## DESAIN ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN ROTTE BAKERY
Devi Julisca Sari 1) , Siska Kurnia Gusti* 2) , Alwis Nazir 3) , Elin Haerani 4) , Fadhilah Syafria 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau email: 11850122286@students.uin-suska.ac.id, siskakurniagusti@uin-suska.ac.id , alwis.nazir@uin-suska.ac.id, elin.haerani@uin-suska.ac.id, fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id

## Abstract
The  increasingly  fierce  competition  between competitors  requires  companies  to  be able  to  compete  and maintain their existence in order to continue to grow, for that utilizing information technology such as data warehouses  will  play  a  large  enough  role,  because  optimal  data  processing  will  produce  quality information in supporting companies to take appropriate policies. as well as increasing the productivity and effectiveness of the company's performance. The application of the data warehouse can be started by making an architectural design that will be made, for that the researcher aims to provide recommendations for the design of the data warehouse architecture on the sales transaction data of Rotte Bakery by applying the Nine Steps Kimball method. The final result of this research is to apply the Nine Steps Kimball method and  star  schema  by  transforming  data  using  the  ETL  concept  through  Pentaho  software  resulting  in  a transformation response time of 7233 ms, and the data warehouse only stores the data needed, so it will shorten the analysis process time in supporting decision making. appropriate policies and achievement of business strategy.

## Keywords: Data warehouse, Star Schema, Nine Step Kimball, Pentaho, ETL
1. PENDAHULUAN
Persaingan antar kompetitor yang semakin ketat mengharuskan perusahaan mampu berkompetisi dan mempertahankan eksistensi nya agar  tetap  terus  berkembang.  Memanfaatkan teknologi informasi data warehouse sebagai tools dalam mengintegrasikan data akan membuat data menjadi  lebih  ringkas  dan  terorganisir  secara sistematik[1],  [2].  Semakin  berkembang  nya perusahaan maka semakin banyak pula data yang di  hasilkan.  Data  yang  diolah  dengan  optimal dapat  menghasilkan  informasi  yang  berkualitas, mudah  diakses,  terintegrasi  dan  tersedia  saat dibutuhkan  sehingga  dapat  mendukung  pihak perusahaan  dalam  mengambil  kebijakan  dengan tepat, meningkatkan efektivitas dan produktivitas kegiatan  bisnis  serta  membuat  dan  mencapai
strategi  bisnis  agar  mampu  mengimbangi persaingan bisnis[3], [4], [5].
Rotte Bakery berdiri di bawah perusahaan  PT  Rotte  Ragam  Rasa  merupakan gerai makanan yang menyediakan lebih dari 100 varian roti dan kue yang bermutu dan halal. Rotte Bakery  terus  mengalami  perkembangan  hingga saat ini telah memiliki lebih dari 40 cabang yang tersebar di seluruh daerah Riau. Puluhan hingga ratusan  produk  terjual  setiap  hari  nya  karena Rotte  Bakery  selalu  menyediakan  produk berkualitas  dan  terus  melakukan  inovasi  sangat menarik minat pembeli.
Pada  Rotte  Bakery,  proses  transaksi penjualan  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi kasir, yang mana aplikasi ini hanya dapat menyimpan dan mencetak invoice penjualan saja,
keterbatasan  fungsi  seperti  tidak  mampu menampilkan pengelompokan data sesuai dengan kategorinya membuat karyawan harus melakukan rekap  data  secara  terpisah.  Karyawan  akan melakukan rekap data produk tersedia dan produk baru sebelum jam operasional dimulai dan rekap data  omset  perhari  setelah  jam  operasional berakhir. Semua proses di lakukan menggunakan Microsoft  excel sehingga  membutuhkan  waktu untuk menghasilkan laporan akhir atau informasi yang  dibutuhkan  seperti  produk  terfavorit, produk  yang  perlu  di  lakukan  inovasi,  cabang yang memiliki profit tertinggi ataupun informasi lainnya.
Maka  dari  itu  penelitian  ini  dibuat bertujuan untuk memberikan rekomendasi desain arsitektur data  warehouse pada  data  transaksi penjualan  Rotte  Bakery,  karena  tujuan  utama perancangan data warehouse ialah mengumpulkan, mengelompokkan, dan menyatukan bermacam-macam data dari berbagai  sumber  ke  dalam  sebuah penyimpanan agar mempermudah proses pencarian data [6],[7].
Penelitian  oleh  Muhaimin  Hasanudin, dkk  menyatakan  pengimplementasian data warehouse pada  perusahaan  akan  memberikan beberapa keuntungan, seperti kompetitif perusahaan dimana data yang sebelum nya tidak tersedia  atau  tidak  tercatat  akan  diintegrasikan oleh data warehouse , kemudian dalam peningkatan  produktifitas  perusahaan  dimana data  yang  telah  diintegrasikan  akan  menjadi informasi  yang  lebih  berarti  sehingga  analisa akan  lebih  substansial,  akurat,  serta  konsisten dalam pengambilan keputusan [8].
I  Putu  Susila  Handika,  dkk  menyatakan penerapan  metode  Nine  Step  Kimball  dan pengintegrasian  data  transaksi  dengan  proses ETL (extract, transform, load) bertujuan agar data yang tersimpan di data warehouse hanya benar- benar  data  yang  dibutuhkan  ketika  proses
pengambilan keputusan, sehingga akan mempersingkat waktu pengolahan data[9].
I Kadek  Anom  Sukawirasa, dkk menyatakan proses ETL (extraction, transformation,  loading)  dalam  implementasi data warehouse dilakukan dengan menggunakan tools  pentaho,  kemudian  star  schema  yang berisikan  tabel  dimensi  dan  tabel  fakta menggunakan power BI [10].
Berdasarkan latar belakang diatas dengan adanya  perancangan  desain  arsitektur  akan memberikan  gambaran  bagaimana  penerapan data warehouse yang dapat menunjang perusahaan dalam menganalisa data yang telah di integrasi  sehingga  mempermudah  perusahaan dalam  proses  pencarian  data,  pengambilan keputusan,  dan  mempercepat  kinerja  sistem database operasional perusahaan[11],[12], selain itu pengimplementasian data warehouse diharapkan dapat mendukung keputusan manajerial  melalui  fakta  penjualan  berdasarkan fakta yang akurat[13].

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur metode penelitian Metode  penelitian  terbagi menjadi beberapa tahapan, yaitu sebagai berikut:

## 2.1 Tahap Analisa
Tahap analisa di lakukan untuk menganalisa, mengidentifikasi, menentukan sasaran  yang  ingin  di  capai,  dan  menentukan metode yang akan di gunakan [14]. Tahap ini di awali dengan melakukan observasi dan wawancara  kepada  narasumber  lalu  kemudian mempelajari  berbagai  studi  literatur  dengan
tujuan mengetahui dan mengumpulkan informasi tentang  sistem  pengolahan  data  transaksi penjualan.
1. Analisa Permasalahan
Mengidentifikasi masalah, peluang dan tujuan yakni dengan cara mengidentifikasi fenomena yang  terjadi  pada  proses  penyimpanan  dan pengolahan  data  transaksi  penjualan,  lalu mencari  peluang  apakah  terdapat  peluang perancangan desain arsitektur data warehouse yang kemudian menentukan tujuan yang bisa didapat  dari  perancangan  desain  arsitektur data warehouse [15].
2. Analisa Kebutuhan Data
Analisa kebutuhan
data warehouse
merupakan  tahap  awal  yang  penting  dalam perancangan data  warehouse karena  sangat berdampak  pada  tahapan  lainnya[16].  Data dummy  sebagai  data  uji  coba  dalam  desain arsitektur  dibuat  untuk  proses  uji  coba pengimplementasian desain perancangan data warehouse melewati  proses  ETL (extract,
transform, loading) yaitu proses mempersiapkan sumber-sumber data
operasional untuk data warehouse [17].

## 2.2  Metode  Perancangan  Desain  Arsitektur

## Data warehouse
Metode yang digunakan pada perancangan desain arsitektur data warehouse ini ialah  metode  Nine  Steps  Kimball,  metode  ini mencakup sembilan tahap dalam merancang dan membangun data warehouse [5],[11].
1. Pemilihan Proses Tahap  pemilihan  kebutuhan  bisnis  serta menganalisa proses ada yang ada.
2. Pemilihan grain Tahap pemilihan record dari tabel fakta secara pasti dan tepat untuk di representasikan.
3. Pengidentifikasian  dan  pembuatan  dimensi yang sesuai
Tahap  pengidentifikasian  data  yang  di perlukan  untuk  membentuk  tabel  dimensi berdasarkan grain yang telah dibuat.
4. Pemilihan fakta Tahap  pemilihan  fakta  yang  di  lakukan berlandasan  proses,  grain,  dan  dimensi  yang telah ditetapkan.
5. Penyimpanan pre-kalkulasi pada tabel fakta Tahap  pengujian  pre-kalkulasi  pada  fakta yang telah di tentukan agar dapat pengukuran yang di cari.
6. Melengkapi tabel dimensi Tahap  melengkapi  tabel  dimensi  dengan atribut  atau  keterangan yang  di perlukan dan mudah di pahami.
7. Pemilihan durasi dari database
Tahap  pemilihan  durasi  data  yang  akan  di gunakan dalam proses data warehouse . 8. Pelacakan  perubahan  dari  dimensi  secara perlahan
Tahap  menelusuri  atau  memperhitungkan secara  perlahan  perubahan  yang  terjadi  pada dimensi.
9. Memutuskan prioritas dan cara query
Tahap  perancangan data  warehouse secara fisik untuk menghasilkan data warehouse .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Analisa
Tahapan  analisa  di  lakukan  dengan menganalisa  permasalahan  dan  kebutuhan  data, dimana  saat  ini  perekapan  data  yang  di  lakukan hanya  berupa  jumlah  omset  perhari  dan  jumlah transaksi penjualan saja, dan ketika membutuhkan  data  seperti  untuk  mengetahui produk  terlaris,  cabang  dengan  penjualan terbanyak,  dan  stok  produk  tiap  cabang  akan  di lakukan  perekapan  ulang  kembali  dari  hasil rekapan  perhari  nya.  Belum  ada  nya  penerapan sistem data  warehouse menjadi  peluang  untuk merekomendasikan  penerapan data  warehouse , dimulai dengan desain arsitektur data warehouse pada  data  transaksi  penjualan  Rotte  Bakery. Karena  perekapan  data  sebelum  nya  hanya
terdapat  atribut  jumlah  omset  dan  transaksi penjualan  perhari,  makan  dilakukan  pembuatan data dummy berekstensi .xls dengan atribut yang menyesuaikan  kebutuhan data  warehouse pada Rotte  Bakery,  data  dummy  yang  telah  di sesuaikan dengan kebutuhan ini meliputi rincian informasi  waktu,  produk,  cabang,  jumlah penjualan,  dan  total  penjualan  produk.  Data  ini nantinya  akan  menghasilkan  dimensi  dan  fakta sebagai  pendukung  dan  uji  coba  dalam perancangan desain arsitektur data warehouse .
Tabel 1. Contoh data dummy produk Kod e Item Kode Produ k Kode Kateg ori Nama Produk U ni t Kode
Satua n
Harg a Itm- 0001 Rm- 0001 Ktg- 0001 Rotte Gepeng 1 Pcs Rp 2.000 Itm- 0002 Rm- 0002 Ktg- 0001 Donat Mini 1 Pcs Rp 2.500 Itm- 0003 Rm- 0003 Ktg- 0001 Fit-O Mini 1 Pcs Rp 2.500 Tabel 2. Contoh data dummy cabang Kode Cabang Nama Cabang Nama Jalan Kode Wilayah Cbg- 0001 Rotte Bakery Bukit Barisan Jl. Bukit Barisan Wlh- 0001 Cbg- 0002 Rotte Bakery Pepaya Jl. Pepaya Wlh- 0002 Cbg- 0003 Rotte Bakery Harapan Raya Jl. Imam Munandar Wlh- 0003 Tabel 3. Contoh data dummy transaksi penjualan Tanggal Transaksi Kode Cabang Kode Item Kode Produk Jumlah Pembelian 01 December 2021 CBG- 0001 ITM- 0018 RM-0018 11 01 December 2021 CBG- 0001 ITM- 0013 RM-0013 30 01 December 2021 CBG- 0001 ITM- 0033 RM-0033 1 01 December 2021 CBG- 0001 ITM- 0004 RM-0004 26 01 December 2021 CBG- 0001 ITM- 0079 RM-0079 22

## 3.2 Desain Pemodelan Dimensional
Desain yang digunakan dalam
pemodelan dimensional dalam penelitian ini ialah dengan  menerapkan  metode Nine Step  Kimball, yaitu dengan tahapan sebagai berikut:
1. Pemilihan Proses
Pemilihan
proses melingkupi
pengidentifikasian  topik  permasalahan  dari desain  arsitektur data  warehouse yang  akan dibuat  berdasarkan  analisa  yang  telah dilakukan.  Pemilihan  proses  bisnis  ini mencakup  analisa  penjualan,  yaitu analisa informasi  yang  dibuat  sebelumnya  menggunakan excel.

## 2. Pemilihan grain
Pemilihan grain merupakan  tahap  dalam memilih  apa  yang  akan  di  representasikan pada tabel fakta. Hal ini dipilih tingkat rincian data  yang  didapat  dari  model  dimensional. Pemilihan grain dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 4. Pemilihan grain Grain Deskripsi Jumlah transaksi penjualan ( quantity ) Informasi jumlah transaksi penjualan  yang  didapat  dari waktu  transaksi,  cabang,  dan produk. Total  penjualan transaksi (rupiah) Informasi total transaksi penjualan  yang  didapat  dari waktu  transaksi,  cabang,  dan produk.
3. Pengidentifikasian  dan  pembuatan  dimensi yang sesuai
Setelah  memilih  grain,  tahap  selanjut  nya ialah  mengidentifikasi  data  dan  membuat dimensi yang berhubungan dengan tabel fakta sesuai  kebutuhan  transaksi  penjualan.  Hasil identifikasi  dalam  pembuatan  dimensi  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 5. Pengidentifikasian dan pembuatan dimensi yang sesuai Dimensi Deskripsi Field Waktu Informasi yang dapat ditampilkan berdasarkan waktu  seperti tahun,  bulan,
Sk_waktu, hari, kuartal, bulan, tahun
kuartal, dan hari Cabang Informasi yang dapat ditampilkan berdasarkan letak cabang Sk_produk, kode_produk, nama_produk,kode_ kategori, nama_kategori Produk Informasi yang dapat ditampilkan berdasarkan produk Sk_cabang, kode_cabang, nama_cabang, nama_jalan, telephone, kode_wilayah 4. Pemilihan fakta Setelah menentukan dimensi, proses
selanjutnya adalah pemilihan fakta dari grain .
Fakta  yang  telah  dibentuk  dapat  dilihat  pada tabel 4.
Tabel 6. Pemilihan fakta Fakta Deskripsi Dimensi Fakta penjualan Informasi jumlah  transaksi penjualan dan total transaksi penjualan produk Dimensi waktu, dimensi cabang, dimensi produk
5. Penyimpanan pre-kalkulasi dalam tabel fakta Pre-kalkulasi  yaitu  melakukan  penghitungan sementara  dan  menyimpan  hasil  kalkulasi pada  tabel  fakta.  Perhitungan  ini  dilakukan dengan  mengkalkulasikan  jumlah  transaksi penjualan  dan  total  transaksi  penjualan berdasarkan  hasil  perkalian  jumlah  transaksi penjualan dengan harga produk.
6. Melengkapi tabel dimensi
Melengkapi tabel dimensi dengan atribut atau keterangan  yang  di  perlukan  dan  mudah  di pahami, hal ini dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 7. Detail dimensi Dimensi  Atribut Type Keterangan
Waktu Hari date Menyimpan hari penjualan Kuartal int Menyimpan kuartal penjualan Bulan int Menyimpan bulan penjualan Tahun int Menyimpan tahun penjualan Cabang Kode_cabang string  Menyimpan kode cabang Nama_cabang string  Menyimpan nama cabang Nama_jalan string  Menyimpan nama jalan cabang Telephone string  Menyimpan nomor telephone Kode_wilayah string  Menyimpan kode wilayah Produk Kode_produk string  Menyimpan kode produk Nama_produk string  Menyimpan nama produk Kode_kategori string  Menyimpan kode kategori Nama_kategori  string  Menyimpan nama kategori

## 7. Pemilihan durasi dari database
Tahap  pemilihan  durasi  data  yang  akan  di gunakan  dalam  proses data  warehouse yaitu data dummy yang  menyesuaikan  data  jumlah transaksi pada tahun 2021.
8. Pelacakan  perubahan  dari  dimensi  yang dilakukan perlahan
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengamati perubahan yang terjadi dalam tabel dimensi.
9. Memutuskan prioritas dan cara query
Tahap ini berfokus pada desain fisik dari data warehouse , dan query data transaksi penjualan  menjadi  prioritas  yang  kemudian query  tersebut  akan  di  jalan  melalui  proses ETL.

## 3.3 Rancangan Skema Bintang
Penerapan  skema  bintang  digunakan karena  skema  ini  mudah  di  mengerti  dan diterapkan,  sehingga  mempermudah  proses pembentukan  query[8],[18].  Skema  bintang terdiri dari tabel fakta dan tabel dimensi, dimana tabel  fakta  berada  di  tengah  yang  berfungsi sebagai penghubung antar tabel-tabel dimensi[19]. Pada desain arsitektur ini tabel fakta nya ialah fakta penjualan yang terhubung ke tiga tabel  dimensi  yaitu  dimensi  waktu,  cabang,  dan produk.  Setiap  dimensi  memilih  atribut  sesuai kebutuhan  tiap  tabel,  rancangan  skema  bintang dalam dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Rancangan skema bintang

## 3.4 Proses ETL (Extract, Transform, Load)
ETL atau extraction, transformation, dan loading merupakan  tahapan  dalam  pemrosesan data yang berasal dari berbagai sumber ke dalam data  warehouse .  Proses  di  lakukan  untuk mengumpulkan,  menyaring,  memproses,  dan mengelompokkan  data-data  yang  tergolong relevan untuk di simpan di data
warehouse [6],[20].
1. Extraction
Extraction adalah  proses  memilih  data  yang telah  di extract untuk  menghasilkan  struktur atau  pola  data  yang  dibutuhkan.  Pada  proses extraction data yang semula nya dalam format .xls  di extract ke  dalam software yang kemudian akan digunakan pada proses-proses berikut nya.
Gambar 3. Proses extraction

## 2. Transformation
Transformation adalah  proses  transformasi perubahan  data  yang  dilakukan  dengan mengkonversi tipe data, menyaring, melakukan perhitungan dan meringkasnya a. Transformation Dimensi waktu Proses transformation waktu  merupakan proses  mentransformasikan  tanggal  transaksi penjualan  menjadi  dimensi  waktu. Proses  ini dapat di lihat pada gambar 5:
Gambar 4. Komponen dan proses transformasi dimensi waktu
Proses  yang  ditunjukkan  pada  gambar  5 diawali  dengan  membuat  master  dimensi tanggal  dalam  setahun  yaitu  365  hari menggunakan generate rows, lalu menambahkan field baru  yang  berisi  nomor
urut  dari  0  dan increment  1 yang  nantinya akan  ditambahkan  sebagai  jumlah  hari. Jumlah  hari  akan  di  konversikan  sehingga dapat  dibagi  menjadi  beberapa  kuartal  dan digabungkan  dengan  bulan  dalam  setahun, yang kemudian dipilih menjadi atribut dalam dimensi waktu.
Gambar 5. Eksekusi hasil transformasi dimensi
waktu Hasil  eksekusi  transformasi  menunjukkan data waktu yang berhasil dilakukan transformasi nya ke dalam data warehouse .
b. Dimensi cabang
Proses transformation cabang  merupakan proses  mentransformasikan  data  cabang  dan wilayah  menjadi  dimensi  cabang.  Proses  ini dapat di lihat pada gambar 7:
Gambar 6. Komponen dan proses transformasi dimensi cabang
Proses  yang  ditunjukkan  pada  gambar  7 diawali  dengan input cabang  dan input wilayah  yaitu  mengekstrak  data  cabang  dan wilayah  dari  Ms.excel , setelah  di  ekstrak atribut  tiap  data  akan  dipilih  melalui select value yang  kemudian akan  di  gabungkan dengan stream  lookup. Sebelum  data  di masukkan  ke  dimensi  cabang,  data  akan
melalui proses add sequence untuk menambahkan field baru  yang  berisi  nomor urut  dari  0  dan increment  1 dan  kembali memilih  dan  memilah  atribut-atribut  dimensi cabang dengan select values kembali.
Gambar 7. Eksekusi hasil transformasi dimensi
cabang
Hasil  eksekusi  transformasi  menunjukkan data cabang yang berhasil dilakukan transformasi nya ke dalam data warehouse .
c. Dimensi produk
Proses transformation produk  merupakan proses  mentransformasikan  data  produk  dan kategori  menjadi  dimensi  produk.  Proses  ini dapat di lihat pada gambar 9:
Gambar 8. Komponen dan proses transformasi dimensi produk
Proses  yang  ditunjukkan  pada  gambar  9 hampir sama dengan proses yang di tunjukkan pada gambar 7, yaitu diawali input produk dan input kategori  dari  Ms.excel  lalu  pemilihan atribut  dengan  memalukan select  value, setelah  itu  data  akan  di  gabungkan  dengan stream  lookup dan  melalui  proses add sequence serta  pemilihan  kembali  atribut- atribut  yang  akan  di  masukkan  ke  tabel dimensi produk.
Gambar 9. Eksekusi hasil transformasi dimensi produk
Hasil eksekusi transformasi menunjukkan  data  produk  yang  berhasil dilakukan  transformasi  nya  ke  dalam data warehouse .
3. Loading
Loading atau pemuatan adalah proses terakhir dari ETL yang di lakukan untuk memasukkan data ke target akhir. Secara umum format data pada proses ini telah diseragamkan dari hasil transformasi ke dalam data warehouse , yang kemudian  penyajian  dapat  dilakukan  dengan laporan atau analisa sekumpulan data. Proses dimensi  ke  tabel  fakta  dalam  dilihat  pada gambar 11.
Gambar 10. Fakta penjualan
Proses yang ditunjukkan pada gambar 11 yaitu proses transformasi data transaksi penjualan menjadi  fakta  penjualan.  Proses  ini  di  awali dengan  input  penjualan  yaitu  memasukkan  data transaksi  dari database  transactional lalu menggabungkan  data  dimensi  waktu,  dimensi cabang,  dimensi  produk  dan  harga.  Proses selanjut nya ialah menggunakan calculator untuk menghitung harga dan total penjualan, kemudian pemilihan  atribut  akhir  untuk  di  masukkan  ke tabel fakta penjualan.
Gambar 11. Eksekusi fakta penjualan
Hasil  eksekusi  tabel  fakta  berhasil  dilakukan  ke dalam data warehouse .
Gambar 12. Time loading tabel fakta
Proses  loading  pada  transformasi  tabel fakta  memerlukan  waktu  7233ms  untuk  bisa menampilkan source data transaksi penjualan ke dalam data warehouse .
Gambar 13. Preview tabel fakta
Proses preview pada  data  tabel  fakta berhasil  menampilkan  data  transaksi  penjualan dari source data ke data warehouse .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  didapat  kesimpulan  dan  saran sebagai berikut:
1. Penerapan  metode  Nine  Steps  Kimball dan  skema  bintang  dalam  membuat desain  arsitektur data  warehouse pada
data  transaksi  penjualan  Rotte  Bakery menghasilkan waktu respons transformasi dengan yaitu 7233 ms.
2. Proses transformasi data dengan menerapkan konsep ETL dilakukan dengan software Pentaho.
3. Data warehouse hanya menyimpan data yang di butuhkan saja, sehingga akan mempersingkat waktu proses analisa dalam mendukung pengambilan kebijakan yang tepat dan pencapaian strategi bisnis.
4. Penelitian  ini  hanya  membuat  desain arsitektur  dan  implementasi  dengan software  Pentaho,  untuk  pengembangan selanjut  nya  dapat  dilakukan  rancang bangun sistem data warehouse pada data transaksi penjualan pada Rotte Bakery.

## 5. REFERENSI
[1] R.  Susanto  And  T.  H.  M,  “Pemodelan Data Warehouse Distribusi Produk Di Pt.
X,” Intensif  J.  Ilm.  Penelit.  Dan
Penerapan  Teknol.  Sist.  Inf. ,  Vol.  3,  No. 2, P. 196, 2019, Doi: 10.29407/Intensif.V3i2.12769.
[2] D.  Andriansyah,  “Implementasi  Extract- Transform-Load  (Etl) Data  Warehouse Laporan  Harian  Pool,” J.  Tek.  Inform. , Vol.  8,  No.  2,  Pp.  45–49,  2022,  Doi: 10.51998/Jti.V8i2.486.
[3] R.  Ferianto,  A.  Nugroho,  And  T. Andriyanto, “ Data Warehouse Pengelolahan Data Penjualan Studi Kasus
Ud Hf Bersaudara,” Pros. Semnas … , Pp. 148–153,  2021,  [Online].  Available: Https://Proceeding.Unpkediri.Ac.Id/Inde x.Php/Inotek/Article/View/1029%0ahttps
://Proceeding.Unpkediri.Ac.Id/Index.Php
/Inotek/Article/Download/1029/669.
[4] L.  Susanti,  “Analisis Data  Warehouse Distribution  Management  System  Untuk Meningkatkan Penjualan Dan Menentukan Strategi Bisnis Menggunakan  Metode  Kimball  (Studi Kasus  Pt.  Xyz),” Teknol.  Inf.  Esit ,  Vol.
Xvii, No. 01, Pp. 70–80, 2022.
[5] E. Purwati And S. Gunawan, “Perancangan Data Warehouse Penerimaan  Barang  Pada  Pt  Transmart Central Park Menggunakan Tools
Pentaho Dan Tableu,” J. Sist. Inf. Manaj.
Basis  Data ,  Vol.  01,  No.  02,  Pp.  81–91, 2018.
[6] M.  Akbar  And  Y.  Rahmanto,  “Desain Data Warehouse Penjualan Menggunakan Nine  Step  Methodology  Untuk  Business Intelegency  Pada  Pt  Bangun  Mitra Makmur,” J.  Inform.  Dan  Rekayasa
Perangkat Lunak , Vol. 1, No. 2, Pp. 137– 146, 2020, Doi: 10.33365/Jatika.V1i2.331. [7] D. Subuh And W. Yasman,
“Implementasi Data  Warehouse Dan Penerapannya  Pada  Toko  Magnifique Clothes  Dengan  Menggunakan  Tools Pentaho,” Semin.  Nas.  Inov.  Dan  Apl. Teknol. Di Ind. , Pp. 29–36, 2019.
[8] M.  Hasanudin Et  Al. ,  “Perancangan
Model Data Warehouse Penjualan
Material Menggunakan Skema Bintang,”
Semin.  Nas.  Inov.  Teknol. ,  Pp.  34–41, 2019.
[9] D.  Penjualan  And  P.  Pt,  “I  Putu  Susila Handika, 2) Putu Praba Santika,” Vol. 5, No. 2, Pp. 76–85, 2020.
[10] D.  D.  Saputra,  I.  Bagus,  M.  Mahendra, And  U.  Udayana,  “Implementasi Data Warehouse Dan  Penerapannya  Pada  Phi- Minimart  Dengan  Menggunakan  Tools Pentaho  Dan Power  Bi,”  Vol. 10, No. 1, Pp. 163–174, 2021.
[11] N. P. N. Ardiyanti, M. F. Zulkarnain, I. W. W. K. Sandi, I. D. N. T. Hendrawan, And I.  B.  M.  Mahendra,  “Perancangan  Dan
Implementasi Data Warehouse Penjualan
(Studi Kasus: Northwind Sample Database),” Jeliku (Jurnal Elektron. Ilmu Komput.  Udayana) ,  Vol.  10,  No.  1,  P. 175, 2021, Doi: 10.24843/Jlk.2021.V10.I01.P20. [12] N. Putu, N. Dewi, F. Teknik, U. Udayana,

## F.  Teknik,  And  U.  Udayana,  “(  Juss  )
Jurnal  Sains  Dan  Sistem  Informasi Perancangan Data  Warehouse Untuk
Prediksi  Penjualan  (  Juss  )  Jurnal  Sains
Dan Sistem Informasi E-Issn 2614-8277,”
Vol. 3, No. 2, Pp. 43–48, 2020.
[13] E. Triandini, M. S.  Rijal,  M.  P.  Ambara, And  J.  S.  Informasi,  “Implementasi  Star Schema  Dalam  Pembangunanan Data Warehouse Penjualan  Produk  Tour,”  Pp. 23–33.
[14] B.  K.  Easterita,  I.  Arwani,  And  D.  E.
Ratnawati, “Pengembangan Data Warehouse Dan Online Analytical Processing  (Olap)  Untuk  Data  Artikel Pada  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan
Ilmu Komputer (Jtiik),” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, Dan Edukasi Sist. Inf. ,
Vol.  1,  No.  1,  Pp.  12–22,  2020,  Doi: 10.25126/Justsi.V1i1.2.
[15] E.  Triandini,  M.  S.  Rijal,  And  M.  P. Ambara,  “Implementasi  Star  Schema
Dalam Pembangunanan Data Warehouse Penjualan Produk Tour,” Csrid
(Computer  Sci.  Res.  Its  Dev.  Journal) , Vol.  12,  No.  1,  P.  23,  2021,  Doi: 10.22303/Csrid.12.1.2020.23-33.
[16] Q.  Umam,  S.  A.  Wicaksono,  And  W. Purnomo,  “Analisis  Dan  Perancangan
Data Warehouse Menggunakan Pendekatan ( Studi Pada Dinas Komunikasi  Dan  Informatika  Kabupaten Sidoarjo ),” Vol. 3, No. 2, Pp. 1824–1833,
2019.
[17] S.  Zahrah,  I.  Arwani,  And  S.  A. Wicaksono,  “Pengembangan  Aplikasi Data  Warehouse Prestasi  Mahasiswa  ( Studi  Pada :  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Brawijaya  ),”  Vol.  4,  No.  4,
Pp. 1020–1026, 2020.
[18] Y.  Indarta,  D.  Irfan,  M.  Muksir,  W. Simatupang, And F. Ranuharja, “Analisis Dan Perancangan Database Menggunakan Model  Konseptual Data  Warehouse Sistem  Manajemen  Transaksi  Toko Online  Haransaf,” Edukatif  J.  Ilmu Pendidik. , Vol. 3, No. 6, Pp. 4448–4455,
2021.
[19] A.  S.  Rms,  “Implementasi  Olap Menggunakan Dashboard Holistics
Software  Pada  Lppm  Stmik  Pelita Nusantara,” J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima ,  Vol.  2,  No.  1,  Pp.  55–59,  2019, Doi: 10.34012/Jutikomp.V2i1.457.
[20] R. Riksazany And M. Ayub, “Eksplorasi Data  Warehouse Penjualan  Dengan Tableau,” J.  Strateg. ,  Vol.  1,  No. November,  P.  574,  2019,  [Online]. Available: Https://Www.Tableau.Com/Products.