Aplikasi E-Data Sektoral adalah sistem digital yang dirancang untuk mengelola, menyimpan, dan menganalisis data sektoral—seperti data pemerintahan, industri, kesehatan, pendidikan, dan lainnya. Berikut adalah langkah-langkah dalam proses pengembangannya:
1. Perencanaan
a. Tujuan:
Mengelola data sektoral secara efektif, efisien, dan aman.
b. Target Pengguna:
Pemerintah, perusahaan, akademisi, serta organisasi lainnya.
c. Platform:
Web-based, mobile, atau desktop, sesuai kebutuhan pengguna.
d. Fitur Utama:
- Pengelolaan data sektoral (input, edit, hapus, dan tampilan data)
- Visualisasi data (dashboard, grafik, tabel)
- Ekspor dan impor data (format CSV, Excel, PDF)
- Keamanan dan otorisasi pengguna
- API untuk integrasi dengan sistem eksternal
2. Implementasi
a. Desain Basis Data
Struktur database menyesuaikan dengan sektor yang dikelola. Contoh tabel utama:
Users(id, nama, email, peran, password)DataSektoral(id, kategori, nilai, tahun, sumber, keterangan)LogAktivitas(id, user_id, aksi, timestamp)
b. Backend (API)
- Autentikasi dan Otorisasi: Menggunakan JWT atau OAuth
- Operasi CRUD: API untuk menambah, mengedit, menghapus, dan mengambil data
- Pencarian dan Filter: Query berdasarkan sektor, tahun, wilayah, dll.
- Ekspor Data: Konversi data ke CSV, Excel, atau PDF
c. Frontend (UI/UX)
- Dashboard: Menyajikan grafik, tabel, dan ringkasan data
- Formulir Input: Untuk menambah dan mengedit data
- Fitur Filter & Pencarian: Memudahkan eksplorasi data
- Manajemen Pengguna: Pengaturan hak akses (admin dan user biasa)
3. Keamanan & Pengujian
a. Keamanan:
- Validasi Input: Untuk mencegah serangan SQL Injection dan XSS
- Enkripsi Data: Password dienkripsi menggunakan bcrypt atau argon2
- Backup Otomatis: Menggunakan cron jobs atau layanan cloud backup
b. Pengujian:
- Unit Testing: Menggunakan Jest, PyTest, atau PHPUnit
- Load Testing: Memastikan performa aplikasi saat digunakan secara masif
4. Deployment & Maintenance
- Hosting: DigitalOcean, AWS, atau Google Cloud
- CI/CD: Menggunakan GitHub Actions atau Jenkins
- Monitoring: Menggunakan Prometheus, Grafana, atau Datadog
