## PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK MENDUKUNG PERENCANAAN PEMASARAN PERGURUAN TINGGI
Agung Prasetyo 1 , Bambang Soedijono W 2 , Armadyah Amborowati 3
1,2,3 Magister Teknik Informatika STMIK Amikom Yogyakarta
Email: pras@amikompurwokerto.ac.id 1 , bambang.s@amikom.ac.id 2 , armadyah.a@amikom.ac.id 3

## ABSTRAK
Salah satu indikasi perguruan tinggi yang besar adalah dilihat dari jumlah mahasiswa di  perguruan  tinggi  tersebut.  Karenanya,  mahasiswa  baru  merupakan  salah  satu  sumber daya  yang  menentukan  berjalannya  sebuah  perguruan  tinggi.  Setiap  tahunnya  STMIK Amikom  Purwokerto  selalu  melakukan  penerimaan  calon  mahasiswa.  Data  mahasiswa baru  tersebut  sangat  berguna  bagi  bagian  pemasaran  sebagai  informasi  untuk  evaluasi kegiatan pemasaran berikutnya. Dengan dibangunnya data warehouse dan aplikasi OLAP dengan menggunakan aplikasi Pentaho Data Integration/Kettle sebagai perangkat ETL dan Pentaho  Workbench  yang  merupakan  Online  Analytical  Processing  (OLAP)  sebagai pengolah database, manajemen di STMIK Amikom Purwokerto bisa mengambil beberapa informasi misalnya; banyak jumlah pendaftar per-periode/gelombang, per/asal sekolahnya, per/asal sumber informasi yang diperoleh calon mahasiswa baru, serta tren minat terhadap jurusan yang dipilih oleh calon mahasiswa baru. Data warehouse mampu menganalisis data transaksi, mampu memberikan laporan yang dinamis dan mampu memberikan informasi dalam  berbagai  dimensi  tentang  penerimaan  mahasiswa  baru  di  STMIK  Amikom Purwokerto.
Kata Kunci: Data Warehouse, OLAP, Pentaho, Penerimaan Calon Mahasiswa.

## ABSTRACT
One indication of the large universities is seen from the number of students at the university.  Therefore,  new  students  is  one  resource  that  determines  the  passage  of  a college. Each year STMIK Amikom Purwokerto always do admissions. The new student data  is  very  useful  for  the  marketing  department  as  information  for  the  evaluation  of subsequent  marketing  activities.  With  the  construction  of  data  warehouse  and  OLAP applications  using  application  Pentaho  Data  Integration  /  ETL  Kettle  as  devices  and Pentaho Workbench is an Online Analytical Processing (OLAP) database as the processor, the management at STMIK Amikom Purwokerto could take some information, for example; lot number of applicants per-period / wave, per / her school of origin, per / origin obtained
resources  for  new students,  as  well  as the trend  of  interest  in the  subject  chosen  by the prospective new students. Data warehouses are able to analyze transaction data, is able to provide a dynamic report and to provide information on the various dimensions of the new admissions in STMIK Amikom Purwokerto.
Keywords: Data Warehouse, OLAP, Pentaho, Admissions.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  indikasi  perguruan  tinggi  yang  besar  adalah  dilihat  dari  jumlah mahasiswa di perguruan tinggi tersebut. Karena mahasiswa baru merupakan salah satu  sumber  daya  yang  menentukan  berjalannya  sebuah  perguruan  tinggi.  Setiap tahunnya  STMIK  AMIKOM  Purwokerto  selalu  melakukan  penerimaan  calon mahasiswa. Data calon mahasiswa baru tersebut disimpan dalam suatu aplikasi SIA PMB  dalam  bentuk  data  SQL  server.  Selama  ini,  data  calon  mahasiswa  baru tersebut tidak terkelola dengan baik. Padahal data calon mahasiswa baru tersebut sangat berguna bagi bagian pemasaran sebagai informasi untuk evaluasi kegiatan pemasaran  berikutnya.  Manajemen  di  STMIK  AMIKOM  Purwokerto  bisa mengambil  beberapa  informasi  misalnya;  seberapa  luas  sebaran  asal  kota  calon mahasiswa  dilihat  dari  asal  sekolahnya,  seberapa  banyak  jumlah  pendaftar  per- periode/gelombang  dilihat  dari  sumber  asal  informasi  yang  diperoleh  calon mahasiswa  baru  tentang  STMIK  AMIKOM  Purwokerto,  tren  minat  terhadap jurusan  yang  dipilih  oleh  calon  mahasiswa  baru  berdasarkan  informasi  dari mahasiswa.
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  di  manajemen  STMIK  AMIKOM Purwokerto  merasa  perlu  peningkatan  penggunaan  teknologi  informasi  untuk menganalisa  data  historikal  mahasiswa  baru.  Salah  satu  penerapan  penggunaan teknologi  informasi  tersebut  menggunakan  data  warehouse  yang  terintegrasi dengan  (On-Line  Analytical  Processing)  OLAP  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis informasi yang berpotensi menunjang strategi pemasaran yang efektif dan  efisien.  Data  warehouse  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  analisa terhadap  data  transaksi  yang  telah  lalu  dan  juga  bisa  memberikan  laporan  yang
bersifat dinamis dan bisa dilihat dari berbagai dimensi, sehingga dapat digunakan untuk memdukung proses analisis bagi para pengambil keputusan.
Dalam  penelitian  ini  dibangun  data  warehouse  dan  aplikasi  OLAP  data penerimaan mahasiswa baru STMIK AMIKOM Purwokerto dengan menggunakan aplikasi  Pentaho  Data  Integration/Kettle  sebagai  perangkat  ETL  dan  Pentaho Workbench  yang  merupakan  Online  Analytical  Processing  (OLAP)  sebagai pengolah  database  yang  mampu  menganalisis  data  transaksi  dan  mampu memberikan  laporan  yang  dinamis  dan  mampu  memberikan  informasi  dalam berbagai  dimensi  tentang  penerimaan  mahasiswa  baru  di  STMIK  AMIKOM Purwokerto.
Penggunaan aplikasi Pentaho Data Integration/Kettle sebagai perangkat ETL dan  Pentaho  Workbench  yang  merupakan  Online  Analytical  Processing  (OLAP) sebagai pengolah database dalam pembuatan laporan dapat mempermudah dalam menampilkan informasi untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang berhubungan dengan penerimaan mahasiswa baru. Misalnya berupa: “Bagaimana laporan calon mahasiswa  baru  per-jurusan  berdasarkan  per-gelombang,  per-jurusan  dan  per- informasi, per-jurusan dan per-asal sekolah, per-gelombang, per-penghasilan orang tua?”
Dengan  terjawabnya  pertanyaan-pertanyaan  tersebut,  dapat  membantu manajemen institusi pendidikan STMIK AMIKOM Purwokerto khususnya bagian marketing dalam pengambilan keputusan yang tepat misalnya strategi pemasaran, metode  ceramah  di  sekolah  tertentu  yang  disesuaikan  dengan  data  historikal penerimaan mahasiswa baru dari sekolah tersebut, dan lain-lain.

## METODE PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  STMIK  Amikom  Purwokerto.  Data  diperoleh  dari bagian pemasaran STMIK Amikom Purwokerto

## B. Alur Penelitian
Adapun  tahapan  proses  penelitian  dapat  dilihat  pada  diagram  alur  proses Gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Alur Penelitian
C. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  termasuk  dalam  kategori  riset  terapan (Applied Research), dimana penelitian dilakukan dengan mengambil permasalahan yang terdapat di STMIK Amikom Purwokerto.

## D. Metodologi Penelitian
Menurut  Kimball  ada  sembilan  tahap  metodologi  dalam  perancangan database untuk data warehouse, yaitu:
a. Langkah 1: Pemilihan proses
Data mart yang pertama kali dibangun haruslah data mart yang dapat dikirim tepat waktu dan dapat menjawab semua pertanyaan bisnis yang penting
Perumusan Masalah Studi Literatur Data Warehouse Implementasi OLAP Load Data Perancangan Pengujian Sistem Observasi Wawancar Studi Pengumpulan Data Perancangan/Desain/ETL Analisis sistem
b.   Langkah 2: Pemilihan sumber
Untuk  memutuskan  secara  pasti  apa  yang  diwakili  atau  direpresentasikan oleh sebuah tabel fakta.
c.   Langkah 3: Mengidentifikasi dimensi
Set  dimensi  yang  dibangun  dengan  baik,  memberikan  kemudahan  untuk memahami  dan  menggunakan  data  mart,  Dimensi  ini  penting  untuk menggambarkan fakta-fakta yang terdapat pada tabel fakta.
d.   Langkah 4: Pemilihan fakta
Sumber dari sebuah tabel fakta menentukan fakta mana yang bisa digunakan dalam data mart. Semua fakta harus diekspresikan pada tingkat yang telah ditentukan oleh sumber
e.   Langkah 5: Menyimpan pre-kalkulasi di tabel fakta, Hal ini terjadi apabila fakta kehilangan statement
f.   Langkah 6: Melengkapi tabel dimensi
Pada tahap ini ditambahkan keterangan  yang lengkap pada tabel  dimensi. Keterangannya harus bersifat intuitif dan mudah dipahami oleh pengguna
g.   Langkah  7:  Pemilihan  durasi  database,  Misalnya  pada  suatu  perusahaan asuransi, mengharuskan data disimpan selama 10 tahun atau lebih
h.   Langkah  8:  Menelusuri  perubahan  dimensi  yang  perlahan.  Ada  tiga  tipe perubahan dimensi yang perlahan, yaitu:
1. Tipe 1. Atribut dimensi yang telah berubah tertulis ulang
2. Tipe 2. Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan sebuah dimensi baru
3. Tipe  3.  Atribut  dimensi  yang  telah  berubah  menimbulkan  alternatif sehingga nilai atribut lama dan baru dapat diakses secara bersama pada dimensi yang sama.
i.   Langkah 9: Menentukan prioritas dan mode query, Pada tahap ini digunakan perancangan fisik.

## E. Pengujian Sistem
Untuk  mengetahui  kinerja  sistem  dilakukan  uji  produk  yang  dilakukan  oleh karyawan  Bagian  Marketing,  Bagian  Customer  Service,  panitia  penerimaan mahasiswa  baru,  bagian  IT,  dan  pimpinan.  Atribut  Uji  Produk  yang  digunakan berdasarkan ISO 9126 yang mengidentifikasi enam karakteristik kualitas software utama yaitu, Fungsi ( functionality), Keandalan (reliability ), Kemudahan ( usability), Efisien, ( efficiency), Maintainability , Portability.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Sistem
Dari analisis data, sumber data yang digunakan berasal dari sumber data SIA PMB yaitu tabel calonsiswa. Sumber data tersebut di konversi dalam Ms-excel.
Terdapat  2  (dua)  sumber  data  dalam  format  Ms-excel,  yaitu  sumber  data Pendaftaran dan Registrasi. Masing-masing tabel mewakili kegiatan transaksional yang terjadi dalam penerimaan calon mahasiswa baru.
permasalahan  dan  penyebab  masalah  yang    muncul  dalam  Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Identifikasi Permasalahan
No Masalah yang dihadapi Identifikasi penyebab masalah Alternatif pemecahan masalah 1. Data yang ada pada perguruan tinggi yang semakin besar dan banyak membutuhkan alokasi tempat penyimpanan Belum tersedianya data warehouse.
Data warehouse dan aplikasi OLAP Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) 2. Pengolahan data mahasiswa belum optimal khususnya pengolahan data yang berhubungan dengan analisis historikal mahasiswa baru Belum tersedianya aplikasi OLAP yang digunakan dalam penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) 3. Data penerimaan mahasiswa baru tidak  dapat  disajikan dalam bentuk multi dimensional
Hasil  analisa  masalah  dan  identifikasi  penyebab  masalah  yang  ada  dapat diambil  suatu  alternatif  pemecahan  masalah  yaitu  dengan  membangun  data
warehouse  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  yang  dapat  digunakan  untuk menemukan pengetahuan maupun analisis data.
Alasan membangun  data warehouse yaitu dengan tujuan untuk menyatukan data yang beragam ke dalam sebuah tempat penyimpanan dimana pengguna dapat dengan  mudah  menjalankan  query  (pencarian  data),  menghasilkan  laporan,  dan melakukan analisis sehingga dapat meningkatkan efektifitas pembuatan keputusan. Tanpa  data  warehouse  untuk  menyimpan  informasi  historikal,  data  disimpan  di media statik atau di akumulasikan di database OLTP. Jika data diakumulasikan di database OLTP, maka akan membebani biaya query yang semakin lama semakin besar.  Sehingga  dapat  mengganggu  kinerja  di  database  OLTP.  Query  dapat menjadi  sangat  komplek  terkait  dengan  skema  database  OLTP.  Atas  dasar tersebut  diperlukan  pengorganisasian  dan  konsolidasi  data  ke  dalam  sebuah  data warehouse  sehingga  memungkinkan  OLTP  tetap  dapat  berjalan  untuk  transaksi yang tinggi. Selain itu query yang digunakan untuk analisis dapat lebih efisien dan sederhana.

## B. Perancangan Sistem
Dalam Implementasi ini diperlukan rancangan data warehouse yang terdiri dari beberapa tahap agar perancangan data warehouse menjadi teratur. Tahap-tahap dalam perancangan data warehouse ini mengacu kepada Kimball yang dikutip oleh (Connolly,  2005),  yaitu  Nine-Step  Methodology  (kimball,  1996).  Berikut penjelasan mengenai tahap-tahap perancangan dan pembuatan data warehouse:
a. Menentukan Proses (Choosing the process)
Proses pada penelitian ini adalah proses penerimaan mahasiswa baru. Pada penerimaan dimaksud  adalah pada proses pendaftaran calon mahasiswa baru dan registrasi mahasiswa baru. Hasil data keluaran yang dicatat meliputi data diri calon mahasiswa,  asal  sekolah,  prodi  yang  dipilih,  waktu  pendaftaran  berdasarkan gelombang dan sumber informasi pendaftaran. Sumber data transaksi berupa data yang dikeluarkan oleh system berupa file Ms. excel.
b. Menentukan Grain (Choosing the grain)
Grain  pada  data  transaksi  penerimaan  mahasiswa  baru  yang  digunakan untuk merancang data warehouse ini adalah tabel fakta (fact_table).
c. Identifikasi dan Membuat Dimensi yang Sesuai (Identifying & Conforming the Dimensions)
Tahap  berikutnya  menjelaskan  kegiatan  pengidentifikasian  hubungan dimensi  dengan  grain  fakta.  Menentukan  Fakta  (Choosing  the  facts),  Setelah menentukan  dimensi  terkait,  selanjutnya  adalah  memastikan  tabel  fakta  yang diperoleh dalam proses grain.
d. Melengkapi Tabel Dimensi (Rounding out the dimension tables)
Tahapan  ini  menentukan  kelengkapan  tabel-tabel  dimensi  yang  akan digunakan untuk membuat skema database. Kelengkapan tabel dimensi berisi data antara lain nama field, tipe data dan panjang data.
e. Memilih durasi dari database (Choose the durations of the database)
Pemilihan  durasi  data  histori  dapat  dilakukan  sesuai  dengan  kebutuhan informasi  pihak  eksekutif.  Pada  umumnya  semakin  banyak  data  yang  disimpan dalam data warehouse, maka semakin lengkap pula informasi yang bisa dihasilkan. Walaupun  sebenarnya  semakin  lama  data  yang  disimpan  juga  menimbulkan beberapa  permasalahan,  antara  lain  permasalahan  menginterpretasikan  file  lama dan  versi  dimensinya  adalah  versi  lama  bukan  versi  terbaru  dan  akhirnya  hanya menjadi data sampah yang tidak dapat dimanfaatkan. Sehingga database yang akan dibuat perlu ditentukan durasi penyimpanannya yang paling ideal, hal ini bertujuan untuk menjaga tingkat akurasi data.
f. Melacak perubahan dari dimensi secara perlahan (Determine the need to track slowly changing dimensions)
Mengamati  perubahan  yang  terjadi  dari  tabel  dimensi  dapat  dilakukan dengan tiga tipe cara yaitu:
1. Tipe  1,  dimana  sebuah  dimension  attribute  yang  berubah  dihapus  dan digantikan  dengan  yang  nilai  baru  (overwritten),  misalnya  ada  perubahan  nama produk tertentu, maka nama produk yang berubah langsung ditulis ulang.
2. Tipe  2,  dimana  sebuah  dimension  attribute  yang  berubah  menyebabkan dimensions  record  baru  tercipta.  misalnya  ada  perubahan  nama  produk  tertentu, maka  nama  produk  yang  berubah  akan  membentuk  record  baru  tapi  dengan kd_produk yang sama.
3. Tipe  3,  dimana  sebuah  dimension  attribute  yang  berubah  menyebabkan sebuah attribute alternatife tercipta sehingga nilai attribute dengan nilai lama dan attribute  dengan  baru  dapat  diakses  secara  besamaan  di  dalam  dimension  record data yang sama.
Dari  ketiga  tipe  cara  tersebut,  perancangan  dalam  penelitian  ini  memilih perubahan pertama pada dimensi yang akan melakukan overwrite atas perubahan yang terjadi.
g. Memilih  prioritas  query  dan  mode  query  (Decide  the  query  priorities  and  the query modes)
Di  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  proses  ETL.  Sumber  data  yang digunakan dalam bentuk excel dimana beberapa record masih tidak standard dan memerlukan  penyeragaman/cleaning  data  untuk  kemudian  dimasukkan  ke  dalam data warehouse.

## Dimensional Data Modelling
Perancangan dalam data warehouse penerimaan calon mahasiswa baru ini menggunakan  Star  Schema,  bentuk  ini  dipilih  karena  tabel  dimensinya  tidak mengandung  ringkasan  atau  tidak  memiliki  perbedaan  tingkat  ukuran  sehingga tidak  memerlukan  tabel  sub  dimensi.  Skema  ini  merupakan  skema  yang  mudah dipahami daripada skema yang lain. Dengan menggunakan Star Schema, performa proses querynya menjadi lebih dan waktu pemrosesan menjadi lebih cepat, secara garis besar Star Schema terdiri dari satu tabel fakta dan beberapa tabel dimensi.
Berikut  gambar  star  schema  yang  akan  digunakan  untuk  implementasi OLAP data pendaftaran dan registrasi calon mahasiswa baru.
Gambar 5. Star Schema untuk data warehouse Pendaftaran
Gambar 6. Star Schema untuk data warehouse registrasi Perancangan Database
Pada proses implementasi ETL aplikasi yang digunakan adalah Pentaho Data Intergration,  Pada  perancangan  proses  ETL  ini  langkah-langkah  yang  dilakukan adalah membuat beberapa koneksi  database:
Implementasi ETL ( Extract, Transformation & Load )
Pada tahap ini membahas tentang menggabungkan data dari sumber internal dengan  proses Extraction  Transformation  Load (ETL),  yaitu  proses  query  dari sumber data, lalu dilakukan perubahan, pembersihan menjadi data yang konsisten,
data yang sudah di transformasi selanjutnya disimpan ke dalam tabel dimensi data warehouse.  Tools  yang  digunakan  untuk  proses  ETL  ini  adalah  Pentaho  Data Integration (PDI). Pada tahap ETL design & development ini terbagi atas dua tahap, yakni dimension table staging dan fact table staging .

## Membentuk Dimensi Gelombang
Proses ETL dimulai dari pembacaan data sumber transaksional pendaftaran yang berasal dari Ms-excel. Langkah proses ETL dimensi Gelombang sebagai berikut:
Gambar 3.18. Proses ETL dim Gelombang
Gambar dibawah ini menunjukkan hasil eksekusi ( Execution Result ) dari dimensi gelombang.  Total  4510  data  berhasil  dibaca  dengan  baik  dalam  waktu  sekitar  6 (enam) detik.
Gambar 3.19. Proses Execution Results ke Tabel dim Gelombang

## Membentuk Dimensi Waktu
Proses ETL dimulai dari pembacaan data sumber transaksional pendaftaran yang berasal dari Ms-excel. Langkah proses ETL dimensi Waktu sebagai berikut:
Gambar 3.20. Proses ETL dim Waktu
Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  eksekusi  ( Execution  Result )  dari dimensi waktu. Total 71826 data berhasil dibaca dengan baik dalam waktu sekitar 8 (delapan) detik.
Gambar 3.21.  Proses Execution Results ke Tabel dim Waktu

## Membentuk Dimensi Jurusan
Proses ETL dimulai dari pembacaan data sumber transaksional pendaftaran yang berasal dari Ms-excel. Langkah proses ETL dimensi Jurusan sebagai berikut:
Gambar 3.22. Proses ETL dim Jurusan
Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  eksekusi  ( Execution  Result )  dari dimensi Jurusan. Total 4510 data berhasil dibaca dengan baik dalam waktu sekitar 4 (empat) detik.
Gambar 3.23.  Proses Execution Results ke Tabel dim Jurusan

## Membentuk Dimensi Informasi
Proses ETL dimulai dari pembacaan data sumber transaksional pendaftaran yang  berasal  dari  Ms-excel.  Langkah  proses ETL dimensi  Informasi  sebagai berikut:
Gambar 3.24. Proses ETL dim Informasi
Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  eksekusi  ( Execution  Result )  dari dimensi  Informasi.  Total  4510  data  berhasil  dibaca  dengan  baik  dalam  waktu sekitar 5.5 (Lima koma lima) detik.
Gambar 3.25.  Proses Execution Results ke Tabel dim Informasi

## Membentuk Dimensi Sekolah
Proses ETL dimulai dari pembacaan data sumber transaksional pendaftaran yang berasal dari Ms-excel. Langkah proses ETL dimensi Sekolah sebagai berikut:
Gambar 3.26.  Proses ETL dim Sekolah
Hasil  eksekusi  ( Execution  Result )  dari  dimensi  Sekolah.  Total  4510  data berhasil dibaca dengan baik dalam waktu sekitar 11 (sebelas) detik.
Gambar 3.27.  Proses Execution Results ke Tabel dim Sekolah
Membentuk Dimensi Mhsbaru
Proses ETL dimulai dari pembacaan data sumber transaksional pendaftaran yang berasal dari Ms-excel. Langkah proses ETL dimensi Mahasiswa Baru sebagai berikut:
Gambar 3.28.  Proses ETL dim Mhsbaru
Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  eksekusi  ( Execution  Result )  dari dimensi Mhsbaru. Total 4510 data berhasil dibaca dengan baik dalam waktu sekitar 17 (tujuh belas) detik.
Gambar 3.29.  Proses Execution Results ke Tabel dim Mhsbaru
Fact Table Staging Pendaftaran
Tahap  selanjutnya  adalah  table  fakta,  yaitu  tabel  fakta  Pendaftaran,  yang sesuai  dimensional  modeling  dibentuk  dari  tabel-tabel  dimensi  dengan  skema bintang  ( star  schema ).  Pada  gambar  3.30.  menjelaskan  proses  ETL  untuk membentuk tabel fakta. Menjelaskan proses yang dimulai dari Extract, Transform sampai  Loading  terhadap  tabel  data  transaksional  dan  tabel  dimensi  sehingga membentuk tabel fakta pendaftaran ke data warehouse .

## Gambar 3.30. Proses ETL fakta pendaftaran
Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  eksekusi  ( Execution  Result )  dari  fakta pendaftaran. Total 4510 data berhasil dibaca dengan baik dalam waktu sekitar 32 (tiga puluh dua) detik.
Gambar 3.31.  Proses Execution Results ke Tabel fakta pendaftaran
Fact Table Staging Registrasi
Tahap  selanjutnya  adalah  table  fakta,  yaitu  tabel  fakta  Registrasi,  yang sesuai  dimensional  modeling  dibentuk  dari  tabel-tabel  dimensi  dengan  skema bintang  ( star  schema ).  Pada  gambar  3.32.  menjelaskan  proses  ETL  untuk membentuk tabel fakta. Menjelaskan proses yang dimulai dari Extract, Transform sampai  Loading  terhadap  tabel  data  transaksional  dan  tabel  dimensi  sehingga membentuk tabel fakta registrasi ke data warehouse .

## Gambar 3.32. Proses ETL fakta registrasi
Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  eksekusi  ( Execution  Result )  dari  fakta registrasi. Total 3450 data berhasil dibaca dengan baik dalam waktu sekitar 20 (dua puluh) detik.
Gambar 3.33.  Proses Execution Results ke Tabel fakta registrasi

## Penjadwalan Proses Otomatisasi ETL dan Job
Setelah proses transformasi data menjadi bentuk tabel dimensi atau bentuk tabel fakta. Semua transformasi tersebut masih dicontohkan untuk dijalankan secara manual.  Untuk  membuat  transformasi  menjadi  otomatis  Pentaho  menamakan otomatisasi  ETL  dengan  job.  Fungsinya  antara  lain  menentukan  Desain  job  dan melakukan Setting job scheduling .

## Analisis Hasil Data Warehouse
Analisis pada data warehouse pada penelitian ini dilakukan dengan Pentaho Report  Designer  adalah  tools  untuk  merancang  laporan  sesuai  dengan  business requirement. Selain relative mudah penggunaannya, Pentaho Report Designer juga dapat  menghasilkan  outputan  ke  banyak  format  (.pdf,  .xls,  .html,  dll).  Adapun contoh report yang telah dibuat adalah sebagai berikut:
a. Bagaimana laporan calon mahasiswa baru per-jurusan dan per-informasi
Gambar 3.40. laporan per-jurusan berdasarkan per-informasi

## Pengujian Sistem
Hasil uji sistem data warehouse penerimaan mahasiswa baru berupa kuisioner data penilaian fungsi yang digunakan dalam reporting data warehouse , didapatkan data sebagai berikut:
a. Pengujian Karakteristik Functionality
∑ X 1 = 101,2 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan) n = 11 (Jumlah Responden) Skor = 99,6 / 11
= 9,05
b. Pengujian Reability
∑ X 1 = 96,17 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan)
n = 21 (Jumlah Responden) Skor = 96,17 / 11 = 59,9

## c. Pengujian Usability
∑ X 1 = 103,4 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan) n = 23 (Jumlah Responden) Skor = 103,4 / 11 = 4,50
d. Pengujian Efficiency
∑X 1 = 95,8 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan)
n = 23 (Jumlah Responden) Skor = 95,8 / 11
= 4,17
e. Pengujian Maintainbility
∑ X 1 = 92 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan lampiran 7) n = 23 (Jumlah Responden)
Skor = 92 / 11
= 4
f. Pengujian Portability
∑ X1= 87,2 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan lampiran 8)
n = 23 (Jumlah Responden) Skor = 96,17 / 11 = 3,79

## KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat dikemukakan antara lain sebagai berikut.
1. Dengan  dibangunnya  data  warehouse  Pemasaran  di  STMIK  Amikom Purwokerto,  maka  penelusuran  informasi  yang  berkaitan  dengan penerimaan  mahasiswa  baru  dapat  dilakukan  dengan  mudah  dan  lebih fleksibel.
2. Informasi  yang  disajikan  dari  data  warehouse  Pemasaran  dapat dipergunakan untuk  hal-hal sebagai berikut ini.
3. Membantu    Pimpinan    STMIK  Amikom  Purwokerto    dalam    proses evaluasi  dan  perencanaan promosi ke daerah-daerah dan sekolah-sekolah asal calon mahasiswa yang potensial bagi STMIK Amikom Purwokerto.
4. Membantu    Pimpinan    STMIK  Amikom  Purwokerto  dalam    proses evaluasi    dan    perencanaan  penggunaan  media  promosi  yang  digunakan dimasing-masing daerah.
5. Membantu    Pimpinan    STMIK  Amikom  Purwokerto  saat    mencermati trend  pilihan calon mahasiswa baru pada tiap-tiap program studi di setiap periode  sehingga  Pimpinan  STMIK  Amikom  Purwokerto  dapat  dengan segera melakukan langkah-langkah preventive terhadap trend yang sedang berjalan.
6. Membantu Pimpinan STMIK Amikom Purwokerto dalam proses evaluasi kinerja bagian pemasaran.

## B. Saran
Berikut ini adalah saran yang ditujukan untuk perbaikan dimasa  yang akan datang.
1. Struktur  basis  data  akademik  pada  STMIK  Amikom  Purwokerto sebaiknya  dirancang  menggunakan  kaidah  normalisasi  sehingga  lebih efisien  dan  dapat  dirancang  menjadi  lebih  lengkap  sesuai  dengan kebutuhan.
2. Hendaknya  dilakukan  validasi  dan  standarisasi  terhadap  masukan  data yang  di-entry  pada  aplikasi-aplikasi  yang  dibangun  di  STMIK  Amikom Purwokerto  sehingga  penelusuran  informasi  menjadi  lebih  mudah  dan terhindar dari masalah inkonsistensi data.
3. STMIK  Amikom  Purwokerto  hendaknya  dapat  melengkapi  kekurang- kekurangan  pada  data  akademiknya  sehingga  teknik  data  mining  yang dibangun dapat menghasilkan rule- rule yang ideal dan dapat diterapkan pada seluruh program studi yang ada di STMIK Amikom Purwokerto.

## DAFTAR PUSTAKA
Goldstein, P.J., 2005, Academic Analytics: The Uses of Management Information and Technology in Higher Education, ECAR Key Findings, EDUCAUSE
Han, Jiawei, Micheline Kamber, 2006, Data Mining: Concepts and Techniques. 2nd edition, San Fransisco: Morgan Kaufmann Publishers.
Inmon, W. H., 2002, Building the Data warehouse, 4rd edition, John Wiley & Sons, New York, NY: United States Of America
JRP, Mulyana, 2014, Pentaho: Solusi Open Source untuk Membangun Data Warehouse, Penerbit Andi, Yogyakarta.
Kimball,  R.,  Ross,  M., Thornthwaite,  W.,  Mundy,  J.,  dan  Becker,  B.,  2002,  The Data  warehouse  Lifecycle  Toolkit,  second  edition,  Wiley  Publishing, Indianapolis, IN: United States Of America
Karyono,  Giat,  2010,  Pengembangan  data  warehouse  dan  on-line  analytical processing  (OLAP)  untuk  penemuan  informasi  dan  analisis  data,  Jurnal Telematika, Vol. 5, no. 2, Indonesia
Kimball, R., dan Ross, M., 16 Maret 2015, The Kimball Bus Architecture and the Corporate  Information  Factory:  What  are  the  fundamental  differences?, http://www.informationweek.com/news/showArticle.jhtml?articleID=17 800088
Nabuzin,  2012,  Data  warehouse  from  Architecture  to  Implementation,  Reading, MA: Addison-Wesley, Boston, United States Of America
Nazir, M., 2005, Metode Penelitian, Ciawi, Penerbit Ghalia Indonesia
P.,  Hendro  Poerbo,  04  Maret  2015,  Purwarupa  Data  warehouse  Pada  Sistem Informasi Manajemen Perguruan Tinggi Studi Kasus : Stikom Surabaya, http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Master-14827-paperpdf.pdf
Pressman,  R.  S.,  2012,  Rekayasa  Perangkat  Lunak.  Jakarta,  Penerbit  Andi. Yogyakarta.
Suryanto,  Wahyu  Dwi,  03  Maret  2015,  Pengembangan  Data  warehouse  Dan Aplikasi Olap Data Tracer Study Alumni IPB Berbasis Web Menggunakan Microsoft Business Intelligence, http://wdwisuryanto.staff.ipb.a c.id/files/2012/01/MakalahPraseminar1.pdf
S, Restia Rezalini P., Anggraeni, Wiwik., Wibowo, Radityo Prasetianto, 04 Maret 2015,  Perancangan  Dan  Pembuatan  Data  warehouse  Untuk  Kebutuhan Sistem Pendukung Keputusan di Bidang Akademik Pada Jurusan Sistem
Informasi, ITS, Surabaya, http://digilib.its.ac.id/public/ITS-
Undergraduate-14414-paperpdf.pdf
Sumpala,  Andi  Tenri,  25  Maret  2015,  Perhitungan  indikator  kinerja  rumah  sakit menggunakan  data  warehouse  di  rumah  sakit,  http://www.sciencedirect. com/science/article/pii/S1067502703000884
Wikramanayake, G.N., Goonetillake J.S., 2006, Managing Very Large Databases and  Data  Warehousing,  Sri  Lankan  Journal  of  Librarianship  and Information Management, Vol. 2, No.1, pp. 22-29, Pakistan
Yudi Wibisono, 2012, Modul Pengantar Pentaho Kettle, Ilmu Komputer UPI Yohanlis,  Stephanie,  22  Maret  2015,  Perancangan  Data  warehouse  pada  Profil Mahasiswa  di  Universitas,  http://ejournal.ukrida.ac.id/ojs/index.php/T IK/article/download/846/1113