DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.143

## PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE & ONLINE ANALYTICAL PROCESSING UNTUK DATA-DATA PENELITIAN DAN LUARANNYA PADA PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN PENTAHO
Firman Noor Hasan 1 , I ketut Sudaryana 2
1,2 Teknik Informatika
1 Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia.
2 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri Jakarta, Indonesia.
Correspondence email : firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Article history : Submission date: September 8, 2022   Revised date: Novomber 16, 2022   Published date: November 30, 2022

## ABSTRACT
Utilization of ICT in various sectors is needed, especially those related to business impact and strategy. Information technology is the backbone of the sustainability of businesses, companies, and organizations. Companies that are able to utilize ICT well, therefore indirectly adapt to the times and strive to excel from competitors. The method used refers to the steps recommended by Carlo Vercellis. The software and tools used are open source based, such as Pentaho Data Integration for processing extract , transform , load (ETL) , Pentaho Community Edition for dashboards, Pentaho Report Designer for report generation, and Mondrian OLAP for displaying multidimensional data. The results of this study conclude application of business intelligence in universities is very easy and efficient, the use of a dashboard that is presented visually and interactively is very helpful for leaders in viewing existing research data. So it is very helpful for organizations, especially university leaders in making decisions.
Keywords: Business Intelligence, Olap, Research Data, Etl, Star Schema.

## ABSTRAK
Pemanfaatan TIK di berbagai sektor sangat diperlukan, khususnya  yang terkait dengan  dampak dan  strategi bisnis. Teknologi  informasi  menjadi  tulang  punggung  dari  keberlangsungan  bisnis,  perusahaan,  maupun  organisasi Perusahaan  yang  mampu  memanfaatkan  TIK  dengan  baik,  maka  secara  tidak  langsung  menyesuaikan  dengan perkembangan zaman dan berusaha untuk unggul dari kompetitor. Metode yang digunakan merujuk kepada tahapan yang direkomendasikan oleh Carlo Vercellis. Perangkat lunak serta alat bantu yang diguanakan adalah berbasis open source , seperti pentaho data integration untuk memproses extract , transform , load (ETL), Pentaho Community Edition untuk dashboard , Pentaho Report Designer untuk pembuatan laporan, serta Mondrian OLAP untuk menampilkan data multidimensional. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa penerapan business intelligence di perguruan tinggi sangat memudahkan  dan  efisien,  penggunaan  dashboard  yang  tersaji  secara  visualisasi  dan  interaktif  sangat  membantu pimpinan didalam melihat data penelitian yang ada.  Sehingga sangat membantu bagi organisasi khususnya pimpinan perguruan tinggi didalam mengambil sebuah keputusan.
Kata Kunci: Business Intelligence , Olap, Data Penenelitian, Etl, Skema Bintang.

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan  TIK  di  berbagai  sektor  sangat diperlukan, khususnya yang terkait dengan dampak dan strategi bisnis (Hasan et al., 2022). Teknologi informasi menjadi  tulang  punggung  dari  keberlangsungan  bisnis, perusahaan, maupun organisasi (Sidik et al., 2022).
Perusahaan  yang  mampu  memanfaatkan  TIK dengan baik, maka secara tidak langsung menyesuaikan dengan  perkembangan  zaman  dan  berusaha  untuk unggul dari kompetitor (Hasan & Dwijayanti, 2021). Di era  teknologi  mutakhir  dan  internet  ini,  kecepatan pembuatan  data  telah  meningkat  secara  eksponensial, pendekatan  OLAP  banyak  digunakan  dalam business intelligence untuk  memenuhi  kueri  multidimensi (Patel & Sharma, 2020).
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Business  intelligence merupakan  salah  satu teknologi  yang  sangat  penting  didalam  menganalisis perubahan  bisnis  di  sebuah  perusahaan  maupun organisasi  (Sakas  et  al.,  2019).  Kebutuhan  akan komunikasi  yang  lebih  efektif  menjadi  krusial  sejalan dengan besarnya sebuah organisasi, hal ini menggarisbawahi  pentingnya  menggunakan  alat  bantu seperti Business  Intelligence (BI)  dan  dasboard  untuk memantau sekaligus meningkatkan akurasi dan efisiensi dari data yang tersedia (Abduldaem & Gravell, 2021).
Penggunaan dashboard dengan visualisasi secara interaktif sangat membantu pimpinan didalam melakukan analisis data (Evaristus Didik Madyatmadja, An  Nisa’a  Nuramalia  &  Syahlaa  Perdina  Jamil,  2021; Evaristus Didik Madyatmadja, Muhammad Nuha Ridho, Adhyaksa Rizky Pratama, Miftahul Fajri, 2022).
Institusi  pendidikan  merupakan  salah  satu organisasi yang harus mengelola data untuk meningkatkan  pengambilan  keputusan  (Hindrayani  et al., 2020). Penggunaan teknologi AI yang efektif dalam perguruan    tinggi  akan  memungkinkan  pemilihan strategi  pembelajaran  yang  paling  optimal  (Supriyatna, 2016),  disesuaikan  dengan  kemampuan  dan  kebutuhan individu  siswa  dan  kebutuhan  pasar  tenaga  kerja (Rakhmatov & Arzikulov, 2021).
Adopsi business  intelligence (BI)  di  negara berkembang  masih  dalam  tahap  pengembangan, khususnya  didalam  mengkaji  faktor-faktor  yang mempengaruhi  keputusan  untuk  mengadopsi  BI  dan dampaknya  terhadap  kinerja  pengambilan  keputusan (Jaradat et al., 2022). Business intelligence dan business analytics telah  didominasi  oleh  studi  konseptual, simulasi, dan studi kasus, tetapi seiring berkembangnya bidang ini maka banyak penelitian dilakukan khususnya terkait  penerapan  BI  di  perguruan  tinggi  (Song  et  al., 2022).
Kajian terkait penerapan business intelligence di perguruan tinggi sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya  seperti,  pembangunan data  warehouse (DW)  dalam business  intelligence (BI)  untuk  divisi pemasaran  pada  umumnya  di  sebuah  universitas,  yang melakukan  pendekatan  proses  dalam  menggabungkan PDI dan DW sebagai sumber data sehingga menjadikan tableau sebagai tools BI dalam menyajikan data sehingga meminimalkan waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan data strategis dari 2-3 minggu menjadi 77 menit (Lokaadinugroho et al., 2021). Penerapan BI juga dilakukan  pada  event  tertentu,  salah  satunya  didalam keperluan analisis data untuk akreditasi perguruan tinggi (Lestari et al., 2021).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh peneliti  terkait  BI  di  institusi  perguruan  tinggi  seperti penerapan  BI  di  perguruan  tinggi  pada  data  penelitian yang  menyimpulkan  bahwa  penerapan  BI  di  institusi perguruan tinggi sangat dibutuhkan khususnya didalam analisis  data  untuk  pengambilan  sebuah  keputusan (Hasan, 2019).
Sedangkan metode perancangan data warehouse melalui pendekatan nine steph methodology dari Kimball dapat dijadikan acuan didalam  membuat sebuah  sistem untuk  pengambilan  keputusan  berbasis  olap  ( online analytical processing ), karena olap dapat menampilkan data  multidimensional  dan  bisa  di breakdown hingga detail  (Hasan  &  Febriandirza,  2021). Business intelligence juga membantu didalam menganalisis kasus virus  corona  di  seluruh  dunia,  karena  dashboard  yang dihasilkan  pada  sistem  BI  tersaji  secara  visualisasi  dan interaktif  dan  memudahkan  didalam  penggunaannya (Afikah et al., 2022).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode    yang merujuk  kepada  tahapan  yang  direkomendasikan  oleh Carlo  Vercellis,  yang  menyatakan  bahwa  terdapat  4 tahapan  utama  didalam    proses  pembuatan business intelligence yang  meliputi  tahapan analysis ,  tahapan design ,  tahapan planning ,  tahapan implementation  and control (Vercellis,  2009).  Gambar.1  memperlihatkan tahapan penelitian.
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 1. Tahapan Penelitian
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.143
Tahapan  awal  yaitu  tahapan  yang  tujuannya untuk mengumpulkan data sehingga diperoleh informasi & data-data  yang dibutuhkan  yaitu data-data penelitian pada  institusi  perguruan  tinggi.  Tahapan  analysis  atau analisis  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberi prioritas  kebutuhan  informasi  bisnis  yang  dapat memberikan  keuntungan  maksimal  bagi  organisasi. Tahapan perancangan pada penelitian ini yaitu meliputi tahap metode perancangan untuk data warehouse . Tahap implementation and control atau penerapan  dan  kontrol  pada  penelitian  ini  yaitu menjelaskan  metode  perancangan  dari  BI yang  akan diterapkan  pada  penelitian  ini.  Sedangkan  tahapan evaluasi pada yaitu tahapan dengan maksud melakukan metode  pengujian  pada  sistem  BI.  Didalam  tahap  ini bertujuan untuk meng-evaluasi sejauh mana tujuan dari penelitian tercapai, serta membandingkan dengan sistem yang sebelumnya telah ada ( existing ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data akreditasi mengenai luaran penelitian yang didapatkan  dari  data-data  operasional  yang  telah  di analisis  dan  di  integrasikan  kedalam data  warehouse . Berikut ini adalah tabel data hasil analisis standar luaran penelitian di SPs-UP pada 5 tahun terakhir.

## Tabel 1.  Data Luaran Penelitian SPs-UP
Sumber dana kegiatan penelitian Jumlah penelitian dalam tahun pelaksanaan Jumlah Peneliti an TS -4 TS -3 TS -2 TS -1 TS
Pembiayaan Sendiri oleh Peneliti 107 135 165 103 58 568 PT yang Bersangkutan 39 56 38 44 54 231 Depdiknas 2 17 17 15 13 64 Institusi Dalam Negeri diluar Depdiknas 1 3 0 0 0 4
Institusi Luar Negeri 0 0 0 0 0 0 Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022)
Kondisi sistem yang sedang berjalan sebelumnya, dokumen terkait data-data penelitian tidak terdokumentasi  serta  diolah  manual  pada  Ms.Excel. Masing-masing  prodi  menggunakan  format  yang berlainan.  Sehingga  dibuat  dahulu database yaitu db_Penelitian . Gambar.1 menampilkan diagram hubungan antar entitas (ERD) pada database db_Penelitian.
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 1. ERD db_Penelitian
Sebelum  peneliti  masuk  kepada  proses  ETL ( Extract , Transform , Load ), maka sebelumnya dilakukan proses  perubahan/transformasi  dari  data  transaksional menjadi datawarehouse ,  dengan  menggunakan  model skema  bintang.  Model  skema  bintang  bertujuan menampilkan  data-data  yang  berkaitan  dengan  atribut penelitian,  gambar.2  memperlihatkan  model  skema bintang  yang  diimplementasikan  pada  pengembangan datawarehouse penelitian.
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 2. Model Skema Bintang
Selanjutnya  melakukan  proses  ETL  dari  setiap tabel  dimensi  dan  fakta  menggunakan  PDI  ( Pentaho Data Integration ).
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 3. Proses 1 ETL ( Extract , Transform , Load )
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 4. Proses 2 ETL ( Extract , Transform , Load )
Gambar  3.  memperlihatkan  proses  ETL  dengan tujuan  membentuk  variabel-variabel  yang  dibutuhkan seperti day , month , dan year yang mana variabel tersebut merepresentasikan  waktu  dari  luaran  publikasi  yang dihasilkan. Selanjutnya nilai yang terbentuk dari variabel di-import  ke  tabel Dim_Waktu ,    yang  bertujuan menampilkan  data-data  dari  luaran  publikasi  yang dihasilkan dalam kurun waktu pertahun , dan perbulan. Sedangkan  gambar  4.  menampilkan  proses  pada  tabel fakta  pada  luaran  penelitian  yang  mempunyai  tujuan membuat  sebuah  fakta  yaitu Fact_Penelitian dengan melibatkan beberapa tahapan seperti lookup table untuk semua  tabel  dimensi  dengan  memberikan  nilai foreign key di tabel fakta tersebut. Selanjutnya mengisikan nilai fakta  pada  skema  bintang  dari datawarehouse luaran data penelitian.
Selanjutnya  merancang  skema  OLAP  ( Online Analytical  Processing )  menggunakan  perangkat  lunak Pentaho  Schema  Workbench  Model , tools digunakan dengan  tujuan  untuk  menghasilkan  laporan  yang menghubungkan antara setiap dimensi ke  tabel fakta.
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 5. Perancangan Schema PenelitianModels
Langkah selanjutnya adalah menambahkan node dimensi  yang  telah  dibuat  sebelumnya  kedalam cube PenelitianModels dan menghubungkan setiap surrogate key tiap  dimensi  ke foreign  key yang  ada  pada cube . Gambar.5  diatas  menunjukkan  atribut  dari  model  yang nantinya  digunakan  untuk  OLAP.  Selanjutnya  pada tampilan data grid, secara visual data yang di drill down akan  menampilkan  data  yang  lebih  rinci.  Gambar.6 memperlihatkan tampilan data grid pada PenelitianModels .
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 6. Perancangan Data Grid PenelitianModels
Tujuan  melakukan  OLAP  analisis  berdasarkan dimensi  waktu  dan  prodi,  yaitu  melihat  total  data  dari luaran  penelitian  yang  telah  dihasilkan  berdasarkan variabel waktu dan bisa juga berdasarkan prodi tertentu. Sedangkan  OLAP  analisis  berdasarkan  dimensi  waktu dan dosen, yaitu melihat total data dari luaran penelitian yang dihasilkan oleh dosen berdasarkan variabel waktu. Selanjutnya  OLAP  analisis  berdasarkan  dimensi waktu,dosen,dan  publikasi  yaitu  melihat  total  data  dari luaran  penelitian  yang  dihasilkan  berdasarkan  variabel waktu, yang dapat diurutkan dari dosen yang melakukan maupun  jenis  publikasi.  Sedangkan  OLAP  analisis berdasarkan  dimensi  waktu,sumber,dan  publikasi  yaitu melihat total data dari luaran penelitian yang dihasilkan berdasarkan  variabel  waktu  dan  bisa  juga  berdasarkan sumber pembiayaannya dan jenis dari publikasi tersebut.
Laporan  dibutuhkan  untuk  menampilkan  hasil dari  analisis  data  yang  berasal  dari datawarehouse , laporan  ini  tampilannya  dapat  berupa  grafik,  tabular, maupun  bentuk pie  chart .  Dalam  perancangan  laporan dibuat  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Pentaho Report  Designer (PRD).  Gambar  7  &  8  dibawah  ini menunjukkan tampilan perancangan dan hasil laporan.
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar  7. Perancangan dan Tampilan Laporan 1
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.143
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 8. Perancangan dan Tampilan Laporan 1
Gambar  7  menampilkan  laporan  yang  didesain menggunakan PRD, sedangkan gambar 8 menampilkan hasil  laporan  yang  telah  terintegrasi  dengan  OLAP. Selanjutnya  melakukan  perancangan  dashboard  untuk visualisasi  secara  interaktif  dari  data-data  luaran penelitian SPs-UP. Perancangan dashboard menggunakan  perangkat  lunak Pentaho  Community Dashboard  Editor (CDE).  Hasil  dari  perancangan dashboard ditunjukkan gambar 9,10,11 & 12 berikut.
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 9. Visualisasi Dashboard SPs-UP 1
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022) Gambar 10. Visualisasi Dashboard SPs-UP 2
Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022)
Gambar 11. Visualisasi Dashboard SPs-UP 3 Sumber: (Firman Noor Hasan, 2022)
Gambar 12. Visualisasi Dashboard SPs-UP 4
Tampilan dashboard pada gambar 9 menampilkan grafik keseluruhan luaran penelitian yang dihasilkan oleh semua dosen yang ada di program studi dibawah SPs-UP. Selanjutnya gambar 10 menampilkan menampilkan  grafik  tahun  publikasi  yang  dihasilkan berdasarkan program studi, menunjukkan bahwa  luaran publikasi yang dihasilkan yaitu terbanyak yaitu pada TS- 3  (2014)  dan  TS-2  (2013).  Luaran  publikasi  tersebut dihasilkan dari dosen tetap yang pada prodi Doktor Ilmu Ekonomi  serta  Magister  Teknik  Mesin.  Sehingga  SPs- UP  agar  dapat  meningkatkan  jumlah  penelitian  wajib juga mendorong dan memotivasi program studi lain yang berada  dibawah  naungannya.  Sedangkan  gambar  11 menampilkan grafik total dari data luaran publikasi yang diurutkan    dari  jenis  publikasi  dan  sumber  dana. Visualisasi tersebut  memperlihatkan bahwa data luaran publikasi yang terbanyak yaitu luaran publikasi dengan sumber  dana  Biaya  Sendiri  dan  berjenis  Karya  Ilmiah. Sehingga  meningkatkan  kuantitas    dan  kualitas  dari luaran  penelitian  maka  SPs-UP  sejatinya  harus meningkatkan total anggaran untuk membiayai penelitian  dan  luarannya.  Selanjutnya  gambar  12 menampilkan  grafik  jumlah  luaran  publikasi  yang diurutkan  berdasarkan  program  studi  dan  tingkat publikasi.  Visualisasi  tersebut  memperlihatkan  bahwa total luaran dari publikasi yang paling banyak dihasilkan yaitu  dengan  tingkat  Lokal  yang  dihasilkan  paling banyak oleh dosen dari program studi Magister Teknik.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Selanjutnya  total  luaran  dari  publikasi  untuk luaran  dari  publikasi  dengan  tingkat  Internasional terbanyak dihasilkan oleh dosen-dosen dari prodi Doktor Ilmu Ekonomi. Sehingga agar terjadi peningkatan luaran publikasi pada level tingkat internasional maka SPs-UP harus  mendorong  dan  memotivasi  dosen-dosen  dari prodi lain yang berada dibawah naungannya.

## KESIMPULAN
Pentaho  sangat  membantu  didalam  pembuatan business intelligence di SPs-UP, dengan mengkombinasikan  PDI,  dan datawarehouse sebagai sumber  data.  Sedangkan  visualisasi  untuk  dashboard sudah cukup dengan Pentaho CDE.
Kinerja dosen pada prodi Magister Teknik Mesin dan prodi Doktor Ilmu Ekonomi sudah mencukupi untuk mengejar kebutuhan nilai akreditasi, akan tetapi SPs-UP perlu  meningkatkan  partisipasi  dosen  prodi  lain  yang dibawah  naungannya.  Dan  agar  diterapkan  kebijakan strategis  kepada  dosen  agar  memotivasi  dalam meningkatkan  luaran  publikasi  maupun  penelitian. Diperlukan  sosialisasi  peta  jalan  penelitian  yang  jelas dari setiap prodi dan dosen, agar sesuai dengan rencana strategis  dari  SPs-UP.  Perlu  adanya  monev  setiap semester, sebagai bagian dari rencana tindak lanjut. Hal ini  ber-implikasi  pada  SPs-UP    perlu  mengadakan penilaian kinerja dosen khususnya berdasarkan penelitian  dan  publikasi  yang  dihasilkan,  selain meningkatkan  nilai  akreditasi  serta  berpotensi  untuk motivasi  dosen.  Mengurangi  beban  mengajar  yang terlalu banyak, sehingga dosen dapat meluangkan waktu untuk mengerjakan penelitian dan publikasi. Mengurangi  keterlibatan  dosen  di  kepanitiaan,  baik  itu kepanitiaan  di  tingkat  prodi,  fakultas,  maupun universitas.  Rekomendasi  yang  dapat  diberikan  bahwa SPs-UP  perlu  menerapkan reward  and  punishment kepada  dosen,  serta  perlunya  mengadakan  pelatihan yang  sifatnya  mengarah  kepada  peningkatan  penelitian dan publikasi dosen.

## DAFTAR PUSTAKA
Abduldaem,  A., & Gravell,  A. (2021). Success Factors of  Business  Intelligence  and  Performance Dashboards  to  Improve  Performance  in  Higher Education. ICEIS:  Proceedings  of  the  23rd
International Conference on Enterprise Information Systems - Vol.2 , 392–402. https://doi.org/10.5220/0010499503920402
Afikah, P., Avorizano, A., Afandi, I. R., & Hasan, F. N.
(2022). Implementasi Business Intelligence Untuk Menganalisis  Data  Kasus  Virus  Corona  di Indonesia Menggunakan Platform Tableau. Pseudocode , 9 (1), 25–32. https://doi.org/https://doi.org/10.33369/pseudoco de.9.1.25-32
Evaristus Didik Madyatmadja, An Nisa’a Nuramalia, L.
K., & Syahlaa Perdina Jamil, W. K. (2021). Data Visualization Of Internet Usage In The Jabodetabek Area .
Evaristus Didik Madyatmadja, Muhammad Nuha Ridho, Adhyaksa  Rizky  Pratama,  Miftahul  Fajri,  L.  N. (2022). Penerapan  Visualisasi  Data  Terhadap Klasifikasi  Tindak  Kriminal  Di  Indonesia . https://doi.org/https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.12 7
Firman  Noor  Hasan,  I.  ketut  S.  (2022). Penerapan Business  Intelligence  &  Online  Analytical Processing  Untuk  Data-Data  Penelitian  Dan Luarannya Pada Perguruan Tinggi Menggunakan Pentaho .
Hasan,  F.  N.  (2019).  Implementasi  Sistem  Business Intelligence  Untuk  Data  Penelitian  di  Perguruan Tinggi. Prosiding Seminar Nasional TEKNOKA 4 , 4 (2502), I1–I10. https://doi.org/10.22236/teknoka.v4i1.3943
Hasan,  F.  N.,  &  Dwijayanti,  M.  (2021).  Analisis Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Terhadap  Layanan Grab  Indonesia  Menggunakan  Multinominal Naïve Bayes Classifier. Jurnal Linguistik Komputasional , 4 (2), 52–58. https://doi.org/https://doi.org/10.26418/jlk.v4i2.6
1
Hasan,  F.  N.,  &  Febriandirza,  A.  (2021).  Perancangan Data  Warehouse  Untuk  Data  Penelitian  di Perguruan Tinggi Menggunakan Pendekatan Nine Steps Methodologhy. Pseudocode , VIII (1), 49–57. https://doi.org/10.33369/pseudocode.8.1.49-57
Hasan, F. N., Nofendri, Y., Sholeh, M., & Affandi, I. R.
(2022). Pendampingan Pembuatan Video Pembelajaran  Menggunakan  Open  Broadcast Software Bagi Guru. Dinamisia: Jurnal Pengabdian  Kepada  Masyarakat , 6 (3),  806–814. https://doi.org/https://doi.org/10.31849/dinamisia. v6i3.9785
Hindrayani, K. M., Prismahardi, A. R., Tresna, M. F., & Maya,  E.  (2020).  Business  Intelligence  for Educational  Institution :  A  Literature  Review. IJCONSIST:  International  Journal  of  Computer, Network  Security  and  Information  System , 2 (1), 22–25. https://doi.org/https://doi.org/10.33005/ ijconsist.v2i1.32
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.143
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Jaradat, Z., Al-Dmour, A., Alshurafat, H., Al-Hazaima, H., & Al Shbail, M. O. (2022). Factors influencing business  intelligence  adoption:  evidence  from Jordan. Journal  of  Decission  Systems , 31 (4). https://doi.org/https://doi.org/10.1080/12460125. 2022.2094531
Lestari, R. P., Ramadhan, R. A. C. L., Rahayu, I. M., & Amrozi,  Y.  (2021).  Desain  Business  Intelligence di  Era  4.0  (Studi  Kasus  Perancangan  Dashboard IAPT 3.0 Kriteria 3). Infotech , 1 (1), 1079–1092. Lokaadinugroho,  I.,  Girsang,  A.  S.,  &  Burhanudin. (2021). Tableau Business Intelligence Using the 9 Steps  of  Kimball’s  Data  Warehouse  &  Extract Transform  Loading  of  the  Pentaho  Data Integration Process Approach in Higher Education. EMACS:  Engineering,  Mathematics and  Computer  Science  Journal , 3 (1),  1–11. https://doi.org/https://doi.org/10.21512/emacsjour nal.v3i1.6816
Patel,  J.  A.,  &  Sharma,  P.  (2020).  Online  Analytical Processing for Business Intelligence in Big Data.
Big Data , 8 (6).
https://doi.org/https://doi.org/10.1089/big.2020.0 045
Rakhmatov,  D.,  &  Arzikulov,  F.  (2021).  Prospects  for the introduction of artificial intelligence technologies in higher education. ACADEMICIA: An  International  Multidisciplinary  Research
Journal , 11 (2),
929–934. https://doi.org/10.5958/2249-7137.2021.00468.7
Sakas,  D.  P.,  Nasiopoulos,  D.  K.,  &  Taratuhina,  Y.
(2019).  Business  Intelligence  and  Modelling Unified  Approach  with  Simulation  and  Strategic Modelling in Entrepreneurship. IC-BIM: International Conference on Business Intelligence & Modelling .
Sidik,  F.,  Suhada,  I.,  Anwar,  A.  H.,  &  Hasan,  F.  N. (2022). Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnal  Linguistik  Komputasional , 5 (1),  34–43. https://doi.org/https://doi.org/10.26418/jlk.v5i1.7 9
Song,  Y.,  Arnott,  D.,  &  Gao,  S.  (2022).  Business intelligence  and  analytics  (BI&A)  research  has been dominated by conceptual studies, simulations,  and  case  studies,  but  as  the  field matures, experimentation is increasing. The use of students as surrogates for managers in experiments is a widesp. Journal of Decission Systems , 31 (3), 280–304. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/12460125. 2020.1838037
Supriyatna, A. (2016). Sistem Analisis Data Mahasiswa
Menggunakan Aplikasi Online Analytical Processing  (Olap)  Data  Warehouse. Jurnal  Pilar Nusa Mandiri , 12 (1), 62–71. https://doi.org/https://doi.org/10.33480/pilar.v12i
1.260
Vercellis, C. (2009). Business Intelligence: Data Mining and  Optimization  for  Decision  Making (1st  ed.). Wiley Publishing, Inc.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
92