{"title":"学术dash:大学学术数据支持和学生监控研究","authors":"Eko Prasetyo, Nur Iqra Sari, Aprilia Kurnianti","doi":"10.18196/st.v26i1.18516","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kecerdasan bisnis diperlukan oleh manajemen puncak untuk mendukung berbagai keputusan. Data pendidikan, seperti data penerimaan, akademik, dan alumni pada institusi akademik akan semakin bertambah dari waktu ke waktu. Sehingga, proses pengumpulan, komputasi, analisis, dan visualisasi data yang sangat besar menjadi tantangan bagi manajemen puncak. Institusi akan membutuhkan pengumpulan data untuk melengkapi formulir akreditasi dengan dukungan pengaturan pengakses laporan. Data yang dikumpulkan dari berbagai aplikasi ini dapat memunculkan masalah baru, di antaranya data yang tidak lengkap dan tidak standar. Tujuan makalah ini adalah mengembangkan dasbor akademik yang berisi informasi untuk mendukung pengambilan keputusan dan menyajikan informasi penting yang berguna dalam memantau kinerja mahasiswa. Metode pengembangan dasbor akademik menggunakan Business Intelligence Roadmap yang meliputi Justification, Planning, Business Analysis, Design, Construction, dan Deployment. Pada pengembangan ini juga dibangun data warehouse yang mengintegrasikan data akademik dari berbagai sumber serta menggunakan penyimpanan data yang dinormalisasi (NDS) dan arsitektur penyimpanan data dimensional (DDS). Arsitektur menyediakan data master akademik yang disimpan di NDS. Kemudian dasbor dikembangkan menggunakan Microsoft Power BI. Hasil pengembangan memperlihatkan bahwa dasbor mampu untuk menampilkan data penting universitas dan mendukung pembuatan laporan untuk akreditasi. Selain itu juga digunakan untuk memantau kinerja mahasiswa dengan menggunakan IPK rata-rata sebagai acuan.","PeriodicalId":33667,"journal":{"name":"Semesta Teknika","volume":"4 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Dasbor Akademik: Pendukung Data Akademik Universitas dan Pemantauan Studi Mahasiswa\",\"authors\":\"Eko Prasetyo, Nur Iqra Sari, Aprilia Kurnianti\",\"doi\":\"10.18196/st.v26i1.18516\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Kecerdasan bisnis diperlukan oleh manajemen puncak untuk mendukung berbagai keputusan. Data pendidikan, seperti data penerimaan, akademik, dan alumni pada institusi akademik akan semakin bertambah dari waktu ke waktu. Sehingga, proses pengumpulan, komputasi, analisis, dan visualisasi data yang sangat besar menjadi tantangan bagi manajemen puncak. Institusi akan membutuhkan pengumpulan data untuk melengkapi formulir akreditasi dengan dukungan pengaturan pengakses laporan. Data yang dikumpulkan dari berbagai aplikasi ini dapat memunculkan masalah baru, di antaranya data yang tidak lengkap dan tidak standar. Tujuan makalah ini adalah mengembangkan dasbor akademik yang berisi informasi untuk mendukung pengambilan keputusan dan menyajikan informasi penting yang berguna dalam memantau kinerja mahasiswa. Metode pengembangan dasbor akademik menggunakan Business Intelligence Roadmap yang meliputi Justification, Planning, Business Analysis, Design, Construction, dan Deployment. Pada pengembangan ini juga dibangun data warehouse yang mengintegrasikan data akademik dari berbagai sumber serta menggunakan penyimpanan data yang dinormalisasi (NDS) dan arsitektur penyimpanan data dimensional (DDS). Arsitektur menyediakan data master akademik yang disimpan di NDS. Kemudian dasbor dikembangkan menggunakan Microsoft Power BI. Hasil pengembangan memperlihatkan bahwa dasbor mampu untuk menampilkan data penting universitas dan mendukung pembuatan laporan untuk akreditasi. Selain itu juga digunakan untuk memantau kinerja mahasiswa dengan menggunakan IPK rata-rata sebagai acuan.\",\"PeriodicalId\":33667,\"journal\":{\"name\":\"Semesta Teknika\",\"volume\":\"4 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-05-29\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Semesta Teknika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.18196/st.v26i1.18516\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Semesta Teknika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18196/st.v26i1.18516","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Dasbor Akademik: Pendukung Data Akademik Universitas dan Pemantauan Studi Mahasiswa
Kecerdasan bisnis diperlukan oleh manajemen puncak untuk mendukung berbagai keputusan. Data pendidikan, seperti data penerimaan, akademik, dan alumni pada institusi akademik akan semakin bertambah dari waktu ke waktu. Sehingga, proses pengumpulan, komputasi, analisis, dan visualisasi data yang sangat besar menjadi tantangan bagi manajemen puncak. Institusi akan membutuhkan pengumpulan data untuk melengkapi formulir akreditasi dengan dukungan pengaturan pengakses laporan. Data yang dikumpulkan dari berbagai aplikasi ini dapat memunculkan masalah baru, di antaranya data yang tidak lengkap dan tidak standar. Tujuan makalah ini adalah mengembangkan dasbor akademik yang berisi informasi untuk mendukung pengambilan keputusan dan menyajikan informasi penting yang berguna dalam memantau kinerja mahasiswa. Metode pengembangan dasbor akademik menggunakan Business Intelligence Roadmap yang meliputi Justification, Planning, Business Analysis, Design, Construction, dan Deployment. Pada pengembangan ini juga dibangun data warehouse yang mengintegrasikan data akademik dari berbagai sumber serta menggunakan penyimpanan data yang dinormalisasi (NDS) dan arsitektur penyimpanan data dimensional (DDS). Arsitektur menyediakan data master akademik yang disimpan di NDS. Kemudian dasbor dikembangkan menggunakan Microsoft Power BI. Hasil pengembangan memperlihatkan bahwa dasbor mampu untuk menampilkan data penting universitas dan mendukung pembuatan laporan untuk akreditasi. Selain itu juga digunakan untuk memantau kinerja mahasiswa dengan menggunakan IPK rata-rata sebagai acuan.