## APLIKASI OLAP PROFIL MAHASISWA DAN LULUSAN
Arie Nugroho Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Email: arienugroho@unpkediri.ac.id

## ABSTRAK
Profil mahasiswa dan lulusan adalah salah satu data yang sangat dibutuhkan suatu universitas dalam proses akreditasi. Dengan data tersebut univeristas dapat mengetahui informasi tentang kondisi akademik mahasiswa.  Data-data  yang  bisa  didapat  adalah  jumlah  mahasiswa,  lulusan    dan  kelompok  mahasiswa berdasarkan Indeks Prestasi  komulatif  (IPK)  dalam  periode  tertentu.  Data  mahasiswa  yang  belum terintegrasi menyebabkan kesulitan  dalam menampilkan data – data yang dibutuhkan, sehingga dibutuhkan alat  bantu  berupa  aplikasi OLAP profil  mahasiswa  dan  lulusan  dengan  data-data  yang  diperoleh  dari program studi. Data – data yang digunakan diambil dari Program Studi  Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri. Pada penelitian ini dilakukan tahap analisa dan pemecahan masalah, perancangan tampilan aplikasi,tahap uji coba aplikasi dan  implementasi. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi OLAP untuk menampilkan prosentase IPK lulusan berdasarkan range tertentu dan menampilkan IPK minimum, rata-rata dan maksimum.
Kata kunci:  OLAP , profil, mahasiswa, lulusan, IPK.

## ABSTRACT
Profile of students and graduates is one of the data needed by a university in the accreditation process. With these data universities can find information about student academic conditions. The data that can be obtained is the number of students, graduates and student groups based on the Com- pative Achievement Index (GPA) within a certain period. Student data’s that has not been integrated causing difficulties in displaying the required data’s, so it takes tools in the form of OLAP application of student  profiles and graduates with data’s obtained from  the  study program. In  this  research  is  done  analysis  and  problem solving phase, design of application display, application test phase and implementation. The result of this research is OLAP application to show the percentage of GPA of graduates based on certain range and display minimum GPA, average and maximum.
Keywords: OLAP, profile, students, graduates.

## 1. PENDAHULUAN
Akreditasi perguruan tinggi digunakan untuk mengetahui standart mutu perguruan tinggi. Akreditasi perguruan  tinggi  diselenggarakan  oleh  Badan  Akreditasi  Nasional  Perguruan  Tinggi  (BAN-PT).  Dalam proses akreditasi perguruan tinggi diharuskan mengisi borang akreditasi sesuai dengan institusi yang akan diajukan dalamn proses akreditasi. Berdasarkan pengumuman  no : 609/BAN-PT/Edaran/III/2009 perihal Pemberlakuan  Borang  Baru  untuk  Akreditasi Program  Studi  Sarjana . Borang  akreditasi  program  studi mempunyai  tujuh  standart  yang  harus  dipenuhi.  Standart  satu  membahas  tentang  visi,  misi,  tujuan  dan sasaran,  serta  strategi  pencapaian. Standart dua  membahas  tentang  tata  pamong,  kepemimpinan,  sistem pengelolaan,  dan  penjaminan  mutu. Standart tiga  membahas  tentang  mahasiswa  dan  lulusan. Standart empat membahas tentang sumber daya manusia Standart lima membahas tentang kurikulum, pembelajaran, dan suasana akademik. Standart enam membahas tentang pembiayaan, sarana dan prasarana, serta sistem informasi. Standart tujuh  membahas  tentang  penelitian,  pelayanan/pengabdian  kepada  masyarakat,  dan kerjasama.
Dalam penelitian ini standart yang dibahas hanya standart tiga yang membahas tentang mahasiswa dan lulusan. Standart ini membahas tentang jumlah  total mahasiswa, jumlah mahasiswa regular, jumlah mahasiswa baru , jumlah lulusan , jumlah mahasiswa berdasarakan IPK dan prosentasenya.Selain itu juga membahas  jumlah  mahasiswa  regular  tujuh  tahun  terakhir  setiap  tahunnya.  Dalam  pengisian  borang akreditasi program studi untuk standart tiga yang membahas tentang profil mahasiswa dan lulusan, program studi  sistem  informasi  Fakultas  Teknik  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri  mengalami  kesulitan  karena
data mahasiswa yang semakin bertambah, belum terintegrasi sehingga akan memerlukan waktu yang lama untuk menampilkan jumlah mahasiswa  berdasarkan isian borang.
Dari pemaparan masalah di atas, muncul gagasan bagi penulis untuk membuat suatu alat bantu berupa aplikasi OLAP profil mahasiswa dan lulusan yang dapat mengatasi permasalahan  tersebut. Alat bantu  ini diharapkan  dapat    mendukung    pengisian  borang  akreditasi  program  studi standart tiga  tentang  profil mahasiswa  dan  lulusan  di  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri  Fakultas  Teknik  Program  studi  Sistem Informasi.
Dari Latar Belakang yang telah dijelaskan sebelumnya maka dapat diidentifikasikan permasalahanya adalah proses pengisian borang akreditasi tentang profil mahasiswa dan lulusan mengalami kesulitan karena data mahasiswa yang semakin bertambah, belum terintegrasi sehingga akan memerlukan waktu yang lama untuk menampilkan jumlah mahasiswa  berdasarkan isian boring. Dalam melaksanakan perencanaan dan pembuatan sistem  yang akan  dibuat pada tugas akhir ini, permasalahan  yang  muncul adalah  Bagaimana merancang dan membangun aplikasi OLAP Profil mahasiswa dan lulusan?. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi OLAP profil mahasiswa dan lulusan pada Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri. Manfaat dari penelitian ini adalah Program studi Sistem Informasi dapat mengetahui informasi tentang profil mahasiswa dan lulusan serta program studi Sistem Informasi lebih mudah dan cepat dalam pengisian borang akreditasi standart 3 tentang profil mahasiswa dan lulusan.

## 1.1 Data Warehouse
Pada dasarnya Data warehouse adalah databsase dan merupakan pusat data yang dibentuk dari hasil penggabungan dan pengolahan data dari beragam sumber data yang digunakan untuk keperluan pelaporan dan analisis data [1]. Data warehouse adalah sebuah sistem yang mengambil dan menyatukan data secara periodik dari sistem sumber menuju ke penyimpanan data dimensional atau penyimpanan data normalisasi [2].  Biasanya  data  yang  tersimpan  didalamnya  merupakan  data  sejarah  ( history  data )  yang  digunakan untuk melakukan analisa untuk  mendukung  proses  pengambilan keputusan. Selain itu data diperbarui secara berkelompok bukan setiap saat ketika proses transaksi berjalan pada sistem sumber . Menurut Han dan  Kamber  (2008),  suatu  basis  data  dapat  digolongkan  sebagai data  warehouse jika  memiliki karakteristik sebagai berikut :
a. Berorientasi Subjek
Data diorganisasikan oleh subjek secara rinci, misalnya : berdasarkan pelanggan, jenis, dan lain- lain.
b. Terintegrasi
Basis data mencakup data dari kebanyakan atau  semua  aplikasi  operasional  organisasi dan data tersebut dibuat secara konsisten.
c. Time-Variant
Data tidak menyediakan status saat ini, data tersebut disimpan untuk periode lima atau sepuluh tahun  bahkan  lebih  dan  digunakan  untuk tren ,      peramalan,    dan      perbandingan.  Waktu merupakan   dimensi   penting   yang harus didukung oleh semua data warehouse . d. NonVolatile
Data yang dimasukkan ke dalam data warehouse adalah data  yang read-only , yang tidak  dapat dirubah.  Data  yang  sudah  lama dihapus dan perubahan direkam sebagai data yang baru.
e. Ringkas.
Jika diperlukan, data operasional dimasukkan ke dalam ringkasan data. Dalam data warehouse biasanya tidak dinormalisasi sehingga masih terjadi redudansi atau duplikasi data. f. Sumber.
Semua sumber data tersedia dalam data warehouse, baik internal maupun eksternal . g. Metadata
Metadata mengacu pada data tentang data yang menguraikan struktur dan beberapa arti tentang data, dengan demikian mendukung penggunaan yang efektif atau tidak efektif dari data.

## 1.2 Online Transactional Processing
Online Transactional Processing (OLTP) adalah teknologi untuk mengelola aplikasi yang berorientasi pada transaksi [1]. Karena teknologi ini berhubungan dengan database , setiap database yang berhubungan dengan OLTP disebut database OLTP . Database OLTP adalah database yang  umum  digunakan  pada aplikasi  yang berorientasi pada transaksi,  yaitu aplikasi  yang cenderung lebih banyak  melakukan proses insert , update dan delete secara real-time dan umumnya ditujukan untuk aplikasi yang tergolong mission
critical application , yaitu aplikasi yang jika terjadi masalah atau gangguan bisa menyebabkan proses bisnis terganggu.

## 1.3 OnLine Analytical Processing
OnLine  Analytical  Processing ( OLAP ) adalah  teknologi  untuk  menjawab  kebutuhan  analitik  [1]. Seperti juga OLTP , OLAP berhubungan dengan database . Setiap database yang berhubungan dengan OLAP disebut database OLAP . Database OLAP adalah database yang  dimaksimalkan  untuk  kecepatan  dalam pembacaan  ( select  query ). OLAP mengandung  dua  tipe  dasar,  yaitu measures dan dimension . Measures adalah data bilangan yang terukur,misalkan kuantitas( quantity ), harga( price ), nilai rata-rata( averages ) dari kelompok nilai tertentu, jumlah( sum ) dari kelompok nilai tertentu. Dimension mengacu pada kategori yang digunakan  untuk  mengatur measures .  Biasanya  data  dikelompokkan  dalam  bentuk  bertingkat( level ). Dimensi  yang  umumnya  hampir  selalu  ada  adalah  dimensi  waktu( time  dimension ).  Pada  dimensi  ini, hierarki yang disusun biasanya tahun, kuartal, bulan dan hari. Bisa juga jika diperlukan ada minggu di antara bulan dan hari. OLAP merupakan perpaduan dinamis  analisis  dan  gabungan  dari data multi dimensional dalam  jumlah  yang  besar  [3]. OLAP merupakan  kumpulan  aturan  yang  menyediakan  sebuah  kerangka dimensional untuk mendukung pengambilan keputusan. OLAP juga  merupakan sebuah pendekatan secara cepat menyediakan jawaban-jawaban terhadap query analitik yang multi dimensi . OLAP adalah bagian dari kategori  yang  lebih global dari  pemikiran  bisnis,  yang  juga  merangkum  hubungan  antara  pelaporan  dan penggalian data. Di dalam inti sebaran sistem OLAP merupakan konsep dari sebuah kubus OLAP (disebut juga sebagai kubus multi dimensi atau hyper cube ) yang terdiri dari numeric fact yang disebut ukuran dan dikategorikan  sebagai  dimensi.  Kubus  metadata  secara  khusus  terbuat  dari  sebuah  skema  bintang  atau skema kristal salju dari tabel di dalam sebuah Database yang berhubungan. Ukuran diturunkan dari rekord dalam fact  table dan  dimensi-dimensi  yang  diturunkan  dari  tabel-tabel  dimensi.  Dengan  menggunakan metode OLAP ,  data-data  yang  terkait  dengan  kondisi  lulusan  institusi  pendidikan  dapat  dikumpulkan kedalam  suatu data warehouse . Data warehouse ini  berfungsi  sebagai  sumber  data  untuk  menghasilkan informasi  histori  lulusan,  sehingga  pihak manajemen   dapat   memanfaatkan   informasi   tersebut sebagai bahan dalam pengambilan keputusan, agar peningkatan kompetensi lulusan selalu menghasilkan pencapaian maksimal [4]. Pembangunan aplikasi OnLine Analytical Processing (OLAP) Data Warehouse merupakan salah satu cara untuk mengekstrak informasi penting dari beberapa sistem informasi yang berbeda. Di mana data  yang  sudah  terintegrasi  dapat  dimanfaatkan  untuk  kegiatan  penyampaian  informasi    yang    dapat ditinjau  dari  berbagai sudut pandang atau dimensi dan dapat diatur tingkatan rincian datanya[5].

## 1.4 Data Staging
Data staging menyediakan sebuah tempat dengan satu  set fungsi untuk  membersihkan, mengubah, menggabungkan,  mengkonversi,  mencegah  duplikasi  data,  dan  menyiapkan  data  sumber  untuk penyimpanan dan penggunaan dalam data warehouse . Tahap pembersihan ini dikenal juga dengan istilah Extract, Transformation and Loading ( ETL )[6].

## 1.5 Extract, Transform, Load
Exctract,Transform  Load  (ETL) adalah  sekumpulan  proses  untuk  mengambil  dan  memproses  data dari satu atau banyak sumber menjadi sumber baru [1]. Sumber bisa dari beberapa sumber data, tidak hanya dari OLTP saja,  bisa  juga  dari website , file teks, spreadsheet dan  lain  sebagainya. Extract adalah  suatu proses yang mengidentifikasi seluruh sumber data yang relevan dan kemudian mengambil data dari sumber- sumber data tersebut[7]. Proses extract contohnya  membaca file dari excel , dari database dan lain-lain. Transform adalah suatu proses yang memiliki peran dalam melakukan perubahan dan integrasi skema data serta struktur yang berbeda ke dalam skema dan struktur yang telah didefinisikan sebelumnya oleh data warehouse .  Fungsi-fungsi  dalam  proses transform dapat  berupa  pemindahan  data,  validasi  data  sesuai aturan  yang  ditetapkan,  modifikasi  (  isi,  tipe  atau  struktur  data),  integrasi  atau  penggabungan  data  dari sumber-sumber lain,perhitungan dan lain sebagainya. Load adalah proses pemindahan data secara fisik dari system operasional ke dalam data warehouse . Contoh proses load adalah proses transform yang kemudian disimpan ke database OLAP.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan melalui 4 ( empat ) proses, sebagai berikut :
a. Tahap  Analisa  Pada  tahap  ini,  dilakukan  analisa  dan  pemecahan  masalah  dalam  pembuatan program  aplikasi  dengan  mencari  informasi-informasi  tentang  profil  mahasiswa  dan  lulusan  di program studi sistem informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri. Sumber lain didapatkan dari internet berupa jurnal dan dari buku- buku yang berkaitan dengan penelitian ini.
b. Tahap Perancangan, Pada tahap ini peneliti membuat rancangan dan tampilan aplikasi OLAP yang akan digunakan.
c. Tahap Uji Coba, Pada tahap ini, peneliti melakukan uji coba dan evaluasi tampilan dan cara kerja aplikasi OLAP yang akan diimplemtasikan di sistem operasi Windows .
d. Tahap Implementasi, Pada tahap ini akan dilakukan pengimplementasian hasil rancangan dengan menggunakan program Embarcadero Delphi 10.2 Tokyo dengan database MySQL

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Extract
Program  studi  Sistem  Informasi  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri  dalam  mengolah  data  nilai mahasiswa  dilakukan  oleh  dosen  dengan  menggunakan  format  excel.  Setiap  dosen  yang  mengampu matakuliah  tertentu  mengikuti  format  pengisian  nilai  yang  telah  disediakan  oleh  program  studi.  Format excel yang telah diisi nilai oleh dosen kemudian diserahkan kembali kepada petugas admin program studi. Contoh data nilai mahasiswa dalam format excel ditunjukkan pada gambar 1

## Gambar 1. Contoh Data Nilai Mahasiswa Dalam Format Excel
Gambar 1 menunjukkan contoh format nilai mahasiswa yang telah diisi oleh dosen pengampu setiap matakuliah. Data nilai mahasiswa dalam format excel terdapat data kelas, nama matakuliah, nama dosen Pembina , tabel nilai yang berisi no, NPM, nama mahasiswa, nilai presensi(P), nilai tugas(T), nilai ujian tengah semester(UTS), nilai ujian akhir semester(UAS), nilai akhir(NA) yang diperoleh dari perhitungan semua data sesuai kebijakan program studi dan nilai huruf berdasarkan range nilai akhir(NA) yang telah dihitung sebelumnya. Langkah berikutnya adalah melakukan proses extract dari data nilai mahasiswa dari gambar 1. Hasil proses extract ditunjukkan dalam gambar 2.
Gambar 2. Hasil Proses Extract Data Nilai Mahasiswa
Gambar 2 menunjukkan hasil proses extract dari gambar 1. Hasil proses extract data nilai mahasiswa terdapat data no, NPM, nama mahasiswa, nilai huruf dan kode_mk. Proses extract tersebut mengambil nilai huruf  dari  nilai  akhir  dari  setiap  nilai  mahasiswa  dalam  matakuliah  dan  mengambil  kode  matakuliah (kode_mk) sesuai dengan nama matakuliahnya. Langkah berikutnya adalah melakukan proses extract untuk grade nilai matakuliah. Grade dibutuhkan untuk mengetahui konversi nilai dari setiap matakuliah. Hasil proses extract grade nilai ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Proses Extract Grade Nilai
Gambar 3 menunjukkan hasil proses extract grade nilai. Hasil proses extract grade nilai ditampilkan huruf  beserta  bobotnya. Range nilai  yang  digunakan  mulai  A  dengan  bobot  4  sampai  dengan  E  dengan bobot  0.  Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  proses extract untuk  data  matakuliah.  Sks  dalam  data matakuliah  dibutuhkan  untuk  menentukan  pembagi  dari  total indeks prestasi  mahasiswa.  Contoh  hasil proses extract data matakuliah ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Contoh Hasil Proses Extract Data Matakuliah
Gambar 4 menunjukkan contoh hasil proses extract data matakuliah. hasil proses extract ditampilkan matakuliah  ada  data  kode  matakuliah,  nama  matakuliah,sks  dan  semester. Indeks prestasi  komulatif dihitung dari jumlah sks dikalikan dengan bobot nilai  sesuai grade kemudian dibagi dengan jumlah sks matakuliah yang telah diambil. Langkah berikutnya adalah proses extract data lulusan yang akan dihitung indeks prestasi komulatifnya. Contoh hasil extract data lulusan ditunjukkan dalam tabel 5.

## Gambar 5. Contoh Hasil Extract Data Lulusan
Gambar 5 menunjukkan contoh hasil proses extract data lulusan. Hasil proses extract data lulusan ditampilkan  data  NPM,  nama  mahasiswa,  tahun  akademik,  tahun  masuk  dan  keterangan  tahun sekarang(TS).

## 3.2 Proses Transform
Langkah  berikutnya  adalah  proses transform. Proses transform dilakukan  untuk  perubahan  dan integrasi data yang telah didapatkan dari proses extract . Proses transform yang dibutuhkan dalam penelitian ini  adalah  untuk  menghitung indeks prestasi  komulatif(IPK).  Proses transform dilakukan  dengan  cara mengintegrasikan data lulusan,data matakuliah, grade nilai dan nilai mahasiswa yang disimpan dalam tabel data_nilai. Contoh hasil proses transform IPK ditunjukkan dalam gambar 6
Gambar 6 menunjukkan contoh hasil proses transform IPK. Hasil proses transform IPK menampilkan data NPM, nilai_huruf, kode_mk(kode matakuliah) dan bobot. Proses menghitung IPK diperlukan jumlah sks  sebagai  pembaginya.  Langkah  berikutnya  adalah  membuat function untuk  menghitung  jumlah  sks lulusan. Function menghitung jumlah sks lulusan ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7 Function Untuk Menghitung Jumlah Sks Lulusan.
Gambar  7  menunjukkan function untuk  menghitung  jumlah  sks  lulusan    yang  digunakan  untuk menghitung  IPK  lulusan.  Langkah  berikutnya  adalah  dibuat function untuk  menghitung  IPK. Function untuk menghitung IPK ditunjukkan pada gambar 8.

## Gambar 8 Function Untuk Menghitung IPK Lulusan
Gambar 8 menunjukkan function untuk menghitung IPK lulusan. Data diambil dari data_nilai (hasil proses transform ) pada gambar 6. Contoh hasil dari perhitungan IPK lulusan ditunjukkan pada gambar 9

## Gambar 9 Contoh Hasil Perhitungan IPK Lulusan
Gambar 9 menunjukkan contoh hasil perhitungan IPK. Hasil perhitungan IPK lulusan menampilkan NPM lulusan dan IPK. Langkah berikutnya adalah proses transform untuk menampilkan IPK minimum, IPK rata-rata dan IPK maksimum. Query untuk menampilkannya ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Query IPK Minimum,Rata-Rata dan Maksimum
Gambar 10  menunjukkan query untuk  menampilkan IPK minimum,rata-rata dan  maksimum.  Hasil dari query pada  gambar  10  akan  digunakan  untuk  mengisi  IPK  lulusan  berdasarkan  angkatan,  IPK minimum, IPK rata-rata dan IPK maksimum.

## 3.3 Proses Load
Langkah  berikutnya  adalah  proses load. Proses load dalam  penelitian  ini  dilakukan  langkah  untuk memasukkan  data  ke  tabel  fakta  prosentase  IPK. Procedure untuk  memasukkan  data  ke  tabel  fakata prosentase IPK ditunjukkan dalam gambar 11.

## Gambar 11. Procedure Untuk Memasukkan Data Ke Tabel Fakata Prosentase IPK
Gambar  11  menunjukkan Procedure untuk  memasukkan  data  ke  tabel  fakata  prosentase  IPK . Procedure tersebut digunakan untuk pengelompokkan prosentase IPK mulai dari nilai IPK di bawah 2,75 , nilai IPK antara 2,75 sampai 3,5 dan nilai IPK di atas 3,5. Hasil dari eksekusi procedure dari pada gambar 11 ditunjukkan pada gambar 12.

## Gambar 12.Hasil Dari Eksekusi Procedure Sebagai Proses Load
Gambar  12  menunjukkan  hasil  eksekusi Procedure sebagai  proses load yang  digunakan  untuk pengelompokkan  prosentase  IPK  .  Hasil  pengelompokkan  IPK  menampilkan  data  angkatan, ket_ipk(pengelompokkan IPK), jml (jumlah lulusan) dan prosentase.

## 3.4 Aplikasi OLAP
Aplikasi OLAP yang dihasilkan menggunakan hasil dari proses load . Aplikasi dibuat menggunakan Embarcadero  Delphi  10.2  Tokyo  dengan database MySQL.  Tampilan  Aplikasi OLAP prosentase  IPK lulusan  ditunjukkan  pada  gambar  13    dan  Aplikasi OLAP IPK  minimum,  rata-rata  dan  maksimum ditunjukkan pada gambar 14.
Gambar 13.Aplikasi OLAP Prosentase IPK Lulusan
Gambar  13  menunjukkan  aplikasi OLAP prosentase  IPK  lulusan  berdasarkan range IPK  yang didapatkan  dari  hasil  proses load pada  gambar  12.  Aplikasi OLAP prosentase  IPK  untuk  lulusan menampilkan angkatan, pengelompokkan IPK dan prosentase pada setiap angkatan dan pengelompokkan IPK.

## Gambar 14. Aplikasi OLAP IPK Minimum,Rata-Rata Dan Maksimum
Gambar 14 menunjukkan aplikasi OLAP IPK minimum,rata-rata dan maksimum yang didapatkan dari hasil proses load. aplikasi OLAP IPK minimum,rata-rata dan maksimum menunjukkan tahun angkatan(ta), IPK minimum( min ), IPK rata-rata(rata) dan IPK maksimum( max ).

## 3.5 Pembahasan
Aplikasi OLAP yang  telah  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  membantu  Program  Studi  Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri dalam pengisian borang akreditasi program studi untuk standart tiga yang membahas tentang profil mahasiswa dan lulusan. Aplikasi OLAP yang telah dihasilkan adalah aplikasi OLAP prosentase IPK lulusan berdasarkan range IPK dan aplikasi OLAP IPK minimum,rata-rata  dan  maksimum.  Aplikasi OLAP IPK membutuhkan  data  -  data  dari  Program  Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri yang telah diproses menggunakan ETL .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan di atas diambil beberapa kesimpulan, yaitu :
a. Penerapan metode ETL sangat dibutuhkan dalam pembuatan aplikasi OLAP.
b. Proses ETL menggunakan data dari file excel kemudian diolah dan disimpan ke  data warehouse OLAP.
c. Dengan  adanya  aplikasi  OLAP  IPK  lulusan  ini  bisa  membantu  pihak  program  studi  sistem informasi dalam pengisian IPK lulusan di standart 3 profil mahasiswa dan lulusan.
d. Dengan  adanya  data  warehouse  suatu  perguruan  tinggi  mempunyai  kemudahan  untuk mendapatkan informasi yang bersifat analisa untuk data mahasiswa dan lulusan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini dapat dilakukan dengan pendanaan penelitian stimulus Yayasan Pembina Lembaga Pendidikan Perguruan Tinggi PGRI Kediri.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. JRP, 2014. Pentaho : Solusi Open Source untuk Membangun Data Warehouse , 1st ed. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.
[2] V. Rainardi, 2007. Building Data Warehouse With Examples in SQL Server . New York: Apress.
[3] T.  M.  Connolly  and  C.  E.  Begg,  2010. Database  Systems:  A  Practical  Approach  to  Design, Implementation and Management , 5th ed. Pearson.
[4] L.  A.  Ndoloe,  2012.  “Sistem  Informasi  Lulusan  Dengan  Metode  Online  Analitycal  processing (OLAP) Pada Politeknik Negeri Kupang,” Sist. Inf. Bisnis , vol. 1, no. 2, p. 84.
[5] A. Supriyatna, 2016. “SISTEM ANALISIS DATA MAHASISWA MENGGUNAKAN APLIKASI ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) DATA WAREHOUSE,” Pilar Nusa Mandiri , vol. XII, no. 1, p. 62.
[6] S. P. Adithama, I. Wisnubhadra, and B. L. Sinaga, 2013. “ANALISIS DAN DESAIN REAL-TIME BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK SUBJEK KEGIATAN AKADEMIK PADA UNIVERSITAS MENGGUNAKAN CHANGE DATA CAPTURE,” in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi .
[7] M. Y. Pusadan, 2013. Rancang Bangun Data Warehouse , 1st ed. Yogyakarta: Graha Ilmu.