## PENGEMBANGAN DATA WAREHOUSE PADA APOTEK X UNTUK KEBUTUHAN BUSINESS INTELLIGENCE
Mia Nur Fauziah, Rudi Hartono, Agus Supriatman Teknik Informatika, Universitas Perjuangan Tasikmalaya Jl.Peta No.177, Kahuripan, Kec.Tawang, Kab.Tasikmalaya, Jawa Barat 4611 2003010027@unper.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi informasi ini menghasilkan data yang begitu melimpah. Informasi memiliki peran penting untuk sebuah perusahaan.  Apotek X mengelola data transaksi dalam jumlah yang cukup banyak dalam kurun waktu lima tahun. Data transaksi penjualan yang begitu besar sehingga membutuhkan penyimpanan yang besar dan memiliki kesulitan dalam mengolah data untuk menjadikan sebuah laporan yang digunakan manajemen dalam    proses  pengambilan  keputusan.  Pengolahan  laporan  membutuhkan  waktu  yang  lama  karena  masih menggunakan bantuan aplikasi pengolah data. Dari berbagai informasi data transaksi penjualan yang tersimpan ini tidak dapat dijadikan sebagai dasar untuk menganalisa pengolahan data lebih lanjut yang kemudian dijadikan dasar untuk manajemen dalam proses pengambilan keputusan. Data yang terkumpul digunakan untuk membangun data  warehose. Kemudian,  dilakukan  proses Extract,  Transform, dan Load. Alat yang  dipakai  adalah  aplikasi Pentaho dan  visualisasi  data  digunakan tools  Tableau. Metode  yang  digunakan  untuk  pengembangan data warehouse yaitu  metode four  steps  methodology dan  menggunakan  pemodelan star  schema. Untuk  kebutuhan Business Intelligence digunakan metode BI Roadmap . Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah desain data  warehouse dengan  menggunakan  metode four  steps  methodology dan  visualisasi  dashboard  yang menghasilkan informasi dari data transaksi penjualan periode 2019 sampai dengan 2023 yang dapat membantu manajemen dan stakeholder dalam memhami informasi untuk proses pengambilan keputusan.
Kata kunci: Data Warehouse, Business Intelligence, PDI, Tableau, ETL, Apotek

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai  aspek  kehidupan  manusia  dipengaruhi oleh  pertumbuhan  teknologi  informasi  yang  semakin pesat.  Teknlogi  ini  digunakan  untuk  mengolah, memproses, menyusun, memanipulasi, dan menyimpan  data  dengan  berbagai  cara  untuk mendapatkan  data  yang  akurat,  relevan,  dan  dapat digunakan untuk keperluan bisnis dan pribadi.
Data  ialah  aset  yang  paling  penting,  data digunakan  untuk  membuat  kebijakan,  membuat strategi,  dan  membuat  keputusan.  Data  yang  akan dipakai  maka  diperlukan  pengolahan  data  terlebih dahulu  agar  menghasilkan  suatu  informasi  yang nantinya dibutuhkan oleh organisasi atau perusahaan. Data  Warehouse yang  merupakan  penyimpanan  data pusat  yang  terintegrasi  dengan  logis  guna  kebutuhan spesifik  digunakan  dalam  penanganan  kueri  analisa yang  digunakan  dalam  sebuah  sistem  pendukung keputusan ataupun sistem informasi eksekutif [1].
Dengan  adanya  gudang  data ini  penting  untuk membantu  manajer  perusahaan  membuat  keputusan, perusahaan  perlu  membuat  keputusan  dengan  cepat dan  tepat  agar  tetap  sesuai  dengan  intelejensi  bisnis yang  dapat  mendukung  kebutuhan  dalam  proses pengambilan keputusan [2].
Banyaknya bisnis yang bermunculan akhir-akhir ini banyak yang lebih mengandalkan teknologi sebagai alat bantu dalam proses menjalankan bisnisnya. Tidak hanya bisnis besar yang mengandalkan teknologi saja, namun  bisnis  yang  berskala  kecil  pun  membutuhkan teknologi  dan  merasakan  kegunaan  dari  teknologi yang  dapat  membantu  bisnis  mereka  bertahan  di  era
sekarang  [3], termasuk  dalam  pengelolaan  data  yang juga  menjadi  aspek  penting  dalam  kesuksesan  dalam daya  saing  perusahaan,  contohnya  seperti  apotek. Apotek  X  contohnya,  seperti  bisnis  yang  lainnya Apotek X menghasilkan dan mengumpulkan data yang banyak disetiap harinya. Banyaknya data yang dimiliki tidak cukup membantu dalam menjalankan bisnisnya, perlunya  informasi  yang  akurat  dan  relevan  dalam menghasilkan  keputusan  bisnis  yang  strategis berdasarkan data.
Business intelligence adalah rangkaian mengumpulkan dan menganalisis data yang digunakan untuk pengambilan keputusan  dalam  mencapai  tujuan  dari  bisnis perusahaan [4].
Business  intelligence berguna  dalam  mengubah data  menjadi  bentuk  informasi,  meringkas  data,  dan menghasilkan laporan yang efektif yang dipergunakan perusahaan dalam proses pengambilan keputusan [5].
Penerapan business intelligence pada perusahaan ini  dianggap  perlu  guna  memonitoring  penjualan dikarenakan  perusahaan  ini  belum  adanya  alat  yang dipergunakan dalam melihat perkembangan penjualan. Dengan beriringnya waktu, data yang tersimpan pada sistem informasi semakin banyak yang menyebabkan terjadi  masalah  ketika  akan  menganalisa  data.  Data yang begitu besar menyebabkan proses menampilkan data  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan memungkinkan  terjadinya  penghambatan  dalam proses pengambilan keputusan.
Apotek  X  ialah  bisnis  yang  berada  dibidang penjualan  produk  kesehatan  merasa  memerlukan informasi  yang  lengkap  mengenai  perusahaannya
untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan.  Namun,  ada  masalah  yang  dihadapi  oleh apotek x ini belum menggunakan data warehouse dan masih  memonitoring  data  dengan  menggunakan file excel  yang  memungkinkan  akan  mengakibatkan kehilangan data, duplikat data, dan manipulasi data. Berdasarkan dari masalah yang sudah dijabarkan maka peneliti  akan  melakukan  penelitian  yang  berjudul “Pengembangan Data  Warehouse Pada  Apotek  X Untuk Kebutuhan Business Intelligence”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data, Informasi dan Pengetahuan
Data  adalah  fakta  atau  obesevasi  mentah  yang biasanya  mengenai  fenomena  fisik  atau  transaksi bisnis yang dikumpulkan [6].
Data  juga  dapat  merujuk  pada  deskripsi  dasar mengenai hal, peristiwa, aktivitas, dan transaksi yang direkam,  diklasifikasikan  dan  disimpan  namun  tidak terorganisir  dan  belum  dapat  menyampaikan  makna tertentu [7].
Informasi  ialah  data  yang  sudah  diproses  dan diberi  makna  dan  memberikan  informasi  untuk penggunanya.  Pengetahun (knowledge) terdiri  dari data  dan  informasi  yang  sudah  disusun  dan  diolah untuk mengkomunikasikan pengalaman, pemahaman, pembelajaran,  dan  keahlian  yang  relevan  dengan masalah bisnis saat ini [7].
2.2. Database  &  DBMS  (Database  Management Systems)
Database merupakan  komponen  paling  penting dari sistem  informasi karena  memiliki  fungsi sebagai dasar  dan  lokasi,  dimana  pengguna  dapat  mengdapat segala informasi [8].
Database  Management  Systems adalah  sistem perangkat  lunak  yang  berbasiskan  komputer  yang berguna dalam membangun juga mengelola data [9].

## 2.3. Data Warehouse
Data  Warehouse merupakan  penyimpanan  data yang berorientasi pada subjek, terintegrasi, bervariasi berdasarkan  waktu,  dan  tidak  mudah  berubah  dalam proses  pengumpulan  data  dalam  mendukung  proses pengambilan keputusan [10].
Karakteristik  yang  berorientasi  pada  subjek (subject  oriented), terintegrasi (integrated), tidak mudah  berubah-ubah (non-volatile) ,  dan  bervariasi berdasarkan waktu (time-variant).

## 2.4. Four Steps Methodology
Dalam  metode  ini  terdapat  empat  tahapan  yang terdapat  pada metode ini  bersifat bottom-up, tahapan tersebut diantaranya:
a. Memilih Proses, melakukan analisa dan mengidentifkasi  aktifitas  proses  bisnis  sehingga dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan yang ingin diketahui sesuai dengan permasalahan.
b. Memilih Grain, proses  yang  digunakan  dalam memutuskan  apa  yang  akan  dijelaskan  atau
diwakili  dalam  tabel  fakta  yang  berkaitan  dengan indikator mutu yang dihasilkan. Setelah dilakukan penentuan grain, tabel dimensi yang terkait dengan tabel fakta dapat dibuat.
c. Mengidentifikasi  dan  menyesuaikan  dimensi, proses dalam melakukan identifikasi dan merlasikan tabel dimensi dengan tabel fakta. Tabel dimensi  terdiri  dari  berbagai  perspektif  yang berbeda yang kemudian digunakan untuk menunjukkan fakta yang ada dalam tabel fakta.
d. Memilih fakta, garain pada satu tabel menentukan fakta-fakta yang dapat digunakan pengkuran yang diperlukan.
2.5. Business intelligence
Business intelligence adalah kumpulan tindakan yang  dapat  membantu  dalam  memahami  keadaan suatu bisnis melalui analisis berbagai data, baik yang dimiliki  oleh  organisasi  ataupun  data-data  eksternal. BI  dapat  membantu  dalam  membuat  strategi, keputusan  operasional,  dan  keputusan  taktis  bisnis serta  memutuskan  bagaimana  meningkatkan  kinerja bisnis [11].

## 2.6. ETL
Proses perpindahan data dari database operasional  ke  gudang  data  (ETL)  digunakan  untuk mendapatkan  data  dari  berbagai  sumber,  kemudian mengubahnya  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  dan memasukkannya  ke  dalam  gudang  data  untuk pelaporsan dan analisis.

## 2.7. Tableau
TableAu merupakan  alat  yang  penggunaannya dipakai  guna  pembuatan  visualisasi  data  ke  dalam sebuah dashboard, sehingga  menghasilkan  tampilan data yang lebih menarik dan juga lebih interaktif dan membuat  data  lebih  mudah  untuk  dianalisis. Dilakukan  transformasi  data  dari  data  transaksional secara  periodik  dari  sebuah  bentuk  tabel  menjadi bagan dalam melakukan visualisasi.

## 2.8. Dashboard
Penggunaan dashboard dapat  dimanfaatkan untuk  menampilkan  suatu  informasi  dari  pengolahan data  yang  telah  dilakukan  dalam  proses business intelligence [12] . Penggunaan dashboard ini  ditujukan  agar mempermudah dalam memahami data yang disajikan sehingga  dapat  dipahami  dengan  baik  oleh  orang awam yang kurang paham tentang penyajian data [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk menggambarkan alur dari proses pengerjaan  dari  penelitian,  maka  penulis  membuat diagram alir yang dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1. Studi Literatur atau Pencarian Topik
Dilakukan  pencarian  topik  dan  studi  literatur disesuaikan  dengan  fenomena  yang  didaparkan  dari hasil  studi  literatur  yaitu  mengenai  Pengembangan Data  Warehouse pada  Apotek  X  untuk  kebutuhan Business Intelligence.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  dilakukan  dengan  3  cara  yaitu, observasi, wawancara dan studi literatur.

## 3.3. Tahap Justification
Melakukan assessment kebutuhan BI  Apotek X dan menjelaskan analisis sumber data yang digunakan dan kebutuhan informasi.

## 3.4. Tahap Planning
Mengembangkan  strategi  dan  pearencanaan taktik  seperti  apa  proyek  dari  BI  ini  akan  dibuat. Melakukan  perancanaan  proyek  yang  mencakup teknologi yang akan dipakai dan alat yang diperlukan.

## 3.5. Tahap Business Analysis
Melakukan analisis data agar dapat memperoleh pemahaman dari sumber data dan kebutuhan informasi yang diperlukan Apotek X. Dalam tahapan ini terdapat Project Requirement Definition dan Data Analysis.
3.6. Tahap Design
Melakukan  desain data  warehouse dengan menggunakan  metode four  steps  methodology dan proses  ETL  yang  terdiri  dari  tabel  fakta  dan  tabel dimensi.  Desain  dari  ETL  ini  merupakan  gamabran yang akan dilakukan dalam proses ETL.

## 3.7. Tahap Construction
Melakukan  pembangunan  gudang  data pada database  MySQL, proses  eksekusi  ETL  ini  memakai Pentaho dan menggunakan TableuAu untuk visualisasi data  dan  nantinya  menghasilkan  sebuah  laporan berbentuk dashboard yang digunakan untuk penerapan BI.

## 3.8. Pembuatan Laporan
Laporan  disusun  mulai  dari  awal  hingga  akhir yang disertai dengan kesimpulan dan juga saran.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode BI Roadmap dan Four Steps
Methodology digunakan  dalam  pengembangan  data warehouse pada Apotek X Untuk Kebutuhan Business Intelligence .  Proses  ETL  menggunakan tools PDI (Pentaho  Data  Integration) dan Tableau untuk visualisasi data.

## 4.1. Tahap Justification
Pada tahap ini menjelaskan analisis sumber data dan  kebutuhan  informasi  yang  diperlukan  untuk pengembangan data  warehouse pada  apotek  x  untuk kebutuhan Business Intelligence.
a. Sumber Data Sumber  data  yang  didapat  dari  apotek  x  berupa data transaksi penjualan selama 5 tahun yaitu tahun 2019 sampai dengan 2023.
b. Kebutuhan Informasi Dari  hasil  wawancara  dengan  pihak  apotek  maka didapatkan  kebutuhan  informasi  yang  dibutuhkan oleh  apotek  x,  yaitu  kebutuhan  informasi  detail penjualan produk per tanggal, kebutuhan informasi detail  penjualan  produk  per  minggu,  kebutuhan informasi  penjualan  produk  per  bulan,  kebutuhan informasi  penjualan  produk  per tahun,  kebutuhan informasi  detail  produk  terjual  per  tanggal, kebutuhan  informasi  detail  produk  terjual  per minggu, kebutuhan informasi detail produk terjual per  bulan,  kebutuhan  informasi  detail  produk terjual  per  tahun,  kebutuhan  informasi  mengenai metode  pembayaran,  total  penjualan  per  kuartal, top n  berdasarkan  jumlah  produk, bottom n berdasarkan  jumlah  produk, top n  berdasarkan subtotal  penjualan, bottom n  berdasarkan  subtotal penjualan, perbandingan per minggu, perbandingan per bulan, perbandingan per tahun.

## 4.2. Planning
4.2.1. Perancangan Arsitektur
Pada  rancangan  arsitektur  ini  terdapat  dua bagian yaitu arsitektur logika dan arsitektur fisik.
a. Arsitektur Logical
Gambar  diatas  merupakan  alur  dari  arsitektur logika.  Pada  arsitektur  logika data  warehouse, data yang  dikumpulkan  dari  data  operasional  layanan digunakan  untuk  merancang  arsitektur  logika  pada data  warehouse. Proses  pemilihan  dilakukan  dari sumber  data.  Pemilihan  sumber  data  yang  akan gunakan dalam sistem data warehouse dikenal sebaga proses  pemilihan  data,  kemudian  setelah  dibangun data  warehouse proses  BI  dilakukan  dengan menggunakan alat yang telah dipilih.
b. Arsitektur Fisik
Gambar 3. Arsitektur Fisik
Gambar  diatas  merupakan  alur  dari  arsitektur fisik. Arsitektur fisik merupakan sebuah deskripsi dari teknis  konfigurasi  yang  digunakan  didalam data warehouse.
Gambar 4. File Csv Data Transaksi Penjualan
Gambar  diatas  merupakan  data  source  yang digunakan untuk pengembangan data warehouse, data tersebut berupa data transaksi penjualan yang didapat dari apotek x.
Gambar 5. Aplikasi Pentaho Data Integration
Gambar diatas merupakan aplikasi pentaho yang digunakan untuk proses ETL.
Gambar 6. MySQL phpMyAdmin
MySQL untuk memuat data yang telah dilakukan ETL ke dalam data warehouse.
Gambar 7. Aplikasi Tableau
Aplikasi tableu ini digunakan sebagai alat untuk visualisasi  data  yang  berguna  untuk  analisis  dan pembuatan laporan.

## 4.3. Business Analysis
4.3.1. Project Requirement Definition
Berikut  merupakan  hasil  dari  kegiatan  yang telah dilakukan untuk tahapan ini dijelaskan pada tabel dibawah :
Tabel 1. Requirement Data Source Tabel Dimensi Nama Atribut Keterangan dim_metode pembayaran id_metodepembay aran metode_pembayar an Primary key Jenis Pembayaran dim_kasir id_kasir nama_kasir Primary key Nama kasir yang bertugas dim_outlet id_outlet nama_outlet Primary key Nama dari outlet dim_tipehar ga id_tipeharga tipe_harga Primary key Jenis tipe harga dim_produk id_produk produk harga_per_produk Primary key Nama produk Harga dari produk fact_order id_penjualan id_produk id_metodepembay aran Subtotal No. Struk Tanggal id_tipeharga Primary Key Foreign Key Foreign Key Total seluruh harga obat No. struk transaksi
Waktu transaksi Foreign Key
Tabel Dimensi Nama Atribut Keterangan id_kasir id_outlet Qty harga Foreign Key Foreign Key Jumalah penjualan Harga produk 4.4. Design
4.4.1. Pemodelan Data Warehouse Dimensional
a. Pemilihan Proses Bsisnis
Pemilihan  proses  bisnis  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  transaksi  yang  terjadi  selama penjualan.  Data  yang  tersedia  meliputi  tanggal, produk,  jumlah  produk,  jumlah  dibatalkan,  harga  per produk,  subtotal,  tipe  harga,  diskon  produk,  diskon transaksi, pajak, total, status, dan metode pembayaran. b. Pemilihan Grain Pemilihan grain ini  untuk  menetapkan  apa  yang diwakilkan  pada  tabel  fakta.  Penentuan grain ini menetapkan grain bagi masing-masing tabel dimensi.
Tabel 2. Pemilihan Grain Tabel Dimensi Deskripsi Keterang an dim_metodepembay aran Memiliki atribut id_metodepembaya ran, Metode_pembayar an Transaksi Penjualan dim_kasir Memiliki atribut id_kasir, Nama_kasir Transaksi Penjualan dim_outlet id_outlet nama_outlet Transaksi Penjualan dim_tipeharga id_tipeharga tipe_harga Transaksi Penjualan dim_produk id_produk produk harga_per_produk Transaksi Penjualan
c. Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi
Memilih dimensi untuk tabel fakta guna mengatur kerangka untuk pengajuan pertanyaan mengenai fakta yang terdapat pada tabel fakta. Dibawah ini merupakan dimensi yang dipilih untuk tabel fakta.
Tabel 3. Identifikasi Dimensi Dimensi Keterangan Metode Pembayaran Menyimpan informasi metode pembayaran Outlet Menyimpan informasi outlet Kasir Menyimpan informasi kasir yang bertugas Tipe Harga Menyimpan informasi mengenai tipe harga Produk Menyimpan informasi mengenai produk
d. Pemilihan Fakta
Pada tahapan menentukan suatu tabel fakta yang berisikan fakta-fakta yang berguna untuk dapat mengetahui informasi yang dibutuhkan.
Tabel 4. Fakta Oeder Nama Kolom Tipe Data Panjang Karakter Id_penjualan (PK) Integer 11 id_produk (FK) Bigint 20 id_metodepembayaran (FK) Bigint 20 Subtotal BigInt 20 No. Struk Varchar 250 Tanggal Varchar 28 Id_Tipeharga (FK) Bigint 20 id_kasir (FK) Bigint 20 id_outlet (FK) Bigint 20 Qty Bigint 20 harga Bigint 20

## 4.4.2. Perancangan Skema Data Warehouse
Rancangan  skema  gudang  data ditentukan berdasar  pada  identifikasi  dari  tahapan  sebelumnya, dibawah ini merupakan skema data warehouse.
Gambar 8. Skema Star Data Warehouse
4.5. Construction
4.5.1. Proses Extract, Transform, Load (ETL)
Proses  ETL  dilakukan  dengan  menggunakan Pentaho  Data  Integration (PDI).  Data  sumber  yang digunakan  data  transaksi  penjualan  yang  berbentuk csv,  pada  proses  ini  disebut  dengan  proses extract. Kemudian, proses modifikasi struktur data dilakukan, integrasi  data  dan  validasi  data  yang  disebut  dengan proses transform yang kemudian data-data tersebut di load ke  dalam data  warehouse. Proses  transformasi sumber data ke dalam bentuk tabel dimensi dan tabel fakta.
Gambar 9. ETL Dimensi Kasir
Gambar 6. ETL Dimensi Mentode Pembayaran
Gambar 10. ETL Dimensi Produk
Gambar 11. ETL Dimensi Tipe Harga
Gambar 12. ETL Dimensi Outlet

## Gambar 13. ETL Fakta Order

## 4.5.2. Penerapan Aplikasi Business Intelligence
Pada  bagian  ini  termasuk  pada  proses implementasi dashboard system business intelligence dengan  menggunakan tools  tableau. Data  yang  telah selesai  dianalisis  kemuudian  dibuatkan  secara  visual dengan  menggunakan tools bantuan  yaitu tableau. Dashboard ini  sebuah  tampilan  yang  berisikan informasi  yang  diperlukan  oleh stakeholder guna melakukan pengawasan dan  juga untuk analisis  yang digunakan untuk keperluan pengambilan keputusan.
Gambar 14. Dashboard Detail Penjualan Per Tanggal
Gambar 15. Dashboard Detail Penjualan Per Minggu
Gambar 16. Dashboard Detail Penjualan Per Bulan
Gambar 17. Dashboard Detail Penjualan Per Tahun
Pada  gambar  diatas  menunjukkan dashboard transaksi  penjualan  dengan  periode  waktu  5  tahun yaitu  pada  tahun  2019  sampai  dengan  tahun  2023. Pada dashboard tersebut dapat dilihat perkembangan transaksi  penjualan  pada  tahun  2019  sampai  dengan tahun 2023. Pada dashboard ini juga manajemen dapat melihat  analisis  detail  penjualan  produk.  Pada informasi penjualan tersebut dapat dilihat lebih detail dengan  memfilter  menjadi  penjualan  per  bulan,  per tanggal, per minggu, per tahun , dan per produk. a. Untuk penjualan per bulan dalam periode waktu 5 tahun yaitu tahun 2019 sampai dengan 2023 bahwa puncak penjualan ada pada bulan juli tahun 2022.
b. Untuk penjualan per tanggal dalam periode waktu 5  tahun  yaitu  tahun  2019  sampai  dengan  2023 bahwa puncak penjualan ada pada tanggal 25 juni 2021.
c. Untuk penjualan per minggu dalam periode waktu 5  tahun  yaitu  2019  sampai  dengan  2023  bahwa puncak penjualan ada pada minggu kedua di bulan juli tahun 2021.
d. Untuk  penjualan  per  tahun  dala  periode  waktu  5 tahun  yaitu  2019  sampai  dengan  2023  bahwa puncak penjualan ada pada tahun 2020.
Gambar 15. Dashboard Penjualan
Pada  gambar  diatas  menjukkan dashboard transaksi  penjualan  dengan  periode  waktu  waktu  5 tahun.  Dalam dashboard tersebut  ditampilkan transaksi  penjualan  per  kuartal,  perbandingan penjualan  per  tahun,  perbandingan  penjualan  per bulan, perbandingan penjualan per minggu, top n dan bottom n berdasarkan subtotal dan jumlah produk yang terjual, dan metode pembayaran yang digunakan.
a. Untuk penjualan per kuartal di tahun 2019 terdapat di kuartal ke 4, 2020 di kuartal 1, 2021 di kuartal 3, 2022 dikuartal 1, dan 2023 di kuartal ke 2.
b. Untuk perbandingan penjualan dapat dilihat bahwa pada tahun 2019 sebesar 13, 62%, lalu mengalami
peningkatan  yang cukup signifikan di tahun 2020 dengan  persentase  25,25%,  lalu  mengalami penurunan  di  tahun  2021  dengan  persentase 25,06%,  lalu  mengalami  penurunan  kembali  di tahun  2022  dengan  persentase  20,25%,  kemudian pada  tahun  2023  mengalami  penurunan  kembali yang cukup signifikan dengan persentase 15,82%.
c. Perbandingan per bulan dengan puncak penjualan tertinggi  terdapat  di  bulan  juli  2021  dengan persentase 3,150%.
d. Perbandingan per minggu dengan puncak penjualan  tertinggi  terdapat  di  minggu  ke  28  di tahun 2021 dengan persentase 0,9442%.
e. Untuk penjualan produk pada top n dan bottom n berdasarkan  subtotal,  tertinggi  terdapat  pada produk  neuralgin  dan  terbawah  produk  vitamin  b complex.
f. Untuk penjualan produk pada top n dan bottom n berdasarkan jumlah produk, tertinggi terdapat pada produkk kapsul kosong 0 dan terbawan zinc drop.
g. Kemudian untuk metode pembayaran yang paling banyak digunakan dengan cara cash (pembayaran tunai).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  analisis  yang  dilakukan  maka penulis mengambil kesimpulan bahwa: Menghasilkan sebuah  desain data  warehouse dengan  menggunakan metode four  steps  methodology. Hasil  implementasi business  intelligence menggunakan tools  tableua dipergunakan  dalam  pembuatan  data  menjadi  sebuah informasi yang mudah dipahami oleh user. Dashboard menyajikan informasi kedalam bentuk visualisasi data transaksi  pada  periode  2019-2023. Dashboard ini membantu pemilik ataupun pegawai untuk mengetahui kemajuan  dari  bisnisnya  dan  juga  dapat  digunakan sebagai landasan dalam proses pengmabilan keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. P. J. Purwantini, I. N. Y. A. Wijaya, and K. Q.
Fredlina,  “Implementasi  Business  Intelligence Untuk  Menentukan  Trend  Penjualan  Barang (Studi Kasus: PT. Menikmati Distribusi),” Smart Techno  (Smart  Technology,  Informatic,  and Technopreneurship) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  73–87, 2020.
[2]  I.  Putu,  W.  Prasetia,  I.  Nyoman,  and  H. Kurniawan,  “Implementasi  ETL  (Extract, Transform, Load) pada Data warehouse Penjualan Menggunakan Tools Pentaho,” TIERS Information  Technology  Journal ,  vol.  2,  no.  1, pp. 39–47, 2021, [Online]. Available: https://journal.undiknas.ac.id/index.php/tiers
[3]  E.  M.  Riyadi,  “Penerapan  Business  Intelligence dan Visualisasi Informasi di CV. Mitra Makmur dengan Menggunakan Dashboard Tableau.”
[4]  D.  Subuh,  D.  Rakhmiati,  and  D.  Harsono, “Business Intelligence Untuk Mengukur Tingkat Kinerja  Cabang  Pada  PT.  XYZ  Dengan
Menggunakan  Tools  Pentaho  Data  Integration dan Tableau Dekstop.”
[5]  M. Hasan Faesal, I. Gede Putu Krisna Juliharta, and  I.  Nyoman  Yudi  Anggara  Wijaya, “Penerapan Business Intelligence Pada Transaksi Penjualan  Di  E-Commerce,” JIMPS:  Jurnal Ilmiah  Mahasiswa  Pendidikan  Sejarah ,  vol.  8,
no. 4, pp. 4415–4423, doi: 10.24815/jimps.v8i4.26722.
[6]  James  A.  O’Brien  and  G.  M.  M., Management Information  Systems ,  10th  ed.  New  York:  Mc- Graw-Hill/Irwin, 2011.
[7]  Rainer and Cegielski, Introduction To Information Systems (3rd Edition) , 3rd ed. USA: Wiley.
[8]  M. Sagala, “Implementasi Data Warehouse Pada Perpustakaan Universitas Katolik Santo Thomas,” 2018.
[9]  W. H. Inmon, Building The Data Warehouse , 4th ed. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc, 2005.
[10]  T. Connoly and  C. Begg, Database Systems : A Practical  Approach  to  Design,  Implementation and  Management ,  4th  ed.  New  York:  Addison Wesley, 2005.
[11]  T. Purwani, A. Wahyuni, A. P. Wicaksono, and H.  D.  Charunia,  “Dashboard  untuk  Visualisasi Data  Penjualan  Barang  Pada  Toko  Puppets Sakteboard  Semarang  Menggunakan  TableAu,” 2021.
[12]  M.  Anhar  Mahebu,  R.  Sefina  Samosir,  S. Informasi, F. Ilmu Komputer dan Desain, and I. Teknologi  dan  Bisnis  Kalbis  Jalan  Pulomas Selatan  Kav,  “Visualisasi  Data  Penjualan  CV. Waskat  Karya  Metal  Menggunakan  Pendekatan Business intelligence,” 2023.
[13]  P. Afikah, A. Avorizano, I. R. Afandi, and F. N. Hasan,  “Implementasi  Business  Intelligence untuk Menganalisis Data Kasus Virus Corona di Indonesia  Menggunakan  Platform  TableAu,” 2022.
[Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode