## Perancangan Data Warehouse Harga Pangan Di Wilayah Perumda Pasar Jaya
Khoirun Nisa, Dedy Sugiarto, Teddy Siswanto Program Studi Sistem Informasi Universitas Trisakti Jakarta, Indonesia khoirun065001700019@std.trisakti.ac.id, dedy@trisakti.ac.id, teddysiswanto@trisakti.ac.id
Abstrak- Perumda Pasar Jaya merupakan perusahaan umum daerah yang memiliki tanggung jawab dalam menjalankan operasi pasar di Wilayah DKI Jakarta untuk  menjaga stabilitas harga pangan. Dalam menjaga stabilitas harga pangan diperlukan pengelolaan data agar ketika harga pangan mengalami kenaikan diatas Harga Eceran Tertinggi (HET) ataupun mengalami fluktuasi harga pangan, data tersebut dapat diakses dengan mudah. Tujuan penelitian  ini ialah membuat suatu sistem pengolahan data harga pangan melalui proses perancangan data warehouse, sehingga digunakan sebagai salah satu komponen pengambilan keputusan di Perumda Pasar Jaya. Data yang dipakai ialah data komoditas bawang merah, bawang putih, cabai merah keriting, cabai rawit hijau, daging sapi has, dan daging sapi murni. Pengembangan rancangan data warehouse ini menggunakan metode Kimball. Data warehouse yang dibuat melalui tahapan cleansing data, penggabungan data tahun 2018 hingga 2020, pengkategorian data, dan Extract Transformation, Loading  (ETL)  dengan  menggunakan  Pentaho  Data  Integration  (PDI)  sehingga  dapat  dibangun  database  OLAP.  Desain  data warehouse dengan pendekatan pemodelan database multidimensi menggunakan tabel dimensi dan tabel fakta. Tabel dimensi yang dibuat yaitu tabel dimensi komoditi, pasar, dan waktu. Sedangkan tabel fakta berisi harga pangan dan harga eceran tertinggi.  Data warehouse yang dibuat sudah memenuhi keinginan Perumda Pasar Jaya yang dijadikan bahan pendukung untuk membantu stabilitas harga pangan.
Kata Kunci: Data warehouse, Harga Pangan, Extract Transformation Loading (ETL), Pentaho Data Integration,

## Metode Kimball

## 1. Pendahuluan
Perumda Pasar Jaya memiliki tugas pokok dan fungsi yaitu  merilis  informasi  terkait  harga  pangan  di  Wilayah DKI Jakarta secara langsung. Informasi tersebut disajikan dalam website Info Pangan Jakarta. Perumda Pasar Jaya mempunyai fokus yaitu dalam hal stabilitas pangan yang menjadi  salah  satu  prioritas  program  pembangunan nasional,  karena  pangan  mempunyai  nilai  strategis  pada kebutuhan masyarakat yang paling mendasar serta dalam aspek stabilitas ekonomi, sosial, keamanan, dan politik. Pemanfaatan  teknologi  informasi  yang  terintegrasi dengan proses kerja di suatu lembaga atau korporasi telah menjadi  kebutuhan  mutlak  saat  ini.  Hal  ini  disebabkan adanya  kebutuhan  lembaga  untuk  mengoptimalkan kemampuan  menganalisis  masalah  yang  dihadapi  yang akan  mempengaruhi  proses  pengambilan  keputusan. Ketersediaan  data  yang  lengkap  dan  akurat  merupakan tolak  ukur  kelangsungan  hidup  perusahaan  mupun lembaga.Karena  Perusahaan  Umum  Daerah  Pasar  Jaya membutuhkan  analisis, monitoring dan forecasting harga pangan  sehingga  kita  harus  merancang data  warehouse harga  pangan.  Data  terkait  harga  pangan  yang  dikelola meliputi  data  harga  komoditas  pangan  di  wilayah Perumda  Pasar  Jaya.  Data-data  tersebut  dikelola  untuk digunakan sebagai data yang akan ditampilkan di website
Info Pangan Jakarta. Data harga pangan dikelola dalam file Microsoft Excel yang merupakan hasil dari rekapan data harga di Wilayah Perumda Pasar Jaya. Perancangan data warehouse bertujuan  untuk  memasukkan  data  ke  dalam database sebagai  salah  satu  proses business  intelligence . Karena  masalah  yang  terjadi  saat  ini  umumnya  terletak pada  ragamnya  memasukkan  data,  menyebabkan keterlambatan  dalam  pemrosesan  data.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  mengatasi  keberagaman  sumber  data dengan  menggunakan Pentaho  Data  Integration-Kettle . Aplikasi ini dapat mengintegrasikan data yang ada untuk siap  diolah  di data  warehouse sehingga  nantinya  dapat disajikan dengan akurat dan tepat waktu. Proses integrasi ini  terkenal  dalam Business  Intelligence sebagai  proses Extract , Transform , Loading (ETL).  ETL  akan  mengubah data On-Line Transactional Processing (OLTP) menjadi Data On-Line Analytical Processing (OLAP).
Pada  penelitian  A  D  Barahama  dan  R  Wadani menuliskan tentang jurnal “Data analysis and data warehouse design  based  on  Penthao  data  integration  (kettle)  to  support  the determination of  student  learning  achievement” .  Penelitian  ini menggunakan tabel dimensi dan tabel fakta untuk design data  warehouse yang  diharapkan  dapat  membantu  dalam memecahkan  masalah,  mengevaluasi  hasil  belajar  dan

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
mendukung pengambilan keputusan. Aplikasi yang dibuat dapat diintegrasikan datanya untuk di proses dalam data warehouse sehingga dapat di  tampilkan dengan akurat dan satu waktu.  Skema yang dipakai dalam penelitian tersebut yaitu Star Schema . Tabel yang dibuat yaitu 4 tabel dimensi dan 1 tabel fakta yang berisi data mahasiswa, data watu, data  mata  pelajaran,  data  nilai.  Hasil  dari  penelitian tersebut  menggunakan Pentaho  Data  Integration ( kettle ) memudahkan  pihak  sekolah  karena  menghasilkan informasi  yang  dapat  dilihat  dari  tabel  yang  terkelola dengan  baik  sehingga  lebih  mudah  untuk  penentuan prestasi belajar siswa. Dari data tersebut digunakan untuk laporan dan informasi bagi sekolah yang dapat digunakan untuk  mengevaluasi  hasil  belajar,  dan  mendukung pengambilan  keputusan  [1][2].  Penelitian  Perancangan Data  warehouse di  Wilayah  Perumda  Pasar  Jaya  sama memakai    model  data  warehouse    star  schema.  Pada penelitian  ini  ditampilkan  proses    transformation  dari setiap tabel dimensi dan tabel fakta, namun penelitian A D  Barahama  dan  R  Wadani  hanya  tabel  dimensi  siswa, tabel dimensi nilai serta tabel fakta. Penelitian terkait data warehouse  ditulis  oleh  Ardhian  Agung  Yulianto,  dan Yoshia Kasahara dengan judul penelitian “ Data warehouse System  for  Multidimensional  Analysis  of  Tuition  Fee  Level  in Higher Education Institutions in Indonesia ”pada tahun 2020. Penelitian ini mengembangkan sistem untuk memberikan informasi  yang  cukup  kepada  administrator  untuk pengambilan  keputusan  biaya  kuliah  pelamar  dengan mengintegrasikan  data  multisumber.  Empat  prosedur yang  diterapkan  dalam  membangun  sistem  ini  yaitu persiapan, integrasi, analisis, dan visualisasi. Data warehouse menunjukkan empat dimensi dasar yaitu (fakultas, tahun, jenis,  peserta,  dan  tingkat  biaya  kuliah)  di  semua  tujuh dimensi  dan  tiga  data  mengenai  pelamar,  tingkat  biaya kuliah,  dan  status  pembayaran.  Tabel  fakta    pada penelitian  ini    dalam  hal  pengukuran  bisnis  untuk dianalisis,  misalnya  distribusi  tingkat  biaya  kuliah  dan persentase biaya kuliah. Sedangkan data dimensi mewakili descriptor konteks pengukuran. Model data warehouse yang dipakai  yaitu Denormalized  Multidimensional  Facts Constellation Schema .
Berdasarkan  studi  kasus  pada  penelitian  ini  hasilnya menunjukkan bahwa teknologi data warehouse memungkinkan  analisis  multidimensi  biaya  kuliah. Analisis  OLAP  yang  telah  ditentukan  sebelumnya meningkatkan kecepatan pemrosesan yang memungkinkan  database  operasional  yang  aman  saat mengambil  data  historis  elektronik.  Hasil  analisis disajikan  dalam  berbagai  grafik  dan  dashboard  tingkat biaya  kuliah  yang  memiliki  banyak  fungsi  dalam memberikan wawasan relatif terhadap kinerja bisnis [3]. Namun Pada penelitian ini  tidak disajikan dalam bentuk grafik maupun visualisasi karena data warehouse terkait data harga pangan  info pangan Jakarta dipakai untuk di proses dalam    pembuatan  3  level  dari Bussiness  Intelligent data harga pangan.
Penelitian terkait data warehouse lainnya yaitu Hilario, Manuel,  Esenarro,  Doris,  Vega  Hugo,  Rodriguez  Ciro dalam  judul  penelitian  “ Integration  Of  The  Enterprise Information  To  Facilitate  Decision  Making ”.    Penelitian  ini bertujuan untuk menerapkan Teknik Bussiness Intellijen untuk  mengambil  keuntungan  dari  kondisi  sistem  yang
ada  dan  meningkatkan  kemampuan  berbiaya  rendah dalam ekstract , transformation , loading dengan snapshot yang mengintegrasikan informasi dari layanan web perusahaan. Metodologi dalam mengembangkan penelitian ini adalah HEFESTO,  waktu  pengembangan  adalah  satu  minggu menerapkan agile  methodologies ,  mencapai  perkembangan singkat  dengan  terdefinisi  dengan  baik  dan  fase  yang mudah dipahami dengan memakai tools Pentaho BI Suite menggunakan tools open source sehingga  minim biaya yang dikeluarkan [4].
Nurcahyo,  Khoirudin  Eko,  Sucipto,  Nugroho  Arie melakukan penelitian dengan judul “ Mapping Student Data Using Data Warehouse for Promotion at Vocational High School of Z ”. Permasalahan dari penelitian ini yaitu pihak sekolah menyimpan  data  siswa  dalam  2  (dua)  aplikasi  yang berbeda sehingga pihak sekolah memiliki kelsulitan dalam menganalisa  data  pendaftar,  siswa  tersebut  berasal  dari SMP mana saja dengan dilihat mana saja pendaftar yang paling sedikit ataupun paling banyak. Dengan dibuatnya data  warehouse tersebut  maka  pihak  sekolah  dapat mengelola data siswa dengan baik dan mudah. Hasil dari penelitian  ini  dibuatnya Bussiness  Intelligent berbasis  web yang dimana web tersebut dapat di akses oleh user dengan melihat  data  data  siswa  berdasarkan  jurusan,  jenis kelamin, asal SMP, waktu pendaftaran, serta rekomendasi. Tabel dimensi yang dibuat pada penelitian ini adalah tabel dimensi rekomendasi, jenis kelamin, jurusan, sekolah, dan waktu. Tabel fakta yang dibuat dalam penelitian ini adalah tabel fakta pendaftaran. Pada penelitian ini menggunakan star schema karena dilihat dengan kasus yang dilakukan dinilai lebih sesuai.. Hasil pengolahan data yang dilakukan menunjukkan  jurusan  yang  paling  banyak  pendaftarnya ialah jurusan perbankan sebanyak 457 siswa dan peminat yang paling sedikit dari jurusan tata busana sebanyak 209 pendaftar  [5].  Dalam  penelitian  Perancangan Data Warehouse Data Harga Pangan di Wilayah Perumda Pasar Jaya  menggunakan  model  schema  yang  sama  dengan penelitian Nurcahyo Nurcahyo, Khoirudin Eko, Sucipto, Nugroho Arie yaitu star schema . Selain itu pada penelitian ini  tidak  adanya  tampilan  chart  yang  dihasilkan, dikarenakan  dari  hasil  data  warehouse  tersebut  akan dipakai pada proses implementasi Bussiness Intelligent yang akan  menampilkan  visualisasi  3  proses  dari Bussiness Intelligent .  Kelebihan  dari  penelitian  Perancangan Data Warehouse Data Harga Pangan di Wilayah Perumda Pasar Jaya yaitu menampilkan isi data dari setiap tabel dimensi dan tabel fakta dan alur yang dijelaskan detail dari proses perancangan database OLAP, cleansing dan penggabungan menggunakan Pentaho  Data  Integration ,  ETL  untuk pembuatan database OLAP.

## 2. Dasar Teori
A. Pangan
Pangan  adalah  salah  satu  dari  fokus  utama  dalam program  pembangunan  nasional  karena  memiliki  nilai strategis  terhadap  kebutuhan  masyarakat  yang  paling mendasar serta aspek stabilitas ekonomi, stabilitas politik, ketahanan nasional, maupun stabilitas keamanan. Terkait aspek dalam ekonomi pangan, harga memiliki aspek yang paling  penting  dan  perlu  mendapatkan  perhatian. Penentuan harga pada pangan sangat penting pada tingkat pelaku ekonomi di tingkat nasional dan daerah.
Pada  peningkatan  ketahanan  pangan  merupakan prioritas  utama  dalam  pembangunan  nasional,  karena pangan merupakan kebutuhan yang paling mendasar bagi masyarakat  sehingga  pangan  sangat  mempunyai  peran penting  dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi nasional. Ketahanan  pangan  diartikan  sebagai terdistribusi  dengan  harga  terjangkau  bagi  masyarakat. Sehingga  ketahanan  pangan  mencakup  tingkat  rumah tangga maupun tingkat nasional [6].
Harga  Pangan  di  setiap  pasar  memiliki  harga  yang berbeda-beda,  dikarenakan  pengaruh  terhadap  proses distribusi  komoditas  pangan  ke  area  pasar.  Dalam menjamin  agar  seluruh  masyarakat  dapat  memperoleh pangan  dalam  jumlah  dan  kualitas  yang  memadai  dan dengan harga yang terjangkau maka harus adanya sistem terdistribusi  yang  efisien.  Pengelolaan  dan  kepedulian dalam hal kelancaran distribusi pada banyak daerah masih terbatas,  sehingga  diakibatkan  terjadinya  ketidakstabilan harga pangan dan pasokan dari pangan, yang mempunyai dampak adanya gangguan ketahanan pangan pada wilayah tersebut [7].

## B. Pengertian Olap
Online  Analytical  Processing (OLAP)  merupakan pendekatan  secara  cepat  untuk  memudahkan  dalam analisis banyak dimensi atau multidimensi. OLAP adalah bagian dari Business Intelligence yang memiliki kaitan yang erat  dengan relational dari database , reporting dan  lain sebagainya.
Karakteristik  utama  dari  Online  Analytical Processing adalah :
1. Mendukung  dalam  pemanfaatan data  warehouse yang memiliki data banyak dimensi (multidimensional).
2. Menyediakan  dalam  fasilitas drill-down agar memperoleh informasi secara detail, dan rol- up agar memperoleh agregat dalam multidimensi.
3. Menghasilkan dari perhitungan dan perbandingan.
4. Menyediakan fasilitas dari query interaktif dan analisis yang kompleks.
5. Menyajikan  suatu  hasil  dalam  bentuk  angka  yang dapat  mudah  untuk  di  mengerti,  maupun  penyajian grafik[8].
C. Pengertian ETL (Extract, Transform dan Load) Extract , Transform dan Load secara  sederhana merupakan suatu kumpulan dari proses untuk mengambil maupun memproses data dari satu atau banyak sumber sehingga  menjadi  sumber  baru,  yaitu  seperti  mengolah data  OLTP  menjadi  OLAP  [9].  Proses-prosesnya  ialah sebagai berikut:
1. Extract Proses-proses  yang  diperlukan  untuk  terhubung dengan berbagai macam sumber data, dan membuat data tersebut tersedia bagi proses- proses selanjutnya, dengan contoh mengambil data dari database , membaca file excel, membaca file dari XML, dan lain sebagainya [4].
2. Transform Fungsi apa saja yang berfungsi untuk mengubah data yang  masuk  menjadi  data  yang  dikehendaki. Transform adalah proses manipulasi terhadap data dari suatu sistem sumber  ke  format  lain  pada  data  warehouse  atau  pada data  mart  sehingga  menjadikan  sebuah  informasi  yang bermakna [10][11].
3. Load Semua  proses  yang  diperlukan  dalam  mengisi  data  ke target  atau  dapat  dikatakan  proses  yang  akan memindahkan  data  yang  telah  ditransformasikan sebelumnya ke data warehouse . Strategi loading ke integration layer dibagi  menjadi  dua,  yaitu strategi  loading bagi  tabel dimensi dan strategi loading bagi tabel fakta [4][5].

## 3. Metodologi
Gambar 1. Alur Penelitian

## A. Metode Pengumpulan Data
Raw data  merupakan  data  mentah  atau  dikenal  dengan data primer hasil pencatatan  peristiwa atau karakteristik dari suatu elemen yang dikumpulkan dari suatu sumber
yang  akan  diolah  menjadi  suatu database OLAP  dengan menggunakan Spoon  Pentaho  Data  integration untuk tools - nya. Raw data yang diperoleh pada penelitian ini berasal
dari  Perusahaan  Umum  Daerah  Pasar  Jaya  serta  Data Kementerian Perdagangan Republik Indonesia.

## B. Perancangan Database OLAP

## Gambar 2. Daftar tabel dimensi dan tabel fakta

## C. Cleansing dan Penggabungan Data dengan Tools Pentaho Data Integration (PDI)
Sesi  selanjutnya  ialah  tahapan  cleansing  dan penggabungan  data  dengan  menggunakan Tools  Pentaho Data Integration (PDI). Pada tahapan cleansing ini untuk menghilangkan  data  yang  tidak  diperlukan  dalam penelitian ini. Data yang dihilangkan pada penelitian ini adalah data minimal harga pangan, data maksimal harga pangan,  15  pasar  yang  tidak  dipakai  yaitu  Pasar  Anyer
Bahari,  Pasar  Gondangdia,  Pasar  Induk  Kramat  Jati, Pasar Kalibaru, Pasar Kalideres, Pasar Klender Ss, Pasar Koja  Baru,  Pasar  Rawamangun,  Pasar  Pramuka,  Pasar Pluit,  Pasar  Pulo  Gadung,  Pasar  Pesanggrahan,  Pasar Glodok, Pasar Matraman KK, dan Pasar Jatinegara. Sedangkan  pada  tahap  pengkategorian  data  dilakukan setelah tahap cleansing data berdasarkan periode tahun. Pengkategorian data ini berguna dalam hal menyesuaikan data yang tersedia dengan perancangan tabel dimensi dan tabel fakta yang telah dibuat sebelumnya.
Gambar 3. Hop pada cleansing data harga pangan
Gambar 4. Pengkategorian data harga pangan di pentaho data integration

## D. ETL untuk Pembuatan Database OLAP
Pada  tahap  ini  menggunakan tools  Spoon  Pentaho  Data Integration untuk  penginputan,  mengekstrak  data  yang sudah  di cleansing sebelumnya  dan  penggabungan  data. Penyesuaian  data  yang  tersedia  agar  kompatibel  dengan
database yang  akan  dibangun  dalam  penelitian  ini dilakukan  pada  proses transform .  Kemudian  setelah  itu dimasukkan  atau  biasa  disebut  dengan  proses load ke dalam masing masing tabel dimensi maupun tabel fakta pada database PhpMyAdmin.
Gambar 5. Transformasi Demensi
Gambar 6. Transformasi data harga pangan
Gambar 7. Tabel relasi pada localhost phpmyadmin
4. Hasil dan Pembahasan

## A. Rancangan Database OLAP
Untuk  perancangan  database  OLAP  terlebih  dahulu membuat struktur dari tabel fakta dan struktur dari tabel dimensi pada database disertai atribut tipe data dan relasi antar tabel. Model dimensional untuk Tabel dimensi yang dipakai  ialah Star  Schema .  Model  tersebut  dipilih  karena cocok dengan data yang dimiliki. Tabel dimensi dan tabel fakta yang dirancang antara lain:
1. Tabel dimensi komoditi.
2. Tabel dimensi waktu.
3. Tabel dimensi pasar.
4. Tabel fakta harga pangan.

## B. Tabel Dimensi dan Tabel Fakta
Pemodelan database multidimensi terdiri dari tabel fakta dan tabel dimensi dan saling berelasi. Skema sistem Online Analytical  Processing (OLAP)  merupakan  dasar  untuk melakukan data warehousing . Skema yang digunakan yaitu Star Schema . Star Schema dipilih karena dalam pembuatan data warehouse ini memiliki 1 tabel fakta dan 3 tabel dimensi sehingga  dari  susunan  tabel  yang  dibuat  membentuk bintang.    Tabel  dimensi  berisi  informasi  yang  bersifat kualitatif , sedangkan tabel fakta bersifat numerik (dalam bentuk angka). Isi dari tabel dimensi dan tabel fakta yaitu:
Gambar 8. Tabel dimensi komoditi
Gambar 9. Tabel dimensi pasar
Gambar 10. Tabel dimensi waktu
Gambar 11. Tabel fakta harga pangan dan harga eceran tertinggi pangan
5. Kesimpulan
Dengan dibuatnya data warehouse harga pangan di wilayah Perusahaan Umum  Daerah Pasar Jaya pada penelitian ini maka dapat membuat kesimpulan sebagai berikut:
1. Penggunaan metode Online Analytycal Processing (OLAP) membantu dalam hal integrasi data serta memiliki kemampuan pada sistem business intelligence untuk membaca data. Schema database yang dipakai adalah Star Schema.
2. Keberagaman data di Perusahaan Umum Daerah Pasar Jaya dapat diatasi dengan menggunakan
Pentaho data Integration (PDI) – Kettle. Hasil perancangan data 3. Warehouse harga pangan dapat dilihat dalam bentuk tabel yang lebih tertib sehingga mudah untuk diproses.
4. Hasil data harga pangan yang awalnya dilakukan secara manual kini sudah menggunakan proses yang
dibuat dalam menyimpan data ke dalam database sehingga memudahkan untuk pemindahan data.
6. Daftar Pustaka
[1] Barahama A D, dan Wardani R, “ Data analysis and data  warehouse  design  based  on  Pentaho  data integration  (kettle)  to  support  the  determination  of student  learning  achievement.”  IOP  Conference Series: Materials Science and Engineering. Vol 1098. No. 5. IOP Publishing, 2021
[2] Prasser F, Spengler H, Bild R, Eicher J, dan KuhnK A  2019  Privacy-enhancing  ETL-processes  for biomedical data Int. J. Med. Inform. 126 November 2018pp. 72-81
[3] Yulianto,  Ardhian  Agung,  dan  Yoshiya  Kasahara.  “ Data  warehouse  System  for  Multidimensional Analysis  of  Tuition  Fee  Level  in  Higher  Education Institutions  in  Indonesia.”  IJACSA  (International
Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Application), vol. 11, no 6, 2020.
[4] Hilario,  Manuel,  Esenarro,  Doris,  Vega  Hugo, Rodr iguez  Ciro.  “  Integration  Of  The  Enterprise Information To Facilitate Decision Making.” Journal of Contemporary Issues in Business and Government Vol. 27, No. 1, 2021.
[5] Nurcahyo, Khoirudin Eko, Sucipto Sucipto, dan Arie Nugroho.  “Mapping  Student  Data  Using Data Warehouse for Promotion at Vocational High School of Z.” Journal of Computer, Information System & Technology Management Vol. 3, No 2 Oktober 2020.
[6] Saliem,  H.  Purwati,  dan  M.  Ariani,  "Ketahanan pangan, konsep, pengukuran dan strategi, ", FAE, vol. 20, no. 1, Juli., 2016.
[7] K.  Nainggolan,  “Ketahanan  dan  stabilitas  pasokan, permintaan,  dan  harga  komoditas  pangan.”  Analisis Kebijakan Pangan, Vol. 6, No. 2, Juni. 2016.
[8] R. Akbar, dkk, "Analisis Data Penjualan Perusahaan Detergen  XYZ  dengan  Aplikasi  Zoho  Reporting
Menggunakan  Metode  OLAP  (Online  Analytycal Processing)."  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika), vol. 3, no. 1, pp. 71 – 75, 2017 [9] AMINE, Abdellah, Rachid AIT DAOUD, dan Belaid BOUIKHALENE, “Perfomance and analyses using two  ETL extraction  software  solutions.”  IJOA
(Internation Journal on Optimization and Applications), Vol 1, Issue No. 2, 2021 [10]
A.R.  Iskandar,  dan  I.Intias,  "Rancang  Bangun Online Analytical Processing (OLAP) Classic Model Data."  In  Seminar  Nasional  Informatika  dan Aplikasinya. 2019.R. Wijaya dan B.Pudjoatmodjo,
[11] "Penerapan Extraction-Transformation-
Loading (ETL) Dalam Data warehouse (Studi Kasus: Departemen Pertanian)." Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI, vol. 5, no. 2, pp.61- 75, 2016.