## INFOMATEK
Volume 20 Nomor 2 Desember 2018

## IMPLEMENTASI DATA MART PENJUALAN PADA PT. SINKHOKKI
Po. Abas Sunarya, Ignatius Joko Dewanto *) , Samuel David Tiwa

## Magister Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Raharja
Abstrak :  Permasalahan  penjualan  dengan  sepenuhnya  menggunakan  IT  adalah  sulit  sepenuhnya  untuk menentukan  perencanaan  pasokan  dan  penjualan  PT.  Sinkhokki  belum  lagi  yang  menyangkut  peraturan  dan kendala  yang  menyangkut    aspek  UU  ITE,  tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  rekayasa  IDM  (Independent Data  Mart)  dengan  sinkronisasi  antara  basis  data  departemen  penjualan  dan  departemen  gudang  dari  PT. Sinkhokki sehingga menjadi sebuah independent data mart. Sinkronisasi dilakukan melalui proses ETL (Extracts, Transformations  dan  Loading).  Analisis  data mart  Kimball, pengembangan  sistem  Agile. Tools  yang  digunakan Xamp dengan peralatan Apache, PHP, dan MySql, serta pengembangan dashboard. Keluaran Independent Data Mart  ini  datanya  dapat  digunakan    bagian gudang  dan  bagian  penjualan  yang datanya  dapat  digunakan  dalam pengambilan keputusan strategis dan bisnis gudang dan penjualan.  Tindak lanjut penelitian dapat memprediksi penjualan yang akan datang, sebagai dasar pengambilan keputusan manajemen PT. Sinkhokki.
Kata kunci: Agile, ETL, Independent Data Mart, Kinball , UU ITE

## I. PENDAHULUAN 1
PT. SINKHOKKI merupakan perusahaan yang bergerak  di  bidang  ritel  bak  cuci  piring  & sanitary.  Dalam  kegiatan  operasionalnya, perusahaan ini telah memiliki sistem informasi, akan tetapi sistem ini didukung oleh beberapa basis  data  yang  belum  terintegrasi  sehingga penyajian  informasi  yang  dibutuhkan  untuk analisis  dan  pengambilan  keputusan  kurang efisien. Departemen Gudang dan Departemen Penjualan, merupakan dua departemen utama dalam  proses  bisnis  di  perusahaan  ini.
*) jokodewanto@raharja.info
Pertama diterima : 27 April 2018 Direvisi : 22 Mei 2018 Disetujui untuk publikasi: 10 Juli 2018
Masing-masing  departemen  memiliki  basis datanya  sendiri-sendiri.  Lokasi  basis  data operasional
yang berbeda-beda
ini mengakibatkan penarikan data untuk pelaporan  menjadi  tidak  efisien  karena kesulitan dalam melakukan integrasi  data dari basis  data  yang  satu  dengan  basis  data  yang lain.
Masalah  yang  tidak  kalah  pentingya  UU Republik  Indonesia  Nomor  11  Tahun  2018 tentang  Informasi  dan  Transaksi  Elektronik (UU ITE, [1]), yaitu merupakan informasi yang valid  serta  tidak  bertentangan  dengan  hukum yang  berlaku  atau  Dashboard  yang  dapat mendukung  pengambilan  keputusan  bagi
manajemen mengenai jumlah transaksi pemasukan  dan  pengeluaran  stock  dan fluktuasi  angka  penjualan  barang.  Solusi terhadap permasalahan  diatas adalah dengan melakukan sinkronisasi kedua basis data yang tidak terintegrasi menjadi sebuah Independent Data  Mart  yang  dapat  menyimpan  data  untuk proses  pelaporan  dan  menyediakan  informasi bagi analisis dan pengambilan keputusan bagi manajemen perusahaan PT. SINKHOKKI.

## II. METODOLOGI
2.1 Analisis Penelitian
Analisis penelitian untuk jurnal ini menggunakan  pendekatan  metode  dari  ahli data  mart  Ralph  Kimball,  yang  menjelaskan bahwa  dalam  melakukan  analisis  penelitian tersebut  harus  mencakup  10  langkah  untuk menciptakan Sistem ETL (Extraction Transformation Loading), yaitu:
1.  Draw the High-Level Plan
2.  Choose an ETL Tool
3.  Develop Default Strategies
4.  Drip Down by Target Table
5.  Populate Dimension Table with Historic Data
6.  Perform the Fact Table Historic Load
7.  Dimension Table Incremental Processing
8.  Fact Table Incremental Processing
9.  Aggregate Table and OLAP Loads 10.  ETL System Operation and Automation

## 2.2 Perencanaan Penelitian
Melihat  dari  analisis  penelitian  yang  sudah dibahas  diatas,  maka  dapat  dibuat  alur perencanaan  penelitian  dengan  mengacu
pada pendekatan Kimball. Perencanaan penelitian  tersebut  dapat  dialurkan  seperti  di bawah ini:
● Memilih proses bisnis
● Mendeklarasikan proses bisnis
● Memilih dimensi proses bisnis
● Mengidentifikasi  fakta  pada  proses bisnis.

## 2.3 Desain Penelitian
Desain  penelitian  untuk  jurnal  ini  adalah  studi kasus,  yang  bertujuan  untuk  melakukan penelitian  atau  uji  coba  dimana  hasil  dari penelitian  ini  nantinya  akan  menyelesaikan masalah  dengan  cara  mengambil  keputusan berdasarkan dengan data yang dihasilkan.
Pada  siklus  hidup  pengembangan  sistem informasi, tahap implementasi dapat dijalankan  dengan  strategi  pilot  project  yaitu mengimplementasikan sistem baru pada salah satu  bagian  dalam  organisasi  untuk  dapat digeneralisasi.
Adapun  desain  pengembangan  aplikasinya diterapkan agile system development di mana tidak  ada  satu  konsep  yang  disepakati  dalam pengembangannya.  Namun  demikian  pada kenyatannya  agile  system  telah  mampu melahirkan banyak teknik-teknik praktis dalam pelaksanaanya  baik  itu  temuan  baru  maupun hasil  penelitian  lanjutan  atas  konsep-konsep yang telah ada (Abrahamsson, [2]).
Pembangunan
data
warehouse
dan memanfaatkan  OLAP  dalam  menganalisis data  dengan  pola  penjualan  marketing  mix adalah  alternatif  solusi  yang  dapat  dilakukan dalam penelitian ini untuk membantu organisasi  khususnya  dibagian  pemasaran mencari
dan memahami pola-pola tersembunyi  ( hidden  pattern )  dari  data  yang dimiliki  perusahaan  (Arifin,  [3]).  BI  merupakan data  mining untuk  pengambilan  keputusan (Vercellis, [4]).
Penerapan agile system memungkinkan pengembangan  aplikasi  dengan  sejumlah kecil  personil  yang  terlibat.  Juga  sangat fleksibel  dalam  hal  pengembangan  yang bersifat  parsial  dan  insidental.  Kaitannya dengan  penelitian  ini,  pengembangan  yang dilakukan menganut implementasi pilot project yang  bersifat  parsial,  pelaksanaannya  pun tidak  menutup  kemungkinan  secara  paralel, sehingga  perbaikan  di  satu  bagian  akan segera  diikuti  pada  bagian  lainnya.  Ini  sangat sesuai  dengan  konsep  agile  system.  Berikut adalah  perbedaan  fleksibilitas  pengembangan sistem  dengan  waterfall  dan  agile,  pada Gambar 1.
Gambar 1. Waterfall vs Agile.
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  konsep Agile  Software  Development dicetuskan  oleh  Kent  Beck  dan  16  rekannya dengan  menyatakan  bahwa Agile  Software
Development adalah cara membangun software dengan melakukannya dan membantu orang lain membangunnya sekaligus.
Agile  Method juga  dapat  diartikan  sebagai metodologi  pengembangan  software  yang didasarkan  pada  prinsip-prinsip  yang  sama atau  pengembangan  sistem  jangka  pendek yang memerlukan adaptasi cepat dari pengembangan  terhadap  perubahan  dalam bentuk apapun.

## ➢ Use Case Diagram
Gambar 2.
Use Case Diagram pada Aplikasi Penjualan
Diagram  use  case  diatas  mengambarkan protipe  Sistem  Analisis  Data  Penjualan  pada masing –  masing  akun  didalam  aplikasi penjualan, yang terdiri dari:
a.  Akun  Admin  meliputi  area  akses,  yaitu: Login, Master Barang, Logout.
b.  Akun  User  meliput  area  akses,  yaitu: Login, Transaksi Penjualan, Logout
c.  Akun  Direksi  meliputi  area  akses,  yaitu: Login, View Analisa Penjualan, Logout.
d.  Akun  Super  Admin  meliputi  akses,  yaitu: Login,  Master  Barang,  Master  Akun, Transaksi Penjualan, View Analisa Penjulaan, Logout.
Gambar 3.
Class Diagram.
➢ Activity Diagram
Berdasarkan  gambar  di  atas  dikondisikan bahwa  masing-masing  akun  telah  login  dan
masuk sesuai hak aksesnya, untuk selanjutnya dapat dijelaskan sebagai berikut:
1.  Berawal dari pengumpulan data barang.
2.  Data tersebut diterima oleh admin.
3.  Akun  Admin  melakukan  proses  input, edit, delete, dan update data barang.
4.  Akun  User  menerima  data  barang melalui sistem.
5.  Akun  User  akan  melakukan  verifikasi barang,  apakah  sudah  sesuai  dengan data, jika ya lanjut ke proses selanjutnya,  jika  data  akan  kembali  ke proses no.4.
6.  Akun User melakukan proses transaksi penjualan ke dalam sistem.
7.  Sistem menampilkan nota penjualan.
8.  Sistem  menampilkan  data  laporan analisis  hasil  penjualan  ke  dalam  akun
admin & akun direksi
9.  Akun Direksi ( Top Management ) menerima data laporan &  analisis hasil penjualan didalam sistem. 10.  Akun Direksi (Top Management) menentukan  perencanaan  penjualan jangka pendek & panjang. 11.  Akun Direksi (Top Management) menyiapkan dan mengirimkan perencanaan  jangka  pendek  &  jangka panjang kepada setiap unit /
departemen.

## Gambar 4.
Activity Diagram pada Aplikasi Penjualan.
➢ Rich Picture
Rich  picture  berikut  menggambarkan  sistem penjualan  yang  akan  dibuat  pada  Aplikasi Penjualan.

## Gambar 5.
Rich Picture pada Aplikasi Penjualan
Proses  analisis  sistem  ini  diawali  dengan  list data barang yang dipersiapkan, yang kemudian  dimasukkan  ke  dalam  database melalui  sistem,  setelah  data  sudah  ada  di dalam  database  maka  data  tersebut  akan digunakan  bagian  penjualan  ( user )  untuk
melakukan  transaksi.  Setelah  itu  data  dari transaksi penjualan terkirim ke dalam database  dari  setiap  proses  transaksi  yang ada, dan selanjutnya hasil dari inputan baik itu Input  Barang  &  Input  Transaksi  akan  diolah sistem hingga membentuk laporan secara live dan  tepat  yang  dapat  diolah  manajemen  atas untuk mengambil keputusan strategi penjualan selanjutnya.

## ➢ Analisis Database
Berdasarkan  analisis  kebutuhan  atas  sistem aplikasi penjualan, maka didapatkan data-data yang berhubungan di dalam database aplikasi penjualan
Berikut  ini  list  tabel  yang  dimana  terdapat  5 tabel yang saling berelasi:
1.  Tabel  detailpenjualan  merupakan  tabel yang  berisikan  detail  hasil  transaksi penjualan  :  Nonota  (no  nota)  (PK),  kode (kode  barang),  Harga  (harga  barang), jumlah (jumlah barang, subtotal
2.  Tabel  karyawan  berisi  data  karyawan
sebagai  user  di  dalam  aplikasi  penjualan:
Id_karyawan (PK), Pass_karyawan,
User_karyawan,  Nama_karyawan,  Unit, Dir (Direktorat) , Wil (Wilayah), Level
3.  Tabel  penjualan  adalah  berisikan  tentang proses transaksi penjualan : Nonota (PK),
Tanggal (tanggal penjualan barang), Total Pendapatan (total pendapatan per transaksi), Nama_karyawan, Dir (Direktorat), Wil (wilayah)
4.  Tabel tblbarang adalah tabel yang berisikan  detail  data  barang    penjualan  : Kode  Barang(PK),  Nama  (nama  barang0, Hrg_beli, Hrg_jual, Stok Barang
5.  Tabel  tblsementara  adalah  tabel  yang berisikan  tentang  proses  suatu  transaksi, dimana  data  tersebut  sebelum  eksekusi data  penjualan  maka  data  barang  akan dimasukkan  ke  dalam  data  tblsementara untuk  menentukan  data  barang  mana yang akan dieksekusi di setiap 1 transaksi penjualan  :  Kode  (Null),  Nama,  Harga (harga barang), Jumlah, subtotal.

## III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini akan disajikan dengan print  screen  tahapan  tabulasi  yaitu  proses data  yang  diolah  untuk  menganalisa  output data yang ditampilkan beserta penjelasannya.

## 3.1 Analisis Kebutuhan Aplikasi Penjualan
Data  dan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh pihak  top  management   dalam  menganalisis dan pengambilan keputusan berkaitan dengan penentuan  strategi  penjualan  adalah  sebagai berikut:
1.  Laporan  mengenai  fluktuasi  naik  turunnya penjualan  suatu  barang  tertentu  yang dapat  digambarkan  dengan  perolehan omset  penjualan   dalam  tiap  periode waktu.
2.  Laporan  mengenai  sisa  stok  penjualan, total  pendapatan,  dan  pendapatan  bersih
penjualan  yang  dirangkum  pada  Laporan Keuangan
3.  Laporan  mengenai  transaksi  penjualan dan barang terbanyak terjual yang dirangkum pada Laporan Detail
Penjualan.
4.  Laporan  mengenai  user  transaksi,  user terbanyak  proses  pendapatan  transaksi yang  dirangkum  pada  Laporan  User Transaksi.

## 3.2 Analisis Perancangan Data Mart
Analisis  perancangan  data  mart  penjualan pada PT. Sinkhokki menggunakan
pendekatan  Kimball.  Adapun  10  langkah Ralph Kimbal untuk menciptakan Sistem ETL.

## 1.  Draw the High-Level Plan
Draw  the  High-Level  Plan adalah  Mendesain skema yang sangat sederhana setiap bagian - bagian  kecil  dari  perencanaan,  sumber  dan target.
Melihat  dari  langkah  no.1,  sesuai  dengan kebutuhan  perusahaan  maka  dapat  dibuat skema tabel database penjualan.
Tabel  2  adalah  tampilan  dari  database  pada aplikasi penjualan.
Tabel 2. Struktur Database Penjualan Nama Tabel Field Type (Values) karyawan id_karyawan int (10) pass_karyawan varchar (50) user_karyawan varchar (50) nama_karyawan varchar (50) Unit varchar (20) Dir varchar (30) Wil varchar (100) Level int (5) tblbarang Kode varchar (10) Nama varchar (100) hrg_beli int (5) hrg_jual int (5) Stok int (5) tblsementara Kode varchar (10) Nama varchar (100) Harga int (8) Jumlah int (8) Subtotal int (8) Penjualan Nonota varchar (8) Tanggal Date Total int (8) nama_karyawan Varchar (100) Dir Varchar (100) Wil Varchar (100) Detailpenjualan Nonota varchar (10) Kode varchar (8) Harga int (8) Jumlah int (8) Subtotal int (8)

## 2.  Choose an ETL Tool
Choose  an ETL  Tool adalah  Memilih perangkat  ETL  yang  baik  bagi  standar operasional industri. Melihat dari langkah no.2, sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  maka dapat dipilih ETL Tool: perangkat open source yaitu XAMPP (Phpmyadmin).
Gambar 6.
Database Penjualan (Phpmyadmin)

## 3.  Develop Default Strategies
Develop Default Strategies adalah
Mengembangkan  suatu standar  strategi  untuk aktivitas atau alur di dalam Sistem ETL.
Melihat  dari  langkah  no.3,  sesuai  dengan kebutuhan  perusahaan  maka  dapat  dibuat skema snowflake database sebagai berikut:

## 4.  Drop Down by Target Table
Drop  Down  by  Target  Table adalah  Proses kelanjutan dari pengembangan standar strategi, yaitu kita harus mendalami transformasi  secara  terinci  yang  diperlukan untuk  mengisi  setiap  tabel  di  dalam  data warehouse.  Seperti  penyempurnaan  sumber data  menjadi  target  pemetaan,  dan  juga mengidentifikasi  data  lain  untuk  benar-benar memahami  transformasi  data  yang  diperlukan untuk  setiap  tabel  dan  kolom.  Melihat  dari langkah  no.4,  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan  maka  dapat  dibuat  2  kategori, yaitu:
● Transaction Entities :  Entitas  Tblbarang, entitas  Tblsementara,  entitas  Penjualan, dan entitas Detailpenjualan.
● Component Entities :  Entitas  Tblbarang, entitas Penjualan dan entitas Karyawan.

## 5.  Populate Dimension Table with Historic Data
Populate  Dimension  Table  with  Historic  Data adalah  Proses  memulai  membangun  sistem
ETL  dengan  tabel  dimensi  yang  paling sederhana.

## 6.  Perform the Fact Table Historic Load
Perform  the  Fact  Table  Historic  Load adalah Proses mengidentifikasi catatan yang termaksud  dalam  parameter  dasar  ekstrak, dimana ini berguna untuk data warehouse.
Melihat  dari  langkah  no.5  &  no.6,  sesuai dengan  kebutuhan  perusahaan  maka  dapat dibuat  Collapse  Hierarchy  yaitu:  peleburan entitas  level  tertinggi  ke  entitas  dengan  level yang lebih rendah dalam hierarki.
7.  Dimension
Table Incremental

## Processing
Dimension  Table  Incremental  Processing adalah  Proses  pengembangan  sistem  ETL Inkremental  dimulai  dengan  tabel  dimensi. Dimensi  proses  inkremental  sangat  mirip dengan proses historis diatas.

## 8.  Fact Table Incremental Processing
Fact  Table  Incremental  Processing adalah Proses  pengolahan  tabel  fakta  pada  sistem ETL.

## 9.  Aggregate Table and OLAP Loads
Aggregate  Table  and  OLAP  Loads adalah Proses  pengolahan  tabel  yang  menampilkan hasil kueri, dimana sistem ETL akan memperbaharui  hasil  tingkat  agregat  data
yang  lama  menjadi  hasil  tingkat  agregat  data yang baru.
Melihat dari langkah no.7 sampai no.9,  sesuai dengan  kebutuhan  perusahaan  maka  dapat dibuat  skema  snowflake  sebagai  skema perancangan  model  data  dimension,  dimana menentukan Tabel fakta dari pengolahan tabel dimensi yang ada pada sistem ETL dan dapat melakukan  aggregation  sebuah  subset  dari atribut  yang  terpilih  dari  sumber  entitas  yang ada untuk menciptakan entitas yang baru.

## 10.  ETL System Operation and Automation
ETL System Operation and Automation adalah Proses  sistem  ETL  yang  berjalan  sesuai dengan prosedur, dan tanpa intervensi user.
Melihat  dari  langkah  no.10  maka  dapat dianalisa bahwa setiap proses di dalam sistem ETL  Data  Mart  Penjualan  pada  PT.VWX, merupakan  hasil  pengolahan  sistem  yang dimana proses tersebut benar-benar dilakukan oleh  sistem  ETL  tanpa  ada  campur  tangan atau  intervensi  user,  sehingga  laporan  yang ditampilkan adalah real.

## 3.3 Perancangan Data Mart
Terkait  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  Top Management  mengenai  data  yang  ada  di dalam  database,  maka  data  tersebut  akan diolah  oleh data mart menjadi 3 bagian,  yaitu:
Classify Entities, Identify Hierarchy, Dimensional Model.

## 3.4 Classify Entities
Mengelompokan  entitas  ke  dalam  2  kategori, yaitu sebagai berikut:
● Transaction Entities :  Entitas  Tblbarang, entitas  Tblsementara,  entitas  Penjualan, dan entitas Detailpenjualan.
● Component Entities :  Entitas  Tblbarang, entitas Penjualan dan entitas Karyawan

## 3.5 Identify Hierarchy
Berdasarkan model entity relationship diagram (Gambar  7)  aplikasi  penjualan  maka  dapat dibuat beberapa hirarki antara lain :
● Hirarki pada kategori Transaction Entities
Gambar 7.

## Hirarki Kategori Transaksi
● Hirarki pada kategori Component Entities
Gambar 8. Hirarki Kategori Komponen

## 3.6 Dimensional Model
● Collapse Hierarchy
Collapse  hierarchy  yaitu  peleburan  entitas level  tertinggi  ke  entitas  dengan  level  yang lebih  rendah  dalam  hierarki.  Sebagai  contoh
entitas  Penjualan  dan  entitas  Tblsementara dilebur  atau  digabungkan  ke  dalam  entitas Detail penjualan maka Entitas Detail penjualan akan berisi atribut asli ditambah dengan atribut yang  berasal  dari  tabel  yang  digabung. Peleburan  ini  berlangsung  hingga  kategori Transaction  Entities  menjadi  suatu  hierarki, dan  menyisakan  satu  entitas  yang  kemudian akan menjadi tabel dimensi.

## Gambar 9. Collapse hierarchy tabel detail penjualan

## ● Agregation
Dapat  diterapkan  pada  sebuah  transaction entity  untuk  menciptakan  sebuah  entitas  yang baru  yang  berisi  data  yang  diringkas.  Sebuah subset  dari  atribut  dipilih  dari  entitas  sumber untuk  agregat  (the  aggregation  attributes)  dan harus  berupa  angka  atau  numerik.  Skema snowflake  sebagai  skema  perancangan  model data dimensional pada perancangan data mart penjualan  PT.  SINKHOKKI.    Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Skema snowflake entitas usertransaksi

## 3.7  Analisis  Hasil  Perancangan  Aplikasi Penjualan
Berikut  ini  merupakan  proses  alur  data  yang menyajikan  informasi  yang efektif dan relevan
pada  Aplikasi  Penjualan.  Dimana  semua proses pada aplikasi penjualan akan ditampilkan  pada  setiap  akun  di  setiap  hak aksesnya.
1.  Akun Admin
Dimulai  dari  alur  proses  upload  data barang  ke  dalam  aplikasi  penjualan (Gambar 11 & Gambar 12) pada halaman home.php  dan  proses.php,  dimana  hasil dari  halaman  ini  masuk  ke  dalam database  list  barang  yang  dibutuhkan untuk  menjadi  data  penunjang  dalam proses transaksi.
Gambar 11. Master Barang
Gambar 12.
Tambah Data Barang Gambar 13.
List Proses Transaksi

## 2.  Akun User
Dimulai  dari  halaman  transaksi  yang dilakukan  pada  akun  user,  dimana pertama  ditampilkan  adalah  list  transaksi yang  sudah  ada  (Nota  Penjualan),
kemudian menekan tombol Input Transaksi untuk memulai proses transaksi  yang  ditampilkan  pada  Gambar 14 dan Gambar 15.
Gambar  15  adalah  sebuah  proses penelitian tahap akhir dari Dashboard dan Data  Mart  untuk  menguji  efektivitas proses  pengolahan  data  menggunakan sistem  Aplikasi  Penjualan.  Pada  Grafik penjualan ini dapat dilihat bahwa manajemen  atas  (direksi)  dapat  mencari data  transaksi  melalui  tanggal,  nota transaksi, nama karyawan (kasir), wilayah,  dan  menampilkan  data  Total Pendapatan  Terakhir  &  Tanggal  Terakhir Transaksi,  serta  List  Keterangan  berupa: Nama  Karyawan,  Tanggal  Transaksi,
Direktorat, Wilayah, dan Jumlah Transaksi. Sesuai dengan keyword.
Gambar 14. Aplikasi Penjualan
3.  Akun Direksi ( Top Management )
Dimulai  dari  alur  proses  upload  data barang ke dalam sistem aplikasi (Gambar 14  &  Gambar  15),  dan  kemudian dilanjutkan  transaksi  penjualan  (Gambar 16  &  Gambar  17).  Saat  transaksi  sudah selesai, maka direksi langsung
mendapatkan  laporan  (Live  Report)  data penjualan  pada  halaman  analisa,  dan ditindaklanjuti untuk dijadikan data pengambil keputusan (Gambar 16,
Gambar 17, Gambar 18, Gambar 19).
Gambar 15. Grafik Penjualan
● Laporan Keuangan Gambar 16. Laporan Keuangan
Pada  Laporan  Keuangan  ini  dapat  dilihat bahwa manajemen atas (direksi) dapat melihat beberapa laporan, sebagai berikut:
 Sisa Stok Harga Penjualan
✓ Kode Barang
✓ Nama Barang
✓ Harga Modal Per-Item
✓ Harga Penjualan Per-Item
✓ Sisa Stock
✓ List Total Harga Modal
✓ List Total Harga Penjualan
✓ Total Pendapatan
✓ Kode Barang
✓ Harga Penjualan Per-Item
✓ Jumlah Stock Terjual
✓ Total Pendapatan (Rp.)
● Detail Penjualan
Gambar 17. Detail Penjualan
Pada  Laporan  Detail  Penjualan  ini  dapat dilihat  bahwa  manajemen  atas  (gm)  dapat melihat beberapa laporan, sebagai berikut:
▪ List Kode & Nama Barang
✓ Kode Barang
✓ Nama Barang
▪ Data Penjualan Barang
✓ No.Nota
✓ Kode Barang
✓ Nama Barang
✓ Harga Per-Barang
✓ Jumlah Barang
✓ Total Penjualan (Rp.)
▪ Barang Terbanyak Terjual
✓ Kode Barang
✓ Jumlah Barang
● User Transaksi
Gambar 18.
User Transaksi
Pada  Laporan  User  Transaksi  ini  dapat dilihat  bahwa  manajemen  atas  (direksi) dapat melihat beberapa laporan, sebagai berikut:
▪ User Transaksi
✓ Tanggal Transaksi
✓ Nama Karyawan
✓ Direktorat
✓ Wilayah ✓ Jumlah Transaksi ▪ User Terbanyak Proses Pendapatan Transaksi
✓ Nama Karyawan
✓ Direktorat
✓ Wilayah
✓ Total Transaksi (Rp.)
4.  Akun Super Admin
Akun  Super  Admin  memiliki  seluruh hak  akses  yang  dimiliki  oleh  akun admin, user, dan direksi (top management),  dengan  maksud  agar dapat  melakukan  maintenance  & memonitor  pergerakan  sistem  aplikasi agar tetap berjalan dengan baik. Akun Super Admin memiliki hak akses yang  tidak  dimiliki  oleh  setiap  user, yaitu: tambah, hapus, edit setiap akun yang  ingin  berinteraksi  dengan  sistem aplikasi  penjualan.  Pada  Master  Akun ini  dapat  dilihat  bahwa  Superadmin dapat memonitor akun aplikasi penjualan,  dengan  akses  sebagai berikut:
▪ Master Akun
✓ View
✓ Update / Edit
✓ Delete
✓ Add / tambah
Pada  Tambah  Akun  ini  dapat  dilihat bahwa  Superadmin  dapat  menambah akun pada sistem, sebagai berikut:
▪ Tambah Akun
✓ ID System
✓ Username
✓ Password
✓ Nama Karyawan
✓ Unit
✓ Direktorat
✓ Wilayah
✓ Level
5.  Pengujian Sistem
Teknik  pengujian  sistem  yang  dilakukan dalam penelitian ini menggunakan pendekatan  standarisasi  black  box  testing
dengan menggunakan metode FGD (Forum  Group  Discussion).  Peserta  FGD merupakan  pengguna  yang  terbatas  dan dipilih oleh penulis untuk menjalankan dan memelihara  prototipe  aplikasi  penjualan. Dan  pengujian  performa  aplikasi  dengan menggunakan command prompt (CMD)
● Pengujian Black Box
Pengujian  black  box  adalah  metode pengujian  yang  dilakukan  dengan  cara mengamati  hasil  eksekusi  melalui  data  uji dan memeriksa fungsional sistem.
Pengujian  black  box  dapat  dianalogikan seperti kita melihat suatu kotak hitam, kita hanya  melihat  penampilan  luarnya  saja, tanpa  melihat  detail  proses  dibalik  hitam. Apabila  dari  input  yang  dilakukan,  proses dalam  sistem  dapat  menghasilkan  output sesuai  dengan  kebutuhan  fungsionalnya, maka  program  yang  dibuat  dinilai  sudah berjalan dengan baik.
Untuk menilai kualitas sistem berdasarkan pengujian  black  box,  peneliti  membuat membuat  16    kasus  pengujian    di  bawah ini:  1.  Sistem  menolak  proses  login,  2. Hanya menu master data tampil, 3. Hanya menu transaksi penjualan tampil, 4. Hanya menu analisis tampil, 5. Semu menu pada sistem  tampil,  6.  Dapat  melakukan entry/edit/delete data, 7. Dapat melakukan hasil  analisis  data,  8. Dapat menampilkan tabel  sis  stok  harga  penjualan  dan  total pendapatan,  9.  Dapat  menampilkan  tabel list  kode  &  nama  barang,  data  penjualan barang,  barang  banyak  terjual,  10.  Dapat
menampilkan  tabel  user  transaksi,  dan user terbanyak proses pendapatan transaksi,  11.  Dapat  melakukan  entry/ edit/  delete  data  master  barang,  12. Mengisi  username,  password  dengan lengkap  dan  benar  lalu  klik  login,  13. Mengisi username, password Super Admin  sistem  dengan  lengkap  dan  benar lalu  klik  login,  14.  Mengisi  username, password  User  sistem  dengan  lengkap dan  benar  lalu  klik  login,  15.  Mengisi username, password Direksi sistem dengan  lengkap  dan  benar  lalu  klik  login, 16.  Mengisi  username,  password  Admin sistem dengan lengkap dan benar lalu klik login
● Pengujian Performa Aplikasi
Pada tahap ini merupakan analisa performa  aplikasi  dimana  berfungsi  untuk mengetahui  performa  aplikasi  penjualan sebelum  diakses  oleh  seluruh  akun  di dalam  sistem.  Hal  ini  dilakukan  untuk mencegah  failed  access  yang  diakibatkan karena  ada  kerusakan  pada  sistem,  dan pengujian  ini  menggunakan  beberapa perangkat  keras,  perangkat  lunak,  editor program dengan detail seperti pada Tabel 3.
Pengujian  pada  tahap  ini  akan  melalui command prompt (CMD) dimana kita akan menguji menggunakan perintah systeminfo,  ping  &  tracert  di  dalam command prompt pada  Lenovo  Yoga  500 dan  Server  Xampp  dengan  ip  default
127.0.0.1  ,  berikut  adalah  hasil  tampilan pengujian (Gambar 19 dan Gambar 20).
Tabel 3. Review Perangkat Nama Versi Editor Program & Perangkat Lunak : HTML v5.0 PHP - JavaScript - JQuery - CSS - Xampp v3.2.1 Notepad++ v6.7.7 Ms.  Win  10  Home Single Language 10.0.10586 / x64 Perangkat Keras : Processor Intel Core i5 5200U Memori DDR3 4GB Graphics NVIDIA GeForce 940M Gambar 19. Syseminfo Gambar 20 Ping & Tacert
Pada hasil pengujian, respons yang didapatkan adalah:
✓ Reply from 127.0.0.1: bytes=32
time<1ms  TTL=128
✓ Packets:  Sent = 4,  Received = 4,  Lost = 0 (0% loss)
✓ 1    <1  ms    <1  ms    <1  ms    DavidTiwa [127.0.0.1]
Paket data  yang  dikirimkan dan  direspon oleh server  tidak  ada  yang  hilang  [dikirim  4  dan diterima  4]  ,  serta  telah  dilakukan  tracert dengan  waktu  <1  ms.  Berdasarkan  hasil pengujian  sistem  yang  telah    dilakukan, aplikasi penjualan telah memenuhi uji performance dan hasil pengujian dengan baik. Sehingga  web  aplikasi  penjualan  layak  untuk digunakan dan diterapkan melalui localhost.
Dengan  pengujian  ini  diharapkan  pihak  PT. SINKHOKKI  dapat menyajikan  informasi  yang sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  yang tentunya  sesuai  yang  diinformasik  mengenai UU  ITE  2018  pasal  9,  yaitu  :  “Pelaku  usaha yang  menawarkan  produk  melalui  Sistem Elektronik  harus  menyediakan  informasi  yang lengkap  dan  benar  berkaitan  dengan  syarat kontrak, produsen, dan produk yang ditawarkan”.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  mengenai  Implementasi  Data  Mart Penjualan pada PT. SINKHOKKI,  maka dapat disimpulkan bahwa :
1.  Dapat  menghasilkan  menu  Dashboard  di dalam aplikasi penjualan, dimana
berfungsi  untuk  menampilkan  laporan operasional Departement Inventory
Control & Departement Sales.
2.  Dapat menghasilkan implementasi analisis Data  Mart  pada  Departement  Inventory Control  &  Departement  Sales,  sehingga database  dari  kedua  departemen  tersebut dapat saling teringerasi.
3.  Dapat menghasilkan implementasi metode
OLTP  pada  aplikasi  penjualan,  dimana berfungsi sebagai alat transaksi yang user friendly .
4.  Dengan  melakukan  pengujian  sistem  ini diharapkan memperoleh kebenaran informasi  yang  sah  untuk  kebutuhan pengguna  sesuai  dengan  UU  ITE  tahun 20018, pasal 9.
Dengan adanya penelitian ini dapat membantu PT. SINKHOKKI untuk meningkatkan operasional  perusahaan  menjadi  lebih  baik lagi di dalam dunia bisnis yang kompetitif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Undang-Undang  Republik  Indonesia  No. 11  Tahun  2008,  tentang  Informasi  dan Transaksi
Elektronik,
http://bti.unpar.ac.id/undang-undang-ite/,
(diakses : 04 April 2018)
[2]  Abrahamsson,  P.,  Salo,  O.,  Ronkainen, J.,  &  Warsta,  J.  (2002). Agile  Software Development  Methods:  Review  and analysis,  VTT  publication  478,  Espoo,
Finland, 107p .
[3]  Arifin.,  Kusrini.,  Luthfi,  Emha  T.  (2014). Perancangan  Dan  Implementasi  Data Warehouse Pemasaran Pada CV.

## Diandra  Primamitra  Media  Yogyakarta.
Yogyakarta:  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia. [4]  Vercellis, C. (2009). Business Intelligence: Data mining And Optimization For Decision Making. Padstow: John Wiley & Son Ltd.