## DESAIN DAN IMPLEMENTASI DATA WAREHOUSE UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK PADA TOKO MEKARSARI
I Putu Agus Eka Pratama 1 ,I Gede Agus Pradipta 2
Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Tekik, Universitas Udayana Jl. Raya Kampus Unud, Bukit Jimbaran, Badung, Bali, Indonesia E-mail : eka.pratama@unud.ac.id , igedeaguspradipta@gmail.com

## ABSTRAK
Manusia tidak memiliki kemampuan untuk mengetahui apa yang akan terjadi di masa depan, seperti misalnya  mengetahui  barang  yang  laku  dijual.  Tetapi  manusia  dapat  memprediksi  sesuatu  dengan melakukan analisa, misalnya memprediksi produk yang paling dicari atau dimiati di bulan depan atau tahun depan. Untuk dapat memprediksi hal tersebut dibutuhkan suatu ekosistem yang dapat membantu. Data  warehouse  dapat  menjawab  permasalahan  tersebut.  Data  warehouse  adalah  sistem  yang mengekstrasi, membersihkan, menyesuaikan, dan mengirim sumber data ke dalam penyimpanan data dimensi  dan  kemudian  mendukung  dan  mengimplementasikan  query  dan  analisis  untuk  tujuan pengambilan keputusan. Dengan data warehouse data historis suatu toko dapat dianalisa dan diketahui penjualan  barang  apa  saja  yang  paling  diminati  oleh  konsumen.  Dengan  mengetahui  hal  tersebut, pedagang dapat memprediksi barang apa saja yang dijual dan berapa jumlah barang yang harus di stok di tokonya sehingga dapat mengurangi tumpukan barang di gudang.

## Kata Kunci: Data warehouse, Gudang Data,  Business Intelligence

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar belakang masalah
Mencari  pekerjaan  saat  ini  sangat  sulit, apalagi  jika  tidak  memiliki  keahlian  yang menjadi kebutuhan pasar. Hal tersebut mendorong  masyarakat  harus  kreatif  dalam membuat  suatu  usaha  sehingga  memiliki  nilai jual.  Salah  satu  aternatif  usaha  adalah mendirikan reatil.
Toko  Mekarsari  adalah  salah  satu  retail yang  berada  di  Dusun  Banda,  Desa Takmung, Kecamatan
Banjarangkan,
Kabupaten Klungkung.  Toko  Mekarsari  dimiliki  oleh perorangan dan tidak memiliki cabang. Produk yang  dijual  adalah  kebutuhan  sehari-hari, sehingga  dapat  toko  ini  dikategorikan  sebagai toko serba ada.
Masalah  yang  sering  diahapi  oleh  Toko Mekarsari adalah pelayanan kepada konsumen terhadap  kebutuhan  suatu  produk.  Salah  satu masalah yang dihapai adalah stok barang habis saat ada permintaan dari konsumen dan barang yang  diminta  tidak  dijual  saat  ada  kosumen yang  ingin  membeli  suatu  produk.  Masalah lainnya  adalah  kesulitan  untuk  menentukan jumlah  stok  barang  yang  disimpan  karena
kebutuhan  konsumen  akan  suatu  produk  sulit diprediksi, sehingga perlu adanya pengambilan keputusan  kapan  untuk  menyimpan  stok  suatu produk  dalam  jumlah  besar  atau  sedikit. Kesulitan  lainnya  adalah  menentukan  barang yang  harus  dijual  adalah  masalah  yang  juga sering dihadapi. Barang yang dijual tidak selalu dibutuhkan  oleh  konsumen,  tetapi  terkadang ada waktu/musim di mana suatu barang sangat dicari,  misalnya  pakaian  sekolah  yang  sangat dicari  beberapa  hari  menjelang  tahun  ajaran baru dimulai.

## 1.2 Rencana Penelitian
Rencana pemecahan masalah yang digunakan untuk mengatasi permasalahan pada Toko  Mekarsari  adalah  dengan  penerapan teknologi
data
warehouse dengan menggunakan  MySQL  dan tools Talend  Open Data Studio.

## 1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  dilakukan  adalah untuk  membuat  desain  dan  implementasi data warehouse yang  diharapkan  dapat  membantu
dalam  prediksi  pejualan  suatu  produk  pada Toko  Mekarsari.  Diharapkan  kedepannya tekologi data warehouse akan banyak digunakan  untuk  membantu  pemilik  usaha dalam pengambilan keputusan.

## 1.4 Tinjauan Pustaka
1.4.1 Data warehouse
Data  warehouse adalah  sistem  yang mengekstrasi,  membersihkan,  menyesuaikan, dan mengirim  sumber  data  ke  dalam penyimpanan  data  dimensi  dan  kemudian mendukung  dan  mengimplementasikan  query dan  analisis  untuk  tujuan  pengambilan keputusan [5]. Pada
umumnya, organisasi/perusahaan  menyalin  data  dari sistem  operasionalnya  (seperti  data  dari database penjualan  dan database SDM)  ke gudang  data  menurut  jadwal  teratur,  misalnya setiap malam atau setiap akhir minggu. Setelah itu,  data  tersebut  dapat  dilakukan  query kompleks  dan  analisis  untuk  mendapatkan informasi  yang  diinginkan  tanpa  membebani sistem operasional [6].
Data  warehouse memiliki  karakteristik yang  membuatnya  berbeda  dengan  basis  data yang  lainnya.  Terdapat  empat  karakteristik yang  menjadi  ciri  khas  dari data  warehouse yaitu sebagai berikut [6].
1) Berorientasi kepada Subjek
Data  warehouse berorientasi  pada  subjek karena  data  earehouse  menawarkan  informasi berupa  subjek,  bukannya  operasi  suatu perusahaan  yang  sedang  berjalan.  Subjek  ini dapat  berupa  penjualan,  pemasaran,  distribusi, dan lain-lain [3].
Data  warehouse tidak  pernah  berfokus pada  operasi  yang  sedang  berlangsung. Sebaliknya, data warehouse menekankan pada pemodelan dan analisis data untuk pengambilan keputusan.  Ini  juga  memberikan  pandangan yang  sederhana  dan  ringkas  seputar  subjek tertentu dengan mengecualikan data yang tidak membantu untuk mendukung proses pengambilan keputusan [3].
2) Data yang Dimiliki Terintegrasi Dalam data  warehouse ,  integrasi  berarti pembentukan  unit  pengukuran  umum  untuk semua data serupa dari basis data yang berbeda. Data  juga  perlu  disimpan  di data  warehouse secara  umum  dan  dapat  diterima  secara universal [3].
Data  warehouse dikembangkan  dengan mengintegrasikan  data  dari  berbagai  sumber
seperti mainframe, database relasional, flat file, dan lain-lain. Selain itu, penamaan, format, dan pengkodean harus tetap konsisten [3].
Integrasi ini membantu dalam analisis data yang  efektif.  Konsistensi  dalam  konvensi penamaan, ukuran atribut, struktur pengkodean dan lain-lain harus dipastikan [3].
3) Data yang Disimpan Bersifat Tetap
Data warehouse juga bersifat non-volatile yang  artinya  data  sebelumnya  tidak  terhapus ketika data baru dimasukkan di dalamnya. Data bersifat  hanya  baca  dan  diperbaharui  secara berkala.  Ini  juga  membantu  menganalisa  data historis  dan  memahami  apa  dan  kapan  terjadi [3].
Aktivitas seperti menghapus, memperbaharui,  dan  menyisipkan  data  yang dilakukan di lingkungan database transaksional dihilangkan dalam lingkungan data warehouse . Hanya dua jenis operasi data yang dilakukan di data warehouse yaitu pemuatan data dan akses data [3].
4) Dibuat Dalam Rentang Waktu Tertentu Rentang  waktu  untuk  data  yang  terdapat dalam data warehouse cukup luas dibandingkan  dengan database transaksional.
Data yang dikumpulkan dalam data warehouse dikumpulkan dari periode tertentu dan menawarkan  informasi  dari  sudut  pandang historis [3].

## 1.4.2 Data Multi Dimensi
Dasar  pembuatan data  warehouse adalah model multidimensi. Dengan pendekatan multi dimensi, data dapat dilihat dari beberapa sudut pandang  yang  berbeda,  seperti  pada  sudut pandang  waktu.  Model  data  multidimensi terdiri dari entitas fakta dan entitas dimensi [4]. Tabel  dimensi  adalah  perpsektif  atau entitas penting yang dimiliki organisasi. Setiap dimensi memiliki kemungkinan satu tabel yang beraosiasi dengan tabel dimensi yang mendeskripsikan  tabel  itu  sendiri.  Dimensi akan berubah jika anailisis kebutuhan pengguna berubah.  Dimensi  mendefinisikan  label  yang membentuk isi laporan.  Tabel dimensi berukuran  lebih  kecil  daripada  tabel  fakta  dan berisi data tidak numerik. Pada data warehouse , dimensi diibaratkan sebagai bangun ruang yang memiliki n-dimensi [4].
Tabel  fakta  adalah  tabel  yang  berisi  data numerik  dan  yang  merupakan  key  dari  tabel dimensi yang berelasi dengan tabel fakta. Data
fakta cenderung stabil dan tidak berubah seiring waktu.  Tabel  fakta  berukuran  besar,  memiliki jumlah  baris  sesuai  dengan  jumlah  kombiasi nilai dimensi yang mungkin dan jumlah kolom sesuai dengan jumlah dimensi yang direpresentasikan [4].
Skema database berisi  kumpulan  entitas dan hubungan atarentitas. Sebuh data warehouse memerlukan  skema  yang  ringkas dan  berorientasi  subjek  yang  dapat  digunakan dalam  OLAP.  Tipe-tipe  skema  model  data multidimensi adalah sebagai berikut [4].

## 1.4.3 MySQL
MySQL  adalah  sebuah  perangkat  lunak sistem  manajemen  basis  data  SQL  (DBMS:
Database
Managemen System) yang multithread,  multi-user,    dan  gratis  di  bawah lisensi GNU General Public License (GPL) [7].
Hal yang paling mendasar yang menjadikan MySQL  pilihan  utama  sebagai database yang
digunakan adalah karena MySQL
menggunakan  lisensi  GPL  dan multiplatform , sehingga  tidak  membutuhkan  biaya  besar dalam  membuat  aplikasi  serta  tidak  harus tergantung  pada  OS  Windows  ataupun  Linux karena dapat dijalankan pada kedua OS tersebut dan beberapa OS lainnya.
1.4.4 Talend Open Studio Business Intelligence
Talend adalah penyedia pertama perangkat lunak open source integrasi datad dengan salah satu  produknya  adalah  Talend  Open  Studio Business Intelligence [1].
Talend Open Studio Business Intelligence digunakan  untuk  integrasi  antara  sistem operasional,  serta  untuk  ETL  ( Extract , Transform , Load )  untuk business  intelligence, data warehousing , dan untuk migrasi data [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Rancangan Penelitian
Penelitian  pada  jurnal  ini  dilakukan dengan  metode  seperti  yang  dilakukan  oleh Wahyu  Dwi  Suryanto  [2]  dalam  beberapa tahapan yang digambarkan pada Gambar 2.1.
Gambar 2. 1 Rancangan Penelitian
Pada  Gambar  2.1  digambarkan  beberapa tahapan penelitian yang akan dijelaskan berikut ini.
1) Tahap Persiapan
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  dalam penelitian  yaitu  dengan  menentukan  latar belakang,  rencanan  penelitian,  dan  tujuan penelitian.
2) Tahap Landasan Teori Pada tahap ini dilakukan kajian teori yang berhubungan dengan penelitian yang dilakukan, seperti teori tentang data warehouse dan  review  jurnal  yang  berkaitan  dengan penelitian yang dilakukan.
3) Tahap Pengumpulan Data
Tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data dengan beberapa cara yaitu: a) Observasi
b) Wawancara
c) Studi literatur 4) Tahap Analisis Kebutuhan Informasi Setelah tahap pengumpulan data, dilakukan analisis yang menghasilkan spesifikasi kebutuhan informasi yang dibutuhkan oleh user.
5) Tahap Perancangan dan Implementasi Pada  tahap  ini  hal  yang  dilakukan  adalah
mendesain  arsitektur  fisik  dan  logikal data warehouse . Data yang bersumber dari database operasional akan diproses dengan konsep ETL ( Extracts , Transformation , Loading ).
6) Tahap Penarikan Kesimpulan dan Saran
Setelah data warehouse terbentuk, langkah  selanjutnya  adalah  implementasi data warehouse sesuai dengan kebutuhan user. Dari hasil perancangan dan implementasi yang telah dilakukan,  maka  hasil  akhir  dari  penelitian  ini merupakan penarikan kesimpulan dan saran.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Persiapan Sumber Data
Pada penelitian ini, Toko Mekarsari belum memiliki  sistem  yang  telah  menggunakan database untuk menangani transaksi operasionalnya.  Hal  tersebut  menyebabkan kesulitan  dalam  menganalisis  data  karena semua  transaksi  tidak  dicatat  secara  lengkap. Oleh  karena  itu,  dibuatkan  sebuah database yang  menangani  operasional  toko  sehingga mempermudah  implementasi data  warehouse selanjutnya. Database yang dibuat yang dibuat pada  penelitian  ini  menggunakan  DBMS MySQL.    Skema database operasional  yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3. 1 Skema database operasional
3.2 Rancangan Data warehouse
1) Analisis Kebutuhan Informasi Analisis  kebuthan  informasi  adalah  tahap menganalisis informasi apa saja yang dibutuhkan  oleh  Toko  Mekarsari  untuk mendukung  proses  evaluasi  dan  analisis pengambilan  keputusan  penjualan.  Informasi yang  dibutuhkan  oleh  Toko  Mekarsari  untuk memprediksi  barang  yang  akan  dijual  adalah
informasi  jumlah  barang  yang  terjual  pada bulan dan tahun tertentu.

## 2) Memilih Grain
Grain  merupakan  data  dari  calon  fakta yang  dapat  dianalisis.  Berdasarkan  proses bisnis  yang  ada  ditentukan  grain  yang menggambarkan tabel fakta sebagai berikut.
• Jumlah penjualan yang dilihat berdasarkan waktu,  kategori  barang,  jenis  barang,  dan nama barang.
3) Identifikasi Penyesuaian Dimensi
Perancangan  dimensi data  warehouse yang  dibuat  dilakukan  dengan  membuat matriks  antara  grain  dan  dimensi  yang disesuaikan  dengan  analisis  kebutuhan  dan digunakan  sebagai  dasar  pembuatan data warehouse . Rancangan matriks yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 3.1
Tabel 3. 1 Rancangan Matriks Proses Bisnis
dan Dimensi Penjualan √ √ √ 4) Memilih Fakta Setelah menentukan dimensi yang
digunakan,  selanjutnya  adalah  memilih  fakta yang  digunakan  dalam data  warehouse .
Masing-masing fakta memiliki data yang dapat dihitung dan nantinya dapat ditampilkan dalam bentuk  laporan,  grafik,  atau  diagram.  Tabel Fakta  yang  akan  digunakan  adalah  data penjualan  dengan  atribut  meliputi  waktu,  id kategori, dan id barang, jml_barang,
harga_barang, dan total_bayar.
3.3 Implementasi Data warehouse 1) Skema Data warehouse Setelah melakukan analisis dan identifikasi  tabel  dimensi  dan  tabel  fakta  yang akan  digunakan,  langkah  selanjutnya  adalah membuat database untuk data  warehouse dengan  menggunakan DBMS MySQL. Desain database data  warehouse yang  dibuat  dapat dilihat Gambar 3.2.
W a kt u Dimensi Grain B a ra ng
K a te go ri
Gambar 3.2 Skema data warehouse Toko Mekarsari

## 2) Proses ETL
Setelah  membuat database untuk data warehouse yang  akan  digunakan,  selanjutnya adalah proses ETL dari database operasional ke database data warehouse dengan
menggunakan  tools  Talend  Open  Studio Business Intelligence. Skema proses ETL yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3.3.

## Gambar 3. 3 Proses ETL
5) Proses OLAP (Online Analytical Processing)
OLAP  adalah  salah  satu  cara  dalam mengolah  data  pada data  warehouse .  Dengan OLAP,  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  user dapat  diambil  secara  detail dari data warehouse .
Informasi  yang  dibutuhkan  oleh  Toko Mekarsari  untuk  melakukan  prediksi  barang yang  harus  dijual  adalah  informasi  jumlah barang  yang  terjual  baik  perbulan  maupun  per tahun.  Untuk  mendapatkan  informasi  tersebut dilakukan  dengan  mengolah  data  pada data warehouse dengan  query.  Kode  Program  3.1 adalah query yang digunakan untuk mendapatkan  informasi  jumlah  barang  yang terjual  pada  bedrasarkan  nama  barang  tahun 2017.
SELECT
tb_barang.`id`,
tb_barang.`nama`, COUNT(tb_fakta.`id_barang`) AS jml, tb_satuan.`nama` AS satuan, YEAR(tb_fakta.`waktu`) AS thn FROM tb_fakta INNER JOIN tb_barang ON tb_fakta.`id_barang` = tb_barang.`id` INNER JOIN tb_satuan ON tb_barang.`satuan` = tb_satuan.`id`
WHERE YEAR(tb_fakta.`waktu`) = '2017' GROUP BY tb_barang.`id`

## ORDER BY jml DESC
Kode Program 3. 1 Query untuk menampilkan jumlah barang yang terjual bedasarkan nama barang pada tahun 2017
Kode  Program  3.1  adalah  query  yang digunakan  untuk  menampilkan  jumlah  barang yang  terjual  bedrasarkan  nama  barang  pada tahun  2017.  Hasil  query  pada  Kode  Program 3.1  jika  dijalankan  dapat  dilihat  pada  Gambar 3.4.
Gambar 3. 4 Jumlah barang yang terjual berdasarkan nama barang pada tahun 2017.
Gambar  3.4  adalah  hasil  dari  query  pada Kode Program 3.1 setelah dijalankan.
Ditampilkan  daftar  barang  beserta  jumlah baarang yang terjual pada tahun 2017.
Untuk  mengetahui  informasi  mengenai jumlah barang yang terjual pada bulan tertentu bedrasarkan  nama  barang  pada  tahun  2017 dilakukan  dengan  menggunakan  query  pada Kode Program 3.2.
SELECT tb_barang.`id`, tb_barang.`nama`, COUNT(tb_fakta.`id_barang`) AS jml, tb_satuan.`nama`
AS
satuan, MONTH(tb_fakta.`waktu`) AS
bln,
YEAR(tb_fakta.`waktu`) AS thn FROM tb_fakta INNER JOIN tb_barang ON tb_fakta.`id_barang` = tb_barang.`id` INNER JOIN tb_satuan ON tb_barang.`satuan` =
tb_satuan.`id`
WHERE YEAR(tb_fakta.`waktu`) =
2017 GROUP BY tb_barang.`id`, bln ORDER BY bln, jml DESC;
Kode Program 3. 2 Query untuk menampilkan jumlah barang yang terjual pada bulan tertentu bedrasarkan nama barang pada tahun 2017
Kode  Program  3.2  adalah  query  yang digunakan  untuk  menampilkan  jumlah  barang yang  terjual  pada  bulan  tertentu  berdasarkan nama barang pada tahun 2017. Hasil query pada Kode Program 3.2 jika dijalankan dapat dilihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3. 5 jumlah barang yang terjual pada bulan tertentu bedrasarkan nama barang pada
tahun 2017
Gambar  3.5  ada;ah  hasil  dari  query  pada Kode Program 3.2 setelah dijalankan. Ditampilkan informasi mengenai jumlah barang  yang    terjual  pada  bulan  1  (Januari) tahun 2017.
Hasil  query  Kode  Program  3.1  dan  3.2 dapat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah barang  yang  harus  distok  pada  bulan  tertentu. Misalnya  pada  bulan  Januari  2017  kaos  kaki adalah  barang  yang  paling  sering  dibeli  oleh konsumen Toko Mekarsari sehingga kaos kaki perlu disiapkan stok dengan jumlah yang lebih banyak.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai analisis desain dan implementasi data warehouse pada Toko Mekarsari, maka penulis dapat  dapat  mengambil  kesimpulan  sebagai berikut.
1) Desain dan implementasi data warehouse yang  telah  dilakukan  dapat  membantu pemilik  usaha  dalam  proses  pengambilan keputusan  barang  yang  akan  dijual  dan disimpan dengan stok lebih.
2) Data  didapatkan  dari  hasil  transaksi penjualan yang terjadi pada Toko Mekarsari.  Karena  tidak  ada  pencatatan dengan sistem yang telah mengimplementasikan database ,  maka
dibuatkan desain database
untuk operasional Toko Mekarsari agar mempermudah  dalam  pengambilan  data dan  pemindahan  data  ke database data warehouse . 3) Proses integrasi data warehouse menggunakan konsep ETL.
4) Setelah  melakukan integrasi data, analisis dilakukan  dengan  menggunakan  query untuk mendapatkan informasi dari database data  warehouse yang  telah diimplementasikan.
4.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian dan
keismpulan  yang  didapatkan,  penulis  dapat memberikan saran sebagai berikut.
1) Pemanfaatan data warehouse dapat
membantu dalam proses bisnis dan analisa data,  sehingga  dapat  membantu  pemilik usaha untuk dasar pengambilan keputusan.
2) Pemanfaatan data  warehouse tidak  hanya untuk perusahaan besar, usaha rintisan pun dapat  menerapkan data  warehouse untuk mendukung perkembangan usaha.

## 5. REFERENSI
[1]  datawarehouse4u.info.  (2018,  September  26). Talend Open Studio . Diambil kembali dari datawarehouse4u.info: http://datawarehouse4u.info/Talend-Open- Studio.html [2] Dwi Suryanto, W. (t.thn.). Pengembangan Data warehouse dan  Aplikasi  OLAP  Data
Tracer  Study  Alumni  IPB  Berbasis  Web Menggunakan Microsoft Business Intelligence.
[3] Guru 99. (2018, September 18). Data warehouse
Concepts,  Architecture  and  Components . Diambil kembali dari Guru 99: https://www.guru99.com/data-warehouse- architecture.html [4]  Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2012). Data  Mining: Concepts  and  Techniques. Waltham,
Waltham, USA: Morgan Kaufmann Publishers.
[5]  Kimball,  R.,  &  Caserta,  J.  (2004). The  Data warehouse  ETL  Toolkit. Indianapolis:
Wiley Publishing, Inc. [6] Wikipedia. (2018, September 18). Gudang Data . Diambil kembali dari Wikipedia: https://id.wikipedia.org/wiki/Gudang_data [7]  Wikipedia.  (2018,  September  26). MySQL . Diambil kembali dari Wikipedia: https://id.wikipedia.org/wiki/MySQL