Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Implementasi Data Warehouse Pada Pengelolaan Sampah Digital Tingkat Kelurahan Di Jakarta Selatan
Adam Fahsyah Nurzaman 1* , Dennis Alexander 2 1 Information Systems Department, School of Information Systems, Universitas Bina Nusantara, Indonesia
2 Mathematics Department, School of Computer Science, Universitas Bina Nusantara, Indonesia Email: 1 adam.nurzaman@binus.ac.id, 2 dennis.alexander@binus.ac.id
Abstract
The serious issue of waste management in Indonesia, particularly in Jakarta, with an average of 7500  tons  of  waste  received  daily  by  the  Bantargebang  Integrated  Waste  Processing  Facility,  has prompted efforts to reduce pollution through the concept of waste banks employing the 3R (Reduce, Reuse,  Recycle)  approach.  However,  observations  at  waste  banks  in  South  Jakarta  have  revealed challenges in transaction recording, which are often difficult to address by waste bank administrators, ranging from input errors to reports that do not meet stakeholders' expectations. In this context, this research  proposes  the  implementation  of  a  data  warehouse  for  more  flexible  and  accessible information  presentation  to  waste  bank  administrators  and  stakeholders.  The  outcomes  encompass data  warehouse's  ability  to  provide  better  insights  into  the  daily,  weekly,  monthly,  and  yearly developments  and  financial  impacts  of  waste  banks,  along  with  data  visualization  in  the  form  of graphs  and  dashboards,  potentially  offering  significant  support  for  more  efficient  and  sustainable waste management efforts in South Jakarta.
Keywords : Trash bank, Data Warehouse, Business Intelligence, Data Visualization, ETL

## Abstrak
Permasalahan  serius  sampah  di  Indonesia,  terutama  di  Jakarta,  dengan  rata-rata  7500  ton sampah  yang  diterima  setiap  hari  oleh  tempat  pengolahan  sampah  terpadu  (TPSP)  Bantargebang, memicu  upaya  pengurangan  polusi  melalui  bank  sampah  dengan  konsep  3R.  Namun,  observasi  di bank  sampah  Jakarta  Selatan  mengungkapkan  kendala  dalam  pencatatan  transaksi,  yang  sulit diatasi  oleh  admin  bank  sampah,  dari  kesalahan  input  hingga  laporan  yang  tidak  sesuai  dengan harapan  pemangku  kepentingan.  Dalam  konteks ini,  penelitian  ini  mengusulkan  implementasi  data warehouse  untuk  penyajian  informasi  yang  lebih  fleksibel  dan  mudah  diakses  oleh  admin  bank sampah  dan  pemangku  kepentingan.  Hasilnya  mencakup  kemampuan  data  warehouse  untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang perkembangan dan dampak finansial bank sampah melalui analisis harian, mingguan, bulanan, dan tahunan serta penyajian data dalam bentuk grafik dan dashboard, berpotensi memberikan dukungan yang signifikan dalam upaya pengelolaan sampah yang lebih efisien dan berkelanjutan di Jakarta Selatan.
Kata kunci : Bank Sampah, Gudang Data, Intelijen Bisnis, Visualisasi Data, ETL

## 1. PENDAHULUAN
Tidak dapat dipungkiri, sampah selalu saja menjadi permasalahan di negara Indonesia, Khususnya di Ibu Kota Jakarta. Berdasarkan data yang di himpun oleh Dinas Lingkungan Hidup Provinsi DKI Jakarta, limbah sampah yang dihasilkan dan di buang ke tempat pengolahan sampah terpadu atau yang biasa di singkat (TPST) Bantargebang,  Bekasi  setiap  harinya  mencapai  rata-rata  7.500  Ton[1].  Segala upaya  telah  di  laksanakan  guna  mengurangi  bahkan  memberdayakan  sampah menjadi sesuatu yang lebih berguna. Salah satunya peluncuran metode pengolahan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sampah RDF Plant dan landfill mining oleh Gubernur DKI Jakarta, Anies Baswedan. Diharapkan  upaya  ini  dapat  meringankan  beban  sampah  yang  dihasilkan  oleh Provinsi  DKI  Jakarta.  Namun  tidak  hanya  itu  upaya  yang  dilakukan,  Dinas Lingkungan  Hidup  juga  memiliki  cara  yang  kreatif  untuk  Melakukan  pengolahan sampah,  yaitu  dengan  Membuat  Bank  Sampah[2].  Gagasan  Bank  sampah  di usulkan  dengan  menggunakan  model  3R  (Reduce,  Reuse,  Recycle).  Tujuan dibuatnya  Bank  Sampah  ini  adalah  sebagai  upaya  menyusutkan  volume  sampah dari  kegiatan  rumah  tangga  yang  dihasilkan  agar  sampah  tersebut  dapat  di  daur ulang dan memiliki nilai penggunaan serta ekonomis.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saputro  et.al  [3]  menjelaskan bahwa penerapan bank sampah di tingkat kelurahan memberikan banyak dampak positif  seperti  memulainya  kebiasan  untuk  Melakukan  pemilahan  sampah, membuka  lahan  pekerjaan  untuk  para  pengrajin  berbahan  dasar  sampah,  serta partisipasi  masyarakat  dalam  menjaga  lingkungan  agar  tetap  bersih.  Selain  itu, pengelolaan sampah melalui bank sampah juga sudah di dukung dengan peraturan Gubernur  Nomor  33  tahun  2021  mengenai  Bank  sampah[4].  Pelaksanaan pengolahan sampah pada bank sampah merupakan rekayasa sosial yang mengajak serta  menjadikan  masyarakat  berpartisipasi  untuk  memilah  sampah.  Masyarakat hanya Melakukan pemilahan sampah dan menukarkan sampah yang telah di pilah ke bank sampah yang nantinya akan mendapatkan sejumlah uang sebagai hadiah untuk apa yang mereka lakukan[5].
Namun  dalam  penerapan  nya,  bank  sampah  di  beberapa  kelurahan  di  Kota Jakarta  selatan  mengalami  kendala  dalam  mengolah  data  pencatatan  serta pelaporan  penukaran  sampah  masyarakat.  Hasilnya  sering  kali  pembukuan  yang dilakukan memiliki selisih dan bahkan ada yang tidak tercatat. Maka, dibutuhkan satu desain sistem perancangan database [6] yang dapat melakukan integrasi data serta  menjadi  sebuah  dokumentasi  digital  yang  dapat  terkumpul  secara  historis yang  dapat  di  olah  nantinya  oleh  staff  bank  sampah.  Dalam  penerapannya, perancangan  database  bahkan  data  warehouse  dapat  membantu  serta menyelesaikan  berbagai  masalah  yang  terdapat  di  masyarakat.  Mulai  dari penyelesaian  masalah  mengenai  data  nilai  Mahasiswa , manajemen  [7],  transaksi toko  online  [6],  dan  restoran  [8].  Metode  yang  digunakan  dalam  merancang database  dengan  konseptual  Data  Warehouse  pada  penelitian  kali  ini menggunakan Metode konseptual Data Warehouse versi Kimball [9] yang akan di jelaskan pada bagian selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dijalankan  untuk  Melakukan  perancangan  data  warehouse dengan  menggunakan  konseptual  data  warehouse  untuk  penyimpanan  data transaksional  pada  sistem  pengelolaan  sampah  digital  di  kelurahan  se  Jakarta Selatan. Pada gambar dibawah ini terdapat tahapan metodologi penelitian dengan konseptual  data  warehouse yang dijelaskan Kimball [9]. Perancangan ini  akan di implementasikan di setiap bank sampah dalam menyelesaikan permasalahan yang didapati dengan menggunakan metode bottom-up.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Extraction,  Transformation,  and  Load  System  diartikan  sebagai  sebuah  alat perangkat lunak yang memang secara khusus digunakan untuk memperoleh data secara  otomatis  dengan  cepat  dan  tepat[10].  Proses  ini  secara  mudahnya  dibagi menjadi tiga tahapan, pertama adalah proses ekstraksi data ke dalam sistem ETL dari berbagai sumber. Setelah proses ekstraksi, proses ETL Melakukan perubahan data  dengan  cara  cleaning  data  dan  menambahkan  nilai  untuk  meningkatkanya hingga  Melakukan  pembuatan  metadata  analisis  yang  akhirnya  menjadi  output untuk merekayasa ulang proses bisnis untuk meningkatkan kualitas datanya[11]. Gambar 2  Extraction Transformation Load.
Gambar 2. Extraction Transformation Load
2.1.  Star Schema
Extraction,  Star  Schema  dapat  dikatakan  sebagai  salah  satu  modeling  data warehouse  yang  paling  terkenal.  Metodologi  Star  Schema  pada  Data  Warehouse adalah  suatu  metode  dalam  mengorganisir  data  yang  terdapat  dalam  suatu  data warehouse. Star schema terdiri dari satu tabel fakta dan beberapa tabel dimensi, dimana  tabel  fakta  berisi  informasi  numerik  yang  terkait  dengan  proses  bisnis yang  dijalankan,  sedangkan  tabel  dimensi  berisi  informasi  kualitatif  yang menjelaskan  dimensi  dari  data  fakta[9].  Metodologi  star  schema  data  warehouse menyediakan  suatu  struktur  yang  sederhana  dan  mudah  dimengerti  oleh
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
pengguna,  sehingga  memudahkan  pengambilan  keputusan  bisnis.  Metodologi  ini juga memungkinkan pengguna untuk Melakukan analisis data dengan mudah dan cepat. Serta meminimalisir waktu untuk Melakukan proses querying terhadap data warehouse[6].
Gambar 3. Star Schema

## 2.2. Online Analytical Processing
OLAP  atau  Online  Analytical  Processing  salah  satu  perangkat  lunak  yang dapat  membantu  suatu  organisasi  atau  perusahaan  bahkan  perorangan  untuk memberikan informasi yang dapat memberikan keputusan yang cepat dan akurat secara digital[10]. OLAP juga dapat dikatakan sebagai suatu teknik yang digunakan dalam  pengolahan  data  yang  berfokus  pada  analisis  data  secara  interaktif.  OLAP memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data dengan cepat dan efektif, serta  memberikan  kemampuan  untuk  mengeksplorasi  data  dengan  cara  yang berbeda-beda.  OLAP  menyediakan  suatu  metode  dalam  menganalisis  data  dari berbagai dimensi dan sudut pandang  yang berbeda-beda, sehingga memudahkan pengguna  dalam  mengeksplorasi  data  dan  menemukan  pola  atau  tren  yang tersembunyi dalam data tersebut[11]. Metodologi OLAP biasanya digunakan dalam pengambilan  keputusan  bisnis,  penelitian,  dan  analisis  data  lainnya.  Penggunaan OLAP  dalam  penelitian  dapat  membantu  peneliti  dalam  mempercepat  proses analisis data dan memudahkan dalam menemukan hubungan antar variabel dalam data yang kompleks. Pada penelitian  kali ini, laporan OLAP yang dihasilkan ialah laporan  setiap  cabang  bank  sampah  serta  rangkuman  data  laporan  setiap  bank sampah. Berikut terlampir pada tabel 1 rinci laporan yang akan dihasilkan.
Tabel 1. Daftar laporan yang dihasilkan No Judul Laporan 1 Laporan total penukaran sampah tiap bulan
2 Laporan Jumlah sampah terkumpul
3 Laporan pembelian sampah dari masyarakat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengelolaan sampah tingkat kelurahan di Jakarta Selatan
Dikutip  dari  website  statistik.jakarta.go.id,  Jumlah  penduduk  kota administrasi  Jakarta  selatan  pada  tahun  2021  sebanyak  2.379.683  Jiwa.  Dengan perbandingan Jumlah laki-laki dan Wanita nya berada di angka 2:1[12].Selain itu,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
berdasarkan  data  di  atas,  kepadatan  penduduk  pada  wilayah  kota  administrasi Jakarta selatan berada di angka 16.865 Jiwa/km 2 . Volume Sampah yang terdapat di khususnya  di  Daerah  DKI  Jakarta  mencapai  di  angka  7500  Ton/Hari.  Atau  jika dilakukan perhitungan, khususnya untuk Kota Administrasi Jakarta Selatan dapat menghasilkan sampah sebesar 2000 Ton per harinya [13].
Berdasarkan data yang di himpun  dari website Kementrian lingkungan dan Kehutanan, Jumlah bank sampah yang terdapat di DKI Jakarta berjumlah 1.816 dan khususnya  untuk  kota  administrasi  Jakarta  selatan  berjumlah  419  bank sampah[14].

## 3.2. Arsitektur Logical
Dibawah  ini  merupakan  perancangan  arsitektur  logical  data  warehouse untuk di implementasikan pada objek penelitian kali ini :
Gambar 4. Arsitektur Logical

## 3.3. Aristektur Fisik
Dibawah ini merupakan perancangan arsitektur fisik data warehouse untuk di implementasikan pada objek penelitian kali ini :
Gambar 5. Arsitektur Fisik
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.4. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  merupakan  data-data transaksi pada tahun 2022-2023 yang sebenernya tersebar dari berbagai sumber seperti  pencatatan  manual,  dan  pencatatan  digital.  Data  yang  dimaksud  seperti Data  anggota  bank  sampah,  data  jenis  sampah  yang  dapat  ditukarkan,  data  staff bank sampah, data penjualan serta pembelian sampah dari anggota dan pengepul sampah. Data yang telah di kumpulkan akhirnya digambarkan dalam bentuk ERD dibawah ini.
Gambar 6. Entity Relationship Diagram
3.5. ETL
Proses Extract, Transform, Load atau yang biasa di singkat ETL dapat dikatan sebagai  proses  untuk  mengambil,  memproses  dan  menggabungkan  data  yang didapatkan  dari  berbagai  sumber  baik  itu  internal  maupun  eksternal  sebelum  di masukkan ke dalam suatu penyimpanan data atau data warehouse. Proses ETL ini berguna untuk Membuat standarisasi data yang akan di gunakan dan proses ETL dapat  dikatakan  sebagai  proses  yang  sangat  penting  dalam  pembangunan  data warehouse.
1. Tahapan  ekstraksi  merupakan  proses  yang  dijalankan  untuk menghubungkan  berbagai  sumber  data  yang  akhirnya  Membuat  data tersebut tersedia untuk proses-proses selanjutnya. Pada tahap ini data yang sudah di rapihkan akan di simpan ke dalam Database mysql.
2. Tahapan  selanjutnya  ialah  tahapan  Transformation  yaitu  Melakukan transfigurasi  dari  sumber  basis  data  menjadi  bentuk  tabel  dimensi  dan tabel fakta yang akhirnya membentu sebuah skema star.

## a) Transformasi Dimensi Produk
Pada Gambar 7 merupakan tahapan transformasi pada dimensi produk dan Melakukan  pemilihan  values  yang  dapat  digunakan  untuk  penelitian  ini.  hingga akhirnya dimensi produk terbuat dan diletakan pada table output.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 7. Transformasi Dimensi Produk

## b) Transformasi Dimensi Staff
Pada  Gambar  8  merupakan  tahapan  transformasi  pada  dimensi  staff.  Pada tahapan  ini  terdapat  beberapa  penggabungan  data  yang  ada  dan  dipilih  sesuai dengan  kebutuhan  transformasi  hingga  menghasilkan  dimensi  staff  yang  akan diletakan pada table output.
Gambar 8. Transformasi Dimensi Staff

## c) Transformasi Dimensi Anggota
Pada  Gambar  9  merupakan  tahapan  transformasi  dimensi  anggota.  Sama dengan tahapan transformasi pada Gambar sebelumnya, pada tahap ini dilakukan juga pemilihan values untuk dimensi anggota yang akan digunakan  pada tahapan berikutnya diltekan di table output.
Gambar 9. Transformasi Dimensi Anggota

## d) Transformasi Dimensi Waktu
Tahapan  terakhir  ialah  proses  Loading.  Proses  loading  dapat  dikatakan sebagai  proses  penyeragaman  data  menjadi  format  yang  di  dapatkan  dari  hasil
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
transfigurasi ke dalam data warehouse yang nantinya di teruskan menjadi keluarin aplikasi  yang  akan  digunakan  oleh  anggota  maupun  admin  dapat  mengakses luaran  tersebut  dalam  bentuk  data  maupun  Informasi  berupa  laporan.  Proses loading yang terjadi telah dijelaskan pada gambar dibawah ini.
Gambar 10. Transformasi Dimensi Waktu
Gambar 11. Proses Loading

## 3.6. Star Schema
Skema  bintang  berdasarkan  hasil  dari  transformasi  dimensi-dimensi  yang dibuat pada perancangan data warehouse dapat terlihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 12. Star Schema perancangan data warehouse
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.7. Dashboard
Dashboard  business  intelligence  dibangun  menggunakan  power  BI  karena memiliki ketangguhan yang baik dengan Jumlah data yang besar serta kemampuan untuk  proses  banyak  set  data  nya  juga  sangat  bertenaga.  Dibawah  ini  beberapa keluarin visualiasi yang dihasilkan dengan menggunakan power BI.
Gambar 13. Total penukaran sampah bulan Februari 2023
Pada  gambar  diatas  terdapat  diagram  batang  yang  diurutkan  dari  total Jumlah sampah yang telah di tukarkan oleh Masyarakat pada bulan Februari 2023 di bank sampah. Penukaran sampah tertinggi terdapat pada jenis sampah Bodong A yang mencapaikan hingga 80 kg di bulan Februari.
Gambar 14. jumlah sampah terkumpul pada bulan januari – juni 2023
Pada  Gambar  14  terdapat  grafik  batang  bertumpuk  yang  menampilkan Jumlah  sampah  yang  terkumpul  di  bank  sampah  pada  bulan  januari  hingga  juni 2023.  Jumlah  sampah  yang  terkumpul  selama  6  bulan  tersebut  mencapai  hingga 400kg sampah.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 15. Dashboard pembelian menggunakan power BI
Pada  Gambar  15  merupakan  contoh  dashboard  dengan  Power  BI  yang berisikan data pembelian sampah dari Masyarakat dari bulan Januari hingga Juni 2023.
Implementasi  data  warehouse  dalam  pengelolaan  sampah  digital  di  tingkat kelurahan  di  Jakarta  Selatan  membuka  peluang  besar  untuk  meningkatkan efisiensi,  transparansi,  dan  kualitas  layanan  pengelolaan  sampah  perkotaan. Melalui  penggabungan  data  dari  berbagai  sumber  seperti  jumlah  sampah  yang dihasilkan, jadwal pengumpulan sampah, jenis sampah, dan partisipasi masyarakat dalam  program  daur  ulang,  data  warehouse  memungkinkan  pemantauan  yang lebih komprehensif tentang dinamika sampah di setiap kelurahan. Dengan analisis data  yang  mendalam,  pola-pola  penghasilan  sampah  yang  beragam  dapat diidentifikasi, termasuk peningkatan produksi sampah selama musim liburan dan akhir  pekan.  Informasi  ini  menjadi  dasar  untuk  menyusun  jadwal  pengumpulan sampah yang lebih efisien dan alokasi sumber daya yang lebih cerdas.
Selain  itu,  implementasi  data  warehouse  juga  memberikan  kemampuan responsif  yang  lebih  tinggi  terhadap  keluhan  masyarakat  terkait  spengelolaan sampah. Data yang terintegrasi memungkinkan pemantauan keluhan secara  real- time, sehingga tindak lanjut dapat dilakukan secara lebih  efektif. Ini bukan hanya berdampak positif pada kepercayaan masyarakat terhadap pemerintah kelurahan, tetapi  juga  pada  perbaikan  manajemen  sampah  secara  menyeluruh.  Meskipun demikian,  perjalanan  menuju  implementasi  data  warehouse  tidaklah  tanpa tantangan,  termasuk  masalah  keamanan  data  sensitif  dan  biaya  awal implementasi.  Dengan  semua  ini,  kami  merekomendasikan  agar  kelurahan- kelurahan  lain  di  Jakarta  Selatan  mempertimbangkan  langkah-langkah  ini  dalam upaya  mereka  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  pengelolaan  sampah perkotaan, menciptakan kota yang lebih berkelanjutan dan bersih.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dan  di  jalankan  menghasilkan bahwa  implementasi  Data  Warehouse  pada  pencatatan  transaksi  bank  sampah menjadikan Informasi yang dihasilkan dapat disampaikan dengan lebih mudah dan fleksibel.  Data  Warehouse  dapat  digunakan  oleh  staff  bank  sampah  maupun pejabat  bank  sampah  dalam  melihat  perkembangan  serta  keuntungan  maupun kerugian  yang  terjadi  setiap  harinya,  minggunya,  bahkan  bulan  dan  tahun. Sehingga segala analisis dapat dilakukan untuk penyampaian Informasi yang telah di  sajikan  dalam  bentuk  grafik  ataupun  dashboard.  Datawarehouse  ini  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  menambahkan  data-data  baru  seperti  data cabang  bank  sampah  lainnya  sehingga  data  warehouse  ini  menjadi  tempat penyimpanan  serta  penyampaian  Informasi  yang  baik  secara  periodik.  Data Warehouse  ini  dapat  di  kembangkan  lebih  lanjut  untuk  pengembangan  ke depannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nirmala Maulana Achmad, “Kadis LH: Rata-rata 7.500 Ton Sampah Jakarta Dibuang ke TPST Bantargebang Tiap Hari,” Kompas.com. Accessed: Feb. 20, 2023. [Online].
Available:  https://megapolitan.kompas.com/read/2022/10/10/13403081/kadis- lh-rata-rata-7500-ton-sampah-jakarta-dibuang-ke-tpst-bantargebang?page=all
[2] Dinas  Lingkungan  Hidup,  “Bank  Sampah,”  Jakarta.go.id.  Accessed:  Feb.  21,  2023. [Online]. Available: https://www.jakarta.go.id/bank-sampah.
[3] Y.  E.  Saputro,  K.  Kismartini,  and  S.  Syafrudin,  “Pengelolaan  sampah  berbasis masyarakat melalui bank sampah,” Indonesian Journal of Conservation , vol. 4, no. 1, 2016.
[4] Pemerintah DKI Jakarta, “Peraturan Gubernur (PERGUB) Provinsi Daerah Khusus Ibukota  Jakarta  Nomor  33  Tahun  2021.”  Accessed:  Feb.  21,  2023.  [Online].
Available:  https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/194999/pergub-prov-dki- jakarta-no-33-tahun-2021.
[5] D.  Ariefahnoor,  N.  Hasanah,  and  A.  Surya,  “Pengelolaan  sampah  Desa  gudang tengah melalui manajemen bank sampah,” Jurnal Kacapuri: Jurnal Keilmuan Teknik Sipil , vol. 3, no. 1, pp. 14–30, 2020.
[6] Y.  Indarta,  D.  Irfan,  M.  Muksir,  W.  Simatupang,  and  F.  Ranuharja,  “Analisis  dan Perancangan  Database  Menggunakan  Model  Konseptual  Data  Warehouse  Sistem Manajemen Transaksi Toko Online Haransaf,” Edukatif: Jurnal Ilmu Pendidikan , vol. 3, no. 6, pp. 4448–4455, 2021.
[7] A. F. Nurzaman and R. Jayadi, “Dashboard System for Predicting Student Practicum Performance  Using  the  Data  Mining  Method,” CESS  (Journal  of  Computer Engineering, System and Science) , vol. 7, no. 2, pp. 394–406.
[8] A.  Rahmawati  and  T.  Rahayu,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Persediaan  Bahan Baku  Berbasis  Web  Pada  Yukikage  Restaurant,”  in Prosiding  Seminar  Nasional
Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya , 2022, pp. 227–236.
[9] R.  Kimball  and  M.  Ross, The  data  warehouse  toolkit:  the  complete  guide  to dimensional modeling . John Wiley & Sons, 2011.
[10] A.  Nanda,  S.  Gupta,  and  M.  Vijrania,  “A  comprehensive  survey  of  OLAP:  recent trends,”  in 2019  3rd  International  Conference  on  Electronics,  Communication  and
Aerospace Technology (ICECA) , IEEE, 2019, pp. 425–430.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 354-365 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[11] B. Inmon and K. Krishnan, Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design . Technics publications, 2011.
[12] Pemprov  DKI  Jakarta,  “Kota  Administrasi  Jakarta  Selatan,”  Statistik  Sektoral Provinsi  DKI  Jakarta.  Accessed:  Aug.  14,  2023.  [Online].  Available: https://statistik.jakarta.go.id/jakarta-selatan/.
[13] Dewa Ketut Sudiarta Wiguna, “Bank Sampah Berseri di Jaksel kelola 6 ton sampah anorganik,”  Antaranews.  Accessed:  Aug.  14,  2023.  [Online].  Available: https://www.antaranews.com/berita/3181117/bank-sampah-berseri-di-jaksel- kelola-6-ton-sampah-anorganik.
[14] Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional, “Bank Sampah Unit,” Jakarta, Jul. 2023. Accessed: Aug. 14, 2023. [Online]. Available: https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/public/home/fasilitas/bsu.