## ANALISIS BUSINESS INTELLIGENCE DATA PENJUALAN PT AMBULANCE PINTAR 2021
Aziz Pratama Bukhari, Rifqi Hafidz, R Wisnu Prio Pamungkas Informatika, Universitas Bhayangkara Jl. Raya Perjuangan, Marga Mulya, Kec. Bekasi Utara, Kota Bekasi, Jawa Barat (17143) wisnu.prio@dsn.ubharajaya.ac.id,

## ABSTRAK
Penjualan adalah hal yang mendasari suatu bisnis tetap berjalan sebagaimana mestinya. Dari penjualan yang dilakukan  akan  menghasilkan  keuntungan  yang  dapat  menjalankan  bisnis  untuk  tetap  beroperasi.  Peneliti mengidentifikasi bahwa pada PT. Ambulance Pintar mengalami masalah dalam pengelolaan data penjualan yang dilakukan secara manual sehingga proses pengambilan keputusan menjadi tidak efisien. Data penjualan pada suatu perusahaan perlu dilakukan pengelolaan sebaik mungkin karena dari data penjualan dapat dilakukan analisis untuk pengambilan  keputusan.  Melalui  metode  step  nine  kimball,  penelitian  ini  merancang  data warehouse dan memvisualisasikan data menggunakan software Microsoft Power Bi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan  metode  nine  step  kimball  telah  berhasil  dalam  perancangan  data warehouse dan  penggunaan Microsoft  Power  BI  membuat  perusahaan  mendapat  informasi  penjualannya  secara  lebih  praktis  sehingga memungkinkan pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan efisien.

## Kata kunci : Business intelligence, penjualan, microsoft power BI

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital ini, pengolahan data penjualan telah mengalami transformasi signifikan. PT Ambulance Pintar, sebagai salah satu perusahaan yang bergerak  di  bidang  layanan  kesehatan,  juga  tidak terkecuali.  Di  masa  lalu,  perusahaan  ini  melakukan pencatatan data penjualan secara manual menggunakan  Microsoft  Excel.  Namun,  seiring dengan perkembangan teknologi dan informasi, proses tersebut kini dapat dilakukan dengan lebih mudah dan efisien  melalui  penerapan Business  Intelligence . Business  Intelligence (BI)  adalah  teknologi  yang mempermudah aktivitas  pengolahan  data  dan  banyak digunakan oleh berbagai instansi dan perusahaan [1].
BI mampu menghasilkan informasi dengan cepat dan  akurat  sehingga  dapat  meningkatkan  efektivitas kerja [2].
Lebih lanjut, BI merupakan ringkasan data yang tidak  hanya  menyediakan  informasi,  tetapi  juga memudahkan  dalam  pengambilan  keputusan  bisnis [3].
Salah  satu software BI  yang  populer  adalah Microsoft  Power  BI. Software ini  memungkinkan pengguna  untuk  mendapatkan  data  dari  berbagai sumber  dan  mengolahnya  secara  lebih  detail  dengan menggunakan  grafik  yang  lebih  aktif,  variatif,  dan terintegrasi dengan Microsoft Office [4].
PT.  Ambulance  Pintar  dalam  melakukan pengolahan  data  penjualan  menghadapi  tantangan dalam penginputan data penjualan yang telah lampau karena  masih  menggunakan  sistem  manual.  Oleh karena  itu,  perusahaan  ini  membutuhkan  solusi  yang dapat  memudahkan  pengolahan  data  penjualan, sehingga  dapat  menjadi  acuan  dalam  pengambilan keputusan  strategis,  seperti  penerapan  strategi pemasaran.
Berbagai penelitian terdahulu telah menunjukkan manfaat  penerapan  BI  dalam  pengolahan  data penjualan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Handika dan Santika menghasilkan data warehouse menyimpan hanya data esensial yang mendukung keputusan bisnis untuk  memastikan  konsistensi  dan  mempercepat proses analisis data.  Berbagai software seperti Power BI  meningkatkan  nilai  informasi  dengan  visualisasi yang  intuitif  seperti  grafik  dan  tabel  sehingga memudahkan pemangku kepentingan untuk memahami  dan mengevaluasi  data  penjualan. Pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan telah memenuhi persyaratan fungsional yang ditetapkan selama fase desain awal [5].
Sejalan  dengan  itu,  hasil  penelitian  yang dilakukan oleh Muku dkk. menunjukkan bahwa sistem business  intelligent yang  diimplementasikan  telah melalui  pengujian  penerimaan  pengguna  (UAT)  dan berhasil memperoleh persetujuan tinggi, dengan 92% responden  menyatakan  ‘sangat  setuju’.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  sistem  tersebut  efektif  dalam memantau  kinerja  dan  telah  memenuhi  ekspektasi perusahaan CV. XYZ [6]. Oleh karena itu, artikel ini akan  menganalisis  penerapan  BI  dalam  pengolahan data penjualan PT Ambulance Pintar pada tahun 2021. Tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk  mengetahui bagaimana  BI  dapat  membantu  perusahaan  dalam mengatasi permasalahan  yang ada dan  meningkatkan performanya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penjualan
Penjualan  merupakan  proses  transaksional  di mana  ada  pertukaran  barang  atau  jasa  kepada pelanggan  yang  menghasilkan  penerimaan  kas  atau komitmen pembayaran. Aktivitas penjualan melibatkan interaksi antara pembeli dan penjual untuk
melakukan  transaksi  yang  saling  memengaruhi  satu sama  lain  dengan  tujuan  akhir  sehingga  terjadinya pertukaran barang atau jasa dengan uang. Selanjutnya, penjualan dianggap sebagai tujuan utama dari kegiatan pemasaran  yang  berarti  bahwa  perusahaan,  melalui departemen  pemasarannya  dan  tenaga  penjual berupaya untuk menjual atau mendistribusikan produk yang telah diproduksi [7].
2.2. Dashboard dan Visualitasi Data Dashboard adalah  alat  yang  memungkinkan pengguna untuk melacak, menganalisis, dan melaporkan  indikator  kinerja  utama  serta  metrik lainnya. Dashboard BI  umumnya  memvisualisasikan data  dalam  bentuk  grafik,  diagram,  dan  peta  yang membantu pemangku kepentingan memahami, berbagi,  dan  berkolaborasi  atas  informasi  tersebut. Dashboard BI dirancang untuk mengubah data mentah dari  berbagai  sumber  menjadi  wawasan  yang  dapat ditindaklanjuti.
Visualisasi data merupakan metode penyampaian informasi dari data yang kompleks dengan memanfaatkan  kemampuan  visualisasi  manusia, memudahkan  interpretasi  dan  pemahaman  data. Dalam  konteks  bisnis,  visualisasi  data  terintegrasi secara  mendalam  dan  menjadi  elemen  krusial  dalam analisis  studi  kasus.  Fungsi  esensial  dari  visualisasi data  adalah  menyajikan  informasi  dengan  cara  yang grafis, memastikan komunikasi yang jelas dan efisien [8].
Dashboard dan  visualisasi  data  adalah  konsep yang  digunakan  untuk  memfasilitasi  pemahaman organisasi,  perusahaan,  atau  individu  terhadap pentingnya dan hubungan antar data dengan mengubah data transaksional yang biasanya disajikan dalam tabel menjadi  format  visual.  Kedua  alat  ini  telah  menjadi komponen esensial dalam bidang business intelligence,  semakin  penting  untuk  analisis  kasus sehari-hari. Tujuan dari dashboard dan visualisasi data adalah  untuk  memberikan  pemahaman  tentang sejarah,  program,  dan  konteks tertentu,  memfasilitasi analisis  data  dalam  berbagai  format,  mendukung proses  pengumpulan  data,  dan  memungkinkan komunikasi  yang  efektif  dengan  para  pemangku kepentingan. Dashboard dan  visualisasi  data  sangat bermanfaat  untuk  meningkatkan  kualitas  kerja  dan menyediakan  wawasan  yang  lebih  detail  dan mendalam untuk perusahaan.

## 2.3. Business Intelligence
Business  Intelligence (BI)  adalah  sistem  yang dirancang untuk mengonversi data menjadi informasi yang  berguna,  memudahkan  perusahaan  dalam membuat  keputusan  strategis,  khususnya  dalam penjualan. BI memungkinkan perolehan, penyimpanan,  pengelompokan,  dan  penyajian  data ringkas  yang  mencakup  aktivitas  bisnis  internal  dan eksternal,  memfasilitasi  akses  mudah  untuk  analisis manajerial.  BI  mendukung  manajemen  dalam
memantau  kondisi  perusahaan  dengan  menyediakan data  yang  relevan,  yang  digunakan  untuk  analisis masalah  dan  perencanaan  masa  depan.  Dengan menyediakan  data  operasional  strategis  dan  metrik kinerja, BI meningkatkan kualitas proses pengambilan keputusan dan kinerja perusahaan secara keseluruhan [9].

## 2.4. Power BI
Menurut Saputra dan Tony, Power BI adalah alat yang  efisien  dan  mudah  digunakan  yang  membantu organisasi  dalam  menghimpun,  menelaah,  dan menampilkan  data  secara  visual  dengan  sederhana [10],.
Sejalan  dengan  itu,  Sulistyoningsih  dkk.  juga menerangkan bahwa Power BI merupakan serangkaian  aplikasi,  layanan,  dan  konektor  yang berkolaborasi  untuk  mengonversi  berbagai  sumber data yang  berbeda menjadi  informasi yang konsisten, visual yang menarik, dan interaktif. Data tersebut bisa berupa  file  Excel  atau  sekumpulan  data  yang tersimpan  di  cloud  dan  sistem  lokal  secara  hibrid. Dengan  Power  BI,  memungkinkan  untuk  mudah terhubung  ke  berbagai  sumber  data,  mengolahnya menjadi  visualisasi  yang  informatif,  serta  berbagi temuan  penting  tersebut  dengan  siapapun  yang dikehendaki [11].

## 2.5. Penelitian Terdahulu
Dalam penelitain ini terdapat beberapa penelitian terdahulu  yang  dijadikan  sebagai  sumber  referensi yaitu  seperti  penelitian  dari  Annas,  I  Nyoman  Yudi, Ida  Bagus  pada  tahun  2022  dengan  tujuan  penelitian untuk  Warung  Blaster  dan  Warung  Bhineka  Muda Sanur  mampu    menerapkan  Business  Intelligence berbasis  dashboard  system    agar  lebih  mudah  dalam menghasilkan laporan penjualan serta dapat membantu menganalisis  sebuah  masalah  dan  dapat  menentukan performa masing-masing usaha [12].
Selain  itu  penelitian  dari  I  Putu  Susila  Handika dan  Putu  Praba  Santika  pada  tahun  2020  yang bertujuan untuk melakukan perancangan datawarehouse  menggunakan  metode  nine  steps kimball  sertaproses  ETL  menghasilkan  data  yang benar-benar  diperlukan  dalam  proses  pengambilan keputusan. Teknologi business intelligence mengolah data  dari  datawarehouse  serta  memvisualisasikannya ke dalam grafik [13]. Penelitian dari I Dewa Gde Deva Baskara  Muku,  I  Putu  Agung  Bayupati  dan  Anak Agung Ngurah Hary Susila pada tahun 2023. Tujuan pengembangan  sistem  business  intelligence  pada artikel ini untuk memberikan akses kinerja setiap anak perusahaan dalam satu media website. Sistem business intelligence dikembangkan melalui tahap pengumpulan  dan  analisis  data,  perancangan  data warehouse,  proses  ETL,  dan  visualisasi  data  dengan Microsoft Power BI [14].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Nine Step Kimball
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Nine  Step Kimball  yang  dirancang  oleh  Ralph  Kimball  untuk pengembangan data warehouse [15]. Metode ini terdiri dari  sembilan  langkah  sistematis  yang  jika  diikuti dengan  benar,  maka  dapat  menghasilkan  data warehouse yang  efektif.  Berikut  adalah  kesembilan langkah tersebut:
a. Choose the Process
Memilih  proses  yang  akan  menjadi  subjek  utama data warehouse.
b. Choose the Grain
Menentukan  ‘ grain’ atau tingkat detail  yang akan diwakili oleh tabel fakta.
c. Identify and Conform the Dimensions
Mengidentifikasi dan menyesuaikan dimensi yang akan digunakan untuk menggambarkan fakta.
d. Choose the Facts
Memilih  fakta-fakta  yang  akan  disimpan  dalam tabel fakta.
e. Store Precalculations in the Fact Table Menyimpan  hasil  perhitungan  awal  dalam  tabel fakta untuk mengurangi risiko kesalahan.
f. Round Out the Dimension Tables
Melengkapi  tabel  dimensi  dengan  deskripsi  yang memuat informasi terstruktur.
g. Choose the Durations of the Database Menentukan  durasi  waktu  dari  data  yang  akan dimasukkan ke dalam data warehouse.
h. Determine the  Need  to  Track  Slowly  Changing Dimensions Menentukan  kebutuhan  untuk  melacak  dimensi yang berubah secara lambat.
i. Design the Physical Database and Plan  the Data

## Loads
Merancang  database  fisik  dan  merencanakan pemuatan data.
Metode  ini  membantu  dalam  merancang  dan mengimplementasikan  data warehouse dengan  cara yang  terstruktur  sehingga  dapat  memastikan  bahwa semua  aspek  penting  telah  dipertimbangkan  dan diintegrasikan.

## 3.2. Alur Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  alur  sebagaimana pada flowchart berikut init:
Gambar 1.  Alur penelitian
Berikut ini deskripsi dari flowchart di atas: a. Pengumpulan Data Data  dikumpulkan  dengan  dua  teknik,  yaitu wawancara dan observasi
b. Analisis Kebutuhan Sistem Kebutuhan sistem dianalisis berdasarkan data yang telah  dikumpulkan.  Sistem  ini  membantu  dalam menampilkan  data  penjualan  historis  yang  dapat menghasilkan  informasi  yang  berguna.  Informasi yang  diperoleh  ini  kemudian  dapat  dijadikan referensi untuk mengevaluasi kinerja dari tiap-tiap bisnis.
c. Perancangan Data Warehouse Proses  perancangan  data warehouse melibatkan penggunaan alat perancang  basis data  logis untuk menetapkan skema yang akan diterapkan pada data warehouse.  Skema  ini  mencakup  tabel  fakta  dan tabel  dimensi  yang  diolah  melalui  proses  ELT (Ekstraksi, Pemuatan, Transformasi). Penelitian ini merancang  data  warehouse  dengan  mengadopsi metodologi Neni Step Kimball.
d. Visualisasi Data Data  yang  telah  dikompilasi  ke  dalam  satu  file format  Excel  akan  dimasukkan  ke  dalam  aplikasi Power BI. Data tersebut merupakan data penjualan dari  PT.  Ambulance  Pintar  2021  yang  mencakup beberapa  kolom  informasi,  yaitu  waktu  (tanggal penjualan), sales, costumer, dan area.
3.3. Perancangan Elemen Sistem
Dalam tahapan perancangan sistem ini, dijelaskan  mengenai  proses  alur  kerja  mulai  dari memasukkan data hingga menghasilkan output dalam bentuk  laporan  data  penjualan  untuk  Warung  Blaster dan  Warung  Bhineka  Muda.  Warung  Blaster  dan Warung  Bhineka  Muda  memasukkan  data  penjualan masa lalu. Proses ini dimulai dengan memasukkan data penjualan harian dari masa lalu, yang kemudian diolah menjadi  data  yang  akan  menghasilkan  output  berupa laporan yang diperlukan untuk implementasi business intelligence, yaitu data penjualan. Terdapat tiga tahap utama  untuk  rancangan  elemen  sistem,  yaitu  input, proses, dan output. Berikut penjelasannya: a. Input Pada tahap input, data penjualan harian dari masa lalu dapat dimasukkan.
b. Proses
Pada  tahap  ini,  sistem  akan  mengolah  data penjualan yang telah dimasukkan. c. Output Hasil  dari  tahap  input  dan  proses,  sistem  akan menghasilkan  output  dalam  bentuk  laporan  data penjualan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  nine  step  kimbal  digunakan  untuk merancang data  warehouse .  Selain  itu,  penelitian  ini juga menggunakan tools pentho untuk merancang data warehouse dalam  proses  ETL  dengan  aplikasi Microsoft Power BI untuk memvisualisasi dashboard .
4.1. Perancangan Warehuse
Berikut  ini  tahapan  dari  data  perancangan warehouse : a. Choosing the Process
Hasil  dari  observasi  dan  wawancara  yang  telah dilakukan, diketahui bahwa perusahaan membutuhkan  informasi dari data penjualan  yang lebih  efisien  seperti  visualisasi  data  penjualan melalui  sebuah  diagram  atau  grafik  supaya memudahkan dalam mengambil keputusan.
b. Choosing the Grain
Tahap  ini  adalah  proses  menentukan  grain  yang dipilih  untuk  memutuskan  apa  saja  yang direpresentasikan record dari  tabel  fakta.  Data yang dipilih dalam penelitian ini adalah data yang dapat dilakukan penjumlahan.
c. Identify and Conform the Dimensions Pada  proses  ini  dibuat  tabel-tabel  dimensi  sesuai grain yang  sudah  ditentukan  dan record yang hendak  ditampilkan  pada  table  fakta.  Berikut  ini table dimensi dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 1. Tabel dimensi Dimensi Grain Jumlah Unit Nominal Waktu - - Sales - - Costumer - - Area - -
Tabel  tersebut  menampilkan  dimensi  berupa waktu, sales, dan area. d. Choose the Facts
Selanjutnya  melakukan  pemilihan  fakta  apa  saja yang  akan  diinput  pada  table  fakta.  Fakta-fakta yang  dipilih  harus  menyesuaikan grain dan dimensi  yang  sudah  ditentukan  pada  tahap sebelumnya.  Berikut  ini  tabel  fakta  dapat  dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 2. Tabel fakta
Tabel Fakta ID Waktu ID Sales
ID Unit ID Costumer
Nominal Total
Pada  tabel  fakta  menjabarkan  fakta-fakta  pada database yang terdiri dari id waktu, id sales, id unit, id costumer, id nominal, dan total.
e. Store Precalculations in the Fact Table
Kemudian  dilakukan  suatu  perhitungan  setiap fakta  yang  memiliki  data  dan  datanya  dapat dihitung. Adapun perhitungan data yang dimaksud adalah sebagai berikut:
Tabel Costumer : ID Perusahaan Tabel Nominal : Unit
f. Round Out the Dimension Tables
Tahap ini bertujuan untuk proses pelengkapan dari tabel  dimensi  yang  sudah  dianalisis  dan  menjadi tabel berikut ini:
Tabel 3. Table analisis dimensi Dimensi Waktu Dimensi Sales Dimensi Costumer Dimensi Area Id Id Id Id Tanggal/ Bulan/ Tahun Nama Unit Nama Perusahaan Nama Daerah
Tabel tersebut menunjukkan bahwa dimensi waktu mencakup  Id  dan  tanggal/bulan/tahun,  dimensi sales  mencakup  Id  dan  nama  unit,  dimensi costumer mencakup Id dan nama perusahaan, dan dimensi area mencakup Id dan nama daerah.
g. Choose the Durations of the Database Setelah proses perancangan dimensi da fakta telah selesai,  selanjutnya  dilakukan  penentuan  durasi yang  digunakan  dengan  mengacu  pada  informasi dari  costumer  (perusahaan).  Adapun  durasi  pada penelitian  ini  selama  satu  tahun  sesuai  data  yang didapatkan dari PT. Ambulance Pintar.
h. Determine the Need to Track Slowly Changing Dimensions
Tahap ini adalah suatu proses untuk mengantisipasi adanya perubahan dari atribut yang memungkinkan terjadi pada table dimensi. Berikut ini table yang dimaksud:
Tabel 4. Table perubahan table dimensi Dimensi Costumer Id Nama Perusahaan 0001 PT. ABC 0002 PT. XYZ
Tabel di atas merupakan tabel alternatif untuk table dimensi  yang  berisikan  kolom  Id  dan  Nama Perusahaan.
i. Design the Physical Database and Plan the Data Loads
Pada tahap terakhir adalah memilih data yang telah dibuat  sebelumnya  untuk  dikoneksikan  ke  dalam database sehingga proses perancangan bisa masuk ke  tahap  selanjutnya  yakni  memvisualisasi  data menggunakan Microsoft Power BI.

## 4.2. Visualisasi Data
Pada penelitian ini proses perancangan visualiasi dari data pada warehouse dilakukan dengan software Microsoft  Power  BI.  Berikut  ini  visual dashboard penjualan PT. Ambulance Pintar:
Gambar 2. Visual dashboard penjualan
Visual  dashboard  memungkinkan  perusahaan untuk  mengetahui  detail  bisnisnya  lebih  mudah  dan dalam  satu  tampilan,  mulai  dari  grafik,  detail penjualan, diagram, hingga peta penyebaran unit. Pada visual  dashboard  terdapat  detail  penjualan  yang memungkinkan  perusahaan  untuk  mengetahui  dalam pengambilan  keputusan.  Berikut  ini  gambar  detail penjualan:
Gambar 3. Tampilan detail penjualan
Pada  gambar  tersebut  menunjukkan  visual  dari dashboard penjualan PT. Ambulance Pintar pada tahun 2022.  Pada  tampilan  dashboard  menampilkan  data penjualan  sales, costumer , month (bulan,  area (provinsi),  jenis  unit,  dan  nominal.  Selanjutnya tampilan  grafik  mengenai  penjualan  perbulan  dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Visual grafik penjualan
Tampilan pada gambar di atas menginformasikan total  unit  sales (jumlah  total  penjualan), top  month (bulan dengan penjualan tertinggi), dan grafik jumlah penjualan  perbulan  di  PT.  Ambulance  Pintar. Tampilan dashboard juga  terdapat  visual  grafik nominal seperti pada gambar berikut:
Gambar 5. Visual grafik nominal
Visual grafik nominal pada gambar di atas adalah visual yang memberikan informasi berupa total profit, top  month ,  dan  profit  perbulan  di  PT.  Ambulance Pintar.  Dari  gambar  diatas  perusahaan  dapat mengambil kesimpulan bahwa setiap bulannya terjadi fluktuasi penjualan, hal ini harus di indentifikasi lebih lanjut untuk mengetahui penyebabnya. Visual lainnya pada  dashboard  adalah  visual  diagram  yang  dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 6. Visual diagram sales
Visual  diagram  menginformasikan  persentase pencapaian sales sesuai kinerjanya dalam memasarkan unit-unit.  Dari  diagram  tersebut  memudahkan  dalam mengetahui  sales  yang  memiliki  persentase  tertinggi sampai terendah sesuai kinerjanya sehingga pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan  seefisien mungkin.  Perusahaan  dapat  memberikan  tindakan kepada sales yang memberikan kontribusi lebih seperti pemberian rewards (penghargaan) agar sales yang lain merasa termotivasi. Visual terakhir adalah visual peta penyebaran  penjualan  unit  yang  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini:
Gambar 7. Visual peta penyebaran penjualan
Visual  di  atas  memberikan  informasi  mengenai penyebaran  unit  di  seluruh  Indonesia.  Dengan  peta tersebut, PT. Ambulance Pintar dapat mengoptimalkan target  pemasaran  yang  selanjutnya  dapat  dilakukan pengambilan  keputusan.  Hal  ini  bertujuan  untuk perusahaan dapat  memahami karakter  dan kebutuhan setiap  daerahnya,  agar  setiap  penjualan  disesuaikan dengan kondisi dari suatu daerah.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil perancangan data warehouse dan visualisasi  menggunakan  Microsoft  Power  BI  telah membuat  PT.  Ambulance  Pintar  mendapatkan informasi mengenai penjualannya secara lebih efisien dan  membantu  dalam  melakukan  analisis  penjualan sehingga  pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan dengan  lebih  praktis.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya  dilakukan  pengamatan  lebih  lanjut  dan
dapat  membandingkan  dengan software sejenis sehingga  dapat  diketahui software apa  yang  lebih memudahkan perusahaan dalam mengoperasikannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. A. Hermanto, S. A. Gemintang, R. Ariansyah, and  M.  A.  Giovanny,  “Analisis  Perbandingan Penerapan  Business  Intelligence  Di  Indonesia Menggunakan  Metode  Systematic  Literature Review,” Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi , vol.  4,  no.  2,  pp.  344–354,  2023,  doi: 10.46576/djtechno.v4i2.3412.
[2]  A.  R.  Oktavian  and  F.  Rumaisa,  “Penerapan Business  Intelligence  Terhadap  Data  Penjualan UMKM  (Foodendez)  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori Dalam Menentukan
Segmentasi  Pasar,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma ,  vol.  6,  no.  3,  p.  1740,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4338.
[3]  A.  D.  D.  S,  A.  Zahra,  and  J.  H.  Jaman, “Penggunaan  Power  BI  untuk  menerapkan Business Intelligence terhadap Penjualan Produk Using  Power  BI  to  Implement  Business Intelligence  for  Product  Sales,” SISTEMASI: Jurnal  Sistem  Informasi ,  vol.  13,  pp.  506–516, 2024.
[4]  M. A. Mahebu and R. S. Samosir, “A Visualisasi Data  Penjualan  CV.  Waskat  Karya  Metal Menggunakan
Pendekatan Business
intelligence,” KALBISCIENTIA Jurnal Sains dan Teknologi ,  vol.  10,  no.  02,  pp.  138–147,  2023, doi: 10.53008/kalbiscientia.v10i2.2143.
[5]  I. P. S. Handika and P. P. Santika, “Perancangan datawarehouse dan teknologi business intelligence  untuk  analisa  penjualan  pada perusahaan  retail  PT.  ABC,” Rabit :  Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab , vol. 5, no. 2, pp. 76–85, 2020, doi: 10.36341/rabit.v5i2.1309.
[6]  I. D. G. D. B. Muku, I. P. A. Bayupati, and A. A. N.  H.  Susila,  “Pengembangan  Sistem  Business Intelligence Dalam Monitoring Performa Perusahaan Multi Company,” SINTECH (Science  and  Information  Technology)  Journal , vol.  6,  no.  2,  pp.  99–106,  2023,  doi: 10.31598/sintechjournal.v6i2.1394.
[7]  I.  Y.  Musyawarah  and  D.  Idayanti,  “Analisis Strategi Pemasaran untuk Meningkatkan
Penjualan  pada  Usaha  Ibu  Bagas  di  Kecamatan
Mamuju,” Forecasting:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Manajemen , vol. 1, no. 1, pp. 1–13, 2022.
[8]  P.  Afikah,  I.  R.  Affandi,  and  F.  N.  Hasan, “Implementasi  Business  Intelligence  Untuk Menganalisis  Data  Kasus  Virus  Corona  di Indonesia  Menggunakan  Platform  Tableau,” Pseudocode , vol. 9, no. 1, pp. 25–32, 2022, doi: 10.33369/pseudocode.9.1.25-32.
[9]  J. C. Nugroho, I. N. Y. A. Wijaya, and A. A. N. Redioka, “Penerapan Aplikasi Business
Intelligence  Pada  Manajemen  Report  Guna Menunjang  Pengambilan  Keputusan,” Jutisi : Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi ,  vol.  10,  no.  2,  p.  335,  2021,  doi: 10.35889/jutisi.v10i2.671.
[10]  M.  Saputra  and  Tony,  “Rancang  Bangun Dashboard  Penjualan  pada  PT.  XYZ  dengan Microsoft PowerBI,” Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem  Informasi ,  vol.  11,  no.  2,  2023,  doi: 10.24912/jiksi.v11i2.26028.
[11]  A.  Tumini,  “Implementasi  Business  Inteligence Untuk Menganalisis Data Penjualan PT, Indolab Artha  Medika  Menggunakan  Microsoft  Power BI,” Jurnal Informatika SIMANTIK , vol. 8, no. 2, pp. 1–5, 2023.
[12]  Purnama  Annas*,  Wijaya  I  Nyoman,  and Sudiatmika Ide, “PENERAPAN_BUSINESS_INTELIGENCE_ UNTUK_MENGANALISIS_,” JINTEKS
(Jurnal Informatika Teknologi dan Sains) , vol. 4, no. 2, pp. 118–123, 2022.
[13]  I.  P.  S.  Handika,  “Perancangan  datawarehouse dan teknologi business intelligence untuk analisa penjualan  pada  perusahaan  retail  PT.  ABC,” Rabit :  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi Univrab , vol. 5, no. 2, pp. 76–85, Jul. 2020, doi: 10.36341/rabit.v5i2.1309.
[14]  I. Dewa et al. , “Pengembangan Sistem Business Intelligence Dalam Monitoring Performa Perusahaan Multi Company,” SINTECH JOURNAL ,  vol.  6,  pp.  99–106,  2023,  [Online]. Available: https://doi.org/10.31598
[15]  E.  K.  Suni  and  W.  Ridwan,  “Analisis  Dan Perancangan Data Warehouse Untuk Mendukung Keputusan Redaksi Televisi Menggunakan  Metode  Nine-Step  Kimball,” Jurnal  Teknik  Informatika ,  vol.  11,  no.  2,  pp. 197–206, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8560.