## Implementasi Nine Step Methodology Dalam Perancangan Data Warehouse
Arial 11
Wahyu Tisno Atmojo 1) ; Shabila Ocktavia 2) ; Afifah Trista Ayunda 3)
1,2,3) Sistem Informasi, Universitas Pradita
1) wahyu.tisno@pradita.ac.id; 2) shabila.ocktavia@student.pradita.ac.id,; 3) afifah.trista@pradita.ac.id ……. 11

## ABSTRACT
Rapid technological developments require companies to create information systems that can organize and process company information effectively and efficiently. PT. Universal Karya Jaya is a company engaged in metal cutting services. The company does not have a running Information System yet. Therefore, it is necessary to have a good information system to support its business processes through data warehouse design. The design of the data warehouse uses the nine- step methodology from  Kimball  and  uses  star modeling  so  that  PT.  Universal  Karya  Jaya  can make their  company  data  integrated  and  help  superiors  analyze  data  for  fast  and  accurate  decision making. The goal from this research is to design a data warehouse model that suits the needs of the company and it is hoped that this design can be implemented at PT. Universal Karya Jaya to support their business processes. The research method used observation and interviews. With this data warehouse, it is hoped that it can assist companies in handling large amounts of data ecome a helping hand on inputs for stakeholders in the decision-making process.
Keywords: Data warehouse, nine-step methodology, star modeling, decision-making

## I. PENDAHULUAN
Era  revolusi  industry  4.0  saat  ini  telah merasuki setiap aspek kehidupan. Penggunaan  teknologi  internet  of  things  (IoT) untuk mendukung berbagai aktivitas  Revolusi Industri  4.0  [1].  Data  dan  informasi  sangat penting bagi bisnis di revolusi industri 4.0 saat ini.  Saat  ini,  data  diproses  menjadi  informasi yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  dan  menghasilkan  pengetahuan baru.  Perusahaan  di  seluruh  dunia  bersaing untuk  menjadi  perusahaan  yang  lebih  unggul dengan memanfaatkan pengetahuan baru dari hasil pengolahan data tersebut. Keunggulan ini berasal dari kejelian masing-masing perusahaan  dalam  mengelola  data  yang diperoleh  dari  berbagai  sumber.  Kemampuan perusahaan  untuk  membuat  keputusan  dan menyediakan data dan informasi yang lengkap dan  akurat  adalah  kunci  keberhasilan  dalam kompetisi  dalam  dunia  bisnis.PT  Universal Karya  Jaya  merupakan  suatu  perusahaan yang  bergerak  pada  bidang  jasa  pemotongan logam.  Selain,  bergerak  pada  bidang  jasa  PT Universal  Karya  Jaya  juga menyediakan supplier bahan  material,  seperti  stainless, alumunium,  tembaga,  besi,  bronze,  dan kuningan.  Untuk  mendukung  proses  bisnis yang  besar  PT  Universal  Karya  Jaya  tidak
mempunyai database untuk mengelola penjualannya. Hal ini, menyebabkan karyawan mengalami  kesulitan  saat  menginput  data penjualan  dalam  jumlah  yang  besar  sehingga diperlukan database untuk mengolah data-data yang  akan  dijadikan  laporan  untuk  dianalisis dan diambil keputusan oleh pihak atasan.
Era  revolusi  industry  4.0  saat  ini  telah merasuki setiap aspek kehidupan. Penggunaan  teknologi  internet  of  things  (IoT) untuk mendukung berbagai aktivitas  Revolusi Industri  4.0  [1].  Data  dan  informasi  sangat penting bagi bisnis di revolusi industri 4.0 saat ini.  Saat  ini,  data  diproses  menjadi  informasi yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  dan  menghasilkan  pengetahuan baru.  Perusahaan  di  seluruh  dunia  bersaing untuk  menjadi  perusahaan  yang  lebih  unggul dengan memanfaatkan pengetahuan baru dari hasil pengolahan data tersebut. Keunggulan ini berasal dari kejelian masing-masing perusahaan  dalam  mengelola  data  yang diperoleh  dari  berbagai  sumber.  Kemampuan perusahaan  untuk  membuat  keputusan  dan menyediakan data dan informasi yang lengkap dan  akurat  adalah  kunci  keberhasilan  dalam kompetisi dalam dunia bisnis.
Penelitian  tentang  perancangan data warehouse pada  umumnya  ditujukan  untuk
mengevaluasi  keberhasilan  sistem  informasi dalam  suatu  organisasi.  Penelitian  mengenai data warehouse yang telah diimplementasikan dalam  sebuah  perusahan  menyimpulkan bahwa  fungsi  dari  data  warehouse  dapat beragam dan serbaguna. Dari penelitian yang dilakukan oleh [2] menyatakan bahwa Penerapan  teknologi  data  warehouse  dapat menjawab  permasalahan  yang  ada  di  RSUD Al-Ihsan  Jawa  Barat,  dengan kemampuannya dalam memudahkan proses pembuatan laporan  yang  bersifat  multi  dimensi,  Dimana dalam  penelitian  tersebut  dikatakan  bahwa masalah  di  RSUD  Al-Ihsan  Jawa  Barat awalnya  sangat  komplek  diantaranya  proses pembuatan  Keputusan  yang  lama  dan  sering salah.  Penelitian  lainya  dilakukan  oleh  [3] Dimana penelitian ini dilakukan di RSUD dr. R. Goeteng Taroenadibrata Purbalingga, permasalahan yang dihadapi adalah kesulitan dalam  mengelola  data-data  RSUD  sehingga kerap  salah  dalam  pengambilan  Keputusan. Penelitian ini menyatakan bahwa Penggunaan Nine-Step  Methodology  dan  proses  ETL (Extract, Transform and Load) dapat digunakan untuk merancang dan membangun Data  Warehouse  yang  baik  serta  dapat menampilkan informasi-informasi yang dibutuhkan  oleh  RSUD  dr.  R.  Goeteng Taroenadibrata  Purbalingga.  Selain  Data Warehouse  dapat  disinkronisasikan  dengan Sistem  Informasi  Rumah  Sakit  yang  di kembangkan sehingga informasi dapat ditampilkan secara real time.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Data  warehouse  merupakan  Salinan  dari data transaksi yang secara spesifik dibuat dan distruktur  untuk  kueri  dan  analisis.  Arsitektur dari  beberapa  basis  data,  disebut  data  marts, yang  diatur  berdasarkan  proses  bisnis. Sekumpulan  dari  data  marts  yang  saling berhubungan  tersebut  akan membuat  sebuah data warehouse. Data warehouse dibuat untuk membantu  pengguna  memahami  informasi dan  meningkatkan  kinerja  organisasi.  Data warehouse  mengumpulkan  berbagai  sumber data yang bersifat historis menjadi satu sumber terpusat,  sehingga  informasi  lebih  mudah untuk dibaca, dipahami, dan dianalisis [4].Definisi  lain  tentang  data  warehouse disampaikan oleh [5] Dimana Data warehouse adalah  koleksi  data  yang  mempunyai  sifat berorientasi  subjek,  terintegrasi,  time-variant, dan  bersifat  tetap  dari  koleksi  data  dalam mendukung  proses  pengambilan  keputusan management.  Data  warehouse  juga  dapat
diartikan  sebagai  koleksi  data  yang  memiliki sifat  berorientasi  obyek,  terintegrasi,  time variant  dan  bersifat  tetap  dalam  mendukung pengambilan Keputusan manajemen[6].
Pada prinsipnya data warehouse dibangun  dengan  mengumpulkan  data  dan informasi  dari  sumber  internal  berupa  data operasional dan sumber eksternal. Selanjutnya manajer data warehouse melakukan pengelompokan  dan  memprosesnya  terlebih dahulu untuk selanjutnya melakukan penyimpanan ke dalam pusat data warehouse [7].  Dengan  adanya  data  warehouse,  maka memungkinkan  untuk  memperoleh  informasi yang  diperlukan  dalam  melakukan  analisis lebih  jauh  terhadap  subjek-subjek  tertentu secara  lebih  cepat[8].  Data  warehouse mempunyai  struktur  yang  spesifik,  juga terdapat  perbedaan  disetiap  tingkatan  dan detail  data  ( summary ),  serta  mempunyai perbedaan  didalam  setiap  tingkatan  umur data[9].
Salah satu metode yang sering digunakan dalam  mendesain  data  warehouse  adalah metode  Nine  Steps  Design  [10].  Metode Kimball  Nine-Step  adalah  salah  satu  metode yang  populer  dan  teruji  dalam  bidang  data warehouse [11]. Nine-Step Methodology terdiri dari: Pemilihan Proses ( Choosing The Process ),  Pemilihan  Sumber  ( Choosing  The Grain ),  Mengidentifikasi  dan  Penyesuaian Dimensi  ( Identifying  and  Conforming  The Dimensions ),  Pemilihan  Fakta  ( Choosing  The Fact ),  Menyimpan  Perhitungan  Awal  dalam Tabel  Fakta  ( Storing  Pre-Calculation  in  The Fact  Table ),  Melihat  Kembali  Tabel  Dimensi ( Rounding  Out  The  Dimension  Tables ), Memilih  Durasi  Database  ( Choosing  The Duration of Database ), Menelusuri Perubahan dari Dimensi secara Perlahan ( Tracking Slowly Changing  Dimension ),  Memutuskan Prioritas Query dan Tipe  Query  (Deciding  The  Query Priorities and The Query Models )[12].

## III.  METODE PENELITIAN
2.1 Tahap Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dalam penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahapan, diantaranya: Studi Pustaka , dilakukan dengan mempelajari  teori  langkah-langkah  dalam perancangan  data  warehouse  menggunakan metode nine-step dari berbagai jurnal penelitian  dan  artikel  yang  memiliki  reputasi dan kriteria terpercaya. Wawancara, dilakukan dengan  cara  mengumpulkan  data  primer terkait penelitian ini melalui wawancara dengan salah  satu  karyawan  yang  bekerja  di  PT

## ISSN Online : 2620-7532
Universal  Karya  Jaya  untuk  mengamati  dan mempelajari  proses  bisnis  pada  PT  Universal Karya Jaya. Observasi dilakukan dengan cara mengamati  secara  langsung  proses  bisnis yang terjadi di PT Universal Karya Jaya.

## 2.2 Metode Perancangan Data Warehouse
Tahap  perancangan  data  warehouse  ini menggunakan  metode  nine  step  Kimball dengan Langkah-langkah sebagai berikut: 1  Pemilihan Proses (Choosing the Process), Tahapan  yang  bertujuan  untuk  memilih proses atau kegiatan bisnis suatu perusahaan yang dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan penting terkait dengan bisnis tersebut. 2  Pemilihan  Sumber (Choosing  the  Grain), Tahapan yang berfungsi untuk menentukan data yang
akan direpresentasikan oleh sebuah tabel fakta. Setelah  menentukan grain  dari  tabel fakta maka dapat ditentukan tabel dimensi yang lain yang berhubungan dengan tabel fakta tersebut.
3  Mengidentifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifying and Confirming the Dimensions), Tahapan untuk mengidentifikasi dan menghubungkan
tabel  dimensi  dengan  tabel  fakta.  Tabel dimensi merupakan kumpulan sudut pandang yang penting untuk
menggambarkan fakta yang terdapat pada tabel fakta itu sendiri.
4  Pemilihan  Fakta (Choosing  the  Fact), Tahapan untuk menentukan measure yang dibutuhkan pada tabel fakta atau informasi yang dibutuhkan pada tabel fakta.
5  Menyimpan Perhitungan Awal dalam Tabel Fakta (Storing  Pre-  Calculation  the  Fact Table), Tahapan  perhitungan  pada  suatu atribut  yang  penting  serta  yang  akan disimpan pada database.
6  Melengkapi Tabel- Tabel Dimensi (Rounding  Out  the  Dimension  Tables),
Tahapan  untuk  memberikan  deskripsi lengkap yang memuat informasi terstruktur mengenai atribut-atribut pada tabel dimensi.
7  Memilih  Durasi Database (Choosing  the Duration  of  Database), Tahapan  yang bertujuan untuk memilih durasi waktu yang dipilih  terhadap  data-data  yang  akan dimasukkan ke dalam data warehouse.
8  Menelusuri Perubahan dari Dimensi secara
Perlahan (Tracking Slowly Changing Dimension), Tahapan yang berfungsi untuk menentukan  tipe  dasar  dari  perubahan dimensi  seperti  menulis  ulang  atribut, membuat  record  baru  pada  dimensi  dan membuat atribut alternatif.
9  Memutuskan  Prioritas Query dan  Tipe Query (Deciding the Query Priority and The Query  Models), Tahapan  yang  berfungsi untuk  melakukan  perancangan  fisik  dari data warehouse serta menentukan masalah-masalah yang memiliki kemungkinan untuk muncul pada perancangan fisik.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 . Proses Bisnis yang Berjalan
Proses  bisnis  yang  jelas  sangatlah diperlukan  untuk  memastikan  bisnis  berjalan sesuai  dengan  tata  cara  dan  prosedur  yang berlaku dan diarahkan dalam sebuah perusahaan. Menurut data yang dihasilkan dari proses  wawancara,  proses  bisnis  yang diterapkan  dalam  PT.  Universal  Karya  Jaya berjalan dengan pemetaan berikut.
Gambar 1. Flowchart Proses Bisnis Proses  bisnis  yang  berjalan  dalam  siklus bisnis  tersebut  dapat  dikatakan  memiliki pemetaan  yang  jelas  dan  singkat,  dimana pembeli  memesan  dengan  kriteria  dan ketentuan  yang  diinginkan  oleh  pembeli,  dan perusahaan memproses pesanan dari pembeli sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan pembeli.  Proses  lalu  berlanjut  ke  tahap distribusi,  dimana  paket  pesanan  pembeli dikirim  ke  pembeli,  jika  pengiriman  berjalan dengan  lancar,  maka  perusahaan  akan mengirimkan  struk  dan  penyelesaian  order
melalui email ke  pembeli.  Namun  jika pengiriman  berkendala  dan  tidak  sampai  ke pembeli, perusahaan akan memberikan pilihan untuk mengembalikan uang ke pembeli.

## 3.2 Perancangan Data Warehouse
Dalam  meracang data  warehouse pada  PT  Universal  Karya  Jaya  diperlukan tahap-tahap  secara  sistematis  agar data warehouse dapat digunakan untuk mendukung kegiatan perusahaan agar memberikan informasi  yang  akurat  dan  tepat.  Oleh  karena itu, perancangan data warehouse PT Universal Karya  Jaya  menggunakan  tahapan-tahapan metode nine step dari Kimball 1.  Pemilihan Proses (Choosing the Process) Proses  bisnis  yang  terjadi  pada  PT Universal Karya Jaya, meliputi:
a)  Pemesanan  produk  melalui online atau langsung b)  Penentuan bahan yang digunakan, ukuran, ketebalan c)  Penentuan harga d)  Pesanan akan di proses
e)  Pelanggan mengambil langsung ke lokasi
2.  Pemilihan Sumber (Choosing the Grain) Grain merupakan  data  dari  calon  fakta untuk dianalisis. Memilih grain artinya memilih tabel  fakta  yang  akan  diwakilkan. Grain-grain yang  terdapat  pada  PT  Universal  Karya  Jaya untuk  merancang  data  warehouse  adalah informasi  transaksi  penjualan,  analisis  yang akan  dilakukan  pada  penjualan  jasa,  yaitu tanggal  transaksi,  jenis  produk  jasa  apa  yang banyak  dipilih  pelanggan,  jenis  barang  yang sering dipesan dan jumlah transaksi penjualan jasa yang terjadi.
3.  Mengidentifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifying  and  Confirming  the Dimensions)
Langkah  ketiga  dalam  perancangan  data warehouse yaitu mengidentifikasi dan menghubungkan  tabel  fakta  dengan  dimensi. Dimensi  menggambarkan  fakta-fakta  yang terdapat  pada  tabel  fakta.  Dimensi  penjualan pada  PT  Universal  Karya  Jaya,  dapat  dilihat pada tabel di bawah ini:

## Tabel 1. Dimensi
Tabel Dimensi Deskripsi Grain dim_kalender Memiliki atribut Transaksi penjualan Id_waktu, date_transa ksi, hari, bulan dan tanggal dim_produk Memiliki atribut id_produk, nama_prod uk jumlah_pro duk dan harga Transaksi penjualan dim_pelangga n Memiliki atribut id_ pelanggan, nama_pela nggan, alamat, dan no_hp Transaksi penjualan dim_transaksi Memiliki atribut id_transaksi , metode_pe mbayaran dan status_tran saksi Transaksi penjualan 4. Menentukan fakta ( Choosing the Fact) Pada tahap ini, menentukan tabel yang dapat  diimplementasikan  semua grain yang dibutuhkan.  Dalam hal ini, fakta yang digunakan sebagai berikut:

## Tabel 2. Fakta
Fakta Atribut fact _penjualan Id_pelanggan, Id_produk, Id_transaksi, Kwitansi_pembayaran, Tanggal_transaksi, harga,
Status_transaksi, jumlah_produk
5. Menyimpan  perhitungan  sementara pada tabel fakta ( Storing pre- calculation in the fact table)
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses kalkulasi terhadap tabel fakta dan menyimpan
hasil pre-kalkulasi tersebut,sebagai berikut:
Tabel 3. Pre-kalkulasi

## ISSN Online : 2620-7532
Fakta Pre-Kalkulasi fact_penjualan Tanggal_transaksi,
Jumlah_produk , harga
6. Melengkapi tabel-tabel dimensi (Rounding- out the dimension tables) Tabel 4. Melengkapi Dimensi Dimensi Atribut Type Ket dim_kal ender Id_Waktu Tanggal_tra nsaksi Tanggal Bulan Tahun Varchar Date Int Int Int Laporan dapat dilihat berdasarka n periode waktu yang ditentukan, yaitu bisa berdasarka n Tahun, bulan, semester, minggu, hari dan tanggal dim_pel anggan Id_pelangg an Nama_pela nggan Alamat No_hp Varchar Varchar Varchar Varchar Laporan dapat dilihat berdasarka n pelanggan yang melakukan pembelian atau pemesanan . dim_pro duk Id_produk Nama_prod uk Jumlah_pro duk Harga Int Varchar Int Int Laporan dapat dilihat berdasarka n produk jasa yang dipesan oleh pelanggan. dim_tran saksi Id_transaks i Metode_pe mbayaran status_tran saksi Varchar Varchar Varchar Laporan dapat dilihat berdasarka n jumlah transaksi penjualan
jasa atau barang.

## 7.  Menentukan  durasi  database (Choosing the Duration of Database)
Untuk  merancang  data  warehouse  pada PT  Universal  Karya  Jaya  diperlukan  waktu selama  3  tahun  dan  nantinya  data  yang  akan masuk  ke  data  warehouse  ialah  data  dari  3 tahun terakhir.
8.  Menelusuri perubahan dari secara perlahan (Tracking  Slowly  Changing Dimension)
Pada  tahap  ini,  jika  terjadi  perubahan dimensi  terutama  perubahan  atribut,  maka akan membentuk suatu record baru pada tabel dimensi namun tetap menyimpan record lama untuk  menjaga  data  yang  lama  agar  tetap tersimpan  dengan  baik  dan  dapat  diketahui perubahaannya  yang  terjadi  dari  awal  hingga akhir.  Berikut  dimensi  serta  beberapa  atribut yang dapat membentuk record baru:

## Tabel 5. Atribut berubah
Dimensi Atribut yang dapat berubah Dim_pelanggan Alamat No_hp
9.  Memutuskan prioritas query dan tipe query (Deciding the Query Priority and the Query Models)
Pada tahap ini, akan dilakukan proses ETL (Extract,  Transform,  and  loading)  yang  akan dilakukan oleh divisi IT secara berkala dengan intesitas aktivitas satu bulan sekali setiap akhir bulan.  Tujuannya  untuk  menjaga  keakuratan data  sehingga  informasi  yang  diberikan  bisa berguna untuk para atasan membuat keputusan  bisnis  yang  dapat  meningkatkan penjualan.

## 3.3. Skema Pemodelan Data Warehouse
Pada
perancangan sistem data warehouse PT Universal Karya Jaya menggunakan  model  skema  bintang,  yang menempatkan  tabel  fakta  di  tengah  dan dikelilingi  oleh  table-tabel  dimensi  [13]. Penggunaan  skema  bintang  ini  memiliki beberapa  kelebihan,  yaitu  mudah  dipahami
karena bentuknya sederhana sehingga proses query lebih cepat saat proses OLAP. Selain itu, untuk  waktu  loading  juga  bisa  memangkas waktu saat memuat data yang banyak [14].
Skema  bintang  yang  dirancang  pada  PT Universal  Karya  Jaya,  yaitu  skema  bintang penjualan yang menunjukkan kegiatan penjualan ke pelanggan. Pada skema ini dapat dilihat tanggal transaksi, harga, status transaksi,  jumlah  produk.  Data  tersebut  dapat dilihat berdasarkan dimensi kalender, dimensi pelanggan, dimensi produk, dimensi transaksi.

## Gambar 2. Pemodelan skema bintang Penjualan
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  skema  data warehouse  yang  terdiri  dari  4  tabel  dimensi  dan  1 tabel  fakta,  dimana  setiap  tabel  memiliki Primary Key (PK)  untuk  mengidentifikasi  setiap  baris  data dengan suatu data yang unik dan tidak boleh terisi kosong  (NULL)  dan  terdapat Foreign  Key (FK) sebagai  relasi  ke  dalam  tabel  induk  yang  dimana nilai  data  pada  atribut  tersebut  harus  diambil  dari nilai  data  pada  tabel  lain  seperti  yang  ditunjukkan pada tabel di bawah ini.

## Tabel 6. PK dan FK pada Dimensi dan Atribut
Nama Tabel Atribut Fact_penjualan Id_pelanggan (FK) Id_produk (FK) Id_transaksi (FK) Kwitansi_pembayar an (PK) Tanggal_transaksi Harga Status_transaksi jumlah_produk dim_transaksi Id_transaksi (PK) Metode_pembayar an status_transaksi
Nama Tabel Atribut dim_pelanggan Id_pelanggan (PK) Nama_pelanggan Alamat No_hp dim_kalender Id_Waktu (PK) Tanggal_transaksi Tanggal Bulan Tahun dim_produk Id_produk (PK) Nama_produk Jumlah_produk Harga

## V.  PENUTUP
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data, analisis,  dan  perancangan  sistem  yang dilakukan pada PT Universal Karya Jaya, maka dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1.  Penelitian ini menghasilkan sebuah rancangan  data  warehouse  penjualan yang  dapat  digunakan  oleh  PT  Universal Karya  Jaya  dalam  menyimpan  data-data penjualan.
2.  Melalui perancangan aplikasi data warehouse dapat membantu pihak atasan daam melakukan kegiatan analisis terhadap laporan yang dihasilkan berdasarkan berbagai dimensi yang ada.
3.  Data  warehouse  juga  dapat  digunakan sebagai  alat  untuk  menganalisis  tren terbaru saat ini.
4.  Pemodelan  data  warehouse  pada  PT Universal  Karya  Jaya  menggunakan pemodelan  star  schema  karena  query yang dihasilkan nantinya akan cepat saat proses OLAP.
Diperlukan juga beberapa perbaikan agar penelitian ini dapat dilaksanakan dengan baik, Adapun  saran  perbaikan  dari  penelitian  ini antara  lain  adalah  perlu  adanya  penelitian lanjutan dengan menggunakan metode pengembangan  data  warehouse  yang  lain sehingga  dapat  dibandingkan  metode  mana yang paling baik untuk menyelesaikan masalah yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Purba, F. Ekonomi, D. Bisnis, I. Uin,
S.  Utara,  and  M.  Yahya,  “Revolusi Industri  4.0 :  Peran  Teknologi  Dalam Eksistensi  Penguasaan  Bisnis  Dan

## ISSN Online : 2620-7532
Implementasinya,” JPSB ,  vol.  9,  no.  2,
2021.
[2] D.  Rosiyadi  and  S.  Sutiyono,  “Analisis dan  Perancangan  Data  Warehouse
Sebagai Alat Untuk Monitoring Jalannya Proses  Bisnis  (Studi  Kasus :  Rumah
Sakit  Umum  Daerah  Al-Ihsan  Jawa Barat),” Jurnal Tata Kelola dan Kerangka  Kerja  Teknologi  Informasi ,
2017.
[3] Agus  Priyanto  and  Pradika  Destarini, “Perancangan  Data  Warehouse  Pada
RSUD  DR.R  Goeteng  Taroenadibrata Purbalingga Dengan Menggunakan Nine- Step Methodology,” Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat IV Tahun 2019  “Pengembangan  Sumberdaya menuju Masyarakat Madani Berkearifan Lokal” LPPM - Universitas Muhammadiyah Purwokerto , 2019. [4] T.  R.  Priono,  W.  Purnomo,  and  N.  Y. Setiawan, “Pengembangan Data Warehouse menggunakan Metode Kimball  (Studi  Kasus:  Ekspor  &  Impor
Fauna dan Flora Hias Air Laut),” Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  5,  no.  8,  pp.
3383 –3392,  2021,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5] Sumiah Aah, Irawan Dede, and Fauziah, “Perancangan  Data  Warehouse  Dan Penerapan Data Mining Untuk Mendukung Sistem Informasi Akademik Universitas  Kuningan,” Jurnal  Nuansa Informatika , 2014.
[6] Y.  P.  Dewi  and  D.  I.  Sensuse,
“Pengembangan Data Warehouse dengan Konsep Slowly Changing Dimension Untuk Menunjang Pengambilan  Keputusan  Dalam  Bidang Distribusi  BBM:  Studi  Kasus  PT.  Sinar Pedoman Abadi (SPA),” Jurnal Telematika , 2013.
[7] E.  K.  Suni,  “Analisis  dan  Perancangan Data  Warehouse  Untuk  Mendukung Keputusan Redaksi Televisi Menggunakan Metode Nine-Step Kimball,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 11, no. 2, pp. 197 –206, Nov. 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8560.
[8] D.  Prastyo  and  A.  Supriyanto,  “Analisa dan  Perancangan  Data  Warehouse Dengan Metode Nine Step Kimball di PT Surganya Motor Indonesia,” Proceeding
SENDIU , 2021. [9] Firman Noor Hasan and Arafat Febriandirza, “Perancangan Data Warehouse  Untuk  Data  Penelitian  di Perguruan Tinggi Menggunakan Pendekatan Nine Steps Methodologhy,” Jurnal Pseudocode , 2021.
[10] I.  P.  Bagus,  M.  Sentana,  I.  Bagus,  and
G. Dwidasmara, “Desain dan Implementasi Data Warehouse Penjualan  Pada  Database  Sample Northwind Menggunakan Tools Tableau,” 2022.
[11] H. Putra and B. Aulia, “Penerapan Data Warehouse  dan  Dashboard  Berbasis Kimball  Nine-Step  untuk  Meningkatkan
Kualitas  Informasi  dan  Pengambilan
Keputusan,” JSI : Jurnal Sistem Informasi  (E-Journal) ,  vol.  15,  no.  1, 2023, [Online]. Available: http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/i ndex [12] M.  Akbar  and  Y.  Rahmanto,  “Desain Data Warehouse Penjualan Menggunakan  Nine  Step  Methodology Untuk  Business  Intelegency,” Jurnal Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat
Lunak (JATIKA) , vol. 1, no. 2, pp. 137 – 146, 2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/infor matika
[13] Artikel, “Memahami skema bintang dan pentingnya Power  BI,”  Learn Microsoft. Accessed:  Dec.  03,  2022.  [Online]. Available: https://learn.microsoft.com/id- id/power-bi/guidance/star-schema
[14] D. Irawan, “Perbandingan Model Skema
Bintang  dan  Model  Skema  Snowflake
Pada Data Warehouse,” Binus.
Accessed:  Dec.  03,  2022.  [Online].
Available:  Perbandingan  Model  Skema
Bintang  dan  Model  Skema  Snowflake Pada Data Warehouse