Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 8 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Nana Suryadigama
"Menghadapi persaingan antar bank yang sangat tinggi dan adanya keputusan pemerintah yang semakin ketat mengenai keberadaan bank khususnya bank berskala nasional saat ini, menuntut setiap bank mampu unggul dalam bersaing atau minimal mampu bertahan. Kegiatan penghimpunan dana pihak ketiga (funding) merupakan satu dari tiga kegiatan utama perbankan. Semakin besar dana yang dapat terhimpun menunjukkan baiknya kinerja bank tersebut.
Besaran hasil penghimpunan dana pihak ketiga ini menjadikan indikator tingkat kepercayaan masyarakat/nasabah terhadap bank. Menempatkan kepercayaan dan tingkat loyalitas nasabah sangat dibutuhkan oleh pihak bank. Teknologi On-Line Analytical Processing (OLAP) dan data mining diyakini mampu mencari pengetahuan untuk melakukan identifikasi tingkat loyalitas nasabah terhadap produk funding perbankan.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh pengetahuan bahwa produk funding tabungan x rupiah berpotensi cukup baik, dan nasabah yang memiliki tingkat loyalitas tinggi adalah nasabah yang mempunyai rata-rata saldo bulanan dengan membentuk pola yang tetap stabil dalam waktu tujuh sampai sepuluh bulan. Tersedianya kebutuhan informasi dan data ini, mendasari dalam mendukung sistem pengambil kebijakan baik penyusunan perencanaan dan keputusan strategi perbankan. Sehingga pihak bank mampu menentukan strategi perbankan khususnya funding dalam persaingan ketat yang dihadapi.

Facing a very high competition between banks and with the government tight regulations on national bank existences, it demands all the existing bank to be able to strive in the competition or in the minimum it has to be able to survive. One of the three main activities in banking includes funding. The more funds we could gather will also indicate a good performance of the bank.
The result from this funding will become the level indicator for customer towards the bank. The placement of customer trust and loyalty is greatly needed by the bank. On-Line Analytical Processing (OLAP) and data mining technology is believed to be able to identify the customer loyalty level towards the bank`s funding product.
Based on the research conducted, we had gather information that funding product for X rupiah savings has good potential, and the highest loyalty customers are those customers who have a stable monthly average balance in the period of 7 to 10 months. The availability of these data and information will become the foundation in supporting the system in making decision, with this; the bank will be able to choose a suitable banking strategy especially in funding."
Depok: Universitas Indonesia, 2008
T-Pdf
UI - Tesis Open  Universitas Indonesia Library
cover
Sihombing, Roi Victor
"Fitur dashboard yang diimplementasikan pada aplikasi web dan mobile bermanfaat untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi dalam memantau informasi tentang pencapaian target tim keagenan pada PT XYZ. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja sistem dalam menyediakan data yang ditampilkan pada dashboard dengan melakukan perancangan serta penerapan data warehouse dan proses ETL. Perancangan data warehouse dan proses ETL dalam penelitian ini menggunakan metode Model Multidimensi. Hasil dari penelitian ini adalah data warehouse dan proses ETL yang digunakan sebagai sumber data pada dashboard.

The dashboard feature that has been implemented in both web and mobile applications is useful to increase the effectiveness and efficiency in monitoring information about the agency target achievement of PT XYZ. The aim of this study is to improve the system performance in providing data that are displayed on the dashboard by designing and implementing data warehouse and ETL processes. Designing of data warehouse and ETL processes in this study used Multidimensional Model method. The results of this study are data warehouse and ETL processes that are used as data sources for the dashboard."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2019
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
cover
Ekawati Kemastuti
"Badan Kepegawaian Negara BKN sesuai dengan tugas yang diamanatkan dalam Undang-Undang ASN berkewajiban melakukan pembinaan dan menyelenggarakan manajemen Aparatur Sipil Negara ASN. Dalam rangka menjalankan tugasnya, BKN memerlukan informasi perkembangan PNS dari tahun ke tahun. Informasi PNS didapat dari implementasi data warehouse kepegawaian nasional. Pengembangan data warehouse menggunakan metode Kimball Life-Cycle dengan pendekatan yang menggabungkan user-driven dan goal-driven dalam analisis kebutuhan.
Tujuan penelitian ini untuk merancang, mengimplementasikan dan memvisualisasikan informasi dari data warehouse yang mendukung perumusan kebijakan dan pengambilan keputusan mengenai manajemen PNS. Data kepegawaian akan diintegrasikan dengan data spasial yang akan memberikan nilai tambah pada informasi yang ditampilkan.

Badan Kepegawaian Negara BKN , Indonesian National Civil Service Agency, that has been mandated in Law of the Republic of Indonesia on the Civil State Apparatus, is obliged to conduct guidance and organize the management of civil servants. In order to undertake its duties, BKN requires global civil servants information periodically. Information on civil servants obtained from the implementation of national civil servants data warehouses. The data warehouses development is carried out based on the Kimball Life Cycle method with the combination of user driven and goal driven approach in requirement analysis.
The purpose of this study is to design, implement and visualize information from data warehouses that support policy and decision making regarding civil servant management especially related to the analysis of the needs of civil servants procurement. Employment data will be integrated with spatial data that will be added value in visualizing information.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2018
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Rachmat Gerhantara
"Direktorat Jenderal Perbendaharaan sebagai perpanjangan fungsi dari Menteri Keuangan dalam bidang pelaksanaan anggaran, saat ini sedang melakukan proses piloting aplikasi SAKTI. Aplikasi SAKTI merupakan sebuah sistem aplikasi berbasis ERP yang merangkum proses perencanaan anggaran sampai dengan proses pelaporannya. Sebagai aplikasi yang digunakan oleh mitra kerja, SAKTI memiliki data secara mendetail atas kinerja pelaksanaan dan pelaporan anggaran pada tingkat satuan kerja. Dikarenakan data yang tersimpan cukup besar, diperlukan suatu sistem yang dapat digunakan untuk melakukan analisis serta menampilkan data historis yang terdapat pada aplikasi SAKTI. Penggunaan data warehouse dapat menjadi alat untuk melakukan analisis atas data yang tersimpan. Selain itu dengan penggunaan teknologi business intelligence seperti Dashboard dapat menjadi bahan masukan bagi pemangku kebijakan baik dari sisi DJPb sebagai pemangku kebijakan maupun dari sisi satuan kerja sebagai pengguna SAKTI. Metodologi yang digunakan dalam proses pengembangan data warehouse adalah metodologi Kimball. Proses analisis kebutuhan dilaksanakan dengan pendekatan campuran dimana kebutuhan organisasi yang tercantum pada rencana strategis disandingkan dengan kebutuhan pengguna. Alat bantu pada penelitian ini adalah Talend Open Studio untuk melakukan integrasi data dan Metabase sebagai alat presentation view. Proses integrasi atas data SAKTI maupun dari data pendukung seperti data RKAKL menghasilkan sebuah prototype DW yang dapat digunakan untuk menampilkan data maupun melakukan analisis atas data pelaksanaan anggaran. Presentation view yang dibuat dapat digunakan untuk memberikan gambaran mengenai pelaksanaan anggaran pada data sistem SAKTI.

Directorate General of Treasury is an extension of the function of the Minister of Finance in the budget execution process, currently conducting a pilot process of SAKTI. SAKTI is an ERP based system that will summarize the budget management from planning process up to the reporting process. The application will be used by partners, SAKTI will have detailed data on the performance of implementation and budget reporting at the unit level.With considerable data stored, we need a system that can be used to perform analysis and display existing historical data in SAKTI. Data warehouse can be used as a tool to perform analysis of stored data. In addition, the use of business intelligence technology such as dashboard can be an input for policy makers both from the side of DJPb as a decision maker as well as from the work unit as a user of SAKTI.The methodology used in the data warehouse development process is the Kimball methodology. The needs analysis process is carried out with a mixed approach whereby the organizational needs listed on the strategic plan are juxtaposed with the needs of the users. The tool in this research is Talend Open Studio to perform data integration and Metabase as presentation view tool. The integration process of SAKTI data as well as from supporting data such as RKAKL data resulted in a DW prototype that can be used to display data as well as to analyze data on budget execution. The presentation view created can be used to provide an overview of budget execution on the SAKTI system data."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Canrakerta
"ABSTRAK
Pemberitahuan dokumen impor yang dilakukan secara self-assessment perlu dilakukan penelitian kembali oleh pemeriksa dokumen, dikarenakan ada kemungkinan terjadinya kesalahan pemberitahuan baik yang disengaja maupun tidak disengaja. Meskipun demikian, penelitian kembali belum berjalan dengan optimal. Penelitian ini melakukan pendekatan business intelligence untuk menjawab permasalahan tersebut dengan memberikan kemampuan analisis kepada pemeriksa dokumen. Pendekatan tersebut difokuskan pada pengembangan data warehouse dengan metodologi Kimball. Hasil dari penelitian ini adalah rancangan data warehouse yang dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan dashboard, OLAP, dan data mining untuk melakukan pemodelan pemberitahuan dokumen impor dengan menggunakan algoritme decision tree, support vector machine, dan neural network.

ABSTRACT
The customs declaration that carried out by self-assessment needs to be re-examined by the document examiner. There is a possibility that customs declaration have an error to define even on purpose or not. However, the condition of re-examination by document examiners has not run optimally. This study approached business intelligence to answer these problems by providing analysis capabilities to document examiners. The approach was focused on developing a data warehouse with Kimballs methodology. The result of this study is the design of a data warehouse that can be used for the needs of dashboards, OLAP, and data mining to create a model of customs declaration using several algorithms, such as decision tree, support vector machine, and neural network."
2019
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Gito Wahyudi
"[ABSTRAK
Penelitian ini mengangkat isu masalah aksesibilitas informasi Pajak Daerah dan
penetapan target penerimaan. Isu aksesibilitas disebabkan oleh kompleksitas proses
dalam mengumpulkan dan mengkonsolidasi data dari beberapa sumber yang
tersebar pada unit-unit pelayanan. Di sisi lain Dinas Pelayanan Pajak (DPP) harus
menetapkan target penerimaan berdasarkan data tahun sebelumnya dengan
menggunakan metode tertentu. Tujuan penelitian ini untuk menjawab permasalahan
tersebut dengan melakukan perancangan data warehouse, mengimplementasikan
dalam bentuk prototipe, memproses cube untuk kepentingan analisis multi
dimensional, membuat business intelligence dashboard, dan data mining untuk
proyeksi penerimaan Pajak Daerah di masa mendatang. Metodologi yang
digunakan untuk merancang data warehouse adalah metodologi yang dikemukakan
oleh Ralph Kimball. Hasil dari penelitian ini adalah rancangan dan implementasi
prototipe data warehouse, business intelligence dashboard, dan proyeksi penerimaan Pajak Daerah di masa mendatang yang dapat menjawab kebutuhan informasi DPP.

ABSTRACT
This research addresses both local taxes information accessibility and revenue
target setting issues. The accessibility issue arise from the complexity of compiling
process since these data have to be gathered and consolidated from several sources
across many tax offices. Simultaneously the Local Tax Authority (Dinas Pelayanan
Pajak-DPP) has to set annual revenue target which usually derived from time series
data by implementing a certain revenue forecasting method. The purposes of this
research is to solve the accessibility issue and provide a scientific forecasting
method by designing data warehouse, implementing its prototype, processing the
cubes for multi dimensional analysis, providing a business intelligence dashboard,
and mining the data which used in the forecasting process. This research uses data
warehouse design methodology provided by Ralph Kimball. The outcomes of this
research are data warehouse design and prototype, business intelligence dashboard, and local taxes revenue forecasting method to provide the information as needed by DPP. ;This research addresses both local taxes information accessibility and revenue
target setting issues. The accessibility issue arise from the complexity of compiling
process since these data have to be gathered and consolidated from several sources
across many tax offices. Simultaneously the Local Tax Authority (Dinas Pelayanan
Pajak-DPP) has to set annual revenue target which usually derived from time series
data by implementing a certain revenue forecasting method. The purposes of this
research is to solve the accessibility issue and provide a scientific forecasting
method by designing data warehouse, implementing its prototype, processing the
cubes for multi dimensional analysis, providing a business intelligence dashboard,
and mining the data which used in the forecasting process. This research uses data
warehouse design methodology provided by Ralph Kimball. The outcomes of this
research are data warehouse design and prototype, business intelligence dashboard, and local taxes revenue forecasting method to provide the information as needed by DPP. , This research addresses both local taxes information accessibility and revenue
target setting issues. The accessibility issue arise from the complexity of compiling
process since these data have to be gathered and consolidated from several sources
across many tax offices. Simultaneously the Local Tax Authority (Dinas Pelayanan
Pajak-DPP) has to set annual revenue target which usually derived from time series
data by implementing a certain revenue forecasting method. The purposes of this
research is to solve the accessibility issue and provide a scientific forecasting
method by designing data warehouse, implementing its prototype, processing the
cubes for multi dimensional analysis, providing a business intelligence dashboard,
and mining the data which used in the forecasting process. This research uses data
warehouse design methodology provided by Ralph Kimball. The outcomes of this
research are data warehouse design and prototype, business intelligence dashboard, and local taxes revenue forecasting method to provide the information as needed by DPP. ]"
2015
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Arif Rifai Dwiyanto
"Development of Data Warehouse and Data Mining for National Standards for Education
Abstrak Berbahasa Indonesia/Berbahasa Lain (Selain Bahasa Inggris):
Standar Nasional Pendidikan (SNP) adalah kriteria minimal tentang sistem pen-
didikan di seluruh wilayah hukum Negara Kesatuan Republik Indonesia. SNP
digunakan sebagai acuan pengembangan kurikulum, tenaga kependidikan, sarana
dan prasarana, pengelolaan, dan pembiayaan pendidikan.
Pengembangan dan pemantauan SNP dilakukan Badan Standar Nasional Pen-
didikan (BSNP) dibantu oleh tim ahli yang bersifat ad-hoc. Data pendidikan
yang ada pada kementerian atau hasil-hasil analisisnya diprioritaskan untuk digu-
nakan dalam pengembangan dan pemantauan SNP. Permasalahan yang diangkat
dalam penelitian ini adalah belum intensifnya penggunaan data pendidikan yang
ada pada kementerian untuk pengembangan dan pemantauan SNP.
Salah satu penyebab belum intensifnya penggunaan data pendidikan ini karena
data pendidikan tersebar di berbagai instansi dan belum ada standar yang meng-
atur data pendidikan dan bagaimana cara mengaksesnya. Salah satu cara yang
dapat digunakan untuk mengatasi hal ini adalah teknologi data warehouse dengan
melakukan integrasi data melalui proses ETL. Untuk memanfaatkan lebih jauh
lagi data yang ada dalam data warehouse dapat dilakukan data mining. Pada
penelitian ini akan dikaji sejauh mana data warehouse dan data mining dapat di-
gunakan untuk pengembangan dan pemantauan SNP.
Penelitian yang dilakukan mencakup analisis terhadap pengelolaan data pen-
didikan di Indonesia, analisis terhadap data yang akan diolah, dilanjutkan de-
ngan pengembangan serta evaluasi data warehouse dan data mining yang dikem-
bangkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini dibatasi pada data hasil Ujian
Nasional (UN) dan akreditasi untuk jenjang SMP/MTs.
Dari penelitian ini didapati bahwa antarmuka OLAP dalam data warehouse dapat
digunakan untuk menganalisis data pendidikan terkait dengan SNP. Sedangkan
untuk data mining, teknik deskriptif dengan pencarian aturan asosiasi dan teknik
prediktif dengan klasifikasi dapat digunakan untuk memperoleh pengetahuan
yang tersimpan dalam data warehouse untuk data hasil UN dan akreditasi.

The National Standards for Education/Standar Nasional Pendidikan (SNP) is a
set of minimal criteria about the educational system in the Indonesia Republic.
The SNP is used as a reference for curriculum development, teacher and staff,
facilities and infrastructure, management, and financing of education.
The development and monitoring of the SNP are conducted by the National Stan-
dards for Education Agency/Badan Standar Nasional Pendidikan (BSNP), as-
sisted by several ad-hoc team of experts. The data that’s available on the Ministry
of National Education (MoNE) or the results of the analysis are prioritized to be
used in the development and monitoring of the SNP.
Issues raised in this research is the use of data available on the ministry of edu-
cation for the development and monitoring of the SNP has not been intense. One
cause has not been the intensive use of education data because educational data
spread across various agencies/ministries and there is no standard of educational
data and how to get access to them. One solution that can be used to overcome
this problem is data warehouse technology by integrating data through the ETL
process. To further use existing data in the data warehouse is to perform data min-
ing. This research examined to what extent the data warehouse and data mining
is useful for the development and monitoring of the SNP.
Research conducted, including the analysis of education data management in In-
donesia, the analysis of data to be processed, followed by the development and
evaluation of data warehouse and data mining developed. The data used in this
study are limited to data from the National Examination and the accreditation
process for junior high schools (SMP/MTs).
From this study, it was found that the OLAP user interface and data warehouse
can be used to analyze data associated with an SNP. As for data mining, associ-
ation rules and classification can be used to obtain hidden knowledge in the data
warehouse for the National Examination and accreditation data.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2016
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library