Optimalisasi Business Intelligence dengan Metode CRISP-DM pada Departemen Service Solution PT Home Center Indonesia
Keywords:
Business Intelligence, CRISP-DM, Aplikasi WebAbstract
Di era transformasi digital, optimalisasi penerapan Business Intelligence (BI) menjadi langkah strategis untuk mendukung efektivitas operasional dan pengambilan keputusan yang berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan implementasi BI pada Departemen Service Solution PT. Home Center Indonesia dengan menggunakan metode CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Metode ini dipilih karena struktur prosesnya yang sistematis dan terarah, mencakup enam tahapan utama: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Melalui pengolahan data historis operasional, sistem BI yang dikembangkan menghasilkan laporan analitik serta visualisasi interaktif yang mampu mengidentifikasi pola layanan, memprediksi kebutuhan operasional, dan meningkatkan efisiensi proses kerja. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan dalam keakuratan pelaporan, percepatan pengambilan keputusan, serta pemanfaatan data yang lebih optimal. Sistem dirancang dalam bentuk aplikasi web yang interaktif, memudahkan akses lintas divisi dan mendorong kolaborasi, sekaligus memperkuat budaya kerja yang berorientasi pada data di lingkungan perusahaan.
References
Amalsyah, M. R., Kurniawan, D., Rifai, A., & Sari, P. (2024). Sentiment Analysis of Fintech Application User Reviews using the CRISP-DM Framework for Product Development Prioritization. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 14(2).
Fajr, S. A., Setiawan, N. Y., & Purnomo, W. (2024). Pengembangan Business Intelligence Dashboard untuk Manajemen Produk Layanan (Studi Kasus PT XYZ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 8(2).
Kurniawan, D., & Yasir, M. (2021). Optimization Sentiment Analysis using CRISP DM and Naïve Bayes Methods Implemented on Social Media. Cyberspace: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 5(2), 135–142.
Salam, I. A., Putra, K. W., Yuliatina, S., & Sari, B. N. (2023). Application of Naïve Bayes for Classification of Criteria for Potable Water with the CRISP DM Method. Paradigma: Jurnal Komputer dan Informatika, 25(1).
Sastya, N. C., & Nugraha, I. (2023). Penerapan Metode CRISP DM dalam Menganalisis Data untuk Menentukan Customer Behavior di MeatSolution. UNISTEK: Jurnal Teknologi dan Informatika, 10(2), Agustus 2023 – Januari 2024.
Sukmana, Y. L. (2024). Implementasi CRISP DM dengan Menggunakan Tableau untuk Visualisasi Data dalam Upaya Peningkatan Penerimaan Impor pada KPU Bea dan Cukai Tipe B Batam. Jurnal Perspektif Bea dan Cukai, 7(1).
