Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 241

## Implementasi Pentaho Pada Perancangan Data Warehouse Perusahaan Jasa Pengiriman (PT. Tiki Palembang)
Muhammad Adrezo* 1 , Ermatita 2
1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta
2 Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya, Palembang e-mail: * 1 muhammad.adrezo@upnvj.ac.id , 2 ermatita@unsri.ac.id

## Abstrak
Peranan  teknologi  saat  ini  sangat  dibutuhkan  oleh  suatu  organisasi.  Data  warehouse sebagai  salah  satu  penerapan  teknologi  juga  banyak  diadopsi  oleh  berbagai  organisasi  untuk meningkatkan  kinerja.  Dataware  house  merupakan  data  yang  dibangun  untuk  membantu menganalisis  keadaan  suatu  organisasi  ataupun  perusahaan  yang  mempunyai  sifat  strategik. Pengembangan data warehouse ini  dapat menghasilkan informasi. Selama ini informasi kinerja perusahaan  sulit  didapatkan,  data  yang  ada  belum  dimanfaatkan  secara  optimal.  PT  TIKI Palembang  sebagai satu perusahaan bergerak di bidang jasa pengiriman barang, dalam proses bisnisnya  perlu  melakukan  evaluasi  dan  monitoring  kinerja  perusahaan.  Untuk  itu  perlu membangun  Data  warehouse  untuk  melakukan  evaluasi  kinerja  dan  mempertahankan keunggulan  kompetitif  perusahaan.  Dalam  Penelitian  ini  membangun  data  warehouse  dengan metode    nine  step  Methodology  dalam  pengembangan  data  warehouse  dalam  jasa  pengiriman barang. Implementasi datawarehouse ini menggunakan aplikasi Pentaho. Data warehouse yang dibangun  dapat  memberikan  informasi  melalui  table  dan  grafik  bagi  pihak  pimpinan  tentang kinerja perusahaan.
Kata kunci —Datawarehouse, Nine-Steps Methodology, kinerja

## Abstract
The role of technology is currently needed by an organization. Data warehouse as one of  the  applications  of  technology  is  also  widely  adopted  by  various  organizations  to  improve performance.  Data  warehouse  is  data  that  is  built  to  help  analyze  the  situation  of  an organization or company that has a strategic nature. The development of this data warehouse can  produce  information.  So  far,  company  performance  information  is  difficult  to  obtain,  the existing  data  has  not  been  used  optimally.  PT  TIKI  Palembang  as  a  company  engaged  in  the field  of  freight  forwarding  services,  in  its  business  processes  it  is  necessary  to  evaluate  and monitor the company's performance. For this reason, it is necessary to build a data warehouse to  evaluate  performance  and  maintain  the  company's  competitive  advantage.  In  this  study, building a data warehouse using the nine-step methodology in developing a data warehouse in goods  delivery  services.  The  implementation  of  this  data  warehouse  uses  the  Pentaho application.  The  built  data  warehouse  can provide information through tables  and  graphs  for management about company performance.
Keywords — Datawarehouse, Nine-Steps Methodology, Performance
242 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  merupakan  suatu  kebutuhan  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan  atau organisasi. Informasi yang dibutuhkan yang bersifat konsisten dan juga terintegrasi, yang dapat mengukur  kinerja  suatu  perusahaan  atau  organisasi.  Data  warehouse  merupakan  solusi  untuk menghasilkan  informasi  sangat  dibutuhkan  perusahaan  guna  mempertahankan  keunggulan kompetitif.   Keunggulan kompetitif suatu perusahaan perlu di jaga dan dipertahankan dengan mengelola  data  yang  menghasilkan  informasi  sebagai  bahan  pertimbangan  ketika  melakukan pengambilan  keputusan.  Informasi  yang  didapat  dari  menganalisis  data    yang  dikembangkan sebagai  datawarehouse  yang  berasal  dari  mengumpulkan  data  lampau  yang  merupakan  data yangn berasal dari database sebagai operasional sebuah perusahaan. Data yang belum tertangani dengan baik sehingga dibutuhkan metode untuk dapat memanfaatkan data yang ada.    PT Tiki Palembang  membutuhkan  metode  yang  dapat  mengelola  data  untuk  meningkatkan  kinerja perusahaan dengan membangun datawarehouse. Data warehouse yang dibangun pada PT TIKI melalui  pengintegrasian  data  dalam  proses  bisnisnya.. Data  warehouse dapat  membantu organisasi  atau  perusahaan,  berbagai  penelitian  dalam  pengembangan  data  warehouse  telah banyak  dilakukan  ;  Zulkarnain, M.F,dkk,2021.  merancang  datawarehouse    untuk  menganalisis penjualan  dengan  memanfaatkan  basis  data  Notrhwind.  Untuk  menganalisis  pendapatan perusahaan[1].    Selain  itu  Rahman  dan  Ermatita  melakukan  penelitian  mengembangkan  Data Warehouse  merancang  sumber  data  yang  berasal  dari  data  pengukuran  nutrisi  berbasis  IoT untuk  membangun  lokasi  data  warehouse  dan  nutrisi  tanah  [2].  Selanjutnya  penelitian  lain adalah  pemanfaatan  data  Warehouse  untuk  menganalisis  informasi  kebencanaan.  Informasi kebencaan  yang  ditampilkan  berbentuk  tabel  ataupun  grafik  [3].  Furqon  dan  Nugraha membangun  data  warehouse  untuk  data warehouse dalam online  analytic  processing (OLAP) dan telah menghasilkan suatu sistem informasi untuk digunakan  perguruan tinggi sebagai alat bantu menganalisis data tentang mahasiswa baru [4]. Dari berbagai penelitian data Warehouse telah  dikembangkan  untuk  membantu  organisasi  atau  perusahaan  menganalisis  data  untuk meningkatkan  kinerja.  Selain  itu  Angeliya,T,  dkk  telah  memanfaatkan data  warehouse yang dikembangkan  dari  data  operasional  PT.  ABC  untuk  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan perusahaan [5], lebih lanjut (Fadillah, U, 2016), dalam pengembangan PDPT perguruan tinggi yang  membantu  untuk  mendukung  kebutuhan  data  EPSBED  khususnya  yang  ada  di  STMIK Kadir  [6].  Azizah,Q  dkk,  membangun  data  warehouse  untuk  mengelola  data  penerimaan mahasiswa dengan menggunakan OLAP [7]. Miranda, E, memanfaatkan Data Warehouse untuk mengelola  sumber  daya  manusia  pada  perusahaan  [8]. Purwanto  dan  Reny,  mengembangkan Data    warehouse  sebagai  sarana  untuk    menunjang  kualitas  pelayanan  kesehatan  pada  rumah sakit [9]. Data warehouse dengan nine step methodology dikembangkan untuk perancangan data warehouse penjualan [10].
Dari  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan  belum  ada  yang  mengembangkan  data warehouse pada perusahaan pengiriman pada PT. TIKI, dengan mengimplementasikan Pentaho. Oleh karena itu dalam penelitian ini dikembangkan data Warehouse untuk menggali informasi guna menndapatkan informasi pengiriman barang.
Penyajian informasi merupakan suatu kebutuhan ketika melakukan proses pengambilan keputusan.  Dengan  penjajian  informasi  ini  pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan    dengan cepat  dan  mudah.  Implementasi data  warehouse memberi  dampak  yang  sangat  positif  bagi pihak perusahaan. Seperti:
• Menjadi keunggulan kompetitif bagi perusahaan. Keunggulan kompetitif didapatkan dari pembuat keputusan yang bisa mengakses data yang tersedia.  Implementasi data  warehouse ,  meningkatkan  pengembalian  investasi  bagi perusahaan.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 243
• Meningkatkan produktifitas bagi oang yang mengambil keputusan perusahaan. Data  warehouse  dapat  digunakan  oleh  pimpinan  untuk  analisis  yang  lebih  substansial, menjadi  akurat,  dan  juga  konsisten  yang  sangat  mendukung  dalam    proses  pengambilan keputusan.
Model  data warehouse yang dibangun akan  membantu pimpinan melakukan analisis data, sehingga menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan

## 2. METODE PENELITIAN
Perancangan data warehouse yang dilakukan dalam penelitian ini  menggunakan suatu metode    yang  dikembangkan  oleh  Kimball  dalam  Connolly  dan  Begg,  tahap-tahap  nya  adalah [5]:
1. Memilih proses Tahapan ini merujuk pada subjek yang akan dianalisis.
2. Memilih grain
Dalam  tahapan ini  akan  dilakukan  pemilihan  grain  yang  merupakan    data  calon fakta  yang dapat dianalisis. Dalam tabel fakta akan merepresenasikan record yang ditentukan, hal inilah yang merupakan tahapan pemilihan grain.
3. Mendefinisikan dan menyesuaikan dimensi Dimensi  adalah ukuran  yang  meliputi  :  panjang,  luas,  tinggi,  lebar,  dan  lain  sebagainya. Berikut  hubungan dimensi dengan grain dari fakta yang ada  dalam bentuk matriks Memilih fakta
4. Memilih fakta.
Memilih  fakta  yang  akan  digunakan  dalam  data  mart.  Masing-masing  fakta  memiliki  data yang  dapat  dihitung,  untuk  selanjutnya  ditampilkan  dalam  bentuk  laporan,  grafik  atau berbagai macam diagram.
5. Menyimpan pre-kalkulasi dalam table fakta
Pada tahapan ini akan dilakukan penyimpanan pre-kalkulasi yang dapat dilakukan ke dalam tabel fakta.
6. Melengkapi table dimensi
Pada  tahapan  ini  deskripsi  teks  akan  ditambahkan  sebanyak  mungkin  pada  dimensi  yang mana harus intuitif dan mudah dipahami oleh user.
7. Penentuan durasi waktu

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Bisnis yang Sedang Berjalan
Proses  bisnis  yang  sedang  berjalan  saat ini ialah  penjualan jasa  ekstradisi  dalam  negeri secara  cash  yang  ditawarkan  oleh  PT.  Tiki  Palembang.  PT.  Tiki  di  Palembang  memiliki beberapa  cabang  disetiap  daerahnya.  Ketika  pelanggan  akan  menggunakan  penjualan  jasa pengiriman  langsung  membawa  barang  yang  akan  dikirim  melalui  PT.  Tiki  Palembang,  lalu pagawai  akan  meminta  data  yang  akan  diinputkan  seperti  data  nama,  deskripsi  barang,  tipe barang dan jenis service yang akan digunakan, kemudian pagawai akan memberikan informasi mengenai total harga yang akan dibayar pelanggan berdasarkan berat barang dan jarak.
Pada  proses  pengiriman  akan  dimulai  ketika  barang  telah  diterima  pihak  PT.  Tiki Palembang,  lalu  pegawai  akan  mengecek  ulang  data  barang  tersebut  untuk  mengetahui  lokasi
244 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933
tujuan dan transit, kemudian setelah selesai melakukan pengecekan, barang akan dikirimkan ke masing-masing kota tujuan baik melalui tempat transit maupun tidak.

## 3.2 Arsitektur Data Warehouse
Gambar 3.1 menunjukkan arsitektur data warehouse dengan staging area yang digunakan dalam perancangan data warehouse ini.
Gambar 1. Arsitektur Data Warehouse
Data pengiriman barang dari seluruh cabang dan data penjualan jasa pengiriman barang dari pelanggan termasuk dalam tingkat data operasional OLTP di mana desain data warehouse dimulai. Setelah data dikumpulkan dari cabang, proses dimulai dengan penampungan di staging area.  Setelah  masuk  ke  staging  area,  data  dibersihkan,  diintegrasikan,  dan  distandardisasi sebelum  dimasukkan  ke data  warehouse .  Di  sana,  data  dikelompokkan  ke  dalam  data  mart sesuai dengan fungsinya, sehingga menghasilkan informasi yang dibutuhkan pengguna.
Gambar 2. ERD Staging Area Cabang Pengiriman

## 3.3 Rancangan Data Warehouse

## 3.3.1 Memilih Proses (Choosing the Processes)
Proses  yang  digunakan  dalam  perancangan data  warehouse ini  adalah  proses pengiriman. Proses pengiriman yang dimaksud adalah proses yang dimulai ketika barang telah diterima  pihak  PT.  Tiki  Palembang,  lalu  pegawai  akan  mengecek  ulang  data  barang  tersebut untuk  mengetahui  lokasi  tujuan  dan  transit,  kemudian  setelah  selesai  melakukan  pengecekan,
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 245
barang  akan  dikirimkan  ke  masing-masing  kota  tujuan  baik  melalui  tempat  transit  maupun tidak.

## 3.3.2 Memilih Grain (Choosing the Grains)
Grain adalah  data  potensial  yang  dapat  dianalisis.  Dengan  memilih grain ,  kita menentukan  apa  yang  akan  ditampilkan  dalam  tabel  fakta.  Proses  penhgiriman  merupakan Grains utama  yang  digunakan  dalam  perancangan data  warehouse ini.  Dalam  proses pengiriman terdapat banyak data yang dapat dilakukan analisis seperti rute (jalur-jalur) apa saja yang  digunakan  dalam  proses  pengiriman  selanjutnya  kota  mana  yang  sering  melakukan pengiriman dan kota mana yang sering menjadi tujuan pengiriman. Selain kota asal dan tujuan, terdapat  juga  kota  kota  yang  menjadi  tempat  singgah  sementara.  Lalu  ada  juga  lama  waktu pengiriman  dari  tempat  asal  ke  tempat  tujuan  dan  kecendrungan  kendaraan  yang  digunakan melalui akses darat atau melalu akses udara.

## 3.3.3   Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifying and Conformingthe Dimension)
Pada    tahap    ini,    akan    mulai    dilakukan    penyesuaian    dimensi    dan grain yang ditampilkan dalam bentuk matriks .
Tabel 1. Grain VS  Dimensi Pada Proses Pengiriman
Grain Dimensions Rute Favorit Kota Asal Favorit Kota Tujuan Favorit Kota Transit Favorit Waktu Pengiriman Barang Tipe Kendaraan Hold Reason Hold Reason √ Rute √ √ √ √ Waktu √ √ √ √ √ √ √ Cara Pengiriman √ √ √ √ √

## 3.3.4  Memilih Fakta (Choosing the Facts)
Penentuan  fakta-fakta  akan  dilakukan  pada  fase  ini.  Setiap  fakta  yang  ada,  memiliki data  yang  dapat  dihitung  kemudian  dibuat  dalam  bentuk  laporan,  grafik  atau  diagram  yang menampilkan fakta-fakta tersebut. Pengir iman meliputi WAKTU, KODE_RUTE, HOLD_REASON_KEY,  DURATION,  TRX_COUNT  merupakan  fakta-fakta  yang  akan ditampilkan dalam data warehouse.

## 3.3.5  Menyimpan Hasil Prekalkulasi ke dalam Tabel  Fakta
Prekalkulasi  yang  dapat  dilakukan  dan  kemudian  akan  disimpan  di  dalam  tabel  fakta. Kalkulasi awal yang ada pada tabel fakta antara lain proses pengiriman, meliputi DURATION, merupakan  hasil  pengurangan  durasi  hari  dari  tanggal  di  MRSHEET_DATE  dengan  tanggal yang  ada  di  CNOTE_DATE.  TRX_COUNT,  merupakan  hasil  jumlah  dari  semua  transaksi (count(cnote.cnote_no)) yang terjadi per cabang.

## 3.3.6  Melengkapi Tabel Dimensi (Rounding Out the Dimension  Table)
Menambahkan sebanyak mungkin deskripsi teks pada dimensi. Deskripsi tersebut harus mudah dimengerti oleh user . Berikut deskripsi teks dari tabel dimensi.
246 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933
Tabel 2. Rounding Out The Dimension Tabel
Dimensi Field Deskripsi Waktu Waktu_Key Fulldatealternatekey Daynumberofmonth Weeknumberofyear Monthnum Berofyear Semetrenum Berofyear Calenderyear Laporan Dapat Dilihat Dalam Interval Waktu Tertentu, Seperti Tahun, Semester, Bulan, Minggu, Atau Hari. Hold_Reason Hold_Reason_Key Deskripsi_Hold_Reason Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan City Cabang Kode_Cabang Deskripsi_Nama_Kota_Cabang Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Branch Rute Kode_Rute Rute_Asal Nama_Kota_Asal Rute_Transit Nama_Kota_Transit Rute_Tujuan Nama_Kota_Tujuan Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Routes Custom Er Cust_Id Nama_Cabang_Kode_Customer Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Customer Jenis Services Pengiriman Kode_Jenis_Services_Pengiriman Service_Name Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Jenis Service Jenis Barang Kode_Jenisbarang Deskripsi_Jenisbarang Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Tipe Jenis Barang  (Dokumen  Atau Paket)

## 3.3.7  Melacak Perubahan Dimensi Secara Perlahan (Slowly Changing Dimension)
Dalam perancangan data warehouse, ada tiga jenis perubahan yang terjadi: penggantian secara  langsung  pada  tabel  dimensi,  penciptaan  catatan  baru  untuk  setiap  perubahan,  dan perubahan  data  yang  membentuk  kolom  baru  yang  berbeda.  Yang  pertama  dari  ketiga  jenis perubahan ini akan menghasilkan penciptaan catatan dimensi baru, yang berguna untuk menjaga data lama agar tetap dapat dilihat.

## 3.4   Rancangan Skema Bintang
Skema  bintang  (kadang-kadang  disebut  juga  sebagai star  join  schema )  adalah  model yang paling sederhana dari skema data warehouse . Skema bintang secara garis besar terdiri dari tabel fakta dan tabel dimensi. Gambar  3.  adalah rancangan skema bintang untuk pengiriman.
• Skema Bintang Pengiriman
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 247
Gambar 3. Skema Bintang Pengiriman
3. 5   Implementasi Dengan Pentaho
DATA INTEGRATION (PENTAHO)
Gambar 4. Data Penjualan Jasa Pengiriman
Integrasi  data  menggunakan  pentaho  untuk  Gambar  4  adalah  data  penjualan  jasa pengiriman memiliki 1 table fakta dan 5 table dimensi. 5 table dimensi itu adalah table dimensi customer,  dimensi cabang,  dimensi  barang,  dimensi  service, dan  dimensi  waktu.  Terdapat  dua inputan,  inputan  yang  pertama    bernama  PT.  TIKI  PALEMBANG  yang  akan  menghasilkan  5 output yaitu output customer , output cabang, output barang, output service, dan output  waktu. Dan inputan yang kedua bernama FAKTA yang akan menghasilkan output fakta.
248 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933

## WORKBANCH
Gambar 5. Workbanch pada Data Penjualan Jasa Pengiriman
Gambar  5  diatas  merupakan  workbanch  pada  data  penjualan  jasa  pengiriman,  dimana data  tersebut  mempunyai  cube  penjualan  dengan  table  fakta_penjualan  yang  berisi  6  dimensi. Di dalam di dimensi barang terdapat hirarki daftar barang kemudian terdapat level tipe barang yang di dalamnya terdapat table barang yang di dapat dari database. Kemudian terdapat dimensi customer yang memilki hirarki daftar nama customer di dalamnya terdapat nama customer yang di  ambil  dari  table  customer  di  database.  Kemudian  terdapat  dimensi  cabang  yang  terdapat hirarki cabang yang berisikan deskripsi cabang yang di dapatkan dari table cabang. Kemudian terdapat  dimensi  service  didalamnya  terdapat  hirarki  daftar  nama  service  yang  berisi  nama service yang di dapatkan dari table service. Kemudian terdapat dimensi waktu yang mana kami mengambil  data  bulan  untuk  di  analisi  data  perbulannya.  Kemudian  terdapat  dimensi  tipe barang yang mana kami mengambil data tipebarang untuk didapatkan dari table barang.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 249
Gambar 6. BI Server pada Data Pengiriman
Gambar  6    diatas  merupakan  BI  server  pada  data  pengiriman.  Pada  gambar  tersebut dapat dilihat data-data berdasarkan daftar dimensi rute. Dengan contoh, Rute Jakarta pada Bulan Januari dengan alasan NONE (Tidak ada).

## 4. KESIMPULAN
Perancangan  Data  warehouse  pada  PT  TIKI  Cabang  Palembang  ini  dapat  membantu memanfaatkan  data  yang  ada  untuk  menganalisis  dan  membantu  pengambilan  keputusan  bagi pimpinan  perusahaan.  Data  warehouse  yang  dirancang  dengan  metode  9  langkah  ini  dapat diterapkan  pada  aplikasi  Pentaho  untuk  membangun  system  agar  bermanfaat.  Data  warehouse yang  dibangun  ini  membantu  eksekutif  menganalisis  laporan  yang  tergenerate  dari  berbagai aspek  yang  ada.  Dengan  menggunakan  dashboard,  dapat  dilakukan  analisis  tren  atau kecendrungan  yang  dihasilkan  dari  data  warehouse  yang  ada.  Dengan  demikian,  aplikasi  data warehouse  dapat  menjadi  alat  analisis  interaktif  (interactive  analysis  tools)  karena  pengguna, khususnya  eksekutif,  dapat  membuat  laporan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  belum
250 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933
dipenuhi  oleh  dashboard.  Sesuai  dengan  kebutuhan  eksekutif,  sistem  dapat  menampilkan laporan dalam berbagai tampilan, seperti grafik atau tabel.

## 5. SARAN
1. Untuk  perancangan  datawarehouse  dibutuhkan  data  yang  lebih  Panjang  durasinya  untuk menghasilkan hasil terbaik.
2. Perlunya meningkatkan mutu dan kualitas pelayanan dan juga harga yang terjangkau guna memenuhi  permintaan  jasa  pengiriman.  Kepuasan  sangatlah  penting  dalam  meningkatkan permintaan  jasa  pengiriman,  oleh  karena  itu  diharapkan  agar  tingkat  pelayanan  lebih ditingkatkan lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. P. N. Ardiyanti, M. F. Zulkarnain, I. W. W. K. Sandi, I. D. N. T. Hendrawan, dan I. B.  M.  Mahendra, “Perancangan  dan  Implementasi  Data  Warehouse  Penjualan  (Studi Kasus:  Northwind  Sample  Database),”  JELIKU  (Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput. Udayana) , Vol. 10, No. 1, Hal. 175, 2021, doi: 10.24843/jlk.2021.v10.i01.p20.
[2] A. Rahman, Ermatita, dan D. Budianta, “Data Warehouse Design for Soil Nutrients with
IoT Based Data Sources,” in 2019 International Conference on Informatics, Multimedia,
Cyber and Information System (ICIMCIS) , 2019, Hal. 181–186, doi: 10.1109/ICIMCIS48181.2019.8985209.
[3] M. Madri, E. Ermatita, dan H. Rahmat Izwan, “Pengembangan Data Warehouse Spasial Untuk  Penyediaan  Informasi  Kebencanaan  Dalam  Mendukung  Pencegahan  dan Penanggulangan  Bencana  (Studi  Kasus:  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah Kabupaten Ogan Ilir),” Universitas Sriwijaya, 2021.
[4] M.  F.  Nugraha  dan  M.  Furqon, “Perancangan  Data  Warehouse  Sistem  Pendaftaran Mahasiswa  Menggunakan  Online  Analytical  Procesing  (OLAP)  di  Universitas Ma’soem,”  Intern.  (Information  Syst.  Journal) ,  Vol.  4,  No.  1  SE-Articles,  Hal.  35–40, Jun 2021, doi: 10.32627/internal.v4i1.283.
[5] T. Angelya dkk. , “Perancangan Data Warehouse Online Analytical Processing (OLAP) Data Hasil Kerja PT. ABC,” Hal. 656–664, 2023.
[6] U. Fadilah, W. W. Winarno, dan A. Amborowati, “Perancangan Data Warehouse Untuk Sistem  Akademik  STMIK  Kadiri,” Sisfotenika ,  Vol.  6,  No.  2,  Hal.  217–228,  2016,  doi: 10.30700/jst.v6i2.119.
[7] Q.  Azizah,  M.  Masriah,  dan  W.  T.  Atmojo, “Perancangan  Data  Warehouse  Sistem Penerimaan  Siswa  Baru Menggunakan  Online  Analytical  Processing  (OLAP)  di  TK  IT Mutiara,”  Dirgamaya  J.  Manaj.  dan  Sist.  Inf. ,  Vol.  2,  No.  2,  Hal.  35–47,  2022,  doi: 10.35969/dirgamaya.v2i2.273.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 251
[8] E.  Miranda, “Desain  Data  Warehouse  pada  Sistem  Informasi  Sumber  Daya  Manusia Sub-Sistem  Rekrutmen,”  ComTech  Comput. Math.  Eng.  Appl. , Vol.  3,  No.  1,  Hal.  307, 2012, doi: 10.21512/comtech.v3i1.2416.
[9] J.  Purwanto  dan  R.  Renny, “Perancangan  Data  Warehouse  Rumah  Sakit  Berbasis Online Analytical Processing (OLAP),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 8, No. 5, Hal. 1077, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021854232.
[10] M.  Akbar  dan  Y.  Rahmanto, “Desain  Data  Warehouse  Penjualan  Menggunakan  Nine Step  Methodology  Untuk  Business  Intelegency  pada  PT  Bangun  Mitra  Makmur,”  J. Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  Vol.  1,  No.  2,  Hal.  137–146,  2020,  doi: 10.33365/jatika.v1i2.331.