Optimalisasi Infrastruktur Data melalui Efisiensi Biaya Cloud dan Pengembangan Sistem ETL Terintegrasi di Pt Omni Digitama Internusa

Aditya Hartono, Kevin (2026) Optimalisasi Infrastruktur Data melalui Efisiensi Biaya Cloud dan Pengembangan Sistem ETL Terintegrasi di Pt Omni Digitama Internusa. Pro-Step Report, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (548kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (408kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (909kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (299kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (432kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF LEMBAR_PENGESAHAN.pdf Download (53kB)

Abstract

PT Omni Digitama Internusa (Ruparupa) merupakan pilar e-commerce Kawan Lama Group yang mengandalkan strategi omnichannel, namun menghadapi tantangan signifikan dalam integrasi data dari sumber yang heterogen serta tingginya beban biaya infrastruktur cloud. Kegiatan magang ini difokuskan pada pengembangan solusi data engineering yang terstruktur untuk mengatasi inefisiensi operasional akibat proses manual dan fragmentasi data tersebut. Penulis berperan aktif dalam merancang arsitektur data yang lebih efisien guna mendukung kebutuhan analisis bisnis yang cepat dan akurat. Solusi yang diambil meliputi perancangan pipeline ETL/ELT otomatis berbasis Python dan AWS untuk mengintegrasikan data TikTok Shop dan Freshdesk ke dalam Data Lake, yang menjamin ketersediaan data terpusat bagi tim analis. Inovasi teknologi juga diterapkan secara agresif melalui pemanfaatan Generative AI Google Gemini untuk otomatisasi proses tagging produk, serta inisiatif migrasi penyimpanan dataset QuickSight dari memori SPICE ke metode Direct Query. Penerapan solusi-solusi tersebut memberikan dampak nyata terhadap kinerja perusahaan, di mana otomatisasi tagging terbukti meningkatkan efisiensi waktu kerja secara drastis dari satu menit menjadi satu detik per SKU. Selain itu, inisiatif optimasi biaya infrastruktur berhasil mereduksi beban biaya bulanan hingga 93,46%. Rangkaian pencapaian ini tidak hanya meningkatkan produktivitas dan efisiensi anggaran perusahaan, tetapi juga memperkaya kompetensi praktis penulis dalam pengelolaan arsitektur Big Data modern yang krusial bagi keberlangsungan bisnis digital.

Item Type:	Technical Report (Pro-Step Report)
Creators:	Aditya Hartono, Kevin (00000069875)
Contributors:	Suryasari, Suryasari (0323088301)
Keywords:	Data Engineering, ETL/ELT Automation, Artificial Intelligence, Cost Optimization, AWS Cloud
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.2 Systems Analysis and Design, Information Architecture, Performance Evaluation
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
Date Deposited:	02 Feb 2026 12:03
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/44517

Actions (login required)

View Item