PEMBANGUNAN DASHBOARD BUSINESS INTELLIGENCE DENGAN SCHEDULED DAN ON-DEMAND ETL UNTUK ANALISIS PREDIKTIF DAN DESKRIPTIF DATA PELANGGAN PERUMDA AIR MINUM

Vania Zerlina, Utami (2025) PEMBANGUNAN DASHBOARD BUSINESS INTELLIGENCE DENGAN SCHEDULED DAN ON-DEMAND ETL UNTUK ANALISIS PREDIKTIF DAN DESKRIPTIF DATA PELANGGAN PERUMDA AIR MINUM. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover Abstrak) COVER ABSTRAK.pdf - Published Version Download (451kB)
	Text (Bab I Pendahuluan) BAB I PENDAHULUAN.pdf - Published Version Download (448kB)
	Text (Bab VI Penutup) BAB VI PENUTUP.pdf - Published Version Download (366kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (370kB)
	Text (Laporan TA Full) Laporan TA_Vania Zerlina Utami.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (21MB)

Abstract

Perusahaan Umum Daerah (Perumda) Air Minum Kota Padang merupakan penyedia layanan air bersih dengan lebih dari 100.000 pelanggan aktif. Seiring dengan meningkatnya volume data, proses pengolahan yang masih dilakukan melalui pengambilan langsung dari database dan pengelolaan berbasis dokumen menjadi kurang efisien. Hal ini menghambat akses terhadap informasi, karena data yang masih bersifat transaksional perlu dikompilasi dan diringkas setiap kali akan digunakan untuk analisis. Penelitian ini bertujuan membangun sistem Business Intelligence (BI) berbasis Python-Streamlit yang dikembangkan mengikuti tahapan roadmap BI Moss & Atre, yaitu: justification, planning, business analysis, design, dan construction. Sistem mengintegrasikan dua pendekatan ETL, yakni Scheduled ETL dan On-Demand ETL, untuk memastikan proses pembaruan data dapat berjalan otomatis maupun manual. Sistem ini menghasilkan tujuh dashboard yang menyajikan informasi deskriptif dan prediktif terkait data transaksi pelanggan, pengaduan, sambungan baru, dan pemutusan layanan pelanggan. Proses peramalan dilakukan dengan model SARIMAX berparameter (2,1,1) dan seasonal order (1,1,1,12). Validasi model menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) menunjukkan residual bersifat stasioner (p-value = 3.05e-23). Evaluasi performa menunjukkan nilai MAE sebesar 1.117.182,98 (0,06%) dan RMSE sebesar 21.032.130,83 (0,11%). Visualisasi prediksi menunjukkan tren yang stabil dan konsisten dalam jangka pendek. Sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi analisis data dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data di Perumda Air Minum Kota Padang.

Actions (login required)

View Item