JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI EKSEKUTIF DAN DATA WAREHOUSE MONITORING PERMOHONAN DAN PERSURATAN MEREK PADA DIREKTORAT MEREK DAN INDIKASI GEOGRAFIS DIREKTORAT JENDERAL KEKAYAAN
Urim Carry Wilson Sitio 1 , Yudi Harianto 2
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta urimo.sitio@gmail.com 1 , yudi.harianto@gmail,com 2

## Abstrak
Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual (DJKI) adalah sebuah unit eselon 1 pada  Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia,  kesulitan  dalam  merekap  data  dalam  jumlah  besar  dan  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti sehingga  DJKI  membutuhkan  sebuah  Sistem  Informasi  Eksekutif  atau Executive  Information  System (EIS)  dan data warehouse untuk menunjang pengambilan keputusan terkait permohonan merek dan persuratan, dengan dibuatnya  EIS yang  berlingkup  pada  Direktorat  Merek  dan  Indikasi  Geografis  dan  digunakan  para  Eksekutif  Direktorat  Merek  dan Indikasi  Geografis  selaku  pengambil  keputusan  Direktorat  Merek  dan  Indikasi  Geografis,  agar  dapat  mempercepat pembuatan  keputusan  yang  terbaik  untuk  Direktorat  Merek  dan  Indikasi  Geografis  dan  publik.  Perancangan  EIS  dan data  warehouse dilakukan dengan Software Life Development  Cycle (SDLC), dimana  menggunakan  metode waterfall dalam perancanaan EIS tersebut. Untuk database akan digunakan Oracle 11g dimana sebagian besar aplikasi pada DJKI menggunakan oracle 11g dalam  menyimpan data, selain  itu untuk  bahasa pemrograman akan  menggunakan VB.NET dan  template DevExpress .  Setelah  melalui  pengujian blackbox testing  EIS  dapat  digunakan  untuk  membantu  para eksekutif dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Data warehouse , Sistem Informasi Eksekutif, Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual, Direktorat Merek dan Indikasi Geografis

## I. PENDAHULUAN
Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual  (DJKI) adalah  sebuah  Unit  Eselon  1  pada  Kementerian  Hukum dan Hak Asasi Manusia, bergerak pada bidang pencatatan dan  pendaftaran  Kekayaan  Intelektual  di  Indonesia,  baik berupa Merek, Paten, Desain Industri, Indikasi Geografis, Hak  Cipta  dan lain-lain.  Pendaftaran Kekayaan Intelektual  yang  terus  meningkat  setiap  tahun  tentu berpengaruh  pada  pertambahan  data  pada  basis  data Aplikasi yang digunakan DJKI yang bernama Intellectual Property  Automation  System (IPAS)  yang  melakukan pencatatan pada Merek, Desain Industri, Paten, selain  itu DJKI  mempunyai  beberapa  basis  data  dari  aplikasi  lain yang  digunakan,  seperti  e-Hak-Cipta  untuk  pendaftaran Hak  Cipta  secara online dan  IPAS  Hak  Cipta  yang penggunaannya  berbeda  dengan  IPAS  yang  digunakan untuk Merek, Desain Industi dan Paten.
Pada Direktorat Merek permohonan yang didapatkan  pada  tahun  2015  sebanyak  15.763  untuk merek  Jasa,  24.328  untuk  merek  dagang  dan  sekitar 25.000  dokumen  yang  diajukan  baik  untuk  perubahan nama  pemilik,  pengalihan  hak,  perpanjangan  merek  dan dokumen-dokumen lainnya.
Direktorat  Merek  dibawahi  oleh  1  orang  Direktur dan juga 5 orang Sub Direktorat yang dipimpin oleh para Kasubdit  yang  membawahi  10  seksi  yang  dipimpin  oleh para  Kepala  Seksi  dan  terdapat  pula  para  pemeriksa merek  yang  bertugas  untuk  memeriksa  permohonan merek  dan  dokumen-dokumen  yang  telah  diajukan  oleh para Pemohon.
Dikarenakan  banyaknya  permohonan  merek  dan dokumen  baik  untuk  pengalihan  hak,  perpanjangan merek,  perubahan  nama  dan  dokumen-dokumen  lainnya, Direktorat  Merek  dan  Indikasi  Geografis  dituntut  untuk memproses  seluruh  permohonan  sesuai  dengan  undang- undang  Merek  yang  berlaku  di  Indonesia  yaitu  Undang- Undang  nomor  15  tahun  2001,  juga  untuk  memantau kinerja  dari  Direktorat  Merek  dan  Indikasi  Geografis, sehingga  dibutuhkan  suatu  alat  untuk  memantau pengerjaan  permohonan  dan  persuratan  dari  Direktorat Merek dengan para pemohon, juga suatu alat untuk dapat melihat terjadinya penumpukan pekerjaan, sehingga dapat dicari  solusi  untuk  memecahkan  penumpukan  tersebut, bila alat untuk memantau tersebut dihubungkan  langsung pada database aplikasi  IPAS,  tentu  akan  memberatkan kinerja database tersebut,  dikarenakan database aplikasi IPAS  digunakan  oleh  banyak  pengguna  dan  berbagai aplikasi lainnya.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dibutuhkan  sebuah  rancangan  berupa  rancangan data warehouse untuk  Direktorat  Merek,  yang  kelanjutannya data  warehouse tersebut  dapat  diolah  menjadi  laporan baik  berbentuk  tabel  atau  grafik,  yang  dapat  dilihat  dan mudah  dipahami  oleh  para  eksekutif  untuk  menunjang keputusan  yang  akan  dibuat. Data  warehouse tersebut terus  terbaharui  1  (satu)  kali  sehari  tanpa  menggangu kinerja dari database aplikasi IPAS, dengan jadwal setiap malam  hari  agar  tidak  terlalu  memberatkan database aplikasi  IPAS.  Sehingga  informasi  yang  ditampilkan selalu terbaru.

## 1.1 Definisi Masalah
Berdasarkan  hasil  pengamatan  dan  latar  belakang masalah  pada  Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual, diperoleh  beberapa  masalah,  seperti  yang  diuraikan dibawah ini.
Masih  belum  adanya  rancangan data  warehouse yang  berupa  ringkasan  dari database aplikasi  IPAS tentang  monitoring  permohonan  Merek  dan  persuratan Direktorat Merek dan Indikasi Geografis.
Masih  belum  adanya  rancangan  sebuah  Sistem Informasi  Eksekutif  yang  terhubung  dengan  sebuah data warehouse untuk  menampilkan  data  tentang  monitoring permohonan  dan  persuratan  yang  mudah  dipahami  dan dianalisa,  oleh  para  pengambil  keputusan  Direktorat Merek dan Indikasi Geografis.

## II. KAJIAN TEORI
2.1 Data warehouse
Data  warehouse adalah  koleksi  data  yang mempunyai sifat subject-oriented , integrated , nonvolatile , dan time-variant untuk  mendukung  proses  pengambilan keputusan dalam manajemen.

## 2.2 Arsitektur data warehouse
Arsitektur data warehouse terbagi dalam beberapa komponen.
2.3 Back End Tier
Back End Tier tersusun dari beberapa proses yaitu:
1. Extraction ,  mengumpulkan  data  dari  beberapa sumber,  sumber  bisa  dari database ,  file  dan  dalam format-format lainnya.
2. Transform , mengubah data yang berasal dari berbagai sumber  menjadi  sesuai  dengan  format  data  pada data warehouse , dan terdiri dari beberapa aspek yaitu:
- Cleaning ,  yaitu  menghapus kesalahan dan ketidak konsitenan data dan merubah sesuai dengan format yang standar.
- Integration ,  menyatukan  data  dari  sumber-sumber data  yang  berbeda  baik  pada  skema  maupun  data level.
- Aggregation , menyimpulkan data dari sumber data menurut  detail  level  atau  rincian  pada data warehouse .
3. Loading ,  mengisi data  warehouse dengan  data  yang sudah  melewati Transform , termasuk  juga pembaruan data  warehouse dengan  spesifikasi  waktu  untuk menjaga  agar  data  pada data  warehouse merupakan data  terbaru.  Pembaruan  bisa  dalam  hitungan  bulan, hari bahkan jam.

## 2.4 Skema Dalam Data Warehouse

## Skema Bintang
Skema  bintang  adalah  suatu  jenis  spesifik  dari perancangan basis data yang digunakan untuk mendukung proses analitis serta memiliki secara spesifik satuan tabel normalisasi.  Skema  bintang  memiliki  dua  macam  tabel yaitu:
1. Tabel  fakta,  disebut  juga  tabel  utama  ( major  table ), merupakan  inti  skema  bintang  dan  berisi  data  aktual yang  akan  dianalisis  (data  kuantitatif  dan  transaksi). Field-field table  fakta  sering  disebut  dengan measure dan  biasanya  dalam  bentuk  numerik.  Selalu  berisi foreign  key dari  masing-masing  tabel  dimensi.  Tabel dapat terdiri atas banyak kolom dari ribuan baris data.
2. Tabel  dimensi,  disebut  juga  tabel  kecil  ( minor  tabel ), biasanya  lebih  kecil  dan  memegang  data  deskriptif yang  mencerminkan  dimensi  suatu  bisnis.  Tabel dimensi  berisi  data  yang  merupakan  deskripsi  lebih lanjut dari data yang ada pada tabel fakta.

## 2.5 Skema Snowflake
Skema snowflake merupakan skema  yang  berbeda dengan  skema  bintang  karena  tabel  dimensi  tidak  berisi data denormalisasi. Snowflake merupakan variasi lain dari skema bintang, di mana tabel dimensi dari skema bintang diorganisasi  menjadi  suatu  hirarki  dengan  melakukan normalisasi.  Prinsip  dasar  skema  ini  tidak  jauh  berbeda dari  skema  bintang.  Penggunaan  tabel  dimensi  sangat menonjol,  karena  itulah  perbedaan  mendasar  dari  skema bintang dan skema snowflake .
2.6 Skema Fact Constellation
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Skema  ini  lebih  kompleks  dibanding  skema snowflake atau  skema  bintang  karena  skema  ini  berisi banyak fact table . Skema fact constellation memungkinkan  suatu dimension  table berhubungan dengan banyak fact table . Skema fact constellation sangat fleksibel,  namun  terkadang  menjadi  susah  dalam pengaturan dan support . Kerugian utama skema ini adalah desain  lebih  rumit  karena  banyak  varian  agregasi  yang harus  dipertimbangkan,  selain  itu  juga  untuk  menjawab single query mungkin butuh multiple SQL statement .

## 2.7 Agregasi
Agregasi merupakan proses perhitungan data fakta selama  pendefinisian  atribut.  Definisi  agregasi  biasanya mengandung  makna  penghitungan,  perumusan  informasi yang mendasari hubungan antar data yang terdapat dalam sebuah  tabel.  Selain  itu,  agregasi  juga  dibuat  selama proses  transformasi  dan  pemuatan  data  ke  dalam data warehouse .

## 2.8 Denormalisasi
Merupakan suatu proses penggabungan tabel yang dilakukan  dengan  cermat  dan  hati-hati  yang  bertujuan untuk  meningkatkan  kinerja.  Sebenarnya  ini  merupakan proses  yang  melanggar  aturan  dari third  normal  form . Denormalisasi  merupakan  kebalikan  dari  normalisasi. Denormalisasi berguna untuk meningkatkan kinerja query untuk  mengabaikan  adanya dependency yang  tidak menimbulkan anomali storage yang signifikan.

## 2.9 Sistem Informasi Eksekutif
Menurut Kadir (2013). Sistem Informasi Eksekutif atau Executive  Information  System (EIS)  terkadang disebut  sebagai  sistem  pendukung  eksekutif  atau Executive  Support  System  (ESS) .  Sistem  ini  merupakan sistem  informasi  yang  menyediakan  fasilitas  yang fleksibel  bagi  manajer  dan  eksekutif  dalam  mengakses informasi  eksternal  dan  internal  yang  berguna  untuk mengidentifikasi  masalah  atau  mengenali  peluang. Pemakai  yang  awam  dengan  komputer  pun  tidak  sulit mengoperasikannya  karena  sistem  dilengkapi  dengan antarmuka  yang  sangat  memudahkan  pemakai  untuk menggunakannya ( user friendly ).
Informasi  di  EIS  biasa  disajikan  dalam  suatu bentuk  yang  dinamakan  digital dashboard yang mencakup  berbagai  indikator  yang  penting  untuk diperhatikan oleh eksekutif sehingga dapat bereaksi kalau ada hal-hal yang perlu ditindaklanjuti.
EIS secara pokok tidak dirancang untuk menyelesaikan  masalah  tertentu.  EIS  dirancang  untuk membantu  eksekutif  mencari  informasi  yang  diperlukan manakala  mereka  membutuhkannya.  Kemampuan drill- down yang  tersedia  pada  EIS  juga  memungkinkan eksekutif dapat melihat rinci suatu informasi.

## 2.10  Oracle
Oracle  merupakan  program  basis  data  yang memungkinkan perusahaan-perusahaan besar dan pemerintah-pemerintah mengelola, mengakses dan menyimpan  sejumlah  informasi  pada  berbagai  sistem komputer.
Database  Links adalah  sebuah  konsep  dari hubungan  antar  sistem database ,  sebuah database  links mengkoneksikan  antara  2 database  server yang mengizinkan database pengguna database  links untuk mengakses database lain  sebagai  suatu  kesatuan  sistem database . Transparent  Network  Substrate (TNS)  adalah arsitektur dari jaringan dari Sistem database Oracle Materialized  view adalah  objek database yang merupakan  hasil query ,  yang  meng- copy data  kedalam tabel local  database dan  dapat  di- update secara  berkala, Data dari materialized view dapat ditampilkan sebagaimana  tabel  atau view pada database .  Untuk data warehouse , materialized  view biasa  digunakan  untuk agregasi dari satu atau banyak tabel.

## 2.11 Visual Basic.Net
Visual  Basic .NET  adalah  sebuah  alat  untuk mengembangkan dan  membangun aplikasi yang bergerak di  atas  sistem  .NET framework ,  dengan  menggunakan bahasa BASIC. Dengan menggunakan alat ini, programmer dapat  membangun aplikasi Windows Forms , Aplikasi  web  berbasis  ASP.NET,  dan  juga  aplikasi command  line .  Alat  ini  dapat  diperoleh  secara  terpisah dari  beberapa  produk  lainnya  (seperti  Microsoft  Visual C++,  Visual  C#,  atau  Visual  J#),  atau  juga  dapat diperoleh  secara  terpadu  dalam  Microsoft  Visual  Studio .NET.  Bahasa  Visual  Basic  .NET  sendiri  menganut paradigma  bahasa  pemrograman  berorientasi  objek  yang dapat dilihat sebagai evolusi dari  Microsoft Visual Basic versi  sebelumnya  yang  diimplementasikan  di  atas  .NET framework .  Peluncurannya  mengundang  kontroversi, mengingat  banyak  sekali  perubahan  yang  dilakukan  oleh Microsoft,  dan  versi  baru  ini  tidak  kompatibel  dengan versi terdahulu.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## 2.12 Kekayaan Intelektual
Kekayaan  Intelektual  didefinisikan  sebagai  segala bentuk kekayaan materi maupun non  materi  yang berasal dari hasil kecerdasan dan kepandaian manusia (intelektual),  sebagai  hasil  olah  pikir  otak  manusia ( brainware ) dan proses pembelajaran. Kekayaan intelektual akan  menghasilkan produk berupa barang dan jasa yang bermanfaat bagi umat manusia.

## 2.13 Bidang Kekayaan Intelektual
Secara  garis  besar  Kekayaan  Intelektual  dibagi dalam 2 (dua) bagian, yaitu 1. Hak Cipta ( Copyright )
2. Hak  kekayaan  industri  ( Industrial  Property  Rights ), yang mencakup:
a. Paten
b. Merek
c. Indikasi Geografis
d. Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu
e. Rahasia Dagang

## 2.14 Industrial Property Automation System
Industrial  Property  Automation  System (IPAS) merupakan  aplikasi  yang  dibuat  oleh World  Intellectual Property  Organization (WIPO)  yang  berdiri  dibawah naungan  PBB,  sebagai  badan  induk  dunia  dalam  hal Kekayaan  Intelektual,  IPAS  yang  dikembangkan  dengan bahasa pemrograman Java telah dikembangkan hingga versi 3.2  hingga  saat  ini.  Untuk  di  Indonesia  IPAS  yang digunakan adalah IPAS 2.7 dengan Oracle sebagai aplikasi database yang digunakan

## III. PEMBAHASAN
3.1 Desain

## DFD
Pemodelan  EIS  dan data  warehouse dengan menggunakan DFD
Gambar 1 Data Flow Diagram
Gambar  1  merupakan  DFD  EIS  Monitoring Permohonan  dan  Persuratan  Merek  yang  terdiri  dari  12 input  dan  2  Output.  Entitas  luar  yaitu  Eksekutif  atau pengguna juga database IPAS sebagai sumber data.

## Diagram Level 1
Pemodelan  EIS  dan data  warehouse dengan menggunakan Diagram Level 1.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Gambar 2 Diagram Level 1
Gambar  2  Merupakan  Diagram  Level  1  dari  EIS Monitoring .  Permohonan  dan  Persuratan  Merek  yang dibagi  menjadi  proses-proses  kecil  untuk  menjelaskan fungsi-fungsi  dan  arus  data  yang  mengalir  pada  Sistem Informasi  Eksekutif  dan  proses  ETL  berikut  adalah proses-prosesnya:
1. Memasukkan  data  kedalam data  warehouse ,  yaitu proses  memasukkan  data  ke  dalam data  warehouse dimana berlangsung proses ETL pada proses ini.
2. Login, yaitu proses untuk masuk ke dalam EIS.
3. Mengolah  data  Permohonan  Merek,  yaitu  proses untuk mengolah data Permohonan Merek berupa tabel dan  grafik  dimana  pengguna  dapat  melakukan  fungsi drag  drop atau drill  down pada  dimensi  permohonan merek.
4. Mengolah  data  Persuratan  Merek,  yaitu  proses  untuk mengolah  data  Persuratan  Merek  berupa  tabel  dan grafik dimana pengguna dapat melakukan fungsi drag drop atau drill down pada dimensi persuratan merek.

## Diagram Level 2
Pemodelan  EIS  dan data  warehouse dengan menggunakan Diagram Level 2.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## Gambar 3 Diagram Level 2
Pada  Gambar  3  Memodelkan  EIS  dan data warehouse untuk  monitoring  Permohonan  Merek  dan Persuratan Merek pada bagian 1 digambarkan proses ETL yang dibagi menjadi beberapa proses yaitu:
1. ETL  Group  Asal  Permohonan,  merupakan  proses menarik  data  Group  Asal  Permohonan  dari  sumber data yaitu database IPAS, kemudian merubah struktur data  agar  dapat  dimasukkan  ke  database  yang  akan memuat  data  kemudian  memasukkan  ke  dalam  data
warehouse yaitu tabel dimensi group asal permohonan, dengan nama tabel dim_group_asal. 2. ETL  Data  Group  Status,  merupakan  proses  menarik data  Group  Status  dari  sumber  data  yaitu database IPAS,  kemudian  merubah  struktur  data  agar  dapat dimasukkan  ke database yang  akan  memuat  data kemudian  memasukkan  ke  dalam data  warehouse yaitu  tabel  dimensi group  status ,  dengan  nama  tabel dim_group_status.
3. ETL  Data  Surat  Masuk,  merupakan  proses  menarik data  surat  masuk  dari  sumber  data  yaitu database IPAS,  kemudian  merubah  struktur  data  agar  dapat dimasukkan  ke database yang  akan  memuat  data kemudian  memasukkan  ke  dalam data  warehouse yaitu  tabel  fakta  Surat  Masuk,  dengan  nama  tabel fakta_surat.
4. ETL  Data  Permohonan  Masuk  ,  merupakan  proses menarik  data  permohonan  masuk  dari  sumber  data yaitu database IPAS, kemudian merubah struktur data agar  dapat  dimasukkan  ke database yang  akan memuat  data  kemudian  memasukkan  ke  dalam data warehouse yaitu  tabel  fakta  permohonan,  dengan nama fakta_permohonan.
5. ETL  Data  Sub  Jenis  Permohonan,  merupakan  proses menarik  data  sub  jenis  permohonan  dari  sumber  data yaitu database IPAS, kemudian merubah struktur data agar  dapat  dimasukkan  ke database yang  akan memuat  data  kemudian  memasukkan  ke  dalam data warehouse yaitu  tabel  dimensi  sub  jenis  permohonan dengan nama tabel dim_sub_jenis.
6. ETL  Data  Asal  Permohonan,  merupakan  proses menarik data asal permohonan dari sumber data yaitu database IPAS, kemudian  merubah struktur data agar dapat  dimasukkan  ke database yang  akan  memuat data kemudian memasukkan ke dalam data warehouse yaitu  tabel  dimensi  asal  permohonan  dengan  nama tabel dim_asal.
7. ETL  Data  Jenis  Permohonan,  merupakan  proses menarik  data  Group  jenis  permohonan  dari  sumber data yaitu database IPAS, kemudian merubah struktur data  agar  dapat  dimasukkan  ke database yang  akan memuat  data  kemudian  memasukkan  ke  dalam data warehouse yaitu  tabel  dimensi  jenis  permohonan dengan nama tabel dim_jenis.
8. ETL  Data  Status  Permohonan,  merupakan  proses menarik  data  status  permohonan  dari  sumber  data yaitu database IPAS, kemudian merubah struktur data agar  dapat  dimasukkan  ke database yang  akan memuat  data  kemudian  memasukkan  ke  dalam data
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
warehouse yaitu  tabel  dimensi  status  permohonan, dengan nama tabel dim_status.
9. ETL Data Jenis Surat, merupakan proses menarik data jenis  surat  dari  sumber  data  yaitu database IPAS, kemudian merubah struktur data agar dapat dimasukkan  ke database yang  akan  memuat  data kemudian  memasukkan  ke  dalam data  warehouse yaitu  tabel  dimensi  jenis  surat  dengan  nama  tabel dim_s_jenis.
10. ETL  Data  Status  Surat,  merupakan  proses  menarik data  status  surat  dari  sumber  data  yaitu database IPAS,  kemudian  merubah  struktur  data  agar  dapat dimasukkan  ke database yang  akan  memuat  data kemudian  memasukkan  ke  dalam data  warehouse yaitu  tabel  dimensi  status  suat  dengan  nama  tabel dim_s_status.
11. ETL  Data  Group  Jenis  Surat  ,  merupakan  proses menarik data group jenis  surat dari sumber data  yaitu database IPAS, kemudian  merubah struktur data agar dapat  dimasukkan  ke database yang  akan  memuat data kemudian memasukkan ke dalam data warehouse yaitu  tabel  dimensi  jenis  surat  dengan  nama  tabel dim_s_group_jenis.
12. ETL  Data  Group  Status  Surat,  merupakan  proses menarik data group status surat dari sumber data yaitu database IPAS, kemudian  merubah struktur data agar dapat  dimasukkan  ke database yang  akan  memuat data kemudian memasukkan ke dalam data warehouse yaitu  tabel  dimensi  group  status  surat  dengan  nama tabel dim_s_group_status.
Sedangkan pada  bagian 2,  merupakan permodelan untuk  menampilkan  data  permohonan  dan  dimensi- dimensinya  dari data  warehouse ,  dimana  terdapat  2 proses yaitu:
1. Memilih  data  permohonan  yang  ingin  ditampilkan, dimana  proses  ini  pengguna  dapat  melakukan  fungsi drill-down , drag-drop untuk  menampilkan  data  yang diinginkan,  sehingga  sesuai  dengan  keinginan  dari pengguna.
2. Menampilkan  data  permohonan  yang  telah  dipilih, dimana  proses  ini  pengguna  dapat  melihat  hasil  dari pengolahan  proses  pertama  dan  menampilkan  dalam bentuk  grafik  dan  melakukan export ke  Microsoft Excel.
Kemudian  pada  bagian  3,  merupakan  permodelan untuk  menampilkan  data  persuratan  masuk  dan  dimensi- dimensinya  dari data  warehouse ,  dimana  terdapat  2 proses yaitu:
1. Memilih data persuratan masuk yang ingin ditampilkan,  dimana  proses  ini  pengguna  dapat melakukan  fungsi drill-down , drag-drop untuk menampilkan  data  yang  diinginkan,  sehingga  sesuai dengan keinginan dari pengguna.
2. Menampilkan  data  persuratan  masuk  yang  telah dipilih,  dimana  proses  ini  pengguna  dapat  melihat hasil dari pengolohan proses pertama dan menampilkan  dalam  bentuk  grafik  dan  melakukan export ke Microsoft Excel

## Entity Relationship
Berikut  adalah  perancangan Entity  Relationship dari data warehouse dari EIS.
Gambar 4 Entity Relationship data warehouse

## Conceptual Data Modeling
Berikut  adalah  perancangan Conceptual  Data Modelling dari data warehouse dari EIS.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## Gambar 5 Conceptual Data Modeling data warehouse

## Physical Data Model
Berikut  pada  gambar  6  adalah  perancangan Physical Data model dari data warehouse dari EIS.
Gambar 6 Physical Data Model data warehouse
Skema Fact Constellation data warehouse
Skema Fact Constellation memiliki beberapa tabel fakta  berelasi  dengan  tabel  dimensi  dan  beberapa diantaranya tabel dimensi yang sama.
Gambar 7 Skema Fact Constellation data warehouse

## Implementasi Rancangan AntarMuka
Form  Analisa  Permohonan  pada  gambar  8  berisi Tabel,  dimana  terdapat  measures  berupa  jumlah  dan dimensi-dimensi  dimana  pengguna  dapat  melakukan fungsi drag-drop dan drill  down pada  form.  Pengguna juga  dapat  menghasilkan  grafik  dengan  cara  memblok nilai-nilai  pada  tabel  sehingga  akan  akan  membentuk grafik  yang  juga  dapat  diganti  pada combo  box ganti chart .  Pengguna  juga  dapat  mencetak  kedalam  bentuk Microsoft Excel dengan menekan tombol Export To Excel pada bagian atas form.
Gambar 8 Form Analisa Permohonan
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Sedangkan  Form  Analisa  Surat  Masuk  berisi Tabel,  dimana  terdapat measures berupa  jumlah  dan dimensi-dimensi  dimana  pengguna  dapat  melakukan fungsi drag-drop dan drill  down pada form .  Pengguna juga  dapat  menghasilkan  grafik  dengan  cara  memblok nilai-nilai  pada  tabel  sehingga  akan  akan  membentuk grafik  yang  juga  dapat  diganti  pada combo  box ganti chart .  Pengguna  juga  dapat  mencetak  kedalam  bentuk Microsoft Excel dengan menekan tombol Export To Excel pada bagian atas form.
Gambar 9 Form Analisa Persuratan Selain  Form  Fakta  juga  terdapat  Form  dimensi- dimensi  berisi  daftar  dimensi-dimensi  yang  digunakan, seperti gambar 10, gambar 11,
Gambar 10 List Dimensi Waktu

## Gambar 11 List Dimensi Status

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil,  dengan  adanya
EIS dan data warehouse untuk memonitoring permohonan  dan  surat  masuk  ke  Direktorat  Merek  dan Indikasi Geografis dapat membantu pengambilan keputusan  dengan  efektif  dan  efisien,  dengan  kecepatan dalam  memproses  data,  dan  kesesuaian  fungsi  untuk monitoring permohonan dan persuratan Direktorat Merek dan  Indikasi  Geografis.  Hal  tersebut  dapat  dibuktikan dengan penilaian kepada para responden.
Kesesuaian  fungsi-fungsi  yang  dibutuhkan  oleh Direktorat  Merek  dan  Indikasi  Geografis  seperti Monitoring  Permohonan  dan  Surat  Masuk  yang sebelumnya  membutuhkan  waktu  lama  dapat  dilakukan semakin efektif dan efisien. Juga ditunjang oleh tampilan yang  sesuai  dan  menarik  serta  kemudahan  dalam pemahaman  penggunaan  akan  mempermudah  dalam penggunaan EIS.
Hasil  dari  EIS  dan data  warehouse ini  dapat dipergunakan  sebagai  pertimbangan  dalam  pengambilan keputusan  para  eksekutif  terkait  dengan  memonitor permohonan dan surat yang masuk pada Direktorat Merek dan  Indikasi  Geografis  pada  Direktorat  Jenderal Kekayaan Intelektual.

## REFERENSI
[1] Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual,  (2015), Buku Panduan Kekayaan Intelektual [2] Indrajani, (2014), Database Systems Case Study All In One . Elex Media Komputindo
[3] Kadir  A,  (2013), Pengenalan  Sistem  Informasi Edisi
Revisi, Andi Offset
[4] Materialized  View (t.thn.).  Dipetik  9  21,  2016,  dari http://www. database journal.com/features.
[5] Nugroho.  A,  (2014), Sistem  Basis  Data  Oracle  10g , Andi Offset
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http: / / journal.stmikjayakarta.ac.id / index.php / jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
[6] Pratama, (2014), Komputer dan Masyarakat , Informatika
[7] Rosa  A.S,  (2013), Rekayasa  Perangkat  Lunak
Terstruktur dan Berorientasi Objek , Informatika [8] Visual  Basic  .NET ,  (t.thn.).  Dipetik  8  4,  2016 http://www.wokusoft.com/2015/02/apa-itu-vbnet- visual-basic-net.html
[9] Zimanyi  E,  Vaisman  A,  (2014), Data  Warehouse Systems Design and Implementation , Springer