## PENERAPAN SISTEM INTELIJENSIA BISNIS DAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK MEMANTAU PRODUKSI TANAMAN OBAT

## IMPLEMENTATION OF BUSINESS INTELLIGENCE SYSTEM AND K-MEANS CLUSTERING TO MONITOR THE MEDICINAL PLANTS PRODUCTION
Miwan Kurniawan Hidayat 1, 2) , dan Rina Fitriana 2,3) *
1) Prodi Teknik Industri Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No.98, Senen, Jakarta
2) Magister Teknik Industri Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta
3) Jurusan Teknik Industri Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta *Email: rinaf@trisakti.ac.id
Makalah: Diterima 08 Mei 2022; Diperbaiki 21 Juli 2022; Disetujui 20 Agustus 2022

## ABSTRACT
Indonesia  has  biodiversity  including  medicinal  plants.  The medicinal  plant  business can  be  a  profitable business  prospect  because  it  has  high  export  opportunities.  Based  on  the  benefits  obtained,  the  production  of medicinal plants needs to be considered by monitoring and evaluating production results to increase productivity, especially for areas with low production levels. The Department of Food Crops and Horticulture of West Java Province through the website https://opendata.jabarprov.go.id has provided production datasets for each type of medicinal plant, but it has not yet become a dataset with various types of medicinal plants. The purpose of this study was to design an integrated data storage model in the form of a data warehouse, grouping medicinal plant production areas using data mining and designing data visualization in business intelligence systems. Business intelligence  system  design  was  carried  out  through  several  stages,  namely  system  requirements  analysis, identification  of  data  and  information  needs,  data  warehouse  design,  data  warehouse  filling,  data  mining processes, data visualization, and system performance evaluation. The results of the research were the application of a data warehouse using a dimensional model with a star schema; a grouping of production areas using the K- Means algorithm with optimal k=3 and the number of elements produced in each cluster is 24 regions in cluster 0, 1 region in cluster 1, and 2 regions in cluster 2; a business intelligence system is implemented using a dashboard to show information on the amount of production and display the results of grouping potential areas for producing medicinal plants.
Keywords: business intelligence, data warehouse, dimensional models, visualization, medicinal plants

## ABSTRAK
Indonesia memiliki keanekaragaman hayati termasuk tanaman obat. Bisnis tanaman obat bisa menjadi suatu prospek  bisnis  yang  menguntungkan  karena  mempunyai  peluang  ekspor  yang  tinggi.  Atas  dasar  manfaat  yang didapat,  maka  produksi  tanaman  obat  perlu  diperhatikan  dengan  melakukan  pemantauan  dan  evaluasi  hasil produksi untuk meningkatkan produktivitas terutama untuk wilayah yang memiliki tingkat produksi rendah. Dinas Tanaman  Pangan dan  Hortikultura  Provinsi  Jawa  Barat melalui  situs  web  https://opendata.jabarprov.go.id  telah menyediakan dataset produksi per jenis tanaman obat, namun belum menjadi satu dataset dengan berbagai jenis tanaman  obat.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang  model  penyimpanan  data  terintegrasi  berupa data warehouse , pengelompokan wilayah produksi tanaman obat menggunakan data mining serta merancang visualisasi data  pada  sistem  intelijensia  bisnis.  Perancangan  sistem  intelijensia  bisnis  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan yaitu analisis kebutuhan sistem, identifikasi kebutuhan data dan informasi, perancangan data warehouse , pengisian data  warehouse ,  proses data  mining ,  visualisasi  data,  dan  evaluasi  kinerja  sistem.  Hasil  penelitian  adalah penerapan dataware  house menggunakan  model  dimensional  dengan  skema  bintang;  pengelompokan  wilayah produksi menggunakan algoritma K-Means dengan k optimal = 3 dan jumlah elemen yang dihasilkan pada setiap cluster adalah 24 wilayah di cluster 0, 1 wilayah di cluster 1, dan 2 wilayah di cluster 2; sistem intelijensia bisnis diterapkan  menggunakan dashboard untuk  menunjukan  informasi  jumlah  produksi  serta menampilkan  hasil pengelompokan wilayah potensial penghasil tanaman obat.
Kata kunci : intelijensia bisnis, data warehouse , model dimensional, visualisasi, tanaman obat

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang memiliki  banyak  keanekaragaman  hayati  termasuk tanaman yang  memiliki  khasiat  sebagai  obat (biofarmaka).  Salah  satu  alternatif  pengobatan  di
masyarakat  adalah  dengan  cara  mengonsumsi tanaman obat, selain untuk menyembuhkan, tanaman obat  bermanfaat  untuk  mencegah  penyakit  dan memulihkan kondisi kesehatan. Biofarmaka memiliki khasiat karena dalam tanaman tersebut terkandung zat aktif  yang  dapat  mengobati  suatu  penyakit  tertentu
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 32 (2): 204-219, Agustus 2022 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2022.32.2.204 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
*Penulis Korespondensi
atau jika tidak mengandung zat aktif tertentu namun mengandung  efek  resultan/sinergi  dari  beragam  zat yang  memiliki  efek  mengobati.  Pemanfaatan biofarmaka sebagai obat yaitu dengan cara diminum, dihirup,  atau  ditempel  (Sarno,  2019).  Dalam penelitian  tanaman  obat  menunjukkan  sedikitnya terdapat 44 jenis tumbuhan obat dari 30 famili untuk kosmetik  dan  kesehatan  wanita  (Falah  dan Hadiwibowo,  2017)  serta  87  jenis  tumbuhan  yang termasuk dalam 42 famili yang dimanfaatkan sebagai obat oleh masyarakat (Rahayu dan Andini, 2019).
Keberadaan  tanaman obat dapat juga dimanfaatkan  untuk  meningkatkan  pendapatan  dan kesejahteraan  masyarakat.  Bisnis  tanaman  obat  bisa menjadi  suatu  prospek  bisnis  yang  menguntungkan, hal ini disebabkan tanaman obat mempunyai peluang ekspor  yang  tinggi.  Berdasarkan  data  dari  Badan Pusat  Statistik  terdapat  lebih  dari  10  negara  yang mengimpor  tanaman  obat,  aromatik,  dan  rempah- rempah dari Indonesia. Data ekspor mulai dari tahun 2016 sampai 2020 dapat dilihat pada Tabel 1.
Provinsi Jawa Barat adalah salah satu wilayah penghasil  tanaman  obat.  Wilayah  produksi  tanaman obat  di  provinsi  Jawa  Barat  tersebar  di  beberapa kabupaten/kota. Atas dasar manfaat yang didapat dari tanaman obat yaitu untuk kesehatan dan kesejahteraan  masyarakat,  maka  produksi  tanaman obat perlu diperhatikan dengan melakukan pemantauan  dan  evaluasi  hasil  produksi  untuk meningkatkan  produktivitas  terutama  untuk  wilayah yang  memiliki  tingkat  produksi  rendah.  Dinas Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura  Provinsi  Jawa Barat
melalui
situs web https://opendata.jabarprov.go.id  telah  menyediakan dataset produksi  per  jenis  tanaman  obat,  namun belum  menjadi  satu  dataset  dengan  berbagai  jenis tanaman  obat.  Berdasarkan  kondisi  yang  ada  dan menjadi  permasalahan  adalah  data  hasil  produksi belum  terintegrasi,  belum  ada  pengelompokan  data wilayah  produksi,  serta  belum  tersedia  visualisasi hasil  produksi  untuk  beragam  jenis  tanaman  obat.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang  model penyimpanan data terintegrasi berupa data warehouse , pengelompokan wilayah produksi tanaman  obat  menggunakan data  mining serta merancang  visualisasi  data  pada  sistem  intelijensia bisnis.  Metode  yang  digunakan  untuk data  mining adalah K-Means clustering karena memiliki kemampuan dalam proses pengelompokan data yang berjumlah besar dengan kecepatan waktu komputasi yang relatif efisien (Ahmar et al. , 2018).
Visualisasi  informasi  bertujuan  mewakili berbagai  jenis  data  (geografis,  numerik,  teks, jaringan)  secara  visual  untuk  mengaktifkan  dan memperkuat kognisi. Visualisasi informasi menawarkan  cara  intuitif  untuk  persepsi  dan manipulasi informasi yang pada dasarnya memperkuat kinerja kognitif keseluruhan pemrosesan informasi,  terutama  untuk  pengguna  yang  tidak memiliki  keahlian  (Po et  al., 2020).  Visualisasi menunjukkan  data  stories  dengan  mengubah  pola kuantitatif,  relasional,  atau  spasial  menjadi  gambar (Dougherty  dan  Ilyankou,  2021).  Sebuah  visualisasi data  harus  menyampaikan  data  secara  akurat  dan tidak  boleh  menyesatkan  atau mendistorsi.  Jika  satu angka dua kali lebih besar dari yang lain, tetapi dalam visualisasi terlihat hampir sama, maka visualisasinya salah.  Pada  saat  yang  sama,  visualisasi  data  harus estetis (Wilke, 2019).
Visualisasi data sangat penting bagi organisasi karena  mengurangi  waktu  yang dihabiskan di ruang rapat  setidaknya  30%.  Saat  merepresentasikan  teks dan angka dalam bentuk bagan dan tabel, maka dapat dengan  mudah  menyampaikan  informasi  kepada pihak  lain.  Beberapa  teknik  visualisasi  yang  dapat digunakan  untuk  mewakili  kumpulan  data  adalah (Campbell, 2021):
 Number Charts Dengan menggunakan number charts dapat secara efektif  dan  efisien  menggambarkan  informasi dalam format numerik.
Tabel 1. Ekspor tanaman obat, aromatik, dan Rempah-rempah (Badan Pusat Statistik, 2021)
No, Negara Tujuan 2016 2017 2018 2019 2020 Berat bersih : Ton 1 Pakistan 114 499,8 90 975,6 2 379,1 1 653,0 1 057,3 2 Thailand 60 117,4 68 299,9 101 664,0 162 812,3 64 560,9 3 Amerika Serikat 10 531,4 13 347,7 12 619,8 7 182,0 12 918,3 4 India 22 589,3 24 169,8 33 572,0 31 939,9 33 995,1 5 Vietnam 20 640,6 29 159,6 29 977,8 11 480,8 9 349,5 6 Singapura 11 218,0 11 179,9 10 170,5 5 007,0 4 276,3 7 Belanda 2 336,5 3 799,9 2 672,2 2 235,9 2 666,1 8 Tiongkok 15 900,4 5 496,1 4 413,2 10 297,8 18 950,5 9 Bangladesh 16 309,1 23 004,4 6 278,0 10 899,1 7 407,9 10 Jerman 897,8 1 305,9 1 357,1 1 341,3 1 515,3 11 Lainnya 41 123,6 55 053,4 130 989,5 73 291,2 118 597,9 Jumlah 316 163,9 325 792,2 336 093,2 318 140,3 275 295,1
 Maps
Salah satu keuntungan menggunakan maps untuk merepresentasikan  data  secara  grafis  yaitu menarik  untuk  dilihat,  dapat  dengan  mudah merepresentasikan  informasi  dalam  kumpulan data,  dapat  mewakili  volume  besar  informasi kompleks mengenai berbagai topik menggunakan maps dan  sangat  mudah  untuk  mencerna informasi yang digambarkan melalui maps .  Pie Charts Pie  charts digunakan  sebagai  cara  tradisional untuk  merepresentasikan  informasi. Pie  charts merupakan  salah  satu  cara  yang  baik  untuk memvisualisasikan data dalam kumpulan data.
 Gauge Charts Gauge  charts dapat  merepresentasikan  data dengan titik atau nilai data tunggal menggunakan grafik  pengukur.  Dapat  digunakan  pada  laporan dashboard eksekutif  yang  dibagikan  dengan pemangku kepentingan.
Penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan terkait  intelijensia  bisnis  serta  pengelompokan  data menggunakan  proses data  mining yaitu  penelitian visualisasi  harga  dan  pasokan  beras  di  pasar  induk beras Cipinang dengan membangun dashboard yang menampilkan  berbagai  data  harga  beras  di  tingkat grosir  dan  eceran  serta  data  beras  yang  dipasok melalui Pasar Induk Beras Cipinang bebasis  Google Data  Studio  (Sugiarto et  al., 2021).  Penelitian penerapan Sales Executive Dashboard pada perusahaan multistore di Yogyakarta untuk memantau  dan  menganalisis  kondisi  penjualan. Dashboard menampilkan  grafik  yang  memudahkan pengguna, khususnya manajer penjualan dan pemilik untuk mempelajari kondisi penjualan terkini (Santoso et  al., 2017).  Penelitian  tentang  pemilihan  teknik visualisasi  yang  paling  tepat  untuk  analisis intelijensia  bisnis  bagi  pengguna  non  ahli  sesuai dengan  kebutuhan  informasi  dan  data  dengan  cara semi otomatis ( Lavalle et al., 2019). Penelitian Sistem Intelijensia  Bisnis  Dalam  Manajemen  Pengelolaan Pelanggan  Dan  Mutu  Untuk  Agroindustri  Susu dengan  menerapkan  data  mining  dan  OLAP  Cube (Fitriana et al., 2012). Penelitian perancangan model sistem  intelijensia  bisnis  dengan  menerapkan data mining untuk  mengelompokan  cacat  produk  ketika proses  produksi  di  perusahaan  roti  (Fitriana et  al. , 2017).  Penelitian  sistem  intelijensia  bisnis  sebagai alat  pendukung  keputusan  untuk  meningkatkan kepuasan pelanggan atas layanan yang diberikan oleh perusahaan  (Fitriana et  al., 2016).  Penelitian  sistem intelijensia  bisnis  sebagai  alat  untuk  mendapatkan informasi  yang  bermanfaat  dan  akurat  dalam pengambilan  keputusan  pada  bagian  pemasaran  di pabrik  roti  dengan  menerapkan  data  mining  dan OLAP  Cube  (Fitriana et  al., 2018).  Penelitian eksplorasi faktor-faktor yang terkait dengan penciptaan  nilai  bisnis  pada  intelijesia  bisnis  dan analitik di usaha manufaktur yang sedang menjalani transformasi  Industri  4.0  (Bordeleau et  al., 2020).
Penelitian  pengelompokan  area  rawan  terjadi kecelakaan lalu lintas di jalan raya menggunakan K- Means  clustering (Purwaningsih,  2019;  Rahmadani et  al., 2021).  Penerapana  algoritma clustering data penjualan  di  rumah  makan  menggunakan Fuzzy  C- Means (Agustini,  2017).  Pemanfaatan K-Means clustering dalam upaya memetakan potensi pelanggan  sebagai  langkah  strategis    dalam menjalankan  promosi  pada  suatu  toko  pakaian (Mardalius  dan  Christy,  2020).  Penerapan  teknik clustering dalam  mengidentifikasi  bahan  makanan halal di kantin (Sucipto et al. , 2021).
Untuk  mencapai  keunggulan  daya  saing, sebuah  organisasi  akan  berupaya  mengubah  bentuk data  operasional  ke  bentuk  intelijensia  bisnis  yang bermanfaat  dalam  memenuhi  keperluan  informasi dan mengumpulkan data dari berbagai sumber untuk mendapatkan  informasi  guna  membantu  dalam membuat keputusan yang tepat, hal ini dapat dengan mudah dilakukan menggunakan proses data warehouse . Sistem data warehouse dapat mendukung proses  analisis  yang  dinamis  dan  menghasilkan informasi dengan cepat. Kelebihan penggunaan query dalam  sistem data  warehouse adalah  terdapat konsistensi  serta  kualitas  data,  efisiesi  dana,  tepat waktu  dalam  pengaksesan  data,  produktivitas  dan kinerja yang meningkat ( MIT Database Notes , n.d.). Kumpulan  data  pada data  warehouse berasal  dari berbagai  sumber,  informasi  yang  diekstraksi kemudian  digunakan  untuk  tujuan  analisis,  yang membantu bisnis membuat keputusan organisasi yang tepat (Campbell, 2021).

## METODE PENELITIAN
Perancangan  sistem  intelijensia  bisnis  pada penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu: 1. Analisis Kebutuhan Sistem Analisis  PIECES  ( performance,  information, economic, control, efficiency, service ) digunakan dalam  melakukan  analisis  terhadap  kebutuhan sistem  intelijensia  bisnis  yang  dibuat  untuk memenuhi  kebutuhan  proses  bisnis,  sehingga penerapan sistem sesuai kebutuhan pengguna.
2. Identifikasi Kebutuhan Data dan Informasi. Proses  mengidentifikasi  kebutuhan  data  dan informasi  yang  diperlukan  pada  penelitian  yang dilakukan dengan teknik observasi.
3. Perancangan Data Warehouse .
Model dimensional digunakan pada perancangan data warehouse melalui empat tahap yang terdiri dari menetapkan proses bisnis, menetapkan grain , menetapkan dimensi dan menetapkan fakta.
4. Pengisian Data Warehouse Data warehouse yang sudah dirancang diisi data melalui  proses Extract , Transform dan Load (ETL).  Pada  proses  ETL  komputer  akan melakukan  ekstraksi,  transformasi,  dan  memuat berbagai jenis data yang dihasilkan oleh komputer
dari  berbagai  sumber  data  dan  kemudian mengirimkan data ke data warehouse . 5. Proses Data Mining K-Means  clustering digunakan  pada  proses data mining untuk  mengelompokan  wilayah  potensial penghasil tanaman obat.
6. Visualisasi Data Informasi  yang  dihasilkan  dari data  warehouse akan  disajikan  dalam  bentuk  visualisasi  data melalui antarmuka dashboard . 7. Evaluasi Kinerja Sistem Evaluasi kinerja sistem dilakukan untuk memastikan sistem yang dirancang berjalan sesuai dengan  ketentuan  sehingga  kebutuhan  pengguna terpenuhi.  Evaluasi  kinerja  sistem  dilakukan dengan  cara  uji  verifikasi  dan  uji  validasi.  Uji verifikasi  dilakukan  untuk  memastikan  sistem berjalan sesuai dengan ketentuan dan tidak terjadi bug .  Uji  validasi  dilakukan  untuk  memastikan sistem  yang  dirancang  mampu  menyampaikan informasi sesuai kebutuhan pengguna.
Diagram alir sebagai gambaran alur pengerjaan atau  proses  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  bisnis  pemantauan,  jumlah  hasil produksi  dari  semua  tanaman  obat  di  berbagai wilayah  akan  terekam  dengan  baik.  Suatu  sistem pemantauan  diperlukan  agar  pemantauan  berjalan baik  didukung  oleh  ketersediaan  data  yang  akurat. Dengan  adanya  sistem  intelijensia  bisnis  dalam pemantauan hasil produksi, pengguna dapat menerima  informasi  hasil  produksi  tanaman  obat untuk mendukung pengambilan keputusan. Informasi lengkap  yang  tersedia  seperti  informasi  berbagai wilayah produksi, perbandingan jumlah produksi, dan pengelompokan wilayah produksi membantu pengambilan  keputusan  dalam  waktu  yang  cepat. Kebutuhan  sistem  intelijensia  bisnis  yang  dibuat untuk memenuhi kebutuhan proses bisnis berdasarkan  hasil  proses  analisis  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Gambar 1. Diagram alir metode penelitian

## Tabel 2. Analisis PIECES
PIECES Sistem Berjalan Sistem Usulan Performance Memerlukan waktu proses lebih lama untuk mendapatkan informasi jumlah produksi dari beberapa jenis tanaman obat secara bersamaan dikarenakan informasi yang disajikan masih per jenis tanaman obat. Penyampaian informasi melalui visualisasi dashboard untuk mengakses informasi jumlah produksi dari beberapa jenis tanaman obat secara bersamaan dilakukan dengan cepat. Information - Penghitungan jumlah produksi berbagai jenis tanaman obat pada suatu wilayah tertentu harus dilakukan secara manual yang dapat menyebabkan terjadi kesalahan hitung.
- Tidak ada informasi perbandingan jumlah produksi.
- Tidak ada pengelompokan ( clustering ) wilayah berdasarkan jumlah produksi. - Penghitungan jumlah produksi berbagai jenis tanaman obat dilakukan secara otomatis untuk mengurangi terjadi kesalahan hitung sehingga informasi lebih akurat.
- Terdapat informasi perbandingan jumlah produksi berdasarkan wilayah, jenis produk dan tahun.
- Terdapat informasi pengelompokan ( clustering ) wilayah berdasarkan jumlah produksi. Economic Penghitungan jumlah produksi berbagai jenis tanaman obat pada suatu wilayah tertentu harus dilakukan secara manual sehingga memerlukan biaya atas sumber daya manusia sebagai operator. Penghitungan jumlah produksi berbagai jenis tanaman obat dilakukan secara otomatis sehingga tidak perlu ada biaya atas sumber daya manusia sebagai operator. Control Tidak ada kendali dalam mengintegrasikan data jumlah produksi dari beberapa jenis tanaman obat. Data diintegrasikan dan disimpan dalam data warehouse sehingga data dapat dikendalikan. Efficiency Proses pencarian informasi dilakukan berulang untuk mendapatkan informasi jumlah produksi dari jenis tanaman obat yang berbeda. Proses pencarian informasi dilakukan dengan cepat melalui filter informasi untuk jenis tanaman obat yang berbeda. Service Akses informasi melalui beberapa langkah berulang serta proses rekapitulasi manual yang memperlambat proses pengambilan keputusan. Akses informasi dan pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan cepat dan mudah melalui sistem intelijensia bisnis.
Arsitektur  sistem  intelijensia  bisnis  yang dirancang mencakup sistem dan perangkat lunak yang diperlukan  untuk  mengumpulkan,  menyimpan, mengintegrasikan, menganalisis data serta menyajikan informasi tentang hasil produksi tanaman obat  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Informasi disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  memerlukan infomasi  jumlah  produksi  tanaman  obat  dalam menjalankan proses bisnis, diantaranya adalah:
 Pemerintah
Informasi  yang  dihasilkan  sistem  intelijensia bisnis digunakan sebagai bahan evaluasi keberhasilan  produksi  di  suatu  wilayah;  sebagai acuan dalam mengembangkan budidaya tanaman obat  untuk  meningkatkan  hasil  produksinya terutama  untuk  wilayah  yang  memiliki  tingkat produksi  rendah;  serta  sebagai  acuan  dalam mempromosikan potensi suatu wilayah.
 Produsen Obat Sistem  intelijensia  bisnis  menyajikan  informasi sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan dalam  menentukan  wilayah  sebagai  sumber
pemasok  bahan  baku  tanaman  obat  terutama industri obat tradisional.
 Produsen Pupuk Informasi  sistem  intelijensia  bisnis  wilayah produksi  tanaman  obat  dijadikan  sebagai pertimbangan pada pengambilan keputusan dalam menentukan  wilayah  pemasaran  dan  distribusi pupuk.
Data  pada  visualisasi  informasi  bersumber dari  dari  data  jenis  produk,  data  wilayah  produksi, data  tahun  produksi  dan  data  jumlah  produksi, sedangkan  sumber  data  pada  proses data  mining untuk  pengelompokan  data  wilayah  produksi adalah data jumlah produksi seluruh jenis produk pada setiap wilayah.
Setelah  data  produksi  berbagai  tanaman  obat terkumpul,  dilanjutkan  dengan  proses Extract, Transform,  Load (ETL).  Keakuratan  dan  relevansi Business  Intelligence  &  Analytics bergantung  pada tingginya  mutu  data  pada  data  warehouse  yang bersumber  dari  internal  dan  eksternal  menggunakan proses ETL (Souibgui et al., 2019).
Gambar 2. Arsitektur Sistem Intelijensia Bisnis
Kettle  ETL tool digunakan  pada  proses Extract, Transform, Load . Kettle adalah aplikasi ETL open source yang sering digunakan sebagai ETL tool. Kettle merupakan seperangkat alat dan aplikasi yang memungkinkan  manipulasi  data  dari  berbagai sumber.
Sistem manajemen basis data digunakan untuk menyimpan  data  keluaran  pada  sistem data warehouse . MyQSL adalah sistem manajemen basis data  yang  digunakan  pada  penelitian.  Untuk menambah,  mengakses,  dan  mengolah  data  yang tersimpan  dalam  basis  data  komputer  diperlukan sistem  manajemen  basis  data  yang  memiliki  peran penting  dalam  komputasi,  sebagai  penggunaan mandiri, atau sebagai bagian dari aplikasi lain.
Setelah  semua  komponen data  warehouse dibuat  dan  proses  ETL  dijalankan  sehingga data warehouse terisi  data  dengan  baik,  selanjutnya dilakukan  proses data mining menggunakan algoritma K-Means  clustering dan  pembuatan dashboard sebagai antarmuka visualisasi data. Proses data mining menggunakan perangkat lunak RapidMiner Studio, sedangkan pembuatan dashboard pada  penelitian  menggunakan  perangkat lunak  Power  BI  yaitu  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  membuat  visualisasi  data  secara interaktif pada intelijensia bisnis.
Informasi  hasil  produksi  tanaman  obat  yang tampil pada dashboard untuk pengambilan keputusan disajikan dalam bentuk grafik yang beragam disertai tabel.  Fitur  filter  juga  disediakan  pada dashboard yang  berguna  untuk  memilah  data  supaya  lebih
mudah mencari serta mengelompokan data berdasarkan  keinginan  pengguna.  Fitur  filter  yang disediakan  pada dashboard yaitu  filter  berdasarkan nama kota, nama produk, dan tahun produksi. Ikhtisar dari  informasi  yang  tampil  juga  terdapat  pada dashboard .
Data  hasil  produksi  berbagai  tanaman  obat merupakan  hasil  dari  proses  bisnis  yang  telah dilakukan  pada  sektor  pertanian  pada  wilayah kabupaten  dan  kota  di  provinsi  Jawa  Barat,  yaitu tanaman  serai,  jeruk  nipis  sambiloto,  lidah  buaya, mahkota  dewa,  mengkudu,  kapulaga,  temu  kunci, temu  ireng,  temulawak,  lempuyang,  kunyit,  kencur, lengkuas dan jahe. Data hasil produksi diperoleh dari situs  web    https://opendata.jabarprov.go.id  yang bersumber  dari  Dinas  Tanaman  Pangan  dan Hortikultura Provinsi Jawa Barat. Tampilan situs web sebagai sumber data dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Penetapan grain pada data  warehouse berhubungan  dengan  hal  yang  akan  diwakili  oleh tabel fakta pada setiap row . Grain ditetapkan sebelum menentukan  dimensi  atau  fakta,  karena  syarat dimensi  atau  fakta  yaitu  harus  selalu  konsisten dengan grain . Pada setiap dimensi terdapat berbagai data yang direlasikan terhadap grain yang ditetapkan untuk  digunakan  sebagai  acuan  dalam  membuat struktur  basis  data. Grain adalah  data  dari  kandidat fakta  yang  bisa  dianalisis  (Khotimah  dan  Sriyanto, 2016).  Grain  pada  perancangan data  warehouse ini adalah  produksi  tanaman  obat  sedangkan  dimensi yang digunakan adalah tahun, kota, dan produk.
Gambar 3. Tampilan situs web data produksi jahe di Provinsi Jawa Barat (Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Jawa Barat, 2022)
Gambar  4.  Tampilan  situs  web  data  produksi  kapulaga  di  kabupaten  Cianjur  (Dinas  Tanaman  Pangan  dan Hortikultura Provinsi Jawa Barat, 2022)
Berdasarkan  relasi  dimensi  dengan grain terbentuk  tabel  fakta.  Tabel  fakta  dalam  model dimensional  menyimpan  pengukuran  kinerja  yang dihasilkan  dari  peristiwa  proses  bisnis  organisasi (Kimball  dan  Ross,  2013).  Keterkaitan  antara  tabel fakta  dengan  tabel  dimensi  yang  dirancang menggunakan star schema dapat dilihat pada Gambar 5.
Setelah  membuat  rancangan  tabel  fakta  dan tabel dimensi dilanjutkan dengan proses implementasi  menggunakan  Kettle ETL  tool dan MySQL sebagai sistem manajemen basis data untuk penyimpanan  data.  Kettle ETL  tool digunakan sebagai  alat  untuk  meyusun  rangkaian  langkah transformasi  proses Extract , Transform dan Load pada tabel fakta dan tabel dimensi.
Tabel  dim_tahun  terdiri  dari  3  atribut  yaitu Sk_Tahun, Tahun dan Deskripsi. Proses transformasi dim_tahun  dimulai  dari  membaca file sumber  yang berisi  master  periode  dataset  per  tahun,  dilanjutkan penambahan sequence number , pemilihan fields dan menulis data pada tabel dim_tahun. Alur transformasi dim_tahun dapat dilihat pada Gambar 6.
Tabel  dim_kota  terdiri  dari  4  atribut  yaitu Sk_Kota, Kode_Kota, Nama_Kota dan Peta_Lokasi. Proses transformasi dim_kota dimulai dari membaca file sumber yang berisi data kota dan data koordinat peta,  dilanjutkan  pembersihan  duplikasi  data, penambahan sequence  number ,  pemilihan fields , penggabungan  data kota  dengan  data  koordinat  peta serta  menulis  data  pada  tabel  dim_kota.  Alur transformasi dim_ kota dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 5. Diagram Bintang fact_ produksi
Gambar 6. Transformasi dim_tahun
Gambar 7. Transformasi dim_kota
Tabel  dim_produk  terdiri  dari  3  atribut  yaitu Sk_Produk,  Kode_Produk,  dan  Nama_Produk. Proses  transformasi  dim_produk  dimulai  dari membaca  file  sumber  yang  berisi  data  produk, dilanjutkan pembersihan duplikasi data, penambahan
sequence  number,  pemilihan  fields,  penggabungan data  kota  dengan  data  koordinat  peta  serta  menulis data pada tabel dim_produk. Alur transformasi dim_ produk dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Transformasi fact_produksi
Setelah  seluruh  tabel  dimensi  terbentuk dilanjutkan  dengan  transformasi  tabel  fact_produksi dengan file sumber yang berisi data produksi tanaman obat setiap wilayah kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat  per  tahun.  Alur  transformasi  fact_produksi dapat dilihat pada Gambar 9. Selain untuk meyusun langkah  transformasi,  Kettle  ETL  tool  digunakan untuk  meyusun  Job  yang  yang  menangani  kendali atas  aliran  tugas  yang  terdiri  atas  beberapa transformasi.  Setelah  job  produksi  tanaman  obat dijalankan, tabel  fakta  dan tabel  dimensi akan  terisi data hasil dari  proses Extract , Transform  dan  Load. Informasi  setiap  langkah  proses Extract ,  Transform dan Load yang  dijalan  oleh  Kettle  ETL  tool  dapat dilihat  pada  tampilan Execution  Result .  Alur  job transformasi dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Job Produksi Tanaman Obat
Terdapat permasalahan dalam pengembangan budidaya  dan  produksi  tanaman  obat,  yaitu masalah Sumber  Daya  Manusia  yang  profesional,  perhatian terhadap  hasil-hasil  penelitian  ilmiah  masih  rendah, dan  kurangnya  dukungan  pembiyaan  untuk  petani skala kecil (Salim dan Munadi, 2017). Pengelompokan wilayah produksi tanaman dilakukan agar  proses  pengembangan  budidaya  dan  produksi tanaman obat tercapai secara optimal dengan efektif dan efisien.
K-Means adalah teknik  pengelompokan  yang banyak  diterapkan.  Dimulai  dengan  menentukan suatu  titik  pusat  ( centroid ).  Langkah  berikutnya semua  titik  diarahkan  menuju  titik  pusat  terdekat dengan  memperhatikan  tingkat  kedekatan.  Setelah kelompok  terbentuk,  dilanjutkan  dengan  pembaruan
titik  pusat  pada  setiap  kelompok.  Algoritma  akan mengulangi  langkah-langkah  ini  sampai  tidak  ada perubahan  titik  pusat  (Aggarwal  dan  Reddy,  2014). Evaluasi kinerja algoritma pengelompokan K-Means terbaik  berdasarkan  Davies  Bouldin  Index  (DBI) berdasarkan  kuantitas  dan  kedekatan  antar  anggota cluster.  Semakin  kecil  nilai  DBI  maka  cluster  yang dihasilkan semakin baik (Suarna et al., 2021). Secara bertahap  nilai  k  dimasukan  dimulai  dari  2,  3  dan  4 untuk menghitung nilai DBI. Hasil penghitungan DBI dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Davies Bouldin Index (DBI) K Davies Bouldin Index 2 0,570 3 0,255 4 0,493
Hasil  penghitungan  DBI  menunjukan  bahwa nilai DBI terkecil adalah 0,255 pada k = 3 sebagai k optimal yang dipilih. Saat data produksi tanaman obat telah dimuat ke data warehouse melalui proses ETL, selanjutnya  dilakukan  proses data  mining dengan algoritma K-Means clustering  dan  visualisasi  data. Sebelum  proses  data  mining  dilaksanakan  diawali dengan data  preprocessing sebagai  langkah  untuk mempersiapkan data yang bersih dan siap digunakan pada  proses  selanjutnya.  Hasil data  preprocessing dimasukan  kedalam  RapidMiner  Studio  melalui proses import data . Sampel hasil proses import data dapat dilihat pada Tabel 4.
Pada  perancangan  proses data  mining pada RapidMiner Studio menggunakan beberapa operator, diantaranya  yaitu Read/Write  Database , Select Attributes , K-Means , Multiply , Cluster  Distance Performance,  Write  Database,  Cluster  Model Visualizer dan operator lainnya. Rangkaian operator pada  RapidMiner  Studio  dapat  dilihat  pada  Gambar 10.
Proses K-Means clustering pada data  mining dilakukan  untuk  untuk  mengelompokan  wilayah potensial  penghasil  tanaman  obat  dengan  jumlah pengelompokan    sebanyak    3 cluster .  Proses clustering menghasilkan  pengelompokan  wilayah produksi  tanaman  obat  yang  tersebar  di  3 cluster , jumlah  wilayah  pada  masing-masing cluster adalah 24  wilayah  berada  pada cluster 0,  1  wilayah  berada pada cluster 1, dan 2 wilayah berada pada cluster 2. Visualisasi  hasil  pengelompokan  pada  RapidMiner Studio dapat dilihat pada Gambar 11.
Pusat cluster akhir  dihitung  sebagai mean untuk setiap variabel dalam setiap cluster akhir. Pusat cluster akhir mencerminkan karakteristik untuk setiap cluster dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 4. Sampel Data pada RapidMiner
Kode_Kota Serai Jeruk_Nipis Sambiloto Lidah_Buaya Mahkota_Dewa Mengkudu Kapulaga Temukunci 3201 2075340 221000 10128 722266 25812 5911 5591839 5037475 3202 405500 6000 4405 2092 277424 319302 7613519 35430 3203 278960 375300 20786 150518 9170838 20242554 106393283 684889 3204 36915 82000 9062 1658411 166983 99823 551965 39870 3205 0 0 0 3270 22440 75572 79030602 23220 3206 71193 965 277 26788 2572518 2416577 196748021 170 3207 143950 4415 0 28642 53552 522522 57584013 0 3208 0 1892 0 330 2476 5873 9490020 3390 3209 3000 0 1067 0 4620 8211 5783 1495 3210 0 0 0 200 14539 12770 461364 50610 3211 428800 145000 0 22000 1000 255700 321756 0 3212 1868 0 541 1352 1056 8877 0 4580 3213 2048500 10500 0 0 104 1857353 208509 515250 3214 2868 3150 9730 29718 400154 785708 9189143 549461 3215 6000 290 167108 908 5131910 302158 787018 5103225 3216 25300 0 0 2500 7500 19459 0 2032100 3217 2095440 266500 9470 63789 236691 203043 5841980 107852 3218 0 0 0 2349 249199 20368 24209246 0
Gambar 10. Rancangan Data Mining
Tabel 5. Pusat Cluster Akhir No Jenis Tanaman Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 1 Jahe 4900361.58 9365787.00 111125191.00 2 Jeruk Nipis 30898.54 965.00 187650.00 3 Kapulaga 5119569.00 196748021.00 92711942.50 4 Kencur 1567765.92 491276.00 6410899.50 5 Kunyit 2456002.13 1587981.00 28597458.50 6 Lempuyang 109575.33 176543.00 3940979.50 7 Lengkuas 3582231.51 1560903.00 9212757.50 8 Lidah Buaya 113969.83 26788.00 76894.00 9 Mahkota Dewa 285792.79 2572518.00 4596639.00 10 Mengkudu 238569.79 2416577.00 10159063.00 11 Sambiloto 11156.21 277.00 10393.00 12 Serai 303121.08 71193.00 139480.00 13 Temukunci 572270.42 170.00 354054.50 14 Temulawak 1104716.67 1123586.00 3305730.00 15 Temu Ireng 36731.17 10878.00 4335.00 Tabel 6. Anggota Cluster No Kota Cluster No Kota Cluster 1 Kab.  Bogor cluster 0 15 Kab.  Karawang cluster 0 2 Kab.  Sukabumi cluster 0 16 Kab.  Bekasi cluster 0 3 Kab.  Cianjur cluster 2 17 Kab.  Bandung Barat cluster 0 4 Kab.  Bandung cluster 0 18 Kab.  Pangandaran cluster 0 5 Kab.  Garut cluster 2 19 Kota Bogor cluster 0 6 Kab.  Tasikmalaya cluster 1 20 Kota Sukabumi cluster 0 7 Kab.  Ciamis cluster 0 21 Kota Bandung cluster 0 8 Kab.  Kuningan cluster 0 22 Kota Cirebon cluster 0 9 Kab.  Cirebon cluster 0 23 Kota Bekasi cluster 0 10 Kab.  Majalengka cluster 0 24 Kota Depok cluster 0 11 Kab.  Sumedang cluster 0 25 Kota Cimahi cluster 0 12 Kab.  Indramayu cluster 0 26 Kota Tasikmalaya cluster 0 13 Kab.  Subang cluster 0 27 Kota Banjar cluster 0 14 Kab.  Purwakarta cluster 0
Berdasarkan  nilai  pusat cluster menunjukan hasil analisis pengelompokan menggunakan algoritma K-Means yaitu:
- Cluster 0  berisi  produksi  mahkota  dewa, mengkudu,  kapulaga,  temulawak,  lempuyang, jahe  yang  rendah.  Produksi  jeruk  nipis,  kunyit, kencur,  lengkuas  yang  sedang.  Produksi  serai, sambiloto,  lidah  buaya,  temukunci,  temu  ireng yang tinggi.
- Cluster 1  berisi  produksi  jeruk  nipis,  kunyit, kencur,  lengkuas,  serai,  sambiloto,  lidah  buaya, temukunci yang rendah. Produksi mahkota dewa, mengkudu,  temulawak,  lempuyang,  jahe,  temu ireng yang sedang. Produksi kapulaga yang tinggi.
- Cluster 2 berisi produksi temu ireng yang rendah. Produksi serai, sambiloto, lidah buaya, temukunci, kapulaga yang sedang. Produksi jeruk nipis,  kunyit,  kencur,  lengkuas,  mahkota  dewa, mengkudu,  temulawak,  lempuyang,  jahe  yang tinggi.
Anggota  kelompok  untuk  masing-masing cluster  yang  terbentuk  dapat  dilihat  pada  Tabel  6. Antarmuka dashboard dirancang  sesuai  kebutuhan dan data pada data warehouse dibaca oleh Power BI. Informasi yang disajikan pada dashboard terdiri dari beberapa  bagian  yaitu  informasi  jumlah  produksi berdasarkan  nama  kota  dan  nama  produk  dalam bentuk stacked bar chart ; informasi jumlah produksi berdasarkan  nama  kota  dan  nama  produk  dalam
bentuk clustered  bar  chart ;  informasi  jumlah produksi berdasarkan tahun dan nama produk dalam bentuk donut  chart ;  informasi  jumlah  produksi berdasarkan tahun dan nama kota  dalam bentuk line chart ; informasi hasil proses pengelompokan wilayah produksi  dengan  menerapkan  algoritma K-Means dalam bentuk treemap dan line chart . Selain menggunakan grafik, tampilan dashboard dilengkapi  ikhtisar  informasi,  peta wilayah, fitur filter, dan disertai informasi yang rinci dalam bentuk tabel. Alasan penggunaan grafik dipilih
karena menampilkan data dalam bentuk grafik, lebih mudah  bagi  otak  untuk  memahami  informasi  dan memprosesnya (Campbell, 2021).
Tampilan Stacked Bar Chart pada Gambar 12 merupakan grafik dengan menggunakan batang untuk menggambarkan  perbandingan  antar  kategori  data, dengan  membagi  serta  membandingkan  seluruh bagian. Batang-batang pada grafik mewakili wilayah produksi,  dan  segmen  pada  batang  mewakili  jenis produk tanaman obat.
Gambar 12. Stacked Bar Chart Dashboard
Gambar 14. Clustered Bar Chart Dashboard
Tampilan Clustered  Bar  Chart pada  Gambar 13  merupakan  grafik  dengan  menggunakan  batang secara  berkelompok  yang  berbeda  ditempatkan berdampingan  untuk  membandingkan  nilai  pada semua  kategori  dengan  menggunakan  batang horizontal atau vertikal. Setiap kelompok batang pada grafik mewakili wilayah produksi, dan setiap batang pada kelompok mewakili jenis produk tanaman obat.
Tampilan Donut  Bar  Chart pada  Gambar  14 merupakan grafik yang digunakan untuk menggambarkan  perbandingan  data  berdasarkan kategori  dengan  ukuran  setiap  bagian  merupakan
representasi proporsi masing-masing kategori. Donut Bar  Chart digunakan  untuk  menunjukan  persentase jumlah produksi berdasarkan tahun dan jenis produk tanaman obat.
Tampilan Line  Chart pada  Gambar  15 merupakan  grafik  yang  menggunakan  garis  untuk menyambungkan  titik-titik  data  yang  bernilai kuantitatif  dalam  rentang  waktu  tertentu  sebagai representasi dari data historis. Line Chart digunakan untuk  menampilkan  jumlah  produksi  berdasarkan tahun dan wilayah produksi tanaman obat.
Gambar 15. Donut Chart Dashboard
Gambar 17. Table Dashboard
Gambar 18. Clustering Dashboard
Tampilan  tabel  pada  Gambar  17  digunakan untuk  menyajikan  informasi  dengan  tampilan  yang lebih  rinci  dalam  penelusuran  data.  Hal  ini memungkinkan  untuk  menggali  informasi  lebih dalam  secara  interaktif  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna  yang  belum  tersajikan  dalam  grafik  atau visualisasi data yang lain.
Hasil  pengelompokan  wilayah  potensial penghasil  tanaman  obat  menggunakan  algoritma K-
Means pada proses data mining dapat diakses melalui Clustering  Dashboard .  Informasi  yang  ditampilkan pada dashboard adalah treemap dan  tabel  yang menunjukan jumlah cluster dan anggotanya, serta line chart dan tabel yang menunjukan nilai centroid setiap jenis  produk  di  masing-masing cluster .  Tampilan Clustering Dashboard dapat dilihat pada Gambar 18. Evaluasi  kinerja  sistem  dilakukan  untuk memastikan sistem intelijensia bisnis yang dirancang
berjalan  sesuai  dengan  ketentuan.  Proses  verifikasi dilakukan untuk memastikan proses pada sistem telah berjalan sesuai rancangan yang dibuat. Pada tahap ini diuji  dengan  dengan  cara  melakukan  input  pada sistem  sehingga  sistem  menjalankan  proses  sampai sistem  menghasilkan  output,  misal:  input  tahun produksi,  pemilihan  wilayah  dan  pemilihan  jenis produk.  Untuk  memastikan  sistem  menghasilkan informasi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna maka dilakukan proses validasi dengan menggunakan metode black  box .  Pada  proses  validasi  dilakukan pengujian  sistem  intelijensia  bisnis  dengan  cara menguji  semua  fitur  sistem  yang  meliputi  menu, grafik, ikhtisar, peta wilayah, fitur filter, tabel. Hasil pengujian  menunjukan  sistem  intelijensia  bisnis berfungsi  dengan  baik  dan  menghasilkan  informasi sesuai kebutuhan pengguna. Aspek kebutuhan sistem pada  analisis  PIECES  dengan  membandingkan  fitur sistem  yang  berjalan  dan  hasil  sistem  usulan  yang dirancang terpenuhi dengan baik.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dataware  house sebagai  penyimpanan  data yang  terintegrasi  dan  menjadi  sumber  data  pada sistem  intelijensia  bisnis  telah  berhasil  diterapkan menggunakan  model  dimensional  dengan  skema bintang  yang  terdiri  dari tiga  tabel  dimensi  dan  satu tabel fakta. Proses pengelompokan wilayah produksi tanaman  obat  menggunakan  algoritma K-Means clustering berhasil  dilakukan  dengan  k  optimal  =  3, jumlah elemen pada setiap cluster adalah 24 wilayah di cluster 0, 1 wilayah di cluster 1, dan 2 wilayah di cluster 2.  Sistem  intelijensia  bisnis  berhasil diterapkan  dengan  informasi  pada dashboard untuk menunjukan  jumlah  produksi  berdasarkan  wilayah dan  jenis  produk,  menunjukan  persentase  jumlah produksi  berdasarkan  tahun  dan  jenis  produk, menampilkan jumlah produksi berdasarkan tahun dan wilayah produksi, serta menampilkan hasil pengelompokan wilayah potensial penghasil tanaman obat. Sistem intelijensia bisnis yang diterapkan telah melalui  tahap  evaluasi  kinerja  dan  menghasilkan informasi  secara  ringkas,  mudah,  cepat  dan  akurat sesuai kebutuhan pengguna.

## Saran
Penelitian  lebih  lanjut  terkait  dengan  sistem intelijensia  bisnis  untuk  memantau  jumlah  produksi tanaman obat dapat dikembangkan dengan merancang  model  arsitektur data  warehouse yang disempurnakan  melalui  perbandingan  hasil  kinerja menggunakan metode lain serta memperkaya sumber data.

## DAFTAR PUSTAKA
Aggarwal CC dan Reddy CK. 2014. Data Clustering Algorithms and Applications . CRC Press.
Agustini  F.  2017.  Implementasi  algoritma  fuzzy  C- means  studi  kasus  penjualan  di  sushigroove restaurant. Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi Komputer , 3 (1), 127–132.
Ahmar  AS,  Napitupulu  D,  Rahim  R,  Hidayat  R,
Sonatha  Y,  Azmi  M.  2018.  Using K-Mean s clustering  to  cluster  provinces  in  Indonesia. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1028(1). Badan Pusat Statistik. 2021. Ekspor Tanaman Obat, Aroma?k,  dan  Rempah-Rempah  menurut Negara  Tujuan  Utama,  2012  -  2020 . https://www.bps.go.id/statictable/2019/02/18/2 019/ekspor-tanaman-obat-aromatik-dan- rempah-rempah-menurut-negara-tujuan- utama-2012-2020.html
Bordeleau FE, Mosconi E, dan de Santa-Eulalia LA. 2020. Business intelligence and analytics value creation  in  Industry  4.0: a  multiple  case  study in manufacturing medium enterprises.
Production  Planning  and  Control. 31 (2–3): 173–185.
Campbell A. 2021. Data Visualization Guide: Clear Introduction  to  Data  Mining,  Analysis,  and Visualization . Alex Campbel.
Dinas  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura  Provinsi Jawa  Barat.  2022. Data  Produksi  Tanaman Obat . https://opendata.jabarprov.go.id/
Dougherty  J  dan  Ilyankou  I.  2021. Hands-on  data visualization :  interactive  storytelling  from spreadsheets to code . O’Reilly Media, Inc. Falah  F  dan  Hadiwibowo  N.  2017.  Species identification of traditional medicine plants for women’s  health  in  East  Kalimantan:  lesson learned from local wisdom. Indonesian Journal of Forestry Research , 4 (1), 49–68.
Fitriana R, Saragih J, dan Luthfiana N. 2017. Model business  intelligence  system  design  of  quality products  by  using  data  mining  in  R  Bakery Company. IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering . 277 (1).
Fitriana  R,  Saragih  J,  dan  Firmansyah  MA.  2016.
Business  intelligence  system  model  proposals to  improve  the  quality  of  service  at  PT  GIA. Proceeding  of  9th  International  Seminar  on Industrial Engineering and Management , 2–10.
Fitriana  R,  Saragih  J,  dan  Hasyati  BA.  2018.
Perancangan  model  sistem  intelijensia  bisnis untuk  menganalisis  pemasaran  produk  roti  di pabrik  roti  menggunakan  metode  data  mining dan cube. Jurnal Teknologi Industri Pertanian , 28 (1): 113–126.
Fitriana R, Eriyatno, Djatna T, Kusmuljono BS. 2012. Peran sistem intelijensia bisnis dalam manajemen  pengelolaan  pelanggan  dan  mutu untuk agroindustri susu skala usaha menengah, Jurnal  Teknologi  Industri  Pertanian . 22 (3): 131–139.
Khotimah  K  dan  Sriyanto.  2016.  Perancangan  dan implementasi data warehouse untuk
mendukung  sistem  akademik  (Studi  Kasus Pada  STKIP  Muhammadiyah  Kotabumi).
Jurnal Teknologi Informasi Magister Darmajaya . 2 (01): 94–107. Kimball R  dan Ross M. 2013. The Data Warehouse Toolkit:  The  Definitive  Guide  to  Dimensional Modeling,  Third Edition .  John  Wiley  &  Sons, Inc.
Lavalle  A,  Maté  A,  Trujillo  J,  Rizzi  S.  2019.
Visualization Requirements for business intelligence  analytics:  a  goal-based,  iterative framework. Proceedings of the IEEE International  Conference  on  Requirements Engineering , 109–119.
Mardalius  dan Christy T. 2020. Mapping of Potential customers  as  a  clothing  promotion  strategy using  k-means  clustering  algorithm. Jurnal Ilmu  Pengetahuan  Dan  Teknologi  Komputer , 6 (1), 67–72. https://doi.org/10.33480/jitk.v6i1.1414 MIT Database Notes . (n.d.). Department of Computer Science  University  of  Cape  Town.  Retrieved May 5, 2022, from https://www.cs.uct.ac.za/mit_notes/database/p dfs/mit-database-notes.pdf
Po  L,  Desimoni  F,  Bikakis  N,  Papastefanatos  G.
2020. Linked  Data  Visualization  Techniques, Tools, and Big Data . Morgan & Claypool. Purwaningsih  E.  2019.  Analisis  kecelakaan  berlalu lintas  di  kota  jakarta  dengan  menggunakan metode  K-Means. Jurnal  Ilmu  Pengetahuan Dan  Teknologi  Komputer. 5 (1):  139–144. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i1.712
Rahayu  SM  dan  Andini  AS.  2019.  Ethnobotanical study  on  medicinal  plants  in  sesaot  forest, narmada, West Lombok, Indonesia.
Biosaintifika:  Journal  of  Biology  &  Biology Education , 11 (2), 234–242.
Rahmadani  N,  Rahayu  E,  dan  Lestari  A.  2021.  K- Means  Clustering  Areas  Prone  To  Traffic Accidents  in  Asahan  Regency. Jurnal  Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer.
6 (2):181–186.
https://doi.org/10.33480/jitk.v6i2.1519.K- MEANS
Salim  Z,  dan  Munadi  E.  2017. Info  Komoditi Tanaman  Obat .  Badan  Pengkajian  dan Pengembangan Perdagangan Kementerian Perdagangan Republik Indonesia.
Santoso HB, Sonia Putri PA, dan Oetomo BSD. 2017.
Implementation  of  Sales  executive  dashboard for  a  multistore  company  in  Yogyakarta. International Journal of New Media Technology , 4 (1), 59–68. https://doi.org/10.31937/ijnmt.v4i1.540 Sarno. 2019. Pemanfaatan tanaman obat
(Biofarmaka) sebagai produk unggulan masyarakat desa Depok Banjarnegara. Abdimas Unwahas . 4 (2): 73–78.
Souibgui M, Atigui F, Zammali S, Cherfi S, Yahia, S.
Ben.  2019.  Data  quality  in  ETL  process:  A preliminary study. Procedia Computer Science , 159 , 676–687.
Suarna N, Wijaya YA, Mulyawan, Hartati T, Suprapti T. 2021. Comparison K-Medoids algorithm and K-Means algorithm for clustering fish cooking menu from fish dataset. IOP Conference Series: Materials  Science  and  Engineering , 1088 (1). https://doi.org/10.1088/1757-
899X/1088/1/012034
Sucipto  S,  Al-Mubarok  MS,  dan  Setiyawan  DT. 2021.  Hierarchical  clustering  bahan  menu  di kantin universitas untuk menunjang implementasi  sistem  jaminan  halal. Jurnal Teknologi Industri Pertanian , 31 (1), 103–124. https://doi.org/10.1201/b19706
Sugiarto D, Mardianto I, Najih M, Adrian D, Pratama, DA.  2021.  Perancangan  dashboard  untuk visualisasi  harga  dan  pasokan  beras  di  pasar induk beras cipinang. Jurnal Teknologi Industri Pertanian , 31 (1), 12–19.
Wilke CO. 2019. Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and  Compelling  Figures. 53  (9).  O’Reilly Media, Inc.
.