Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.628 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 15-24 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DATA WAREHOUSE MODEL BASED ON KIMBALL METHODOLOGY TO SUPPORT DECISION MAKING IN ASSET MAINTENANCE
Vasthu Imaniar Ivanoti* 1 , Muhammad Royani 2 , Samidi 3
1,2,3 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 2111602294@student.budiluhur.ac.id , 2 2111602302@student.budiluhur.ac.id , 3 samidi@budiluhur.ac.id
(Naskah masuk: 30 September 2022, Revisi : 05 Oktober 2022, diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
ITSM  e-Prime  is  an  ICT  service  management  application  based  on  ITSM  framework  owned  by  Pusintek  that includes service  desk, incident  management,  problem management,  change  management,  release  management, and configuration management processes. Currently there is a problem in determining the number of devices that will be included in the device maintenance contract or determining the number of devices that need to be replaced in a given year. The objective of this research is to build an asset management data warehouse so that it can be utilized  by  the  Data  Analysis  and  Presentation  Team  to  produce  a  dashboard  that  presents  data  on  network infrastructure  assets  that  need  to  be  maintained  or  replaced  for  budget  planning  needs.  This  descriptive verification  analysis  research  used  nine  out  of  ninety  tables  from  the  ITSM  e-Prime  application  and  applied dimensional modeling Kimball to build a data warehouse because this methodology offers high query performance and understandable by end-user. The resulting data warehouse were tables in the form of star-schema. The tests were  carried  out  by  qualitative  methods,  namely  quality  testing  by  users  (user  acceptance  test  and  blackbox testing)  and  quantitative  method,  namely  comparing  the  number  of  infrastructure  devices  included  in  the maintenance  contract  in  2022.  The  final  result  of  this  research  is  a  data  warehouse  consisting  of  fact  table F_infrastructure  and  dimension  table  D_Merk,  D_Area,  D_Kategori,  D_EoS,  D_Garansi,  and D_StatusPemeliharaan with acceptance percentage of 95% based on the test results.
Keywords : Assets Management, Data Warehouse, Kimball, Maintenance, Network Device.

## MODEL DATA WAREHOUSE DENGAN METODOLOGI KIMBALL UNTUK MENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM PEMELIHARAAN ASET

## Abstrak
Aplikasi  ITSM e-Prime adalah aplikasi  pengelolaan layanan TIK berdasarkan framework ITSM milik Pusintek yang mencakup proses service desk , incident management , problem management , change management , release management , dan configuration management . Saat  ini terjadi permasalahan dalam penentuan jumlah perangkat yang akan masuk dalam kontrak pemeliharaan perangkat atau penentuan jumlah perangkat yang perlu diganti pada tahun tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah data warehouse manajemen aset sehingga dapat dimanfaatkan  dalam  pembuatan dashboard oleh  Tim  Analisis  dan  Penyajian  Data  menjadi dashboard yang menyajikan  data  aset  infrastruktur  jaringan  yang  perlu  dilakukan  pemeliharaan  maupun  penggantian  untuk kebutuhan perencanaan anggaran. Penelitian analisis deskriptif verifikatif dengan jumlah tabel  yang digunakan dari  aplikasi  ITSM  e-Prime  sebanyak  9  dari  90  tabel,  menggunakan Dimensional  Modeling Kimball  dalam pembuatan data warehouse karena performa query yang tinggi dan dapat dipahami oleh end-user . Data warehouse yang  dihasilkan  berupa  tabel-tabel  berbentuk star-schema .  Pengujian  dilakukan  dengan metode  kualitatif  yaitu pengujian kualitas oleh pengguna ( user acceptance test dan blackbox testing ) dan kuantitatif yaitu membandingkan jumlah perangkat infrastruktur yang termasuk dalam kontrak pemeliharaan pada tahun 2022. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah data warehouse yang terdiri dari tabel fakta F_Infrastruktur dan tabel dimensi D_Merk, D_Area, D_Kategori,  D_EoS,  D_Garansi,  dan  D_StatusPemeliharaan  dengan  persentase  penerimaan  sebesar  95% berdasarkan hasil pengujian.
Kata kunci : Data Warehouse, Kimball, Manajemen Asset, Pemeliharaan, Perangkat Jaringan.

## 1. PENDAHULUAN
Pusintek sebagai  Unit  TIK Pusat  di Kemenkeu mengelola Data  Center (DC)  dan Data  Recovery
Center (DRC)  Kemenkeu  yang  mencakup  aplikasi, basis data, infrastruktur, serta perangkat pendukung. Dalam pengelolaan layanan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK), Pusintek menerapkan framework Information Technology Service Management (ITSM)  [1],  [2]  dan  diimplementasikan  melalui aplikasi  ITSM  e-Prime.  Salah  satu  modul  pada aplikasi  ITSM  e-Prime  adalah  modul  CMDB  yang digunakan  sebagai  pencatatan  aset-aset  TIK  milik Pusintek.  CMDB  diperlukan  dalam  pengelolaan layanan  antara  lain  untuk  penentuan  prioritas gangguan, penyelesaian gangguan, dan sebagai dasar pengambilan  keputusan  untuk  pemeliharaan  dan pembelian  perangkat  yang  berpengaruh  pada proyeksi kebutuhan dana dimana penelaahan rencana anggaran  dilakukan  untuk  prakiraan  maju  3  (tiga) tahun ke depan [3].
Beberapa  permasalahan  yang  dihadapi  antara lain  pencarian  aset  untuk  menentukan  prioritas maupun  penanganan  insiden  membutuhkan  waktu lama, serta tidak ada ringkasan ( summary ) aset yang dikelola oleh Pusintek untuk kebutuhan pengambilan keputusan oleh pimpinan. Modul CMDB hanya dapat diakses  oleh  pegawai  dengan  hak  akses  sebagai service  desk , incident  management,  problem management, change management, release management, dan configuration  management dalam bentuk menu kategori CI, sedangkan pimpinan tidak memiliki akses.
Secara  garis  besar,  CMDB  di  Pusintek  terbagi menjadi  beberapa  area  yaitu  aplikasi  363  CI,  basis data  455  CI,  server  fisik  921  CI  dan  server  virtual 1209 CI, storage 419 CI, infrastruktur jaringan 2411 CI,  serta  perangkat  pendukung  416  CI.  Dalam pembahasan  ini,  ruang  lingkup  kami  adalah  data CMDB  untuk  area  infrastruktur  jaringan  karena jumlah perangkat yang banyak dan terdiri dari kurang lebih  50  merek  perangkat  yang  tersebar  di  berbagai lokasi dan dimanfaatkan oleh 35.832 user . Dalam  menyajikan  data  terkait  aset  TIK, pegawai perlu mengunduh data dari aplikasi ITSM e- Prime dalam bentuk Ms. Excel kemudian mengolahnya  sesuai  kebutuhan.  Contohnya  setiap pembuatan  dokumen  pengadaan  jasa  pemeliharaan perangkat  jaringan  dengan  merek  Cisco,  maka  data perlu  dilakukan  filter  berdasarkan  merek,  status perangkat,  status  garansi,  status end-of-support ,  dan lain  sebagainya.  Perbandingan  jumlah  perangkat yang  dipelihara  dengan  jumlah  perangkat  yang tercatat untuk merek Cisco berturut-turut pada tahun 2021  sebanyak  949  dibanding  1430  dan  pada  tahun 2022 sebanyak 1062 dibanding 1489.
Dengan  banyaknya  jumlah  perangkat  yang dikelola,  maka  pengolahan  data  secara  manual menggunakan  Ms.  Excel  dapat  menimbulkan  risiko kesalahan manusia ( human error ) sehingga dibangun data  warehouse manajemen  aset  yang  dapat dimanfaatkan dalam pembuatan dashboard oleh Tim Analisis  dan  Penyajian  Data  [4]  menjadi dashboard yang menyajikan data aset infrastruktur jaringan yang
perlu  dilakukan  pemeliharaan  maupun  penggantian untuk  perencanaan  anggaran.  Selain  itu  juga pimpinan dapat memantau perangkat yang dikelola.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. IT Service Management
Information  Technology  Service  Management (ITSM) adalah sebuah metode pengelolaan teknologi informasi  (TI)  yang  berfokus  pada  perspektif pengguna  layanan  TI  atau  sekumpulan  proses  yang dilakukan  oleh  suatu  organisasi  untuk  memastikan kualitas  layanan  TI  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna  [5].  Salah  satu  proses  penting  dalam framework ITSM adalah Configuration Management (CM)  yaitu  suatu  proses  untuk  memastikan  adanya dokumentasi yang akurat dan efisien untuk berbagai versi  dari  infrastruktur  baik software maupun hardware ,  termasuk  layanan  TI,  serta  relasi  satu dengan  yang  lain.  Penekanan  dari configuration management adalah pada hubungan antar komponen TI. CM bertujuan untuk memastikan informasi yang akurat  dan  dapat  diandalkan  tentang  konfigurasi layanan  serta  komponen  yang  mendukung  layanan tersebut  tersedia  ketika  dibutuhkan.  Informasi- informasi tersebut dimodelkan sebagai Configuration Item (CI)  dan  relasi  antar  CI  yang  disimpan  dan dikelola dalam Configuration Management Database (CMDB) [1], [6], [7].

## 2.2. Data Warehouse
Organisasi  dengan  proses  bisnis  heterogen, misalnya  kepegawaian,  penganggaran,  penerimaan, pengelolaan  aset,  dsb,  memiliki  pengelolaan  data transaksi  yang  terpisah.  Namun  dalam  pengambilan keputusan  oleh  manajemen  diperlukan  data  yang terintegrasi  untuk  dianalisis  sehingga  dibutuhkan suatu data warehouse . Data warehouse adalah basis data  yang  menyimpan  dan  memelihara  data  analitis secara terpisah dari basis data yang berorientasi pada transaksi  untuk  mendukung  proses  pembuatan keputusan  oleh  manajemen  [8]–[11].  Sedangkan database transaksional  menyimpan  data  transaksi dalam jangka waktu tertentu kemudian diarsipkan.
Dalam  pembangunan data  warehouse perlu ditentukan  pendekatan  pemodelan  yang  sesuai kebutuhan. Penelitian [12] membandingkan pendekatan  pemodelan data  warehouse Inmon, Kimball,  dan  Data  Vault  berdasarkan  filosofi, metodologi  dan  arsitektur,  integrasi  data  dan  proses ETL, pemodelan data serta manajemen siklus hidup data  warehouse .  Hasil  penelitian  menyebutkan bahwa pendekatan Kimball lebih cenderung digunakan untuk pembuatan model data mart dengan persyaratan  yang  telah  didefinikan  dengan  jelas karena  performa query yang  tinggi  dan  dapat dipahami  oleh end-user .  Sedangkan  pendekatan Inmon  direkomendasikan  untuk  persyaratan  yang belum  terdefinisi  jelas  atau  sangat  terukur.  Namun
apabila sering terdapat perubahan sumber data, maka pendekatan  Vault  lebih  direkomendasikan  karena memungkinkan  fleksibilitas  dan  skalabilitas  yang ekstrim. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan pendekatan  pemodelan  dimensi  ( the  dimensional modeling )  dari  Kimball  karena  kebutuhan  telah terdefinisi,  yaitu  menentukan  perangkat  yang tercakup  dalam  kontrak  pemeliharaan,  dan  sumber data  yang  digunakan  tidak  mengalami  perubahan, yaitu  aplikasi  ITSM  e-Prime  sebagai  aplikasi pengelolaan layanan TIK Pusintek.
Metodologi  perancangan data  warehouse Kimball terdiri dari 9 tahapan [13] yaitu menentukan proses  bisnis,  menentukan  granula  ( Choosing  the grain ), mengidentifikasi dan menyesuaikan dimensi, menentukan  fakta  ( Choosing  the  fact ),  menyimpan hasil  perhitungan  sementara  pada  tabel  fakta, melengkapi  tabel-tabel  dimensi,  menentukan  durasi dimensi,  menelusuri  dimensi  yang  berubah  secara perlahan,  dan    yang  terakhir  adalah  memutuskan prioritas dan mode query . Pada Edisi Ketiga The Data Warehouse  Toolkit [14] , tahapan  tersebut  dianggap terlalu kompleks sehingga direvisi menjadi 4 tahapan yaitu  menentukan  proses  bisnis  ( Select  the  business process ),  menentukan  granula  ( Declare  the  grain ) , mengidentifikasi  dimensi  ( Identify  the  dimensions ) dan mengidentifikasi fakta ( Identify the facts .

## 2.3. Studi Literatur
Peneliti  melakukan  studi  literatur  dalam pembuatan  model data  warehouse diantaranya  [15] yang  membahas  mengenai  implementasi Business Intelligence CMDB  (BI-CMDB)  sebagai decision support  system (DSS)  dimana  pendekatan  yang digunakan  adalah bottom-up dengan  5  modul  yang terdiri  dari data  collection , operational CMDB  (O- CMDB), analytical CMDB  (A-CMDB), reporting , dan web portal. Sumber data yang digunakan berasal dari  perangkat  pemantauan  berupa  log file ,  log database ,  dan  log  perintah  konsol tertentu.
Kesimpulan pada penelitian ini adalah implementasi BI-CMDB  sebagai  DSS  dapat  meningkatkan kepuasan  pengguna.  Penelitian  [16]  menggunakan metode  4- step Kimball  untuk  membangun financial data  warehouse yang  dapat  diakses  melalui  REST API. Kemudian dilakukan pengujian performa query yang  menunjukkan  bahwa  waktu  yang  dibutuhkan untuk  mengakses  data  rata-rata  berkurang  50% dibandingkan dengan menggunakan database operasional.  Sedangkan  [17]  membahas  tentang perancangan  dan  pembangunan data  warehouse menggunakan metode Kimball. Tools yang digunakan  untuk  membuat  skema data  warehouse adalah  Microsoft  SQL  Server  Management  Studio dan  Microsoft  SQL  Server  Integration  Service. Sedangkan dashboard yang  menampilkan  hasil analisis data  warehouse dibuat  dengan  Microsoft PowerBI dan aplikasi berbasis web . Data dimasukkan ke  dalam  aplikasi  berbasis web dan  dilakukan pengujian  dengan  hasil  dengan  kelayakan  aplikasi sebesar  84%.  Adapun  [18]  membahas  pemodelan sales data  warehouse menggunakan  9- step  design Kimball  yang  diimplementasikan  dengan software Pentaho Kettle.
Berdasarkan jurnal-jurnal di atas, maka peneliti akan  menggunakan  metode  4- step  dimensional modeling Kimball untuk merancang data warehouse dengan  sumber  data  yang  berasal  dari  aplikasi  dan diimplementasikan  menggunakan  Microsoft  Visual Studio  dengan  SQL  Server  Integration  Service  dan SQL Server Data Tools. Pengujian dilakukan dengan dua  metode  yaitu  pengujian  terhadap  data  dan pengujian  oleh  pengguna.  Model data  warehouse divisualisasikan  menggunakan  Microsoft  PowerBI untuk pengujian User Acceptance Test (UAT) [19].

## 2.4. Kerangka Konsep
Berdasarkan  pendahuluan  di  atas,  maka dibuatlah kerangka konsep sebagaimana Gambar 1.
Dalam  rangka  menjaga  ketersediaan  dan kelangsungan  layanan  TIK,  diperlukan  kegiatan pemeliharaan  perangkat  secara  rutin  [20],  [21]  serta penggantian  perangkat  yang  telah  memasuki  masa end-of-support (EoS),  atau  pada  beberapa  merek perangkat  disebut  dengan end-of-life (EoL)  [22]–
[25]. Data perangkat dicatat dalam aplikasi ITSM e- Prime yang hanya bisa diakses oleh analis saja. Selain itu tidak ada tools monitoring yang dapat digunakan untuk memantau status perangkat, dalam hal ini status EoS perangkat. Untuk menganalisis dan menentukan langkah selanjutnya maka dilakukan wawancara [18] dengan  pegawai  terkait,  kemudian  menentukan kategori  pemilihan  perangkat,  serta  melakukan verifikasi  data  EoS.  Berdasarkan  hasil  wawancara dan  pengumpulan  data  dibuatlah  rancangan data warehouse dengan  metodologi  4- step  dimensional modeling Kimbal  dalam  bentuk star  schema dan dilakukan  pengujian.  Hasil  yang  diharapkan  adalah sebuah data  warehouse yang  dapat  memberikan informasi  perangkat  berdasarkan  status EoS  sebagai dasar dalam merencanakan anggaran.

## 2.5. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif dan  verifikatif  [26]–[28]  untuk  menggambarkan keterkaitan  variabel  dan  menjawab  permasalahan penelitian.  Metode  deskriptif  digunakan  untuk memberikan  gambaran  tentang  kriteria  pemilihan perangkat  yang  akan  dipelihara.  Sedangkan  metode verifikatif  dilakukan  dengan  pengujian  hasil  desain data warehouse dengan data pembanding yaitu daftar perangkat  dalam  kontrak  pemeliharaan  tahun  2022. Subjek  dalam  penelitian  ini  adalah  data  perangkat infrastruktur  jaringan  yang  tercatat  dalam  CMDB sejumlah 2411 record .
Langkah-langkah penelitian ini dimulai dengan identifikasi  masalah,  kemudian  dilanjutkan  dengan tinjauan  literatur  untuk  merumuskan  masalah. Langkah selanjutnya adalah menentukan metodologi perancangan data warehouse sebagai dasar pengumpulan data yang dilakukan dengan wawancara  dan  akses  ke database terkait . Hasil pengumpulan  data  dianalisis  dengan  metodologi
Dimensional Modeling Kimball
sehingga menghasilkan data warehouse. Selanjutnya dilakukan pengujian dan penarikan kesimpulan. Alur tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan penelitian.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara,  dan  akses  terhadap database terkait. Wawancara  dilakukan  kepada  pegawai  yang  terkait dengan  pengelolaan  CMDB  untuk  mengetahui  alur pengelolaan  data  aset,  pengembang  aplikasi  untuk mengetahui  struktur  data,  serta  penyusun  dokumen pengadaan untuk mengetahui kriteria yang digunakan. Selanjutnya dilakukan penarikan data dari sumber  ke  area staging menggunakan  Microsoft Visual  Studio  sejumlah  9  tabel  untuk  dilakukan analisis lebih lanjut.

## 3.2. Dimensional Modeling Kimbal (4-step
methodology)
Proses  perancangan data  warehouse dengan metodologi Kimball [16], [29], [30] sebagai berikut:
1. Menentukan  proses  bisnis  ( Select  the  business process ) Dalam penelitian ini, proses bisnis yang dipilih adalah pemantauan status perangkat
infrastruktur  jaringan.  Selanjutnya  dilakukan analisis  untuk  menentukan  informasi  yang dibutuhkan  berdasarkan  data  yang  tersedia dalam CMDB. Informasi tersebut antara lain:
a. Mengetahui  informasi  perangkat  dengan pengelompokan sebagai berikut:
• Jumlah perangkat berdasarkan merk.
• Jumlah  perangkat  berdasarkan  area  (DC, DRC, maupun kantor vertikal).
• Jumlah perangkat berdasarkan kategori.
b. Mengetahui  jumlah  perangkat  berdasarkan dukungan  prinsipal  di  tahun  berjalan  yang terbagi menjadi:
• Dipelihara yaitu perangkat yang termasuk dalam kegiatan pemeliharaan dan mendapatkan dukungan penuh dari penyedia barang/jasa dan principal terkait.
• Tidak  Dipelihara  yaitu  perangkat  yang masih  digunakan,  namun  telah  memasuki masa end of support atau perangkat masih dalam masa garansi.
c. Mengetahui  jumlah  perangkat  berdasarkan tahun end-of-support sehingga dapat menjadi  masukan  dalam  proses  pengadaan maupun pemeliharaan perangkat pada tahun berikutnya.
2. Menentukan granula ( Declare the grain ) Penentuan  granularitas  merupakan  proses penentuan  informasi  yang  akan  ditampilkan dengan  tabel  fakta.  Setelah  menentukan  tabel fakta, maka selanjutnya dapat menentukan tabel dimensi yang terkait. Berdasarkan proses bisnis yang  dipilih,  maka  informasi  yang  akan ditampilkan sebagai berikut:
a. Jumlah perangkat berdasarkan merk.
b. Jumlah perangkat berdasarkan area.
Vasthu Imaniar Ivanoti, dkk, Data Warehouse Model Based On Kimball … 19
c. Jumlah perangkat berdasarkan kategori.
d. Jumlah perangkat berdasarkan tahun end-of- support .
e. Jumlah perangkat berdasarkan masa garansi (tahun).
f. Jumlah perangkat berdasarkan status pemeliharaan.
3. Identifikasi dimensi ( Identify the dimensions ) Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi dimensi  yang  berhubungan  dengan  tabel  fakta. Dimensi adalah sudut pandang untuk mendeskripsikan  fakta  dalam  tabel  fakta. Dimensi  yang  teridentifikasi  adalah  D_Merk, D_Area,  D_Kategori,  D_EoS,  D_Garansi,  dan D_StatusPemeliharaan.Berikut rancangan
matriks proses bisnis dan dimensi. Tabel  1. Matriks proses bisnis dan dimensi Dimensi Grain Status perangkat Pengadaan perangkat Merk X X Area X Kategori X EoS X X Garansi X X
Status Pemeliharaan X
4. Identifikasi fakta ( Identify the facts )
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  penentuan  tabel fakta  yang  dapat  mengimplementasikan  semua grain yang digunakan yaitu tabel F_Infrastruktur.

## 3.3. Desain Data Mart Dengan Metode Star
Schema
Data  mart dibuat  menggunakan  metode star schema [31]–[34] dimana tabel fakta berada di tengah dan  dikelilingi  dengan  tabel  dimensi.  Metode  ini dipilih karena bentuk skemanya mudah dipahami dan digunakan sehingga memudahkan pembuatan query . Rancangan tersebut
diimplementasikan menggunakan  Microsoft  Visual  Studio.  Berikut tampilan desain star schema dimaksud.

## 3.4. Proses ETL (Extract-Transform-Load)
Proses ETL merupakan proses mengambil data dari  sumber  data,  menerapkan  standar  kualitas  dan konsistensi  data,  menyesuaikan  data  sehingga beberapa  sumber  data  terpisah  dapat  digunakan bersama, dan menyampaikan data dalam format yang siap  ditampilkan  sehingga  pengembang  dapat membuat  aplikasi  atau  pengguna  dapat  membuat keputusan  [16],  [35],  [36].  Berikut  ini  proses  ETL yang dilakukan.
1. Extract
Menentukan  tabel-tabel  pada  aplikasi  ITSM  e- Prime  yang  akan  menjadi  sumber  data  kemudian menyalin  tabel  tersebut  ke  area staging .  Proses extract salah satu  tabel  ke area staging dapat dilihat pada Gambar 4 sampai 6.
Gambar 4. Proses pengecekan data sumber Gambar 5. Proses konversi tipe data
Gambar 6. Proses loading data ke tabel di area staging
2. Transform
Pada  area staging ,  dilakukan  proses cleansing data pada  tabel  yang  telah  disalin  kemudian mengubahnya  menjadi  format data  mart yang  akan ditampilkan.  Gambar  7  menunjukkan  pembuatan salah  satu  tabel view dimensi  yang  selanjutnya dilakukan load ke data mart .
Gambar 7. Pembuatan view dimensi EOS

## 3. Load
Memasukkan  data  yang  telah  diolah  (hasil transform ) ke data warehouse (area data mart ) untuk dimanfaatkan  dalam  bentuk dashboard yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Load ke data mart
Proses  ETL  secara  keseluruhan  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Proses ETL
Untuk menjaga kemutakhiran data maka proses ETL di atas dijalankan secara periodik menggunakan scheduler. Pengaturan job schedule dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Pengaturan job schedule harian.

## 3.5. Dashboard
Data  mart divisualisasikan  dalam  bentuk dashboard menggunakan tools Microsoft  PowerBI untuk  pengujian  yang  dilakukan  oleh  pengguna. Beberapa  tampilan dashbaord dapat  dilihat  pada Gambar 11 sampai 13. Adapun data yang ditampilkan dalam  masing-masing dashboard tersebut  dapat  di- export ke  dalam file dengan  format csv apabila diperlukan data yang lebih detail.
Gambar 11. Dashboard jumlah perangkat yang dipelihara
Gambar 12. Dashboard pemantauan perangkat berdasarkan status pemeliharaan

## 3.6. Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  metode  yaitu metode  kualitatif  yaitu  pengujian  kualitas  oleh pengguna  ( User  Acceptance Test)  [26],  [36]  dan kuantitatif  yaitu  membandingkan  jumlah  perangkat infrastruktur yang termasuk dalam kontrak pemeliharaan pada tahun 2022.
Pengujian  kualitatif  dilakukan  oleh  7  (tujuh) orang dengan hasil sebagai berikut:
a. Hasil  pengujian blackbox terhadap  informasi yang akan ditampilkan disajikan pada Tabel 2.
Tabel  2. Hasil pengujian blackbox No Persyaratan
Hasil
1 Menampilkan  jumlah  perangkat berdasarkan merk. Berhasil 2 Menampilkan  jumlah  perangkat berdasarkan area. Berhasil 3 Menampilkan  jumlah  perangkat berdasarkan kategori. Berhasil
4 Menampilkan  jumlah  perangkat berdasarkan tahun end-of-support . Berhasil
5 Menampilkan  jumlah  perangkat berdasarkan masa garansi (tahun).
Berhasil
6 Menampilkan  jumlah  perangkat berdasarkan status pemeliharaan. Berhasil
b. Pengujian  UAT  terhadap  visualisasi data warehouse menggunakan kuesioner yang terdiri dari 5 (lima) pertanyaan mengenai tampilan dan informasi  pada dashboard dengan  penilaian
dalam 5 skala dari Sangat Setuju sampai Sangat Tidak  Setuju.  Hasil  dari  kuesioner  tersebut dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan  persentase penerimaan  sebesar  95%  ditunjukkan  pada Tabel  4.  Selain  itu,  responden  juga  diminta memberikan  penilaian  terhadap dashboard secara  keseluruhan  dimana  hasilnya  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel  3. Hasil kuesioner UAT No Pertanyaan
SS S KS TS STS
1 Data yang
digunakan  telah sesuai dengan kebutuhan 7
2 Data yang digunakan  valid
dan  tidak  ada data eror 1 3 3 3 Informasi  dalam grafik sesuai kebutuhan
7
4 Grafik dapat menampilkan informasi dengan jelas 7 5 Informasi  yang ditampilkan dalam bentuk grafik mudah dipahami 7 Total 29 3 3 0 0 Tabel  4. Hasil pengujian UAT Skor tertinggi UAT = Jumlah pertanyaan * jumlah responden * skor tertinggi pada setiap pertanyaan 5 * 7 * 5 = 175 Sangat Setuju (SS) 29 * 5 = 145 Setuju (S) 3 * 4 = 12 Kurang Setuju (KS) 3 * 3 = 9 Tidak Setuju (TS) 0 * 2 = 0 Sangat Tidak Setuju (STS) 0 * 1 = 0 Total skor 145+12+9+0+0 = 166 Persentase (166/175) * 100% = 95% Tabel  5. Penilaian secara keseluruhan dari responden Kode Peran Penilaian responden TUH Pengelola CMDB Bermanfaat dalam melakukan pengecekan konsistensi data. EW Pengelola CMDB Dengan banyaknya perangkat yang dikelola secara manual, hal ini sangat berguna dalam pengecekan validitas data. K Pengelola CMDB Setelah ditampilkan seperti ini baru terlihat ada data yang tidak seragam/konsisten. Bisa digunakan sebagai masukan untuk perbaikan data. FN Penyusun dokumen pengadaan Sangat  bermanfaat  dan  mempermudah  kami  dalam  menentukan  daftar  perangkat  yang  akan digunakan untuk pengadaan. MAZ Penyusun dokumen pengadaan Sangat mudah untuk memfilter dan mengambil data. AW Penyusun dokumen pengadaan Tidak  perlu  menunggu  olahan  data  dari  pengelola  CMDB.  Namun  terkadang  masih  diperlukan konfirmasi untuk beberapa data yang terlihat anomali. NA Ketua Tim Jaringan / Pejabat Pembuat Komitmen (PPK) Informasi yang ditampilkan berguna untuk melakukan monitoring perangkat yang dikelola oleh Tim Jaringan.  Tidak  perlu  menunggu  tim  untuk  mengolah  data  dulu  jika  sewaktu-waktu  diperlukan pimpinan. Perlu dijaga kemutakhiran dan validitas datanya.
Sedangkan  pada  pengujian  kuantitatif  dengan kriteria merek perangkat Cisco dan Huawei, status CI beroperasi,  EoS  lebih  dari  tahun  2022  dan mengecualikan  data  EoS  yang tidak  diketahui,  serta masa garansi kurang dari tahun 2022, terdapat selisih jumlah  perangkat  sebagaimana  ditunjukkan  pada Tabel 6.
Selisih  jumlah  perangkat  tersebut  dapat disebabkan  adanya  pertimbangan  nonteknis  lainnya selain  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Pertimbangan nonteknis  dapat  berupa  perubahan  kebijakan anggaran  seperti  penghematan  anggaran  atau pengalihan anggaran untuk hal yang lebih mendesak seperti penanganan pandemi Covid-19.
Tabel  6. Hasil pengujian kuantitatif
Merek perangkat Jumlah perangkat yang tercatat dalam CMDB Jumlah perangkat yang dipelihara berdasarkan: Selisih Kontrak pemeliharaan tahun 2022 Data warehouse Jumlah Persentase Cisco 1639 1062 1097 36 3,39% Huawei 143 96 100 4 4,17%

## 4. DISKUSI
Ketepatan perencanaan anggaran sangat penting agar besaran alokasi anggaran yang diberikan kepada Kementerian/Lembaga (K/L) sesuai kebutuhan dalam mencapai  sasaran  kinerja  K/L  dan  rencana  kerja pemerintah serta digunakan dalam menentukan target penerimaan  negara. Salah satu  penerapannya adalah menyusun rencana kebutuhan anggaran pemeliharaan dan  penggantian  perangkat  jaringan  dalam  rangka menjaga  ketersediaan  dan  kelangsungan  layanan TIK.  Namun  dengan  banyaknya  jumlah  perangkat yang  dikelola  maka  pengolahan  data  secara  manual menggunakan Ms.  Excel dapat  menimbulkan  risiko kesalahan  manusia  ( human  error ).  Penelitian  ini dilakukan  untuk  membantu  pengelola  aset  maupun perencana  anggaran  dalam  pelaksanaan  tugas  dan fungsinya.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa data warehouse yang  divisualisasikan  dalam dashboard pemantauan.
Pada  subbab  studi  literatur  telah  disampaikan beberapa  penelitian  terdahulu  dimana  pembangunan data  warehouse dilakukan  dengan  metodologi Kimball,  baik  4- step maupun  9- step dan tools yang digunakan beragam antara lain Microsoft SQL Server Management Studio, Microsoft SQL Server
Integration  Service,  Pentaho  Kettle,  dan  Microsoft PowerBI. Hasil pengujian data warehouse menunjukkan peningkatan performa maupun kepuasan pengguna.
Dalam penelitian ini metodologi yang digunakan  adalah  4- step  dimensional  modeling Kimball  dengan  sumber  data  dari  aplikasi  ITSM  e- Prime dan diimplementasikan menggunakan Microsoft  Visual  Studio  dengan  SQL Server Integration  Service dan  SQL Server  Data  Tools. Untuk  pengujian  oleh  pengguna, data  warehouse divisualisasikan  menggunakan  Microsoft  PowerBI. Hasil pengujian oleh pengguna menunjukkan bahwa secara fungsi, yaitu menampilkan informasi berdasarkan dimensi yang dipilih, maupun penyajian secara  visual  telah  sesuai  dan  dapat  diterima. Sedangkan hasil pengujian terkait data menunjukkan bahwa  masih  terdapat  data  yang  eror,  kosong, maupun tidak valid. Hal ini dapat terjadi karena data yang diinput  oleh pengelola CMDB kurang lengkap atau proses cleansing data yang kurang baik.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan data warehouse CMDB  Pusintek  area  infrastruktur  jaringan  yang telah dilaksanakan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Data warehouse CMDB  Pusintek  yang dirancang  menggunakan  metodologi  4- step
Kimball  dan  metode star  schema serta divisualisasikan dalam bentuk dashboard dapat diterima  oleh  pengguna  dengan  persentase penerimaan sebesar 95%.
2. Hasil pengujian kuantitatif dengan membandingkan jumlah perangkat yang terdapat pada kontrak pemeliharaan tahun 2022 dengan  hasil data  warehouse menunjukkan selisih  sebesar  3,39%  untuk  merek  Cisco  dan 4,17%  untuk  merek  Huawei.  Selisih  jumlah perangkat  tersebut  dapat  disebabkan  adanya pertimbangan  non-teknis  seperti  perubahan kebijakan anggaran.
3. Data  warehouse yang  dibangun  dapat  menjadi salah  satu  dasar  awal  dalam  penentuan  jumlah perangkat  yang  dipelihara  maupun  diganti karena  terdapat  pertimbangan  teknis  maupun nonteknis lainnya yang harus diperhatikan.
4. Masih diperlukan perbaikan pada CMDB dalam hal keseragaman dan konsistensi data misalnya pada  penulisan  nama  merk,  nama  ruangan, status  CI,  tanggal end-of-support ,  dan  masa garansi.  Hal  ini  menjadi  masukan  untuk pengelola  CMDB  Pusintek  agar  kedepannya data yang disajikan lebih valid. Selain itu, perlu didukung  dengan  proses cleansing yang  lebih baik.
Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  perlu  dilakukan pendalaman  kembali  terkait  pertimbangan  teknis yang dapat didukung dengan data yang tersedia dalam CMDB  sehingga  dapat  meminimalkan  selisih perangkat.  Selain  itu,  dapat  memanfaatkan  data perangkat  yang  berasal  dari tools  monitoring serta data end-of-support yang  disediakan  dari  beberapa principal dalam  bentuk  API,  misalnya  API  yang disediakan  oleh  Cisco  [37],  sehingga  data  yang didapatkan lebih valid dan selalu mutakhir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] International Organization for Standardization, INTERNATIONAL STANDARD ISO/IEC 20000-1 : Information technology - Service management . 2018. [2] Keputusan Menteri Keuangan Nomor 751/KMK.01/2019 tentang Manajemen Mutu dan  Layanan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  di  Lingkungan  Kementerian Keuangan .  Jakarta:  Kementerian  Keuangan, 2019. [3] Peraturan Menteri Keuangan (PMK) Nomor 208/PMK.02/2019 tentang Petunjuk Penyusunan dan Penelaahan Rencana Kerja dan Anggaran Kementerian Negara/Lembaga  dan  Pengesahan  Daftar
Isian Pelaksanaan Anggaran . Jakarta: Kementerian Keuangan, 2019. [4] Peraturan Menteri Keuangan Nomor 229/PMK.01/2019 tentang Perubahan Kedua Atas  Peraturan  Menteri  Keuangan  Nomor 217/KMK.01/2018  tentang  Organisasi  dan Tata Kerja Kementerian Keuangan . Kementerian Keuangan, 2019.
[5] M.  Lubis,  R.  C.  Annisyah,  and  L.  W.  L, “ITSM  Analysis  using  ITIL  V3  in  Service Operation in PT . Inovasi Tjaraka,” IOP Conf. Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  847,  2020,  doi: 10.1088/1757-899X/847/1/012077.
[6] T. Peftieva, R. Jouravlev, and AXELOS ITIL Practice, Service Configuration Management ITIL® 4 Practice Guide , no. May. 2020.
[7] F.  Schorr,  A.  Ghosh,  and  L.  Hvam, “Managerial  Challenges  in  Designing  an  IT Service  Configuration  System,” 22nd  Int. Config. Work. , pp. 81–88, 2020.
[8] R. Elmasri and S. B. Navathe, Fundamentals of  Database  Systems  Seventh  Edition , Seventh. Pearson, 2016.
[9] T.  F.  Efendi  and  M.  Krisanty,  “Warehouse Data  System  Analysis  PT  .  Kanaan  Global Indonesia,” Int. J. Comput. Inf. Syst. , vol. 01, no. 03, pp. 70–73, 2020.
[10] I. M. A. Bhaskara, L. G. P. Suardani, and M. Sudarma,  “Data  Warehouse  Implemantation To  Support  Batik  Sales  Information  Using MOLAP,” Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 45–51, 2018.
[11] T.  B.  Arimbi  and  S.  Riyadi,  “Implementing of  Data  Warehouse  Data  Alumni  using  the Single Dimensional Data Store method,” vol. 1471,  pp.  1–12,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1471/1/012021.
[12] L.  Yessad,  “Comparative  study  of  data warehouses  modeling  approaches :  Inmon  , Kimball  and  Data  Vault  Comparative  Study of Data Warehouses Modeling Approaches : Inmon , Kimball and Data Vault,” 2016 Int. Conf. Syst. Reliab. Sci. , no. July, pp.  95–99, 2020, doi: 10.1109/ICSRS.2016.7815845.
[13] R.  Kimball  and  M.  Ross, The  Data
Warehouse  Toolkit:  The  Complete  Guide  to Dimensional Modeling (2nd Edition) , Second. John Wiley & Sons, 2002.
[14] M. Kimball, R., Ross, The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (3rd Edition) , Third. John Wiley & Sons, 2013.
[15] V.  Nicolicin-Georgescu,  V.  Benatier,  R. Lehn,  and  H.  Bri,  “Business  Intelligence  – CDMB – Implementing BI-CMDB to Lower
Operation  Cost  Expenses  and  Satisfy
Increasing  User  Expectations,” Effic.  Decis.
Support Syst. - Pract. Challenges Multidiscip. Domains , pp. 67–82, 2011, doi:
10.5772/16712.
[16] E.  V.  F.  Lapura et  al. ,  “Development  of  a University Financial Data Warehouse and its Visualization  Tool  Visualization  Tool,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  135,  pp.  587– 595, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.08.229.
[17] M. Himami, A. S. Abdullah, I. N. Yulita, and M. Suryani, “Utilization of Data Warehouse in  Business  Intelligence  with  Kimball Method  at  Company  XYZ,”  in 2021
International Conference on Artificial Intelligence  and  Big  Data  Analytics ,  2021, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICAIBDA53487.2021.9689720.
[18] H. Henderi, U. Raharja, and D. Setiyadi, “A Proposed  Model  for  Sales  Data  Warehouse Using  Nine-step  Design  A  Proposed  Model for  Sales  Data  Warehouse  Using  Nine-step Design,” Int.  J.  Adv.  Sci.  Technol. ,  vol.  29, pp. 2127–2136, 2020.
[19] I. P. A. E. Pratama, “The Implementation and Testing  of  Online  Self-Diagnose  Covid19 Application  Using  CBR  and  UAT,” Int.  J. Adv. Data Inf. Syst. , vol. 2, no. 2, pp. 73–83, 2021, doi: 10.25008/ijadis.v2i2.1223.
[20] T.  Satria  and  A.  Indrayanto,  “Strategic Study :  The  Role  of  Condition-Based Maintenance and Preventive Maintenance of Electrical  Reliability,” Int.  Sustain.  Compet. Advant. , pp. 25–30, 2020.
[21] J. Q. Hwang and H. A. Samat, “Maintenance Cost  Reduction  of  Paddy  Seed  Production Machinery  by  Implementing  Preventive Maintenance System,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , 2019, doi: 10.1088/1757- 899X/557/1/012075.
[22] K. Yan, H. Lim, P. Zheng, and C. Chen, “A state-of-the-art  survey  of  Digital  Twin : techniques  ,  engineering  product  lifecycle management and business innovation perspectives,” J. Intellegent Manuf. , vol. 31, no.  August,  pp.  1313–1337,  2020,  doi: 10.1007/s10845-019-01512-w.
[23] G.  Soos,  D.  Kozma,  F.  N.  Janky,  and  P. Varga,  “IoT  Device  Lifecycle  –  a  Generic Model  and  a  use  case  for  Cellular  Mobile Networks,” IEEE  6th  Int.  Conf.  Futur. Internet Things Cloud , no. August, pp. 176– 183, 2018, doi: 10.1109/FiCloud.2018.00033. [24] “Cisco End-of-Life Policy.” https://www.cisco.com/c/en/us/products/eos- eol-policy.html (accessed Sep. 27, 2022).
[25] “Huawei  Product  Enf  of  Life  Policy.” https://support.huawei.com/enterprise/en/wa rranty-policy (accessed Sep. 27, 2022).
[26] I.  Virdyna  and  S.  Samidi,  “Online  Based Memorandum of Understanding (MOU) Data Exchange System Design with EDI Method,”
J. Integr. Adv. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 89–100,
2021, doi: 10.51662/jiae.v1i2.19.
[27] A.
R. Hermawanto, “Pengaruh Kepemimipinan Transpormasional Dan
Lingkungan  Kerja  Terhadap  Motivasi  Serta Dampaknya  Pada  Kinerja  Dosen,” Sistemik , vol. 2, no. 4, 2016.
[28] S.  K.  Rahayu,  “Pengaruh  Data  Quality
Terhadap  Business  Intelligence  System Implikasinya  Pada  Information  Quality  Di
Organisasi  Sektor Publik:  Survey Pada KPP
Pratama  Di  Jawa  Barat  Dan  DKI  Jakarta,”
JBPTUNIKOMPP , 2018.
[29] A.  .  N.  Narendra,  S.  I.  Murpratiwi,  and  M. Sudarma,  “Design  of  E-Grant  Application Data  Warehouse,” Int.  J.  Eng.  Emerg. Technol. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  11,  2017,  doi: 10.24843/ijeet.2017.v02.i01.p03.
[30] A.  D.  Barahama  and  R.  Wardani,  “Data analysis and data warehouse design based on Pentaho data integration ( kettle ) to support the  determination  of  student  learning achievement,” Annu.  Appl.  Sci.  Eng.  Conf. (AASEC 2020) , no. 5, 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1098/5/052089.
[31] G.  Garani  and  M.  A.  Butakova,  “A  Data
Warehouse Approach for Business Intelligence,” 2019  IEEE  28th  Int.  Conf.
Enabling Technol. Infrastruct. Collab. Enterp. , pp. 70–75, 2019, doi: 10.1109/WETICE.2019.00022.
[32] I. G. N. W. Partha, P. N. M. Weking, and P. A. Mertasana, “Data Center Data Warehouse Development  at  Z  Bali  Clinic  Using  the
Kimball  Nine-Step  Method,” Int.  J.  Eng. Emerg.  Technol. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  53–59,
2019.
[33] G.  Yu,  J.  Liu,  J.  Du,  M.  Hu,  and  V. Sugumaran,  “An  Integrated  Approach  for Massive Sequential Data Processing in Civil
Infrastructure  Operation  and  Maintenance,”
IEEE Access , vol. 6, pp. 19739–19751, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2816001.
[34] P.  Edastama,  A.  Dudhat,  and  G.  Maulani, “Use of Data Warehouse and Data Mining for
Academic  Data  A  Case  Study  at  a  National University,” Int.  J.  Cyber  IT  Serv.  Manag. , vol. 1, no. 2, pp. 206–215, 2021.
[35] R.  Kimball  and  J.  Caserta, The  Data Warehouse  ETL  Toolkit .  Wiley  Publishing, Inc, 2004.
[36] W.  Gede,  S.  Parwita,  N.  Luh,  W.  Sri,  R. Ginantra,  and  I.  M.  D.  Putra,  “Retail  Data
Visualization in Business Intelligence
System  for  Ayu  Nadi  Group,”  2022,  doi:
10.4108/eai.27-11-2021.2315530. [37] “Cisco Support API Docs.” https://developer.cisco.com/docs/support- apis/#!eox (accessed Sep. 27, 2022)..