973   Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322
E- ISSN 2503-2933

## Perancangan Arsitektur Data Warehouse Pada Industri Perkebunan Kelapa Sawit
Ahmad Fahmi Karami* 1
1 Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang; Jl. Gajayana No. 50, +62341 558933
1 Jurusan Teknik Informatika, FST UIN Maliki, Malang e-mail: * 1 afkarami@uin-malang.ac.id

## Abstrak
Industri  kelapa  sawit  yang  merupakan  industri  unggulan  di  negara  Indonesia diharapkan  tetap  dapat  tumbuh  ditengah  adanya  moratorium  melalui  inpres  tahun  2018. Strategi yang diterapkan untuk meningkatkan kinerja operasional perusahaan dapat ditunjang dengan adanya data warehouse yang dapat menyajikan informasi untuk mempermudah dalam pengambilan  keputusan.  Strategi  yang  ditetapkan  mencakup  produktivitas,  efisiensi,  dan optimalisasi.  Arsitektur  data  warehouse  dirancang  untuk  memenuhi  strategi-strategi  yang sudah  ditetapkan.  Hasil  penelitian  didapatkan  arsitektur  dengan  tipe  hub-and-spoke  cocok untuk mengimplementasikan strategi perusahaan.
Kata kunci — data warehouse, kelapa sawit, operasional perusahaan

## Abstract
The palm oil industry, one of the leading industry in Indonesia must continue to grow even faced with the moratorium policy from Presidential Instruction. The strategy implemented is improving the company's operational performance, supported by a data warehouse that can provide  information  that  help  company  making  a  decision.  The  strategy  set  includes productivity, efficiency, and optimization. The data warehouse architecture is designed to fulfill the defined strategies. The results showed that the hub-and-spoke type of architecture is suitable for implementing the company's strategy.
Keywords — data warehouse, palm oil, company operations

## 1. PENDAHULUAN
egara  Indonesia  merupakan  penghasil crude  palm  oil (CPO)  terbesar  di  dunia.  CPO berasal  dari  tandan  buah  segar  (TBS)  yang  diproses  pada  pabrik  kelapa  sawit  untuk mengekstraksi  minyak  yang  terkandung  didalamnya.  CPO  yang  termasuk  komoditas menjadikan harga sangat bergantung kepada situasi dan kondisi pasar. Krisis global yang terjadi pada  tahun  2008  sampai  dengan  2012  memberi  dampak  negatif  dengan  penurunan  volume produksi dan penjualan CPO oleh perusahaan perkebunan kelapa sawit sehingga mempengaruhi tingkat laba yang dihasilkan perusahaan baik secara langsung maupun tidak langsung [1]. Disisi lain industri kelapa sawit sangat rentan terhadap isu dan kampanye negatif yang dilakukan oleh pihak luar. Isu yang paling banyak tersebar yaitu mengenai deforestasi hutan hujan tropis negara Indonesia  dan  kaitannya  dengan  perkembangan  perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia  yang kemudian  membuat  harga  harga  dasar  sawit  mengalami  penurunan  yang  signifikan  setelah
N
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933 974
dikeluarkannya European  Parliament  Resolution:  Palm  Oil  &  Deforestation di  kawasan  Uni Eropa pada bulan Maret 2017 [2].
Indonesia  melalui  Presiden  Jokowi  pada  tahun  2018  mengeluarkan  instruksi  presiden mengenai  penundaan  dan  evaluasi  perizinan  perkebunan  kelapa  sawit  serta  peningkatan produktivitas perkebunan kelapa sawit [3]. Inpres ini memerintahkan kementerian-kementerian terkait,  pemerintahan  provinsi,  dan  pemerintahan  daerah  untuk  menunda  dan  mengevaluasi segala hal terkait pembukaan perkebunan kelapa sawit sesuai dengan kewenangannya  masing- masing. Kondisi ini membuat perusahaan perkebunan kelapa sawit tidak bisa mengembangkan usahanya  dengan  melakukan  perluasan  lahan  untuk  meningkatkan  volume  produksi  sehingga untuk  dapat  terus  tumbuh  perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  perlu  melakukan  peningkatan produktivitas  dan  perbaikan  operasional  internal  perusahaan  itu  sendiri.  Perbaikan  operasional dapat dilakukan dengan memperbaiki atau meningkatkan proses bisnis yang ada sehingga bisa menjadi lebih baik dari sebelumnya. Memperbaiki atau meningkatkan proses bisnis diperlukan kajian  atau  pengamatan  mengenai  proses  bisnis  yang  sudah  ada.  Salah  satu  pengamatan  yang bisa  dilakukan  adalah  pengamatan  data-data.  Terdapat  tiga  area  mayor  dalam  proses  bisnis perkebunan  kelapa  sawit  yaitu  panen,  angkut  dan  olah.  Masing-masing  dari  ketiga  bisnis tersebut mempunyai aktifitas yang berbeda-beda sehingga data yang dihasilkan juga berbeda.
Perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia  tersebar  mulai  dari  pulau  Sumatera sampai  dengan  pulau  Papua.  Perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  berstatus  publik  pada  PT Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  diklasifikasikan  sebagai  industri  sektor Consumer  Non-Cyclicals sub Plantations & Crops [4]. Untuk dapat terdaftar di BEI, maka perusahaan melakukan Initial public  offering (IPO)  atau  penawaran  saham  perdana  kepada  publik.  Modal  yang  didapat  dari IPO dapat digunakan perusahaan untuk mengembangkan usahanya.
Proses bisnis utama kelapa sawit dimulai dari kebun. Terdapat dua pekerjaan utama di kebun  yaitu  pemanenan  dan  pemupukan.  Panen  adalah  aktifitas  produksi  dengan  melepaskan TBS  dari  pohon  yang  ada  di  kebun,  kemudian  mengangkutnya  ke  pabrik  untuk  diolah  [5], sementara  pemupukan  merupakan  upaya  penambahan  unsur  hara  esensial  dari  luar,  yang berbentuk kimia ataupun organik untuk mengoptimalkan produktivitas [6]. Pengangkutan TBS dari  kebun  menuju  pabrik  menggunakan  truk  yang  dikelola  oleh  bagian  transportasi.  Selain mengelola  pengangkutan,  bagian  transportasi  juga  bertanggung  jawab  terhadap  pemeliharaan unit dan infrastruktur yang digunakan untuk mengangkut TBS. Pabrik bertanggung jawab dalam pengolahan TBS menjadi CPO.
Data warehouse merupakan sebuah environtment yang  memberikan informasi strategis untuk  penggunanya.  Konsep  dari  data  warehouse  adalah  mengumpulkan  seluruh  data  yang dibutuhkan untuk membuat keputusan strategis, bersihkan dan transformasikan data, kemudian memberikan  informasi  strategis  yang  bermanfaat  [7].  Keputusan  strategis  inilah  yang diharapkan dapat membantu perusahaan untuk dapat melakukan peningkatan produktivitas dan perbaikan operasional sehingga terus tumbuh meskipun tidak dapat membuka lahan perkebunan baru. Data yang dibutuhkan untuk membuat keputusan strategis tidak hanya berasal dari internal perusahaan tersebut, tetapi dapat juga mengambil data eksternal yang dipandang perlu.
Pemanfaatan  data  warehouse  sebagai  sistem  untuk  mendapatkan  informasi  strategis telah  banyak  dilakukan  di  berbagai  organisasi.  Infomasi  strategis  ini  akan  digunakan  oleh manajemen  sebagai  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan.  Sektor  usaha  seperti  Batik Mahkota  Laweyan,  Magnifique  Clothes,  dan  Toko  Mekarsari  mengimplementasikan  data warehouse  untuk  mendapatkan  data  penjualan  dari  cabang-cabang  mereka,  yang  akan memberikan  informasi  mengenai  tren  penjualan berdasarkan  kategori  barang,  cabang,  maupun periode  atau  waktu  [8]–[10].  Sektor  pelayanan  masyarakat  juga  sudah  memanfaatkan  data warehouse.  Aziz,  Utami,  dan  Novian  [11]  membuat  prototype  data  warehouse  dengan  sumber
975 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933
data  dari  eM-Tilang.  Meskipun  masih  berupa prototype ,  data  warehouse  ini  dapat dikembangkan  untuk  bisa  memperoleh  informasi  mengenai  pelanggar-pelanggar  yang  ada berdasarkan  umur,  daerah,  dan  lainnya  sehingga  dapat  membantu  pihak  kepolisian  dalam menentukan  program  sosialisasi  yang  tepat,  baik  dari  segi  umur  maupun  daerah  untuk mengurangi jumlah dan tingkat pelanggaran. Sektor pendidikan memanfaatkan data warehouse dalam  rangka  memaksimalkan  operasional  perpustakaan,  yaitu  dengan  mengurangi  beban  dari system transaksional [12], [13], serta mendapatkan informasi frekwensi peminjaman buku yang akan  memberikan  pertimbangan  manajemen  dalam  pengadaan  ataupun  penambahan  jumlah buku [14].
Implementasi  data  warehouse  pada  beberapa  artikel  hanya  menggunakan  satu  sumber data  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  tidak  dapat  memberikan  opsi  yang  lebih  luas  untuk penggunanya.  Data  yang  ada  di  sebuah  organisasi  tentu  tidak  dari  satu  sumber  saja.  Terlebih Apabila proses bisnisnya merupakan proses bisnis produksi yang mana terdapat rantai pasokan didalamnya. Data dan informasi ini biasanya dimiliki oleh masing-masing departemen sehingga menimbulkan data silos .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  deskriptif  dengan  teknik  pengumpulan data  studi  dokumentasi.  Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  berasal  dari laporan  tahunan  untuk  tahun  2020  dari  perusahaan-perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  yang berstatus publik.
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah  strategi  dan  lingkup  perusahaan perkebunan kelapa  sawit  untuk  dicocokkan  dengan  tipe  arsitektur  yang  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan. Tipe arsitektur data warehouse sendiri terdiri dari tiga bidang utama yaitu akuisisi data, penyimpanan data, dan penyajian informasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Bisnis Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit
Perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  mengelola  bisnisnya  melalui  anak-anak perusahaannya.  Jumlah  anak  perusahaan  masing-masing  perusahan  perkebunan  kelapa  sawit bervariasi tergantung luas kebun yang juga menentukan jumlah pabriknya (lihat tabel 1).
Bisnis  utama  perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  adalah  perkebunan  itu  sendiri,  dan pengolahan  TBS  menjadi  CPO  yang  dapat  langsung  dijual  ataupun  diolah  sendiri  pada  bisnis industri  hilir.  Selain  dua  bisnis  tersebut,  terdapat  beberapa  perus-ahaan  yang  memiliki  bisnis perkebunan  lainnya  seperti  teh,  karet,  sagu,  tebu  dan  kopi.  Terdapat  juga  bisnis  pendukung perkebunan  kelapa  sawit  diantaranya  riset  atau  penjualan  bibit  kelapa  sawit,  pengolahan  inti sawit, pupuk, dan lainnya.

## 3.2   Arsitektur Data Warehouse pada Industri Perkebunan Kelapa Sawit
Arsitektur  data  warehouse  harus  dapat  mendukung  kebutuhan  perusahaan  dalam mendapatkan informasi strategis, yang  mana informasi ini berbeda dengan apa yang diberikan oleh sistem informasi transaksional [7].
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933 976
Ahmad Fahmi Karami , [Perancangan Arsitektur Data Warehouse Pada Industri Perkebunan Kelapa Sawit]

## 3.2.1 Akuisisi Data
Akuisisi  data  ada  dua  bagian  yaitu  sumber  data  dan data  staging .  Sumber  data merupakan  data-data  yang  dibutuhkan  oleh  pengambil  keputusan  dalam  perusahaan  dalam upaya  peningkatan  kinerja.  Dalam  laporan  tahunan  perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit disebutkan bahwa strategi perusahaan dalam meningkatkan kinerja ada tiga yaitu, produktivitas, efisiensi dan optimalisasi.
Tabel 1. Profil Kebun dan Pabrik Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit [15], [16], [25]–[30],
[17]–[24] Nama Perusahaan Luas Kebun (Ha) Jumlah Pabrik Pengolahan CPO Astra Agro Lestari Tbk. 287,604 32 Andira Agro Tbk. 9,702 1 Austindo Nusantara Jaya Tbk. 54,694 4 Eagle High Plantation Tbk. 148,000 9 Cisadane Sawit Raya Tbk. 18,615 1 Dharma Satya Nusantara Tbk. 112,600 10 FAP Agri Tbk. 87,684 5 Gozco Plantations Tbk. 12,845 1 Jaya Agra Wattie Tbk. 27,919 2 PP London Sumatra Indonesia Tbk. 96,074 12 Provident Agro Tbk. 6,295 1 Palma Serasih Tbk. 35,200 2 Sampoerna Agro Tbk. 84,897 8 Salim Ivomas Pratama Tbk. 253,061 27 Sinar Mas Agro Resources & Technology Tbk. 137,512 16 Sawit Sumbermas Sarana Tbk. 116,029 8 Tunas Baru Lampung Tbk. 59,653 6 Bakrie Sumatra Plantations Tbk. 51,580 5
Strategi  peningkatan  kinerja  melalui  produksi  terdapat  delapan  (8)  item.  Strategi tersebar di bagian riset, kebun, transportasi, infrastruktur, dan pabrik (lihat tabel 2).
Tabel 2. Strategi Peningkatan Produktivitas
Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit
No Strategi Produktivitas 1 Penggunaan  bibit  sawit  dengan  potensi  produksi  yang tinggi [23]
2 Memaksimalkan potensi TBS pada kebun [16], [19], [24]
3 Evakuasi TBS dengan cara mekanis [19], [23]
4 Pemupukan dengan cara mekanis [19]
5 Pengelolaan air pada kebun [20], [24]
6 Pengelolaan transportasi TBS dari kebun ke pabrik [30]
977 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933
7 Pengelolaan infrastruktur kebun [30]
8 Penambahan kapasitas olah pabrik [23], [29]
Seluruh strategi terkait produktivitas dapat dijadikan sumber data pada data warehouse. Sebagaimana  karakteristik  data  warehouse  yaitu time  varian ,  diperlukan  data-data  lampau perusahaan  yang  terkait  dengan  produktivitas.  Contoh  pada  strategi  memaksimalkan  potensi TBS  pada  kebun  dapat  dilakukan  dengan  mengurangi  kehilangan  sebagian  atau  seluruh  hasil saat panen, dimana penyebab terjadinya kehilangan yaitu adanya TBS yang sudah masak tidak terpanen dan adanya brondolan sawit yang tidak diambil [5].
Strategi  peningkatan  kinerja  melalui  efisiensi  terdapat  delapan  (8)  item.  Strategi terdapat pada manajemen karyawan dan pemupukan kebun (lihat tabel 3).
Tabel 3. Strategi Efisiensi Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit
No Strategi Efisiensi
1 Pengaturan jam kerja [30]
2 Tracking lokasi pekerja [30]
3 Penggunaan irigasi tetes dan fertigasi di kebun [16]
4 Rasionalisasi  jumlah  pekerja  terhadap  produksi  [17],  [23], [26], [29]
5 Pemupukan dengan analisis nutrisi [17]
6 Evaluasi aktivitas-aktivitas berbasis biaya [23]
7 Aplikasi pupuk organik [19], [24]
8 Penyederhanaan prosedur kerja [23]
Mendapatkan  perbaikan  kinerja  tidak  hanya  membutuhkan  produktivitas  yang  tinggi, tetapi  diimbangi  dengan  efisiensi  sumber  daya.  Pengelolaan  karyawan  dan  pemupukan  kebun dapat mengasilkan data-data yang bila dianalisis dapat meningkatkan kinerja perusahaan. Oleh karena  itu,  data-data  pengelolaan  karyawan  dan  pemupukan  kebun  dapat  dijadikan  sebagai sumber data warehouse. Pemupukan dengan analisis nutrisi dapat menjadi stategi efisiensi yang sangat baik karena Sugiyono et al (2005) menyatakan bahwa pemupukan merupakan salah satu aktifitas yang memerlukan biaya yang besar, yaitu sekitar 30% dari biaya produksi. Diperlukan efektifitas yang maksimum dalam menentukan jumlah aplikasi pemupukan, baik pupuk organik maupun  anorganik  untuk  memaksimalkan  produktivitas  TBS,  dan  juga  meminimalkan pengeluaran [31].
Strategi peningkatan kinerja melalui optimalisasi terdapat dua (2) item. Strategi terdapat pada kualitas bahan baku dan produk (lihat tabel 4).
Tabel 4. Strategi Optimalisasi Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit
No Strategi Optimalisasi
1 Memaksimalkan kualitas TBS yang dipanen [24]
2 Memaksimalkan kualitas CPO [24], [27]
Optimalisasi  kualitas  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  produksi  yang  lebih  baik. Kualitas  TBS  dan  CPO  yang  dihasilkan  oleh  anak-anak  perusahaan  dalam  rentang  waktu tertentu akan menjadi sumber data untuk data warehouse.
Dari  strategi-strategi  perusahaan  kelapa  sawit  diketahui  bahwa  data-data  pada  riset, kebun,  transportasi,  infrastruktur,  pabrik,  dan  karyawan  yang  ada  baik  pada  induk  perusahaan dan  anak-anak  perusahaan  dapat  dijadikan  sumber  data  pada  data  warehouse.  Seluruh  data tersebut  merupakan  sumber  data  internal.  Beberapa  perusahaan  sudah  mempunyai  sistem
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933 978
informasi  untuk  operasional  untuk  data-data  tersebut  seperti  LSIP  yang  telah mengimplementasikan  SAP  sejak  2012  [17],  SMAR  yang  mempunyai  sistem  informasi SMARTRI  [22],  dan  M-Plantation  milik  PSGO  [19].  Sistem  informasi  ini  yang  dijadikan sebagai  sistem  sumber  pada  data  warehouse  perusahaan  perkebunan  masing-masing  yang disebut sebagai sumber data produksi. Sementara sumber data yang masih berbentuk dokumen spreadsheet disebut sumber data internal.
Data  eksternal  yang  bisa menjadi  sumber  data untuk  perusahaan.  Berdasarkan  laporan tahunan,  seluruh  perusahaan  menyatakan  bahwa  cuaca  dapat  menghambat  produktivitas  dari perusahaan. Curah hujan yang rendah mengakibatkan produksi TBS dalam delapan belas bulan ke depan juga akan menurun [28]. Curah hujan yang terlalu tinggi sangat baik untuk produksi TBS,  tetapi  dapat  menyebabkan  infrastuktur  jalan  menjadi  rusak.  Oleh  karena  itu,  data  curah hujan  pada  tahun-tahun  sebelumnya  dapat  menjadi  sumber  data  eksternal  yang  berguna  untuk perusahaan dalam mengambil keputusan di masa yang akan datang.
Data  Staging merupakan  aktifitas  pemeriksaan  setiap  file  yang  diekstraksi,  meninjau aturan  bisnis  perusahaan,  melakukan  fungsi  transformasi  data,  menyortir  dan  menggabungkan data, mengkoreksi inkonsistensi, dan membersihkan data yang berasal dari sistem sumber [7].
Dari  data  yang  didapatkan,  maka  akuisisi  data  pada  data  warehouse  untuk  perusahaan perkebunan kelapa sawit dapat digambarkan melalui gambar 1

## Gambar 1. Arsitektur Akuisisi Data Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit

## 3.2.2 Penyimpanan Data
Setiap anak perusahaan mempunyai data operasional yang berbeda satu dengan lainnya dikarenakan  jumlah  departemen,  umur  tanaman,  dan  lokasi  yang  ada  tidak  seluruhnya  sama. Perkebunan yang luas dan jumlah pabrik yang banyak menjadikan data-data yang dimiliki oleh perusahaan sangat besar sehingga diperlukan pengelolaan data agar dapat mengambil keputusan yang tepat dalam rangka peningkatan kinerja perusahaan.
Arsitektur Hub  and  spoke merupakan  arsitektur  yang  cocok  untuk  digunakan  pada industri  perkebunan  kelapa  sawit  karena dependent  data  mart mendapatkan  data  dari  data warehouse. Dependent  data  mart bisa  berupa  data  dari  masing-masing  anak  perusahaan  atau data-data  tiap  departemen  seperti  kebun  dan  pabrik.  Penggunaan  arsitektur  memungkinkan
979 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933
untuk  mendapatkan  informasi  dengan  dua  cara  yaitu  melalui  repositori  data  warehouse  untuk kepentingan  perusahaan  dan  melalui  masing-masing dependent  data-mart (lihat  gambar  2) sehingga data warehouse tidak hanya bermanfaat bagi perusahaan perkebunan kelapa sawit itu sendiri, melainkan juga kepada tiap-tiap anak perusahaan maupun departemen pada perusahaan tersebut.
Gambar 2. Penyimpanan Data Model Hub-and-Spoke pada Perusahaan Perkebunan

## Kelapa Sawit

## 3.2.3 Penyampaian Informasi
Data  warehouse  ada  hanya  karena  satu  alasan,  yaitu  untuk  menyajikan  informasi strategis  kepada  pengguna,  dan  dapat  dikatakan  bahwa  data  warehouse  dalam  perspektif pengguna  adalah  mekanisme  penyampaian  informasi  [7].  Pengguna  data  warehouse membutuhkan informasi berbeda-beda yang tergantung dengan kepentingannya. Pengguna data warehouse  diklasifikasikan  menjadi  lima  (5)  yaitu tourist,  operators,  farmers,  explorer,  dan miners [7] (lihat gambar 3).
Tourist merupakan  perumpamaan  untuk  eksekutif  yang  memerlukan  sajian  informasi yang  cepat  dan  melingkupi  seluruh  perspektif  bisnis  organisasinya  [7].  Pada  perusahaan perkebunan  kelapa  sawit,  eksekutif  disini  adalah  direktur  yang  hanya  memerlukan  data  lebih rinci apabila indikator kunci yang ditemukan tidak sesuai. Dashboard dapat digunakan sebagai alat  untuk  menyajikan  informasi  yang  melingkupi  seluruh  perspektif  bisnis  perusahaan perkebunan kelapa sawit.
Operator merupakan  istilah  bagi  orang-orang  bertugas  utuk  mengoperasikan  atau menjalankan  kegiatan  perusahaan.  Pada  perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit,  operator  adalah para  manager  operasional  baik  yang  berada  di  induk  dan  anak-anak  perusahaan  perkebunan kelapa  sawit.  Manager  ini  memerlukan  informasi  operasional  dari  kebun,  tranportasi, infratruktur,  dan  pabrik  untuk  mendapatkan  output  dari  implementasi  strategi  produktifitas, efektifitas,  dan  optimalisasi  yang  sudah  dibuat.  Laporan  dengan  format  yang  sudah  baku merupakan penyajian informasi yang dapat digunakan oleh para manager [7].
Farmers merupakan perumpamaan untuk analis yang ada pada perusahaan perkebunan kelapa  sawit  karena  menyerupai  ciri  petani  yaitu  akrab  dengan  medan,    mengetahui  apa  yang diinginkan  dalam  hal  tanaman,  memiliki  persyaratan  yang  konsisten,  mengetahui  cara menggunakan  alat,  menggarap  sawah,  dan  mendapatkan  hasil  [7].  Analis  pada masing-masing
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933 980
bagian  seperti  kebun,  transportasi,  infrastruktur,  pabrik,  pemasaran,  dan  penjualan  adalah farmers  pada  perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  baik  yang  ada  di  induk  maupun  anak perusahaan.  Laporan  yang  sudah  disempurnakan  merupakan  penyajian  informasi  yang  dapat digunakan oleh para analis.
Explorer merupakan mereka yang tidak mempunyai format laporan untuk memperoleh informasi  dan  sering  kali  menggabungkan  penyelidikan  acak  dengan  penyelidikan  yang  tidak dapat  diprediksi  [7].  Explorer  pada  perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  adalah  peneliti  pada departemen  riset  dan  analis  teknis  pada  departemen  kebun,  transportasi,  infrastruktur,  pabrik, pemasaran dan penjualan yang ada di induk perusahaan. Penyajian informasi yang dibutuhkan oleh para explorer adalah kueri data yang mencakup data yang besar untuk mendapatkan banyak data terperinci yang dimaksudkan untuk menemukan pola dan hubungan baik yang berupa lintas departemen, maupun lintas anak perusahaan.
Miner diklasifikasikan  sebagai  mereka  yang  menambang  menemukan  pola  baru,  tidak diketahui,  dan  tidak  terduga  dalam  data. Miner pada  paerusahaan  perkebunan  kelapa  sawit adalah  analis  data  pada  induk  perusahaan  yang  mempunyai  keahlian  dalam  membuktikan  ada atau tidaknya pola dan hubungan yang ditemukan oleh explorer . Miner akan mengolah kembali informasi  pada  data  warehouse  untuk  menemukan  pengetahuan  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan.
Gambar 3. Penyajian Informasi Data Warehouse pada Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit
981 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  arsitektur  data  warehouse  untuk  perusahaan  perkebunan kelapa  sawit.  Arsitektur  dengan  tipe Hub-and-spoke dipilih  karena  perusahaan  perkebunan kelapa sawit memiliki banyak anak-anak perusahaan dan didalamnya ada beberapa departemen. Pemilihan tipe  arsitektur ini juga  memberikan  kemudahan  saat  merealisasikan  data  warehouse nantinya,  yaitu  dengan  membangun data  mart yang  dirasa  penting  terlebih  dahulu,  lalu melakukan evaluasi manfaat yang didapatkan.

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya  dapat  mengidentifikasi data  mart mana  yang  dibuthkan perusahaan untuk dibangun terlebih dahulu beserta menentukan dimensi dan tabel faktanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Kewinoto, M. Mariso, and Sjahruddin, “Analisis Pengaruh Harga Komoditas Minyak Kelapa  Sawit  (CPO),  Tingkat  Inflasi,  Nilai  Tukar  Rupiah  dan  Volume  Penjualan Komoditas  (CPO)  Terhadap  Harga  Saham  pada  Perusahaan  Penghasil  Kelapa  Sawit (CPO) yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada Tahun 2008-,” JOM FEKON , Vol. 2, No. July, p. 18, 2015.
[2] A.  D.  Yonanda  and  Suhadak, “Pengaruh  Black  Campaign  Kelapa  Sawit  Terhadap Harga  Kelapa  Sawit  Dunia  dan  Ekspor  Kelapa  Sawit  Indonesia  (Studi  pada  Negara Belanda,  Spanyol,  Cina  dan  India  periode  Agustus  2016–Oktober  2017),”  J.  Adm.
Bisnis , Vol. 72, No. 2, pp. 234–242, 2019, [Online]. Available: http://administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id/index.php/jab/article/download/2886/32 71.
[3] Sekretariat  Kabinet  RI, “Inpres  8  Tahun  2018.” pp.  1–13,  2018,  [Online].  Available: https://sipuu.setkab.go.id/PUUdoc/175597/INPRES 8 TAHUN 2018.PDF.
[4] “Klasifikasi  Industri  Perusahaan  Tercatat  PT  Bursa  Efek  Indonesia,” 2021.  [Online]. Available: ww.idx.co.id.
[5] Sunarko, Budi  Daya  dan  Pengelolaan  Kebun  Kelapa  Sawit  Dengan  Sistem  Kemitraan . Jakarta: AgroMedia Pustaka, 2014.
[6] R.  Farrasati, “Pemupukan  Berimbang,  Kunci  Menjaga  Kesuburan  Tanah.” Agrodite, [Online]. Available: https://agrodite.com/wp-content/uploads/2018/11/Pemupukan- berimbang-kunci-menjaga-kesuburan-tanah.pdf.
[7] P. Ponniah, Data Warehousing Fundamentals for it Professionals , 2nd ed. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2010.
[8] F.  Y.  Al  Irsyadi, “Implementasi  Data  Warehouse  dan  Data  Mining  Untuk  Penentuan Rencana Strategis Penjualan Batik (Studi Kasus Batik Mahkota Laweyan),” KomuniTi ,
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933 982
Vol. VI, No. 1, pp. 42–58, 2014, [Online]. Available:
https://publikasiilmiah.ums.ac.id/handle/11617/4491.
[9] D.  Subuh  and  W.  Yasman, “Implementasi  Data  Warehouse  dan  Penerapannya  pada Toko Magnifique  Clothes Dengan Menggunakan  Tools  Pentaho,” in Seminar  Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri , 2019, pp. 29–36.
[10] I.  P.  A.  E.  Pratama  and  I.  G.  A.  Pradipta, “Desain  dan  Implementasi  Data  Warehouse Untuk Prediksi Penjualan pada Toko Mekarsari,” J. Teknol. Inform. dan Terap. , Vol. 2, No. 1, pp. 2–5, 2013.
[11] A.  Azis,  D.  A.  B.  Utami,  and  A.  N.  BT, “Protoype  Data  Warehouse  Aplikasi  eM- Tilang,” J. Sist. Inf. Manaj. Basis Data , Vol. 03, No. 01, p. 68, 2020.
[12] M.  Sagala, “Implementasi  Data  Warehouse  pada  Perpustakaan  Universitas  Katolik Santo Thomas,” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas , Vol. 3, No. 1, pp. 33–39, 2018.
[13] I. W. Gunaya, P. Jhonarendra, I. P. Deva, and J. Putra, “Implementasi Data Warehouse Untuk Analisis Peminjaman Buku pada Perpustakaan,” No. April, pp. 0–11, 2019.
[14] A.  Dahlan,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi, “Perancangan  Data  Warehouse  Perpustakaan Perguruan Tinggi XYZ Menggunakan Metode Snowflake Schema,” J. Teknol. Inf. , Vol. 8, No. November, pp. 1907–2430, 2013.
[15] “Laporan Tahunan JAWA,” 2020.
[16] “Laporan Tahunan ANJT,” 2020.
[17] “Laporan Tahunan LSIP,” 2020.
[18] “Laporan Tahunan PALM,” 2020.
[19] “Laporan Tahunan PSGO,” 2020.
[20] “Laporan Tahunan SGRO,” 2020.
[21] “Laporan Tahunan SMSS,” 2020.
[22] “Laporan Tahunan SMAR,” 2020.
[23] “Laporan Tahunan SIMP,” 2020.
[24] “Laporan Tahunan TBLA,” 2020.
[25] “Laporan Tahunan UNSP,” 2020.
[26] “Laporan Tahunan GZCO,” 2020.
983 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 973-983 E-ISSN 2503-2933
[27] “Laporan Tahunan FAPA,” 2020.
[28] “Laporan Tahunan BWPT,” 2020.
[29] “Laporan Tahunan ANDI,” 2020.
[30] “Laporan Tahunan AALI,” 2020.
[31] A.  Ar,  H.  Junedi,  and  Y.  Farni, “Pemupukan  Kelapa  Sawit  Berdasarkan  Potensi Produksi  Untuk  Meningkatkan  Hasil  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  pada  Lahan  Marginal Kumpeh,” J. Penelit. Univ. Jambi , Vol. 14, pp. 29–36, 2012.