## DATA WAREHOUSE UNTUK PENGELOLAAN PENJUALAN PADA PT. LIPPO KARAWACI, TBK.

## STEVEN  LIM
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Program Studi Sistem Informasi Jln Merdeka No 372 Pontianak, Kalimantan Barat Email: steven_lim_velio@yahoo.com
Abstract : The purpose of this research is to design a data warehouse in accordance with the  requirements  of  PT.  Lippo  Karawaci,  Tbk.  The  company  is  engaged  in  the  field  of property  ranging  from  land  acquisition  through  construction  and  its  maintenance. Designing a data warehouse is limited to the sale. The use of data warehouse is expected to support the information needs of executives in business decisions quickly. The method used is the method of analysis and design. Method of analysis was done through literature study and  interviews  with  relevant  parties.  Design  method  is  done  by  determining  the  process, grain,  dimensions,  facts,  measure,  and  the  mapping  OLTP  to  data  warehouse,  which  is followed  by  physical  design.  The  results  of  this  study  is  a  data  warehouse  application systems that include data warehousing, OLAP cube, and an application system that is used to access the data warehouse. Implementation of data warehouse has been evaluated by the evaluation  results  associated  with  the  display,  the  benefits  and  accuracy  of  application data.
Keyword  :  Data  warehouse,  Cube,  Measure,  Dimention,  Data  Transformation  Service (DTS)

## 1. PENDAHULUAN
Informasi memiliki peran yang sangat penting dalam menentukan hidup matinya perusahaan.  Pada  umumnya,  perusahaan  besar  telah  menggunakan  sistem  berbasis komputer  dalam  mengatur  dan  mengolah  informasi  untuk  kepentingan  bisnisnya.  Hal tersebut  bisa  dilihat  dari  banyaknya  transaksi  yang  terjadi  dalam  perusahaan  besar. Transaksi  tersebut  harus  bisa  diolah  secepat  mungkin,  sehingga  dapat  menghasilkan resume yang akhirnya dapat  dipakai  oleh pihak  eksekutif dalam  mengambil keputusan dan  kebijakan  perusahaan,  baik  dari  segi  waktu  maupun  kualitas  keputusan  yang dihasilkan.
PT.  Lippo  Karawaci  tbk  merupakan  suatu  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang properti  mulai  dari  pengadaan  tanah  sampai  dengan  pembangunan  serta maintenance . Oleh karena itu, PT. Lippo Karawaci Tbk. termasuk perusahaan besar di mana data-data perusahaan  berjumlah  cukup  banyak  per  harinya.  Dalam  hal  ini,  SAD  ( Sales Administration  Division )  akan  meng-ekstrak  data  dari database .  Setelah  itu,  data-data tersebut  akan  diolah  menjadi  laporan  yang  akan  dipergunakan  oleh  pihak  eksekutif untuk  menganalisa  dan  mengambil  keputusan.  Akan  tetapi,  SAD  mengalami  beberapa kesulitan,  seperti  masih  menggunakan  cara  manual  dalam  membuat  laporan  bulanan dengan database yang besar dan transaksi  yang banyak sehingga membutuhkan waktu yang  lama  untuk  menghasilkan  laporan  bulanan  (3  -  4  hari).  Selain  itu,  PT.  Lippo Karawaci  Tbk juga mengalamai  kesulitan  dalam  mencari  data  yang lama    karena  data yang lama telah di- update secara langsung ( real time ).
Data  Warehouse dapat  menanggulangi  masalah  yang  terjadi  pada  PT.  Lippo Karawaci  Tbk. Data  Warehouse dapat mengekstrak dan mengolah data  pada database secara  otomatis,  tidak  seperti  sistem  yang  lama,  yang  masih  menggunakan  sistem
manual ( query ). Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah merancang data warehouse (data mart)  yang dibutuhkan untuk  memenuhi kebutuhan di  bidang penjualan meliputi perancangan  aplikasi  OLAP  ( Online  Analytical  Processing )  dan  perancang  aplikasi EIS ( Executive Information System ).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  W.H  Inmon  (2005,  p495),  Data  Warehouse  adalah  koleksi  data  yang mempunyai sifat berorientasi subjek, terintegrasi, rentang waktu, yang dirancang untuk mendukung  sistem  pendukung  keputusan  dimana  tiap  data  berhubungan  dengan  suatu kejadian  pada  suatu  waktu.  Menurut  Rob  dan  Coronel  (2002,  p812),  data  warehouse adalah  desain  database  dari  sebuah  informasi  organisasi  yang  ditujukan  untuk mendukung sistem pengambilan keputusan.
Berdasarkan definisi menurut W.H. Inmon, karakteristik data  warehouse adalah sebagai  berikut:  1)  Subject  oriented,  yaitu  data  dikelompokkan  berdasarkan  fungsi utama    atau  subjek  tertentu  dalam  bisnis,  bukan  berorientasi  pada  proses.  Misalnya, pada perusahaan subjek utamanya yaitu pelanggan, produk, departemen, dll. Dan bukan berdasarkan proses bisnis, seperti penjualan , stok barang; 2) Integrated, yaitu sumber  data  yang  digunakan,  berasal  dari  sistem  aplikasi  perusahaan  yang  berbeda beda.  Sehingga  format  data  yang  dihasilkan  berbeda-beda.  Misalnya,  pemberian  kode jenis kela
Time
Variant,  yaitu  data  pada  data  warehouse  hanya  valid  (berguna)  pada  interval  waktu tertentu  (semester  ,  kuartal  ,  tahun).  Misalnya,  data  mengenai  penjualan  produk  yang terlaris pertahun; 4) Nonvolatile, yaitu Data pada data warehouse tidak dapat mengalami perubahan,  tidak  dapat  di-update  secara  real  time  tetapi  dapat  di  refresh  dari  sistem operasional.
Arsitektur  Data  Warehouse  terdiri  dari  a)  operational  Data,  merupakan  sumber data  untuk  data  warehouse  ;  b)  operational  Data  Store,  merupakan  penampung  data operasional  yang  telah  terintegrasi,  yang  digunakan  untuk  analisis;  c)  load  Manager, melakukan  semua  operasi  yang  berhubungan  dengan  ekstraksi  dan  pemuatan  data  ke dalam  data  warehouse;  d)  Warehouse  Manager,  melakukan  operasi-operasi  yang berhubungan dengan manajemen data yang ada dalam data warehouse.; e)  Query Manager, melakukan operasi-operasi  yang berhubungan dengan manajemen query dari user;  f)  Detailed  Data,   menyimpan  semua  data  detil  di  dalam  skema  basis  data.  Pada umumnya,  data  detil  tersedia  dengan  melakukan  agregasi;  g)  Lightly  and  Highly Summarized  Data,  menyimpan  data  lightly  and  highly  summarized  (teragregasi)  yang dihasilkan oleh Warehouse Manager; h) Archive / Backup Data., menyimpan data detil dan  data  ringkas  dengan  tujuan  backup  dan  archiving;  i)  Metadata,  seringkali  disebut
Metadata  mempermudah  end  user  dalam  melakukan  analisis  dan menghemat waktu; dan j) End-User Access Tools, merupakan tool yang memanfaatkan kegunaan  dari  data  warehouse,  seperti  dalam  pembuatan  laporan,  OLAP,  data mining, informasi eksekutif .

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi Perancangan Data Warehouse yang digunakan antara lain 1) Metode Analisa,  meliputi  Studi  Kepustakaan,  mempelajari  buku-buku,  situs  web,  artikel, skripsi, mengenai data warehouse yang mendukung penelitian dan  Survei langsung ke perusahaan, dengan mewawancarai beberapa pihak terkait untuk memperoleh informasi yang  dibutuhkan;  2)  Metode  Perancangan  Sistem,  meliputi  langkah  perancangan  data
warehouse    yaitu  :  a)  Menentukan  proses,  yaitu  dengan  memilih  subjek  dari permasalahan  yang  sedang  dihadapi,  kemudian  mengidentifikasi  proses  bisnisnya;  b) Menentukan grain, yaitu dengan menentukan tabel fakta serta mengidentifikasi dimensi pada tabel fakta tersebut; c) Mengidentifikasi dan menyesuaikan dimensi, yaitu dengan mengidentifikasi dimensi dalam detil  yang secukupnya untuk mendeskripsikan sesuatu dan  apabila  terdapat  lebih  dari  satu  dimensi  yang  digunakan  dalam  Data  Mart  maka dimensinya  harus  disesuaikan;  d)  Menentukan  fakta,  yaitu  dengan  menentukan  fakta- fakta  dari  tabel  fakta  yang  akan  digunakan  dalam  Data  Mart.  Fakta  tersebut  harus numeric dan bersifat dapat dijumlah; e) Menyimpan perhitungan awal dalam tabel fakta, yaitu  dengan  mengkalkulasi  fakta    fakta  yang  sudah  ditentukan  dan  kemudian  akan dilakukan  penyimpanan  pada  tabel  fakta;  f)  Menambahkan  atribut  yang  dibutuhkan dalam  tabel  dimensi,  yaitu  dengan  menambahkan  keterangan  pada  tabel  dimensi, sehingga dapat lebih mudah dimngerti  oleh pengguna; g) Menentukan durasi database, yaitu menentukan waktu pembatasan data yang diambil dan dipindahkan ke dalam tabel fakta;  h)  Memantau  perubahan  yang  terjadi  dalam  dimensi,  yaitu  dengan  mengamati perubahan dimensi   dimensi pada tabel dimensi; i)  Menentukan  prioritas  query  dan tipe yg digunakan, yaitu dengan mempertimbangan pengaruh dari  perancangan fisikal, seperti  keberadaan  ringkangan  (summaries)  ,  penjumlahan  (aggregate),  administrasi, back up , kinerja indeks , dan kemanan.

## 4. HASIL PENELITIAN

## 4.1 Analisis Kebutuhan Data dan Informasi
Berdasarkan analisis pada PT. Lippo Karawaci,tbk kebutuhan data dan informasi dalam    kegiatan  penjualan  adalah  : a)  Mengetahui  hasil  penjualan  tiap  bulannya;  b) melihat  jumlah  unit  yang  terjual;  c)  Melihat  perubahan  harga  yang  terjadi;  dan  d) Melihat bagaimana cara pembayaran dapat mendukung kemajuan perusahaan. Beberapa masalah  yang  dihadapi  perusahaan  berkaitan  dengan  kebutuhan  data  dan  informasi antara  lain  a)  Pihak  eksekutif  mengalami  kesulitan  ketika  proses  pengambilan keputusan,  hal  ini  dikarenakan  tidak  tersedianya  alat  bantu  aplikasi  yang  dapat  secara langsung dan cepat mengumpulkan dan merangkum data operasional menjadi informasi yang  lebih  mendukung  untuk  penganalisisan  guna  memudahkan  proses  pengambilan keputusan  tersebut;  b)  Para  pihak  SAD  (departemen  penjualan)  mengalami  kesulitan dalam membuat laporan bulanan (membutuhkan 3 hari hanya untuk membuat laporan); c)  Pihak  MIS  (divisi  IT)  mengalami  kesulitan  dalam  mengumpulkan  permintaan  data yang dibutuhkan sehingga dilakukan dengan query yang menggabungkan banyak tabel sekaligus sehingga sangat tidak efisien dan membutuhkan waktu  yang relatif lama jika membutuhkan  data;  dan  d)  Belum  ada  suatu  aplikasi  yang  bisa  dengan  mudah memberikan laporan ke pihak eksekutif tentang kegiatan yang sedang berlangsung.
Berdasarkan  masalah  yang  dihapi  oleh  PT.Lippo  Karawaci,  tbk  ,  maka  solusi pemecahan  masalah  yang  diusulkan  adalah  sebagai  berikut  :  a)  Merancang  data warehouse yang berisi data penting dari OLTP perusahaan; b) Merancang aplikasi data warehouse dan OLAP; c) Merancang aplikasi data warehouse  yang dapat diakses oleh divisi yang membutuhkannya

## 4.2 Arsitektur Data Warehouse
Rancangan  data  warehouse  yang  diusulkan  menggunakan  data  warehouse dengan  arsitektur  terpusat,  sehingga  pengumpulan  data  yang  dilakukan  akan  terpusat pada suatu tempat. Alasan menggunakan arsitektur terpusat adalah untuk mempermudah
dalam pengawasan dan pemeliharaan data yang tersimpan pada data warehouse. Selain itu,  pengembangan  rancangan  relatif  murah  dan  mudah  dibandingkan  dengan  bentuk data warehouse yang terdistribusi.Berikut ini adalah gambar arsitektur Data Warehouse pada PT.Lippo Karawaci ,tbk
Gambar 1. Arsitektur Data Warehouse

## 4.3 Rancangan Data Warehouse
Perancangan Data Warehouse dimulai dari langkah-langkah sebagai berikut : 1)  Menentukan  Proses,  Proses  bisnis  dalam  perancangan  data  warehouse  pada  PT. Lippo Karawaci,tbk  mencakup penjualan;
2)  Menentukan  Grain,  Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  proses  bisnis  dan  kebutuhan dari  perusahaan,  beberapa  grain  yang  ditentukan  :  penjualan  properti,  pembayaran properti,  angsuran  properti,  pembatalan  penjualan  (dibatalkan  oleh  customer), pengelompokan property;
3)  Mengidentifikasi  dan  Menyesuaikan  Dimensi,  Dimensi    yang  terdapat  dalam  data warehouse  PT.  Lippo  Karawaci,  tbk  :  Dimensi  Unit  ,  Dimensi  Cluster,  Dimensi Company , Dimensi Waktu , Dimensi Project,Dimensi Pembeli,Dimensi Penjual; 4)      Menentukan  Fakta,  berdasarkan  hasil  analisis  kebutuhan  data  dan  informasi  pada PT. Lippo Karawaci, Tbk maka ditentukan beberapa fakta yaitu :
Fakta Aging Customers Receivable , berisi tentang perbandingan antara pendapatan yang seharusnya didapat dengan pendapatan  yang telah didapat. Dan fakta ini juga berisi tentang cicilan yang telah lewat maupun cicilan akan datang Fakta  Kavling  Highlights,  berisi  tentang  perbandingan  data  unit  yang  terdapat  di dalam  database  semuanya,  dengan  data  unit  yang  telah  terjual,  tersedia,  dan  tidak untuk dijual
Fakta  Cancellation,  berisi  transaksi  yang  dibatalkan  per  satuan  waktu,  tentang berapa properti yang dibatalkan transaksi nya, dan berapa jumlah yang dibatalkan. Fakta  Collection,  berisi  tentang  perbandingan  antara  pendapatan  bersih  dan pendapatan dari bunga.
Fakta Sales, berisi  tentang jumlah penjualan, termasuk unit  dan  jumlah  nilai  yang dijual.
Fakta  PPJB  dan  AJBStatus  ,  berisi  tentang  PPJB  dan  AJB  status,  mengenai  surat jual  beli  properti  yang  mana  properti  tersebut  telah  diterima  oleh  konsumen  atau belum.
Fakta  Sales  Collection  Percentage,  berisi  tentang    data  penjualan  dan  pedapatan yang mana kita dapat tahu, apakah penjualan dan pendapatan itu telah seimbang. Fakta  Sales  And  Collection  Status,  berisi  tentang  data  penjualan  dan  penerimaan  , yang  mana  penerimaan  dan  penjualan  tersebut  akan  dipecah  antara  harga  pokok, bunga, dan subsidi. Hal tersebut juga akan diketahui perbedaaan yang terjadi antara penerimaan dan pendapatan dari waktu ke waktu.
Tabel 1 Tabel Hubungan Fakta dan Measure
Fakta Measure
TotUnit x NetPrice x VAT x Interest x InterestPayment x TotPrice x NetPay x VATPay x TotPay x OD1 x OD2 x OD3 x OD4 x TotOD x WD1 x WD2 x WD3 x WD4 x TotWD x TotKavs x AmountCancel x TotCancel x TotSell x NetPriceCollection x InterestCollection x TotDatabase x TotUnitDatabase x TotSold x TotUnitSold x TotNotForSale x TotUnitNotForSale x TotUnSold x TotUnitUnsold x UnitSoldUpLand x UnitSoldUpBuilding x TotalUnitSoldUp x PPJB x UnsignPPJB x AJB x CancelSales x AmountCancelSales x Sold x AmountSold x TotKavSales x AmountSales x TotBuy x TotSell x Collection x Percentage x UnitSold x NetSalesPrice x NetSalesInteres x
NetPriceCollection x InterestCollection x percentageCollection x Subsidy x BalanceDue x DifferenceOfBeginningBalance x
Berikut  ini  merupakan  penjelasan  terhadap  measure-measure  yang  telah ditentukan :
TotUnit,  merupakan  jumlah  unit  yang  telah  terjual  dan  uangnya  telah  diterima oleh PT. Lippo Karawaci, Tbk.
NetPrice, merupakan jumlah nilai harga pokok unit. VAT, merupakan jumlah harga VAT unit. Interest, merupakan jumlah harga Interest unit. TotPrice, merupakan jumlah harga unit (NetPrice + VAT + Interest). NetPay, merupakan jumlah harga pokok yang harus dibayar. VATPay, merupakan jumlah harga VAT yang harus dibayar. TotPay,  merupakan  jumlah  yang  harus  dibayar  oleh  customer  (NetPay  + VATPay).
OD1, merupakan jumlah pembayaran cicilan yang terlambat 1 bulan. OD2, merupakan jumlah pembayaran cicilan yang terlambat 2 bulan. OD3, merupakan jumlah pembayaran cicilan yang terlambat 3 bulan. OD4, merupakan jumlah pembayaran cicilan yang terlambat lebih dari 3 bulan. TotOD, merupakan total jumlah pembayaran cicilan yang terlambat. WD1,  merupakan  jumlah  pembayaran  yang  akan  dilakukan  pada  1  bulan mendatang.
WD2,  merupakan  jumlah  pembayaran  yang  akan  dilakukan  pada  2  bulan mendatang.
WD3,  merupakan  jumlah  pembayaran  yang  akan  dilakukan  pada  3  bulan mendatang.
WD4,  merupakan  jumlah  pembayaran  yang  akan  dilakukan  pada  4  bulan mendatang.
TotWD,  merupakan  total  jumlah  pembayaran  yang  akan  dilakukan  pada  bulan mendatang.
TotSell, merupakan jumlah unit yang dibeli oleh pembeli. TotBuy, merupakan jumlah unit yang terjual. TotCancel, merupakan jumlah unit yang dibatalkan. InterestPayment, merupakan jumlah bunga yang harus dibayar.
TotKavs, merupakan jumlah kavling yang dibatalkan. TotKavCancel, merupakan jumlah total pembatalan unit.
AmountCancel, merupakan jumlah harga unit yang dibatalkan.
NetPriceCollection, merupakan jumlah harga pokok yang dikumpul. InterestCollection, merupakan jumlah harga bunga yang dikumpulkan.
TotDatabase, merupakan jumlah harga unit yang terdapat pada database. TotUnitDatabase, merupakan jumlah unit yang terdapat pada database.
TotSold, merupakan jumlah harga unit yang telah terjual.
TotUnitSold, merupakan jumlah unit yang telah terjual. TotNotForSale, merupakan jumlah harga unit yang tidak untuk dijual. TotUnitNotForSale, merupakan jumlah unit yang tidak untuk dijual.
TotUnSold, merupakan jumlah harga unit yang tidak terjual. TotUnitUnsold, merupakan jumlah unit yang tidak terjual. UnitSoldUpLand, merupakan jumlah unit tanah yang telah terjual. UnitSoldUpBuilding, merupakan jumlah unit bangunan yang telah terjual. TotalUnitSoldUp,  merupakan  jumlah  unit  yang  telah  terjual  (unitsoldupland  + unitsoldupbuilding).
PPJB, merupakan jumlah PPJB. UnsignPPJB, merupakan jumlah PPJB yang belum ditandatangani. AJB, merupakan jumlah akte jual beli. CancelSales, merupakan jumlah unit yang dibatalkan.
AmountCancelSales, merupakan jumlah harga unit yang dibatalkan.
Sold, merupakan jumlah unit yang terjual. AmountSold, merupakan jumlah harga unit yang terjual. TotKavSales, merupakan jumlah total penjualan unit. AmountSales, merupakan jumlah harga unit yang terjual. Collection, merupakan jumlah uang yang terkumpul . Percentage,  persentase  antara  harga  asli  dengan  uang  yang  terkumpul (collection).
UnitSold, merupakan total unit yang terjual. NetSalesPrice, merupakan jumlah harga pokok penjualan. NetSalesInterest, merupakan jumlah harga pokok bunga penjualan. NetPriceCollection, merupakan jumlah harga pokok pendapatan penjualan.
InterestCollection, merupakan jumlah pendapatan bunga penjualan.
PercentageCollection, merupakan jumlah persentasi pendapatan. Subsidy, merupakan jumlah subsidi yang dikeluarkan oleh PT. Lippo Karawaci, Tbk.
BalanceDue, merupakan jumlah penyeimbang antara harga unit dan penjualan. DifferenceOfBeginningBalance,  merupakan  selisih  yang  terjadi  sebelum penyeimbangan.
5)  Menambahkan  Atribut  yang  Dibutuhkan  dalam  Tabel  Dimensi,  Berikut  merupakan keterangan dari tabel dimensi yang telah disebutkan :
DimBuyer, berisi data pembeli yang ingin dilihat oleh pihak eksekutif.
DimCluster, berisi data cluster yang ingin dilihat oleh pihak eksekutif.
DimCompany, berisi data company yang ingin dilihat oleh pihak eksekutif.
DimProject, berisi data project yang ingin dilihat oleh pihak eksekutif.
DimSeller, berisi data penjual yang ingin dilihat oleh pihak eksekutif. DimTime, berisi data waktu yang ingin dilihat oleh pihak eksekutif. DimUnit, berisi data unit yang ingin dilihat oleh pihak eksekutif.
6)  Menentukan  durasi  database,  Durasi  dari  data-data  yang  digunakan  dalam  aplikasi data  warehouse  PT.  Lippo  Karawaci,  Tbk.  yaitu  berkisar  dari  awal  tahun  2007  dan seterusnya.
7)  Memantau  Perubahan  yang  Terjadi  dalam  Dimensi,  Hal  yang  dilakukan  dalam mengatasi  adanya  perubahan  dalam  dimensi  yaitu  dengan  digunakan  metode penambahan  record  baru  ke  dalam  tabel  dimensi  tersebut,  dengan  menggunakan
surrogate  key  yang  merupakan  suatu  atribut  yang  bersifat  unique  dan  juga  mampu membedakan record yang baru dengan record yang lama.
8) Menentukan Prioritas Query dan Tipe yang Digunakan, Untuk menentukan prioritas query dan tipe query dalam data warehouse PT. Lippo Karawaci, Tbk. dapat digunakan metode  penyimpanan  ringkasan  yang  sering  digunakan  sehinga  mempercepat  waktu query dan sorting berdasarkan surrogate key.
Gambar 2. Skema Bintang Data Warehouse

## 4.4 Analisis Kapasitas Penyimpanan Dan Pertumbuhan Data
Perubahan  yang  dilakukan  pada database  (add,  update, dan delete) akan mempengaruhi  kapasitas  media  penyimpanan  data. Database yang  mengalami perubahan  akan  mempengaruhi data  warehouse yang  menggunakan database tersebut sebagai  sumber.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  analisis  terhadap  sumber  data  untuk mendapatkan perkiraan kapasitas media penyimpanan data dalam jangka waktu tertentu.
Tabel 2 Tabel Perhitungan Penyimpanan untuk 3 tahun ke depan
Nama_Tabel
Data_Space_Used Cluster ed_ Index NonCluster ed_ Index Total_Tabel_Size
DimBuyer
253.952 bytes 8.192 bytes 270.336 bytes 532.480 bytes

## 4.5 Rancangan DTS (Data Transformation Service)
Transformasi  data    adalah  proses  pemindahan  dan  perubahan  format  data  yang diperoleh  dari  kegiatan  operasional  perusahaan  ke  dalam  suatu  media  penyimpanan sementara yang akan digunakan sebagai sumber data bagi data warehouse.
Gambar 3. Rancangan Transformasi Data
Tahapan  proses  transformasi  data  pada  PT.  Lippo  Karawaci,  Tbk  yaitu  menetapkan OLEDB  source  dan  OLEDB  destination,  yaitu  menetapkan  seperti  apa  sumber  data yang  akan  ditransformasi  dan  apakah  hasilnya  ketika  sudah  melakukan  transformasi. Melakukan  proses  pemindahan  data  dari  sumber  data  ke  tempat  penampungan sementara (default SQL Server 2005), Kemudian data yang ada di tempat penampungan sementara dieksekusi dan Data yang sudah dieksekusi akan secara otomatis tersimpan di OLAP.
Gambar 4. Hasil Implementasi Data Warehouse

## 5. KESIMPULAN
DimCluster 8.192 bytes 8.192 bytes 8.192 bytes 24.576 bytes DimCompany 8.192 bytes 8.192 bytes 8.192 bytes 24.576 bytes DimProject 8.192 bytes 8.192 bytes 8.192 bytes 24.576 bytes DimSeller 16.384 bytes 8.192 bytes 24.576 bytes 49.152 bytes DimTime 32.768 bytes 8.192 bytes 40.960 bytes 81.920 bytes DimUnit 155.648 bytes 8.192 bytes 180.224 bytes 344.064 bytes FactAgingCustomeReceivable 229.376 bytes 98.304 bytes 327.680 bytes FactCancellation 1.056.768 bytes 2.162.688 bytes 3.219.456 bytes FactCollection 10.027.008 bytes 8.052.736 bytes 18.079.744 bytes FactKavlingHighLights 761.856 bytes 483.328 bytes 1.245.184 bytes FactPPJBAndAJBStatus 548.864 bytes 475.136 bytes 1.024.000 bytes FactSales 12.288.000 bytes 25.108.480 bytes 37.396.480 bytes FactSalesAndCollectionStatus 950.272 bytes 524.288 bytes 1.474.560 bytes FactSalesCollectionPercentage 540.672 bytes 425.984 bytes 966.656 bytes Total 64.815.104 bytes = 61,8 Mb
Setelah  melakukan  analisis  dan  perancangan  data  warehouse  pada  PT.Lippo Karawaci,  Tbk    dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut:  1)  Data  warehouse menyediakan  data  untuk  analisis  yang  mendukung  pengambilan  keputusan,  bukan menyediakan  solusi  secara  langsung  seperti  yang  disediakan  oleh  aplikasi  DSS;  2) Aplikasi data warehouse menyajikan laporan multi dimensi dan bersifat dinamis dimana user  dapat  melihat  laporan  berdasarkan  dimensi    dimensi  yang  ada  sesuai  dengan kebutuhan; dan 3)  Aplikasi data warehouse menyediakan laporan dalam bentuk grafik, yang  memudahkan  pihak  eksekutif  dalam  menganalisa  data  dan  membuat  keputusan. Beberapa  saran  yang  diusulkan  pada  pengembangan  data  warehouse  pada  PT.  Lippo Karawaci,  Tbk  yaitu  aplikasi  data  warehouse  ini  dapat  dikembangkan  lebih  luas  lagi pada  lingkup bagian  lain  dalam  perusahaan,  di  samping  penjualan  dan  Pengembangan juga  dapat  dilakukan  dengan  merancang  aplikasi  Decision  Support  System  dan  Data Mining  dengan  menggunakan  dasar  data  warehouse  untuk  melakukan  analisis  data secara lebih mendalam sehingga dapat menyediakan solusi kepada para eksekutif.

## DAFTAR PUSTAKA
Connolly, Thomas dan Begg, Carolyn. 2005. Database Systems: A Pratical Approach to Design,  Implementation,  and  Management .  Fourth  Edition.  Eddison-Westley: Harlow England.
Hutabarat,Bernaridho.  2005. Datawarehousing  dengan  SQL  Server  2005 .  PT  Elex Media Komputindo,Jakarta
Inmon, W.H. 2005. Building the Data Warehouse. Fourth Edition . John Wiley & Sons, Inc, Amerika.
Kimball,  Ralph.  2002. The  Data  Warehouse  Toolkit .    Second  Edition.  John  Wiley  &
Sons, Inc, Amerika.
Markus,
2007, Bussiness Intelligence dengan SQL Server 2005,
http://cmarkus.wordpress.com/category/teknologi-informasi/database/
Mulyadi. 2001 . Sistem Akutansi . Edisi ke-3. Salemba Empat, Jakarta. Mundy,J.,Thornthwaite,W.,  dan  Kimball,R.  2006. The  Microsoft  Data  Warehouse Toolkit:  With  SQL  Server  2005  and  the  Microsoft  Bussiness  Inteligence Toolset . Wiley Publishing, Inc, Indiana. Rob,Peter  dan  Coronel,Carlos.2002. Database  Systems  :  Design,  Implementation,  & Management . 5th Edition. Thomson Learning.