Abstrak —Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi membuat  persaingan  bisnis  semakin  ketat.  Bank  XYZ  adalah salah  satu  bank  di  Indonesia  yang  memiliki  lebih  dari  1500 cabang  dan  menghasilkan  data  yang  berukuran  sangat  besar tiap  bulannya.  Dari  data  tersebut  bank  XYZ  ingin mendapatkan  laporan  dan  informasi  untuk  pengambilan langkah  atau  keputusan  selanjutnya.  Banyaknya  data  yang  ada membuat  proses  pengambilan  informasi  berjalan  lamban  jika dilakukan  dengan query  standard pada data  base . Business intelligence merupakan serangkaian proses untuk mendapatkan informasi  dengan  mudah  dari  data  yang  berukuran  besar. Business  intelligence tak  lepas  dari penggunaan data warehouse dan  analisis  data.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pembuatan prototype  data untuk  pembuatan report business  growth Bank XYZ  berdasarkan  struktur  dan  literatur  dari  Bank  XYZ. Data hasil prototype selanjutnya  akan  dilakukan  pembuatan  modul report business  growth dengan  menggunakan  SAS® Enterprise Guide .  Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  analisis  multidimensi  pada  OLAP( Online Analitycal  Processing )  serta  operasi-operasi  yang  ada  di dalamnya.  Aplikasi  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah SAS® Enterprise Guide , salah satu produk unggulan dari PT.  SAS Institute .  Dengan  menggunakan  metode  analisis multidimensi  dan  SAS® Enterprise  Guide diharapkan  akan mampu  mempermudah  dalam  hal  management report bank XYZ    serta  pengambilan  informasi  yang  ada.  Hasil  dari penelitian ini adalah report business growth funding dan lending pada Bank XYZ.
Kata  Kunci ―Analisis  Multidimensi ,  Business  Intelligence, Data Warehouse, OLAP, SAS® Enterprise Guide.

## I. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi membuat persaingan  bisnis  menjadi  semakin  ketat. Perkembangan  teknologi  informasi  juga  membuat  data  yang dihasilkan  menjadi  semakin  melimpah.  Informasi  yang dihasilkan  dari  data  dan  teknologi  tersebut  menjadi  faktor yang penting bagi perkembangan sebuah perusahaan. Dengan adanya informasi, perusahaan dapat meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan keputusan yang akurat dengan resiko yang seminimal mungkin untuk dapat memaksimalkan keuntungan dan kemajuan perusahaan.
Data  perusahaan  yang  melimpah  menyebabkan  proses pengambilan  informasi  menjadi  lambat.  Hal  ini  menjadi tantangan  bagi  perusahaan  untuk  dapat  mengelola data serta mengambil  informasi  secara  cepat  dan  efisien.  Data  yang melimpah  akan  menjadi  tidak  berguna  apabila  tidak  ada pengelolaan  yang  baik  dan  juga  analisa  terhadap  aktifitas bisnis  merupakan  kebutuhan  yang  tidak  bisa  ditawar  [1]. Kecepatan  pengolahan  data  dan  pengambilan  informasi mempengaruhi kecepatan dalam pengambilan suatu keputusan pada perusahaan. Kecepatan dan keakuratan dalam pengambilan  keputusan  dari  suatu  masalah  atau  topik  yang ada  dalam  perusahaan,  membuat  perusahaan  mampu menanggulangi  bahkan  menghindari  kejadiaan  yang  dapat menyebabkan kerugian bagi perusahaan tersebut.
Pentingnya penggunaan Business Intelligence (BI) untuk bank  diantaranya  yaitu historical  trend  analysis dan managing  risk . Historical  trend  analysis merupakan  proses analisis  pada  data history seluruh  perusahaan  untuk menentukan pengambilan keputusan. Sebagai contoh, dengan melakukan  analisis,  perusahaan  mampu  menentukan  produk apa  yang  harus  dikeluarkan  yang  akan  ramai  diminati  oleh customer .  Sedangkan managing  risk diperlukan  untuk menghindarkan perusahaan perbankan dari kerugian [2].
Penelitian  sebelumnya  mengenai Business  Intelligence yang  dilakukan  oleh  Rajesh  Khumar  Sahu  meneliti  bahwa dengan  penggunan  BI,  bank  dapat  menurunkan  nilai risk , serta  meningkatkan  produktifitas  perusahaan  perbankan. Analisis dari history transaksi  dapat membantu memprediksi pola  tingkahlaku  yang  ada  di  perusahaan  perbankan  [2]. Dengan menggunakan metode analisis multidimensi perusahaan  mampu  melihat  data  secara  keseluruhan  dari berbagai  sudut  pandang,  baik  itu  data financial,  customer, employee maupun  data  yang  lain.  Dengan  kemampuan melihat  data  yang  mudah  akan  memudahkan  proses  analisis data  untuk  pengambilan  keputusan  yang  diperlukan  oleh perusahaan perbankan.
Pada  SAS  ( Statistic  Analitycal  System )  terdapat  solusi Business Intelligence secara cepat, tepat dan akurat sehingga banyak bank nasional maupun internasional yang menggunakan  SAS.  Dengan  menggunakan  SAS  perusahaan mampu  meningkatkan  kinerja  pengolahan  data  serta  proses analisis  data  perusahaan  untuk  penentuan  keputusan.  SAS

## Implementasi Business Intelligence Pada Manajemen Report Bank XYZ
Zaky Nur Husni dan Imam Mukhlash Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : imammukhlash@gmail.com
telah  digunakan  oleh  lebih  dari  70.000  perusahaan yang ada di dunia.
Bank XYZ adalah salah satu perusahaan perbankan yang ada di Indonesia. Bank XYZ memiliki lebih dari 1500 cabang di seluruh wilayah Indonesia. Bisa dibayangkan berapa besar data  yang  dimiliki  oleh  bank  XYZ.  Dari  data  tersebut  bank XYZ  ingin  mengambil  informasi  yang  penting  untuk memantau perkembangan serta kemajuan bank dalam bentuk laporan  atau report .  Bank  XYZ  membutuhkan  lebih  dari  70 report dari semua bidang dan elemen yang ada didalam bank sebagai  bahan  evaluasi  untuk  menentukan  langkah  apa  yang diambil  selanjutnya. Report tersebut  dapat  dikelompokkan berdasarkan risk,  business  growth,  customer, dan employee . Apabila  laju  informasi  yang  ada  pada  bank  berjalan  lambat, hal  ini  dapat  menyebabkan  para  pengambil  keputusan terlambat  untuk  menentukan  keputusan  sehingga  dapat menyebabkan  kerugian  pada  bank  tersebut.  Sebagai  contoh dari kumpulan data tentang produk yang ada pada bank XYZ, akan  dihasilkan  informasi  bahwa  terdapat  sebuah  produk yang  kurang  diminati  oleh customer .  Karena  laju  informasi yang  berjalan  lambat,  membuat  para  pengambil  keputusan terlambat  mengambil  langkah  untuk  dapat  mengoptimalkan produk  tersebut.  Hal  ini  akan  membuat  bank  mengalami beberapa kerugian.
Maka  dalam  penelitian  ini  akan  dikaji  tentang  analisis data untuk business growth Bank XYZ dengan menggunakan metode analisis multidimensi serta menggunakan SAS untuk management report Bank XYZ.

## II. DASAR TEORI
A. Business Intelligence
“ Business  Intelligence (BI)  adalah  seperangkat  teori, metodologi, proses, arsitektur, dan teknologi yang mengubah data  mentah  menjadi  informasi  yang  bermakna  dan  berguna untuk  tujuan  bisnis.  BI  dapat  menangani  sejumlah  besar informasi untuk membantu mengidentifikasi dan mengembangkan  peluang  baru.  Memanfaatkan  peluang  baru dan  menerapkan  strategi  yang  efektif  dapat  memberikan keuntungan pasar kompetitif dan stabilitas jangka panjang”[2]-[3].
“ Business  Intelligence menjelaskan  tentang  suatu konsep  dan  metode  bagiamana  untuk  meningkatkan  kualitas pengambilan  keputusan  bisnis  berdasarkan  sistem  yang berbasiskan  data.  BI  seringkali  dipersamakan  sebagaimana briefing  books,  report  and  query  tools, dan  sistem informasi eksekutif.  BI  merupakan  sistem  pendukung  pengambilan keputusan yang berbasiskan data-data” [4].
“ Business  Intelligence (Intelejen  Bisnis)  adalah  suatu cara  untuk  mengumpulkan, menyimpan, mengorganisasikan, membentuk  ulang,  meringkas  data  serta  menyediakan informasi,  baik  berupa  data  aktifitas  bisnis  internal perusahaan, maupun data aktifitas bisnis eksternal perusahaan  termasuk  aktifitas  bisnis  para  pesaing  yang mudah  diakses  serta  dianalisis  untuk  berbagai  kegiatan manajemen“ [5].
“ Business  Intelligence adalah  alat  analisis  yang digunakan  untuk  mengkonsolidasikan  data,  menganalisis, menyimpan  dan  mengakses  banyak  data  untuk  membantu dalam  pembuatan  keputusan,  seperti  perangkat  lunak  untuk query  database  dan  pelaporan,  alat  untuk  analisis  data multidimensi , dan data mining” [6].
BI  meliputi  perolehan  data  dan  informasi  dari  berbagai sumber  yang  bervariasi  dan  mengolahnya  ke  dalam pengambilan keputusan.  BI  dapat  digunakan  untuk mendukung  perusahaan perbankan dalam mencapai berbagai kriteria  keberhasilan  seperti  (1)  Membantu  pembuatan keputusan dengan kecepatan dan kualitas yang lebih baik, (2) Mempercepat operasional, (3) Memperpendek siklus pengembangan produk, (4) Memaksimalkan nilai dari produk yang  tersedia  dan  mengantisipasi  peluang  baru,  dan  (5) Menciptakan pasar yang lebih baik dan terfokus.
Gambar 1. Bentuk arsitektur dari Busines Intelligence
Langkah – langkah proses Business Intelligence menurut Ronald  ada  beberapa  bagian  dalam  solusi Business Intelligence yaitu,  keseluruhan  proses  dalam Business Intelligence dapat  diterjemahkan  menjadi  langkah-langkah dibawah ini [7]:
1. Identifikasi  masalah  bisnis  yang  perlu  diselesaikan dengan  gudang  data  dan  menentukan  data  yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut.
2. Identifikasi  lokasi  dari  data-data  yang  diperlukan  dan mengambilnya dari sumber penyimpanannya.
3. Merubah  data  yang  diperoleh  dari  beragam  sumber tersebut ke dalam sebuah data yang konsisten.
4. Mengambil  data  yang  telah  dirubah  tersebut ke dalam lokasi yang yang tersentralisasi.
5. Membuat  sebuah  gudang  data  dengan  data  yang  ada dalam  lokasi  yang  tersentralisasi  tersebut  ( data Warehouse ).
Memasang  sebuah  produk  atau  aplikasi  yang  dapat memberikan  akses  ke  data  yang  ada  dalam cube tadi.  Ada berbagai  macam  jalan  dan  cara  untuk  berbagai  macam  tipe pekerjaan ketika berurusan dengan cube .

## B. Analisis Multidimensi
Data  perlu  diorganisasi  dalam  bentuk  lain  berupa  data multidimensi  yang  dinamakan  MOLAP  ( Multidimensional Online  Analytical  Processing )  atau  data  relasional  ROLAP ( Relational  Online  Analytical  Processing )  atau  HOLAP
( Hybrid  Online  Analytical  Processing )  yang  merupakan kombinasi  dari  ROLAP  dan  MOLAP  dimana  sebagian  data dapat disimpan dalam MOLAP dan sebagian yang lain dalam ROLAP. Data disimpan dalam data warehouse dalam bentuk multidimensi  dioptimasi  untuk  pencarian  kembali  ( retrieval ) untuk  OLAP  ( Online  Analytical  Processing ).  Setelah  itu dilakukan analisis multidimensi yang memberikan kemampuan  untuk  melakukan query dan  membuat  laporan ( reporting ) [8].
Suatu  cara  melihat  data  dengan  multidimensi  tersebut dikenal  dengan  nama  kubus  ( cube ).  Kubus  ini  menjadi struktur  OLAP  yang  utama  yang  digunakan  untuk  melihat data  ( view ).  Analisis  menggunakan  kubus  ini  memberikan fasilitas banyak dimensi untuk melihat data yang diinginkan. Sehingga memungkinkan untuk mengakses data dengan lebih mudah  dan  cepat  untuk  menjawab  pertanyaan  yang dikemukakan[8].

## C. OLAP(Online Analytical Processing)
Online  Analytical  Processing  (OLAP)  adalah  sebuah pendekatan  secara  cepat  untuk  memudahkan  analisis multidimensi.  OLAP  merupakan  bagian  dari Business Intelligence yang  memiliki  kaitan  erat  dengan  relational database, report ing  dan  data  mining.  OLAP  memiliki beberapa  operasi  untuk  menganalisa  data  multidimesi. Operasi-operasi yang terdapat pada OLAP antara lain:
Slicing dan Dicing Slicing dan dicing adalah  operasi  untuk  melihat  data sebagai  visualisasi  dari  kubus.  Dengan slicing dan dicing pengguna  dapat  melihat  data  dari  beberapa  perspektif. Pengguna  dapat  mengekstrak  bagian  dari  data agregrated dan  dapat  memeriksa  dengan  detail  berdasarkan  dimensi- dimensi  yang  diinginkan.  Data Agregrated merupakan  data praperhitungan  ( precalculated) dalam  bentuk  rangkuman data (data  summarized) sehingga query pada  kubus (cube) lebih  cepat. Slicing memotong  kubus  sehingga  dapat memfokuskan  pada  perspektif  yang  spesifik  (pada  suatu dimensi).  Sedangkan dicing memberikan  kemampuan  untuk melihat  pemilihan  data  pada  dua  dimensi  atau  lebih.  Yaitu dengan  merotasi cube pada  perspektif  yang  lain  sehingga pengguna  dapat  melihat  lebih  spesifik  terhadap  data  yang dianalisis[8].

## D. Reporting
Reporting adalah  berita  publik  yang  berisi  kumpulan informasi. Business  Reporting adalah  berita  publik  yang berisi  kumpulan  informasi  proses  bisnis  dan  keterangan  dari perusahaan, atau penyediaan informasi secara berkala kepada para  pengambil  keputusan  dalam  suatu  organisasi  untuk mendukung mereka dalam pekerjaan mereka [9].
Reporting merupakan hasil dari proses yang berpengaruh terhadap peningkatan perusahaan seperti, Business Intelligece dan manajemen pengetahuan. Seringkali pelaksanaannya  melibatkan extract,  transform,  dan  load (ETL) yang  berkoordinasi  dengan data  warehouse dan kemudian menggunakan reporting tools . Sementara
reporting dapat  didistribusikan  dalam  bentuk  cetak  atau melalui  web,  mereka  juga  dapat  diakses  melalui  intranet perusahaan[10].

## E. SAS® Enterprise Guide
SAS® Enterprise Guide adalah salah satu produk dari SAS Institute  yang  banyak  digunakan  oleh  perusahaan  maupun perbankan.  SAS® Enterprise  Guide menggunakan  konsep aplikasi easy-to-use yang menyajikan[11]:
- Tampilan interface yang intuitif.
- Akses ke server SAS, POWER SAS.
- Akses yang mudah ke sumber data.
- Ready-to-use task untuk analisis dan report ing.
- Eksport data  dan  hasil  akhir  yang  mudah  ke  dalam aplikasi atau format yang lain.
- Automatisasi dan scripting.
Pengguna  dengan  berbagai  tingkatan  level  akan  cepat beradaptasi  dengan  SAS® Enterprise  Guide .  Fitur  –  fitur yang ada di dalam SAS® Enterprise Guide antara lain:
- Fungsi drag and drop.
- Dialog box .
- Wizards .
- Code editor yang berwarna.
- Bantuan secara online yang mudah.
Terdapat full programing interface .
Saat  ini  SAS  merupakan  pemimpin  dalam  softwafe, layanan  business  analytics,  dan  vendor  terbesar  dalam Business  Intelligence .  Didalam  SAS  terdapat  solusi  business analytic  frameworks  yang  merupakan  serangkaian  metode untuk  mendapatkan  keputusan  atau  business  solution  guna peningkatan kinerja perusahaan.

## F. Proses Bisnis Bank XYZ
Didalam  bank  XYZ pertumbuhan bisnis ( business growth ) dapat dilihat dari dua elemen, yaitu dari funding dan lending . Pertumbuhan  bisnis pada  Bank  XYZ  dikelompokkan  sesuai dengan  kategori  pada  perbankan.  Pertumbuhan  bisnis  pada perbankan yaitu, pertumbuhan bisnis by region, pertumbuhan bisnis  by  branch,  dan  pertumbuhan  bisnis  by  product.  Jika dilihat  berdasarkan  waktu  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu, pertumbuhan  bisnis  yang  dihitung  dari  bulan  perhitungan sampai dengan bulan yang sama pada tahun sebelumnya( Year of  Year )  dan  pertumbuhan  bisnis  yang  dihitung  dari  bulan perhitungan  sampai  dengan  akhir  bulan  pada  tahun sebelumnya( Year to Date ).
Pada  penelitian  ini  akan  dibuat report tentang business growth dari  Bank  XYZ.  Karena  data  dan  struktur data warehouse dari  bank  XYZ  yang  bersifat  rahasia, penulis menggunakan prototype data dengan acuan struktur data dan literatur dari bank XYZ.

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## A. Generate Prototype Data
Sesuai  dengan  permasalahan  yang  diangkat  dalam penelitian  ini, prototype data  yang  akan  dibuat  adalah  data yang  berkaitan  dengan  proses  bisnis  Bank  XYZ  yaitu
business  growth .  Pembuatan prototype data  pada  penelitian ini berdasarkan struktur data warehouse Bank XYZ.

## 1. Star Schema Datawarehouse
Berikut  ini  adalah  star  schema business  growth Bank XYZ  yang  dibedakan  menjadi  dua  yaitu star  schema untuk funding dan lending .  Star  schema  ini  merupakan star  schema  yang  dibuat  dari  acuan star  schema Bank XYZ.  Hal  ini  dilakukan  karena  sifat  dari  struktur  data yang bersifat rahasia.
a. Model Multidimensi Level Atas
Gambar 2. Model Multidimensional Level Atas Funding Bank XYZ
Gambar 3. Model Multidimensional Level Atas Lending Bank XYZ b. Model Multidimensi Level Detail
Gambar 4. Model Multidimensional Level Detail Funding Bank XYZ
Gambar 5. Model Multidimensional Level Detail Lending Bank XYZ
2. Data Hasil Generate
Berdasarkan star  schema model  multidimensional funding dan lending ,  akan  dibuat data yang sesuai yang nantinya akan dijadikan report dan akan diimplementasikan  pada  Bank  XYZ.  Data  yang dihasilkan dari proses generate adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Detail Analisa Data Warehouse NO Analisa Data Tabel Fakta Tabel Dimensi 1 Funding Bank XYZ Funding a. Branch b. Branch target
c. Currency d. Customer e. End of month
f. Product
g. Product target h. Region target 2 Lending Bank XYZ Lending a. Branch b. Branch target
c. Currency d. Customer
e. End of month
f. Product g. Product target h. Region target

## B. Layout Report Bank XYZ
Bentuk report yang  akan  dibuat  merupakan  bentuk report yang sesuai dengan keinginan Bank XYZ. Report yang diingin  kan  oleh  Bank  XYZ yang berkaitan dengan business growth untuk funding dan lending adalah sebagai berikut:
Tabel 2.
Layout Report yang Dinginkan Bank XYZ. NO Tab Menu Report Group Report Name 1 Business growth Funding by Product a. Funding Performance  by Product  – Ending Balance.
b. Funding Performance  by Product  – Average Balance.
c. Funding Performance  by Product  – Cost of Fund. 2 Business growth Funding by Branch a. Funding  Performance  by  Branch  –
Ending Balance.
b. Funding  Performance  by  Branch Average Balance. 3 Business Funding by a. Funding  Performance  by  Region  –
growth Region Ending Balance. b. Funding  Performance  by  Region  – Average Balance. 4 Business growth Lending by Product a. Lending  Performance  by  Product  –
Baki Debet.
b. Lending  Performance  by  Product  – Nilai Tercatat PSAK. c. Lending  Performance  by  Product  – Maximum Credit.
d. Lending  Performance  by  Product  –
Disponible Balance. 5 Business growth Lending by Branch a. Lending  Performance  by  Product  –
Baki Debet. b. Lending  Performance  by  Product  – Nilai Tercatat PSAK.
c. Lending  Performance  by  Product  – Maximum Credit. d. Lending  Performance  by  Product  –
Disponible Balance. 6 Business growth Lending by Region a. Lending  Performance  by  Product – Baki Debet.
b. Lending  Performance  by  Product  – Nilai Tercatat PSAK. c. Lending  Performance  by  Product  – Maximum Credit.
d. Lending  Performance  by  Product  - Disponible Balance.
Gambar 6. Contoh Layout Report Funding by Product Bank XYZ

## C. Desain Cube
Dari data hasil prototype yang telah dihasilkan serta layout report yang diinginkan oleh Bank XYZ, akan dibuat desain cube untuk report business growth funding dan lending Bank XYZ.
1) Desain Cube Funding
Dari  analisa layout  report  funding yang  diinginkan oleh Bank XYZ didapatkan variabel yang akan digunakan dalam  pembuatan  kubus.  Dapat  diasumsikan  dalam pembuatan  kubus  untuk funding Bank XYZ yaitu sebagai berikut.
 Untuk sumbu X kita gunakan variabel Product, Branch, dan Region.
 Untuk  sumbu  Y  kita  gunakan  Variabel Ending Balance, Average Balance, dan Cosf of Fund.
 Untuk  sumbu  Z  kita  gunakan  variabel End  of Month.
2) Desain Cube Lending
Dari  analisa layout  report  lending yang  diinginkan oleh Bank XYZ didapatkan variabel yang akan digunakan dalam  pembuatan  kubus.  Dapat  diasumsikan  dalam pembuatan kubus yaitu sebagai berikut.
 Untuk sumbu X kita gunakan variabel Product, Branch, dan Region.
 Untuk  sumbu  Y  kita  gunakan  variabel Baki Debet, Nilai  Tercatat PSAK,  Maximum  Credit, dan Disponible Balance.
 Untuk  sumbu  Z  kita  gunakan  variabel End  of Month.
Penentuan variabel pada masing-masing sumbu dapat disesuaikan dengan analisa serta desain yang diinginkan.

## D. Pemrosesan Data
Gambar 7. Tahapan Pemrosesan Data dengan SAS® Enterprise Guide
1. Import Data
2. Filter dan Sorting Data Proses filter dan sorting dilakukan  untuk  memilih data yang akan digunakan dalam pembuatan cube dan OLAP report . 3. Pembuatan Cube dan OLAP Report OLAP  pada  SAS® Enterprise  Guide berbentuk format statis dengan hasil akhir berupa report . Proses pertama  pada  pembuatan cube dan  OLAP report adalah  pengabungan  data  yang  akan  digunakan  dan yang  telah  di filter sebelumnya.  Selanjutnya  adalah pembuatan  query  builder  pada  SAS® Enterprise Guide , merupakan proses pembuatan cube dan proses pemilihan  data  untuk  dijadikan  OLAP report . Langkah  yang  terakhir  yaitu  desain  dan  pembuatan OLAP report business growth Bank XYZ.
4. Code for Report ing Code  for report ing  adalah  proses  terahir  setelah OLAP report ing  sudah  terbentuk.  Proses  ini dilakukan  untuk  menjadikan  tampilan  OLAP report agar lebih mudah untuk dipahami.

## E. Hasil Report Business growth Bank XYZ
Dari  tahapan  pemrosesan  data  yang  telah  dilakukan  akan dihasilkan report business  growth Bank  XYZ  sesuai  dengan layout  yang diinginkan. Salah satu hasil dari report business growth Bank XYZ adalah sebagai berikut:
Gambar  8.  Salah  Satu  Hasil Report Business  Growth Bank  XYZ  dengan Menggunakan SAS® Enterprise Guide.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  keseluruhan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1.  Proses  analisis  multidimensi  data  Bank  XYZ  untuk funding dan lending dilakukan  dengan  pembuatan cube data  warehouse ,  dengan  adanya data  warehouse untuk seluruh  proses  transaksi  pada  Bank  XYZ  memudahkan untuk proses analisa data dengan Business Intelligence.
2. Manajemen report business  growth  funding dan lending Bank  XYZ  dengan  menggunakan  SAS® Enterprise Guide mampu  menyajikan  informasi  dalam  berbagai tampilan report salah satunya dalam bentuk chart report sehingga  Bank  XYZ  dapat  lebih  mudah  menganalisa data  perusahaan,  dan  memantau  pertumbuhan  bisnis yang terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anam,  Moh  Syaiful.  2007.  “ Pengembangan  Perangkat  lunak Berbasis OLAP untuk Informasi Penjualan(Studi Kasus PT. Semen Gresik  (Persero)  Tbk.) ”,  Matematika.  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember Surabaya.
[2] Sahu,  Rajesh  Kumar.  2012.” Business  Intelligence  for  Banking ” India: Ifosys Finacle.
[3] Vercellis,  Carlo.  2009,  “ Business  Intelligence : Data  Mining  and Optimization for Decision Making”. United Kingdom: John Willey and Sons, Ltd.
[4] E.  Turban.  2007,  “ Decision  Support  and  Business  Intelligence Systems”. Upper Saddle River: Pearson Education.
[5] Power,  D.J.  2002,  “ Decision  support  systems:  Concepts  and resources  for  managers ”.  United  State  of  America:  Green  Wood
Publishing Group.
[6] David,  Edward.  2000.  “ Business  Intelligence,  Have  We  Forgotten the Basics ”, white paper from www.bitpipe.com.
[7] Laudon,  Kenneth  C,  Jane  P.  2008,  “ Essen-tials  of  Business
Information Sys-tems. 7th Edition ”. Pearson Prentice Hall.
[8] Rajagukguk,  Ronald.  2008.  (e-book)  “ Quick  Intro  to  Microsoft Office  PerformancePoint  Server  2007 ”.  ITB  Bandung:  MIC.  [5]
Laursen,  G.H.N,  Jasper  Thorlund.  2010,  “ Business  Analytics  for Managers:  Taking  Intelligence  beyond  Reporting”. United Kingdom: John Willey and Sons, Ltd.
[9] Ponniah,  Paulraj.  2001.” Data  Warehousing  Fundamentals:  A Comprehensive Guide for IT Professionals”, United Kingdom: John Willey and Sons, Ltd.
[10] Lymer,  Andrew.  1999. " BUSINESS  REPORTING  ON  THE INTERNET ". Singapore.
[11] SAS.  2008.  “ 8  Analytics  Level ”.  SASCOM.  United  State  of
America.
.