---
marp: true
theme: gaia
class: invert
paginate: true
header: "BAB 9 — *Business Intelligence* dan Analitik Bisnis"
footer: "Helmi Bahar Alim, S.Kom., M.Kom. &nbsp;|&nbsp; Universitas Putra Bangsa — Kebumen"
style: |
  section {
    font-family: 'Segoe UI', Helvetica, sans-serif;
    font-size: 21px;
  }
  h1 { color: #ffd166; }
  h2 {
    color: #06d6a0;
    border-bottom: 2px solid #06d6a060;
    padding-bottom: 4px;
  }
  h3 { color: #8ecae6; }
  blockquote {
    border-left: 4px solid #ffd166;
    background: #ffffff15;
    padding: 0.5em 1em;
    font-style: italic;
  }
  table { font-size: 18px; width: 100%; }
  th { background: #06d6a040; }
  code { background: #ffffff20; }
  .lead h1 { font-size: 2em; color: #ffd166; }
  .lead h2 { font-size: 1.3em; border: none; color: #e0e0e0; }
  .bagian { font-size: 0.8em; color: #8ecae6; letter-spacing: 1px; }
  .lead p { font-size: 0.9em; color: #c0c0c0; }
---
<!-- _class: lead invert -->

# BAB 9
## *Business Intelligence* dan Analitik Bisnis

<p class="bagian">III — SI dalam Proses Bisnis dan Pengambilan Keputusan</p>

**Level:** Lanjutan


---
## Reader Outcome

> Pembaca mampu menginterpretasikan insight dari dashboard BI, membedakan tipe analitik (deskriptif/diagnostik/prediktif/ preskriptif), dan mengevaluasi relevansinya untuk keputusan manajerial

| Info | Detail |
|------|--------|
| **Bagian** | III — SI dalam Proses Bisnis dan Pengambilan Keputusan |
| **Level** | Lanjutan |
| **Sub-topik** | 7 konsep inti |


---
<!-- _class: invert -->

## Pertanyaan Pemantik

Bab 8 memperkenalkan model keputusan Simon dan peran DSS sebagai *co-pilot* manajer. Template A.8 membantu Anda memetakan keputusan organisasi ke dalam tipologi terstruktur–semi-terstruktur–tidak terstruktur beserta *gap* informasinya. Tetapi pertanyaannya belum terjawab: dari mana *insight* yang mengisi *gap* informasi itu datang?

---

_Bagaimana *Business Intelligence* dan analitik bisnis mengubah data organisasi menjadi *insight* yang bisa ditindaklanjuti — dan mengapa manajer harus memahami perbedaan antara analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif?_


---
## Model Utama — Gambar 9.1

```mermaid
graph LR
    DESC["DESKRIPTIF<br/>Apa yang terjadi?"]
    DIAG[" DIAGNOSTIK<br/>Mengapa terjadi?"]
    PRED[" PREDIKTIF<br/>Apa yang akan terjadi?"]
    PRES["PRESKRIPTIF<br/>Apa yang harus dilakukan?"]

    DESC -->|"+drill-down"| DIAG
    DIAG -->|"+forecasting"| PRED
    PRED -->|"+optimization"| PRES

    V["← Nilai Rendah ———— Nilai Tinggi →"]
    C["← Kompleksitas Rendah ——— Kompleksitas Tinggi →"]

    style DESC fill:#d4a574,color:#000000
    style DIAG fill:#b5793a,color:#ffffff
    style PRED fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style PRES fill:#5c2e0a,color:#ffffff
    style V fill:#ffffff,stroke:#8c4a1a,color:#8c4a1a
    style C fill:#ffffff,stroke:#8c4a1a,color:#8c4a1a
```

**Spektrum Analitik Bisnis: dari deskriptif (nilai rendah, kompleksitas rendah) ke preskriptif (nilai tinggi, kompleksitas tinggi). Gradasi warna mencerminkan peningkatan kematangan.**


---
## Definisi Kunci

**Business Intelligence**
Kombinasi teknologi, proses, dan praktik yang mengubah data mentah menjadi informasi bermakna yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan (

> _BI bukan *tools* IT — ia adalah kapabilitas organisasi yang menjadi jembatan antara *data warehouse* dan ruang rapat manajer. Manajer adalah konsumen utama BI, _

**Data Warehouse**
Repositori data terpusat yang mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber operasional (ERP, CRM, SCM) ke dalam format yang dioptimalkan untuk analisi

> _Manajer tidak perlu membangun *data warehouse*, tetapi perlu memahami bahwa kualitas *insight* BI bergantung langsung pada kualitas dan kelengkapan data di *war_

**ETL**
Proses mengekstrak data dari berbagai sumber, mentransformasikannya ke format standar, dan memuatnya ke *data warehouse* untuk analisis (Sharda et al.

> _ETL adalah alasan di balik keluhan "'angka di *dashboard* berbeda dari angka di Excel divisi saya." Jika proses transformasi tidak transparan dan tidak terdokum_


---
## Konsep Inti — Bagian 1

- **1.** Ekosistem BI: Dari *Data Warehouse* ke *Insight* Bisnis
- **2.** Arsitektur BI: Mengapa "Angka Tidak Cocok"
- **3.** Empat Tipe Analitik: Dari "Apa" ke "Harus Apa"
- **4.** *Dashboard* sebagai Alat Komunikasi, Bukan Dekorasi


---
## Konsep Inti — Bagian 2

- **5.** Visualisasi Data: Kapan Membantu, Kapan Menyesatkan
- **6.** *Predictive Analytics*: Titik Masuk AI ke dalam BI
- **7.** Keterbatasan BI: Korelasi Bukan Kausalitas


---
## ⚠️ Salah Kaprah

> ⚠️ _"*Dashboard* yang penuh angka = BI yang baik"_

↳ *Dashboard* yang baik menjawab satu pertanyaan keputusan dengan jelas.

> ⚠️ _"BI hanya untuk perusahaan besar dengan *data scientist*"_

↳ BI dimulai dari pertanyaan bisnis yang baik, bukan dari *tools* yang mahal.

> ⚠️ _"Kalau korelasinya tinggi, berarti ada hubungan sebab-akibat"_

↳ Sebelum bertindak berdasarkan korelasi, tanyakan: "Apakah ada variabel ketiga?" dan "Apakah hubungan ini masuk akal secara teori bisnis?" Korelasi yang menginsp

> ⚠️ _"Prediksi AI selalu lebih akurat dari analis manusia"_

↳ Prediksi AI harus diperlakukan sebagai "salah satu *input*" keputusan, bukan jawaban final.


---
## Studi Kasus

📊 **Dasar:** *Dashboard* COVID-19 DKI Jakarta — BI untuk Keputusan Krisis

**Sumber:** Hayati & Rahardjo (2022); Gartner (2023) Maret 2020 — awal pandemi di Indonesia. Data COVID-19 di Jakarta tersebar di rumah sakit, puskesmas, dan laboratorium yang masing-masing menggunakan sistem pencatatan berbeda. Tidak ada satu *dashb

📊 **Lanjutan:** Netflix — Evolusi dari BI Deskriptif ke Analitik Preskriptif

**Sumber:** Sharda et al. (2024); McKinsey (2023) Netflix tahun 2006 adalah perusahaan *DVD rental*. BI mereka di level deskriptif: laporan popularitas judul, demografi pelanggan, dan metrik operasional pengiriman DVD. Data ini cukup untuk menjalanka


---
## 🔧 Template A.9
### Desain Kerangka *Dashboard* BI

```
```
==============================================
Template A.9 — DESAIN KERANGKA DASHBOARD BI
==============================================
Nama Organisasi         : ________________________________________
Departemen/Pengguna     : ________________________________________
Tanggal Perancangan     : ________________________________________
═══════════════════════════════════════════════════════════════
PERTANYAAN KEPUTUSAN
Dashboard ini menjawab pertanyaan : ________________________________________
Keputusan yang akan berubah       : ________________________________________
Decision owner                    : ________________________________________
Frekuensi monitoring              : [ ] Real-time  [ ] Harian  [ ] Mingguan  [ ] Bulanan
KPI UTAMA (Maksimal 5)
1. ________________________________  Target: ________  Alert if: ________
2. ________________________________  Target: ________  Alert if: ________
3. ________________________________  Target: ________  Alert if: ________
4. ________________________________  Target: ________  Alert if: ________
```


---
## Rangkuman

1. BI bukan satu *software* — ia ekosistem: *data source* → ETL → *warehouse* → analitik → visualisasi → keputusan.
2. Empat tipe analitik (deskriptif, diagnostik, prediktif, preskriptif) membentuk spektrum kematangan.
3. *Dashboard* yang baik dimulai dari pertanyaan keputusan, bukan dari data yang tersedia.
4. Visualisasi data yang buruk — sumbu terpotong, grafik 3D, *pie chart* berlebihan — menyesatkan keputusan.
5. Korelasi bukan kausalitas — peringatan terpenting bagi manajer yang menggunakan BI.


---
<!-- _class: lead invert -->

## 🔥 Final Statement

> "Business Intelligence bukan tentang berapa banyak grafik yang Anda tampilkan di layar, tetapi tentang berapa banyak pertanyaan bisnis yang mampu Anda jawab sebelum pesaing Anda bertanya."


---
## Latihan & Refleksi

### 📝 Latihan 9.1 — Desain Kerangka *Dashboard* BI (Template A.9)

untuk merancang kerangka 1 *dashboard* untuk satu keputusan manajerial spesifik di organisasi yang Anda pilih.

### ➡️ Menuju Bab 10

_*Business Intelligence* dan analitik membangun kapabilitas manajer dalam membaca, memaknai, dan memprediksi data. Tetapi *insight* hanya bernilai jika ada sistem yang dirancang untuk memproduksinya. P_



---
