## IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE PADA TOKO SMART-S DALAM MEMBANTU PROSES ANALISIS BISNIS DENGAN METODE OLAP
Rico Senjaya, Betha Nurina Sari, Intan Purnamasari Program Studi Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang Jawa Barat 1910631170122@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  era  digital,  kemampuan  analisis  data  yang  efisien  sangat  penting  bagi  keberhasilan  bisnis.  Toko SMART-S  menghadapi  tantangan  dalam  mengolah  data  yang  kompleks  untuk  mendapatkan  wawasan  yang bermanfaat. Penelitian ini mengimplementasikan sistem Business Intelligence (BI) menggunakan metode Online Analytical  Processing  (OLAP)  untuk  membantu  analisis  data  bisnis  toko  SMART-S.  Prosesnya  meliputi pengumpulan  kebutuhan  bisnis,  pembangunan  data  warehouse,  dan  penggunaan  OLAP  untuk  menghasilkan laporan dan visualisasi informatif. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam kecepatan dan akurasi  analisis  data,  mendukung  manajemen  dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan  tepat  waktu. Sistem BI juga membantu mengidentifikasi tren penjualan, perilaku pelanggan, dan performa produk secara lebih efektif. Implementasi BI dengan metode OLAP di toko SMART-S meningkatkan kemampuan analisis bisnis dan pengambilan  keputusan  berbasis  data  yang  akurat  dan  relevan.  Toko  SMART-S  disarankan  untuk  terus mengembangkan sistem BI untuk efisiensi operasional dan keunggulan kompetitif yang lebih besar.
Kata kunci : Business Intelligence (BI), Online Analytical Processing (OLAP), E-commerce, Analisis data

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini,  dunia  bisnis  mengalami transformasi yang signifikan, didorong oleh kemajuan teknologi  dan  perubahan  perilaku  konsumen.  Toko ritel, sebagai salah satu sektor yang paling terpengaruh oleh  perubahan  ini,  menghadapi  persaingan  yang semakin  ketat  dari  toko  online  dan  perubahan preferensi  konsumen  yang  semakin  beragam.  Dalam kondisi yang dinamis ini, kemampuan untuk bertahan dan berkembang menjadi semakin menantang [1].
Salah  satu  strategi  penting  untuk  menghadapi tantangan  ini  adalah  pengoptimalan  pengambilan keputusan  bisnis.  Pengambilan  keputusan  yang  tepat waktu dan berdasarkan data dapat membantu toko ritel mengidentifikasi  peluang  pasar,  memahami  tren konsumen,  meningkatkan  efisiensi  operasional,  dan memberikan  pengalaman  pelanggan  yang  unggul. Business  Intelligence  (BI)  menjadi  pendekatan  yang sangat relevan dalam konteks ini [2].
Business Intelligence adalah rangkaian teknologi,  aplikasi,  dan  proses  yang  memungkinkan organisasi  untuk  mengumpulkan,  mengintegrasikan, menganalisis,  dan  menyajikan  data  bisnis  menjadi informasi  yang  berharga  [3].  Dengan  BI,  toko  ritel dapat  mengakses  data  secara  real-time,  melakukan analisis  mendalam,  dan  membuat  keputusan  yang lebih tepat  sasaran. Salah satu metode analisis dalam BI  yang  sangat  berguna  adalah  Online  Analytical Processing  (OLAP).  OLAP  memungkinkan  analisis data  dari  berbagai  dimensi  dan  hierarki  secara interaktif,  sehingga  pengguna  dapat  melakukan analisis  multidimensi  untuk  mendapatkan  wawasan yang lebih mendalam [4].
Toko  Smart-S,  sebagai  Samsung  Authorized Store  yang  beroperasi  melalui  platform  e-commerce Tokopedia  di  Indonesia,  menghadapi  tantangan-
tantangan  tersebut.  Untuk  tetap  kompetitif  dan memberikan layanan terbaik kepada pelanggan, Toko Smart-S  berupaya  mengimplementasikan  BI  dengan metode OLAP. Sebagai toko resmi yang menawarkan produk elektronik berkualitas dengan jaminan keaslian dan  layanan  purna  jual  yang  handal,  Toko  Smart-S perlu  memanfaatkan  data  dengan  lebih  efektif  untuk mengoptimalkan operasional,  mengelola stok barang, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan merumuskan strategi pemasaran yang lebih efektif  [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi penerapan BI melalui metode OLAP di Toko Smart-S, serta  menilai  dampaknya  terhadap  pengambilan keputusan  bisnis  dan  efisiensi  operasional.  Melalui penelitian  ini,  diharapkan  dapat  ditemukan  solusi  BI yang  efektif  untuk  mendukung  analisis  bisnis, sehingga manajemen Toko Smart-S dapat memahami kinerja  bisnis  dengan  lebih  baik  dan  mengambil langkah strategis berdasarkan wawasan yang diperoleh dari  analisis  data. Penelitian  ini  juga  akan  menyoroti potensi  peningkatan  produktivitas  dan  pengurangan biaya  operasional  yang  dapat  dicapai  melalui implementasi BI yang tepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Business Intelligence (BI)
Menurut  Asahar,  dkk  dalam  [6]  Business Intelligence (BI) adalah sekumpulan proses, teknologi, dan alat yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi  informasi  yang  berguna  untuk  pengambilan keputusan bisnis[7].
Teknologi BI melibatkan penggunaan perangkat lunak seperti data warehousing, data  mining, analisis statistik,  dan  alat  visualisasi  data  untuk  memberikan wawasan  mendalam  mengenai  tren  dan  pola  dalam data [8].

## 2.2. Online Analytical Processing (OLAP)
OLAP  adalah  salah  satu  metode  yang  sering digunakan  dalam  BI  untuk  menganalisis  data  dari berbagai perspektif. OLAP memungkinkan pengguna untuk  mengekstrak  dan  melihat  data  dari  berbagai sudut,  menggunakan  operasi  seperti  slicing,  dicing, drilling down, dan rolling up [9].
Dengan  OLAP,  pengguna  dapat  melakukan analisis  multi-dimensional  yang  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan cepat.  OLAP  terdiri  dari  dua  jenis  utama,  yaitu MOLAP  ( Multidimensional  OLAP )  dan  ROLAP ( Relational  OLAP ).  MOLAP  menggunakan  struktur data multidimensional yang dioptimalkan untuk kueri cepat,  sedangkan  ROLAP  menggunakan  database relasional  tradisional  dan  mengeksekusi  kueri multidimensional di atasnya [10].

## 2.3. Metode Analisis Data dalam Bisnis
Di  dunia  bisnis,  berbagai  metode  analisis  data digunakan untuk  menggali wawasan dan  mendukung pengambilan  keputusan  berbasis  data.  Beberapa metode utama termasuk analisis statistik, analisis tren, pemodelan prediksi, analisis klaster, analisis sentimen, dan analisis geografis [11].
Metode-metode ini digunakan untuk memahami hubungan  antar  variabel,  meramalkan  tren  masa depan, mengelompokkan data, mengekstraksi informasi  dari  teks,  dan  memahami  dampak  lokasi geografis  terhadap  bisnis,  terdapat  berbagai  metode dan  teknik  analisis  data  yang  digunakan  untuk mendukung pengambilan keputusan berdasarkan data, diantaranya :
a. Analisis Statistik
b. Analisis Tren
c. Analisis Klaster
d. Analisis Sentimen
e. Analisis Geografis
2.4. Implementasi  BI  dalam  Proses  Pengambilan Keputusan Bisnis
Implementasi BI melibatkan serangkaian langkah,  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga pelaporan  dan  visualisasi.  Tahap  awal  dalam implementasi  BI  adalah  pengumpulan  data,  di  mana perusahaan mengidentifikasi, mengekstrak, membersihkan,  dan  mengintegrasikan  data  dari berbagai sumber ke dalam gudang data yang terpusat [12].
Proses ini penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis adalah akurat, lengkap, dan  relevan.  Dalam  konteks  perangkat  lunak  BI, terdapat berbagai platform dan alat yang tersedia untuk membantu  organisasi  dalam  mengimplementasikan BI.  Contoh  perangkat  lunak  BI  termasuk  Microsoft Power  BI,  Tableau,  QlikView,  Looker,  dan  Google Data  Studio.  Setiap  platform  memiliki  fitur  dan fungsionalitas  yang  berbeda,  dan  pemilihan  platform yang  tepat  tergantung  pada  kebutuhan  bisnis  dan anggaran perusahaan [13].
Penting  bagi  perusahaan  untuk  melibatkan stakeholder  kunci  dalam  proses  implementasi  untuk memastikan  bahwa  solusi  BI  yang  dikembangkan sesuai  dengan  kebutuhan  bisnis  dan  dapat  diadopsi dengan baik oleh pengguna akhir.

## 2.5. Pemanfaatan Data dalam Bisnis
Dalam  era  bisnis  yang  kompetitif  saat  ini, penggunaan  data  telah  menjadi  kunci  dalam menghadapi  tantangan  bisnis  dan  mengoptimalkan operasi perusahaan. Data tidak hanya menjadi sekadar aset,  tetapi  juga  menjadi  panduan  berharga  dalam pengambilan  keputusan  strategis  dan  operasional. Data  menjadi  panduan  berharga  dalam  menghadapi tantangan  bisnis  dan  perubahan  pasar.  Perusahaan dapat menggunakan data untuk mengidentifikasi tren yang  muncul,  mengukur  dampak  perubahan  strategi, dan menyesuaikan rencana bisnis [14].
Analisis  data  yang  mendalam  memungkinkan perusahaan  untuk  memahami  perilaku  konsumen, meningkatkan efisiensi operasional, serta mengidentifikasi  peluang  pasar  baru.  Dengan pemanfaatan  data  yang  efektif,  perusahaan  dapat membangun  keunggulan  kompetitif  yang  signifikan dan  terus  berinovasi  dalam  menghadapi  dinamika bisnis yang selalu berubah.

## 2.6. Phyton
Python  adalah  bahasa  pemrograman  tingkat tinggi  yang  sering  digunakan  dalam  pengembangan web,  analisis  data,  kecerdasan  buatan,  dan  berbagai aplikasi komputasi lainnya. Python dirancang dengan sintaks  yang  mudah  dipahami  dan  mudah  dibaca, sehingga sangat populer di kalangan programmer dan pemula  dalam  dunia  pemrograman.  Python  memiliki banyak  pustaka  atau  modul  yang  dapat  membantu dalam  memudahkan  proses  pemrograman,  seperti NumPy  untuk  analisis  numerik,  Pandas  untuk pemrosesan  data,  TensorFlow  untuk  pembelajaran mesin, dan masih banyak lagi [15].
Python didukung oleh komunitas yang besar dan aktif,  yang  secara terus-menerus  berkontribusi  dalam pengembangan  pustaka  dan  tool  baru,  serta menyediakan berbagai sumber daya pembelajaran dan dokumentasi yang sangat berguna bagi penggunanya.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  mencakup  serangkaian langkah-langkah  yang  terstruktur  untuk  memastikan bahwa  data  yang  dianalisis  akurat  dan  relevan. Pertama,  dilakukan  akses  data  penjualan  dan periklanan  yang  telah  diberikan  oleh  Toko  Smart-S. Selanjutnya,  data  akan  melewati  tahap  pembersihan dan  integrasi  menggunakan  Microsoft  Excel  dan PostgreSQL  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak valid dan  menggabungkan data dari  berbagai sumber menjadi  satu  dataset  yang  terintegrasi.  Pada  tahap berikutnya,  akan  dilakukan  analisis  data  secara mendalam dengan menggunakan Python dan terakhir, Business  Intelligence  (BI)  akan  diimplementasikan
dengan Microsoft Power BI untuk memvisualisasikan hasil  analisis  data  secara  efektif.  Metode  ini  akan membantu  Toko  Smart-S  dalam  mengoptimalkan pengambilan  keputusan  bisnis  dan  merumuskan strategi  pertumbuhan  yang  lebih  baik.  Langkah- langkah metodologi dalam penelitian ini digambarkan dalam diagram berikut :

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini digunakan data penjualan dan periklanan  yang  diperoleh  dari  Toko  Smart-S.  Data yang  disediakan  mencakup  periode  waktu  mulai  dari bulan  Mei  hingga  September  2023,  yang  terdiri  dari data  transaksi  dan  informasi  penjualan  yang  terkait dengan  produk-produk  yang  dijual  melalui  platform Tokopedia,  serta  informasi  terkait  biaya  periklanan, klik, dan konversi yang berkaitan dengan upaya iklan yang dilakukan oleh Toko Smart-S.

## 3.2. Data Cleaning
Dalam  penelitian  ini,  tahap  Data  Cleaning (pembersihan  data)  dilakukan  untuk  memastikan bahwa  data  yang  dianalisis  akurat  dan  bebas  dari anomali  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  analisis. Pembersihan  data  adalah  tahap  krusial  dalam mempersiapkan data untuk analisis bisnis yang akurat. Dalam penelitian ini, Microsoft Excel akan digunakan untuk  membersihkan,  memproses,  dan  memvalidasi data  penjualan  dan  periklanan  yang  diberikan  oleh Toko  Smart-S.  Langkah-langkah  pada  proses  Data Cleaning dijelaskan sebagai berikut :
a. Identifikasi dan Penanganan Data Duplikat
b. Mengatasi Data yang Hilang
c. Validasi Data
d. Pembersihan Format
e. Penghapusan Data yang Tidak Diperlukan
3.3. Data Integration Data Integration bertujuan untuk
menggabungkan  data  penjualan  dan  data  periklanan dari  Toko  Smart-S  menjadi  satu  dataset  terintegrasi untuk  periode  Mei  hingga  September  2023.  Proses integrasi  ini  dilakukan  untuk  memfasilitasi  analisis menyeluruh  terhadap  data  yang  telah  diberikan, dengan  tujuan  mengidentifikasi  pola,  tren,  dan hubungan  yang  mungkin  ada  dalam  data  tersebut. Dalam  penelitian  ini,  PostgreSQL  dipilih  sebagai sistem manajemen basis data untuk melakukan proses penggabungan data melalui pgAdmin4.

## 3.4. Data Analysis
Analisis  data  penjualan  dan  iklan  dilakukan menggunakan  Python  di  Jupyter  Notebook.  Data penjualan  dijelaskan  melalui  rata-rata  pendapatan, produk  terjual,  wishlist,  dan  lainnya.  Produk  terlaris dan  konversi  dianalisis.  Dari  data  iklan,  evaluasi dilakukan  terhadap  jumlah  tampilan,  produk  teratas, dan  jumlah  klik.  Persentase  klik,  kata  kunci,  dan kontribusi penjualan juga dianalisis.

## 3.5. Visualisasi Hasil
Visualisasi  data  menggunakan  Microsoft  Power BI  dimulai  dengan  impor  data  yang  telah  diolah  dari Python. Dashboard diberi judul dan tata letak disusun untuk  konteks  yang  jelas.  Filter  ditambahkan  untuk interaksi  pengguna,  sementara  grafik  dan  visualisasi disesuaikan  dengan  kebutuhan.  Elemen  interaktif seperti  tabel  dimasukkan  untuk  eksplorasi  data.  Tata letak  dashboard  disusun  agar  informasi  mudah dipahami.  Power  BI  memberikan  fleksibilitas  dalam penataan visualisasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini digunakan data penjualan dan periklanan  yang  diperoleh  dari  Toko  Smart-S.  Data yang  disediakan  mencakup  periode  waktu  mulai  dari bulan  Mei  hingga  September  2023,  terdiri  dari  data transaksi dan informasi penjualan yang terkait dengan produk-produk yang dijual melalui platform Tokopedia,  serta  informasi  terkait  biaya  periklanan, klik, dan konversi yang berkaitan dengan upaya iklan. Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  penjualan  dan periklanan  yang  diperoleh  dari  Toko  Smart-S, mencakup informasi harian tentang produk, termasuk nama,  nomor  SKU,  kategori,  pendapatan  bersih, jumlah  penjualan,  penampilan,  masuk  keranjang, wishlist, konversi, dan jumlah pesanan.
Gambar 2. Data Penjualan Bulanan Toko Smart-S

## 4.2. Data Cleaning
Tahap  awal  dalam  proses  pembersihan  data dimulai dengan persiapan file CSV agar dapat diimpor ke  PostgreSQL.  Langkah-langkah  persiapan  ini melibatkan  beberapa  aspek,  termasuk  mengubah format  tanggal,  menghapus  simbol  mata  uang  dan persentase, menyesuaikan format sel untuk angka, dan memastikan  tidak  ada  nilai  duplikat  serta  data  yang hilang (missing value).
Gambar 3. Tahapan dalam pembersihan data iklan produk dan iklan toko

## 4.3. Data Integration
Setelah memastikan bahwa data sudah bersih dan tidak memiliki duplikat atau nilai yang hilang, langkah selanjutnya  adalah  mengimpor  data  ke  dalam PostgreSQL  melalui  pgAdmin4.  Pada  penelitian  ini digunakan  PostgreSQL  dan  pgAdmin4  versi  terbaru, yaitu  PostgreSQL  versi  16  dan  pgAdmin4  versi  7. Proses ini mencakup pembuatan tabel dan pengintegrasian  data  penjualan  dan  periklanan  dari bulan Mei hingga September 2023 dengan menggunakan kode SQL.

## 4.4. Data Penjualan
Gambar 4. Hasil Integrasi Data Penjualan
Data  yang  telah  terintegrasi  kemudian  disimpan sebagai  satu  file  data  penjualan  gabungan  dalam format  CSV.  File  ini  selanjutnya  akan  diolah menggunakan Python untuk analisis lanjutan.

## 4.5. Data Iklan Toko
Gambar 5. Hasil Integrasi Data Iklan Toko
Dataset iklan toko gabungan ini terstruktur dalam 13  kolom,  mencakup  informasi  tanggal,  nama  grup, status,  pengeluaran,  pendapatan,  performa  tampil, tampil  teratas,  tampil,  klik,  persentase  klik,  total terjual,  %  terjual,  dan  rata-rata.  Jumlah  total  baris dalam  dataset  ini  mencapai  734,  memberikan gambaran  menyeluruh  tentang  kinerja  iklan  toko Smart-S selama periode.

## 4.6. Data Iklan Produk
Gambar 6. Hasil Integrasi Data Iklan Produk
Data ini siap untuk dijelajahi lebih lanjut melalui berbagai  query  dan  analisis  yang  akan  memberikan wawasan  berharga  bagi  perusahaan.  Data  ini selanjutnya  disimpan  dalam  format  CSV  untuk dianalisis lebih lanjut.

## 4.7. Data Kata Kunci
Gambar 7. Hasil Integrasi Data Kata Kunci
Dataset  ini  menyatukan  data  kata  kunci  dari tanggal  1  Mei  hingga  30  September,  dan  secara keseluruhan terdiri dari 14.455 baris data

## 4.8. Data Analysis
Dengan  dataset  yang  telah  dibersihkan  dan diintegrasikan,  langkah berikutnya adalah  melakukan analisis  data  untuk  mendapatkan  wawasan  yang berharga,  khususnya  dalam  hal  penjualan  dan periklanan toko Smart-S. Dalam penelitian ini, analisis data dilakukan dengan menggunakan program Python sebagai  alat  utama,  didukung  oleh  lingkungan pengembangan interaktif Jupyter Notebook. Berbagai teknik  analisis,  seperti  analisis  deskriptif  dan eksplorasi data, diterapkan untuk memahami karakteristik  data  penjualan  dan  periklanan  dengan lebih baik.
Hasil analisis  ini  memberikan pemahaman  yang mendalam  tentang  pola,  tren,  dan  anomali  dalam perilaku  penjualan  dan  efektivitas  periklanan,  yang menjadi dasar bagi pengambilan keputusan yang lebih baik  dalam  merancang  strategi  bisnis  yang  sukses untuk  toko  Smart-S.  Dengan  demikian,  kesimpulan dari analisis data ini akan memberikan arah yang jelas dalam  pengembangan  dan  peningkatan  operasional toko tersebut, serta memberikan pandangan yang lebih terperinci tentang preferensi pelanggan dan efektivitas kampanye periklanan.

## 4.9. Analisis Data Penjualan
Gambar 8. Analisis Data penjualan
Analisis meliputi Mean, Median, Mode, Standard Deviation,  dan  Quartile  untuk  memahami  distribusi data.  Mean  adalah  rata-rata,  Median  adalah  nilai tengah,  dan  Mode  adalah  nilai  yang  sering  muncul. Standard Deviation mengukur sebaran data, sementara Quartile membantu mengidentifikasi outlier. Rata-rata pendapatan  bersih  per  transaksi  sekitar  Rp.162.861, dengan rentang hingga Rp.35.996.000. Sebagian besar transaksi  memiliki  pendapatan  di  bawah  batas  ini. Rata-rata  produk  terjual  per  transaksi  sekitar  0,05, menunjukkan  penjualan  yang  rendah.  Jumlah  produk
dilihat,  dimasukkan  ke  keranjang,  wishlist,  konversi, dan  pesanan  juga  rendah,  menandakan  aktivitas transaksi yang minim..

## 4.10. Analisis Data Iklan Toko
Gambar 9. Analisis Data Iklan Toko
Hasil  analisis  persentase  klik  menunjukkan bahwa  rata-rata  persentase  klik  mencapai  4.24, mencerminkan  tingkat  interaksi  pengguna  dengan iklan toko tersebut. Perlu dicatat bahwa pada tanggal 1 Juli 2023, terdapat satu poin waktu menonjol, di mana produk  dari  grup  "Non  &  Premium  Product  Series" mencapai  persentase  klik  yang  mencolok,  mencapai 250.0.  Temuan  ini  memberikan  gambaran  tentang bagaimana  beberapa  produk  mungkin  memiliki  daya tarik  yang  lebih  tinggi  bagi  pengguna  pada  waktu tertentu.

## 4.11. Analisis Data Iklan Produk
Gambar 10. Analisis Data Iklan Produk
Temuan  menunjukkan  bahwa  Samsung  Travel Adapter  (25W)  -  Black  menjadi  produk  dengan tampilan teratas tertinggi, sementara Samsung Galaxy S22  5G  8/128GB  -  Phantom  Black  mendominasi dengan  jumlah  klik  tertinggi.  Hal  ini  memberikan wawasan  tentang  preferensi  dan  interaksi  pelanggan terhadap produk di platform penjualan online Smart-S, yang  dapat  digunakan  oleh  manajemen  untuk menyusun  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif  dan meningkatkan penjualan produk yang paling diminati. Analisis  lebih  lanjut  terhadap  perilaku  pelanggan terkait produk-produk ini dapat membantu
mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi keputusan pembelian
mereka, sehingga memungkinkan penyesuaian strategi pemasaran  yang lebih tepat.

## 4.12. Analisis Data Kata Kunci
Gambar 11. Analisis Data Kata Kunci
Dari  analisis  efektivitas  iklan  berdasarkan  tipe kata kunci, rata-rata efektivitas iklan untuk kata kunci positif  adalah  sekitar  17.85.  Ini  memberikan pemahaman  tentang  seberapa  baik  kata  kunci  positif berkinerja  dalam  mendukung  tujuan  iklan  dan penjualan. Selain  itu, dalam  analisis  jumlah tampilan dan klik berdasarkan tipe pencarian, ditemukan bahwa pada pencarian luas, iklan mendapatkan lebih banyak tampilan (1.688.670) dan klik (39.245) dibandingkan dengan  pencarian  spesifik,  yang  memiliki  tampilan (261.000)  dan  klik  (13.566)  yang  lebih  rendah.  Ini menunjukkan bahwa iklan dengan tipe pencarian luas cenderung  menarik  lebih  banyak  tampilan  dan  klik daripada iklan dengan tipe pencarian spesifik.

## 4.13. Analisis Prediksi Pendapatan
Gambar 12. Analisis Prediksi Pendapatan
Hasil  evaluasi  model  menunjukkan  nilai  MSE yang  cukup  tinggi  dan  nilai  Coefficient  of Determination  (R2)  sekitar  0.499.  Nilai  MSE  yang tinggi  menunjukkan  bahwa  model  regresi  cenderung memiliki error (kesalahan prediksi) yang besar dalam memprediksi variabel target, yaitu pendapatan bersih. Sementara  nilai  R²  sebesar  0.4987  (atau  sekitar 49.87%)  menunjukkan  bahwa  model  regresi  mampu menjelaskan  sekitar  49.87%  variabilitas  dari  variabel target (pendapatan bersih) berdasarkan fitur-fitur yang digunakan  (Pesanan,  Produk Terjual,  Keranjang,  dan Wishlist).

## 4.14. Visualisasi Hasil
Data yang telah dianalisis menggunakan Python selanjutnya akan dihadirkan secara visual melalui alat bantu Power BI. Proses visualisasi ini bertujuan untuk memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  dan memudahkan  pengguna  dalam  memahami  pola  dan insight  yang  terdapat  dalam  dataset.  Dengan menggunakan Power BI, hasil analisis dapat disajikan secara interaktif, memberikan pengalaman yang lebih dinamis  dan  mendalam  dalam  memahami  informasi yang terkandung dalam data penjualan dan periklanan Toko  Smart-S,  serta  memfasilitasi  pengambilan keputusan yang lebih terinformasi.

## 4.15. Visualisasi Data Penjualan
Gambar 13. Dashboard penjualan Toko Smart-S
Berdasarkan dashboard, Toko Smart-S mencatat 1236  pesanan  dan  1387  produk  terjual  antara  Mei hingga  September  2023,  dengan  rata-rata  konversi 0.33  dan  pendapatan  bersih  total  Rp.  4,1  miliar. Puncak penjualan terjadi pada 5 Juni dengan 50 produk terjual, sementara pendapatan tertinggi terjadi pada 6 Juni,  mencapai  Rp.  89  juta.  Kategori  "Handphone  & Tablet"  menjadi  kontributor  utama  dengan  83,63% penjualan, dan produk Samsung Galaxy S22 5G 8/128 GB  -  Phantom  Black  menjadi  yang  paling  laris, menyumbang Rp. 575 juta pendapatan. Tren musiman juga  terlihat,  seperti  lonjakan  pembelian  Samsung Travel Adapter (25W) - Black pada 5 September 2023, dengan 11 unit terjual.

## 4.16. Visualisasi Data Iklan Toko
Gambar 14. Dashboard iklan toko Smart-S
Dashboard "Store Advertising Overview" untuk toko  "Smart-S"  menyajikan  filter  dan  grafik  untuk menganalisis  kinerja  iklan.  Selama  Mei  hingga September  2023,  iklan  menghabiskan  Rp.  30,66  juta
dengan  pendapatan  Rp.  862,36  juta.  Terdapat  75,92 klik dan rata-rata persentase klik 4,24%, dengan total produk  terjual  mencapai  382  unit.  Iklan  dari  grup "Premium  Toko"  mendominasi  dengan  pendapatan Rp.  228.668.975  dan  pengeluaran  Rp.  7.894.604. Lonjakan  klik  terjadi  pada  1  Juli  2023  (52,24%), dengan puncak klik pada 4 Juni 2023 (1196 kali). Grup "Premium  Toko"  dan  "Samsung  Watch  Series" mendapat  tampilan  terbanyak.  Grup  "Premium Product  Series"  memiliki  rata-rata  persentase  klik tertinggi  (5,71%).  Puncak  penjualan  adalah  pada  1 Juni dan 5 Juni, masing-masing dengan 31 dan 39 unit terjual.  Analisis  ini  memberikan  gambaran  lengkap tentang kinerja iklan "Smart-S".

## 4.17. Visualisasi Data Iklan Produk
Gambar 15. Dashboard iklan produk toko Smart-S
Berdasarkan  visualisasi  pada  Gambar  4.40, selama Mei hingga September 2023, iklan produk oleh Smart-S menelan biaya Rp. 26 juta dan menghasilkan pendapatan Rp. 965,4 juta. Jumlah tampilan tertinggi mencapai 629,8 ribu kali, dengan rata-rata efektivitas iklan 20% dan persentase klik 1,86%. Total penjualan produk adalah 289 unit. Puncak efektivitas terjadi pada Juni 2023 (31,40), sedangkan terendah pada  Agustus 2023  (13,27).  Puncak  pendapatan  dan  pengeluaran terjadi  pada  Juni  2023  (Rp.  341.654.900  dan  Rp. 6.611.350).  Produk  Samsung  Galaxy  Buds2  – Lavender  memiliki  rata-rata  persentase  klik  tertinggi (64,86%).  Samsung  Travel  Adapter  (25W)  –  Black adalah  produk  dengan  penjualan  tertinggi  (59  unit), sementara  Samsung  Galaxy  S22  5G  8/128GB  – Phantom  Black  mencatat  total  klik  tertinggi  (5687 klik).

## 4.18. Visualisasi Data Kata Kunci
Gambar 16. Dashboard kata kunci toko Smart-S
Dari Mei hingga September 2023, toko Smart-S menghabiskan Rp. 20.02 juta untuk iklan kata kunci, dengan  pendapatan  mencapai  Rp.  554.86  juta.  Ada 52.81  klik  dan  1.95  juta  tampilan,  dengan  rata-rata persentase klik 3.11%. "Samsung S22" dan "samsung" adalah  kata  kunci  utama  dengan  pendapatan  dan pengeluaran  tertinggi.  "Samsung  S22"  menghasilkan pendapatan Rp. 101.688.000 dengan pengeluaran Rp. 1.513.276, sedangkan "samsung" memberi pendapatan Rp.  101.509.000  dengan  pengeluaran  Rp.  5.580.825. Puncak efektivitas iklan terjadi pada 23 Agustus 2023 (23.146). "Samsung" memiliki klik tertinggi (13.755), sementara "hp samsung" memiliki klik terendah (255). Iklan toko menyumbang 61,31% dari total pendapatan (Rp. 340.18 juta). Grup kata kunci "Premium Product Series"  memiliki  persentase  klik  tertinggi  (13.54%). "Samsung"  adalah  kata  kunci  dengan  penjualan tertinggi, mencapai 41 unit.

## 4.19. Visualisasi Analisis Prediksi Pendapatan
Gambar 17. Dashboard prediksi pendapatan
Visualisasi prediksi pendapatan berdasarkan data penjualan  dan  periklanan  di  Power  BI  membantu memprediksi  pendapatan  secara  real-time  dan interaktif. Dashboard "Prediksi Pendapatan" menampilkan  hasil  analisis  menggunakan  Python. "What-if  Parameter"  dibuat  dengan  rentang  nilai  0- 1000  untuk  memprediksi  pendapatan  dari  data penjualan  dan  iklan  produk.  Ini  memudahkan pengguna  Toko  Smart-S  dalam  memperkirakan pendapatan  dengan  nilai  parameter  yang  diinginkan. Selain itu, dashboard ini juga menyediakan grafik dan tabel yang mudah dipahami, memungkinkan manajemen  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih cepat  dan  tepat  berdasarkan  tren  dan  pola  yang ditampilkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan Business Intelligence (BI) dengan metode OLAP telah berhasil meningkatkan kinerja penjualan dan efektivitas periklanan di Toko Smart-S. Solusi BI yang efektif  memungkinkan  manajemen  untuk  memahami kinerja  bisnis  dengan  lebih  baik  dan  membuat keputusan  strategis  berdasarkan  wawasan  yang didapatkan.  Penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa penggunaan  dashboard  interaktif  dan  visualisasi  data
real-time  mampu  memberikan  gambaran  yang  lebih jelas mengenai tren penjualan dan dampak periklanan, sehingga mempermudah manajemen dalam mengidentifikasi  area  yang  memerlukan  perhatian khusus  dan  mengoptimalkan  strategi  pemasaran. Selain  itu,  implementasi  BI  ini  juga  telah  membantu dalam  meningkatkan  efisiensi  operasional  dengan mengurangi waktu yang diperlukan untuk analisis data manual dan memungkinkan akses yang lebih cepat dan mudah ke informasi penting.
Dalam rangka penelitian mendatang, disarankan untuk  mengeksplorasi  lebih  lanjut  berbagai  metode analisis tambahan  yang dapat  memberikan perspektif baru  dan  lebih  mendalam  mengenai  kinerja  bisnis. Studi  perilaku  pelanggan  yang  lebih  mendalam  juga penting  untuk  memahami  kebutuhan  dan  preferensi konsumen,  sehingga  strategi  pemasaran  dapat  lebih tepat  sasaran.  Eksperimen  dengan  strategi  periklanan yang  berbeda  dapat  memberikan  wawasan  mengenai metode  yang  paling  efektif  untuk  berbagai  segmen pasar.
Selain itu, integrasi data dari sumber yang lebih luas, seperti media sosial, ulasan pelanggan, dan data kompetitor,  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih komprehensif mengenai posisi Toko Smart-S di pasar. Penelitian  strategi  pemasaran  yang  berbeda  dan pengembangan  solusi  BI  yang  lebih  canggih  juga dapat  membantu  dalam  menciptakan  keunggulan kompetitif yang berkelanjutan, dengan menggabungkan teknologi terbaru dan teknik analisis yang  inovatif  untuk  terus  meningkatkan  kinerja  dan efektivitas bisnis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  SINGH,  “Online  Business:  The  Growing Share  of  E-Commerce  and  New  Opportunities for  Indian  Business,” Int.  J.  Res.  Publ.  Semin. , vol.  14,  no.  2,  pp.  220–226,  2023,  doi: 10.36676/jrps.2023-v14i2-030.
[2]  A.  Plakhin,  I.  Semenets,  E.  Ogorodnikova,  and D. Mironov, “Improvement of tools for decision support  systems (DSS) in corporate information systems of industrial enterprises,” MATEC Web Conf. , vol. 178, 2018,
doi:
10.1051/matecconf/201817808002.
[3]  R. Fitriana and T. Djatna, “Progress in Business Intelligence  System  research :  A  literature Review,” Int.  J.  Basic  Appl.  Sci.  IJBAS-IJENS , vol. 11, no. 03, pp. 118503–6464, 2011.
[4]  A. Maulana and D. A. N. Wulandari, “Business Intelligence Implementation To Analyze Perfect Store Data Using the OLAP Method,” SinkrOn , vol. 3, no. 2, p. 103, 2019, doi: 10.33395/sinkron.v3i2.10036.
[5]  P.  Suchánek  and  M.  P.  Suchánek,  “Business intelligence  -  The  Standard  Tool  of  a  Modern
Company,” Proc.  6th  Int.  sympsium  Bus. Adm. , no. 22936, pp. 432–441, 2010.
[6]  A. Johar, A. Vatresia, and L. Martasari, “Aplikasi Business Intelligence ( Bi ) Data Pasien Rumah Sakit  M  .Yunus  Menggunakan  Metode  Olap  ( Online Analytical Processing ),” Rekursif , vol. 3, no.  Bisnis  Intelijen,  pp.  12–22,  2015,  [Online]. Available:
https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/arti cle/viewFile/315/275
[7]  P.  Ngulube,  “Qualitative  data  analysis  and interpretation:  systematic  search  for  meaning,” Addressing  Res.  challenges  Mak.  Headw.  Dev. Res. ,  no.  June,  pp.  131–156,  2015,  doi: 10.13140/RG.2.1.1375.7608.
[8]  K. Gupta and N. Jiwani, “International Journal of Sustainable Development in Computing Science A  Double-Blind  Peer  Reviewed  Journal  A systematic  Overview  of  Fundamentals  and Methods  of  Business  Intelligence,” Int.  J. Sustain.  Dev.  Comput.  Sci. ,  pp.  1–15,  2021,
[Online]. Available: www.ijsdcs.com
[9]  E.  B.  Mandinach,  M.  Honey,  and  D.  Light, “Mandinach,  E.  B.,  Honey,  M.,  &  Light,  D. (2006).  A  Theoretical  Framework  for  Data- Driven  Decision  Making,  1–18.,” A  Theor. Framew.  Data-Driven  Decis.  Mak. ,  pp.  1–18, 2006, [Online].
Available:
https://pdfs.semanticscholar.org/70be/11b76e48 eab123ef8a0d721accedb335ed5c.pdf
[10]  A. Abelló and O. Romero, “On-Line Analytical Processing,” Encycl. Database Syst. , no. January, pp.  1949–1954,  2009,  doi:  10.1007/978-0-387- 39940-9_252.
[11]  R.  J.  Kauffman,  J.  Srivastava,  and  J.  Vayghan, “Business  and  data  analytics:  New  innovations for  the  management  of  e-commerce,” Electron. Commer.  Res.  Appl. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  85–88, 2012, doi: 10.1016/j.elerap.2012.01.001.
[12]  K.  Mouyassir,  M.  Hanine,  and  H.  Ouahmane, “Business  Intelligence  Model  to  analyze  Social Media  through  Big  Data  analytics,” SHS  Web Conf. ,  vol.  119,  p.  07006,  2021,  doi: 10.1051/shsconf/202111907006.
[13]  M. O. Cuddley, Introduction to Microsoft Power BI : bring your data to life! 2016.
[14]  S.  S.  Salmia,  “Development  of  Quality Instruments and Data Collection Techniques,” J. Pendidik.  dan  Pengajaran  Guru  Sekol.  Dasar , vol.  6,  no.  1,  pp.  119–124,  2023,  doi: 10.55215/jppguseda.v6i1.7527.
[15]  K.  Chromiński,  Ľ.  Benko,  Z.  J.  Hernández- Figueroa,  J.  D.  González-Domínguez,  and  J.  C. Rodríguez-del-Pino,  “Python  Fundamentals,” Python Fundam. , no. c, 2021, doi:
10.17846/fpvai-2021-14.