## IMPLEMENTASI EXTRACT, TRANSFORM, LOAD PROCESS PADA PERANCANGAN DATA WAREHOUSE TERKAIT KUALITAS PENDIDIKAN DI KABUPATEN SERANG
Raihan Abdul Ghani 1 , Rudi Kurniawan 2
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Indonesia raihanabdulghani07@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  globalisasi,  keberhasilan  suatu  organisasi  sangat  tergantung  pada  teknologi  informasi  yang mampu menyediakan laporan analisis data yang relevan. Dapodik merupakan aplikasi pendataan pendidikan yang dikelola  oleh  Kementerian  Pendidikan,  namun  ketidakadaan  sistem  penyimpanan  terpusat  menghambat efektivitas analisis data. Ketidakefektifan akses dan analisis data sekolah  yang tersebar dalam Dapodikdasmen membutuhkan  solusi  penyimpanan  data  yang  terpusat.  Hal  ini  mendorong  kebutuhan  akan  perancangan data warehouse untuk memudahkan pengguna dalam melihat data dari berbagai lokasi. Penelitian bertujuan merancang data  pipeline menggunakan Extract  Transform  Load  (ETL)  process yang  menghasilkan data  warehouse . Tujuannya adalah  menciptakan sistem penyimpanan  efektif  yang  mengintegrasikan data  dari berbagai dimensi tabel, memungkinkan analisis data yang efisien dengan rentang waktu yang relevan. Perancangan data warehouse dilakukan  dengan  mengimplementasikan ETL  process menggunakan DataPrep  by  Trifacta pada  data  sekolah yang kemudian disimpan dalam BigQuery sebagai sistem penyimpanan data. Pendekatan ini memberikan solusi penyimpanan data yang terpusat dan rapi untuk mengatasi permasalahan ketidakefektifan akses dan analisis data. Data  warehouse  yang  dihasilkan  memiliki  struktur  dimensi  tabel  yang  terintegrasi,  memberikan  kemudahan analisis data dengan rentang waktu yang relevan. Proses ETL menggunakan DataPrep by Trifacta dan BigQuery berhasil  mengatasi  permasalahan  data  yang  tersebar,  menciptakan  penyimpanan  data  yang  lebih  terpusat  dan efisien.
Kata kunci :   Data  warehouse,  Data  pipeline,  ETL  (Extract,  Transform  dan  Load),  Data  integration, Transforming data, Database

## 1. PENDAHULUAN
Data  warehouse  adalah  konsep  penyimpanan data  terintegrasi  yang  dapat  diandalkan  untuk memenuhi semua  kebutuhan  analisis data. Maka dari itu penggunaan data warehouse sangat penting dalam aspek penelitian dan analisis.  Penelitian ini bertujuan untuk  merancang  sebuah  desain  data  pipeline  untuk data warehouse.
Data  dalam  konteks  ini  adalah  informasi  yang dihasilkan  oleh  survey  pemerintah  tentang  data sekolah.  Data  ini  dapat  digunakan  dan  siap  untuk dianalisis. Data warehouse adalah sistem penyimpanan  data  yang  dirancang  untuk  mendukung pengambilan keputusan dengan cara mengintegrasikan data  dari  berbagai  sumber  dan  mentraformasikannya agar data bisa dianalisis secara efektif.
Penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan  topik ini  mencakup  beberapa  aspek  penting.  Salah  satunya adalah penelitian oleh Vicky Novreza, Yuda Munarko, Lailatul Husniah pada tahun 2020 dengan judul "Data Warehouse  Menggunakan  Snowflake  Schema  Pada Virtual Shop”[1]. Penulis melakukan penelitian untuk merancang  data  warehouse  untuk  data  transaksi sebuah  online  market  yang  menggunakan  teknologi virtual  reality.  Mereka  menggunakan  snowflake schema untuk mengurangi redundansi data pada tabel dimensi.  Mereka  menggunakan  MySQL  sebagai database  dan  data  warehousenya,  Talend  Open  Data
Studio  untuk  data  processing  (ETL),  dan  Pentaho  BI Server  untuk  menampilkan  report  OLAP  Cube berbasis web.
Data pada table-tabel tersebut akan menunjukkan data  tentang  sekolah  di  kabupaten  serang  provinsi banten, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan  menganalisis  kualitas  dan  kuantitas  pendidikan data ini akan menjadi dasar untuk analisis lebih lanjut dalam penelitian ini.
Masalah  yang  dihadapi  dalam  penelitian  ini adalah bahwa data sekolah perjenjang yaitu SD, SLB, SMP, SMA DAN SMK per kecamatan yang berjumlah 145  tabel  tersebar  di  berbagai  tabel  dan  memerlukan pengintegrasian  dan  juga  traformasi  terhadap  data yang  terintegrasi  untuk  analisis  yang  efektif.  Oleh karena  itu,  diperlukan  perancangan  data  warehouse yang efisien.
Tujuan  dari  jurnal  ini  adalah  merancang  dan mengimplementasikan  data  warehouse  menggunakan ETL process untuk mengintegrasikan data sekolah dari semua jenjang di kabupaten serang. Hal ini bertujuan untuk  mengurangi  redundansi  data,  memfasilitasi akses  dan  analisis  data,  serta  membantu  kinerja penyimpanan yang lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Landasan Teori

## 2.1.1. Data Warehouse
Data warehouse
merupakan konsep penyimpanan  data  terintegrasi  yang  dirancang  untuk mendukung  kebutuhan  analisis  data.  Menurut  Inmon (2002) data Warehouse adalah sekumpulan data yang bersifat integrated, subject-oriented, time variant dan nonvolatile dalam mendukung pengambilan keputusan manajemen[2]. Subjek-oriented berarti data diorganisir  berdasarkan  topik  atau  subjek  tertentu, terintegrasi mencakup data dari berbagai sumber yang diubah  menjadi  format  yang  konsisten,  non-volatile berarti  data  disimpan  dalam  jangka  panjang  tanpa modifikasi, dan time-variant menunjukkan bahwa data disimpan  dengan  informasi  waktu.  Pentingnya  data warehouse  terletak  pada  kemampuannya  untuk menyediakan  akses  efisien  dan  cepat  terhadap  data yang tersebar, memfasilitasi analisis, dan mendukung pengambilan keputusan yang informasional.

## 2.1.2. Data Pipeline Architecture
Arsitektur  data  warehouse  atau  arsitektur  data warehouse  merupakan  tahapan  proses  pengumpulan beberapa  sumber  yang  terpisah  kemudian  disatukan kedalam  satu  tempat  penyimpanan  yang  bertujuan untuk memudahkan proses load data[3]. Desain yang baik  dari  data  pipeline  sangat  penting  untuk memastikan kinerja optimal dan integritas data. Atau dengan  kata  lain,  Data  pipeline  adalah  rangkaian proses terhubung di mana keluaran dari satu atau lebih proses menjadi masukan untuk proses lainnya[4].

## 2.1.3. Etl Process (Extract, Transform, Load)
ETL merupakan suatu metodologi yang umum digunakan dalam desain data pipeline. Menurut Inmon (2005), ETL dapat membantu mengurangi redundansi data, meningkatkan aksesibilitas data, dan memungkinkan  analisis  data  yang  lebih  efisien[5]. Tentu  saja  ,  ETL  (Extract,  Transform,  Load)  adalah proses  penting  dalam  penggudangan  data  di  mana sebagian besar pembersihan dan kurasi data dilakukan. ETL  mencakup  tiga  langkah  yaitu  ekstraksi, transformasi,  dan  pengiriman  data  dari  berbagai sumber  ke  satu  penyimpanan  sentral.  Proses  ini memungkinkan bisnis Anda untuk memiliki akses ke data  yang  lebih  akurat  dan  terstruktur[6].  Pemilihan alat  atau  platform  untuk  ETL,  seperti  DataPrep  by Trifacta, dapat memainkan peran kunci dalam efisiensi dan keberhasilan proses ini.

## 2.1.4. Data Integration
Data integration merujuk pada proses menggabungkan  data  yang  memiliki  banyak  label, misalnya,  fusi  data,  asimilasi,  kombinasi,  atau integrasi[7].  Pengintegrasian  data  diperlukan  untuk memastikan  bahwa  data  yang  disimpan  dalam  data warehouse  dapat  diandalkan  dan  relevan.  Inmon (2005)  mencatat  bahwa  integrasi  data  melibatkan pemodelan  data,  pemilihan  metode  integrasi,  dan implementasi  teknologi  untuk  mengatasi  perbedaan format dan struktur data[8].

## 2.1.5. Transforming Data
Transformasi  data  adalah  proses  mengubah struktur atau nilai data agar sesuai dengan kebutuhan analisis  dan  penyimpanan  dalam  data  warehouse. Beberapa  contoh  transformasi  data  yang  mungkin dilakukan adalah menambahkan konstanta, mengalikan,  mengkuadratkan  atau  memangkatkan, mengonversi  ke  skala  logaritmik,  membalik  dan memantulkan, mengambil akar kuadrat dari nilai, dan bahkan menerapkan transformasi trigonometri seperti transformasi gelombang sinus[9].

## 2.1.6. Database
Pemilihan  database  untuk  penyimpanan  data sangat  penting  dalam  desain  data  warehouse.  Basis data adalah daftar garis yang sangat akurat, yang selain posisi  garis  dan  intensitas  yang  akurat,  menyediakan parameter advance line-shape termasuk pencampuran garis[10].  Berbagai  jenis  database,  seperti  BigQuery, menawarkan  skema  penyimpanan  yang  berbeda  dan tingkat  kinerja  yang  beragam.  Database  yang  efisien dapat  meningkatkan  performa  pengambilan  data  dan analisis.

## 2.1.7. Hasil Penelitian Terdahulu
"Data  Warehouse  Menggunakan  Snowflake Schema  Pada  Virtual  Shop"[1]  Penelitian  ini dilakukan  oleh  Vicky  Novreza,  Yuda  Munarko,  dan Lailatul Husniah pada tahun 2020. Mereka merancang data  warehouse  untuk  data  transaksi  sebuah  online market  yang  menggunakan  teknologi  virtual  reality. Dalam penelitiannya, mereka menggunakan snowflake schema untuk mengurangi redundansi data pada  tabel  dimensi.  MySQL  digunakan  sebagai database  dan  data  warehouse,  Talend  Open  Data Studio digunakan  untuk proses ETL, dan Pentaho BI Server  digunakan  untuk  menampilkan  report  OLAP Cube  berbasis  web.  Hasil  penelitian  ini  memberikan wawasan tentang pemilihan skema dan alat yang tepat dalam merancang data warehouse.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Data yang digunakan dalam studi ini adalah data sekunder  yang  diambil  dari  DAPODIKDASMEN. Data  tersebut  mencakup  data  sekolah  semua  jenjang per  kecamatan  di  Kabupaten  Serang  dari  sumber dataset url: Data Sekolah Prov. Banten - Dapodikdasmen (kemdikbud.go.id)

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  adalah  studi  literature untuk  menemukan  data  yang  akurat  dan  memenuhi krtiteria analisis kebutuhan data.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan perancangan dalam studi ini mencakup serangkaian langkah untuk merancang dan mengimplementasikan  data  warehouse  yang  sesuai dengan  ETL  Process.  Berikut  adalah  tahapan perancangannya:

## 3.3.1. Data Selection
Pada  proses  ini  dilakukan  pemilihan  data, pengecekan data dan identifikasi kebutuhan data untuk memahami  jenis  data  yang  diperlukan,  struktur  data yang  diinginkan,  serta  kebutuhan  analisis  yang  akan dilakukan terhadap data sekolah di Kabupaten Serang.

## 3.3.2. Pemilihan Data Pipeline Architecture
Berdasarkan  kebutuhan  data  dan  ketersediaan sumber daya, pada proses ini pemilihan arsitektur data pipeline  akan  dilakukan.  Data  Pipeline  Architecture yang  tepat  dapat  membantu  memastikan  bahwa  data dapat diproses dengan cepat, akurat, dan efisien.

## 3.3.3. Implementasi Data Pipeline
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  data pipeline architecture yang telah dibuat:
a) Load Dataset kedalam Data Lake Pada  tahap  ini  dilakukan  load  dataset  kedalam untuk dimuat kedalam data lake untuk dilakukan proses lebih lanjut.
b) Desain dan data Load Data Staging Pada  tahap  ini  dilakukan  desain  data  staging,
Dimana data dalam data lake  dimuat pada tabel yang sudah dibuat .
c) Implementasi ETL Process Pada  tahap  ini  dilakukan  ETL  process,  Dimana data dalam data staging di extract, transform, lalu akan di load kedalam data warehouse.
d) Uji Validasi Data Setelah implementasi, uji kinerja data warehouse akan dilakukan untuk memastikan bahwa proses ETL berjalan dengan baik dan data yang dimuat ke  dalam  data  warehouse  valid.  Pengujian  ini melibatkan analisis akurasi dan kualitas data.
e) Optimalisasi Data Pipeline Langkah terakhir adalah melakukan optimalisasi data  pipeline.  Proses  ini  mencakup  batch processing  untuk  menjaga  integritas  data  secara terjadwal.
Dengan  mengikuti  tahapan  perancangan  ini, data  warehouse  yang  diimplementasikan  dapat memenuhi  kebutuhan  analisis  data  sekolah  di Kabupaten Serang dan memberikan kontribusi positif dalam pengelolaan dan peningkatan kualitas pendidikan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Tujuan 1
4.1.1. Hasil Pengumpulan Data (Data Collecting)
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  data  asli  sekolah  semester  2023/2024 Ganjil  di  Kabupaten  Serang.  Atribut  yang  ada  pada
data  ini  terdiri  dari  No,  Nama  Sekolah,  NPSN,  BP, Status,  Last  Sync,  Jml  Sync,  PD,  Rombel,  Guru, Pegawai,,  R.  Kelas,  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Dengan keseluruhan berjumlah 145 tabel. Tabel di bawah ini adalah  atribut  dari  data  sekolah  Semester  2023/2024 Ganjil yang dikumpulkan oleh KEMENDIKBUD:
Tabel 1. atribut table sd_kecamatan_anyar Nama kolom Deskripsi No Nomor baris NPSN Nomor Pokok Sekolah Nasional BP Jenjang pendidikan Status Status kepemilikan sekolah Last Sync Sinkronisasi terakhir Jml Sync Jumlah keseluruhan sinkronisasi PD Jumlah peserta didik Rombel Jumlah rombongan belajar Guru Jumlah tenaga pengajar Pegawai Jumlah pegawai R. Kelas Jumlah ruang kelas R. Lab Jumlah ruang laboratorium R.Perpus Jumlah ruang perpustakaan
Berikut  pada  Gambar  1  dan  Gambar  2 diperlihatkan  contoh  data  per  kecamatan  dan  per jenjang yang ada:
Gambar 1. SD Kecamatan Anyar
Gambar 2. SD Kecamatan Bandung
Dengan kumpulan dataset diatas bisa disimpulkan  bahwa  dataset  yang  dikumpulkan  sudah dalam  bentuk data  mart yaitu dataset yang  sudah diproses  dan  diorganisir  sedemikian  rupa  sehingga dapat dengan mudah diakses atau bagian terkecil dari data warehouse . Dan dengan tujuan penelitian ini yang berfokus  dalam  kualitas  pendidikan  dalam  lingkup fasilitas  dan  tenaga  pengajar,  maka  dalam  hal  ini kebutuhan  analisis  hanya  mencakup  data  sekolah, jumlah  ruang  tertentu  dalam  lingkup  sekolah  dan jumlah pengajar dan staff.

## 4.2. Hasil Tujuan 2
4.2.1. Hasil Merancang Data Pipeline
Berdasarkan  kebutuhan  data  dan  ketersediaan sumber  daya,  pemilihan  arsitektur  data  pipeline dilakukan.  Dalam  hal  ini,  Extract  Transform  Load (ETL) process akan menjadi metodologi utama untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan juga data  transforming pada  data  yang  terintegrasi. Arsitektur  data  pipeline  bisa  dilihat  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 3. ETL Data Pipeline Architecture
4.3. Hasil Tujuan 3
4.3.1. Implementasi  ETL  process  dalam  data pipeline pada Google Cloud Platform
Berikut  dijelaskan  mengenai  Langkah  kerja pengimplementasian ETL process pada Google Cloud Platform, guna untuk melihay cara dan hasil dari kerja ETL process : a. Load data ke Data Lake(Google Cloud Storage) Langkah  pertama  yaitu Load  Dataset kedalam Data Lake, masuk  ke bucket Google  Cloud  Storage lalu drag and drop folder kedalam bucket.
Gambar 4. Dataset dalam Data Lake
b. Desain dan data Load ke Data Staging Membuat  data  staging  pada  Bigquery  dilakukan seperti berikut:
Gambar 5. Pembuatan data staging di BigQuery
Pada antarmuka BigQuery, klik simbol titik tiga disamping nama project lalu klik create dataset seperti pada Gambar 5.
Gambar 6. Pembuatan Data Staging di BigQuery
Pada  antarmuka create  dataset seperti  pada Gambar 6 pilih Multi-region lalu klik create dataset .
Gambar 7. Pembuatan Tabel pada Data Staging di BigQuery
Pada tahap pembuatan  table  pada Data Staging. Dalam query  editor ketikkan  query  untuk  membuat table  dan  load  data  dari  data  lake  ke  table  tertentu seperti pada Gambar 7 diatas.
Gambar 8. Pembuatan Tabel pada Data Staging di BigQuery
Dikarenakan  BigQuery  cenderung  merubah nama kolom berdasarkan nama kolom yang ada pada data asli ketika di load. Maka perlu merubah lagi nama kolom pada table seperti pada Gambar 8.
c. Implementasi ETL Process Pada tahap ini dilakukan ETL process, Dimana hal pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat  flow  yang terdiri dari input, receipt dan output:
Gambar 9. Flow pada Dataprep
Pada  gambar  9  klik  tanda  tambah  di Connect your data.
Gambar 10. Import datasets pada Dataprep
Lalu klik import datasets seperti pada gambar 10 Setelah  selesai  meng- import semua datasets (tabel) lalu  lakukan  union  semua datasets dengan  cara  klik kanan pada receipt lalu klik Append Union lalu akan muncul  seperti  gambar  11  klik Add  data untuk menambahkan datasets untuk  di Union -kan  lalu  klik Add to recipe mengintegrasikan semua table kedalam recipe .
Gambar 11. Union Data pada Dataprep
Pada  tahap Transforming data,  klik receipt lalu klik edit  receipt pada  antarmuka Details di  sebelah kanan layar . Dan selanjutnya akan muncul recipe data yang sudah terintegrasi seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Data sebelum transform
Setelah  tahap  diatas  selesai,  dilakukan  proses transform sebagai berikut:
Gambar 13. proses data transform pada recipe
Pada  tahap transforming ,  dilakukan  beberapa tahap data cleaning pada recipe agar data yang di- load kedalam data  warehouse sesuai dengan  kebutuhan, berikut beberapa penjelasan seperti pada gambar 13: 1. Union with 144 tables : pada dataset sd_kecamatan_cikeusal - 4 di- union -kan dengan
144 dataset lainnya.
2. Delete jml_sync: hapus kolom jml_sync.
3. Set no to IFMISMATCHED($col,
[‘Integer’]  “) :menentukan  apakah  nilai dalam  kolom  tertentu  cocok  dengan  tipe  data yang diinginkan atau tidak, dalam hal ini adalah kolom-kolom yang berisi nilai berbentuk angka.
4. Delete  rows  with  missing  values  in  no : menghapus  baris  yang  memiliki  nilai  kosong pada kolom no.
5. Set  last_sync  to IFMISMATCHED($col,
['Datetime.dd-mm-yy hh:mm:ss"dd"shortMonth"yyyy"HH:M M:SS'] ") :digunakan untuk memeriksa apakah nilai dalam kolom tertentu cocok dengan format  tanggal  dan  waktu  yang  diinginkan  atau tidak.
6. Lock bp type  to  String :  kunci  tipe  data  pada kolom bp kedalam String .
7. Replaces matches of “.” From pd with “”: ganti semua  nilai  dalam  kolom  pd  yag  berisi  “.” Dengan “”.
8. Delete  rows  with  missing  values  in  last_sync : menghapus  baris  yang  memiliki  nilai  kosong pada kolom last_sync.
9. Set pd to IF(pd == '0', NULL(), $col) :digunakan  untuk  mengubah nilai  dalam  kolom  tertentu  menjadi NULL jika nilai tersebut sama dengan '0'.
10. Delete  rows  with  missing  values  in pd: menghapus  baris  yang  memiliki  nilai  kosong pada kolom pd.
Jika  proses  data  transform  selesai,  maka  data pada  dataprep  terlihat  seperti  pada  gambar  14 dibawah:
Gambar 14. Data setelah transform
Setelah  keseluruhan  proses  transform  selesai, maka  dilakukan  output  ke  dalam data  warehouse  di BigQuery. Sebelumnya  lakukan  pembuatan dataset untuk  data  warehouse  seperti  pada  gambar  5  dan  6 dengan nama dataset kualitas_pendidikandwh.
Gambar 15. Publishing action dalam output setting
Selanjutnya  buat output untuk data  warehouse , klik ouput pada flow lalu buat create new table pada publishing  action lalu  klik Truncate  the  table  every run, Dimana data dalam tabel akan dihapus dan diganti dengan data  yang baru dalam tabel  yang sama setiap kali ETL process berjalan lalu klik update seperti pada gambar 15.
Gambar 16. Pembuatan Table pada Data Staging di BigQuery
Setelah  semua  langkah-langkah  diatas  selesai, maka flow akan  terlihat  seperti  pada  gambar  16  lalu klik Run.
d. Uji Kinerja Data Pipeline
Untuk melihat apakah data pipeline bekerja dengan benar  untuk  merancang    data  warehouse,  dilakukan pengecekan  pada  tabel  kualitas_pendidikandwh  pada
dataset  kualitas_pendidikandwh  di  BigQuery.  Ketik query  pada  query  editor  di  bigQuery  seperti  pada gambar gambar 17 dibawah.
Gambar 17. query untuk mengecek data pada data warehouse
e. Optimalisasi Data Pipeline
Pada  Langkah  terakhir  ini  dilakukan  optimalisasi pada data pipeline dengan menggunakan metode batch processing, yaitu mesin  atau  dalam  hal  ini  Google Cloud akan menyelesaikan tugas data yang berulang- ulang  secara  berkala.  Ada  dua  tahapan  dalam  batch scheduling  dalam  penelitian  ini  yaitu transfer schedulling dari  data  lake  ke  data  staging  dan schedulling untuk ETL process , Berikut tahapannya:
a. Transfer schedulling dari data lake ke data staging.
Gambar 18. console BigQuery masuk  ke  antarmuka  di  sebelah  kiri  di console BigQuery seperti pada gambar 4.16
Gambar 18. Data Transfer Schedulling from Data Lake to Data Staging
lalu  atur Source pada Google  Cloud  Storage , ganti display  name dengan  kualitas_pendidikan  dan terakhir atur waktu agar data transferring mulai setiap satu bulan sekali seperti pada gambar 18.
Gambar 20. Data Transfer Schedulling from Data Lake to Data Staging
Atur Destination Setting pada data staging yang ingin kita masukkan.
Gambar 21. Data Transfer Schedulling from Data Lake to Data Staging
Dan terakhir klik save seperti pada Gambar 21
b. Schedulling untuk ETL process, masuk ke flow lalu klik schedule dibagian kanan atas lalu akan muncul pop-up  seperti  gambar  22  lalu  atur  ETL  process agar berjalan setiap satu bulan sekali.
Gambar 22. ETL Process Schedulling

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan mengimplementasikan  data  warehouse  menggunakan ETL  Process  dalam  konteks  analisis  kualitas pendidikan  di  Kabupaten  Serang.  Berdasarkan  hasil pembahasan, ditemukan kesimpulan utama  mengenai pentingnya  data  warehouse  sebagai  penyimpan  data terintegrasi yang mendukung pengambilan keputusan, dengan implementasi konsep yang mengikuti prinsip- prinsip  integrasi,  subject-oriented,  time  variant,  dan nonvolatile. Pemilihan desain data pipeline, khususnya ETL  Process,  dianggap  krusial  untuk  memastikan kinerja  optimal  dan  integritas  data.  Penggunaan  ETL Process  dipilih  berdasarkan  umumnya  ditemui  dan sesuai  dengan  sumber  daya  yang  dimiliki.  Pengaruh
pemilihan  teknologi,  seperti  alat  atau  platform  ETL seperti  DataPrep  by  Trifacta,  terbukti  signifikan terhadap  efisiensi  dan  keberhasilan  proses  ETL, meskipun  terdapat  kendala  terkait  ketergantungan pada layanan Google Cloud Platform.
Berdasarkan kesimpulan di atas, beberapa saran untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  diajukan. Pertama,  disarankan  untuk  mengimplementasikan Extract, Load, and Transform (ELT) Process sebagai inovasi dalam desain data warehouse dan ETL process, mengingat  perkembangan  pesat  dalam  teknologi. Evaluasi berkala terhadap arsitektur data pipeline perlu dilakukan untuk memastikan adopsi teknologi terbaru, memastikan  data  warehouse  selalu  diperbarui  dan dapat  diakses  serta  dianalisis  dengan  efisien.  Kedua, penelitian lebih lanjut dapat melibatkan pembandingan berbagai alat ETL selain DataPrep by Trifacta, seperti Talend  Data  Integration,  Pentaho  Data  Integration, atau  alat-alat  ETL  lainnya,  untuk  memberikan wawasan  lebih  mendalam  tentang  keunggulan  dan kelemahan  setiap  alat.  Ketiga,  disarankan  penelitian terkait  penggunaan  Non-Cloud  Environment  dalam Data  Pipeline  Architecture  sebagai  alternatif  selain Cloud environment, terutama Google Cloud Platform. Dengan menerapkan saran-saran ini, diharapkan dapat memperkuat  implementasi  data  warehouse  dan memberikan  dampak  positif  yang  lebih  besar  dalam mendukung analisis kualitas pendidikan di Kabupaten Serang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  V. Novreza, Y. Munarko, and L. Husniah, “Data Warehouse  Menggunakan  Snowflake  Schema Pada Virtual Shop,” J. Repos. , vol. 2, no. 1, p. 67, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i1.180.
[2]  U. L.  Q.  Di,  “RANCANGAN  DATA
WAREHOUSE UNTUK PENUNJANG SISTEM  INFORMASI  EKSEKUTIF  PADA YAYASAN,” vol. 4, no. 1, 2018.
[3]  I.  P.  A.  E.  Pratama  and  N.  P.  N.  D.  Widhiasih, “Perancangan  Data  Warehouse  Untuk  Prediksi Penjualan  Pada  Orba  Express  Menggunakan Pentaho,” JUSS  (Jurnal  Sains  dan  Sist. Informasi) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  43–48,  2020,  doi: 10.22437/juss.v3i2.8147.
[4]  A.  R.  Munappy,  J.  Bosch,  and  H.  H.  Olsson, “Data  Pipeline  Management  in  Practice: Challenges  and  Opportunities,” Lect.  Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell.  Lect.  Notes  Bioinformatics) ,  vol.  12562 LNCS,  pp.  168–184, 2020,  doi:  10.1007/978-3- 030-64148-1_11.
[5]  A.  Kuntadi,  Y.  Feriandi,  J.  Ir,  H.  J.  No,  K. Coblong, and J. B. Indonesia, “Penggunaan SQL Server dalam Pengolahan Data Warehouse yang Praktis dan Berkelanjutan,” pp. 457–468.
[6]  M.  Souibgui,  F.  Atigui,  S.  Zammali,  S.  Cherfi, and S. Ben Yahia, “Data quality in ETL process: A  preliminary  study,” Procedia  Comput.  Sci. , vol. 159, pp. 676–687, 2019, doi:
10.1016/j.procs.2019.09.223.
[7]  N. J. B. Isaac et al. , “Data Integration for Large- Scale  Models of Species Distributions,” Trends
Ecol. Evol. , vol. 35, no. 1, pp. 56–67, 2020, doi: 10.1016/j.tree.2019.08.006.
[8]  B.  Prihantoro,  “Evaluasi  penerapan  konsep integrasi data menggunakan dhis2 di kementerian kesehatan,” J. Inf. Syst. Public Heal. , vol. 5, no. 1, p. 43, 2021, doi: 10.22146/jisph.33959.
[9]  J.  W.  Osborne  and  D. Ph,  “Notes  on  the  use  of data  transformations  .  Data  transformation  and normality,” Pract. Assessment, Res. Eval. , vol. 8, no. 6, pp. 1–7, 2008.
[10]  I.  E.  Gordon et  al. ,  “The  HITRAN2020 molecular  spectroscopic  database,” J.  Quant.
Spectrosc.  Radiat.  Transf. ,  vol.  277,  p.  107949, 2022, doi: 10.1016/j.jqsrt.2021.107949.