## TIERS Information Technology Journal
Vol.2, No.1, Juni 2021, pp. 39~47
ISSN: 2723-4541 / E-ISSN: 2723-4533 DOI:  1
Implementasi ETL (Extract, Transform, Load) pada Data warehouse Penjualan Menggunakan Tools Pentaho
I Putu Widia Prasetia 1 , I Nyoman Hary Kurniawan 2
Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Pendidikan Nasional Denpasar, Bali, Indonesia,
E-Mail : 1 widiaprasetia27@gmail.com, 2 hary242000@gmail.com

## ABSTRACT
A company, which is a company engaged in the commercial sector, needs to analyze sales performance. By analyzing sales performance, companies can improve their sales performance. One way of analyzing sales performance  is  to  collect  historical  data  related  to  sales  and  then  process  the  data  so  as  to  produce information  in  the  form  of  company  sales  performance  results  that  can  be  used  as  a  reference  in  decision making  within  the  company.  The  author  here  will  try  to  analyze  a  data  related  to  sales  data  that  is  in  a Superstore in the United States, the  following data collected is related to sales such as  product data, sales segments, sales transactions,  and others.  After all the data  needed to build a Data warehouse is collected, the next process is ETL (Extract, Transform and Load) data. The tools used in the ETL process are Pentaho. In  this  data  extraction  process  includes  one  data  source,  namely  sales  data  with  excel  file  type.  After carrying out the extraction process, there is a data transformation process, namely making some changes to the  extracted  data  to  make  it  more  consistent  and  uniform  according  to  the  needs  of  the data  warehouse . After the transformation is carried out, the final result of the ETL process is in the form of a simple Data warehouse containing  Customer, Home  Office and Corporate data,  then  the  data  is  entered  into  the Data warehouse and displayed into the MySql Database and Microsoft Excel files.
Keywords : Data warehouse , ETL ( Extract, Transform, Load ), Sales Data , pentahoo , ETL tools , MySql

## ABSTRAK
Perusahaan  yang  bergerak  dibidang  komersil  perlu  melakukan  analisis  kinerja  penjualan.  Dengan melakukan analisis kinerja penjualan, perusahaan dapat meningkatkan kinerja penjualannya. Salah satu cara melakukan  analisis  kinerja  penjualan  adalah  dengan  mengumpulkan  data  historis  yang  berkaitan  dengan penjualan  dan  kemudian  mengolah  data  tersebut  sehingga  menghasilkan  informasi  berupa  hasil  kinerja penjualan  perusahaan  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  dalam perusahaan. Penulis disini akan mencoba menganalisa sebuah data yang terkait dengan data penjualan yang ada pada sebuah Superstore di Negara Amerika Serikat, data-data yang dikumpulkan berikut terkait dengan penjualan  seperti  data  produk,  segment  penjualan,  transaksi  penjualan,  dan  lain-lain.  Setelah  semua  data yang  dibutuhkan  untuk  membangun Data  warehouse terkumpul,  proses  selanjutnya  adalah  ETL  ( Extract , Transform dan Load) data. Tools yang digunakan pada proses ETL ini yaitu Pentaho. Pada proses ekstraksi data  ini  meliputi   1  sumber  data  yaitu  data  penjualan  dengan  jenis  file  excel.  Setelah  melakukan  proses ektraksi selanjutnya ada proses transformasi data yaitu melakukan beberapa perubahan terhadap data yang sudah  diekstraksi  agar  lebih  konsisten  dan  seragam  sesuai  dengan  kebutuhan data  warehouse .  Setelah transformasi  dilakukan,  hasil  akhir  dari  proses  ETL  tersebut  berupa Data  warehouse sederhana  yang berisikan data Customer , Home Office dan Corporate , kemudian data tersebut dimasukkan ke dalam Data warehouse dan di tampilkan kedalam Database MySql dan file Microsoft Excel.
Kata kunci : Data warehouse , ETL ( Extract, Transform, Load ), data penjualan, pentaho , ETL tools , MySql

## Info Artikel
Diterima Redaksi :  07-06-2021 This is an open access article under the CC BY-SA license.
Selesai Revisi :  14-06-2021
Diterbitkan Online :  30-06-2021
2
Penulis Korespondensi:
I Putu Widia Prasetia Prodi Teknologi Informasi, Universitas Pendidikan Nasional, Jl. Lg Gambir No.49, Medahan, Kec. Blahbatuh, Kabupaten Gianyar, Bali 80581 Email: widiaprasetia27@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan suatu sistem komputer di bidang penjualan menghasilkan data yang sangat melimpah. Pengambilan  berbagai  keputusan  penting  dalam  sebuah  perusahan  penjualan,  bergantung  pada  data  yang terkumpul  saat  ini.  Masalahnya,  data  berukuran  besar  yang  dihasilkan  tersebut  tersebar  di  mana-mana sehingga menyulitkan perusahaan ketika akan mengolah maupun menganalisis datanya. Untuk mengatasinya, diperlukan data warehouse alias gudang data, dan data disini mengacu pada data transaksi. Seperti namanya, data  warehouse ibarat  gudang  tempat  penyimpanan  informasi  dan  data  umumnya  transaksi  yang dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  dan  disimpan  dalam  skema  terstruktur.  Dengan  demikian,  keberadaan data  warehouse sangat  strategis  membantu  dalam  mengambil  keputusan  manajemen  sebuah  perusahaan penjualan [1]. Kunci sukses bagi sebuah perusahaan untuk bertahan pada masa sekarang adalah kemampuan untuk  menganalisa,  merencanakan  dan  bereaksi  terhadap  perubahan  lingkungan  bisnis  secara  cepat  dan akurat.  Kemampuan  ini  hanya  dapat  dipenuhi  dengan  tersediannya  informasi  yang  memadai  bagi  para manajer,  direktur  dan  para  pengambilan  keputusan  lainnya.  Informasi  adalah  pondasi  dari  setiap  keputusan bisnis  penting  yang  dilakukan.  Kebutuhan  perusahaan  untuk  mengambil  keputusan  secara  tepat  dan  cepat berdasarkan  fakta  pasar  menjadi  lebih  kritis  agar  dapat  bertahan,  hal  ini  didukung  dengan  Business Intelligence (BI) di perusahaan [2]. Seperti kita ketahui Business Intelligence (BI) dianggap memiliki dampak luar  biasa  pada  bisnis  [3].  Aktivitas  penelitian  telah  berkembang  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Bagian penting dari sistem BI adalah Implementasi proses ETL ( Extract, Transform, Load) yang berkinerja baik [4].
Pentaho  merupakan  nama  suatu  perusahaan  dan  juga  nama  produk.  Pentaho  mengkhususkan  diri sebagai  perusahaan  pembuat  software  untuk  keperluan data  warehouse dan  business  intelligence  (BI). Pentaho adalah sebuah software yang digunakan dalam proses ETL dalam penyusunan data warehouse [5]. Elemen  utama  dari  Pentaho  Data  Integration  (PDI)  adalah  Transformation  dan  Job.  Transformation  adalah sekumpulan  instruksi  untuk  merubah  input  menjadi  output  yang  diinginkan  (input-  proses-output)  [6]. Sedangkan Job adalah kumpulan instruksi untuk menjalankan transformasi [6]. Pentaho Community Edition atau  Pentaho  BI  Suite  adalah  produk  dari  Pentaho  yang  sudah  terintegrasi  dengan  kemampuan  reporting, dashboard,  data  mining,  workflow,  dan  ETL.  ETL  adalah  sekumpulan  proses  untuk  mengambil  dan memproses  data  dari  satu  atau  banyak  sumber  data  menjadi  sumber  baru[7].  ETL  adalah  proses  inti  dari integrasi  data  dan  biasanya  terkait  dengan data  warehouse [8].  Tools  ETL  mengekstrak  data  dari  sumber yang  dipilih,  mengubahnya  menjadi  format  baru  sesuai  dengan  aturan  bisnis,  dan  kemudian  memuatnya  ke dalam  struktur  data  target  [9].  ETL  merupakan  proses  yang  sangat  penting  dalam data  warehouse ,  dengan ETL inilah data dari operasional dapat dimasukkan ke dalam data warehouse [10].
Penelitian ini bertujuan agar perusahan penjualan menyimpan data-data penjualan dengan baik dan dapat dengan mudah mengelola dan menganalisis data yang ada melalui data warehouse .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Alur Penelitian
Proses  penelitian  ini  dikembangkan  berdasarkan  metodologi  rekayasa  dengan  tahapan  penelitian seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  1.Rumus  ditulis  secara  jelas  menggunakan  equation  dengan  indeks seperti rumus 1.
3
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada penilitian kali ini, Analisis kebutuhan dilakukan dengan teknik pengumpulan data berdasarkan dengan  kebutuhan  akan  laporan  analisis  kinerja  penjualan  dalam  perusahaan.  Analisis  kinerja  penjualan memuat  tentang  segmentasi  pembeli  seperti Consumer , Home  Office ,  dan Corporate .  Proses  pengambilan sumber data adalah proses extract data yang diambil dari sebuah laporan data penjualan salah satu Superstore di  amerika  serikat.  Proses  ETL  merupakan  proses  mengubah  data  mentah  menjadi  laporan  analisis  kinerja penjualan. Proses pengolahan output sistem adalah proses editing format dan style yang nanti hasilnya akan berupa  file  excel  dan  sebuah  database  berbasis  MySql.  Proses  pengujian  nantinya  akan  dilakukan  dengan cara  mengambil  beberapa  sampel  data  secara  acak  dan  mencocokkan  hasil  antara  pemrosesan  data  secara manual dengan hasil pemrosesan data melalui proses ETL di Pentaho Data Integration.
2.2. Gambaran Umum Sistem
Gambaran  umum  sistem  dalam  artikel  ini  terdiri  dari  analisa  kebutuhan  sistem  dan  bagaimana proses pengolahan data menjadi suatu analisis. Gambaran umum sistem yang akan dilakukan dalam analisis ini adalah seperti yang ditunjukan pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Gambaran Umum Sistem

## 2.3. Analisa Kebutuhan Sistem
2.3.1. Format Data Penjualan
Format  data  penjualan  yang  diambil  dari  sebuah Superstore di  wilayah  amerika  serikat  adalah berbentuk file berupa Microsoft Excel sebagai berikut, seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.
4

## 2.3.2. Format Laporan penjualan
Laporan  segmentasi  berdasarkan  kinerja  penjualan  sebagai  output  dari  proses  ETL  terdiri  dari laporan-laporan berikut ini :
1. Laporan nama-nama Produk yang berhasil dijual
2. Laporan Kategori Produk
3. Laporan Nama Pembeli
4. Laporan Negara beserta Region dimana produk itu berhasil dijual
5. Laporan penjualan produk yang berhasil dijual banyak berdasarkan segmentasi pembeli.

## 2.4. Skema keseluruhan ETL
Proses  ETL  ( Extract,  Transform,  Load )  dilakukan  menggunakan Tools Pentaho  yang  ditunjukkan pada gambar 4 berikut ini. Proses input data dilakukan dengan memasukkan data laporan penjualan ke dalam Pentaho, kemudian data difilter dan dibuatkan sebuah dimensi sesuai dengan kebutuhan laporan. Kemudian dipilih values  mana saja  yang akan ditampilkan dalam output  yang berupa  file Microsoft Excel dan sebuah database berbasis MySql.
Gambar 4. Skema Proses ETL

## 2.4.1 Proses Input Data
Dalam  proses  input  data  kita  akan  memasukkan  data  penjualan  Superstore  selama  kurang  lebih tahun 2014-2017 dalam bentuk Excel, yang sebelumnya data ini sudah kita dapatkan melalui sumber internet. Proses  penginputan  ini  dilakukan  dengan  memilih  terlebih  dahulu  dimana  file  yang  akan  diolah  disimpan, kemudian ditambahkan sehingga langsung ada dalam Selected Files seperti yang ditunjukkan pada gambar 5 berikut  ini.  Setelah  menambahkan  file,  kemudian  pilih  sheet  dari  file  Excel  tersebut.  Kemudian  pada  tab Fields kita  harus  mengambil  dan  memastikan Fields atau  kolom  yang  kita  pilih  sudah  sesuai  dengan  yang akan kita analisis dalam laporan penjualan.
5

## 2.4.2 Proses Filter Data
Proses Extract dilakukan dengan cara memfilter data sesuai dengan kebutuhan analisis, pada proses kali  ini  kita  akan  menyaring  data  sesuai  dengan  segmentasi  dari  laporan  penjualan.  Segmentasi  dari  data penjualan terdiri dari segment Consumer , Home Office , dan Corporate . Tujuan dari memfilter data ini adalah agar  mengetahui  dari  segment  mana  saja  penjualan  banyak  terjadi  sehingga  bisa  mempertimbangkan keputusan dalam strategi penjualan produk perusahaan. Contoh filter data di tools Pentaho ditunjukkan pada gambar 6 dibawah ini, dimana dalam kondisi tersebut kita memilih field atau kolom dari Segment. Kemudian sebagai contoh, value dari field Segment tersebut kita isikan dengan Consumer yang bertipe datakan String . Sama seperti proses sebelumnya, value selanjutnya yang akan difilter diisikan dengan value Home Office dan Corporate .  Tahap  selanjutnya  adalah  penambahan  sequence,  karena  pada Data  warehouse kali  ini  akan membuat  3  dimensi  yaitu Consumer , Home  Office dan Corporate .  Seperti  Gambar  6  yang  ditunjukkan  di bawah ini.
Gambar 6. Proses Filter Data
Tahap  selanjutnya  adalah  penambahan sequence, karena  pada Data  warehouse kali  ini  akan  membuat  3 dimensi yaitu Consumer , Home Office dan Corporate. Seperti Gambar 7 yang ditunjukkan pada di bawah ini.
Gambar 7. Add Sequence

## 2.4.3 Proses Transform
Pada tahap transform akan menggunakan fitur Select values dari Pentaho untuk memilih fieldname dari kolom data penjualan, pada tahap ini akan memilih kolom yang mana saja yang dianggap penting sesuai kebutuhan dari Data Warehouse . Pemilihan kolom tersebut nantinya akan digunakan sebagai acuan data dari field target  pada  proses load Data  Warehouse yang  nantinya  akan  menghasilkan  output  target  berupa  file Microsoft Excel dan Database MySql. Pada Gambar 8 berikut bisa dilihat pada bagian gambar yang diwarnai dengan  kotak  merah  merupakan field  name yang  diambil  dari  data  penjualan,  kemudian  nama  dari  kolom
6 tersebut  diubah  sesuai  dengan  keperluan.  Nama  kolom  yang  sudah  diubah  sebelumnya  akan  menjadi  nama kolom pada output file Data Warehouse nanti.
Gambar 8. Proses Transform ( Select Values )
Kemudian  pada Load ke  Database  MySql,  hal  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  membuat koneksi  ke  server  database.  Setelah  membuat  koneksi  baru  menentukan  target  tabel  yang  akan  digunakan. Kemudian terakhir kita harus mengklik menu Get Fields untuk membuat field pada Database secara otomatis yang  ditunjukkan  pada  kotak  merah  pada  Gambar  9  berikut  di  bawah  ini.  Nama  dari Table  Field tersebut akan otomatis sama dengan nama field yang sudah dibuat pada proses Transform sebelumnya.
Gambar 9. Proses Load ke Database MySql

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pengolahan  data  penjualan Superstore menggunakan tools Pentaho  adalah  dengan dihasilkan dua buah file output berupa file Microsoft Excel dan Database  MySql yang berisi data penjualan berdasarkan segmentasi tipe pembeli. Laporan jumlah penjualan berdasarkan masing-masing Segment yaitu, Consumer , Home Office , Corporate selama tahun 2014-2017.
Gambar 10. Hasil Output Segment Consumer di Database MySql
Gambar 11. Hasil Output Segment Corporate di Microsoft Excel

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1.  Kesimpulan
Penulis mencoba untuk mengimplementasikan metode ETL ( Extract, Transform, Load ) pada sebuah Data warehouse yang dibangun dengan tujuan menganalis setiap segment dari penjualan sebuah Superstore dari  beberapa  tahun.  Analisis  pada  Date  Warehouse  ini  nantinya  akan  digunakan  sebagai  laporan  dalam kebutuhan  manajemen  perusahaan  dalam  menentukan  strategi  penjualan  produk  kedepannya.  Hasil  dari analisis Data warehouse sangat berpengaruh terhadap keputusan-keputusan penting yang akan diambil oleh perusahaan. Maka dari itu data  yang  sebelumnya acak,  kemudian diolah dengan ditransformasikan  menjadi sebuah  data  yang  lebih  konsisten  dan  akurat  sehingga  menjadi  informasi  yang  sangat  berguna  bagi perusahaan.  Informasi  tersebut  dituangkan  ke  dalam  sebuah  file  sehingga  mempermudah  dalam  membaca dan mengerti apa isi dari informasi tersebut.
4.2.  Saran
8
Pada  penelitian  analisis  laporan  ini  dihasilkan  file-file  transformasi  Pentaho  yang  mampu menghasilkan  laporan  sesuai  dengan  kebutuhan  manajemen  perusahaan  yang  akan  digunakan  sebagai pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  perusahaan  dalam  menerapkan  strategi  penjualan  yang  tepat. Laporan  ini  sebenarnya  masih  bisa  dianalisis  lebih  detail  dan  mendalam  lagi  dengan  analisis  region  dan kategori  produk,  yang  akan  menghasilkan  sebuah  laporan  seperti  pada  Region  mana  saja  suatu  kategori produk  tertentu  terjual  secara  banyak  dan  paling  diminati.  Kemudian  lebih  spesifik  lagi  pada  State/Negara Bagian mana suatu produk terjual banyak dan paling diminati oleh konsumen.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih disampaikan oleh penulis kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberi semua  anugerahnya  sehingga  dapat  melancarkan  semua  proses  demi  proses  dalam  pembuatan  artikel  ini. Tidak lupa penulis juga  mengucapkan terima kasih banyak kepada bapak Ir. Adie Wahyudi Oktavia Gama, S.T.,  M.T.,  I.P.M.,  ASEAN  Eng  selaku  dosen  pengampu  dari  mata  kuliah Data  warehouse yang  sudah bersedia  membimbing  dalam  mata  kuliah  ini  serta  tidak  lupa  selalu  memberi  arahan  sehingga  ilmu  yang didapatkan dapat diimplementasikan melalui artikel ilmiah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Khotimah,  Khusnul.,  Sriyanto.  (2016).  Perancangan  dan  Implementasi Data  warehouse untuk Mendukung Sistem Akademik (Studi Kasus pada STKIP Muhammadiyah Kota Sukabumi). Jurnal TIM Darmajaya.  Vol. 02 No. 01: 94-107
[2] Chandra Eko Wahyudi Utomo. (2019). Implementasi Business Intelligent dalam e-Tourism Berbasis Big Data. Journal of Tourism and Creativity. Vol.3 No.2 Juli 2019: 163-178.
[3] Muchtar, YC., Qamariah, I. (2016). Persiapan Internasionalisasi UKM Melalui Intelijen Bisnis (Business Intelligence)  dan  Inovasi  yang  Dimoderasi  oleh  Lingkungan  Bisnis  Eksternal.  National  Conference  of Applied Sciences, Engineering, Business and Information Technology.
[4] Hilman,  M.,  Djamaludin.  (2018).  Analisis  Faktor  Optimalisasi  Proses  ETL  Pada Data  warehouse Sebagai Pendukung Pengambilan Keputusan Management Dengan Business Intelligence. Faktor Exacta 11 (1): 24-34.
[5] Witjaksono,  R  Wahjoe.,  Wiyogo  Mardiyanto.,  Wicaksono  Prima  Nanda.  (2015)  Perancangan  Aplikasi Business Intelligence Pada Sistem Informasi Distribusi PT Pertamina Lubricant Menggunakan Pentaho. Jurnal Rekayasa Sistem & Industri. Volume 2 Nomor 2.  12-18.
[6] Saraswati  Ni  Wayan  Sumartini.,  Martarini  Ni  Made  Lisma.  (2020).  Extract  Transform  Loading  Data Absensi STMIK STIKOM Indonesia Menggunakan Pentaho. Jurnal MATRIK. Vol.19 No.2. 273-281.
[7] Putri,  Pipit  M.,  Gunawan,  Syam.,  Shubuh,  Darmawan.  (2018).  Perancangan Data  warehouse dan Penerapannya  pada  Sistem  Informasi  Penjualan  Menggunakan  Tools  Pentahoo  dan  Tableau.  Jurnal Informatika & Komputasi. Vol. 12 - Nomor 1. 15-21.
[8] Andri.,  Marlindawati.  (2015).  Pengelompokkan  Minat  Belajar  Mahasiswa  Menggunakan  Teknik  Data Mining Dengan Metode Clustering. Jurnal Ilmiah MATRIK. Vol.17 No.1 67-76.
[9] Hidayat,  Luky.,  Permanasari,  Adhistya  Erna.,  Ardiyanto,  Igi.  (2017).  Perancangan Data  warehouse E- Procurement Pada Instansi Pemerintahan. Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017. B37.1-B37.6
[10] Darudiato,  Suparto.  (2010).  Perancangan Data  warehouse Penjualan  untuk  Mendukung  Kebutuhan Informasi Eksekutif Cemerlang Skin Care. Seminar Nasional Informatika 2010 (semnasIF 2010). E-350 - E-359.