## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA

## Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
81-92
93-103
104-115 116-127 128-139 140-149 150-158 159-169 Perancangan Data Penerimaan Barang Pada PT. Transmart Central Park Warehouse Menggunakan Pentaho dan Tableu Tools Emi Purwati, Syam Gunawan Penerapan Metode Menggunakan Matlab Untuk Memetakan Clustering Fuzzy C-Means Potensi Tanaman Padi Di Kabupaten Bekasi Winarni Merancang untuk Memantau Pengeluaran Belanja Executive Information System Pemeliharaan Kendaraan Dinas pada Biro Umum Pemda Provinsi Lampung
Muhammad Fauzan Azima, Sri Karnila, Hendra Kurniawan
Sistem Informasi Perizinan Siup & Situ pada Kantor PTSA Kota Bandar Lampung Berbasis Website

## Anggi Andriyadi, Syela Angreani
Sistem Informasi Musyawarah Perencanaan Pembangunan (Musrenbang) Kabupaten Studi Kasus Pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kabupaten Pati
Iman Ardhi Prabowo, Fajar Nugraha Sistem Informasi Geografis Rumah Sakit Di Kota Bandar Lampung Berbasis Web Nurjoko Prototype Warehouse Data Aplikasi eM-Tilang Abdul Aziz, Dias Ayu Budi Utami, Albertus Novian BT Rancangan Bangun Media Pembelajaran Berbasis Untuk Mata Pelajaran Simulasi
Android Digital Pada Kelas X SMK Negeri 3 Samarinda Tahun Ajaran 2017/2018 Hetin Tandi Arru, Arif Harjanto
management software technology data system software database system

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM

## Pimpinan Redaksi
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)

## Editor Ahli
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr (can) Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  Volume  01,  No.  02  bulan  Oktober  2018  dapat diterbitkan sesuai dengan periode yang telah ditetapkan.
Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  merupakan  Jurnal  yang  diterbitkan oleh Jurusan Sistem  Informasi  Institut  Informatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Penerbitan jurnal ini sebagai wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi online dari  Jurnal  tersebut  dapat  dilihat  di jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi dalam volume jurnal ini. Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan  kesempatan  kepada  para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk  kembali  mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dan sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat  dalam  menjawab  tantangan  yang  dihadapi  khususnya  bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.

## Bandar Lampung, 25 Oktober 2018

## Redaksi Jurnal Simada
Perancangan Data Warehouse Penerimaan Barang Pada PT Transmart Central Park Menggunakan Tools Pentaho dan Tableu
Emi Purwati 1 , Syam Gunawan 2
1 STMIK Indonesia 2 STMIK Indonesia
1 emi_ancii@yahoo.co.id
2 syam.gun@gmail.com

## Abstract
The  purpose  of  this  research  is  to  assist  in  providing  information  to  support  decision-making  processes  in  the receipt of goods at PT. Transmart Central Park . This research is Nine-Step Methodology by applying nine steps to design  a  star  scheme. To  help  analyze  data  in  a  data  warehouse  and  make  dynamic  graphical  data  display attractive, Online Analytical Processing (OLAP) tools are used. The results to be achieved from this research are to provide desired information and provide a summary of information in the form of tables and charts, comparing data between purchase orders and receiving reports so that it is useful to make decisions.
Keywords: Data Warehouse; OLAP; Nine-Step Methodology
Abst rak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang data warehouse pada  penerimaan  barang  di  PT.  Transmart  Central Park. Metode perancangan data warehouse yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Nine-Step Methodology dengan  menerapkan  9  langkah  untuk  merancang  skema  bintang.  Untuk  membantu  menganalisa  data  pada  sebuah data warehouse dan  membuat  tampilan  data  grafik  yang  dinamis  agar  menarik  maka  digunakan tools Online Analytical Processing  (OLAP ).  Hasil  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian  ini  adalah  menyediakan  informasi  yang diinginkan  dan  memberikan  ringkasan  informasi  dalam  bentuk  table  dan  chart,  membandingkan  data  antara purchase order dengan receiving report sehingga berguna untuk mengambil keputusan .
Keywords : Data Warehous e; OLAP; Nine-Step Methodology

## 1. PENDAHULUAN
Munculnya  fenomena  belanja  online  dimasyarakat  serta  ketatnya  persaingan  membuat  pertumbuhan  penjualan emiten ritel mengalami penurunan dalam lima tahun terakhir ini. Perkembangan teknologi yang semakin pesat turut memacu  pada  perkembangan  dunia  bisnis  utuk  mampu  mengikuti  perubahan  yang  terjadi  dan  menjadi  lebih  maju lagi.Kesuksesan  pada  kompetisi  dalam  dunia  bisnis  harus  dibarengi  dengan  upaya  pengembangan  bisnis  dimasa mendatang,  mengoptimalkan  produktivitas  dan  efektivitas  kegiatan  bisnis  serta  penentuan  strategi  dan  kebijakan bisnis  yang  tepat.  Oleh  karena  itu,  berbagai  data  dan  informasi  yang  berkaitan  dengan  hal  tersebut  harus  disusun sedemikian  rupa  sehingga  mudah  diakses  dapat  di  integrasikan  serta  dapat  tersedia  tepat  waktu  saat  dibutuhkan. Penting  sekali  bagi  pihak  manajemen    untuk  dapat  menentukan  berbagai  macam  keputusan  atau  kebijakan  yang terkait dengan pengembangan dan pencapaian tujuan strategis bisnis serta  visi perusahaan kedepannya secara cepat dan tepat agar dapat mengimbangi perkembangan bisnis.
Ada  tiga  penelitian  sebelumnya    mengenai data warehouse yaitu,  penelitian  pertama  dilakukakan  oleh  Chairul Huda et al (2010), dengan judul Analisa Perancangan Data Warehouse pada PT Pelita Tatamas Jaya, terbit di jurnal
Teknologi  Informasi  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Bina  Nusantara  University.  Penelitian  ini  dilakukan  di  PT  Pelita Tatamas  Jaya,  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  perdagangan  dan  distribusi  berbagai  produk  besi  dan baja.Tujuan dari penggunaan data warehouse ini adalah untuk  mendukung  mengambil sebuah keputusan dibidang penjualan  dan  pembelian.  Perancangan data warehouse untuk  penelitian  ini  menggunakan  skema  bintang  dan aplikasi  yang  digunakan  untuk  merancang  ini  adalah Microsoft  Visual  Basic  6.0 .  Penelitian  kedua  dilakukan  oleh Detci  Maryanti,  Brian  Ridwan  dan  Tony  Chandra,    jurusan  Sistem  Informasi,  Universitas  Bina  Nusantara.Judul yang  diangkat  oleh  mereka  adalah  Perancangan Data Warehouse Penjualan,  Pembelian  dan  Persediaan  Pada  PT.
Central  Network  Indonesia.  PT.  Central  Network  Indonesia  adalah  salah  satu  perusahaan  Ritel  yang  bergerak  di bidang pakaian pria, yaitu jas, jaket dan celana. Tujuan dari penelitian yang dilakukan ini adalah menganalisa data, dan  membuat rancangan  aplikasi  yang dapat  mempermudah dalam  pengambilan keputusan  yang tepat berdasarkan informasi  yang  akurat.  Metode  yang  digunakan  untuk  merancang data warehouse ini  adalah Bussiness  Dimension Life  Cycle  Road  Map menurut  Ralp  Kimball.  Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  Darudiato,  Suparto,  Jurusan  Sistem Informasi  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Bina  Nusantara  dengan  judul  Perancangan Data Warehouse Penjualan  Untuk  Mendukung  Kebutuhan  Informasi  Eksekutif  Cemerlang Skin  Care ,  Diterbitkan  di  Seminar Informatika  2010  (Seminar  IF)  Universitas  Pembangunan  Nasional  Yogyakarta  22  Mei  2010.  Pada  penelitian  ini perancangan data warehouse nya  di  fokuskan  pada  arsitektur  dan warehouse yang  berfokus  pada  penyediaan memenuhi  kebutuhan  informasi  mengenai  penjualan  dan  mengintegrasikan  data  dari  cabang-cabang.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Nine-Step Methodology dari Kinball.
Pada penelitan  yang penulis ingin buat dengan judul Perancangan Data Warehouse Penerimaan Barang Pada PT Transmart Central Park Menggunakan Tools Pentaho dan Tableu. Penelitian ini akan menggunakan data penerimaan barang  karena  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  arsitektur  dan  merancang data warehouse penerimaan barang  agar  para  pengambil  keputusan  bisa  melihat  dan  membandingkan  antara  purchase  dengan  penerimaan barang. Penelitian ini  menggunakan 9 (Sembilan) langkah atau Nine Step Methodology yang digunakan oleh Ralph Kinmball  untuk  membuat  skema  bintang  dan tools yang  digunakan  untuk data warehouse adalah  pentaho  dan tableu.
Data warehouse adalah  bagian  dari Business  Intelligence  (BI) berupa  basis  data  yang  dirancang  untuk mengerjakan proses query , membuat laporan dan analisa. Data warehouse tidak dapat memberikan keputusan secara langsung  tetapi  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  untuk  pengambilan  keputusan.  Pentaho adalah  salah  satu tools yang dapat digunakan untuk mengolah data warehouse . Pentaho merupakan open source BI ( Business Intelligence ) sekaligus menyediakan platform dan program untuk membangun suatu aplikasi BI ( Business Intelligence ).  Pentaho terdiri dari banyak program komputer yang bekerja secara bersamaan dan menyediakan solusi Business Intelligence . Online Analytical  Processing  (OLAP) terdiri  atas  seperangkat tools untuk  membantu  proses  analisis  dan perbandingan  data  dalam database . Tools dan  metode OLAP  membantu  pengguna  menganalisis  data  pada  sebuah data warehouse dengan menyediakan berbagai tampilan data grafik yang dinamis.

## 2. KERANGKA TEORI
Menurut Mulyana, JRP (2014:6), Data warehouse adalah database dan merupakan pusat data yang dibentuk dari hasil  penggabungan  dan  pengolahan  data  dari  beragam  sumber  data.  Biasanya data warehouse digunakan  untuk keperluan pelaporan dan analisa data.Data warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek, terintegrasi, time-variant ,  dan  bersifat  tetap  dari  koleksi  data  dalam  mendukung  proses  pengambilan  keputusan
manajemen  W.H.  Inmon  dan  Richard  D.H.  (2012:49).Berdasarkan  beberapa  pengertian  di  atas  maka  dapat  di simpulkan data warehouse adalah database yang saling terintegrasi yang dapat digunakan untuk query dan analisis, bersifat orientasi subjek dan dapat digunakan untuk keperluan pelaporan dan analisa data.
OLTP adalah  teknologi  untuk  mengolah  aplikasi  yang  berorientasi  pada  transaksi.  Karena  teknologi  ini berhubungan  dengan OLTP disebut database OLTP . Database OLTP adalah  database  yang  umumnya  digunakan pada aplikasi yang berorientasi pada transaksi, yaitu aplikasi yang cenderung lebih banyak melakukan proses insert dan update , serta delete data secara real time dan mumnya ditujukan untuk aplikasi yang tergolong mission critical application , yaitu aplikasi yang jika terjadi masalah atau gangguan bisa menyebabkan proses bisnis terganggu.
ETL  adalah  sekumpulan  proses  untuk  mengambil  dan  memproses  data  dari  satu  atau  banyak  sumber  menjadi sumber baru, misalkan mengolah database OLTP menjadi database OLAP (Mulyana, 2014:11). Star schema adalah model data dimensional yang mempunyai fact table di bagian tengah, dikelilingi oleh tabel dimensi yang terdiri dari data reference (yang  bisa  di denormalized ),  Mulyana,  JRP  (2014:220). Star  schema mengambil  karakteristik  dari factual data  yang  di generate oleh event yang  terjadi  dimasa  lampau. Star  Schema dapat  digunakan  untuk mempercepat performa query dengan melakukan denormalisasi informasi ke dalam tabel dimensi tunggal.
Gambar 1 . Star Schema
Pentaho  Data  Integration  (PDI) atau Kettle adalah software dari  Pentaho  yang  dapat  digunakan  untuk  proses ETL   (Extraction,   Transformation dan Loading ). PDI dapat   digunakan   untuk   migrasi   data, membersihkan data,     loading   dari file ke database atau   sebaliknya   dalam   volume   besar, (Mulyana, 2014:220), PDI menyediakan graphical  user  interface dan drag-drop komponen  yang  memudahkan  user.  Elemen  utama  dari PDI adalah Transformation dan Job . Transformation adalah sekumpulan instruksi untuk  merubah input menjadi output yang diinginkan  ( input -proses- output ). Sedangkan Job  adalah kumpulan instruksi untuk  menjalankan transformasi. Ada  tiga  komponen  dalam PDI:  Spoon,  Pan dan Kitchen . Spoon adalah user  interface untuk  membuat Job dan Transformation . Pan adalah tools yang berfungsi membaca, merubah dan menulis data. Sedangkan Kitchen adalah program yang mengeksekusi job.

## 3.  METODOLOGI
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Metode analisa dilakukan melalui tahap:
- Survey atas sistem yang berjalan melalui wawancara
- Analisis terhadap data yang didapatkan dari hasil survey
- Mengidentifikasi  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  pembuatan  data warehouse yaitu  dengan mengidentifikasi masalah yang terjadi dan pemecahannya.
- Identifikasi persyaratan system yang akan dibangun.
b. Metode perancangan data warehouse
Nine-Step  Methodology atau  9  langkah  menurut  Ralph  Kimball  akan  digunakan  untuk  merancang  skema bintang, berikut langkah-langkahnya :
1. Memilih Proses ( Choosing the process )
Memilih kebutuhan bisnis sesuai dengan subyek masalah dan menganalisa data yang tersedia.
2. Memilih Grain ( choosing the grain )
Memilih secara tepat apa yang direpresentasikan oleh record dari tabel fakta.
3. Identifikasi dan membuat dimensi yang sesuai ( Identifying and confirming the dimensions)
Mengidentifikasi  dimensi  data  apa  saja  yang  diperlukan  pada  tabel  fakta  dan  dari  data  tersebut  dibuat tabel dimensi.
4. Memilih fakta (Choosing the Fact)
Memilih fakta  yang akan digunakan dalam tabel fakta berdasarkan proses bisnis dan grain yang telah ditentukan.
5. Menyimpan pre-kalkulasi dalam tabel fakta ( Storing pre-calculation in the fact table ).
Setelah  menentukan  fakta,  maka  setiap  fakta  perlu  diuji  apakah  terdapat  pre-kalkulasi  yang  perlu disimpan
6. Melengkapi tabel dimensi ( Rounding out the dimension tables )
Pada  tahap  ini,  kita  kembali  ke  dalam  tabel  dimensi  dan  menambah  deskripsi  yang  sebanyak– banyaknya. Deskripsi harus jelas dan mudah dimengerti.
7. Memilih durasi dari database ( Choosing the duration of the database )
Menentukan  durasi  data  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  data warehouse berdasarkan  kebutuhan perusahaan.
8. Melacak perubahan dari dimensi secara perlahan ( Tracking slowly changing dimension ).
Menelusuri  perubahan  dimensi  secara  perlahan  dimana  terdapat  tiga  tipe  dasar  dari  dimensi  yang berubah secara perlahan.
9. Memutuskan prioritas dan cara query ( Deciding the query priorities and the query modes ).
Pada tahap ini persoalan yang harus dipertimbangkan adalah membuat rancangan fisikal yang bertujuan untuk senantiasa menjaga dan meningkatkan performa dari data warehouse

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Perancangan Arsitektur Data Warehouse
Dalam    perancangan data warehouse pada  PT.  Transmart  Central  Park  menggunakan data warehouse terpusat ( centralized data warehouse ). Berikut adalah gambar arsitektur data warehouse pada PT. Transmart Central Park:
Arsitektur Fisik Data Warehouse Ph as e Database Excel Data Warehouse Penerimaan Barang User
Gambar 2. Arsitektur Fisik Data Warehouse

## 4.2 Sumber Data
Sumber data dalam penelitian ini berasal dari data penerimaan barang tahun 2014 sampai 2016 yang meliputi data operasional Sistem Informasi Penerimaan Barang PT. Transmart Central Park. Karena data operasional penerimaan barang masih terlalu banyak jadi diperlukan penyeragaman/ cleaning /pembersihan data. Setelah proses pembersihan data barulah terbentuk 5 tabel yaitu tabel Purchase Order , tabel Receiving Report , tabel Produk , tabel Departemen dan tabel Vendor .

## 4.3 Data Staging
Staging    area adalah  merupakan  area  dimana    pembersihan    dan    pemrosesan    data    dilakukan    sebelum dimasukkan  ke  dalam data warehouse . Sumber data yang digunakan untuk keperluan data warehouse pada sistem penerimaan  barang  ini  cukup  banyak  dan  cukup  besar  ukurannya,  tetapi  tidak  semua  digunakan  untuk  keperluan data warehouse . Hanya data yang mendukung informasi yang dibutuhkan oleh pengguna yang akan digunakan.
Purchase Order
PK PO_No
PO_Date Vendor_Code PO_QTY RR_No Item_Code Receiving Report PK RR_No RR_Date RR_QTY Vendor PK Vendor_Code
Store_Code Vendor_Name Vendor_Type Tahun Produk PK Item_Code Dept_Code Item_Name PO_QTY Unit_Price Total_Vat Departemen
PK Dept_Code Divisi Dept_Name
Gambar 4 . Data Staging Area

## 4.4 Proses Extract
Proses  ekstraksi  adalah  proses  dimana  data  yang  diinginkan  dipilih  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diinginkan. Setelah  data  yang  diinginkan  terpilih,  data  kemudian  diekstrak  ke  dalam software yang  digunakan  sehingga  data tersebut dapat diolah pada proses transformasi. Tujuan utama proses ekstraksi adalah untuk mendapatkan data yang diperlukan  dari database operasional.  Proses  ekstraksi  ini  juga  dilakukan  agar  proses  operasional  tidak  terganggu. Sehingga sebelum proses ini kita lakukan, sebaiknya perlu kita definisikan requirement terhadap sumber data  yang akan kita butuhkan untuk lebih memudahkan pada extraction data .

## 4.5 Proses transformasi
Proses  ini  adalah  proses  transformasi  yang  dapat  mengubah  data  yang  masuk  menjadi  data  yang  dikehendaki. Proses  transformasi  berupa  mengkonversi  tipe  data,  penyaringan  data  yang  tidak  relevan,  melakukan  beberapa perhitungan dan meringkasnya.
Gambar 5 . Tabel Input (penyaringan data)

## 4.6 Proses Loading
Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  akhir  ini  adalah  proses  pemuatan  data  ( loading )  yang  didapatkan  dari  hasil transformasi ke dalam data warehouse .
Gambar 6. Preview data
dim_vendor PK SK_Vendor Store_Code Vendor_Code
Vendor_Name
Vendor_Type Tahun dim_produk PK SK_Produk PO_NO Dept Item_Code
Item_Name
PO_QTY Unit_Price Total_Vat dim_rr PK SK_RR RR_NO
RR_Date
RR_QTY dim_waktu
PK SK_Waktu Tahun
Bulan Tanggal dim_po PK SK_PO
PO_NO PO_Date Vendor_Code PO_QTY RR_NO fact_barang PK
SK_Vendor
PK SK_Produk PK SK_RR
PK SK_PO Jumlah_Barang Total_Value
Gambar 7 . Skema Bintang

## 4.7 Tabel Fakta
Fakta  yang  akan  digunakan  dalam  tabel  fakta  adalah  data  berdasarkan  proses  bisnis  yang  dijalankan  dan grain yang telah ditentukan. Tabel fakta dari hasil penelitian ini adalah tabel fakta barang yang menampung measurement yang  berhubungan  dengan  tabel receiving  report ,  tabel  vendor,  tabel purchase  order dan  tabel  produk.    Berikut adalah atribut, tipe data, ukuran beserta keterangan pada tabel fact_barang.
Tabel 1. Fact_Barang Nama Atribut Tipe Data & Ukuran Keterangan SK_PO Char (5) Surrogate  Key untuk  setiap  PO  yang muncul SK_ RR Char (5) Surrogate  Key untuk  setiap  RR  yang muncul SK_Produk Char (5) Surrogate  Key untuk  setiap  produk yang muncul SK_ Vendor Char (5) Surrogate  Key untuk  setiap  vendor yang muncul SK_Waktu Char (5) Surrogate Key untuk setiap waktu yang muncul Jumlah_Unit Numeric Berisi jumlah barang yang diterima Total_Val Numeric Berisi total penerimaan

## 4.8 Tabel Fakta
Pada  perancangan  data warehouse ini  terdapat  lima  dimensi,  yaitu  dimensi  PO,  dimensi  RR,  dimensi  waktu, dimensi  customer,  dimensi  karyawan.  Dimensi-dimensi  itu  dipilih  dalam  upaya  untuk  meningkatkan  kualitas
pelaporan  yang  sudah  ada  menjadi  lebih  baik  dengan  cara  memberikan  laporan  lebih  rinci  berdasarkan  dimensi- dimensi tersebut.

## 4.8.1 Tabel Dimensi
Tabel dimensi ini berisi informasi suplyer yang diambil dari tabel vendor. Data tersebut adalah hasil dari proses ETL  yang  telah  dilakukan  pada  data  penerimaan  barang.  Adapun  pemetaan  atributnya  dijelaskan  pada  tabel  4.2 sebagai berikut:
Gambar 8 . Pembentukan dim_vendor

## 4.8.2. Dimensi Purchase Order
Tabel  dimensi purchase  order (dim_po)  adalah  tabel  yang  berisikan  data  mengenai  keterangan  pemesanan produk. Berikut adalah atribut, tipe data, ukuran beserta keterangan pada tabel dim_po:
Gambar 9 .  Pembentukan dim_PO

## 4.8.3. Dimensi Receiving Report
Tabel  dimensi receiving  report (dim_rr)  adalah  tabel  yang  berisikan  data  mengenai  keterangan  no  penerimaan barang. Berikut adalah atribut, tipe data, ukuran beserta keterangan pada tabel dim_rr:
Gambar 10 . Pembentukan dim_rr

## 4.8.4. Dimensi Produk
Tabel  dimensi  produk  (dim_produk)  adalah  tabel  yang  berisikan  data  mengenai  produk  yang  yang  dikirim  oleh vendor. Berikut adalah atribut, tipe data, ukuran beserta keterangan pada tabel dim_produk:
Gambar 11. Pembentukan dim_produk

## 4.8.5 Dimensi Waktu
Tabel  dimensi  waktu  (dim_waktu)  adalah  tabel  yang  berisikan  detail  waktu  yang  menjelaskan  kapan  laporan dibuat. Berikut adalah atribut, tipe data, ukuran beserta keterangan pada tabel dim_waktu:

## 4.8.6. Fact Barang
Fakta  yang  akan  digunakan  dalam  tabel  fakta  adalah  data  berdasarkan  proses  bisnis  yang  dijalankan  dan  grain yang telah ditentukan. Tabel fakta dari hasil penelitian ini adalah tabel fakta barang yang menampung measurement yang berhubungan dengan tabel receiving report, tabel vendor, tabel purchase order dan tabel produk.
Gambar 13. Pembentukan Fact_barang

## 4.9 Representasi Data Warehouse
Gambar 14. Data Warehouse Perbandingan Purchase Order dengan Receiving Report
Yang  membedakan  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  terdahulu  adalah  terletak  di  masalah  penelitian, sehingga hasil dari penelitian ini berbeda dengan penelitian-penelitian yang terdahulu.

## 5. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  perancangan data  warehouse penerimaan  barang  PT.  Transmart  Central  Park  menggunakan tools Pentaho  dan  Tableu  maka  didapatkan  grafik  yang  dinamis  dan  menarik  yang  bisa  digunakan  untuk  para pengambil  keputusan  mendapatkan  gambaran  informasi  mengenai  barang  sering  dikirim,  bisa  membandingkan antara purchase  order dengan  penerimaan  barang,  sehingga  bisa  mengambil  keputusan  secara  cepat  dan tepat.Penelitian  ini  bisa  dikembangkan  lagi  dengan  menggunakan tools yang  lain  atau  bisa  ditambah  juga  dengan menggunakan data mining.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  segenap  pimpinan  dan  civitas  akademika  STMIK-Indonesia,  Jakarta  serta Pimpinan dan karyawan PT. Transmart Central Park Sehingga penelitian ini bisa terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Darudiato,  S.  2010.  Perancangan  Data Warehouse Penjualan  untuk  Mendukung  Kebutuhan  Informasi  Eksekutif Cemerlang Skin Care, Seminar  Informatika   (Seminar  IF),  Universitas Pembangunan Nasional Yogyakarta,  22 Mei, 350-359
Huda,  C.,  et  al.  2010.  Analisa  Perancangan Data  Warehouse pada  PT  Pelita  Tatamas  Jaya,  Jurnal  Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer, Bina Nusantara University, 461-476.
JRP, Mulyana. 2014. Pentaho: Solusi Open Source untuk Membangun Data Warehouse.
Kimball, Ralph & Ross, Margy. 2002. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimension Modelling . New York: Wiley.
Maryanti, Detci. Ridwan, B & Chandra T. Perancangan Data Warehouse Penjualan, Pembelian dan Persediaan Pada PT Central Network Indonesia. Thesis . Jurusan Sistem Informasi, Universitas Bina Nusantara.
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261 email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA