2007 Prediksi Hurricane Dean Data Konveksi TRMM Data Mining
` Data sinoptik dari 9 stasiun meteorologi maritim selama tahun 2009 dari aplikasi CMSS (19761 raw data)
` Data gelombang harian dari pengamatan satelit selama tahun 2009 pada domain wilayah 23 N – 23 S dan 80 – 160 E.(1385748 raw data)
` Data gelombang hasil running windwave harian selama tahun 2009 dengan domain 15 N – 15 S, 90 – 150 E. Format data berupa txt. Tidak semua
parameter digunakan, jadi hanya arah dan kecepatan angin, arah dan tinggi gelombang h10, h100, htot, tinggi swell dan periode swell. (127643 raw
data)
` Data pasang surut di 13 stasiun Maritim selama tahun 2009 dari aplikasi AWS (55769 raw data)
Data Warehouse
Client Server Database
AWS Maritim (MySQL) Database Sinoptik (Oracle) Database Sinoptik (Oracle) Data Windwaves‐05
(text) Data Windwaves‐05
(text)
Database Wave Satelit
(Netcdf) Database Wave Satelit
(Netcdf)
Data Mart Maritim
(SQL Server Database 2008
Data Mart Maritim
(SQL Server Database 2008
OLAP/ Dimensional Cube (SQL Server Analysis Services
2008) OLAP/ Dimensional Cube (SQL Server Analysis Services
2008)
Reporting
Dashboard
Reporting
Dashboard
Data Mining (Orange Lab)
Data Mining (Orange Lab)
End User Bidang Metmar End User Bidang Metmar
Business Intelligence Tools
ETL
C#,.Net Framework 3.5 ETL
C#,.Net Framework 3.5
Bidang Meteorologi Maritim Bidang Sistem Operasi Jaringan Komunikasi External Data AVISO
Data Source
Unit Organisasi User
1 1
17
18
Hal 67
19
20
21
22
23
24
25
Data Warehouse
Client Server Database
AWS Maritim (MySQL) Database Sinoptik (Oracle) Database Sinoptik (Oracle) Data Windwaves‐05
(text) Data Windwaves‐05
(text)
Database Wave Satelit
(Netcdf) Database Wave Satelit
(Netcdf)
Data Mart Maritim
(SQL Server Database 2008
Data Mart Maritim
(SQL Server Database 2008
OLAP/ Dimensional Cube (SQL Server Analysis Services
2008) OLAP/ Dimensional Cube (SQL Server Analysis Services
2008)
Reporting
Dashboard
Reporting
Dashboard
Data Mining (Orange Lab)
Data Mining (Orange Lab)
End User Bidang Metmar End User Bidang Metmar
Business Intelligence Tools
ETL
C#,.Net Framework 3.5 ETL
C#,.Net Framework 3.5
Bidang Meteorologi Maritim Bidang Sistem Operasi Jaringan Komunikasi External Data AVISO
Data Source
Unit Organisasi User
26
28
Hal 69
Association Rule : Metode untuk memeriksa semua
kemungkinan
hubungan if-then antar item
dan
memilih
hanya
yang paling mungkin
sebagai indikator dari hubungan ketergantungan antar item
Classification (Iqbal,2007) adalah
proses untuk menemukan model
atau
fungsi yang menjelaskan atau membedakan kelas data, dengan tujuan
untuk dapat
memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak
diketahui
.(studi kasus menggunakan Classification Tree dan Random
29
Hal 69
No. ModelPrediksi Support Confidence
Lift
Ratio
1 f_aw f_te stationID dateID f_ws ‐> f_ch 1 1 1
2 f_ws f_aw stationID dateID f_te f_tp ‐> f_ch 0.999 1 1
3 f_ws f_te stationID dateID ‐> f_aw 1 1 1
4 f_tp f_te stationID f_ws dateID ‐> f_aw 0.999 1 1 Kelompok
Rule
Jumlah Rule Min Support Confidence Lift Ratio
1 2059 97‐97% 97‐97% 100%
2 2059 97‐97% 100% 100%
3 1932 100‐100% 100% 100%
Association Rule : Kebergantungan antar data
Metode Classification Tree dan Random Forest untuk Prediksi cuaca awan dari masukan tutupan awan, kecepatan angin, Suhu udara dan suhu titik embun
31
Hal 72 revisi
32
Hal 72 revisi
33
34
Hal 72 revisi
35 1. Ketersediaan data mart yang berisi gabungan data maritim sangat
membantu analisa parameter cuaca harian selama satu tahun,
dalam waktu yang sangat cepat karena adanya fasilitas drill down,
roll up, slice dan dice pada reporting dan dashboard.
2. Presentasi dashboard memudahkan analisa yang bersifat spasial seperti koordinat lintang dan bujur, posisi stasiun atau posisi
AWS.
3. Kemampuan data mining yang menggabungkan kemampuan
database dan statistika membantu analisa 4 atribut data gelombang selama tahun 2009 yang bervolume besar.
4. Model prediksi cuaca yang dihasilkan oleh metode data mining, hanya memerlukan sebagian komponen data cuaca sebagai
36 5. Penggunaan dashboard sangat memudahkan analisa kesamaan pola
antara komponen data cuaca pada wilayah dan waktu tertentu seperti analisa pola cuaca dari data sinoptik dan AWS.
6. Pola komponen data cuaca suatu wilayah yang diperoleh dari
dashboard dapat dijadikan dasar untuk membuat model prediksi pada proses data mining.
7. Model prediksi cuaca hasil metode Classification Tree dan Random Forest memberikan batas nilai yang lebih spesifik daripada hasil metode Association Rule.
8. Data yang kurang valid bisa tidak dihapuskan untuk keperluan monitoring kondisi alat pengamatan yang rusak atau sarana komunikasi yang kurang mendukung.
9. Rancangan arsitektur Business Intelligence yang dikembangkan
37 1. Kajian Business Intelligence yang menampilkan informasi analysis
secara spasial sangat diperlukan
2. Data sebaiknya dibersihkan dulu atau dilakukan pengecekan di lapangan karena kemungkinan alat pengamatan rusak.
3. Perlunya kajian lanjutan pada parameter cuaca lain dari setiap level ketinggian atmosfer.
Diadopsi dari : Bayu I Dwisetyo, 2010
39
` http://www.element61.be/e/compete.asp?ServiceId=126 Microsoft Business Intelligence & SQL Server Architecture
Microsoft has a strong suite for as well the back-endas the front-end functionalityof a Business Intelligence & Performance Management architecture. Element61 expertise covers the complete end-to-end technology stack.
` BACK-END ARCHITECTURE
SQL Server database: To provide an optimal storage for all data warehousing needs.
Integration Services: Integration Services is the ETL tool from Microsoft. It's an enterprise grade tool for extracting, transforming and loading your data warehouse
Analysis Services: composed the OLAP/cubes solution of Microsoft.
` FRONT-END ARCHITECTURE
Reporting Services: the Microsoft solutions for all your reporting needs.
Report Builder: delivers intuitive report authoring capabilities to end users. In addition to offering an
enhanced authoring experience for business users, Report Builder 2.0 benefits power users that are looking for a more sophisticated authoring environment.
Microsoft Excel:is the most commonly used "Business Intelligence" solution today. It is a powerful
application that provides all the functionality you need in orderto create spreadsheets, analyze data, and share information in a manageable environment. On top of Analysis Services one can easily create and use reports that include formatted tables, graphs and rich data visualization. MS Excelnowadays also has - quite unknown- easy-to-use data mining capabilities, whichenable predictive analysis at every desktop. By
harnessing the data mining algorithms of Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services, business users can quickly gain valuable insight into complex sets of data with just a few mouse clicks. All this information can then be shared and viewed in your corporate SharePointenvironment.
SharePoint: From all knowledge management functionalitiesMicrosoft SharePointoffers, for Business Intelligence probably the most important featureis to facilitate the collaboration between individuals and teams in your organization.
`
Mendukung berbagai teknologi basis data seperti oracle,
sql server , IBM db2 dll
`
Memiliki data integration tool yang mendukung proses
ETL
`
Memiliki analysis (OLAP) tools untuk melakukan analisa
berdasarkan query
`
Memiliki reporting tools yang terintegrasi dengan OLAP
tools dan mampu menghasilkan laporan dalam berbagai
format
`
Memiliki dashboard yang terintegrasi dengan OLAP dan
analystics tools untuk monitoring kinerja operasional
organisasi.
41
44
Gambar 2.6 Kedudukan OLAP dalam BI Sumber : Rubhasy, 2008
45
` Data suhu dari pengamatan permukaan di 9 stasiun meteorologi maritim dari aplikasi CMSS (19641 raw data)
Kelompok data synop
Bentuk sandi data synop adalah sebagai berikut : MiMiMjMj YYGGiw Iiiii
iRixhVV Nddff 1SnTTT 2 SnTdTdTd 3PoPoPo 4PPPP 5appp
6RRRtr 7wwW1W2 8NhCLCH 9GGgg
Sample data Synop
48
49
50
`
Metode Association Rule
(rule antar komponen data cuaca)
Metode untuk memeriksa semua kemungkinan hubungan
if-then antar item dan memilih hanya yang paling
mungkin sebagai indikator dari hubungan ketergantungan
antar item
◦ Support (%) : jumlah transaksi yang mengandung item baik dalam entecedent (X:sebab) maupun consequent (Y:akibat)
◦ Confidence (%)
x Conf( X Æ Y) = supp (X U Y)/supp(X)
x Confidence = jumlah transaksi dengan item dalam antecedent dan consequent jumlah transaksi dengan item dalam antecedent
x Confidence benchmark = jumlah transaksi dengan item dalam consequent jumlah transaksi dalam database
◦ Lift Ratio (%) = confidence
Confidence benchmark
Lift ratio > 1 Æ kekuatan asosiasinya lebih besar
51
52
` Classification (Iqbal,2007) adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui.Salah satunya C4.5
` Decison tree adalah salah satu metode classification yang paling mudah untuk diintrepretasikan manusia. Decision tree sesuai digunakan untuk kasus-kasus dimana outputnya bernilai diskrit.
` Prediksi tutupan awan dari infomasi suhu udara (bola kering) dan suhu titik embun (bola basah) Cuaca Ya Ya Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Ya Ya Tidak Tidak Tidak Hujan Cerah Mendung
Gambar 1.2. Semua kemungkinan pemilihan atribut Sumber : Budi Santoso,2007
` Orange adalah perangkat lunak opensource yang dapat digunakan untuk visualisasi dan analisis data. Data mining dapat dilakukan dengan
menggunakan pemrograman visual maupun script python.
` Orange memungkinkan pengguna yang tidak memahami sedikitpun tentang
pemrograman melakukan visualisasi dan analisis data.
` Orange mendukung visualisasi data seperti scatterplots, bar charts, trees,
dendrograms, networks dan heatmaps. Hingga saat ini tersedia lebih dari 100 widget untuk melakukan visualisasi dan analisis data, yang dibagi menjadi beberapa kelompok yakni: Data, Visualize, Classify, Regression, Evaluate, Unsupervised, Associate, Prototypes, Bioinformatics dan TextMining.
` Orange dapat diperoleh secara gratis di
http://www.ailab.si/orange/nightly_builds.html, dengan dukungan penuh terhadap sistem operasi Windows, Linux maupun MacOSX (Materi Kuliah DMBI,2010).
54
