## PENERAPAN BUSINESS INTELIGENCE UNTUK MENGANALISIS DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN POWER BI
Annas Purnama 1* , I Nyoman Yudi Anggara Wijaya 2 , Ida Bagus Kresna Sudiatmika 3 1,3 Teknik Informatika, STMIK Primakara
2 Sistem Informasi, STMIK Primakara email : annaspurnama23@gmail.com *
Abstrak: Warung Blaster dan Warung Bhineka Sanur yang merupakan sebuah restoran yang memadukan makanan Asia, Itali dan Barat. Dalam melakukan pengolahan data penjualan, Warung Blaster dan Warung Bhineka Muda Sanur masih melakukan proses  manual  pada Microsoft  Excel .  Agar  data  tersebut  dapat  diolah  menjadi  informasi  yang  bernilai,  dibutuhkan  sebuah Business intelligence (BI) software yang dapat memvisualisasikan data- data tersebut sehingga dapat menampilkan informasi mengenai  data  penjualan.  Pembangunan  sistem  Business  Intelligence  dalam  mengolah  data  berbasis  dashboard  system menggunakan Microsoft Power BI telah menghasilkan informasi yang baik dalam bentuk visualisasi grafik. Warung Blaster dan  Warung  Bhineka  Muda  Sanur  mampu  menerapkan  Business  Intelligence  berbasis  dashboard  system  agar  lebih  mudah dalam menghasilkan laporan penjualan serta dapat membantu menganalisis sebuah masalah dan dapat menentukan performa masing-masing usaha.
Kata Kunci : Business intelligence, Microsoft Power BI, Data Penjualan
Abstract:  Warung  Blaster  and  Warung  Bhineka  Sanur  are  restaurants  that  combine  Asian,  Italian  and  Western  food.  In processing sales data, Warung Blaster and Warung Bhineka Muda Sanur still perform manual processes in Microsoft Excel. So that the data can be processed into valuable information, a Business intelligence (BI) software is needed that can visualize the data so that it can display information about sales data. The development of a Business Intelligence system in processing dashboard system-based data using Microsoft Power BI has resulted in good information in the form of graphic visualization. Warung Blaster and Warung Bhineka Muda Sanur are able to apply Business Intelligence based on a dashboard system to make it easier to generate sales reports and can help analyze a problem and determine the performance of each business.

## Keywords : Business intelligence, Microsoft Power BI, Sales Data

## PENDAHULUAN
Kegiatan  pengolahan  data  penjualan  dimasa lalu dilakukan dengan melakukan pencatatan manual dengan  menggunakan microsoft  excel .  Namun, dengan berkembangnya teknologi dan informasi, kini pengolahan data  tersebut  dapat  lebih mudah dengan adanya business intelligence [1]. Business intelligence dapat  mempermudah  aktifitas  yang dilakukan pada data. Banyak instansi dan perusahaan yang  menerapkan  teknologi  untuk  mengolah  data, terlebih business  intelligence mampu  menghasilkan informasi dengan cepat dan akurat sehingga jam kerja dapat berjalan lebih efektif [2].
Business  Intelligence merupakan  ringkasan data yang menyediakan informasi maupun memudahkan  dalam  mengambil  keputusan  usaha.
Business  Intelligence mengganti  informasi  menjadi pengetahuan serta pemahaman buat pemilik perusahaan [3] [4]. Microsoft Power BI merupakan salah satu software Business Intelligence buatan microsoft yang memungkinkan penggunanya untuk mendapatkan data dari berbagai macam sumber [5]. Kelebihan Tool ini  digunakan  untuk  mengolah data secara lebih detail dengan menggunakan grafik
yang  lebih  aktif,  variative,  dan  terintegrasi  dengan Microsoft office [6] .
Warung  Blaster  dan  Warung  Bhineka  Sanur yang  merupakan  sebuah  restoran  yang  memadukan makanan  Asia,  Itali  dan  Barat.  Dalam  melakukan pengolahan  data  penjualan,  Warung  Blaster  dan Warung  Bhineka  Muda  Sanur  masih  melakukan proses manual pada Microsoft Excel . Warung Blaster dan  Warung  Bhineka  Muda  Sanur  mempunyai masalah mengenai penginputan data penjualan yang telah  lampau  karena    masih  menggunakan  sistem yang  manual  dan  hasil  pengolahan  data  penjualan yang  dapat  dijadikan  sebagian  acuan  untuk mengambil  suatu  keputusan  untuk  menerapkan strategi  pemasaran  dari  data  penjualan  sebelumnya, juga  agar  dapat  mengetahui  performa  dari  masing- masing  perusahaan  dan  juga  memudahkan  bagi owner  untuk  melihat  atau  membaca  data  penjualan yang  akan  di  presentasikan  kepada  calon  investor yaitu  sebuah  dashboard  performa  yang  dihasilkan dari  data  penjualan  Warung  Blaster  dan  Warung Bhineka Sanur.
Vol. 4 No. 2, 2022, hlm. 118 – 123
Adapun studi yang berkaitan dengan penelitian business  intelligence. Penelitian  yang dilakukan oleh Ikrimah, dkk [7] dapat menghasilkan kebutuhan informasi yang dibutuhkan manajer dalam perkembangan bisnis perusahaan untuk diperlihatkan kepada  calon  investor.  Penelitian  oleh  M.Achmad, dkk  [8]  hasild  dapat  mengelompokan  dan  melihat data  dalam  berntuk  grafik  dengan  menggunakan metode Online  Analytical  Processing (OLAP).
Penelitian oleh Lukman Hasim [9] memudahkan top level  management  untuk  dapat  melihat  kebutuhan karyawan, karena data disajikan dalam bentuk grafik dan  interface  yang  user  friendly.  Penelitian  oleh Herawati,  dkk  [10]  hasil  penelitian  yang  dilakukan, tren  perkembangan  jumlah  wisatawan  mancanegara yang  mengunjungi  Indonesia  meningkat  setiap tahunnya. Berdasarkan ke-empat penelitian terdahulu penerapan  sistem  data  penjualan  menggunakan Power BI dapat mengatasi permasalahan yang terjadi pada perusahaan.

## TINJAUAN PUSTAKA Business Intelligent
Stefan  Adhi  Nugroho,  mengatakan Business Intelligence merupakan  kerangka  aplikasi  atau  pun teknologi  yang  menyimpan,  menganalisa  maupun menyiapkan  data  agar  mempermudah  pemilik perusahaan  untuk  pengambilan  keputusan  [3]. Business Intelligence merupakan ringkasan data guna menyediakan informasi maupun mempertinggi dalam mengambil keputusan usaha. Dapat diringkas sistem informasi  artinya  menjadi daerah  entry  data, namun aplikasi Business Intelligent menjadi daerah analisis pada data. Business Intelligence mengganti informasi menjadi pengetahuan serta pemahaman buat pemilik perusahaan.

## Data Warehouse
Data Warehouse merupakan persoalan pada permasalahan  menggunakan  data  dan  informasi untuk  mengambil  keputusan.  Data  hanya  diambil serta  diproses  sekali,  disimpan  didalam  data warehouse  (proses  ini  disebut  ELT  =  Extract, Transfrom,  Load),  pada  proses  unik  berasal  setiap pemakaian data yang dilaksanakan masing – masing (umumnya menggunakan software spesifik pecialized tool) [11].

## Microsoft Power BI
Microsoft  Power  BI  merupakan software Business Intelligence buatan  microsoft  yang  memungkinkan penggunanya untuk mendapatkan data dari berbagai macam  sumber  [12]. Tool ini  digunakan  untuk
mengolah data secara lebih detail dengan menggunakan  grafik  yang  lebih  aktif  dan  variatif. Aplikasi ini dapat memvisualisasikan data yang telah dimasukkan, atau data yang telah terhubung dengan sistem lain. Microsoft Power BI bisa mempermudah pengontrolan dan pemantauan data.
Microsoft  power  BI  ini  menghasilkan  data secara Real Time dengan cara memiliki 3 bagian yaitu [13] :
1. Power BI Destop yaitu software yang digunakan untuk  pengolahan  data  yang  dilakukan  secara ofline.
2. Power  BI  Service  yaitu  software  yang digunakan untuk pengolahan data secara online dan dapat langsung bisa melihat hasil visualisasi nya secara online.
3. Power  BI  Mobeli  yaitu  digunakan  untuk melihan  hasil  visualisasi  datanya  dengan  cara mengsingkronisasikan  dari  bagian – bagian  di atas.

## METODE METODE NINE STEP KIMBAL
Nine-  step  Kimball diperkenalkan  oleh  seorang  ahli data  warehouse dan business  intelligence bernama Ralph  Kimball  (1944)  yang  merumuskan  langkah- langkah untuk membangun dan mengembakan suatu data  warehouse  [14].  Sembilan  langkah  itu  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  proses  bisnis  (Choosing  the process)
2. Menentukan granularity (Choosing the grain)
3. Identifikasi dan penyesuaikan dimensi (Identifying and conforming the dimensions)
4. Menentukan fakta (Choosing the fact)
5. Menyimpan  hasil  perhitungan  sementara  pada tabel fakta (Storing pre-calculations in the fact table).
6. Melengkapi  tabel-tabel  dimensi  (Rounding-out the dimension tables)
7. Menentukan  durasi  dimensi  (Choosing  the duration of the dimension)
8. Menelusuri  dimensi  yang  termasuk  slowly changing dimension (Tracking slowly changing dimension)
9. Memutuskan  prioritas  query  dan  bentuknya (Deciding  the  query  priorities  and  the  query modes).
Alur Penelitian .
Penjelasan mengenai alur Penelitian, yaitu:
1. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan data  dilakukan dengan  2 cara  yaitu  wawancara  dan  observasi  yang dimana wawancara.
2. Analisis Kebutuhan Sistem
Mengenalisis  kebutuhan  sIStem  berdasarkan hasil  pengumpulan  data.  Sistem  yang  dapat membatu  memperlihatkan  data  penjualan dimasa lampau yang dimana dapat menghasilkan suatu informasi yang diharapkan informasi yang di peroleh dapat di jadikan suatu acuan  untuk  melihat  performa  dari  masing masing usaha.

## Tabel 1 Contoh Data Perusahaan

## 3. Merancang Data Warehouse
Menghasilkan  perancangan  data  warehouse, antara  lain  menggunakan  perancang  basis  data logikal, pada penentukan skema data warehouse yang akan digunakan. Pada tabel fakta dan  tabel dimensi  pada  proses  ELT  ( Extract,  Load, Transform ).  Dalam  merancang  sebuah  data warehouse dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan metodelogy Neni Step Kimbal.
4. Visualisasi Data Data  yang  sudah  dijadikan  menjadi  satu  file dengan format excel yang nantinya akan diinput kedalam  aplikasi  Power  BI.  Dimana  data  ini adalah  data  penjualan  di  Warung  Blaster  dan Warung  Bhineka  Muda  Sanur  yang  memiliki beberapa kolom pada data tersebut yaitu antara lain
- Date (tanggal penjualan)
- Food (total penjualan untuk makanan saja)
- Beverage  (total  penjualan  untuk  minuman saja)
- Sub  Total  (total  dari  food  ditambah beverage)
- Discount (terdapat total discount jika ada)
- Net  Sales  (total  dari  subtotal  dikurang discount)
- Service (5% dari total net sales)
- Tax  (10%  dari  total  net  sales  ditambah servace)
- Total (total dari penjumlahan)

## Perancangan Element Sistem
Pada  alur  perancangan  sistem  ini  yaitu menjelaskan  tentang  alur  proses  dari  menginput data  sampai  menghasilkan  output  berupa  laporan data  penjualan  pada  bagian  Warung  Blaster  dan Warung  Bhineka  Muda.  Penginputan  dilakukan oleh  Warung  Blaster  dan  Warung  Bhineka  Muda menggunakan  data  penjualan  yang  telah  lampau. Dimulai dari menginput data penjualan perharinya dimasa  yang  telah  lampau,  setelah  itu  melalui proses  pengolahan  data  berupa  data  –  data  yang telah  diinput  tersebut  lalu  akan  didapatkan  output berupa  laporan  –  laporan  yang  dibutuhkan  dalam penerapan business inteligence yaitu data penjualan. Rancangan  element  sistem  dimana  terdapat tiga proses yaitu input, proses, dan output. a. Input Dalam proses input  dapat melakukan penginputan data penjualan perharinya dimasa yang telah lampau. b. Proses Proses ini dimana sistem melakukan pengolahan data penjulan yang telah diinput.
c. Output Dari  proses  sebelumnya  yang  diinput  dan diproses  oleh  sistem  akan  menghasilkan output berupa laporan data penjualan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  yang  akan  digunakan  dalam  perancangan data  warehouse dengan  metode nine  step  kimbal . Dimana  proses  ETL  untuk  merancang data warehouse menggunakan tools  pentaho ,  sedangkan visualisasi dashboard dilakukan dengan menggunakan aplikasii Microsoft Power BI.

## Tahapan Data Warehouse

## Memilih Proses (Choosing the Process)
Berdasarkan  dari  hasil  observasi  dan  wawancara perusahaan  memerlukan  informasi  data  penjualan yang  lebih  efisien,  seperti  menggambarkan  data penjualan  dengan  sebuah  grafik  atau  diagram  agar dapat melihat performa dari masing masing usahanya. Memilih Sumber (Choosing the Grain)
Pada  proses  kedua  ini  yaitu  memilih  sumber  atau pemilihan Grain untuk  memutuskan  apa  yang direpresentasikan record dari table fakta. Setelah itu dipilihlah  data  dari  calon  fakta.  Dimana  data  yang dipilih  merupakan  data  yang  dapat  dilakukan penjumlahan.  Pada  calon  fakta  “Data  Penjualan” dapat diputuskan record record yang akan ditampilkan meliputi penjualan yaitu Jumlah Pax dan Total Penjualan.

## Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifiing
and Conforming the Dimension)
Pada proses ketiga ini disiapkan table table dimensi yang  sesuai  dengan grain yang  dipilih  serta record yang  akan  ditampilkan  dalam  table  fakta.  Seperti, pada  table  dimensi  terdapat  waktu,  sales,  dan perusahaan.
Tabel 2 Tabel Dimensi

## Memilih Fakta (Choosing the Fact)
Memilih  fakta  fakta  yang  akan  mengisi  table  fakta, dimana fakta fakta yang dipilih harus sesuai dengan grain dan dimensi yang telah di tentukan pada tahap tahap sebelumnya. Seperti, terdapat jumlah_penjualan dan total_penjualan.
Tabel 3 Tabel Fakta
Menyimpan  Perhitungan  Awal  dalam  Tabel Fakta (Storing Pre-calculation in the Fact Table) Dilakukan  sebuah  perhitungan  dari  masing  masing fakta  yang  memiliki  data  yang  dapat  dihitung. Dimana pada proses perhitungan nya antara lain : Tabel penjualan  : Makanan dan Minuman Tabel Perusahaan: Id dan Nama Perusahaan
Melihat  Kembali  Tabel  Dimensi  (Rounding  Out the Dimension Table)
Bertujuan untuk melengkapi tebel dimensi jadi disini kita  membuat  table  dimensi  yang  sebelumnya  kita sudah analisis yaitu sebagai berikut:

## Tabel 4 Menentukan Tabel Fakta

## Memilih  Durasi  dari  Basis  Data  (Choosing  the Duration of Database)
Menentukan  durasi  yang  digunakan  yang  dimana tergantung pada informasi pada perusahaan. Dimana durasi pada penelitian ini selama satu tahun dimana diambil data perhari dari masing masing usaha.

## Menelusuri  Perubahan  Dimensi  Secara  Perlahan (Tracking Slowly Changing Dimension)
Proses  untuk  mengantisipasi  jika  adanya  perubahan atribut yang mungkin akan terjadi pada table dimensi. Misalnya, pada table berikut ini:

## Tabel 5 Menentukan Perubahaan Tabel Dimensi
Memutuskan  Prioritas  Query  dan  Tipe  Query (Deciding the Query Priorities and the Query Mode) Memilih  data  yang  sudah  kita  buat  menggunakan metode Nine Step Kimbal dengan cara mengkonekkan dedalam database.

## Gambar 1 Database

## Visualisasi Data
Perancangan visualisasi dashboard dilakukan dengan menggunakan aplikasii Microsoft Power BI.

## Gambar 2 Tampilan Dashboard Penjualan
Dashboard  penjualan  yang  telah  dibuat  yaitu dashboard  yang  berisi  informasi  yang  berhubungan dengan  informasi  data  penjualan.  Seperti  data penjualan  perusahaan,  data  perorang  yang  datang, total  penjualan  dan  lain-lain  di  periode  2021. Informasi  yang  telah  dihasilkan  dari  gambar dashboard  penjualan  di  atas  berupa  performa penjualan yang dapat dilihat oleh owner.

## Gambar 3 Tampilan abel Dashboard
Gambar  3  berisi  kolom-kolom  seperti  nama perusahaan,  pax,  total,  discount,  sub  total,  service, ppn,  dan  grand  total.  Selanjutnya  terdapat  beberapa baris yang terdapat sebuah data yang bertujuan untuk
melihat  hasil  data  yang  sudah  divisualisasi menggunakan Power BI.

## Gambar 4 Tampilan Grafik Food Sales
Gambar 4 tentang tampilan total data penjualan pada makanan  yang  digambarkan  dengan  grafik  dan  di tampilkan dalam perhitungan bulan dalam satu tahun. Tampilan  di  atas  juga  menampilan  kan  dibulan  apa penjualan  makanan  dengan  penjualan  tertinggi  dan juga menampilkan total penjualan makannya.

## Gambar 5 Tampilan Grafik Beverage Sales
Gambar 5 berisi tentang tampilan total data penjualan pada minuman yang digambarkan dengan grafik dan di  tampilkan  dalam  perhitungan  bulan  dalam  satu tahun. Tampilan di atas juga menampilan kan dibulan apa  penjualan  minuman  dengan  penjualan  tertinggi dan juga menampilkan total penjualan minumannya.

## Gambar 6 Tampilan Diagram Company Sales
Gambar 6 berisi tentang tampilan total penjualan dari dua  perusahaan  yaitu  Blaster  dan  Bhineka  selama  1 tahun  periode  2021.  Pada  tampilan  diatas  dapat melihat  secara  singkat  bahwa  penjualan  atau performa  Blaster  lebih  bagus  di  banding  Bhineka karena  total  penjualan  Blaster  lebih  banyak dibandingkan Bhineka.

## Gambar 7 Tampilan Fitur Perusahaan
Gambar  7  berisi  tentang  pilihan  yang  dapat menampilkan  data penjualan pada  perusahaan  mana yang  akan  di  tampilkan  ataupun  bisa  dipilih  semua yang ada dipilihan tersebut.

## Gambar 8 Fitur Bulan & Tanggal
Gambar  8  berisi  tentang  pilihan  yang  dapat menampilkan  data  penjualan  pada  bulan  apa  yang akan  di  tampilkan  ataupun  bisa  dipilih  semua  bulan yang dapat dipilih tersebut.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dashboard  yang  dihasilkan  berisi  informasi dalam bentuk visualisasi data yang terdiri dari report data  penjualan  yang  telah  lampau  ini  membantu stakeholders  dalam  mengetahui  performa  masing- masing perusahaannya dalam mengetahui perkembangan  laju  penjualan  dan  dapat  dijadikan sebagai  landasan  dalam  mengambil  keputusan. Pembangunan  sistem  Business  Intelligence  dalam mengolah data berbasis dashboard system menggunakan
Microsoft Power BI telah menghasilkan  informasi  yang  baik  dalam  bentuk visualisasi  grafik.  Warung  Blaster  dan  Warung Bhineka  Muda  Sanur  mampu  menerapkan  Business Intelligence  berbasis  dashboard  system  agar  lebih mudah  dalam  menghasilkan  lapporan  serta  dapat membantu  menganalisis  sebuah  masalah  dan  dapat menentukan performa masing-masing usaha.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Steven,  K.,  Hariyanto,  S.,  dan  Arijanto, “Penerapan Business Intelligence Untuk Menganalisis Data Pada PT. Suryaplas,” J. Algor , vol. Vol.2, no. No.2, pp. 41–50, 2021.
[2] A.  Q.  Syarli,  Rosmawati  Tamin,  “Perancangan Business  Intelligence  System  Pada  Gudang Farmasi  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Mamasa,” JUTEKS (Jurnal Keteknikan dan Sains) , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[3] T.  R.  Ariani,  K.  D.  Tania,  and  D.  R.  Indah, “Penerapan  Business  Intelligence  Pada  Sistem Informasi Penjualan Barang PT. WINSA (STUDI KASUS DI PT. WINSA PALEMBANG),” J. Sist.
Inf. , pp. 103–110, 2016.
[4] A.  Zikri,  J.  Adrian,  A.  Soniawan,  R.  Azim,  R.
Dinur,  and  R.  Akbar,  “Implementasi  Business Intelligence  untuk  Menganalisis  Data  Persalinan Anak di Klinik Ani Padang dengan Menggunakan Aplikasi Tableau Public,” J.  Online  Inform. ,  vol.
2, no. 1, p. 20, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.70.
[5] R.  Darman,  “Analisis  Visualisasi  Dan  Pemetaan Data Tanaman Padi,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 156–162, 2018.
[6] S.  Z.  Yumni  and  W.  Widowati,  “Implementasi Microsoft Power BI Dalam Memantau Kehadiran dan Transportasi Pegawai,” J. Sains dan Edukasi Sains ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi:
10.24246/juses.v4i1p1-8.
[7] Ikrimah  and  T.  D.  Purwanto,  “Business Intellingence  Pada  Sistem  Informasi  Monitoring Transaksi  Penjualan  Daya  Beli  Konsumen,” J.
Bina Darma Conf. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp.
9–21, 2014.
[8] M.  Ahmad,  “Penerapan  Business  Intelligence
Untuk  Menampilkan  Keuntungan  Pada  data Superstore Dengan Menggunakna Metode OLAP,” J. ALGOR , vol. 1, pp. 48–56, 2020.
[9] L. Hasim, “PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE PADA MANAJEMEN DASHBOARD REPORT PERUSAHAAN ASURANSI,” vol. 2, no. 12, p. 89, 2019.
[10] S. Herawati, N. Prastiti, and M. Latif, “Penerapan Business  Intelligence  Untuk  Menganalisis,” J. Pros. SINTAK , pp. 585–589, 2018.
[11] G.  Wijaya,  “Perancangan  Data  Warehouse  Nilai
Mahasiswa dengan Kimball Nine-Step Methodology,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2017.
[12] R.  Akbar,  D.  Rasyiddah,  M.  Anrisya,  N.  F. Julyazti,  and  S.  Syaputri,  “Penerapan  Aplikasi Power Business Intelligence Dalam Menganalisis
Prioritas Pekerjaan di Indonesia,” J. Edukasi dan Penelit.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  54,  2018,  doi: 10.26418/jp.v4i1.25497.
[13] A.  W.  Iswara,  H.  Setiadi,  and  A.  Wijayanto, “Implementation  of  Business  Intelligence  for Quality Support of RSUD Ir. Soekarno Sukoharjo with  Data  Warehouse,” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 18–23, 2020.
[14] E.  K.  Suni,  “Analisis  Dan  Perancangan  Data
Warehouse Untuk Mendukung Keputusan
Redaksi Televisi Menggunakan Metode Nine-Step Kimball,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 197– 206, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8560.