## Implementasi Business Intelligence pada Data Pendapatan studi kasus (PT. Pos Indonesia)
Akhmad Raihan Nurridwan Firdaus 1 , Devie Firmansyah 2
1,2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi IDE LPKIA Bandung Jln. Raya Soekarno Hatta No.456  Bandung  INDONESIA
1 1191014026@fellow.lpkia.ac.id
2 devief@lpkia.ac.id
Intisari—  Business  Intelligence  (BI)  merupakan  sebuah  sistem  atau  aplikasi  yang  berperan  dalam  pengelolaan  data  di  perusahaan atau  organisasi  dengan  tujuan  menghasilkan  informasi  yang  relevan.  Pendekatan  BI  juga  mencakup  proses  pengumpulan  data operasional  perusahaan  dan  pengintegrasian  data  tersebut  ke  dalam  data  warehouse  untuk  memenuhi  kebutuhan  perusahaan. Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  untuk  mendukung  Business  Intelligence  meliputi  metode  OLAP  (Online  Analytical Processing) dan ETL (Extract, Transform, Load), Metode OLAP terdiri dari beberapa teknik, antara lain Drill-down, Roll-up, slicer, dice,  dan  pivot.  Metode  ini  memungkinkan  pengguna  untuk  menganalisis  data  dengan  mendetail,  merangkum,  memotong,  dan memutar data sesuai kebutuhan. Sementara itu, metode ETL terdiri dari tiga tahap. Tahap pertama adalah ekstraksi (Extract) yang bertujuan  untuk  mengambil  data  dari  berbagai  sumber  dan  membuatnya  dapat  digunakan  di  mana  saja.  Tahap  kedua  adalah Transformasi (Transform) yang mengubah data yang ada menjadi format yang diinginkan. Tahap ketiga adalah pemuatan (Loading) yang merupakan proses memasukkan atau mengirim data ke tujuan, seperti aplikasi atau database. Hasil dari penelitian ini adalah pembuatan sebuah Dashboard yang berisi data pendapatan. Tujuan dari Dashboard ini adalah untuk memudahkan manajer dalam membaca  data  dan  membuat  kesimpulan  terkait  langkah-langkah  yang  akan  diambil  untuk  kemajuan  perusahaan.  Dalam pembuatan  Dashboard  ini,  digunakan  Power  BI  karena  menyediakan  berbagai  fitur  yang  relevan.  Selain  dapat  membantu  dalam pembuatan  Dashboard,  Power  BI  juga  memungkinkan  penggunaan  metode  ETL  dan  OLAP  untuk  mengintegrasikan  data  yang sebelumnya  berantakan  atau  terpisah-pisah  menjadi  data  yang  terintegrasi  dan  bukan  hanya  Power  BI  tetapi  di  bantu  dengan  R studio.
Kata kunci — Business Intelligence, Data Pendapatan, OLAP, ETL, PowerBI, Rstudio.
Abstract— Business Intelligence (BI) is a system or application that plays a role in managing data in a company or organization with the  aim  of  producing  relevant  information.  The  BI  approach  also  includes  the  process  of  collecting  company  operational  data  and integrating  that  data  into  a  data  warehouse  to  meet  company  needs.  In  this  research,  the  methods  used  to  support  Business Intelligence include OLAP (Online Analytical Processing) and ETL (Extract, Transform, Load) methods, The OLAP method consists of  several  techniques,  including  Drill-down,  Roll-up,  slicer,  dice,  and  pivot.  These  methods  allow  users  to  analyze  data  in  detail, summarize,  slice,  and  rotate  data  as  needed.  Meanwhile,  the  ETL  method  consists  of  three  stages.  The  first  stage  is  Extract  which aims to take data from various sources and make it usable anywhere. The second stage is Transform which converts existing data into the desired format. The third stage is Loading which is the process of entering or sending data to a destination, such as an application or database. The result of this research is the creation of a Dashboard containing revenue data. The purpose of this Dashboard is to make it easier for managers to read data and make conclusions regarding the steps to be taken for the company's progress. In making this Dashboard, Power BI is used because it provides a variety of relevant features. Besides being able to assist in making Dashboards, Power BI also allows the use of ETL and OLAP methods to integrate previously messy or fragmented data into integrated data and not only Power BI but also R studio.
Keywords — Business Intelligence, Revenue Data, OLAP, ETL, Power BI, R studio.

## I. P ENDAHULUAN
Business  Intelligence  merupakan  sebuah  sistem  atau aplikasi  yang  memiliki  fungsi  untuk  mengolah  data-data  di suatu  perusahaan  atau  organisasi  ke  dalam  bentuk pengetahuan [1]. Dan Microsoft Power BI merupakan layanan analisis  data  yang  dikembangkan  oleh  Microsoft  dengan menggunakan  teknologi cloud ,  yang  bertujuan  untuk menyediakan  solusi  dalam  menganalisis  bisnis. Power  BI memiliki  kemampuan  untuk  mengolah  data  dari  berbagai sumber yang berbeda, yang dapat sangat berguna bagi PT. Pos Indonesia dalam hal visualisasi data yang dibutuhkan   [2]. Di sisi lain, RStudio dapat memberikan kontribusi yang berharga dalam  upaya  visualisasi  data  di  PT.  POS.  Walaupun  kurang umum  digunakan  dalam  konteks  bahasa  pemrograman  R,
RStudio tetap menjadi pilihan yang paling favorit di kalangan pengguna dan memiliki potensi untuk membantu dalam proses pengolahan  serta  penyajian  data  secara  visual  di  perusahaan [3].
Perusahaan BUMN yang dikenal sebagai PT Pos Indonesia berfokus  pada  sektor  jasa  logistik.  Salah  satu  aspek  vital  dari struktur  bisnis  perusahaan  adalah  pengiriman  produk  atau paket  kepada  pelanggan  [4].    Saat  ini,  PT  Pos  Indonesia beroperasi  dalam  bentuk  perseroan  terbatas,  dan  juga  dikenal dengan  sebutan  PT  Pos  Indonesia.  Struktur  perusahaan  Pos Indonesia  ini  didasarkan  pada  regulasi  Peraturan  Pemerintah Republik  Indonesia  Nomor  5  Tahun  1995  [5],  dan  di  dalam proses  yang  dilakukan  oleh  PT.  Pos  Indonesia  ini  sangat membutuhkan  sebuah  database  yang  mumpuni  untuk menyimpan  data  yang  penting  seperti  data  pelanggan  dan
sebagainya. Data juga tidak sekedar untuk di simpan tapi bisa juga digunakan untuk membantu para manajer untuk membuat keputusan  dan  data  juga  sebelumnya  harus  diklasifikasikan atau diatur dengan banyak metode  tetapi dalam penelitian kali ini  menggunakan  metode ETL,  ETL merupakan  proses mengumpulkan,  menyaring,  mengolah,  dan  menggabungkan data  yang  relevan  dari  berbagai  sumber  dan  disimpan  ke dalam data warehouse [6]. Dan metode  kedua yang dipakai adalah  OLAP,  Menurut  [7] Online  analytical  processing (OLAP)  merupakan  metode  yang  cepat  dalam  memberikan respon terhadap kueri analitik yang memiliki dimensi beragam di  dalam  basis  data.  OLAP  termasuk  dalam  kategori  konsep bisnis  yang  lebih  luas,  yang  juga  meliputi  interaksi  antara pelaporan  dan  eksplorasi  data.  Dalam  kerangka  OLAP, terdapat berbagai operasi, salah satunya adalah Roll-up. Roll- up  adalah  tindakan  yang  digunakan  untuk  merangkum informasi  dari  data  ke  level  yang  lebih  umum,  sehingga memberikan gambaran menyeluruh terhadap data. Proses roll- up bisa  melibatkan  pengurangan  dimensi  atau  peningkatan hirarki data ke level yang lebih umum, Sebagai contoh, dalam operasi roll-up ,  hirarki  data  waktu  (Dimensi  Waktu)  dapat ditingkatkan dari tingkat kuartal ke tingkat tahun [8].
Dan  pada  penelitian  ini  akan  menghasilkan  sebuah Dashboard power BI dan Rstudio dari data yang sudah diolah menggunakan  bantuan  aplikasi  power  BI  dan  Rstudio  yang bertujuan  untuk  membantu  manajer  mengambil  kesimpulan pada data.

## II. BACKGROUND/L A TAR BELAKANG

## A. Business Intelligence
Business  Intelligence merujuk  pada  sistem  atau  aplikasi yang  berperan  dalam  mengelola  data  perusahaan  atau organisasi  menjadi  bentuk  informasi  yang  lebih  bermakna. [1],Sedangkan  menurut  [9] Business  Intelligence adalah Proses  pengambilan  data  operasional  suatu  perusahaan,  yang kemudian  dikumpulkan  ke  dalam  gudang  data  (data warehouse),  dan  dimanfaatkan  untuk  berbagai  tujuan  dalam lingkup perusahaan. Sedangkan menurut [10] BI adalah Istilah yang  mencakup  arsitektur,  basis  data,  alat  analisis,  aplikasi, dan  pendekatan  metodologi  secara  umum.  Seperti  halnya Sistem  Pendukung  Keputusan  (DSS),  Business  Intelligence (BI)  adalah  konsep  yang  relatif  bebas  dalam  isi  kontennya, yang  berarti  interpretasi  nya  dapat  bervariasi  bagi  setiap individu.  Fokus  utama  dari Business  Intelligence (BI)  adalah menyediakan  akses  yang  lebih  mudah  terhadap  data  (dan model data) guna memberikan kemampuan kepada manajemen  bisnis  untuk  melakukan  analisis.  BI  membantu mentransformasi  data  menjadi  informasi,  yang  selanjutnya diubah  menjadi  keputusan  dan  akhirnya  diimplementasikan dalam tindakan.

## B. ETL (Extract, Transform, Load)
ETL  merupakan  proses  mengumpulkan,  menyaring, mengolah,  dan  menggabungkan  data  yang  relevan  dari berbagai  sumber  dan  disimpan  ke  dalam  data  warehouse Menurut  Putra  [6].  Sedangkan  menurut  Subuh  [11]  ETL ( Extract, Transform, and Loading ) merupakan urutan langkah
di  dalam  pengolahan  data  pada  database  (khususnya  data warehouse), yang melibatkan proses pengekstraksian ( Extraction )  data-data  dari  sumber-sumber  datanya,  menjaga kualitas  data,  menggunakan  standarisasi  untuk  data, menyajikannya  ke  dalam  berbagai  bentuk  ( Transformation ), untuk  kemudian  di  olah  dan  di  pindahkan  ( Loading )  ke  data warehouse untuk  disimpan,  yang  bertujuan  untuk  kebutuhan analisis data maupun informasi.

## C.OLAP (Online Analytical Processing)
menurut  Prasetyowati  pada  penelitian  Wahyu  [7]  OLAP ( Online  Analytical  Processing )  adalah  suatu  metode pendekatan  yang  digunakan  untuk  mendukung  analisis  yang rumit  dalam  basis  data  yang  memiliki  dimensi  beragam, dengan  tujuan  memberikan  respons  yang  cepat  terhadap permintaan query (kueri)  yang  diajukan.  Menurut  Han  J, Kamber  pada  penelitian  Nurgraha  [12]    Operasi  pada  OLAP adalah sebagai berikut:
1. Roll-up merupakan tindakan untuk mengangkat informasi  dari  data  ke  tingkat  yang  lebih  umum, sehingga  data  dapat  dipahami  secara  keseluruhan. Roll- up dapat  dicapai  dengan  mengurangi  dimensi  yang terlibat  atau  meningkatkan  tingkat  hirarki  data  menjadi yang  lebih  abstrak.  Sebagai  contoh,  operasi Roll-up dapat  mengangkat  tingkat  hirarki  data  waktu  (Dimensi Waktu) dari kuartal menjadi tahun.
2. Drill-down merujuk pada tindakan meningkatkan tingkat detail  hirarki  data  untuk  mengurai  data  menjadi informasi  yang  lebih  terperinci. Drill-down memiliki konsep  berlawanan  dengan  operasi Roll-up .  Sebagai contoh,  operasi  Drill-down  melibatkan  peningkatan tingkat  detail  hirarki  data  waktu  (Dimensi  Waktu)  dari kuartal menjadi bulan.
3. Slice adalah  tindakan  yang  memisahkan  kubus  data menjadi  sub-kubus  dengan  memilih  dimensi  tertentu, dengan  tujuan  fokus  pada  sudut  pandang  yang diinginkan. Contoh operasi slice adalah ketika pengguna hanya  ingin  melihat  data  dari  satu  dimensi  waktu, misalnya  tahun  2020.  Dalam  hal  ini,  dilakukan slice yang  menghasilkan  pandangan  dua  dimensi  dari  kubus tiga dimensi, berdasarkan dimensi yang telah ditentukan sebelumnya.
4. Dice  adalah tindakan  yang  membentuk  sub-kubus  dari kubus  data  dengan  memilih  beberapa  dimensi  tertentu, dengan tujuan memusatkan perspektif dalam bentuk tiga dimensi.  Contoh  operasi dice adalah  saat  pengguna memerlukan  visualisasi  data  dari  dua  dimensi  waktu, seperti  tahun  2020  dan  2019.  Pada  kasus  ini,  dilakukan operasi dice yang  menghasilkan  sub-kubus  berdasarkan dimensi yang telah ditentukan sebelumnya.
5. Pivot adalah  tindakan  mengubah  atau  memutar  sumbu data  untuk  menciptakan  pandangan  data  yang  berbeda atau penyajian data alternatif. Sebagai contoh, pada data dua dimensi dengan sumbu x adalah tipe item dan sumbu
y  adalah  lokasi,  operasi pivot akan  memutar  kedua sumbu ini sehingga sumbu x menjadi lokasi dan sumbu y menjadi tipe item.

## C. Power BI
Power  BI  merupakan  platform  analisis  data  berbasis cloud yang  memungkinkan  integrasi  sumber  data  beragam  untuk keperluan  analisis  dan  pelaporan.  Power  BI  menonjolkan kemudahan  penggunaan  dengan  cara  kerjanya  yang  dapat dipahami  dengan  mudah  oleh  pengguna,  memungkinkan mereka menganalisis data. Platform ini sering digunakan oleh pengembang  sistem  bisnis  dalam  lingkup  perusahaan  untuk merancang  model  dan  menggabungkan  data  yang  komplek menurut  Bororing  [13].  Sedangkan  menurut  Yumni  [2] Microsoft  Power  BI merupakan  sebuah  layanan  analisis  data yang  dikembangkan  oleh  Microsoft  dengan  arsitektur cloud- based , yang memberikan solusi bagi kebutuhan analisis bisnis. Platform  ini  memiliki  kemampuan  untuk  menggambarkan data  dari  berbagai  sumber  dengan  tujuan  memvisualisasikan informasi yang diinginkan oleh perusahaan.
D. R Studio
R  Studio  merupakan  salah  satu  Integrated  Development Environment  (IDE)  yang  jarang  digunakan  dalam  bahasa pemrograman  R.  Meskipun  ada  beberapa  opsi  lain  yang dirancang  untuk  mempermudah  pengeditan  bahasa  R,  R Studio  merupakan  yang  paling  populer  di  antara  pengguna menurut  Adinda  [3].  Sedangkan  menurut  Priharsari  [14],  R Studio  adalah  sebuah  aplikasi  yang  digunakan  untuk menjalankan R. Tampilan awal R Studio yang terbagi menjadi empat  layar  utama.  Layar  pertama  digunakan  untuk menampilkan data yang sedang diolah, sementara layar kedua memungkinkan  pengguna  untuk  melihat  riwayat  perintah History  dan  memasukkan  data.  Layar  ketiga,  dikenal  juga sebagai  Console,  memiliki  peran  yang  sangat  penting  karena di sinilah sintaks-sintaks dimasukkan, layar terakhir berfungsi sebagai  tempat  untuk  melihat  file  dan  menginstal  berbagai modul tambahan.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tipe penelitian dan metode penelitian yang dipakai, model dari  penelitian  yang  dipakai  dan  output  yang  hendak  dicari Penelitian  ini  memanfaatkan  pendekatan  kualitatif  dalam mengumpulkan data dan menganalisis implementasi Business Intelligence. Metode kualitatif mencari pemahaman mendalam tentang  fenomena  atau  masalah,  dengan  menjelajahi  lapisan yang  lebih  dalam  daripada  sekadar  pandangan  permukaan. Observasi,  studi  pustaka,  dan  wawancara  merupakan  teknik pengumpulan  data  dalam  pendekatan  kualitatif.  Observasi melibatkan pengamatan langsung terhadap objek yang diteliti, sementara  studi  pustaka  adalah  eksplorasi  teori  dari  referensi ilmiah yang relevan. Wawancara, seperti diuraikan oleh Lubis [15],  melibatkan  interaksi  langsung  untuk  mengumpulkan informasi  dari  sumber,  bisa  berbentuk  lisan  atau  tertulis,  dan tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih
dalam  mengenai  topik  tertentu  [16].  Keseluruhan  pendekatan ini  membantu  menciptakan  informasi  berharga  yang mendukung  manajemen  di  PT.  Pos  Indonesia.  Metodologi yang  diterapkan  dalam  pengembangan  penelitian  ini melibatkan  beberapa  pendekatan.  Untuk  mengatasi  data  yang tidak  terstruktur,  digunakan  pendekatan  ETL  ( Extract Transform  Load )  yang  memungkinkan  perusahaan  untuk memindahkan,  menyusun  ulang,  membersihkan,  dan  memuat data  dari  berbagai  sumber  ke  area  lain  untuk  analisis  atau dukungan  proses  bisnis.  Selanjutnya,  pendekatan  OLAP ( Online  Analytical  Processing )  digunakan  untuk  mengubah metadata  menjadi  informasi  yang  bermanfaat  [17],  ETL adalah  proses  penting  dalam  mengolah  data  dari  berbagai sumber  untuk  mendukung  analisis  dan  operasional  bisnis. Iskandar [18] juga menggambarkan ETL sebagai serangkaian langkah  untuk  mengambil  dan  memproses  data  dari  sumber- sumber  tertentu  menjadi  bentuk  yang  cocok  untuk  analisis seperti OLAP, dan untuk tahapanya di jelaskan pada gambar 1:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari  gambar  1  menjelaskan  Penelitian  ini  mengawali prosesnya  dengan  menganalisis  isu-isu  yang  dihadapi perusahaan. Salah satu permasalahan utama yang teridentifikasi  adalah  ketidakteraturan  data  pendapatan perusahaan,  yang  berdampak  pada  kesulitan  manajer  dalam merumuskan  strategi.  Setelah  menganalisis  masalah  ini, langkah selanjutnya melibatkan merumuskan solusi yang tepat dan  mengumpulkan  data  yang  diperlukan  untuk  mendukung penelitian.  Setelah  data  yang  relevan  terkumpul,  proses  ETL ( Extract,  Transform,  Load )  digunakan  untuk  merapikan  dan mempersiapkan  data  pendapatan.  Selanjutnya,  dilakukan relasi  data  untuk  mengembalikan  struktur  yang  teratur, mempermudah  langkah-langkah  selanjutnya.  Setelah  proses ETL  selesai,  metode  OLAP  ( Online  Analytical  Processing ) digunakan  untuk  merubah  data  menjadi  visualisasi  informasi yang  berarti  bagi  manajemen  perusahaan.  Dengan  demikian, hasil akhir dari penelitian ini adalah data yang telah diolah dan disajikan  secara  lebih  terstruktur  dan  informatif,  dan  ini  hasil data yang akan di tampilkan:
Tabel dimensi cabang
Gambar 2. Tabel dimensi cabang
Tabel  dimensi  cabang  terdiri  dari  No  atau  Id,  Nama Cabang, Kode Cabang, Alamat dan Nomer Telp.

## Tabel dimensi waktu
Gambar 3. Tabel dimensi waktu
Tabel dimensi waktu terdiri dari Kode Periode, Bulan Dan Tahun.
Tabel fakta pendapatan

## Gambar 4. Tabel fakta pendapatan
Tabel fakta pendapatan terdiri dari nomer atau Id, Nama Cabang,  Kode  Cabang,  Kode  Periode, Payment/Pospay , Wesel  DN,  Wesel  LN,  Materai,  Prangko, Fronting , Penyaluran dana, Saving Lending dan Total.
Dan hasil tabel dari metode ETL sebagai berikut:

## Gambar 5. Tabel dari ETL
Tabel dari hasil ETL terdapat No atau Id, Tahun, Bulan, Nama  Cabang,  Payment/Pospay,  Wesel  DN,  Wesel  LN, Prangko, Fronting, Penyaluran Dana, Saving Lending.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  ialah  berupa  Dashboard  yang mampu  memberikan  informasi  mengenai  data  pendapatan  di Perusahaan  untuk  mengetahui  fluktuasi  data  yang  terjadi selama 5 tahun ke belakang ,dalam bentuk visual yang mudah dipahami. Adapun tahapan untuk mendapatkan visualisasi dari data pendapatan di Perusahaan dengan menggunakan software Power BI dan R studio dijelaskan sebagai berikut :

## A. Tahapan Visualisasi data dengan Power BI
1. Tahap memasukan data ke Power BI
Pada  tahap  ini  data  hasil  metode  ETL  data  yang  berupa data excel di masukan ke dalam aplikasi Power BI  agar data bisa di visualisasikan.
Gambar 6. Cara Memasukan data ke Power BI
2. Tampilan pada saat data berhasil di masukan ke dalam Power BI
Gambar 7. Data berhasil di masukan
3. Tahap membuat visual data yang diinginkan di Power BI
Gambar 8. Pilihan visual di Power BI

## 4. Menampilkan data bentuk tabel
Pembuatan visual tabel untuk menjadi data lengkap yang nantinya akan memunculkan seluruh data yang di pilih, dan data yang ada di dalamnya yaitu   No atau Id, Tahun, Bulan, Nama  Cabang, Payment/Pospay ,  Wesel  DN,  Wesel  LN, Prangko, Fronting , Penyaluran Dana, Saving Lending .
Gambar 9. Visual tabel

## 5. Menampilkan data bentuk card
Pembuatan  visual  card  akan  menampilkan  data  total pendapatan  sesuai  dari  total  pendapatan  di  tahun  tertentu atau semunya.
Gambar 10.  visual card

## 6. Menampilkan visual slicer pada Power BI
Slicer  berfungsi  untuk  memotong  data  atau  mem  filter data  sesuai  keinginan  sesuai  pilihan  yang  sudah  di  buat contohnya (cabang dan tahun).
Gambar 11. Visual slicer

## 7. Menampilkan data bentuk linechart
Pembuatan visual linechart berfungsi untuk menampilkan  fluktuasi  pendapatan  per  tahunnya  dan  per cabangnya.
Gambar 12. Visual linechart

## 8. Seluruh dashboard pada Power BI
Menampilkan seluruh visual yang ada di dashboard Power BI yang terdiri dari tabel, card , slicer dan linechart.
Gambar 13. Dashboard Power BI

## 2. Tahapan Visualisasi data dengan R studio
1. Tahap memasukan data ke R studio Masukan code ini  ke  dalam R  studio untuk  bisa memasukan data excel ke dalam aplikasi R studio.
Gambar 14. Code memasukan data ke R studio
3. Tampilan pada saat data berhasil di masukan ke  dalam R studio

## Gambar 15. Tampilan data berhasil di masukan
Dan  jika  data  tersebut  di  klik  maka  akan  memunculkan  data yang sudah di masukan ke dalam R studio .
Gambar 16. Data pendapatan

## 4. Membuat tampilan linechart dengan code di R studio
Masukan code ke dalam  R studio untuk bisa menampilkan dari data yang tersedia dengan bentuk linecahart per cabang.
Gambar 17. Visual linechart

## V. K ESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  peneliti  berhasil merancang dashboard dengan Power BI dan R Studio sebagai alat  bantu,  efektif  untuk  mengolah  dan  menyajikan  informasi pendapatan  perusahaan.  Dashboard  ini  hadir  dengan visualisasi  yang  sederhana  namun  informatif,  membantu manajer  menganalisis  kinerja  pendapatan,  mengenali  tren, serta  peluang.  Integrasi  Power  BI  dan  R  Studio memungkinkan analisis mendalam termasuk model perkiraan. Hasilnya,  manajer  didukung  dengan  alat  yang  kuat  untuk keputusan  lebih  ter  informasi.  Secara  keseluruhan,  penelitian ini memberikan kontribusi berharga dalam pengembangan alat analisis,  membuktikan  kompleksitas  data  bisa  disajikan  lebih sederhana  namun  bermakna,  memfasilitasi  manajer  dalam pengambilan keputusan yang tepat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Dengan  tulus,  terima  kasih Bapak  Devie atas  panduan  dan dukungan  luar  biasa  dalam  penelitian  jurnal  ini.  Bimbingan dan  wawasan  Bapak  telah  mengokohkan  dasar  penelitian, membantu  saya  mengatasi  hambatan,  dan  menemukan  solusi yang  tepat.  Saya  sangat  bersyukur  memiliki  Bapak  sebagai dosen  pembimbing  yang  inspiratif.  Terima  kasih  atas segalanya.

## R EFERENSI
[1] I.  Junaedi,  D.  Abdillah,  and  V.  Yasin,  “Analisis Perancangan  Dan  Pembangunan  Aplikasi  Business Intelligence Penerimaan Negara Bukan Pajak Kementerian  Keuangan  Ri,” JISAMAR  (Journal  Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Researh) , vol. 4, no. 3, p. 88, 2020.
[2] S.  Z.  Yumni  and  W.  Widowati,  “Implementasi Microsoft Power BI Dalam Memantau Kehadiran dan Transportasi  Pegawai,” J.  Sains  dan  Edukasi  Sains , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi:
10.24246/juses.v4i1p1-8.
[3] H.  O.  Adinda  Putri  Rengganis,  Deni  Arifianto, “Algoritma  Partitioning  Around  Medoids  (PAM) dalam  Mengelompokkan  Kecamatan  di  Kabupaten Jember Berdasarkan Produktivitas Tanaman Padi,” J.
Smart Teknol. , vol. 1, p. 8, 2021.
[4] A. Sovia Pramudita, “Usulan Rute Distribusi Sebagai Upaya  Mencapai  Keunggulan  Kompetitif  Melalui Efisiensi  Biaya  Transportasi  Pt  Pos  Indonesia,” J. Logistik  Bisnis ,  vol.  09,  no.  2,  pp.  90–96,  2019, [Online]. Available: http://ejurnal.poltekpos.ac.id/index.php/logistik/index. [5] A. Muslimat and H. Ab wahid, “Jurnal Disiplin Kerja
3,” J. Ilmiah, Manaj. Sumber Daya Mns. , vol. 4, no. 1, pp. 121–127, 2021.
[6] I. M. S. Putra and D. K. T. Adhitya Putra, “Rancang Bangun  Engine  ETL  Data  Warehouse  dengan Menggunakan  Bahasa  Python,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  113– 123, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.872.
[7] N.  Wahyu et  al. ,  “Online  Analytical  Processing ( Olap ) Pada System Penjualan Rumah Pt Citra Grand City,” eprint Binadarma , pp. 1–7, 2022.
[8] Q.  Azizah,  M.  Masriah,  and  W.  T.  Atmojo, “Perancangan  Data  Warehouse  Sistem  Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Online Analytical Processing (OLAP) di TK IT Mutiara,” Dirgamaya J. Manaj.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  35–47,  2022, doi: 10.35969/dirgamaya.v2i2.273.
[9] M.  S.  Hendro  Poerbo  Prasetiya,  “Pemanfaatan Business  Intelligence  Di  Perguruan  Tinggi,” KURAWAL J. Teknol. Inf. dan Ind. , vol. 3, pp. 40–57, 2020.
[10] S.  A.  Putri.  and  I.  Purnamasari, Modul  data warehouse & business intelligence . jakarta, 2019.
[11] D.  Subuh  and  W.  Yasman,  “Implementasi  Data Warehouse Dan Penerapannya Pada Toko Magnifique Clothes  Dengan  Menggunakan  Tools  Pentaho,” SENIATI , pp. 29–36, 2019.
[12] M.  F.  Nugraha  and  M.  Furqon,  “Perancangan  Data Warehouse Sistem Pendaftaran Mahasiswa
Menggunakan Online Analytical Procesing (OLAP) di Universitas  Ma’soem,” Intern.  (Information  Syst. Journal) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  35–40,  2021,  doi: 10.32627/internal.v4i1.283.
[13] J.  E.  Bororing,  “Implementasi  Dashboard  Microsoft Power  Bi  Untuk  Visualisasi  Data  Covid  19 Indonesia,” J. Inform. DAN Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, 2022.
[14] D.  Priharsari,  “Pengolahan  SEM  Covariance-Based Dengan  R  Modul  Lavaan  Pada  Penelitian  Sistem Informasi,” Just-Si , vol. 1, no. 1, pp. 46–56, 2020.
[15] S.  Lubis,  “Meningkatkan  Kemampuan  Menulis  Teks Negosiasi  Melalui  Teknik  Wawancara  Imajinatif Dengan Tokoh Idola,” J. Pendidik. Bhs. Indones. , vol. 1, no. 1, pp. 53–65, 2021.
[16] S.  Nuralan,  M.  K.  U.  BK,  and  Haslinda,  “Analisis
Gaya  Belajar  Siswa  Berprestasi  di  SD  Negeri  5 Tolitoli,” Pendek. J. , vol. 1, no. 1, pp. 13–24, 2022.
[17] Z. Arsyad, “Analisis Dynamic ETL Incremental Load untuk  Data  Integration  Datawarehouse,” Intern.
(Information Syst. Journal) , vol. 4, no. 2, pp. 102–112,
2021, doi: 10.32627/internal.v4i2.260.
[18] A. R. Iskandar, A. Junaidi, and A. Herman, “Extract, Transform,  Load  sebagai  upaya  Pembangunan  Data Warehouse,” J. Informatics Commun. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 25–35, 2019, doi: 10.52661/j_ict.v1i1.21.