Sistem Informasi Manajemen

Selasa, 13 Desember 2016

SISTEM INFORMASI MANAJEMEN

SISTEM INFORMASI MANAJEMEN

BIG DATA

Disusun Oleh :

ANIF ANISSA

11150419

STIE BANK BPD JATENG

2016

BAB 1
Pendahuluan

Latar Belakang

Perkembangan jaman hingga saat ini sangat berdampak besar terhadap kehidupan sekarang. Salah satu hal yang berubah adalah cara menggunakan data. Hal tersebut sangat dipengaruhi oleh perkembangan teknologi, karena dapat dilihat sekarang penggunaan tiap individu terhadap data sudah sangat tinggi, hampir semua orang memiliki data dalam setiap perangkatnya (komputer / laptop, smartphone, flashdisk, harddisk eksternal, dll) yang jika dijumlahkan akan menjadi besar sekali. Hal ini dipengaruhi juga dengan mudahnya tiap individu untuk mendapatkan data yang diinginkannya (film, musik, games, dll) melalui internet. Internet menghubungkan tiap individu di seluruh dunia dengan mudah tanpa memperdulikan jarak / lokasi dan waktu. Sekarang dengan terjadinya perkembangan teknologi, data menjadi hal yang penting dalam menjalankan berbagai hal, beberapa diantaranya; mengetahui tren pasar, mengetahui keinginan konsumen saat ini, meningkatkan hasil penjualan, dll. Hasil perubahan ini sangatlah besar, data pun diolah dengan lebih terkomputerisasi sehingga penyimpanan beberapa data dapat menghemat tempat dalam kantor perusahaan dengan cara penyimpanan softcopy. Data yang tersimpan ini lama kelamaan menjadi sangat banyak dan besar sehingga semakin susah untuk digunakan, hal tersebut disebut big data. Dengan perkembangan sekarang, big data ini sudah dapat diolah dan digunakan lagi, bahkan memberikan hasil yang lebih baik karena mencakup pengolahan data yang ada di dalam social media.

Dengan perkembangan data inilah big data muncul dan saat ini mulai berkembang. Penggunaannya pun semakin luas, hingga mencakup social media, sehingga dapat menganalisa tren pasar dengan melihat sentimen analisis pelanggan melalui social media. Dengan perkembangan saat ini, ada baiknya untuk memahami lebih dalam mengenai big data, sehingga dapat dimanfaatkan dengan lebih maksimal.

BAB 2

Pembahasan

Pengertian Data

(R. Kelly Rainer, 2011) Data, menunjuk pada deskripsi dasar akan benda, event, aktivitas, dan transaksi yang terdokumentasi, terklasifikasi,dan tersimpan tetapi tidak terorganisasi untuk dapat memberikan suatu arti yang spesifik.

Berdasarkan pengertian di atas, data merupakan hal paling mendasar yang dibutuhkan perusahaan yang dapat diperoleh dari proses-proses operasional sehari-hari maupun sumber-sumber luar yang akan diolah menurut keinginan perusahaan.

Pengertian Information

(R. Kelly Rainer, 2011) Information, merupakan data yang telah terorganisir agar dapat memberikan arti dan nilai kepada penerima.

Berdasarkan pengertian di atas, hasil penyusunan dan transformasi data yang dapat memberikan makna baru kepada data tersebut.

Berdasarkan pengertian di atas, knowledge menjadi sarana bagi para manajer untuk membuat keputusan - keputusan yang crucial dan berdampak besar bagi perusahaan, dimana kesalahan atau kecacatan dalam knowledge dapat memberikan dampak buruk bagi perusahaan.

Pengertian Big Data

Big data adalah data berukuran raksasa yang volumenya terus bertambah, terdiri dari berbagai jenis atau varietas data, terbentuk secara terus menerus dengan kecepatan tertentu dan harus diproses dengan kecepatan tertentu pula.

Menurut Lawencon (2014, February) Teknologi Big Data adalah manajemen aset informasi dengan volume tinggi, kecepatan tinggi dan kompleks yang membantu perusahaan mengelola data dengan biaya efektif dan mendorong inovasi pengolahan informasi untuk pengambilan keputusan dan peningkatan pengetahuan atau wawasan. Big Data menjamin pemrosesan solusi data dengan varian baru maupun eksisting untuk memberikan manfaat nyata bagi bisnis.

Menurut Ronald Widha (2012, Mei) Big Data didefinisikan sebagai sebuah problem domain di mana teknologi tradisional seperti relational database tidak mampu lagi untuk melayani. Definisi Big di sini adalah volume, velositas dan variasi datanya. Peningkatan volum, velositas dan variasi data banyak diakibatkan oleh adopsi internet. Setiap individu memproduksi konten atau paling tidak meninggalkan sidik jari digital yang berpotensial untuk digunakan untuk hal-hal baru.

Big Data biasanya mengacu pada jenis berikut data:

· Traditional enterprise data - termasuk informasi pelanggan dari sistem CRM, ERP data transaksional, transaksi toko web, dan data general ledger.

· Machine-generated /sensor data - termasuk Call Detail Record ("CDR"), weblog, smart meter, sensor manufaktur, log peralatan (sering disebut sebagai digital exhaust), data sistem perdagangan.

· Social data - termasuk umpan balik pelanggan sungai, situs micro-blogging seperti Twitter, platform media sosial seperti Facebook

Cloud Computing

Cloud Computing merupakan layanan teknologi yang memungkinkan pengguna atau user mengelola data-data yang dimiliki, bukan lagi dengan menggunakan teknologi komputer fisik, melaikan dengan teknologi berbasis internet.

Menurut Kusuma Wardani (2013) Komputasi awan (cloud computing) adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer (komputasi) dan pengembangan berbasis internet (awan). Cloud computing merupakan layanan jasa teknologi informasi yang menyediakan perangkat atau infrastruktur melalui koneksi internet untuk memenuhi kebutuhan pengguna layanan.

Cloud computing adalah suatu konsep umum yang mencakup SaaS, Web 2.0, dan tren teknologi terbaru lain yang dikenal luas, dengan tema umum berupa ketergantungan terhadap internet untuk memberikan kebutuhan komputasi pengguna.

Menurut Meruvian (2013) Cloud computing merupakan sebuah jargon baru diabad milenium yang lahir untuk merepresentasikan semua hal, sebuah konsep baru yang merubah mekanisme bagaimana mengembangkan sistem dilakukan. Sebuah metode virtualisasi yang memungkinkan sistem operasi, middleware, database server, email server sampai web itu sendiri adalah satu lapisan yang sama. Padahal kita tahu tidak ada satu server pun yang tidak dapat berjalan tanpa sistem operasi.

Pembahasan Lanjut Mengenai BIG DATA

Big Data adalah teknologi baru pengelolaan informasi. Saat ini kita mengenal relational data store dan warehouse yang digunakan banyak perusahaan untuk mendapatkan informasi, melakukan analisis, dan prediksi dari data-data yang mereka miliki. Lalu apakah BIG DATA akan menggantikan teknologi data relasional?

Dalam pembahasan mengenai topic big data saat ini kelompok kami kurang setuju dengan pengertian yang di utarakan oleh beberapa ahli, karena dari apa yang di pelajari yang termasuk ke dalam “BIG DATA” adalah semua data yang tidak dapat diolah atau dianalisis menggunakan proses dan tools yang umum digunakan saat ini. Disadari atau tidak saat ini individu maupun organisasi apapun memiliki akses yang luas sekali terhadap informasi dengan adanya internet tapi hanya sedikit dari mereka yang mampu mendapatkan value dari informasi tersebut karena kebanyakan informasi itu tersedia dalam bentuk “mentah”, tidak terstruktur atau semi-terstruktur. Oleh karena keterbatasan pemahaman akan informasi itulah yang pada akhirnya menyebabkan mereka tidak tahu apakah informasi yang ada itu berharga untuk mereka atau tidak. Dapat di analogikan ke dalam perkembangan internet saat ini seperti bumi kita yang tercinta, maka BIG DATA adalah batu bara di jaman batu, mudah ditemukan tetapi sedikit yang tahu kegunaannya.

Dimensi -Dimensi Big Data

Ada 4 (empat) dimensi yang ada pada Big Data : Volume, Velocity, Variety, dan Veracity.

1. Volume

Banyak faktor yang mempengaruhi peningkatan jumlah data yang beredar seperti data berkas transaksi yang disimpan bertahun tahun lamanya, lalu juga seperti data tentang akun yang berada pada media sosial, adanya data tentang chace yang ada pada mesin - mesin pabrik yang disimpan, dan masih banyak lagi. Sebetulnya permasalahan tentang membludaknya volume data ini sudah ada sejak dulu, dan solusipun telah diterapkan dengan mengurangi biaya yang harus dikeluarkan untuk melakukan penyimpanan data. Tetapi seiring dengan berjalannya waktu, masalah lain muncul. Yaitu tentang bagaimana cara untuk mengolah data yang begitu banyak sampai bisa menghasilkan sebuah nilai yang berarti.

2. Variety

Merupakan pengelolaan data yang terdiri dari berbagai jenis dan format. Tentu saja dari begitu banyaknya data yang ada tidaklah hanya dalam satu format saja, pastinya dalam berbagai macam jenis format yang tentunya harus dikelola dengan baik. Pada bagian ini, masih ada segelintir perusahaan yang merasa kesulitan untuk mengatasi permasalahan ini. 3. Velocity

Bagian ini merupakan tantangan yang cukup berat bagi sebagian besar perusahaan. Karena mereka berurusan dengan waktu, jadi mereka harus mengelola data yang ada yang begitu banyaknya dengan cepat atau bahkan hampir mendekati kata real-time.

4. Veracity

Veracity mengacu pada tingkat keandalan yang terkait dengan jenis tertentu dari data. Berjuang untuk kualitas data yang tinggi merupakan syarat big data penting dan tantangan, tapi bahkan metode pembersihan data yang terbaik tidak dapat menghapus ketidakpastian yang melekat pada beberapa data, seperti cuaca, ekonomi, atau aktual keputusan membeli pelanggan masa depan. Kebutuhan untuk mengakui dan merencanakan ketidakpastian adalah dimensi data besar yang telah diperkenalkan sebagai eksekutif berusaha untuk lebih memahami dunia di sekitar mereka.

Untuk mengelola ketidakpastian, analis perlu menciptakan konteks sekitar data.

Big Data for development

Big Data untuk keperluan development berkaitan dengan, tetapi berbeda dari, 'tradisional Data pembangunan '(misalnya data survei, statistik resmi), dan sektor swasta dan media mainstream menyebutnya 'Big Data’.

Big Data untuk sumber Pengembangan umumnya memiliki beberapa / semua fitur ini:

1. Digitally generated

data yang dihasilkan secara digital (sebagai lawan yang didigitalkan manual), dan dapat disimpan dengan menggunakan rangkaian satu dan nol, dan dengan demikian dapat dimanipulasi oleh komputer

2. Passively produced

Data ini merupakan data yang dihasilkan atau produk dari kehidupan kita sehari-hari atau interaksi dengan jasa digital.

3. Automatically collected

Data-data yang terbentuk dari data-data operasional dan transaksi yang dikumpulkan dan telah diproses (ETL) dan si simpan kedalam data mart

4. Geographically or temporally trackable

Data –data yang menunjukan lokasi atau posisi, misalnya data lokasi ponsel atau durasi waktu panggilan

5. Continuously analysed

informasi yang relevan dengan kesejahteraan manusia dan pembangunan dan dapat dianalisis secara real-time

Pengunaan Big Data dalam perusahaan

Ø IT logs Analytics

Penyimpanan Log jangka panjang, digunakan untuk analisa proses sistem yang sedang berjalan untuk mencegah dan menaggulangi kegagalan dalam sistem, mengunakan hasil analisa log untuk menemukan dan mentukan secara pasti kegagalan apa yang terjadi didalam sistem, menyiapkan langkah-langkah pasti yang dapat digunakan sebagai solusi masalah sistem.

Ø Fraud Detection Pattern

Banyak digunakan dalam Bidang keuangan atau dimana saja transaksi finasial terlibat, Memaksimalkan pengunaan data-data yang ada untuk memberikan kemampuan unutk mendeteksi fraud ketika transaksi sedang berlangsung

Ø The Social Media Pattern

Pengunaan Big data untuk analisa media social dan sentiment pelangan, memberikan kemampuan bagi perusahan untuk mengetahui keinginan customer secara luas, mendapatkan feedback secara langsung, dan mengenali langsung dampak sentimen terhadap penjualan, serta efektivitas dan penerimaan pelangan terhadap pemasaran yang dilakukan.

Ø The Call centere Mantra

Penyimpanan hasil perbincangan atau laporan customer dalam bentuk text yang kemudian digunakan sebagai data untuk analisa masalah yang dihadapai customer, memberikan kemampuan bagi perusahaan untuk memberikan tanggapan yang cepat maupun secara langsung terhadap masalah yang dihadapi customer, serta kemampuan unutk mendeteksi penurunan loyalitas customer dikarenakan masalah dan ketidakpuasaan.

Ø Risk: Patterns for Modeling and Management

Memberikan kempuaan pengunaan data secara penuh dan analisis dalam pemodelan resiko dan menejemen resiko untuk memberikan pengetahuan akan resiko dan penanggulangannya secara tepat dan langsung

Ø Big data and The Energy Sector

Memberikan kemampuan penyimpanan dan pemrosesan data secara langsung dari berbagai sumber(sensor), analisa dan kemudahan dalam pengenalan noise untuk memisahkannya dari signal.

Tantangan dalam pemanfaatan Big Data

Dalam usaha pemanfaatan Big Data dapat terdapat banyak hambatan dan tantangan, beberapa hal diantaranya berhubungan dengan data dimana melibatkan acquisition, sharing dan privasi data, serta dalam analisis dan pengolahan data

Ø Privasi

Privasi merupakan isu yang paling sensitif, dengan konseptual, hukum, dan teknologi, Privasi dapat dipahami dalam arti luas sebagai usaha perusahaan untuk melindungi daya saing dan konsumen mereka. Data-data yang digunakan / disimpan sebagai big data

Ø Access dan sharing

Akses terhadap data, baik data lama maupun data baru dapat menjadi hambatan dalam mendapatkan data untuk big data, terlebih pada data lama dimana data- data tersimpan dalam bentuk – bentuk yang berbeda-beda dan beragam ataupun dalam bentuk fisik, akses terhadap data baru juga membutuhkan usaha yang lebih kerana diperlukannya izin dan lisensi untuk mengakses data-data non-public secara legal.

Ø Analisis

Bekerja dengan sumber data baru membawa sejumlah tantangan analitis. relevansi dan tingkat keparahan tantangan akan bervariasi tergantung pada jenis analisis sedang dilakukan, dan pada jenis keputusan yang akhirnya akan bisa diinformasikan oleh data.

Tergantung dari jenis data terdapat 3 kategori dalam analisis data

o Penentuan gambaran yang benar

Masalah ini biasanya ditemukan dalam penanganan unstructured user-generated text-based data dimana data yang didapatkan belum tentu benar karena data atau sumber yang salah.

o Interpreting Data

Kesalahan –kesalahan seperti Sampling selection bias merupakan hal yang sering ditemukan dimana data yang ada tidak dapat digunakan untuk mepresentasikan semua populasi yang ada, dan apophenia, melihat adanya pola walaupun tidak benar-benar ada dikarenakan jumlah data yang besar, dan kesalahan dalam menginterpreasikan hubungan dalam data.

o Defining and detecting anomalies

tantangan sensitivitas terhadap spesifisitas pemantauansistem. Sensitivitas mengacu pada kemampuan sistem pemantauan untuk mendeteksi semua kasus sudah diatur untuk mendeteksi sementara spesifisitas mengacu pada kemampuannya untuk mendeteksi hanya kasus-kasus yang relevan. kegagalan untukmencapai hasil yang terakhir "Tipe I kesalahan keputusan", juga dikenal sebagai "positif palsu"; kegagalanuntuk mencapai mantan "Type II error", atau "negatif palsu." Kedua kesalahan yang tidak diinginkan ketika mencoba untuk mendeteksi malfungsi atau anomali, bagaimanapun didefinisikan, untuk berbagai alasan. Positif palsu merusak kredibilitas sistem sementara negatif palsu dilemparkan ragu pada relevansinya. Tapi apakah negatif palsu lebih atau kurang bermasalah daripada positif palsu tergantung pada apa yang sedang dipantau, dan mengapa itu sedang dipantau.

BAB 3

Penutup

Kesimpulan

Dapat disimpulkan bahwa big data sudah mulai dimanfaatkan dan akan sangat berguna untuk dipahami lebih dalam untuk mengimbangi perkembangan jaman ke arah teknologi dan analisis yang lebih praktis.

Saran

- Mempelajari lebih dalam mengenai big data, karena hal ini akan sangat berguna bagi perusahaan, dimana perusahaan jaman sekarang mulai mempelajari tren pasar dan pola hidup konsumen.

- Dalam penerapannya, perusahaan akan membutuhkan orang yang khusus dalam bidang data mining, karena hal ini cukup rumit dan diperlukan orang yang paham cara untuk menggunakan data.

Daftar Pustaka

http://arvin1501150625.blogspot.co.id/2014/06/pengertianbig-data-nama-1.html

http://adhityaibarda.blogspot.co.id/2014/03/big-data.html

Senin, 21 November 2016

JAWABAN UTS SISTEM INFORMASI MANAJEMEN

Kamis, 17 November 2016

INTEGRASI SISTEM INFORMASI

DISUSUN OLEH:

ANIF ANISSA

11150419

STIE BANK BPD JATENG

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar belakang

Sistem terintegrasi merupakan sistem informasi yang melibatkan berbagai unit fungsiona di dalam perusahaan maupun hubungan perusahaan dengan pihak luar seperti pelanggan dan pemasok. Namun masih banyak yang belum tau tentang bagaimana sistem intergasi itu berjalan dan dan pembuatan sistem terintegrasi tersebut.

Untuk itu, bersama tersusunya makalah ini, kami akan menbahas tentang integrasi sistem guna sebagai pengetahuan tambahan maupun referensi kita dimasa yang akan datang.

1.2 Rumusan Masalah

1. Apa pengertian dari integasi sistem ?

2. Apa saja yang berkaitan sistem integrasi ?

3. Bagaimana metode yang dapat dipergunakan dalam membangun sistem integrasi ?

4. Bagaimana strategi integrasi sistem ?

5. Apa contoh implementasi integrasi sistem ?

1.3 Tujuan Makalah

Tujuan dari Penulisan Makalah ini adalah :

1. Memenuhi tugas matakuliah integrasi sistem (khusus bagi penulis).

2. Membarikan informasi dan referensi kepada pembaca tentang sistem integrasi.

3. Mengetahui konsep dari integrasi sistem.

4. Mengetahui metode yang digunakan dalam membangaun sistem integrasi .

5. Mengetahui strategi sistem integrasi.

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Pengertian Sistem Terintegrasi

Integrasi : adanya saling keterkaitan antar sub sistem sehingga data dari satu sistem secara rutin dapat melintas, menuju atau diambil oleh satu atau lebih sistem yang lain.

Sistem terintegrasi (integrated system) merupakan sebuah rangkaian proses untuk menghubungkan beberapa sistem-sistem komputerisasi dan software aplikasi baik secara fisik maupun secara fungsional. Sistem terintegrasi akan menggabungkan komponen sub-sub sistem ke dalam satu sistem dan menjamin fungsi-fungsi dari sub sistem tersebut sebagai satu kesatuan sistem.

2.2 Konsep dari Integrasi Sistem

Pengintegrasian sistem informasi merupakan salah satu konsep kunci dari sistem Informasi Manajemen. Berbagi sistem dapat saling berhubungan satu dengan yang lain dengan berbagai cara yang sesuai dengan keperluannya. Aliran informasi diantara sistem sangat bermanfaat bila data dalam file suatu sistem diperlukan juga oleh sistem yang lainnya, atau output suatu sistem menjadi input bagi sistem lainnya. Secara manual juga dapat dicapai suatu integrasi tertentu, misalnya data dari satu bagian dibawa kebagian lain, dan oleh petugas administrasi data tersebut digabung dengan data dari sistem yang lain. Jadi kalau secara manual maka derajat integrasinya menjadi tinggi.

Konsep Integrasi sistem adalah yaitu suatu konsep sistem yang dapat saling berhubungan satu dengan yang lain dengan berbagai cara yang sesuai dengan keperluan. Hal ini sangat bermanfaat bila suatu data dalam file suatu sistem diperlukan juga oleh sistem yang lainnya atau output sustu sistem menjadi Input sistem lainnya.

Keuntungan dari integrasi sistem ini adalah membaiknya suatu arus informasi dalam sebuah organisasi. Suatu pelaporan biasanya memang memerlukan waktu, namun demikian akan semakin banyak informasi yang relevan dalam kegiatan manajerial yang dapat diperoleh bila diperlukan. Keuntungan ini merupakan alasan yang kuat untuk mengutamakan (mengunggulkan) sistem informsi terintegrasi karena tujuan utama dari sistem informasi adalah memberikan informasi yang benar pada saat yang tepat. Keuntungan lain dari pengintegrasian sistem adalah sifatnya yang mendorong manajer untuk membagikan (mengkomunikasikan) informasi yang dihasilkan oleh departemen (bagian) nya agar secara rutin mengalir ke system lain yang memerlukannya.

Suatu pelaporan biasanya memang memerlukan waktu, namun demikian akan semakin banyak informasi yang relevan dalam kegiatan manajerial yang dapat diperoleh bila diperlukan. Keuntungan ini merupakan alasan yang kuat untuk mengutamakan (mengunggulkan) sistem informsi terintegrasi karena tujuan utama dari sistem informasi adalah memberikan informasi yang benar pada saat yang tepat.

Integrasi informasi dari sebuah sistem diperlukan karena :

1. Adanya kebutuhan konstituen untuk bekerja sama antar bagian dalam suatu korporasi.

2. Terjadinya pengolahan data antar sistem informasi tiap bagian yang saling terkait, sehingga untuk melengkapi suatu informasi dibutuhkan proses pertukaran data dengan sistem informasi yang lain.

3. Dapat memungkinkan penyediaan realtime pengaksesan data.

4. Mengubah data untuk analisis bisnis dan pertukaran data, mengatur penempatan data untuk kinerja, mata uang dan ketersediaan.

2.3 Metode Membangun Sistem Integrasi

1. Vertical Integration, merupakan proses mengintegrasikan sub-sub sistem berdasarkan fungsionalitas dengan menghubungkan sub-sub sistem yang sudah ada tersebut supaya bisa berinteraksi dengan sistem terpusat dengan tetap berpijak pada arsitektur sub sistem yang lama. Metode ini memiliki keuntungan yaitu dapat dilakukan dengan cepat dan hanya melibatkan beberapa entitas development yang terkait dalam proses pembuatan sistem lama. Kelemahannya, metode ini tidak memungkinkan untuk mengimplementasikan fungsi-fungsi baru atau proses bisnis baru ke dalam sub-sistem yang sudah ada – karena effort lebih tinggi ada di proses “mempelajari” arsitektur sistem lama dan menjadikannya acuan untuk membuat sistem terintegrasi. Untuk menghadirkan ekspansi fungsionalitas atau proses bisnis baru adalah harus membuat sub-sistem baru.

2. Star Integration, atau lebih dikenal sebagai spaghetti integration, adalah proses mengintegrasikan sistem dengan cara menghubungkan satu sub sistem ke semua sub-sub sistem lainnya. Sebuah fungsi bisnis yang diimplementasikan dalam sebuah sub sistem akan di-broadcast ke semua sub-sub sistem lain yang dependen terhadap fungsi bisnis tersebut supaya dapat dipergunakan sebagaimana mestinya. Untuk integrasi sistem dengan ruang lingkup kecil atau menengah dan dengan pemisahan fungsi bisnis yang jelas dan spesifik, metode integrasi ini layak untuk dipertimbangkan. Namun jika fungsi bisnis banyak terlibat di beberapa sub sistem secara dependen, pada akhir proses integrasi sistem akan terlihat sedikit “kekacauan” dalam diagram – proses interkoneksi antar sub sistem akan tampak seperti spaghetti. Efeknya, biaya perawatan dan ekspansi sistem di masa yang akan datang akan memerlukan effort yang sangat berat untuk mempelajari skema integrasi sistem berikut dependency-nya.

3. Horizontal Integration, atau ada yang mengistilahkan dengan Enterprise Service Bus (ESB), merupakan sebuah metode yang mengintegrasikan sistem dengan cara membuat suatu layer khusus yang berfungsi sebagai interpreter, dimana semua sub-sub sistem yang sudah ada akan berkomunikasi ke layer tersebut. Model ini lebih menawarkan fleksibilitas dan menghemat biaya integrasi, karena yang perlu difokuskan dalam implementasi proses pengintegrasian hanya layer interpreter tersebut. Untuk menangani ekspansi proses bisnis juga hanya perlu diimplementasikan di layer interpreter itu juga, dan sub sistem baru yang akan menangani interface dari proses bisnis ekstensi tersebut akan berkomunikasi langsung ke layer dan layer akan menyediakan keperluan-keperluan data/interface untuk sub sistem lain yang memerlukannya.Metode Enterprise Service Bus (ESB) ini memiliki banyak kelebihan jika diadopsi dalam merancang arsitektur sistem terintegrasi, yaitu antara lain :

a. Lebih cepat dalam melakukan penyesuaian dengan sistem yang telah ada

b. Meningkatkan fleksibilitas, mudah untuk diperbaharui mengikuti perubahan keperluan sistem (system requirements)

c. Membuat standar sistem sehingga bisa diaplikasikan di sub sistem mana pun

d. Porsi pekerjaan software development lebih banyak di “konfigurasi” daripada “menulis code” untuk integrasi

e. Dapat diterapkan mulai ruang lingkup kecil hingga di level enterprise

Namun metode horizontal integration atau Enterprise System Bus (ESB) yang tampaknya ideal ini bukan berarti tidak ada kelemahan. Beberapa kelemahan yang cukup signifikan pengaruhnya antara lain :

1. Pembuatan standar sistem dalam Enterprise Message Model banyak berkutat di aspek analisis dan manajerial, biaya analisis benar-benar tinggi karena perlu berkolaborasi dengan analis-analis yang bertanggung jawab terhadap arsitektur dan desain sistem-sistem yang telah ada.

2. Secara khusus memerlukan perangkat keras (hardware) yang spesifik, seperti misalnya business-logic-server yang independen dan tidak integral dengan salah satu atau sebagian dari sub sistem yang telah ada.

3. Perlu tambahan tenaga (SDM) berupa Middleware Analyst yang akan mengkonfigurasi, merawat, dan mengoperasikan layer Enterprise Service Bus.

4. Karena biasanya ESB mempergunakan XML sebagai bahasa komunikasi antar sistem, tentu akan memerlukan resources dan komputasi berlebih untuk melakukan parsing-reparsing dalam komunikasi data.

5. Memerlukan effort yang cukup tinggi dalam mengimplementasikan ESB karena cukup banyak layer/tingkatan aplikasi yang harus ditangani, tidak hanya aplikasi-aplikasi interface dari sub-sub sistem saja, melainkan juga layer interpreter yang juga memiliki karakteristik sebagai aplikasi juga.

2.4 Strategi Integrasi Sistem

Ada dua Pendekatan Integrasi Sistem Informasi :

1. Pendekatan Total & Homogen

a. Melakukan integrasi di semua aspek bisnis dengan suatu kerangka/framework standart & dilakukan serentak di setiap bidang.

b. Komponen yang homogen diharapkan mempermudah proses integrasi

c. Contohnya: Implementasi product vendor ERP spt SAP, Oracle Application/Peoplesoft, Sage Group, IBM Websphere dll

d. Mahal & Implementasi membutuhkan waktu yang panjang (tergantung kematangan TI suatu organisasi)

2. Pendekatan Bertahap

a. Mulai dari bawah & memanfaatkan sistem informasi existing

b. Sistem informasi-sistem informasi dirangkai mengikuti pola integrasi dan kebutuhan informasi akan datang

c. Butuh waktu yang lama dan konsisten agar tidak gagal

d. Relatif lebih murah

e. Butuh strategi khusus ( Non Teknis Termasuk Political Will dari Pimpinan )

2.5 Contoh Implementasi Integrasi Sistem

Banyak administrasi perkantoran yang bisa diterapkan dalam suatu sistem informasi terintergrasi, saya ambil contoh Sistem Informasi Pemerintahan Kabupaten yang saling terintegrasi. Apabila ada Sistem Informasi Pemerintahan Kabupaten yang saling terintegrasi, administrasi perencanaan tidak perlu lagi menghabiskan kertas untuk melakukan asistensi ke pihak-pihak yang berkompeten seperti Bappeda atau bagian hukum karena semua sudah mempunyai akses ke dalam sistem baik itu dari subag perencanaan di unit kerja maupun dari Bappeda/Bag. Hukum, cukup dari meja kerja masing melakukan tugasnya. Contoh lainnya, laporan kinerja pelaporan realisasi kinerja/keuangan yang biasanya harus disetor ke Bappeda, Bagian Pembangunan, dan Bagian Keuangan tidak perlu lagi di cetak dengan demikian penghematan anggaran dapat terjadi. Namun saya mencoba untuk melihat kemungkinan sistem informasi yang dapat diintegrasikan untuk meningkatkan efisiensi kerja administrasi di pemerintahan. Sistem Informasi Keuangan Berhubungan langsung dengan Aplikasi Perencanaan dan pelaporan yang memungkinkan akuntabilitas keuangan dapat terjaga.

Sistem Informasi Kepegawaian :

· Langsung dikelola oleh sub bagian kepegawaian di masing-masing unit sesuai dengan otoritas yang dimiliki.

· Struktur jabatan.

· Mutasi.

· Format Draft Surat yang berhubungan dengan kepegawaian seperti SK Kenaikan Pangkat, KP4, SK Kenaikan Gaji Berkala, Surat Izin/Cuti dll.\

· Format DUK.

· Absensi

Sistem Informasi Persuratan

· Terdapat Form Pengisian untuk membuat surat2 dinas yang dibuat secara berjenjang mulai dari bawah hingga kepada pejabat yang bertanda tangan.

· Format surat Ranperda, SK, Undangan, Surat Tugas, Telaahan staf dll

· Terhubung dengan SMS center yang akan mengirim pesan singkat sesuai dengan peruntukan surat yang diterbitkan ini dapat dilakukan karena terhubung dengan database pegawai di aplikasi kepegawaian.

Sistem Informasi Barang Daerah

· Dikelola langsung oleh pengurus/penyimpan barang unit kerja masing2.

· Berhubungan dengan aplikasi kepegawaian sehingga dapat diketahui siapa pemakai barang.

Sistem Informasi Gaji

· Berhubungan langsung dengan database pegawai sehingga perhitungan gaji disesuikan dengan data pegawai yang telah ada di aplikasi kepegawaian.

· Format cetak untuk ampra, daftar gaji, SPP Gaji dll.

BAB III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan