## SIMULASI DATABASE BEBAN KERJA  DOSEN PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN DIMENSIONAL  MODELING
Anisah Program Studi Sistem Informasi STMIK Atma Luhur Email: anisah@atmaluhur.ac.id
Yurindra Program Studi Teknik Informatika STMIK Atma Luhur Email: Yurindra@atmaluhur.ac.id
Yohanes Setiawan Japriadi Program Studi Teknik Informatika STMIK Atma Luhur Email: ysetiawanj@atmaluhur.ac.id

## Yuyi Andrika
Program Studi Sistem Informasi STMIK Atma Luhur Email: yuyiandrika@atmaluhur.ac.id
Harizki Arie Pradana Program Studi Teknik Informatika STMIK Atma Luhur Email: harizkiarieP@atmaluhur.ac.id

## ABSTRAK
Data warehouse sudah  banyak  digunakan  untuk  membantu  eksekutif  dalam  pengambilan  sebuah keputusan, diantaranya bidang kesehatan, bidang perhotelan, dan tidak ketinggalan di bidang pendidikan. Akan tetapi, belum banyak yang menggunakan data warehouse khususnya untuk keperluan Beban Kerja Dosen  (BKD).  Penelitian  sebelumnya  ada  yang  melakukan  penelitian  mengenai  BKD,  tetapi  sebatas perancangan untuk database operasional. Beban kerja dosen haruslah dilakukan evaluasi agar dosen yang ada  di  perguruan  tinggi  merupakan  dosen  yang  profesional  yang  senantiasa  menjunjung  tinggi pelaksanaan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi.  Masalah  yang  dihadapi  saat  ini,  untuk  mendukung  proses evaluasi  beban  kerja  dosen  dan  pengambilan  keputusan  yang  tepat  oleh  para  pemangku  kepentingan perguruan tinggi tersebut, belum adanya suatu database beban kerja dosen yang terintegrasi dan terpusat yang  bisa  diakses  oleh  pemangku  kepentingan  perguruan  tinggi  untuk  memperoleh  informasi  stategis mengenai beban kerja dosen suatu perguruan tinggi secara Iengkap, cepat dan akurat. Adapun tujuan dari penelitian  ini  adalah  merancang  data warehouse yang  dapat  membantu  para  pemangku  kepentingan perguruan  tinggi  dalam  memperoleh  informasi  stategis  mengenai  beban  kerja  dosen  tersebut.  Metode penelitian yang digunakan pada tahap analisis dan perancangan data warehouse menggunakan Four Step Methodology kimball . Database yang dihasilkan akan dilakukan simulasi dengan menggunakan interface PhpMyadmin  untuk  kemudian  dilakukan  evaluasi.  Berdasarkan  hasil  evaluasi,  data warehouse beban kerja dosen mampu untuk bisa menghasilkan informasi strategis yang dibutuhkan oleh perguruan tinggi.
Kata Kunci: beban kerja dosen; data warehouse; four step design methodology.

## ABSTRACT
Data warehouse has been used widely to help the executives in making decisions, including in the health  sector,  hospitality  sector,  and  of  course  education  too.  However,  not  many  people  used  data warehouse especially for Lecturer Worksheet (BKD). The Previous studies have conducted research on BKD,  but  still  limited  about  design  for  operational  databases.  The  worksheet  of  lecturers  must  be evaluated even the lecturers in an institution are professional lecturers who always did the Tri Dharma Perguruan Tinggi. The problem in this study is how to support the process of evaluating the worksheet of
lecturers  and  making  appropriate  decisions  by  the  stakeholders  of  the  higher  education,  there  is  no integrated  and  centralized  lecturer  worksheet  database  that  can  be  accessed  by  stakeholders  of  the institutions  to  obtain  strategic  information  about  lecturer  worksheet  of  a  college  is  complete,  fast  and accurate. The purpose of this study is to design a data warehouse that can help university stakeholders in obtaining  strategic  information  about  the  lecturer  worksheet.  The  research  method  used  in  the  data warehouse analysis and design  stage uses the Four Step Methodology Kimball.  The resulting database will  be  simulated  using  the  PhpMyadmin  interface  for  later  evaluation.  Based  on  the  results  of  the evaluation,  the  lecturer  worksheet  data  warehouse  can  produce  strategic  information  needed  by  the institutions.
Keywords: lecturer worksheet; data warehouse; nine step design methodology.

## 1. PENDAHULUAN
Data warehouse sudah banyak digunakan untuk membantu eksekutif dalam pengambilan sebuah keputusan. Sebagai contoh penelitian yang dilakukan oleh Joseph George, dkk pada tahun 2015[10] dengan judul penelitian Data Warehouse Design Considerations for a Healthcare Business Intelligence System . yang melakukan penelitian mengenai data warehouse di bidang kesehatan, dalam penelitian tersebut data warehouse tidak dapat dihilangkan dalam Business  Intelligence (BI),  terdapat  desain  sebuah  struktur  DW  yang  optimal  untuk  domain  perawatan kesehatan.
Penelitian yang dilakukan oleh Abba Suganda Girsang, dkk: 2017[14] yang melakukan penelitian mengenai data warehouse di bidang perhotelan dengan judul penelitian Decision Support System Using Data Warehouse for Hotel  Reservation  System .  Dalam  penelitian  tersebut  menggunakan  metode nine  step  methodology  designed  by Kimball and Ross . Dimana data warehouse yang dihasilkan digunakan untuk mengintegrasikan sumber data yang dibutuhkan untuk sistem reservasi hotel sehingga dapat memberikan informasi yang cepat dan akurat.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Reza  Rahutomo,  dkk:2018[12]  mengenai data  warehouse di  bidang pendidikan  dengan  judul  penelitian Building  Datawarehouse  for  Educational  Institutions  in  9  Steps .  Dalam penelitian tersebut menggunakan metode Nine-step methodology proposed by Kimball . Dalam penelitan tersebut terbentuknya data  warehouse yang  dapat  menampilkan  informasi  yang  berguna  untuk  dukungan  manajemen pendidikan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  I  Gede  Made  Karma,  Jeni  Susanti,  2015[9]  dengan  judul  penelitian Pengembangan Sistem Informasi Beban Kerja Dosen (BKD) Untuk Pelaporan Pelaksanaan Tridharma Perguruan Tinggi, menggunakan metode berorientasi objek, UML sebagai alat bantu pemodelan. Dalam penelitian tersebut, pembangunan sistem informasi beban kerja dosen dibuat untuk memudahkan staf jurusan untuk melakukan proses pencatatan, pengelolaan dan pelaporan kegiatan Tridharma.
Penelitian yang dilakukan oleh Ganda Wijaya, 2017[11] dengan judul Perancangan Data Warehouse Nilai Mahasiswa Dengan Kimball Nine-Step Methodology . Menggunakan metodologi Kimball nine-step Methodology . Dimana dalam penelitian tersebut data warehouse dapat memberikan ringkasan informasi yang cepat, akurat dan berkesinambungan sehingga dapat membantu manajemen dalam  membuat  kebijakan  untuk  masa  yang  akan datang.
Penelitian yang dilakukan oleh Indrajani Sutedja, dkk , 2018[15] dengan judul Building A Data Warehouse to support Active Student Management: Analysis and Design . Metode yang digunakan adalah Four-Step Methodology used  by  Ralph  Kimball .  Penelitian  tersebut  menghasilkan  rancangan data  warehouse yang  diintegrasikan  dari berbagai database operasional  yang  digunakan  untuk  memberikan  informasi  tentang  siswa  aktif  di  Universitas XYZ.
Penelitian yang dilakukan oleh Yova Ruldeviyani, dkk, 2016[16] dengan judul Design And Implementation Of Merchant Acquirer Data Warehouse at PT. XYZ . Metode yang digunakan adalah Ralph L. Kimball. Dalam penelitian tersebut menghasilkan rancangan dan implementasi Merchant Acquirer data warehouse di PT.XYZ.
Penelitian  Fajar  Zaki  Al  Faris,  dkk,  2018[17]  dengan  judul Development  of  Data  Warehouse  to  Improve Services  in  IT  Services  Company .  Menggunakan  metode Kimball  methodology .  Dalam  penelitian  tersebut menghasilkan data  warehouse untuk  membantu  perusahaan  menjaga  waktu  layanan  pengiriman  selalu  tepat sasaran.  Saat  ini,  belum  banyak  yang  menggunakan data  warehouse khusus  untuk  beban  kerja  dosen.  Seperti penelitian sebelumnya, ada  yang  meneliti  mengenai beban  kerja dosen (BKD) akan tetapi sebatas perancangan untuk database operasional, seperti penelitian yang dilakukan oleh Muhammad azhar irwansyah, 2015 dengan judul penelitian  sistem  informasi repository  digital beban  kerja  dosen  yang  menggunakan  metode  SDLC.  Dalam penelitian  tersebut  Sistem  informasi repository digital  ini  dapat  memenuhi  kebutuhan  dosen  dalam menyimpan  berkas  BKD  dalam  bentuk  digital.  Aplikasi Repository  Digital Beban  Kerja  Dosen  (BKD) dapat  membantu  dosen  yang  ingin  mengetahui  informasi  beban  kerja  yang  di  tanggung  dan  membantu pimpinan dalam mengetahui informasi beban kerja yang di tanggung setiap dosen [2].
Dosen adalah salah satu komponen esensial dalam suatu sistem pendidikan di perguruan tinggi Sebagaimana diamanatkan  dalam  UU  Nomor  14  Tahun  2005  tentang  Guru  dan  Dosen  yang  tugas  utamanya  adalah mentransformasikan,  mengembangkan,  dan  menyebarluaskan  ilmu  pengetahuan,  teknologi,  dan  seni  melalui pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat. Tugas utama yang harus dilakukan oleh dosen adalah melaksanakan tridharma perguruan tinggi dengan beban kerja paling sedikit sepadan dengan 12 (dua belas) sks dan paling banyak 16 (enam betas) sks pada setiap semester sesuai dengan kualifikasi akademik. untuk profesor (guru besar) yang merupakan dosen dengan jabatan akademik tertinggi pada satuan pendidikan tinggi mempunyai tugas khusus  yaitu  menulis  buku  beserta  karya  ilmiah  dan  menyebar  luaskan  gagasannya  untuk  mencerahkan masyarakat.  Pelaksanaan  tugas  utama  dosen  ini  perlu  dievaluasi  dan  dilaporkan  secara  periodik  sebagai  bentuk akuntabilitas kinerja dosen kepada para pemangku kepentingan. Untuk menjamin pelaksanaan tug as dosen (BKD) berjalan sesuai dengan kriteria yang ditetapkan dalam peraturan perundang undangan maka perlu dievaluasi setiap periode waktu yang ditentukan. (Pedoman BKD, 2012). [1]
Adapun  dilakukannya  Evaluasi  tugas  utama  dosen  dimaksudkan  untuk  (1)  meningkatkan  profesionalisme dosen dalam melaksanakan tugas, (2) meningkatkan proses dan hasil pendidikan (3) menilai akuntabilitas kinerja dosen  di  perguruan  tinggi  (4)  meningkatkan  atmosfer  akademik  di  semua  jenjang  perguruan  tinggi  dan  (5) mempercepat terwujudnya tujuan pendidikan nasional(Pedoman BKD, 2012). [1]
Berdasarkan hal tersebut, tentunya kemudahan para pemangku kepentingan dalam melakukan evaluasi tugas utama dosen pada beban kerja dosen tentunya menjadi perhatian penting dalam penelitian ini dalam rangka untuk meningkatkan  perbaikan  dosen/tenaga  pendidik  dengan  menyediakan  pusat  basis  data  (data warehouse )  yang terintegrasi yang bisa diakses oleh perguruan tinggi yang ada sehingga bisa memperoleh informasi mengenai beban kerja  dosen  suatu  perguruan  tinggi  secara  lengkap,  cepat  dan  akurat  untuk  mendukung  proses  evaluasi  dan pengambilan sebuah keputusan yang tepat oleh para pemangku kepentingan.
Data warehouse adalah kumpulan data yang berorientasi subyek, terintegrasi, tidak dapat di update, memiliki dimensi  waktu,  yang  digunakan  dalam  mendukung  proses  manajemen  pengambilan  keputusan  dan  kecerdasan bisnis[2].
Data warehouse merupakan tempat penyimpanan data terpusat, dimana data dari database operasional dan sumber  lainnya  diintegrasikan,  dibersihkan  dan  diarsipkan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.  Data warehouse merupakan  sebuah  sistem  penyimpanan  data  yang  berkapasitas  besar,  data  dikumpulkan  dengan menambahkan  record  baru  daripada  mengupdate  record  yang  sudah  ada  dengan  informasi  baru  dan  data  ini dimanfaatkan untuk proses pengambilan keputusan dan bukan untk kegiatan operasional perusahaan sehari-hari.
[3] Data warehouse merupakan suatu sistem yang mengambil dan menggabungkan data secara periodik dari sumber data (data operasional) menuju ke penyimpanan data dimensional atau penyimpanan data normalisasi [4]. Konsep  umum  data warehouse dan  metadata.  Pada  dasarnya  sistem  data warehouse memuat  data  dari berbagai database operasional, kemudian melakukan pembersihan data, melakukan perubahan atribut data dalam deskripsi  atribut  yang  didefinisikan  secara  umum  untuk  kemudian  menyimpan  ke  dalam  data warehouse . Bahwasanya  metadata  dapat  digunakan  untuk  mengekspresikan  skema  bintang  dan  pemeliharaan  gudang  data. User dapat mengekstraksi data siswa dari data warehouse menggunakan tools query.
[5] Pada data warehouse , teknik untuk pemodelan data dinamakan dengan dimensional modelling technicque. Pemodelan  dimensioanal  merupakan  suatu  model  berbasis  pemanggilan  yang  mendukung  akses  query  volume tinggi.
[2]  Dimensional  modeling  merupakan  sebuah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengkonsep  dan menggambarkan model data sebagai sebuah kumpulan ukuran yang dijelaskan oleh aspek-aspek yang terjadi dalam bisnis[6].
Pada  dimensional  model  terdapat  2  model  dasar  yang  digunakan  yattu  star  model  dan  snowflake  Model. Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  star  model.  Star  model  merupakan  struktur  dasar  yang  digunakan  dalam dimensional model yang bentuknya memiliki sebuah tabel pusat yang besar (disebut tabel fakta) dan sekumpulan tabel kecil (disebut tabel dimensi) yang diatur dengan pola yang saling berkaitan dengan tabel fakta. Star scema merupakan sebuah skema relational yang memiliki beberapa tabel fakta yang mereferensi pada satu atau lebih tabel dimensi. Beberapa keuntungan menggunakan star scema adalah memudahkan pengguna dalam memetakan secara langsung antara analisis bisnis entiti, memudahkan pengguna dalam menulis query [6].
ETL singkatan dari Extraction, Transformation, and Loading, adalah proses mengambil dan mengubah data dari sistem sumber dan memasukkannya ke dalam data warehouse [7]. Dalam proses pengambilan data, data harus bersih  agar  didapat  kualitas  data  yang  balk.  bahwasanya  ETL  merupakan  proses  di  dalam  pengembangan  data warehouse yang  melakukan  ekstaksi  data  dari  berbagai  sumber  data.  Di  dalam  proses  ETL  ada  data  yang dibersihkan  untuk  menangani  adanya  kerangkapan  data,  inkonsistensi  dan  integritas  data.  [8].  ETL  merupakan suatu proses yang ada pada data warehouse yang melibatkan pembacaan data dari sumbernya, pembersihan dan penyesuaian format data dan penulisan data tersebut ke dalam ruang penyimpanan untuk digunakan lebih lanjut. Adapun proses dalam ETL meliputi Extraction merupakan suatu proses yang mengidentifikasikan seluruh sumber data yang relevan dan kemudian mengambil data dari sumber-sumber data tersebut. Transform merupakan proses yang memiliki fungsi dalam melakukan perubahan dan integrasi skema data serta struktur yang berbeda ke dalam
skema dan struktur yang sudah didefinisikan sebelumnya oleh data warehouse . Loading merupakan suatu proses pemindahan data secara fisik dari sistem operasional ke dalam data warehouse .
Skema bintang (star schema) merupakan suatu jenis spesifik dari perancangan database yang dimanfaatkan untuk mendukung proses analitis serta memiliki secara spesifik satuan tabel normalisasi. Yang terdiri tari 2 tabel yaitu  tabel  fakta  dan  tabel  dimensi.  Data  fakta  merupakan  data  aktual  yang  akan  dianalisi  (data  kuantitatif  dan transaksi) atribut-atribut dalam tabel fakta sering disebut measure dan biasanya dalam bentuk numerik. Berisi kunci asing  dari  masing-masing  tabel  dimensi.  Sedangkan  tabel  dimensi  merupakan  tabel  kecil  dan  memegang  data deskriptif yang mencerminkan dimensi suatu bisnis. [3]
Setiap tabel pada skema bintang harus mempunyai primary key yang terdiri dari satu kolom atau lebih. Fungsi dari primary key tersebut adalah agar setiap record menjadi unik. Primary dari tabel fakta terdiri atas satu atau lebih foreign key [3].
OLAP merupakan teknologi yang digunakan untuk memproses data dalam data warehouse dalam struktur multidimensi sehingga dapat menyediakan jawaban yang tepat untuk query analisis yang komplek [2].
OLAP adalah kombinasi yang dinamis analisis serta gabungan dari data multidimensional dalam jumlah yang besar [4].
Cube  merupakan  bagian  utama  dari  OLAP  yang  berisi  kumpulan  banyak  data  yang  disatukan  agar  cepat menghasilkan  query.  Data warehouse dan  OLAP  menyediakan  kunci  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada karena  pada  umumnya  mempu  menghasilkan  data  yang  terkonsolidasi  dan  konsisten,  berorientasi  pada  topik tertentu, bersifat historis dan read only.
Data warehouse pada dasarnya bertujuan untuk mempermudah pengaksesan informasi perusahaan. Selain itu data warehouse bisa  menyediakan  informasi  suatu  perusahaan  secara  konsisten,  mampu  untuk  beradaptasi  dan tahan terhadap perubahan, dapat mengamankan informasi perusahaan, data warehouse mampu untuk memberikan dukungan dalam pengambilan sebuah keputusan, data warehouse bisa diterima dan dioperasikan dengan baik oleh pengguna.[2]
Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan database yang terintegrasi yang bisa diakses oleh pemangku  kepentingan  perguruan  tinggi,  sehingga  para  pemangku  kepentingan  bisa  memperoleh  informasi mengenai  beban  kerja dosen suatu perguruan tinggi  secara lengkap, cepat  dan  akurat  untuk  mendukung proses evaluasi dan pengambilan sebuah keputusan strategis yang tepat dengan menyajikan data untuk laporan beban kerja dosen yang dibutuhkan oleh para pemangku kepentingan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut ini merupakan metode penelitian yang dilakukan dalam melakukan penelitian ini:

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahap  awal  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  penelusuran  literatur  yang  berkaitan dengan data warehouse yang relefan dengan topik yang penulis ambil. Kemudian penulis melakukan perancang Data Warehouse dengan  melakukan  identifikasi  permasalahan  pada  sistem  yang  berjalan.  Berdasarkan  analisis terhadap permasalahan yang ada, kemudian bisa diketahui kebutuhan sistem yang diusulkan, kemudian dilakukan perancangan data warehouse dengan menggunakan nine step methodology kimball, akan tetapi untuk penelitian ini penulis  hanya  menggunakan  4  tahapan  ( Four  Step  Methodology  kimbal) yang  ada  dalam  melakukan
perancangan  data warehouse dari  sembilan  tahapan  yang  ada . Selanjutnya  dilakukan  Implementasi  data warehouse ke  dalam database. Pada  tahapan  ini,  perancangan  data warehouse yang  dihasilkan  akan diimplementasikan  dengan  menggunakan  DBMS MySQ L  yang  kemudian  akan  disimulasikan  dengan menggunakan interface PhpMyadmin. Dan kemudian dilakukan evaluasi data warehouse. Pada tahapan ini, akan dilakukan evaluasi mengenai rancangan database yang  dihasilkan  untuk  mengetahui  sampai  sejauh  mana kemampuan database data warehouse beban kerja dosen ini bisa menghasilkan informasi strategis beban kerja dosen yang dibutuhkan oleh perguruan tinggi.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk perancangan data warehouse dilakukan dengan menggunakan four step methodology kimball dari  sembilan  tahapan  yang  ada.  Metode  Kimball  mengatakan  terdapat  9  langkah  dalam  membangun sebuah data warehouse , yang dikenal dengan nine-step design methodology, jika langkah-langkah dalam nine-step  design  methodology dilakukan  secara  sistematis,  maka  dapat  membangun  sebuah  data warehouse yang baik [13]. 9 langkah tersebut meliputi: Memilih proses, menentukan grain atau sumber dari  proses  bisnis,  mengidentifikasi  dan  penyesuaian  dimensi,  memilih  fakta,  menyimpan  perhitungan awal dalam tabel  fakta,  melihat kembali tabel dimensi,  memilih durasi database,  menelusuri perubahan dari dimensi, memutuskan prioritas query dan type query, memilih psycal design. Dari sembilan tahapan perancangan yang dilakukan penulis hanya menggunakan 4 tahapan dari sembilan tahapan yang ada yang penjelasannya dijabarkan di bawah ini.

## 3.1 Memilih Proses
Pada  tahapan  ini,  dilakukannya  penentuan  subjek  dari  permasalahan  yang  ada.  Pemilihan  proses agar  bisa  memperjelas  batasan  mengenai  data warehouse yang  akan  dibuat.  Adapun  proses  yang dirancang  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  data  yang  ada  pada  beban  kerja  dosen    meliputi  proses kegiatan bidang pendidikan, proses kegiatan bidang penelitian, proses kegiatan bidang pengabdian kepada masyarakat, dan proses kegiatan penunjang lainnya. Menentukan grain atau sumber dari proses bisnis.
3.2 Menentukan Grain Atau Sumber Dari Proses Bisnis
Penentuan  grain  dimaksudkan  untuk  menentukan  secara  tepat  apa  yang  nantinya  akan dipresentasikan oleh record yang ada pada tabel  fakta. Berdasarkan  hasil analisis  terhadap  sumber data yang diperoleh. Dimana pemilihan grain dalam merancang data warehouse beban kerja dosen perguruan tinggi antara lain adalah sebagai berikut:
a.   Kegiatan bidang pendidikan, analisis meliputi: Analisis jumlah sks seluruh dosen yang melakukan kegiatan  bidang  pendidikan  (yang  merupakan  kegiatan  bidang  pendidikan  meliputi:  melakukan pengajaran,  membimbing  seminar,  membimbing  kuliah  kerja  nyata/praktek  kerja  nyata/praktek kerja  lapangan,  membimbing  tugas  akhir  penelitian  mahasiswa  termasuk  membimbing,  menjadi penguji  pada  ujian  akhir.  membina  kegiatan  mahasiswa,        mengembangkan  program  kuliah, mengembangkan  bahan  pengajaran,  menyampaikan  orasi  ilmiah,    membimbing  akademik  dosen yang  lebih  rendah  jabatannya,  melaksanakan  kegiatan  data  sering  dan  pencangkokan  akademik dosen,    melakukan  pengembangan  diri  untuk  meningkatkan  kompetensi,  dengan  periode  waktu tertentu (per semester (6 bulan)/ pertahun)  pada setiap program studi yang ada.
b. Kegiatan bidang penelitian dan pengembangan ilmu, analisis meliputi: Analisis jumlah sks seluruh dosen yang melakukan kegiatan bidang penelitian dan pengembangan ilmu(meliputi: jumlah karya ilmiah  dosen,  menghasilkan  karya  ilmiah,  buku  ilmiah,  menerjemahkan/menyadur  buku  ilmiah, mengedit/menyunting karya ilmiah, rancangan dan karya teknologi, membuat rancangan dan karya teknologi,  rancangan  karya  seni  dosen,  membuat  rancangan  karya  seni  yang  dapat  dilihat  per periode waktu( per semester (6 bulan)/ pertahun) pada setiap program studi yang ada atau seluruh program studi.
c.      Kegiatan  pada  bidang  pengabdian  pada  masyarakat,  analisis  meliputi:  analisis  jumlah  sks  seluruh dosen  yang  melakukan  kegiatan  pengabdian  masyarakat  (  meliputi:  menduduki  jabatan  pimpinan, melaksanakan pengembangan hasil
pendidikan dan penelitian, memberi latihan/penyuluhan/penataran  pada  masyarakat,  memberi  pelayanan  kepada  masyarakat  atau kegiatan  lain  yang  menunjang  pelaksanaan  tugas  umum  pemerintah  dan  pembangunan, membuat/menulis  karya pengabdian kepada masyarakat  yang dapat dilihat per periode waktu( per semester (6 bulan)/ pertahun) pada setiap program studi yang ada atau seluruh program studi yang ada.
d.    Kegiatan  penunjang  lainnya,  analisis  meliputi:  analisis  jumlah  sks  kegiatan  penunjang  dosen (meliputi:  menjadi  anggota  dalam  suatu  panitia/badan  pada  perguruan  tinggi,  menjadi  anggota panitia/badan  pada  lembaga  pemerintah,  menjadi  anggota  organisasi  profesi,  mewakili  perguruan tinggi/lembaga pemerintah duduk dalam panitia antar lembaga, menjadi anggota delegasi nasional ke pertemuan internasional, analisis berperan serta aktif dalam  pertemuan ilmiah,  mendapat tanda jasa/penghargaan, menulis buku pelajaran SLTA kebawah, prestasi di bidang olahraga/kesenian/sosial  yang  dapat  dilihat  per  periode  waktu(  per  semester  (6  bulan)/  pertahun) pada setiap program studi yang ada atau seluruh program studi yang ada.

## 3.3 Mengindentifikasi dan penyesuaian dimensi
Pada tahapan ini, dilakukan penyesuaian dimensi yang nantinya akan digunakan dalam perancangan data warehouse diantaranya adalah dimensi dosen, dimensi periode, dimensi KegPendidikan, dimensi KegPengabdian, dimensi KegPKM, Dimensi KegPenunjang. Dimensi dosen  meliputi: iddosen(PK), nmdosen, jja, golongan, prodi. Dimensi Periode meliputi:idperiode(PK), tglawal, tglakhir, semester, tahun.  Dimensi  KegPendidikan  meliputi:idkegpend,  nmkp,  jnskp,  buktipenugkp,  sksdbkkp, buktidokkk, Skskinerjakp. Dimensi Kegpenenelitian meliputi: idkegpen, nmkpen, jnskpen, buktipen, sksbuktikpen,  buktidokkpen,  skskinerjakpen.  Dimensi  KegPengabdian  meliputi:  idkegpeng, nmkpeng,  jnskpeng,  buktipenkpeng,  sksbkkpeng,  buktidokkpeng,  skskinerjakpeng.  Dimensi KegPenunjang  meliputi:  idkegpenunj,  nmkpenunj,  jnskpenunj,  buktipenugkpenunj,  sksbkkpenunj, buktidokkpenunj, skskinerjakpenung. Untuk penggambarannya dapat dilihat pada gambar 2.

## 3.4 Memilih Fakta
Pada  tahapan  ini,  ditentukan  suatu  tabel  fakta  yang  berisi  fakta-fakta  yang  bisa  digunakan  untuk mengetahui informasi apa saja yang ingin dibutuhkan. Adapun tabel fakta tersebut meliputi: iddosen, idperiode,  idkegpend,  idkegpen,  idkegpeng,  idkegpenunj,  jmIsksKegPen,  jumskskegpen, jumskskegpeng,  jumskskegpenunj.  Untuk  penggambaran  tabel  fakta  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar 2.

## Gambar 2. Skema Bintang Tabel Fakta Dan Tabel Dimensi
Keterangan  gambar  2:  Perancangan  data warehouse menghasilkan  7  tabel  dimensi  yang  meliputi Dim_Dosen(dimensi  dosen),  Dim_Periode(dimensi  Periode/waktu),  DimKegPendidikan(Dimensi Kegiatan  pendidikan),  DimKegPenelitian(dimensi  kegiatan  penelitian),  DimkegPengabdian(dimensi kegiatan  pengabdian),  DimKegPenunjang(dimensi  kegiatan  penunjang).  Dan  terdapat  1  tabel  fakta: Fact_BKD.
Berdasarkan  hasil  perancangan  data warehouse diatas  kemudian  dilakukan  implementasi  dengan menggunakan DBMS My SQL kemudian dilakukan simulasi dengan menggunakan PhpMyadmin untuk menghasilkan  informasi  strategis  beban  kerja  dosen  diantaranya  meliputi  Analisis  jumlah  sks  seluruh dosen  yang  melakukan  kegiatan  bidang  pendidikan  berdasarkan  program  studi  dengan  periode  waktu tertentu(persemester/pertahun, analisis sks seluruh dosen yang melakukan kegiatan penelitian berdasarkan program  studi  dengan  periode  waktu  tertentu(persemester/pertahun),  analisis  sks  seluruh  dosen  yang
melakukan kegiatan pengabdian kepada masyarakat berdasarkan program studi berdasarkan pada periode waktu  tertentu(persemester/pertahun),  analisis  sks  seluruh  dosen  yang  melakukan  kegiatan  penunjang lainnya berdasarkan program studi dengan periode waktu tertentu(persemester/pertahun). Untuk evaluasi saat ini masih sebatas dilakukannya pengujian terhadap database data warehouse yang ada. Yang  mana hasil evaluasi data warehouse yang ada dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Evaluasi terhadap perancangan data warehouse
Skenario Evaluasi Hasil evaluasi jika  pemangku  kepentingan  ingin  memperoleh informasi  mengenai  sks  seluruh  dosen  yang melakukan kegiatan bidang pendidikan program studi, berdasarkan periode (persemester atau pertahun) Informasi  ditampilkan  sesuai  dengan keinginan pemangku kepentingan jika  pemangku  kepentingan  ingin  memperoleh informasi  mengenai  sks  seluruh  dosen  yang melakukan  kegiatan  bidang  penelitian  berdasarkan program studi, berdasarkan periode (persemester atau pertahun) Informasi  ditampilkan  sesuai  dengan keinginan pemangku kepentingan jika  pemangku  kepentingan  ingin  memperoleh informasi  mengenai  sks  seluruh  dosen  yang melakukan  kegiatan  bidang  pengabdian  kepada masyarakat  berdasarkan  program  studi,  berdasarkan periode (persemester atau pertahun) Informasi  ditampilkan  sesuai  dengan keinginan pemangku kepentingan jika  pemangku  kepentingan  ingin  memperoleh informasi  mengenai  sks  seluruh  dosen  yang melakukan  kegiatan  bidang  penunjang  lainnya berdasarkan  program  studi,  berdasarkan  periode (persemester atau pertahun) Informasi  ditampilkan  sesuai  dengan keinginan pemangku kepentingan
Tabel 2 diatas menjelaskan mengenai hasil valuasi yang dilakukan mengenai data warehouse yang dirancang  diantaranya  adalah  mampu  untuk  menampilkan  informasi  mengenai  sks  seluruh  dosen  yang melakukan  kegiatan  bidang  pendidikan,  bidang  penelitian,  bidang  pengabdian  kepada  masyarakat,  dan kegiatan  bidang  penunjang  lainnya  berdasarkan  dimensi  program  studi,  berdasarkan  dimensi waktu/periode( persemester atau pertahun).
Adapun  salah  satu  bentuk  output  simulasi  analisis  perancangan  data warehouse beban  kerja dosen yang ada dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Bentuk hasil simulasi analisis data warehouse beban kerja dosen (BKD) Nama dosen Nama prodi semester Tahun Sks pendid ikan sks pen eliti an Sks PK M Sks pen unj ang total keterangan Anisah Sistem informa si Gasal 2017/2018 2017 9 1,8 1 2 13,8 memenuhi Yohanes S.J Sistem informa si Gasal 2017/2018 2017 9 3,6 1 2 15,6 memenuhi Yuyi Andrika Sistem informa si Gasal 2017/2018 2017 7 1,8 1 3 - Tidak memenuhi Elly Yanuarti Sistem informa si Gasal 2017/2018 2017 7 3,6 1 3 14,6 memenuhi
Tabel  3  diatas  merupakan  hasil  simulasi  analisis  mengenai  data warehouse beban  kerja  dosen berdasarkan  program  studi  persemester/tahun.  Hasil  keterangan:  (memenuhi)  jika  total  sks  gabungan minimal  12  sks  dan  maksimal  16  sks.  Dengan  ketentuan.  Pendidikan  +  Penelitian  minimal  9  sks, pengabdian + penunjang  minimal 3 sks sesuai dengan syarat UU. Selain itu maka keterangannya (tidak memenuhi). Untuk proses perhitungan beban sks masing-masing kegiatan, digunakan rubrik BKD.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang hasilkan berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan adalah Database (data warehouse ) Beban Kerja Dosen yang dirancang  terdiri dari tabel dimensi yang meliputi tabel dimensi dosen, tabel dimensi periode,  tabel  dimensi  Kegiatan  pendidikan,  dimensi  kegiatan  penelitian,  dimensi  kegiatan  pengabdian  kepada masyarakat, dimensi kegiatan penunjang. Selain itu terdapat tabel fakta  yaitu: fact_BKD. Sehingga berdasarkan tabel yang telah dirancang tersebut dapat memberikan informasi startegis kepada pemangku kepentingan mengenai beban kerja dosen pertahun/persemester Perguruan Tinggi secara lengkap, cepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Djoko Kustono. HM, Yanuar Syah Haroen., et al. (2012). Buku Pedoman BKD : Direktorat Jendral Pendidikan Tinggi Kementrian Pendidikan Nasional
[2] Mohammad Yazdi Pusadan, S.Kom., M.Eng. (2013). Rancangan Bangun Data Warehouse : Graha Ilmu.
[3] Indrajani, S.Kom., MM. (2014). Prinsip Pengantar sistem basis data case study All in         One : Elex Media Komputindo.
[4] Connolly, Thomas. Begg, Carolyn. (2010). Database Systems: A Practical           Approach to Design Implementation and Management . America: Pearson
[5] Than  Than  Wai.  2009.  "Metadata  Based  Student  Data  Extraction  from  Universities  Data Warehouse ". International Conference on Signal Processing Systems.
[6] Humasak Simanjuntak., et  al. 2012.  “Transformator Entity Relationship Model Ke Star Scema”, konferansi Nasional ICT-M Ploteknik Telkom (KNIP).
[7] Rainardi,  V.  (2008). Building  a  Data  Warehouse  with  Examples  in  SQL  Server .    Apress.  New York.
[8] Rahmadi  Wijaya,  dkk.  2015.  "An  Overview  and  Implementation  of  Extraction-Transformation- Loading  (ETL)  Process  in  Data Warehouse .  International  Conference  on  Information  and Communication Technology (ICoICT).
[9] I  Gede  Made  Karma,  dkk  .2015.  Pengembangan  Sistem  Informasi  Beban  Kerja  Dosen  (Bkd) Untuk  Pelaporan  Pelaksanaan  Tridharma  Perguruan  Tinggi.  Seminar  Nasional  dan  Pertemuan Peneliti (Senapati).
[10]  Joseph  George,  et  al,  2015.  “Data Warehouse Design  Considerations  for  a  Healthcare  Business Intelligence System” . Proceedings of the World Congress on Engineering. Vol WCE 2015, July 1 - 3, London, U.K.
[11]  Ganda Wijaya. 2017. “Perancangan Data Warehouse Nilai Mahasiswa Dengan Kimball Nine-Step Methodology”, Jurnal Informatika, Vol.4 No.1, April 2017:  1-11.
[12]  Reza  Rahutomo,  Raissa  Amanda  Putri.,  et  al.2018.  “Building  Data warehouse for  Educational Institutions in 9 Steps”, The 1st 2018 INAPR International Conference, Jakarta-Indonesia.
[13]  Kimball, R., & Ross, M. (2010), The Kimball Group Reader: Rentlessly Practical Tools for Data Warehousing and Business Intelligence . Indianapolis: Wiley Publishing, Inc.
[14]  Abba Suganda Girsang, Sani Muhamad Isa, Bambang Susilo, MaxLian, Danang Satya, Salman Al Fariz, Dudi Ramdani., 2017. Decision Support System Using Data Warehouse for  Hotel  Reservation  System . International  Conference  on  Sustainable  Information Engineering and Technology (SIET) .
[15]      Indrajani  Sutedja,  Pandi  Yudha,  Nurul  Khotimah,  Claresta  Vasthi.,  2017. Building  A  Data Warehouse  to  support  Active  Student  Management:  Analysis  and  Design  for  Hotel  Reservation System . International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech)
[16]   Yova  Ruldeviyani,  Bofandra  Mohammad.  2016.  “Design  and  Implementation  of      Merchant Acquirer Data Warehouse at PT. XYZ”. IWBIS
[17]  Fajar Zaki Al Faris, Suharjito., et al. 2018. “Development of Data Warehouse to   Improve
Services  in  IT  Services  Company”.  International  Conference  on  Information  Management  and Technology (ICIMTech)