Vol.17, No.1, Tahun 2023 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Penerapan Model Business Intelligence Pada Perusahaan Retail XLT Untuk Meningkatkan Strategi Pemasaran
W. Sulistyoningsih 1 , I Nyoman Yudi Anggara Wiajaya 2 , Helmy Syah Alam 3 1,3 Program Studi Sistem Informasi, 2 Teknik Informatika, STMIK Primakara
1 wsulisty64@gmail.com, 2 helmy@primakara.ac.id, 3 inyomanyudi@primakara.ac.id
ABSTRAK . Data merupakan sesuatu yang berharga sehingga PT XLT mulai fokus dalam pengolahan data yang baik. Data tersebut  seperti  data  penjualan,  data  pembelian,  data  pelanggan,  dan  data  operasional  lainnya  yang  bermanfaat  untuk pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  strategi  pemasaran.  Saat  ini  Tim  marketing  dalam  menjalankan  strategi pemasaran hanya berdasarkan dari intuisi dan informasi yang minim. Business Intelligence (BI) menjadi salah satu solusi akan kebutuhan perusahaan dalam menganalisa dan menyediakan informasi. Dalam penelitian ini, peneliti akan merancang dan membangun dashboard BI untuk mendukung strategi pemasaran pada perusahaan XLT. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan BI pada perusahaan dan membuat dashboard reporting untuk membantu tim marketing dalam pengambilan keputusan. Hasil dari penelitian ini, yaitu menyajikan informasi yang diperlukan tim marketing dalam proses pengambilan keputusan  untuk  meningkatkan  strategi  pemasaran  pada  perusahaan  XLT.  Pengambilan  keputusan  berdasarkan  dari penerapan strategi pemasaran bauran ( marketing mix ) yang terdapat komponen 4P yaitu: Price (Harga), Product (Produk), Place (Distribusi), serta Promotion (Promosi).
Kata Kunci : Data, Business Intelligence, Strategi pemasaran
ABSTRACT . Data is something valuable, so PT XLT began to focus on good data processing. Such data includes sales data,  purchase  data,  customer  data,  and  other  operational  data  that  are  useful  for  making  decisions  in  determining marketing strategies. Currently, the marketing team in carrying out marketing strategies is only based on intuition and minimal  information.  Business  Intelligence  (BI)  is  one  of  the  solutions  for  company  needs  in  analyzing  and  providing information.  In  this  study,  researchers  will  design  and  build  BI  dashboards  to  support  marketing  strategies  at  XLT companies. This study aims to apply BI to companies and create reporting dashboards to assist the marketing team in making decisions. The results of this study are to present the information needed by the marketing team in the decision- making process to improve marketing strategies at XLT companies. Decision-making is based on the implementation of the marketing mix strategy which contains the 4P components, namely: Price (Price), Product (Product), Place (Distribution), and Promotion (Promotion).
Keywords : Data, Business Intelligence, Marketing Strategy

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi di Indonesia pada era modern saat ini telah mempengaruhi persaingan dalam dunia bisnis yang semakin  ketat(Ahmad 2012). Dengan majunya teknologi  di  era modern saat  ini membuat para  pebisnis  berusaha  untuk  terus  meningkatkan  kualitas  produk juga  layanan  yang  diberikan  kepada  para pelanggan  agar  memperoleh  keuntungan  yang  diharapkan  serta  dapat  mencapai  target  perusahaan(Yuliana 2000).    Semua  sektor  usaha  saling  bersaing  untuk  memperoleh  keuntungan  yang  besar  termasuk  pada perusahaan  yang  bergerak  dalam  usaha  retail  produk  ramah  lingkungan  ( ecofriendly ).  Setiap  perusahaan dituntut untuk dapat menghadapi segala kendala yang terjadi dan juga manajemen pemasaran dituntut untuk beroperasi secara cepat, efektif dan efisien dalam mengambil keputusan(Yunistira and Fudholi 2020).
Perusahaan  dapat  meningkatkan  jumlah  penjualan  produknya  dengan  menggunakan  strategi pemasaran yang efektif dan sesuai dengan sasaran pasarnya. Strategi pemasaran sendiri adalah salah satu fungsi bagi  perusahan  untuk  mengkomunikasi,  menciptakan  dan  memberikan  nilai  kepada  pelanggan  dalam mengelola hubungan pelanggan dengan berbagai cara yang dapat menguntungkan perusahaan dan pihak yang terkait  dengan  perusahaan.  Tujuan  dari  pemasaran  sendiri  yaitu  untuk  menarik  minat  para  pembeli  untuk menggunakan produk yang ditawarkan(Ariani, Tania, and Indah 2016). Jika proses pemasaran berjalan dengan baik  maka  perusahaan  akan  menghasilkan  keuntungan  atau  laba  maksimal  sebaliknya  jika  pemasaran  tidak tepat sasaran maka akan mengakibatkan penurunan penjualan dan menurunnya laba perusahaan.
Perusahaan XLT merupakan perusahaan yang bergerak di usaha retail yang berfokus pada produk ramah lingkungan ( ecofriendly ). Perusahaan XLT menawarkan berbagai macam produk mulai dari produk perawatan badan  ( body  care ),  pelapis  kayu,  perawatan  kayu, garment  bag ,  produk  pembasmi  hama  tanaman dan  kutu
hewan, juga produk penghemat energi. Semua produk yang ditawarkan Perusahaan XLT adalah produk yang dapat membantu lingkungan lebih baik dan tidak berbahaya bagi makhluk hidup. Kendala yang terjadi dalam usaha  ini  adalah  kesulitan  dalam  meningkatkan  jumlah  peminat  atau  pelanggan  terhadap  produk  ramah lingkungan.  Hal  ini  terjadi  karena  produk ecofriendly cenderung  lebih  mahal  dari  produk  biasa  meskipun terbuat  dari  bahan  alami  karena  proses  pembuatan  yang  masih  konvensional  juga  teknik  yang  digunakan maupun alatnya masih tergolong rumit. Selain karena harga yang mahal kendala lainnya adalah target market yang awam dengan produk ramah lingkungan juga persaingan antar pebisnis yang bergerak di bidang usaha yang  sama  yaitu  produk  ramah  lingkungan.  Agar  pelanggan  yang  ada  tidak  beralih  kepada  pesaing  dengan usaha yang sejenis maka perusahaan dituntut untuk mengembangkan strategi pemasaran dengan baik dan tepat sasaran. Namun yang menjadi kendala adalah minimnya informasi yang tersedia di perusahaan, sehingga ketika ingin mengambil informasi sebagai bahan untuk penentuan strategi pemasaran, informasi yang dimiliki oleh perusahaan masih dangkal, oleh karena itu diperlukannya sebuah konsep pengolahan data untuk mendapatkan informasi yang bernilai dari data operasional yang ada di perusahaan(B.Kusuma 2020).
Salah satu cara bagi para pebisnis untuk mengatasi kendala diatas adalah dengan menerapkan business intelligence (Putri  2018). Business  Intelligence adalah  sebuah  proses  untuk  melakukan  ekstraksi  data  yang menghasilkan  data  menjadi  informasi  yang  bermanfaat  dan  berfungsi  untuk  tujuan  dalam  analisis bisnis(Sanjaya, Andreswari, and Darmawan 2021). Data perusahaan yang di ekstrak seperti data operasional, data  transaksi,  dan  data  lainnya  yang  dikumpulkan  dalam  sebuah  data Warehouse dan  dilanjutkan  dengan memproses  data  menggunakan  berbagai  analisis  statistik  yang  nantinya  digunakan  untuk  membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik (M. Huda 2019). Sehingga informasi yang diambil untuk  penentuan  strategi  pemasaran  dapat  membantu  meningkatkan  strategi  pemasaran  dan  menambah keuntungan pada perusahaan.

## METODE Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif  dengan  pendekatan  deskriptif  dimana  dalam penelitian  ini  menggunakan  data  berupa  angka  yang  nantinya  dijabarkan  secara  deskriptif  berdasarkan  dari data  atau  hasil  laporan  yang  didapatkan(Fadli  2021).  Sedangkan  metode  yang  akan  digunakan  dalam perancangan data Warehouse pada penelitian ini menggunakan metode nine step kimbal . Dimana pada proses ETL akan menggunakan tools pentaho dan memvisualisasikan datanya menggunakan aplikasi Microsoft power BI.

## Metode Nine Step Kimbal
Nine Step Methodology adalah perancangan data warehouse yang memiliki sembilan langkah yaitu(Akbar and Rahmanto 2020):
1. Choosing The Process , memlih proses mana yang ingin di analisa sesuai dengan kebutuhan.
2. Choosing The Grain , pemilihan sumber harus mengacu pada kemampuan dalam mempresentasikan fakta yang di ambil dari berbagai sumber dimensi.
3. Identifying  and  Conforming  The  Dimensions ,  mengidentifikasi  dan  menghubungkan  tabel  dimensi dengan tabel fakta
4. Choose The Facts , menentukan fakta yang bisa digunakan, informasi apa saja yang ingin dibutuhkan.
5. Storing Precalculation in the Fact Table , hasil perhitungan pada suatu atribut perlu di pertimbangkan untuk  disimpan di database untuk mengurangi resiko  kesalan pada program  setiap saat  melakukan perhitungan.
6. Round Out the Dimension Tables , memberikan deskripsi yang memuat informasi terstruktur mengenai atribut pada tabel dimensi.
7. Choose the Durations of the Database , durasi waktu dari data yang akan dimasukkan ke dalam data warehouse.
8. Determine the Need to  Track Slowly Changing  Dimensions , dimensi  dapat  berubah dengan lambat dan menjadi sebuah masalah.
9. Decide  the  Physical  Design ,  melakukan  perancangan  fisik  dari  data warehouse juga  menentukan masalah yang mungkin ada pada perancangan

## Objek Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Perusahaan XLT yang beralamat di Jl. Sunset Road No. 1 Kuta, Badung. Alur Penelitian
Gambar 1. Alur Penelitian
Berikut adalah penjelasan alur penelitian:
1. Identifikasi masalah
Identifikasi  masalah pada objek penelitian yang akan dilakukan. Masalah yang ditemukan pada objek penelitian di tempat kerja yaitu Perusahaan XLT adalah terbatasnya informasi yang tersedia.
2. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  observasi  secara  langsung  dalam  keseharian  tim marketing,  pengambilan  data  dengan  mengakses  sistem  MYOB  juga  melakukan  studi  dari  berbagai sumber literatur yang berhubungan dengan permasalahan yang diteliti.
3. Identifikasi dan analisis data
Mengidentifikasi  kebutuhan  informasi  yang  diperlukan  manajemen  untuk  menentukan  strategi pemasaran dengan menerapkan strategi pemasaran mix 4P ( Place, Produk, Price, Promotion ). Kemudian menganalisis  data  apasaja  yang  digunakan  dari  keseluruhan  data  yang  ada  pada  sistem  MYOB,  data tersebut adalah data pelanggan, data produk dan data penjualan.
4. Merancang data Warehouse
Merancang data  Warehouse pada  Perusahaan  XLT  menggunakan  metode Nine  step  Kimbal dan menggunakan model dimensional dengan pendekatan skema bintang ( star schema )
5. Pengolahan data
Langkah  Pertama  melakukan  proses  pengolahan data  menggunakan  OLAP  dengan membuat  dimensi dan cube . Selanjutnya membangun laporan dashboard reporting agar memudahkan pihak manajemen dalam mengambil informasi untuk penentuan strategi pemasaran dan mengambil keputusan.
6. Kesimpulan dan saran
Menarik beberapa kesimpulan terkait hasil penelitian yang telah dilakukan. Kemudian memberikan saran yang dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan data Warehouse menggunakan metode Nine Step Methodology atau disebut juga Nine Step Kimbal , dan pada proses ETL ( Extract, Transform, Load ) menggunakan tools pentaho yang nantinya hasil akhirnya akan di visualisasikan menggunakan aplikasi Microsoft power BI . Data yang telah di ambil dari sistem MYOB  sebagai  sumber  data  akan  di  olah  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tujuan  pada  penelitian  ini  yaitu menerapkan business intelligence pada perusahaan XLT. Perancangan Data Warehouse Perancangan data Warehouse menggunakan Nine Step Kimbal , diantaranya [10]: Pemilihan Proses (Choosing the Process)
Pemilihan  Proses  pada  tahap  pertama  ini  yakni  berdasarkan  dari  permasalahan  yang  terjadi,  dimana permasalahan yang terjadi adalah terbatasnya informasi seputar produk yang dibutuhkan sebagai bahan dalam menentukan strategi pemasaran. Proses yang diperlukan untuk analisis adalah proses penjualan produk retail pada perusahaan XLT.

## Pemilihan Sumber (Choosing the Grain)
Pada tahap pemilihan sumber atau pemilihan grain untuk menentukan apa yang akan dipresentasikan oleh tabel fakta dimana pada tabel fakta data transaksi record yang akan ditampilkan adalah data berikut.
a. Produk, yaitu data yang berkaitan dengan produk yang dijual kepada pelanggan.
b. Penjualan,  yaitu  data  yang  berisi  seluruh  proses  penjualan  produk  ke  pada  pelanggan  beserta  tempat distribusinya.

## Mengidentifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifying and Conforming the Dimensions)
Pada proses identifikasi dan penyesuaian dimensi, peneliti menyiapkan tabel dimensi yang sesuai dengan grain yang telah di pilih.
a. Dimensi  product  yang  terdiri  dari  sk_produk,  kode  sub ,  sub  product,  product,  invoice,  quantity dan selling price .
b. Dimensi  target  yang  terdiri  dari  ski_target, date,  customer  PO,  invoice,  customer,  amount  dan  id platform .
c. Dimensi waktu yang terdiri dari sk_waktu, tanggal, hari, bulan, tahun dan tanggal transaksi.

## Gambar 2. Tabel Dimensi

## Pemilihan Fakta (Choosing the Fact)
Pada proses pemilihan fakta, diharuskan memilih fakta yang sesuai dengan grain dan dimensi yang telah ditentukan  pada  tahapan  sebelumnya.  Maka  dipilih  proses  penjualan  produk  perusahan  XLT  sebagai  tabel fakta.

## Gambar 3. Tabel Fakta Transaksi
Menyimpan Perhitungan Awal dalam Tabel Fakta (Storing Pre-calculation in the Fact Tabel)
Pada proses ini dilakukan sebuah perhitungan pada tabel fakta yang memiliki data yang dapat di hitung yaitu item sales dan selling price dengan tujuan agar dapat melihat pendapatan setiap produknya.

## Melihat Kembali Tabel Dimensi (Rounding Out the Dimension Tabel)
Pada  proses  ke-6  ini  ditambahkan  atribut  selengkap  mungkin  agar  dapat  dengan  mudah  dipahami pengguna. Pada data yang didapat peneliti sudah cukup lengkap sehingga tidak perlu penambahan atribut.

## Memilih Durasi dari Basis Data (Choosing the Duration of Database)
Pada  proses  ketujuh  ini  yaitu  pemilihan  durasi  yang  akan  digunakan.  Durasi  pada  penelitian  ini  yaitu selama tiga tahun data transaksi pada perusahaan yaitu dari Januari 2019 sampai dengan September 2022.

## Menelusuri Perubahan Dimensi Secara Perlahan (Tracking Slowly Changing Dimension)
Pada proses kedelapan ini mengantisipasi jika terjadi perubahan atribut yang mungkin akan terjadi pada tabel dimensi. pada tahap ini peneliti menemukan perubahan pada tabel dimensi produk dikarenakan kolom tidak sesuai dengan format yang seharusnya.
Memutuskan Prioritas Query dan Tipe Query (Deciding the Query Priorities and the Query Mode)
Pada proses terakhir yaitu proses perancangan dengan proses Extract, Transform , Load (ETL) dan analisa kapasitas media penyimpanan.

## Desain Data Warehouse
Desain data warehouse yang digunakan pada penelitian ini adalah star schema yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Star Schema Data Warehouse
Star schema data warehouse yang terdiri  dari  tiga tabel  dimensi  yaitu dimensi  target  (DimTarget), dimensi  waktu  (DimWaktu),  dan  dimensi  produk  (DimProduk)  yang  terhubung  dengan  satu  tabel  fakta transaksi (FactTransaksi) (Indrajani 2018).

## Membangun Data Warehouse
Proses ini terdiri dari Extract, Transform, dan Load adalah cara bagaimana data disimpan dalam data Warehouse (Dharayani,  Laksitowening,  and  Yanuarfiani  2015).  Proses  pemrosesan  data  sumber  masuk kedalam  data warehouse dengan  tujuan  untuk  mengumpulkan,  memfilter,  memproses  dan  menggabungkan data yang relevan ke dalam data warehouse . Proses Extract
Proses ETL adalah proses extract yaitu proses penarikan data dari data sumber dimana data sumber pada penelitian ini adalah data dari sistem MYOB seperti pada gambar 5. berikut.
Gambar 5. Data MYOB Penjualan Per Produk
Data pada gambar diatas adalah data penjualan per produk dari Januari 2021 sampai dengan September 2022 yang terdapat kolom nama produk, invoice , date, quantity , amount dan status. Data pada MYOB di ambil secara bertahap setiap dua tahun dikarenakan keterbatasan sistem MYOB di perusahaan XLT.
Proses Transform
Proses transform data yaitu serangkaian proses dari data yang telah di extract menjadi data yang siap untuk di load ke proses selanjutnya (Wijaya and Pudjoatmodjo 2016). Pada proses transform yang dilakukan menggunakan tools pentaho data integration untuk  melakukan transform dari  data  sumber.  Berikut  proses transform data menggunakan pentaho.
Data Produk (dimProduk)
Gambar 6. Proses Transform Data Produk
Pada  proses  Gambar  6.  diatas  adalah  proses transform data  produk  yang  memiliki  dua  file  yang digabungkan, dikarenakan data produk pada perusahaan memiliki dua database , kemudian merapikan urutan kolom serta menghilangkan atribut yang tidak diperlukan juga menyamakan format setiap kolomnya dengan komponen select  values .  Hasil  ouput  dari  proses transform tabel  produk  adalah  file  excel  dengan  hasil transform data sebanyak 5.827 record.
Data Penjualan (dimTarget)
Gambar 7. Proses Transform Data Penjualan
Pada  gambar  7.  adalah  proses transform data  pada  data  penjualan  juga  melakukan  penggabungan  file dikarenakan terdapat  dua database kemudian melakukan seleksi  atribut dengan komponen select  values dan menghilangkan nilai null menggunakan komponen if field  value is null karena ada beberapa data pada data penjualan  tidak  berisi.  Pemberian  no  urut  pada  tabel  penjualan  dengan  komponen add  squence ,  setelah  itu dengan komponen select values merapikan urutan kolom dan merubah format sesuai kolom agar data seusai dengan kebutuhan untuk  proses OLAP. Hasil dari proses transform output tabel  penjualan adalah file excel sebagai berikut dengan hasil transform data sebanyak 5.249 record. Data Waktu (dimWaktu)
Gambar 8. Proses Transform Data Waktu
Untuk proses transform data waktu  seperti pada gambar 8., data tidak di  ambil dari data sumber melainkan membuat data tersendiri. Dengan membuat kolom tanggal, hari, bulan dan tahun secara terpisah. dimWaktu nantinya berfungsi untuk menampilkan visualisasi data berdasarkan tanggal, bulan dan tahun.
Data Transaksi (factTransaksi)
Gambar 9. Proses Transform Data Fact Transaksi
Proses transform data transaksi di sini yaitu dengan menggabungkan setiap tabel dimensi dengan satu tabel fakta. Tabel dimensi pada data waktu, data target dan data produk yang sudah di transform sebelumnya di  gabungkan  menjadi  satu  tabel  fakta  sesuai  dengan  desain  dari  skema  bintang  yang  telah  dibuat. Menambahkan atribut baru yaitu total amount untuk mengetahui jumlah pendapatan per produknya.
Tabel  factTransaksi  memiliki  Atribut  inti  dari  setiap  tabel  dimensi  yaitu  ada  sk_target,  sk_waktu, sk_product, quantity dan total amount . Total amount pada factTransaksi bertujuan untuk menunjukkan total dari setiap transaksi produk yang terjual.

## Load
Proses terakhir ETL adalah proses load dimana hasil dari file output pentaho pada proses sebelumnya akan di muat ( load) ke dalam Microsoft Power BI seperti pada gambar 10.
Gambar 10 . Proses Load Data
Gambar 10 adalah tampilan dari proses untuk penentuan bentuk atau jenis data yang akan di muat pada power BI . Setelah data sudah dipilih kemudian klik tombol “ load ” untuk proses data masuk ke dalam power BI dan jika data berhasil di load , maka tampilan data akan tampak seperti pada gambar 11.
Gambar 11. Data Berhasil Dimuat
Data yang telah berhasil di muat ke dalam power BI makan akan siap  untuk proses membangun OLAP dan dashboard reporting.

## Membangun OLAP
Membangun  OLAP  adalah  dengan  membuat cube dimensi  pada  data warehouse (Berlin  and  Giap 2020).  Proses  pembuatan  relasi  antar  table  pada Microsoft  Power  BI dengan  memilih  menu  Modeling, kemudian  dilanjutkan  dengan  memilih  fitur  “ Manage  Relationship ”  kemudian  menghubungkan  tabel dimTarget, dimWaktu dan dimProduk dengan tabel factTransaksi seperti pada gambar 12.
Gambar 12. Proses Relasi Tabel
Setelah  semua  tabel  dimensi  terhubunga  dengan  tabel  factTransaksi  berhasil  maka  akan  tampak seperti pada gambar 13. berikut.
Gambar 13. Hasil Relasi Tabel

## Membangun Dashboard Reporting
Peneliti melakukan perancangan visual menggunakan Microsoft power BI untuk menyajikan informasi yang nantinya akan dibutuhkan dalam proses pengambilan keputusan oleh tim marketing untuk mendukung strategi  pemasaran  yang  direncanakan  (Setyawan  2017).  Pengambilan  keputusan  berdasarkan  pada  4 komponen strategi pemasaran bauran ( marketing mix ) yaitu Price (harga), Product (produk), Place (distribusi), dan Promotion (promosi) yang dijadikan dalam satu tampilan dashboard yang saling terhubung. Price (Harga)
Gambar 14. Dashboard Pendapatan Tahun 2019
Gambar 15. Dashboard Pendapatan Tahun 2020
Pada gambar 14 dan gambar 15 diatas menunjukkan total transaksi per produk juga total keseluruhan pendapatan yang didapat setiap tahunnya. Dimana pada tahun 2019 ke 2020 mengalami penurunan pendapatan dengan  selisih  Rp  249.140.279  dikarenakan  munculnya  pandemic  covid19.  Pada  tahun  2019  dan  2020 penjualan dengan pendapatan terbanyak adalah produk finishing sedangkan pendapatan terendah pada tahun 2019 adalah produk energy solution dan pada tahun 2020 adalah produk Gift .
Pada  tahun  berikutnya  di  tahun  2021  seperti  terlihat  pada  gambar  4.18  berikut,  menunjukkan peningkatan pendapatan dari tahun sebelumnya dengan selisih Rp 180.437.348. dan pada tahun 2022 dengan data  yang  masuk  baru  sampai  bulan  september  mengalami  kenaikan  pendapatan  dengan  selisih  Rp 723.761.582. Dari tahun 2021 hingga 2022 produk dengan pendapatan terbanyak masih produk finishing dan pendapatan terendah ada pada produk compost dan water solution .
Gambar 16. Dashboard Pendapatan Tahun 2021
Gambar 17. Dashboard Pendapatan Tahun 2022
Dari  tampilan  dashboard  yang  sudah  di  buat  dengan  memfokuskan  dari  salah  satu  komponen  strategi marketing mix harga seperti pada gambar dashboard akan dengan mudah dapat diketahui perolehan pendapatan setiap produk per tahunnya dan pendapatan terbanyak pada bulan apa di setiap tahunnya, juga dapat diketahui kategori  produk  mana  yang  mengalami  kenaikan,  mana  produk  yang  stabil  dan  mana  produk  yang pendapatannya paling sedikit.
Gambar 18. Tampilan Produk Berdasarkan Kategori
Pada gambar 18. diatas adalah data yang menampilkan daftar produk yang ada pada sub product finishing selama  tahun  2019  hingga  2022  dengan  produk  yang  banyak  terjual  adalah  Linseed  Oil  sebanyak  3.787 transaksi. Proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh tim  marketing dapat  menggunakan informasi diatas sebagai acuan dalam penentuan strategi pemasaran. Jika penerapan strategi harga mengacu pada produk apa yang terlaris dengan harga ekonomis maka dapat di tentukan tiga produk yaitu Linseed Oil, Tung Oil, dan Cold Glaze .
Dari data tersebut kita sudah mendapatkan hasil produk yang bisa dipilih oleh tim untuk melakukan strategi pemasaran  harga.  Strategi  pemasaran  yang  bisa  dilkaukan  untuk  ketiga  produk  tersebut  adalah  dengan memberikan  penekanan  harga  yang  tidak  terlalu  jauh  dari  batas  tertentu  untuk  meningkatkan  keuntungan berdasarkan  kuantiti  penjualan  produk  juga  dapat  lebih  bersaing  dengan  produk non  ecofriendly .  Sehingga menarik pelanggan baru yang ingin mencoba ataupun beralih ke produk ecofriendly.
Jika  menerapkan strategi  mix Promosi  maka  dapat  dilakukan  dengan  memberikan  special  harga  bagi pelanggan yang melakukan pembelian paket produk dengan jumlah transaksi tertentu. Selain pembelian produk paket  juga bisa melakukan promosi  dengan bekerja sama dengan vendor lainnya seperti memberikan bebas ongkir untuk pengiriman Jawa – Bali selama periode tertentu.

## Product (Produk)
Gambar 19. Grafik Produk Atas Tampilan Keseluruhan, Bawah Tampilan Lebih Rinci
Pada grafik yang di tampilkan diatas total penjualan terbanyak selama tiga tahun yaitu 107.033unit dan penjualan terbanyak ada pada bulan september dengan item yang terjual paling banyak adalah kategori produk Garment bag 57.200 unit dengan jenis produk Garment Bag 30x40 sebanyak 43.514 unit. Dan seperti yang terlihat pada gambar grafik bagian atas dari bulan januari hingga desember kategori produk garment bag masih
menjadi produk dengan kuantiti yang paling banyak terjual meskipun grafik tiap bulannya tidak stabil bahkan di bulan Februari dan Agustus penjualan tidak sampai angka 3.000 unit.
Penerapan  strategi  produk  harus  di  ikuti  dengan  komponen  dalam  strategi mix lainnya  seperti  strategi harga,  distribusi  dan  promosi.  Sehingga  jika  produk  sudah  siap  di  pasarkan  tim  marketing  dapat mengkombinasikan komponen pada bauran pemasaran sesuai dengan kebutuhan.
Jika  melihat  tren  yang  terjadi  saat  ini  maka  perlu  adanya  penambahan  produk  pada  kategori  produk garment bag yaitu menambahkan varian shopping bag dengan dua pilihan ukuran yaitu 30x40 cm dan 25x35 untuk dapat meningkatkan keuntungan juga menarik minat pelanggan yang ingin mengikuti tren ecofriendly ataupun yang mendukung konsep serupa untuk usaha mereka juga mendukung pemerintah dalam mengurangi sampah plastik yang susah terurai.
Dapat  juga  dengan  mengkombinasikan  ke  komponen  distribusi  dan  promosi,  dimana  pembelian  pada aplikasi tersebut mendapatkan harga khusus ataupun pemberian jumlah produk lebih untuk produk yang dibeli tapi dengan varian yang berbeda untuk memperkenalkan varian dari produk tersebut.
Place (Distribusi)
Gambar 20. Grafik Distribusi produk
Pada gambar diatas adalah grafik distribusi produk pada dari tahun 2019 hingga 2022, dimana pada grafik terdapat  empat  lokasi  distribusi  yaitu  OFL  ( Oflline ),  TP  (Tokopedia), SHP  (Shopee),  dan  BL  (Bukalapak). Informasi  gambar diatas  menunjukkan bahawa penjualan secara offline masih  banyak melakukan penjualan dilanjutkan dengan penjualan melalui tokopedia sebagai tempat penjualan paling banyak kedua. Dan produk yang paling banyak terjual di kedua tempat distribusi adalah garment bag .
Dengan  data  diatas  dapat  membantu  tim  marketing  dalam  memutuskan  dimana  distribusi  paling menguntungkan untuk melakukan promosi dan dapat memperkirakan tindakan apa saja yang dapat dilakukan jika melakukan marketing pada lokasi distribusi juga produk apa yang sekiranya akan menarik minat pengguna pada masing-masing tempat distribusi. Selain itu tim juga dapat melihat produk mana yang masih ada peluang untuk dapat ditingkatkan penjualannya di tempat distribusi masing-masing.
Pemasaran  berdasarkan  pada  strategi place adalah  dengan  memanfaatkan  masing-masing  tempat distribusi, jika tim marketing melakukan distribusi di marketplace Shopee dan Tokopedia maka tim marketing dapat  mengikuti  event  dengan  nomor  ganda  seperti  12.12  yang  akan  datang  untuk  pilihan  distribusi  offline menitipkan brosur di tempat yang memiliki komunitas tertentu atau yang banyak memiliki pengunjung seperti restauran atau kafe, gym, dan working space .

## 4. KESIMPULAN
Penerapan BI dalam mengolah data membantu  perusahaan untuk  mendapatkan data yang lebih matang sehingga dapat membantu tim marketing dalam hal peningkatan strategi pemasaran yang dibutuhkan sebagai acuan  dalam  pengambilan  keputusan.  Keberhasilan  dalam  menerapkan  BI  sangat  dipengaruhi  oleh keberhasilan  dalam  melakukan  proses  ETL  data.Penggunaan Microsoft  Power  BI dapat  dijadikan  sebagai tampilan utama dalam menampilkan laporan kepada atasan agar lebih mudah dipahami.Data yang terkoneksi dengan Microsoft Power BI jika ada pembaharuan pada data tersebut tampilan data pada Microsoft power BI akan berubah sesui data terbaru. Hasil analisis OLAP digunakan sebagai informasi dalam penerapan strategi pemasaran bauran ( marketing mix ) berdasarkan komponen 4P ( Place, Price, Produk, Promotion ).

## 5. REFERENSI
Ahmad, Amar. 2012. “Perkembangan Teknologi Komunikasi Dan Kesenjangan Informasi: Akar Informasi Dan Berbagai Standarnya.” Jurnal Dakwah Tabligh 13(1): 137–49.
Akbar, Muhammad, and Yuri Rahmanto. 2020. “Desain Data Warehouse Penjualan Menggunakan Nine Step Methodology Untuk Business Intelegency Pada Pt Bangun Mitra Makmur.” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak 1(2): 137–46.
Ariani, Tiara Retno, Ken Ditha Tania, and Dwi Rosa Indah. 2016. “Penerapan Business Intelligence Pada
Sistem Informasi Penjualan Barang PT. WINSA (STUDI KASUS DI PT. WINSA PALEMBANG).” Jurnal Sistem Informasi : 103–10. B.Kusuma. 2020. The Use of Business Intelligence System in Healthcare Organizations . Docpalyer.
Berlin, and Yo Ceng Giap. 2020. “Penerapan Business Intelligence Pada CV. Tanggamas Chemichal Dengan Metode OLAP.” Algor 2(1): 57–65.
Dharayani, Ramanti, Kusuma Ayu Laksitowening, and Amarilis Putri Yanuarfiani. 2015. “Implementasi ETL ( Extract , Transform , Load ) Pangkalan Data Perguruan Tinggi Dengan Menggunakan State-Space Problem.” e-Proceeding of Engineering Vol.2, No.(2355–9365): 1159–65. Fadli, Muhammad Rijal. 2021. “Memahami Desain Metode Penelitian Kualitatif.” Humanika 21(1): 33–54. Indrajani. 2018. Skema Bintang in Database Systems All in One Theory, Practice, and Case Study . Jakarta: Elex Media Komputindo.
M. Huda. 2019. “Analisis Bisnis Perusahaan Menggunakan Business Intelligence Yang Dilakukan IT Profesional.” in Teknologi Komputer: Pemanfaatan Teknologi Komputer untuk Mempermudah Penyelesaian Tugas dan Pekerjaan yang Dihadapi, Bisakimia : 131.
Putri, Ravensta Rahma. 2018. “Penerapan Business Intelligence Sebagai Pendukung Analisis Produktivitas Karyawan Bagian Penjualan (Studi Kasus : Northwind).” Journal of Chemical Information and Modeling 53(9): 1689–99.
Sanjaya, Erado Fata, Rachmadita Andreswari, and Irfan Darmawan. 2021. “Analisis Perancangan Business
Intelligence Dan Dashboard Pada Data Traffic Telekomunikasi Dengan Metode Business Dimensional Lifecycle.” e-Proceeding of Engineering 8(5): 8964–69.
Setyawan, Bintang. 2017. “Power BI Dashboard Visualization and Forecasting Number of Dengue
Hemorrhagic Fever Cases in Malang Regency Using Artificial Neural Network Method.” Skripsi: Institut Teknologi Sepuluh Nopember : 15–16. http://repository.its.ac.id/42554/1/5213100011- Undergraduate_Theses.pdf.
Wijaya, Rahmadi, and Bambang Pudjoatmodjo. 2016. “Penerapan Extraction-Transformation-Loading (ETL) Dalam Data Warehouse (Studi Kasus : Departemen Pertanian).” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) 5(2): 61.
Yuliana, Oviliani Yenty. 2000. “Penggunaan Teknologi Internet.” Jurnal Akuntansi Dan Keuangan 2(1): 36– 52.
Yunistira, Altesa, and Dhomas Hatta Fudholi. 2020. “Analisis Penerapan Model Business Intelligence Pada Aplikasi Payment Point Online Banking Dalam Meningkatkan Strategi Pemasaran (Studi Kasus: Aplikasi ApotikKuota).” Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika 7(1): 1–10.