## Implementasi OLAP pada Data Kerja Praktik dan Tugas Akhir Menggunakan Framework Modular Cube JS
I Komang Arya Ganda Wiguna*, Desak Putu Diah Kumala Dewi**, I Gede Iwan Sudipa*** * STMIK STIKOM Indonesia ** STMIK STIKOM Indonesia *** STMIK STIKOM Indonesia *kmaryagw@stiki-indonesia.ac.id, **desakdiah@stiki-indonesia.ac.id, ***iwansudipa@stiki-indonesia.ac.id

## ABSTRACT
The government's role in the implementation of higher education in Indonesia is to provide a university database.  It  is  hoped  that  the  government  and  the  public  can  participate  in  assessing  and  conducting surveillance  with  the  database.  Every  tertiary  institution  must  report  everything  related  to  the implementation of education, starting from lecturer data, student data, and lecture data. In its performance, a Dikti Feeder application has been prepared that can transmit data. Each university will adjust the data entry following the Dikti standards. As one of the higher education providers, STMIK STIKOM Indonesia has been able to report data well, but specifically for final assignments and work practices, it has not been maximized due to the development of a separate system from the academic system. For this reason, a suitable system will be developed to accommodate Thesis and Internship data related to reporting on the Dikti Feeder by applying the Online Analytical Processing (OLAP) method using the Cube JS modular framework. Some of the tests carried out are schema file testing, frontend and backend testing, cube client testing,  querying  testing  and  load  request  testing  showing  the  data  can  be  displayed  correctly  and  the process is successful.
Keyword: OLAP, Cube JS, Data Analytic, Feeder Dikti

## 1. Introduction
Salah  satu  upaya  pemerintah  dalam  menjamin  pelaksanaan  mutu  pendidikan  tinggi  adalah  dengan menyediakan  pangkalan  data  pendidikan  tinggi  atau  yang  disebut  dengan  PDDikti.  PDDikti  merupakan kumpulan data penyelenggaraan kegiatan Pendidikan Tinggi seluruh Perguruan Tinggi yang terintegrasi secara nasional.  Fungsi  dari  PPDikti  tercantum  dalam  pasal  56  ayat 2  UU  No.  12  Tahun  2012  yang  menyebutkan PDDikti  berfungsi  sebagai  sumber  informasi  bagi  lembaga  akreditasi  untuk  melakukan  akreditasi,  bagi pemerintah untuk melakukan pengawasan, pemantauan dan pembinaan, dan bagi masyarakat untuk mengetahui kinerja program studi dan Perguruan Tinggi[1].
STMIK STIKOM Indonesia (STIKI) sebagai salah satu perguruan tinggi swasta di Bali yang berfokus pada  bidang  teknologi  informasi,  maka  seluruh  data  penyelenggaraan  perkuliahan  wajib  dilaporkan  secara benar. Jika tidak maka akan diberikan sanksi, sesuai peraturan Permenristekdikti No. 61 Tahun 2016 pasal 10 butir 7 dan pasal 12 butir 3[2]. Untuk mendukung proses pelaporan ke PDDikti, Kemenristekdikti dalam bidang Pangkalan  Data  Pendidikan  Tinggi  yang  berada  di  bawah  Pusadatin,  sudah  menyediakan  sebuah tools pelaporan yang dapat digunakan oleh masing-masing perguruan tinggi. Tools tersebut adalah Feeder PDDikti yang  dapat  mengirimkan  informasi  terkait  dengan  penyelenggaraan  kegiatan  perguruan  tinggi.  Data  pada Feeder akan terhubung dengan sistem Forum Laporan Pendidikan Tinggi (Forlap) dengan melakukan proses sinkronisasi data. Forlap sendiri merupakan sistem aplikasi online report secara keseluruhan yang dikelola oleh DIKTI. Data yang disediakan adalah data dosen, mahasiswa dan data perkuliahan[3][4].
Dalam penggunaan aplikasi Feeder terdapat kendala pada saat proses input data dimana data akan dimasukkan satu per satu ke dalam aplikasi. Proses ini akan menghabiskan banyak waktu karena banyaknya data yang harus dilaporkan, untuk itu STIKI Indonesia menggunakan aplikasi tambahan yaitu Feeder Importer yang  dapat  melakukan  import  data  melalui microsoft excel secara  massal.  Kompleksitas  data  serta  proses pengolahan  sangat  mempengaruhi  informasi  yang  dihasilkan[5][6].  Pada  tiap  semester  data  yang  harus dilaporkan adalah data mahasiswa, data dosen, data kelas perkuliahan, data KRS mahasiswa, data ajar dosen, data Aktivitas Kuliah Mahasiswa (AKM), data nilai, data skripsi/kerja praktek dan lain-lainnya. Kendala yang terjadi adalah belum tersedianya kesesuaian data untuk pelaporan data  Tugas Akhir (TA) dan Kerja Praktik (KP). Dalam pelaksanaannya proses TA dan KP sudah menggunakan sistem yang bernama Sintesys [7], namun
belum  disediakan  fitur  untuk  melakukan import  data .  Data  akan  dianalisis  sesuai  dengan  kebutuhan  pada aplikasi Feeder dan disesuaikan dengan format pada aplikasi Feeder Importer .
Berdasarkan permasalahan tersebut maka dikembangkan sebuah web analitis dari data tugas akhir dan kerja  praktek  yang  dilaporkan  pada  Pangkalan  Data  Dikti  dengan  menerapkan  metode Online  Analytical Processing (OLAP) dengan menggunakan modular framework Cube JS. Penggunaan Cube JS pada penelitian dikarenakan  Cube  JS  bersifat platform  open  source yang  mampu  mengakses  data  melalui Application Programming  Interface (API)  serta  menghasilkan  analisis  data  menjadi  lebih  mudah  dilengkapi  dengan visualisasi  data  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna[8]  serta  dapat  diintegrasikan  dengan  konsep OLAP[9].  Tujuan pengembangan sistem yaitu membantu pihak terkait yaitu Bidang Pengelolaan Data Digital STIKI  Indonesia  dalam  melakukan  proses  proses  pelaporan  data  tugas  akhir  dan  kerja  praktek  pada  sistem Sintesys , sehingga dapat memudahkan operator dalam melakukan pelaporan serta proses pemeriksaan silang dapat  dilakukan  untuk  mengecek  validasi  data.  Beberapa  penelitian  yang  menerapkan  OLAP  dalam  data analitik  khususnya dalam pengolahan data dosen dan karyawan[10], penelitian lainnya[11] menganalisis data kejadian  bencana  menggunakan  metode  OLAP  serta  penggunaan  OLAP  dalam  analisis  data  peminjaman Bank[12].

## 2. Research Method
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah Rapid Application Development (RAD). Metode  RAD  digunakan  karena  tahap  pengembangan  sistem  yang  membutuhkan  waktu  yang  relatif singkat[13]. Secara umum metode RAD dimulai dengan tahapan rencana kebutuhan ( requirement planning) , tahapan desain dan tahapan implementasi[13][14], dapat dilihat pada Gambar 1, berikut:
Gambar 1. Tahapan Metode Rapid Application Development (RAD) (Kendal, 2013)

## 2.1 Tahapan Rencana Kebutuhan (Requirement Planning)
Pada  tahapan  rencana  kebutuhan  dimulai  dengan  mendeskripsikan  kebutuhan  sistem.  kegiatan  yang dilakukan yaitu menganalisis kebutuhan sistem berdasarkan dari pengumpulan data dokumentasi. Dokumen diartikan  sebagai suatu  catatan  tertulis  atau  gambar  yang  tersimpan  tentang  sesuatu  yang  sudah  terjadi[15]. Kajian dokumen dilakukan dengan cara menganalisis data yang didapat dari aplikasi Feeder Importer untuk disesuaikan pada data aplikasi Sintesys . Pengumpulan data selanjutnya melakukan wawancara dengan bidang KP  dan  TA  STMIK  STIKOM  Indonesia  untuk  memperoleh  informasi  dalam  proses  bisnis  dan  mekanisme pengumpulan  file  sistem.    Tahapan  rencana  kebutuhan  dilanjutkan  dengan  melakukan  analisis sistem,  yang dibagi menjadi 2 proses[16], yaitu:
1. Analisis sistem yang berjalan
Sistem yang dijalankan saat ini untuk melakukan proses yang terkait dengan kerja praktek dan tugas akhir masih belum mampu melakukan analisa secara menyeluruh dalam menghasilkan data yang mendukung proses  pengecekan  dan  pelaporan  data  ke  PDDikti.  Sehingga  akan  menyulitkan  admin  sistem  dalam melakukan proses pelaporan data.
2. Analisis sistem yang diusulkan
Berdasarkan  gambaran  dari  sistem  yang  telah  berjalan  dapat  diusulkan  sebuah  sistem  analisis  berbasis online yang dapat melakukan analisa data secara menyeluruh dalam mendukung proses pengecekan  dan pelaporan data ke PDDikti. Sistem analisis data berbasis online yang diusulkan digambarkan dalam bentuk diagram  umum  sistem  yang  merupakan  bagan  yang  menunjukan  alur  kerja  di  dalam  sistem  secara keseluruhan dan menjelaskan prosedur – prosedur yang ada di dalam sistem.
2.2 Tahapan Desain
Tahapan selanjutnya adalah desain sistem yang nantinya akan menjadi acuan alur implementasi sistem informasi.  Desain  sistem  dilakukan  berdasarkan  tahap  kebutuhan  sebelumnya  yang  diperoleh  dari dokumentasi,  wawancara  serta  analisis sistem  berdasarkan  kebutuhan  user.    Desain  sistem  yang  digunakan
adalah  dengan  pendekatan  berbasis  obyek  yaitu  menggunakan  usecase  diagram.  Usecase  diagram  berupa gambaran visual konteks yang menjelaskan interaksi antara pengguna dan sistem[17].

## 2.3 Tahapan Implementasi
Langkah  selanjutnya  setelah  menganalisa  kebutuhan  sistem  dan  memetakan  desain  sistem  adalah implementasi sistem. Tahapan ini bertujuan untuk menerapkan metode dan program sesuai dengan kebutuhan sistem. Kegiatan yang dilakukan adalah membangun sistem sesuai kebutuhan dan model yang sudah dibuat. Hasil yang didapatkan berupa sebuah web analitis dari data tugas akhir dan kerja praktek yang dilaporkan pada Pangkalan Data Dikti dengan menerapkan metode Online Analytical Processing (OLAP) dengan menggunakan modular framework Cube JS .

## 2.4 OLAP
OLAP  adalah  sebuah  perangkat  yang  menggunakan  teknologi  visualisasi  multidimensi  sejumlah  data untuk menyediakan akses yang lebih cepat bagi strategi informasi dengan tujuan mempercepat analisis. OLAP dapat mendukung dalam melakukan query pada database dengan cepat, mudah dan efisien serta mendukung business intelligent [18]. OLAP memiliki 5 teknik yang diringkas menjadi FASMI ( Fast Analysis of Shared Multi-dimensional  Information )[19],  Teknik  ini  menjadi  fitur  unggulan  dari  OLAP  yang  digunakan  dalam penelitian. Fitur OLAP dapat dijelaskan, sebagai berikut:
1. Fast yaitu  sistem  memiliki  target  untuk  memberikan  respon  secepat  mungkin  pada  pengguna menurut analisis yang dilakukan
2. Analysis yaitu  sistem  mampu  mengatasi  berbagai  logika  bisnis  serta  analisis  statistik  data  yang relevan dengan aplikasi dan kebutuhan pengguna.
3. Shared yaitu melakukan keseluruhan keperluan pengamanan data, dimana kebutuhan dan kesediaan akses data oleh banyak pengguna disesuaikan dengan level pengguna.
4. Multi-dimensional yaitu sistem mampu memberikan representasi konseptual multidimensi data. Hal ini merupakan cara logis untuk melakukan analisis bisnis serta organisasi.
5. Information yaitu  seluruh  data  serta  informasi  yang  diperlukan  dan  relevan  bagi  aplikasi,  mampu mengatasi adanya manipulasi data intuitif, fleksibilitas dalam menghasilkan laporan serta  integrasi terhadap data warehouse.

## 2.5 Cube JS
Cube JS merupakan framework yang bersifat open source yang digunakan dalam membangun aplikasi web analisis. Cube JS digunakan dalam membangun aplikasi dengan big data dengan akselerasi query lebih cepat, keamanan dan control akses serta dapat mendesain Application Programming Interface (API)[20]. Cube JS mendukung pembuatan dashboard analisis yang dapat digunakan dalam business intelligent [18]. Cube JS bertindak  sebagai backend analitik  yang  menerjemakan  logika  bisnis  ke  dalam SQL dan  melakukan penanganan  pada  koneksi  basisdata.  Komponen  penting  yang terkait  pada Cube  JS adalah Cube  JS  Client , Cube JS Server dan data Schema [21]. Arsitektur Cube JS dapat dilihat pada Gambar 2, berikut:
Jika dilihat dari arsitektur, Cube JS bertindak sebagai backend analitik yang menerjemakan logika bisnis ke dalam S QL dan melakukan penanganan pada koneksi basisdata[22]. Komponen penting yang terkait pada Cube JS adalah Cube JS Client , Cube JS Server dan data Schema .

## 3. Result and Analysis

## 3.1.  Gambaran Umum Sistem
Sistem yang akan dikembangkan diharapkan dapat memberikan informasi terkait data tugas akhir dan kerja praktek mahasiswa yang digunakan untuk bahan pelaporan pada aplikasi Feeder Dikti. Gambaran umum sistem ditunjukkan pada Gambar 3, berikut:
Database Sintesys Data Tugas Akhir Mahasiswa Data Kerja Praktek File SK CUBE JS Pelaporan Data oleh Petugas berdasarkan SK Gambar 3. Gambaran Umum Sistem
Pada  gambaran  umum  sistem  dapat  dijelaskan  pengembangan  sistem  dilakukan  pada  bagian  output dimana akan menghasilkan sebuah file exce l data tugas akhir dan kerja praktek. Format data akan mengikuti sesuai dengan format yang disediakan oleh aplikasi Feeder Importer . Sehingga pihak operator yang melakukan proses pelaporan langsung dapat melakukan input data secara massal. Arsitektur pada Cube JS digambarkan berikut ini.

## Gambar 3. Arsitektur Cube JS

## 3.2.  Use Case Diagram
Perancangan sistem digunakan untuk memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai sistem yang dibangun dan menjadi acuan untuk menghasilkan sistem yang sesuai. Penelitian ini menggunakan perancangan dengan  model Unified  Modelling  Language (UML)  dimana  melibatkan  beberapa  pemodelan  yaitu use  case
diagram . Use case diagram merupakan diagram yang menggambarkan interaksi antara sistem dengan aktor siapa saja yang terlibat. Fungsionalitas dari sistem digambarkan dengan menggunakan use case diagram .
Gambar 2. Use Case Diagram
Pada gambar diatas menunjukan use case diagram sistem web analitis, dimana terdapat 1 aktor yang terlibat yaitu user. User akan dapat melihat hasil analisa yang ditampilkan sistem yaitu dapat menampilkan dashboard data Kerja Praktik (KP) dan menampilkan dashboard data Tugas Akhir (TA).

## 3.3.  Implementasi Cube JS
Dalam tahap implementasi Cube JS akan dibagi menjadi 2 proses utama yaitu :
a) Cube JS Backend
Tahap ini akan membuat sebuah Schema yang digunakan sebagai Object Relational Mapping (ORM) untuk digunakan sebagai dasar dalam analitik dan memungkinkan untuk memodelkan berbagai macam kemungkinan.
cube(`Mahasiswa`, { sql: `SELECT * FROM akademik_sinte.kp_anggotas`, joins: { KpPengajuan: { relationship: `hasOne`, sql: `${Mahasiswa}.ang_kp_kode = ${KpPengajuan}.pkp_kode` } }, measures: { count: { type: `count`, drillMembers: [createdAt, updatedAt] }, mahasiswaLulus: { type: `count`, filters: [ { sql: `${CUBE}.ang_nilHuruf IN ('A','B','C')` } ] } }, dimensions: { id: { sql: `ang_id`, type: `number`, primaryKey: true }, angKpKode: { sql: `ang_kp_kode`, type: `string` },
angNim: { sql: `ang_nim`, type: `string` }, createdAt: { sql: `created_at`, type: `time` } } }); Gambar 3 . Source Code Backend Cube JS
b) Cube JS Frontend
Pada tahap ini akan dibuat 2 buah file JS yaitu Cube JS Javascript Client untuk melakukan proses query dan Cube JS React yang digunakan sebagai modular framewok dalam pengembangam sistem.

## 3.4.  Implementasi Antarmuka
Hasil  dari  tampilan  antarmuka  sistem  digambarkan  dalam  dua  kelompok  yaitu  untuk backend dan frontend .  Kedua  implementasi  ini  digunakan  sebagai  penghubung  user  dalam  melakukan  interaksi  dengan sistem.

## 3.4.1.  Antarmuka Backend
Tampilan pertama adalah untuk membuat file Schema . File ini bisa dibuat dengan cara manual dengan menambahkan file JS pada folder schema.
Gambar 4. Tampilan Backend Menu Schema
Jika user ingin membuat sebuah schema dari table database user dapat memilih tab Tables pada menu Schema. Pilih table apa yang ingin dibuatkan schema dengan cara mencentang kemudian tekan tombol tambah (+).
Gambar 5. Tampilan Backend Membuat Schema
Untuk menambahkan chart/grafik pada dashboard silahkan masuk pada menu Build. Tapi sebelum itu pastikan  untuk  memilih  template  yang  bisa  dipilih  mana  menu  Dashboard  App.  Pilih  sesuai  dengan  yang diinginkan kemudian pilih create lalu tunggu hingga proses selesai.

## Gambar 6. Tampilan Membuat Dashboard
Untuk  proses  penambahan  chart  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  ini. Tipe  dari  grafik  yang  akan dibuat  bisa  disesuaikan  karena  sudah  disediakan  beberapa  tampilan  penyajian  data  dari  line,  bar,  pie  atau number. Jika proses konfigurasi sudah selesai pastikan untuk menekan tombol Add to Dashboard.

## Gambar 7. Tampilan Membuat Grafik Sesuai dengan Schema

## 3.4.2.  Antarmuka Frontend
Halaman frontend ini akan diakses oleh pengguna yang terkait. Data sudah ditampilkan dalam bentuk grafik-grafik sehingga user dapat melakukan proses pemeriksaan silang. Informasi yang ditampilkan yaitu ada jumlah  pengajuan  kerja  praktek  yang  disetujui,  jumlah  pengajuan  kerja  praktek  yang  mandiri,  jumlah pengajuan kerja prakter berkelompok, rasio pengajuan kerja praktek per prodi, trend dari jumlah topik yang diajukan dan informasi lainnya.
Gambar 8. Tampilan Dashboard Web

## 3.5.  Pengujian
Pengujian pada penelitian ini dilakukan untuk menguji aplikasi web analitik yang diimplementasikan dengan  menggunakan  framework  Cube  JS  dipastikan  dapat  berjalan  dengan  baik. Tahap  pengujian  dimulai dari menjalankan aplikasi dengan menggunakan perintah pada CMD.
Gambar 9.  Pengujian Menjalankan Cube JS
Untuk menjalankan aplikasi buka web browser kemudian masukkan alamat http://localhost:4000 .
User akan diarahkan pada halaman Build untuk membuat sebuah grafik pengukuran.
Gambar 10. Pengujian Halaman Membuat Grafik

## 3.5.1  Pengujian File Schema
Selanjutnya  adalah  pengujian file  Schema dimana  pada  tahap  ini  user  membuat  sebuah  file  dan disimpan dalam folder Schema .
Gambar 11. Pengujian Membuat File Schema
Jika  pada schema terdapat error maka  akan  muncul  tampilan error pada  halaman build seperti berikut ini.

## Gambar 12. Pengujian Error Saat Membuat Grafik

## 3.5.2  Pengujian Tampilan Frontend
Untuk  mengakses  halaman frontend pastikan  untuk  menjalankan  server  Dashboard  App  terlebih dahulu.
Gambar 13. Pengujian Saat Aplikasi belum dijalankan
Server  Dashboard  App akan  dilanjutkan  pada  alamat http://localhost:3000 .  Ketika  proses menampilkan akan dilakukan proses query pada database sesuai dengan file schema . Tampilan pada dashboard akan ditentukan berdasarkan parameter measure atau dimension .
Gambar 14. Pengujian Halaman Dashboard
Pada framework  Cube  JS , Cube  JS  Client akan  melakukan  proses  query  berdasarkan dimension , measure dan filter yang  telah  didefinisikan.  Selanjutnya server menggunakan Schema  Cube  JS untuk melakukan generate SQL . Hasil yang diperolah kemudian dikirimkan kembali pada Client untuk ditampilkan dalam  bentuk  visualisasi.  Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  pengecekan request data,  misalkan  pada bagian untuk mencari jumlah pengajuan KP yang disetujui. Hasil menjalankan query sebagai berikut.
Performing query : SELECT count(CASE  WHEN  (`kp_pengajuan`.pkp_status  =  1)  THEN  `kp_pengajuan`.id END) `kp_pengajuan__status_count` FROM (SELECT * FROM akademik_sinte.kp_pengajuans WHERE pkp_periode='20181') AS `kp_pengajuan` LIMIT 10000 { "queueSize": 5, "queuePrefix": "SQL_QUERY_STANDALONE_default", "requestId": "a965a80bd69298d4-1" } Performing query completed : (20ms) SELECT count(CASE  WHEN  (`kp_pengajuan`.pkp_status  =  1)  THEN  `kp_pengajuan`.id END) `kp_pengajuan__status_count` FROM (SELECT * FROM akademik_sinte.kp_pengajuans WHERE pkp_periode='20181') AS `kp_pengajuan` LIMIT 10000 { "queueSize": 5, "queuePrefix": "SQL_QUERY_STANDALONE_default", "requestId": "a965a80bd69298d4-1" }

## Gambar 15. Pengujian Performing Query
Dari sisi client akan dipangil sebuah request terlebih dahulu, baru dijalankan proses query . Berikut hasil request yang sukses.
Load Request Success : { "query": { "measures": [ "KpPengajuan.statusCount" ], "timeDimensions": [ { "dimension": "KpPengajuan.createdAt" } ], "filters": [] }, "authInfo": { "iat": 1579614147, "exp": 1579700547 }, "requestId": "a965a80bd69298d4-1" } Gambar 14. Pengujian Load Request
Proses menampilkan grafik dengan menggunakan react dan berdasarkan dari parameter grafik yang didefinisikan. Hasil tampilan grafik sukses akan seperti berikut.
Gambar 15. Tampilan Data Hasil Request

## 4. Conclusion
Beberapa kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut :
1. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan web analitis berhasil menampilkan rangkuman data kerja praktik dan tugas akhir dimana output yang ditampilkan dalam bentuk grafik, sehingga diharapkan dapat membantu  pemeriksaan  data  dalam  proses  pelaporan  data  PDDikti.  Proses import data  yang  belum disediakan pada sistem sebelumnya dapat diatasi peda penelitian ini dengan adanya proses tampilan hasil grafik  berdasarkan  dari file  schema yang  terdapat query untuk  memperoleh  data  sesuai  kebutuhan pengguna.
2. Sistem  berhasil  diimplementasi  dengan  menggunakan  metode  Online  Analytical  Processing  (OLAP) yang dibangun di atas modular framework Cube JS dan React.
3. Hasil  analisis  data  dengan Cube JS  lebih  baik  dari  analisis  data  yang  sebelumnya  digunakan  dan dibuktikan  dengan  proses  pengujian  yaitu  dari  hasil  implementasi  Cube  JS  Backend  diperoleh  hasil bahwa Cube JS mampu digunakan dalam membuat Schema yang digunakan sebagai ORM dalam dasar analitik data KP dan TA. Dari implementasi Cube JS Front end terdapat hasil informasi dalam grafik jumlah  pengajuan  kerja  praktek  yang  disetujui,  jumlah  pengajuan  kerja  praktek  yang  mandiri,  jumlah pengajuan kerja prakter berkelompok, rasio pengajuan kerja praktek per prodi, trend dari jumlah topik yang  diajukan  dan  informasi  lainnnya.  Dari  tahap  pengujian  untuk  menampilkan  hasil  grafik  sudah berhasil  dilakukan,  pengujian file  schema dan  tampilan  front  end  sudah  berhasil  menampilkan Server Dashboard App yang digunakan untuk menampilkan akan dilakukan proses query pada database sesuai dengan file schema . Tahap Pengujian cube client yang terdiri dari pengujian performing query dan load request diperoleh hasil bahwa terdapat 754 data request yang berhasil ditampilkan dan sesuai dengan data master.
Beberapa hal yang di sarankan untuk pengembangan lebih lanjut:
1. Sebagai saran untuk pengembangan selanjutnya untuk lebih memperluas kategori data.
2. Penambahan web Security agar keamanan data lebih terjamin.

## References
[1] S. Widodo, H. Brawijaya, S. Samudi, and E. Retnoningsih, “Integrasi Data Akademik Dengan Aplikasi Feeder PDDIKTI Berbasis Web service,” BINA Insa. ICT J. , vol. 5, no. 2, pp. 153–162, 2018.
[2] A. C. Nugraha and N. Syakrani, “Aplikasi Audit Mutu Internal Online Studi Kasus SPM Politeknik Negeri Bandung,” J. DIFUSI , vol. 1, no. 2, 2018.
[3] V. H. Pranatawijaya, “Implementasi Pencatatan Aktivitas Mahasiswa Menggunakan Web Service Pada Feeder Pddikti Dengan Metode Extreme Programming,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 179–188, 2020.
[4] A. Siswanto and A. Rahim, “APLIKASI SINKRONISASI DATABASE ANTARA SIAK STIKOM DINAMIKA BANGSA JAMBI DENGAN PdDikti,” J. Process. , vol. 12, no. 1, pp. 974–986, 2018.
[5] N. L. W. S. R. Ginantra et al. , Basis Data: Teori dan Perancangan . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] I. G. I. Sudipa and E. A. P. Lestari, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENDUDUK DUSUN (STUDI KASUS: DUSUN TEGAL KORI KAJA UBUNG),” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 2, 2019.
[7] W. G. S. Parwita and N. W. S. Saraswati, “Pengembangan Sistem Monitoring Tugas Akhir dan Kerja Praktek STMIK STIKOM Indonesia,” S@ CIES , vol. 7, no. 1, pp. 47–53, 2016.
[8] D. Szelogowski, “Optimizing Data Cube Visualization for Web Applications: Performance and User-Friendly Data Aggregation,” arXiv Prepr. arXiv2101.00171 , 2021.
[9] T. Hsiao, W.-S. Luk, and S. Petchulat, “Data visualization on web-based OLAP,” in Proceedings of the ACM 14th international workshop on Data Warehousing and OLAP , 2011, pp. 75–82.
[10] A. Cucus and R. ROSITA, “Implementasi OLAP Untuk Efektivitas Pelaporan Data (Study Kasus Data Dosen
dan Karyawan),” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. (Telekomunikasi, Multimed. dan Inform. , vol. 8, no. 1, 2017.
[11] R. Darman, “Analisis data kejadian bencana angin puting beliung dengan metode online analytical processing (OLAP),” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, pp. 18–23, 2019.
[12] A. H. Widaningrum, “Analisis Data Peminjaman Bank Menggunakan Metode OLAP,” J. Inform. Upgris , vol. 4, no. 1, pp. 117–119, 2018.
[13] K. E. Kendall and J. E. Kendall, “Rapid Application Development,” Syst. Anal. Des. , pp. 163–165, 2013.
[14] B. Arinze and O. Amobi, “A Methodology for Developing Business Intelligence Systems,” in Business Intelligence Techniques , Springer, 2004, pp. 181–195.
[15] B. Prsetyo and L. M. Jannah, “Metode penelitian kuantitatif,” 2019.
[16] I. K. A. G. Wiguna and K. N. Semadi, “SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PENGELOLAAN DATA BENCANA BERBASIS WEB DI BPBD KOTA DENPASAR,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 2, 2019.
[17] T. A. Kurniawan, “Pemodelan use case (UML): evaluasi terhadap beberapa kesalahan dalam praktik,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput , vol. 5, no. 1, p. 77, 2018.
[18] I. Tresnawati and E. Susilowati, “Implementasi Teknologi OLAP Pada Sistem Pengolahan Data Penjualan,” Pros. Semnastek , vol. 1, no. 1, 2014.
[19] G. GHUFRON, B. Surarso, and R. Gernowo, “SISTEM INFORMASI CLUSTERING KUALITAS PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESSING) DAN K-MEDOIDS.” School of Postgraduate, 2020.
[20] N. Bevacqua, Mastering Modular JavaScript . “ O’Reilly Media, Inc.,” 2018.
[21] G. Fink and I. Flatow, “Modular JavaScript Development,” in Pro Single Page Application Development , Springer, 2014, pp. 35–48.
[22] G. Fernandes, F. Portela, and M. F. Santos, “Towards the development of a Data Science Modular Solution,” in 2019 7th International Conference on Future Internet of Things and Cloud Workshops (FiCloudW) , 2019, pp. 96–103.