Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.514 Vol. 3, No. 3, Agustus 2022, hlm. 797-805 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS AND DESIGN OF DATA WAREHOUSE BASED ON SNDIKTI USING DATA WAREHOUSE LIFE CYCLE METHOD AT UNSOED ENGINEERING FACULTY
Nurul Hidayat* 1 , Dadang Iskandar 2 , Lasmedi Afuan 3 , Arief Kelik Nugroho 4 , Nandha Arwiansyah 5
1,2,3,4,5 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 nurul@unsoed.ac.id , 2 dadang.iskandar@unsoed.ac.id , 3 lasmedi.afuan@unsoed.ac.id , 4 arief.kelik@unsoed.ac.id , 5 nandha.arwiansyah@mhs.unsoed.ac.id
(Naskah masuk: 29 Juni 2022, Revisi : 10 Agustus 2022, diterbitkan: 12 Agustus 2022)

## Abstract
The National Standard for Higher Education (Standar Nasional Pendidikan Tinggi or SNDIKTI) is a standard unit  that  includes  the  National  Education  Standards,  plus  the  Research  Standards,  and  Community  Service Standards. Based on the policy in the Regulation of the Minister of Education and Culture (Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan or Permendikbud) No. 3 of 2020 regarding SNDIKTI, Jenderal Soedirman University (Unsoed)  Architecture  needs  to  prepare  data/  information  for  analysis  based  on  SNDIKTI  2020.  The  data  is obtained  from  several  internal  systems  and  manual  recapitulation  within  a  predetermined  period  of  time. Currently the architecture already has many information systems, but it is still difficult  to manage the existing data. So it is important for the architecture to have an important repository to minimize human errors and data inconsistencies.  So  to  perform  complex  data  management,  a  data  warehouse  is  needed.  In  this  study,  the  data warehouse design uses the Data Warehouse Life Cycle (DWLC) method with the data warehouse model used is the  star  schema  model.  The  results  of  the  data  warehousing  process  are  in  the  form  of  a  dashboard,  Online Analytical Processing (OLAP), and reports intended for the executives of the Unsoed Faculty of Engineering. The output is presented using a BI (Business Intelligence) tool called Knowage.
Keywords : Data Warehouse, Data Warehouse Life Cycle, SNDIKTI, Star Schema.

## ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE BERDASARKAN SNDIKTI MENGGUNAKAN METODE DATA WAREHOUSE LIFE CYCLE DI FAKULTAS TEKNIK UNSOED

## Abstrak
Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi  (SNDIKTI)  adalah  satuan  standar  yang  meliputi  Standar  Nasional Pendidikan,  ditambah  dengan  Standar  Penelitian,  dan  Standar  Pengabdian  kepada  Masyarakat.  Berdasarkan kebijakan pada Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan No.3 tahun 2020 tentang SNDIKTI, fakultas teknik Universitas Jenderal Soedirman(Unsoed) perlu menyiapkan data/ informasi untuk dilakukan analisis berdasarkan SNDIKTI 2020. Data didapatkan dari beberapa sistem internal dan rekapan manual dalam kurun waktu yang sudah ditentukan. Saat ini fakultas teknik sudah memiliki banyak sistem informasi, tetapi masih sulit untuk melakukan pengelolaan data yang ada. Sehingga penting bagi fakultas teknik untuk memiliki sebuah repositori terpusat untuk meminimalisasi human  error dan  inkonsistensi  data.  Maka untuk  melakukan  pengelolaan  data yang  kompleks, diperlukan sebuah data warehouse . Dalam penelitian ini perancangan data warehouse menggunakan metode Data Warehouse Life Cycle (DWLC) dengan model data warehouse yang digunakan adalah model star schema . Hasil dari  proses data  warehousing ini  berupa dashboard,  Online  Analytical  Processing (OLAP),  dan report yang ditujukan  untuk  pihak  eksekutif  Fakultas  Teknik  Unsoed. Output tersebut  disajikan  menggunakan  ( Business Intelligence) BI tools yang bernama Knowage.
Kata kunci : Data Warehouse, Data Warehouse Life Cycle, Skema Bintang, SNDIKTI.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  berkembangnya  zaman,  perkembangan perguruan  tinggi  di  Indonesia  juga  tumbuh  sangat
pesat. Untuk mencapai standar perguruan tinggi yang baik, diperlukan sebuah standar atau ketetapan yang perlu  diterapkan[1].  Berdasarkan  Peraturan  Menteri Pendidikan  dan  Kebudayaan  No.3  Tahun  2020
tentang  Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi (SNDIKTI)  yang  mengacu  pada  ketentuan  Pasal  52 ayat  (3)  Undang-Undang  Nomor  12  Tahun  2012 tentang  Pendidikan  Tinggi,  Perguruan  Tinggi  perlu menetapkan  Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan Kebudayaan  tentang  Standar  Nasional  Pendidikan Tinggi.  Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi  adalah satuan  standar  yang  meliputi  Standar  Nasional Pendidikan, ditambah dengan Standar Penelitian, dan Standar Pengabdian kepada Masyarakat [2].
Mengikuti  kebijakan  pada  Peraturan  Menteri Pendidikan dan Kebudayaan No.3 tahun 2020 tentang SNDIKTI,  setiap  perguruan  tinggi  di Indonesia  dari tingkat  universitas,  fakultas  maupun  program  studi wajib  menerapkan  standar  nasional  tersebut.  Oleh karena  itu,  Fakultas  Teknik  Universitas  Jenderal Soedirman  (Unsoed)  perlu  menyiapkan  data/ informasi untuk menganalisis kesesuaian berdasarkan ketentuan  dan  indikator  yang  terdapat  dalam SNDIKTI  2020  khususnya  yang  berkaitan  dengan bidang  pendidikan.  Data  didapatkan  dari  beberapa sistem  internal  dan  rekapan  manual  dalam  kurun waktu yang sudah ditentukan. Saat ini fakultas teknik Unsoed  sudah  memiliki  banyak  sistem  informasi yang  menunjang  analisis  berdasarkan  SNDIKTI bidang  pendidikan.  Namun  terdapat  hambatan  yang ditemui yaitu terdapat banyak data yang tersedia dan terus  menerus  akan  bertambah,  namun  sedikit informasi  yang  dapat  ditemukan  dari  data-data tersebut,  ini  diakibatkan oleh sistem  informasi  yang ada belum terintegrasikan dengan baik, mengakibatkan informasi yang tersaji kurang lengkap bahkan  kurang  akurat  [3].  Sehingga  penting  bagi fakultas  teknik  untuk  memiliki  sebuah  repositori terpusat  untuk  meminimalisasi human  error dan inkonsistensi data.
Untuk  melakukan  pengelolaan  data  yang kompleks  pada  Fakultas  Teknik,  diperlukan  sebuah data  warehouse .  Dalam data  warehouse berisi  data historis  dari    berbagai    sumber    yang    sudah dibersihkan  dan ditransformasi melalui proses ETL (Extraction,  Transformation  dan  Loading) . Data warehouse dirancang khusus   untuk analisis sehingga sifatnya  esensial  untuk  proses  analisis  kesesuaian berdasarkan SNDIKTI. Data untuk membantu proses analisis  perkembangan  standar  pendidikan  dapat diambil  dari data  warehouse sesuai  dengan granularitas  dan  dimensinya  sehingga  analisis  dapat dilakukan dengan lebih efisien dan terpusat [4][5].
Pada  perancangan  ini,  metode  yang  digunakan dalam  pengembangan  perangkat  lunak  untuk kebutuhan data  warehouse tersebut  menggunakan metode  DWLC  ( Data  Warehouse  Life  Cycle ). Data warehouse nantinya akan dirancang dan ditampilkan menggunakan tools yang  bernama  Knowage,  di dalamnya  sudah  terdapat dashboard,  OLAP ,  dan report yang  dibutuhkan  oleh  pihak  eksekutif fakultas..
2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data pada  penelitian    ini yaitu    dengan    melakukan    wawancara  dan  studi literatur. Wawancara merupakan suatu kegiatan yang dilakukan  untuk  mengumpulkan  informasi  secara langsung  dengan  cara  menyampaikan  pertanyaan kepada  narasumber.  Wawancara  berarti  komunikasi antara dua belah pihak yang mana salah satu berperan sebagai interviewer dan  pihak  lainnya  berperan sebagai interviewee dengan tujuan tertentu, missalnya untuk  memperoleh  informasi  dan  mengumpulkan data[6]. Studi literatur dilakukan dengan mengumpulkan  informasi  yang  diperlukan  dengan bantuan  buku,  jurnal  atau website yang  diperlukan dalam penelitian[7].

## 2.2. Metode Pengembangan
Alur  penelitian  ini  menggunakan  metode pengembangan DWLC ( Data Warehouse Life Cycle ). Dan memiliki beberapa tahapan, yaitu:
Gambar 2. Data Warehouse Life Cycle
a. Design
Tahap design merupakan  tahap  menentukan kebutuhan  data  yang  diperlukan  oleh  pengguna[8]. Untuk  mengetahui  kebutuhan  pengguna  tersebut, dilakukan  dengan  cara  tatap  muka  langsung  dan wawancara  dengan  pengguna.  Kemudian  setelah melakukan wawancara, dapat dibentuk sebuah bisnis proses  dari  kegiatan  pendidikan  di  Fakultas  Teknik Unsoed.  Pada  tahap design juga  dilakukan  analisis kebutuhan data berdasarkan pasal-pasal yang terdapat dalam  SNDIKTI  No.3  tahun  2020.  Setelah menentukan  data  apa  saja  yang  dibutuhkan  maka dibuatlah  skema  sumber  data, mart dan  skema dimensional[9]. b. Prototype Tahap prototype merupakan tahap lanjutan dari tahap design [10].  Di  tahap  ini  mulai  mewujudkan design yang  telah  dikerjakan  pada  tahap  awal menggunakan perangkat  google  spreadsheet .  Pada google spreadsheet dibentuk rancangan  dari dashboard yang akan dibuat pada tahap selanjutnya.
c. Deploy
Tahap deploy merupakan  tahapan  dimana proses deployment atau  implementasi  pada  sistem, dilakukan  untuk  menciptakan  ruang  kerja  dan lingkungan  bagi  perangkat  lunak Data  Warehouse ini[11]. Pada tahap deploy ini digunakan tools Talend Open Studio untuk melakukan proses ETL, dan tools Knowage untuk visualisasi datanya. Di tahap deploy ini  menghasilkan output berupa dashboard ,  OLAP, dan report . d. Operate Tahapan ini adalah tahapan untuk mengoperasikan  perangkat  lunak Data  warehouse ,
sekaligus  melakukan  pengujian.  Pengujian  yang dilakukan menggunakan black box testing [12].
e. Enhance
Tahapan enhance adalah  tahapan  untuk menambahkan  fitur,  komponen,  kemampuan,  yang dirasa  perlu  untuk  disertakan  di  dalam  perangkat lunak  ( software ) data  warehouse ,  berdasarkan  pada proses pengujian yang dilakukan[13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Design
3.1.1. Wawancara
Tahap design yang  pertama  dilakukan  adalah wawancara[10], wawancara dilakukan dengan narasumber  yaitu  Acep  Taryana,  S.Si.,  M.T  selaku salah  satu  tim  eksekutif  Fakultas  Teknik  Unsoed.
Wawancara dilakukan secara online melalui platform google meet .

## 3.1.2. Analisis Bisnis Proses
Bisnis  Proses  adalah  alur  suatu  pengelolaan urusan  yang  melibatkan  berbagai  lapisan  organisasi dan  person.  Setiap  data  yang  masuk  dikelola berdasarkan keterlibatan operator, verifikator, validator. Data warehouse menerima data yang sudah valid dari sistem informasi yang berjalan. Gambaran bisnis proses penyelenggaraan pendidikan di Fakultas Teknik UNSOED dapat dilihat pada gambar 3[14].

## Gambar 3. Bisnis Proses Penyelenggaraan Pendidikan FT UNSOED
Mahasiswa  baru  melakukan  pendaftaran,  dan mahasiswa  lama  melakukan  pendaftaran  ulang. Setelah status mahasiswa aktif, kemudian mahasiswa melakukan  kegiatan  akademik  yaitu  perkuliahan, pratikum,  ujian  semester,  serta  tugas  akhir. Mahasiswa  dinyatakan  selesai  apabila  telah  lulus, meninggal, DO, atau keluar/ pindah. Data pendaftaran tersimpan dalam database registrasi, data kegiatan akademik dan ujian terdapat pada database transkrip  dan database krs/  khs.  Data  alumni tersimpan dalam database alumni[14].

## 3.1.3. Analisis Kebutuhan Data
Menentukan  data  apa  saja  yang  dibutuhkan berdasarkan  standar  yang ditetapkan oleh  SNDIKTI No.3 Tahun 2020[2].
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.514 Vol. 3, No. 3, Agustus 2022, hlm. 797-805 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Data ID Kebutuhan Deskripsi SNDIKTI-PEND-4-01-01 Mahasiswa  dinyatakan  lulus  dengan  predikat  memuaskan  apabila  mencapai  Indeks  Prestasi Kumulatif (IPK) 2,76 (dua koma tujuh enam) sampai dengan 3,00 (tiga koma nol nol) SNDIKTI-PEND-4-01-02 Mahasiswa  dinyatakan  lulus  dengan  predikat  sangat  memuaskan  apabila  mencapai  Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) 3,01 (tiga koma nol satu) sampai dengan 3,50 (tiga koma lima nol) SNDIKTI-PEND-4-01-03 Mahasiswa  dinyatakan  lulus  dengan  predikat  pujian  apabila  mencapai  Indeks  Prestasi Kumulatif (IPK) lebih dari 3,50 (tiga koma nol) SNDIKTI-PEND-5-01 Kompetensi pendidik dinyatakan dengan sertifikat pendidik, dan/ atau sertifikat profesi SNDIKTI-PEND-5-02 Dosen  program  sarjana  harus  berkualifikasi  akademik  paling  rendah  lulusan  magister  atau magister  terapan  yang  relevan  dengan  Program  Studi.  Atau  dapat  menggunakan  Dosen bersertifikat yang relevan dengan Program Studi dan berkualifikasi paling rendah setara dengan jenjang 8 (delapan) KKNI. SNDIKTI-PEND-5-03 Beban  kerja  Dosen  sebagai  pembimbing  utama  dalam  Penelitian  terstruktur  dalam  rangka penyusunan skripsi/tugas akhir, tesis, disertasi, atau karya desain/seni/bentuk lain yang setara paling banyak 10 (sepuluh) mahasiswa. SNDIKTI-PEND-5-04 Jumlah Dosen tetap pada Perguruan Tinggi paling sedikit 60% (enam puluh persen) dari jumlah seluruh Dosen. SNDIKTI-PEND-5-05 Tenaga Kependidikan memiliki kualifikasi akademik paling rendah lulusan program diploma 3 (tiga) yang dinyatakan dengan ijazah sesuai dengan kualifikasi tugas pokok dan fungsinya kecuali tenaga administrasi (minimal pendidikan SMA) SNDIKTI-PEND-6-01 Pimpinan  Unit  /  pimpinan  fakultas  /  pimpinan  prodi  menjamin  ketersediaan  prasarana pembelajaran  yang  dimiliki  oleh  Universitas  harus  berada  dalam  lingkungan  yang  secara ekologis nyaman dan sehat untuk menunjang proses pembelajaran SNDIKTI-PEND-6-02 Perguruan Tinggi harus menyediakan sarana dan prasarana yang dapat diakses oleh mahasiswa yang berkebutuhan khusus SNDIKTI-PEND-7-01 Unit  Pengelola  Program  Studi  melakukan  penyusunan  kurikulum  dan  RPS  mata  kuliah, menyelenggarakan  program pembelajaran  sesuai  ketentuan  guna  mencapai  CPL,  melakukan kegiatan sistemik yang menciptakan suasana akademik dan budaya mutu yang baik, melakukan kegiatan  pemantauan  dan  evaluasi  secara  periodik,  serta  melaporkan  hasil  program pembelajaran secara periodik sebagai sumber data dan informasi dalam pengambilan keputusan perbaikan dan pengembangan mutu pembelajaran.

## 3.1.4. Skema Sumber Data
Skema  sumber  data  merupakan  skema  urutan perolehan  data  dari  awal  sampai  akhir  proses data warehousing [15].
Gambar 4. Skema Sumber Data Lulusan

## 3.1.5. Membangun Mart
Mart terdiri atas measure , tabel fakta, dan tabel dimensi. Pada tahap ini ditentukan data apa saja yang dibutuhkan  guna  mencapai  aspek  indikator  yang digunakan[16].
Tabel 2. Tabel Fakta dan Tabel Dimensi Measure Fact Dimensi IPK(AVG) fact_lulusan Lulusan:  Terdiri  dari
NIM,  nama,  dan  IPK yang didapat dari data lulusan.
Angkatan: Terdiri dari id_angkatan dan tahun masuk  yang  didapat dari data lulusan.
Yudisium: Terdiri dari id_yudisium dan tahun lulus yang didapat dari data lulusan. Prodi:  Terdiri  dari kode_prodi dan nama_prodi yang didapat dari data lulusan.
Tepatwaktu: Terdiri
dari id_tepatwaktu dan  tepat  waktu  yang didapat dari data
lulusan

## 3.1.6. Perancangan Skema Dimensional
Dari mart yang telah dibuat, dapat dibuat sebuah skema  dimensional  menggunakan  tipe  skema bintang / star schema [17].
Gambar 5. Skema Bintang Fakta Lulusan
3.2. Prototype

## 3.2.1. Perancangan Dashboard
Setelah  skema  dimensional  telah  terbentuk, kemudian  membuat  rancangan dashboard .  Dalam penelitian  ini,  penulis  menggunakan tools  google spreadsheet untuk melakukan perancangan.
Gambar 6. Rancangan Dashboard Lulusan

## 3.3. Deploy
Pada  tahap Deploy ini,  dilakukan  penyusunan dan pembuatan pemrosesan data yang disebut dengan proses ETL (Ekstraksi, Transformasi, dan Load) dan deployment pada BI Tools yaitu Knowage.
Proses  pembuatan  ETL  dimulai  dengan mengambil  atau  menghubungkan  data  dengan perangkat  yang  digunakan  dalam  proses  ETL,  yaitu Talend  Open  Studio.  Data  tersebut  kemudian disimpan  dalam  staging  area  yang  selanjutnya  data tersebut  dapat  digunakan  untuk  membuat  tabel dimensi dan tabel fakta.
Alur  ETL  yang  dilakukan  dalam  pembuatan tabel fakta lulusan yaitu diawali dengan menyimpan data  sumber  kedalam staging  area ,  salah  satunya yaitu menyimpan data sumber “data dasar” kedalam staging area sebagai berikut:
Gambar 7. Alur ETL Penyimpanan data dasar ke staging area
Data lulusan dari sumber tidak dikenakan proses apapun,  dan  langsung  disimpan  dalam  staging  area. Berikut proses pada tMap di proses pemindahan data dari data sumber ke staging area :
Gambar 8. tMap pada proses staging area data dasar
Tahap  selanjutnya  yaitu  pembuatan  tabel dimensi dengan  menggunakan data-data yang sudah tersimpan  di  dalam  staging  area,  contohnya  yaitu membuat dimensi lulusan. Berikut proses ETL yang dilakukan:
Gambar 9. Proses ETL pada pembuatan tabel dimensi lulusan
Pada  proses  ETL  pembuatan  dimensi  lulusan, dilakukan dengan memindahkan data yang diperlukan dari data staging yang telah dibuat. Dalam proses  ETL  dimensi  lulusan,  diperlukan  beberapa komponen  yang  digunakan  seperti  tReplace  untuk me- replace suatu value ke  bentuk  yang  diinginkan supaya data yang ada memiliki satu tipe yang sama. Dan  terdapat  komponen  tConvertType  untuk mengubah  suatu  tipe  data  ke  tipe  data  yang diperlukan.  Pemrosesan  pada  komponen  yang digunakan dalam ETL dimensi lulusan adalah sebagai berikut:

## Gambar 10. Proses tReplace1
Pada  proses  komponen  tReplace1  terjadi perubahan pada kolom “ipk” yang mempunyai value “ 02:37:00”  diubah  menjadi  “2.37”  menyesuaikan tipe penamaan pada value “ipk” yang lain.

## Gambar 11. Proses tReplace2
Pada  proses  komponen  tReplace2  terjadi perubahan pada kolom “ipk” yang mempunyai value “ ,  ”  dan  “,”  diubah  menjadi  “.”  menyesuaikan  tipe penamaan pada value “ipk” yang lain.
Gambar 12. Proses tConvertType
Pada proses komponen tConvertType dilakukan perubahan  tipe  data  pada  kolom  “IPK”  dari String menjadi Float .  Hal  ini  dilakukan  supaya  nilai  IPK dapat dihitung jumlah maupun rata-ratanya.
Gambar 13. Proses tMap
Setelah  semua  dimensi  telah  dibuat,  maka langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  fakta  lulusan sebagai berikut:
Gambar 14. Proses ETL pada tabel fakta lulusan
Untuk melakukan run job pada semua job yang telah  dibuat,  perlu  dilakukan penggabungan job sebagai berikut:
Gambar 15. Proses ETL run job
Proses  ETL  harus  dilakukan  secara  berkala supaya  data  yang  terbaru  akan  langsung  diproses dalam job yang telah dibuat. Hal yang perlu dilakukan selanjutnya adalah build job untuk membuat file job sehingga dapat dilakukan penjadwalan/ task scheduler. Pengaturan  ketika build  job dapat  dilihat pada gambar 16.
Gambar 16. Pengaturan build job pada talend open studio
Job tersebut  dapat  dijalankan  langsung  pada perangkat  talend  open  studio,  maupun  melalui command  prompt dengan  membuka file dengan ekstensi  .bat  pada operating  system windows  dan ekstensi  .sh  pada operating  system linux.  Berikut merupakan  contoh run  job pada operating  system windows :
Gambar 17. Proses ETL run job menggunakan command prompt
Setelah job telah  berhasil  terbuat  dan  tidak terdapat error ,  maka job sudah  dapat  dilakukan penjadwalan.  Penjadwalan job tersebut  dilakukan dengan melakukan setting pada task scheduler seperti pada gambar 18.
Hasil  dari  proses  ETL  tersebut  kemudian dihubungkan  dengan  Knowage  sebagai  perkakas untuk  memvisualisasikan  atau  menyajikan  data dalam  bentuk dashboard atau cockpit , OLAP ,  dan report . Langkah awal yang dilakukan adalah dengan menghubungkan  knowage  dengan data  source , berikut  merupakan  pembuatan data  source pada knowage:
Gambar 19. Setting data source pada Knowage
Setelah proses pembuatan data source berhasil , kemudian  membuat data  set yang  diperlukan  dalam pembuatan dashboard ,  OLAP  dan report ,  berikut merupakan salah satu data set untuk fakta lulusan:
Gambar 20. Setting data set pada Knowage
Setelah data set telah terbentuk, kemudian dapat dilakukan pembuatan dashboard atau cockpit , berikut merupakan salah satu dashboard untuk fakta lulusan:
Gambar 21. Tampilan dashboard lulusan pada Knowage
Untuk  menampilkan  visualisasi  dalam  bentuk OLAP,  diperlukan  perancangan  skema  yang  berisi fakta dan dimensi yang telah dibuat. Dalam penelitian ini, pembuatan skema dilakukan menggunakan tools
Schema  Workbench. Berikut  merupakan  salah  satu skema untuk fakta lulusan:

## Gambar 22. Pembuatan schema
Setelah  skema  terbuat  dalam  bentuk file .xml, kemudian  di- upload ke  Knowage  dan  kemudian dapat  dibuat  sebuah  OLAP.  Berikut  merupakan OLAP untuk fakta lulusan:
Gambar 23. Tampilan OLAP lulusan pada Knowage
Untuk  menampilkan  visualisasi  data  dalam bentuk report, memerlukan tools lain yaitu Knowage Report  Designer. Berikut  merupakan  salah  satu perancangan report untuk fakta lulusan:

## Gambar 24. Pembuatan design report pada Knowage Report
Designer
Setelah design terbuat  dalam  bentuk  file  .xml, kemudian  di- upload ke  Knowage  dan  kemudian dapat dibuat sebuah report . Berikut merupakan report untuk fakta lulusan:
Gambar 25. Tampilan report lulusan pada Knowage
Proses ETL dan visualisasi data untuk informasi yang lain terdapat pada lampiran 2 untuk proses ETL dan lampiran 3 untuk visualisasi data.

## 3.4. Operate
Pada tahap ini, dilakukan pengujian menggunakan Black  Box  Testing .  Pengujian Black box adalah  pengujian  untuk  mengetahui  apakah fungsionalitas  sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan yang  diharapkan  pengembang[7].  Pada  pengujian dalam penelitian ini dilakukan sejak proses ETL data warehouse  sampai deployment pada  Knowage  yang memuat lima modul yaitu modul connection , modul extraction , modul transformation , modul loading dan modul data visualization.
Tabel 3. Blackbox Testing Kelas Uji Butir Uji Teknik Pengujian Hasil Pengujian Modul connection Admin Connect database Black box Berhasil Admin Tambah connection Black box Berhasil Admin Edit connection Black box Berhasil Admin Hapus connection Black box Berhasil Modul extraction Admin Tambah data extraction Black box Berhasil Admin Edit data extraction Black box Berhasil Admin Eksekusi data extraction Black box Berhasil Admin View data extraction Black box Berhasil Modul Transformation Admin Membuat tabel dimensi Black box Berhasil Admin Tambah component pada ETL pembuatan tabel dimensi Black box Berhasil Admin Hapus tabel dimensi Black box Berhasil Admin Menyamakan simbol dan penamaan Black box Berhasil Admin Mengubah tipe data yang sesuai Black box Berhasil Admin Membuat tabel fakta Black box Berhasil Admin Edit tabel fakta Black box Berhasil Modul Loading Admin
Run job pada
proses/ job
extraction dan Black box Berhasil
transformation yang telah dibuat Admin Viewing hasil loading Black box Berhasil Admin Run job untuk semua job Black box Tidak Berhasil Modul Data Visualization Admin Creating role dan user Black box Berhasil Admin Creating data source dan data set Black box Berhasil Admin Creating cockpit Black box Berhasil Admin Editing cockpit Black box Berhasil End User Viewing cockpit Black box Berhasil Admin Creating OLAP Black box Berhasil Admin Editing OLAP Black box Berhasil End User Viewing OLAP Black box Berhasil Admin Creating report Black box Berhasil Admin Editing report Black box Berhasil End User Viewing report Black box Berhasil
Dari  hasil  evaluasi  pada  pengujian black  box yang dilakukan, dapat diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil evaluasi blackbox testing
No Pengujian Berhasil Tidak Berhasil 1 Modul connection 4 0 2 Modul Extraction 4 0 3 Modul Transformation 7 0 4 Modul Loading 2 1 5 Modul Data visualization 11 0 Jumlah 28 1 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100% (1)
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑠𝑖 = 28 29 × 100% = 96%
Dilihat dari hasil evaluasi pengujian, diperoleh skor sebesar 96%. Hasil evaluasi tersebut menunjukan  bahwa  96%  proses data  warehousing sudah berjalan dengan semestinya.

## 3.5. Enhance
Proses enhance dilakukan  berdasarkan  hasil pengujian yang dilakukan. Pada pengujian black box , terdapat satu pengujian yang tidak berhasil dilakukan yaitu run  job untuk  semua job .  Pada  pengujian  ini dapat dilakukan pemisahan antara job yang dapat di- run dengan yang tidak dapat di- run . Pada penelitian ini run  job untuk  semua job terdapat  error  apabila disatukan  dengan  run_stg.  Oleh  karena  itu  run_stg dijalankan  terpisah  dengan  job_dim  dan  run_fact seperti gambar berikut:

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian  yang telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  evaluasi  96%  yang mana  menunjukan  bahwa  proses data  warehousing berjalan  dengan  semestinya.  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan  bahwa  perancangan data  warehouse dapat digunakan dalam mendukung proses penilaian berdasarkan  SNDIKTI  dengan  menerapkan  metode Data  Warehouse  Life  Cycle serta  memanfaatkan business  intelligence  tools Knowage  sebagai perkakas  penyajian  data  dan  tidak  terlepas  dari melakukan  kegiatan  wawancara  untuk  mengetahui kebutuhan  data,  yang  mana  data  ini  kemudian  akan dikenakan  proses  ETL  guna  mengintegrasikan  data yang  nantinya  dapat  disajikan  ke  dalam  bentuk dashboard ,  OLAP,  maupun  laporan  sehingga  dapat mempermudah  pihak  eksekutif  dalam  melakukan monitoring terhadap  bidang  pendidikan  yang dilakukan di Fakultas Teknik Unsoed.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Maulana and W. S. Alifferiza, Maskur S.Kom, M.Kom., “Analisis Dan Perancangan
Data  Warehouse  Evaluasi  Mahasiswa  Studi Kasus  Pada  Jurusan  Teknik  Informatika UMM,” 2020.
[2] M.  P.  dan  Kebudayaan, Peraturan  Menteri Pendidikan  Dan  Kebudayaan  Nomor  03 Tahun  2020  Tentang  Standar  Nasional Perguruan Tinggi . 2020.
[3] F. N. Hasan and A. Febriandirza, “Perancangan  Data  Warehouse  Untuk  Data Penelitian Di Perguruan Tinggi Menggunakan Pendekatan Nine Steps
Methodologhy,” Pseudocode ,  vol.  8,  no.  1, pp. 49–57, 2021, doi: 10.33369/pseudocode.8.1.49-57. [4] A. Filiana, A. G. Prabawati, M. N. A. Rini, G.
Virginia, and B. Susanto, “Perancangan Data WarehousePerguruan  Tinggi  untuk  Kinerja Penelitian dan Pengabdian kepada
Masyarakat,” Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, 2020.
[5] L. Esheiba, I. M. A. Helal, A. Elgammal, and M.  E.  El-Sharkawi,  “A  Data  Warehouse-
Based  System  for  Service  Customization Recommendations
in Product-Service Systems,” Sensors , vol. 22, no. 6, 2022, doi: 10.3390/s22062118.
[6] M.  S.  Dr.  R.  A.  Fadhallah,  S.Psi., Wawancara ,  1st  ed.  Jakarta  Timur:  UNJ Press, 2021.
[7] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive
Weighting,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14. [8] N. S. Fitriasari, I. Ariawan,  A. Rais, and ..., “Rancangan  Dan  Implementasi  Modul  Data Warehouse  Dan  Data  Mining  Sebagai Kritikal  Sukses  Faktor  Pada  Enterprise,” Proceeding … , vol. 1, no. 1, pp. 41–52, 2021, [Online].Available:https://proceeding.unived .ac.id/index.php/snasikom/article/view/51% 0Ahttps://proceeding.unived.ac.id/index.php /snasikom/article/download/51/45.
[9] S. O. Salinas and A. C. Nieto Lemus, “Data Warehouse and Big Data Integration,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 9, no. 2, pp. 01–17, 2017, doi: 10.5121/ijcsit.2017.9201.
[10] I.  P.  A.  E.  Pratama, Handbook  Data Warehouse  Teori  dan  Praktik  Berbasiskan Open  Source ,  1st  ed.  Bandung:  Informatika Bandung, 2018.
[11] Y.  Guo,  “Data  Source  Analysis  of
Computerized Management Accounting
Based on Data Warehouse and Mobile Edge Computing,” Wirel. Commun. Mob. Comput. , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/3216180.
[12] Y.  I.  Kurniawan,  U.  H.  Yulianti,  N.  G. Yulianita,  and  A.  P.  Pratama,  “English Learning  Educational  Games  For  Hearing And  Speech  Game  Edukasi  Pembelajaran Bahasa  Inggris  Untuk  Siswa  Tuna  Rungu Wicara Di Slb-B Yakut Purwokerto,” vol. x, pp. 781–790, 2022.
[13] Y. Liu and Z. Wang, “An Early Warning Risk and  Control  Model  for  Manpower  Capital Investment  Using  Data  Warehousing  and Computational Intelligence,” Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2022, 2022, doi:
10.1155/2022/7624135.
[14] fakultas  teknik  unsoed, Buku  Pedoman Fakultas Teknik Unsoed Universitas
Jenderal Soedirman . Purbalingga, 2018.
[15] A.  Dwitama  Hidayat  and  G.  Yoki  Sanjaya, “Integrasi  Data  Pada  Dashboard  Sistem Kesehatan (DaSK) untuk Mendukung Analisa  &  Visualisasi  Sistem  Rujukan,” Journal.Ugm.Ac.Id , vol. 7, no. 1, pp. 25–31, 2022, [Online]. Available: https://journal.ugm.ac.id/jisph/article/view/7 1333.
[16] J. M. Dahr, A. K. Hamoud, I. A. Najm, and M. I. Ahmed, “Implementing Sales Decision Support  System  Using  Data  Mart  Based  on Olap, Kpi, and Data Mining Approaches,” J. Eng.  Sci.  Technol. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  275– 293, 2022.
[17] Salman,  M.  Subli,  and  M.  M.  Efendi, “Penerapan Sistem Business Intelligence ( Bi ) Sebagai
Pendukung
Pengambilan
Keputusan  Rekrutmen  Dan  Seleksi  Calon Mahasiswa  Baru  Di  Masa  Pandemi  Covid-
19,” vol. 5, pp. 116–126, 2022.