Abstrak —Koperasi  Sehati  Depok  memiliki  data  transaksi booking yang  diantaranya  berisi data-data  pembiayaan. Data- data  ini  diolah  untuk  mendapatkan  berbagai  informasi  yang dapat  digunakan  sebagai  bahan  analisis.  Informasi  tersebut dibuat pelaporan agar pengguna khususnya bagian manajemen dapat lebih memahami data-datanya. Salah satu metode analisis dalam  memperoleh  berbagai  informasi  adalah  menggunakan metode OLAP. Seiring dengan berkembangnya koperasi maka diperlukan model pelaporan yang lebih detail dan dapat dilihat dari  berbagai  sudut  pandang.  Selain  itu,  pelaporan  terkait spasial  juga  sangat  dibutuhkan    untuk  mengetahui  daerah- daerah  yang  mengalami  peningkatan.  Oleh  karena  itu,  pada tugas  akhir  ini    dibuat  aplikasi  OLAP  berbasis  spasial  yang menghasilkan  informasi strategis, serta memberikan gambaran analisa  data sesuai  kebutuhan  pengguna dalam  meningkatkan hasil usaha di Koperasi Sehati depok. Berdasarkan dari uji coba yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  OLAP, didapatkan berbagai informasi yang dapat dilihat dari berbagai sudut  pandang.  Operasi-operasi  OLAP  seperti  slicing,  dicing, roll  up  dan  drill  down  yang  telah  dilakukan  uji  coba  juga menghasilkan  informasi  dari  berbagai  sudut  pandang  yang sesuai dengan kebutuhan manajeman.
Kata  Kunci —Koperasi, OLAP,  Data  Warehouse,  Sistem Informasi Geografis .

## I. PENDAHULUAN
OPERASI  indonesia  adalah  badan  usaha  yang beranggotakan  orang-orang,  seseorang,  atau  badan hukum koperasi dengan melandaskan kegiatannya berdasarkan  prinsip  koperasi,  sekaligus  sebagai  gerakan ekonomi rakyat yang berdasarkan asas kekeluargaan. Istilah koperasi diatas termuat dalam Undang-Undang No. 25 tahun 1992  pasal  1  ayat  1  tentang  perkoperasian[1].  Koperasi sebagai  badan  usaha  yang  bertujuan  untuk  memajukan kesejahteraan  anggotanya,  seringkali  dipakai  oleh  pihak perusahan dibidang IT khususnya pada pengelolaan data-data koperasi  dalam  menentukan  kemajuan  hasil  usahanya tersebut.  Pada  artikel  ini  data  yang  digunakan  adalah  data transaksi booking dari Koperasi Sehati Depok yang dikelola oleh  perusahan  PT.  Prawathiya  Karsa  Pradiptha.  Data transaksi booking tersebut menghasilkan berbagai informasi yang strategis dan digunakan sebagai analisis sesuai dengan kebutuhan pengguna khususnya bagian manajemen.
OLAP    ( On-Line  Analytical  Processing )  merupakan salah  satu  metode  yang  paling  efektif  untuk  menentukan kebutuhan  pengolahan  data  transaksi  booking  yang dijadikan sebagai berbagai informasi. Karena data transaksi booking  yang  ada  pada  OLAP  tersebut  disimpan  dalam bentuk  multidimensi  (dapat  dilihat  dari  berbagai  sudut pandang)  yang  tidak  seperti  pada  basis  data  relasional. Selain itu, OLAP juga menyediakan beberapa operasi yang berguna untuk mengekplorasi hasil informasi apa saja yang
didapat dari data sumber transaksi booking. Seperti slice & dice, roll up, dan drill down, dimana operasi tersebut dapat menghasilkan  informasi dari  berbagai  sudut pandang  yang berbeda.
Informasi  terkait  data  spasial  juga  sangat  diperlukan dalam  pembuatan  aplikasi  OLAP  berbasis  Spasial  ini. Karena  tingkat  kemajuan  suatu  koperasi  dilihat  dari banyaknya customer yang melakukan proses transaksi pada koperasi  pusat  atau  cabang  dari  koperasi  tersebut.  Sering kali analisa pada data spasial ditunjukkan dalam bentuk titik lokasi pada peta. Salah satu contohnya, penentuan tata letak suatu  perusahaan  atau  cabang  perusahaan  dilihat  dari  segi banyaknya  costumer  yang  melakukan  transaksi.  Dapat dilihat  dari  banyaknya  customer  tersebut  mengakibatkan perusahaan  atau  cabang  perusahaan  diwilayah  tertentu  itu mengalami keuntungan yang banyak.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sandro  Bimonte mengembangkan  aplikasi  untuk  menangani  daerah  rawan banjir  di  Kota  Marseille  dan  Lyon[2].  Aplikasi  tersebut menggunakan proses OLAP dan Sistem informasi geografis dalam  penyajian  informasinya,  serta  terfokus  untuk mengintegrasikan  sistem  OLAP  dan  sistem  informasi geografis.  Sehingga  dapat  menampilkan  pemetaan  yang lebih  akurat  dalam  menangani  daerah  rawan  banjir. Penelitian yang sama dengan menggunakan metode OLAP juga  dilakukan  oleh  Maulana  Bhara  Haningtyas  yaitu pembuatan aplikasi  OLAP untuk sistem informasi geografis daerah rawan kasus narkoba di kota Surabaya[3]. Penelitian lainnya  dalam  suatu  koperasi  yaitu  pembuatan  data warehouse  pada  Koperasi  Anugerah  Rejeki  yang  disusun oleh  Khaerur  Rizki[4].  Selain  itu,  ada  juga  beberapa penelitian  terkait  data  spasial  yaitu  penelitian  yang dilakukan oleh Budi Setiyono dan Imam Mukhlash[5], serta Suharmadi[6]. Penelitian tersebut meneliti tentang Algoritma  GBScan,  Clarans,  dan  cure  untuk  spasial clustering, serta pemodelan kualitas air tanah.
Oleh  karena  itu,  dalam  tugas  akhir  ini  telah  dilakukan pembuatan  aplikasi  OLAP  berbasis  spasial  untuk memperoleh  berbagai  informasi  yang  dapat  digunakan sebagai analisis. Selain itu, didapatkan juga informasi terkait spasial  dalam  menentukan  daerah-daerah  yang  mengalami peningkatan  kemajuan  hasil  usaha  di  Koperasi  Sehati Depok.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Data Warehouse
Data  warehouse adalah  kumpulan  suatu  data  dari berbagai open source yang berbeda-beda dengan format dan jenis  data  yang  berbeda  pula.  Data  warehouse  juga  telah

## OLAP Berbasis Spasial pada Data Transaksi Booking di “Koperasi Sehati” Depok
Muhammad Asna Faqih dan Budi Setiyono Departemen Matematika, Fakultas Matematika, Komputasi dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : budi@matematika.its.ac.id
K
mengalami  pengolahan  data  dan  dikumpulkan  dalam  suatu penyimpanan  yang  ukurannya  besar  sehingga  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan.  Menurut    Bill Inmon  karakteristik  data  warehouse  yaitu  Subject  Oriented, Integrated,  Time  Variant  dan  Non-Volatile[8].  Dalam pembuatan data warehouse terdapat proses ETL (Extraction, Transformation, dan Loading)[9] yang terdapat pada staging area.

## B. OLAP
On-Line  Analytical  Processing atau  yang  biasa  disebut OLAP  adalah  sebuah  metode  yang  memungkinkan  untuk melihat  data  dari  berbagai  sudut  pandang[9].  OLAP memungkinkan  pengguna  akhir  untuk  melakukan  analisis data  dalam  beberapa  dimensi,  sehingga  memberikan wawasan  dan  pemahaman  yang  mereka  butuhkan  untuk membuat  keputusan  yang  lebih  baik.  Operasi-operasi  yang terdapat pada OLAP antara lain slicing, dicing, roll-up, dan drill-down.
1) Slicing Slicing dan dicing adalah  operasi  untuk  melihat  data sebagai  visualisasi  dari cube .  Dimana  slicing  merupakan proses  pemotongan  salah  satu  sisi  dari cube ( sub  cube ), sehingga  diperoleh  suatu  informasi  berdasarkan  kategori tertentu.
2) Dicing
Dicing adalah proses pemilihan informasi dari data pada data  2  dimensi  atau  lebih,  sehingga  informasi  yang  didapat bisa dianalisis secara spesifik.
3) Roll-Up Roll  up adalah  proses  generalisasi  satu  atau  beberapa dimensi  dengan  merangkum  atau  meringkas  nilai-nilai ukurannya,  sehingga  dapat  ditentukan  informasi  secara umum.
4) Drill-Down
Drill  down adalah  proses  memilih  atau  menampilkan rincian data dalam satu atau beberapa dimensi dan merupakan kebalikan  dari roll  up ,  sehingga  dapat  digunakan  untuk menjawab suatu pertanyaan yang diberikan
C. Sistem Informasi Geografis
Sistem  Informasi  Geografis adalah suatu  sistem  untuk menghasilkan pengolahan dan analisis data spasial serta data non-spasial,  dalam  memperoleh  berbagai  informasi  yang berkaitan  dengan  aspek  keruangan,  baik  yang  berorientasi ilmiah,  komersil,  pengelolaan  maupun  kebijaksanaan[10]. Dalam  pembuatan  sistem  informasi  geografis  sering  kali menggunakan  Google  Maps  API.  Google  Maps  API ( Application Programing Interface ) adalah suatu library yang berbentuk JavaScript, yang berisi fungsi-fungsi pemrograman  yang  disediakan  oleh  Google  maps  agar Google Maps bisa di integrasikan kedalam Web atau aplikasi yang sedang di buat[11].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  transaksi  booking  yang  mana  merupakan  nama  suatu projek  yang  dikelola  oleh  perusahaan  konsultan  IT  PT. Prawathiya  Karsa  Pradiptha  (PT.  PKP)  atas  data-data  dari Koperasi Sehati. PT. PKP adalah perusahaan yang bergerak di  bidang  bisnis  informatika  yang  menggunakan  jasa  atau
layanan  yang  ditawarkan  untuk  membantu  dalam  hal pengambilan  keputusan  yang  tepat  dengan  menggabungkan dan  menerapkan  teknologi  dan  layanan  yang  terbaru.  Data transaksi  booking  berisi  data-data  yang  diantaranya  terkait pembiayaan dalam Koperasi Sehati. Dalam penelitian ini data transaksi  booking  dibagi  menjadi  2  data  yaitu  data  non- spasial dan data spasial. Data non-spasial dari data transaksi booking  dijadikan  data  warehouse  dan  kemudian  dijadikan data  multidimensi  dengan  menggunakan  metode  OLAP. Sedangkan data spasial diperoleh dari data lokasi outlet dan lokasi  alamat  customer  pada  data  transaksi  booking  yang dibentuk titik-titik koordinat pada peta.

## B. Peralatan
1) Perangkat Keras (Hardware)
a. Laptop
b. Printer
2) Perangkat Lunak (Software)
a. Interface berbasis web menggunakan PHP
b. DBMS yang digunakan adalah MySQL dari XAMPP c. Google Maps API yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan data spasial
d. Highchart  API yang  digunakan  untuk  memenuhi kebutuhan grafik
e. Pentaho Data Integration yang digunakan untuk cek pengujian data multidimensi
f. Microsoft Office untuk pembuatan laporan
3) Tahapan Pengolahan Data Tahapan  pengolahan  data  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1. Blok diagram penelitian dibawah ini.

## C. Analisa Kebutuhan Sistem
1. Mampu  menampilkan  informasi  jumlah  transaksi booking per bulan dan pertahun dalam bentuk spasial ditinjau dari beberapa sudut pandang yaitu :
a) Lokasi koperasi berdasarkan wilayah dan outlet
b) Barang jaminan, yaitu tahun BPKB sepeda motor yang digunakan sebagai jaminan
c) Customer dengan latar belakang pekerjaaan
2. Mampu  menampilkan  berbagai  informasi  strategis dari  data  Transaksi  Booking  berdasarkan  informasi terkait dengan pelaporan yang diinginkan, seperti :
a) Menampilkan data booking
b) Menampilkan jumlah data booking
c) Menampilkan rangking jumlah booking dari yang terbesar sampai terkecil
d) Menampilkan rangking total amount pinjaman
e) Menampilkan  komposisi collateral (jaminan) berdasarkan tipe motor
f) Menampilkan  report compare (perbandingan) dalam setiap bulan
g) Menampilkan total jumlah booking
h) Menampilkan  report  perbandingan  achievement dengan target (target total jumlah booking)
i) Menampilkan  report  perbandingan  achievement dengan target (target total amount pinjaman)
3. Mampu menampilkan informasi dalam bentuk spasial sehingga  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam mempertimbangkan suatu gambaran analisis kebutuhan.  Informasi  tersebut  dapat  dilihat  dari jumlah customer pada daerah persekitaran terjadinya transaksi  booking  di  cabang  Koperasi  Sehati  Depok yang sesuai target.
Gambar 1.  Blok diagram OLAP berbasis Spasial.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Operasi-Operasi OLAP
1) Dicing
Operasi dicing adalah  operasi  pengambilan  data berdasarkan beberapa sudut pandang dari cube  OLAP  yang lebih  dari  satu.  Berikut  hasil  operasi dicing pada  data transaksi booking di Koperasi Sehati Depok.
Tabel 1.
Hasil Operasi Dicing Wilayah Bulan Jumlah Booking BANTEN-1 January 36 BENGKULU-1 January 73 BENGKULU-2 January 92 JAWA BARAT-1 January 160 JAWA BARAT-2 January 184 KALIMANTAN January 265 LAMPUNG January 172 NUSA TENGGARA BARAT January 70 SUMATERA SELATAN-2 January 150 SUMATERA SELATAN-3 January 326
Dari  Tabel  1.  menunjukkan  hasil  operasi Dicing dengan menggunakan sudut pandang di setiap wilayah pada Koperasi
Sehati  di  bulan  januari  2017  dalam  menentukan  informasi banyak jumlah booking.
2) Slicing
Tabel 2. Hasil Operasi Slicing Wilayah Bulan Jumlah Booking KALIMANTAN January 265
Operasi slicing adalah  pengambilan  data  pada  operasi dicing yang berdasarkan sisi sudut pandang  yang sama dari cube OLAP. Berikut hasil operasi slicing pada data transaksi booking di Koperasi Sehati Depok.
Dari  Tabel  2.  menunjukkan  hasil  operasi slicing dari pengambilan  sebagian  data  operasi dicing .  Dimana menghasilkan  informasi  jumlah  booking  yang  terjadi  di wilayah KALIMANTAN pada bulan januari 2017.
3) Roll-Up Operasi roll-up adalah  proses  generalisasi  satu  atau beberapa sudut pandang dengan merangkum atau meringkas nilai-nilai  ukurannya,  sehingga  dapat  ditentukan  informasi secara  umum.  Berikut  hasil  operasi roll-up pada  data transaksi bookingdi Koperasi Sehati Depok.
SELECT area_name as wilayah, DATE_FORMAT(cont_booked_date,"%M") as bulan, COUNT(cont_booked_date) as jumlah_booking
FROM table_fakta_r_booking fb, tabel_dimensi_mst_area dma, tabel_dimensi_trn_mst_bpkb dtmb, tabel_dimensi_trn_contracts dtc WHERE fb.seqn_id_mst_area = dma.seqn_id_mst_area AND fb.seqn_id_trn_mst_bpkb = dtmb.seqn_id_trn_mst_bpkb AND fb.seqn_id_trn_contracts = dtc.seqn_id_trn_contracts AND DATE_FORMAT(cont_booked_date,"%M") = 'January' GROUP BY wilayah ORDER BY wilayah
SELECT area_name as wilayah, DATE_FORMAT(cont_booked_date,"%M") as bulan, COUNT(cont_booked_date) as jumlah_booking FROM table_fakta_r_booking fb, tabel_dimensi_mst_area dma, tabel_dimensi_trn_mst_bpkb dtmb, tabel_dimensi_trn_contracts dtc WHERE fb.seqn_id_mst_area = dma.seqn_id_mst_area AND fb.seqn_id_trn_mst_bpkb = dtmb.seqn_id_trn_mst_bpkb AND fb.seqn_id_trn_contracts = dtc.seqn_id_trn_contracts AND DATE_FORMAT(cont_booked_date,"%M") = 'January' AND area_name = 'KALIMANTAN' GROUP BY wilayah ORDER BY wilayah
Tabel 3. Hasil Operasi Roll-Up Wilayah Bulan Jumlah Booking BANTEN-1 January 36 BENGKULU-1 January 73 BENGKULU-2 January 92 JAWA BARAT-1 January 160 JAWA BARAT-2 January 184 KALIMANTAN January 265 LAMPUNG January 172 NUSA TENGGARA BARAT January 70 SUMATERA SELATAN-2 January 150 SUMATERA SELATAN-3 January 326
Hasil  dari  Tabel  3.  menunjukkan  hasil  operasi roll-up dengan  menggunakan  sudut  pandang  seluruh  wilayah  pada Koperasi  Sehati  di  bulan  januari-februari  2017  dalam menentukan informasi banyak jumlah booking tiap wilayah. Dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Yang  berwarna  kuning  sebagai contoh dari hasil operasi roll-up ini.
4) Drill-Down
Operasi drill  down adalah  operasi  proses  memilih  atau menampilkan rincian data dalam satu atau beberapa dimensi dan  merupakan  kebalikan  dari roll-up ,  sehingga  dapat digunakan untuk menjawab suatu pertanyaan yang diberikan. Berikut hasil operasi drill-down pada data transaksi booking di Koperasi Sehati Depok.
Hasil dari Tabel 4. menunjukkan hasil operasi drill-down yang  menampilkan  rincian  data  dari  operasi roll-up dengan mengambil  sudut  pandang  wilayah  BANTEN-1  dan BENGKULU-1,  serta  sudut  pandang  di  setiap  pekerjaan customer pada bulan januari 2017 dalam menentukan banyak jumlah booking.
Tabel 4. Hasil Operasi Drill-Down Wilayah Pekerjaan Bulan Jumlah Booking BANTEN-1 BELUM / TIDAK BEKERJA January 4 BANTEN-1 IRT January 1 BANTEN-1 KARYAWAN January 15 BANTEN-1 MAHASISWA / PELAJAR January 4 BANTEN-1 MRT January 5 BANTEN-1 PNS January 1 BANTEN-1 WIRASWASTA / PEDAGANG January 6 BENGKULU-1 BELUM / TIDAK BEKERJA January 8 BENGKULU-1 BHL January 4 BENGKULU-1 IMAM MASJID January 1 BENGKULU-1 IRT January 2 BENGKULU-1 KARYAWAN January 4 BENGKULU-1 MAHASISWA / PELAJAR January 5 BENGKULU-1 MRT January 2 BENGKULU-1 PERANGKAT DESA January 1 BENGKULU-1 PETANI / PEKEBUN January 28 BENGKULU-1 PNS January 2 BENGKULU-1 SOPIR January 1 BENGKULU-1 TUKANG KAYU January 1 BENGKULU-1 WIRASWASTA / PEDAGANG January 14

## B. Informasi sebagai Analisis
Pada  data  transaksi  booking  di  Koperasi  Sehati  Depok ditentukan target pengklasifikasian outlet dengan melihat dari informasi  jumlah  total  booking  dan  jumlah  total  pinjaman peroutlet  untuk  mengetahui  kemajuan  usaha  di  koperasi tersebut.  Sehingga  pada  artikel  ini  hanya  ditampilkan informasi-informasi  yang  digunakan  sebagai  analisis  bisnis yaitu  terhadap  outlet-outlet  yang  sesuai  dengan  target  yang ditentukan.
Tabel 5.

## Jenis Target Peroutlet
No Jenis Target Jumlah Total Booking Jumlah Total Pinjaman 1 Small 100 Rp. 1.000.000.000 2 Medium 125 Rp. 2.000.000.000 3 Big 150 Rp. 2.500.000.000
Berikut ditampilkan informasi dari target peroutlet dalam bentuk grafik dan peta.
Gambar 2. Tampilan grafik target outlet perbulan berdasarkan jumlah data booking.
Pada Gambar 2. diatas dapat dilihat jumlah data booking terbanyak  dalam  setiap  bulan  terdapat  pada  outlet  Koperasi Sehati  Makmur  Abadi  –  Cabang  Plakat  Tinggi  pada  bulan Februari yaitu sebesar 328 data booking.
SELECT area_name as wilayah, DATE_FORMAT(cont_booked_date,"%M") as bulan, COUNT(cont_booked_date) as jumlah_booking FROM table_fakta_r_booking fb, tabel_dimensi_mst_area dma, tabel_dimensi_trn_mst_bpkb dtmb, tabel_dimensi_trn_contracts dtc WHERE fb.seqn_id_mst_area = dma.seqn_id_mst_area AND fb.seqn_id_trn_mst_bpkb = dtmb.seqn_id_trn_mst_bpkb AND fb.seqn_id_trn_contracts = dtc.seqn_id_trn_contracts AND DATE_FORMAT(cont_booked_date,"%M") = 'January' GROUP BY wilayah ORDER BY wilayah
SELECT area_name as wilayah, bpkb_occup as pekerjaan, DATE_FORMAT(cont_booked_date,"%M") as bulan, COUNT(cont_booked_date) as jumlah_booking FROM table_fakta_r_booking fb, tabel_dimensi_mst_area dma, tabel_dimensi_trn_mst_bpkb dtmb, tabel_dimensi_trn_contracts dtc WHERE fb.seqn_id_mst_area = dma.seqn_id_mst_area AND fb.seqn_id_trn_mst_bpkb = dtmb.seqn_id_trn_mst_bpkb AND fb.seqn_id_trn_contracts = dtc.seqn_id_trn_contracts AND DATE_FORMAT(cont_booked_date,"%M") = 'January'
GROUP BY wilayah, pekerjaan ORDER BY wilayah, pekerjaan
Gambar 3. Tampilan grafik target outlet perbulan berdasarkan jumlah total pinjaman.
Pada  Gambar  3.  dapat  dilihat  jumlah  total  pinjaman terbanyak  dalam  setiap  bulan  terdapat  pada  outlet  Koperasi Sehati  Makmur  Abadi  –  Cabang  Plakat  Tinggi  pada  bulan Februari yaitu sebesar Rp. 1.128.000.000,-.
Gambar 4. Tampilan peta target outlet secara keseluruhan.
Pada Gambar 4. dapat dilihat target outlet secara keseluruhan yang  memenuhi  target  dengan  jenis  target  terbesar  yaitu terdapat  pada  outlet  Koperasi  Sehati  Makmur  Abadi  – Cabang  Plakat  Tinggi  dengan  jumlah  data  booking  sebesar 1002  data  booking,  jumlah  total  pinjaman  sebesar  Rp. 3.430.000.000, dan jenis targetnya adalah Big.

## C. Pembuatan Daerah Persekitaran
Data spasial dalam data transaksi booking dibuat daerah persekitaran dalam yang mana dalam penelitian ini dilakukan untuk mengetahui data customer yang melakukan transaksi di berbagai  outlet  Koperasi  Sehati  Depok.  Analisa  pembuatan daerah persekitaran ini dimulai dari penentuan dalam radius 5  kilometer  dan  1  mile  meter  pada  lokasi  outlet.  Kemudian dari  radius  tersebut  dilihat  berapa  banyak  customer  yang melakukan  transaksi  pada  persekitaran  outlet  tersebut. Berikut  analisa  dari  pembuatan  daerah  persekitaran  outlet dalam radius 5 kilometer dan 5  mile.
Gambar 5. Tampilan hasil pembuatan daerah persekitaran pada lokasi outlet Koperasi  Sehati  Makmur  Abadi  -  Cabang  Martapura  dalam  radius  5 kilometer
Pada Gambar 5. dilakukan pembuatan daerah persekitaran dengan radius 5 kilometer dari salah satu titik di lokasi Outlet yaitu di Koperasi Sehati Makmur Abadi – Cabang Martapura. Terlihat  bahwa  dipersekitaran  daerah  yang  mencangkup radius  5  kilometer  terdapat  masjid,  alun-alun,    rumah  sakit, sekolah dan tempat umum lainnya. Pada daerah persekitaran outlet  tersebut  terdapat  120  data  customer  yang  melakukan transaksi pada radius 5 kilometer.
Gambar 6. Tampilan hasil pembuatan daerah persekitaran pada lokasi outlet Koperasi Sehati Makmur Abadi - Cabang Tenggarong dalam radius 5 mile
Pada  Gambar  6.  diatas  dilakukan  pembuatan  daerah persekitaran  dengan  radius  5  mile  dari  salah  satu  titik  di lokasi Outlet yaitu Koperasi Sehati Makmur Abadi – Cabang Tenggarong.  Terlihat  bahwa  dipersekitaran  daerah  yang mencangkup  radius  5  mile  terdapat  obyek  wisata,  museum, sungai, ladang budaya dan tempat umum lainnya. Dari daerah persekitaran  outlet  tersebut  terdapat  10  data  customer  yang melakukan transaksi pada radius 5 mile.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Penggunaan operasi-operasi olap seperti Slicing, Dicing, Roll Up dan Drill down dari aplikasi OLAP berbasis Spasial pada  data  transaksi  booking  didapatkan  berbagai  informasi yang dibutuhkan pengguna khususnya bagi para manjemen. Karena  data  yang  dihasilkan  berbentuk  multidimensi  dapat dilihat dari berbagai sudut pandang, sehingga mempermudah untuk  melakukan  analisis  bisnis  untuk  peningkatan  hasil usaha di Koperasi Sehati Depok.
Secara  keseluruhan  jumlah  data  booking  di  Koperasi Sehati Depok  mengalami peningkatan dan penurunan. Pada bulan  Januari  2017  terdapat  1498  data  booking  dan mengalami  peningkatan  sebesar 3% pada  bulan  Februari 2017.  Kemudian  pada  bulan  Maret  2017  terjadi  penurunan sebesar 0.9% dari  bulan  sebelumnya  dan  mengalami peningkatan lagi sebesar 0.1% pada Bulan April 2017. Dari  hasil  uji  coba  aplikasi  OLAP  berbasis  Spasial  dari data  transaksi  booking  di  Koperasi  Sehati  Depok menunjukkan  bahwa  jumlah  data  booking  terbanyak  secara keseluruhan selama bulan Januari – April 2017 ditinjau dari outlet  yaitu  di  Koperasi  Sehati  Makmur  Abadi  –  Cabang Plakat  Tinggi  sebesar  1002 data  booking.  Sedangkan  untuk jumlah pinjaman terbanyak secara keseluruhan selama bulan Januari-April  2017  dilakukan  di  outlet  Koperasi  Sehati Makmur  Abadi  –  Cabang  Plakat  Tinggi  Wilayah  Sumatera sebesar  Rp.  3.430.000.000,-.  Dimana  pada  outlet  tersebut sudah  memenuhi  target  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak managemen yaitu dengan klasifkasi jenis “Big”.
Pada pembuatan daerah persekitaran menunjukkan bahwa lokasi  outlet  yang  berpengaruh  terhadap  jumlah  customer yang melakukan transaksi yaitu terdapat pada outlet Koperasi Sehati  Makmur  Abadi-Cabang  Martapura,  Sebulu  dan Tenggarong.    Dimana  lokasi  alamat  customer  yang melakukan  transaksi  booking  berada  dipersekitaran  outlet- outlet tersebut.

## B. Saran
Data yang digunakan dalam pembuatan perangkat lunak masih dalam jangka waktu pendek yaitu pada bulan Januari 2017 – April 2017 dan data terkait spasial yang masih berupa data dummy. Sehingga, apabila digunakan data dalam jangka waktu  10  tahun  dan  data  spasial  yang  tepat,  maka  akan diperoleh data yang lebih lengkap dan sesuai.
Proses  pengolahan  data  terhadap  abstrak  dapat menggunakan  metode  lainnya  sehingga  diperoleh  analisis bisnis yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Indonesia, Undang-Undang  N0.  25  Tahun  1992  tentang Perkoperasian . Indonesia, 1992.
[2] S. Bimonte, O. Boucelma, O. Machabert, and S. Sellami, “A new
Spatial  OLAP  approach  for  the  analysis  of  Volunteered Geographic Information,” Comput. Environ. Urban Syst. , vol. 48, pp. 111–123, 2014.
[3] M.  B.  HANINGTYAS, Implementasi  On-Line  Analytical Processing  (OLAP)  pada  Sistem  Informasi  Geografis  untuk Daerah Rawan Kasus Narkoba di Surabaya . Surabaya: POMITS, 2017.
[4] K.  Rizki,  “Penerapan  Data  Warehouse  Pada  Koperasi  Anugerah Rejeki,”  in Perpustakaan  UNIKOM ,  Bandung:  Perpustakaan
UNIKOM, 2016.
[5] B.  Setiyono  and  I.  Mukhlash,  “Kajian  Algoritma  GDBScan  , Clarans dan Cure untuk Spatial Clustering,” Limits , vol. 2, no. 2, pp. 117–128, 2005.
[6] Suharmadi, “Pemodelan Kualitas Air Tanah,” Limits , vol. 1, no. 1, pp. 37–40, 2004.
[7] W. H. Inmon, Building the Data Warehouse : Getting Started , 3rd ed. Canada: Wiley, 2002.
[8] V. Rainardi, Building a Data Warehouse : With Examples in SQL Server . New York: Apress, 2007.
[9] A.  Berson  and  S.  J.  Smith, Data  warehousing, data  mining, and OLAP . New York: McGraw-Hill, 1997.
[10] M.  Hanafi, SIG  dan  AHP  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Perencanaan  Wilayah  Industri  dan  Pemukiman  Kota  Medan . Medan: Universitas Sumatera Utara, 2011.
[11] A.  Fauzan,  “Google  Maps  API :  Teori  Pengantar,  Mendapatkan Key dan Penggunaannya Pada Web,” 2015. [Online]. Available: http://www.charisfauzan.net/2015/09/google-maps-api-teori- pengantar.html. [Accessed: 24-Sep-2015].