## PERANCANGAN MODEL SISTEM INTELIJENSIA BISNIS UNTUK MENGANALISIS PEMASARAN PRODUK ROTI DI PABRIK ROTI MENGGUNAKAN METODE DATA MINING DAN CUBE

## MODEL BUSINESS INTELLIGENCE SYSTEM DESIGN TO ANALYZE MARKETING BREAD PRODUCT IN BREAD FACTORY USING DATA MINING AND CUBE METHOD
Rina Fitriana *) , Johnson Saragih, dan Besty Afrah Hasyati
Laboratorium Sistem dan Simulasi Industri, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti Kampus A, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta Barat 11440
E-mail :rinaf@trisakti.ac.id
Makalah: Diterima 4 Januari 2018; Diperbaiki 18 April 2018; Disetujui 25 April 2018

## ABSTRACT
Business  intelligence  systems  participate  to  deliveran  accurate  and  useful  information  to  decision makers  in  marketing  division  of  bakeries  manufacture .  The  purpose  of  this  study  was  to  design  business intelligence  model  to  analyze  the  marketing  product,  design  the  data  mining  model,    measure  and  analyze  the marketing process of the product they sell. The methodology of this research wasto analyze system requirements, design unified modeling language, make process extract, transform, and load,  designdata warehouse, and data mining  that  integrated  with  the  on  line  analytical  process  cube  webbased.  The  business  intelligence  model produced  was  a  marketing  data  mining  model  and  on  line  analytical  process  cube.  The  result  from  on  line analytical  process  cube  was  the  data  warehouse  of  transaction  in  R  Bakery.  In  designing  the  data  mining,  K- means  clustering  method  was  used.  The  results  from  data  mining  k-means  clustering  were  there  were  83% cluster 1 and 17% cluster 2. Cluster 1 wasthecategorize for low leftover breads and cluster 2 was the categorize for high leftover breads. The model cube recency, frequency, and monetary and customer lifetime value resulted ranked out of the most amount of sales in R Bakery.
Keywords: business intelligence system, data mining, extract transform load, on line analitical process cube

## ABSTRAK
Sistem intelijensia bisnis dapat berperan serta sebagai alat untuk memberikan informasi yang akurat dan berguna  bagi  pengambil  keputusan  bagian  pemasaran  dalam  pabrik  roti.  Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah merancang  model  sistem  intelijensia  bisnis  untuk  menganalisa  pemasaran  produk  di  pabrik  roti,  merancang model data mining, mengukur dan menganalisa proses pemasaran produk. Metodologi penelitian pada penelitian ini  adalah  menganalisis  kebutuhan  sistem,  mendesain unified  modeling  language ,  melakukan  proses extract, transform,  load ,  merancang  data warehouse ,  data  mining  yang  berintegrasi  menggunakan  metode on  line analytical  process  cube yang  berbasis  web.  Model  sistem  intelijensia  bisnis  yang  dihasilkan  berupa  model pemasaran data mining dan on line analitical process cube . Hasil yang diperoleh dari on line analitical process cube adalah  berupa  data warehouse penjualan  R  Bakery.  Dalam  mendesain  data  mining  yaitu  menggunakan metode clustering  K-means .  Hasil  data  mining  clustering  k-means  adalah  terdiri  atas  83%  cluster  1  dan  17% cluster  2.  Cluster  1  merupakan  kategori  sisa  roti  yang  rendah  dan  cluster  2  merupakan  kategori  sisa  roti  yang tinggi.  Model cube  recency,  frequency,  monetary  dan  customer  lifetime  value menghasilkan  ranking  penjualan terbanyak dari pedagang di R Bakery.
Kata kunci : sistem intelijensia bisnis, data mining, extract transform load, on line analytical process cube

## PENDAHULUAN
Sistem  intelijensia  bisnis  dapat  berperan serta sebagai alat untuk memberikan informasi  yang akurat  dan  berguna  bagi  pengambil  keputusan bagian pemasaran dalam pabrik roti. Pada pabrik roti R  Bakery  sistem  intelijensia  bisnis  diperlukan sehingga  dapat  membantu  memecahkan  permasalan pada pemasaran roti.
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini  adalah  merancang  model  sistem  intelijensia bisnis  dan  data  mining  untuk  menganalisis pemasaran  produk  di  pabrik  roti  R  Bakery,
mengukur  dan  menganalisis  proses  pemasaran produk  berdasarkan  metode  OLAP (On  Line Analytical  Process)  Cube dan data  mining, menentukan  ranking  pedagang  berdasarkan  hasil penjualan  menggunakan  metode  CLV  ( Customer Lifetime Value ).
Intelijensia  bisnis  adalah  suatu  cara  untuk mengumpulkan,  menyimpan,  mengorganisasikan, membentuk ulang, meringkas data serta menyediakan  informasi,  baik  berupa  data  aktifitas bisnis  internal  perusahaan,  maupun  data  aktivitas bisnis eksternak perusahaan termasuk aktifitas bisnis para  pesaing  yang  mudah  diakses  serta  dianalisis
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 28 (1):113-126 (2018) ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi DIKTI No 32a/E/KPT/2017
Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin Nomor DOI: 10.24961/j.tek.ind.pert.2018.28.1.113
untuk berbagai kegiatan manajemen (Edward, 2000). Extract  Transform  Load (ETL)  mengacu  pada perangkat  lunak  yang  ditujukan  untuk  tampil  di sebuah   otomatisasi dengan cara tiga  fungsi  utama : ekstraksi,  transformasi  dan  loading  data  ke  data warehouse  (Vercelis,  2009).  Spoon  merupakan integrated development  environment (IDE)  yang berupa graphical  user  interface (GUI)  yang digunakan  untuk  merancang,  menyunting  dan menjalankan job dan transformation.  Online transactional  processing (OLTP)  adalah  teknologi untuk  mengelola  aplikasi  yang  berorientasi  pada transaksi . OLAP  adalah  teknologi  untuk  menjawab kebutuhan analitik. Setiap tahapan memiliki kemampuan untuk memberikan penjelasan mengenai baris  yang  dikeluarkannya.  Penjelasan  dari  baris  ini disebut  dengan row  metadata.  Row  metadata mengandung informasi seperti nama, tipe data, lebar data, lebar presisi desimal. (Mulyana, 2014).
Data Mining adalah suatu proses menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola,  dan kecendrungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar  data  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti statistik  dan  matematika  (Larose,  2006).  K-means clustering merupakan  salah  satu  metode  data clustering non-hirarki  yang  mengelompokan  data dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok. Data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokan dalam satu cluster /kelompok dan data yang memiliki karakteristik yang berbeda dikelompokan  dengan cluster /kelompok  yang  lain sehingga  data  yang  berada  dalam  satu cluster / kelompok  memiliki  tingkat  variasi  yang  kecil (Agusta, 2007).
Struktur  operasional  utama  dalam  OLAP didasarkan  pada  konsep  yang  disebut  kubus  ( cube ) (Turban et  al. ,  2011).  Kubus  ( cube )  didalam  OLAP adalah  struktur  data  multidimensional  ( actual atau virtual )  yang  memungkinkan  analisis  data  yang cepat.  Juga  dapat  didefinisikan  sebagai  kemampuan dari  memanipulasi  dan  menganalisis  data  secara efisien dari berbagai perspektif.
Customer life time value (CLV) menggambarkan  nilai  sekarang  dari  arus  laba  masa depan  ( net  present  value  of  the  stream  of  future profit )  yang  diharapkan  selama  pembelian  seumur hidup  pelanggan  (Kotler,  2009).  Perusahaan  harus mengurangi  dari  pendapatan  yang  diharapkan  biaya untuk menarik, menjual dan melayani pelanggan itu. Menghitung  CLV  mempunyai  banyak  aplikasi  dan beberapa  pengarang  telah  mengembangkan  model- model untuk aplikasinya seperti alokasi sumber daya pemasaran  (Ming et  al., 2008),  harga  (Hidalgo, 2007)  dan  segmentasi  konsumen  (Haenlien et  al., 2007); (Benoit et al., 2009).
Beberapa penelitian mengenai sistem intelijensia  bisnis  telah  dilakukan  oleh  para  peneliti diantaranya  Penelitian  di  bidang  sistem  intelijensia bisnis  telah  banyak  dilakukan  oleh  para  peneliti
diantaranya  penelitian  penerapan  sistem  manajemen mutu  dalam  ISO-9001  :  2000-berbasis  standar layanan intelijensia bisnis. (Cartaya, 2008). Stefanovic  (2009)  melakukan  penelitian  intelijensia bisnis  rantai  pasok  dan  arsitektur  rantai  pasok intelijensia  bisnis.  Data  mining  memungkinkan pengguna  untuk  menyaring  melalui  sejumlah  besar informasi  yang  tersedia  di  gudang  data  dan  dari proses pengacakan intelijensia bisnis dapat ditemukan  (Pillai,  2011).  Jie  (2010)  meneliti  data mining yang efisien dan mempresentasikam kerangka  sistem  intelijensia  bisnis    berdasarkan paradigm  computational  intelligence ,  yang  meliputi alat  prediksi  berdasarkan neurocomputing .  Kantor komisi  pendidikan  tinggi  menggunakan Microsoft SQL  Server 2005  untuk  integrasi  data  intelijensia bisnis  enterprise  untuk  mengembangkan  system pendukung  keputusan  (Ko,  2007).  Liu  (2010) melakukan  penelitian  mengenai  analisis  penerapan intelijensia  bisnis  dalam  integrasi  rantai  pasokan. Dengan  kubus  OLAP,  dapat  secara  interaktif mengiris  kubus  data  di  beberapa  dimensi  dan menelusuri  untuk  lebih  detail  (Maira,  2009).  Ming (2010) meneliti pendekatan dari hybrid fuzzy -Delphi- AHP  untuk  mendukung  system  intelijensia  bisnis untuk  membuat  keputusan  bisnis  yang  lebih  baik. Ada  tiga  pendekatan  intelijensia  bisnis  dari  yaitu pendekatan manajerial, teknis dan sistem. (Ghazanfari, 2011). Pendekatan manajerial diharapkan  dengan  adanya  intelijensia  bisnis  dapat menghasilkan  proses  pengambilan  keputusan  yang efektif  dan  efisien  bagi  manajemen.    Pendekatan teknis  membahas  peralatan  dan  software  yang mendukung  proses  intelijensia  bisnis.  Pendekatan sistem  membahas  nilai  tambah  untuk  mendukung sistem informasi. Beberapa sistem intelijensia bisnis telah  berhasil,  salah  satu  faktornya  mereka mengunakan  software  yang  telah  disediakan  oleh Microsoft,  Oracle,  SAP  dan  lain-lain.  Topik  yang terintegrasi  dengan  sistem  intelijensia  bisnis  adalah manajemen  rantai  pasok,  customer  relationship management,  data  mining,  data  warehouse,  sistem pendukung  keputusan, performance  scorecard , manajemen pengetahuan, business process management, artificial intelligence, enterprise resource  planning,  extract  transformation  loading , OLAP,  sistem  manajemen  kualitas  dan  manajemen strategi  (Fitriana et  al. ,  2011).  Peran  sistem intelijensia bisnis adalah membuat dan mengembangkan  database  menjadi  data  warehouse dan  mengintegrasikan  sub  model  mutu  dengan metode fuzzy dan  sub  model  CRM  dengan  metode OLAP cube untuk    dapat  menganalisis  dan mendukung pengambilan keputusan secara intelijen, membuat  optimisasi  dan  mengembangkan  model, mengembangkan  alat-alat  pendukung  keputusan, meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  stakeholder (Fitriana et  al. ,  2012).  Suatu kerangka  kerja  untuk merancang  metode  proses querying ,  yaitu  teknik pengelolaan  (otomatis)  dari  repositori  proses  yang
dirancang  dan  dijalankan,  serta  model  yang menggambarkan hubungan antara proses. (Polyvyanyy,  2017).  Tabel  penelitian  mengenai sistem  intelijensia bisnis di seluruh  dunia dan posisi penelitian disajikan pada Tabel 2.
Adapun  posisi  penelitian  ini  di  antara penelitian-penelitian lainnya, dapat dilihat dari aspek metodologi  penelitian  yang  merupakan  gabungan antara  antara  UML,  ETL,  OLAP, Cube  dan  Data Mining  Clustering .  Untuk  aspek  komoditas,  dipilih komoditas  roti.  Ruang  lingkup  penelitian  di  pabrik roti dengan studi kasus pada R Bakery. Untuk aspek software menggunakan software Pentaho .

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  langkah- langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  yang digambarkan  secara    terstruktur  untuk  memudahkan peneliti    dalam  melakuan  penelitian.  Metodologi penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Input pada sistem ini adalah data penjualan roti  dan  data  produksi.  Pada Gambar  2  menjelaskan
input hingga output pada  pembuatan  sistem intelijensia bisnis pada penelitian di R Bakery . Data penjualan  meliputi  data  penjualan  per  cabang  dan jenis  roti  yang  dijual  selama  6  bulan.  Untuk  cabang binong  mulai  dari  bulan  Juni  2016  hingga  bulan November 2016, sedangkan untuk cabang Perumnas mulai dari bulan April 2016 hingga September 2016. Pada  sistem  intelijensia  ini  terdapat  atribut  dan performansi  untuk  peningkatan  pemasaran.  Faktor yang  merupakan  pengaruh  dari  sistem  intelijensia bisnis  antara  lain stakeholder yang  merupakan pegawai  pabrik  dan  pedagang  roti,  kemudian  terdiri visi,  misi  dan  tujuan  dari  perusahaan  R  Bakery. Sistem  intelijensia  bisnis  ini  akan  menghasilkan output berupa  model  sistem  intelijensia  bisnis cube dan data mining yang mana dari hasil output tersebut akan menampilkan hasil visual yang akan membantu dalam pengambilan keputusan.
Untuk mengetahui permasalahan dan menganalisa  kebutuhan  sistem  dapat  dilakukan menggunakan  metode  PIECES    yaitu    melakukan analisis   terhadap   kinerja,   informasi,   ekonomi, keamanan,      aplikasi,  efisiensi,      dan      pelayanan pelanggan      dengan      tujuan      mengoreksi  atau memperbaiki  sistem  yang  sudah  ada  (Whitten, 2004).
Tabel 2. Penelitian terkait dan posisi penelitian (Fitriana, 2013 diedit)
No   Topik Nama Pengarang 1 Integrasi antara intelijensia bisnis, supply chain (Liu, 2010); (Stefanovic, 2009)
2 Integrasi antara intelijensia bisnis, data mining (Pillai, 2011)
3 integrasi antara intelijensia bisnis, AI (artificial intelligence) (Hayashi ,2010), (Ming Kuen, 2010)
4 Integrasi antara intelijensia bisnis dan olap
(Gofarelli, 2012)
5 Integrasi antara intelijensia bisnis, quality management system (Cartaya, 2008)
6 Integrasi antara intelijensia bisnis,CRM, data mining
(Phan, 2010) 7 Integrasi  antara  intelijensia  bisnis,  DSS ,  performance scorecard (Ko, 2007); (Kleesuwan et al., 2010) 8 Integrasi antara intelijensia bisnis, AI dan, data mining (Kamel, 2002); (Head,2010) 9 Integrasi  intelijensia  bisnis,  data mining,  knowledge management (KM) (Houxin, 2010) 10 Integrasi antara intelijensia bisnis, business process management (BPM), KM
(Marjanovic, 2010) 11 Integrasi antara intelijensia bisnis,CRM, SCM dan ERP (Ghazanfari, 2011) 12 Integrasi antara intelijensia bisnis, ETL dan OLAP (Fuentes, 2010); (Maira, 2009) 13 Integrasi  antara  intelijensia  bisnis,  data  mining,  DSS, manajemen strategi (Li,2008) 14 Integrasi antara intelijensia bisnis, CRM dan AI
(Jie, 2010)
15 Integrasi  antara  intelijensia  bisnis,  UML,  datawarehouse, Fuzzy, ETL, OLAP, cube,  decision tree, data mining .
(Fitriana,  2013)
16 Integrasi antara intelijensia bisnis, service quality, data mining (Fitriana,2016)
17 Integrasi  antara  sistem  intelijensia  bisnis,  kualitas,  Data
Mining, OLAP Cube,    K-Means Clustering
(Fitriana, 2017)
18 Integrasi antara intelijensia bisnis , UML, datawarehouse, ETL, OLAP, cube,  clustering, data mining
Posisi Penelitian ini
Analisis
Identifikasi Analisis Kebutuhan
Sistem Menggunakan Analisis
PIECES Desain
Pengolahan UML ( Unified Modeling Language ) Proses Extract, Transform, Load (ETL) Perencanaan dan Perancangan Proses Execute Database Data Warehouse Data Mining Clustering Verifikasi dan Validasi Pengambilan Keputusan Evaluasi Hasil Kesimpulan dan Saran Integrasi dengan metode OLAP Cube Tidak Iya Verifikasi dan Validasi
Gambar 1. Flow chart metodologi penelitian
Gambar 2. Sistem intelijensia bisnis
Hal-hal  yang  dianalisa  yaitu  performansi ( performance ),  informasi  ( information ),  ekonomi ( economic ),  keamanan  ( control/security ),  efisiensi ( efficiency ),  dan  layanan  ( service ).  Pada  Tabel  2 adalah analisa PIECES perusahaan R Bakery .
Desain UML ( Unified Modelling Language ) Sequence  diagram adalah  suatu  diagram yang  menggambarkan sejumlah objek  yang berguna untuk  merangkai  pesan  yang  dikirim  antara  objek yang    juga  berinteraksi  antara  objek.  (Whitten, 2004).
Gambar  3  merupakan sequence  diagram untuk  metode  OLAP cube dapat  dilihat  aktor  yang yang  berperan  dalam  perancangan  sistem  tersebut yaitu  kepala  produksi  yang  berperan  sebagai pembuat  sistem,  MySQL,  spoon  dan  pentaho  yang merupakan sistem tersebut. MySQL adalah software untuk  menyimpan database setelah  proses  ETL dengan  menggunakan software  spoon. Kemudian setelah database tersimpan  kemudian  menampilkan hasil dan grafik OLAP cube pada software Pentaho .
Membuat Datawarehouse dan  Model  Sistem
Intelijensia Bisnis Untuk membuat rancangan sistem intelijensia  bisnis,  yang  harus  dilakukan  adalah mendesain datawarehouse yang akan dibuat. Namun diperlukannya  model  arsitektur  sistem  intelijensia untuk  gambaran  dari  sistem.  Gambar  4  menyajikan arsitektur sistem intelijensia yang akan dibuat.

## Data Warehouse
Data  Warehouse merupakan  pusat  data yang  dibentuk  dari  hasil  penggabungan  dan pengolahan  data  dari  berbagai  sumber  data (Mulyana,  2014). Software yang  digunakan  untuk data warehouse di penelitian ini adalah SQLYog
SIST EM INT ELIJENSIA BISNIS
Atribut Metadata
Performansi : Peningkatan Pemasaran Model Cube Model Data Mining Pembatas Fisik: Belum T ersedia data warehouse dan sistem BI Data Penjualan Roti Data
Pemasaran Stakeholder : Pegawai Pabrik Roti dan Pedagang Visi, Misi dan T ujuan Pabrik Roti

## Tabel 1. Analisis PIECES
PIECES Sistem  Lama Sistem Baru Performance Membutuhkan waktu yang lama untuk mengetahui jumlah penjualan dari dua cabang dikarenkan pencatatan data masih manua; Pengolahan data berupa jumlah penjualan per cabang yang dapat diakses secara terkomputerisasi Information Data yang tersedia kurang akurat dikarenakan sering terjadinya kesalahan dalam penghitungan jumlah penjualan dari pedagang Informasi lebih akurat dan minimnya terjadi kesalahan pada pengolahan data Economic Pencatatan hasil penjualan dilakukan secara manual Membutuhkan biaya untuk membeli laptop attau komputer dan memberikan pelatian sofware kepada karyawan Control/Security Keamanan sangat minim dikarenakan data yang dihasilkan berupa arsip dan buku sehingga beresiko untuk terjadinya kekeliruan dalam penulisan Lebih aman dan memberikan hasil dan keputusan yang lebih cepat Efficiency Membutuhkan lebih banyak waktu Hemat waktu, efisien dan efektif Service Pencarian data rumit dan lama dikarenakan data masih berantakan dan tidak rapi Memperoleh hasil dan keputusan yang lebih cepat dikarenakan lebih mudah dalam mengakses data dengan menggunakan sistem intelijensia bisnis
Gambar 3. Sequence diagram cube
SequenceDiagram_1 10. Analisa Cube 9. Menampilkan Visual Cube 8. Aplikasi Metode Cube 7. Import dim_produk, dim_cabang, dim_ waktu, dim_karyawan 1. Membuat database 2. Import data excel 3. Rubah Meta Data 4. Execute Data 5. Membuat dim_produk, dim_cabang, dim_ waktu, dim_karyawan 6. Execute dim_produk, dim_cabang, dim_ waktu, dim_karyawan Kepala Produksi MySql Spoon Pentaho 10. Analisa Cube 9. Menampilkan Visual Cube 8. Aplikasi Metode Cube 7. Import dim_produk, dim_cabang, dim_ waktu, dim_karyawan 1. Membuat database 2. Import data excel 3. Rubah Meta Data 4. Execute Data 5. Membuat dim_produk, dim_cabang, dim_
waktu, dim_karyawan
6. Execute dim_produk, dim_cabang, dim_
waktu, dim_karyawan

## Gambar 4. Model arsitektur sistem intelijensia bisnis
Tabel 2. Database Penelitian
Tahun Bulan Kode Cabang Kode Produk Nama Produk Jumlah Produksi Jumlah Penjualan 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 Cabang-001 PROD-0000001 PROD-0000002 PROD-0000003 PROD-0000004 PROD-0000005 PROD-0000006 PROD-0000007 PROD-0000008 PROD-0000009 PROD-0000010 PROD-0000011 PROD-0000012 PROD-0000013 PROD-0000014 PROD-0000015 PROD-0000016 PROD-0000017 PROD-0000018 PROD-0000019 PROD-0000020 PROD-0000021 PROD-0000022 Cokelat Kelapa Sarikaya Mocha Donut Sate Piscok Keju Piscokkeju Kejucoklat Daging Sosis Sosis Abon Susu Tawar Kupas Set Kecil 5 Rasa Kpk Set Kotak Strawberry Agar 1201 733 744 660 849 759 822 779 997 960 634 555 588 869 5026 1343 436 375 390 429 360 188 1198 730 771 659 845 754 819 777 993 959 632 552 585 866 5018 1338 430 370 386 425 355 182
Pada  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa database  yang  akan  dilakukan  proses  ETL  dalam pembuatan OLTP. Tabel 3 dan Gambar 4 meyajikan database penelitian di R Bakery .
Proses ETL ( Extract, Transform, Load ) ETL adalah proses untuk  mengekstrak data dari  database  OLTP  yang  kemudian  menampilkan
data yang akan di transform yang selanjutnya di load menjadi sebuah database OLAP. (Mulyana, 2014).

## Dimensi Produk
Pada database dimensi  produk  merupakan penggabungan  dari  beberapa  sistem  OLTP  yaitu ms_penjualan dan ms_produk. Penggabungan sistem OLTP  ini  kemudian  menjadi  sebuah  sistem  OLAP
Database Dimensi Produk Database Dimensi Cabang Database Dimensi Karyawan Database Dimensi Waktu Extraction , Transformation , Loading Meta Data - Data Mining - OLAP cube Pemodelan Data Mining Pemodelan OLAP Cube Database Dimensi Sisa Penjualan
yaitu  dim_produk.  Model  sistem  OLTP  dalam pembentukan  dimensi  produk  disajikan  pada Gambar 6.
Gambar 5. Database R Bakery

## Gambar 6. Model dimensi produk

## Dimensi Cabang
Database dimensi  cabang  bersumber  dari ms_cabang  yang  kemudian  dihubungkan  dengan stream  lookup .  Kemudian  dihubungkan  dengan add sequence yang  akan  digunakan  untuk  menghasilkan nomor  urut  dengan  nama  sk_cabang.  Kemudian dihubungkan dengan select values . Langkah terakhir adalah dengan menghubungkan tabel ouput dim_cabang.  Tabel output ini  kemudian  akan  di execute kedalam software SQLYog sebagai database yang  baru  yaitu  dim_cabang.  Model  sistem  OLTP dalam  pembentukan  dimensi  cabang  disajikan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Spoon dimensi cabang

## Dimensi Karyawan
Pada database dimensi  produk  merupakan penggabungan  dari  beberapa  sistem  OLTP  yaitu
ms_cabang dan ms_karyawan. Penggabungan sistem OLTP  ini  kemudian  menjadi  sebuah  sistem  OLAP yaitu  dim_produk.  Model  sistem  OLTP  dalam pembentukan  dimensi  karyawan  disajikan  pada Gambar 8.

## Gambar 8. Spoon dimensi karyawan

## Dimensi Waktu
Database dimensi  cabang  bersumber  dari ms_waktu  yang  kemudian  dihubungkan  dengan stream  lookup .  Kemudian  dihubungkan  dengan add sequence yang  akan  digunakan  untuk  menghasilkan nomor  urut  dengan  nama  sk_date.  Kemudian dihubungkan dengan select values . Langkah terakhir adalah dengan menghubungkan tabel ouput dim_waktu.  Tabel output ini  kemudian  akan  di execute kedalam software SQLYog sebagai database yang  baru  yaitu  dim_waktu.  Sistem  OLTP  dalam pembentukan dimensi waktu disajikan pada Gambar 9.
Gambar 9. Spoon dimensi waktu
Database dimensi  cabang  bersumber  dari ms_waktu  yang  kemudian  dihubungkan  dengan stream  lookup .  Kemudian  dihubungkan  dengan add sequence yang  akan  digunakan  untuk  menghasilkan nomor  urut  dengan  nama  sk_date.  Kemudian dihubungkan dengan select values . Langkah terakhir adalah dengan menghubungkan tabel ouput dim_waktu.  Tabel output ini  kemudian  akan  di execute kedalam software SQLYog sebagai database yang  baru  yaitu  dim_waktu.  Sistem  OLTP  dalam pembentukan dimensi waktu disajikan pada Gambar 9.

## Dimensi Sisa
Database dimensi  cabang  bersumber  dari ms_cabang  yang  kemudian  dihubungkan  dengan stream  lookup .  Kemudian  dihubungkan  dengan add sequence yang  akan  digunakan  untuk  menghasilkan nomor  urut  dengan  nama  sk_cabang.  Kemudian dihubungkan dengan select values . Langkah terakhir adalah dengan menghubungkan tabel ouput dim_cabang.  Tabel output ini  kemudian  akan  di
execute kedalam software SQLYog sebagai database yang  baru  yaitu  dim_cabang.  Sistem  OLTP  dalam pembentukan  dimensi  cabang  disajikan  pada Gambar 10.
Gambar 10. Spoon dimensi sisa penjualan
Fact Penjualan Pada  sistem  intelijensia  bisnis, database yang  diperlukan  antara  lain database dimensi produk, dimensi karyawan, dimensi cabang, dimensi waktu,  dimensi  sisa  penjualan  dan fact penjualan. Database  fact penjualan  merupakan  penggabungan antara  dimensi  produk,  dimensi  karyawan,  dimensi cabang,  dimensi  waktu,  dan  dimensi  waktu.  Pada gambar  diatas  menjelaskan  visualisasi  terbentuknya database  fact penjualan  yang  mana database tersebut  berisi  mengenai  informasi  data  produksi, data penjualan dan data sisa penjualan.
Gambar 11. Spoon fact penjualan
Pengolahan OLAP Cube Pada  tahap  pengolahan cube ,  tahap  perama yang  dilakukan  adalah  dengan  membuat schema . Schema tersebut  berisi database apa  saja  yang digunakan  sehingga  akan  menampilkan  hasil  yang dapat menampilkan bentuk kubus yang dapat dilihat pada Gambar 12.
Dalam  proses  pembuatan  OLAP Cube terdiri dari proses pembuatan struktur database yaitu Struktur  OLTP  dan  struktur  OLAP.  Pembuatan OLTP  ini  merupakan  system  yang  memproses transaksi  di  R  Bakery  setiap  harinya,  sedangkan OLAP  adalah  suatu  proses  yang  digunakan  untuk melakukan analisis data penjualan R Bakery. OLAP biasanya  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan. Pada  kasus  ini  OLAP  dapat  memberikan  keputusan berupa produk  mana  yang paling laku terjual dan di cabang  mana paling banyak terjualnya roti.  Struktur OLTP  dan  OLAP  database  penjualan  R  Bakery disajikan pada Gambar 13 dan 14.
Gambar 12. OLAP Cube
Gambar  13.  Struktur  OLTP  Database  penjualan  R Bakery
Langkah  selanjutnya  adalah  pembuatan schema .  Adapun database yang  digunakan  dalam schema ini  adalah  dimensi  produk,  dimensi  waktu, dan dimensi cabang. Gambar 5 merupakan gambaran schema menggunakan software schema workbench.

## Gambar 14. Penggabungan Dimensi OLAP
Dari schema tersebut  kemudian  dilanjutkan dengan  mengaplikasikan  ke software Pentaho Analysis .  Pentaho  adalah software yang  digunakan untuk  pembuatan data  warehouse dan business
intelligence . (Mulyana, 2014). Gambar 16 menyajikan  hasil  dan  tampilan  dari  analisa  Pentaho berdasarkan schema workbench yang telah dibuat.
Gambar 15. Analisa Pentaho
Pada  Gambar  16  dapat  disimpulkan  bahwa jumlah  penjualan  yang  dihasilkan  selama  8  bulan yaitu 321.519 buah.
Analisis Pemasaran Menggunakan Data Mining Data  mining adalah  proses  penggalian  data yang  bertujuan  untuk  memperoleh  informasi  dari data yang tergabung dari berbagai sumber yang akan mempermudah  dalam  pengambilan  keputusan. Metode data mining yang digunakan adalah  metode clustering  k-means. Hal  pertama  yang  dilakukan dalam  perhitungan clustering k-means  adalah menentukan  jumlah cluster .  Dalam  penelitian  ini cluster -nya  terdiri  dari  2 cluster .  Kemudian  untuk menentukan  pusat centroid yaitu  menemukan  titik utama  pada  data  yang  diperoleh  yaitu  dengan dilakukan secara acak atau random . Kemudian untuk
menentukan  jarak  centroid  yaitu  menggunakan perhitungan jarak data dengan centroid.
Iterasi ke -1 1. Penentuan pusat awal cluster Untuk penentuan awal diasumsikan : Diambil  data  ke-14  sebagai  pusat cluster ke-1  : (18,23) Diambil  data  ke-20  sebagai  pusat cluster ke-2  : (30,40)
2. Perhitungan jarak pusat cluster
Untuk  mengukur  jarak  antara  data  dengan  titik utama cluster yaitu  menggunakan  rumus Euclidean distance (Santosa, 2007).
𝐝(𝐱, 𝐲) = |𝐱 − 𝐲| =    n 1 i 2 i ) (x i y
Kesimpulan  akhir  dari  perhitungan clustering dapat dilihat  pada  Tabel  4.  Berdasarkan  Tabel  4,  terdiri dari  19  produk  yang cluster 1  dan  4  produk  yang cluster 2. Dapat disimpulkan bahwa terdiri dari 83% cluster 1 dan 17% cluster 2.
Cluster 1 merupakan kategori sisa roti yang rendah  dan cluster 2  merupakan  kategori  sisa  roti yang  tinggi.  Dapat  disimpulkan  dari  tabel  3,  bahwa roti  coklat,  kelapa,  sarikaya,  mocha,  donut,  sate, piscok, keju, pisang coklat keju, keju coklat, daging, sosis  abon,  susu,  tawar,  kupas,  5  rasa,  strawberry, agar,  dan  blueberry  merupakan cluster 1  yang merupakan kategori sisa penjualan roti yang rendah, sedangkan  roti  sosis,  set  kecil,  KPK,  dan  set  kotak merupakan cluster 2  yang  merupakan  kategori  sisa penjualan roti yang tinggi.

## Tabel 3. Hasil clustering akhir
Kode Produk Nama Produk Sisa Penjualan Binong Sisa Penjualan Perum Cluster PROD-0000001 PROD-0000002 PROD-0000003 PROD-0000004 PROD-0000005 PROD-0000006 PROD-0000007 PROD-0000008 PROD-0000009 PROD-0000010 PROD-0000011 PROD-0000012 PROD-0000013 PROD-0000014 PROD-0000015 PROD-0000016 PROD-0000017 PROD-0000018 PROD-0000019 PROD-0000020 PROD-0000021 PROD-0000022 PROD-0000023 Cokelat Kelapa Sarikaya Mocha Donut Sate Piscok Keju Piscokkeju Kejucoklat Daging Sosis Sosis Abon Susu Tawar Kupas Set Kecil 5 Rasa Kpk Set Kotak Strawberry Agar Blueberry 19 25 23 30 24 19 21 24 36 20 21 29 20 18 34 25 33 23 32 30 24 22 22 12 30 26 23 18 22 17 20 19 22 31 34 24 23 19 19 36 32 32 40 34 32 22 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1
Usulan Perbaikan Data Mining R Bakery Berdasarkan  hasil data mining pada penelitian  ini,  hasil  yang  didapatkan  dari clustering adalah  sisa  roti  pada  penjualan  di  Binong  dan  di Perum. Usulan yang tepat untuk mengurangi jumlah sisa  roti  adalah  dengan  meningkatkan  pemasaran dengan  menyajikan  roti  dengan  menarik  dan membuat  lebih  banyak  variansi  roti  mengikuti perkembangan  waktu,  meningkatkan  kualitas  roti agar  dapat  bersaing  dengan  pesaing,  membuat produk  baru  yang  lebih  menarik  dibanding kompetitor  agar  masyarakat  tidak  mudah  bosan  dan memproduksi  roti  dengan  daya  simpan  yang  lebih lama terutama untuk roti tawar dan kupas.
Pemodelan Customer  Relationship  Management (CRM) Metode yang digunakan untuk  membangun customer  relationship  management  untuk  R  Bakery adalah  metode  analisis  pemasaran  RFM  ( Recency, Frequency, Monetary ) dan Customer Lifetime Value (CLV)  yang  digunakan  untuk  menentukan  siklus hidup  konsumen  yang  hasilnya  dapat  menentukan pedagang  potensial  oleh  R  Bakery.  Berikut  adalah rumus  matematika  untuk  pemodelan  CRM  dengan RFM dan CLV (Rina et al., 2012).
Nilai CLV k = (NR k x WR k ) + (NF k x WF k ) + (NM k x WM k )
CLV k = Customer  Lifetime  Value =  Nilai  Siklus Hidup Konsumen ke k NR k = Normalisasi Recency WR k = Bobot Recency NF k = Normalisasi Frequency transaksi penjualan WF k = Bobot Frequency NM k = Normalisasi hasil penjualan WM k = Bobot Monetary k = pedagang roti

## Tabel 4. Tabel bobot CLV
WR k 0,3 WF k 0,35 WM k 0,35
Keterangan kategori RFM : NR k = untuk  (high,  medium,  low )  nilai  NR k adalah (1,2,3)
NF k =    untuk  ( high,  medium,  low )  nilai  NF k adalah (3,2,1) NM k =    untuk  ( high,  medium,  low )  nilai  NF k adalah (3,2,1)
Tabel 5. Kategori RFM
Low Medium High Recency Frequency Monetory 1 15-20 9.000.000-10.00000 2-3 21-25 10.100.000-11.500.000 4-5 26-30 11.600.000-12.700.000
Tabel 6. Hasil RFM pada bulan September 2016
Nama Pedagang Frekuensi Monetory Recency Kelas Frequency Kelas Monetory Kelas Recency JJ MR AQ BD LM DF YY CK MK IR ST SM AW UD FA SW BL AT PN MY AJ AD DL KW 30 hari/bln 30 hari/bln 24 hari/bln 25 hari/bln 24 hari/bln 23 hari/bln 26 hari/bln 17 hari/bln 25 hari/bln 24 hari/bln 27 hari/bln 28 hari/bln 30 hari/bln 30 hari/bln 30 hari/bln 18 hari/bln 21 hari/bln 23 hari/bln 20 hari/bln 19 hari/bln 30 hari/bln 29 hari/bln 22 hari/bln 30 hari/bln 10.258.000 10.237.000 11.447.500 12.384.500 12.025.500 12.497.500 11.968.000 10.105.000 10.546.500 11.264.000 12.041.500 12.399.000 10.168.000 11.565.000 9.823.000 10.542.000 11.185.000 10.749.000 10.177.500 12.097.000 12.625.500 11.250.000 11.610.000 9.677.500 1 1 2 2 2 3 3 5 2 2 3 3 1 1 1 5 4 3 4 4 1 2 4 1 High High Medium Medium Medium Medium High Low Medium Medium High High High High High Low Medium Medium Low Low High High Medium High Medium Medium Medium High High High High Low Medium Medium High High Low Medium Low Medium Medium Medium Low High High Medium High Low Low Low Medium Medium Medium Medium Medium High Medium Medium Medium Medium Low Low Low High High Medium High High Low
Medium
High Low
Dari  hasil  RFM  tersebut  pada  Tabel  7 diaggregasi  sebagai  logical cube yang  berbasis OLAP.  Untuk  meminimasi Recency ,  maksimasi Frequency ,  dan  maksimasi monetary dikumpulkan dengan CLV ( Customer Lifetime Value ) terbaik dari bulan September 2016. Logical cube RFM disajikan pada  Gambar  17  dan  ringkasan  dari  hasil  CLV disajikan pada Tabel 8.

## Gambar 16. Cube RFM
Usulan  Perbaikan  CLV  ( Customer  Lifetime Value ) CLV  menghasilkan output berupa ranking dari  pedagang  di  R  Bakery.  Usulan  yang  diberikan adalah  dengan  memberikan  penghargaan  kepada pedagang ranking 1  hingga  3  dan  memberikan semangat  dan  motivasi  kepada  pedagang  yang ranking dibawah  3.  Usulan  ini  diberikan  agar  pada
pedagang lebih semangat dalam memasarkan produk roti R Bakery .

## Usulan  Perbaikan  Strategi  Pemasaran  Untuk  R Bakery
Untuk  meningkatkan  pemasaran  R  Bakery agar  lebih,  diusulkan  strategi  pemasaran  yang dianalisis  menggunakan  metode  SWOT  ( Strength, Weakness,  Opportunities,  Threath ).  Analisis  SWOT dilakukan dengan 2 tahap yaitu analisis internal yang dilakukan  dengan  membuat  matriks  IFAS  ( Internal Factors  Analysis  Summary )  dan  matriks  EFAS ( External  Factors  Analysis  Summary ).  Matrik SWOT  dapat  menghasilkan  4  strategi  yang  dapat dilakukan  R  Bakery.  Adapun  usulan  Matrik  SWOT R Bakery disajikan pada  Tabel 9.
Berdasarkan  tabel  9,  dalam  analisis  SWOT menunjukkan  strategi  SO  menghasilkan  usulan untuk  memaksimalkan  kekuatan  dan  peluang  yang ada,  strategi  yang  dapat  dilakukan  R Bakery adalah dengan  menyajikan  roti  dengan  menarik  dan membuat  lebih  banyak  variansi  roti  mengikuti perkembangan waktu dan menambah lokasi pemasaran agar lebih banyak pelanggan mengenal R Bakery.
Strategi  WO  menghasilkan  usulan  untuk memaksimalkan peluang yang ada serta meminimalkan  kelemahan,  strategi  yang  dapat dilakukan  R  Bakery  adalah  dengan  memproduksi roti  dengan  daya  simpan  yang  lebih  lama  dan mengatur  jadwal  pemasaran  yang  benar  agar pelanggan mudah menemukan pedagang.

## Tabel 7. Tabel ranking CLV bulan September 2016
Nama Pedagang Frekuensi Monetary Recency Kelas Frekuensi Kelas Monetory Kelas Recency CLV Ranking MY JJ MR UD SW BD LM DF BL CK PN YY ST SM AQ MK IR AT AD AJ DL AW FA KW 19 hari/bln 30 hari/bln 30 hari/bln 30 hari/bln 18 hari/bln 25 hari/bln 24 hari/bln 23 hari/bln 21 hari/bln 17 hari/bln 20 hari/bln 26 hari/bln 27 hari/bln 28 hari/bln 24 hari/bln 25 hari/bln 24 hari/bln 23 hari/bln 29 hari/bln 30 hari/bln 22 hari/bln 30 hari/bln 30 hari/bln 30 hari/bln 12.097.000 10.258.000 10.237.000 11.565.000 10.542.500 12.384.500 12.025.500 12.497.500 11.185.000 10.105.000 10.177.500 11.968.000 12.041.500 12.399.000 11.447.500 10.546.500 11.264.000 10.749.000 11.250.000 12.625.500 11.610.000 10.168.000 9.823.000 9.677.500 4 1 1 1 5 2 2 3 4 5 4 3 3 3 2 2 2 3 2 1 4 2 1 1 Low High High High Low Medium Medium Medium Medium Low Low High High High Medium Medium Medium Medium High High Medium High High High High Medium Medium Medium Medium High High High Medium Low Low High Low Medium Medium Medium Medium Medium Medium High High Low Low Low High Low Low Low High Medium Medium Medium Medium High High Medium Low Low Medium Medium Medium Medium Medium Low High Low Low Low 3 2,65 2,65 2,65 2,65 2,35 2,35 2,35 2,35 2,3 2,3 2,05 2,05 2,05 2 2 2 2 1,7 1,7 1,3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 5 5 5 6 6 6 6 7 7 8 9 9 9

## Tabel 8.  Matrik SWOTR Bakery

## IFAS
EFAS Strength 1. Roti dapat disajikan secara sederhana namun tetap menarik 2. Memiliki banyak variasi roti 3. Harga  roti  sangat  terjangkau  oleh semua kalangan masyarakat/konsumen 4. Mempunyai  pemikiran  dan  taktik sendiri  dalam  pemilihan  wilayah pemasaran 5. Dapat  mengontrol  jumlah  roti yang  harus  diproduksi  dalam sehari  sesuai  dengan  kondisi pasang surutnya daya beli konsumen. Weakness 1. Waktu  pemasaran  yang  kurang sesuai  sehingga  konsumen  sulit menemukan pedagang ketika pelanggan sedang mencari roti
2. Tidak  tepat  dalam  waktu  proses dan waktu pemasaran
3. Singkatnya daya simpan baik dari produk  yang  dihasikan  maupun bahan baku yang digunakan.
4. Kualitas roti tidak seenak pesaing
Opportunities:
1. Terbukanya peluang bisnis baru.
2. Pasar sasarannya mencakup semua kategori masyarakat
3. Pasar sasarannya mencakup semua kalangan masyarakat
4. Perubahan pola konsumsi masyarakat  Indonesia  di  kota besar yang mulai mengkonsumsi roti sebagai pengganti nasi.
5. Lokasi  pemasaran  berada  dalam jangkauan wilayah pabrik.
Threath : 1. Faktor  kenaikan  harga  sembako yang dapat mengurangi pendapatan per harinya 2. Banyak competitor yang memiliki gerai yang menyedikan produk yang masih hangat
3. Mudah jenuhnya konsumen terhadap produk
4. Tempat  pemasaran  yang  kurang banyak
5. Jumlah  kompetitor  yang  sangat banyak
Strategi SO ( Strength, Opportunities) : 1.Menyajikan  roti  dengan  menarik dan  membuat  lebih  banyak  variasi roti mengikuti perkembangan wakttu (S1,O2)
2.  Menambah  lokasi  pemasaran  agar lebih banyak calon pelanggan mengenal R Bakery (S4,O5)
Strategi ST (Strenght, Threath) : 1. Membuat  produk  baru  yang  lebih menarik  agar  konsumen  tidak mudah bosan.(S1,T3)
2. Meyediakan  roti  yang  hangat menggunakan gerobak yang memiliki penghangat roti (S1,T2) Strategi WO ( Weakness, Opportunities) :
1. Memproduksi  roti  dengan  daya siman yang lama (W3,O2)
2. Mengatur jadwal pemasaran yang benar  agar  pelanggan  mudah menemukan pedagang (W1,O5)
Strategi OT (Opportunities, Threath) :
1. Memproduksi  roti  dengan  daya simpan yang lama terutama untuk roti tawar dank upas (W3,T2)
2. Memperbaiki  dan  meningkatkan kualitas  roti  agar  dapat  bersaing (W4,T5)
Strategi  ST  menghasilkan  usulan  untuk memaksimalkan kekuatan yang ada serta meminimalkan  ancaman,  strategi  yang  dapat dilakukan R Bakery adalah dengan membuat produk baru  yang  lebih  menarik  dibanding  kompetitor  agar masyarakat tidak mudah bosan dan menyediakan roti yang hangat yang dijual menggunakan gerobak yang memiliki penghangat roti agar roti tetap hangat.
Strategi  WT  menghasilkan  usulan  untuk meminimalkan  kelemahan  dan  ancaman,  strategi yang  dapat  dilakukan  R  Bakery  adalah  dengan memproduksi  roti  dengan  daya  simpan  yang  lebih lama  terutama  untuk  roti  tawar  dan  kupas.  Strategi lainnya  berupa  memperbaiki  dan  meningkatkan kualitas roti agar dapat bersaing dengan kompetitor.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Model sistem intelijensia bisnis pada pabrik roti  dengan  studi  kasus  R  Bakery  menghasilkan
output berupa  model cube dan data  mining yang menampilkan  hasil  visual  yang  akan  membantu dalam  pengambilan  keputusan  untuk  meningkatkan pemasaran.  Hasil data  mining  clustering  k-means adalah terdiri dari 83% cluster 1 dan 17% cluster 2. Cluster 1  merupakan  kategori  sisa  roti  yang  rendah dan cluster 2  merupakan  kategori  sisa  roti  yang tinggi.  Hasil  yang  diperoleh  dari On  Line  Analitical Process  Cube adalah  berupa data  warehouse penjualan  R  Bakery . Dari  perhitungan  CLV untuk pemodelan CRM   diketahui bahwa urutan pedagang dengan ranking CLV tertinggi adalah pedagang MY yaitu  pedagang  yang  memiliki  kelas frequency  low namun  kelas monetary dan  kelas recency  high . Usulan  untuk  memperbaiki  strategi  pemasaran menggunakan  SWOT Analysis adalah  menyajikan roti  dengan  menarik  dan  membuat  lebih  banyak variansi  roti  mengikuti  perkembangan  waktu, membuat  tempat  pemasaran  yang  lebih  banyak, membuat produk baru yang lebih menarik dibanding kompetitor,  dan  memproduksi  roti  dengan  daya
simpan  yang  lebih  lama  terutama  untuk  roti  tawar dan kupas.

## SARAN
Penelitian  lebih  lanjut  mengenai  sistem intelijensia  bisnis  dengan  kombinasi  beberapa metode data mining dapat terus dikembangkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusta  Y.  2007.  K-means  penerapan,  permasalahan dan  metode  terkait. Jurnal  Sistem  dan Informatika. 3 : 47-60.
Benoit FD dan Van DPD. 2009. Benefits of quantile regression  for  the  analysis  of  customer lifetime  value  in  a  contractual  setting:  An application  in  financial  services. Expert Systems  with  Applications .  36  (7)  :10475- 10484.
Cartaya  dan  Juan  CC.  2008.  La  inteligencia empresarial  y  el  Sistema  de  Gestión  de Calidad  ISO  9001:2000. Ciencias  de  la Información . 39 (1):31-44.
Fatta A dan Hanif. 2007. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi .  Yogyakarta : ANDI. Fitriana R, Eriyatno, dan Djatna T. 2011. Progress in business  intelligence  system  research  :  a literature review. International Journal Basic & Applied Sciences .  11 (03):96-105. Fitriana  R,  Eriyatno,  Djatna  T,  Kusmuljono  BS. 2012.  Peran  sistem  intelijensia  bisnis  dalam manajemen  pengelolaan  pelanggan  dan  mutu untuk agroindustri susu skala usaha menengah. Jurnal Teknologi Industri Pertanian. 22 (3) : 131 – 139.
Fitriana R. 2013. Rancang bangun sistem intelijensia bisnis untuk agroindustri susu skala menengah    di  Indonesia.  [Disertasi].  Bogor  : Institut Pertanian Bogor.
Fitriana  R,  Saragih  J,  dan  Firmansyah  MA.  2016.
Business Intelligence System Model Proposals  to Improve the Quality of  Service at  PT  GIA. Proceeding  of  9 th International Seminar  on  Industrial  Engineering  and Management.  Padang,  Indonesia:  20  –  22 September 2017.
Fitriana  R,  Saragih  J,  dan  Lutfiana  N.  2017. Model business intelligence system design of quality products  by  using  data  mining  in  R  Bakery Company. Proceeding  of  10 th .  International
Seminar  on  Industrial  Engineering  and Management. Belitung, Indonesia: 7-9 September 2017.
Fuentes  T  dan  Louis.  2010.  Incorporation  of business intelligence elements in the admission  and  registration  process  of  a Chilean  University. Ingeniare  -  Revista Chilena de Ingeniería . 18(3): 383-394. Ghazanfari  M,  Jafari  M,  dan  Rouhani  S.  2011.  A tool  to  evaluate  the  business  intelligence  of
enterprise  systems. Journal  Scientia  Iranica, Transactions  E:  Industrial  Engineering .  18
(6): 1579–1590. doi:10.1016/ j.scient. 2011.11.011.
Golfarelli  M,  Mandreoli  F,  PenzoW,  Rizzi  S,
Turricchia E. 2012. OLAP query reformulation in
peer-to-peer data
warehousing. Information  Systems .  37(5): 393-411.
Haenlien  M,  Kaplan  AM,  dan  Beeser  AJ.  2007.  A model  to  determine  customer  lifetime  value in  a  retail  banking  context. European Management Journal. 3 (5): 221-234.
Hayashi Y. 2010. Understanding consumer heterogeneity: A business intelligence application  of  neural  networks. Knowledge- Based Systems. 23(8): 856-863.
Head  SC,  Nielson  AR,  dan  Au  MK.  2010. Using commercial off-the-shelf business intelligence software  tools  to  support  aircraft  and automated test system maintenance environments. Autotestcon IEEE
Conferences.  Orlando,  FL,  USA:  13  -16 September 2010.
Hidalgo P, Manzur E, Olavarrieta S, Farías P. 2007.
Customer  retention  and  price  matching:  the afps case. Journal Business Research. 61 (6): 691-696.
Imelda. 2011. Business Intelligence. Jurnal Majalah Ilmiah UNIKOM . 11(1):111-122.
Jadav  JJ  dan  Panchal  M.  2012.  Association  rule mining method on OLAP Cube. International
Journal Engineering Research
and
Applications . 2 (2):1147-1151.
Jie H. 2010. Research on mechanism and applicable framework of e-business intelligence. (ICEE). International  Conference E-Business  and  E- Government .  Guangzhou,  China:  7-9  May 2010. doi. 10.1109/ICEE.2010.57.
Kamel  R. 2002. PUZZLE:  A  concept and prototype for  linking  business  intelligence  to  business strategy. Journal Strategic Information Systems. 11(2): 133-152.
Kanth  A,  Mushtag  A,  dan  Khan  RA.  2015. Data Mining For Marketing. Norderstedt Germany: GRIN Verlag GmbH.
Kleesuwan    S,    Mithata    S,    Yupapin    P, Piyatamrong  B.  2010. Business intelligence in  thailand’s  higher  educational  resources management. Procedia Social and Behavioral Sciences. 2: 84-87.
Ko  IS  dan  Abdullaev  SR.  2007.  A  Study  on  the aspects  of  successful  business  intelligence system development. International Conference  on  Computational  Science . Beijing,  China.  27-30  May  2007  Di dalamShi  Y,  van Albada  GD,  Dongarra  J, Sloot  PMA  (ed),  Computer  Science  –  ICCS 2007. Lecturer Note in Book Science. Beijing China :Springer.
Kotler  P  dan    Keller.    2009. Manajemen Pemasaran. I (13). Jakarta: Erlangga.
Larose  DT.  2006. Data  Mining  Methods  and Models .  New  Jersey:  John  Wiley  &  Sons, Inc., Hoboken.
Liu  L.  2010.  Supply  Chain  Integration  through Business  Intelligence;  Management  and Service Science (MASS). International Conference  on  Mathematical  and  Statistical Science. Cape  Town  South  Africa.  27-29
Januari 2010. doi: 10.1109/ICMSS. 2010.5577534.
Li  ST,  Shue  LY,  dan  Lee  SF.  2008.  Business intelligence  approach  to  supporting  strategy- making  of  ISP  service  management. Journal Expert  Systems  with  Applications:  An International Journal
35(3):739-
754.doi:10.1016/j.eswa.2007.07.049.
Maira  P.  2009.  Managing  sustainability  with  the support  of  business  intelligence:  Integrating socio-environmental indicators and organisational  context. Journal  Strategic Information Systems. 18 (4): 178-191.
Marjanovic  O.  2010. Business  Value  Creation through Business Processes Management and Operational Business Intelligence Integration. 43 rd Hawaii International Conference  on  System  Science (HICSS) . Honolulu,  HI,  USA.  5-8  Januari  2010.  doi  : 10.1109/HICSS.2010.89.
Ming M,  Zehui  L,  dan Jinyuan C. 2008. Phase-type distribution  of  customer  relationship  with Markovian response and marketing expenditure decision on the customer lifetime value. European Journal Operational Research. 187 :313– 326. Ming  KC  dan  Shih  CW.  2010.  The  use  of  a  hybrid fuzzy-Delphi-AHP  approach  to  develop global  business  intelligence  for  information service firms. Expert Systems with Applications. 37(11): 7394–7407. Mulyana  JRP.  2014. Pentaho:Solusi  Open  Source untuk Membangun Data Warehouse.
Yokyakarta: Penerbit Andi.
Phan DD danVogel DR. 2010. A model of customer relationship management and business intelligence systems  for catalogue and online retailers. Information  &  Management .  47(2):
559-566.
Pillai  J.  2011.  User  centric  approach  to  itemset utility  mining  in  market  basket  analysis. International  Journal  Computer  Science  & Engineering . 3 (1): 393-400.
Polyvyanyy  A,  Ouyang  C,  Barros  A, van  der  Aalst WMP. 2017. Process  querying:  Enabling business  intelligence  through  query-based process analytics.  Decision  Support  Systems. 100: 41-56.
Qwaider  QW.  2012.  Apply  on-line  analytical processing  (olap)  with  data  mining  for clinical decision sopport. International Journal  Managing  Information  Technology . 4(1):  25-37.  doi:10.5121/  ijmit.2012.4103. 25.
Santosa  B.  2007. Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan Data  untuk  Keperluan  Bisnis. Yogyakarta  : Graha Ilmu.
Stefanovic N dan Stefanovic D.  2009. Supply Chain Business  Intelligence:  Technologies,  Issues and  Trends di  dalam M.  Bramer  (Ed.): Artificial  Intelligence  an  Intl  Perspective . Lecture  Notes  in  Computer  Science.5640. Berlin Heidelberg: Springer. P217-245.
Vercellis  C.  2009. Business    intelligence  :    data mining    and    optimization    for    decision making . Chichester: John Wiley & Sons.
Whitten  BD.  2004. System  Analysis  and  Design Methods .  6 th Ed.  The  Mc  Graw-Hill Companies.