e-ISSN: 2686-5238, p-ISSN 2686-4916
DOI: https://doi.org/10.31933/jemsi.v4i5 Received: 28 April 2023, Revised: 23 Mei 2023, Publish: 28 Mei 2023 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Kajian Penerapan Arsitektur Data Warehouse dalam Bisnis Intelijen pada Pengambilan Keputusan Bisnis
Achmad  Fauzi 1 ,  Adi  Wibowo  Noor 2 ,  Luthfi  Nur  Ardyansyah 3 ,  Jiwa  Banyu  Semesta Joned 4, Naely  Fauziyah  Mukti 5 ,  Nasywa  Chintami  Rahmadani  Putri 6 ,  Wulan 7 ,  Andrea Putra Mulyana 8 , Ferry Sanjaya 9 1 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, achmad.fauzi@dsn.ubharajaya.ac.id 2 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, adi.noor@dsn.ubharajaya.ac.id 3 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, luthfiardyansyah18@gmail.com 4 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, banyukerja@gmail.com 5 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, naelyfauziyah2004@gmail.com 6 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, awap183@gmail.com 7 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, wulanlan478@gmail.com 8 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, andreaputra13634@gmail.com 9 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, ferrysanjaya939@gmail.com

## Korespondensi Penulis: Luthfi Nur Ardyansyah
Abstract: In this study, we will discuss further how the Data Warehouse architecture can be applied  in  the  context  of  business  intelligence  to  improve  business  decision-making.  This scientific article uses qualitative research methods, where from the research results it can be seen about the data warehouse architecture and its influence on the decision-making process in business. Data warehouse architecture can influence the business decision-making process because it allows business  information to  be processed more  efficiently and accurately, and helps  companies  identify  trends  and  patterns  in  their  business  data.  In  addition,  the  data warehouse  allows  data  to  be  integrated  and  processed  for  analysis  and  business  needs through  the  ETL  function.  Implementing  a  data  warehouse  architecture  can  also  help organizations  make  smarter  and  more  effective  business  decisions,  both  at  the  tactical  and operational  levels.  Evaluating  and  measuring  the  performance  of  the  data  warehouse architecture  in  business  intelligence  is  also  necessary  to  ensure  its  success  in  improving business decision-making.
Keywords: Data Warehouse, DWH Architecture, Intelligence Business, Decision Making.
Abstrak: Pada penelitian ini akan dibahas lebih lanjut bagaimana arsitektur Data Warehouse dapat  diterapkan  dalam  konteks  business  intelligence  untuk  meningkatkan  pengambilan keputusan  bisnis.  Artikel  ilmiah  ini  menggunakan  metode  penelitian  kualitatif,  dimana  dari hasil penelitian dapat diketahui tentang arsitektur data warehouse dan pengaruhnya terhadap
proses  pengambilan  keputusan  dalam  bisnis.  Arsitektur  data  warehouse  dapat  memengaruhi proses  pengambilan  keputusan  bisnis  karena  memungkinkan  informasi  bisnis  diproses  lebih efisien  dan  akurat,  serta  membantu  perusahaan  mengidentifikasi  tren  dan  pola  dalam  data bisnis mereka. Selain itu, gudang data memungkinkan data untuk diintegrasikan dan diproses untuk  keperluan  analisis  dan  bisnis  melalui  fungsi  ETL.  Menerapkan  arsitektur  gudang  data juga  dapat  membantu  organisasi  membuat  keputusan  bisnis  yang  lebih  cerdas  dan  efektif, baik  di  tingkat  taktis  maupun  operasional.  Mengevaluasi  dan  mengukur  kinerja  arsitektur gudang data dalam intelijen bisnis juga diperlukan untuk memastikan keberhasilannya dalam meningkatkan pengambilan keputusan bisnis.
Kata Kunci: Gudang Data, Arsitektur DWH, Bisnis Intelijen, Pengambilan Keputusan.

## PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini,  banyak  perusahaan  bisnis  modern  menghasilkan  volume  data yang  besar,  baik  dari  sumber  internal  maupun  eksternal,  yang  perlu  diolah  dan  dianalisis untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Data Warehouse adalah salah satu cara  untuk  mengintegrasikan  data  dari  berbagai  sumber  dan  menyimpannya  dalam  format yang  mudah  diakses  untuk  kebutuhan  analisis  bisnis.  Oleh  karena  itu,  arsitektur  Data Warehouse dapat mempengaruhi proses pengambilan keputusan dalam bisnis.
Langkah  baiknya,  perusahaan  mengadopsi  layanan  Gudang  data  (Data  Warehouse) untuk mengumpulkan dan menyatukan informasi dari berbagai sumber, membuatnya menjadi mudah  untuk  di  akses  dan  mudah  untuk  di  pahami.  Arsitektur  Gudang  data  dibuat  untuk menolong organisasi menyimpan,mengendalikan dan menguraikan informasi atau data secara efisien dan efektif.
Pentingnya  mengintegrasikan  data  dari  berbagai  sumber  dan  mengolahnya  untuk kebutuhan  analisis  dan  bisnis.  Data  Warehouse  memungkinkan  penyimpanan  data  dalam format yang terstandarisasi dan mudah diakses oleh pengguna. Dalam hal ini, latar belakang rumusan masalah ini adalah bahwa Data Warehouse adalah salah satu solusi untuk mengatasi tantangan dalam pengolahan data untuk analisis bisnis. (Khotimah & Sriyanto, 2016)
Dalam  menghadapi  tantangan  pengambilan  keputusan  bisnis  yang  efektif  karena keterbatasan  akses  ke  data  dan  kekurangan  informasi  yang  cukup.  Dengan  menggunakan arsitektur Data Warehouse, organisasi dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan mengolahnya  untuk  kebutuhan  analisis  bisnis,  sehingga  membantu  pengambilan  keputusan yang lebih cerdas dan efektif. (Khotimah & Sriyanto, 2016)
Perancangan dan implementasi arsitektur Data Warehouse adalah proses yang kompleks dan  harus  mempertimbangkan  banyak  faktor,  seperti  sumber  data,  format  data,  ukuran  data, kebutuhan  bisnis,  dan  banyak  lagi.  Oleh  karena  itu,  faktor-faktor  ini  perlu  dipertimbangkan dalam merancang dan mengimplementasikan arsitektur Data Warehouse dalam konteks bisnis intelijen.  Evaluasi  dan  pengukuran  kinerja  arsitektur  Data  Warehouse  sangat  penting  untuk memastikan  keberhasilannya  dalam  meningkatkan  pengambilan  keputusan  bisnis.  Evaluasi dan  pengukuran  kinerja  dapat  membantu  organisasi  untuk  menilai  efektivitas  dan  efisiensi arsitektur  Data  Warehouse  dalam  memenuhi  kebutuhan  analisis  bisnis  dan  mengambil keputusan yang lebih baik. (Khotimah & Sriyanto, 2016)
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  kami  uraikan  di  atas,  dapat  di  simpulkan beberapa masalahnya:
1. Seberapa penting arsitektur data warehouse mempengaruhi proses pengambilan keputusan dalam bisnis?
2. Bagaimana  Data  Warehouse  memungkinkan  data  diintegrasikan  dan  diolah  untuk kebutuhan analisis dan bisnis?
3. Bagaimana  penerapan  arsitektur  data  warehouse  dapat  membantu  organisasi  dalam mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas dan efektif?
4. Faktor apa saja  yang perlu dipertimbangkan dalam merancang dan mengimplementasikan arsitektur Data Warehouse dalam konteks bisnis intelijen?
5. Bagaimana  evaluasi  dan  pengukuran  kinerja  arsitektur  data  warehouse  dalam  bisnis intelijen  dilakukan  untuk  memastikan  keberhasilannya  dalam  meningkatkan  pengambilan keputusan bisnis?
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menginvestigasi  penerapan  arsitektur  Data Warehouse  dalam  bisnis  intelijen  dan  dampaknya  terhadap  pengambilan  keputusan  bisnis. Secara spesifik, tujuan penelitian ini adalah:
1. Pengaruh Arsitektur Data Warehouse Terhadap Bisnis
2. Menjelaskan  bagaimana  Data  Warehouse  memungkinkan  data  diintegrasikan  dan  diolah untuk kebutuhan analisis dan bisnis
3. Menganalisis bagaimana penerapan arsitektur Data Warehouse dapat membantu organisasi dalam mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas dan efektif.
4. Mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  merancang  dan mengimplementasikan arsitektur Data Warehouse dalam konteks bisnis intelijen.
5. Mengevaluasi  dan  mengukur  kinerja  arsitektur  Data  Warehouse  dalam  bisnis  intelijen untuk memastikan keberhasilannya dalam meningkatkan pengambilan keputusan bisnis.

## METODE
Penulisan  artikel  ilmiah  ini  menggunakan  metode  kualitatif  dengan literature  review jurnal.  Referensi  yang  digunakan  berasal  dari  jurnal  online  seperti  Google  Scholar  dan sumber  media  online  lainnya.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  pendekatan  kualitatif  karena bersifat eksploratif.
Tabel 1. Penelitian Terdahulu No Penulis, Tahun Penelitian Terdahulu Kesamaan Artikel Perbedaan Artikel 1 (Ramadhan et al., 2022) Fungsi intilijen bisnis yang membantu menganalisa pasar serta membuat keputusan. kedua artikel membahas bagaimana bisnis intelijenn dapat membantu membuat keputusan Di artikel terdahulu membahas lebih detail tentang fungsi bisnis intelijen 2 (Hilman & Djamaludin, 2018) Tahapan memulai sistem data warehouse untuk keperluan bisnis Kedua artikel ini membahas proses ETL (Extraction, Transformation, Loading) yang digunakan oleh data warehouse Pada artikel terdahulu menggunakan data sistem transaksional sedangkan artikel menggunakan data sistem eksternal 3 (Wijaya & Pudjoatmodjo, 2016) Pengertian dari data warehouse dan fungsinya, untuk membantu petinggi- petinggi bisnis Kedua artikel ini membahas bagaimana arsitektur data warehouse dibangun berdasarkan sistem internal Pada artikel terdahulu diberikan penjelasan mengenai mekanisme pengguna untuk mengakses data warehouse 4 (Nur & Mukhlash, 2014) Faktor-faktor yang digunakan bisnis intelijen untuk membantu kepentingan bisnis Kedua artikel ini membahas mengenai seperangkat teori bisnis intelijen (metodologi, proses, arsitektur, dan teknologi) Pada artikel terdahulu menjelaskan proses- proses dan analisis multidimensi pada bisnis intelijen 5 (Rekha, 2015) Optimalisasi pengelolaan informasi Pengaruh positif terjadi karena optimalisasi Kinerja-kinerja yang di lakukan
terhadap pengambilan keputusan untuk pengaruh positif Business Intelligence dilakukan untuk pengambilan keputusan Business Inteligence Business Intelligence untuk menerapkan keputusan, pada penelitian terdahulu 6 (Putra, Mahendra and Suwija Putra, 2020) Fungsi data warehouse untuk menstruktur data historis perusahaan Peran data warehouse untuk membenahi data-data di perusahaan Tidak ada perbedaan dengan penilitian terdahulu 7 (Eka Pratama and Agus, 2019) Informasi yang di berikan oleh data warehouse dalah informasi yang sudah di bersihkan agar menjadi informasi  berkualitas Informasi yang di berikan oleh data warehouse adalah informasi yang padat, singkat, jelas, konkrit dan tepat Efektifitas dan efisiensi informasi yang di berikan oleh data warehouse terdapat dalam riset ini 8 (Nugroho, 2018) Data Warehouse adalah sebuah tempat kumpul data dari berbagai sumber yang tersimpan dalam kurun waktu panjang Kumpulan data yang terdahulu sampai sekarang di simpan di dalam data warehouse Tidak ada perbedaan dengan penilitian terdahulu 9 Ponniah (2010) Data Warehouse merupakan sebuah ilmu teori baru yang membantu menentukan keputusan Ditemukannya paradigma baru yang membantu membuat keputusan Data Warehouse bukan lagi sebuah pengetahuan yang baru 10 (Silvana, Akbar and Derisma, 2017) Business Intelligence adalah sebuah teknologi yang membantu para petinggi perusahaan untuk mengambil keputusan yang strategik Keputusan-keputusan penting yang di buat perusahaan di bantu dengan menggunakan intelijen bisnis Tidak ada perbedaan dengan penilitian terdahulu 11 (Vercellis, 2009) Business Intelligence merupakan alat untuk mengkalkulasi informasi kompleks agar menjadi acuan untuk pengambilan keputusan Keputusan yang rumit dibantu dengan intelijen bisnis untuk di jadikan referensi Tidak ada perbedaan dengan penilitian terdahulu 12 (Narti et al., 2019) Metode penerapan Data Warehouse yang di implementasikan dalam lingkup sekolah Pengambilan keputusan yang digunakan ialah pengambilan keputusan yang mengikuti hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta, dan penentuan yang matang Penerapan atau implementasi data warehouse dalam pengambilan keputusan sekolah dan bisnis 13 (Wahono & Ali, 2021) Hal apa saja yang mempengaruhi pengambilan keputusan dengan menggunakan data warehouse Kedua artikel ini membahas pentingnya peran data warehouse untuk pengambilan keputusan bisnis Pengaruh software dan brainware dalam pengambilan keputusan bisnis

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Arsitektur  Data  Warehouse  Mempengaruhi  Proses  Pengambilan  Keputusan  Dalam Bisnis
Arsitektur data warehouse dapat mempengaruhi proses pengambilan keputusan dalam bisnis. Dengan membangun struktur yang baik dan terorganisir, informasi bisnis dapat diolah dengan lebih efisien dan akurat, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih
baik. Selain itu, arsitektur data warehouse yang baik juga dapat membantu perusahaan dalam mengidentifikasi tren dan pola dalam data bisnis mereka. Dengan demikian, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih berdasarkan pada data yang ada, bukan hanya pada intuisi atau pengalaman pribadi.
Data warehouse adalah data terkait subjek, terintegrasi, persisten, dan kumpulan data dari  era  berbeda  yang  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.(Sepsugiarto, 2011)
Data  warehouse  adalah  tempat  di  mana  data  perusahaan  atau  lembaga  pemerintah disimpan,  diatur  untuk  tujuan  tertentu  dan  untuk  analisis  dan  pelaporan.(Bhaskara  et  al., 2018)
Dalam  kesimpulannya,  arsitektur  data  warehouse  dapat  memiliki  pengaruh  besar terhadap  proses  pengambilan  keputusan  dalam  bisnis.  Dengan  membangun  arsitektur  yang baik dan terorganisir, perusahaan dapat mengakses informasi bisnis dengan lebih mudah dan akurat, sehingga dapat membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik dan efektif.

## Data  Warehouse  Memungkinkan  Data  Diintegrasikan  Dan  Diolah  Untuk  Kebutuhan Analisis Dan Bisnis
Data  warehouse  mempunyai  fungsi  ETL  (extraction,  transformation,  load)  yang berperan  dalam  mempopulasikan  data  untuk  kebutuhan  analisis  dengan  mengekstrak informasi  dari  berbagai  sumber  data,  mengubah  data  menjadi  format  yang  sesuai,  dan menyimpannya  di  data  warehouse.  ETL  berfungsi  menyertakan  proses  sanitasi  data  yang membahas  redundansi,  inkonsistensi,  dan  integritas  data.  Proses  ETL  memuat  data  dari sumber  ke  lapisan  integrasi  yang  merupakan  tempat  data  digabungkan  dan  diintegrasikan dalam gudang data. Dari lapisan integrasi, data dapat dikelompokkan dalam skala yang lebih kecil dan sesuai kebutuhan dalam arsip lain yang disebut data mart. Pelapor gudang data akan berkaitan dengan data mart sebagai sumber datanya. (Wijaya & Pudjoatmodjo, 2016)
Penerapan Arsitektur Data Warehouse Dapat Membantu Organisasi Dalam Mengambil keputusan Bisnis Yang Lebih Cerdas Dan Efektif.
Pada  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adanya  pendukung  pengambilan keputusan  ini  dapat  menjadi  solusi  untuk  melakukan  pengkajian  alternatif  yang  membantu pada proses bisnis untuk membuat  keputusan yang lebih efektif dan efisien untuk mencapai tujuan bisnis.(Narti et al., 2019)
Pada  tahap  taktis,  sistem  BI  dapat  memberikan  dasar  untuk  pengambilan  keputusan dalam  pemasaran,  penjualan,  keuangan,  manajemen  modal,  dll.  Sistem  ini  dapat  digunakan untuk mengoptimalkan tindakan di masa depan dan membentuk aspek organisasi, keuangan, atau  teknologi  dengan  tepat  dari  kinerja  perusahaan  sehingga  perusahaan  dapat  mencapai tujuan strategisnya  dengan lebih efektif.  Mengenai tingkat operasional,  sistem  BI digunakan untuk  melakukan  analisis  ad  hoc  dan  menjawab  pertanyaan  terkait  dengan  operasi  harian departemen, situasi keuangan saat ini, penjualan dan kerjasama dengan pemasok, pelanggan, dll.(Wahono & Ali, 2021)
Mengidentifikasi  Faktor  Yang  Perlu  Dipertimbangkan  Dalam  Merancang  Dan Mengimplementasikan Arsitektur Data Warehouse Dalam Konteks Bisnis Intelijen.
Analisis  tentang  dampak  factor-faktor  terhadap  berbagai  bisnis,  berikut  faktor- faktornya:
Faktor-faktor  yang  paling  membantu  dalam  mengurangi  waktu  yang  diperlukan  untuk mengembangkan  dan  mengimplementasikan  gudang  data  adalah:  ruang  lingkup,  spesialis, kualitas data, dan alat teknologi. (Devdutt et al., 2018)
Faktor  yang  perlu  dilakukan  bila  memakai  teknik bottom-up dalam  penerapan artsitektur  data  warehouse  ialah,  memilih  preoses  yang  akan  di  gunakan  (menganalisa masalah  atau  menganalisa  dan  menentukan  kebutuhan),  mengetahui  jumlah  konsumen  yang sebelumnya, mengetahui status ekonomi konsumen, dan mengetahui jumlah pembelian setiap tahun.(Khotimah & Sriyanto, 2016)
Saat  ingin  mengimplementasikan  arsitektur  data  warehouse  faktor  utamanya  adalah pengembangan sistem bisnis intelijen organisasi atau perusahaan yang harus berdasar dengan kondisi dan ekspektasi, tujuan yang ingin di raih, strategi apa yang akan dipakai, dan apa saja layanan yang akan diberikan(Nazwirman, 2014)

## Mengevaluasi  Dan  Mengukur  Kinerja  Arsitektur  Data  Warehouse  Dalam  Bisnis Intelijen  Untuk  Memastikan  Keberhasilannya  Dalam  Meningkatkan  Pengambilan Keputusan Bisnis.
Sistem  data  warehouse  sebagai  ukuran  kinerja  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan sebagai  alat  manajerial  untuk  mengevaluasi  kinerja  organisasi,  departemen  dan  karyawan terhadap indikator kinerja yang diberikan.
Data evaluasi kinerja DW diakses melalui penganalisa atau aplikasi. Dalam desain fisik sistem evaluasi kinerja DW yang diusulkan, alat analisis data adalah sistem informasi evaluasi kinerja.  Hasil  analisis  data  evaluasi  kinerja  DW  digunakan  untuk  mengendalikan  dan mengarahkan  operasi,  menentukan  tingkat  kinerja  dan  mendukung  pengambilan  keputusan. Hasil  analisis  dapat  diakses  melalui  website  internal  atau  alat  sistem  evaluasi  kinerja  sesuai kebutuhan.(Henderi & Winarko, 2015)

## Conceptual Framework
Kerangka  konseptual  memiliki  landasan  perumusan  masalah,  pengujian  teoritis,  dan penelitian awal  yang signifikan  yang membahas  pengaruh peran  antar variabel.  Oleh karena itu, kerangka konseptual yang dapat diperoleh ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

## Gambar 1. Conceptual Framework
Pengambilan  keputusan  dipengaruhi  oleh  materi  bisnis  intelejen  yang  disusun berdasarkan  data  warehouse.  Arsitektur  data  warehouse  berperan  sebagai  alat  bantu  dalam menyusun data warehouse sehingga menghasilkan informasi bisnis intelejen yang lebih tajam, dengan  demikian  akan  menghasilkan  informasi  yang  lebih  akurat  dan  tepat  guna  sebagai dasar pertimbangan pengambilan suatu keputusan berdasarkan data.

## KESIMPULAN
Berdasarkan rumusan masalah, teori, dan pembahasan maka dapat diambil kesimpulan dari artikel ini adalah dengan penerapan arsitektur data warehouse menjadi solusi yang efektif dalam  mendukung  proses  bisnis  intelijen  tersebut.  Dengan  arsitektur  data  warehouse,  bisnis dapat  mengintegrasikan  data  dari  berbagai  sumber,  menyimpan  data  secara  terpusat,  dan memudahkan akses data bagi pengguna bisnis untuk analisis dan pengambilan keputusan.
Berdasarkan kajian pustaka yang telah dilakukan, penggunaan arsitektur data warehouse dalam  bisnis  intelijen  dapat  meningkatkan  kualitas  data,  meningkatkan  efisiensi  dalam pengolahan  data  dengan  didukung  oleh  pengambilan  keputusan  yang  baik.  Penelitian  juga menunjukkan bahwa teknologi cloud computing dapat digunakan dalam mengimplementasikan  arsitektur  data  warehouse  untuk  meningkatkan  skalabilitas  dan efisiensi.  Serta  dengan  adanya  evaluasi  kinerja  data  warehouse  secara  teratur,  maka  sebuah bisnis dapat menentukan tingkat kinerja dan mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas sekaligus pengambilan keputusan yang lebih efektif.

## REFERENSI
Adiputra,  R.,  &  Mulyawan,  B.  (2019).  Pembuatan  Program  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Vendor  Erp  Pada  Pt  Sinar  Jaya  Abadi  Dengan  Menggunakan Metode Weighted Product. Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi, 181–187.
Arifin,  S.  (2019).  Evaluasi  Kinerja  Data  Warehouse:  Studi  Kasus  PT.  Pos  Indonesia.  Jurnal Ilmu Komputer      dan Informasi, 12(1), 53-60.
Bhaskara,  I.  M.  A.,  Suardani,  L.  G.  P.,  &  Sudarma,  M.  (2018).  Data  Warehouse Implemantation  To  Support  Batik  Sales  Information  Using  MOLAP. International Journal of Engineering and Emerging Technology , 3 (1), 45–51. Devdutt, J., Med, J. C., & Health, P. (2018). Machine Translated by Google ﺔ ﺔ ﺔﺔﺔﺔﺔ  ﺔ ﺔﺔ  ﺔﺔﺔ  ﺔ ﺔ :  ﺔ  ﺔ ﺔﺔﺔﺔﺔ  ﺔ  ﺔﺔﺔﺔﺔ  ﺔ ﺔﺔﺔﺔ  ﺔ  ﺔ  ﺔ ﺔﺔﺔﺔ ﺔﺔ  Machine Translated by Google . 5 (4), 1233–1238. Efraim, & Turban. (2017). Business Intelligence, Analytics, and Data Science : A Managerial Perspective. New Jersey: Pearson Education.
Gunadi,  F.,  &  Widianto,  S.  R.  (2020).  Perbandingan  Data  Warehouse  Cloud  Computing Menggunakan  Konvensional  Berbasis  Kriptografi.  Seminar  Nasional  Teknologi Komputer
& Sains (SAINTEKS), 69–73. https://prosiding.seminarid.com/index.php/sainteks Henderi,  H.,  &  Winarko,  E.  (2015).  Rancangan  Sistem  Data  Warehouse  Evaluasi  Kinerja. Semnasteknomedia Online , 3 (1), 4-6–13.
http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/692/664
Hilman,  M.,  &  Djamaludin,  D.  (2018).  Analisis  Faktor  Optimalisasi  Proses  Etl  Pada  Data Warehouse Sebagai Pendukung Pengambilan Keputusan Management Dengan Business Intelligence. Faktor Exacta , 11 (1), 24. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v11i1.2325 Informasi,  P.  S.,  Sains,  F.,  &  Teknologi,  D.  (2021).  KEPUTUSAN  MANAJEMEN  Rizky Akbar Siregar.
Jumarlis,  M.  (2021).  Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Ikan  Air  Tawar  untuk Dibudidayakan  Menggunakan  Metode  AHP  Berbasis  Web.  Inspiration:  Jurnal Teknologi
Informasi Dan Komunikasi, 11(1), 7.
https://doi.org/10.35585/inspir.v11i1.2605
Khotimah,  K.,  &  Sriyanto.  (2016).  Perancangan  Dan  Implementasi  Data  Warehouse  Untuk Mendukung Sistem Akademik. Jurnal TIM Darmajaya , 02 (01), 94–107. Ljubljana, Aleš, P., Tomaž, T., & Jurij, J. (2010). CONCEPTUAL MODEL OF BUSINESS VALUE OF BUSINESS INTELLIGENCE SYSTEMS.
Narti, N.-, Sriyadi, S., Rahmayani, N., & Syarif, M. (2019). Pengambilan Keputusan Memilih Sekolah Dengan Metode AHP. Jurnal Informatika , 6 (1), 143–150. https://doi.org/10.31311/ji.v6i1.5552
Nazwirman.  (2014).  Tahapan  pelaksanaan  sistem  intelijen  bisnis  dalam  perusahaan. Jurnal Lentera ICT , 2 (1), 1–15.
Nur, Z., & Mukhlash, I. (2014). Implementasi Business Intelligence Pada Manajemen Report Bank XYZ. Jurnal Sains Dan Senni Pomits , 3 (Bisnis Intelijen), 16–21.
Ramadhan,  H.  F.,  Fauzi,  A.,  Rupelu,  C.  N.,  &  Aprillia,  D.  P.  (2022). Pengaruh  Business Intelligence  Terhadap  Perusahaan  Dalam  Pengambilan  Keputusan :  Business Intelligence , Arsitektur Bi Dan Data Warehouse ( Kajian Studi Business Intelligence ) . 3 (6), 639–644.
Rekha,  M.  (2015).  Business  Intelligence  and  Analytics.  Paving  way  for  operational excellence, Quality and Sustainabillity in Indian Banks.
Sepsugiarto, S. (2011). Datawarehouse Sebagai Alat Penunjang Pengambil Keputusan Bisnis dalam  Analisis  Penjualan:  Studi  Kasus  pada  Bagian  Penjualan  PT  XYZ. ComTech: Computer, Mathematics and
Engineering
Applications , 2 (2), 835.
https://doi.org/10.21512/comtech.v2i2.2834
Wahono, S., & Ali, H. (2021). Peranan Data Warehouse, Software Dan Brainware Terhadap Pengambilan  Keputusan  (Literature  Review  Executive  Support  Sistem  for  Business). Jurnal Ekonomi Manajemen
Sistem
Informasi , 3 (2), 225–239. https://doi.org/10.31933/jemsi.v3i2.781
Wijaya,  R.,  &  Pudjoatmodjo,  B.  (2016).  Penerapan  Extraction-Transformation-Loading (ETL) Dalam Data Warehouse (Studi Kasus : Departemen Pertanian). Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) , 5 (2), 61.
https://doi.org/10.23887/janapati.v5i2.9855