## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Perancangan Data Warehouse untuk Profiling Data Pelanggan pada Bidang Telekomunikasi
Rokhmatul Insani 1)
1) Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Industri dan Bisnis, Institut Teknologi Telkom Surabaya Jalan Ketintang No.156, Surabaya, 60231, Indonesia
Email: insani@ittelkom-sby.ac.id 1)

## Abstrak
Pelanggan  merupakan  aset  terpenting  pada  sebuah  perusahaan,  termasuk  pada  perusahaan  pada bidang telekomunikasi. Banyaknya data pelanggan dapat dimanfaatkan untuk mencari informasi lebih detail  mengenai  pelanggan  sehingga  dapat  memberikan  pelayanan  terbaik  bagi  pelanggan.  Profil pelanggan dapat membantu perusahaan untuk lebih memahami basis pelanggan yang dimiliki. Profil pelanggan diperlukan perusahaan untuk mengetahui karakteristik pelanggan sehingga mempermudah perusahaan  melakukan  pemasaran  terhadap  para  pelanggan  tersebut.  Profil  pelanggan  dapat dilakukan dengan intelijen bisnis. Salah satu komponen intelijen bisnis adalah data warehouse. Data warehouse  digunakan  untuk  menyimpan  data  secara  historis  yang  berasal  dari  data  transaksional. Penelitian ini menghasilkan skema data warehouse sesuai dengan kebutuhan bisnis perusahaan.

## Kata kunci: Data Warehouse, Profil Pelanggan, Perusahaan Telekomunikasi

## 1. Pendahuluan (Introduction)
Pelanggan merupakan aset utama dalam sebuah perusahaan. Cara mengelola pelanggan dengan baik menjadi faktor penting guna memenangkan persaingan bisnis, termasuk dalam bidang Telekomunikasi. Profiling  data  pelanggan  diperlukan  oleh  perusahaan  untuk  mempermudah  perusahaan  dalam memberikan gambaran mengenai karakteristik para pelanggannya juga dapat memberikan penawaran pada  pelanggan  sesuai  dengan  karakteristiknya  sehingga  penawaran  tersebut  tepat  sasaran. Tantangannya adalah bagaimana dengan teknologi dapat menjawab besar dan kompleksnya data yang ada. Salah satu solusinya adalah dengan menerapkan intelijen bisnis.
Menurut  Gartner,  Intelijen  Bisnis  (bahasa  Inggris:  Business  Intelligence,  BI)  merupakan seperangkat  aplikasi,  infrastruktur  dan  alat,  dan  metode  yang  digunakan  dalam  mengakses  dan menganalisis  informasi  untuk  tujuan  optimalisasi  keputusan  dan  performansi.  BI  dapat  melakukan ekstrasi pola dari data sehingga dapat ditemukan informasi yang berguna bagi perusahaan. Dengan BI dapat digunakan untuk membantu perusahaan untuk menggambarkan histori bisnis perusahaan, melihat kondisi perusahaan saat ini, dan memprediksi kondisi yang akan datang (Gartner, 2015).
Untuk memberikan sudut pandang bisnis secara historis, data dikumpulkan dalam suatu gudang data,  gudang  data  tersebut  bersumber  pada  data  operasional.  Selanjutnya  dari  gudang  data  (data warehouse)  dapat  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  (Almeida,  2017).  Gambaran  intelijen  bisnis  dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)

## Gambar 1. Gambaran Intelijen Bisnis
Berdasarkan  penjabaran  diatas,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  penerapan  intelijen  bisnis dengan  menggunakan  data  riil  pada  suatu  perusahaan  telekomunikasi  di  Indonesia.  Dimana  pada perusahaan  tersebut  memiliki  beberapa  layanan  yaitu  layanan  telepon,  internet  dan  tv  kabel.  Untuk kebutuhan profiling data pelanggan, data yang akan digunakan adalah: data pelanggan beserta data paket produk  yang  digunakan,  data  pemakaian  layanan,  data  tagihan  pelanggan  dan  data  pembayaran pelanggan.
Pada penelitian ini akan dirancang skema penyimpanan data dalam bentuk data warehouse. Data warehouse  yang  akan  dibangun  berdasarkan  proses  bisnis  yang  terjadi  pada  perusahaan  serta  data transaksional  yang  dimiliki  oleh  perusahaan  tersebut.  Selain  itu,  adanya  data  warehouse  juga memperlihatkan kondisi saat ini, serta masa lampau. Sehingga didapatkan gambaran apakah perusahaan mengalami peningkatan atau sebaliknya.

## 2. Metode Penelitian (Methods)
Dalam pembangunan data warehouse terdapat dua pendekatan yang saling bertentangan yang dikemukanan  oleh  Inmon  dan  Kimball.  Inmon  menggunakan  metode  top-down  sedangkan  Kimball menggunakan metode bottom-up. Pada pendekatan Top-Down, data warehouse dipandang sebagai pusat lingkungan  analisis  (Hofer,  2016).  Data  warehouse  menyimpan  data  transaksi  yang  atomik  yang diekstrak  dari  satu  atau  beberapa  sumber  dan  diintegrasikan  dalam  enterprise  data  model  yang dinormalisasikan  (Inmon,  2005).  Sedangkan  pada  pendekatan  Bottom-Up  atau  disebut  juga  data warehouse bus architeture, Arsitektur ini menggunakan  independen  data mart (Kimball  R. M.,  2002). Data mart yang terpisah ini bisa digabungkan apabila dibuat berdasarkan standar.
Metode top-down merupakan metode dimana kita harus mengetahui seluruh proses bisnis yang berlaku  pada  perusahaan,  kemudian  dilakukan  pembangunan  data  warehouse  secara  keseluruhan, sehingga skema yang dihasilkan akan nampak kompleks. Keuntungannya adalah didapatkan gambaran yang utuh mengenai semua proses bisnis perusahaan tersebut, namun diperlukan waktu yang lama dalam pengerjaan (Suba, 2018).
Pada pendekatan bottom-up oleh Kimball data warehouse dibangun berdasarkan proses bisnis tunggal  pada  perusahaan,  misalnya  pembangunan  data  warehouse  pada  proses  bisnis  tagihan  dan pembayaran digambarkan terpisah, layaknya sebuah puzzle untuk menggabungkan semua proses bisnis tersebut diperlukan sebuah blue print arsitektur untuk melihat secara keseluruhan yang disebut dengan bus architecture (Dageville, 2016). Keunggulan pada pendekatan ini adalah fleksibelitas, lebih mudah untuk diimplementasikan, serta desain yang dihasilkan lebih sederhana dan mudah dimengerti.
Dengan  mempertimbangkan  kedua  pendekatan  diatas,  maka  dalam  penelitian  ini  akan digunakan pendekatan bottom-up dari Kimball. Pendekatan ini dipilih karena pada penelitian kali ini hanya melibatkan beberapa proses bisnis pada perusahaan tersebut.

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Tahapan perancangan data warehouse dengan metode kimball yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut (Kimball R. M., 2007):

## Gambar 2. Tahapan perancangan data warehouse
Pada tahapan ke 3 mengenai proses pemodelan dimensional dapat diuraikan dengan beberapa Langkah, yaitu:
Gambar 3. Proses Pemodelan Dimensional

## 3. Hasil dan Pembahasan (Results and Discussions)
Berdasarkan  pendekatan  top-down,  maka  perancangan  data  warehouse  untuk  perusahaan telekomunikasi sebagai berikut:

## 3.1. Rincian Kebutuhan Bisnis
Kebutuhan  bisnis  didapatkan  dengan  melakukan  wawancara  dengan  pihak  perusahaan,  berikut rinciannya:
1. Profiling data pelanggan harus dapat mencatat semua proses bisnis yang terjadi pada perusahaan Telekomunikasi X.
2. Dapat melihat data detail mengenai identitas pelanggan, layanan yang dipakai pelanggan maupun jumlah pemakaian layanan.
3. Dapat melihat jumlah pelanggan per daerah, per kota, per provinsi dan per regional.
4. Dapat melihat jumlah layanan yang dimiliki per pelanggan per daerah, per kota, per provinsi dan per regional.
5. Dapat melihat total pemakaian tiap layanan (telepon, internet, TV kabel) per pelanggan, per daerah, per kota, per provinsi dan per regional.
6. Dapat melihat tagihan layanan per bulan per pelanggan, per daerah, per kota, per provinsi dan per regional.
7. Dapat melihat pembayaran layanan per bulan per pelanggan, per daerah, per kota, per provinsi dan per regional.
8. Dapat melihat tren pemakaian untuk setiap layanan (telephone, internet, TV kabel) per pelanggan per daerah, per kota, per provinsi dan per regional.
Data transaksional yang dimiliki perusahaan merupakan data terstruktur, data diambil dari beberapa database yang menyimpan proses transaksi.

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)

## 3.2. Bus Matrix Data Warehouse
Berdasarkan identifikasi kebutuhan di atas, serta  dengan menganalisis proses bisnis, selanjutnya akan  dirancang  bus  matrix.  Bus  matrix  menggambarkan  pemetaan  kandidat  tabel  fakta  dan  tabel dimensi.  Bus  matrix  merupakan  blue  print  perancangan  skema  data  warehouse  (Das,  2019).  Setelah kita  menjabarkan  mengenai  kebutuhan  bisnis  oleh  user  pada  poin  3.1  maka  secara  garis  besar  yang akan  akan  diukur  performansi  bisnisnya  mengenai  pemakaian  layanan  oleh  pelanggan,  tagihan  dan pembayaran  (Nasrullah,  2021).  Pemakaian  layanan  sendiri  terdiri  dari  3  yaitu  pemakaian  telepon, internet dan TV kabel, masing-masing memiliki karakteristik pengukuran performansi yang berbeda. Jadi pada studi kasus ini yang akan menjadi kandidat tabel fakta adalah pemakaian telepon, pemakaian internet, pemakaian TV kabel, tagihan pelanggan dan pemakaian pelanggan.
Dalam penentuan tabel dimensi, dapat digunakan kamus data. Prosesnya adalah menentukan tabel apa  saja  yang  akan  dijadikan  sebagai  sumber  kemudian  ditentukan  konteks  apa  saja  yang  mewakili setiap data pada tabel tersebut. Misalnya pada setiap baris data tagihan pelanggan akan dicatat mengenai tanggal tagihan beserta data pelanggan, sehingga yang akan menjadi kandidat tabel dimensi adalah data waktu dan data pelanggan. Berdasarkan penjelasan diatas maka bus matrix pada studi kasus ini dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 4 Bus Matrix Data Warehouse untuk Profiling Data Pelanggan pada Perusahaan Telekomunikasi
Gambar 4 menggambarkan kandidat tabel fakta pada sisi kiri dan kandidat tabel dimensi pada sisi atas. Tanda X berarti fact table berhubungan dengan dimensi tersebut.

## 3.3. Pemodelan Dimensional

## 3.3.1. Proses Bisnis Perusahaan
Proses Bisnis pada perusahaan telekomuikasi dapat digambarkan dalam bentuk flowchart seperti pada gambar berikut :

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)

## Gambar 5 Flowchart Proses Bisnis Pembayaran Penggunaan Layanan pada Perusahaan Telekomunikasi
Gambaran bisnis secara lebih rinci dapat dijabarkan sebagai berikut :
- Perusahaan  telekomunikasi  X  memiliki  cabang  diseluruh  wilayah  Indonesia  yang  dibagi  per regional, kota dan per area.
- Perusahaan  telekomunikasi  X  memiliki  3 layanan utama  yaitu  layanan telepon, layanan internet dan layanan tv kabel.
- Perusahaan  telekomunikasi  X  memiliki  banyak  paket  produk  dengan  tarif  bervariasi  yang ditawarkan kepada pelanggan untuk setiap layanannya. Misalnya untuk lanyanan internet tersedia paket INET3GB, INET6GB, dst.
- Setiap pelanggan bisa memasang layanan lebih dari 1. Misalnya 1 pelanggan memiliki 2 rumah dimana setiap rumah memasang layanan telepon dan internet.
- Pemakaian  telepon  dibedakan  menjadi  beberapa  tipe  yaitu  pemakaian  telepon  lokal,  interlokal, internasional, dst. Untuk pemakaian telepon akan tercatat nomor tujuan, waktu panggilan, durasi panggilan, kode kota ataupun kode negara dan nomor imei device .
- Pada  pemakaian  internet  tercatat  waktu  awal  dan  akhir  pemakaian  beserta  besarnya  pemakaian internet tersebut.
- Pada  pemakaian  tv  kabel  tercatat  waktu  awal  dan  akhir  pemakaian  berdasarkan  channel  yang dilihat.  Data channel meliputi nama channel dan jenis paket tv kabel.
- Tagihan pelanggan digenerate pada tanggal tertentu dan mempunyai batas waktu tertentu, tagihan berdasarkan layanan yang digunakan juga meliputi tagihan penginstallan jaringan, denda, pajak, biaya garansi, biaya pemasangan nomor spesial yang sesuai permintaan pelanggan, biaya panggilan lokal, interlokal, internasional, dan biaya lainnya.
Rekaman Data Pemakaian Telepon/ Internet/ TV Kabel Data Tagihan Data Pembayaran Selesai Pengguna Melakukan Pembayaran Pengguna Menggunakan Layanan Telepon/ Internet/ TV Kabel Admin Perusahaan Pelanggan Profil Pelanggan Perusahaan Telekomunikasi Verifikasi Data Generate Tagihan

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
- Tagihan  yang  digenerate  juga  dihitung  tunggakan  pembayaran  sebelumnya  dimana  tunggakan merupakan jumlah pembayaran dikurang jumlah tagihan.
- Pembayaran dilakukan per layanan yang ada, tercatat tanggal pembayaran dan tanggal jatuh tempo yang  diberikan.  Tersimpan  juga  data  pembayaran  yaitu  bank  tempat  pembayaran, channel yang digunaan, besar pembayaran nomor tagihan.

## 3.3.2. Mendeskripsikan Tingkat Kedetailan Tabel fakta
Tingkat  kedetailan  untuk  masing-masing  proses  bisnis  yang  terlibat  dalam  perancangan  data warehouse:
a. Pada proses bisnis pemakaian telephone , meliputi:
• Pemakaian  telephone  dilakukan  oleh  pelanggan  aktif  pada  perusahaan  X  yang  dilayani  oleh cabang tertentu.
• Pemakaian telephone dihitung berdasarkan durasi lamanya pemakaian telephone.
• Pemakaian telephone dapat dibagi berdasarkan tipe panggilan, seperti lokal, interlokal dan internasional.
• Tercatat tanggal dan waktu pemakaian awal dan akhir layanan telephone.
b. Pada proses bisnis pemakaian internet , meliputi:
• Pemakaian internet dilakukan oleh pelanggan aktif pada perusahaan X yang dilayani oleh cabang tertentu.
• Pemakaian  internet  dihitung  berdasarkan  durasi  lamanya  pemakaian  internet,  banyaknya pemakaian internet (byte send dan byte receive).
• Tercatat tanggal dan waktu pemakaian awal dan akhir layanan telephone.
c. Pada proses bisnis pemakaian TV kabel , meliputi:
• Pemakaian tv kabel dilakukan oleh pelanggan aktif pada perusahaan X yang dilayani oleh cabang tertentu.
• Terdapat beberapa channel TV yang disajikan untuk pelanggan.
• Pemakaian TV kabel dihitung berdasarkan durasi lamanya pemakaian per channel yang ditonton.
• Tercatat tanggal dan waktu pemakaian awal dan akhir layanan tv cable.
d. Pada proses bisnis generate tagihan , meliputi:
• Setiap bulannya perusahaan akan melakukan generate tagihan dari para pelanggannya.
• Tagihan digenerate per layanan yang dipakai oleh pelanggannya.
• Terdapat rincian data tagihan.
e. Pada proses bisnis pembayaran , meliputi:
• Setiap  bulannya  pelanggan  harus  melakukan  pembayaran  atas  pemakaian  layanan  yang digunakannya.
• Besarnya pembayaran berdasarkan tagihan yang telah digenerate oleh perusahaan.
• Tercatat tanggal pembayaran oleh pelanggan.

## 3.3.2. Mengidentifikasi Dimensi
Tahapan  berikutnya  dengan  mengidentifikasikan  dimensi  yang  sesuai  dengan  tabel  fakta bedasarkan tingkat kedetailan yang telah di deskripsikan sebelumnya serta dari bus matrix yang telah dibuat sebelumnya, maka pada penelitian ini melibatkan beberapa dimensi, yaitu :
Tabel 1. Identifikasi Dimensi
Nama Dimensi Asal Nama Dimensi di Skema Tipe Dimensi Dimensi Pelanggan Dim_Customer_Serviceline conformed dimension Dimensi Cabang Perusahaan Dim_branch_ company conformed dimension Dimensi Tanggal Dim_date role play dimension Dimensi Waktu Dim_time role play dimension Dimensi Channel List Dim_channel_list single dimension

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Dimensi Tipe Panggilan Dim_calling_type single dimension Dimensi Produk Dim_product_ services conformed dimension

## 3.3.2. Mengidentifikasi Fakta
Tahapan akhir dalam pemodelan dimensional adalah mengidentifikasikan fakta atau pegukuran ( measures ) dari proses bisnis yang ada. Dari proses bisnis yang akan digunakan maka didapatkan 5 tabel fakta  yaitu  pemakaian  layanan  telephone,  pemakaian  layanan  internet,  pemakaian  layanan  tv  kabel, tagihan dan pembayaran. Untuk masing-masing variable pengukuran pada tabel fakta, meliputi:
a) Fact Pemakaian Telephone, meliputi:
• Durasi pemakaian telephone.
b) Fact Pemakaian Internet, meliputi:
• Durasi pemakaian internet.
• Byte sent / upload.
• Byte receive / download.
c) Fact Pemakaian TV kabel, meliputi:
• Durasi pemakaian TV kabel.
d) Fact Tagihan, meliputi:
• Total tagihan.
e) Fact Pembayaran, meliputi:
• Total pembayaran.

## 3.4. Perancangan Skema Data Warehouse
Tahap terakhir pada penelitian ini adalah merancang skema data warehouse, yang didasarkan pada bus matrix yang telah dibuat. Dari bus matix dapat diperoleh 5 skema yang masing-masing akan mewakili proses bisnis yang berlaku pada perusahaan tersebut.
Terdapat dua jenis skema dalam data warehouse yaitu star schema dan snowflake schema . Star schema terdiri dari satu tabel fakta dan sejumlah tabel dimensi yang terkait dengan tabel fakta. Snowflake schema memiliki  struktur  yang  lebih  kompleks  dari  pada star  schema .  Dalam snowflake  schema, dilakukan  normalisasi  untuk  menghilangkan  redundansi,  tabel  dimensi  dikelompokkan  menjadi beberapa tabel. Pemodelan dimensi tidak hanya berdasarkan pada proses bisnis, tetapi juga berdasarkan pada data transaksional yang ada (Farooqui, 2018). Berdasarkan bus matriks, terdaapat 5 skema yang menggunakan star schema . Kelima skema data warehouse tersebut adalah:

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)

## 1. Skema Pemakaian Telepon

## Gambar 6 Skema Telephone Usage

## 2. Skema Pemakaian Internet
Gambar 7 Skema Internet Usage

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)

## 3. Skema Pemakaian TV Kabel

## Gambar 8 Skema TV Cable Usage

## 4. Skema Tagihan
Gambar 9 Skema Invoice

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## 5. Skema Pembayaran

## Gambar 10 Skema Payment

## 4.    Kesimpulan (Conclusion)
Penerapan Business Intelligence (BI) seperti pada penelitian ini juga bisa diterapkan pada bidang yang lainnya dengan sedikit penyesuaian. Tahapan BI seperti pada penelitian ini dapat diterapkan pada setiap  perusahaan  yang  mengelola  pelanggan  serta  memiliki  produk  yang  ditawarkan  untuk pelanggannya.  Misalnya  diterapkan  pada  perusahaan  retail  yang  juga  mengelola  pelanggan  dan melakukan penjualan produk mereka.
BI  dapat  menyediakan  informasi  bagi  perusahaan  dalam  melihat  bisnisnya,  pada  penelitian  ini khususnya  dalam  hal  mengelola  pelanggan.  Metode  yang  digunakan  penulis  adalah  data  warehouse. Dengan data warehouse perusahaan dapat melihat historis perusahaan. Pendekatan yang diakai dalam membangun  skema  data  warehouse  adalah  pendekatan  Kimball  karena  pada  studi  kasus  ini  hanya melibatkan sebuah rangkaian proses bisnis yang diambil (tidak semua proses bisnis). Penerapan data warehouse akan sangat berguna bagi perusahaan dalam mengelola datanya.
Pada penelitian ini hanya mengambil satu rangkaian proses bisnis yang melibatkan data pemakaian layanan, tagihan, serta pembayaran. Untuk proses bisnis yang lain akan berbeda penanganannya. Untuk melakukan  analisa  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Business  Intelligence lainnya, seperti data mining.

## Ucapan Terima Kasih (Acknowledgement)
Penulis sangat berterima kasih kepada pihak Institut Teknologi Telkom Surabaya sebagai institusi yang mendukung  penelitian  yang  dilakukan oleh  penulis,  serta semua  pihak  lainnya  yang membantu penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Almeida, F. (2017). Concepts and Fundaments of Data Warehousing and OLAP. Dageville,  B.  C.  (2016).  The  snowflake  elastic  data  warehouse. International  Conference  on  Management  of Data (pp. 215-226). ACM.

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Das,  I.  R.  (2019).  A  Data  Warehouse  Based  Schema  Design  on  Decision-Making  in  Loan  Disbursement  for Indian Advance Sector. In Emerging Technologies in Data Mining and Information Security (IEMIS) (pp. 603-614). Singapore: Springer.
Farooqui,  N.  A.  (2018).  Design  of  A  Data  Warehouse  for  Medical  Information  System  Using  Data  Mining Techniques. In  2018  Fifth  International  Conference  on  Parallel,  Distributed  and  Grid  Computing (PDGC) (pp. 199-203). IEEE.
Gartner . (2015, 10 01). From Gartner IT Glossary: https://www.gartner.com/it-glossary/business-intelligence- bi/
Hofer,  I.  S.  (2016).  A  systematic  approach  to  creation  of  a  perioperative  data  warehouse. Anesthesia  & Analgesia , 1880-1884. Inmon, W. H. (2005). Building the Data Warehouse, Fouth Edition. John Wiley and Sons, Inc. Kimball,  R.  M.  (2002). The  Data  Warehouse  Toolkit,  Second  Edition:The  Complete  Guide  to  Dimensional Modelling. John Wiley and Sons, Inc.
Kimball, R. M. (2007). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, Second Edition. USA: Willey. Nasrullah, M., Angresti, N. D., Suryawan, S. H., & Mahananto, F. (2021). Requirement Engineering terhadap Virtual  Team  pada  Proyek  Software  Engineering. Journal  of  Advances  in  Information  and  Industrial Technology , 1-10.
Suba, C. (2018). Data Warehousing Methods and its Application. International Journal of Engineering Science Invention (IJEsI) , (pp. 12-19).

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)

## Halaman ini sengaja dikosongkan