## SISTEM ANALISIS DATA MAHASISWA MENGGUNAKAN APLIKASI ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) DATA WAREHOUSE

## Adi Supriyatna
Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Karawang Jl. Ahmad Yani No. 98 Karawang adi.asp@bsi.ac.id
Abstract  Along  with  the  developments  of  the times  and  technology  then  the  education  level  of community has been an increase in , this is proven by  the  increasing  interest  on  the  part  of  high school graduates who want to continue the level of education to college .The development of a college can be seen at the rising numbers of students from year to year. At this point in time leaders the top of college difficulty receive information related to the number of student who in conformity with the wish because  they  still  relying  on  parts  that  perform data processing student , as a result have to wait to get  the  information  relating  to  data  student.  In addition, dataset students such abounding actually has  information  or  knowledge  can  get  or  analyze, so  as  to  from  a  collection  of  the  data  can  be obtained a pattern or knowledge that can be used by  a  college  to  better  understand  the  condition there  are.  Based  on  the  knowledge  obtained  from data  analysis  students  ,  leaders  universities  can make  strategic  plan  better  to  embodied  in  the work  program  forward.  This  research  was intended  to  produce  a  system  that  can  be  used  by the  leader  of  universities  to  an  analysis  of  data students  to  design  application  olap  data  the warehouse. The method or approach that is used in the  design  this  system  is  the  approach  top  down. The  result  of  this  research  is  the  establishment  of application OLAP data warehouse to enable to the college  in  do  the  digging  information  on  and analysis of students data so that it can be speed up the  decision-making  process,  and  can  provide independence in choosing a form of report desired.
Intisari  Seiring dengan perkembangan zaman dan teknologi maka tingkat pendidikan masyarakat  mengalami  peningkatan,  hal  ini dibuktikan  dengan  semakin  meningkatnya  minat lulusan  SMA  yang  mau  melanjutkan  jenjang pendidikan  ke  perguruan  tinggi.  Perkembangan suatu  perguruan  tinggi  dapat  dilihat  dengan bertambahnya  jumlah  mahasiswa  dari  tahun  ke tahun. Pada saat ini pimpinan puncak perguruan tinggi  kesulitan  menerima  informasi  terkait jumlah mahasiswa yang sesuai dengan keinginan dikarenakan  masih  ketergantungan  terhadap bagian  yang  melakukan  pengolahan  data mahasiswa,  akibatnya  harus  menunggu  untuk
mendapatkan  informasi  terkait  data  mahasiswa. Selain  itu,  Kumpulan  data  mahasiswa  yang sedemikian  berlimpah  sebenarnya  mengandung informasi  atau  pengetahuan  yang  dapat  digali atau  dianalisis,  sehingga  dari  kumpulan  data tersebut  dapat  diperoleh  pola  atau  pengetahuan yang  dapat  digunakan  oleh  perguruan  tinggi untuk lebih memahami kondisi jumlah mahasiswa.  Berdasarkan  pengetahuan  yang diperoleh dari analisis data mahasiswa, pimpinan perguruan  tinggi  dapat  membuat  rencana strategis  yang  lebih  baik  untuk  direalisasikan dalam program kerjanya ke depan. Penelitian ini bertujuan  untuk  menghasilkan  sebuah  sistem yang  dapat  digunakan  oleh  pimpinan  perguruan tinggi  untuk  melakukan  analisis  terhadap  data mahasiswa  dengan  merancang  Aplikasi  OLAP Data  Warehouse .  Metode  atau  pendekatan  yang digunakan  dalam  perancangan  sistem  ini  adalah pendekatan Top Down . Hasil penelitian ini adalah terciptanya aplikasi OLAP Data Warehouse dapat memberikan  kemudahan  kepada  pimpinan perguruan  tinggi  dalam  melakukan  penggalian infomasi  dan  analisa  terhadap  data  mahasiswa sehingga dapat mempercepat proses pengambilan keputusan, serta dapat memberikan kemandirian dalam memilih bentuk laporan yang diinginkan.
Kata  Kunci  : Students  data,  Analysis,  OLAP,  Data Warehouse.

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  zaman  dan teknologi  maka  tingkat  pendidikan  masyarakat mengalami  peningkatan,  hal  ini  dibuktikan dengan  semakin  meningkatnya  minat  lulusan SMA  yang  mau  melanjutkan  jenjang  pendidikan ke  perguruan  tinggi.  Perkembangan  suatu perguruan tinggi dapat dilihat dengan bertambahnya  jumlah  mahasiswa  dari  tahun  ke tahun. Pada saat ini pimpinan puncak perguruan tinggi  kesulitan  menerima  informasi  terkait jumlah mahasiswa yang sesuai dengan keinginan dikarenakan  masih  ketergantungan  terhadap bagian  yang  melakukan  pengolahan  data
mahasiswa,  akibatnya  harus  menunggu  untuk mendapatkan informasi terkait data mahasiswa.
Kumpulan
data mahasiswa yang sedemikian  berlimpah  sebenarnya  mengandung informasi  atau  pengetahuan  yang  dapat  digali atau  dianalisis,  sehingga  dari  kumpulan  data tersebut  dapat  diperoleh  pola  atau  pengetahuan yang  dapat  digunakan  oleh  perguruan  tinggi untuk lebih memahami kondisi jumlah mahasiswa.  Berdasarkan  pengetahuan  yang diperoleh dari analisis data mahasiswa, pimpinan perguruan  tinggi  dapat  membuat  rencana strategis  yang  lebih  baik  untuk  direalisasikan dalam program kerjanya ke depan.
Pembangunan  aplikasi OnLine  Analytical Processing  (OLAP)  Data  Warehouse merupakan salah  satu  cara  untuk  mengekstrak  informasi penting  dari  beberapa  sistem  informasi  yang berbeda.  Dimana  data  yang  sudah  terintegrasi dapat dimanfaatkan untuk kegiatan penyampaian informasi  yang  dapat  di  tinjau  dari  berbagai sudut  pandang  atau  dimensi  dan  dapat  diatur tingkatan rincian datanya. Data warehouse adalah suatu  konsep  dan  kombinasi  teknologi  yang memfasilitasi  organisasi  untuk  mengelola  dan memelihara  data  historis  yang  diperoleh  dari sistem  atau  aplikasi  operasional.  Pemakaian teknologi data  warehouse hampir  dibutuhkan oleh  semua  organisasi  karena data  warehouse memungkinkan  integrasi  berbagai  macam  jenis data  dari  berbagai  macam  aplikasi  atau  sistem. Hal  ini  menjamin  mekanisme  akses  satu  pintu bagi  manajemen  untuk  memperoleh  informasi, dan menganalisisnya untuk pengambilan keputusan.

## Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menciptakan sebuah  aplikasi OnLine  Analytical  Processing (OLAP)  data  warehouse untuk  digunakan  dalam menganalisa  data  mahasiswa  serta  dapat dijadikan  pangkalan  data  yang  berisi  mengenai informasi  data  mahasiswa,  dimana  informasi- informasi  tersebut  dapat  digunakan  sebagai dasar  dalam  proses  pengambilan  keputusan strategis  selanjutnya  yang  mampu  menyajikan laporan  secara  multi  dimensi  yang  tepat,  cepat dan  akurat.  Sedangkan  manfaat  yang  dapat diambil  dari  aplikasi  OLAP  data  mahasiswa  ini adalah sebagai berikut :
1. Pimpinan  dapat  memperoleh  kemudahan dalam melakukan analisa data pada beberapa sudut  pandang  atau  dimensi  yang  berbeda dalam waktu yang cepat.
2. Tersedianya  pangkalan  data  yang  dapat digunakan untuk menganalisa proses pengolahan  data  transaksi  data  mahasiswa yang dilakukan oleh pimpinan.

## BAHAN DAN METODE

## Data Mart
Data  Mart adalah  data  yang  diambil  dari ringkasan data  warehouse kedalam  informasi yang relevan untuk membuat keputusanm, dalam bentuk  kubus  multi  dimensional  yang  secara khusus  di query- kan  oleh  OLAP  dan reporting front-ends (Golfarelli  dan  Rizzi,  2009) . Terdapat beberapa  perbedaan  karakteristik  antara data mart dengan data  warehouse yaitu, data  mart berfokus  pada  kebutuhan  pengguna  yang berhubungan  dengan  satu  bagian  departemen atau  fungsi  bisnis, data  mart tidak  berisi  data operasional  yang  bersifat  rinci,  dan data  mart lebih  mudah  dipahami  dan  digunakan  karena berisi  data  yang  lebih  sedikit  dibandingkan data warehouse .

## Data Warehouse
Data  warehouse adalah  sebuah  sistem  yang mengambil dan menyatukan data secara periodik dari sistem sumber menuju ke penyimpanan data dimensional  atau  penyimpanan  data  normalisasi (Rainardi,  2008).  Biasanya  data  yang  tersimpan didalamnya  merupakan  data  sejarah  ( history data )  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisa untuk mendukung proses pengambilan keputusan.  Selain  itu  data  diperbarui  secara berkelompok  bukan  setiap  saat  ketika  proses transaksi berjalan pada sistem sumber.
Menurut  Han  dan  Kamber  (2008),  suatu basis  data  dapat  digolongkan  sebagai data warehouse jika  memiliki  karakteristik  sebagai berikut :
1.   Berorientasi Subjek Data diorganisasikan oleh subjek secara rinci, misalnya  :  berdasarkan  pelanggan,  jenis,  dan lain-lain.
2.  Terintegrasi
Basis  data  mencakup  data  dari  kebanyakan atau  semua  aplikasi  operasional  organisasi dan data tersebut dibuat secara konsisten.
3. Time-Variant Data  tidak  menyediakan  status  saat  ini,  data tersebut  disimpan  untuk  periode  lima  atau sepuluh  tahun  bahkan  lebih  dan  digunakan untuk  tren,  peramalan,  dan  perbandingan. Waktu  merupakan  dimensi  penting  yang harus didukung oleh semua data warehouse . 4. NonVolatile Data  yang  dimasukkan  ke  dalam data warehouse adalah  data  yang read-only ,  yang tidak  dapat  dirubah.  Data  yang  sudah  lama dihapus dan perubahan direkam sebagai data yang baru.
5.  Ringkas.
Jika diperlukan, data operasional dimasukkan kedalam ringkasan. Data dalam data
warehouse biasanya  tidak  dinormalisasi sehingga  masih  terjadi  redudansi  atau duplikasi data.
6.  Sumber. Semua  sumber  data  tersedia  dalam data warehouse, baik internal maupun eksternal. 7.  Metadata Metadata  mengacu  pada  data  tentang  data yang menguraikan struktur dan beberapa arti tentang  data,  dengan  demikian  mendukung penggunaan yang efektif atau tidak efektif dari data.

## OnLine Analytical Processing (OLAP)
OnLine  Analytical  Processing merupakan perpaduan  dinamis  analisis  dan  gabungan  dari data  multidimensional  dalam  jumlah  yang  besar (Connolly  dan  Begg,  2010).  OLAP  merupakan kumpulan  aturan  yang  menyediakan  sebuah kerangka dimensional untuk mendukung pengambilan  keputusan.  OLAP  juga  merupakan sebuah  pendekatan  secara  cepat  menyediakan jawaban-jawaban  terhadap  kueri  analitik  yang multidimensi.  OLAP  adalah  bagian  dari  kategori yang lebih global dari pemikiran bisnis, yang juga merangkum  hubungan  antara  pelaporan  dan penggalian data.
Di  dalam  inti  sebaran  sistem  OLAP merupakan  konsep  dari  sebuah  kubus  OLAP (disebut  juga  sebagai  kubus  multidimesi  atau hiperkubus)  yang  terdiri  dari numeric  fact yang disebut  ukuran  dan  dikategorikan  sebagai dimensi.  Kubus  metadata  secara  khusus  terbuat dari  sebuah  skema  bintang  atau  skema  kristal salju  dari  tabel  di  dalam  sebuah database yang berhubungan.  Ukuran  diturunkan  dari  rekord dalam fact  table dan  dimensi-dimensi  yang diturunkan dari tabel-tabel dimensi.
Arsitektur Data Warehouse Dalam  sistem data  warehouse memiliki  dua arsitektur  utama,  yaitu  arsitektur  arus  data  dan arsitektur sistem data warehouse . Arsitektur arus data menerangkan tentang bagaimana penyimpanan data disusun dalam data warehouse dan  bagaimana  data  mengalir  dari sumber sistem ke pengguna melalui penyimpanan  data  ini.  Sedangkan  arsitektur sistem menerangkan tentang bagaimana konfigurasi fisik server, jaringan, perangkat lunak, media penyimpanan, dan klien. Namun sebelumnya  akan  dibahas  terlebih  dahulu tentang  komponen  yang  terdapat  dalam  sistem data warehouse (Rainardi, 2008).
Jenis  arsitektur  data  warehouse  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Normalized Data Store (NDS) + Dimensional Data Store (DDS) . Arsitektur ini terdiri dari tiga media penyimpanan yaitu, stage , Normalized Data Store
(NDS) dan Dimensional  Data  Store  (DDS). Arsitektur  ini  memiliki  penyimpanan  yang dinormalisasi  sebelum  DDS.  NDS  disini  sudah dalam  bentuk  normal  ketiga  (3NF)  atau  lebih tinggi.  Dalam  arsitektur  ini  terdapat  dua  NDS, yang pertaman digunakan untuk mengintegrasikan  data  dari  beberapa  sistem sumber,  dan  yang  kedua  digunakan  untuk memuat data ke beberapa DDS.
(Sumber : Rainardi, 2008) Gambar 1. Arsitektur NDS + DDS Data Warehouse.

## Model Dimensional
Model  data  yang  digunakan  pada data warehouse bersifat  dimensional.  Model  ini memberikan  kemudahan  dan  fleksibilitas  untuk melakukan  analisis  dari  berbagai  sudut  pandang bisnis  ( multiple  point  of  view ).  Menurut  Silvers (2008)  terdapat  dua  konsep  model  data  pada data warehouse, antara lain :
1.  Fakta (Fact).
Facts are also known as Events or Transactions. A  Fact  is  something  that  happened. Yang berarti  Fakta  dikenal  sebagai  suatu  kejadian atau  transaksi.  Fakta  adalah  sesuatu  yang terjadi.    Sebuah  tabel  fakta  menggabungkan entitas  yang  diidentifikasi  dalam  logical  data model.
2.  Dimensi ( Dimensions) Dimensions  are  data  that  qualify  or  describe enterprise  entities  involved  in  a  Fact .  Dimensi adalah  data  yang  menggambarkan  kualifikasi entitas perusahaan yang terlibat dalam fakta.

## Basis Data
Basis  data  adalah  kumpulan  data  yang terbagi  dan  terhubung  secara  logikal  dan deskripsi  dari  data  yang  dirancang  untuk memenuhi kebutuhan informasi suatu organisasi
(Connolly  dan  Begg,  2010).  Konsep  dasar  dari basis data adalah kumpulan dari catatan-catatan, atau  potongan  dari  pengetahuan.  Sebuah  basis data  memiliki  penjelasan  terstruktur  dari  jenis fakta yang tersimpan di dalamnya: penjelasan ini disebut  skema.  Skema  menggambarkan  obyek yang  diwakili  suatu  basis  data,  dan  hubungan  di antara obyek tersebut.

## Pendekatan
Terdapat  beberapa  jenis  pendekatan  dalam perancangan OLAP data warehouse , salah satunya adalah  pendekatan Top-Down yang  disarankan oleh Bill Inmon. Pendekatan ini dilakukan dengan membuat  perancangan data  warehouse terlebih dahulu secara keseluruhan. Dalam pembuatannya,  ditentukan  apa  yang  menjadi sumber  data  dan  bagaimana  cara  untuk memasukkannya  ke  dalam data  warehouse yang telah  dirancang  terlebih  dahulu.  Pendekatan  ini menyatakan bahwa pembangunan desain arsitektur data  warehouse adalah  hal  pertama yang  dilakukan  dalam  membangun  suatu  data warehouse.
(Sumber : http://www.DWHinfo.com)
Gambar 2. Pendekatan Top-Down.
Gambar diatas menerangkan bahwa repositiory data  dibangun  secara  terpusat  untuk penyimpanan  data  perusahaan  atau  organisasi, dimana  sumber  data  berasal  dari OnLine Transaction Processing (OLTP) kemudian dilakukan  proses  ekstraksi,  transformasi  dan
pemuatan data kedalam Enterprise Data Warehouse  (EDW). Data  yang  terdapat  dalam EDW sudah tersimpan dalam bentuk yang normal atau  sudah  di  normalisasi  untuk  menghindari data yang redudansi maupun duplikat. Kemudian data  yang  terdapat  pada EDW dilakukan  proses ekstraksi,  transformasi  dan  pemuatan  kembali untuk  disebar  ke  beberapa data  mart ,  data tersebut  yang  digunakan  oleh  pimpinan  untuk melakukan  analisis  melalui  aplikasi OnLine Analytical Processing (OLAP) data warehouse.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Sistem
Dalam  pelaksanaan  kegiatan  operasional dalam  mengolah  data  mahasiswa,  saat  ini digunakan  sebuah  sistem  informasi  akademik berbasis desktop menggunakan bahasa pemrograman Visual  Basic  6.0 dan  basis  data MySQL.  Sistem  informasi  akademik  tersebut merupakan  aplikasi  yang  utama  dan  menjadi sumber data mahasiswa dimana sistem informasi tersebut dijadikan sebagai media untuk mengolah data mahasiswa.
Berikut dibawah ini adalah model data yang menggambarkan  struktur  basis  data  yang digunakan oleh sistem informasi akademik.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 3. Skema Database data mahasiswa.
Arsitektur Data Warehouse
1. Arsitektur logik aplikasi OLAP data warehouse mahasiswa.
Sumber  data  operasional  yang  digunakan berasal  dari  basis  data  sistem  informasi akademik yang merupakan basis data yang berisi
semua  data  akademik,  namun  data  yang  diambil hanya  data  mahasiswa  saja.  Dari  sumber  data tersebut secara berkala dilakukan pemilihan data yang  akan  di  muat  dalam database  data warehouse terpisah  agar database operasional
tidak terganggu oleh kinerja sistemnya. Dibawah ini  adalah  rancangan  arsitektur  logic  aplikasi OnLine  Analytical  Processing  (OLAP) data mahasiswa.
Sumber : Hasi Penelitian (2015) Gambar 4. Rancangan arsitektur logik aplikasi OLAP.
2.   Arsitektur fisik aplikasi OLAP data warehouse mahasiswa.
Pada  rancangan  arsitektur  fisik data warehouse , pengguna mengakses melalui program  aplikasi  sistem  informasi  akademik yang menggunakan bahasa pemrograman Microsoft  Visual  Basic  6.0 dan  basis  data  MySQL 5.0.    Data  mahasiswa  yang  terdapat  pada  basis data  sistem  informasi  akademik  kemudian  di ekstraksi  kedalam  basis  data  lokal  agar  tidak mengganggu  data  operasional  yang  sedang berjalan.  Kemudian  data  tersebut  dilakukan proses Ekstract,  Transform  and  Loading  (ETL) menggunakan software kettle  data  integration untuk dipindahkan ke database data warehouse .
Data  yang  terdapat  dalam database  data warehouse tersebut  kemudian  dirancang  kubus multi  dimensional  agar  data  tersebut  dapat digunakan  untuk  analisa  dengan  beberapa  sudut pandang, dalam pembuatan kubus multi dimensional  tersebut  menggunakan software Schema  Workbench .  Setelah  dibuat  kubus  multi dimensional kemudian dirancang program aplikasi  OLAP  data  mahasiswa  berbasis  web dengan  menggunakan software  Mondrian  6 , aplikasi  OLAP  tersebut  yang  digunakan  oleh pimpinan dalam melakukan analisi data mahasiswa untuk pendukung proses pengambilan keputusan.
` STAGING DATA (MySQL 5.0) Meta Data Transformasi Dan Pemuatan Data (Kettle Data Integration) Model Data Tools Ekstraksi Data (SQL Yog 8.1) Basis Data Mahasiswa Data Warehouse (MySQL 5.0)
` ` ` ` Sumber Data Sistem Informasi Akademik
(VB 6.0 & MySQL 5.0) Platform Integrasi
Data (Pentaho Data Integration) Basis Data Sistem Informasi Akademik
Basis Data Data Warehouse (MySQL 5.0) Kubus Multi Dimensional (Schema-WorkBench) Aplikasi OLAP (Mondrian 6)
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 5. Rancangan arsitektur fisik aplikasi OLAP.

## Model Data Dimensional
Dalam  perancangan  aplikai  OLAP  data warehouse  terdapat  dua  jenis  model  data dimensional  yang  menggambarkan  analisa terhadap  tabel  fakta  berdasarkan  beberapa dimensi  yaitu Star  Schema, Snowflake  Schema
dan Fact  Constellations .  Dalam  perancangan aplikasi  OLAP  kali  ini  digunakan  model dimensional Star  Schema ,  Gambar  dibawah  ini merupakan Star  Schema pemodelan  data dimensional  aplikasi  OLAP  data  mahasiswa.
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 6. Star Schema Aplikasi OLAP Data Warouse Mahasiswa.
Dari  gambar  skema  diatas  dapat  diketahui bahwa  terdapat  satu  buah  tabel  fakta  yaitu  tabel mahasiswa dan delapan tabel dimensi antara lain cabang,  jurusan,  agama,  kondisi,  gender,  waktu, status  dan  tahun  masuk.  Artinya  aplikasi  OLAP data  warehouse  mahasiswa  dapat  melakukan analisis  data  mahasiswa  berdasarkan  delapan sudut  pandang  atau  kombinasi  diantara  tabel- tabel dimensi yang ada.

## Kubus Multi Dimensional
Multidimensional database merupakan basis data  yang  memodelkan  data  sebagai  fakta, dimensi  dan  numeric  untuk  melakukan  analisa data  dalam  jumlah  besar  yang  menggunakan bentuk kubus untuk mempresentasikan dimensi- dimensi  data  yang  tersedia  bagi  pengguna. Perancangan  kubus  multi  dimensional  ini menggunakan software Schema-Workbench yang berbasis java. Berikut ini adalah rancangan kubus multi dimensional menggunakan Schema- WorkBench .

## Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 7. Rancangan Kubus Model Dimensional Menggunakan Schema Workbench .

## Staging Data Data Warehouse.
Sebelum  pengoperasian  aplikasi  OLAP data warehouse data  mahasiswa  terdapat  proses penting  yang  merupakan  bagian  dari data warehouse itu  sendiri  yaitu  proses ETL (Extraction, Transformation, Loading) . Proses ETL ini  dieksekusi  dengan  menggunakan  program aplikasi  berbasis  Java  yang  disebut  “ Kettle  Data Integration ”.  Proses  ini  dilakukan  setelah  proses pemuatan  data  sumber  dari  database  sistem informasi  akademik,  melakukan  ekstraksi  dan transformasi  data  sampai  proses  pemuatan  data ke database  data  warehouse mahasiswa.  Berikut ini  adalah  rancangan  integrasi  data  dan  proses ETL pada aplikasi OLAP data mahasiswa.
1. Proses staging data dimensi agama.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 8. Staging data dimensi agama
2. Proses staging data dimensi cabang.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 9. Staging data dimensi cabang.
3. Proses staging data dimensi gender.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 10. Staging data dimensi gender
4. Proses staging data dimensi jurusan.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 11. Staging data dimensi jurusan.
5. Proses staging data dimensi kondisi.
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 12. Staging data dimensi kondisi.
6. Proses staging data dimensi status.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 13. Staging data dimensi status.
7. Proses staging data dimensi tahun masuk.
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 14. Staging data dimensi tahun masuk.
8. Proses staging data dimensi Waktu.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 15. Staging data dimensi waktu.
9. Proses staging data fakta mahasiswa.
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 16. Staging data fakta mahasiswa.
10. Proses penjadwalan staging data.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 17.Penjadwal proses staging data.

## Tampilan Aplikasi OLAP
1. Halaman Depan Aplikasi OLAP.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 18. Tampilan halaman depan aplikasi OLAP.
2. Tampilan Aplikasi OLAP Multi Dimensional.
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 19. Tampilan halaman aplikasi OLAP multi dimensional.
3. Tampilan Aplikasi OLAP Mahasiswa per Cabang.
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 20. Tampilan halaman aplikasi OLAP mahasiswa per cabang.
4. Tampilan Aplikasi OLAP Mahasiswa per Tahun Masuk.
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 21. Tampilan halaman aplikasi OLAP mahasiswa per cabang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan
hasil
penelitian dan
perancangan  aplikasi  OLAP  data  warehouse mahasiswa  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
a. Aplikasi  OLAP  data  warehouse  mahasiswa dapat memberikan kemudahan kepada pimpinan  untuk  melakukan  proses  analisis terhadap data mahasiswa pada subjek-subjek tertentu dalam waktu yang lebih cepat.
b. Aplikasi  OLAP  data  warehouse  memberikan kemandirian dan kemudahan kepada pimpinan  untuk  dapat  memilih  bentuk laporan yang diinginkan.
c. Aplikasi  OLAP  data  warehouse dapat dijadikan sebagai pendukung sistem penunjang keputusan.
d. Elemen  data  yang  dimasukkan  kedalam database  data  warehouse  harus  disesuaikan dengan kebutuhanpimpinan.
e. Perlunya  dilakukan  pemantauan  terhadap aplikasi OLAP agar informasi yang dihasilkan tepat dan akurat.

## REFERENSI
Connolly, Thomas. Begg, Carolyn. 2010. Database Systems  :  A  Practical  Approach  To  Design Implementation  And  Management .  America: Pearson.
Golfarelli,  Matteo.  Rizzi,  Stefano.  2009. Data Warehouse  Design:  Modern  Principles  and Methodologies . New York: McGraw-Hill, Inc. Han,  Jiawei.  Kamber,  Micheline.  2006. Data Mining:  Concept  and  Techniques .  Canada  : Morgan Kaufmann Publishers.
Langit,  Lynn.  2007. Foundations  of  SQL  Server 2005 Business  Intelligence .  New  York  : Apress.
Pusadan,  Mohammad  Yazdi.  2013.  Rancang Bangun Data  Warehouse .  Yogyakarta  : Graha Ilmu.
Rainardi, Vincent. 2008. Building Data Warehouse  With  Examples  in  SQL  Server . New York : Apress.
Silvers,  Fon.  2008. Building  and  Maintaining  a Data Warehouse. New York : CRC Press.

## BIODATA PENULIS
Adi Supriyatna, M.Kom .
Lahir  di  Jakarta,  17  Oktober 1985.  Lulus  dari  program
Diploma Tiga (D.III) AMIK BSI jurusan Manajemen Informatika Tahun 2006. Lulus  dari  program  Strata Satu (S1) STMIK Nusa
Mandiri  Jakarta  Jurusan  Sistem  Informasi.  Lulus dari  Program  Pasca  Sarjana  (S2)  STMIK  Nusa Mandiri Jakarta Jurusan Ilmu Komputer Konsentrasi  Management  Information  System (MIS). Mendapatkan sertifikat pendidik profesional  pada  tahun  2013.  Sampai  saat  ini masih  aktif  sebagai  dosen  tetap  dilingkungan AMIK  BSI  Karawang.  Aktif  mengikuti  seminar dan  menulis  paper  dan  di  publikasikan  di beberapa  jurnal  diantaranya  Jurnal  PARADIGMA AMIK  BSI  Jakarta,  Jurnal  PILAR  Nusa  Mandiri Jakarta,  Jurnal  SWABUMI  BSI  Sukabumi  dan Jurnal Sistem Informasi STMIK Antar Bangsa.