Pengembangan Model Integrasi Basis Data dan Sistem Manajemen Informasi untuk Optimalisasi Kecerdasan Bisnis

Selviani Selviani; Deddy Yusuf Yudhyarta; Heri Susanti

doi:10.31004/riggs.v4i2.1554

Authors

Selviani Selviani STAI Auliaurrasyidin Tembilahan
Deddy Yusuf Yudhyarta STAI Auliaurrasyidin Tembilahan
Heri Susanti Madrasah Aliyah Negeri 01, Indragiri Hilir, Riau. Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v4i2.1554

Keywords:

Kecerdasan Bisnis, Integrasi Basis Data, Manajemen Informasi, Data Warehousing, Kualitas Data, Model Integrasi.

Abstract

Dalam era digital berbasis data, Kecerdasan Bisnis (Business Intelligence/BI) memegang peran sentral dalam mendukung pengambilan keputusan strategis organisasi. Namun, efektivitas BI sering terhambat oleh fragmentasi data yang tersebar pada berbagai sistem basis data heterogen. Kondisi ini menimbulkan kesenjangan antara kebutuhan informasi yang terintegrasi dan berkualitas tinggi dengan realitas data aktual yang ditandai silo data, inkonsistensi, dan kualitas rendah. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah model konseptual integrasi basis data dan manajemen informasi yang komprehensif guna mengoptimalkan fungsionalitas BI. Metode penelitian kualitatif diterapkan melalui studi literatur sistematis dan analisis dokumen mendalam untuk mengidentifikasi tantangan utama integrasi data serta mengkaji praktik terbaik berdasarkan kerangka teoretis terintegrasi yang mencakup Data Warehousing (Inmon & Kimball), Sistem Informasi Manajemen, Teori Kualitas Data, dan Dukungan Pengambilan Keputusan. Model yang diusulkan dirancang untuk mengatasi kompleksitas multidimensi, meliputi heterogenitas skema, tantangan kualitas data (akurasi, konsistensi, kelengkapan), serta aspek tata kelola dan organisasi. Hasil penelitian ini diharapkan menghasilkan arsitektur referensi yang memfasilitasi aliran data terintegrasi dan transformatif dari sumber heterogen menuju platform BI. Kontribusi utama model ini adalah peningkatan signifikan pada akurasi, konsistensi, dan ketersediaan informasi untuk BI, serta percepatan akses terhadap wawasan bisnis krusial. Dengan demikian, model ini berpotensi meningkatkan kualitas pengambilan keputusan strategis dan mendukung pencapaian keunggulan kompetitif organisasi.

Downloads

Download data is not yet available.

References

D D. D. C. K. Putra and D. I. Sensuse, "Pengembangan Model Integrasi Data untuk Sistem Informasi Manajemen Daerah," Jurnal Sistem Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 100-110, Agt. 2017. https://doi.org/10.21609/jsi.v9i2.3686

P. Ladley, Data Governance: A Guide For Managing Data for Business Outcomes, 2nd ed. Waltham, MA, USA: Academic Press, 2019.

L. Chen, M. Hassan, and M. W. H. Li, "Towards a Data Integration Framework for Big Data Analytics in the Cloud," in Proc. IEEE Int. Conf. Big Data (BigData), Washington, DC, USA, Des. 2017, pp. 4668-4677. https://doi.org/10.1109/BigData.2017.8258282

D. Eckerson, Data Quality and the Bottom Line: Achieving Business Value from a Quality Data Management Program. Chattanooga, TN, USA: TDWI, 2018.

A. B. M. S. Islam and M. M. R. Chowdhury, "A Comprehensive Review on Data Integration for Business Intelligence and Big Data Analytics," International Journal of Computer Science and Network Security (IJCSNS), vol. 18, no. 10, pp. 1-10, Okt. 2018. http://paper.ijcsns.org/07_journal/2018/201810/20181001.pdf

J. K. C. Lee, "Data Integration for Business Intelligence: Challenges and Future Directions," in Proc. Int. Conf. Business Intelligence and Computing (ICBIC), Honolulu, HI, USA, Mar. 2019, pp. 55-60

Gartner, "Magic Quadrant for Data Integration Tools,"

D. L. V. Droli and K. Zuev, "Data Integration Approaches for Machine Learning and Business Intelligence Applications," in Proc. Int. Conf. Knowledge Engineering and Applications (ICKEA), Vienna, Austria, Agt. 2021, pp. 15-20.

T. H. Davenport and R. L. R. Harris, Competing on Analytics: The New Science of Winning (Updated for a Digital World). Boston, MA, USA: Harvard Business Review Press, 2019.

Microsoft, "Azure Data Factory documentation." [Online]. Tersedia: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/

Snowflake, "The Data Cloud: A Unified Platform for Data Warehousing, Data Lakes, and Data Engineering." [Online]. Tersedia: https://www.snowflake.com/data-cloud/

T. P. S. Singh and S. Sharma, "A Conceptual Framework for Data Integration in Big Data Environment," in Proc. Int. Conf. Computational Intelligence and Data Science (ICCIDS), Gurgaon, India, Feb. 2019, pp. 289-296. https://doi.org/10.1007/978-981-13-8029-4_28

Inmon, W. H. (2002). Building the Data Warehouse (4th ed.). Wiley.

W. H. Inmon, *Building the Data Warehouse*, 4th ed. New York: Wiley, 2002.

R. Kimball and M. Ross, *The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling*, 3rd ed. Hoboken, NJ: Wiley, 2013.

K. C. Laudon and J. P. Laudon, *Management Information Systems: Managing the Digital Firm*, 16th ed. Harlow: Pearson, 2020.

B. H. Wixom and H. J. Watson, “The BI-Based Organization,” *International Journal of Business Intelligence Research*, vol. 1, no. 1, pp. 13–28, Jan. 2010.

H. J. Watson, “Real Time: The Next Generation of Decision Support,” *Business Intelligence Journal*, vol. 10, no. 3, pp. 22–26, 2005.

S. Negash, “Business Intelligence,” *Communications of the Association for Information Systems*, vol. 13, no. 1, pp. 177–195, 2004.