| dc.identifier.citation | [1] Undang Undang Republik Indonesia Tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan, no.22, hlm. 9– 83, 2009. [2] Suparto Darudiato, Sigit Wisnu Santoso, dan Setiady Wiguna, “BUSINESS INTELLIGENCE: KONSEP DAN METODE,” CommIT, Vol. 4 No. 1 Mei 2010, hlm. 63 - 67. [3] Inmon, w. “Building the Data Warehouse, 4th Edition” Wiley Computer Publishing 2005, pp. 29- 125. [4] Ralph Kimball, Margy Ross “The Datawarehouse Toolkit,” in 2002 Wiley Computer Publishing, Second Edition The Complete Guide Dimensional Modeling. , pp. 2–27. [5] Tableau Software 2018 “Analytics for everyone, everywhere – Tableau Server .” https://www.tableau.com/products/server. ( Akses 19 Januari 2019) [6] Richard Wesley, Matthew Eldridge, and Pawel T. Terlecki. 2011. “An analytic data engine for visualization in tableau”. In Proceedings of the 2011 ACM SIGMOD International Conference on Management of data (SIGMOD '11). ACM, New York, NY, USA, pp 1185-1194. [7] Palak Vaish, Dr. Saurabh Srivastava "Business Intelligence and Data Warehousing Study of tools for transformation of raw data into business results" International Journal of Advance Research inComputer Science and Management Studies Vol 3, Issue 6, June2015 pp. 19 – 22. [8] Darmawan Subuh, Wita Yasman "Implementasi Data Warehouse Dan Penerapannya Pada Toko Magnifique Clothes Dengan Menggunakan Tools Pentaho" Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019 ISSN: 2085-4218 Vol. 05, No. 02, Ferbuar 2019, pp. 29-36. | id_ID |
| dc.description.abstract | Pelanggaran pengendara dalam berlalu-lintas di Indonesia cukup lumayan tinggi penerapan
aplikasi e-tilang yang terintegrasi dengan pengadilan dan kejaksaan cukup efektif dan efisien
dalam penanganan proses tilang di Indonesia. Data penilangan dari masing-masing Polda terekam
dengan baik dan dapat digunakan setiap saat. Selain itu, e-tilang juga dapat minimalisir
kecurangan khususnya dalam pembayaran denda pelanggaran. Terkait dengan data tilang,
Kepolisian dapat mengolah menjadi informasi-informasi penting yang terkait dengan; jumlah
pelanggaran, jenis pelanggaran, pelaku perlanggaran, maupun besarnya jumlah denda pelanggaran.
Mengingat data e-tilang cukup besar yang dapat dikategorikan ke dalam data warehouse, maka
untuk menerbitkan informasi yang diinginkan diperlukan piranti lunak yang mampu mengolah
data tersebut. Untuk menjawab keinginan tersebut diperlukan pengembangan business intelligence
pada aplikasi e-tilang. Peranti lunak yang kami gunakan adalah Tableau Server. Dengan
menggunakan metode/konsep; OLAP, ETL dan Dimensional Modeling, dihasilkan informasi;
Peningkatan Pengguna Aplikasi e-tilang, Pelanggaran Pengguna Aplikasi e-tilang, Pelanggaran
Aplikasi E-tilang berdasarkan Jenis Kelamin, Informasi Pelanggaran Aplikasi e-tilang berdasarkan
5 (lima) Polda, Informasi Data Perbandingan denda dan waktu pembayaran, Informasi
Pembayaran denda dan Tilang. Informasi ini sangat penting bagi Kepolisian dalam pengambilan
keputusan, kebijakan/ regulasi untuk perbaikan aturan atau ketentuan berlalu-lintas di Indonesia. | id_ID |
