Autopsi forensik tidak dapat dilepaskan dari tujuan utama penemuan penyebab pasti kematian seseorang. KUHP Pasal 222 dan KUHAP Pasal 133 dan 134, telah mengatur mengenai autopsi forensik. Adanya ketentuan mengenai pemberitahuan kepada keluarga korban untuk dilakukannya autopsi forensik, merupakan kendala tersendiri di dalam implementasinya, yang justru menghambat penegakan hukum dalam kasus-kasus kematian yang tidak wajar. Padahal, hanya melalui autopsi forensik suatu kebenaran materiil dapat diungkap kebenarannya secara ilmiah, baik pada saat dimulainya penyelidikan perkara sampai dengan pembuktian perkara di pengadilan. Beberapa kasus dan putusan pengadilan yang telah berkekuatan hukum tetap mengindikasikan mengenai pentingnya posisi autopsi forensik dalam pembuktian kasus-kasus kematian yang diformulasikan sebagai tindak pidana materiil. Oleh karena itu, dalam kasus-kasus kematian tidak wajar, seyogianya pelaksanaan autopsi forensik tidak harus menunggu persetujuan keluarga korban demi tercapainya kepastian hukum yang adil, baik bagi korban, pelaku maupun masyarakat.

Absensi karyawan merupakan suatu hal yang penting dalam operasional kantor. Absensi secara tidak langsung dapat menggambarkan pola kerja dari karyawan yang terdapat di suatu perusahaan. Absensi juga dapat memengaruhi hal-hal lain, salah satunya adalah keproduktivitasan karyawan. Jika tingkat produktivitas karyawan dalam suatu perusahaan relatif tinggi, maka karyawan mampu memenuhi target yang telah ditentukan oleh perusahaan. Dengan informasi dari data-data tersebut akan diperoleh data yang besar dan belum di proses. Agar data tersebut dapat diolah menjadi informasi yang bernilai, dibutuhkan sebuah bisnis intelligence (BI) software yang dapat memvisualisasikan data-data tersebut sehingga dapat menampilkan informasi mengenai data kehadiran dan data transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan dashboard yang menggambarkan mengenai data kehadiran sehingga perusahaan mengetahui trend dari kehadiran mengenai jam kehadiran hingga status kehadiran karyawan dan data transportasi dari pengeluaran tiap jenis kendaraan hingga tiap kode perjalanan yang nantinya akan mempermudah perusahaan dalam memantau. Penelitian ini dilakukan menggunakan BI software, yaitu Microsoft Power BI untuk dapat memvisualisasikan mengenai data yang didapat dan Microsoft SQL Server Management Studio untuk membuat gudang data. Hasil dari penelitian ini adalah dashboard daily attendance dengan grafik Clock In memperlihatkan presensi terbanyak pada pukul 10.00 dan grafik Clock Out memperlihatkan presensi terbanyak pada pukul 18.00. Lalu, dashboard trip dengan informasi total tarif terbesar berdasarkan kode perjalanan adalah “19AC0113” dengan total melebihi Rp. 9.000.000,00 dari karyawan PT. ATG dan dashboard trip information memperlihatkan penggunaan transportasi terjadi pada tiga kota, yaitu Jakarta, Bandung, dan Surabaya dengan total tarif terbesar terdapat di Jakarta sebesar Rp. 99.552.000.