LAPORAN AKHIR
PENGEMBANGAN PANGKALAN
DATA PENDIDIKAN TINGGI
DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN TINGGI
DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL
Perioda : 30 Desember 2009 Nomor Dokumen DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN TINGGI DIKTI-PDPT.PRJ.LAA.02.PIS.12.09 Revisi - B -
Lembar Pengesahan
Disiapkan Oleh: Tanda Tangan : Nama : ……… Posisi : Diperiksa Oleh : Tanda Tangan : Nama : ……… Posisi : Disetujui Oleh : Tanda Tangan : Nama : ……….. Posisi :{
{
{
Daftar Perubahan
Revisi Deskripsi
A Draft Laporan Akhir dengan pemenuhan
sebagaimana jadwal kegiatan.
B
Laporan Akhir yang memuat segala perubahan yang telah dipersyaratkan dalam KAK dan status
pekerjaan per tanggal 31 Desember 2009
C
D
E
F
Daftar Isi
LEMBAR PENGESAHAN ... II DAFTAR PERUBAHAN ... III DAFTAR ISI ... IV DAFTAR GAMBAR ... VI
PENDAHULUAN ... 9
1.1 LATAR BELAKANG ... 9
1.2 MAKSUD DAN TUJUAN ... 12
1.3 SASARAN ... 12
1.4 LINGKUP PEKERJAAN ... 13
1.5 SPESIFIKASI PEKERJAAN ... 19
1.5.1 Penyempurnaan Data Dictionary dan Perancangan serta Implementasi Modul KPI Ditjen DIKTI... 19
1.5.2 Pengembangan Database Terpusat ... 19
1.6 JADWAL DAN STATUS PEKERJAAN ... 21
GAMBARAN UMUM PANGKALAN DATA PENDIDIKAN TINGGI ... 23
2.1 ELEMEN-ELEMEN PENGEMBANGAN PANGKALAN DATA DALAM BUSINESS INTELLIGENCE ... 23
2.1.1 Data Warehouse ... 23
2.1.2 Data Mining... 25
2.1.3 OLAP (Online Analytical Processing)... 26
2.2 ARSITEKTUR UMUM SISTEM INFORMASI ... 27
2.3 PLATFORM APLIKASI ... 30
RANCANGAN PANGKALAN DATA PENDIDIKAN TINGGI ... 32
3.1 DESKRIPSI KEBUTUHAN FUNGSIONAL ... 32
3.2 ETL MAPPING ... 43
3.3 BUSINESS INTELLIGENCE REPORT ... 71
STRATEGI IMPLEMENTASI DAN BATASAN RANCANGAN ... 86
4.1 PENDEKATAN PENYELESAIAN PEKERJAAN ... 86
4.2 KONDISI SAAT INI ... 87
4.3 USULAN SOLUSI ... 88
4.4 STRATEGI IMPLEMENTASI ... 89
4.6 PERSYARATAN MINIMUM INFRASTRUKTUR PDPT ... 92
4.6.1 Rancangan Kapasitas Jaringan ... 92
4.6.2 Rancangan Infrastruktur Sistem PDPT ... 93
4.6.3 Persyaratan Minimal Server ... 94
HASIL TAHAPAN KEGIATAN ... 95
5.1 RESUME STATUS RENCANA KERJA ... 95
5.2 RINCIAN DETAIL HASIL PENTAHAPAN ... 97
5.2.1 Persiapan dan Kajian Awal ... 97
5.2.2 Penyempurnaan Data Dictionary Dan Penyusunan Proses Bisnis Pengelolaan Pendidikan Tinggi (Dikti) ... 98
5.2.3 Pengembangan Database Terpusat ... 99
5.2.4 Migrasi Data, Pengumpulan Data Dan Informasi ... 99
5.2.5 Instalasi, Set Up Dan Implementasi Hadware, Software, Dan Aplikasi ... 100
5.2.6 Uji Coba Dan Penyempurnaan (Finalisasi) ... 100
5.2.7 Pelatihan, Sosialisasi Dan Asistensi Implementasi Aplikasi ... 101
5.2.8 Pembuatan Dokumen Dan Laporan ... 101
5.2.9 Pengadaan Software Pendukung ... 102
5.2.10 Pendampingan Dan Pemeliharaan Selama 24 Bulan ... 102
PELAKSANAAN PEKERJAAN DAN HASIL ... 104
6.1 STATUS HASIL PEKERJAAN ... 104
6.2 STATUS DOKUMEN DAN PROSEDUR LAINNYA ... 105
6.3 PENJALANAN APLIKASI ... 106
6.4 HASIL DOKUMENTASI ... 107
KESIMPULAN DAN RENCANA TINDAK LANJUT ... 108
7.1 KESIMPULAN HASIL PELAKSANAAN KEGIATAN ... 108
7.2 SARAN DAN KESIAPAN ... 109
7.3 RENCANA TINDAK LANJUT ... 109
LAMPIRAN ... 110
1. Lampiran 1. Dokumen Data Flow Diagram (DFD) dan Kamus Data ... 110
2. Lampiran 2. Dokumen Deskripsi Perancangan Perangkat Lunak Versi B. ... 110
3. Lampiran 3. Dokumen Deskkripi Pengujian dan Materi Uji. ... 110
Daftar Gambar
Gambar 1. Implementasi Data Warehouse ... 24
Gambar 2. OLAP Dalam Business Intelligence ... 27
Gambar 3. Arsitektur Sistem Informasi Pangkalan Data Pendidkan Tinggi ... 28
Gambar 4. Solusi Platform Sistem ... 30
Gambar 5. Star Schema APK ... 36
Gambar 6. Star Schema Lama Studi ... 37
Gambar 7. Star Schema Rasio Dosen dan Mahasiswa ... 38
Gambar 8. Star Schema Jumlah Guru Besar ... 39
Gambar 9. Star Schema Statistik Mahasiswa ... 40
Gambar 10. Star Schema Statistik Dosen ... 41
Gambar 11. Star Schema Statistik Perguruan Tinggi ... 42
Gambar 12. Mapping Data APK ... 43
Gambar 13. Mapping Data Kabupaten ... 44
Gambar 14. Mapping Data Dosen ... 45
Gambar 15. Mapping Data Mahasiswa ... 46
Gambar 16. Mapping Data Kopertis ... 47
Gambar 17. Mapping Data Perguruan Tinggi ... 48
Gambar 18. Mapping Data Program Studi ... 49
Gambar 19. Mapping data Propinsi Lengkap ... 50
Gambar 20. Mapping Data Propinsi ... 51
Gambar 21. Mapping Data TLU Jenjang Studi ... 51
Gambar 22. Mapping Data TLU Kode Perguruan Tinggi ... 52
Gambar 23. Mapping Data TLU Program Studi ... 52
Gambar 24. Mapping Data Transaksi Dosen ... 53
Gambar 25. Mapping Data Transaksi Mahasiswa ... 54
Gambar 26. Mapping Data TLU Jabatan Akademik ... 54
Gambar 27. Mapping Data TLU Pendidikan Tinggi ... 55
Gambar 28. Mapping Data TLU Status Aktivitas Dosen ... 55
Gambar 30. Mapping Data TLU Status Ikatan Kerja ... 56
Gambar 31 Mapping Data TLU Wilayah (Kopertis Untuk EPSBED) ... 56
Gambar 32. Mapping Data EPSBED MSPHS ... 57
Gambar 33. Mapping Data EPSBED MSYYS ... 57
Gambar 34. Mapping Data EPSBED TBBNL ... 58
Gambar 35. Mapping Data EPSBED TBKMK... 59
Gambar 36. Mapping Data EPSBED TLU Params ... 59
Gambar 37. Mapping Data EPSBED TLU Status Akreditasi ... 60
Gambar 38. Mapping Data EPSBED TLU Status PS ... 60
Gambar 39. Mapping Data EPSBED TRKLN ... 60
Gambar 40 Mapping Data EPSBED TRFPA ... 61
Gambar 41. Mapping Data EPSBED TRKAP ... 62
Gambar 42. Mapping Data EPSBED TRLAB ... 63
Gambar 43. Mapping Data EPSBED TRLSD ... 63
Gambar 44. Mapping Data EPSBED TRLSM ... 64
Gambar 45. Mapping Data EPSBED TRMBW ... 64
Gambar 46. Mapping Data EPSBED TRMLN ... 65
Gambar 47. Mapping Data EPSBED TRNLM ... 65
Gambar 48. Mapping Data EPSBED TRNLP ... 66
Gambar 49. Mapping Data EPSBED TRPID ... 66
Gambar 50. Mapping Data EPSBED TRPIM ... 67
Gambar 51. Mapping Data EPSBED TRPPG ... 68
Gambar 52. Mapping Data EPSBED TRSKR ... 68
Gambar 53. Mapping Data EPSBED TRPUD ... 69
Gambar 54. Mapping Data EPSBED TRVMS ... 69
Gambar 55. Mapping Data EPSBED Mapping Data EPSBED TRVMT ... 70
Gambar 56. Mapping Data EPSBED MSFAK ... 70
Gambar 57. Login PDPT ... 71
Gambar 58. Dasboard Layar Utama Fungsi Gauge (Home) ... 71
Gambar 59. APK Home ... 72
Gambar 60. APK Gender ... 72
Gambar 61. APK Kopertis Wilayah ... 73
Gambar 63. Dosen Jenis Perguruan Tinggi ... 75
Gambar 64. Dosen Kopertis Wilayah ... 75
Gambar 65. Dosen Jabatan Akademis ... 76
Gambar 66. Dosen Jenjang Studi ... 76
Gambar 67. Dosen Ikatan Kerja ... 77
Gambar 68. Dosen Guru Besar ... 77
Gambar 69. Dosen Status ... 78
Gambar 70. Lama Studi ... 79
Gambar 71. Mahasiswa Home ... 79
Gambar 72. Mahasiswa Bidang ilmu ... 80
Gambar 73. Mahasiswa Gender ... 80
Gambar 74. Mahasiswa Kopertis Wilayah ... 81
Gambar 75. Mahasiswa Status ... 81
Gambar 76. Mahasiswa Cross Tab ... 82
Gambar 77. Perguruan Tinggi Lokasi ... 83
Gambar 78. Perguruan Tinggi Jenis Perguruan Tinggi ... 84
Gambar 79. Perguruan Tinggi Akreditas ... 84
Gambar 80. Rasio Dosen Mahasiswa Kopertis Wilayah ... 85
Gambar 81. Rasio Dosen Mahasiswa Perguruan Tinggi ... 85
Gambar 82. Kondisi Aliran Data Saat Ini ... 87
Gambar 83. Usulan Solusi Sistem ... 88
Gambar 84. Web Service ... 89
Pendahuluan
Bagian awal dari Laporan ini menjelaskan mengenai informasi pendahuluan dan
kilasan proyek.
1.1 LATAR BELAKANG
Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi (Ditjen DIKTI) adalah salah satu direktorat dalam Departemen Pendidikan Nasional (Depdiknas). Direktorat ini mempunyai peranan untuk mengayomi institusi-institusi pendidikan tinggi, terutama dalam hal pengembangan kapabilitas pendidikan tinggi. Hal ini dilakukan dengan cara
menyiapkan suatu tata kelola institusi yang berkualitas dan akuntabel, untuk mendorong inovasi dan keunggulan dalam pendidikan tinggi di Indonesia.
Ditjen DIKTI memerlukan data dan informasi yang berkaitan dengan pendidikan tinggi-pendidikan tinggi di Indonesia, baik itu supply ataupun demand. Data dan informasi ini dibutuhkan dalam rangka untuk menentukan kebijakan-kebijakan. Oleh karena itu, Ditjen DIKTI mengintegrasikan data dan informasi tersebut. Dengan adanya integrasi data dan informasi, Ditjen DIKTI dapat mengevaluasi standard dan kebijakan yang telah dikeluarkan dari laporan-laporan tersebut serta data-data yang terintegrasi didalamnya. Kebutuhan akan akurasi dan integritas data serta informasi, yang menjadi dasar analisa untuk pembuatan kebijakan-kebijakan Pendidikan Tinggi, telah menjadi alasan yang mendasar dari kegiatan ini.
Sebagai salah satu simpul utama dalam siklus MANAJEMEN PENDIDIKAN TINGGI NASIONAL, Ditjen DIKTI memerlukan suatu instrumen yang kuat untuk mendapatkan informasi yang akan digunakan dalam pengembangan kebijakan. Ditjen DIKTI juga memerlukan interaksi dengan simpul utama lainnya dalam siklus manajemen
pendidikan tinggi yang berperan sebagai penjamin kualitas institusi pendidikan tinggi, yaitu BAN-PT.
Dalam rangka implementasi kebijakan integrasi informasi Pendidikan Tinggi, maka diperlukan pengembangan Data Dictionary yang akan mendefinisikan data yang ada di dalam siklus manajemen pendidikan tinggi, baik internal Ditjen DIKTI maupun entitas lain yang terkait.
Ditjen DIKTI telah melakukan pengembangan tahap awal dari Data Dictionary tersebut yang akan menjadi dasar untuk pengembangan Data Dictionary lanjutan. Pengembangan lanjutan Data Dictionary ini dilakukan untuk melengkapi kekurangan-kekurangan yang ada pada pengembangan Data Dictionary tahap sebelumnya.
Selain itu juga diperlukan pengembangan proses bisnis dan aliran data pada Ditjen DIKTI khususnya dan pada siklus manajemen pendidikan tinggi secara umum, untuk menjamin proses integrasi tersebut berjalan. Integrasi data dan informasi tersebut diwujudkan dengan pengembangan Database Terpusat dan modul master data, baik internal Ditjen DIKTI maupun entitas lain yang terkait. Acuan utama Database terpusat adalah dokumen Data Dictionary dan Proses Bisnis.
Adapun visi dan misi yang diemban Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi adalah sebagai berikut:
VISI
Menyediakan sumberdaya manusia dengan keunggulan kompetitif bangsa di percaturan Internasional
MISI
• Perluasan dan pemerataan hak akses. • Peningkatan mutu, relevansi dan daya saing.
Tugas dan Fungsi
Tugas merumuskan dan melaksanakan kebijakan dan standardisasi teknis bidang pendidikan tinggi, dengan fungsi sebagai berikut :
1. Penyiapan perumusan kebijakan departemen di bidang pendidikan tinggi,
2. Pelaksanaan kebijakan di bidang pendidikan tinggi;
3. Penyusunan standard, norma, pedoman, kriteria dan prosedur di bidang pendidikan tinggi;
4. Pembinaan dan pengembangan pendidikan tinggi sesuai perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi dan seni,
5. Pemberian bimbingan teknis dan evaluasi di bidang pendidikan tinggi, 6. Pelaksanaan urusan administrasi Direktorat Jenderal.
Dengan tugas dan fungsi disebutkan di atas, jelas bahwa efektifitas dan efisien pendidikan tinggi dalam rangka peningkatan mutu pendidikan tinggi di Indonesia menjadi tanggung jawab dan wewenang Ditjen Dikti.
Laporan Tengah ini berisikan Laporan yang akan lebih menekankan tentang uraian data-data dan atau informasi yang didapat dari hasil penelitian yang disesuaikan dengan kebutuhan analisis sistem, agar tercapai maksud dan tujuan serta sasaran yang diinginkan. Hal ini dilakukan dengan menitik beratkan pada :
• Hasil pembahasan dan perbaikan dari Laporan Pendahuluan. • Hasil pengumpulan dan pengelolaan Data.
• Hasil rancangan awal pembuatan aplikasi Data Warehouse (detail laporan dibuat dalam dokumen tersendiri yaitu Deskripsi Spesifikasi Kebutuhan dan Deskripsi Rancangan Perangkat Lunak).
• Hasil rancangan awal OLAP Server (detail laporan dibuat dalam dokumen tersendiri yaitu Deskripsi Spesifikasi Kebutuhan dan Deskripsi Rancangan Perangkat Lunak).
1.2 MAKSUD DAN TUJUAN
Maksud dan tujuan dari kegiatan ini adalah :
1. Mendefinisikan dan mencari kesepadanan data yang ada di internal Ditjen DIKTI dan entitas lainnya di siklus manajemen pendidikan tinggi, seperti BAN-PT, Kopertis dan PSP (Pusat Statistik Pendidikan) Balitbang.
2. Menjamin integritas dan konsistensi antara data yang berasal dari Ditjen DIKTI maupun entitas lainnya di siklus manajemen pendidikan tinggi. 3. Mendefinisikan dan mengklarifikasi proses bisnis masing-masing entitas di
dalam siklus manajemen pendidikan tinggi serta menjamin aliran data yang komprehensif dari dan ke Ditjen DIKTI dan entitas pendidikan tinggi lainnya.
4. Merancang dan mengimplementasikan Database terpusat Ditjen DIKTI. 5. Menghasilkan informasi yang komprehensif serta menjamin integritas,
kosistensi serta validitas data yang pada umumnya berasal dari database Ditjen DIKTI yang memiliki struktur, platform, teknologi, dan produk database yang berbeda.
1.3 SASARAN
Sasaran yang hendak dicapai dalam pelaksanaan pekerjaan ini adalah sebagai berikut:
“Mengembangkan sebuah Pangkalan Data Pendidikan Tinggi yang lengkap, akurat, real time, interaktif, menarik, terintegrasi dan mudah diakses“.
1.4 LINGKUP PEKERJAAN
Pengembangan Pangkalan Data Pendidkan Tinggi Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan Nasional yang dibangun memiliki fasilitas lengkap untuk menunjang proses pengelolaan dan informasi Ditjen DIKTI. Disamping itu fasilitas yang dimiliki dapat mampu menunjang proses pada tingkat operator sampai dengan tingkat eksekutif yang membutuhkan alat bantu dalam menganalisa informasi untuk pengambilan keputusan yang tepat.
Ruang lingkup atau batasan pekerjaan sesuai dengan maksud, tujuan dan sasaran diatas dengan pertimbangan sebagai berikut :
A. Persyaratan Umum :
1. Sistem yang dirancang memiliki spesifikasi sebagai berikut : a. Menggunakan Konsep Open System
b. Berbasis Relational Database Management System (RDBMS)
c. Sofware pembangunan sistem aplikasi dan tools yang digunakan untuk pembangunan dan pengembangan aplkasi.
d. Memiliki prosedur backup dan recovery secara otomatis
e. Database hasil imput user dapat di query dan sort unutk kepentingan pelaporan tertentu dan tersedia interface untuk melakukan query dimaksud.
2. Sistem yang dibangun harus dapat menerapkan security system yang bekerja pada tiga level, yaitu :
a. Level Operating System b. Level Database
c. Level Aplikasi
Yang dapat diterapkan sampai dengan fungsi modul, atau submodul dan juga dapat diterapkan ke user atau group user.
3. Aplikasi yang dibangun berbasis web yang dirancang dengan platform open source dengan berbagai tingkatan akses user sesuai dengan
kewenangannya, antara lain : administrator, operator, pimpinan, pemohon dan user atau pengguna lainnya.
4. Aplikasi yang dibangun dapat dijalankan pada platform OS Windows server. XP, Vista atau Linux, Database RDBMS dan script pemrograman yang berorientasi object, sehingga mampu menangani dan mengelola data. 5. Membangun perangkat lunak sistem yang telah dirancang secara terpusat
dan ditempatkan di Data Center.
6. Aplikasi yang dibangun dapat diakses secara terbatas melalui jaringan internet dan jaringan lokal (LAN) dengan menggunakan browser internet. 7. Aplikasi yang dibangun harus user fiendly dengan interface berbasis
Graphical User Interface (GUI)
8. Aplikasi dibangun dengan pendekatan metodologi ”Software Engineering” yang baik.
B. Kajian Sistem (Data dan Informasi)
1. Assessment Existing Aplikasi (legacy system) dan data yang dibutuhkan di Ditjen DIKTI namun belum memiliki aplikasi (DIKTI Transactional Application). Kegiatan ini mencakup survei dan wawancara ke :
a. Masing-masing direktorat Di Ditjen DIKTI b. PSP Balitbang.
c. BAN-PT d. Kopertis.
e. Sample minimal dua PTN / PTS
2. Melaksanaan telaah terhadap organisasi serta tugas pokok dan fungsi yang terkait dengan mekanisme / siklus manajemen pendidkan tinggi di Ditjen DIKTI. Dan Inventarisasi lembaga lain yang relevan.
3. Melakukan Survei inventarisasi data dan informasi, serta kebutuhan sistem yang terintegrasi kebutuhan Ditjen DIKTI dari seluruh sumber informasi (on field and on data center), agar mampu memahami permasalahan yang
muncul dan mendefinisikannya secara rinci, menentukan tujuan pembuatan sistem dan mendifinisikan kendala-kendalanya.
4. Formulasi sistem informasi dengan menganalisa permasalahan secara mendalam yang terkait dengan penyusunan database, sehingga mampu untuk dijadikan dokumen arsitektur atau desain struktur database.
5. Perencanaan infrastruktur jaringan pendukung sistem 6. Pengembangan aliran data elektronik terstruktur.
C. Penyempurnaan Data Dictionary dan Penyusunan Proses Bisnis Pengelolaan Pendidikan Tinggi [DIKTI]
Kegiatan Penyempurnaan Data Dictionary dan Penyusunan Proses Bisnis Pengelolaan Pendidikan Tinggi DIKTI ini meliputi :
i. Penyempurnaan Data Dictionary
ii. Penyusunan Proses Bisnis Pengelolaan Pendidikan Tinggi DIKTI C.1. Penyempurnaan Data Dictionary
1. Penyempurnaan Data Dictionary ini merupakan lanjutan dari pekerjaan Pengembangan Data Dictionary yang telah dilakukan sebelumnya.
2. Data Dictionary mendefinisikan elemen data dengan fungsi sebagai berikut :
a. Menjelaskan arti aliran data dan penyimpanan data dalam DFD (Data Flow Diagram)
b. Mendeskripsikan komposisi paket data yang bergerak melalui aliran.
c. Mendeskripsikan komposisi penympanan data
d. Menspesifikasikan nilai dan satuan yang relevan bagi penyimpanan dan aliran
e. Mendeskripsikan hubungan detil antara penyimpanan yang akan menjadi titik perhatian dalam entity relationship diagram (ERD)
3. Penyempurnaan DFD yang telah dikembangkan sebelumnya tentang kebutuhan data untuk siklus manajemen pendidikan tinggi
4. Rancangan ERD dari Database Terpusat dengan Normalisasi yang mengacu pada Data Dictionary yang telah didefinisikan.
5. Pengembangan Data Dictionary ini harus meninjau aplikasi pengelolaan data pendidikan, termasuk Padati Web dan Dapodik. C.2. Rancangan dan Implementasi Modul KPI DIKTI
1) Proses Bisnis yang dikembangkan mencakup beberapa proses penentuan kebijakan di internal Ditjen DIKTI dan harus memperhatikan interaksi ditjen DIKTI dengan entitas lainya (seperti : BAN-PT, KAP, Satker, Balitbang, Koperties, PTN/PTS, masyarakat pengguna, dll)
2) Proses bisnis yang dikembangkan harus mengakomudasi pengumpulan/penyebaran data/informasi yang telah didefinisikan dan tidak terbatas pada Data Dictionary.
D. Pengembangan Database Terpusat
Kegiatan Pengembangan Database Terpusat meliputi : i. Pengembangan Database Terpusat.
ii. Migrasi dari data Legacy Application
Kegiatan rinci berdasarkan kebutuhan fungsional sebagai berikut :
1) Pembangunan dan Pengembangan database terpusat harus berdasarkan pada Data Dictionary yang dimiliki Ditjen DIKTI.
2) Pembangunan dan Pengembangan Database Terpusat mencakup paket Business Intelligence, Data Warehouse, dan OLAP (Online Analitycal Processing)
3) Sistem yang dibangun harus mengakomudasi sistem yang sudah berjalan selama ini, baik dari segi entri data maupun pelaporan.
E. Entry Data / Migrate Data, Pengumpulan data dan informasi,;
1. Melakukan Collecting Data baik yang struktural basis data dan non struktural basis data.
a. Pemindahan data yang telah didefinisikan pada data dictionary, sekurang-kurangnya data yang berada pada Database Ditjen DIKTI terdahulu ke Database Terpusat.
b. Transfer data diantara tipe dan format yang lama ke tipe dan format yang sesuai dengan arsitektur integrasi informasi.
c. Perencanaan, ekstraksi, cleansing, load dan verifikasi.
3. Melakukan pemasukan data (entry data), untuk data yang belum berstruktur.
F. Instalasi, Set up dan Implementasi Hadware, Software, Jaringan dan Aplikasi
1) Memasang dan membentuk (setting) parameter untuk operasi aplikasi sesuai dengan kebutuhan.
2) Instalasi Software pendukung
3) Instalasi dan konfigurasi infrastruktur perangkat keras dan jaringan sesuai kebutuhan sistem yang terintegrasi.
4) Instalasi dan Tuning Database di Platform Linux.
G. Uji Coba dan Penyempurnaan (Finalisasi)
1. Melakukan Skenario Based Testing, berdasarkan Kebutuhan informasi (information requirenment)
2. Conduc System dan Complate System Testing
H. Pelatihan, Sosialisasi dan Asistensi Implementasi aplikasi.
1. Melakukan Pelatihan bagi Trainer
2. Melakukan pelatihan teknis pemeliharaan aplikasi dan database kepada administrator.
3. Melakukan pelatihan operasional kepada staff / operator di Ditjen DIKTI, sesuai dengan modul aplikasi.
4. Melakukan pelatihan yang berhubungan dengan Development Tools yang digunakan kepada staf TI.
I. Pembuatan Dokumen dan Laporan :
1. Laporan sepanjang pelaksanaan proyek a. laporan Pendahuluan
b. Laporan Tengah c. Laporan Akhir
d. Catatan Pertemuan / Risalah Rapat 2. Dukumen Teknis Sistem Aplikasi :
a. Dokumen Spesifikasi Kebutahan Sistem dan Rancangan Sistem b. Dokumen Pengujian dan Materi Uji
c. User Manual untuk User, Admin dan Programmer d. Source Code dan RDBMS
3. Handout Training
4. Soft Copy dalam bentuk CD dan Hard Copy
J. Pendampingan dan Pemeliharaan selama 24 bulan.
K. Pembelian Piranti Lunak / Software Pendukung yang dipersyaratkan L. Project Management
Melakukan koordinasi, pengendalian, diskusi dan pembahasan dengan tim teknis serta menjalankan tahapan kerja sesuai dengan rencana kerja yang telah disusun.
1.5 SPESIFIKASI PEKERJAAN
Adapun spesifikasi pekerjaan dapat dijabarkan sebagai berikut :
1.5.1 Penyempurnaan Data Dictionary dan Perancangan serta Implementasi Modul KPI Ditjen DIKTI
1. Penyempurnaan Data Dictionary
Penyempurnaan Data Dictionary ini sekurang-kurangnya terdiri atas 4 (empat) form sebagai berikut :
1) Data Flow Dictionary Entry
Form ini menerangkan setiap data flow pada DFD 2) Data Store Dictionary Entry
Form ini menerangkan setiap data strore yang unik dalam DFD 3) Data Structure Dictionary Entry
Form ini menghubungkan summary description (deskripsi ringkasan) dari data flow dan data strore ke deskripsi detail dari data element. 4) Data Element Dictionary Entry
Form ini menyediakan dasar untuk skema database untuk menstandarkan deskripsi dari suatu elemen sehingga elemen itu direferensikan dengan cara yang sama setiap kali digunakan
2. Perancangan dan Impelemtasi Modul KPI Ditjen DIKTI
Kegiatan ini mencakup implementasi serta penjabaran proses bisnis (alur aktivitas) untuk mekanisme pelaporan KPI dari Institusi Pendidikan Tinggi yang minimal mencakup proses akademik, kegiatan riset, dan kegiatan pengabdian masyarakat.
1.5.2 Pengembangan Database Terpusat
Database terpusat yang dikembangkan sekurang-kuranya memiliki modul-modul berikut :
1) Modul Data master
Modul ini untuk mengelola data master yang telah didefinisikan dan di normalisasi hingga bentuk normal yang paling optimal. Data Master ini nantinya akan digunakan pada modul data transaksional. 2) Modul Data transaksional
Modul ini untuk mengelola data transaksional yang telah didefinikasn dan dioptimalkan (denormalisasi) untuk mempercepat dan mengefisienkan query ke database
Kedua modul tersebut harus mengacu pada Data Dictionary milik Ditjen DIKTI yang telah dikembangkan pada proyek terpisah
2. Sub-kegiatan Migrasi data dari Legacy application
Migrasi data ini dilakukan sekurang-kurangnya terhadap aplkasi yang telah dikembangkan oleh Ditjen DIKTI, misalnya aplikasi EPSBED (Evaluasi Program Studi Berdasarkan Evaluasi Diri) dan SIMPEL (Sistem Informasi Manajemen Pelaporan)
1.6 JADWAL DAN STATUS PEKERJAAN
Jadual Pelaksanaan pekerjaan Pangembangan Pangkalan Data Pendidkan Tinggi Ditjen DIKTI Departemen Pendidkan Nasional Tahun Anggran 2009, dilaksanakan selama 4 (empat) bulan kalender dengan kegiatan sebagai berikut :
Waktu pelaksanaan Tanggal : 7 September 2009 s/d 31 Desember 2009
NO KEGIATAN
BULAN KE
KETERANGAN [Hasil]
Sept Okt Nov Des
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
1 2 3 4 5 6 7
1 Persiapan (Project Kick Off) Selesai
2 Survey dan Identifikasi (Business Requiremen Analist)
Analisa Pendahuluan (Pengumpulan Data) Selesai Analisa Sistem Berjalan Selesai Analisa Kebutuhan Sistem Selesai Penyempurnaan Data Dictionary Selesai
3 Pembahasan Berkala (Review) In Progress
4 Rancangan Kebutuhan Sistem (Business Solution Design) Selesai
5 Pengembangan (Data Warehouse, Software & Infrastructure Development)
Selesai 6 System Integration & Testing
NO KEGIATAN
BULAN KE
KETERANGAN [Hasil]
Sept Okt Nov Des
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
1 2 3 4 5 6 7
Integrasi, Migrasi Data, Database In Progress User Acceptance Test (UAT), Finalisasi In Progress 7 System Procedure & Training, Sosialisasi
Teknik Sistem komputer (TOT, Admin ) - Operator Aplikasi (End User) -
8 Dokumentasi dan Laporan L
P S k R S L T U A L A In Progress
9 Pendampingan (On Going Support) 24 Bulan setelah Hasil Akhir Pekerjaan
Catatan :
LP : Laporan Pendahuluan
SK : Dokumen Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak
RS : Dokumen Rancangan Perangkat Lunak [Cetak Biru Perancangan] LT : Laporan Tengah
UA : Dokumen Pengujian dan Materi Uji [UAT], Dokumen User Manual, Handout Training LA : Laporan Akhir, Source Code dan RDBMS dan Dokumen Kamus Data
Gambaran Umum Pangkalan
Data Pendidikan Tinggi
Pada bab ini memberikan gambaran umum hasil priliminary Business Proses dan
Keluaran Dari Pangkalan Data Pendidikan Tinggi Direktorat Jenderal
Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan Nasional.
2.1 ELEMEN-ELEMEN PENGEMBANGAN PANGKALAN
DATA DALAM BUSINESS INTELLIGENCE
2.1.1 Data Warehouse
Data warehouse merupakan tempat penyimpanan untuk ringkasan dari data historis yang diambil dari basis data-basis data yang tersebar di suatu organisasi. Data warehouse mengumpulkan semua data Ditjen DIKTI dalam satu tempat agar dapat diperoleh pandangan yang lebih baik dari suatu proses bisnis/kerja dan meningkatkan kinerja organisasi. Data warehouse mendukung proses pembuatan keputusan manajemen.
Tujuan utama dari pembuatan data warehouse adalah untuk menyatukan data yang beragam ke dalam sebuah tempat penyimpanan dimana pengguna dapat dengan mudah menjalankan query (pencarian data), menghasilkan laporan, dan melakukan analisis. Salah satu keuntungan yang diperoleh dari keberadaan data warehouse
adalah dapat meningkatkan efektifitas pembuatan keputusan.
Secara garis besar, kedudukan data warehouse di implementasi BI dapat dilihat pada gambar dibawah ini. Nampak bahwa penyusunan suatu data warehouse yang lengkap,
integratif serta terhubung dengan semua data operasional merupakan modal pokok dikembangkannya BI di Ditjen DIKTI.
Gambar 1. Implementasi Data Warehouse
Beberapa bagian penting dalam data warehouse dapat dijelaskan sebagaimana di bawah ini:
Data mart, yang merupakan bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan dari suatu fungsi bisnis atau departemen tertentu. Data mart
dapat berdiri sendiri atau terhubung ke data warehouse yang telah ada. Ada beberapa karakteristik dari data mart yang membedakannya dengan data warehouse, yaitu :
- Data mart hanya berfokus pada satu kebutuhan pengguna dengan satu departemen atau fungsi bisnis
- Data mart tidak secara normal berisi data operasional terperinci
Kubus data (cube), adalah unit pemrosesan data yang terdiri dari tabel fakta dan dimensi dalam suatu data warehouse.
Aggregation, adalah hitungan awal dari data numerik. Dengan menghitung dan menyimpan jawaban dari query yang sebelumnya telah dibuat, waktu proses query dapat lebih cepat. Dengan adanya agregasi, data yang jumlahnya ribuan atau bahkan ratusan ribu dalam suatu basis data multidimensi dapat dicari dengan mudah dan tidak memakan banyak waktu. Agregasi ini merupakan pondasi dari pembentukan kubus data, karena mengorganisir kumpulan data kedalam struktur data basis data multidimensi sehingga menghasilkan respon time yang cepat.
2.1.2 Data Mining
Data Mining seringkali diartikan dengan “menulis banyak laporan dan query”. Namun pada kenyataannya kegiatan data mining tidak melakukan pembuatan laporan dan
query sama sekali. Data mining dilakukan dengan tool khusus, yang mengeksekusi operasi data yang telah didefinisikan berdasarkan model analisis. Data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari data yang berada pada basis data yang besar yang selama ini tidak diketahui tetapi mempunyai potensi informasi yang bermanfaat.
Hasil dari operasi data mining berupa tabel-tabel dan file-file yang berisi data analisis yang dapat diakses dengan query dan reporting tools. Terdapat empat operasi umum
data mining yaitu :
a. Predictive and Classification Modeling, yang biasa digunakan untuk memperkirakan suatu kejadian khusus. Diasumsikan bahwa seorang analis mempunyai pertanyaan khusus untuk ditanyakan.
b. Link Analysis, yang digunakan untuk mencari hubungan antara record-record pada basis data.
c. Database Segmentation, yang digunakan untuk mengelompokkan record-record yang berhubungan ke dalam segmen-segmen. Pengelompokkan ini merupakan langkah pertama dari pemilihan data, sebelum operasi data mining lainnya dilakukan.
d. Deviation Detection, yang digunakan untuk mencari record-record yang dipandang tidak normal dan memberikan alasan untuk anomali tersebut.
2.1.3 OLAP (Online Analytical Processing)
OLAP merupakan kunci dari BI, yang digunakan untuk menganalisisis data dan informasi yang pada akhirnya akan menjadi dasar basis Decision Support System
(DSS) dan Expert Infotmation System (EIS). Beberapa aktivitas yang dapat dilakukan melalui OLAP antara lain seperti : melakukan query, meminta laporan yang ad hoc, mendukung analisis statistik, analisis interaktif, serta membangun aplikasi multimedia. Berdasarkan struktur basis datanya OLAP dibedakan menjadi 3 kategori utama :
a. Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP) adalah OLAP yang secara langsung mengarah pada basis data multidimensi. MOLAP memproses data yang telah disimpan dalam array multidimensional di mana semua kombinasi data yang mungkin dicerminkan, masing-masing di dalam suatu sel yang dapat diakses secara langsung.
b. Relational Online Analytical Processing (ROLAP)
Relational Online Analytical Processing (ROLAP) adalah suatu format pengolahan OLAP yang melakukan analisis data secara dinamis yang disimpan dalam basis data relasioanal bukan pada basis data multidimensi. ROLAP merupakan bentuk teknologi dari OLAP yang paling berkembang. c. Hybrid Online Analytical Processing (HOLAP)
Hybrid Online Analytical Processing (HOLAP) merupakan kombinasi antara ROLAP dengan MOLAP. HOLAP dikembangkan untuk mengkombinasikan antara kapasitas data pada ROLAP yang besar dengan kemampuan proses pada MOLAP.
Sedangkan yang dimaksud dengan Decision Support Systems (DSS) merupakan sistem informasi yang menggunakan model keputusan dan basis data untuk membantu proses pengambilan keputusan pada level manajerial. Adapun Executive Information
menyediakan akses yang cepat untuk informasi selektif faktor-faktor kunci terkait implementasi strategi organisasi.
Secara garis besar, kedudukan OLAP dalam implementasi BI dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 2. OLAP Dalam Business Intelligence
2.2 Arsitektur Umum Sistem Informasi
Platform dasar dari aplikasi adalah Web Based System. Tujuan penggunaan web based system ini adalah untuk meningkatkan efisiensi kerja & integritas data, karena seluruh klien dapat di-maintain pada satu titik, yaitu Web Server. Selain itu, sistem ini memungkinkan penggunaan yang luas, tanpa ada kebutuhan setting aplikasi di sisi klien dan sistem yang dibangun memenuhi tingkat otoritas pengguna (previlage Access) .
Adapun arsitektur sistem Pangkalan Data Pendidikan Tinggi adalah sebagaimana digambarkan pada gambar 3. berikut ini.
Gambar 3. Arsitektur Sistem Informasi Pangkalan Data Pendidkan Tinggi Keterangan Notasi Gambar Arsitektur Umum Informasi Ditjen DIKTI :
1. Untuk memungkinkan data yang berasal dari aplikasi-aplikasi yang ada di Ditjen DIKTI dapat di share atau di alirkan ke Pangkalan Data Pendidikan Tinggi maka data harus melalui Information Integration Platform.
2. Data yang berasal dari Perguruan Tinggi sebelum dikirim ke Ditjen DIKTI atau Pangkalan Data kami usulkan untuk memanfaatkan aplikasi dispatch
3. Data yang terkirim melalui aplikasi dispatch sebelum dapat dimanfaatkan oleh Ditjen DIKTI atau entitas lainnya harus melalui information integration platform 4. Data-data yang berasal dari Ditjen DIKTI maupun dari BAN-PT atau entitas
5. Risalah dari data-data tersebut selayaknya terakomodasi di Pangkalan Data Pendidikan Tinggi, dengan demikian jenis informasi yang dihasilkan dapat disesuaikan dengan kebutuhan Ditjen DIKTI maupun entitas lainnya.
6. Knowledge Management Tools maupun Collaboration Tools digunakan untuk meningkatkan kegunaan informasi bagi Ditjen DIKTI
7. Informasi yang berada di Pangkalan Data Pendidikan Tinggi dapat dimanfaatkan oleh entitas lain di luar Ditjen DIKTI
8. Informasi tersebut juga dapat dimanfaatkan oleh BAN-PT sebagai data tambahan untuk keperluan akreditasi
9. Balitbang juga dapat memanfaatkan data yang ada di Pangkalan Data Pendidikan Tinggi untuk kajian statistik dan pengambilan keputusan.
10. BAN-PT dan juga entitas lainnya, dapat memberikan data kepada Ditjen DIKTI melalui Information Integration Platform
Informasi pokok yang di tayangkan pada dashboard Pengembangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi dengan mendefinisikan SISTEM INFORMASI INDIKATOR
KEPRIMAAN (Key Performance Indicator – KPI). Merupakan modul indikator keprimaan yang terdiri dari :
1.
Indikator Keprimaan Mahasiswaa. Angka Partisipasi Kasar (APK) • Gender
• Kumulatif
• Berdasarkan jenis dan jenjang b. Rata-rata Lama Studi
c. Data Statistik Mahasiswa per periode waktu
2.
Indikator Keprimaan Dosena. Jumlah Dosen dan Kualifikasinya b. Jumlah Guru Besar
c. Data Statistik Dosen per periode waktu d. Rasio Dosen dan Mahasiswa
3.
Indikator Keprimaan Perguruan Tinggia. Produktivitas PT
b. Jumlah PT yang masuk rangking c. Data Statistik PT per periode waktu
2.3 PLATFORM APLIKASI
Gambar 4. Solusi Platform Sistem
Penjelasan :
1. Server Site
Perangkat lunak yang akan digunakan adalah sebagai berikut: - Linux sebagai Operating System.
- Oracle Database 10g Sebagai RDBMS Server.
- Oracle Werehouse Builder sebagai pendukung Business Intelligence. - Oracle Dashboard dan Publisher sebagai reporting service
- Apache Web Server
- WSASWSO2 Sebagai Web Service.
- WSASWSO2 adalah software open source yang cukup handal sebagai antarmuka antar legacy sistem dengan DB-PDPT.
2. Client Site
Perangkat lunak yang diusulkan adalah sebagai berikut: - Windows / Linux sebagai Operating System.
- Microsoft Internet Explorer, Firefox atau yang lainnya sebagai Web Browser.
3. Development Tools
Perangkat lunak yang akan digunakan adalah sebagai berikut : - Oracle Warehouse Builder
- Oracle Dashboard dan Publisher - Java Server Pages (bila diperlukan)
Rancangan Pangkalan Data
Pendidikan Tinggi
Pada bab ini akan dijelaskan secara global kebutuhan rancangan
pengkalan data pendidkan tinggi dengan memperhatikan kondisi yang
ada di lapangan, sehingga didapat kemajuan seusai dengan ruang lingkup
dan spesifikasi pekerjan.
Adapun penjelasan detail dari Rancangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi, tertuang pada Dokumen Deskripsi Perancangan Perangkat Lunak Versi B, yang telah
disempurnakan (No Doc. DIKTI-PDPT.SIS.BSD.02.PIS.12.09).
3.1 DESKRIPSI KEBUTUHAN FUNGSIONAL
Sistem Pangkalan Data Pendidikan Tinggi berfungsi untuk menyediakan informasi tentang Key Performance Indicator (KPI) sebagai berikut :
1. Mahasiswa
a. Angka Partisipasi Kasar (APK) • Gender
• Kumulatif
• Berdasarkan Vokasi b. Rata-rata Lama Studi
c. Data Statistik Mahasiswa per periode waktu 2. Dosen
a. Jumlah Dosen dan Kualifikasinya b. Jumlah Guru Besar
c. Data Statistik Dosen per periode waktu d. Rasio Dosen dan Mahasiswa
3. Perguruan Tinggi a. Produktivitas PT
b. Jumlah PT yang masuk rangking c. Data Statistik PT per periode waktu
Adapun data-data yang perlu ditampilkan untuk setiap KPI adalah sebagai berikut :
1. Angka Partisipasi Kasar (APK)
Angka Partisipasi Kasar merupakan Perbandingan Jumlah Penduduk Usia Kuliah dengan Jumlah Mahasiswa Baru.
Jumlah penduduk usia kuliah merupakan data eksternal dengan menggunakan format excel. Sementara data jumlah Mahasiswa Baru diperoleh dari EPSBED. Sementara Data yang ditampilkan adalah:
a. APK Kumulatif
b. APK berdasarkan Disparitas Gender c. APK berdasarkan Vokasi (D2,D3, D4)
Data tersebut ditampilkan berdasarkan prespektif waktu (per tahun) 2. Lama Studi Ideal
a. Perbandingan antara Waktu Studi Mahasiswa dengan Standar Lama Studi D2 = 4 semester D3 = 6 semester D4 = 8 semester S1 = 8 semester S2 = 4 semester S3 = 6 semester
b. Data Waktu Studi Mahasiswa diambil dari: Tahun Masuk dari Master Mahasiswa
Tanggal Lulus dari Transaksi Mahasiswa c. Data yang akan ditampilkan:
Perbandinagn Lama Studi Keseluruhan
Perbandingan Lama Studi berdasarkan Gender Perbandingan Lama Studi berdasarkan asal PT
Perbandingan Lama Studi berdasarkan Lokasi Geografis 3. Rasio Dosen dan Mahasiswa
Untuk melihat perbandingan jumlah dosen dengan mahasiswa, dimana data yang akan ditampilkan berupa:
a. Rasio jumlah dosen dan mahasiswa secara keseluruhan b. Rasio berdasarkan Jenis Perguruan Tinggi (PTN/PTS) c. Rasio berdasarkan Perguruan Tinggi
d. Rasio berdasarkan Lokasi Geografis 4. Kualifikasi Dosen
a. Jumlah Guru Besar
Berdasarkan Jenis PT Berdasarkan PT
Berdasarkan Lokasi Geografis b. Jumlah Dosen dan Kualifikasinya
Berdasarkan Jenis PT Berdasarkan PT
Berdasarkan Lokasi Geografis (jika ada) c. Jabatan Akademik
Berdasarkan Jenis PT Berdasarkan PT
Berdasarkan Lokasi Geografis (jika ada) 5. Statistik Dosen
Berdasarkan program studi
b. Jumlah Dosen Berdasarkan Jabatan Akademik c. Jumlah Dosen Berdasarkan Jenjang Studi d. Jumlah Dosen Berdasarkan Status Ikatan Kerja e. Jumlah Dosen Berdasarkan Aktivitas
6. Statistik Mahasiswa
a. Jumlah Mahasiswa per PT
b. Jumlah Mahasiswa per program studi c. Jumlah Mahasiswa berdasarkan Gender d. Jumlah Mahasiswa berdasarkan Lokasi e. Jumlah Mahasiswa berdasarkan aktivitas 7. Statistik PT
a. Jumlah Perguruan Tinggi b. Jumlah PT berdasarkan Lokasi c. Jumlah PT berdasarkan Jenis
d. Jumlah Politektnik meningkat 50%, dari 120 menjadi 180 e. Jumlah dan kapasitas PTS meningkat 20%
Adapun star schema yang diperlukan untuk menyediakan informasi tentang KPI adalah sebagai berikut :
1. Star Schema Angka Partisipasi Kasar
2. Star Schema Lama Studi
3. Star Schema Rasio Dosen dan Mahasiswa
4. Star Schema Jumlah Guru Besar
5. Star Schema Statistik Mahasiswa
6. Star Schema Statistik Dosen
7. Star Schema Statistik Perguruan Tinggi
3.2 ETL MAPPING
Dengan Metode ETL (Extract, Transform, Load), data dan informasi tentang pendidikan tinggi di seluruh Indonesia yang berasal dari database Ditjen DIKTI yang lama (operational database), yang memiliki struktur, platform, teknologi, dan produk database yang berbeda, diambil (extract) dan disesuaikan (transform) dengan database yang baru, kemudian dimasukkan (load) ke database (data dictionary) yang baru (data warehouse).
Pada pembangunan aplikasi PDPT ini, semua mapping data dilakukan dengan menggunakan OWB 10.2 (Oracle Warehouse Builder Versi 10.2).
Adapun ETL Mapping nya adalah sebagai berikut :
1. Mapping Data APK
Pada gambar 15 berikut ini dilakukan mapping data dari tabel data APK (dari tabel yang berasal dari file yang berformat excel) ke data APK_SISWA yang ada di data staging Oracle. Pemetaan ini dilakukan untuk memindahkan data dari luar Oracle ke dalam database oracle untuk kemudiannya dilakukan pengolahan dan analisa menggunakan aplikasi BI (Bussiness Intelligent) Oracle. Mapping dilakukan secara langsung tanpa konversi sebab data sumber dan data target memiliki struktur yang sama.
2. Mapping Data Kabupaten
Mapping ini dilakukan untuk memindahkan data kabupaten kedalam tabel kabupaten yang ada di database oracle, disini dilakukan fungsi TRIM() untuk menghilangkan spasi kosong pada nama kabupaten untuk lebih mengakuratkan pencarian kode atau nama kabupaten( tabel kabupaten menjadi tabel yang penting sebab termasuk tabel lookup).
Gambar 13. Mapping Data Kabupaten
3. Mapping Data Dosen
Pada mapping data dosen ini dilakukan dengan memasukkan data dosen yang ada pada database EPSBED ke data staging oracle. Disini dilakukan INSERT_DATE menggunakan fungsi SYSDATE pada oracle untuk mendapatkan tanggal load dari data ini. Mapping data dosen ini dapat dililihat pada Gb. 16 berikut ini.
4. Mapping Data Mahasiswa
Mapping dilakukan untuk memasukkan data mahasiswa yang ada pada database EPSBED ke data staging oracle. Disini dilakukan INSERT_DATE menggunakan fungsi SYSDATE pada oracle untuk mendapatkan tanggal load dari data ini.
5. Mapping Data Kopertis
Mapping dilakukan untuk memasukkan data kopertis yang ada pada tabel data APK (yang berasal dari file excel) ke data staging oracle. Mapping dilakukan secara langsung tanpa konversi sebab data sumber dan data target memiliki struktur yang sama.
Gambar 16. Mapping Data Kopertis
6. Mapping Data Perguruan Tinggi
Mapping dilakukan untuk memasukkan data perguruan tinggi yang ada pada database EPSBED ke data staging oracle seperti tampak pada gb 19. Disini dilakukan INSERT_DATE menggunakan fungsi SYSDATE pada oracle untuk mendapatkan tanggal load dari data ini.
7. Mapping Data Program Studi
Mapping dilakukan untuk memasukkan data program studi yang ada pada database EPSBED ke data staging oracle. Disini dilakukan INSERT_DATE menggunakan fungsi SYSDATE pada oracle untuk mendapatkan tanggal load dari data ini.
8. Mapping Data Propinsi Lengkap
Mapping ini dilakukan untuk memindahkan data propinsi kedalam tabel propinsi yang ada di database oracle, disini dilakukan fungsi TRIM() untuk menghilangkan spasi kosong pada nama propinsi dan nama pulau untuk lebih mengakuratkan pencarian kode atau nama propinsi/pulau( tabel propinsi menjadi tabel yang penting sebab termasuk tabel lookup).
Gambar 19. Mapping data Propinsi Lengkap
9. Mapping Data Propinsi
Mapping data propinsi yang terdapat pada tabel APK(tabel berasal dari file excel). Disini dilakukan fungsi TRIM untuk mendapatkan pencarian kode provinsi secara akurat menggunakan tabel propinsi yang didapat dari mapping data provinsi lengkap. Mapping ini dilakukan untuk memasukkan data propinsi apk kedalam data staging oracle sekaligus menseragamkan pengkodean propinsi.
Gambar 20. Mapping Data Propinsi
10. Mapping Data TLU Jenjang Studi
Mapping data TLU_JENJANG_STUDI dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode jenjang studi).
Gambar 21. Mapping Data TLU Jenjang Studi
11. Mapping Data TLU Kode Perguruan Tinggi
Mapping data TLU_PERGURUAN_TINGGI dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode perguruan tinggi).
Gambar 22. Mapping Data TLU Kode Perguruan Tinggi
12. Mapping Data TLU Program Studi
Mapping data TLU_PROGRAM_STUDI dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode program studi).
13. Mapping Data Transaksi Dosen
Mapping data TRAKD dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
14. Mapping Data Transaksi Mahasiswa
Mapping data TRAKM dari tabel EPSBED ke data staging oracle seperti pada gb 28 berikut ini.
Gambar 25. Mapping Data Transaksi Mahasiswa
15. Mapping Data TLU Jabatan Akademik
Mapping data TLU_JABATAN_AKADEMIK dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode jabatan akademik).
16. Mapping Data TLU Pendidikan Tertinggi
Mapping data TLU_PENDIDIKAN_TERTINGGI dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode pendidikan tertinggi).
Gambar 27. Mapping Data TLU Pendidikan Tinggi
17. Mapping Data TLU Status Aktivitas Dosen
Mapping data TLU_STATUS_AKTIVITAS_DOSEN dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status aktivitas dosen).
Gambar 28. Mapping Data TLU Status Aktivitas Dosen 18. Mapping Data TLU Status Aktivitas Mahasiswa
Mapping data TLU_STATUS_AKTIVITAS_MHS dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status aktivitas mahasiswa).
19. Mapping Data TLU Status Ikatan Kerja
Mapping data TLU_STATUS_IKATAN_KERJA dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status ikatan kerja).
Gambar 30. Mapping Data TLU Status Ikatan Kerja
20. Mapping Data TLU Wilayah (Kopertis Untuk EPSBED)
Mapping data TLU_WILAYAH dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode wilayah kopertis yang berasal dari database EPSBED).
Gambar 31 Mapping Data TLU Wilayah (Kopertis Untuk EPSBED)
21. Mapping Data EPSBED MSPHS
Gambar 32. Mapping Data EPSBED MSPHS
22. Mapping Data EPSBED MSYYS
Mapping data MSYYS dari tabel EPSBED ke data staging oracle.(data ini berisi informasi badan hukum dari perguruan tinggi terkait).
23. Mapping Data EPSBED TBBNL
Mapping data TBBNL dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
Gambar 34. Mapping Data EPSBED TBBNL
24. Mapping Data EPSBED TBKMK
Gambar 35. Mapping Data EPSBED TBKMK
25. Mapping Data EPSBED TLU Params
Mapping data TLU_PARAMS dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
26. Mapping Data EPSBED TLU Status Akreditasi
Mapping data TLU_Status_Akreditasi dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status akreditasi perguruan tinggi)
Gambar 37. Mapping Data EPSBED TLU Status Akreditasi 27. Mapping Data EPSBED TLU Status PS
Mapping data TLU_Status_PS dari tabel EPSBED ke data staging oracle. (Tabel ini merupakan tabel look up untuk kode status program studi)
Gambar 38. Mapping Data EPSBED TLU Status PS 28. Mapping Data EPSBED TRKLN
Mapping data TRKLN dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
29. Mapping Data EPSBED TRFPA
Mapping data TRFPA dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
30. Mapping Data EPSBED TRKAP
Mapping data TRKAP dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
31. Mapping Data EPSBED TRLAB
Mapping data TRLAB dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
Gambar 42. Mapping Data EPSBED TRLAB
32. Mapping Data EPSBED TRLSD
Mapping data TRLSD dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
33. Mapping Data EPSBED TRLSM
Mapping data TRLSM dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
Gambar 44. Mapping Data EPSBED TRLSM
34. Mapping Data EPSBED TRMBW
Mapping data TRMBW dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
35. Mapping Data EPSBED TRMLN
Mapping data TRMLN dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
Gambar 46. Mapping Data EPSBED TRMLN
36. Mapping Data EPSBED TRNLM
Mapping data TRNLM dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
37. Mapping Data EPSBED TRNLP
Mapping data TRNLP dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
Gambar 48. Mapping Data EPSBED TRNLP
38. Mapping Data EPSBED TRPID
Mapping data TRPID dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
39. Mapping Data EPSBED TRPIM
Mapping data TRPIM dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
40. Mapping Data EPSBED TRPPG
Mapping data TRPPG dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
Gambar 51. Mapping Data EPSBED TRPPG
41. Mapping Data EPSBED TRSKR
Mapping data TRSKR dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
42. Mapping Data EPSBED TRPUD
Mapping data TRPUD dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
Gambar 53. Mapping Data EPSBED TRPUD
43. Mapping Data EPSBED TRVMS
Mapping data TRVMS dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
44. Mapping Data EPSBED TRVMT
Mapping data TRVMT dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
Gambar 55. Mapping Data EPSBED Mapping Data EPSBED TRVMT
45. Mapping Data EPSBED MSFAK
Mapping data MSFAK dari tabel EPSBED ke data staging oracle.
3.3 BUSINESS INTELLIGENCE REPORT
Hasil mapping data kemudian disajikan menggunakan BI Report untuk keperluan analisa, query dan pembuatan laporan dalam bentuk dasboard (portal gateway) sebagai berikut :
Gambar 57. Login PDPT
1. Fungsi Gauge
2. Fungsi APK (Angka Partisipasi Kasar)
Gambar 59. APK Home
3. Fungsi Dosen
Gambar 63. Dosen Jenis Perguruan Tinggi
Gambar 65. Dosen Jabatan Akademis
Gambar 67. Dosen Ikatan Kerja
4. Fungsi Lama Studi
Gambar 70. Lama Studi
5. Fungsi Mahasiswa
Gambar 72. Mahasiswa Bidang ilmu
Gambar 74. Mahasiswa Kopertis Wilayah
6. Fungsi Perguruan Tinggi
Gambar 78. Perguruan Tinggi Jenis Perguruan Tinggi
7. Rasio Jumlah Dosen dan Mahasiswa
Gambar 80. Rasio Dosen Mahasiswa Kopertis Wilayah
Strategi Implementasi Dan
Batasan Rancangan
Pada bab ini, akan dijelaskan strategi implementasi Pengembangan Pangkalan Data
Pendidikan Tinggi [PDPT], sehubungan dengan kondisi lapangan hasil kajian dan
identifikasi.
4.1 PENDEKATAN PENYELESAIAN PEKERJAAN
Sebagamana dalam ruang lingkup, gambaran umum Pengembangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi dan rancangan pengembangannya, maka pendekatan penyelesaian pekerjaan secara garis besar sebagai berikut:
1. Pendefinisian dan perumusan KPI Pengelolaan Pendidikan Tinggi
2. Pemetaan KPI ke dalam data pendidikan tinggi sumber dan Kesiapan Data
3. Migrasi data dari sumber data ke dalam data staging ETL
4. Merancang star schema untuk datawarehouse berdasarkan KPI dan sumber datanya
5. Pembangunan datawarehouse berdasarkan star schema yang telah dirancang ETL dari data staging ke dalam tabel dimensi dan fact
6. Merancang tampilan report
7. Menyajikan informasi dalam bentuk grafik beserta drill down-nya.
4.2 KONDISI SAAT INI
Proses pengumpulan data Perguruan Tinggi [PT] dalam EPSBED pada saat ini adalah dilakukan secara manual, yaitu setiap PT mengirimkan data dalam bentuk CD yang dikirimkan ke DIKTI. Untuk kemudian, petugas Dit Akademik di DIKTI meng-upload file tersebut ke dalam server EPSBED untuk kemudian diambil secara manual oleh bagian terkait. PT 1 PT 2 PT 3 . . . . PT 4 Pos Server EPSBED Petugas pada Dit Akademik Upload file Setditjen Dikti BAN PT Entitas lainnya . . . . Kirim manual
Pengumpulan Data PT dalam EPSBED
Gambar 82. Kondisi Aliran Data Saat Ini
Secara umum kondisi saat ini adalah :
1. Aplikasi-aplikasi transaksional Dikti seperti Project Management, Student Affair Management belum dibangun
2. Aplikasi SIMPEL sudah dibangun namun tidak terpakai 3. Data perguruan tinggi ditampung dalam aplikasi EPSBED
4. Data dari unit-unit kerja dalam lingkungan Dikti masih dalam bentuk dokumen belum ada aplikasi yang mengelola
5. Data yang stabil dan rutin terpelihara adalah data yang terdapat dalam Aplikasi EPSBED
– Sumber data untuk sebagian besar area KPI yang didefinisikan dalam IT Plan Ditjen Dikti juga berasal dari Aplikasi EPSBED.
– Oleh karenanya dalam pengembangan PDPT, sumber data utama saat ini diambil dari EPSBED.
6. Memungkinkan aplikasi lain untuk diintegrasikan ke Sistem Pangkalan Data yang dikembangkan.
4.3 USULAN SOLUSI
Gambar 83. Usulan Solusi Sistem
Seperti tampak pada gb 4 diatas bahwa usulan solusi untuk pengembangan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi [PDPT] adalah setiap PT meng-ekspor data EPSBED bisa dalam bentuk MySQL, CSV, Excel dan dikirim melalui FTP server ke dalam server staging. Dimana masing-masing PT memiliki alternatif mengirim FTP file melalui Jardiknas,
internet atau di kirim secara manual bagi PT-PT yang belum memiliki jaringan internet / jardiknas.
Setelah FTP file diproses dalam server staging, data-data tersebut dilakukan proses ETL ke dalam database staging. Proses ETL dilanjutkan ke dalam datawarehouse. Untuk kemudian, masing-masing stakeholder mengakses informasi yang dibutuhkan melalui data warehouse (PDPT) tersebut.
4.4 STRATEGI IMPLEMENTASI
Dari Usulan Solusi guna member gambaran aliran data yang dipersyaratkan sebagaimana pada tujuan yaitu : Mendefinisikan dan mengklarifikasi proses bisnis masing-masing entitas di dalam siklus manajemen pendidikan tinggi serta menjamin aliran data yang komprehensif dari dan ke Ditjen DIKTI dan entitas pendidikan tinggi lainnya. Maka dibangun sebuah pendekatan web services dengan pola pengiriman batch data dengan membangun aplikasi scheduler. Yang digambarkan sebagai berikut :
Gambar 84. Web Service
Web Service Server di Pusat Data
Aplikasi mengirin data menggunakan Web Service
Aplikasi mengirin data menggunakan Web Service Open Koreksi Web Service
Call Web Service
Db Mahasiswa Db Dosen Db PT Db Lainnya
1. Web Service
– Aplikasi Kirim Data merupakan aplikasi yang ada di lokal yang dibuat oleh masing-masing perguruan tinggi;
– Untuk pengiriman data ke pusat, Aplikasi Kirim Data melakukan call terhadap webservice yang ada Dikti untuk transfer data;
– Ketika data di transfer maka webservice server(wss) secara otomatis memasukan data-data yang di kirim ke dalam database sesuai dengan fungsi-fungsinya;
– Pengiriman data menggunakan teknologi webservice dengan tools micorosoft visual studio dot net
– Terbatas untuk PT-PT tertentu yang telah memiliki sistem yang cukup stabil, sumber daya yang memadai, dan terhubung dalam Jardiknas (INHERENT) atau memiliki koneksi internet yang handal
2. Manual
– Sumber data tetap menggunakan EPSBED yang terdapat di masing-masing PT
– Admin di Dikti yang akan mengupload ke dalam sistem PDPT
4.5 STANDAR KEAMANAN SISTEM INFORMASI
Dikarenakan aplikasi ini mengambil data-data konfidensial dari Perguruan Tinggi-Perguruan Tinggi Swasta dan Negeri, maka dibutuhkan prosedur keamanan system informasi untuk PDPT untuk menjamin data-data yang diberikan oleh masing-masing Perguruan Tinggi harus akurat, tidak ada kebocoran data dan hanya diakses dan dimodifikasi oleh orang-orang yang telah memiliki otorisasi untuk melihat dan atau memodifikasi data-data tersebut.
Dilihat dari fungsinya dalam sebuah sistem informasi, keamanan dapat dibagi menjadi 3 kelompok:
• Network Security (Keamanan Jaringan)
Fokus kepada media pembawa informasi/data seperti jaringan computer
Contoh serangan terhadap jaringan (network) meliputi penyadapan data atau pengiriman data yang berlebihan (flooding). Serangan ini dapat terjadi di sisi jaringan mana saja, baik di sisi pengguna maupun di sisi penyedia informasi.
- IDS Snort (open source) NIDS di switch Ethernet - HIDS Firewall mengikuti existing
- Encript XML - HTTPS
• Computer Security (Keamanan Komputer)
Fokus kepada computer (Server, workstation, dan terminal)
Contoh serangan terhadap computer adalah adanya virus, trojan horse dan
malicious software lainnya yang dapat menghapus data-data, mengirimkan data rahasia, atau menghabiskan resources (memory, harddisk, CPU cycle). • Application Security (Keamanan Aplikasi)
Fokus kepada program aplikasi (software) dan database
Contoh serangan: adanya setup database yang kurang benar sehingga data-data (record) yang terfdapat pada database tersebut dapat dirubah-ubah. Hal ini akan sangat berbahaya jika data-data (record) tersebut merupakan informasi yang sangat vital.
- User Management - LOG / Audit Trial
- Standard Aplikasi BI Oracle Security
- Standard Database Oracle Security Management
Standar internasional dan juga standar yang konsultan gunakan dalam perancangan keamanan PDPT adalah ISO/IEC 17799:2005 yang merupakan kode praktis untuk manajemen keamanan informasi. Tujuan utama dari penyusunan standar ini adalah penerapan keamanan informasi dalam organisasi. Framework ini diarahkan untuk
mengembangkan dan memelihara standar keamanan dan praktek manajemen dalam organisasi untuk meningkatkan ketahanan(reliability) bagi keamanan informasi dalam hubungan antar organisasi terutama bagi entitas-entitas pengguna aplikasi PDPT Penjelasan detail dari Standar Keamanan yang diterapkan akan dijelaskan pada Dokumen
Deskripsi Perancangan Perangkat Lunak Versi B, yang telah disempurnakan (No Doc. DIKTI-PDPT.SIS.BSD.02.PIS.12.09)
4.6 Persyaratan Minimum Infrastruktur PDPT
Guna memenuhi kebutuhan proses aliran data dan proses pengelolaan manajemen pendidikan tinggi dalam menjalankan sistem dari Perguruan Tinggi ke Data Warehouse PDPT Dikti, maka diperlukan persyaratan minimum sebagai berikut :
4.6.1 Rancangan Kapasitas Jaringan
Rancangan ini bertujuan untuk menentukan minimum requirement besar bandwith
yang harus dipenuhi oleh jaringan komunikasi untuk menjamin bahwa proses transfer data dari perguruan tinggi ke server Dikti berada dalam jangka waktu yang ditetapkan.
Dengan Analisa yang telah dilakukan dan berdasarkan best pactise maka besar data yang dikirim = 100000 mahasiswa x 3 kb = 300000 kb / 1024 = 293 mb
Jadi besar bandwith minimum yang harus dipenuhi adalah : Besar bandwith (X) = besar data / QoS (quality of service);
X = 293 mb/ 300 s ; X = 1 mbps;
Artinya kecepatan jaringan minimum yang disyaratkan untuk PDPT adalah satu (1) mbps dengan asumsi QoS adalah 300 detik.
Strategi pengaturan pengiriman diusulkan untuk PT-PT besar seperti UGM, UI, ITB, dan IPB tidak bersamaan waktunya. Dilakukan penjadwalan pengiriman untuk PT-PT besar tersebut.
Penjelasan analisa tersebut akan dijelaskan pada Dokumen Deskripsi Perancangan
Perangkat Lunak Versi B, yang telah disempurnakan (No Doc. DIKTI-PDPT.SIS.BSD.02.PIS.12.09)
4.6.2 Rancangan Infrastruktur Sistem PDPT
Adapun rancangan infrastruktur Sistem PDPT yang di sarankan adalah sebagai berikut:
Si
Si
Gambar 85. Rancangan Infrastruktur Sistem PDPT
Infrastruktur yang kami rekomendasikan untuk Sistem PDPT ini sesuai dengan gambar 56 diatas bahwa dibutuhkan 3 buah dedicated server untuk: Server Web Service, Server
