## PENGEMBANGAN DATA WAREHOUSE DAN ON-LINE ANALYTICAL
PROCESSING (OLAP) UNTUK PENEMUAN INFORMASI DAN ANALISIS DATA
(Studi Kasus : Sistem Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru STMIK AMIKOM PURWOKERTO)
Oleh : Giat Karyono¹, Ema Utami², Emha Lutfi Taufiq³ (1. Dosen STMIK Amikom Purwokerto, 2&3 Dosen Program Pascasarjana STMIK AMIKOM Yogyakarta)

## ABSTRACT
Background  preparation  of  this  thesis  report,  Silva  (2007)  mentions  that the  competition  for  students  between  universities  was  inevitable  as  it  grows, universities should equip themselves to survive in the competition that ultimately colleges  that  are  not  sensitive  to  compete.  The  demand  for  a  high  performance organization that has also faced by STMIK AMIKOM Purwokerto. Existing data on the colleges that are so big and much needed storage space allocation will be helped  and  be  efficient  with  the  data  warehouse  (Wikramanayake,  2006).  Based on  the  data  management  /  decision  makers  in  education  institutions  is  always  a constant  attempt to  find  an information /  decision analysis  that are useful  in  the search  for  new  students.  For  the  needs  of  the  analysis  method  was  used  OLAP (OnLine  Analytical  Processing)  which  presents  the  data  in  the  form  of multidimensional query that is easier to be presented and analyzed.
Data collection methods used in the preparation of this report include the method  of  observation of  interviews  and field  studies, literature, internet search, as well as observing systems that are already running.
This  research  was  conducted  with  the  following  steps:  1)  The  analysis system that includes the current SIPMB analysis, identification of the cause of the problem,  analysis  of  system  requirements.  2)  System  design,  including  design  of data  warehouses  and  OLAP  applications  PMB.  This  design  produces  data warehouse  architecture,  data  modeling  dimensional,  the  establishment  of  a  data warehouse,  OLAP  stakeholders  PMB,  PMB  OLAP  viewpoint,  scenario,  model systems,  and  user  interface  design.  3)  Implementation,  covers  the  application  of OLAP  applications  PMB  and  operations  performed  included,  4)  testing  system, test  the  product  in  accordance  with  ISO  9126  software  includes  six  quality characteristics of Functionality, Reliability, Usability, efficiency, Maintainability, Portability. In order not to interfere the performance of the operational databases (OLTP)  SIPMB  process  of  creating  a  data  warehouse  is  done  on  different machines by performing replicate of the database used SIPMB.  For the needs of the  application  is  made  data  analysis  OLAP  PMB.  These  applications  could present  multidimensional  data  in  grid  view.  Analysis  of  these  data  may  include analysis  of  specialization  in  new  student  enrollment  based  on  the  period  of  new admissions,  enrollment  surge,  home  school,  home  province  and  district,
registration information, day, month, or year. So that the results of data analysis can  be  the  management  in  determining  the  appropriate  marketing  strategies  to increase  the  number  of  freshmen  applicants  either  currently  running  or  for admission in the coming year.

## Keywords : Data Warehous, OLAP

## A. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  penggunaan  teknologi  informasi  yang  diintegrasikan  dengan proses  pekerjaan  di  suatu  organisasi  sudah  menjadi  kebutuhan  mutlak.  Hal  ini dikarenakan  adanya  kebutuhan  dari  organisasi  tersebut  untuk  meningkatkan kemampuannya  dalam  menganalisis  masalah-masalah  yang  dihadapinya  serta dalam  pengambilan  keputusan.  Ketersediaan  informasi  yang  lengkap,  benar  dan tepat sudah menjadi kebutuhan pokok bagi kelangsungan hidup suatu organisasi.
Tuntutan  untuk  menjadi  organisasi  yang  memiliki  kinerja  tinggi  juga dihadapi  oleh  STMIK  AMIKOM  Purwokerto.  Silva  (2007)  menyebutkan  bahwa persaingan  untuk  mendapatkan  mahasiswa  antar  perguruan  tinggi  tidak  dapat dipelakkan  lagi  seiring  dengan  pertumbuhan,  perguruan  tinggi  harus memperlengkapi  dirinya  untuk  dapat  bertahan  didalam  persaingan  yang  pada akhirnya  perguruan  tinggi  yang  tidak  peka  akan  kalah  bersaing  dan  ditutup  ijin penyelenggaraanya.  Data  yang  ada  pada  perguruan  tinggi  yang  begitu  besar  dan banyak  membutuhkan  alokasi  tempat  penyimpanan  akan  terbantu  dan  menjadi efisien  dengan  adanya data  warehouse (Wikramanayake,  2006).  Dengan  adanya data  warehouse menangkap  seluruh  data  bisnis  proses  yang  ada  dari  mulai mahasiswa  sebagai  konsumen,  proses  pengajaran  dan  keseluruhan  sistem informasi yang ada dalam perguruan tinggi (Goldstein, 2005).
Realita  tersebut  ditangkap  manajemen  STMIK  AMIKOM  Purwokerto sebagai  salah  satu  indikator  perlunya    peningkatan  dalam  penggunaan  teknologi informasi  untuk  menganalisa  data  historikal  mahasiswa  baru  yang  kompleks. Ditangan  yang  handal  dan  tepat  database  sebagai  teknologi  penyimpanan transaksi  harian  yang  permanent  akan  dapat  dirubah  menjadi  sebuah  senjata teknologi  yang  handal  untuk  menang  didalam  menghadapi  persaingan  (Ward, 2003).  Berdasarkan  data  tersebut  manajemen/pengambil  keputusan  di  Institusi
pendidikan selalu berusaha secara konstant untuk mencari suatu informasi/keputusan  yang  bermanfaat  dalam  pencarian  mahasiswa  baru.  Salah satu  penerapan  penggunaan  teknologi  informasi  tersebut  menggunakan Business Intelligence yang dapat digunakan untuk menganalisis data mahasiswa baru yang diterima.  Hasil  pengolahan  data  secara  historikal  yang  terdapat  di  Penerimaan Mahasiswa  Baru  seperti  data  pendaftar,  data  gelombang,  dan  lain-lain  dapat dikumpulkan  dalam data  warehouse ,  kemudian  dilakukan  analisis  statistik, sehingga  diperoleh  informasi  yang  dapat  digunakan  oleh  pihak  manajemen institusi pendidikan dalam pengambilan keputusan sebagai salah satu upaya untuk memaksimalkan kinerja organisasi yang merupakan hal prioritas saat ini.
Untuk  kebutuhan  analisis  digunakan  metode  OLAP  ( OnLine  Analytical Processing ).  OLAP  merupakan  bagian  dari  sistem Data  warehousing yang mendukung Business  Intelligence .  OLAP  merupakan  suatu  metode  untuk menyajikan  data  dalam  bentuk  multidimensional  query  yang  lebih  mudah  untuk disajikan  dan  dianalisis.  OLAP  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  secara interaktif dengan fasilitas yang baik dalam pembuatan laporan. Karena metode ini dapat  mengolah  dan  menganalisis  data  dari  berbagai  dimensi,  melakukan  rotasi grid laporan, menelusuri data dan meringkasnya, melakukan filter dan melakukan sorting  terhadap  data  dan  menghasilkan  beberapa  view/bentuk  laporan  hanya dengan manipulasi mouse. Dengan pengujian data dari sudut yang berbeda, akan dapat lebih memahami data sehingga dapat mengambil keputusan yang efektif.
Penggunaan metode OLAP dalam pembuatan laporan dapat mempermudah  dalam  menampilkan  informasi  untuk  menjawab  pertanyaan- pertanyaan  yang  berhubungan  dengan  penerimaan  mahasiswa  baru.  Misalnya berupa:
1. Berapa  banyak  jumlah  pendaftar  mahasiswa  baru  setiap  tahun  ajaran penerimaan mahasiswa baru
2. Berapa  banyak  jumlah  pendaftar  mahasiswa  baru  setiap  periode  gelombang pendaftaran
3. Berapa  banyak  jumlah  pendaftar  mahasiswa  baru  yang  berasal  dari  sekolah tertentu, asal wilayah, dan informasi-informasi lainnya
4. Apakah  laporan  pendaftaran  mahasiswa  baru  dapat  di  eksport  dalam  format yang berbeda.
Dengan terjawabnya pertanyaan-pertanyaan tersebut, dapat membantu manajemen institusi  pendidikan  STMIK  AMIKOM  Purwokerto  khususnya  bagian  marketing dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat  misalnya  strategi  pemasaran  metode ceramah  di  sekolahan  tertentu  yang  sesuai  dengan  data  jumlah  pendaftar  lebih difokuskan,  metode  pengiriman  surat direct  mail ke  alamat  tujuan  yang  tepat, metode ceramah ke sekolah-sekolah dan lain-lain.

## B. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan langkah-langkah berikut:
1. Analisa sistem, pada tahap ini meliputi analisa Sistem Informasi Penerimaan Mahasiswa  Baru  (SIPMB)  saat  ini,  identifikasi  penyebab  masalah,  analisis kebutuhan sistem.
2. Rancangan Sistem, meliputi rancangan data warehouse dan rancangan OLAP PMB.  Pada  tahap  rancangan data  warehouse memberikan  gambaran mengenai  arsitektur data  warehouse ,  pemodelan  data  dimensional, pembentukan data  warehouse .  Sedangkan  rancangan  OLAP  PMB memberikan gambaran mengenai OLAP PMB stakeholder, viewpoint OLAP PMB, skenario, model sistem, dan rancangan user interface.
3. Implementasi Sistem, pada tahap ini aplikasi OLAP PMB diimplementasikan dan  operasi yang dilakukan meliputi: Roll-up dan Drill-down, Slice dan Dice , Pivot ( rotate, Drag and drop, Filtering, Grafik.
4. Pengujian sistem.
Untuk  mengetahui  kinerja  sistem  dilakukan  uji  produk  yang  dilakukan  oleh karyawan  Bagian  Marketing,  Bagian Customer  Service ,  panitia  penerimaan mahasiswa baru, bagian IT, dan pimpinan.
Atribut  Uji  Produk  yang  digunakan  berdasarkan  ISO  9126  yang mengidentifikasi  enam  karakteristik  kualitas  software  utama  yaitu:  Fungsi ( functionality), Keandalan  ( reliability) ,  Kemudahan  ( usability), Efisien,
( efficiency), Maintainability, Portability.

## C. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisis Sistem
Beberapa  permasalahan  dan  penyebab  masalah  yang    muncul  dalam Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Identifikasi Permasalahan
No Masalah yang dihadapi Identifikasi penyebab masalah Alternatif pemecahan masalah 1.  Data  yang  ada  pada  perguruan
tinggi  yang  semakin  besar  dan banyak  membutuhkan  alokasi tempat penyimpanan
Belum tersedianya data warehouse. Data
warehouse dan aplikasi  OLAP
Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) 2.  Pengolahan  data  mahasiswa belum optimal khususnya pengolahan data yang berhubungan  dengan  analisis historikal mahasiswa baru Belum tersedianya aplikasi  OLAP  yang digunakan dalam Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) 3.  Data  penerimaan  mahasiswa baru  tidak  dapat  disajikan dalam bentuk multidimensional
Hasil  analisa  masalah  dan  identifikasi  penyebab  masalah  yang  ada  dapat diambil  suatu  alternatif  pemecahan  masalah  yaitu  dengan  membangun data warehouse dan  aplikasi  OLAP  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  yang  dapat digunakan untuk menemukan pengetahuan maupun analisis data.
Alasan  membangun data  warehouse dan  aplikasi  OLAP  PMB  yaitu dengan  tujuan  untuk  menyatukan  data  yang  beragam  ke  dalam  sebuah  tempat penyimpanan  dimana  pengguna  dapat  dengan  mudah  menjalankan query (pencarian  data),  menghasilkan  laporan,  dan  melakukan  analisis  sehingga  dapat meningkatkan  efektifitas  pembuatan  keputusan.  Tanpa data  warehouse untuk menyimpan  informasi  historical,  data  disimpan  di  media  statik  atau  di akumulasikan  di  database  OLTP.  Jika  data  diakumulasikan  di  database  OLTP,
maka akan membebani biaya query yang semakin lama semakin besar. Sehingga dapat  mengganggu  kinerja  di  database  OLTP. Query dapat  menjadi  sangat komplek  terkait  dengan  skema  database  OLTP.  Atas  dasar  tersebut  diperlukan pengorganisasian dan konsolidasi data ke dalam sebuah data warehouse sehingga memungkinkan OLTP tetap dapat berjalan untuk transaksi yang tinggi. Selain itu query yang digunakan untuk analisis dapat lebih efisien dan sederhana.
2. Perancangan Sistem
a. Perencanaan arsitektur data warehouse dan aplikasi OLAP PMB

## 3. IMPLEMENTASI
Gambar 1 Arsitektur Logical Data warehouse dan aplikasi OLAP PMB
Gambar  1  memperlihatkan  rancangan  arsitektur logical dari data warehouse dan  aplikasi  OLAP  PMB.  Sumber  data  operasional  (OLTP) yang  digunakan  adalah database DB_PWT    yang  merupakan database yang  berisi  semua  data  akademik,  keuangan,  PMB,  STMIK  AMIKOM Purwokerto.  Pengisian  data  operasional  dilakukan  melalui  Sistem Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru (SIPMB). Data yang dimasukan ke dalam  sistem  meliputi  data  pendaftaran,  data  gelombang,  data  registrasi, dan  data  tahun  penerimaan  mahasiswa  baru.  Dari  sumber  data  tersebut, secara  periodik  dilakukan  pemilihan  data  dan  selanjutnya  dimuatkan  ke database terpisah  yaitu  DW_PMB  agar database operasional  tidak terganggu kinerja sistemnya.
Penyimpanan data DB_PWT Membuat Link ke database Mengecek Sumberdata Memuat sumber ke mesin DW DW_PMB Melakukan Cleansing & Transformasi Load Data & refresh Data warehouse Sumber Data Data Staging
Operasional Database (OLTP) Aplikasi SIPMB Operasi OLAP PMB Aplikasi OLAP
b. Arsitektur Fisik
Gambar 2 Arsitektur Logical Data warehouse dan aplikasi OLAP PMB
Gambar  2    memperlihatkan  perencanaan  arsitektur  fisik  dari data warehouse PMB  STMIK  AMIKOM  Purwokerto.  Pada  konfigurasi  ini pengguna  mengakses data  warehouse melalui  aplikasi  OLAP  PMB,
pengguna  tidak  berhubungan  langsung  dengan database operasional. Database  operasional  (OLTP)  diakses  langsung  melalui  aplikasi  Sistem Informasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (SIPMB).  Sedangkan Database DW_PMB  dan data  warehouse berada  pada  mesin  yang  sama  sehingga proses  Ekstraksi,  Transformasi  dan  loading  dilakukan  di  mesin data warehouse dan  tidak  mengganggu  kerja  mesin  operasional.  Sedangkan aplikasi  OLAP  PMB  dapat  ditempatkan  di  masing-masing  komputer client.
c. Pemodelan data dimensional data warehouse
Skema  yang  digunakan  adalah starschema dimana  terdapat  satu tabel  fakta  dan  beberapa  tabel  dimensi.  Alasan  penggunaan star  schema adalah  proses query yang  lebih  ringan  dan  memudahkan  penjelajahan terhadap  data  dimensinya,  selain  itu  tabel  dimensinya  tidak  memerlukan tabel  sub  dimensi  karena  tabel  dimensinya  tidak  mengandung  ringkasan atau tidak memiliki tingkatan perbedaan tingkat ukuran.
Gambar pemodelan data dimensional data warehouse PMB secara keseluruhan  dapat  dilihat  pada  gambar  3  pada  skema  ini  terdapat  1  tabel fakta dan 9 tabel dimensi.
Sekarang DB_PWT (SQL Server 2000) Pengguna Pengguna
DB_PWT (SQL Server 2000) DW_PMB
(SQL Server 2000)
Aplikasi SIPMB Aplikasi OLAP PMB Rencana
Gambar 3 Star schema data warehouse PMB
d. Model Sistem
Model sistem merupakan representasi grafis yang mendeskripsikan masalah  yang  akan  ditangani  dan  sistem  yang  akan  dikembangkan. Adapun  model  sistem  yang  digunakan  untuk  merancang  dan  menerapkan sistem  ini  adalah  model  konteks  ( context  model ),  model  perilaku ( behavioural model ).
Model  konteks  untuk  aplikasi  OLAP  PMB  terdiri  atas  2  entitas yaitu  administrator  dan  pengguna  (panitia  PMB,  bagian  marketing, customer  service,  IT,  pimpinan).  Yang  mana  masing-masing  entitas memiliki  jenis  hubungan  yang  berbeda  dengan  sistem  (aplikasi  OLAP PMB), seperti yang diperlihatkan pada gambar 4 dibawah ini.
Kdkab key Kdprop key Namakab Kdprop key Namaprop Kdprop key Kdkab key Kode key Kdjur key
Idthn_PMB key
Daftar Key Her key
Kdsekolah key
KDkomentar key Jk key Idnodaf key Idher key Nodaf Registrasi Jur_lulus Thn_akademik Gelombang Propinsi Kabupaten Jk Sekolah
Komentar
Tgl_daftar Tgl_her Kdjur key Namajurusan Kode key Gelombang IDthn_PMB key Thn_akademik Daftar  key
TahunDaftar
BulanDaftar tglDaftar kdkomentar key Komentar Jk key Jk Her key Tahunher Bulanher Tglher Kdsekolah key Sekolah Idnodaf key nodafcount Idher key hercount
- Operasi_OLAP_PMB - Tampilkan laporan dalam bentuk word, excel, maupun HTML - Login
- Menampilkan operasi OLAP PMB
- Laporan dalam bentuk word, excel, maupun HTML - Validasi Login Aplikasi OLAP PMB ADMINISTRATOR
PENGGUNA
- Melakukan_proses_ETL
- Login
- tampilan_hasil_ETL - Validasi Login
Gambar 4 Context Diagram Aplikasi OLAP PMB
Adapun  model  perilaku  yang  digunakan  untuk  membangun sistem ini adalah model aliran data ( data flow model ).

## Gambar 5 Data Flow Diagram Level 1

## 3 . Implementasi
Halaman  load  data  dibuat  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pengguna agar  pada  saat  proses  ETL  tidak  berinteraksi  langsung  dengan data  warehouse.
Proses load data akan membutuhkan waktu yang cukup lama tergantung besarnya data.
- User_name & Password - Data_ETL - Data _ETL - Load_data PMB - Proses_ETL_OK Data warehouse administrator 1 Proses login 2 Proses ETL 3 Proses Operasi OLAP PMB Pengguna 4 Laporan word, excel, html - User_name & Password - User_name & Password_OK - User_name & Password_OK
- Tampilkan_Operasi_OLAP - Tampilan_Operasi_OLAP_OK - Hitung_jumlah_pendaftar
- Data_hitung_jumlah_pendaftar - Data_pendaftar - Data_pendaftar - Tampilkan_Laporan - Tampilan_Laporan_OK
Gambar 6 Halaman Load Data
Gambar 7 Halaman Operasi OLAP PMB Gambar 7 menunjukan halaman operasi OLAP PMB yang dilakukan oleh pengguna. Atribut thn_akademik,propinsi, kabupaten, jk, dan sekolah dimasukan kedalam  dimensi  tidak  aktif.  Sedangkan  year_tgldaftar,  month_tgldaftar, komentar,  dan  gelombang  dimasukan  kedalam  dimensi  aktif.  Atribut  daftar  dan registrasi  digunakan  sebagai  dimensi  measure,  yaitu  dimensi  yang  dihitung menggunakan count .
Keterangan : 16  17 19 20 18 21 1  2  3  4 5  6  7 8  9  10  11 12  13
14 15
1. Swap  rows  and  coloumn ,  penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang  digunakan untuk  merotasi  ( rotation )  data  pada  grid  sehingga  time  dimension  dan measure dimension akan berada pada poisi vertical sedangkan fact dimension active akan berada pada  posisi  horizontal. Sehingga pengguna dapat  melihat data dari sudut pandang yang berbeda.
2. Collapse rows and coloumn (drill up), penggunaan aplikasi OLAP PMB yang digunakan  untuk  mempersempit  data  yang  ditampilkan  pada  dimensi  yang bersangkutan.
3. Expand  rows  and  coloumn  (drill  down), penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB yang  digunakan  untuk  mendefinisikan  data  yang  ditampilkan  dari  sub- subnya.
4. Percent  by  rows  (percent  value), penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang digunakan untuk menampilkan measure dimension berdasarkan persentase.
5. Sort  row  by  fact  (Sorting  Fact), penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang digunakan untuk mengurutkan fact dimension berdasarkan baris.
6. Sort  column  by  fact  (Sorting  Fact), penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang digunakan untuk mengurutkan fact dimension berdasarkan kolom.
7. Scale  data, penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang  digunakan  untuk mengubah skala perbandingan terhadap measure dimension.
8. Export  to  HTML, penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang  digunakan  untuk eksport data ke dalam format *.html.
9. Export  to  Excel, penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang  digunakan  untuk eksport data ke dalam format Excel *.xls.
10. Export  to  Word, penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang  digunakan  untuk eksport data ke dalam format document word*.doc.
11. Print  Grid, penggunaan  aplikasi  OLAP  PMB  yang  digunakan  untuk mencetak tampilan grid.
12. Column dimension captions, menunjukan nama dimensi kolom.
13. Title, menunjukan judul laporan yang dihasilkan aplikasi OLAP PMB.
14. Inactive  dimensions  (Filters  Area), menunjukan  dimensi  tidak  aktif  aplikasi OLAP PMB.
15. Column dimensions Value, menunjukan data nilai dari dimensi kolom.
16. Row dimensions captions, menunjukan nama dimensi baris.
17. Row dimensions value, menunjukan data nilai dari dimensi baris.
18. Facts(Data area), menunjukan nilai data fakta.
19. Totals, menunjukan jumlah total nilai data fakta.
20. Grand total, menunjukan jumlah keseluruhan nilai data fakta.
21. Facts filter, menunjukan filter nilai data fakta.

## 4. Pengujian Sistem
Hasil  uji  produk  aplikasi  OLAP  PMB  berupa  kuisioner  data  penilaian karyawan STMIK AMIKOM Purwokerto, didapatkan data sebagai berikut:
1) Pengujian Karakteristik Functionality
∑ x 1 = 101,2 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan lampiran 3)
n = 23 (Jumlah Responden)
Skor = 99,6 / 23 = 4,33
2) Pengujian Reability
∑ x 1 = 96,17 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan lampiran 4)
n = 23 (Jumlah Responden)
Skor = 96,17 / 23 = 4,18
3) Pengujian Usability
∑ x 1 = 103,4 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan lampiran 5)
n = 23 (Jumlah Responden)
Skor = 103,4 / 23 = 4,50
4) Pengujian Efficiency
∑ x 1 = 95,8 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan lampiran 6)
n = 23 (Jumlah Responden)
Skor = 95,8 / 23 = 4,17
5) Pengujian Maintainbility
∑ x 1 = 92 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan lampiran 7) n = 23 (Jumlah Responden)
Skor = 92 / 23 = 4
6) Pengujian Portability
∑ x 1 = 87,2 (Jumlah rata-rata skor pertanyaan lampiran 8)
n = 23 (Jumlah Responden)
Skor = 96,17 / 23
= 3,79

## D. PENUTUP
1. Kesimpulan
a. Data  pendaftaran  dan  registrasi  yang  tersimpan  dalam  database operasional  (DB_PWT)  telah  dibuat  dalam  sebuah data  warehouse (DW_PMB)  yang  penempatannya  terpisah  dengan  mesin  database operasional  dengan  tujuan  agar  tidak  mengganggu  kinerja  database operasional. Data warehouse tersebut digunakan untuk menampung data perguruan  tinggi  yang  semakin  besar  dan  untuk  analisis  data  historikal mahasiswa  baru.  D ata  warehouse tersebut  tersimpan  dalam  mesin tersendiri  melalui  proses replicate menggunakan  engine  SQL  Server
2000.  Proses  pengembangan data  warehouse di  awali  dengan  tahapan praproses  (ekstraksi  data,  transormasi  data,  pembersihan  data,  loading data,  dan  refresh)  dan  dilanjutkan  dengan  proses  pengembangan data warehouse (menentukan  proses,  menentukan  atribut  untuk  tabel  fakta, menentukan dimensi,  menentukan measure, menentukan durasi data dari basis  data,  dan  menentukan query ).  Pemodelan  data  yang  digunakan adalah starschema dimana  terdapat  satu  tabel  fakta  dan  beberapa  tabel dimensi. Alasan penggunaan star schema adalah proses query yang lebih ringan  dan  memudahkan  penjelajahan  terhadap  data  dimensinya,  selain itu  tabel  dimensinya  tidak  memerlukan  tabel  sub  dimensi  karena  tabel
dimensinya  tidak  mengandung  ringkasan  atau  tidak  memiliki  tingkatan perbedaan  tingkat  ukuran.  Hasil  implementasi  dari  penggunaan data warehouse menunjukan  bahwa  penggunaan data  warehouse tidak mengganggu  kinerja  database  yang  digunakan  oleh  SIPMB  dikarenakan data warehouse tersimpan dalam mesin yang berbeda.
b. Setelah data  warehouse terbentuk,  dilanjutkan  dengan  pembuatan aplikasi  OLAP  PMB  yang  digunakan  untuk  analisis  data  historikal mahasiswa  baru.  Aplikasi  tersebut  memiliki  2  aktor  pemakai,  yaitu administrator  dan  pengguna.  User  Administrator  bertugas  melakukan proses  loading  data  sehingga  proses  ETL  kedalam data  warehouse user tidak  berinteraksi  secara  langsung  dengan  database  melainkan  cukup berinteraksi dengan aplikasi OLAP PMB saja . Sedangkan user pengguna bertugas melakukan operasi OLAP PMB seperti Roll-up dan Drill-down ,
Slice and dice , rotasi, Drag and drop , Filtering , Export data, dan grafik. Hasil implementasi penerapan operasi OLAP PMB menunjukan aplikasi dapat  menyajikan  data  multidimensi  dalam  tampilan  grid.  Data  tersebut dapat  digunakan  sebagai  analisis  data  sehingga  dapat  menghasilkan informasi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Analisis data  tersebut  dapat  berupa  analisis  peminatan  pendaftaran  mahasiswa baru berdasarkan periode tahun penerimaan mahasiswa baru, gelombang pendaftaran, asal sekolah, asal wilayah propinsi dan kabupten, informasi pendaftaran,  perhari,  bulan,  maupun  tahun.  Sehingga  hasil  analisis  data tersebut  dapat  pihak  manajemen  dalam  menentukan  strategi  marketing yang  tepat  untuk  meningkatkan  jumlah  pendaftar  mahasiswa  baru  baik yang sedang berjalan maupun untuk penerimaan mahasiswa baru di tahun yang  akan  datang.  Sedangkan  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  oleh karyawan STMIK AMIKOM Purwokerto terhadap aplikasi OLAP PMB menunjukan bahwa aplikasi tersebut berkinerja sangat baik.

## 2. Saran
Mengingat  hasil  yang  disajikan  oleh  aplikasi  OLAP  PMB  berupa  data-data yang  perlu  dianalisis  kembali  oleh  pihak  manajemen  dalam  pengambilan keputusan, maka penelitian kedepan aplikasi dapat dikembangkan lagi dengan penggunaan Artificall  Intellegence maupun  teknik  yang  lain  sehingga  data yang disajikan tidak perlu dianalisis kembali oleh pihak manajemen.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariana, Azimah, 2007. Perancangan Data Warehouse Akademik UNAS , Fasilkom
UI
Ingham, J, 2000, Data warehousing : A tool for the outcomes assessment process, IEEE Transaction on Education. 43 (2). 132-136
Inmon, W.H, 1993, “The operational data store,” PRISM Tech Topic, Vol. 1 ____________, 1996, Building the Data Warehouse. New York: John Wiley ____________,  2005, Building  the  Data  Warehouse, 2nd  Edition,  New  York: John Wiley
Inmon, W H, Richard, D.H, 2005, Building the Data Warehouse Fourth Edition, Wiley Publishing, Inc. Indianapolis, Indiana
Jogiyanto,  HM,  1999, Analisis  dan  Disain  sistem  informasi  Pendekatan Terstruktur Teori  dan Praktek Aplikasi Bisnis, Andi Offset, Yogyakarta Kenan  Technology,  An  Introducttion  to  Multidimesional  Database  Technology, Presentasi  SIBK  Multidimesional  Database  and  Online  Analytical Processing Material, Slide by Prof. Bizan Fazlollahi
Kenneth  E.  Kendall  &  Julie  E.  Kendal,  2002, System  Analysis  And  Desaign Person Education International, p.192
Teletech, 2006, Case Study – Financial Services , Colorado
Wardiana,  W,  1990, Perkembangan  Teknologi  Informasi  Indonesia, Pusat Penelitian Century, Bantam Books, New York
Ward  J,  Peppard  J,  2003, Strategic  Planning  for  Information  Systems, Third Edition. West Susse: John Willey & Sons Ltd
Warnars,  Spits,  2010, Tata  Kelola  Database  Perguruan  Tinggi  yang  Optimal dengan Datawarehouse. Telkomnika. Vol.8 No.1
Wikramanayake  GN,  Goonetillake  JS,  2006, Managing  Very  Large  Databases and  Data  Warehousing. Sri  Lankan  Journal  of  Librarianship  and Information Management,  2(1):22-29
Whitten,  J.L.and  Bentley,  L.D,  1998, System  Analysis  &  Desaign  Methods,  4 th edition . Irwin/McGraw-Hill International Co. New York