Pengembangan Business Intelligence untuk Pendukung

## Pengambilan Keputusan dalam Mengurangi Kemacetan di Kota Tomohon
Nadya Verona Viani Kamasi 1* , Stephanie Mariane Felly Nangoy 2
1 Teknik Informatika, Universitas Sariputra Indonesia Tomohon, 95431, Indonesia
2 Teknik Sipil, Universitas Sariputra Indonesia Tomohon, 95431, Indonesia nadyakamasi@unsrittomohon.ac.id, stephanienangoy@unsrittomohon.ac.id

## Abstrak
Kemacetan lalu lintas saat ini merupakan problem utama yang terjadi di kota-kota besar di Indonesia termasuk  di  Kota  Tomohon.  Penyebab  utama  terjadinya  kemacetan  lalu  lintas  adalah  karena  tidak seimbangnya demand dan supply yaitu  pertumbuhan  jumlah  kendaraan  dengan  kapasitas  prasarana transportasi  (jaringan  jalan  dan  jaringan  angkutan  umum)  yang  ada.  Penggunaan big  data dan data mining untuk  menangani  kemacetan  dan  bermuara  pada  pemanfaatan Business  Intelligence untuk mengolah  data-data  yang  terkait  dengan transportasi, kendaraan  yang  ada  dan  kategorinya,  data ruas jalan,  sampai  pada  pergerakan  penduduk  dan rutinitasnya  setiap  hari  yang  dihubungkan  dengan  data traffic di  Kota  Tomohon.  Aplikasi  ini  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode action  research yang  terbagi  atas  4  tahapan  yaitu  Diagnosa  ( Diagnosing ),  rencana  tindakan  ( action  planning ), melakukan  tindakan  ( action  taking ),  dan  evaluasi  ( evaluating ) . Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah dikembangkan business  intelligence yang  bisa  menjadi  pendukung  pengambilan  keputusan  untuk mengurangi kemacetan di Kota Tomohon.
Kata kunci : Transportasi , kemacetan , Business intelligence, Kota Tomohon

## Abstract
Traffic  congestion  is  currently  the  main  problem  that  occurs  in  big  cities  in  Indonesia,  including  in Tomohon City. The main cause of traffic congestion is due to the imbalance between demand and sup- ply, namely the growth in the number of vehicles with the capacity of the existing transportation infra- structure (road network and public transport network). The use of big data and data mining to deal with traffic jams and leads to the use of Business Intelligence to process data related to transporta- tion,  existing  vehicles  and  their  categories,  data  on  roads,  to  population  movements  and  their  daily routines related to traffic data in Tomohon City. This application was developed using the action re- search method which is divided into 4 stages, namely diagnosis, action planning, action taking, and evaluating. The final result of this research is the development of business intelligence which can sup- port decision making to reduce traffic jams in Tomohon City.
Keywords: Trasnportation, congestion, Business intelligence, Kota Tomohon

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan penduduk di dunia terus meningkat dan  sekitar  68%  dari  populasi  dunia  pada  tahun 2050 akan tinggal di daerah perkotaan. Di Indo- nesia  sendiri  saat  ini  tidak  kurang  dari  67% penduduk Indonesia tinggal diarea perkotaan dan diramalkan  pada  tahun  2045  akan  mencapai lebih  dari  80%  (Huda  &  Sawarjuwono,  2013). Saat  ini  jumlah  kendaraan  bermotor  yang beroperasi  di  Indonesia  sudah  sangat  besar jumlahnya.  Berdasarkan  data  BPS  tahun  2014
Jumlah  kendaraan  bermotor  pada  tahun  2014 sebanyak  114.209.266  kendaraan  terdiri  dari mobil penumpang 12.599.138 unit, Bis 2.398.846 unit, mobil barang 6.235.136 unit dan paling dominan sepeda motor sebanyak 92.976.240  unit.  Kota  Jakarta  sebagai  ibukota negara  Republik  Indonesia  jumlah  kendaraan bermotor  ada  sebesar  16.350.381  unit  yang terdiri  dari  sepeda  motor  13.084.372  dan  mobil 3.266.009 di tahun 2014, sedangkan tahun 2015 sebesar 17.458.758 unit yang terdiri sepeda mo- tor  sebanyak  13.989.590  dan  mobil  3.469.168
berarti  ada  peningkatan  sebesar  6,4%  jumlah kendaraan.  Sedangkan  pertumbuhan  jalannya hanya 0,01 persen sehingga jadi tidak sebanding dengan pertumbuhan jumlah kendaraan (Limantara et al., 2017).
Beberapa  tahun  belakangan  ini  sering  terjadi Kemacetan yang parah terutama di kota-kota be- sar ini disebabkan akibat jumlah kendaraan yang semakin tinggi dan jumlah jalan yang tidak  me- madai,  termasuk  di  Kota  Tomohon.  Kemacetan lalu  lintas  saat  ini  merupakan  problem  utama yang  terjadi  di  kota-kota  besar  di  Indonesia  ter- masuk  di  Kota  Tomohon.  Penyebab  utama  ter- jadinya kemacetan lalu lintas adalah karena tidak seimbangnya demand dan supply yaitu  pertum- buhan jumlah kendaraan dengan kapasitas prasa- rana  transportasi  (jaringan  jalan  dan  jaringan angkutan umum) yang ada.
Kemacetan  lalu  lintas  disebabkan  oleh  ketid- akseimbangan  antara  jumlah  penduduk  dengan jumlah  kendaraan  yang  semakin  bertambah  dari tahun  ketahun  dengan  jumlah  ruas  jalan  yang ada  atau  tersedia  di  suatu  tempat  tersebut. Penambahan  kendaraan  bermotor  terlebih  khu- sus  mobil  pribadi  yang  terus  meningkat mengakibatkan  penggunaan  transportasi  publik di  Kota  Tomohon  mengalami  penurunan.  Ber- dasarkan data yang diperoleh dari Dinas Perhub- ungan  Kota  Tomohon,  terjadi  pengurangan angkutan umum yaitu pada tahun 2015 sebanyak 651 dan menurun menjadi 636 pada tahun 2016 dan  terjadi  peningkatan  kendaran  pribadi  dari 2.626 pada tahun 2015 menjadi 2.839 pada tahun 2016.  Untuk  pergerakan  yang  dilakukan  dengan berjalan  kaki  hanya  terjadi  untuk  perjalanan yang dilakukan dengan jarak yang pendek seper- ti  pada  pusat  pelayanan  kota.  Data  peningkatan jumlah  kendaraan  pribadi  ini  tidak  diimbangi dengan peningkatan kualitas dan kuantitas jarin- gan jalan ataupun jaringan angkutan umum.
Berdasarkan  observasi  lapangan  dan  wawancara dengan  warga  didapati  bahwa  sering  terjadi  ke- macetan  dibeberapa titik  di  Kota  Tomohon  sep- erti  pusat  Kota  Tomohon,  sepanjang  jalan  raya Kakaskasen  3  menuju  Kinilow,  Bundaran Matani.  Terlebih  lagi  pada  jam  sibuk  berangkat kerja  dan  sekolah  juga  jam  selesai  sekolah  dan kantor.  Hal  ini  dibenarkan  oleh  Dinas  Perhub- ungan  Kota  Tomohon.  Pemerintah  Kota  Tomo- hon bersama Dinas Perhubungan Kota Tomohon sudah melakukan berbagai upaya untuk pencegahan  kemacetan  ini  namun  belum  sepe- nuhnya berhasil.
Kekurangan  data  yang  valid,  ketidakmampuan untuk  mengolah  data  dalam  jumlah  besar  serta memanfaatkan  informasi  dari  data  yang  diolah untuk  menjadi  keputusan  yang  tepat  menjadi masalah  yang  belum  bisa  dihadapai  oleh  Dinas Pehubungan  Kota  Tomohon.  Data  yang  dimak- sud  adalah  data  jumlah  kendaraan  di  Kota Tomohon  serta  kategorinya,  data  ruas  jalan, sampai  pada  data  jumlah  penduduk  komuter yang  bergerak  setiap  harinya,  rute  yang  sering merka  pilih  setiap  harinya,  rutinitas  setiap  hari serta  data traffic dari Google  Traffic .  Data  yang begitu banyak ini belum bisa dijadikan informasi berguna,  valid,  dan  akurat  untuk  mengukung keputusan  pimpinan dalam  menangani  kemacet- an di Kota Tomohon.
Penggunaan  transportasi  publik  di  Kota  Tomo- hon mengalami penurunan berdasarkan data dati Dinas Perhubungan Kota Tomohon, terjadi pen- gurangan  angkutan  umum  pada  2015  sebanyak 651 dan menurun menjadi 636 pada tahun 2016 dan  terjadi  peningkatan  kendaran  pribadi  dari 2.626 pada tahun 2015 menjadi 2.839 pada tahun 2016.  Untuk  pergerakan  yang  dilakukan  dengan berjalan  kaki  hanya  terjadi  untuk  perjalanan yang dilakukan dengan jarak yang pendek seper- ti  pada  pusat  pelayanan  kota  (Pangauw,  Kindly A. I.; Tilaar, Sonny; Sembel, 2017).
Upaya-upaya  untuk  mengurangi  dan  mengatasi kemacetan  di  kota-kota  besar  sudah  dilakukan mulai dari menganalisa Prediksi Laju Kendaraan menggunakan  Metode  Linear  Regresion  sebagai Indikator  Tingkat  Kemacetan  (Pratasik,  2019). Solusi  Pengawasan  Kebijakan  Mengatasi  Ke- macetan Jalan dan Parkir Kota Berbasis Internet Cerdas (Limantara et al., 2017), Evaluasi Sistem Transportasi  Menuju  Kota  Tomohon  Sebagai Compact  City  (Pangauw,  Kindly  A.  I.;  Tilaar, Sonny;  Sembel,  2017) sampai  pada  penggunaan big  data dan data  mining untuk  menangani  ke- macetan  dan  bermuara  pada  pemanfaatan Busi- ness Intelligence untuk mengolah data-data yang terkait  dengan  transportasi,  kendaraan  yang  ada dan  kategorinya,  data  ruas  jalan,  sampai  pada pergerakan penduduk dan rutinitasnya setiap hari yang  dihubungkan  dengan  data traffic di  Kota Tomohon.
Business Intelligence merupakan  kerangka  kerja konseptual  untuk  mendukung  keputusan  bisnis, Business Intelligence menggabungkan arsitektur, basisdata atau data  warehouse,  tool  analyisis dan  aplikasi  (Turban,  E.,  Aronson,  E.J.,  Liang, T.P.,  Shar-da,  R.,  2007) Business  Intelligence digunakan  untuk  aplikasi  dan  teknologi  dalam
mengumpulkan,  menyimpan,  menganalisa,  dan menyediakan  akses  pada  data  sehingga  dapat membantu  pengguna  dari  kalangan  perusahaan atau  organisasi  untuk  mengambil  keputusan dengan lebih baik dan tepat (Brannon, 2010).
Salah  satu tools dalam  manajemen  data  dan  in- formasi  adalah Business  Intelligence . Business Intelligence memiliki arti sebagai kumpulan dan serangkaian  kegiatan  atau  tahapan  untuk mengumpulkan  data  dan  menganalisis  data  se- hingga dapat digunakan untuk proses pengambi- lan  keputusan  yang  lebih  baik  sehingga  dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan vital dalam bisnis perusahaan atau keputusan un- tuk  memperoleh  tujuan  dari  bisnis  perusahaan (Ramady  &  Wowiling,  2017).  Selain  itu Busi- ness  Intelligence juga  digunakan  untuk  mem- prediksi  dan  melihat  dampak  dari  keputusan yang  dibuat  oleh  organisasi. Business  Intelli- gence sendiri  dibuat  untuk  mendukung  mana- jemen  dalam  keputusan  strategis,  tapi  tidak  me- nutup kemungkinan juga untuk  mendukung  ma- najemen  dalam  membuat  keputusan  taktikal  or- ganisasi.
Tiap organisasi ataupun instansi berupaya sebisa mungkin  untuk  menghasilkan  proses  pengambi- lan keputusan yang baik namun bagaimana men- tukan  informasi  yang  relevan  dalam  proses pengambilan  keputusan  tersebut  masih  menjadi maslah  utama  yang  dihadapi.  Dalam  menen- tukan  informasi  mana  saja  yang  relevan  dengan proses  pengambilan  keputusan,  kita  bisa  me- manfaatkan Business  Intelligence .  Teknologi Business  Intelligence merupakan  alat  yang  me- nyediakan  informasi  masa  lalu,  saat  ini,  dan perkiraan mengenai proses bisnis dari organisasi (Ramady & Wowiling, 2017).
Proses business  intelligence yang  melakukan kegiatan  pengambilan  jumlah  data  yang  besar kemudian  melakukan  proses  menganalisis  data dan  dilanjutkan  dengan  menyajikan  serta melaporkan  hasil  dari  proses  business  intelli- gence  tersebut  sebagai  bahan  pertimbangan  tin- dakan  manajemen  bisnis,  memungkinkan  untuk mengambil  keputusan  pokok  bisnis  saat  dibu- tuhkan.  Selain  itu, business  intelligence juga digunakan untuk membuat referensi prediksi se- hingga orang lain dapat mengukur dampak kepu- tusan yang dibuat berdasarkan data yang ada.
Hal  inilah  yang  menjadi  kunci  untuk  mengatasi kekurangan  data  yang  valid,  ketidakmampuan untuk  mengolah  data  dalam  jumlah  besar  serta memanfaatkan  informasi  dari  data  yang  diolah
untuk  menjadi  keputusan  yang  tepat  menjadi masalah  yang  belum  bisa  dihadapai  oleh  Dinas Pehubungan  Kota  Tomohon.  Dengan business intelligence ,  data  yang  digunakan  untuk  mem- bantu  pengambilan  keputusan  terkait  penangan kemacetan  di  Kota  Tomohon  bisa  dimanfaatkan dengan  baik.  Data  yang  dimaksud  adalah  data jumlah  kendaraan  di  Kota  Tomohon  serta  kate- gorinya,  data  ruas  jalan,  sampai  pada  data jumlah  penduduk  komuter  yang  bergerak  setiap harinya,  rute  yang  sering  merka  pilih  setiap harinya, rutinitas setiap hari serta data traffic dari Google Traffic. Data yang begitu banyak ini be- lum bisa dijadikan informasi berguna, valid, dan akurat  untuk  mengukung  keputusan  pimpinan dalam menangani kemacetan di Kota Tomohon.
Gambar 1. Proses Business Intelligence
(Rudiawan, 2021)
Dalam  pemanfaatan Business  Intelligence ada beberapa  langkah  yang  akan  digunakan  untuk memproyeksikan  data  yang  bisa  digunakan  se- bagai  informasi  pembantu  pengambilan  kepu- tusan, sebagai berikut:
1) Data  Source merupakan  sumber  data  yang akan  digunakan  untuk  membuat data  ware- house .  Sumber  data  dapat  berupa database ( SQLServer , Oracle , PostgreSQL , dan MySQL )  dan file ( file  excel , csv , xml ,  dan json ).
2) Extract  Transformation  Load (ETL)  adalah sekumpulan  proses  untuk  mengambil  dan memproses  data  dari  satu  atau  banyak  sum- ber  menjadi  sumber  baru.  Misalkan  men- golah  database  OLTP  menjadi  database OLAP.  Namun  ETL  tidaklah  sesederhana itu, sebab sumber data yang diolah ETL bisa dari  beragam  sumber  data,  tidak  hanya  dari database  OLTP  saja,  tetapi  bisa  juga  dari website,  file  teks,  spreadsheet,  database, email, dan lain sebagainya. Target ETL juga tidak  hanya  database  OLAP,  tetapi  bisa  be- ragam.
3) On-Line Analytical Processing (OLAP) ada- lah sistem pelaporan analisis yang dirancang khusus  untuk  melihat  data  analisis  dari berbagai  sisi  secara  cepat,  menyeluruh
dengan menggunakan query khusus.
Kerangka  atau  model  implementasi  yang paling  banyak  diadopsi  adalah  model  multi dimensi dengan prespektif Cube, Dimension, dan Measure (Pangauw, Kindly A. I.; Tilaar, Sonny; Sembel, 2017) .
Dengan  adanya  penelitian  ini  ada  studi  terbaru tentang  pemanfaatan  data-data  yang  berhub- ungan  erat  dengan  transportasi  dan  kemacetan yang belum pernah digunakan sebelumnya untuk memecahkan  masalah  kemacetan.  Data-data  ini bisa  diolah  dan  dianalisa  dengan  menggunakan business  intelligence yang  bisa  membantu pengambilan  keputusan  di  Dinas  Perhubungan Kota  Tomohon  untuk  mengatasi  masalah  ke- macetan di Kota Tomohon. Ini diharapakan bisa memberikan kontribusi dalam pemecahan masa- lah kemacetan tidak hanya di Kota Tomohon dan kedepan  bisa  dikembangkan  metode  baru  lewat penelitian ini.

## 2. METODE
Dalam melakukan penelitian ini peneliti menggunakan  metode action  research .  Berikut adalah  langkah-langkah  dalam  menggunakan penelitian tindakan atau Action Research :
1) Diagnosa ( Diagnosing )
Pada  bagaian  ini  penulis  ingin  mengetahui permasalahan-permasalahan  yang  sering  di jumpai  pada  kampus  Universitas  Sariputra Indonesia  Tomohon  dan  juga  melakukan wawancara dengan narasumber yang dimak- sud.
2) Rencana Tindakan ( action planning ) Pada  bagian  ini  penulis  membuat  jadwal penelitian yang akan dilakukan penelitian ini dilakukan selama kurang lebih 2 Bulan
3) Melakukan Tindakan ( Action Taking ) Pada  bagian  ini  penulis  mulai  melakukan tindakan  mengumpulkan  data-data  yang  di- perlukan untuk penelitian.
4) Evaluasi ( Evaluating )
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan  selan- jutnya  dimana  setelah  melakukan  pengum- pulan  data  yaitu  mengumpulkan  hasil  dari setiap  parameter-parameter  kemudian  mulai menerapkan business intelligence.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1) Diagnosa ( Diagnosing )
Dalam  penelitian  untuk  mengembangkan busi- ness  intelligence sebagai  pendukung  keputusan dalam mengurangi kemacetan di Kota Tomohon maka perlu diidentifikasi permasalahan yang ter- jadi,  kebutuhan  yang  diperlukan  dan  yang  ingin
di  capai.  Adapun  permasalahan  yang  sedang  di- alami  yaitu  penyajian  informasi  dan  laporan yang  sering  mengalami  keterlambatan  karena pekerjaan yang dilakukan secara manual sehing- ga  sulit  untuk  mengambil  keputusan  yang  valid karena kekurangan data pendukung.
2) Rencana Tindakan ( action planning ) Rencana action planning merupakan tahapan un- tuk  perencanaan,  pada  perancangan business in- telligence ini,  dibutuhkan  data  sebaran  ken- daraan, kategori kendaraan, rute transportasi, dan sebaran kendaraan berdasarkan rute transportasi.

## Fase Input
Dalam  pengembangan Business  Intelligence se- bagai  pendukung  keputusan  dalam  mengurangi kemacetan di Kota Tomohon maka perlu menen- tukan kebutuhan dalam membangun sistem yang di  butuhkan  oleh  instansi,  yang  menjadi  input dalam  merancang Business  Intelligence adalah data  kategori  kendaraan  dan  rute  transportasi  di Kota Tomohon.

## Data source
Data  sebaran  kendaraan,  kategori  kendaraan, rute  transportasi,  dan  sebaran  kendaraan  ber- dasarkan  rute  transportasi  di  Kota  Tomohon  di- peroleh  berupa  data  dalam  format  Excel,  yang kemudian  diambil  dan  diolah  untuk  dijadikan suatu informasi yang bermanfaat.

## Pembersihan Data
Data  source kemudian  diolah  dan  dilakukan pembersihan  data,  karena  terdapat  beberapa kesalahan  penulisan  dan  perbedaan  pada  data. Proses  ini  bertujuan  untuk  memilih  data  yang akan  diolah  sehingga  akan  menghasilkan  be- berapa  tabel  baru  yang  akan  dijadikan  dimensi untuk perancangan  Business  Intelligence .  Me- lalui sebaran kendaraan, kategori kendaraan, rute transportasi, dan sebaran kendaraan berdasarkan rute  transportasi  tersebut  maka  telah  dihasilkan beberapa  tabel  yang  akan  di  bentuk  menjadi  di- mensi.  Berikut  ini  beberapa  tabel  yang  di hasilkan melalui proses olah data pada Excel.
Arsitektur Business Intelligence
Dalam  mempersiapkan  perancangan project un- tuk Business Intelligence maka perlu adanya Ar- sitektur Business Intelligence sebaran kendaraan, kategori  kendaraan,  rute  transportasi,  dan  seba- ran  kendaraan  berdasarkan  rute  transportasi  di Kota  Tomohon.  Data  sebaran  kendaraan,  kate- gori  kendaraan,  rute  transportasi,  dan  sebaran kendaraan  berdasarkan  rute  transportasi  berasal
dari  data  excel,  kemudian  diolah  dan  dilakukan proses staging (pembersihan data) untuk dapat di proses  dalam  sebuah  aplikasi pentaho  data  in- tregration ,  proses  tersebut  adalah  proses  ETL ( Ekstrak,  Transform,  Load )  yang  akan  menga- silkan dimensi dari setiap transformasi yang dil- akukan,  setelah  menghasilkan  dimensi,  maka dari  dimensi  tersebut  akan  menghasilkan Data warehouse ,  untuk  merancanng Business  Intelli- gence Dosen Mahasiswa, maka Data warehouse tersebut akan di proses pada pentaho server dan melakukan  proses OLAP  (Online  Analytical Processing) ,  yang  merupakan  sistem  yang  di rancang  khusus  untuk  menghasilkan  laporan analisa  yang  fleksibel,  kompleks  dan  dapat dihasilkan  dalam  yang  cepat,  yang  kemudian dapat  menghasilkan  cube  yang  akan  di  sajikan dalam sebuah BI server. Sehingga dari BI server ini dapat dilihat dashboard dan grafik dari  seba- ran  kendaraan,  kategori  kendaraan,  rute  trans- portasi,  dan  sebaran  kendaraan  berdasarkan  rute transportasi,  dan  dapat  lihat  oleh  pengguna  se- hingga,  dari  proses  perancangan Business  Intel- ligence dapat  mengambil  kesimpulan  dan  mem- bantu pengambilan keputusan.
Gambar 2. Arsitektur Business intelligence
Perancangan Data Warehouse 1. Pemodelan Data Dimensional Pemodelan  multidimensional  database  akan terdiri dari tabel fakta  ( fact  table )  dan  tabel dimensi  ( dimension  tables )  yang  saling terkait.  ketika  merancang  sistem  atau  men- golah  sebuah  proyek  sangat  penting  untuk mengembangkan  pemahaman  yang  jelas tentang kebutuhan penguna dan sistem.
2. Dimension tabel Melalui  pengolahan  data  tersebut  telah  di- peroleh  hasil  tabel  yang  akan  diolah menghasilkan  dimensi.  Ada  beberapa  tabel yang telah di hasilkan dari hasil pengolahan data dan analisis data.
Berikut  ini  merupakan  tabel  Excel  yang menghasilkan dimensi:
1) Tabel_kategori_kendaraan,  dari  hasil  pen- golahan  data  maka  ditentukan  tabel  dosen yang  berisi: Kode_kategori,  Nama_kategori, jenis_kendaraan,  yang  akan  di  proses  untuk menghasilkan Dim_kategori_kendaraan
2) Tabel_rute_transportasi. Analisis data Tabel_  rute_transportasi,  dari  hasil  analisis maka di tentukan tabel rute transportasi yang berisi:  kode_rute,  nama_rute,  jarak_rute yang akan menghasilkan dim_ rute_transportasi.

## Fact Tabel
Suatu  tabel  fakta  berisi  berbagai  nilai  agregasi yang  menjadi  dasar  pengukuran  ( measure )  serta beberapa key yang terkait ke tabel dimensi yang akan menjadi sudut pandang dari measure terse- but, dari hasil dimensi yang telah dibuat maka di peroleh fact tabel sebagai berikut:
Star schema Struktur  dari fact  tabel dan dimension tabel  ini memiliki schema perancangan  sehingga  dapat meningkatkan  performa  dan  kemudahan  dalam penerjemahan  ke  sistem  OLAP. Schema inilah yang  menjadi  dasar  untuk  melakukan data warehousing .  Dua schema yang  paling  umum digunakan  oleh  berbagai  OLAP engine adalah skema  bintang  ( Star  Schema )  dan  skema  butir salju  ( Snowflake  Schema ).  Dalam  penelitian Business  Intelligence ini  penggambaran  data multidimensional  menggunakan Star  Schema . Berikut ini merupakan penggambaran star sche- ma data  sebaran  kendaraan,  kategori  kendaraan, rute  transportasi,  dan  sebaran  kendaraan  ber- dasarkan rute transportasi di Kota Tomohon.
3) Melakukan Tindakan ( Action Taking ) Action  taking dilakukan  untuk  membuat  dan merancang  data  sebaran  kendaraan,  kategori kendaraan,  rute  transportasi,  dan  sebaran  ken- daraan  berdasarkan  rute  transportasi  di  Kota Tomohon,  tahapan action  taking menggunakan metode  perancangan  fase  ke  2  yaitu  fase perancangan sistem.

## Perancangan ETL
ETL adalah  proses  pembentukan  data  ware- house,  pada  proses  perancangan ETL digunakan Pentaho  Data  Integration ( Kettle )  untuk  proses transformasi  yang  merupakan  implementasi nyata  dari  pemodelan  data  star  schema  yang  te- lah  dibuat  sebelumnya.  Tabel  dimensi  inilah yang  akan  membentuk Data  Warehouse data sebaran  kendaraan,  kategori  kendaraan,  rute transportasi, dan sebaran kendaraan berdasarkan rute transportasi.
1. Tabel dimensi Kategori Kendaraan (dim_ kat- egori_kendaraan).  Data  source  dimensi  dosen (Dim_ kategori_kendaraan) berasal dari data ex- cel menghasilkan dim_ kategori_kendaraan.
Gambar 3. Transformasi untuk tabel dim_ kate- gori_kendaraan 2. Tabel dimensi Rute Transportasi . Data source dimensi  rute  transportasi  berasal  dari  data  excel menghasilkan dim_ rute_transportasi.
Gambar 4. Transformasi dim_ rute_transportasi
4) Evaluasi ( Evaluating )
Setelah  membuat data  warehouse ,  dilakukan perancangan cube yang  merupakan  proses  pem- buatan  pemodelan  data  secara  logical  dari  satu dimensi menjadi multidimensi. Dalam menghasilkan  grafik  yang  dapat  di  lihat  dari
berbagai dimensi maka di perlukan proses MDX Query ,  dengan  menggunakan  aplikasi schema workbench ,  untuk  membuat schema yang  akan menghasilkan cube transportasi.
Membuat MDX Query schema transportasi pada aplikasi schema  workbench yang  bersifat  GUI berisi  cube_transportasi  dan  dimensi-dimensi yang  terdiri  dari  dim_jalan,  dim_kendaraan, dim_pengguna, dan dim_waktu.
Hasil  akhir  dari  perancangan Business  Intelli- gence  System adalah  presentasi  dalam  bentuk dashboard yang merupakan output dari perancangan. Hasil ini terbentuk dari MDX que- ry pada perancangan cube yang akan menampil- kan chart, diagram  dan  tabel  pada dashboard reporting. Maka dalam menampilkan dashboard pada Power BI peneliti untuk hasil tampilan ana- lisis.  Hasil  yang  ditampilan  berupa  grafik  baik dalam  bentuk  pie,  dalam  bentuk  batang,  dalam bentuk  line  maupun  dalam  bentuk  bar.  Hasil yang  ditampilan  dalam  bentuk  grafik  ini  sudah memuat  informasi  yang  mudah  dipahami  se- hingga bisa menjadi pendukung untuk mengam- bil keputusan terkait trasnportasi di Kota Tomo- hon  sehingga  bisa  membantu  menanggulangi kemacetan.
Gambar 5. Grafik dalam bentuk pie, sebaran kendaraaan bermotor di Kec. Tomohon Tengah

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan maka  dihasilkan Business  Intelligence untuk
Pendukung  Pengambilan  Keputusan  dalam Mengurangi  Kemacetan  di  Kota  Tomohon.
Dengan penggunaan aplikasi ini maka pemerintah Kota Tomohon bisa memperoleh da- ta  yang  lebih  relevan  dan  ditampilkan  dalam
bentuk  yang  udah  dibaca  sehingga  bisa  menjadi salah  satu  pendukung  pengambilan  keputusan guana menanggulangi kemacetan di Kota Tomo- hon.

## DAFTAR PUSTAKA
Brannon,  N.  (2010).  Business  Intelligence and  E-Discovery. Intellectual  Property
& Technology Law , 22 .
Huda,  N.,  &  Sawarjuwono,  T.  (2013).
Akuntabilitas Pengelolaan Zakat melalui  Pendekatan  Modifikasi  Action Research. Jurnal Akuntansi Multiparadigma , 4 . https://doi.org/10.18202/jamal.2013.12.
7204
Limantara,  A.  D.,  Krisnawati,  L.  D., Winardi,  S.,  &  Mudjanarko,  S.  W. (2017).  Solusi  Pengawasan  Kebijakan Mengatasi  Kemacetan  Jalan  dan  Parkir Kota Berbasis Internet Cerdas. Seminar Nasional  Teknologi  Dan  Rekayasa Informasi , November , 1–6.
Pangauw,  Kindly  A.  I.;  Tilaar,  Sonny; Sembel,  A.  S.  (2017).  EVALUASI
SISTEM  TRANSPORTASI  MENUJU KOTA TOMOHON SEBAGAI COMPACT CITY. SPASIAL : PERENCANAAN WILAYAH DAN
KOTA , 4 (3), 257–266.
Pratasik,  S.  (2019).  Perancangan  Sistem Business  Intelligence  Pada  Palang Merah  Indonesia  Daerah  Sulawesi Utara. Jurnal  Sains  Dan  Teknologi, Universitas Negeri Manado , 2 (2), 199– 209. http://www.academia.edu/7511410/Per ancangan_Sistem_Menurut_Jogiyanto_ H
Ramady,  G.  D.,  &  Wowiling,  R.  G.  (2017).
Analisa Prediksi Laju Kendaraan Menggunakan Metode Linear Regresion  Sebagai  Indikator  Tingkat Kemacetan. Jurnal  Sekolah  Tinggi Teknologi Mandala , 12 (2), 22–28. Rudiawan,  H.  (2021).  Pemanfaatan  Sistem Bisnis Intelijen (Bi) Dalam Pengambilan  Keputusan  Manajemen Perusahaan. Jurnal Ekonomi ,
23 (Oktober), 190–200.
Turban, E., Aronson, E.J., Liang, T.P., Shar- da,  R.  (2007). Decision  Support  and Business  Intelli-genceSystems.  Eight Edition,  Pearson  Education,  Inc.,  New Jersey (Edisi 7 Ji). ANDI.