Analisis Visualisasi Tren Kasus KDRT di Kota Padang menggunakan Pendekatan Business Intelligence berbasis Dashboard
DOI:
https://doi.org/10.55382/jurnalpustakadata.v6i3.2020Keywords:
masyarakat , Padang, dashboard, Business Inteligence, KDRTAbstract
Kekerasan dalam rumah tangga (KDRT) masih menjadi permasalahan sosial yang memerlukan penanganan secara komprehensif dan fokus melalui pendekatan berbasis data. Perkembangan teknologi informasi memungkinan instansi Kepolisian Resor Padang yaitu bidang Ditres dan Satres bagian PPA – PPO (Pelayanan Perempuan dan anak serta Pemberantasan Perdagangan Orang) melakukan pencatatan dan pengelolaan data kekerasan melalui sistem digital. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan memvisualisasikan tren kasus KDRT di Padang mengunakan pendekatan Business Inteligence. Data penelitian menggunakan data sekunder laporan kasus KDRT periode 2021 – 2026. Metode penelitian ini meliputi dari pengumpulan data, proses Extratc Transform Load (ETL), pembangunan data warehouse, visualisasi dashboard dan analisis tren. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan jumlah kasus KDRT dari 150 kasus pada tahun 2021 menjadi proyeksi 192 kasus pada tahun 2026. Menjadi problematik dari peningkatan kasus KDRT ini adalah faktor ekonomi, judi online, pinjaman online, campur tangan orang lain, ketimpangan kuasa patriarki dalam rumah tangga dll. Implementasi Business Inteligence memungkinkan pemangku kebijakan melakukan pemantauan tren secara efektif, mengidentifikasi faktor risiko utama dan mendukung pengambilan keputusan bebasis data. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Business Inteligence berbasis dashboard mampu meningkatkan efektivitas monitoring dan evaluasi program pencegahan KDRT di Kota Padang
Downloads
References
Sayendra Safaria, Yusli Yenny. June 2023. Analisis jaringan syaraf tiruan terhadap kriminalitas di polres kota padang. Vol8 no1. P-ISSN: 2528-5556, E-ISSN: 2528-6226
https://fe.ekasakti.org/index.php/UJIS/article/view/33
Turban, E., Sharda, R., Delen, D. 2023. Decision Support and Business Intelligence Systems. Pearson.
Chen, H., Chiang, R., Storey, V. 2022. Business Intelligence and Analytics. MIS Quarterly. 36(4):1165–1188.
Hsinchun Chen, Roger H. L. Chiang, dan Veda C. Storey, "Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact," MIS Quarterly, Vol. 36, No. 4, pp. 1165–1188.
Vibhu Verma, “A Comprehensive Framework for Residual Analysis in Regression and Machine Learning,” J. Inf. Syst. Eng. Manag., vol. 10, no. 31s, pp. 34–46, 2025.
Kenneth C. Laudon dan Jane P. Laudon, Management Information Systems: Managing the Digital Firm, Pearson, 2023.
Kanit Reksrim Polres Padang maret 2026
F. Vibiola dan A. Afdal, “Analisis Pemahaman Fungsi Keluarga pada Korban Kekerasan dalam Rumah Tangga (KDRT) Ditinjau dari Status Sosial Ekonomi dan Latar Belakang Budaya,” Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK), vol. 4, no. 4, pp. 6143–6154, 2022.
C. Tandilino, R. Khaerany, G. T. Pontoh, dan A. Indrijawati, “Big Data and Business Intelligence in the Public Sector: Implementation and Benefits,” Jurnal Akuntansi Aktual, vol. 12, no. 1, pp. 27–39, 2025.
F Vibiola dan A Afdal, “Analisis Pemahaman Fungsi Keluarga pada Korban Kekerasan Dalam Rumah Tangga Ditinjau dari Status Sosial Ekonomi dan Latar Belakang Budaya,” Jurnal Pendidikan dan Konseling, 2022.
Efraim Turban, Ramesh Sharda, dan Dursun Delen, Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective, 4th ed. Boston: Pearson, 2022.
Efraim Turban, Ramesh Sharda, dan Dursun Delen. Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective. Pearson, 2022.
Kodi, D. (2025). Transforming organizational decision-making using Power BI dashboards. International Journal of Emerging Research in Engineering and Technology.
https://ijeret.org/index.php/ijeret/article/view/487/465
Menunjukkan bahwa digitalisasi pelayanan publik mampu meningkatkan efisiensi, transparansi, akuntabilitas, dan kualitas tata kelola pemerintahan
https://ejournal.ipdn.ac.id/JTKP/article/view/5094/2219
Charkaoui, A., & Jabraoui, S. (2024). 20 years of scientific study on business intelligence and decision-making performance: A bibliometric analysis. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, 10(3), 408–421. https://doi.org/10.20473/jisebi.10.3.408-421
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Sayendra Safaria, yumay wendra

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.






