ERP ( enterprice resource planning )
Perencanaan
sumber daya perusahaan, atau sering disingkat ERP dari istilah bahasa Inggrisnya,
(enterprise resource planning), adalah sistem informasi yang diperuntukkan bagi
perusahan manufaktur maupun jasa yang berperan mengintegrasikan dan mengotomasikan
proses bisnis yang berhubungan dengan aspek operasi, produksi maupun distribusi
di perusahaan bersangkutan.
Keuntungan ERP
1.
Integrasi data keuangan
2.
Standarisasi Proses Operasi
3.
Standarisasi Data danInformasi
4.
Keuntunganygbisadiukur
a.
Penurunaninventori
b.
Penurunantenagakerjasecara total
c.
Peningkatan service level
d.
Peningkatankontrolkeuangan
e.
Penurunanwaktu yang di butuhkanuntukmendapatkaninformasi
a.
Pada PT. Semen Gresik
v IMPLEMENTASI
ERP PADA PT. SEMEN GRESIK
PT.
Semen Gresik adalah perusahaan bergerak di industri semen, yang didirikan sejak
tahun 1957. Pada bulan Juni tahun 2001, ERP mulai diaplikasikan untuk mendukung
bisnis proses yang ada di Semen Gresik dengan penerapan pertama kali dilakukan
di bagian finansial. Dengan berjalannya waktu, implementasi dilakukan di bagian
penjualan dan kemudian di bagian manufakturing.
Ada
beberapa hal yang melatar belakangi Semen Gresik untuk mengimplementasikan ERP
(Garside, 2004), yaitu :
Kebutuhan
‘Back Bone System’ yang kuat dan mampu memberikan informasi yang relevan dan
tepat waktu.
Kebutuhan
integrasi sistem informasi Semen Gresik Group (SSG) guna mendapatkan sinergi
yang lebih optimal. Faktor-faktor yang mendorong adanya kebutuhan integrasi
tersebut diantaranya adalah
Bergabungnya
Semen Tonasa dan Padang sebagai subsidiary Semen Gresik (distributor) Semen
Gresik tersebar di wilayah Jawa-Bali sehingga membutuhkan sistem
tersentralisasi untuk pengiriman ordernya agar order dapat segera diproses dan
dipenuhi.
Jaringan
distribusi Semen Gresik memiliki dua pabrik, dua puluh tiga gudang penyangga,
seratus dua puluh distributor dan empat puluh Ekspeditur. Order dari
distributor dapat dipenuhi dari pabrik maupun gudang penyangga sehingga perlu
sistem informasi yang terintegrasi diantara pabrik, gudang dan distributor.
Jaringan
pengiriman semen sangat kompleks dan melibatkan Ekspeditur untuk
menyelenggarakan jasa transportasi di Semen Gresik, menyebabkan kebutuhan untuk
mengintegrasikan informasi-informasi yang berkaitan dengan pengiriman barang
terutama dengan pihak Ekspeditur.
Semen
Gresik sebenarnya telah menggunakan aplikasi buatan sendiri (in-house
development) berbasis program Foxbase dan database Sybase sejak 1989.
Sayangnya, aplikasi-aplikasi yang digunakan hanya untuk menunjang operasional
bisnis di tingkat departemen/bagian, dan belum terintegrasi antara satu dan
lainnya.Dalam perjalanannya, sistem tersebut tidak bisa mengakomodasi kebutuhan
perusahaan -- khususnya para user -- yang dari waktu ke waktu terus
berkembang.Jadi, perkembangannya di-drive oleh para user.Dan dalam praktiknya,
tenaga TI memang bisa mengembangkan sesuai kebutuhan mereka.Karena itu, manajemen
PT. Semen Gresik akhirnya memutuskan mencari solusi baru yang lebih powerful
dan bisa terintegrasi dari hulu ke hilir.Manajemen Grup Semen Gresik sangat
berkeinginan memiliki sistem informasi yang bisa dipakai untuk menunjang aspek
operasional, taktis bahkan strategis. Sistem itu juga harus mampu menciptakan
kemudahan, kecepatan dan kenyamanan bagi mata rantai bisnis di lingkungan
perusahaan: pemasok, pelanggan, tiap departemen dan unit-unit di lingkungan
Grup Semen Gresik, serta stakeholder lainnya. Untuk merealisasikannya, pada
Oktober 2000 dibentuklah Tim Proyek Sistem Informasi Grup Semen Gresik.
v PROSES
IMPLEMENTASI ERP PADA PT. SEMEN GRESIK
3.1.
Proses Implemetasi ERP
Berikut
ini adalah tugas Tim Proyek Sistem Informasi Grup Semen Gresik :
a.
a.Mendefinisikan
rencana proyek yang realistis dan melaksanakan perubahan proses bisnis sesuai
tujuan perusahaan.
b.
b.Melaksanakan
tahap-tahap pengembangan dan penerapan sistem dengan sebaik-baiknya, sesuai
dengan target waktu yang ditentukan.
c.
c.Mengusulkan
penunjukan konsultan dan penetapan platform Sistem Informasi Perusahaan.
d.
d.Menyusun
rencana anggaran dan melaporkan realisasi biaya proyek.
e.
e.Melaksanakan
pengadaan barang dan jasa dalam batas-batas tertentu yang ditetapkan oleh
direksi.
f.
f.Membuat
laporan manajemen secara berkala dan menyusun dokumentasi proyek.
Setelah
melalui proses cukup panjang -- memakan waktu hampir 1,5 tahun -- Semen Gresik
akhirnya memutuskan memakai solusi ERP JD Edwards. Alasannya, solusi ini
merupakan solusi Best Practice, serta cukup fleksibel dan mudah
diimplementasikan. Bahkan, beberapa pemain semen terbesar di dunia menggunakan
solusi ini, seperti Lafarge, Cemplank, Argos, Cockburn Cement, Cruz Azul, Calme
Cementi, Ferrobeton.
Sebelum
diimplementasi, Tim Proyek meneliti lebih jauh calon user (stakeholder
analysis) selama hampir empat bulan. Salah satu tujuannya: mengetahui sejauh
mana tanggapan dan apresiasi mereka terhadap sistem baru yang akan segera
diimplementasi. Hasilnya, beberapa calon user di sejumlah departemen memang ada
yang menunjukkan resistensi terhadap perubahan, namun secara umum banyak yang
menerima terhadap solusi ini.
Proses
selanjutnya adalah perusahaan membeli beberapa perangkat hardware yang
mendukungnya. Pada saat yang hampir bersamaan, perusahaan membangun jaringan
LAN/WAN ke seluruh cabang hingga ke gudang-gudang yang tersebar di beberapa
lokasi dan proses ini saja memakan waktu hingga dua tahun.
Proses
implementasi modul-modul ERP ini, dimulai pada November 2000. Modul
Maintenance, Inventory dan Purchasing bisa go live Oktober 2001. Menyusul
kemudian modul Finance pada Januari 2002, dan terakhir modul Sales Order &
Transportation bisa diselesaikan pada Juli 2002.
Proses
impelementasinya dilakukan secara bertahap atas pertimbangan efektivitas. Pada
fase ini, Semen Gresik dibantu oleh konsultan Berca HardayaPerkasa dan Praweda.
Ada sekitar 60 orang yang terlibat pada fase ini: 10 tenaga TI, dan sisanya
terdiri dari para user dari berbagai departemen. Hal yang paling rumit terjadi
adalah pada saat implementasi modul Sales Order & Transportation karena
untuk modul ini, para user-nya tidak hanya dari kalangan internal, tapi juga
berbagai mitra bisnis, seperti para buyer (distributor), toko-toko, dan
perusahaan ekspeditur/transporter (pengangkut semen) yang jumlahnya sekitar 100
dan tersebar dari Serang, Madura hingga Bali. Sehingga kendalanya justru
terletak pada sisi SDM-nya, bukan pada sistemnya. Oleh karena itu, sebelum
implementasi, dilakukan proses sosialisasi. Antara lain, dengan mengumpulkan
seluruh distributor dan memberikan briefing kepada mereka. Setelah proses
implementasi selesai, dilanjutkan dengan tahap internalisasi (bersifat teknis):
tim TI Semen Gresik mendatangi para distributor di tiap daerah satu per satu.
PT.
Semen Gresik harus mengeluarkan dana sekitar Rp 46 miliar lebih. Namun, biaya
sebesar itu tidak hanya diperuntukkan bagi pembangunan sistem dan infrastruktur
di Semen Gresik, tapi juga mencakup Semen Padang dan Semen Tonasa.
Anggaran
Implementasi ERP di Grup Semen Gresik:
a.
Perangkat lunak JD Edwards termasuk lisensi: Rp 7,3 miliar.
b.
Perangkat keras (server & client), Database dan Jaringan: Rp 30 miliar.
c. Jasa
Konsultan: Rp 5,2 miliar.
d.
Pendidikan dan Latihan: Rp 2,9 miliar.
e. Umum
& Administrasi: Rp 800 juta.
f. Tata
Ruang: Rp 400 juta.
Dalam
mengimplementasikan ERP di Semen Gresik, beberapa aspek teknis yang dilakukan
oleh departemen Information Technology (IT) diantaranya :
1.
Mengimplementasikan sofware J.D.Edwards
2.
Membangun sistem jaringan komputer (LAN/WAN)
3.
Membangun infrastruktur server dan database
4.
Membangun tata ruang sistem informasi
5.
Menyusun dokumentasi sistem.
Sedangkan
aspek non teknis yang dipertimbangkan oleh departemen IT pada khususnya serta
perusahaan pada umumnya dalam menyongsong implementasi ERP adalah :
Komitmen
manajemen agar implementasi berhasil sehingga yang dipertimbangkan tidak lagi
apakah Software tersebut yang ”The Best”.
Proses
mapping dilakukan karena bisnis proses J.D.Edwards ternyata tidak sama dengan
bisnis proses yang dijalankan Semen Gresik. Dari proses mapping ini ada dua
kemungkinan yaitu bisnis proses semen Gresik mengikuti J.D.Edwards atau
sebaliknya. Tahap selanjutnya yang dilakukan adalah mengkaji efek dalam jangka
panjang dan pendek terhadap pemilihan bisnis proses yang akan dipakai. Sebagai
contoh proses pengadaan barang diputuskan oleh Semen Gresik untuk mengikuti
bisnis proses J.D.Edwards.
Perubahan
bisnis proses dan implementasi ERP menyebabkan perubahan-perubahan dalam
struktur organisasi berupa bertambahnya job discription dan unit-unit kerja
baru yang berfungsi untuk mendukung implementasi ERP.
Aplikasi
”Change Management” untuk mengelola perubahan-perubahan yang terjadi dengan
adanya implementasi ERP.
3.2.
Kendala-kendala dalam Implementasi ERP
Beberapa
kendala yang dihadapi oleh pihak Semen Gresik dalam implementasi dikategorikan
menjadi 3 aspek :
Teknis,
diantaranya masalah bahasa dan perubahan dari model hard copy menjadi model
display. Penggunaan Software ERP menuntut terminologi istilah yang sama
sehingga istilah-istilah dalam produksi, penjualan, dan lain-lain yang
digunakan di Semen Gresik harus dirubah sesuai istilah-istilah dalam ERP yang
berbahasa Inggris. Pengambilan keputusan yang dilakukan oleh pihak manajemen
secara tradisional dilakukan dengan menggunakan model hard copy dimana Manajer
menandatangani tumpukan kertas yang dimejanya dipaksa untuk membuka komputer
karena proses Approval dilakukan melalui media tersebut (model display).
Budaya,
implementasi ERP yang berbasis penggunaan teknologi menuntut perubahan-perubahan
yang harus dilakukan karyawan diantaranya harus aware terhadap penggunaan
software tersebut (sebagai contoh selalu update data).
Politik,
kendala yang menghambat implementasi berasal dari dalam tubuh departemen IT
sendiri dan dari luar departemen.
Sebagian
besar karyawan IT merasa pekerjaannya akan hilang karena digantikan oleh sistem
tersebut. Hal ini dikarenakan sebelum penerapan sistem ERP, bagian IT inilah
yang bertanggung jawab untuk membuat aplikasi-aplikasi sesuai dengan kebutuhan
user disemua departemen.Beberapa karyawan di luar departemen IT juga merasa
terancam dengan berkurangnya kekuasaan karena sebagian pekerjaan akan dilakukan
oleh software ERP.
Dengan
alasan politis tertentu, beberapa unit kerja yang sebenarnya bisa dihapus
dengan penerapan J.D.Edwards tidak dapat dilakukan.
Keengganan
user atau karyawan departemen lain pada saat diimplementasikan software karena
adanya unsur ”ketidakpercayaan” terhadap departemen IT. Ketidakpercayaan
tersebut timbul karena ketakutan bahwa data-data atau laporan-laporan rahasia
mereka akan diketahui oleh bagian IT selaku administrator.
Untuk
mengatasi kendala tersebut, ada beberapa hal yang telah dilakukan pihak Semen
Gresik :
Implementasi
Change Acceleration Project (CAP) untuk mengelola perubahan-perubahan yang
terjadi dalam implementasi ERP.
Pendekatan
dengan user sebelum penerapan sistem ERP melalui presentasi-presentasi untuk
menunjukkan kelebihan-kelebihan implementasi sistem tersebut.
Pengembangan
Sistem Recovery dalam Implementasi ERP.
v HASIL
IMPLEMENTASI ERP
Dengan
implementasi yang telah dilaksanakan di Semen Gresik ada beberapa perbaikan
yang diperoleh diantaranya :
Mempercepat
proses order dari distributor sehingga membantu meningkatkan penjualan semen.
Mempercepat
waktu pembuatan laporan keuangan, dari sebelumnya per tanggal lima belas
menjadi tanggal lima sudah tercetak semua laporan.
Meningkatkan
keakuratan informasi
Proses
bisnis yang berlangsung di perusahaannya jauh lebih efisien. Semua proses
bisnis di berbagai departemen sudah bisa dilakukan secara cepat dan tepat.
Dari
sisi produktivitas karyawan, terjadi peningkatan yang mengacu pada survei
internal perusahaan, setelah 6 bulan sistem baru itu go live, umumnya user
mengaku puas.
v KESIMPULAN
Implementasi
ERP di Semen Gresik jelas memerlukan perubahan-perubahan budaya organisasi
terutama dikaitkan dengan cara bekerja, misalnya karyawan dituntut terus
menerus untuk meng-update data karena informasinya diberikan oleh sistem ini
harus bersifat real time. Dengan berjalannya waktu ternyata pihak Semen Gresik
dapat melakukan perubahan budaya organisasi sehingga user lebih siap dalam
mengoperasikan sistem yang baru. Implementasi ERP di Semen Gresik dapat dilihat
bahwa perusahaan tersebut telah mengelola perubahan-perubahan dengan cukup
baik, terbukti dengan dilakukannya aktivitas berikut :
Mengelola
perubahan-perubahan yang terjadi sebagai akibat implementasi dengan mengadopsi
CAP.
Melakukan
pendekatan-pendekatan kepada departemen yang akan diimplementasi untuk
mendapatkan komitmen. Komitmen ini sangat penting untuk meyakinkan bahwa mereka
akan menggunakan dan mendukung sistem ERP.
Dari
pembahasan diatas, ada satu faktor penting lagi yang membawa kesuksesan
implementasi ERP di Semen Gresik yaitu komitmen manajemen, dimana dari awal
pihak manajemen sudah mempunyai inisiatif untuk menerapkan sistem ini.
Dengan
menerapkan ERP, maka perusahaan harus memilih antara merubah bisnis proses yang
dimilikinya untuk menyesuaikan dengan sistem ERP atau sebaliknya. Agar dapat
memilih, perusahaan yang akan mengimplementasikan ERP tentunya harus sudah
mempunyai bisnis proses sehingga dapat membandingkan dengan bisnis proses dari
sistem ERP.
Dari
perbandingan tersebut, jika bisnis proses yang dimiliki perusahaan sudah matang
maka tidak banyak perubahan yang dilakukan. Semen Gresik memutuskan untuk
beberapa bisnis proses ada yang mengikuti sistem J.D.Edwards dan ada yang
tidak.
Dari
pembahasan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan beberapa faktor kunci
kesuksesan implementasi ERP di Semen Gresik, yaitu : bisnis proses yang matang,
manajemen perubahan yang baik, komitmen mulai dari level manajemen sampai ke
user, dan perubahan budaya organisasi. PT. Semen Gresik berhasil
mengintegrasikan perubahan dengan mempertimbangkan business process, people dan
IT.
BUSINESS INTELLIGENCE
Business
bisnis
adalah suatu organisasi yang menjual barang atau jasa kepada konsumen atau
bisnis lainnya, untuk mendapatkan laba. Secara historis kata bisnis dari bahasa
Inggris business, dari kata dasar busy yang berarti "sibuk" dalam
konteks individu, komunitas, ataupun masyarakat. Dalam artian, sibuk
mengerjakan aktivitas dan pekerjaan yang mendatangkan keuntungan.
Kecerdasan (Intelligence)
AI
adalah bagaimana membuat mesin yang “cerdas” dan dapat melakukan hal-hal yang
sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia. Dari perspektif bisnis, AI adalah
sekelompok alat bantu (tools) yang berdaya guna, dan metodologi yang
menggunakan tool-tool tersebut guna menyelesaikan masalah-masalah bisnis. Dari
perspektif pemrograman (Programming), AI termasuk didalamnya adalah studi
tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search).
Definisi Business Intelligence
Secara
umum Business Intelligence (BI) merupakan sebuah proses untuk melakukan
ekstraksi data-data operasional perusahaan dan mengumpulkannya dalam sebuah
data warehouse yang selanjutnya diproses menggunakan berbagai analisis
statistik dalam proses data mining, sehingga didapat berbagai kecenderungan
atau pattern dari data (Choirul, 2006).
Business
Intelligence adalah rangkaian aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan,
menyimpan, menganalisis, dan menyuguhkan akses data untuk membantu petinggi
perusahaan dalam pengambilan keputusan (Stevans, 2008).
Business
Intelligence (BI) merupakan representasi dari aplikasi dan teknologi untuk
mengumpulkan, menyimpan, menganalisa dan menyediakan akses terhadap data untuk
membantu user dalam suatu perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih baik
(Nirwasita,2008).
Tools Business Intelligence
Tools
dalam business intelligence merupakan jenis dari software aplikasi
yang di desain untuk membantu proses analisa dan representasi
data dalam business intelligence (Nirwasita, 2008), yang terdiri
dari :
Digital
Dashboard
Juga
dikenal sebagai Business Intelligence Dashboard, Enterprise Dashboard, atau Executive
Dashboard, merupakan summary dalam bentuk visual dari suatu data bisnis yang
menampilkan kondisi bisnis melalui metrics dan Key Performance Indicators
(KPIs).
Online
Analytical Processing
Dikenal
sebagai OLAP (termasuk juga HOLAP, ROLAP dan MOLAP), kemampuan managemen,
pengambil keputusan dan sistem informasi eksekutif yang memberikan support
untuk menganalisa data yang interaktif dari data yang besar dalam berbagai
perspektif.
Reporting
Perangkat
Lunak Reporting mengenerate view agregasi dari data untuk menjaga agar pihak
managemen selalu mendapatkan informasi tentang kondisi perusahaan mereka.
Data
Mining
Ekstraksi
dari informasi pemakai dari database dengan mengutilisasi software yang dapat
mengisolasi dan mengidentifikasikan pattern yang sebelumnya tidak terdeteksi
atau trend dari suatu data dari keseluruhan data yang berjumlah besar.
Karakteristik Business
Intelligence
Sistem
Business Intelligence yang baik mempunyai berbagai karakteristik
(Stevans,2008), diantaranya :
1.
Tujuan utama
Seluruh sistem
komputer mempunyai tujuan utama bagi seluruh pengguna sesuai dengan kebutuhan
penguna masing-masing.
2.
Ketersediaan data yang relevan
Masalah
ketersediaan data merupakan poin yang paling penting dalam sistem business
intelligence yang efektif. Dalam proses pembuat keputusan sering terjadi
penyampaian informasi yang tidak lengkap atau bahkan yang tidak sebenarnya.
Namun dengan dukungan BI, ketersediaan data yang relevan dapat diatasis ehingga
dapat menyuguhkan data-data yang relevan.
3.
Kemampuan
Dalam
hal ini terdapat kemampuan BI yang paling utama yaitu dapat memberikan
kemudahan akses untuk informasi terbaru dari bisnis yang berjalan serta peluang
yang diproyeksikan, selain itu Bi dapat memenuhi kapabilitas untuk melakukan
analisis dan memenuhi permintaan pengguna
4.
Struktur Pendukung
Dalam
BI, sistem pendukung didalamnya tidak hanya terdiri dari hardware dan software,
namun juga terdiri dari suatu proses yang dibuat untuk pengambilan keputusan
yang lebih baik serta untuk menentukan strategi untuk misi dan tujuan kedepan.
Pendekatan Implementasi Business
Intelligence
a.
Top-down Aprroach
Pendekatan
top-down sangat tepat bagi suatu organisasi yang akan membangun BI dimana pada
waktu yang bersamaan organisasi tersebut juga sedang melakukan secara
menyeluruh di seluruh aspek organisasi. Pada pendekatan ini, kerangka data
warehouse secara menyeluruh (enterprise data warehouse) harus disusun terlebih,
baru kemduian diikuti oleh data warehouse departemental (Data mart). Kelebihan
dari pendekatan ini adalah: Pembangunan BI langsung mencakup data seluruh
organisasi – kerangka BI akan lebih terstruktur, bukan gabungan dari berbagai data
mart (data parsial) – penyimpanan dara menjadi terpusat – kontrol informasi
dapat dilakukan secara tersentralisasi adapun kelemahan pendekatan ini yang
harus diantisipasi alah : waktu implementasi lebih lama – resiko kegagalan
relatif tinggi karena kerumitannya.
b.
Bottom-up Approach
Kebalikan
dengan pendekatan sebelumnya, dalam pendekatan bottom-up BI yang akan disusun
justru dari tingkat departemental (departemental data warehouse) baru kemudian
diintegraskan menjadi data warehouse organisasi secara keseluruhan.
Pendekatan ini sangat tepat bagi kebutuhan organisasi yang memprioritaskan
pembangunan BI di suatu departemen terlebih dahulu. Kemudian setelah sukses di
departemen tersebut akan dilanjutkan ke departemen lainnya. Kelebihan dari
pendekatan ini adalah : implementasi lebih mudah untuk dikelola dan lebih cepat
memperlihatkan hasil
1)
Resiko kegagalan relatif lebih kecil
2)
Bersifat incremental, dimana data mart yang penting dapat dijadwalkan
lebih awal
3)
Memungkinkan anggota tim proyek untuk belajar dengan baik
Adapun kelemahan
pendekatan ini yang harus diantisipasi adalah:
1)
Tiap data mart merupakan departmental-view
2)
Memungkinkan terjadinya duplikasi data di setiap data mart di masing- masing
departemen
3)
Data tidak konsisten dan data sulit direkonsiliasi
c.
Tactical Approach
Pendekatan
ini mengkombinasikan kedua pendekatan sebelumnya untuk mendapatkan
kelebihannya. Dalam pendekatan ini, pengembangan BI disuatu organisasi akan
dimulai dengan perencanaan dan pendefinisian arsitektur kebutuhan data warehouse
organisasi secara keseluruhan (standarisasi). Baru kemudian akan dilakukan
serangkaian pembuatan BI pada tiap departemen yang membutuhkan.
Struktur dan Komponen Business
Intelligence
Komponen
utama dari Business Intelligence adalah:
·
Data Warehouse
·
Business Analytics
·
Data Mining
·
Business Performance Management
Business Intelligence dan Data
Warehouse
Business
Intelligence dana data warehouse adalah dua hal yang berbeda namun hampir tidak
bisa dipisahkan. Data warehouse bicara mengenai bagaimana data- data yang besar
dan beragam disimpan dalam satu repository dan disusun sedemikian sehingga
memudahkan pencarian, sedangkan Business Intelligence adalah salah satu
teknologi yang digunakan untuk menyajikan data- data tersebut sehingga
memudahkan analisa dan pengambilan keputusan berdasarkan informasi yang akurat
dari sumber data. Suatu solusi Business Intelligence yang baik memerlukan
sumber data yaitu data warehouse.
Faktor-faktor yang Mengakibatkan
Kegagalan Implementasi Business Intelligence
Terdapat
beberapa faktor yang harus dihindari agar implementasi BI di suatu organisasi
berjalan sukses. Hal ini dengan kebutuhan analisis tersebut dan bagaimana
bentuk informasi yang diharapkan. Kesemuanya harus jelas terlebih dahulu
sebelum dimulainya pengembangan BI. sangat penting diperhatikan
karena Faktor- faktor tersebut adalah :
a.
Perencanaan yang kurang matang Implementasi BI tidak mungkin berhasil tanpa
perencanaan yang matang. Kondisi tersebut antara lain ditunjukkan dengan adanya
rendahnya konsistensi dukungan pimpinan terhadap proyek BI itu sendiri dan
rendahnya tingkat kerjasama antar- bagian di organisasi dalam upaya mewujud-
kan BI.
b.
Kualitas data yang tidak/kurang baik upaya implementasi BI biasanya akan
membutuhkan sumber daya (dana, waktu, tenaga) yang relatif cukup besar.
c.
Kurangnya mengantisipasi terhadap perubahan di organisasi Sistem BI
beserta implementasinya sering- kali mengalami perubahan kebutuhan dan
organisasi patut mengantisipasi hal tersebut. Perubahan yang terjadi di
organisasi pun juga membutuhkan antisipasi pada sistem BI yang dipakai. Untuk
itu or- ganisasi harus memperhitungkan sumber pengembangan BI
juga berpotensi daya yang dibutuhkan. menurunkan tingkat keberhasilan. Sebe-
lum dilaksanakan, organisasi yang besangkutan harus mampu mendefinisikan
informasi apa saja yang dibutuhkan, data -data apa saja yang perlu dianalisis,
dan dimana sajakah data-data tersebut dikel- ola. Kemudian, siapa sajakah yang
terkait
d.
Pengadaan sistem BI yang one-stop shoping Sampai dengan saat ini, belum ada
sistem BI yang siap pakai (fit) untuk semua jenis organisasi yang
membutuhkannya. Untuk itu pengadaan BI di suatu organisasi.
Selain
hal di atas, kurang jelasnya kebutu- han informasi yang ingin didapatkan dari
BI tidak akan dapat digunakan dengan baik jika data yang akan dianalisis
merupakan data yang tidak/kurang baik kualitas- nya. Data yang tidak/kurang
baik akan menghasilkan informasi yang kurang baik dalam pengambilan keputusan (garbage
in = garbage out concept).
BUSINESS INTELLIGENCE DI MASA
SEKARANG DAN DI MASA DEPAN
Kompetisi
ketat bisnis saat ini, kualitas dan waktu yang singkat dari informasi bisnis
untuk sebuah organisasi tidak hanya untung dan rugi saja; mungkin lebih kepada
dapat bertahan atau gulung tikar. Tidak ada or- ganisasi bisnis yang menyangkal
keuntun- gan dari BI. Laporan analisis industri ter- baru, jutaan orang akan
menggunakan Vis- ual Tools BI dan analisis setiap hari. Kedepannya trend BI
akan digabungkan dengan AI (Artificial Intelligence). AI telah digunakan pada
aplikasi bisnis sejak tahuan 1980an, dan sangat berguna untuk meme- cahkan
problem yang komplek dan teknik pendukung keputusan dalam real-time ap- likasi
bisnis. Ini tidak akan lama lagi
Penggunaan Business Intelligence pada Bank Central
Dalam
dunia bisnis yang berubah dengan sangat cepat sekarang ini, perusahaan sangat
membutuhkan alat untuk memberikan servis yang efisien pada customer dalam
bisnis mereka. Untuk dapat tetap kompetitif, perusahaan harus menemui bahkan
melebihi ekspektasi dari customer. Perusahaan bersandar lebih pada sistem business
intelligence untuk tetap berada di depan kecenderungan dan kejadian di masa
datang.
Business
intelligence itu sendiri adalah sebuah istilah manajemen bisnis yang berkenaan
dengan aplikasi dan teknologi yang digunakan untuk mengambil, menyediakan dan
menganalisa data dan informasi mengenai operasi perusahaan. Sistem business
intelligence dapat membantu perusahaan untuk memiliki pengetahuan yang lebih
komprehensif mengenai faktor-faktor yangt mempengaruhi bisnis mereka, misalnya
penjualan, produksi, operasi internal dan juga dalam pemgambilan keputusan.
Aplikasi
dan teknologi business intelligence dapat memungkinkan organisasi untuk membuat
keputusan yang lebih masuk akal, business intelligence juga dapat memberikan
keuntungan kompetitif bagi perusahaan yaitu untuk mengetahui posisi perusahaan
dalam persaingan dengan competitor. Selain itu, business intelligence juga
dapat membantu perusahaan menganalisa perubahan trend pada pasar, perubahan
pada perilaku pelanggan, pilihan pelanggan, kemampuan perusahaan dan kondisi
pasar. Business intelligence dapat digunakan juga untuk membantu analis dan
manajer menentukan penyelesaian yang paling berpengaruh terhadap tren di pasar.
Agar
sistem teknologi business intelligence dapat berjalan dengan efektif,
perusahaan harus memiliki sistem computer yang aman. Selain itu, sistem
business intelligence membutuhkan kapasitas data yang cukup. Penjaja business
intelligence biasanya mengembangkan sistem business intelligence berbeda-beda
untuk menyesuaikan dengan kebutuhan dari sektor yang berbeda-beda.
Dalam
masa yang akan datang, informasi bisnis akan menjadi lebih demokratis dimana pengguna
dari luar organisasi dapat melihat informasi pada segmen mereka untuk melihat
bagaiamana perusahaan tersebut bekerja. Syarat kemampuan business intelligence
juga akan meningkat sejalan dengan ekspektasi konsumen yang juga meningkat. Hal
ini menuntu perusahaan untuk meningkat pada langkah yang sama atau lebih cepat
untuk dapat tetap kompetitif. Business intelligence sering kali menggunakan Key
Performance Indicators (KPI) untuk menaksir keadaaan bisnis saat ini dan
menentukan langkah yang akan ditempuh
Penggunaan
business intelligence dalam Bank Central. Eksekutif dan analis dari Bank
Central mengikuti nadi keuangan negara dengan secara dekat memantau parameter
kunci pada lingkungan ekonomi dan perbankan. Berdasarkan perspektif strategis,
informasi dianalisa untuk mengerti perilaku jangka panjang dan hubungan antara
berbagai variable ekonomi dari bunga bank. Pada tingkat operasional, indikasi
perbankan, keuangan dan makroekonomi diikuti untuk menyediakan panduan untuk
keputusan sehari-hari dalam kerangka kebijaksanaan pemerintah.
Bank
Central mengumpulkan dan menganalisa laporan dan data perbankan, ekonomi,
keuangan, moneter dan aspek-aspek neraca keuangan pada dasar yang tetap dengan
sumber informasi langsung ataupun melalui agen pemerintah. Bank Central
memainkan peran penting dalam menjaga integritas sistem dari sistem perbankan
dan meluruskan pertumbuhannya pada kebijaksanaan moneter keseluruhan pada
Negara. Oleh karena itu, maka Bank Central membutuhkan sistem pengawasan yang
kuat dan efisien untuk memastikan keputusan mereka sesuai dengan ketentuan.
Dalam
lingkungan yang berubah, pengukuran yang tepat pada performa dan pengawasan
yang efektif dari institusi ini adalah tugas yang sulit bagi pengawas dan
pegaturnya. Faktor pembatas dari kebanyakan sistem adalah kesulitan untuk
melihat data historis.
Bagaimanapun,
tren teknologi sekarang, khususnya business intelligence dapat membantu bank
central mengahadapi tantangan tersebut. Teknologi business intelligence
membantu banker dengan kemampuan untuk melihat peringatan sejak dini, jadi
dapat mencegah kegagalan sejak sebelumnya. Idealnya, solusi business
intelligence seharusnya,
·
Dapat menyiapkan ramalan persediaan menggunakan alat estimasi yang sempurna
·
Menyediakan akses historis seperti halnya akses pada data saat sekarang
·
Menyediakan analisis on-the-fly untuk mengidentifikasi kebutuhan bisnis.
·
Memiliki kemampuan yang multi dimensi dengan fasilitas untuk analisis dengan
fungsi-fungsinya yang saling berhubungan.
·
Mencapai efisiensi yang lebih tinggi dalam penyebaran dan pelaporan
·
Memenuhi kebutuhan laporan untuk pemerintah
Dalam penelitian ekonomis, data yang sangat banyak biasanya diatur sekitar
kerangka analisis yang mengklasifikasikan data dan membolehkan pengertian variable
tidak hanya pada tingkatan terendah tetapi juga pada kesatuan yang lebih
tinggi. Data yang diapat dari berbagai sumber haruslah diatur sedemikian rupa
dengan menggunakan konsep kumpulan lanjutan seperti likuiditas yang bebas,
analisis dapat mengerti apa yang sedang terjadi pada dunia ekonomi dan
mengetahui langkah apa yang akan dibuat untuk menyesuaikannya. Pusat informasi
yang diatur dengan baik dapat menyimpan informasi pada bentuk ini untuk
kemudahan dan kecepatan mengakses informasi.
Sebuah dasar business intelligence yang terintegrasi dapat menolong Bank
Central secara konstan mengevaluasi indicator performa dari sistem perbankan,
dan mengawasi kesehatan sistem perbankan, posisi likuiditas dan ketaatan pada
norma-norma kebijaksanaan. Solusi business intelligence dapat juga membantu
analis untuk mempelajari korelasi antara pertumbuhan dari berbagai sektor
ekonomi dengan pertumbuhan pendapatan dari bank dalam sector ini. Analisis
kunci ini dan peringatan awal dapat membantu pengatur untuk melihat bank-bank
yang berbuat salah tepat pada waktunya dan memastikan kebutuhan yang saling
berhubungan.
Saat ini Industri Perbankan sedang menghadapi tantangan pasar yang sangat
pelik, seperti membutuhkan lingkungan transaksi yang sangat aman, kondisi
ekonomi global yang tidak menentu, Regulasi pemerintah yang ketat, dan tuntutan
customer yang selalu berekspektasi tinggi. Bank perlu mengembangkan strategi
tidak hanya untuk mempertahankan customer yang telah ada, namun juga perlu
mengembangkan strategi untuk mendapatkan customer baru.
Tuntuan ini meliputi juga untuk
mengidentifikasi dan mendukung profitable customer, meningkatkan operasi pada level
akar rumput dan memberikan respon yang cepat atas performan portfolio.
Dengan BI maka semua level Desicion Maker mulai dari para top level management,
midle management, sampai Operational Staff dapat mengambil keputusan yang cepat
dan tepat, semua stakeholder akan mendapatkan Informasi menyeluruh sesuai
dengan business Role nya. Perusahaan akan mempunyai ‘Single View of the Truth’
atas semua informasi pada semua level organisasi.
BI akan memberikan cara pandang
yang baru terhadap berbagai level performance dari level enterprise sampai level
individual staff, dari atomic transaction sampai summary transaction.
Beberapa
keuntungan dalam menggunakan BI adalah sebagai berikut:
Menyeimbangkan
Resiko bisnis dan Perkembangan bisnis
Memberdayakan
investasi pada sumber daya yang ada dan infrastruktur nya dengan cara
mengumpulkan data
dari
berbagai sumber Data yang ada.
Memenuhi
kebutuhan Regulator dengan cara yang cepat dan informasi yang akurat.
Report
BI untuk memonitor performan Management di Cabang
Menyediakan
informasi yang cerdas tentang Customer untuk aktivitas promosi
Menyediakan
360 derajat pandangan mengenai profile customer.
Mempermudah
penilaian semua aspek performan organisasi seperti income, profit, customer
satisfaction,
flexibility,
perpindahan dan pertumbuhannya.
Membantu
melakukan Profit Analysis per Cabang, mencari Customer yang paling banyak
memberikan keuntungan,
Service
yang paling banyak memberikan keuntungan, atau lokasi yang paling banyak
memberikan keuntungan.
Mengelola
Resiko Kredit, membuat balance sheet dengan report profit/loss,
menstandardisasi portfolio dan
analisa
Kredit.
Memberikan
360 derajat pandangan mengenai Finansial dan hasil-hasil Operasional.
Penerapan business intelligence pada industri perbankan merupakan kunci sukses
dalam mengefisiensikan dan mengefektifkan kegiatan bisnis utama dengan
kemampuan dalam mendapatkan, mengelola dan menganalisa data nasabah, produk,
layanan, kegiatan operasi, pemasok dan rekan kerja dalam jumlah yang sangat
besar. Contoh penerapan business intelligence pada industri perbankan adalah customer
relationship management, customer credit analysis, risk management, credit card
analysis, customer segmentation, dll (Hair, 2007), (Dan, 2008). Peranan business
intelligence dalam kegiatan bisnis dapat menyediakan layanan yang lebih
personal kepada pelanggan dan secara radikal meningkatkan kualitas servis dari
bank tersebut. Pengelola produk perbankan bersaing dalam mendesain produk dan
layanan yang dapat menjawab setiap kebutuhan suatu segmen tertentu.
Salah satu penerapan customer credit analysis adalah penerapan model penilaian
kredit nasabah (Ince & Aktan, 2009). Penilaian kredit nasabah merupakan
kegiatan paling penting untuk mengevaluasi aplikasi pinjaman yang diajukan oleh
nasabah. system penilaian kredit digunakan untuk memodelkan potensi resiko dari
aplikasi pinjaman, dimana system tersebut memiliki keuntungan karena dapat
menangani aplikasi pinjaman dalam jumlah besar dengan cepat tanpa membutuhkan
sumber daya yang banyak sehingga dapat menurunkan biaya operasional dan efektif
dalam mengurangi penalaran dalam pengambilan keputusan. Dengan persaingan dan
pertumbuhan pasar kredit konsumen, para pemain di industri perbankan saling
berlomba untuk mengembangkan strategi yang lebih baik berkat bantuan penerapan
model penilaian kredit. Tujuan dari penilaian kredit adalah memberikan
kemampuan kepada bagian analisa kredit untuk menentukan aplikasi pinjaman
nasabah yang diterima dari pihak marketing bank termasuk “kredit yang baik”
dimana para nasabah yang termasuk dalam kategori tersebut memiliki kemungkinan
yang cukup besar untuk membayar kewajiban finansialnya kepada bank atau “kredit
yang jelek” dimana para nasabah yang termasuk dalam kategori tersebut memiliki
kemungkinan yang cukup besar untuk memenuhi kewajiban finansialnya. Berdasarkan
hasil studi yang dilakukan oleh Huseyin Ince dan Bora Aktan (2009), peneliti
membandingkan kinerja dari model penilaian kredit menggunakan pendekatan
tradisional dan artificial intelligence (discriminant analysis, logistic
regression, neural networks, classification, and regression tree). Penelitian
percobaan dengan data riil telah mendemonstrasikan bahwa classification,
regression tree, dan neural networks mengalahkan kinerja model penilaian kredit
secara tradisional dalam hal prediksi keakuratan dan type II errors.
Analisis terhadap data pelanggan merupakan kunci utama bagi pihak manajemen
bank untuk menghasilkan keuntungan yang maksimal. Dengan menggunakan konsep pareto,
bahwa dengan mendesain produk dan layanan kepada 20% nasabah dapat memberikan
hasil sebesar 80% terhadap keuntungan. Pihak manajemen mempercayai bahwa dengan
menganalisa 20% nasabah tersebut merupakan langkah yang efektif dalam
meningkatkan keuntungan dan menurunkan biaya operasional. Selain kasus diatas,
pihak manajemen bank dapat menganalisis pemasaran kartu, perhitungan harga jual
dan tingkat keuntungan terhadap pemillik kartu, deteksi terhadap potensi
kecurangan, prediksi manajemen daur hidup nasabah.
Segmentasi pelanggan merupakan salah satu strategi pemasaran yang efektif,
dengan memahami karakteristik dan kebutuhan setiap segmen nasabah maka pihak
manajemen dapat mendesain bagaimana cara memasarkan, harga, kebijakan untuk
setiap produk dan layanan sehingga dapat memberikan keuntungan yang maksimal
(Mawoli & Abdulsalam, 2012). Dengan penerapan business intelligence dalam
proses segmentasi nasabah menjadi lebih mudah karena pihak manajemen dapat
dengan mudah mengidentifikasi demografi dan geografi nasabah tetapi pihak
manajemen harus meluangkan waktu dan tenaga apabila ingin mengetahui psikografi
dan perilaku nasabah dan pihak manajemen perlu mengidentifikasi atribut-atribut
yang diperlukan seperti umur, pekerjaan, penghasilan dan jenis kelamin dengan
mudah dan pada umumnya dapat diukur dengan RFV (recency, frequency, dan value
dari perilaku transaksi mereka) (Sun, 2009), (Lin, Zhu, Yin, & Dong,
2008).
Dapat disimpulkan bahwa untuk memenuhi kebutuhan nasabah yang makin komplek dan
efisiensi bisnis proses dengan otomatisasi kegiatan operasional membutuhkan
dukungan sistem informasi. Sistem informasi perbankan perlu tetap dikembangkan
sehingga dapat memenuhi kebutuhan nasabah dan mengikuti inovasi bisnis, akan
tetapi perlu adanya integrasi dengan sistem business intelligence sehingga
pihak manajemen mendapatkan informasi yang up-to-date dan insight dari data
historis.
SUMBER:
http://deniluthfianto.blogspot.co.id/2012/10/contoh-penerapan-erpenterprise-resource.html
http://totolanindividubinusianretnowulandari.blogspot.co.id/2014/05/business-intelligence-pada-perbankan.html
0 comments:
Post a Comment