http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penggunaan Power BI untuk menerapkan Business Intelligence terhadap Penjualan Produk

## Using Power BI to Implement Business Intelligence for Product Sales
1 Annabella Dian Dameria S*, 2 Almira Zahra, 3 Jajam Haerul Jaman
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Bukit Gading Residence, A2/15, Karawang, Indonesia
*e-mail: 2010631170054@student.unsika.ac.id
( received : 29 Juni 2023, revised : 10 Oktober 2023, accepted : 24 Desember 2024)

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi penggunaan Power BI, yang merupakan salah satu alat  terkemuka  dalam  industri  BI,  dalam  menerapkan  Business  Intelligence  dalam  konteks penjualan produk. Business Intelligence (BI) merupakan solusi yang digunakan untuk mengatasi kebutuhan perusahaan dengan fokus pada analisis dan akses data guna mendukung pengambilan keputusan  yang  lebih  baik.  Tujuan  utamanya  adalah  membantu  perusahaan  dalam  proses pengambilan  keputusan  melalui  langkah-langkah  seperti  merancang  database,  Data  Warehouse, dan  pembuatan  laporan.  Hasil  penelitian  ini  adalah  hasil  analisis  laporan  yang  menunjukkan penjualan produk dengan kontribusi paling rendah dibandingkan dengan area lainnya. Oleh karena itu,  produk  yang  memiliki  kontribusi  terendah  perlu  mendapatkan  perhatian  khusus.  Salah  satu upaya  yang  dapat  dilakukan  adalah  melaksanakan  promosi  dan  memberikan  diskon  guna meningkatkan jumlah pesanan dari pelanggan di area yang lebih luas.
Kata  kunci: Analisis  Data,  Power  BI,  Business  Intelligence,  Penjualan  Produk,  Pengambilan Keputusan

## Abstract
This research aims to investigate the use of Power BI, which is one of the leading tools in the BI industry, in applying Business Intelligence in the context of product sales. Business Intelligence (BI) is a solution used to address the needs of companies with a focus on data analysis and access to  support  better  decision  making.  The  main  goal  is  to  help  companies  in  the  decision-making process through steps such as designing databases, Data Warehouse, and report generation. The result of this research is the analysis of reports showing product sales with the lowest contribution compared  to  other  areas.  Therefore,  products  that  have  the  lowest  contribution  need  special attention. One of the efforts that can be made is to carry out promotions and provide discounts to increase the number of orders from customers in a wider area.
Keywords: Data Analysis, Power BI, Business Intelligence, Product Sales, Decision Making

## 1 Pendahuluan
Perusahaan Real Canadian Superstore merupakan perusahan yang bergerak dibidang ritel, dimana perusahaan tersebut menjual berbagai macam kebutuhan pangan. Sebagai perusahaan yang bergerak di bidang  retail,  Superstore juga  memanfaatkan teknologi  sebagai  penunjang  untuk mendapatkan  suatu informasi  yang  berguna  untuk  meningkatkan  kinerja  perusahaan.  Business  Intelligence  (BI)  telah terbukti  menjadi  pendekatan  yang  efektif  dalam  menghadapi  tantangan  ini.  BI  memungkinkan perusahaan untuk melakukan analisis data secara lebih mendalam, memperoleh wawasan berharga, dan mengambil keputusan yang lebih optimal.
Power  BI  adalah  platform  yang  kuat  dan  intuitif  yang  memfasilitasi  perusahaan  dalam mengumpulkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan mudah. Dalam jurnal ini, kami akan mengulas  bagaimana  implementasi  Business  Intelligence  dengan  menggunakan  Power  BI  dapat meningkatkan  dan  menganalisis  kinerja  produk,  serta  membuat  keputusan  strategis  yang  lebih  baik. Guna  menunjang  argumen  sebelumnya,  maka  dibuat penelitian  ini dengan tujuan  untuk  menyelidiki
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
bagaimana  penerapan  Power  BI  dalam  konteks  penjualan  produk  dapat  memberikan  keunggulan kompetitif bagi perusahaan dan meningkatkan kinerja bisnis secara menyeluruh.

## 2 Tinjauan Literatur
Dasar penelitian ini adalah pencarian literatur yang berkaitan dengan ruang lingkup penelitian dan topik  yang  diteliti.  Untuk  mendapatkan  informasi  yang  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  dalam penyusunan penelitian, perlu dilakukan kerja sama dengan penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Dasar utama dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1 Bisnis Ritel
Secara bahasa retailing atau ritel merupakan aktivitas yang berhubungan dengan penjualan barang atau  jasa  kepada  pelanggan.  Pengertian  retailer  merupakan  organisasi  bisnis  yang  memperoleh keuntungan  dari  setengah  hasil  penjualannya  dari retailing .  Jadi,  ritel  merupakan  usaha  bisnis  yang melakukan pemasaran terhadap sebuah produk atau jasa untuk memuaskan konsumen [1].
2.2 Business Intelligence Business  intelligence adalah  proses  mengekstraksi  data  operasional  organisasi  atau  bisnis  dan kemudian mengumpulkannya di warehouse . Kemudian data yang ada di dalam data warehouse diolah melalui berbagai proses analisis statistik dan proses data mining sehingga diperoleh pola atau model yang  berbeda  dari  data  tersebut [2].  Gudang  data  adalah  arsip  untuk  penyimpanan  informasi jangka panjang dari sumber yang berbeda, diorganisir untuk memfasilitasi pengambilan keputusan [3]. Data disimpan menurut skema yang konsisten dan biasanya dipersingkat. Sistem gudang data menyediakan kemampuan analisis data multidimensi, secara kolektif disebut sebagai pemrosesan analitik online.

## 2.3 Data Mart
Data mart adalah bagian dari gudang data yang mendukung pelaporan dan analisis data suatu unit atau  bagian  dari  suatu  perusahaan.  Dalam  pengaplikasiannya, data  mart merupakan  miniatur warehouse. Data  mart  adalah  subjek  atau  gudang  data  yang  hanya  melayani  kebutuhan  departemen tertentu [4].
2.4 Extract Transform Load
Extract Transform Load (ETL) adalah proses mengambil dan mentransfer data dari banyak sumber data seperti database OLTP, website, file, teks dan lain-lain, yang kemudian disimpan dalam database baru atau gudang data [5]. Proses ETL terdiri dari tiga langkah: ekstraksi, transformasi, dan pemuatan. Proses ekstraksi mengumpulkan data dari berbagai sumber, yang kemudian diubah menjadi format yang diperlukan.  Kemudian  dilakukan  transformasi  dengan  memilih  atribut-atribut  yang  penting  dan digunakan  pada  data  warehouse.  Terakhir,  mengunduh  adalah  langkah  mengunduh  data.  Proses pengunduhan mentransfer data yang dikonversi ke file yang akan diunduh perkemahan [6]. 2.5 Dashboard
Dashboard adalah alat untuk  menyajikan informasi tentang proses business intelligence dengan menyediakan antarmuka pengguna dalam berbagai format seperti grafik, laporan, indikator visual, dan mekanisme peringatan untuk memungkinkan pengguna mengukur, memantau, dan mengelola kinerja bisnis dengan lebih efektif [7].

## 2.6 Moving Average
Moving Average (rata-rata bergerak) adalah metode peramalan perataan nilai dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istilah rata-rata bergerak digunakan karena setiap kali data observasi baru tersedia maka angka rata-rata yang baru dihitung dan dipergunakan sebagai ramalan [8]. Tujuan utama dari penggunaan rata-rata bergerak adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan (randomness) dalam deret waktu. Tujuan ini dapat dicapai dengan merata-ratakan beberapa nilai data bersama-sama, dengan cara mana kesalahan-kesalahan positif dan negatif yang mungkin terjadi dapat dikeluarkan atau dihilangkan [9]. Moving Average dapat dinyatakan pada persamaan dibawah ini: 𝑌 = 𝐴 1 𝑌 −1 + 𝐴 2 𝑌 −2 + 𝐴 3 𝑌 −3 + ⋯ + 𝐴 𝑛 𝑌 − 𝑛 dimana: Y : data peramalan Ai: bobot untuk data aktual lampau ke-i Yi: data aktual lampau ke-i [10]
Metode  Moving  Average  merupakan    metode    peramalan    runtun  waktu  yang  dikembangkan dimana  data  pengamatan  dalam  runtun  waktu  diasumsikan  berhubungan  satu sama  lain [11].  Secara keseluruhan,  metode  yang  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  dan  kemudahan  dalam pengelolahan terhadap penjualan produk [12].

## 3 Metode Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Roadmap  BI  yang  terdiri  dari  tahap justification,  planning,  business  analysis, dan construction. Tahap justification dilakukan  dengan mengidentifikasi kebutuhan bisnis. Selanjutnya, tahap planning dilakukan perancanaan strategi terkait proyek business intelligence yang akan dirancang dan digunakan. Tahap business intelligence dilakukan analisis data dan kebutuhan informasi, melakukan pembersihan data, dan memilih data untuk proses ETL.
Sistem  ETL  yang  dirancang  dengan  baik  mengekstrak  data  dari  sumbernya  sistem,  menjaga kualitas data dan standar konsistensi, menyesuaikan data sehingga sumber yang terpisah-pisah dapat digunakan  bersama,  dan  akhirnya  mengirimkan  data  dalam  format  siap  presentasi  sehingga pengembang aplikasi dapat membangun Aplikasi dan pengguna akhir dapat membuat keputusan [13]. Pada tahap construction dilakukan visualisasi berbentuk dashboard menggunakan Microsoft Power BI. Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1 Alur penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan
Berikut  merupakan  hasil  dan  pembahasan    dari  penelitian  Penggunaan  Power  BI  Untuk Menerapkan Business Intelligence Terhadap Penjualan Produk.

## 4.1 Persiapan Sumber Data dan Kebutuhan Informasi
Proses persiapan sumber data akan dianalisis secara rinci, melibatkan identifikasi, pengumpulan, dan  penyusunan  data  dari  berbagai  sumber  untuk  memastikan  integritas  dan  kualitasnya.  Dengan demikian,  berikut  merupakan  dasar  yang  kokoh  untuk  penerapan  strategi  BI  yang  efektif,  dengan
mempertimbangkan  kesiapan  sumber  data  dan  kebutuhan  informasi  yang  menjadi  pondasi  analisis bisnis yang mendalam.

## 4.1.1 Sumber Data
Data yang digunakan adalah data transaksi penjualan dari Real Canadian Superstore yang diambil dari website Kaggle ( https://www.kaggle.com/ ) dalam format xlsx dari tahun 2014 sampai tahun 2017. Data  yang  diambil  berjumlah  tiga sheets terdiri  dari orders , returns ,  dan people .  Dari  total  data penjualan ( orders ) pada tahun 2014, 2015, 2016, dan 2017 sebelum proses pembersihan data terdapat 9.994 record data. Record data yang digunakan untuk penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2 Record Data

## 4.1.2 Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pembersihan  data  dari  data  yang  memiliki  missing  value, menormalkan  data  yang  bermasalah,  serta  mengidentifikasi  dan  menghilangkan  data  yang  berulang ( Redundancy ). Total  data orders setelah  dilakukan data  cleaning pada  tahun  2014,  2015,  2016,  dan 2017 sebanyak 1.993, 2.102, 2.587, dan 3.312 record data. Tampilan data setelah dilakukan proses data cleaning dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3 Tampilan Data Setelah Data Cleaning
Setelah dilakukan data cleaning, dipilihlah kolom yang berkaitan dengan data yang dibutuhkan untuk penelitian ini. Data yang dipilih dari data orders adalah kolom quantity, profit,  sub-category, dan state. Kolom-kolom  tersebut  dipilih  sesuai  dengan  kebutuhan masing-masing tabel dimensi atau fakta.

## 4.1.3 Kebutuhan Informasi
Dibutuhkan beberapa informasi untuk membuat dashboard sales, yaitu informasi tentang total penjualan, informasi tentang top month penjualan, informasi tentang total profit, informasi tentang top
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
month profit,  informasi  tentang  kuantitas  produk  yang  tersedia,  informasi  tentang revenue setiap produk,  informasi  tentang  profit  setiap  produk,  informasi  tentang gross  profit  margin (GPM)  setiap produk, informasi tentang kontribusi setiap produk, dan informasi tentang persebaran penjualan produk berdasarkan daerah.

## 4.2 Perancangan Data Mart
Berikut perancangan  Data  Mart  sebagai  langkah  kritis  dalam  implementasi  strategi  Business Intelligence (BI) menggunakan Power BI untuk analisis mendalam terhadap penjualan produk.

## 4.2.1 Perancangan Arsitektur
Perancangan arsitektur dibagi menjadi dua bagian, yaitu arsitektur logical dan fisik. Arsitektur logical memaparkan tahapan alur data dari sumber data yang digunakan sampai data mart yang dibuat. Arsitektur  fisik  memaparkan  mengenai  teknis  dari  konfigurasi  yang  diterapkan  pada  data  mart. Tahapan alur data dari arsitektur logical dan fisik dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5 di bawah ini.

## Gambar 4 Tahapan Arsitektur Logical
Gambar 5 Tahapan Arsitektur Fisik
4.2.2 Pemodelan Data Mart Dimensional
Proses pemodelan Data Mart Dimensional sebagai elemen kunci dalam penerapan Power BI untuk  analisis Business  Intelligence terhadap  penjualan  produk  dengan  pemahaman  mendalam mengenai struktur dimensi diarahkan  dapat meningkatkan keterbacaan data dan kemampuan merinci informasi yang esensial bagi keputusan bisnis strategis.

## 1. Pemilihan Proses
Proses bisnis yang berhubungan pada data mart ini yaitu penjualan ( sales ) yang merupakan transaksi penjualan barang kepada pelanggan berdasarkan item, quantity, dan profit. Data  mart bisa  berupa  data  dari  masing-masing data  tiap  departemen  seperti profit dan kategori [14]. Transaksi penjualan disimpan dalam tabel orders . Pemilihan proses dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 Pemilihan Proses Proses Bisnis Keterangan Penjualan ( orders ) Merupakan  transaksi  penjualan  item/barang  kepada customer  berdasarkan  item, quantity ,  dan  profit.  Transaksi
penjualan disimpan dalam tabl orders .
Pembersihan  Data ( data cleaning ) Merupakan  proses  pembersihan  data  dari  yang  memiliki missing  value,  menormalkan  data  yang  bermasalah,  serta mengidentifikasi  dan  menghilangkan  data  yang  berulang ( redundancy ).
2. Pemilihan Grain
Grain merupakan gambaran yang dihasilkan oleh record pada tabel fakta. Grain yang dipilih pada perancangan data mart dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2 Pemilihan Grain Grain Dimensi Sales Quantity Profit State Sub Categori Informasi tentang total penjualan  Informasi tentang top month sales  Informasi tentang profit penjualan   Informasi tentang top month profit  Informasi tentang total setiap produk    Informasi tentang revenue setiap produk    Informasi tentang profit setiap produk   Informasi tentang GPM setiap produk     Informasi tentang kontribusi berdasarkan produk   Informasi tentang persebaran penjualan produk berdasarkan daerah   
3. Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi
Tabel dimensi adalah tabel yang berisikan penjelasan mengenai atribut-atribut yang terdapat pada tabel fakta. Data mart membutuhkan 4 tabel dimensi yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Identifikasi Dimensi Customer ID Customer Name Postal Code PP-18955 Paul Prost 65807 TB-21355 Todd Boyes 30328 CC-12220 Chris Cortes 6824 BF-11080 Bart Folk 21215 RW-19690 Robert Waldorf 65807
Tabel identifikasi dimensi memberikan atribut dan deskripsi lebih lanjut tentang produk dan pelanggan  yang  digunakan  dalam  tabel  fakta  penjualan.  Tabel-tabel  dimensi  ini  berisi  atribut terkait, seperti ID pelanggan, nama pelanggan, alamat pelanggan, kode pos pelanggan, dan lainnya, yang membantu menjelaskan data dalam tabel fakta.
4. Pemilihan Tabel Fakta
Tabel fakta adalah tabel yang berisikan primary key dari tabel dimensi (sebagai foreign key ) dan measurement (atribut numerik dari sebuah fakta) yang dapat dihitung atau diukur. Tabel fakta yang terbentuk pada penelitiian ini adalah tabel fakta sales dan fakta breakage. Tabel 4 fakta sales merupakan tabel fakta yang digunakan untuk laporan transaksi penjualan item.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 4 Fakta Dimensi Keterangan Customer ID Berisi ID dari pelanggan Customer Name Berisi nama dari pelanggan Postal Code Berisi kode pos dari pelanggan Quantity Berisi jumlah produk yang tersedia Profit Berisi pendapatan dari setiap penjualan produk Sales Berisi informasi produk yang terjual State Berisi daerah produk yang terjual Sub Categori Berisi nama-nama produk
Tabel  fakta  di  atas  mencatat  data  transaksi,  termasuk  ID  transaksi,  produk  yang  dibeli (ID_Produk),  pelanggan  yang  melakukan  pembelian  (ID_Pelanggan),  tanggal  transaksi,  jumlah produk yang terjual, dan harga satuan, dan lain sebagainya.
5. Penyimpanan Pre-Calculation pada Tabel Fakta
Kalkulasi  fakta  sales  adalah jumlah item  yang  telah  terjual, jumlah penjualan  bersih,  harga pokok pembelian item, jumlah keuntungan yang didapatkan, dan jumlah persentase keuntungan yang didapatkan. Kalkulasi fakta sales dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 Kalkulasi Fakta Sales
Dengan  menganalisis  kalkulasi  fakta  sales  ini  secara  komprehensif,  perusahaan  dapat memahami  dengan  lebih  baik  kinerja  penjualannya,  mengidentifikasi  area  yang  memerlukan perbaikan,  dan  membuat  keputusan  strategis  yang  lebih  cerdas  dalam  upaya  meningkatkan profitabilitas dan pertumbuhan bisnis
e-ISSN:2540-9719

## 6. Pemilihan Durasi Database
Pembuatan data  mart ini  menggunakan  data  selama  empat  tahun  dimulai  dari  tahun  2014 samapi dengan 2017. Durasi database dapat dilihat pada Tabel 6 di bawah ini.

## Tabel 6 Durasi Database
Selama  periode  ini,  data-data  yang  terkumpul  mencakup  beragam  informasi  yang  relevan dengan tujuan pengembangan data mart. Data-data ini mencakup transaksi bisnis, perkembangan pasar, serta tren dan pola yang  muncul dalam rentang waktu tersebut. Keseluruhan data selama periode tersebut akan digunakan untuk membangun data mart yang akan memfasilitasi analisis dan pengambilan keputusan yang lebih efektif.
7. Melacak Perubahan Dimensi
Tipe  perubahan  yang  digunakan  pada  atribut  dimensi  pada data  mart penelitian  ini  adalah membuat  record  baru.  Seperti  contoh record baru  pada  atribut  GPM  dan revenue, dan date. Perubahan dimensi pada data marat dapat dilihat pada Gambar 6 di bawah ini.

## Gambar 6 Perubahan Dimensi
Dengan  demikian,  tipe  perubahan  ini  memberikan  landasan  yang  kuat  untuk  analisis  lebih lanjut  dalam  rangka  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  profitabilitas  dan  kinerja perusahaan  seiring  waktu,  serta  kemungkinan  pola  atau  tren  yang  mungkin  muncul  dalam  data tersebut.

## 4.3 Pembuatan Dashboard Penjualan
Dalam rangka mempermudah proses pemantauan dan sebagai dasar analisis untuk pengambilan keputusan, pembuatan dashboard dilakukan untuk menggabungkan semua bentuk visualisasi data yang telah dibuat. Dashboard dapat digunakan untuk mengubah data menjadi dalam bentuk visual baik itu chart    ataupun    grafik    dan    dapat    disesuaikan    dengan  kebutuhan      visualisasi  [15].  Pembuatan dashboard ini  menggunakan  grafik  visualisasi  yang  disediakan  oleh  Microsoft  Power  BI.  Data  yang telah disimpan di data mart diproses dan dimuat ke Microsoft Power BI agar dapat divisualisasikan. Dashboard yang spesifik yang dibangun adalah Sales Performance Dashboard.
Dashboard  ini  memuat  informasi  terkait  transaksi  penjualan  item  kepada  pelanggan  di  Real Canadian  Superstore,  dengan  rincian  berdasarkan  produk.  Informasi  yang  ditampilkan  meliputi total penjualan bersih, jumlah transaksi, total produk terjual, total keuntungan, daftar produk dengan margin terbesar,  daftar  produk  dengan  penjualan  bersih  tertinggi,  daftar  produk  dengan  penjualan  bersih tertinggi,  perbandingan  total  penjualan  bersih  setiap  bulan,  perbandingan  penjualan  bersih  dengan keuntungan, item dengan penjualan bersih dan margin berdasarkan subfamily, serta produk berdasarkan jumlah item yang terjual. Dashboard kinerja penjualan dapat ditemukan pada Gambar 7.
Dalam  ilustrasi  yang  ditampilkan  pada  Gambar  7,  terdapat  informasi  mengenai  nilai  Revenue sebesar 11.488.062,07 dan nilai Profit sebesar 286.397,02. Data ini digunakan untuk membentuk suatu model regresi linear yang dapat dijabarkan sebagai berikut.
Y = 11.488.062,07 + 286.397,02x
Model  atau  persamaan  tersebut  dapat  diinterpretasikan  sebagai  berikut:  Model  tersebut menjelaskan bahwa nilai yang konsisten untuk variabel net sales adalah 11.488.062,07. Selain itu, setiap peningkatan  sebesar  1%  dalam  nilai  total  cost  akan  mengakibatkan  peningkatan  sebesar  286.397,02 dalam nilai net sales. Dalam  konteks ini, koefisien regresi memiliki nilai positif, yang  menunjukkan bahwa arah pengaruh variabel x terhadap y adalah positif.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 7 Dashboard Penjualan

## 4.4 Pembuatan Moving Average
Untuk penerapan metode moving average dilakukan perhitungan peramalan dari data indeks harga konsumen  untuk  bulan  Desember  2014  dengan  menggunakan  metode moving  average tiga  bulan. Berikut adalah contoh perhitungan ramalan IHK:
𝐹 𝑑𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 2014 = 3.73 + 3.60 + 3.83 3 = 3.72 𝐹 𝑗𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2015 = 3.60 + 3.83 + 3.88 3 = 3.77

## 5 Kesimpulan
Melalui  penelitian  yang  telah  dilakukan,  ditemukan  bahwa  implementasi  Business  Intelligence dalam bentuk sistem dashboard menggunakan Microsoft Power BI berhasil mencapai tujuan penelitian, yaitu mengelola data penjualan dan breakage untuk memberikan informasi yang diperlukan oleh sales manager. Penelitian ini melibatkan pembuatan data mart yang terdiri dari dua tabel fakta, yaitu tabel fakta penjualan dan fakta breakage, serta empat tabel dimensi, seperti dimensi item, dimensi subfamily, dimensi vendor, dan dimensi waktu. Hasil dari penelitian ini Sales Performance Dashboard, yang dapat membantu  manajemen  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  penjualan.  Prediksi  nilai  penjualan berhasil  dibuat  berdasarkan  modal  dengan  menampilkan  prediksi  total  pendapatan  bersih  (net  sales) yang  didapatkan  dari  total  biaya  (total  cost).  Model  regresi  linear  yang  ditemukan  adalah  Y  = 11.488.062,07 + 286.397,02x, dimana pengaruh variabel x terhadap y bersifat positif. Artinya, semakin tinggi modal yang diberikan, pendapatan yang diperoleh juga akan meningkat. Dengan adanya prediksi ini, sales manager dapat merencanakan modal yang akan digunakan untuk mencapai target pendapatan yang diinginkan.

## Referensi
[1] Sunyoto, Danang, and Agus Mulyono. Manajemen Bisnis Ritel . Edited by Kalijaga, Magister A. Eureka Media Aksara, 2022.
[2] Arifin, Z., & Sugiharto, A. (2013). Rancang Bangun Sistem Business Intelligence Universitas Sebagai Pendukung Pengambilan Keputusan Akademik. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 3 (1), 30-40.
[3] Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2012).  Data  mining  concepts  and  techniques  third edition. University of Illinois at Urbana-Champaign Micheline Kamber Jian Pei Simon Fraser
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
University .
[4] Wijaya.  R.,  Pudjoatmodjo.  B.,  “Implementasi  Data  Mart  Kepegawaian  Menggunakan  Tiga Domain (Studi Kasus di Dinas Pertanian Kabupaten Bandung),” SENAPATI 2015, pp. 175-180, 2015.
[5] Prayoga.  D.R.,  “Dashboard  System  Business  Intelligence  untuk  Analisis  dan  Monitoring  di Apotik RSJ Tampan Berbasis Web,” skripsi, UIN SUSKA, Riau, 2021.
[6] Ardista.  N.,  Purbandini.  P.,  Taufik.  T.,  “Rancang  Bangun  Data  warehouse  untuk  Pembuatan Laporan  dan  Analisis  pada  Data  Kunjungan  Pasien  Rawat  Jalan  Rumah  Sakit  Universitas Airlangga  Berbasis  Online  Analytical  Processing  (OLAP),”  Journal  of  Information  System Engineering and Business Intellligence, vol. 3(1), pp. 40-51, 2017.
[7] D. Aryanti and J. Setiawan, “Visualisasi Data Penjualan dan Produksi PT Nitto Alam Indonesia Periode 2014-2018”, Ultima InfoSys : Jurnal Ilmu Sistem Informasi , vol. 9, no. 2, pp. 86-91, Mar. 2019.
[8] Eko siswanto, Eka Satria Wibawa, and Z. Mustofa, “Implementasi Aplikasi Sistem Peramalan Persedian  Barang  Menggunakan  Metode  Single  Moving  Average  Berbasis  Web,” Elkom    J. Elektron. dan Komput. , vol. 14, no. 2, pp. 224–233, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.515.
[9] S.  M.  Abdullah  and  Widya  Novianti,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Peramalan  Penjualan Meubel Menggunakan Metode Moving Average (Studi Kasus Toko Meubel Sumber Rejeki ),” Inf. Interaktif , vol. 7, no. 2, pp. 96–100, 2022.
[10] W.  Febiyanti,  K.  Ghozali,  and  A.  S.  Indrawanti,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Dashboard Penjualan,  Logistik  dan  Tenaga  Kerja  di  Pt.  XYZ,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  11,  no.  2,  2022,  doi: 10.12962/j23373539.v11i2.85815.
[11] J. N. A. Aziza, “Perbandingan Metode Moving Average, Single Exponential Smoothing, dan Double  Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan  Permintaan  Tabung  Gas  LPG  PT  Petrogas Prima  Services,” J.  Teknol.  dan  Manaj.  Ind.  Terap. ,  vol.  1,  no.  I,  pp.  35–41,  2022,  doi: 10.55826/tmit.v1ii.8.
[12] A. Nurkholis and P. S. Oktora, “Sistem Persediaan Obat Menggunakan Metode Moving Average Dan Fixed Time Period With Safety Stock,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1134– 1145, 2022.
[13] Y. Aisyah, S. Anwar, and - Samidi, “Pembuatan Data Warehouse secara Berjenjang dari Data Transaksi  dengan  ETL  Script  PHP,” Techno.Com ,  vol.  22,  no.  3,  pp.  609–621,  2023,  doi: 10.33633/tc.v22i3.8084.
[14] A.  F.  Karami,  “Perancangan  Arsitektur  Data  Warehouse  Pada  Industri  Perkebunan  Kelapa Sawit,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 973–983, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1834.
[15] Heru Stiawan et al. , “Model Visualisasi Informasi Dashboard Pada Pemetaan Tanaman Obat Dan  Langka  Kabupaten  Kediri  Menggunakan  Microsoft  Power  Bi,” J.  Inform.  Teknol.  dan Sains , vol. 4, no. 4, pp. 366–371, 2022, doi: 10.51401/jinteks.v4i4.2056.