Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
MEMBANGUN DATA WAREHOUSE UNTUK MENGANALISA POLA SISWA YANG MENDAFTAR DI ITENAS
(Studi Kasus Institut Teknologi Nasional Bandung)
Mira Musrini B 1 , Nur Fitrianti F 2 , Reysandi Alexandria Rifky 3
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional JL. PH.H. Mustapa No.23, Bandung mmb0036@gmail.com 1 , nurfitrianti46@gmail.com 2 , alexandria.rxa@gmail.com 3

## Abstrak
Kebutuhah akan informasi sangat diperlukan saat ini  dan  dengan  kemajuan  teknologi,  kebutuhan informasi  yang  akurat  dalam  kehidupan  sehari-hari bisa  diperoleh  dengan  mudah.  Sehingga  data informasi dapat dikategorikan sebagai elemen penting dalam  perkembangan  saat  ini  dan  waktu  yang  akan datang. Perguruan Tinggi  memerlukan informasi data untuk  memudahkan  dalam  melakukan  pencarian  dan pembacaan  data  yang  diperlukan,  serta  untuk membuat suatu database yang dapat di gunakan dalam mendukung  proses  analisa  bagi  para  pengambil keputusan. Banyaknya data mahasiswa yang mendaftar  dan  diterima  di  itenas  dalam  beberapa tahun  terakhir,  mengharuskan  pihak  kampus  untuk melakukan  input  data  dalam  skala  besar    hingga mencapai  ribuan  data.  Pemanfaatan  data  warehouse dapat  memberikan  informasi  secara  detail  dan  lebih mudah,  saat  diperlukan  informasi  data  mahasiswa yang  diterima  di  itenas  berdasarkan  banyaknya  data. Hasil  dari  Penelitian  ini  akan  menghasilkan  sebuah data  warehouse  untuk  kampus  Itenas,  serta  laporan dan  analisa  yang  akurat  serta  dapat  bermanfaat. Dimana  hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  Itenas mengalami penurunan jumlah peminat atau mahasiswa  yang  di  terima  selama  4  tahun  terakhir, tertinggi berada pada tahun 2015 yaitu sebanyak 1856 dan terendah  berada pada tahun 2018  sebanyak 1468 peminat  atau  mahasiswa  yang  di  terima.  Serta  kota Bandung  menduduki  perigkat  pertama  julah  kota terbanyak  yang  mendaftar,  di  susul  kota  Cirebon  di urutan ke 2.
Kata kunci :
Data Warehouse, Perancangan, Analisa

## Abstract
Information  is  indispensable  at  this  time  and  with advances  in  technology,  the  need  for  accurate information  in  everyday  life  can  be  obtained  easily. So  that  data  information  can  be  categorized  as  an important element in current and future developments. Higher education institutions need data information to make  it  easier  to  search  and  read  the  required  data, and  to  create  a  database  that  can  be  used  to  support the  analysis  process  for  decision-makers.  The  large number of student data registering and being accepted at ITENAS in recent years has required the campus to input data on a large scale until it reaches the amount of  data.  The  use  of  a  data  warehouse  can  provide detailed and easier information when required student data  information  received  at  itenas  based  on  the amount of data. The results of this study will produce a  data  warehouse  for  the  Itenas  campus,  as  well  as accurate  and  useful  reports  and  analysis.  The  results show  the  research  that  Itenas  has  decreased  the number of enthusiasts or students received during the last 4 years, the highest was in 2015, which was 1856 and  the  lowest  was  in  2018  as  many  as  1468 enthusiasts  or  students  accepted.  Bandung  is  also  the first  city  to  register,  followed  by  Cirebon  in  second place
Keywords :

## Data Warehouse, Design, Analysis

## I. P ENDAHULUAN
Pemanfaatan data pada sistem  informasi dapat menunjang  kegiatan  pengambilan  keputusan,  serta untuk  melakukan  analisa  data  untuk  menggali potensi-potensi  data  yang  sudah  ada  guna  membantu pengambilan  keputusan  dan  mengetahui  karakteristk tertentu.  Sistem  informasi  dapat  digunakan  untuk
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
mendapatkan,  mengolah  dan  menyebarkan  informasi untuk  menunjang  kegiatan  operasional  sehari-hari sekaligus menunjang kegiatan pengambilan keputusan strategis.
Dalam  pengembangan  data  warehouse  yang terpenting  adalah  modeling,  karena  dengan  modeling kita  dapat  melihat  sejauh  mana  data  warehouse  yang dibangun  mampu  menghasilkan  informasi  yang dibutuhkan.  Pemodelan  data  warehouse  dapat dilakukan  dengan  berbagai  macam  metode,  salah satunya  adalah  model  star  schema  dan  snowflake schema. Metode snowflake schema adalah pengembangan  dari  star  schema,  yaitu  metode normalisasi  untuk  tabel  dimensi  yang  ada  dalam  star schema. Pada star schema, sebuah tabel dimensi tidak memiliki  sub-tabel  (sub-dimensi)  sehingga  data  yang dapat  dijadikan  sebagai  bahan  untuk  menghasilkan informasi  tidak  banyak.  Sedangkan  dalam  snowflake schema, setiap tabel dimensi dapat memiliki sub-tabel dimensi  lagi.  Hal  ini  bertujuan  untuk  meminimalkan data yang berlebihan
Banyaknya  data  mahasiswa  yang  mendaftar dan  di  terima  itenas  dalam  beberapa  tahun  terakhir, mengharuskan  pihak  kampus  untuk  melakukan  input data  dalam  skala  besar  dan  banyak  yang  mencapai ribuan  data.  Pemanfaatan  data  warehouse  dapat memberikan  informasi  secara  detail  dan  lebih  mudah ketika memerlukan data mahasiswa yang di terima di itenas  berdasarkan  banyaknya  data.  Baik  itu  profil mahasiswa  yang  terdiri  dari  nama,  jurusan,  waktu penerimaan,  asal  sekolah  maupun  alamat  calon mahasiswa.
Selama  ini  itenas  masih  meraba-raba  dalam melakukan  promosi  dan  tidak  berdasarkan  data  yang sudah ada. Diharapkan dengan adanya data warehouse strategi  promosi  dapat  lebih  focus  pada  kota  atau sekolah  tertentu  berdasarkan  pla  data,  sehingga promosi dapat di harapkan lebih bagus.
Dengan di bangunnya rancnagan data waresouse  di  harapkan  dapat  membantu  dalam normalisasi data  yang  banyak dan terus  masuk setiap tahun. Dimana data akan terintegrasi dengan baik dan mudah  untuk  pahami  ketika  akan  melakukan pengambilan keputusan.

## II. K AJIAN L ITERATUR

## II.1 Penelitian Terdahulu
Sistem  yang  akan  dibangun  merujuk  pada penelitian yang dilakukan oleh peneliti terdahulu yang melakukan penelitian mengenai perancangan, pembuatan  dan  pemanfaatan  datawarehouse  pada kegiatan  sehari-hari  maupun  kegiatan  yang  umum  di lakukan, diantaranya:
Membuat rancangan data warehouse perpustakaan  perguruan  tinggi  xyz  dimana  dalam tahapan  perencanaan  proyek  ini  subyek  utama  dalam database  perpustkaan  adalah  proses  sirkulasi  untuk peminjaman  mahasiswa  (Dahlan  &  Wibowo,  2016). Penelitian  yang  di  lakukan  mengangkat  isu  masalah akssesibilitas  informasi  pajak  daerah  dan  penerapan target  penerimaan.  Isu  aksesibilitas  disebabkan  oleh kompleksitas progres dalampengumpulan dan mengkonsolidasi  data  dari  beberapa  sumber  yang tersebat  pada  unit-unit  pelayanan.  Dinas  pelayanan pajak  (DPP)  harus  menetapkan  target  penerimaan berdasarkan data tahun sebelumnya dengan menggunakan metode tertentu (Ui, 2015).
Penelitian  lain  di  lakukan  untuk  melihat pertumbuhan  data  pasien  yang  meningkat  di  rumah sakit yang mengakibatkan lebih sulit untuk mengumpulkan  data  dan  menganalisis  data  secara manual.  Sehingga mereka membutuhkan data warehouse  yang  dapat  melakukan  tugas  ini  secara otomatis (Andreyana et al., 2017).
Kajian  lain  menyebutkan  bahwa  OLAP  Mampu Mengatasi masalah dalam mekanisme data pemrosesan  yng terpandu untuk  mengetahui  berbagai informasi dari sudut yang berbeda. Dengan memanfaatkan  analisis  transaksional,  maka  kita  tahu reaksi  pelanggan  dalam  memilih  produk  yang  kami kehendaki pasar (Widiadnyana et al., 2017).
Dapat menyimpulkan bahwa untuk meningkatkan layanan  yang  tepat  sasaran  terhadap  pelanggan  dapat meningkatkan efektifitas pemasaran dan meningkatkan  tingkat  penjualan.  Untuk  hal  tersebut, dibutuhkan informasi mengenai produk dan penjualan dari  perusahaan  yang  dapat  digunakan  dalam membuat  keputusan,  sehingga  dapat  menciptakan nilai  yang  pada  akhirnya  dapat  memberikan competitive  advantage  bagi  perusahaan  (Hartadi  & Juwita, 2017).
Spatial  data  warehouse  technology  merupakan salah  satu  solusi  untuk  masalah  data  spasial  yang
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
besar.  Akumulasi  Dalam  proses  pembuatan  gudang data  spasial,  proses  ekstraksi,  transformasi,  dan pemuatan  (ETL)  memiliki  peran  penting  untuk menentukan  kualitas  data  (Astriani  &  Trisminingsih, 2016).
Dari hasil analisis tersebut dibuat sebuah aplikasi data  warehouse  yang  memiliki  user  interface  yang mudah  dipahami  sehingga  dapat  mempermudah eksekutif  dalam  pengambilan  keputusan.  Metode analisis  dilakukan  melalui  tahap  survei  sistem  yang berjalan,  analisis  terhadap  data  yang  didapatkan  dari survei,  identifikasi  informasi  yang  dibutuhkan  untuk pembuatan data warehouse, dan identifikasi persyaratan  sistem  yang  akan  dibangun  (Prajena, 2017)  Teknologi  data  warehouse  yang  dapat dimanfaatkan dalam bisnis maupun lembaga, organisasi,  atau  pun  korporasi  memiliki  kemampuan dalam  mengumpulkan  data  dalam  kurun  waktu tertentu  dan  dari  berbagai  sumber,  dan  9  informasi hasil  pengolahan  data  warehouse  dapat  dimanfaatkan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  cepat (Suni, 2018).
Dari  penelitian  dengan  menggunakan  metode OLAP  (Online  Analytical  Processing)  dan  aplikasi Zoho  Reporting,  dapat  membantu  pihak  pengambil keputusan  (Akbar  et  al.,  2017).  Data  warehouse dirancang  menggunakan  nine  steps  methodology  dan dituangkan  dalam  notasi  unified  modeling  language (UML).  Extract  transform  load  (ETL)  dilakukan dengan  menggunakan  Pentaho  Data  Integration dengan  menerapkan  peta  transformasi.  Selanjutnya untuk  membantu  pengelolaan  SDM,  dibangun  sistem untuk melakukan online analitical processing (OLAP) berbasis  web  guna  mempermudah  memperoleh informasi (. & Musdholifah, 2017).
Adapun  ringkasan  dari  beberapa  penelitian  yang telah dibahas sebelumnya, dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Reysandi Alexandria Rifky ( 2018 ) Membangun Data Warehouse Untuk Mengetahui Pola Siswa Yang Diterima di Itenas Gito Wahyudi (2015) IMPLEMENTASI DATAWAREHOUSE DAN BUSINESS INTIGENCE UNTUK PEMANTAUAN PAJAK DAERAH : STUDI KASUS PADA DINAS PELAYANAN PAJAK DKI JAKARTA Kontribusi pada penelitian ini adalah melakukan perancangan data warehouse, mengimplementasikan dalam bentuk prototipe, memproses cube untuk kepentingan analisis multi dimensional, membuat business intelligence, dan data mining Akhmad Dahlan, Ema Utami, Emha Taufiq Luthfi (2013) PERENCANGAN DATA WAREHOUSE PERPUSTAKAAN PERGURUAN TINGGI XYZ MENGGUNAKAN METODE SNOWFLAKE SCHEMA Kontribusi pada penelitian ini adalah Membuat rancangan data warehouse pada sebuah perpustakaan dengan menggunakan snowflake schema Putu Veda Andreyana, Putu Angelina Widya , dan Made Suartika ( 2017 ) PERANCANGAN DATAWAREHOUSE  RAWAT INAP DAN RAWAT JALAN (STUDI KASUS: RUMAH SAKIT SANGLAH) Kontribusi pada penelitian ini adalah merancang datawarehouse yang teotomatisasi yang bisa di gunakan untuk mengecek data pasien rumahsakit Gredion Prajena (2013) ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK PENJUALAN, IDENTIFIKASI STATUS DISTRIBUTOR, DAN PERPANJANGAN MASA AKTIF DISTRIBUTOR PADA PT HARMONI DINAMIK INDONESIA Kontribusi pada penelitian ini adalah analisis yang dilakukan melalui tahap survei sistem yang berjalan, analisis terhadap data yang didapatkan dari survei, identifikasi informasi yang dibutuhkan untuk pembuatan data warehouse. Mujiono, Aina Musdholifah (2016) PENGEMBANGAN DATA WAREHOUSE MENGGUNAKAN PENDEKATAN DATA-DRIVEN UNTUK MEMBANTU PENGELOLAAN SDM Kontribusi pada penelitian ini adalah  menjelaskan bahwa Data warehouse dirancang menggunakan nine steps methodology dan dituangkan dalam notasi unified modeling language (UML). Extract transform load (ETL) melakukan online analitical processing (OLAP) berbasis web guna mempermudah memperoleh informasi Ricky Akbar, Elsha Yuliani, Qisty Mawaddah, dan Fikri Ardhana (2017) ANALISIS DATA PENJUALAN PERUSAHAAN DETERGEN XYZ DENGAN APLIKASI ZOHO REPORTING MENGGUNAKAN METODE OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESSING) Kontribusi pada penelitian ini adalah mengetaui cara menggunakan metode OLAP (Online Analytical Processing) dan aplikasi Zoho Reporting, dapat membantu pihak pengambil keputusan t Arief Dwi Hartadi, Oktalia Juwita (2013) PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DAN PENERAPAN TEKNIK CLUSTERING SPATIAL PADA WESEL: STUDI KASUS PT XXX Kontribusi pada penelitian ini adalah melakukan perancangan data warehouse dan melakukan clustering data untuk mengetahui pola data yang tersembunyi pada studi kasus tertera. Putu Widiadnyana, M. Azman Maricar, I Nyoman Arnawan, and Sri Ariyani (2017) ANALISIS DATA WAREHOUSE UNTUK TRANSAKSIONAL METODE ANALISIS PEMROSESAN ANALITIK ONLINE (OLAP) DI PERUSAHAAN XYZ SILVER Kontribusi pada penelitian ini adalah melakukan perancangan data warehouse dan melakukan perancangan serta implementasi OLAP pada datawarehouse yang telah di buat. Winda Astriani, Rina Trisminingsih (2016) EXTRACTION, TRANSFORMATION, AND LOADING (ETL) MODUL UNTUK HOTSPOT GUDANG DATA SPASIAL MENGGUNAKAN GEOKETTLE Kontribusi pada penelitian ini adalah proses pembuatan gudang data spasial, proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) memiliki peran penting untuk menentukan kualitas data. Eugenius Kau Suni, Wawan Ridwan (2018) ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN REDAKSI TELEVISI MENGGUNAKAN METODE NINE-STEP KIMBALL (STUDI KASUS PADA REDAKSI KOMPAS TV JAKARTA) Kontribusi pada penelitian ini adalah pengolahan data warehouse dapat dimanfaatkan untuk mendukung pengambilan keputusan cepat
Gambar 1. Pemetaan Daftar Pustaka

## II.2 Data Warehouse
Data  warehouse  merupakan  kumpulan  dari struktur data yang saling berhubungan, setiap struktur memiliki  Key  Performance  Indicator  untuk  proses bisnis tertentu, dan setiap  Key Performance  Indicator berhubungan  dengan  entiti  tertentu.  Hubungan  ini akan menciptakan dimensional model. Setelah itu kita mengumpulkan  Key  Performance  Indicator  ke  dalam tabel fakta (Arquitectura et al., 2015).
Menurut  Feri  Sulianta  dan  Dominikus  dalam buku  Data  Mining  Meramalkan  Bisnis  Perusahaan, data  warehouse  adalah  kumpulan  data  dari  berbagai sumber  yang ditempatkan  menjadi  satu dalam tempat penyimpanan  berukuran  besar  lalu  diproses  menja dibentuk  penyimpanan  multi-  dimensional  (Agarwal, 2014).
Data  warehouse  diperlukan  bagi  para  pengambil keputusan manajemen dari suatu organisasi/perusahaan. Dengan adanya data
warehouse,  akan  mempermudah  pembuatan  aplikasi- aplikasi DSS dan EIS karena  memang kegunaan  dari data  warehouse  adalah  khusus  untuk  membuat  suatu database  yang  dapat  di  gunakan  (Oliva  &  Felipe, 2018).  Gambar  2 menunjukan ilustrasi data warehouse.
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 2. Ilustrasi Data Warehouse

## II.3 Desain Data Warehouse
Data  warehouse  sangat  penting  karena  semua informasi  yang  dibutuhkan  sebuah  perusahaan  dapat ditemukan  disini,  oleh  karena  itu  perusahaan  yang ingin  mengimplementasikan  data  warehouse  harus dapat membuatnya dengan baik.
Langkah-langkah dalam membuat data warehouse
1. Determine business objective
2. Collect and analyze information
3. Identify core business processes
4. Construct a conceptual data model
5. Locate data source and plan data transformations
6. Set tracking duration
7. Implement the plan

## II.4 Skema Salju (Snowflake Schema)
Skema  snowflake  adalah  metode  normalisasi tabel dimensi dalam skema bintang. Skema snowflake dapat  menormalkan  semua  tabel  dimensi,  struktur yang  dihasilkan  menyerupai  kepingan  salju  dengan tabel  fakta  di  tengah.  Modelnya  tidak  dalam  bentuk normal  ketiga.  juga  menyimpan  data  yang  sama seperti  pada  skema  bintang.  Tabel  fakta  yang digunakan  pada  skema  bintang  maupun  pada  skema snowflake  berisi  field-field  yang  sama.  Perbedaan utama  antara  skema  bintang  dan  skema  snowflake adalah  semua  tabel  dimensi  pada  skema  snowflake telah dinormalisasi (Sarka et al., 2012).

## Gambar 3. Skema Salju
II.5 Extraction, Transformation, and Loading
(ETL)
ETL adalah sekumpulan proses yang harus dilalui dalam  pembentukan  data  warehouse.  Tujuan  ETL adalah  mengumpulkan,  menyaring,  mengolah  dan menggabungkan  datadata  yang  relevan  dari  berbagai sumber  untuk  disimpan  ke  dalam  data  warehouse. Proses ETL sendiri terdiri dari extracting, transforming,  loading.  Berikut  adalah  penjelasan  dari tiap proses (Sarka et al., 2012).
Gambar 4. ETL Proses

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Dalam langkah ini, memerlukan metode penelitian yang di gunakan adalah sebagai berikut:
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 5. Flow Metodologi

## III.1 Metodologi Penelitian SI
Bagian  ini  menjelaskan  mengenai  detail  tahapan penelitian SI  yang dilakukan dalam penelitian seperti pada Gambar 7.
1. Studi Litelatur
Metode  ini  dilakukan  dengan  mempelajari  teori- teori  terkait  yang  mendukung  pemecahan  masalah bagi  penelitian  yang  terdiri  dari  media  cetak  dan elektronik.  Daftar  buku  yang  digunakan  sebagai bahan  studi  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  halaman daftar  pustaka  dari  laporan  penelitian  ini.  Rumusan masalah pada penelitian  ini dapat di  lihat pada  bab  1 yang  berdasarkan  latar  belakang  bagaimana  cara membangun data warehouse.
2. Metode pengumpulan data
Metode  pengumpulan  data  merupakan  suatu  hal yang sangat mendasar, metode ini merupakan metode dimana akuisisi pengetahuan dilakukan, yang berfungsi mengakumulasi, mentransfer, dan mentransformasi  data  dari  berbagai  sumber  yang  di perlukan.

## III.2 Proses ETL
Proses  Proses  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menyiapkan  data  dari  operational  source  untuk  data ke-1 Proses ini terdiri dari Extraction,
Transformation,  Loading,  dan  beberapa  proses  yang dilakukan  sebelum  dipublikasikan  ke  dalam  data warehouse,  ETL  atau  extract,  transform,  loading merupakan  fase  pemrosesan  data  dari  sumber  data (data source) masuk ke dalam data warehouse. Tujuan ETL  adalah  mengumpulkan,  menyaring,  mengolah dan  menggabungkan  data-data  yang  relevan  dari sumber  data  yang  tersedia  untuk  disimpan  ke  dalam data  warehouse  yang  kemudian  digunakan  untuk mengintegrasikan data. Proses ETL dilakukan dengan menggunakan SQL Server 2012.

## III.3 Analisis Permasalahan
Dalam  proses  pendaftaran  mahasiswa  baru  di Itenas  melibatkan  banyak  siswa  yang  mendaftar, diantaranya  dapat  mencapai  ribuan  siswa  yang mendaftar.  Dimana  data  yang  tersimpan  pada  biro akademik  sangat  banyak  dan  masih  berupa  data source  yang  tersimpan  pada  Microsoft  Excel, sehingga dalam pencarian data masih cukup sulit dan tidak  ternormalisasi  dengan  baik.  Adanya  data  ganda maupun  data  yang  masih  belum  tersimpan.  Sehingga menyulitkan  dalam  melakukan  pencarian  data  yang valid oleh biro akademik untuk kegiatan yang akan di laksanakan itenas, baik kegiatan promosi dan lainnya.

## III.4 Analisa Kebutuhan
Dalam  perancangan  data  warehouse  pendaftaran mahasiswa  baru  di  Itenas,  adalah  Enterprise  Data Warehouse  Architechture.  Arsitektur  ini  merupakan bentuk  yang  sesuai  dalam  perancangan  data warehouse  pendaftaran  di  itenas.  Inti  dari  arsitektur ini  adalah  mengumpulkan  beberapa  sumber  yang terpisah ke dalam satu wadah sehinggan memudahkan proses ETL pada data warehouse.
Dasar  penggunaan  Enterprise  Data  Warehouse Architechture adalah:
1. Mempermudah proses ketika ETL dilakukan.
2. Menjadikan  data  terpisah  jadi  satu  source data.
3. Mengurangi  Redudansi  data  karena  data yang dikelola dalam satu tempat penyimpanan data.
4. Mempermudah proses Cleansing data.
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## III.5 Analisa Sistem Saat Ini
Saat  ini  sistem  yang  ada  di  itenas  telah terkomputerisasi dalam melakukan penyimpanan data setiap  tahunnya.  Dimana  Itenas  telah  mempunyai portal  data,  namun  belum  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  informasi  data  yang  spesifik  atau terperinci  sesuai  kebutuhan  yang  dapat  diakses  oleh pihak tertentu untuk kebutuhan penelitian.
Sistem pendaftaran mahasiswa baru mencatat hal yang  berhubungan  dengan  penerimaan  mahasiswa baru setiap tahunnya. Dalam sistem ini mencatat data mahasiswa  yang  mendaftar  di  itenas  pada  jalur pendaftaran  USM,  ODT  dan  PMDK  yang  memiliki atribut  nama,  alamat,  nama  sekolah,  kota,  dan provinsi.

## III.6 Analisis Kebutuhan yang diperlukan
Dari  permasalahan  saat  ini,  maka  organisasi membutuhkan  suatu  sistem  baru  yang  memiliki beberapa keunggulan, antara lain:
1. Sistem tersebut dapat membantu menganalisa  data  dengan  cepat  dan  tepat untuk  menghasilkan  laporan  yang  dapat mendukung  pengambilan  keputusan  dan dapat  membantu  pihak  promosi  maupun pihak  terkait  dalam  mengambil  keputusan. Sistem  dapat  menampilakan  analisa  dan laporan mengenai data pendaftaran mahasiswa  baru.  Diantaranya  data  nama pendaftar,  sekolah  asal,  alamat,  tahun mendaftar, serta kota dan provinsi.
2. Sistem  harus  dapat  menyajikan  analisa laporan dalam periode tertentu dan memberikan  informasi  yang  mudah  di pahami oleh pihak-pikah yang membutuhkan serti  informasi  dalam  bentuk  tabel  atau grafik.
Data yang diperoleh dari tahap pengumpulan data akan  digunakan  sebagai  bahan  analisis  terhadap kebutuhan sistem dalam perancangan data warehouse. Kebutuhan informasi baiknya mengacu pada kebutuahn  eksekutif yang  akan menggunakan informasi  untuk  menunjang  proses  pengambilan keputusan. Kebutuhan informasi yang akan dirancang dalam  bentuk  dashboard  business  intelligence sehingga  memungkinkan  pihak  yang  membutuhkan data  dapat  memanfaatkan  informasi  dalam  bentuk visual dan grafik.

## III.7 Data Source
Data  source  yang  di  dapat  adalah  sumber  data yang menjadi bahan dalam pembuatan data warehouse.  Sumber  data  yang  di  gunakan  dalam perancangan  data  warehouse  pendaftaran  mahasiswa baru  di  Itenas  diantaranya  jalur  penerimaan  PMDK dan  jalur  ODT  dalam  bentuk  excel  yang  merupakan export file dari database BAAK Itenas.
Data  Source  ODT  dan  PMDK  berisi  data mahasiswa  yang  mendaftar  pada  jenis  seleksi  ODT, dimana  pada  sumber  data  ini  berisi  data  calon maasiswa yang mendaftar pada jenis seleksi ODT dan PMDK,  diantaranya  tahun  pendaftara,  jenis  seleksi, nama,  alamat  sementara,  alamat  tetap,  Rt,  Rw,  kode pos,  nomor  seleksi,    pilihan  1,  pilihan  2,  kode  lulus, kode  gelombang,  kode  sekolah,  nama  sekolah,  dan kota sekolah.

## III.8 Kerangka Pembuatan Data Warehouse
Berikut adalah kerangka pembuatan data warehouse  yang  digunakan  sebagai  acuan  dari penelitian yang di lakukan.
Gambar 6. Flow Metodologi

## III.8.1 IDENTIFIKASI DAN MENYESUAIKAN DIMENSI
Pada  tahap  ini  identifikasi  dimensi  pada rancangan  data  warehouse  yang  akan  dibuat,  dimana dimensi  sebagai  perspektif  untuk  melakukan  analisis berdasarkan  informasi  yang  ada  pada  data.  Hasil identifikasi dimensi yang dapat menjelaskan
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
mengenai  fungsi  dan  keterangan  dimensi  tersebut dapat dilihat pada tabel 4.2 sebagai berikut.
Tabel 2. Daftar Dimensi Utama Dimensi Keterangan Dim_gelombang Menjelaskan informasi mengenai gelombang penerimaan mahasiswa baru Dim_seleksi Menjelaskan informasi mengenai  tahun  seleksi penerimaan. Dim_jenis_seleksi Menjelaskan informasi mengenai  jenis  seleksi mahasiswa baru. Dim_Sekolah Menyimpan informasi mengenai  sekolah  asal calon mahasiswa baru yabg mendaftar. Dim_kota Menyimpan informasi mengenai kota atau kabupaten asal calon mahasiswa baru yang mendaftar. Dim_jurusan_lulus Menyimpan informasi mengenai  jurusan  yang  di pilih dan di nyatakan lulus bagi calon mahasiswa baru.

## III.8.2 MEMILIH TABEL FAKTA
Setelah  melakukan  identifikasi  dimensi  yang diperlukan,  dengan  memperhatikan  informasi  yang diperlukan  pada  proses  perancangan  data  warehouse, maka dapat diidentifikasikan pula kebutuhan terhadap tabel fakta  (fact  table).  Tabel  dibawah ini menggambarkan informasi mengenai tabel fakta yang akan  di  bentuk  pada  data  warehouse  penerimaan mahasiswa baru.
Tabel 3. Daftar Tabel Fakta No Tabel Fakta Atribut 1. Tabel fakta camaba (fact_table)
Gelombang, Tahun
Seleksi, Jenis Seleksi, Sekolah, Kota dan Kabupaten, Jurusan Lulus.

## III.9 Proses ETL
Pada proses ini di gambarkan tahapan proses ETL berlangsung seperti pada flow chart berikut.
Mulai Data yang akan di Extrak dari sumber data PROSES ETL BERHASIL? Menyimpan Data hasil ETL pada SQL Server Query Update Dimensi, dan Tabel Fakta Selesai YA TIDAK Query Data Tujuan
Gambar 7. Flow Chart Proses ETL
Dijelaskan  pada  tahapan  awal  adalah  pemilihan data yang akan di ekstrak kedalam suber data dimana query data  tujuan  di input ,  kemudian  proses ETL berlangusung.  Jika  ‘Tidak’  berhasil  maka  dilakukan proses  ulang  hingga  benar-benar  berhasil,  dan  jika ‘Ya’  secara  otomatis  data  akan  tersimpan  ke  dalam SQL  Server berserta query hasil  dari  proses ETL . Dimana query yang  akan  tersimpan  adalah query update tabel dimensi dan tabel fakta.

## III.10 Kerangka Data Warehouse
Skema  data  warehouse  secara  umum  yang menggambarkan  alur  pembuatan  rancangan  data warehouse  yang  akan  dibuat,  dimana  proses  awal hingga akhir  yang di gambarkan seperti pada gambar 8.
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Gambar 8. Flow Chart Proses ETL
III.11 Rancangan Skema Data Warehouse
Dalam  melakukan  perancangan data  warehouse , dilakukan  usulan  rancangan  baru  dimana  rancangan ini  berupa  skema data  warehouse yang  akan diimplementasikan kedalam  sistem  baru  yang  hendak di  buat  yaitu  menggunakan  skema  salju  atau snowflake  schema .  Dimana  rancangan  ini  akan  lebih jelas  dan  memudahkan  dalam  membaca  dan menganalisa  data  yang  ada.  Pembaruan  rancangan dari  data source  excel ke  dalam  data  warehouse. Berikut  adalah  gambaran  skema  baru  yang  akan dirancang, dapat dijelaskan pada gambar 9.
fact_camaba dim_sekolah dim_kota_kab dim_jurusan_lulus dim_gelombang dim_seleksi dim_jenis_seleksi id_kota_kab PK id_kota_kab PK id_jurusan PK nama_jurusan nama_sekolah FK id_gelombang PK id_jurusan FK id_gelombang FK jmlhMhsDftr tahun FK tahun PK id_seleksi FK Id_seleksi PK Nama_seleksi nama_kota_kab nama_sekolah FK id_camaba PK
Gambar  9. DFD  Rancangan  Skema  Data Warehouse

## III.12 Pembuatan Data Warehouse
Dalam  pembuatan  data  warehouse,  terdapat beberapa  tahapaan-tahapan  yang  perlu  di  lakukan. Diantaranya  menentukakn  prioritas  dan  mode query, dalam  tahapan  ini  akan  di  bahas  mengenai  proses Extract,  Transformation,  and  Load  (ETL), backup yang dilakukan secara berkala.
Gambar 10. Transformasi Data
Gambar 11. Sumber Database
Gambar 12. Kolom Sumber Database
Gambar 13. Tampilan Tujuan Database
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar  14. Pemetaan  Sumber  dan  Tujuan Database
III.13 Proses Extract, Transformation, and Load (ETL)
Dalam proses ETL ketika semua sumber data dan tujuan  data  telah  terisi  dan  di  sesuaikan  dengan kebutuhan  data,  maka  tools  harus  di  jalankan  untuk mengetahui  apakah  proses  berhasil  di  lakukan, dimana  setiap control  flow akan  di  cek  ber  urutan, mulai  dari execute  task ,  import  data  ke  tujuan database,  update  dimensi,  loading  data  ke fact  table atau tabel fakta dan pada tabel jurusan seperti yang di tampilkan gambar
Gambar 15. Proses Transformasi ke datawarehouse
Gambar  16. Proses  Transformasi  Sumber  ke Tujuan Database

## III.14 Skema Salju Data Warehouse
Skema  salju  yang  di  tampilkan  pada  gambar  18 adalah  skema  salju  implementasi  dari  rancangan  dan telah  saling  terhubung  antara  tabel  fakta  dan  tabel dimensi.
Gambar 17. Skema Salju Data Warehouse

## III.15 Hasil Pengujian Sistem
Tahap uji coba ini di lakukan dengan melakukan pengujian dan evaluasi untuk mengetahui apakah data warehouse  dapat  berjalan  atau  tidak.  Proses pengujuan  apliksi  menggunakan  Ms.Visual  Studio 2010  (SSDT  2010)  dan  SQL  Server  2008  yang terdapat  pada  laptop  atau  perangkat  penulis.  Berikut hasilnya :
1. Proses ETL (Pemindahan data calon mahasiswa)  Hasil  pada  Ms.Visual  Studio 2010.
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 18. Proses Proses ETL berhasil
Dari  gambar  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa proses  pengujian  ETL  dari  sumber  data  (data  calon mahasiswa)  menuju data  base tujuan  berjalan dengan baik  dan  di  tandai  dengan  tanda chechlist berwarna hijau  yang  menandakan  data  berhasil  di  trasnformasi dengan panah alir dari atas menuju ke bawah.
 Proses  ETL  (Pemindahan  data  calon mahasiswa)
Hasil pada SQL Server 2012
Hasil  database  sumber  dengan  nama  database mahasiswa  (dbo.datamahasiswa)  untuk  oprasional system di tampilkan pada gambar 19.
Gambar  19. Hasil  Sumber  Databse  yang berjalan
Dari gambar di atas menjelaskan bahwa database dengan  nama  data  mahasiswa  (dbo.datamahasiswa) yang  dibuka  pada  SQL  Server  2012  berjalan  dengan baik ditandai dengan masuknya data (data mahasiswa)
kedalam  aplikasi  SQL  Server  2012  sebagai  tempat menyimpan  data  tersebut,  dan  yang  nantinya  data akan di transformasi untuk kebutuhan analisis.
Gambar 20. Hasil Tabel fakta yang berjalan
Dari  gambar  di  atas  menjelaskan  bahwa  tabel fakta  yang  dibuka  pada  SQL  Server  2012  berjalan dengan  baik ditandai dengan  masuknya data kedalam aplikasi SQL Server 2012 sebagai tempat menyimpan data. Hasil data yang masuk ke tabel fakta berasal dari foreign key setiap dimensi yang ada pada tabel fakta.
III.16 Tampilan Reporting 20 Kota Terbanyak
Gambar 21. Tabel Reporting 20 besar
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Reporting  pertama  adalah  menggunakan  query SQL  Server  untuk  menampilkan  informasi  jumlah terbanyak 20 kota yang mendaftar ke itenas.
Gambar  22. Contoh  hasil  Reporting  Dalam Grafik 3D
Reporting  kedua  adalah  menggunakan  diagram Batang  3D  untuk  menampilkan  informasi  20  kota terbanyak  yang  mendaftar  ke  itenas  dalam  kurun waktu  4  tahun.  Dari  grafik  menunjukan  Kota Bandung  ada  pada  posisi  pertama  sebagai  kota terbanyak  yang  mendaftar  ke  itenas,  di  susul  kota Cirebon di urutan ke 2.
III.17 Tampilan Report Penerimaan Selama 4 Tahun

## Gambar 23. Reporting Jumlah diterima selama 4 Tahun
Reporting  pertama  adalah  menggunakan  query SQL  Server  untuk  menampilkan  informasi  jumlah keterima  dari  setiap  tahun  di  itensa  selama  4  tahun terakhir  yaitu  2015,  2016,  2017,  dan  2018.  Dimana jumlah keterima terbanyak ada pada tahun 2015 yaitu 1856  calon  mahasiswa,  dan  mengalami  penurunan setiap tahun nya.
Gambar  24. Contoh  hasil  Reporting  Dalam Grafik 3D

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  analisa  data dimana data apa saja yang diperlukan untuk membuat data  warehouse  dalam  sebuah  instansi,  khususnya dalam  proses  penerimaan  mahasiswa  baru,  sebagai dasar  untuk  pembuatan  laporan  strategi  pemasaran untuk menyampaikan statistik kepada bagian promosi instansi.
Penyajian transformasi dan migrasi data dari data source saat ini ke dalam data warehouse menggunakan SQL Server dan menghasilkan rancangan  desain  data  warehouse  pada  instansi kampus,  yaitu  Institut  Teknologi  Nasional  Bandung. Serta menganalisa ketertarikan calon mahasiswa yang mendaftar  ke  setiap  prodi  atau  jurusan  berdasarkan gelombang  masuk,  sekolah  terbanyak  mendaftar maupun  kota  terbanyak  mendaftar.  Yang  nantinya akan ditampung ke dalam data warehouse secara terus menerus dan berkelanjutan.

## R EFERENSI
Dahlan,  A.,  Utami,  E.,  &  Luthfi,  E.  T.  (2013). Perancangan  Data  Warehouse  Perpustakaan Perguruan  Tinggi  XYZ  Menggunakan  Metode Snowflake Schema. Jurnal Teknologi Informasi , 8 (November), 1907–2430.
Ui,  F.  (2015). Implementasi  data...,  Gito  Wahyudi, FASILKOM UI, 2015 .
Andreyana,  P.  V.,  Widya,  P.  A.,  &  Suartika,  M. (2017). Designing  Data  Warehouse  At  the Inpatient  and  Outpatient  (Case  Study:  Sanglah Hospital) . 2 (1), 40–45.
Mira Musrini B, Nur Fitrianti F, Reysandi Alexandria Rifky Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Andreyana,  P.  V.,  Widya,  P.  A.,  &  Suartika,  M. (2017). Designing  Data  Warehouse  At  the Inpatient  and  Outpatient  (Case  Study:  Sanglah Hospital) . 2 (1), 40–45.
Hartadi,  A.  D.,  &  Juwita,  O.  (2017).  Perancangan Data  Warehouse  dan  Penerapan  Teknik Clustering Spatial pada  Wesel:  Studi  Kasus PT XXX. ComTech:  Computer,  Mathematics  and Engineering Applications , 4 (1), 199.
https://doi.org/10.21512/comtech.v4i1.2704
Astriani,  W., & Trisminingsih, R. (2016). Extraction,
Transformation, and Loading (ETL) Module for
Hotspot Spatial Data Warehouse Using Geokettle. Procedia  Environmental  Sciences , 33 ,
626–634. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.117
Prajena,  G.  (2017).  Analisis  dan  Perancangan  Data
Warehouse  untuk  Penjualan,  Identifikasi  Status
Distributor,  dan  Perpanjangan  Masa  Aktif Distributor pada PT Harmoni Dinamik Indonesia. ComTech:  Computer,  Mathematics and  Engineering  Applications , 4 (1),  475. https://doi.org/10.21512/comtech.v4i1.2792
Suni,  E.  K.  (2018).  Analisis  Dan  Perancangan  Data Warehouse  Untuk  Mendukung  Keputusan Redaksi  Televisi  Menggunakan  Metode  Nine- Step Kimball. Jurnal Teknik Informatika , 11 (2), 197–206. https://doi.org/10.15408/jti.v11i2.8560
Akbar, R., Yuliani, E., Mawaddah, Q., & Ardhana, F. (2017).  Analisis  Data  Penjualan  Perusahaan
Detergen XYZ dengan Aplikasi Zoho Reporting Menggunakan Metode OLAP (Online
Analytycal  Processing). Jurnal  Edukasi  Dan Penelitian  Informatika  (JEPIN) , 3 (1),  71. https://doi.org/10.26418/jp.v3i1.20200
. M., & Musdholifah, A. (2017). Pengembangan Data Warehouse  Menggunakan  Pendekatan  Data- Driven  untuk  Membantu  Pengelolaan  SDM. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and
Cybernetics Systems) , 10 (1),
1. https://doi.org/10.22146/ijccs.11184
Arquitectura,  E.  Y.,  Introducci,  T.  I., 赫 晓霞 ,  Iv,  T.,
Teatinas,  L.  A.  S.,  Conclusiones,  T.  V.  I.  I., Contemporáneo, P. D. E. U. S. O., Evaluaci, T. V, Ai, F., Jakubiec, J. A., Weeks, D. P. C. C. L. E.  Y.  N.  to  K.  in  20,  Mu,  A.,  Inan,  T.,  Sierra Garriga, C., Library, P. Y., Hom, H., Kong, H., Castilla,  N.,  Uzaimi,  A.,  …  Waldenström,  L. (2015). No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者にお ける 健康関連指標に関する共分散構造分析 Title.
In Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae  Mendelianae  Brunensis (Vol.  53, Issue 9)..2014.12
Agarwal,  S.  (2014).  Data  mining:  Data  mining concepts and techniques. In Proceedings - 2013 International Conference on Machine Intelligence Research and Advancement, ICMIRA 2013 . https://doi.org/10.1109/ICMIRA.2013.45
Oliva, S. Z., & Felipe, J. C. (2018). Optimizing Public Healthcare  Management  Through  a  Data Warehousing  Analytical  Framework. IFAC-
PapersOnLine , 51 (27), 407–412. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.02.004 Integrator, O. D. (2013). 건설
데이터 웨어하우스 (Data  Warehouse) 기술개발 (Vol. 8, Issue 1).
Sarka, D., Lah, M., & Jerkič, G. (2012). Training Kit Exam 70-463: Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012 .