Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 10 No. 1 (2023) 124 –130 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Analisa Pola Penjualan Berbasis Data Warehouse Menggunakan Metode ETL dan OLAP  (Studi Kasus: Restoran Khayangan Kuliner)
Sales Pattern Analysis Based on Data Warehouse Using ETL and OLAP Methods (Case Study: Khayangan Kuliner Restaurant)
I Putu Agus Eka Pratama 1 ,  I Komang Wahyu Hadi Permana 2
1,2 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
1 eka.pratama@unud.ac.id, 2 komangwahyu@student.unud.ac.id

## Abstract
As one of the restaurants affected by Covid-19 pandemic, Khayangan Kuliner experienced a decline in sales and changes in sales patterns. The main problem is that Khayangan Kuliner does not yet have an Information Technology (IT) based system to facilitate the data analysis process and simplify their business reports. This research aims to help Khayangan Kuliner in providing a Data Warehouse system to make it easier to analyze data, find out sales patterns during a pandemic, determine sales strategies, and make decisions. The steps in the research include data collection, multi-dimensional data creation, Data Warehouse design, implementation, testing, analysis, conclusion, and documentation. This research uses On-Line Analytical Processing (OLAP) and Extraction, Transformation, Loading (ETL) methods. Data Warehouse implementation uses Talend Data Integration and Tableau, to support data integration on all file types, as well as generate analysis and reports. Data from the data source is converted into multi-dimensional data to facilitate the data analysis process. The test results show that during the pandemic (September 2021), the most sold food menu is gule with direct purchases on the spot. Reports displayed by the system help Khayangan Kuliner restaurants in analyzing sales patterns and improving sales strategies and decision making.
Keywords: a nalytics; data warehouse;, ETL; OLAP; sales

## Abstrak
Sebagai  salah  satu  restoran  yang  terdampak  pandemi  Covid19,  Khayangan  Kuliner  mengalami  penurunan  penjualan  serta perubahan pada pola penjualannya. Permasalahan utama pada penelitian ini yaitu Khayangan Kuliner belum memiliki sistem berbasis Teknologi Informasi (TI) untuk memudahkan proses analisis data dan menyederhanakan laporan bisnis mereka. Untuk itu, penelitian ini bertujuan membantu Khayangan Kuliner di dalam menyediakan sistem Data Warehouse untuk memudahkan mereka  menganalisa  data,  mengetahui  pola  penjualan  di  masa  pendemi,  menentukan  strategi  penjualan,  serta  pengambilan keputusan. Langkah-langkah yang dilakukan di dalam penelitian meliputi pengumpulan data, pembuatan data multi dimensi, desain  Data  Warehouse,  implementasi,  pengujian,  analisa,  kesimpulan,  dan  dokumentasi.  Penelitian  ini  menggunakan kombinasi  metode  On-Line  Analytical  Processing  (OLAP)  dan  metode  Extraction,  Tranformation,  Loading  (ETL). Implementasi  Data  Warehouse  menggunakan  Talend  Data  Integration  dan  Tableau,  untuk  mendukung  integrasi  data  pada semua  jenis  file,  serta  menghasilkan  analisa  dan  laporan.  Data  dari  sumber  data  diubah  menjadi  data  multi  dimensi  untuk memudahkan proses analisa data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa di masa pandemi (September 2021), menu makanan yang paling banyak terjual adalah gule dengan pembelian langsung di tempat. Report yang ditampilkan oleh sistem, membantu restoran  Khayangan  Kuliner  di  dalam  melakukan  analisa  pola  penjualan  serta  meningkatkan  strategi  penjualan  dan pengambilan keputusan.
Kata kunci: analisa; data warehouse; ETL; OLAP; penjualan
1. Pendahuluan
Pandemi Covid19 menyebabkan menurunnya kunjungan wisatawan ke Provinsi Bali serta mempengaruhi  ekonomi  masyarakat  dan  usaha  bisnis, yang  berakibat  kepada  penurunan  omzet  penjualan
maupun  bangkrut[1].  Khayangan  Kuliner  merupakan salah satu restoran di Kabupaten Badung, Provinsi Bali yang  juga  turut  terdampak,  di  mana  penjualan  pada restoran  Khayangan  Kuliner  mengalami  penurunan  di masa pandemi. Yang menjadi permasalahan utama pada
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i1.1317 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
penelitian  ini  yaitu  belum  adanya  sebuah  sistem berbasis  Teknologi  Informasi  (TI)  pada  restoran Khayangan Kuliner yang dapat membantu memudahkan  mereka  di  dalam  menganalisa  data-data transaksional,    menyederhanakan  laporan  bisnis,  serta menganalisa pola penjualan di masa pandemi.
Berangkat  dari  latar  belakang  permasalahan  di  atas, maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu Khayangan Kuliner di dalam menyediakan sistem Data Warehouse menggunakan metode Extraction, Transformation, Loading (ETL) dan On Line Analytical Processing (OLAP). Sistem Data Warehouse yang akan dibangun,  diharapkan  dapat  memudahkan  pihak restoran Khayangan Kuliner di dalam menganalisa data, mengetahui  pola  penjualan  di  masa  pendemi, menentukan  strategi  penjualan,  dan  pengambilan keputusan.  Selain  itu,  melalui  sistem  Data  Warehouse yang akan dibangun tersebut, diharapkan juga restoran Khayangan  Kuliner  dapat  mengetahui  pola  dari penjualan  kuliner  makanan  ke  konsumen  di  masa pandemi  serta  dapat  mengetahui  menu  yang  paling banyak  diminati  oleh  konsumen.  Dengan  demikian, kontribusi dari penelitian ini adalah berupa desain dan implementasi  Data  Warehouse  untuk  membantu menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada restoran Khayangan  Kuliner,  untuk  mencapai  tujuan-tujuan yang  diinginkan  tersebut.  Terkait  dengan  Data Warehouse, terdapat dua buah definisi yang dikemukakan  oleh  Bill  Inmon  dan  Ralp  Kimball.  Bill Iimmon menyatakan bahwa Data Warehouse merupakan  data-data  digital  dan  transaksional  yang dikumpulkan  ke  dalam  sebuah  lokasi  digital  dengan enam  karakteristik,  yaitu:  berorientasi  kepada  subjek, terintegrasi,  berorientasi  kepada  proses,  memiliki rentang  waktu,  kemudahan  akses,  dan  non-volatile[2]. Ralp Kimball melalui Kimball Method, mengemukakan bahwa  Data  Warehouse  adalah  database  yang mengumpulkan data untuk kebutuhan analisa data[3].
Terdapat empat belas buah penelitian sebelumnya yang telah  dilakukan  oleh  sejumlah  peneliti  mengenai pemanfaatan  Data  Warehouse  pada  sejumlah  studi kasus. Zulkarnain, dkk., mengemukakan hasil penelitian mereka berupa perancangan dan implementasi  Data  Warehouse  pada  penjualan Northwind[4].  Hesekiel,  dkk.,  di  dalam  penelitiannya, melakukan  proses  penilaian  terhadap  metode-metode pembelajaran  di  Universitas  Brawijaya  dengan memanfaatkan  Data  Warehouse[5].  Akbar,  dkk.,  di dalam penelitiannya, menguraikan analisa laporan pada perusahaan  XYZ  menggunakan  OLAP  pada  Data Warehouse  berbasis  Zoho  Reporting[6].  Pratama  dan Pradipta pada penelitian mereka, memaparkan penggunaan Talend untuk membantu analisa penjualan di  toko  Mekarsari  berbasis  Data  Warehouse[7].  Nisa, dkk.,  mengembangkan  sistem  pengolahan  data  harga pangan  berbasis  Data  Warehouse  di  Pasar  Jaya[8]. Sagala  mengimplementasikan  Data  Warehouse  pada
perpustakaan di Universitas Santo Thomas[9]. Nugroho mengembangkan  Data  Warehouse  untuk  sistem  di perguruan  tinggi  BSI[10].  Akbar,  dkk.,  menggunakan Tableau  untuk  sistem  perpustakaan  Universitas Andalas[11]. Hesekiel, dkk., menguraikan pemanfaatan Data  Warehouse  pada  sektor  pendidikan  di  SIAM beserta presensi tenaga pengajar[12]. Ganesha merancang  Data  Warehouse  untuk  sistem  penunjang keputusan pada PT. X[13]. Silvana, dkk., mengembangkan  model  Business  Intelligence  untuk manajemen  rumah  sakit  Semen  Padang  Hospital[14]. Marbun dan Somya di dalam penelitiannya, merancang sebuah  sistem  Data  Warehouse  dengan  menggunakan model  Schema  Snowflake  pada  studi  kasus  di  online market[15]. Bakhri dan Nuryamin melakukan penelitian  berupa  perancangan  Data  Warehouse  untuk mendukung jalannya sistem informasi sebuah yayasan di  Kota  Depok[16].  Penelitian  oleh  Rianto  dan  Hadis berupa perancangan Data Warehouse untuk mendukung sistem pada Rumah Sakit di Kota Banjar[17].
Penelitian-penelitian  tersebut  memiliki  kesamaan  di dalam pemanfaatan Data Warehouse untuk penanganan dan manajemen data pada sejumlah studi kasus, namun belum ada yang mengangkat studi kasus implementasi Data Warehouse pada restoran untuk menganalisa pola penjualan di masa pandemi menggunakan metode ETL dan  OLAP.  Penelitian  ini  mencoba  menyelesaikan permasalahan pada restoran Khayangan Kuliner terkait dengan  analisa  pola  penjualan  di  masa  pandemi Covid19,  menggunakan  Data  Warehouse  dengan metode  ETL  dan  OLAP.  Rumusan  masalah  pada penelitian  ini,  yaitu:  Bagaimana  teknis  implementasi Data Warehouse menggunakan metode ETL dan OLAP untuk  melakukan  analisa  pola  penjualan  di  masa pandemi  2021  dari  sisi  pembelian  dan  menu  yang diminati.

## 2. Metode Penelitian
2.1. On Line Analytical Processing (OLAP)
Metode  On  Line  Analytical  Processing  (OLAP) merupakan  metode  pada  Data  Warehouse  yang bertujuan  untuk  membantu  proses  analisa  data  agar dapat  diubah  ke  dalam  bentuk  laporan  (report), sehingga  pengguna  dapat  memahami  data  dan memperoleh  manfaat  dari  penggunaan  data[18].  Data pada  OLAP  diubah  menjadi  data  historis,  untuk kemudian disimpan ke dalam satu atau beberapa buah tabel  fakta[19].  Pada  penelitian  ini,  metode  OLAP diimplementasikan menggunakan Pentaho Data Integration  terhadap  sumber  data,  disertai  dengan penentuan  dimensi-dimensi  data  dan  proses  data slicing.
2.2. Extraction, Tranformation, Loading (ETL)
Metode  Extraction,  Tranformation,  Loading  (ETL) merupakan  metode  pada  Data  Warehouse  untuk
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i1.1317 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
pemrosesan  data  dengan  melibatkan  tiga  buah  proses terhadap  data-data  yang  telah  dikumpulkan,  yaitu proses  ekstraksi  dan  identifikasi  data  (Extraction), proses pembersihan data dari noise agar relevan disertai dengan  integrasi  data  (Transformation),  serta  proses memindahkan data ke sistem (Loading)[20]. Di dalam penelitian  ini,  metode  ETL  pada  Data  Warehouse diimplementasikan  dengan  menggunakan  Talend Studio.
2.3. Flowchart Penelitian
Flowchart  penelitian  yang  memuat  urutan-urutan langkah pada penelitian ini, ditampilkan pada Gambar 1.
Start Pengumpulan data-data transaksi penjualan per September 2021 Desain data 3 dimensi Desain Data Warehouse ETL menggunakan Talend Studio OLAP menggunakan Pentaho Data Integration SQL Database OLAP Konversi OLAP ke CSV Report Tableu
Diagram Batang

## End

## Gambar 1. Flowchart Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1.,  urutan  langkah  di  dalam penelitian  ini  meliputi:  1.)Pengumpulan  data-data transaksi  penjualan  per  September  2021  dalam format  .xls,  2.)Perancangan  desain  data  multi  dimensi dari data-data transaksional melalui penentuan dimensi- dimensi  data,  relasi  fact  tabel,  dengan  tujuan  untuk memudahkan analisa data, 3.)Perancangan desain Data Warehouse  beserta  normalisasi,  4.)Pembentukan  data pada  Data  Warehouse  menggunakan  Talend  Studio dengan  metode  Extraction,  Transformation,  Loading (ETL),  5.)Pengolahan  data  pada  Data  Warehouse menggunakan Pentaho dan OLAP (On-Line Analytical Processing), 6.)Proses pelaporan (report) dalam bentuk diagram  batang  menggunakan  Tableau,  di  mana  data dieksport dari SQL ke CSV.
2.4. Sumber Data dan Detail Data Transaksi Penjualan Sumber  data  di  dalam  penelitian  merupakan  sumber data  internal  yang  berasal  dari  pihak  restoran Khayangan  Kuliner,  dengan  jumlah  data  yang digunakan  adalah  sebanyak  enam  hari  total  transaksi per bulan September 2021. Tabel 1. menunjukkan detail dari transaksi penjualan per September 2021:

## Tabel 1. Transaksi Penjualan
Tgl Ketera ngan Ban yakn ya Harga Total Grand Total Ket. 1/9/ 21 Paket kompli t 6 50.000 300.000 Cash Gule 1 15.000 15.000 Cash 315.000 Cash 2/9/ Sate  8 1 35.000 35.000 Cash
Tgl Ketera ngan Ban yakn ya Harga Total Grand Total Ket. 21 tusuk Paket A 1 35.000 35.000 Cash Sate 10 tusuk 1 40.000 40.000 Cash Lawar 1 15.000 15.000 Cash Gule 1 15.000 15.000 Cash Nasi 1 6.000 6.000 Cash 146.000 Cash 4/9/ 21 Paket kompli t 2 50.000 100.000 Cash Lawar 1 15.000 15.000 Cash Paket A 1 35.000 35.000 Cash 150.000 Cash 5/9/ 21 Paket kompli t 1 50.000 50.000 Cash 50.000 Cash 6/9/ 21 Paket kompli t 1 50.000 50.000 Cash Paket A 1 35.000 35.000 Cash Lawar 50 1 50.000 50.000 Cash 135.000 Cash 7/9/ 21 Sate 10 tusuk 1 40.000 40.000 Cash Lawar 20pors i 20 15.000 300.000 Cash Gule 1 15.000 15.000 Cash Paket A 1 15.000 15.000 Cash 390.000 Cash

## 2.5. Desain Data Multi Dimensi
Berdasarkan kepada data-data transaksional yang telah diperoleh  melalui  sumber  data,  kemudian  dilakukan desain data multi dimensi. Di dalam penelitian ini, data multi  dimensi  dalam  bentuk  data  tiga  dimensi.  Ketiga dimensi  meliputi:  Dimensi  Tanggal,  Dimensi  Menu Makanan, Dimensi Distributor. Tabel 2  menunjukkan desain dari data multi dimensi berupa data tiga dimensi dalam  bentuk  tabel.  Berdasarkan  kepada  Tabel  2., ketiga  dimensi  memiliki  data  masing-masing  yang saling  terhubung  satu  sama  lain.  Dimensi  Tanggal menampilkan  data-data  tanggal  transaksi,  Dimensi Menu  Makanan  menampilkan  menu  makanan  yang disediakan,  dan  Dimensi  Distributor  menampilkan pilihan  pembayaran  dan  pengambilan  menu  oleh konsumen, meliputi cash dan pengantaran menggunakan jasa Gojek.
Visualisasi dari data tiga dimensi pada Gambar 2, dapat digambarkan  ke  dalam  bentuk  kubus  (cube), menampilkan  bentuk  data  multi  dimensi  secara  visual ke  dalam  bentuk  kubus  (cube).  Bangun  ruang  kubus (cube)  memiliki  enam  sisi.  Dari  keenam  sisi  tersebut, setiap  sisi  mewakili  dimensi  berbeda,  yaitu  Dimensi Tanggal,  Dimensi  Distributor,  dan  Dimensi  Menu Makanan.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)

## Tabel 2. Data Tiga Dimensi Berupa Tabel
Tgl Cash Gojek Paket Komp Gule Sate Paket A Lawar Nasi Pa- ket B Es Gula Air Min- eral Pa- ket Ko mp Gule Sate Pa- ket A La wa r Nas i Pa- ket B Es Gula Air Min- eral 01/09/2021 6 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02/09/2021 0 1 18 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 04/09/2021 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 05/09/2021 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 06/09/2021 1 0 0 1 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 07/09/2021 0 1 10 1 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 08/09/2021 1 0 0 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10/09/2021 5 0 0 1 1 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11/09/2021 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12/09/2021 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 10 0 1 2 0 0 13/09/2021 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14/09/2021 5 1 16 3 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15/09/2021 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 10 0 0 0 0 0 0
Gambar 2. Cube dari Data Tiga Dimensi
Gambar 3. Data Tiga Dimensi Grafik Tiga Sumbu (X, Y, Z)
Data  multi  dimensi  juga  dapat  disajikan  ke  dalam bentuk visualisasi grafik dengan tiga buah sumbu (yaitu sumbu  X,  sumbu  Y,  dan  sumbu  Z),  di  mana  masing- masing  sumbu  mewakili  dimensi  data.  Gambar  3. menampilkan visualisasi grafik:
Gambar 3. menampilkan ketiga sumbu di  mana setiap sumbu  mewakili  dimensi  yang  berbeda.  Sumbu  X mewakili  Dimensi  Tanggal,  sumbu  Y  mewakili Dimensi  Distributor,  dan  sumbu  Z  mewakili  Dimensi Menu Makanan.
2.6. Relasi Tabel Fact Penjualan
Pembuatan relasi tabel facts penjualan bertujuan untuk memberikan  gambaran  terhadap  Data  Warehouse, khususnya dalam hal ini dengan bentuk dan metode On- Line Analytical Processing (OLAP). Relasi tabel facts penjualan dapat dilihat Gambar 4. menunjukkan desain Data Warehouse dalam bentuk OLAP, yang ditampilkan  melalui  relasi  tabel  fact  penjualan.  Fact penjualan memerlukan tiga dimensi data yang meliputi: a.)Dimensi  Waktu,  b.)Dimensi  Menu,  c.)Dimensi Distributor.  Ketiga  tabel  dimensi  masing-masing memiliki field kolom, yaitu: a.) Tabel Dimensi_Waktu memiliki  kolom  “id”  dan  “tanggal”,  b.)Tabel Dimensi_Menu memiliki kolom “id” dan “nama_makanan”, c.)Tabel Dimensi Distributor memiliki kolom “id” dan “distributor”.
Gambar 4. Relasi Tabel Fact Penjualan
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
2.7. Detail Data Penjualan
Data-data  transaksi  penjualan  pada  UD.  Makmur Sejahtera  yang  berasal  dari  nota-nota  fisik,  nama barang,  jenis  satuan  barang,  kuantitas  atau  jumlah pembelian, harga barang, dan total yang didapatkan.
2.8. Proses Implementasi ETL
Pada  tahapan  ini  dilakukan  implementasi  metode Extraction, Tranformation, Loading (ETL) untuk dapat menerapkan  semua  desain  dan  rancangan  yang  sudah dibuat ke alur pembuatan Data Warehouse. Implementasi  metode  ETL  di  dalam  penelitian  ini menggunakan Talend Studio. Data yang tersimpan pada MySQL  dikoneksikan  ke  Talend  untuk  memudahkan proses integrasi data pada Data Warehouse. Selanjutnya,  ETL  dilakukan  melalui  penginputan  data dari  sumber  data  .xls  dengan  ketiga  dimensi  data  di dalamnya  (Dimensi  Waktu,  Dimensi  Menu,  Dimensi Distributor)  ke  dalam  database  OLTP,  dengen perincian: tabel dimensi_waktu untuk menyimpan data dimensi waktu, tabel dimensi_menu untuk menyimpan data  menu  makanan  dari  dimensi  menu,  dan  tabel dimensi_distributor  untuk  menyimpan  data  distributor dari  restoran  Khayangan  Kuliner  (cash)  dan  mitra (Gojek, Grab).
2.9. Pengujian Proses ETL
Setelah  dilakukan  implementasi  ETL  menggunakan Talend  Studio,  kemudian  dilakukan  pengujian  proses ETL.  Pengujian  proses  ETL  pada  penelitian  ini, dilakukan  menggunakan  Talend  Studio.  Pengujian  ini berfungsi  untuk  memastikan  apakah  proses  ETL berjalan dengan baik untuk seluruh proses di dalamnya ataukah  terdapat  kendala  atau  kesalahan  (error). Gambar 5. menunjukkan pengujian proses ETL.

## Gambar 5. Pengujian Proses ETL
Berdasarkan kepada Gambar 7., hasil eksekusi program untuk  keseluruhan  proses  pada  ETL  berjalan  dengan baik,  di  mana  aplikasi  terhubung  pada  socket  3937 untuk melakukan koneksi.
2.10. Proses Implementasi OLAP
Setelah  implementasi  dan  pengujian  ETL,  dilakukan implementasi On-Line Analytical Processing (OLAP). Proses  OLAP  untuk  data-data  dengan  ketiga  dimensi data  pada  proses  ETL  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  disimpan  pada  database  OLTP  dengan nama tabel dimensi_transaksi. Gambar 6. menunjukkan  bagan  proses  OLAP  yang  melibatkan ketiga dimensi data yang telah dibuat sebelumnya pada proses  ETL,  yaitu:  Dimensi  waktu,  Dimensi  menu, Dimensi distributor.

## Gambar 6. Bagan Proses OLAP
Tabel  3  menampilkan  hasil  akhir  dari  proses  OLAP berupa tabel dimensi_transaksi yang memuat field-field berkaitan  dengan  ketiga  dimensi  data,  yaitu:  1.)Field id_waktu  yang  berasal  dari  dimensi  waktu,  2.)Field id_menu  berasal  dari  data  dimensi  menu,  3.)Field id_distributor yang berasal dari dimensi distributor dan jumlah_total yang berisikan data total penjualan masing masing menu. Pada penelitian ini, total data pada tabel dimensi_transaksi sebanyak 115 entri data.
Tabel 93 Tabel Dimensi Transaksi Hasil OLAP id id_waktu id_menu id_distributor jumlah_total 1 1 1 1 6
2 1 2 1 1 3 2 2 1 1 4 2 3 1 18 5 2 4 1 1 6 2 5 1 1 7 2 6 1 1 8 3 1 1 2 9 3 4 1 1 10 3 5 1 1 11 4 1 1 1 12 4 3 3 4 13 4 4 3 1 14 4 6 3 1 15 5 2 3 12 16 5 3 3 1 17 5 1 3 3 18 5 4 3 1 19 5 5 3 1 20 5 6 3 3 21 5 1 1 1 22 5 4 1 1 23 5 5 1 50 24 6 2 1 1

## 2.11. Pengujian Proses OLAP
Pasca  implementasi  OLAP,  kemudian  dilakukan pengujian OLAP menggunakan Pentaho Data Integration. Pengujian OLAP berfungsi untuk memastikan  bahwa  keseluruhan  tahapa  proses  pada OLAP berjalan dengan baik.
Gambar 7. Pengujian Proses OLAP
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Gambar  7.  menunjukkan  pengujian  OLAP,  hasil eksekusi  program  untuk  keseluruhan  proses  OLAP berjalan  dengan  baik,  di  mana  aplikasi  terkoneksi melalui socket 3726.
2.12. Pembuatan Laporan (Report)
Pasca  proses  implementasi  ETL  dan  OLAP  beserta pengujiannya, kemudian dilakukan pembuatan laporan (report  building)  terhadap  data  hasil  penjualan. Pembuatan  report  dilakukan  menggunakan  Tableau. Database  khayangan_kuliner  dikoneksikan  dengan Tableau, kemudian disesuaikan dengan ketiga dimensi data  yang  ada  di  dalamnya  (dimensi  waktu,  dimensi menu,  dimensi  distributor).  Gambar  8.  menunjukkan proses pembuatan report.
Gambar 11 menunjukkan data dari ketiga dimensi data pada data-data transaksi penjualan (dimensi distributor, dimensi menu, dimensi waktu) yang dapat ditampilkan secara rinci pada laporan (report) yang dihasilkan.
Gambar 8. Pembuatan Laporan (Report Building)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Diagram Batang dan Analisa Pola Penjualan
Selain disajikan ke dalam bentuk laporan (report), hasil pengujian  juga  disajikan  ke  dalam  bentuk  visualisasi berupa  diagram  batang.  Hal  ini  bertujuan  untuk memudahkan pengguna di dalam memahami informasi dan  laporan  yang  diberikan  oleh  sistem.  Gambar  9. menunjukkan diagram batang dari hasil report.
Gambar  9.  menunjukkan  bahwa  untuk  kurun  waktu September 2021, terdapat tiga jenis distribusi penjualan makanan  ke  konsumen,  yaitu:  1.)Penjualan  Direct (warna  biru  tua)  yaitu  menjual  langsung  semua  menu makanan di lokasi restoran Khayangan Kuliner dengan pembayaran  cash,  2.)Penjualan  melalui  layanan  pesan antar online GoFood dari Gojek (warna oranye) dengan
pembayaran  cashless  3.)Penjualan  melalui  layanan pesan  antar  online  GrabFood  dari  Grab  (warna  merah tua) dengan pembayaran cashless.

## Gambar 9. Laporan (report) berupa Diagram Batang
Selain  itu,  Gambar  9.  juga  menunjukkan  adanya sejumlah  pilihan  menu  makanan  untuk  konsumen. Menu-menu  makanan  yang  disediakan  oleh  restoran Khayangan  Kuliner,  meliputi:  gule,  lawar,  nasi,  sate, dan paket.
Dari  Gambar  9.  juga  terlihat  pola  penjualan  menu makanan  per  September  2021.  Makanan  yang  paling banyak  terjual  per  kurun  waktu  tersebut  adalah  gule, dengan  pola  penjualan  secara  langsung  (direct).  Pada grafik, informasi ini ditunjukkan dengan warna biru, di mana  total  pembelian  sebanyak  50  buah  dan  dengan sistem  pembayaran  tunai.  Sedangkan  pola  penjualan melalui  jasa  pesan  antar  online  menggunakan  Grab (warna merah tua) dan Gojek (warna oranye), memiliki jumlah  transaksi  sebanyak  20  buah  ke  bawah,  dengan pembayaran  secara  cashless  menggunakan  OVO  dan Gopay.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  di  masa  pandemi, konsumen  dan  pelanggan  cenderung  memilih    untuk tetap datang ke lokasi restoran Khayangan Kuliner dan memesan  makanan  secara  langsung,  dibandingkan dengan menggunakan layanan pesan antar online (Grab, Gojek).
3.2. Hasil Evaluasi
Implementasi  Data  Warehouse  dengan  menggunakan metode  ETL  dan  OLAP  pada  restoran  Khayangan Kuliner, membantu menyelesaikan permasalahan yang terjadi serta membantu analisa pola penjualan di masa pandemi, telah berjalan dengan baik. Data Warehouse bukan  saja  menjadi  sebuah  solusi  teknologi  untuk mengumpulkan dan  mengelola data-data transaksional saja, tapi juga melakukan analisa data dengan cepat dan mudah.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Jika dibandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya,  penelitian  ini  menunjukkan  novelty  atau kebaharuan  dan  nilai  lebih  berupa  pemanfaatan kombinasi  metode  ETL  dan  OLAP  pada  Data Warehouse  untuk  menangani  data-data  transaksional pada  studi  kasus  restoran  Khayangan  Kuliner  di  masa pandemi  2021,  memanfaatkan  konsep  data  multi dimensi.  Data  multi  dimensi  memudahkan  untuk melihat  data  dari  sejumlah  sudut  pandang  dimensi berbeda,  yang  berdampak  terhadap  kemudahan  di dalam proses analisa data.
Data-data  transaksional  penjualan  makanan  pada restoran  Khayangan  Kuliner  yang  terkumpul  untuk periode transaksi per September 2021, diubah menjadi data  analytical  dalam  bentuk  data  multi  dimensi, memanfaatkan  metode  ETL  dan  OLAP  pada  Data Warehouse.  Dengan  demikian,  terdapat  sejumlah dimensi  data  dan  tabel  fakta  pada  data-data  tersebut. Selanjutnya,  dengan  membuat  koneksi  sistem  Data Warehouse  berbasis  Talend  Data  Integration  ke Tableau,  laporan  yang  disajikan  oleh  sistem  ke pengguna  yang  berasal  dari  hasil  analisa  data,  dapat divisualisasikan  ke  dalam  bentuk  diagram  batang. Visualisasi  berupa  diagram  batang  akan  lebih memudahkan pengguna untuk membaca dan memahami  informasi  yang  disajikan  di  dalamnya, terkait  dengan  kebutuhan  untuk  mengetahui  pola pembelian  konsumen,  pengambilan  keputusan,  dan penentuan strategi penjualan ke depannya.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  kepada  pengujian  yang  telah  dilakukan, analisa  pola  penjualan  pada  Restoran  Khayangan Kuliner  dapat  dilakukan  dengan  baik,  berbasiskan teknologi  Data  Warehouse  dengan  kombinasi  metode ETL  dan  OLAP  serta  penggunaan  software  Talend Studio  (Talend  Data  Integration)  dan  Tableau,  yang mendukung integrasi data, analisa data, dan laporan, di mana  untuk  kurun  waktu  September  2021  (pandemi Covid19),  konsumen  dan  pelanggan  cenderung memilih untuk datang langsung ke lokasi dibandingkan memesan secara online. Selain itu sistem juga mampu menunjukkan  menu  yang  paling  disukai  oleh  pembeli (gule)  sehingga  dapat  membantu  pihak  restoran  di dalam  memahami  selera  konsumen  dan  menentukan strategi  penjualan.  Secara  umum,  penelitian  mampu menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada restoran Khayangan  Kuliner  di  masa  pandemi  menggunakan Data Warehouse, dengan keterbatasan kondisi penelitian dan protokol kesehatan di masa pandemi. Ke depannya,  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lebih lanjut  dengan  menggunakan  kombinasi  metode  dan metodologi lainnya pada Data Warehouse.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada  pihak restoran  Khayangan  Kuliner  dan  Program  Studi Teknologi  Informasi  Universitas  Udayana,  selama berlangsungnya  kegiatan  penelitian  ini  di  masa pandemi Covid19 2021.

## Daftar Rujukan
[1] A.A.A  R.M.  Purwahita,  et  al.,  “Dampak  Covid19  Terhadap Pariwisata  Bali  Ditinjau  dari  Sektor  Sosial,  Ekonomi,  dan Lingkungan  (Suatu  Tinjauan  Pustaka),”  Jurnal  Kajian  dan Terapan Pariwisata (JKTP), Vol.1, No.2, Mei 2021.
[2] I.P.A.E.  Pratama,  “Handbook  Data  Warehouse,”  Penerbit Informatika. 2018, hlm. 20-30.
[3] Widianty,  “Data  Warehouse  Design  with  Kimball  Method: Case  Study  of  Farhenheit  Manufacturing  Systems,”  Jurnal ComTech, Vol. 6 No. 4, pp. 604-612, 2015.
[4] M.F. Zulkarnain, et al., “Perancangan dan Implementasi Data Warehouse  Penjualan  (Studi  Kasus:  Northwind  Sample Database),”  Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer  Udayana, Vol.10, No.1, Agustus 2021.
[5] M.  Hesekiel,  et  al.,  “Pengembangan  Data  Warehouse  untuk Evaluasi  Pembelajaran  Mata  Kuliah  Berdasarkan  Data Kuesioner  Mahasiswa  di  SIAM  dan  Rekapitulasi  Presensi Dosen  (Studi  Kasus  Teknologi  Informasi  Fakultas  Ilmu Komputer)”,  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, Vol.4, no.7, pp. 2172-2177, 2020.
[6] R.  Akbar,  et  al.,  “Modul  Extract,  Analisis  Data  Penjualan Perusahaan  Detergen  XYZ  dengan  Aplikasi  Zoho  Reporting Menggunakan Metode OLAP (Online Analytical Processing)”, Jurnal Untan, Vol. 03, No.1, 2017.
[7] I.P.A.E. Pratama, and I.G. Pradipta, “Desain dan Implementasi Data Warehouse untuk Prediksi Penjualan Produk pada Toko Mekarsari,”  Jurnal  Teknologi  Informatika  dan  Terapan, Vol.05, No.01, 2018.
[8] K. Nisa, et al., “Perancangan Data Warehouse Harga Pangan di Wilayah Perumda Pasar Jaya,” Jurnal Sistem Informasi dan Telematika, Vol.12, No.01, 2021.
[9] M. Sagala, “Implementasi Data Warehouse pada Perpustakaan Universitas Katolik Santo Thomas,” Jurnal Teknik Informatika Unika, Vol.03, No.01, 2018.
[10] K.B. Nugroho, “Pengembangan Data Warehouse Penerimaan Mahasiswa  Baru  Untuk  Informasi  Strategik  pada  Universitas BSI,” Jurnal Kegiatan Ilmiah, Vol.18, No.2, 2018.
[11] R.  Akbar,  et  al.,  “Penerapan  Dashboard  System  di Perpustakaan  Universitas  Andalas  Menggunakan  Tableau Public,” Jurnal Online  Informatika (JOIN), Vol.02, No.1, pp. 20-24, 2017.
[12] J.M. Hesekiel, et al., “Pengembangan Data Warehouse Untuk Evaluasi Pembelajaran Matakuliah  Berdasarkan Data Kuisioner  Mahasiswa  di  SIAM  dan  Rekapitulasi  Presensi Dosen  (Studi  Kasus  Teknologi  Informasi  Fakultas  Ilmu Komputer),”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol.4, No.7, 2020.
[13] H. Ganesha, “Perancangan Data Warehouse Untuk Kebutuhan Sistem Penunjang Keputusan Divisi Revenue Assurance Studi Kasus: PT. XXX,” Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan (InfoTekJar), Vol. 03, no. 1, pp. 74-80, 2018.
[14] M.  Silvana,  et  al.,  “Pengembangan  Model  Business Intelligence Manajemen Rumah Sakit untuk Peningkatan Mutu Pelayanan  (Studi  Kasus  :  Semen  Padang  Hospital),”  Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), Vol. 03, no. 2, pp. 124-133, 2017.
[15] I.  R.  Marbun,  and  R.  Somya,  “Perancangan  Data  Warehouse untuk  Data  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Schema Snowflake  Studi  Kasus  :  Online  Market  Dataset,”  Dinamika Informatika, Vol. 5, no. 1, pp. 87-91, 2021.
[16] S.  Bakhri,  and  Y.  Nuryamin,  “Rancangan  Data  Warehouse untuk  Penunjang  Sistem  Informasi  Eksekutif  Pada  Yayasan
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Ummu’l Quro di Depok,” Jurnal Teknik Komputer, Vol. 4, no. 1, pp. 149-155, 2018.
[17] R. Rianto, and C. Hadis, “Perancangan Data Warehouse Pada Rumah Sakit (Studi Kasus: BLUD RSU Kota Banjar),” Jurnal Siliwangi, Vol. 03, no. 2, pp. 214-221, 2017
[18] S.  V.  Loren,  et  al.,  “Analisis  dan  Perancangan  Online Analytical  Processing  Sebagai  Business  Intelligence  Pada Sekolah Musik Cantata,” Jurnal Informatika dan Bisnis, Vol.6, No.1, 2017.
[19] B.K.  Easterita,  et  al.,  “Pengembangan  Data  Warehouse  dan Online  Analytical  Processing  (OLAP)  Untuk  Analisis  Data Artikel  Pada  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK),”  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi,  dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI), Vol.1, No.1, 2020.
[20] R.  Wijaya,  and  B.  Pudjoatmodjo,  “Penerapan  Extraction- Transformation-Loading (ETL) Dalam Data Warehouse (Studi Kasus:  Departemen  Pertanian),”  Jurnal  Nasional  Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), Vol.5, No.2, 2016.