## PENGEMBANGAN DATA WAREHOUSE SEBAGAI SARANA PENUNJANG  KEGIATAN AKADEMIK INSTITUT SAINS DAN TEKNOLOGI AL-KAMAL
Darmin
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Visual Institut Sains dan Teknologi Al-Kamal Jl. Raya Al-Kamal No. 2, Kedoya Selatan, Kebon Jeruk, Jakarta Barat 11520
Email : darmin1112@gmail.com
Article history Received Feb 21, 2020
Revised April 13,
2019
Accepted May 20, 2019
Available online May 31, 2020

## Keywords
Data Warehouse, Four Step Design Methodology, Snowflake Scheme

## Abstract
The development of information needs has taken place in all areas, some of which are in business  and  education.  At  the  Academic  Section  especially  in  the  field  of  managing academic  data  related  to  college  activities  by  both  lecturers  and  students,  Al-Kamal Institute of Science and Technology, then called the Management, currently suffers from obtaining  accurate  information  due  to  different  reports  and  sources.  The  existing academic  information  system  condition  has  not  been  able  to  provide  the  information desired  especially  about  new  students’,  current  students’  and  graduates’  profiles  which will be used as the basis of decision making analysis. To meet the desired information, an academic  Data  Warehouse  is  designed  to  mainly  help  the  Management  to  make  a decision. Method used in designing the data warehouse is Four Step Design Methodology and the data modeling technique is by using Snowflake Scheme, while the results of data warehouse will be analyzed by using Business Intelligence with OLAP (On-line Analytical Processing).  The  report  will  be  generated  in  a  dashboard  system  which  will  provide graphic information, while the data base used is Microsoft SQL Server 2008. The result of this research is the activation of a database and the related application about the profiles of new students, current students and graduates from any period that is going to be used as a basis in evaluating the performance of each study program by the Management.

## Riwayat
Diterima 21 Feb 2020
Revisi 13 April 2020
Disetujui 20 Mei 2020 Terbit 31 Mei 2020
Kata Kunci Data Warehouse,
Four Step Design Methodology, Snowflake Schema.

## Abstrak
Perkembangan  kebutuhan  informasi  yang  meliputi  seluruh  bidang,  baik  di  bidang bisnis,  pendidikan,  dan  lain-lain.  Dalam  bidang  pendidikan  di  Institut  Sains  dan Teknologi  Al-Kamal  terutama  dalam  mengelola  data-data  akademik  yang berhubungan  dengan  aktifitas  kegiatan  perkuliahan  baik  dosen  maupun  mahasiswa, saat  ini  pihak  manajemen  mengalami  kesulitan  mendapatkan  informasi  yang  akurat disebabkan  data  diperoleh  dari  laporan  dan  sumber  data  yang  berbeda.  Kondisi sistem  informasi  akademik  yang  ada  belum  mampu  menghasilkan  informasi  yang diinginkan pihak manajemen mengenai profil mahasiswa baru,  profil mahasiswa dan profil  lulusan,  hasil  informasi  dari  profil  tersebut  akan  digunakan  sebagai  landasan analisa dalam pengambilan keputusan. Untuk memenuhi kebutuhan, maka dirancang sebuah data warehouse akademik yang mempunyai peranan penting dalam membantu manajemen  dalam  penganbilan  keputusan.  Metode  yang  digunakan  dalam perancangan  data  warehouse  adalah  Four  Step  Design  Methodology,  teknik  untuk memodelkan  data  menggunakan  snowflake  schema,  hasil  dari  data  warehouse  akan dianalisis  menggunakan  Business  Intelligence  dengan  OLAP  (On-Line  Analytical Processing).  Bentuk  laporan  yang  dihasilkan  dalam  sebuah  dashboard  sistem  yang menghasilkan  laporan  dalam  bentuk  grafik,  data  base  yang  digunakan  adalah Microsoft  SQL  Server  2008.  Hasil  dari  penelitian  ini  terciptanya  sebuah  pangkalan data  dan  aplikasinya  yang  dapat  menghasilkan  informasi  tentang  profil  mahasiswa baru,  profil  mahasiswa  dan  profil  lulusan  dari  periode  ke  periode  yang  akan digunakan  sebagai  dasar  dalam  mengevaluasi  kinerja  setiap  program  studi  oleh manajemen.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  kebutuhan  informasi  yang meliputi  seluruh  bidang,  baik  di  bidang  bisnis, pendidikan,  dan  lain-lain.  Dalam  bidang pendidikan  di  Institut  Sains  dan  Teknologi  Al- Kamal  terutama  dalam  mengelola  data-data akademik pihak manajemen mengalami kesulitan  mendapatkan  informasi  tentang  profil mahasiswa  baru,    profil  mahasiswa  dan  profil lulusan  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar analisa dalam pengambilan keputusan disebabkan  laporan  didapat  dari  sumber  data yang  berbeda.  Untuk  mengatasi  masalah tersebut  perlu  dibangun data  warehouse yang mampu    mengolah  data  dari  berbagai  macam sumber  data  sehingga  mampu  memberikan informasi  yang  dibutuhkan  manajemen.  Metode yang digunakan untuk merancang data warehouse adalah Four Step
Design
Methodology , teknik memodelkan data menggunakan snowflake schema , hasil rancangan  akan  dianalisis  menggunakan tools Microsoft SQL Server 2008.

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  Han,  J.  and  Kamber,  M.  2006, Data  Warehouse merupakan  penyimpanan  data yang berorientasi objek, terintegrasi, mempunyai variant waktu, dan menyimpan data dalam  bentuk nonvolatile sebagai  pendukung manajemen dalam proses pengambilan keputusan.
Menurut  Kimball,  Ralph  and  Ross,  Margy. (2002),  untuk  merancang data  warehouse dengan Four  Step  Design  Methodology yaitu menekankan  sumber  data  yang  ada. Entity sumber  data  yang  ada  dianalisis  untuk memberikan  titik  awal  dalam  mendesain  suatu data warehouse.
Menurut  Michael  V.  Mannino.  2012,  desain model data  warehouse dibentuk  dari  data  multi dimensional yang membentuk OLAP, model ini dibuat  berdasarkan  sudut  pandang  si  pengguna. Hal  ini  diantaranya  telah  dilakukan  Joko Prasetiana,  2013,  untuk  memanfaatkan data warehouse yang menghasilkan informasi strategis  tentang  penerimaan  mahasiswa  baru untuk  menunjang  kegiatan  promosi  di  Institut Sains dan Teknologi Al-Kamal. Data warehouse merupakan sejumlah besar data yang dikumpulkan,  yang  kemudian  diolah  melalui proses pembersihan (cleansing), ekstraksi (extraction) ,  dan  transformasi (transform) ,
menjadi sekumpulan data yang dapat menyediakan informasi strategis dan mendukung usaha pengambilan keputusan.
Karakteristik Data Warehouse Karakteristik data yang dimiliki data warehouse menurut Inmon, W.H. 2002, adalah : a. Subject-oriented  :  Data  warehouse didesain untuk  menganalisa  data  berdasarkan subject oriented tertentu  dalam  organiasi  (seperti customers,  products, dan sales ,  bukan  pada proses atau fungsi aplikasi tertentu ( customer invoicing, stock control, dan product sales ). b. Integrated : Data  warehouse dapat menyimpan  data-data  yang  berasal  dari sumber sumber yang terpisah ke dalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Syarat integrasi sumber data  dipenuhi  dengan  berbagai  cara,  seperti konsisten  dalam  penambahan  variabel. Konsisten  dalam  ukuran  variabel,  konsisten dalam  struktur  pengkodean  dan  konsisten dalam atribut fisik dari data.
c. Time – Variant : Sistem operasional terdapat data  yang  mempunyai nilai sekarang sedangkan  dalam data  warehouse terdapat data  yang  tidak  hanya  data  sekarang  tetapi juga data history yang akan digunakan untuk menganalisa  serta  membantu  pengambilan keputusan.  Waktu  adalah  dimensi  penting yang harus didukung oleh data warehouse d. Non  –  Volatile : Data  dalam database operasional  akan  di  pindahkan  secara periodik  ke  dalam data  warehouse. Apakah pemindahan data perhari, perminggu, perbulan  atau  sesuai  dengan  jadwal  yang  di tentukan.
Fungsi Data Warehouse Data  Warehouse mempunyai  kegunaan sebagai berikut:
a. Pembuatan laporan
Proses  pembuatan  laporan  melibatkan  query sumber  data  dengan  model  logika  yang berbeda-beda  untuk  menghasilkan  sebuah laporan yang bersifat human-readable , contohnya, pengguna komputer yang melakukan query pada database bagian human  resources dan capital  improvements untuk  menunjukkan  tentang  bagaimana efisiensi  ruang  yang  digunakan  di  seluruh perusahahan, Moeller, Robert R. 2007.
b. OLAP (Online Analitycal Processing) OLAP adalah sebuah konsep data multidimensional dengan mengkonseptualisasi data transaksional
perusahaan,  Scheps,  Swain.  2008.  Bukan hanya  mengagregasi  dan  meringkas  data, OLAP memberikan  kemampuan pada  sistem Business  Intelligence untuk  melihat  data dengan cara baru.
Arsitektur Data Warehouse
Arsitektur  adalah  sekumpulan peraturan  atau struktur  yang  menyediakan  kerangka  kerja untuk  merancang  sistem  atau  produk  secara keseluruhan  Poe,  Vidette.  1996.  Arsitektur data warehouse memungkinkan  pemakai  untuk menggabungkan data dari berbagai sumber yang berbeda, serta menjadikannya sebuah basis data.
Gambar 1 : Arsitektur Data Warehouse
Arsitektur data menyediakan kerangka dengan mengidentifikasi dan memahami bagaimana  data  akan  dipindahkan  melalui sistem  dan  digunakan  dalam  perusahaan. Arsitektur data untuk data warehouse mempunyai  komponen  utama  yaitu database yang  hanya  dapat  dibaca  atau read  only database.
Karakteristik arsitektur data warehouse menurut Poe, Vidette. 1996 yaitu: a. Data  diambil  dari  sistem  asal  (sistem informasi yang ada), database dan file .
b. Data  dari  sistem  asal  diintegrasikan  dan ditransformasikan  sebelum  disimpan  ke dalam Database Management System
(DBMS)  seperti  Oracle,  Ms  SQL  Server,
MySql,  Sybase  dan  masih  banyak  yang lainnya.
c. Data warehouse adalah jenis databases read- only yang  diciptakan  untuk  mengambil keputusan.
d. User mengakses data  warehouse melalui fron – end tool atau aplikasi.

## Model Dimensional
Model  Dimensional  adalah  teknik  untuk membuat  konseptualisasi  dan  visualisasi  data
model  sebagai  satu  set  langkah  yang  dijelaskan oleh  aspek-asek  umum  dari  bisnis.  Model dimensional  memiliki  beberapa  konsep  dasar menurut Ballard, C., et all, 2008. yaitu :
a. Facts (Fakta) : Fakta adalah sekumpulan data yang berhubungan dengan detail data. Dalam data  warehouse diterjemahkan  semua  data yang ada pada transaksi di simpan.
b. Dimensions (Dimensi)  :  Dimensi  adalah serangkain data pada tampilan yang memiliki tipe  yang  sama  dalam  dimensional  model, setiap  titik  data  dalam  tabel  fakta  dikaitkan dengan  satu  dan  hanya  satu  anggota  dari masing-masing dimensi.
c. Measures/Variables (Ukuran)  : Measures  / Variables adalah  atribut  numerik  dari  suatu tabel  fakta  yang  mewakili  kinerja  terhadap dimensi yang ada.

## Pemodelan Data Warehouse
Menurut  Michael  V.  Mannino.  2012,  Desain model data  warehouse dibentuk  dari  data  multi dimensional yang membentuk OLAP. Model ini dibuat berdasar sudut pandang si pengguna. Ada tiga  skema  untuk  pemodelan data  warehouse yaitu:
a. Star  Schema  : Pada Star  Schema tabel dimensi  tidak  memiliki  sub  dimensi,  dimana skema  ini  memiliki  satu  tabel  fakta  dan beberapa tabel
dimensi yang mengelilinginya, semua tabel dimensi berpusat  pada  tabel  fact  seperti  bentuk bintang.
Gambar 2 :  Star schema b. Snowflake  Schema  : Merupakan  variasi  dari Star  schema dimana dimension  table -nya tidak mengandung data yang di denormalisasi. Snowflake Schema
memungkinkan dimension untuk mempunyai dimension
Gambar 3 : Snowflake Schema
c. Fact  Constellation  : Sebuah  skema Fact Constellation terdiri  dari  satu  set  skema bintang  dengan  hirarki  terkait  dengan  tabel fakta.
Gambar 4 : Fact Constellation schema

## Business Intelligence (BI)
Digunakan  untuk  aplikasi  dan  teknologi dalam mengumpulkan, menyimpan, menganalisa,  dan  menyediakan  akses  pada  data sehingga  dapat  membantu  pengguna  dari kalangan  perusahaan  atau  organisasi  untuk mengambil  keputusan  dengan  lebih  baik  dan tepat, Brannon  and Nadia, 2010. Salah satu  alat yang mendukung pengembangan dan administrasi aplikasi BI adalah SQL Server 2008 Integration  Services  (SSIS) dimana  alat  ini digunakan untuk melakukan proses pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber ( Extract ),  membersihkannya  ( Transform ),  dan kemudian menyimpannya di sistem lain ( Load ) .

## METODOLOGI PENELITIAN
Menurut  Kimball,  et  all.  2002,  dalam membangun  sebuah data  warehouse dengan Four  Step  Design  Methodology yaitu  dengan menekankan sumber data yang ada.
Gambar 5 : Four Step Design Methodology
Ada empat tahap untuk mendesain  sebuah Data Warehouse yaitu:
a. Select  the  business  process  to  model: Melakukan  pemilihan  proses  bisnis  yang menjadi fokus user yang mengidentifikasikan letak data berada.
b. Declare  the  grain  of  the  business  process : Melakukan  pembentukan  tabel  fakta  sebagai bagian dari proses bisnis.
c. Choose  the  dimensions  : Menentukan dimensi  atau  sudut  pandang  yang  mungkin dalam mendeskripsikan fakta.
d. Identify  the  numeric  facts  : Menentukan  hal yang akan dihitung atau diukur.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan  proses  bisnis  dilakukan  berdasarkan sumber data yang diperoleh antara lain data dari Biro  Marketing  dan  Humas  yang  menangani proses  penerimaan  mahasiswa  baru,  Biro Akademik  yang  menangani  proses  kegiatan perkuliahan dan Bagian Alumni yang menangani proses data lulusan.
Mendeklarasikan Grain merupakan data dari calon  fakta  yang  akan  dianalisis  yaitu  dengan melakukan  pemilihan grain, maka  dapat diputuskan  hal-hal  apa  saja  yang  akan direpresentasikan  pada  record  tabel  fakta. Grain - grain yang  terdapat  dalam  perancangan data warehouse akademik terdiri dari :
a. Proses  Profil  Mahasiswa  Baru  :  Data  yang akan  dianalisa  adalah  jumlah  mahasiswa yang mendaftar setiap program studi, jumlah pendaftar  mahasiswa  baru  dari  asal  sekolah SMU/SMK  dan  mahasiswa  baru  pindahan atau  alih  studi  asal  perguruan  tinggi  lain,
sedangkan  proses  sumber  informasi  calon mahasiswa  yang  diterima  yaitu  ketika  calon mahasiswa  mencari  informasi  yang  berasal dari  beberapa  media  promosi  antara  lain  : brosur,    karyawan,  mahasiswa,  sekolah, spanduk, surat dan web ista.ac.id.
b. Proses  Profil  Mahasiswa  :  Data  yang  akan dianalisa  adalah  jumlah  mahasiswa  dengan status aktif, Jumlah mahasiswa dengan status non aktif, Jumlah mahahasiswa dengan status
cuti  dan  Jumlah  mahasiswa  dengan  status keluar.
c. Proses  Profil  Lulusan  :  Data  yang  akan dianalisa adalah lulusan setiap program studi berdasarkan  Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) tertinggi, rata-rata dan terendah.
Pemilihan  Dimensi  disesuaikan  dengan grain yang ada yaitu,
Tabel 1 : Pemilihan Dimensi Penyesuain Dimensi dan Grain Waktu   Mahasiswa  Fakultas  Prodi Status Mahasiswa Waktu Tahun akademik Informasi Calon Mahasiswa Jumlah mahasiwa aktif per program studi X X X X Jumlah mahaiswa non aktif per program studi X X X X Jumlah mahasiswa cuti perprogram studi X X X X Jumlah mahasiswa keluar perprogram studi X X X X Jumlah mahasiswa baru per program studi pertahun akademik X X X X Jumlah informasi yang diterima ketika calon mahasiswa X X X X X
mencari informasi tentang kampus Jumlah
mahasiswa pindahan
per program studi pertahun akademik X X X X IPK tertinggi lulusan per program studi pertahun akademik X X X IPK terendah lulusan per program studi X X X IPK rata- rata lulusan per program studi X X X Mengidentifikasi Fakta dilakukan berdasarkan  pemilihan  fakta-fakta  yang  sesuai dengan kebutuhan. Setiap fakta yang terbentuk, terdiri dari atribut dimensi dan data measure . Fakta yang terbentuk dari perancangan data warehouse adalah :
a. Proses  profil  mahasiswa  baru  terdiri  dari beberapa  tabel  fakta  yang  terbentuk  adalah tabel  Factcalonmahasiswabaru  yang  terdiri dari  beberapa  atribut  pendukung  yaitu  : noseleksi,  kdprodi,  statusasal,  idwaktu. Proses  Profil  Mahasiswa  baru  status  asal dari  Diploma  /  alih  kredit,  tabel  fakta  yang terbentuk adalah tabel Factcalonmahasiswapin  yang  terdiri  dari beberapa atribut pendukung yaitu: noseleksi,  kdprodi,  statusasal,  idwaktu. Proses Profil Mahasiswa Baru  yang berasal dari beberapa asal Informasi yang berkaitan dengan  pendaftaran,  tabel  fakta  yang terbentuk adalah tabel
Factcalonmahasiswainfo  yang  terdiri  dari
beberapa atribut pendukung yaitu : noseleksi, kdprodi, kdinfo, idwaktu.
b. Profil Mahasiswa terdiri dari beberapa tabel fakta  yang  terbentuk  yaitu  :  mahasiswa status aktif adalah
tabel
Factmahasiswaaktip yang terdiri dari beberapa atribut pendukung yaitu: nimhsmsmhs, kdprodi, idwaktu. Mahasiswa status  non  aktif  tabel  fakta  yang  terbentuk adalah  tabel  Factmahasiswanonaktip  yang terdiri  dari  beberapa  atribut  pendukung meliputi  :  nimhsmsmhs,  kdprodi,  idwaktu. Mahasiswa    status  cuti  tabel  fakta  yang terbentuk  adalah  tabel  factmahasiswacuti yang terdiri dari beberapa atribut pendukung meliputi: nimhsmsmhs, kdprodi, idwaktu.  Mahasiswa    status  keluar  tabel fakta yang terbentuk adalah tabel factmahasiswakeluar  yang  terdiri  dari beberapa  atribut  pendukung  meliputi: nimhsmsmhs, kdprodi, idwaktu.
c. Profil  Lulusan  terdiri  dari  beberapa  tabel
fakta yang terbentuk, yaitu : lulusan dengan IPK  tertinggi  adalah  tabel  factipktertinggi yang terdiri dari beberapa atribut pendukung  meliputi:  kdprodi,  idwaktu, ipktertinggi.  Lulusan  dengan  IPK  rata-rata, tabel  fakta  yang  terbentuk  adalah  tabel factipkrata yang terdiri dari beberapa atribut pendukung  meliputi  :  kdprodi,  idwaktu, ipkratarata.  Lulusan  dengan  IPK  terendah, tabel  fakta  yang  terbentuk  adalah  tabel factipkterendah  yang  terdiri  dari  beberapa atribut  pendukung  meliputi  :  kdprodi, idwaktu, ipkterendah.
Setelah beberapa kebutuhan berhasil dirumuskan maka selanjutnya adalah mendeskripsikan  sistem  yang  akan  dibangun dengan  merancang  arsitektur  fisik data warehouse ,
SUMBER DATA Data PMB Data Akademik Data Lulusan Platform Integrasi Data (Sql Server 2008) Ekstraksi Data Transformasi dan Pemuatan Data Meta Data Pusat Data Warehouse (Sql Server 2008) Penyiapan Data Kubus Multidimensi (Sql Server 2008) Aplikasi OLAP (Sql Server 2008)
Gambar 6: Rancangan Arsitektur Fisik Data

## Warehouse
Di  dalam  perancangan data  warehouse ini, user mengakses data warehouse melalui server aplikasi. Data  warehouse dan server aplikasi direncanakan berada pada mesin yang sama.
Data  yang  akan  digunakan  untuk  analisis didapat  dari  data excel PMB  dan  data excel lulusan  dan database operasional  akademik. Pada  data  tersebut  dilakukan  proses  ekstraksi, pembersihan,  transformasi  dan  pemuatan  data untuk  dipindahkan  ke  dalam database  data warehouse .  Data  yang  telah  dipindahkan  ke dalam  basis  data data  warehouse dirancang beberapa  kubus  yang  akan  digunakan  untuk analisis  data  berdasarkan  kubus-kubus  yang terbentuk. Manajemen dapat melakukan analisis  terhadap  informasi  dari  berbagai
dimensi yang berbeda-beda. Untuk memudahkan  melakukan  analisis  dibangun sebuah  aplikasi  OLAP  dengan  menggunakan Tools Microsoft SQL Server 2008. Data mentah dalam bentuk Microsoft Excel dan database siakad  akademik  diekstrak, diubah  bentuknya  ke  dalam  format  SQL. Setelah  data  mengalami  proses  transformasi selanjutnya  dilanjutkan  dengan  pembersihan data yang memakan waktu cukup lama apabila jumlah record yang sangat banyak. Pembersihan  data  meliputi  penghilangan redundansi data , membersikan data yang tidak konsisten, misalnya menyamakan nama atribut, dan  kemudian  membuat  hubungan  antara semua  tabel.  Data  yang  diambil  adalah  data calon  mahasiswa  untuk  beberapa  angkatan, data mahasiswa aktif, non aktif, cuti dan keluar setiap semester dan data lulusan per tahun.
Berikut  ini  adalah  beberapa  tabel  fakta  dan tabel  dimensi  yang  telah  bersih,  yang  telah dapat digunakan  untuk merancang skema data warehouse setelah  melewati  proses extract, transformation dan loading    (ETL) .  Terdapat beberapa  tabel  dimensi  dan  satu  tabel  sub dimensi  yang  terhubung  dengan  satu  tabel fakta, sebagai berikut:
Gambar 7 : Desain Tabel Dimensi Prodi
Gambar 8 : Desain Tabel Dimensi Fakultas
Gambar 9 : Desain Tabel Dimensi Waktu
Gambar 10 : Desain Tabel Fakta Mahasiswa
Baru Gambar 11: Proses ETL Dimensi Prodi Gambar 12: Proses ETL Dimensi Fakultas
Gambar 13: Proses ETL Dimensi Waktu
Gambar 14: Proses ETL Fakta Calon

## Mahasiswa Baru
Hasil desain tabel dimensi,  tabel fakta dan proses  ETL  tidak  dapat  dituliskan  semuanya secara jelas, dimana desain tabel dimensi, tabel fakta dan proses ETL memiliki kemiripan antar setiap anggotanya, dan setiap anggota memiliki perbedaaan dengan anggota lainnya.
Setelah proses empat tahap desain database untuk  membangun data  warehouse akademik, selanjutnya akan menghasilkan skema dalam  bentuk  S nowflake  schema yang  terdiri atas  satu  tabel  fakta  dan  beberapa  tabel dimensi  dan  sub  dimensi  yang  sudah  baik  dan bersih dalam tampilannya dan dapat ditelusuri,
selanjutnya  informasi  apa  saja  yang  dapat digali  dengan  implementasi data  warehouse menggunakan SQL S erver Business Intelligence  Development  Studio .  Sebuah project  dalam  bentuk analysis  services  project dibuat  menjadi  kubus,  dengan  terlebih  dahulu membuat solution  explore ,  menentukan server name ,  mengambil database untuk data sources ,  memilih  tabel  yang  sesuai,  membuat cubes dan dimensions .
Gambar 15 : Solution Explorer kubus
Gambar 16 : Kubus S nowflake schema
Dari  hasil  kubus  tersebut  menghasilkan laporan yang terbentuk dari OLAP menggunakan Microsoft  SQL  Server  Analysis Service ,    berikut  ini  adalah  bentuk  laporan yang dihasilkan dari proses OLAP.

## Gambar 17:  Laporan Grafik Sumber Informasi
Dari grafik  sumber  informasi  yang  didapat adalah jumlah sumber informasi yang
diperoleh calon mahasiswa dan dapat mengambil  kesimpulan  untuk  menentukan media promosi mana yang paling cocok dalam rangka mempromosikan kepada calon
mahasiswa  sehingga  dapat  meminimalkan anggaran biaya .

## Gambar 18:  Laporan Grafik Jumlah

## Mahasiswa Aktif
Dari grafik  tersebut  informasi  yang  didapat adalah  jumlah  mahasiswa  aktif  setiap  program studi  setiap  tahun  akademik  dan  dapat mengambil kesimpulan bahwa dapat mengetahui  jumlah  mahasiswa  yang  berstatus aktif.

## Gambar 19:  Laporan Grafik IPK Lulusan

## Tertinggi
Dari grafik  tersebut  informasi  yang  didapat adalah  IPK  lulusan  tertinggi  setiap  program studi  dan  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa
dapat  mengetahui  IPK  lulusan  tertinggi  dari setiap program studi.
Bentuk laporan  yang dihasilkan dari proses OLAP  yang  menghasilkan  laporan  grafik  juga tidak  dapat  dituliskan  semuanya  secara  jelas, karena  hasil  dalam  bentuk  laporan  yang berjumlah  cukup  banyak,  dimana  setiap laporan memiliki kemiripan  yang ditampilkan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat ditarik dari analisis dan pembahasan adalah sebagai berikut: a. Model data  warehouse yang  dibangun  dan disesuaikan  dengan  kebutuhan stakeholder dapat memberikan informasi strategis untuk menunjang  kegiatan  akademik  serta  dapat dijadikan  sebagai  acuan  para  pengambil keputusan tingkat fakultas
untuk
mendukung proses evaluasi
dan perencanaan dibidang akademik.
b. Dengan  bantuan  presentasi  data  dari data warehouse dan business intellgent , berdampak  pada  efektifitas  pembuatan laporan dan penghematan biaya operasional sehari-hari karena laporan yang sebelumnya harus dicetak, kini dapat diminimalkan.
c. Data  Warehouse yang  dihasilkan  dapat diimplementasikan  dengan  sebuah  aplikasi yang  mendukung  proses  OLAP  untuk menampilkan laporan yang diperlukan.
Dari hasil penelitian, implikasi dan kesimpulan, selanjutnya peneliti dapat memberikan  beberapa  saran  yang  relevan dengan hasil penelitian, antara lain :
a. Hendaknya  dilakukan  proses  validasi  dan standarisasi  terhadap  masukan  data  pada beberapa  sistem  yang  digunakan  di  ISTA, sehingga dapat menghindari dari permasalahan data yang tidak konsisten.
b. Pada  pengembangan  selanjutnya  dapat dibuat data mining untuk memprediksi serta mengetahui  pola  karakteristik  mahasiswa
mulai  dari  proses  pendaftaran,  menjadi mahasiswa, hingga mahasiswa lulus.

## REFRENSI
Ballard, C., Herreman, D., Schau, D., Bell, R., Kim,  E.,  &  Valencic,  A.  2008.  “ Data Modeling Techniques for Data Warehousing”. IBM . Brannon and Nadia, 2010. “Business
Intelligence and E-Discovery” . July 2010 . Intellectual  Property  &  Technology Law Journal Vol. 22 No. 7 Page 1-5 Han,  J.  and  Kamber,  M.  2006.  “ Data  Mining Concepts and Techniques” Second Edition. Morgan Kauffman, San Fransisco. Inmon,  W.H.  2002. Building  the  Data
Warehouse, edisi-3. Wiley Computer Publishing.
Joko  Prasetiana,  2013.    “Perancangan Data Warehouse Penerimaan  Mahasiswa  Baru Untuk  Menunjang  Kegiatan  Promosi”. Tesis,  M.Kom,  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  Nusa  Mandiri, Jakarta.
Kimball,  Ralph  and  Ross,  Margy.  2002.  “ The Data  Warehouse  Toolkit” Second  Edition. Canada. John Wiley and Sons, Inc. Michael  V.  Mannino.  2012.    “ Database Design,    Application  Development,  and Administration”, 5 th Edition,  University of Colorado, Denver.
Moeller,  Robert  R.  2007. COSO Enterprise Risk  Management: “Understanding  the New  Integrated  ERM  Framework” .  John Wiley & Sons.
Poe, Vidette. 1996. “ Building a Data
Warehousing for Decision Support”. New Jersey: Prentice Hall PTR.
Scheps,  Swain.  2008.  “ Bussiness  Intelligence for Dummies”. 1 th Edition. Indiana : Wiley.