MODEL DATA WAREHOUSE KEMISKINAN UNTUKPENGAMBILAN
KEPUTUSAN DALAM PERENCANAANPEMBANGUNAN
Abstrak
Kemiskinan merupakan
masalah pokok disuatu yang sedang berkembang, baik itu kemiskinan secara
struktural, kultural dan natural. Artinya,kemiskinan tidak lagi dilihat sebagai
tolok ukur gagalnya Pemerintah melindungi dan memenuhi hak-hak dasar warganya
melainkan menjadi tantangan bangsa untuk mewujudkan masyarakat adil, sejahtera
berdaulat dan bermartabat.Upaya yanng telah dilaksanakan pemerintah dalam
menentukan langkah kebijakan dalam upaya menanggulangi kemiskinan, salah
satunya dengan melakukan survey untuk mendata penduduk miskin. Hasil dari
kegiatan survey dari berbagai organisasi tersebut diperoleh berbagai versi
database kemiskinan untuk daerah atau lokasi tersebut. Informasi yang
dihasilkan dari database kemiskinan tersebut hanya meliputi rekapitulasi jumlah
warga miskin untuk daerah atau lokasi tersebut. Untuk mempermudah proses
pengambilan keputusan maka diperlukan sebuah model data warehouse yang bisa
dijadikan gudang data untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat
bagi pemerintah dalam perencanaan pembangunan dalam pengentasan kemiskinan.
Kata kunci: data warehouse, kemiskinan, database
Kemiskinan adalah kondisi seseorang yang tidak memiliki pendapatan untuk
memenuhi kebutuhan dasar makanan, dan tidak memiliki kemampuan dasar manusiawi
untuk menunjang keberlanjutan hidup (http://www.scribd.com).
Kemiskinan merupakan masalah pokok disuatu Negara baik dinegara berkembang
sampai kepada naegara yang sedang berkembang, baik itu kemiskinan secara
struktural, cultural dan natural. Di negara sedang berkembang kemiskinan adalah
pekerjaan nomor satu pemerintah yang harus segera diatasi dan harus segera diselesaikan.Kemiskinan mempunyai dampak
negatif yang bersifat menyebar (multiplier effects) terhadap tatanan kemasyarakatan secara menyeluruh. Berbagai peristiwa konflik di
Tanah Air yang terjadi sepanjang krisis ekonomi, misalnya, menunjukkan bahwa
ternyata persoalan kemiskinan bukanlah semata-mata mempengaruhi ketahanan
ekonomi yang ditampilkan oleh rendahnya daya beli masyarakat, melainkan pula
mempengaruhi ketahanan sosial masyarakat dan ketahanan nasional. Pengertian kemiskinan
merupakan sesuatu yang kompleks, dalam arti tidak hanya
berkaitan dengan dimensi ekonomi saja tetapi juga dengan dimensi-dimensi lain
diluar ekonomi. Namun selama ini kemiskinan lebih sering dikonsepsikan dalam
konteks ketidakcukupan pendapatan dan harta (lack
of income and assets) untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan dasar seperti
pangan, sandang, perumahan, pendidikan dan kesehatan, yang mana semuanya berada
dalam lingkup dimensi ekonomi.
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) penduduk yang tidak mampu memenuhi kebutuhan dasar minimum dikategorikan sebagai penduduk miskin. Nilai garis
kemiskinan yang digunakan mengacu pada kebutuhan minimum 2.100 kkal per kapita
per hari ditambah dengan kebutuhan minimum non makanan yang merupakan kebutuhan
dasar seseorang yang meliputi kebutuhan dasar untuk papan, sandang, sekolah,
transportasi, serta kebutuhan rumahtangga dan individu yang mendasar lainnya.
Besarnya nilai pengeluaran (dalam rupiah) untuk memenuhi kebutuhan dasar
minimum makanan dan non makanan tersebut disebut garis kemiskinan (BPS, 2007).
Beberapa kriteria kemiskinan yang ditetapkan oleh instansi lainnya, antara
lain: BKKBN (Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional), World Bank dan UNDP
(United Nations for Development Programs).
Metode penghitungan penduduk miskin yang dilakukan BPS sejak pertama kali
hingga saat ini menggunakan pendekatan yang sama yaitu pendekatan kebutuhan
dasar (basic needs approach). Dengan
pendekatan ini, kemiskinan didefinisikan sebagai ketidakmampuan dalam memenuhi
kebutuhan dasar. Dengan kata lain, kemiskinan dipandang sebagai ketidakmampuan
dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan makanan maupun non makanan yang
bersifat mendasar.
Berdasarkan Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 42 Tahun 2010 Tentang Tim
Koordinasi Penanggulangan Kemiskinan Provinsi Dan Kabupaten/Kota, pasal 1 menyebutkan Program penanggulangan kemiskinan adalah kegiatan yang dilakukan
oleh pemerintah, pemerintah daerah, dunia usaha, serta masyarakat untuk meningkatkan
kesejahteraan masyarakat miskin melalui bantuan sosial, pemberdayaan
masyarakat, pemberdayaan usaha ekonomi mikro dan kecil, serta program lain
dalam rangka meningkatkan kegiatan ekonomi. Untuk tingkat kabupaten Bupati/Walikota
bertanggung jawab atas pelaksanaan percepatan penanggulangan kemiskinan di
kabupaten/kota.
Berbagai upaya sudah dilakukan pemerintah dalam menentukan langkah kebijakan
dalam upaya menanggulangi kemiskinan, salah satunya dengan melakukan survey
untuk mendata penduduk miskin. Langkah ini dilakukan oleh dinas atau organisasi yang membutuhkan data masyarakat miskin untuk melaksanakan program peningkatan
kesejateraan rakyat. Bahkan baru-baru ini Team Nasional Pergerakan
Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K) meluncurkan website Basis Data Terpadu untuk
Program Batuan Sosial, dengan tujuan agar Program Bantuan Sosial bisa
dilaksanakan secara tepat sesuai dengan keikutsertaan dan tujuan program. Hasil
dari kegiatan survey dari berbagai organisasi tersebut diperoleh berbagai versi
database kemiskinan untuk daerah atau lokasi tersebut. Informasi yang dihasilkan
dari database kemiskinan tersebut hanya meliputi rekapitulasi jumlah warga
miskin untuk daerah atau lokasi tersebut.
Untuk mempermudah proses pengambilan keputusan maka diperlukan sebuah
model data warehouse yang bisa dijadikan gudang data untuk mengekstraksi dan
mengidentifikasi informasi yang bermanfaat bagi pemerintah dalam perencanaan
pembangunan dalam pengentasan kemiskinan.Data
warehouse adalah sebuah database
yang secara khusus didesain dengan struktur untuk melakukan query dan analisis (Nolan & Huguelet,
2000). Data warehouse perusahaan
adalah sebuah database komprehensif
yang mendukung semua analisis keputusan yang diperlukan oleh suatu organisasi
dengan menyediakan ringkasan dan rincian informasi (Turban, dkk, 2005). Data warehouse menyediakan suatu wadah
untuk menampung data - data yang
diperlukan untuk menganalisis suatu kondisi dalam organisasi dengan hanya
mengambil data yang dibutuhkan untuk
keperluan saja. Data yang
digunakandalam data warehouse dapat
berasal dari data yang sifatnya
operasional yang ada setiap harinya saat proses berjalan. Menurut W.H Inmon
(Reddy, dkk, 2010), sebuah data warehouse merupakan kumpulan data yang bersifat subject-oriented,
terintegrasi, time variant, dan non volatile yang membantu manajemen
perusahaan dalam proses pembuatan keputusan. Data warehouse menyediakan suatu tool yang disebut OnLine
Analytical Processing (OLAP) untuk melakukan
analisis data multidimensional secara interaktif yang nantinya akan menjadi
fasilitas yang memudahkan untuk melakukan proses data mining (Reddy, dkk, 2010).
Keuntungan dari menerapkan data
warehouse adalah kemampuan mengakses
data enterprise,
kemampuan dalam konsistensi data, kemampuan menampilkan hasil
analisis secara cepat, menemukan gap
antara pengetahuan bisnis dan bisnis proses,
mengurangi biaya administrasi, dan menampilkan informasi yang memang
dibutuhkan secara efektif (Nolan & Huguelet, 2000). Dengan adanya
keuntungan yang dijanjikan oleh data
warehouse maka akan sangat membantu pihak manajemen perusahaan dalam
membuat keputusan yang akan berdampak pada kelangsungan hidup perusahaannya
sendiri.
1.1.
Rumusan Masalah
Berdasarkan pengamatan sementara maka dapat
dirumuskan suatu masalah yaitu bagaimana merancang sebuah aplikasi data warehouse
dan OLAP (On Line Analytical
Processing) yang dapat mengolah data kemiskinan
sedemikian rupa sehingga menghasilkan suatu informasi yang dapat membantu pemerintah
dalam mengambil langkah-langkah yang tepat untuk perencanaan pembangunan ?
1.2.
Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun data warehouse dan menghasilkan informasi yang dapat membantu pemerintah dalam mengambil langkah-langkah
yang tepat dalam perencananan pembangunan. Penelitian ini diharapkan dapat
membantu pemerintah terkait dalam melakukan analisis terhadap data kemiskinan
dengan menggunakan informasi yang dihasilkan oleh data warehouse.
2.
Metode.
Dalam melakukan penelitian ini metode yang digunakan adalah metode Knowledge Discovey in Database (KDD). Menurut Santoso (2007), Knowledge
Discovery In Database (KDD),
adalah kegiatan yang meliputi
pengumpulan, pemakaian data historis untuk menentukan keteraturan, pola atau
hubungan dalam sebuah set data yang berukuran besar. Keluaran dari data mining
banyak digunakan untuk pengambilan keputusan dimasa depan. Gambaran dari proses
KDD terlihat seperti gambar berikut :
Knowledge Discovery in Database
Dari gambar diatas terlihat
bahwa proses
1. Pemahaman (Data Understanding) memahami data berdasarkan kebutuhan data (Data Requirement). Proses ini meliputi pengumpulan data (initial data collection) dan pendeskripsian data (data description).
2. Data preparation, yaitu preprocecing yang penyeleksian data (data selection), dan pembersihan (cleaning) data, pada proses ini dilakukan pemilihan data yang disesuaikan dengan kebutuhan dan pembersihan data dari data-data yang sifatnya redundansi atau data dengan type data yang salah.
3. Data
transformation, yaitu proses mengkonversikan data kedalam format lain yang sesuai dengan
kebutuhan analisa.
4. Modeling data
mining, yaitu proses untuk memperoleh pola dan karakteristik data, dalam
fase ini digunakan metode clustering yang tujuannya adalah untuk mengelompokkan
data kemiskinan berdasarkan dengan karakteristik yang sama ke suatu wilayah
dengan karakteristik yang berbeda ke wilayah yang lain. Pada tahapan clustering
ini pengelompokan data dikelompokan berdasarkan pengelompokan data berdasarkan
wilayah tempat tinggal penduduk miskin dan indikator- indikator kemiskinan.
5. Interpretation/Evaluation,
melakukan interpretasi dan evaluasi
terhadap masalah yang dihadapi berdasarkan data yang dianalisa.
Untuk
tahapan pembuatan model data warehouse peneliti hanya melakukan tahapan KDD
sampai pada tahap data trasformation, untuk tahapan berikutnya akan dilanjutkan
pada penelitian data mining kemiskinan.
3. Landasan Teori
3.1 Data Warehouse
Data
warehouse merupakan suatu kumpulan data yang bersifat subjectoriented, terintegrasi, terus-menerus dan time variant yang membantu enterprise atau organisasi dalam membuat
keputusan. Sebagai pembuat keputusan maka dibutuhkan query beberapa nilai dari satu subjek untuk melakukan proses
analisis secara realtime.
Data warehouse dengan model multidimensional biasanya diimplementasikan
dalam bentuk star scheme agar memenuhi persyaratan. Pada model multidimensional, data warehouse biasanya menyimpan data dalam bentuk database
relasional. Data warehouse didefinisikan
sebagai sekumpulan data yang bersifat subjectoriented,
terintegrasi, time variant, nonvolatile yang melayani sebagai implementasi fisik dari sebuah model data untuk mengambil keputusan dan menyimpan informasi untuk
kebutuhan enterprise atas keputusan
yang bersifat strategis. Teknologi dalam data
warehouse meliputi data cleaning, integrasi data, dan OLAP
sebagai teknik analisis dengan fungsi
seperti menyimpulkan, konsolidasi dan agregasi sebaik kemampuan memandang
informasi dari berbagai sudut (Reddy, dkk, 2010).
3.2. Indikator Kemiskinan
Indikator-indikator kemiskinan sebagaimana di kutip dari Badan Pusat
Statistika, antara lain sebagi berikut:
Tabel 1. Indikator Kemiskinan
4. Pembahasan Hasil
Penelitian yang dilakukan mengikuti langkah-langkah dalam metode Knowledge Discovery in Database (KDD).
4.1.Data Understanding (Pemahaman Data)
4.1.1. Data Requirement
Agar pemahaman data yang dilakukan bisa tepat sasaran, maka peneliti
melakukan observasi ke instansi pemerintah yang berwenang dan bertanggung jawab
atas arahan perencanaan yang pembangunan yang akan dilaksanakan pemerintah
setiap tahunnya. Usulan perencanaan itu berasal dari masyarakat yang disalurkan
melalui muresbang kecamatan serta usulan dari instansi-instansi pemerintah
/SKPD seperti Dinas Pekerjaaan Umum, Dinas Sosial, dll. Masalah kemiskinan
bukan merupakan masalah baru yang dihadapi oleh pemerintah dari tahun ke tahun.
Ini terkait dengan perencanaan pembangunan yang akan dilaksanakan terutama
berkaitan dengan pembangunan infrastruktur seperti sekolah, jalan, jembatan,
saranan air bersih, listrik dan lain-lain. Program pemberdayaan masyarakat
miskin semakin digalakkan, bukan lagi hanya sekedar penyaluran bantuan tunai
yang bersifat sementara dan cendrung tidak optimal dalam pengentasan
kemiskinan.
Dari hasil observasi yang dilakukan di Badan Perencanaan Pembangunan
(BAPPEDA) di beberapa kabupaten di wilayah provinsi Sumatera Selatan (sampel
yang diambil adalah kabupaten Ogan Komering Ilir (OKI) dan kabupaten Banyuasin),
terdapat beberapa prioritas pembangunan yang menjadi fokus pemerintah,
diantaranya adalah priorotas untuk penanggulangan kemiskinan dan pengangguran,
yang berfokus kepada pengurangan pengeluaran masyarakat miskin (seperti
pendidikan gratis, berobat gratis, bantuan kematian, bantuan hukum, rumah layak
huni, dll) dan peningkatan pendapatan keluarga miskin (seperti bantuan bibit
unggul, bantuan modal, dll). Untuk mendukung program penanggulangan kemiskinan
tersebut diperlukan data kemiskinan yang ada di setiap daerah mulai dari
tingkat kecamatan sampai pedesaan. Adapun informasi yang dibutuhkan dari data kemiskinan
tersebut bisa didefinisikan sebagai berikut :
1. Dibutuhkan informasi tentang penyebaran
penduduk miskin untuk setiap wilayah kecamatan, kelurahan dan desa.
2. Dibutuhkan informasi tentang tingkat pendidikan
penduduk dengan tingkat kemiskinan diwilayah kecamatan, kelurahan dan desa.
3. Dibutuhkan
informasi tentang usia (anak-anak, produktif, non produktif) dengan tingkat kemiskinan
per kecamatan, kelurahan dan desa.
4. Dibutuhkan
informasi tentang kondisi tempat tinggal dengan tingkat kemiskinan
diwilayah kecamatan, kelurahan dan desa.
5. Dibutuhkan informasi cara perolehan air minum
dan penerangan dengan tingkat kemiskinan per kecamatan, kelurahan dan desa.
6. Dibutuhkan informasi pekerjaan dengan tingkat
kemiskinan per kecamatan, kelurahan dan desa.
7. Dibutuhkan
informasi jenis kelamin dengan tingkat
kemiskinan diwilayah kecamatan, kelurahan dan desa.
4.1.2. Initial Data Collection
Proses ini merupakan proses pengumpulan data dimana data yang
dikumpulkan dan digunakan berasal dari database kemiskinan PPLS yang dirancang
oleh BPS bekerja sama dengan TNP2K tahun 2011 di kabupaten Ogan Komering Ilir
(OKI) di provinsi Sumatera Selatan.
Data Kemiskinan
Data
yang digunakan meliputi data keluarga dan data kemiskinan yang berasal dari 18
kecamatan di kabupaten Ogan Komering Ilir provinsi Sumatera Selatan.
4.1.3. Data Decription
Merupakan proses pendeskripsian data dimana data keluarga meliputi
hubungan keluarga dengan kepala keluarga, umur, jenis kelamin, status
perkawinan, cacat fisik, sekolah, ijazah dan pekerjaan. Sedangkan data
kemiskinan terdiri dari atribut alamat, indikator kemiskinan dan dan klas kemiskinan (Hampir Miskin/Miskin/Sangat
Miskin). Indikator kemiskian dapat dikelompokkan menjadi beberapa kelompok,
antara laim kondisi perumahan, sumber air bersih, penerangan/listrik, bahan
bakar yang digunakan, tempat pembuangan, kepemilikan kendaraan dan keikutan
peserta program bantuan (PKH & RASKIN).
4.2. Preparation Data
4.2.1. Data Selection
Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data keluarga sejumlah
269590 record (tabel a1602) dan data kemiskinan sebanyak 78684 record (tabel
r1602). Selain itu terdapat beberapa tabel master yang menyimpan informasi nama
kecamatan dan nama kelurahan.
4.2.2. Cleaning Data
Tahap data cleaning merupakan
tahap awal dari proses KDD. Pada tahapan ini data yang yang tidak relevan, missingvalue, dan redundant harus
di bersihkan. Hal ini dikarenakan
data yang relevan, tidak missingvalue, dan tidak redundant merupakan syarat awal dalam melakukan data mining. Suatu data
dikatakan missing value jika terdapat
atribut dalam dataset yang tidak
berisi nilai atau kosong, sedangkan data dikatakan redundant jika dalam satu
dataset terdapat lebih dari satu record yang berisi nilai yang sama.
4.3. Data Transformation
Tahapan transformation data
merupakan tahap merubah data ke dalam bentuk data warehouse. Pada tahap ini
dilakukan penggabungan/integrasi terlebih dahulu terhadap dari beberapa data source yang meliputi data keluarga, data
kemiskinan, data kecamatan dan data desa menjadi sebuah data integrasi yang disesuikan dengan target
data yang akan digunakan oleh dalam proses OLAP
data. Seperti dijabarkan pada gambar berikut ini:
Data Transformation
Pada gambar 3 menggambarkan proses penggabungan dua data source yaitu
tabel
keluarga(a1602) dan tabel kemiskinan(r1602). Proses penggabungan dua
tabel tersebut membentuk tabel facta yaitu kemiskinan_fact_table. Tabel
tersebut akan direlasikan dengan tabel provinsi(prop1600),
tabel kebupaten (kabu1602), tabel kecamatan (keca1602) dan tabel desa
(desa1602) sebagai tabel dimensi yang akan digunakan dalam proses OLAP data.
Berikut salah satu model OLAP
OLAP
5. Simpulan
1. Model data warehouse yang terbentuk dapat
digunakan sebagai gudang data untuk mempermudah melakukan analisis terhadap
data kemiskinan.
2. Data warehouse yang terbentuk dapat menghasilkan
multidimensi data yang berguna bagi pemerintah dalam pengambilan langkah kebijakan untuk perencanaaan pembangunan yang tepat sasaran sehingga dapat membantu dalam penganggulangan kemiskinan.
sumber : http://eproceeding.undiksha.ac.id/index.php/senari/article/view/764/544
Nama : Muhammad Lafasha . A
Npm : 1B117090
Kelas : 4KA44
Tidak ada komentar:
Posting Komentar