Sistem Kecerdasan Bisnis

Pengantar

Di dalam dunia bisnis, perusahaan seringkali dihadapkan pada beberapa contoh pertanyaan seperti:  Strategi apa yang paling tepat bagi perusahaan saya untuk meningkatkan laba? Produk-produk apakah yang paling sering dibeli bersamaan? Produk-produk apakah yang bisa dijual secara bundling? Kapan waktu terbaik untuk melakukan promosi? Kapankah waktu terbaik untuk memasang iklan di media sosial? Bagaimanakah caranya merampingkan stok inventory di perusahana saya? Bagaimanakan profil pembeli saya? Rancangan produk seperti apakah yang disukai oleh pembeli potensial?

Seringkali perusahaan tidak mendapatkan solusi yang optimal untuk pertanyaan-pertanyaan ini karena mereka tidak memiliki insights yang memadai. Insights adalah informasi berharga atau model-model yang didapat dari hasil pengolahan data yang akan bermanfaat dalam proses pengambilan keputusan. Seringkali pula insights yang berharga sulit didapat karena adanya keterbatasan dalam mengolah dan menganalisa data. Padahal, jika insights ini dapat diperoleh, maka hal tersebut dapat membantu perusahaan dalam proses pengambilan keputusan. Dengan kata lain, insights yang diperoleh dapat menjawab berbagai kebutuhan perusahaan atau bahkan dapat membuka peluang baru bagi perusahaan untuk dapat meningkatkan laba.

Pada mata kuliah ini mahasiswa akan diajarkan konsep Sistem Kecerdasan Bisnis (SKB) dan praktek membangun SKB sederhana untuk perusahaan berskala kecil dan menengah dengan memanfaatkan perangkat lunak MS-Excel dan/atau Power BI serta perangkat lunak-perankat lunak terkait lain yang dirasa perlu. SKB sederhana ini nantinya akan menghasilkan insights yang akan digunakan untuk menjawab kebutuhan informasi perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan.

Kompetensi yang Diharapkan

Setelah lulus mata kuliah ini diharapkan mahasiswa:

• memahami konsep dasar data science dan pekerjaan data scientist
• memahami konsep dasar SKB dan perannya di dalam dunia bisnis
• menguasai konsep dasar mengenai keputusan dan proses pengambilan keputusan
• menguasai konsep-konsep bisnis sederhana dan prinsip-prinsip ekonomi
• memahami proses bisnis di suatu perusahaan
• memahami konsep tahapan staging (extract, clean, transform, dan load) beserta aplikasinya
• memahami konsep data warehouse dan aplikasinya
• melakukan eksplorasi data dan menggali insights dari data perusahaan
• memahami konsep OLAP dan aplikasinya
• mampu melakukan proses analisa data perusahaan
• memahami konsep data storytelling dan visualisasi data
• mampu menganalisa kebutuhan perusahaan dari kasus perusahaan berskala kecil sampai menengah
• mampu membangun SKB sederhana dengan menggunakan Power BI dan MS-Excel serta perangkat lunak lainnya jika diperlukan

Materi pembelajaran Matmeliputi:

• Konsep dasar data science
• Aplikasi 6 hats approach dalam pengambilan keputusan
• Konsep-konsep bisnis sederhana dan prinsip-prinsip dasar ekonomi
• Analisa proses bisnis perusahaan berskala kecil sampai menengah dan kebutuhannya (termasuk pemberian suplemen materi berupa topik-topik bisnis yang relevan dari Youtube, Podcast, dan arikel-artikel bisnis)
• Tahapan staging (extract, clean, transform, dan load) untuk mempersiapkan data sebelum data diunggah ke data warehouse
• Konsep data warehouse
• Penggalian insights atas data yang terdapat di data warehouse
• Pemilihan jenis visualisasi dan pembuatannya
• Teknik storytelling dari data
• Teknik presentasi yang efektif
• Pembuatan laporan akhir proyek SKB untuk perusahaan berskala kecil sampai menengah dan presentasi akhir

Metode ajar semester Genap 2021/2022:

• Model Pembelajaran yang dilakukan berbentuk Pembelajaran Tatap Muka Terbatas (mahasiswa mengikuti proses pemelajaran secara luring dan daring). Google Classroom adalah media yang akan digunakan untuk unggah materi dan pengumpulan tugas.
• Aplikasi Google Meet akan digunakan untuk mengakomodasi para mahasiswa yang mengikuti perkuliahan secara daring..
• Media komunikasi utama bagi dosen dan para mahasiswa adalah melalui e-mail UNPAR
• Project-based learning: mahasiswa membentuk kelompok dan membangun SKB sederhana yang dibagi menjadi berbagai tahapan. Mahasiswa mengerjakan tugas untuk setiap tahapan ini secara berkelompok dan mengunggah hasil-hasilnya ke platform daring yang ditentukan.
• Baik Ujian tengah semester maupun Ujian Akhir Semester (dalam bentuk presentasi Tugas Akhir) dilakukan secara luring.

Keterangan tentang kursus online dari Coursera : Jika mahasiswa berminat untuk mendapatkan sertifikat, mahasiswa dapat mengajukan financial aid pada Coursera.

Prasyarat:

• Bagi peserta dari Informatika UNPAR: Lulus Manajemen Informasi dan Basis Data
• Bagi peserta dari luar Informatika UNPAR: Lulus 60 sks. Mahasiswa disyaratkan sudah familiar dengan MS-Excel dan menguasai fungsi-fungsi dasar seperti: IF, LOOKUP, AND, OR, COUNT, CHOOSE, COUNTIF, SUMIF, serta familiar dengan fasilitas filter (yang terdiri atas auto filter dan advanced filter), data table 1 variabel dan 2 variabel serta pivot table. Memahami konsep dasar database seperti tabel, tipe-tipe atribut tabel, primary key, foreign key, relasi antar tabel, tipe-tipe kardinalitas (1 to 1, 1 to M, M to M), Data Definition Language ( DDL) dan Data Manipulation Language (DML). Bagi mahasiswa yang belum familiar dengan kedua prasyarat di atas diminta untuk mempelajari secara mandiri terlebih dahulu dasar-dasar MS-Excel dan konsep dasar Database

Literatur Utama:

Provost, F. and Fawcett, T. (2013), Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking, 1^st edition, California: O’Reilly Media, Inc.

Siegel, E. (2013), Predictive Analysis: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die, New Jersey: John Wiley and Sons, Inc.

Knaflic, C. N. (2015), Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals, 1^st edition, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Literatur Pendukung:

Bono, E. D. (2017), Six Thinking Hats, 1^st edition, Jakarta: PT Elex Media Komputindo.

Gallo, C., Bonis, M. D., and Perilli, M. (2010), Data warehouse Design and Management: Theory and Practice.

Harvard Business School. (2014), Presentation, 1^st edition, Boston: Harvard Business Review Press

Hubspot and Visage, Data Visualization 101: How to Design Charts and Graphs.

Mankiw, N. G., Principles of Economics, 8^th edition, Boston: Cengage Learning.

Matillion, The Bumper Book of Business Intelligence.

Moertini, V. S. and Adithia, M. T. (ed.). (2020), Pengantar Data Science dan Aplikasinya bagi Pemula, Bandung: Program Data Science, Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi dan Sains Universitas Katolik Parahyangan.

Nickels, W. G., McHugh, J., and McHugh, S. (2019), Understanding Business, 12^th edition, New York: McGraw-Hill Education.

Sauter, Vicki L. (2010), Decision Support Systems for Business Intelligence, 2^nd edition, New Jersey: Wiley.

Sherman, Rick. (2014), Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics, 1^st edition, Waltham: Morgan Kaufmann. Weygandt, J. Jerry. et al.(2018), Accounting Principles, 12^th edition, New Jersey: John Wiley & Sons. Inc.