Implementasi Business Intelligence dalam Peningkatan Kinerja Manajemen Baitul Mal Unisba
Abstract
Zakat bagi Umat Muslim merupakan Ibadah sosial yang wajib dilakukan dan termasuk dalam lima rukun islam. Indonesia dengan lebih dari 200 juta jiwa jumlah penduduknya beragama Islam, maka zakat, infak, sedekah dan wakaf (Ziswaf) sangat berperan dalam perekonomian di Indonesia, terutama untuk pengentasan kemiskinan dan peningkatan kesejahteraan masyarakat. Potensi Zakat, infak, sedekat dan wakaf (Ziswaf) di Indonesia menurut Baznas (Baznas, 2017) adalah sekitar 217 triliun rupiah, dengan pengumpulan zakat nasional di tahun 2019 (Baznas, 2019) terhitung mencapai 10,2 triliun rupiah. Hal ini menunjukkan masih besarnya potensi pengumpulan Ziswaf. Baitul Mal Unisba (BMU) sebagai lembaga pengelola Ziswaf dibawah naungan Yayasan Universitas Islam Bandung berupaya terus untuk meningkatkan kinerja manajemen nya dalam upaya menjadi salah satu yang terbaik dalam pengelolaan Ziswaf. Oleh karena itu diperlukan adanya suatu perangkat yang baik dalam pengambilan keputusan dan pengelolaan organisasi berdasarkan data yang terintegrasi. Salah satu perangkat yang dapat digunakan adalah Business Intelligence (BI) yang mencakup penyediaan laporan yang relevan, kartu skor (scorecards), dasbor, analisis multi dimensi, analisis statistik, model, dan atau simulasi kepada pengguna untuk meningkatkan kinerja manajemen. Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model BI yang tepat dalam pengelolaan Baitul Mal Unisba. Metodologi BI ini diawali dengan melakukan pengamatan terhadap proses pengambilan keputusan dan data/dokumen yang diperlukan. Selanjutnya dilakukan penyusunan evaluasi infrastruktur, analisis bisnis, hingga pembuatan rancangan BI dan uji coba implementasi aplikasi BI di BMU.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Bin, Y., Zhong-Zhen, Y., and Baozhen, Y. 2009. An improved ant colony optimization for vehicle routing problem, European Journal of Operational Research 196, pp.171–176.
Baznas. Statistik Zakat Nasional 2017. Badan Amil Zakat Nasional; 2017. h iii.
Baznas. Statistik Zakat Nasional 2019. Badan Amil Zakat Nasional; 2019. h 42.
Steve,Williams. Business Intelligence Strategy and Big Data Analytics: A General Management Perspective. Elsevier Inc.; 2016. 28 p.
Sharda Ramesh, Dursun Delen, Efraim Turban. Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective 4th ed. Pearson; 2018. 16 p.
Larissa T. Moss, Shaku Atre. Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision Support Applications. Addison Wesley; 2013. 40 p.
Kumar U Dinesh, Business Analytics: The Science of Data-Driven Decision Making. John Wiley & Sons, Inc; 2017. 3 p.
Rouhani Saeed, Asgari Sara, Mirhosseni Vahid Seyed. Review Study: Business Intelligence Concepts and Approaches. American Journal of Scientific Research, ISSN 1450-223X Issue 50 (2012), pp.62-75.
Wiedr Berhnard, Ossimitz Luise Maria. The impact of Business Intelligence on the quality of decision making – a mediation model. Elsevier Procedia Computer Science 64 (2015) 1163-1171.
Murray G Daniel. Tableau Your Data!: Fast and Easy Visual Analysis with Tableau Software. John Wiley & Sons, Inc; 2013.
Sleeper Ryan. Practical Tableau: 100 Tips, Tutorials, and Strategies Fro a Tableau Zen Master. O’Reilly Media, Inc; 2018.
Milligan N. Joshua. Learning Tableau 2019: Tools for Business Intelligence, data prep, and visual analytics. Packt Publishing; 2019.
Knaflic Nussbaumer Cole. Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals. John Wiley & Sons, Inc; 2015.
Beaulieu Alan. Learning SQL: Generate, Manipulate and Retrieve Data 3rd ed. O’Reilly Media, Inc; 2020.
DOI: http://dx.doi.org/10.33021/jie.v6i2.1629
DOI (PDF): http://dx.doi.org/10.33021/jie.v6i2.1629.g940
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Articles in this journal have been indexed in major research databases, including:
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.