## ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PT. POLARIS SAPTA MANGGALA

## Data Warehouse Analysis and Design in PT. Polaris Sapta Manggala
Manise Hendrawaty
Information Systems, School Of Information System, Universitas Bina Nusantara Jl. Kebon Jeruk Raya No. 27, Kebon Jeruk Jakarta Barat 11530 Telp : 089613524853 E-mail : mhendrawaty@binus.edu

## Abstract
The purpose of this research in PT. Polaris Sapta Manggala is to create data warehouse for the faster process in collect the needed data to produce the accuracy summary data and usefull. So it can support executive level to make a decision. Data warehouse is design to integate sales, purchase and marketing data in company. Research method  that used for data  collection is fact finding method, survey  to  the company.  The other things to  get  an accurate  information  is  analyze  the  problem,  data  needed  and  information  also  analyze  company’s  database. Research method that used for data design is create tabel, snow flake, create layer design and final report (output report). The expected result from this research is having the data warehouse that can produce the information in report format that meet the executive’s needs, the result of the information is summarize, accurate and reliable also decrease the weakness in provide the data. The expectation  with data  warehouse, can give an information that meet with the dimention and fact that executive’s needs. The suggestion from this research is data warehouse can support the executive’s needs to get the accuracy summary data with user friendly interface in vizualization dan pivot table.
Keywords: Analysis, Design, Decision, Executive, Data warehouse.

## Abstrak
Tujuan  diadakan  penelitian  pada  PT.  Polaris  Sapta  Manggala  ini  adalah  membuat data  warehouse untuk mempercepat pengumpulan  data  yang dibutuhkan secara  cepat untuk menghasilkan  informasi  yang dibutuhkan secara ringkas, akurat dan tepat  guna  sehingga  mendukung pengambilan keputusan  yang cepat dan akurat bagi pihak  eksekutif. Data  warehouse ini  juga  dirancang  untuk  mengintegrasikan  data  yang  berhubungan  dengan penjualan,  pembelian  dan  pemasaran  dalam  suatu  perusahaan.Metode  Penelitian  yang  digunakan  dalam pengumpulan data adalah  metode fact finding , yaitu dengan  melakukan survei ke perusahaan tersebut. Hal  lain yang dilakukan guna mendapat informasi yang akurat adalah menganalisis masalah yang dihadapi, kebutuhan data dan informasi, serta menganalisis database perusahaan. Metode perancangan dilakukan dengan merancang tabel, snow  flake ,  rancangan layer dan  laporan  akhir  ( output laporan).  Hasil  Penelitian  yang  ingin  dicapai  dengan tersedianya data  warehouse ini  adalah  menghasilkan  informasi  dalam  bentuk  laporan  yang  sesuai  dengan keinginan pihak eksekutif, informasi yang dihasilkan secara ringkas, akurat dan tepat guna serta dapat mengurangi kelemahan  dalam  penyediaan  data  yang  bersifat summary .  Dengan  adanya data  warehouse, diharapkan  dapat memberi  informasi  yang  sesuai  dengan  dimensi  dan  fakta  yang  diinginkan  untuk  pihak  eksekutif perusahaan.Simpulan  dari  penelitian  ini  adalah  data warehouse dapat  mendukung  kebutuhan  informasi  pihak ekseskutif yang memberikan informasi secara ringkas dan akurat serta tampilan yang user friendly dalam bentuk visualisasi dan pivot table .Kata Kunci Analisis , Perancangan , Data warehouse.
Kata kunci: Analisis, Desain, Keputusan, Eksekutif, Data warehouse

## 1. Pendahuluan

## Latar Belakang
Saat ini, suatu teknologi hadir dalam bentuk konsep tools yang penting, yang memungkinkan memberikan  solusi  terhadap  penyediaan  data  dan informasi  bagi para eksekutif dalam perusahaannya yang  dikenal  dengan  nama data  warehouse.  Data
warehouse sebagai salah satu dampak dari kemajuan teknologi  ini  juga  mempermudah  dalam  hal pengaksesan dan pengaturan data yang dibutuhkan. Data  warehouse terdiri  dari  gabungan  data  dari berbagai sumber  yang dilengkapi dengan ringkasan informasi  untuk  jangka  waktu  yang  cukup panjang[1]. Bagi sebuah bisnis tentunya penyediaan data  maupun  informasi  merupakan  hal  yang  sangat penting  bagi  sebuah  perusahaan[2].  Sejarah data
warehouse bermula  dari  evolusi  informasi  karena kebutuhan akan informasi yang semakin berkembang,  serta  evolusi  dari  DSS  ( Decision Support System ). Data warehouse merupakan pusat dari  lingkungan  arsitrektur  data  dan  dasar  dari pemrosesan DSS[3]. Pengertian data  warehouse itu sendiri  adalah  sistem database yang  dapat mengumpulkan dan menyatukan berbagai data yang ada  dalam  sebuah  perusahaan,  serta  dapat memberikan informasi secara cepat, ringkas, akurat dan  sesuai  kebutuhan  sehingga  pengambilan keputusan  menjadi  lebih  mudah  dilakukan. Data warehouse juga merupakan sebuah tempat penyimpanan  data  yang  besar  dan  konsisten,  yang mengintegrasikan data dari sumber yang berbeda[4].
PT.  Polaris  Sapta  Manggala  merupakan  salah  satu perusahaan  importir  yang  menjual  berbagai  macam alat  pelengkap  kebutuhan  kamar  mandi  seperti  : water heater , sanitary dan bathub. PT. Polaris Sapta Manggala saat ini memiliki 20 cabang yang tersebar di seluruh Indonesia.
Masalah  yang  dihadapi  oleh  pihak  eksekutif  PT. Polaris  Sapta  Manggala  adalah  karena  banyaknya data yang dimiliki oleh bagian penjualan, pembelian dan  pemasaran  sehingga  mengakibatkan  proses pengolahan  informasi  yang  cukup  lama  sehingga pihak  manajemen  kesulitan  dalam  melakukan pengambilan  keputusan.  Sistem    pendukung keputusan   merupakan  pendekatan  sistematis  yang sudah banyak digunakan oleh pengambil keputusan untuk membantu penyelesaian permasalahan pengambilan keputusan[5].
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  maka data warehouse merupakan pilihan yang tepat bagi pihak eksekutif untuk mempercepat pengolahan informasi sesuai kebutuhan sehingga mendukung pengambilan keputusan.  Oleh  karena  itu,  perlu  dirancang data warehause untuk mendukung pengambilan keputusan  pihak  eksekutif  dengan  cara  membuat database yang terintegrasi dan konsisten[1].

## Ruang Lingkup
Untuk  lebih  memfokuskan  penulisan  skripsi  ini, maka  dalam    ruang  lingkup  ini  akan  dibatasi  pada analisis  dan  perancangan data  warehouse terhadap sistem  penjualan,  pembelian  dan  pemasaran  pada PT. Polaris Sapta Manggala.

## Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan penelitian dan perancangan data  warehouse ini adalah:
1. Menganalisis  kebutuhan  pihak  eksekutif perusahaan akan informasi yang di   perlukan untuk mendukung pengambilan keputusan.
2. Merancang dan menerapkan data warehouse pada perusahaan yang dapat digunakan untuk mengolah data yang dibutuhkan secara cepat sehingga  menghasilkan  informasi  yang dibutuhkan secara ringkas dan akurat.
3. Merancang data warehouse yang mengintegrasikan  data  yang  berhubungan dengan penjualan, pembelian dan pemasaran dalam suatu perusahaan.
Manfaat yang diperoleh dari penelitian ini adalah:
1. Menyajikan  data  yang  lengkap,  konsisten dan dapat tersedia setiap saat sebagai bahan untuk analisis.
2. Mempermudah  dan  mempercepat  kegiatan analisis  serta  mengoptimalkan  penggunaan data untuk mendukung pengambilan keputusan  yang  akan  dilakukan  oleh eksekutif.
3. Menghasilkan  informasi  dalam  bentuk laporan yang sesuai dengan keinginan pihak eksekutif.

## 2. Tinjauan Pustaka
Seperti  penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan bahwa penerapan data warehouse dapat mengintegrasikan  yang  kemudian  diolah  menjadi informasi  yang  dapat  membantu  mendukung pengambilan  Keputusan  melalui  hasil  kueri  yang complex [6].
Pada penelitian
tersebut digambarkan Datawarehouse  Design  Process  adalah  sebagai berikut:
Gambar 2.1 Data Warehouse Design Process
Dimana  pada  penelitian  tersebut  menggambarkan juga Data  Warehouse  Usage  For  Information Processing sebagai berikut:
Gambar 2.2 Data Warehouse Usage For Information Processing
Hal  ini  juga  di  dukung  oleh  penelitian  yang dilakukan oleh Muhammad Firdaus Zulkarnain dan tim  pada  Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer Udayana[7]  yang  juga  merancang  data  warehouse penjualan dengan table data:
1. Tabel products
2. Tabel customers
3. Tabel orders
4. Tabel employees
5. Tabel suppliers
6. Tabel shippers
7. Tabel order_details
8. Tabel categories
9. Tabel employeeterritories
10.Tabel region
11.Tabel territories
Dengan skema database sebagai berikut:
Gambar 2.3 Skema Database Northwind

## Teori-Teori Umum

## Pengertian Data
Data  adalah  fakta  atau  observasi  mentah  yang biasanya mengenai transaksi bisnis[8].

## Pengertian Informasi
Informasi merupakan data yang telah diproses atau data yang memiliki makna[9].
Pengertian Database
D atabase adalah    kumpulan  data-data  yang  saling berhubungan satu sama lain yang digunakan secara bersama-sama  dan  dirancang  untuk  memenuhi
kebutuhan informasi perusahaan atau organisasi[10]. Pemodelan Entity Relationship
Pemodelan  ER  adalah  pendekatan  dari  atas  ke bawah  untuk  merancang database yang  dimulai dengan  mengidentifikasi  data  yang  penting  yang dikenal dengan sebutan entitas dan hubungan antara data  harus  diperlihatkan  dalam  model  ini.  Konsep dasar dari pemodelan ER antara lain:
Entitas ( Entity )
Entity  type adalah  sekumpulan  objek  dengan properti  yang  sama,  dimana  diidentifikasikan  oleh perusahaan  karena  mempunyai  keadaan  bebas.
Entity  occurence adalah  objek  yang  didefinisikan secara unik dari entity type . Entity type digambarkan dalam  bentuk  bujur  sangkar  dengan  diberi  nama entitas, yang umumnya adalah kata benda tunggal, dapat dilihat pada gambar 2.1[10]
Gambar 2.4 Diagram dari Entity Type Branch dan Staff (Sumber : Connolly dan Begg, 2005, p345)
Hubungan ( Relationship ) Relationship  type adalah  sekumpulan  asosiasi berarti antara entity types .
Setiap relationship type digambarkan dengan garis yang menghubungkan entity type , dan diberi nama hubungannya  seperti  pada  gambar 2.2  Pada umumnya,  hubungannya  menggunakan  kata  kerja atau frase pendek yang mengandung kata kerja. Jika memungkinkan,  nama  hubungannya  harus  bersifat unik.  Secara  umum,  nama  hubungan  hanya mempunyai  arti  untuk  satu  arah  saja.  Contohnya  : pada  gambar  dibawah  ini  menyatakan  bahwa Branch memilliki Staff .
Gambar 2.5 Diagram dari Relationship Type Branch mempunyai Staff (Sumber : Connolly dan Begg ,2005, p347) Atribut ( Attribute )
Atribut  adalah  properti  dari  sebuah  entitas  atau relationship type . Contohnya, Staff memiliki atribut StaffNo , nama, posisi, dan gaji.
Multiplicity
Multiplicity adalah  sejumlah  kemunculan  yang mungkin ada dalam sebuah entitas yang berhubungan  dengan  kemunculan  tunggal  dari entitas yang berhubungan dengannya.
Tiga tipe hubungan multiplicity adalah : 1:1 ( One-to-One ) Contoh dari hubungan ini ádalah :
Gambar 2.6 Multiplicity hubungan satu ke satu dari staff yang mengatur Branch (Sumber : Connolly dan Begg,2005, p358)
Artinya, seorang staff dapat mengatur nol atau satu cabang dan masing-masing cabang di atur oleh satu staff .
1:* ( One-to-Many ) Contoh dari hubungan ini adalah :
Gambar 2.7 Multiplicity hubungan satu ke banyak dari staff yang mengawasi property for rent (Sumber : Connolly dan Begg, 2005, p359) Artinya,  seorang staff dapat  mengawasi  nol  atau lebih properti yang akan disewa dan sebuah properti yang akan disewa diawasi oleh nol atau satu staff .
*:* ( Many-to-Many ) Contoh dari hubungan ini adalah :
Gambar 2.8 Multiplicity hubungan banyak ke banyak dari newspaper yang mengiklankan property for rent (Sumber : Connolly dan Begg, 2005, p360)
Artinya,  satu  koran  mengiklankan  satu  atau  lebih properti  yang  akan  disewa  dan  satu  properti  yang akan disewa diiklankan oleh nol atau lebih koran.

## Konsep Data warehouse
2.1.5.1 Pengertian Data Warehouse Data  warehouse merupakan  kumpulan  dari database yang  memiliki  sifat  berorientasi  subjek, terintegrasi, yang dirancang untuk dapat mendukung pengambilan keputusan dalam
organisasi,  dimana  tiap  datanya  berhubungan dengan  suatu  kejadian    yang  terjadi  pada  suatu waktu tertentu[11].
2.1.5.2 Karakteristik Data Warehouse
Sebuah data  warehouse memiliki  karakteristik sebagai  berikut :

## Subject Oriented
Data warehouse bersifat subject oriented berarti bahwa data warehouse bukan berorientasikan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu, melainkan pada subyek-subyek  tertentu  dalam  perusahaan,  yang mana biasanya memiliki subyek-subyek yang unik untuk  tiap  perusahaannya.  Misalnya  :  untuk perusahaan  asuransi  subyeknya  adalah  pelanggan, kebijakan,  premi,  dan  keluhan;  dalam  pabrik subyeknya adalah produk, pesanan, vendor , tagihan material, bahan baku; dan sebagainya.
Gambar 2.9 Aspek Subject Oriented dari Data Warehouse (Sumber : Inmon, 2005, p30)
Integrated
Karakteristik integrasi ini dapat dikatakan merupakan  aspek  terpenting  dari data  warehouse . Integrasi  disini  dimaksudkan  bahwa  data  dalam data warehouse memiliki  satu  bentuk  tunggal fisikal yang sama dan konsisten walau berasal dari sumber  yang  berbeda-beda.  Termasuk  juga konsistensi  pada  aplikasi  yang  mengaksesnya, aturan  pengentrian    data,  aturan  penamaan  atribut, dan  karakteristik  fisikal  data  lainnya.  Jadi pengkodean pada data warehouse dilakukan secara konsisten  tanpa  terpengaruh  pada  metode  maupun sumber aplikasinya berjalan seperti bagaimanapun.
Gambar 2.10 Integrasi Data Warehouse (Sumber : Inmon, 2005, p31)
Time Variant
Variasi waktu disini diartikan bahwa data di dalam sebuah data warehouse berhubungan dengan suatu titik atau point dalam suatu periode waktu tertentu. Misalnya  semester,  kwartalan,  tahun  fiskal,  atau periode  pembayaran.  Sebagai  contoh,  data  yang menunjukkan  penjualan  produk  yang  terlaris  per tahun,  jumlah  pembelian  per  kwartal,  dan sebagainya.
Tabel 2.1 Perbandingan time variant antara data opersional dan data warehouse (Sumber: Inmon, 2005,
p32)
Nonvolatile (Tidak dapat berubah) Karakteristik data  warehouse nonvolatile dapat diartikan  bahwa  ketika  data  sudah  disimpan  ke dalam  sebuah data  warehouse ,  data  harus  tidak boleh  berubah  atau  tidak  boleh  ada  perubahan didalamnya.
Gambar 2.11 Aspek Non-Volatile dari Data Warehouse (Sumber : Inmon, 2005, p32)
2.1.5.3 Struktur Data Warehouse Data warehouse mempunyai struktur yang spesifik dan  mempunyai  perbedaan  dalam  tingkatan ringkasan  ( summary )  dan  detail  data  serta perbedaan  dalam  tingkatan  umur  data.  Terdapat beberapa level of detail yang berbeda dalam dalam data warehouse, yaitu :
Current detail data (data detail saat ini) Old detail data (data detail historis) Lightly  summarized  data (data  ringkasan  level menengah)
Highly  summarized  data (data  ringkasan  level tinggi)
M E T A D A T A Operational Transformation Old Detail Current Detail Lightly Summarized (Data Mart) Highly Summarized Gambar 2.12 Struktur Data Warehouse
(Sumber : Inmon, 2005, p34)

## Current detailed data
Pada bagian ini current detail data disimpan dalam skema database .  Data  ini  tidak  disimpan  secara
langsung,  tetapi  data  ini  ditambhkan  dalam warehouse untuk melengkapi data yang terkumpul. Data ini menjadi berguna saat detil data terkumpul pada tahap berikutnya.

## Old detailed data
Old detailed data merupakan data detil dan ringkas yang  berguna  untuk  arsip  dan back  up .  Meskipun ringkasan  data  atau summary didapat  dari current detailed  data ,  tetapi  masih  memungkinkan  untuk menyimpan ringkasan data tersebut secara langsung jika  data  berada  diluar  periode current  detailed data .  Data  disimpan  dalam  sebuah  penyimpanan seperti magnetic tape atau optical disk .
Lightly summarized data Lightly summarized data merupakan data ringkasan atau summary dari current  detailed  data .  Pada tingkat ini, data hasil ringkasan masih belum dapat digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan karena belum bersifat ‘ total summary ’ dan menjadi bersifat rinci.
Lightly summarized data biasanya sering digunakan untuk  gambaran  dari  keadaan  yang  sedang berlangsung dan sudah berlangsung.

## Highly summarized data
Highly  summarized  data merupakan  hasil  proses summary yang bersifat ‘totalitas’. Data pada highly summarized ini  sangat  mudah  diakses.  Data  pada tingkat inilah yang pada akhirnya digunakan untuk mendukung  pengambilan  keputusan  terutama dikalangan eksekutif dalam dunia bisnis.
Hal  ini  disebabkan  karena  data  pada  tingkat  ini dianggap  sudah  cukup representative dan  ringkas. Akan tetapi tetap dapat merepresentasikan keadaan data  secara  keseluruhan.  Hal  ini  tentu  saja  sangat memudahkan  kalangan  pimpinan  atau  eksekutif karena  tidak  perlu  lagi  membaca  dan  melakukan analisis data untuk waktu yang cukup lama.

## 3.   Metodologi Penelitian

## Metodologi

## Metode Analisis

## Metode analisis dilakukan dengan menggunakan metode
Fact Finding.
Metode Perancangan Metode  perancangan data  warehouse terdiri  dari sembilan  tahapan  yang  dikenal  dengan Nine  Step Methodology .Didalam metode perancangan data warehouse juga terdapat perancangan star schema .

## Sejarah Singkat PT. Polaris Sapta Manggala
PT.Polaris  Sapta  Manggala  berdiri  sejak  tanggal  14 January  1972.  Bisnis  yang  dijalankan  oleh  PT.Polaris
Data Operasional Data Warehouse
Mempunyai time horizon 60 - 90 hari Mempunyai time horizon 5  -
10 tahun
Data  atau record dapat di- update Data  atau record tidak  dapat di-update Key structure dapat termasuk atau tidak termasuk elemen waktu Key structure termasuk elemen waktu
Sapta Manggala berfokus pada bisnis material bangunan dan alat-alat rumah tangga.  Dimana pada awal mulanya bernama  PT.Karya  Wisma  Hutama.  Pada  tahun  1972 sampai tahun 1986 PT.Polaris Sapta Manggala bermula sebagai  distributor  nasional  dari  EMCO  dan Nippon Paint ,  kemudian  pada  tahun  1974  sampai  tahun  1990 sebagai dealer utama dari ICI Paints untuk daerah Jawa Timur,  pada  tahun  1976  sampai  tahun  1983  PT.Karya Wisama  Hutama  menjadi  dealer  utama  dari Hempel’s Maritime dan Industrial Coatings (1976-1983).
Pada tahun 1980 sampai tahun 1988 PT. Karya Wisma Hutama  menjadi  distributor  nasional  untuk  Norton grinding  wheels dan  perlengkapan  keamanan.  Di lanjutkan pada tahun 1980 sampai tahun 1987 PT.Karya Wisma  Hutama  menjadi  distributor  nasional  untuk Reichnold chemicals (Canada)  dan  pada  tahun  1980 sampai  tahun  1993  telah  menjadi painting  contractor untuk proyek sipil.
Pada  tanggal  17  Mei  2005  PT.Karya  Wisma  Hutama telah  berganti  nama  menjadi  PT.Polaris  Sapta Manggala, dan pada saat ini telah melakukan pemasaran hampir  di  seluruh  Indonesia  dengan  20  kantor  cabang. PT.  Polaris  Sapta  Manggala  pada  saat  ini  merupakan perusahaan yang bergerak pada pemasaran water heater . PT.  Polaris  Sapta  Manggala  menyediakan  solusi terlengkap akan kebutuhan water heater bagi konsumen. Disamping  penjualan water  heater PT.Polaris  Sapta Manggala  juga  menjual  berbagai  jenis sanitary dan bathtub , dengan jumlah transaksi yang terjadi di seluruh cabang di Indonesia sebanyak kurang lebih 700 sampai 800 transaksi perharinya.
Saat ini PT. Polaris Sapta Manggala telah berkembang dengan memiliki banyak karyawan antara 11 sampai 50 orang  karyawan,  dengan  jumlah customer antara  100 sampai 200 customer .

## Visi dan Misi
Visi Tumbuh  menjadi  sebuah  perusahaan  yang  menonjol dalam  bidang  alat  pelengkap  kebutuhan  kamar  mandi dengan organisasi penjualan yang kuat dan membentuk jaringan pendukung.
Misi Bekerja  sama  dengan  mitra  yang  benar  untuk mengembangkan  pasar  Indonesia  sebagai  salah  satu pasar yang menjanjikan di Asia Tenggara
Context Data Model
Customer_Category Customer Supplier Product Sales_OrderH Sales_OrderD Purchased_OrderH Purchased_ReturnH Sales_ReturnH MarketingH MarketingD Branch PurchasedH Product_Type Product_Category Salesman Berisi ► Terdiri dari ► ▲ Tercantum Menerima ▼ Memesan ▼ Mempunyai ▼ ◄Terdapat Mencatat ▼ Memiliki ▲ ◄Jenis ◄Mendapat Diberikan ▲ Purchased_OrderD Menyimpan ▼ Meliputi ▼ Bagian dari ▲ Memasarkan ▼ Membuat ▲ SalesH Delivery_Order Mengecek ► ▲ Membayar Sales_ReturnD 1..1 1..* 1..* 1..1 1..1 1..* 1..* 1..1 1..1 1..1 PurchasedD 1..* 1..* Received 1..1 1..1 1..1 1..1 1..1 1..* Purchased_ReturnD 1..1 1..* 1..* 1..* 1..1 1..1 1..1 1..* 1..* 1..1 1..1 1..* 1..* 1..1 1..* 1..1 1..* 1..1 1..* 1..1 1..* 1..* 1..1 1..* 1..* 1..1 1..1 1..1 1..1 1..* Mengirim ▼ 1..1 1..1 1..1 1..* mengem balikan ▼ Menukar ▼ Meliputi ► SalesD Mengirim ► 1..* 1..1 Menambah ▲ ◄ dibeli 1..1 Menerbitkan ► Gambar 3.1 Context Data Model
Memilih Proses ( Choosing the Process)
a. Penjualan
Proses  penjualan  ini  merupakan  proses  penjualan  dari PT. Polaris Sapta Manggala ke customer, sesuai dengan customer  category .  Dalam  proses  ini,  dokumen  yang dibutuhkan  adalah sales_order .  Dimana  di  dalamnya terdapat  pesanan customer serta  data product yang dipesan.  Selain  data customer dan product ,  pada sales_order juga  terdapat  data salesman dan branch yang melakukan penjualan. Setelah pencatatan pesanan customer selesai,  pesanan  yang product nya  tersedia akan di catat ke dalam sales . data penjualan yang telah dicatat  ke  dalam sales kemudian  akan  dibuat delivery_order yang  diberikan  kepada  bagian  gudang untuk meminta pengeluaran produk. Produk yang telah disiapkan kemudian dikirim kepada customer . Customer akan  diberikan sales sebagai  bukti  penjualan.  Untuk customer kategori project dan dealer ,  akan  diberikan sales rangkap dua.
Di  dalam  proses  penjualan  juga  terdapat sales  return . Transaksi sales  return terjadi  ketika  ada  produk  yang ingin  dikembalikan  oleh customer karena  produk tersebut cacat atau lain sebagainya, terutama untuk jenis customer project dan dealer .  Dalam  transaksi  retur penjualan, dokumen yang diperlukan yaitu form sales_ return . Dimana pada  form tersebut terdapat data sales , serta data product yang ingin diretur. b. Pembelian Proses  pembelian  yang  dimaksud  adalah  pembelian produk  dari  PT.  Polaris  Sapta  Manggala  ke supplier . Dalam proses ini, dokumen yang diperlukan diantaranya : purchased_order .  Dimana  didalam purchased_order terdapat data product dan data supplier . Pembelian yang dilakukan ke supplier akan masuk ke purchased , dimana didalam purchased terdapat  transaksi  pembelian  yang dilakukan.
Setelah menerima purchased dari supplier, data product yang  dibeli  akan  dimasukkan  kedalam received yang akan diserahkan kepada bagian gudang.
Didalam  proses  pembelian  juga  terdapat  retur pembelian. Transaksi retur pembelian terjadi ketika ada product yang  ingin  dikembalikan  kepada supplier karena  produk  tersebut  cacat  atau  tidak  laku.  Dalam proses retur pembelian, dokumen yang diperlukan yaitu form purchased_return .  Dimana  pada  form  tersebut terdapat data purchased . c. Pemasaran
Proses  pemasaran  ini  merupakan  proses  pemasaran yang dilakukan oleh PT. Polaris Sapta Manggala dalam rangka  meningkatkan  penjualannya.  Untuk  itu,  maka dua  kali  dalam  setahun  PT.  Polaris  Sapta  Manggala melakukan  pemasaran  terhadap  sejumlah product tertentu  sesuai  dengan  analisis  yang  telah  dilakukan. Dalam  proses  ini,  dokumen  yang  terlibat  adalah marketing .  Dimana  di  dalamnya  terdapat  periode pemasaran dan data product yang dipasarkan.

## 4.   Hasil dan Pembahasan

## Identifikasi Masalah
Berdasarkan hasil survey terhadap sistem dan prosedur yang  sedang  berjalan  saat  ini  pada  PT  Polaris  Sapta Manggala,  maka  ditemukan  masalah  yang  dihadapi antara lain :
Pihak eksekutif mengalami kesulitan untuk memperoleh informasi yang bersifat summary , yang digunakan untuk pengambilan keputusan.
Pihak  eksekutif  kesulitan  dalam  melihat  laporan  dari berbagai  dimensi  sehingga  sulit  bagi  mereka  untuk menganalisis dalam pengambilan keputusan.
Laporan dari tiap cabang yang ada pada database pusat belum terintegrasi, sehingga pihak eksekutif mengalami kesulitan dalam mengambil keputusan.

## Pemecahan Masalah
Dari permasalahan yang dihadapi oleh PT. Polaris Sapta Manggala  maka  diusulkan  pemecahan  masalah  berupa data warehouse , dimana data warehouse tersebut dapat digunakan  untuk  memecahkan  masalah-masalah  yang dihadapi oleh PT. Polaris Sapta Manggala, diantaranya :
Dengan  dibuatnya  sebuah  aplikasi data  warehouse , dapat memberikan  informasi  secara ringkas dan akurat kepada top  level  management .  Informasi  yang dihasilkan  oleh  aplikasi data  warehouse berupa visualisasi  grafik  yang  memudahkan top  level dalam melihat dan menganalisis laporan.
Membuat data  warehouse yang  dapat  menyajikan informasi  yang  bersifat  multi-dimensi  dan  tingkatan ringkasan data yang dibutuhkan oleh pihak eksekutif.
Merancang data  warehouse sebagai  sebuah  tempat penyimpanan  data  yang  besar  dan  konsisten,  yang mengintegrasikan data dari sumber yang berbeda.

## Analisis Kebutuhan Data dan Informasi
Kebutuhan data dan informasi penjualan :
Perlu  mengetahui  kategori  produk  yang  paling  banyak dipilih Perlu mengetahui tipe produk yang menjadi favourite . Perlu mengetahui produk yang paling banyak terjual Perlu  mengetahui customer yang  paling  banyak melakukan pembelian.
Perlu  mengetahui salesman yang  paling  banyak memberikan kontribusi bagi perusahaan.
Perlu  mengetahui  cabang  yang  paling  banyak melakukan penjualan.
Perlu  mengetahui  tipe  produk  yang  paling  sedikit dipilih.
Perlu mengetahui produk yang paling sedikit dijual. Perlu  mengetahui  customer  yang  paling  sedikit melakukan pembelian.
Perlu  mengetahui  salesman  yang  paling  sedikit melakukan penjualan.
Perlu mengetahui cabang yang paling sedikit melakukan penjualan.
Perlu mengetahui total penjualan. Kebutuhan data dan informasi pemasaran : Perlu  mengetahui  perbandingan  antara  pemasaran terhadap penjualan.
Kebutuhan data dan informasi pembelian : Perlu  mengetahui supplier yang  produknya  paling banyak dibeli.
Perlu mengetahui produk yang paling banyak dibeli. Perlu mengetahui total pembelian.
Arsitektur Data Warehouse yang diusulkan
Operational data store (ODS) Load Manager Warehouse Manager Metadata Detailed Data Lightly Summarized data Highly Summarized data Achive/ backup data Query Manager Reporting, query, application development, EIS tools OLAP tools Data mining tools End User 1 Reporting, query, application development, EIS tools OLAP tools Data mining tools End User 2 Reporting, query, application development, EIS tools OLAP tools Data mining tools End User 3 Memilih Grain ( Choosing the Grain )
Pembelian Pada  proses  pembelian,  data  yang  dapat  dianalisis meliputi  data supplier yang  produknya  paling  banyak dibeli,  menganalisis  data  produk  yang  paling  sering dibeli dan total pembelian.

## Penjualan
Pada  proses  penjualan,  data  yang  dapat  dianalisis meliputi  kategori  produk  yang  paling  banyak  dipilih, tipe  produk  yang  menjadi  favorit,  produk  yang  paling
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 6 No. 01 Tahun 2024, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v6i1.137
banyak  terjual ,  customer_category yang  paling  banyak melakukan customer_category,  customer yang  paling banyak  melakukan  pembelian, salesman yang  paling banyak  memberikan  kontribusi  bagi  perusahaan, cabang yang paling banyak melakukan penjualan, tipe produk yang paling sedikit dipilih, produk yang paling sedikit dibeli, customer yang paling sedikit melakukan pembelian, salesman yang  paling  sedikit  melakukan penjualan,  cabang  yang  paling  sedikit  melakukan penjualan dan total penjualan.

## Pemasaran
Pada  proses  pemasaran,  data  yang  dapat  dianalisis meliputi perbandingan pemasaran terhadap penjualan.
Mengidentifikasi  dan  Menyesuaikan  Dimensi ( Identifying and Comforming the Dimentions )
a. Pembelian
Tabel 4.1 Tabel Grain vs Dimensi pada Pembelian
b. Pemasaran
Tabel 4.2 Tabel Grain vs Dimensi pada Pemasaran

## c. Penjualan

## Tabel 4.3 Tabel Grain vs Dimensi pada Penjualan

## 5.   Kesimpulan

## Simpulan
Berdasarkan hasil analisis dan penelitian yang dilakukan pada PT. Polaris Sapta Manggala, maka dapat ditarik beberapa simpulan, yakni :
1. Perusahaan memerlukan sebuah data warehouse yang  dapat  mendukung  kebutuhan informasi pihak ekseskutif.
2. Dengan  adanya  aplikasi  data warehouse pada PT.  Polaris  Sapta  Manggala,  maka  dapat memberikan  informasi  secara  ringkas  dan akurat kepada top level management . Informasi yang  dihasilkan  oleh  aplikasi data warehouse berupa  visualisasi  grafik  yang  memudahkan pihak eksekutif dalam melihat dan menganalisis laporan.
3. Dengan dirancangnya aplikasi data warehouse , data  perusahaan  yang  bersifat summary dapat digunakan  secara  optimal  untuk  digunakan sebagai bahan analisis.
4. Dengan  dibuatnya  aplikasi data warehouse , dapat  menyajikan  informasi  yang  bersifat multi-dimensi  dan  dapat  disesuaikan  dengan kebutuhan  pihak  eksekutif  sesuai  dengan tingkatan dari ringkasan data yang dibutuhkan.

## Saran
Adapun  beberapa saran  yang dapat digunakan sebagai  masukkan  dalam  pengembangan  data warehouse ini, yaitu :
1. Perlu  mempersiapkan hardware dan software yang  dapat  digunakan  untuk  mendukung implementasi dari aplikasi data warehouse .
2. Pemberian  pelatihan  bagi user yang  akan menggunakan aplikasi data warehouse sehingga  aplikasi data  warehouse dapat dimanfaatkan secara maksimal.
3. Data  warehouse yang  telah  dibuat  dapat dikembangkan  menjadi Bussiness  Intelligence yang digunakan untuk kebutuhan bisnis dalam bentuk  dashboard.  Dashboard  adalah  suatu tampilan  yang  baik  untuk  memberikan Grain Produk paling sering dibeli Supplier Berpotensial Dim Jumlah Pembelian Total Pembelian Waktu v v v v supplier v Product v v
Grain Dim Total Pemasaran
Waktu v Product v
Grain K a te g o ri P ro d u k P il ih an T ip e P ro d u k T e rf av o ri t P ro d u k T er la ri s S a le sm a n B e rp o te n si a l C a b an g B e rp o te n si a l C u st o m er B e rp o te n si a l Ju m la h T o ta l P en ju a la n
Dim Waktu v v v v v v v v Customer v Product_Category v v v Product_Type v v v Product v v v Salesman v Branch v
informasi penting   kepada   pengguna   dalam bentuk visualisasi yang beraneka ragam[12].

## Daftar Rujukan
[1] G.  M.  Marakas, Modern  Data    Warehousing, Mining,  and  Visualization:  Core    Concept . USA: Prentice Hall, 2003.
[2] Hendro  and  C.  W.  Widhianto, Be  a  smart and    good  entrepreneur .  Jakarta:  CLA Publishing, 2006.
[3] F.  Silvers,  “Building  and  Maintaining  a Data   Warehouse,” Taylor and Francis Group , vol. 1, 2008.
[4] P.  Ponniah, Datawarehousing    fundamental . New  York: John Wiley & Sons, Inc, 2001.
[5] D. Cahyati et al. , “Perbandingan Metode SAW Dan  WP  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler.”
[6] P.  Kumar,  S.  Sivasubramaniya,  and  D.  Kavita, “Data Warehouse Concept and Its Usage,” 2019. [Online].
Available:
https://www.researchgate.net/publication/3505
45207
[7]
J.  Elektronik et  al. ,  “Perancangan  dan
Implementasi Data Warehouse Penjualan (Studi
Kasus: Northwind Sample Database)”, [Online]. Available:
https://docs.yugabyte.com/latest/sample- data/northwind/. [8] James. A. O’Brien, Introduction to Information  Systems , 12th ed. 2005.
[9] R.  J.  McLeod  and  George  P.  Schell, Management Information Systems , 9th ed. USA: Pearson Prentice Hall, 2024.
[10] T. M. Connolly and Carolyn E. Begg, Database Systems :  A  Practical  Approach  to    Design, Implememtation,  and  Management ,  4th  ed. Longman Inc, 2005.
[11] W.  H.  Inmon, Building  the  Data    Warehouse , 4th ed. Canada: John Wiley & Sons,  Inc, 2005.
[12] M.  Grace  Suwandi,  S.  Informasi,  S.  Bina Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  Jl  Yos  Sudarso No, A. Kel Jawa Kanan Kota Lubuklinggau, and S. Selatan, “Perancangan Dashboard Monitoring untuk  Penjualan  Mainan  (Studi  Kasus :  Toko Matahari Kota Lubuklinggau).”