Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) Vol. 1, No. 1, Juli 2020, hlm. 12-22

## PENGEMBANGAN DATA WEREHOUSE DAN ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) UNTUK ANALISIS DATA ARTIKEL PADA JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI DAN ILMU KOMPUTER (JTIIK)
Bella Krisanda Easterita* 1 , Issa Arwani 2 , Dian Eka Ratnawati 3
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1 bellakrisanda@student.ub.ac.id, 2 issa.arwani@ub.ac.id, 3 dian_ilkom@ub.ac.id *Penulis Korespondensi
(Naskah masuk: 01 Juli 2020, diterima untuk diterbitkan: 30 Juli 2020)

## Abstrak
Saat  ini,  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK)  telah  terakreditasi  dengan peringkat 2. Dengan JTIIK yang telah terakreditasi, maka peminat peneliti untuk mengirimkan artikel ke JTIIK semakin tinggi. Namun, proses untuk menerbitkan suatu artikel memerlukan waktu lebih dari satu tahun. Agar proses penerbitan tidak memerlukan waktu yang terlalu lama, mulai pada tahun 2018 JTIIK  menerbitkan  jurnal  sebanyak  enam  kali  dimana  penerbitan  mengalami  peningkatan  dari  tahun sebelumnya. Dari peningkatan penerbitan ini, data yang disimpan juga akan semakin bertambah. Sebuah sistem diperlukan untuk mengelola data yang besar dari beberapa sumber dan melakukan analisis yang dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan pengembangan data  warehouse dan Online  Analytical  Processing (OLAP)  sebagai  langkah penyelesaian untuk masalah dalam mengelola dan menganalisis banyaknya data dari beberapa sumber. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sebagai tahapan pertama. Berdasarkan hasil analisis didapatkan 2 information package yaitu information package data artikel dan information package data penulis. Penelitian  dilanjutkan  dengan  perancangan data  warehouse dengan  menggunakan snowflake  schema yang  menghasilkan  2  tabel  fakta  dan  4  tabel  dimensi.  Selanjutnya  dilakukan  implementasi  ETL  dan OLAP.  Kemudian  dilakukan  2  jenis  pengujian.  Hasil  pengujian  pertama  yaitu  validasi  kebutuhan menunjukkan bahwa data  warehouse yang dibangun  telah  sesuai dengan kebutuhan  yang dirancang. Hasil pengujian kedua yaitu performansi proses ETL dari segi waktu menunjukkan bahwa hasil rata- rata waktu yang dibutuhkan untuk eksekusi proses ETL adalah 14,5 detik.
Kata kunci : data warehouse, Online Analytical Processing (OLAP), snowflake schema

## DATA DEVELOPMENT OF WAREHOUSE AND ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) FOR ARTICLEDATA ANALYSIS IN JOURNAL INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTER SCIENCE (JTIIK)

## Abstract
Currently, the Journal of Information Technology and Computer Science (JTIIK) has been accredited with rank 2. With JTIIK which has been accredited, the interest of researchers to submit articles to JTIIK is getting higher. However, the process of publishing an article takes more than one year. So that the publishing process does not require too long, starting in 2018 JTIIK publishes a journal as much as six times where the publication has increased from the previous year. From this increased publication, the data stored will also increase. A system is needed to manage large data from several sources and conduct analysis that can be taken into consideration  in  decision  making.  In  this  study,  the  development  of  a  data  warehouse  and Online Analytical Processing (OLAP) was carried out as a solution to problems in managing
Bella Krisanda Easterita dkk, Pengembangan Data Warehouse … 13 and analyzing the amount of data from several sources. In this study, an analysis is performed as the first stage. Based on the results of the analysis obtained 2 information packages, namely article data package information and data author information package. The study continued with the design of the data warehouse using the snowflake schema which produced 2 fact tables and 4 dimension tables. Next are the ETL and OLAP implementation. Then performed 2 types of testing. The first test result, namely the validation of needs, shows that the data warehouse that was built was in accordance with the requirements designed. The second test result, namely ETL process performance in terms of time, shows that the average time needed for ETL process execution is 14.5 seconds.
Keywords : data warehouse, Online Analytical Processing (OLAP), snowflake schema

## 1. PENDAHULUAN
Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK)  ialah  salah  satu  jurnal  nasional terbitan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Malang. JTIIK berisikan artikel hasil- hasil  penelitian  di  bagian  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  sejak  2014. Mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang bermutu serta menjadi rujukan utama bagi peneliti merupakan visi dan tujuan dari JTIIK untuk menjadi jurnal nasional terbaik.
JTIIK  telah  terakreditasi  dengan  peringkat  2  oleh  Kementerian  Riset,  Teknologi  dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia. Dengan JTIIK yang telah terakreditasi, maka peminat peneliti untuk mengirimkan artikel ke JTIIK semakin tinggi. Namun, proses untuk menerbitkan suatu  artikel  dapat  memerlukan  waktu  selama  lebih  dari  satu  tahun.  Agar  proses  penerbitan suatu artikel tidak memerlukan waktu yang terlalu lama, maka mulai pada tahun 2018 JTIIK menerbitkan jurnal sebanyak 6 kali yaitu pada bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober, dan Desember. Penerbitan jurnal di JTIIK mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya yang menerbitkan jurnal sebanyak empat kali setiap tahun. Dengan adanya peningkatan penerbitan jurnal, data yang disimpan juga akan semakin bertambah. Sesuai dengan tujuan JTIIK untuk menjadi  jurnal  nasional  terbaik  maka  diperlukan  keputusan-keputusan  yang  dapat  menjadi penyelesaian  dari  permasalahan  yang  ada.  Untuk  dapat  mengelola  data  dalam  jumlah  yang besar serta melakukan analisis data yang dapat berperan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan  keputusan  untuk  mencapai  tujuan JTIIK,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat mengelola  data  dari  beberapa  sumber  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.
Dari permasalahan yang tertera, maka diperlukan sebuah sistem yang dapat menganalisis data artikel dalam jumlah besar yang berasal dari beberapa sumber yaitu data warehouse . Data warehouse ialah salah satu solusi untuk mengambil ( extract ) data dan juga informasi penting yang berasal dari beberapa sumber data terkait dan diintegrasikan yang nantinya akan dijadikan ke dalam satu data warehouse . Data warehous e dirancang untuk menganalisis dan menyimpan data berdasarkan subject spesifik. Historical ialah salah satu sifat dari d ata warehouse , sehingga data warehouse dapat dimanfaatkan dalam jangka panjang. Non-volatile juga termasuk dalam sifat data  warehouse ,  data  pada data  warehouse tidak  diperbaharui  secara  waktu  yang sebenarnya namun di- refresh dari sistem operasional secara teratur. Data yang sudah diolah di dalam data  warehouse dapat  ditinjau  dari  berbagai  dimensi  dan  dapat  membantu  dalam melakukan analisis data secara akurat, tepat, dan juga cepat. Hasil dari analisis tersebut dapat membantu  pihak  eksekutif  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  mengembangkan  JTIIK menjadi jurnal nasional terbaik .
14 Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) , Vol. 1, No. 1, Juli 2020, hlm. 12-22
Tujuan  dibuat  data  warehouse  pada  JTIIK  adalah  untuk  menganalisis  perkembangan jumlah artikel tiap tahun, perkembangan jumlah penulis tiap tahun, dan penyebaran penulis. Dalam menampilkan hasil analisis data yang telah dilakukan, membutuhkan sebuah informasi yang disajikan secara visual agar lebih mudah dipahami. Oleh karena itu, membutuhkan sebuah Online Analytical Processing (OLAP).
Berdasarkan uraian yang telah disampaikan, pengembangan data warehouse dan OLAP akan  dikembangkan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini  juga  akan  membahas  kegiatan pengembangan data  warehouse dan  OLAP  untuk  menganalisis  data  artikel  pada  JTIIK. Penelitian yang dilakukan akan menghasilkan data warehouse dan OLAP yang bisa membantu pihak JTIIK untuk mengetahui laporan hasil analisis data yang dapat menjadi salah satu bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk mencapai tujuan JTIIK yaitu menjadi jurnal nasional terbaik.

## 2. SUMBER PUSTAKA/ RUJUKAN

## 2.1 Kajian Pustaka
Penelitian ini didukung dari sejumlah referensi terkait dengan penelitian lain yang telah dilaksanakan sebelumnya dengan topik dan bahasan yang relevan. Pada penelitian ini mengacu pada 3 referensi jurnal ilmiah yang digunakan sebagai panduan dalam melaksanakan penelitian ini.  Referensi  pertama  yaitu  penelitian  oleh    (Lisangan  &  Saptadi,  2010)  yang  berjudul “Perancangan  Data  Warehouse  pada  PT.  Gramedia  Asri  Media  Makassar”.  Pada  penelitian tersebut penulis merancang sebuah data warehouse berdasarkan pada hasil analisis katalog stok buku, hasil wawancara, dan juga kuesioner menghasilkan gambaran struktur sebuah database yang kemudian dilakukan perancangan data warehouse menggunakan pendekatan top-down, metode  Kimball,  serta  pemodelan  star  schema.  Peneliti  juga  menggunakan  teknik  Online Analytical Processing (OLAP) sebagai pemanfaatan untuk berbagai fasilitas yang digunakan untuk  menghasilkan  informasi  untuk  pengawas  dalam melaksanakan  analisis  dari stok  buku dan dapat menghasilkan informasi yang dapat dimengerti secara umum.
Referensi  kedua  yaitu  penelitian  oleh    (Tresnawati  &  Susilowati,  2014)  yang  berjudul “Implementasi Teknologi OLAP pada Sistem Data Penjualan”. Pada penelitian tersebut peneliti membangun sebuah data warehouse untuk mengatasi permasalahan banyaknya data penjualan transaksional yang berlangsung setiap hari dan menimbulkan kesulitan pada proses analisa dan pengambilan keputusan. Hasil dari data warehouse yang dibuat akan dianalisis melalui proses Online Analytical Processing (OLAP). OLAP membantu memudahkan kebutuhan akan analisa terpenuhi dan membantu proses menjadi lebih efisien yang akan menghasilkan informasi yang berguna bagi Manajer Penjualan sebagai penentuan strategi dan dasar pengambilan keputusan. Selain itu OLAP dapat menampilkan report dengan bermacam-macam dimensi yang berbeda dan operasi-operasi OLAP seperti drill down, pivoting serta filtering.
Referensi ketiga yaitu penelitian oleh  (Pratama, et al., 2013) dengan judul “Perancangan Data  Warehouse  Pemetaan  Data  Siswa  Pada  Disdikpora  Kota  Palembang”.  Pada  penelitian tersebut peneliti merancang sebuah data warehouse untuk menampung data dalam jumlah besar. Peneliti  menerapkan  metode  Nine-Step  Methodology  dari  Connolly  dan  Begg.  Data  yang dikumpulkan  dimasukkan  ke  dalam  Microsoft  Excel  dan  hasilnya  dimasukkan  ke  dalam database Microsoft SQL Server 2008 dan di load ke dalam Microsoft SQL Business Intelligence Development  untuk  dilakukan  analisis.  Hasil  analisis  data  warehouse  yang  telah  dikerjakan menghasilkan  infromasi  yang  lebih  rinci untuk  pihak  Disdikpora  dan membantu melakukan analisis perkembangan jumlah data siswa.

## 2.2 Data Warehouse
Terdapat beberapa pengertian mengenai data warehouse . Data warehouse didefinisikan sebagai  kumpulan database yang  saling integrated serta  bersifat subject-oriented yang dipersiapkan  untuk  menciptakan  informasi  yang  diperlukan  untuk  pengambilan  keputusan (Inmon, 1992). Data warehouse dijelaskan sebagai kumpulan data yang terintegrasi, bersifat subject-oriented,  nonvolatile, dan time-variant yang  mendukung  keputusan  dari  manajemen (Kimball & Ross, 2002).

## 2.3 Snowflake Schema
Snowflake schema ialah metode normalisasi dari tabel dimensi pada star schema . Hasil dari metode  normalisasi  tabel  dimensi  membuat  struktur  pada snowflake  schema menyerupai kepingan salju dengan tabel fakta di tengah (Ponniah, 2001). Snowflake schema dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.4 Online Analytical Processing (OLAP)
Metode tertentu yang dimanfaatkan untuk melangsungkan analisa data yang berada pada database  dan  kelak  dibuat  sebuah  laporan  yang  sesuai  dengan  request  dari  pengguna  ialah pengertian  dari  Online  Analytical  Processing  (OLAP)  (Hermawan,  2006).  Selain  itu  OLAP adalah sebuah jenis perangkat lunak yang mengizinkan analyst, executive dan manager untuk mendapat  manfaat  dari  dalam  data  secara  interaktif,  cepat,  serta  konsisten  dengan  beragam peluang yang ada pada pandangan terhadap informasi yang diubah dari raw data menjadi real form yang bisa dimengerti oleh pengguna (Ponniah, 2001).

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan pertama yang dilaksanakan yaitu studi pustaka. Pada tahap ini mempelajari, mencari dan pengumpulan  referensi  untuk  mendapatkan  paparan  dari  teori  yang  bersangkutan  dengan  penelitian. Selanjutnya yaitu pengumpulan data yang dilaksanakan dengan cara wawancara kepada pengelola JTIIK dan melakukan studi dokumen.
Pada analisis kebutuhan terdapat empat proses yaitu analisis kebutuhan pengguna, analisis sumber data, pendefinisian kebutuhan, dan pembuatan information package . Hasil dari analisis akan digunakan pada  tahap  perancangan data  warehouse yang  terdiri  dari  beberapa  proses.  Proses  tersebut  yaitu perancangan arsitektur, pemodelan data dimensional, percanganan proses ETL.
Hasil perancangan akan diterapkan pada implementasi.  Implementasi terbagi menjadi tiga tahap yaitu  implementasi Data  Definition Language (DDL),  implementasi  proses  ETL,  serta  implementasi
Gambar 1. Snowflake Schema
16 Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) , Vol. 1, No. 1, Juli 2020, hlm. 12-22 OLAP. Dari data warehouse yang telah dibuat akan dilakukan pengujian pengujian validasi kebutuhan dan pengujian performansi ETL. Selanjutnya yaitu kesimpulan dan saran dari penelitian ini yang dapat berguna bagi penelitian berikutnya.
Pengembangan data warehouse dan OLAP pada penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang dapat dilihat pada Gambar 2.

## 4. ANALISIS KEBUTUGAN DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE

## 4.1. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  terdiri  dari empat  tahap  yaitu  analisis  kebutuhan  pengguna,  analisis sumber data, pendefinisian kebutuhan, dan pembuatan information package . Hasil dari analisis kebutuhan pengguna bersumber pada hasil wawancara yaitu laporan mengenai jumlah artikel dan jumlah penulis.
Kemudian analisis sumber data. Sumber data yang didapatkan mempunyai bentuk format comma-separated values (CSV). Karena tidak mendapatkan akses langsung pada sistem JTIIK, maka  maka  dirancang  sebuah database OLTP.  Hasil  perancangan database OLTP  yang menghasilkan 3 tabel yaitu tabel ARTIKEL_PROSES, ARTIKEL_TERBIT, dan PENULIS.
Langkah selanjutnya yaitu pendefinisian kebutuhan. Pada tahap ini dilakukan pemilihan fakta yang dihasilkan dari analisis kebutuhan pengguna dan hasil analisis sumber data. Fakta yang  dihasilkan  yaitu  fakta  artikel  yang  mempunyai  status  dan  waktu  sebagai  dimensi pendukung serta fakta penulis yang mempunyai afiliasi dan waktu sebagai dimensi pendukung. Dari fakta tersebut menghasilkan dimensi yang dapat mendukung fakta. Dimensi pendukung fakta yang didapat yaitu dimensi status artikel, dimensi waktu, dan dimensi afiliasi.
Tahap  selanjutnya  yaitu  pembuatan information  package .  Dari  kebutuhan  yang  telah didefinisikan  menghasilkan  dua information  package yaitu information  package data artikel dan information package data penulis. Information package data artikel dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Information Package Data Artikel Subjek: Artikel Dimensi Status Artikel Waktu Status Tahun Bulan Measurement Jumlah Artikel

## Gambar 2. Alur Metodologi Penelitian

## 4.2. Perancangan Arsiktektur Data Warehouse

## Gambar 3. Arsitektur Data Warehouse
Perancangan  arsitektur  data  warehouse  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Pada  Gambar  3 terdapat  beberapa  komponen  utama,  yaitu  data  source,  staging  area,  warehouse,  dan  user. Komponen  data  source  berisi  data-data  sumber  yang  berasal  dari  JTIIK.  Staging  area merupakan tempat  terjadinya  proses  transformasi,  pembersihan,  dan  integrasi  data  dari  data source  menuju  ke  dalam  data  warehouse.  Warehouse  terdiri  dari  tempat  penyimpanan  data warehouse.  Komponen  user  merupakan  output  dari  data  warehouse.  Pada  arsitektur  data warehouse diawali dari data-data yang didapatkan dari JTIIK akan dilakukan proses ekstrak lalu dilakukan transformasi data. Selepas dilakukannya transformasi, data-data akan diproses untuk dilakukan load menuju data warehouse. Data yang berada pada data warehouse dapat dilakukan untuk kepentingan pelaporan.

## 4.3. Pemodelan Data Dimensional
Data dimensional yang dimodelkan menggunakan snowflake schema, dimana merupakan hasil  normalisasi  dari  star  schema.  Snowflake  schema  digunakan  karena  untuk  mengurangi terjadinya redudansi data pada tabel dimensi serta untuk menampilkan data yang lebih spesifik dari dimensi-dimensi yang ada. Pada pemodelan ini terdapat 2 skema, yaitu skema data artikel dan skema data penulis. Skema data artikel dapat dilihat pada Gambar 4.
Snowflake  schema  data  artikel  pada  Gambar  4  mempunyai  satu  tabel  fakta  yaitu FAKTA_DATA_ARTIKEL  dan  tiga  tabel  dimensi  yaitu  DIMENSI_STATUS_ARTIKEL, DIMENSI_TAHUN dan DIMENSI_WAKTU.

## 4.4. Perancangan Proses ETL
Perancangan proses ETL dilakukan untuk mengetahui proses perpindahan data dari data source menuju tempat penyimpanan data warehouse. Proses ETL secara umum terdiri dari tiga tahap  yaitu,  extract,  transform,  dan  load.  Untuk  membantu  proses  ETL,  maka  dilakukan perancangan  proses  ETL  secara  konseptual.  Terdapat  9  rancangan  proses  ETL.  Rancangan tersebut untuk proses ETL tabel artikel proses, penulis, dan artikel terbit pada staging database JTIIK serta tabel dimensi status artikel, dimensi tahun, dimensi waktu, dimensi afiliasi, fakta data  artikel,  dan  fakta  data  penulis.  Rancangan  proses  ETL  fakta  data  artikel  menjelaskan
Gambar 4. Snowflake Schema Data Artikel
18 Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) , Vol. 1, No. 1, Juli 2020, hlm. 12-22 bahwa  data  yang  berada  pada  tabel  FAKTA_DATA_ARTIKEL  bersumber  dari  tabel ARTIKEL,  ARTIKEL_TERBIT, DIMENSI_STATUS_ARTIKEL, DIMENSI_TAHUN, dan DIMENSI WAKTU. Karena pemetaan kebutuhan pada tabel belum tepat, maka perlu dilakukan proses transformation maupun seleksi kolom  yang diperlukan. Rancangan proses ETL fakta data artikel dapat dilihat pada Gambar 5.

## 5. IMPLEMENTASI DATA WAREHOUSE

## 5.1. Implementasi Data Definition Language
Pada  tahap  ini  dilaksanakan  implementasi Data  Definition  Language  (DDL) dari pemodelan data dimensional yang sudah dirancang sebelumnya. IBM Data Studio digunakan sebagai tools bantuan.  Terdapat  pembuatan  1 buffer  pool dan  3 table  space serta  6  tabel implementasi DDL. Tabel tersebut yaitu tabel dimensi status artikel, dimensi tahun, dimensi waktu, dimensi afiliasi, fakta data artikel, dan fakta data penulis.
Gambar 5. Rancangan Proses ETL Fakta Data Artikel

## 5.2. Implementasi Proses ETL
Implementasi proses ETL dibuat berdasarkan rancangan konseptual proses ETL yang telah dibuat sebelumnya. Proses implementasi ini menggunakan tools Talend Open Studio. Terdapat 9 job proses ETL. Job proses ETL tersebut yaitu job tabel artikel proses, tabel penulis, tabel artikel terbit pada staging database JTIIK serta dimensi status artikel, dimensi tahun, dimensi waktu, dimensi afiliasi, fakta data artikel, dan fakta data penulis. Job proses ETL fakta data artikel dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 merupakan proses ETL pada fakta data artikel. Pada proses tersebut sumber data diperoleh dari tabel ARTIKEL_PROSES dan ARTIKEL_TERBIT yang berasal dari database DB_JTIIK. Tabel ARTIKEL_PROSES dan ARTIKEL_TERBIT dijadikan sebagai tDB2Input. Kedua tabel tersebut dihubungkan menggunakan komponen tMap dengan nama tMap_1 dan dihubungkan  ke  komponen  tAggregateRow.  Hasil  dari  tAggregateRow  akan  dihubungkan dengan  tMap_2.  Tabel  DIMENSI_ARTIKEL,  DIMENSI_STATUS_ARTIKEL,  dan DIMENSI_WAKTU  dijadikan  sebagai  tDB2Input.  Tabel  FAKTA_DATA_ARTIKEL dijadikan sebagai tDB2Output. Tabel-tabel tersebut akan dihubungkan dengan tMap_2.

## 5.2. Implementasi OLAP
Implementasi ini dilakukan untuk memvisualisasikan OLAP dalam menyajikan data dalam tampilan multidimensional. Untuk mempermudah implementasi maka tahap ini menggunakan tools  Jedox  dan  server  Palo.    Langkah  pertama  pada  implementasi  OLAP  yaitu  dibutuhkan sebuah database pada server Palo. Setelah database dibuat maka dilakukan pembuatan dimensi pada server Palo. Pembuatan dimensi pada server Palo disesuaikan dengan dimensi-dimensi yang  telah  dibuat  sebelumnya  pada  proses  ETL.  Setelah  dimensi  pada  server  Palo  berhasil dibuat, maka perlu membuat sebuah cube. Cube yang dibuat berisikan dimensi-dimensi yang telah dibuat sebelumnya. Untuk memasukkan data ke dalam cube dibutuhkan sebuah proses yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 6. Proses ETL Fakta Data Artikel
Gambar 7. Proses Pemasukkan Data ke dalam Cube
20 Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) , Vol. 1, No. 1, Juli 2020, hlm. 12-22
Gambar  7  merupakan  proses  memasukkan  data  ke  dalam  cube  untuk  data  artikel. Pembuatan kubus data untuk data penulis dilakukan proses yang serupa seperti proses diatas. Proses pembuatan kubus data menghasilkan tampilan atau visualisasi OLAP. Tampilan OLAP ini dapat menunjukkan sebuah report dan grafik yang dibuat pada Jedox Web. Terdapat 2 report dan  grafik  yang  dihasilkan  yaitu  report  dan  grafik  data  artikel  serta  report  dan  grafik  data penulis. Report data artikel dapat dilihat pada Gambar 8 dan grafik data artikel dapat dilihat pada Gambar 9.

## 6. PENGUJIAN
Pengujian yang dilakukan terdapat 2 jenis pengujian yaitu pengujian validasi kebutuhan dan pengujian performansi ETL.
Gambar 9. Tampilan OLAP Data Artikel
Gambar 8. Grafik Report Data Artikel

## 6.1. Pengujian Validasi Kebutuhan
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  pencocokan  skema  data  warehouse  dengan kebutuhan  user.  Pengujian  ini  mempunyai  tujuan  untuk  mengetahui  apakah  data  warehouse yang dibuat telah sesuai dengan kebutuhan pengguna yang sudah dirancang. Hasil pengujian validasi kebutuhan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Validasi Kebutuhan
Pada  Tabel  2  merupakan  hasil  pengujian  validasi  kebutuhan.  Hasil  pengujian  tersebut menunjukkan  bahwa  data  warehouse  yang  dibuat  telah  mencukupi  kebutuhan  yang  telah direncanakan.

## 6.2. Pengujian Performansi ETL
Pengujian ini dilaksanakan dengan melaksanakan pengukuran terhadap kecepatan eksekusi proses  ETL.  Cara  melaksanakan  pengujian  pengukuran  yaitu  melihat  elapsed  time  yang didapatkan selepas proses eksekusi ETL sukses dilakukan. Hasil pengujian performansi ETL untuk  data  artikel  membutuhkan  waktu  eksekusi  sebanyak  14  detik  dan  untuk  data  penulis membutuhkan  waktu  eksekusi  sebanyak  15  detik.  Waktu  rata-rata  yang  didapatkan  dari eksekusi proses ETL yaitu 14,5 detik.

## 7. PENUTUP

## 7.1. Kesimpulan
Perancangan  data  warehouse  menghasilkan  pemodelan  data  dimensional  bentuk Snowflake  Schema.  Terdapat  2  pemodelan  data  dimensional  Snowflake  Schema  yaitu Snowflake Schema Data Artikel dan Snowflake Schema Data Penulis. Dari pemodelan data dimensional  tersebut  didapat  2  tabel  fakta  yaitu  FAKTA_DATA_ARTIKEL  dan FAKTA_DATA  PENULIS  serta  4  tabel  dimensi  yang  mengdukung  tabel  fakta  yaitu DIMENSI_STATUS_ARTIKEL,
DIMENSI_TAHUN, DIMENSI_WAKTU serta DIMENSI_AFILIASI.
Analisis menggunakan OLAP menghasilkan laporan dan grafik untuk masing-masing data. Laporan  pada  data  artikel  dapat  dilihat  berdasarkan  tahun  serta  bulan  yang  dipilih  dan ditunjukkan  berdasarkan  status  artikel  tersebut.  Laporan  pada  data  penulis  dapat  dilihat berdasarkan tahun serta bulan yang dipilih dan ditunjukkan berdasarkan afiliasi dari penulis.
Pengujian dilakukan dengan 2 pengujian yaitu validasi kebutuhan dan performansi ETL. Hasil dari pengujian validasi kebutuhan menunjukkan bahwa data warehouse yang dibuat telah sesuai  dengan  kebutuhan  yang  dirancang.  Hasil  dari  pengujian  performansi  ETL  memiliki waktu eksekusi < 16 detik untuk masing-masing tabel fakta serta memiliki waktu rata-rata 14,5 detik.
Hasil yang Diharapkan Hasil yang Didapatkan Status Validitas Data warehouse dapat menampilkan jumlah artikel
SELECT
ID_STATUS_ARTIKEL, ID_WAKTU, JUMLAH_ARTIKEL FROM FAKTA_DATA_ARTIKEL; Valid Data warehouse dapat menampilkan jumlah penulis SELECT ID_WAKTU, ID_AFILIASI, JUMLAH_PENULIS FROM
FAKTA_DATA_PENULIS; Valid
22 Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) , Vol. 1, No. 1, Juli 2020, hlm. 12-22

## 7.1. Saran
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah pada implementasi data warehouse kedepannya dapat dikembangkan dengan membuat sistem yang terhubung dengan JTIIK sehingga jika ada perubahan data proses input dapat terhubung secara otomatis dan pada pengembangan OLAP dapat dilanjutkan dengan memanfaatkan Jedox Web atau tools OLAP lainnya agar tampilan yang dibuat lebih menarik.

## DAFTAR PUSTAKA
Darudiato,  S.,  2010.  Perancangan  Data  Warehouse  Penjualan  untuk  Mendukung.  Seminar Nasional Informatika.
Hermawan, Y., 2006. Konsep Olap dan Aplikasinya Menggunakan Delphi. s.l.:Andi Publisher. Inmon, W. H., 1992. Building the Data Warehouse. s.l.:Wiley & Sons, Incorporated, John. Inmon, W. H., 2002. Building The Data Warehouse. 3rd penyunt. s.l.:John Wiley & Sons, Inc. Kimball, R. & Ross, M., 2002. The Data Warehouse Toolkit. 2nd penyunt. s.l.:Wiley.
Lisangan,  E.  A.  &  Saptadi,  N.  T.  S.,  2010.  Perancangan  Data  Warehouse  Pengolahan Persediaan  Buku  PT.  Gramedia  Asri  Media  Makassar.  Seminar  dan  Call  For  Paper Munas Aptikom, pp. 81-90.
Ponniah, P., 2001. Data Warehousing Fundamental. New York: John Wiley & Sons, Inc..
Pratama, R., Roisyah, S. & Rahman, A., 2013. Perancangan Data Warehouse Pemetaan Data Siswa. STMIK MDP, pp. 1-9.
Tresnawati, I. & Susilowati, E., 2014. Implementasi Teknologi OLAP pada Sistem Pengolahan Data Penjualan. Seminar Nasional Sains dan Teknologi, pp. 1-7.
Universitas  Brawijaya,  2014.  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer.  [Online]
Available
at: http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik [Diakses 10 2019].
Vassiliadis, P., Simitsis, A. & Skiadopoulos, S., 2002. Conceptual Modeling for ETL Processes.