Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87

## IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK MENENTUKAN TREND PENJUALAN BARANG (STUDI KASUS: PT. MENIKMATI DISTRIBUSI)
Ni Putu Jayanti Purwantini 1* , I Nyoman Yudi Anggara Wijaya 2 , Ketut Queena Fredlina 3
1 Sistem Informasi, STMIK Primakara
2 Teknik Informatika, STMIK Primakara
3 Sistem Informasi Akutansi, STMIK Primakara
E-mail: jayantipurwantini26@gmail.com
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  implementasi Business  intelligence untuk menentukan trend penjualan barang dalam menjawab kebutuhan perusahaan dan mengambil keputusan serta menentukan  strategi  penjualan. Business  intelligence (BI)  merupakan  salah  satu  solusi  dalam  menangani kebutuhan perusahaan, terutama menganalisis dan menyediakan akses data untuk membantu membuat atau mengambil suatu keputusan yang lebih baik. Dengan bertujuan memudahkan perusahaan dalam suatu proses pengambilan  keputusan  yang  melewati  beberapa  tahapan  seperti  perancangan  database,  perancangan  Data Warehouse, proses ETL (Ekstrak, Transform, and Load), pembuatan OLAP cube dan diikuti dengan pembuatan laporan. Hasil dari penelitian ini ialah hasil analisis laporan yang dapat ditunjukkan dan diketahui dari penjualan barang  di  area  Makassar  memiliki  kontribusi  paling  rendah  dibandingkan  dengan  area  lainnya.  Teruntuk penjualan  terendah  berdasarkan  outlet  dapat  dilihat  dari  outlet  O  Voult  Legian  menjadi  peringkat  terakhir dengan  penjualan  paling  sedikit.  Maka  dari  itu,  berdasarkan  hasil  di  atas  area  atau  outlet  yang  memiliki kontribusi terendah harus diberlakukan penanganan secara khusus. Melakukan pengadaan promosi dan diskon menjadi salah satu tujuan untuk meningkatkan jumlah pesanan dari pelanggan dengan jangkauan area yang lebih besar.
Kata Kunci: Business intelligence (BI), Data, Power BI, Trend penjualan barang
Abstract: This study aims to analyze the implementation of Business intelligence to determine the trend in sales of goods in response to the needs of the company, make decisions, and choosing sales strategies. Business intelligence (BI) is one of the solutions dealing with company needs, especially analyzing and providing data access to help make or take better decisions. There are several stages could help the company to facilitate the decision making process, such as database design, data warehouse design, ETL (Extract, Transform, and Load) process, OLAP cube making and followed by report making. By seeing the report analyzes, the result of this study is the sale of goods in the Makassar area has the lowest contribution compared to other areas. The lowest sales by outlet can be seen from the O Voult Legian outlet which is ranked last with the fewest sales. Therefore, based on the results above the area or outlet that has the lowest contribution must be treated specifically. Conducting promotions and discounts is one of the objectives to increase the number of orders from customers with a greater range.
Keywords: Business intelligence (BI); Data; Power BI; Trends in sales of goods.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  sistem  informasi  yang semakin  pesat  membawa  pengaruh  yang sangat  besar  terutama  dalam  dunia  bisnis. Sistem  informasi  menjadi  salah  satu  bentuk implementasi  yang  mampu  menjawab kebutuhan  perusahaan  dalam  menjalankan suatu  usaha  serta  memudahkan  perusahaan dalam mengambil sebuah keputusan.
Distribusi perdagangan merupakan salah satu kegiatan  pemasaran  yang  berusaha  untuk memperlancar dan mempermudah
penyampaian  barang  dan  jasa  dari  produsen kepada konsumen.
PT.  Menikmati  Distribusi  merupakan perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang eksport-  import  alat  olahraga  surfing  yang berlokasi  di  Bali  dan  tidak  memproduksi barang secara mandiri, melainkan perusahaan yang  menjual  kembali  barang  atau  produk dari  produsen  pertama  (reseller  pertama). Seiring  dengan  berkembangnya  perusahaan semakin  banyak  pula  barang-barang  yang dijual  untuk  memenuhi  pangsa  pasar.  Selain itu  produk  yang  dijual  oleh  PT.  Menikmati
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
Distribusi  sangatlah  beragam  mulai  dari surfboard,  board  cover  dan  aksesoris. Semakin banyak jenis dan varian barang yang dijual semakin banyak pula penumpukan yang terjadi pada perusahaan.
Pemasalahan  yang  kerap  dihadapi  PT. Menikmati Distribusi, yaitu mengenai jumlah persediaan  produk  yang  tidak  memadai (stock-  out),  kurangnya  informasi  dari manajemen  dalam  menentukan  persediaan stok barang, (baik persediaan stok yang paling sering  terjual,  stok  yang  jarang  terjual), meningkatkan efektifitas pendistribusian dan persediaan  barang  serta  mengantisipasi penumpukan  barang  yang  kurang  diminati oleh pelanggan. Kebutuhan perusahaan dalam pengambilan  sebuah  keputusan  secara  cepat dan  tepat  sangat  diperlukan,  sehingga perusahaan  membutuhkan  tools  yang  bisa membantu dalam menganalisa dan mengelola data  menjadi  sebuah  informasi  yang berkualitas agar dapat memudahkan Manager Warehouse, Manager Marketing dan pimpinan perusahaan  dalam  pengambilan  sebuah keputusan.  Maka  penerapan  Business Intelligance  (BI)  menjadi  solusi  yang  tepat untuk kebutuhan perusahaan dalam menganalisa  dan  menyediakan  akses  data guna membantu perusahaan
dalam pengambilan sebuah keputusan dan kelangsungan  proses  bisnis  yang  lebih  baik [1].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian    terdahulu    yang penulis  jadikan acuan  antara  lain  penelitian dari  Ricky  Akbar,  Ria  Oktaviani,  Shabrina Tamimi,  Syifa  Shavira,  dan  Tri  Winda Rahmadani  tahun  2017  yang  berjudul "Implementasi  Business  Intelligence  untuk menentukan  tingkat  kepopuleran  jurusan pada  Universitas”.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  Implementasi  Business  Intelligence menggunakan  aplikasi  TABLEAU  Sehingga diharapkan  dapat  mempermudah  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan jurusan  yang  paling  diminati  di  Universitas Andalas.
Penelitian  dari  Tiara  Retno  Ariani,  Ken Ditha Tania, dan Dwi Rosa Indah tahun 2017 yang  berjudul  " Penerapan  Business Intelligence  Pada  Sistem  Informasi  Penjulan
Barang  PT.  Winsa  (Studi  Kasus  Di  PT.Winsa Palembang)”.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah merancang dan mengimplementasikan aplikasi  business  intelligence  yang  dapat mengekstrak dan mengubah informasi bisnis dari data-data operasional yang ada sehingga pada  akhirnya  dapat  memberikan  dukungan terhadap  keputusan-keputusan  bisnis  bagi pimpinan perusahaan.
Penelitian dari Ridho Darman tahun 2018 yang  berjudul  " Implementasi  Business Intelligence  Untuk  Menentukan  Trenekspor Perikanan  Nasional  Menggunakan  Software IBM  Waston  Analytics”.  Hasil  dari  penelitian ini  adalah  sebuah  software  BI  (Business Intellegence)  untuk  dapat  menampilkan visualisasi  mengenai  ekspor  perikanan nasional, sehingga dapat menjadi acuan untuk analisis  informasi  pasar,  serta  penanganan hambatan  ekspor  hasil  kelautan  dan perikanan  di  luar  negeri.  Pada  penelitian  ini menggunakan  salah  satu  software  BI  yakni IBM Waston
Analytics untuk dapat mengetahui tren ekspor perikanan nasional.
Beberapa  penelitian  diatas      penulis jadikan      acuan      untuk      membuat implementasi  business  intelegence  untuk menentukan trend penjualan barang pada PT. Menikmati  Distribusi  berupa  hasil  analisis laporan yang dapat ditunjukkan dan diketahui dari penjualan barang di area Makassar

## 2.1. Landasan Teori
2.1.1. Pengertian Business intelligence (BI) Business intelligence (BI) merupakan sebuah proses pengumpulan, penyimpanan, pengorganisasian,
membentuk  ulang,  meringkas    data  serta menyediakan informasi untuk mengubah data operasional, data transaksional maupun data lainnya di  suatu perusahaan menjadi  sebuah informasi yang dapat memudahkan perusahaan dalam mengambil suatu
keputusan  dalam  menentukan  strategi penjualan [2].
2.1.2. Manfaat Business intelligence (BI)
Adapun  beberapa  manfaat  yang  bisa didapatkan  bila  suatu  organisasi  nonprofit mengimplementasikan Business  intelligence (BI), yaitu:
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
1. Meningkatkan  nilai  data  dan  informasi organisasi
Melalui  pembangunan  konsep Business intelligence (BI),  maka  seluruh  data  dan informasi dapat diintegrasikan sedemikian rupa sehingga dapat menghasilkan dasar pengambilan keputusan  yang  lengkap.  Data  dan informasi  yang  dihasilkan  pun  akan menjadi  lebih  mudah  diakses  dan  lebih mudah  dimengerti  oleh  pengguna (Friendly- users infos).
2. Memudahkan pemantauan kinerja organisasi Dalam mengukur kinerja suatu perusahaan  atau  organisasi  seringkali menggunakan  ukuran  yang  disebut  Key Performance Indicator (KPI). Key Performance  Indicator  (KPI) tidak  selalu diukur dengan satuan uang, namun dapat juga berdasarkan kecepatan pelaksanaan suatu  layanan. Business  intelligence (BI) dapat  dengan  mudah  menunjukan pencapaian  KPI  suatu  organisasi  dengan mudah,  cepat  dan  tepat  sehingga  dapat memudahkan  pihak-pihak  yang  terlibat dalam  pengambilan  keputusan  untuk langkah-langkah antisipasi yang diperlukan.
3. Meningkatkan  nilai  investasi  teknologi informasi  yang  sudah  ada. Business intelligence (BI)  tidak  selalu  harus mengubah  atau  menggantikan  sistem informasi yang sudah digunakan sebelumnya. Namun, Business intelligence (BI)  hanya  menambahkan  layanan  pada sistem-sistem tersebut sehingga data dan informasi  yang  sudah  ada  dapat menghasilkan informasi yang komprensif dan memiliki kegunaan yang lebih baik.
4. Menciptakan  pegawai  yang  memiliki akses informasi yang baik (well-informed workers)  Dalam  mengerjakan  pekerjaan sehari-hari,  seluruh  level  dari  suatu organisasi  (mulai  dari  pegawai  sampai pemimpin
perusahaan)
selalu
membutuhkan  akses  data  dan  informasi dalam  pengambilan  sebuah  keputusan. Jika  pencapaian  misi  dan  strategi organisasi  berjalan  dengan  baik  maka perusahaan  dapat  dengan  mudah memantau tingkat pencapaian perusahaan. 5. Meningkatkan  efisiensi  biaya Business intelligence (BI)  dapat  meningkatkan efisiensi  karena  dapat  mempermudah seseorang  dalam  melakukan  pekerjaan, hemat  waktu  dan  mudah  dalam pemanfaatannya. Waktu yang dibutuhkan untuk mencari data juga tidak memerlukan pengetahuan (training) yang rumit. Dengan demikian training-training yang  biasanya  dilakukan  dengan  biaya yang  cukup  besar  dapat  dihemat sedemikian rupa [3].
2.1.3. Power BI
Power  BI  adalah  sebuah  gabungan dari services, apps, dan connectors. Power BI merupakan  sebuah  tools  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  laporan  (report) dan  visualisasi  serta  sebagai  rujukan  dalam membuat analisis dan keputusan oleh mereka yang  berkepentingan.  Adapun  komponen Power BI, sebagai berikut:
1. Power  Query:  self-service  Extract Transform,  and  Load  (ETL)  tools. Menjalankan Excel add-in, yang menerima  data  dari  berbagai  sumber untuk dimanipulasi ke dalam bentuk form dan memuatnya ke Excel. 2. Power  Pivot:  data  dalam  memori komponen pemodelan yang memungkinkan agregasi dan perhitungan penyimpanan data sangat cepat.
3. Power  View:  sebuah  interaktif  alat visualisasi  yang  menyediakan  drag-and- drop  interface  untuk  membangun visualisasi  secara  cepat  dan  mudah  dari data dalam Excel.
4. Power Map: visualisasi data dalam bentuk tiga  dimensi  (3-D)  yang  memungkinkan melihat  informasi  dengan  cara  baru. Power  Map  memungkinkan  pengguna menemukan wawasan yang tidak ditemukan dalam dua dimensi (2-D). 5. Power Q&A: membantu untuk membentuk pertanyaan dengan penyajian  restatement,  autocompletion dan tekstual lain, dan alat bantu visual.
6. Power BI Desktop: menempatkan analitik di ujung jari pengguna dengan penulisan laporan  intuitif.  Drag-and-Drop  untuk menempatkan  konten  dimana  pengguna inginkan  pada  flexible  and  fluid  canvas.
Cepat  dalam  menemukan  pola  ketika pengguna  menjelajahi  satu  tampilan terpadu  visualisasi  interaktif  yang terhubung.
Adapun  manfaat  dari  menggunakan Power BI adalah:
1. Mudah digunakan.
2. Informasi yang disajikan lebih efektif.
3. Pengambilan  sebuah  keputusan  lebih cepat dan akutat.
4. Menggunakan  eksplorasi  data  intuitif bahasa yang mudah dipahami.
5. Koneksi hibrida aman [4].
2.1.4. Data Warehouse
Data warehouse (DW) merupakan kumpulan data yang terintegritas secara logis untuk  kebutuhan  yang  spesifik,  umumnya untuk  penanganan query analisa  dalam sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dan sistem informasi eksekutif. Fungsi dasar data warehouse  adalah  menyediakan  sudut pandang  data  dari  perspektif analisa  bisnis dan pembuatan keputusan.
Pada  data  warehouse  terdapat  proses dalam  pengolahan  data  yaitu Extraxtion Transformation  Load (ETL). Extraxtion Transformation  Load (ETL)  adalah  proses pengambilan  data  dari  suatu  sumber  data yang  telah  dipilih,  kemudian  mengubahnya menjadi  format  baru  sesuai  proses  bisnis yang  telah  ditentukan.  Proses Extraxtion Transformation  Load (ETL) dibagi menjadi 3 (tiga) bagian, yaitu:
1. Extraction,  yaitu  proses  membaca, memahami  dan  mengambil  source data yang akan digunakan untuk data warehouse.  Kegiatan  ini  meliputi penentuan  tabel  tabel  yang  akan dijadikan sumber informasi.
2. Transformation, yaitu proses penataan dan pemberian atribut yang sesuai dengan standar data warehouse  yang  diinginkan  dengan bertujuan untuk menjaga konsistensi data.
3. Loading,  yaitu  proses  pengambilan atau memasukan data ke dalam data warehouse [5].
2.1.5. On-line Transaction Processing (OLTP)
On-line TransactionProcessing(OLTP)  adalah  sebuah proses  data  yang  berfokus  pada  tugas  yang berorientasi  dalam  transaksi  sehari-hari (insert,    update,    delete)    dimana    datanya adalah  data  yang  terbaru  dan  spesifik. Penekananutama  dalam  sistem  OLTP  ini diletakkan  pada  proses  queryyang  cepat, menjaga  integritas didalam lingkungan multi- akses  dan  efektivitas  diukur  dengan  jumlah transaksi  per  detik.  On-line  Transaction Processing  (OLTP)    dapat  diartikan  sebagai sistem  yang  memproses  suatu  transaksi secara  langsung  melalui  komputer  yang terhubung  dalam  jaringan.  Jadi  setiap  kali terjadi transaksi, data  akan  langsung  tercatat dalam sistem  ini.  Contohnya  adalah  sistem transaksi penjualan, pembelian dan persediaan  stok.  OLTP  bersifat    data  entry, maksudnya    adalah    OLTP  lebih    cenderung membutuhkaninputan    dan  datanya  belum dapat dibaca dengan baik karena belum diolah [6].
2.1.6. On-Line Analytical Prosesing (OLAP)
On-Line  Analytical  Processing  (OLAP) merupakan  teknologi  yang  memungkinkan analis,  manajer  dan  eksekutif  secara bersamaan  mengakses  datat  secara    cepat, konsisten    dan  interaktif    dengan    berbagai variasi    tinjauan  informasi    di    mana    setiap baris    data    dapat  ditransformasikan  untuk merefleksikan  dimensi  perusahaan  sehingga mudah  dipahami  oleh  user.  Karakteristik utama dari On-Line Analytical Processing(OLAP), meliputi: 1. Mendukung pemanfaatan datawarehouseyang memiliki data multi- dimensional.
2. Menyediakan    fasilitas  queryinteraktif dan analisis yang kompleks.
3. Menyediakan  fasilitas  drill-downuntuk memperoleh  informasi  yang  rinci,  dan roll-upuntuk memperoleh  agregat  dalam multi-dimensi.
4. Mampu menghasilkan  perhitungan  dan perbandingan.
5. Menyajikan    hasil    dalam    angka    yang mudah    dimengerti,    maupun    penyajian grafik.
On-Line  Analytical  Processing  (OLAP) menawarkan    metode    analisis    data    secara
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
kompleks dan terkustomisasi yang
disesuaikan  dengan    kebutuhan    informasi oleh  para  analis maupun eksekutif. Data yang dikelola  oleh  On-Line  Analytical  Processing (OLAP) berasal dari datawarehouse.   Turban (2005) menyatakan bahwa aplikasi komputer telah beralih dari aktivitas pemprosesan dan monitoring transaksi ke analisis masalah dan aplikasi  solusi.  Terkait  dengan  tugasny sebagai  pembuat  keputusan,  manajemen harus  memiliki  sistem  informasi  yang berkecepatan  tinggi  dan  networkeduntuk membantu      pelaksanaan      tugas      tersebut. Berdasarkan  struktur  basis  datanya  On-Line Analytical  Processing  (OLAP)  dibedakan menjadi 4 kategori:
1. Desktop OLAP (Client-sideOLAP)
2. MultidimensionalOnlineAnalyticalProces sing(MOLAP)
3. Relational  Online  Analytical  Processing (ROLAP) 4. Hybrid Online Analytical Processing(HOLAP) [7].

## 3. METODE

## 3.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  adalah  langkah  yang harus dilakukan dan disusun secara sistematis untuk  mengumpulkan    informasi    atau    data serta melakukan  penelitian  pada  data  yang telah  didapatkan.    Metode  penelitian memberikan gambaran  rancangan  penelitian yang    meliputi  antara  lain:  prosedur  dan langkah-langkah yang harus ditempuh, waktu penelitian, sumber data dan  dengan  langkah apa    data-data    tersebut  diperoleh  serta selanjutnya diolah dan dianalisis. Metodologi penelitian      yang      dilakukan  menggunakan software  Microsoft  Power    BI  sebagai implementasi business  intelligence untuk menentukan trend penjualan    barang  pada PT. Menikmati Distribusi.

## 3.2. Instrumen Penelitian
Instrumen    penelitian    yang    dimaksud pada penelitian ini adalah aspek pengumpulan data, dimana data yang didapat akan  dikembangkan  dan  dianalisa  dengan metode  yang  diambil.  Pada  penelitian  ini, penulis  menggunakan  instrumen  penelitian observasi dan wawancara, yaitu:
1. Studi Literatur Sebelum  melakukan  sebuah  penelitian, peneliti  mengumpulkan  dan    mempelajari jurnal  maupun  buku  yang  memiliki  kaitan dengan penelitian yang akan dibuat.
2. Observasi Pada penelitian ini, peneliti menggunakan instrumen    penelitian    observasi    terbuka (partisipasi).    Pada    penelitian    ini,    peneliti berperan      sebagai      karyawan      dengan melakukan  observasi  secara  langsung  pada PT. Menikmati Distribusi.
3. Wawancara Pada penelitian ini, peneliti menggunakan instrumen    penelitian    wawancara    tidak terstrukturdengan  melakukan    wawancara serta  tanya  jawab  secara  spontan  dengan pimpinan    PT.    Menikmati    Distribusi    yang dianggap  memiliki  pengetahuan  lebih  dalam atas    permasalahan    yang    dijadikan objekdalam    penelitian    guna    mengetahui kebutuhan    dari    sistem    yang    dibutuhkan dalam Implementasi business intelligence untuk menentukan trend penjualan  barang  pada  PT.  Menikmati
Distribusi.

## 3.3. Jenis Data
Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kualitatif dan data kuantitatif.

## 3.4. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah  sumber data primer dan suber data skunder.

## 3.5. Tempat dan Waktu Penelitian
Tempat    penelitian    dilakukan    pada  PT.
Menikmati  Distribusi,  yang  beralamat  di  Jln. Bung  Tomo  No.    311A,  Denpasar  Bali.    Telp 0855-3900-508.  Penelitian ini dilakukan pada bulan September 2019 hingga Juni 2020.

## 3.6. Alur Penelitian
Adapun        alur        tahapan        penelitian “Implementasi Business  intelligence Untuk Menentukan Trend Penjualan  Barang”  pada PT. Menikmati Distribusi ini ditunjukan pada gambar 3.1:
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87

## Gambar 3.1 Flowchart Alur Penelitian
1. Menemukan Permasalahan Penelitian    di    mulai    dengan    menemukan masalah  yang  akan  di  jadikan  bahan  untuk diteliti.
2. Studi Literatur dan Pustaka
Kemudian  penulis  melakukan  studi literatur  dan    pustaka    dari    sumber-sumber untuk dijadikan refrensi pendukung penelitian.
3. Melakukan    OLTP  (On-line    Transaction Processing) Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan observasi  dan    wawancara  (On-line Transaction  Processing)langsung    pada    PT. Menikmati Distribusi.
4. Melakukan ETL (Extraxtion Transformation Load)
Pada    tahap    ini,    penulis    melakukan proses  pengambilan    data    transaksi penjualan  dari sistem berupa data excel.
5. Data Warehouse Pada      tahap      ini      peneliti      melakukan pengumpulan  data  transaksi  penjualan  dari tahun  2018-2019,  data  transaksi  penjualan tersebut berbentuk softcopydengan toolsMicrosoftExceldengan terdapat
beberapa kategori  di  dalam  data  transaksi penjualan tersebut.  Data transaksi  penjualan yang  belum    diolah,    memiliki    beberapa kategori  penjualan.    Selanjutnya  peneliti melakukan  pengorganisasian  data,  dimana data  transaksi  memiliki  beberapa  kategori, yaitu:
a. Penjualan berdasarkan  Area:  pada kategori    ini    peneliti    ingin memberikan  informasi    mengenai area    mana    yang  menjadi    target pasar  atau  penjualan tersebut.
b. Penjualan  berdasarkan Outlet:  pada kategori    ini    peneliti    ingin memberikan  informasi    mengenai berapa    banyak  penjualan    pada setiap outletdan bagaimana pendistribusian  produk  ke masing- masing store tersebut. c. Penjualan  berdasarkan Brand:  pada kategori    ini    peneliti    ingin memberikan  informasi      mengenai perbandingan penjualan berdasarkan brandatau merek sehingga    pemimpin    perusahaan dapat mengetahui penjualan barang mana  yang  paling  digemari  oleh pelanggan.
d. Penjualan    berdasarkan  Class barang: pada   kategori   ini   peneliti ingin  memberikan      informasi mengenai  penjabaran    kategori brand  yang    lebih  detail    dan trend penjualan berdasarkan classbarang. 6. Melakukan OLAP Pada      tahap      ini      peneliti      melakukan pengolahan  data  warehousedan  OLAP  (On- Line  Analytical  Processing)  berdasarkan multidimensional data model.
7. Menghasilkan Informasi
Pada  penelitian  ini  diharapkan    dapat menghasilkan    informasi    yang    tepat    untuk membantu    peningkatan    penjualan    produk pada    PT.    Menikmati  Distribusi.    Informasi yang diharapkan meliputi:
a. Memberikan   informasi   mengenai penentuan strategi pemasaran produk  yang  lebih  baik  dan    tepat sesuai kebutuhan outlet.
b. Memberikan informasi kepada
Manajer  Warehousedan  Manager Salesmengenai  stok    barang    yang harus    didistribusikan  berdasarkan area, outlet, brandserta classbarang yang digemari oleh pelanggan.
c. Memberikan  informasi  mengenai trend penjualan    barang    yang digemari    oleh  pelanggan  sehingga Manajer Warehousedapat
mengambil sebuah keputusan untuk perusahaan    dalam    pembelian barang sesuai kebutuhan pelanggan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  diuraikaan  mengenai pembahasan    dan    hasil    penelitian,    yaitu bagaimana  hasil  dari  pengolahan  data transaksi  penjualan  barang  pada  PT. Menikmati  Distribusi  sehingga    didapatkan outputberupa    tampilan  visualisasi  dalam bentuk dashboard

## 4.1. Pengumpulan Data
Pada    penelitian    ini,    peneliti menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh dari PT. Menikmati Distribusi  dengan format excelyang berisikan data transaksi penjualan, kemudian  data  tersebut  disesuaikan  agar dapat  di  importdan  dianalisa  menggunakan Microsoft PowerBI.

## 4.2. Profil Perusahaan
PT.    Menikmati    Distribusi    merupakan perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang import-eksportalat  olahraga  surfingyang berlokasi  di  Bali  dan  tidak  memproduksi barangnya  sendiri,  melainkan    perusahaan yang  menjual  kembali barang  atau  produk dari    produsen    pertama  (reseller  pertama). Adapun  barang  yang  dijual  oleh    PT. Menikmati    Distribusi    berupa    alat  olahraga surfing  dengan  54  jenis  classbarang  yang terdiri  dari  accessories,  bag,  bikini,  board, board  cover,  boardsox,  leash,  fins,  caps, cobiansandal  dan  lain-lain.  Dikelompokan menjadi  39  brandyaitu  3dfins,  alpine  star, arun,  captain  fin  co,  cobian,  creatures  of leisure,eat  sleep  and  surf,  electric,  etnies, flowt,  hayden  shapes  board,  indo  board, indosurf lingo, nsp, ocean earth, on a mission, otis,  pod,  rhythm,  scarfini  fin,  sticky  bumps, stormrider,  suavesoles,    sun  hunters, surfer's journal,  swox,  various  dvd  dan  wax buddy.

## 4.3. Data
Transaksi PT. Menikmati

## Distribusi
Dalam  databasetransaksi    penjualan    PT. Menikmati  Distribusi,  terdapat  18  jenis  data yang  berbeda  dan    dikelompokkan  dalam  4 tabel  yang    berbeda  yaitu  tabel  penjualan, tabel produk, tabel outletdan   tabel   waktu. Berikut pengkelompokkan tabel data transaksi penjualan PT. Menikmati Distribusi ditunjukan pada tabel berikut:

## 4.4. Pengolahan  Data  PT.  Menikmati Distribusi
Pada  tahap  ini,  peneliti  mendapatkan  data dari  PT.  Menikmati  Distribusi  dimana  data yang  digunakan  adalah  data  transaksi penjualan  dari  tahun  2018-2019.  Data  yang diperoleh dari PT. Menikmati Distribusi dalam bentuk  format  excelsebanyak    22.838    baris data  transaksi,    yang  selanjutnya  dilakukan
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
proses  Extract  Transform  Load(ETL)    data dan  disesuaikan  dengan kebutuhan  sebelum di  importke  Microsoft  PowerBI  untuk dianalisa.  Berikut  tampilan  data  transaksi penjualan    PT.    Menikmati    Distribusi  dari tahun  2018-2019dapat  dilihat  pada  gambar 4.1:

## 4.5. Perancangan Data Warehouse
Proses  data  warehousing  merupakan proses  yang  digunakan  sebagai  data  dasar untuk  solusi  business    intelligence.    Pada perancangan   ini peneliti  menggunakan star schemasebagai model datanya. Star schemaadalah  model  data  dimensional  yang mempunyai 1 tabel fact tabledi  bagian  tengah dan  dikelilingi  oleh  tabel dimensi yang terdiri dari  data  reference(yang  bisa    di- denormalized).    Maka    dari    itu,    perlu dilakukan      perancangan  data    warehouse. Perancangan data warehousesendiri dilakukan dengan  membentuk databasebaru sebagai tempat  terbentuknya  data  yang  akan diproses untuk  implementasi  BI.  Data  yang digunakan  untuk    mendapatkan    hasil    yang akan  dianalisis disesuaikan  dengan  rumusan masalah  pada penelitian ini. Analisis tersebut dilihat  dari  segi  penjualan  PT.  Menikmati Distribusi.  Maka  dari  itu,  berdasarkan  data awal  pada  Tabel  4.2  di  atas,  tabel    yang digunakan  adalah  tabel  yang  berhubungan dengan  penjualan  PT.  Menikmati  Distribusi. Tabel  yang  digunakan  didapatkan  dari databaseawal    yaitu  databaseTransaksi Penjualan    PT.    Menikmati    Distribusi  yaitu penjualan,  produk,  outletdan  waktu.  Dari tabel-tabel tersebut, adapun data atribut yang dibentuk,  diproses  menjadi  model  data warehouseyaitu  berupa    3    tabel    dimensi yaitu    Produk_Dim,  Outlet_Dim,  dan Waktu_Dim  serta  1  tabel  fakta  yaitu
Penjualan_Factseperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.2 di bawah ini
Gambar    4.2    menunjukkan    rancangan data  warehouseyang  digunakan  sebagai  data utama untuk mendesain data warehouse. Data tersebut akan digunakan untuk prosesExtract Transform Load(ETL) dan On-Line Analytical Processing(OLAP) Cube. Dari rancangan data warehousemenunjukan  terdapat  3  dimensi yang    akan    di  proses,    yaitu    Produk_Dim, Outlet_Dim,    dan  Waktu_Dim    serta    1    tabel fakta    yaitu  Penjualan_Fact.  Berikut  tampilan data tabel yang dimaksud, sebagai berikut:
Tabel  4.5  di  atas  merupakan  informasi tabel  dimensi    produk    (Produk_Dim)    yang berisi    7  atribut,    yaitu    Id_Produk,  Barcode, Produknm, Brandnm,Classnm,Quantitydan Jumlah    dengan    tipe    data    keseluruhan atribut    adalah  varcharkecuali    Id_Produk danJumlah    yang  memiliki  tipe  data  integer. Selanjutnya  adalah  tabel  Outlet_Dim  yang ditunjukan pada Tabel 4.6 di bawah ini:
Atribut    yang    terdapat    pada    tabel Outlet_Dim  adalah    Id_Outlet,  Outletnmdan Area.    Pada  atribut    Id_Outletmemiliki    tipe
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
data    integer,  sedangkan    atribut    lainnya memiliki  tipe data varchar.  Pada  tabel  ketiga akan    ditunjukkan  Tabel  4.7  yaitu  dimensi waktu (Waktu_Dim) di bawah ini:
Pada  Tabel  4.7  di  atas,  tabel  Waktu_Dim memiliki  4  atribut  yaitu  Id_Waktu,  tanggal, bulan,    dan    tahun.    Pada    atribut    Id_Waktu memiliki  tipe data  integer,  sedangkan  atribut lainnya    memiliki    tipe  data    varchar.    Tabel terakhir    adalah    Penjualan_Factyang    akan ditunjukan pada Tabel 4.8 di bawah ini:
Pada    tabel    ini    memberikan  informasi tentang  atribut  yang  ada  pada  tabel Penjualan_Factyaitu  Produk_Key,  Outlet_Key, Waktu_Key,  Ouantitydan  Jumlah  dengan memiliki tipe data varhcar.

## 4.6. Implementasi ETL
Dalam  data  warehousing,proses  ETL perlu  dilakukan    untuk    mengisi    rancangan data  warehouse.    Pada    tahap    ini,    akan dimasukkan  model    dan    fungsi    sebagai penghubung    antara  data    exceldengan rancangan data  warehouseyang telah dibuat seperti pada gambar berikut:
Pada  gambar  4.4  menunjukan  informasi mengenai  data  yang  akan  diolah  pada Microsoft PowerBI

## 4.7. Implementasi Pada Power BI
Setelah      melalukan      perancangan  data warehouseselanjutnya    proses  import    data, kemuadian  melakukan  pengolahan  data dengan  aplikasi  PowerBI.    Adapun    langkah- langkah yang dilakukan untuk mengolah data pada PowerBI, yaitu: 1. Tahap  pertama  dalam  menggunakan
PowerBI    adalah    membuka    aplikasi PowerBI dengan double klik pada PC atau laptop yang digunakan.
2. Selanjutnya buat filebaru dengan cara klik filedan simpan dan buat nama filedengan judul    nama    yang    diinginkan    misalnya “Laporan      Penjualan      PT.      Menikmati Distribusi    2018-2019”    dapat    dilihat pada gambar 4.5.
3. Setelah    itu    pilih    menu  Get    Datauntuk mengambil data yang ingin diolah.
4. Sebelum    memilih    jenis    data    pilih terlebih  dahulu  formatdata    yang    ingin digunakan,  pada  data  ini  penulis menggunakan  databaseakses  kemudian pilih  Data  yang  digunakan  dan    pilih connect.    Tampilan    memilih    jenis formatdatadan    mengkoneksikan    dapat dilihat pada gambar 4.6
5. Selanjutnya  proses  pemilihan  tabel  data yang  akan  dimuat  kedalam  Microsoft PowerBI, lalu tabel data yang telah dipilih kemudian akan dimuat kedalam Microsoft  PowerBI,  seperti  yang  terlihat pada gambar 4.7
6. Tahap    ini    pilih    model    diagram    yang ingin digunakan untuk membuat visualisasi pada bagian menu visualization.    Tampilan    awal  halaman Microsoft  PowerBI    dapat    dilihat  pada gambar 4.8
7. Kemudian  pilih Fieldyang  akan  menjadi sumber    nilai    dari    data    yang    akan ditampil visualisasinya.
8. Atur    tamplian    informasi    yang diinginkan berdasarkan kebutuhan.
9. Tampilan    visualisasi  dashboardyang telah dibangun dapat dilihat pada gambar 4.9
10. Tampilan  dashboardbersifat    dinamis, dimana jika kita mengklik salah satu label data  yang  ada,  maka  akan  ditampilkan detail  informasi  mengenai  data  yang  di klik tersebut,  berikut  jika  ingin  melihat informasi tentang penjualan
berdasarkan  area  dapat  dilihat  pada gambar 4.10.
11. Setelah  data  tersebut  dibuat  sesuai dengan  informasi      yang      diinginkan, maka  selanjutanya  data  penjualan tersebut  akan  dipublikasikan    kedalam Microsoft PowerBI Serviceyang merupakan  layanan  SaaS  (software  as  a service) onlinedan pastikan sudah punya akun  microsoft,  dapat  dilihat  pada gambar 4.10
12. Selanjutnya  buka  aplikasi  Microsoft PowerBI Servicepada browserdan jangan lupa  sign-indapat  dilihat  pada  gambar 4.11
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
13. Tampilan Dashboard
PowerBI Servicedapat dilihat pada gambar 4.12 14. Berikut  tampilan  dari  beranda PowerBI mobileyang secara otomatis akan muncul data    laporan    yang    sudah    dipublikas kedalam  PowerBI  Mobiledapat    dilihat pada gambar 4.13
15. Tampilan  ruang  kerja  pada  PowerBI Mobiledapat dilihat pada gambar 4.14
16. Tampilan dashboarddari PowerBI Mobile dapat  dilihat  pada  gambar  4.15 dan 4.16

## 4.8. Pembahasan Visualisasi Data
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  membahas hasil  dari  proses  pengumpulan  data    yang dimulai  dari  memperoleh    data    yang diperoleh    dari    PT.  Menikmati  Distribusi dengan  format  excelyang  berisikan    data transaksi    penjualan,    kemudian  merancang data    warehousedan    melakukan  proses Extract    Transform    Load(ETL)    yang  tujuan untuk  memperoleh  data  sesuai  kebutuhan dan  selanjutnya  melakukan  implementasi data ke PowerBI dengan hasil berupa report.
Report yang dihasilkan dari implementasi business  intelligenceterdapat  4   hasil  yang berbeda  yaitu  penjualan  berdasarkan  area, penjualan    berdasarkan    nama  outlet, penjualan  berdasarkan  classbarang    dan penjualan berdasarkan nama brand.
Berdasarkan  hasil  dari  pengolahan  data, didapatkan reportdari  implementasi business
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
intelligence yang kemudian ditransformasikan dari bentuk tabel ke dalam bentuk  grafik  yang  fungsinya    untuk memudahkan  membaca  hasil seperti gambar berikut:
1. Grafik  penjualan berdasarkan  area  dapat dilihat pada gambar 4.17
Berdasarkan  gambar  4.17  di  atas, terdapat  14    area    penjualan    yang    akan menjadi  tujuan perdistribusian  barang,  dari 14  area  tersebut terdapat beberapa area yang memiliki kontribusi penjualan  tertinggi  dari area    canggu    dengan  persentase  penjualan tertinggi  mencapai  35,76%  dan    total penjualan    barang    tertinggi    sebesar Rp.5.731.550.357,-per  2  tahun  dan  disusul olehh  area    kuta    dan    uluwatu    dengan persentase  penjualan  mencapai  23,69%  dari total  penjualan,  sedangkan    area    Makkasar memiliki    persentase  penjualan  terendah mencapai  0,43%  dengan  total  penjualan sebesar Rp.83.694.000,-.
2. Grafik penjualan berdasarkan outletdapat dilihat pada gambar 4.18
Berdasarkan grafik yang ditunjukan pada Gambar    4.18    di    atas,    terdapat    penjualan berdasarkan  outlet.  Dari  gambar  tersebut dapat  dilihat  bahwa  penjualan  dari  Outlet BoardridersEcho  Beachmemiliki  persentase
penjualan  sebesar  12,33%  atau  sebesar Rp.2.429.021.000,-dengan penjualan sebanyak  1.767  unit  barang dan  penjualan tertinggi  kedua  ditempati  oleh Outlet  White Monkeydengan  kontribusi penjualan  sebesar 11.14%    atau    sebesar  Rp.2.184.216.300,- dengan penjualan sebanyak 2.118 unit barang, sedangkan  penjualan  terendah  dari  Outlet  O VoultLegian    dengan    kontribusi  penjualan sebesar   0.01%   atau   sebesar Rp.667.000,- dengan penjualan sebanyak 3 unit barang.
3. Grafik trend penjualan  berdasarkan branddapat dilihat pada gambar 4.19 dan 4.20
Pada    grafik    yang    ditunjukan    pada Gambar 4.19  da  4.20  diatas,  dapat  dilihat bahwa  penjualan    dari  Brand    Creatures    of Leash menduduki peringkat pertama dengan persentase penjualan  sebesar  20.47%  atau sebesar  Rp.3.332.240.534,-pada  tahun  2018 dan  pada  tahun    2019      Creatures    of Leashmenduduki  peringkat    kedua    dengan persentase    penjualan  sebesar  16.19%  atau sebesar Rp.2.858.285.600,-. Penjualan
barang      berdasarkan      jumlah  pendapatan diduduki  oleh brandOtis  dengan persentase penjualan  sebesar  3.48%  atau  sebesar Rp.3.039.617.653,-di  tahun  2018  dan  pada tahun  2019    mengalami    penurunan penjualan    dengan  persentase  penjualan
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
sebesar 3.37%atau sebesar Rp.3.044724.300,-sedangkan      penjualan berdasarkan  unit  penjualan  diduduki  oleh brand  sticky    bumps    pada    tahun    2018 menduduki  peringkat  pertama  dengan persentase    penjualan  sebesar  18.22%  atau sebesar    Rp.357.801.289,-dan    pada    tahun 2019  Brandsticky    bumps  menduduki peringkat kedua dengan persentase penjualan sebesar    15.30%    atau    sebesar Rp.301.105.000.
Berdasarkan grafik diatas dapat diketahui bahwa trend penjualan dari brandCreaturesdi tahun    2018-2019    selalu    menduduki peringkat  pertama    dengan    persentade penjualan    sebesar  36.66%    atau    sebesar Rp.6.190.526.135,-dan  penjualan    sebanyak 14.724    unit    barang,  sedangkan  penjualan kaca  mata  Otismenduduki  peringkat    kedua berdasarkan  value  dengan  persentase penjualan  sebesar  6.84%  atau  sebesar Rp.6.084.341.953,-sedangkan penjualan sticky  bumpsmenduduki  peringkat  kedua berdasarkanquantity  dengan    persentase penjualan    sebesar  33.53%    atau    sebesar Rp.658.906.289    dengan  penjualan  barang sebanyak 13.464 unit barang
4. Grafik    penjualan    berdasarkan classbarang  dapat  dilihat  pada  gambar 4.21
Pada grafik yang ditunjukan pada Gambar 4.21  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  penjualan dari sticky   bumpsmerupakan  produk  yang paling diminati oleh pelanggan pada 2 tahun terakhir  dengan  total  penjualan  barang sebanyak  10.003  unit    barang    dengan valuesebesar    Rp.  489.499.305  disusul  oleh penjualan dari finkey, wax comb,  tour series, ori  basecoat,  indo  surf  lingo,    finkey/ls, waxtool    dan    lain    sebagainya.  Sedangkan
untuk  penjualan  barang  berdasarkan  total penjualan    barang  creatures    surf earmerupakan  produk  yang  paling  diminati kedua  dengan  total  penjualan  sebanyak  387 unit  dengan  valuepenjualan  sebesar  Rp. 328.563.000
5. Tabel Drill-Down danDrill-Uppada Dimensi  Waktu  dan  Dimensi  Produk dapat dilihat pada gambar 4.22
Gambar  4.22  Tabel  Dimensi  Waktu  Dan Produk
Pada  gambar  table  4.22  di  atas  dapat dilihat  informasi    mengenai    penjualan berdasarkan  dimensi    produk    terdiri    dari brand,    classdan  descriptionproduk    yang ditempatkan  secara horizontal  pada  sumbu baris    dan    penjualan  berdasarkan    dimensi waktu  terdiri  dari  tahun, kuartal, bulan dan hari  yang  ditempatkan  secara  vertikal  pada sumbu  kolom.Selanjutnya  pada  gambar  4.23 berikut  kita  dapat  melihat  hubungan  antara dimensi produk Pada  gambar  table  4.22  di atas    dapat    dilihat  informasi    mengenai penjualan    berdasarkan  dimensi    produk terdiri dari brand, classdan descriptionproduk  yang  ditempatkan  secara horizontal  pada  sumbu  baris  dan  penjualan berdasarkan    dimensi    waktu    terdiri    dari tahun,  kuartal,  bulan  dan  hari  yang ditempatkan  secara  vertikal  pada  sumbu kolom.
Selanjutnya  pada  gambar  4.23  berikut kita  dapat  melihat  hubungan  antara  dimensi produk
Pada  gambar  4.23  di  atas  ditunjukkan
Drill-Down  pada  tiga  level  hierarchy sederhana  dalam  Dimensi  Produk.Hierarchy tersebut ialah BRAND–>CLASS–
>DESCRIPTION.    Dengan    melakukan    Drill- Down pada attribute BRAND, maka kita akan mendapatkan  informasi  sampai  pada  level terendah  dari  Dimensi  PRODUK  (yang  mana merupakan    Produk    item)    seperti ditunjukkan  pada    gambar    diatas.    Contoh: ketika    kita    ingin  mengetahui    penjualan Original    Tropical    maka  dari  itu  kita  harus tahu  terlebuh  dahulu  produk  tersebut  dari brand dan class apa maka dari sana kita akan dapat  mengetahui  informasi  mengenai description  produk dari  brand  Sticky  Bumps dan berlaku   untuk   semua   Brand–>Class– >Description Produk.
Selanjutnya  pada  gambar  4.24  berikut kita  dapat  melihat  hubungan  antara  dimensi waktu
Pada  gambar  4.24  di  atas  ditunjukkan Drill-Down pada empat level hierarchysederhana dari Dimensi Waktu.Hierarchy    tersebut    ialah  TAHUN– >KUARTAL–>BULAN–>HARI. Dengan
melakukan    Drill-Down    pada    attribute TAHUN,  maka  kita  akan  mendapatkan informasi  sampai  pada  level  terendah  dari Dimensi  Waktu  seperti  ditunjukkan  pada gambar  diatas.  Contoh:  ketika  kita  ingin
mengetahui penjualan Original Tropical pada tanggal  7  januari  2018  pada  kuartal  1  maka dari  itu  kita  harus  tahu  terlebuh  dahulu produk  tersebut  dari  branddan  class  produk apa,  selanjutnya  lakukan  drill-down  pada hierarchy  tahun  untuk  mengetahui  tanggal penjualan dari produk original tropical, maka dari  sana  kita  akan  dapat    mengetahui informasi  detail  mengenai penjualan original tropical di tanggal 7 januari 2018 pada kuartal 1  dan  berlaku  untuk  semua  Brand–>Class– >Description  Produk  yang  ingin  mengetahui penjualan    berdasarkan    Tahun–>Kuartal– >Bulan–>Hari

## 4.9. Hasil Analisis
Berdasarkan    hasil    penelitian    yang dilakukan    dengan        mengimplementasikan businessinteligenceuntuk menentukan trend penjualan  barang  pada  PT.  Menikmati Distribusi  selama      dua      tahun      terakhir mengalami  peningkatan    yaitu    tahun    2018 sebesar    Rp  9.750.474.997,-menjadi  Rp 9.946.923.828,-di  tahun  2019.  Berdasarkan trend penjualan area, Canggu  merupakan  area yang    memiliki  kontribusi  paling  tinggi  di tahun  2018  dengan  persentase    penjualan sebesar    20.18%    atau    sebesar
Rp.2.568.680.057,-dan mengalami peningkatan    penjualan    di    tahun    2019 sebesar Rp.3.162.870.300,-atau sebesar 15.58%. Trend penjualan berdasarkan Brandpada PT  Menikmati  Distribusi  selama tahun  2018- 2019 diduduki oleh brandCreaturesdengan persentase  penjualan sebesar 36.66% atau sebesar Rp.6.190.526.135,-dan    penjualan  sebanyak 14.724    unit    barang,    penjualan    kaca  mata
Otismenduduki  peringkat  kedua berdasarkan value  dengan  persentase  penjualan  sebesar 6.84%  atau  sebesar  Rp  6.084.  341.953,- sedangkan penjualan sticky bumpsmenduduki peringkat kedua
berdasarkanquantity  dengan  persentase penjualan    sebesar    33.53%    atau  sebesar Rp.658.906.289,-dengan    penjualan  barang sebanyak  13.464  unit  barang.    Penjualan berdasarkan  kategori  Classdi  tahun    2019 mengalami    penurunan    penjualan  untuk classoriginal    tripical    sebesar    Rp 184.975.000,-dari  penjualan  sebelumnya  di
Vol. 2 No. 2, September 2020, hlm. 73 - 87
tahun    2018    sebesar    Rp.    305.024.305,-. Penurunan  penjualan  di  tahun  2019 diakibatkan  oleh  persediaan  barang  yang kurang  memadai,  sehingga    penjualan classbarang  tersebut mengalami  penurunan. Perhitungan    penjualan  selama    dua    tahun tersebut    nantinya    akan  digunakan    untuk melakukan    analisa    predikdif  untuk    tahun 2020.    Analisa    prediktif    adalah  sebuah analitik  lanjutan  yang  digunakan  untuk memprediksi    atau    meramalkan    suatu kejadian dimasa depan. Dari analisa tersebut pendapatan penjualan  di  tahun  2019  juga mengalami  kenaikan  dan  penurunan  untuk beberapa  classbarang,    namun    hal    tersebut tidak akan berpengaruh terhadap trend prediksi penjualan dikarenakan
trend prediksi  penjualan  di  tahun 2019 terus mengalami peningkatan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan    hasil    penelitian    yang dilakukan  dan  hasil  pembahasan  yang diuraikan pada  bab-bab  sebelumnya,  maka dapat    ditarik  kesimpulan  bahwa  dengan menerapkan
business inteligencedan
melakukan  analisa  dapat  peroleh  hasil, penjualan  yang  paling  diminati  dari brandCreaturesmenduduki peringkat pertama  dengan  persentase  penjualan sebesar 36.66%, penjualan sticky
bumpssebesar  33.53%  serta  diikuti  oleh penjualan  kaca  mata Otisdengan  persentase penjualan  sebesar  6.84%.  Dari  analisa tersebut  dapat    dipastikan trend penjualan barang    pada  tahun    2020    didudukin    oleh brand  Creatures,  Sticky    Bumps,    Otis  serta diikuti  oleh  brand lainya. Dari hasil laporan visualisasi  yang  sudah  dibuat    pemimpin perusahaan    dapat    dengan  mudah mengetahui  dan  melakukan  pengamatan berdasarkan trend penjualan,    sehingga    dari laporan tersebut dapat memudahkan pemimpin  perusahaan  untuk  mengetahui trend barang  yang  paling  diminati  oleh pelanggan serta mengetahui
tujuan pendistribusian barangnya

## DAFTAR REFERENSI
[1]. T.  A.  Retno,  K.  T.  Ditha,  and  D.  I.  Rosa, “Penerapan  Business  Intelligence  Pada
Sistem  Informasi  Penjualan  Barang,”  pp. 103–110, 2014.
[2]. Z.  Nur  and  I.  Mukhlash,  “Implementasi Business  intelligence Pada  Manajemen Report  Bank  XYZ,”  J.  Sains  Dan  Senni Pomits, vol. 3, no. Bisnis Intelijen, pp. 16– 21, 2014.
[3]. P.    Sulistyorini,    “Business    Intelligence Dan  Manfaatnya  Bagi  Organisasi,”  Maj. Ilm. IC Tech, vol. 5, no. 2, pp. 74–81, 2010.
[4]. R.  Akbar,  D.  Rasyiddah,  M.  Anrisya,  N.  F. Julyazti,  and  S.  Syaputri,  “Penerapan Aplikasi    Power    Business    Intelligence Dalam  Menganalisis  Prioritas  Pekerjaan di    Indonesia,”  J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform., vol. 4, no. 1, p. 54, 2018. [5]. Revansta  Rahma  Putri,  “PENERAPAN
BUSINESS INTELLIGENCE SEBAGAI PENDUKUNG  ANALISIS PRODUKTIVITAS
KARYAWAN  BAGIAN      PENJUALAN (STUDI  KASUS:  NORTHWIND),”  J.  Chem. Inf. Model., vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699,
2018.
[6]. V.  Tjahyono,  Y.  Oslan,  S.  Kom,  and  D.  D. Dwiyana,  “Sistem  Pemilihan  Jadwal Matakuliah    Berbasis    Mobile    Dengan Metode    Agglomerative    Nesting    Dan Multi Kriteria.”
[7]. A.    Mirza,    “Knowledge    Discovery    in Database      Untuk      Model      Online Analytical    Processing    (Olap)    Data Kemiskinan,” J. Ilm. Matrik, vol. 17, no. 2, pp. 99–108, 2015.
[8]. Ricky  Akbar,  Ria  Oktaviani,  Shabrina Tamimi,  Syifa  Shavira,  dan  Tri  Winda Rahmadani,  "Implementasi  Business Intelligence  untuk  menentukan  tingkat kepopuleran  jurusan  pada  Universitas”, Jurnal  Ilmiah  Informatika.,  vol.  2,  no  2, 2017 [9]. Tiara  Retno  Ariani,  Ken  Ditha  Tania,  dan Dwi  Rosa  Indah,  "Penerapan  Business Intelligence  Pada  Sistem  Informasi Penjulan  Barang  PT.  Winsa  (Studi  Kasus
Di  PT.Winsa  Palembang)”,  pp.  103-110, 2017. [10]. Ridho Darman," Implementasi Business Intelligence Untuk Menentukan Trenekspor Perikanan Nasional Menggunakan  Software  IBM  Waston Analytics”, Jurnal TAM, vol. 9, no. 1, 2018.