## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 8, Nomor 1,  Juni 2017
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. IMPLEMENTASI OLAP UNTUK EFEKTIVITAS PELAPORAN DATA (STUDY KASUS DATA DOSEN DAN KARYAWAN) 1-6 Ahmad Cucus, Rosita 2. PEMANFAATAN DATA WAREHOUSE UNTUK MENENTUKAN PENGHARGAAN DEAN LIST AKADEMIK PADA ALUMNI 7-14 Neni Purwati , Hariyanto Wibowo 3 ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEO ANTARA GOOGLE WEBMASTER DAN BING MASTER MENGGUNAKAN GAP ANALISIS 15-27 Robby Yuli Endra, Didik Prasetya 4 PERBANDINGAN METODE ANALYTICAL HIREARCHY  PROCESS  DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK PEREKRUTAN DOSEN PADA IBI DARMAJAYA LAMPUNG 28-36 Agus Rahadi 5 E-CATALOG  BERBASIS MOBILE APPLICATION  PADA PERPUSTAKAAN KOTA BANDAR LAMPUNG 37-45 Arman Suryadi Karim, ZelikaPutri Pasha 6 MEDIA PEMBELAJARAN MOBILE LEARNING MENGGUNAKAN ANDROID (STUDI KASUS : JURUSAN SISTEM INFORMASI IIB DARMAJAYA) 46-55 Hendra Kurniawan 7 PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN UNTUK MEMBACA MENGGUNAKAN SPEECH TO TEXT 56-62 Yuthsi Aprilinda , Prima Korirul Aini 8 ANALISIS KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP TRI BRATA NEWS MENGGUNAKAN  END USER COMPUTING STATISFACTION 63-73 Freddy Nur Afandi 9 IMPLEMENTASI SISTEM MONITORING ASAP ROKOK MELALUI SMARTPHONE MENGGUNAKAN SENSOR MQ-135 BERBASIS ARDUINO UNTUK MENINGKATKAN GERAKAN DISPLIN KAMPUS (GDK) 74-81 Nurfiana , Warid Hasbiyantoro 10  SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA BARANG UNTUK SERTIFIKASI ISO 9001:2008 PADA PT. TUNAS BARU LAMPUNG. TBK 82-97
Nurjoko

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 8 Nomor 1 Halaman Lampung Juni 2017 ISSN 2087 - 2062

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Prima Khoirul Aini, S.Kom Dian Resha Agustina, S.Kom
Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center lt.2 Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.26 Bandar Lampung
Telp.0721-774626
Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal  explore  adalah  jurnal  yang  diprakrasai  oleh  program  studi  Teknik  Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh Fakultas Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.
Pemanfaatan Data Warehouse untuk menentukan Penghargaan Dean List Akademik pada Alumni
Neni Purwati 1 , Hariyanto Wibowo 2
Fakultas Ilmu Komputer, Informatics & Business Institute Darmajaya Jl. Z.A Pagar Alam No 93, Bandar Lampung - Indonesia 35142 Telp. (0721) 787214 Fax. (0721)700261 e-mail : nenipurwati87@yahoo.com/nenipurwati87@darmajaya.ac.id, hariwib@darmajaya.ac.id

## ABSTRAK
Mahasiswa  yang  telah  dinyatakan  lulus  oleh  perguruan  tinggi  akan  selalu  mengalami  proses Wisuda sebagai acara peresmian kelulusan tersebut. Dalam setiap pelaksanaan wisuda pada Informatics and  Business  Darmajaya  mulai  periode  Ganjil  2014/2015  selalu  diberikan  penghargaan  dari  Dekan berupa Dean List Akademik. Penentuan mahasiswa yang memperoleh penghargaan selama ini dilakukan dengan  melihat  data  transaksi  dari  Daftar  Nilai  Semester  (DNS),  sehingga  membutuhkan  waktu  proses yang  lama.  Permasalahan  yang  terjadi  dan  selalu  dialami  oleh  tim  Biro  Administrasi  Akademik  dan Kemahasiswaan  (BAAK)  adalah  ketika  time  frame  yang  sangat  singkat  dan  keterbatasan  Sumber  Daya Manusia  (SDM)  yang  tidak  mampu  menyiapkan  data  yang  dibutuhkan  dengan  cepat  dan  tepat. Pengembangan  data  warehouse  dilakukan  dengan  menggunakan  nine-step  methodology.  Penggunaan data  warehouse  yang  telah  dibangun  mampu  menjawab  permasalahan  kebutuhan  IBI  Darmajaya  dan menjadikan  sebagai  alat  bantu  mempercepat  pengambilan  keputusan,  karena  dengan  menggunakan program yang sudah dibuat proses penentuan Dean List Akademik lebih cepat dan akurat.
Kata Kunci : Dean List Academic, Data Wareouse

## 1.  PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Pada setiap perguruan tinggi,
mahasiswa  yang  telah  selesai  menempuh perkuliahan  disebut  dengan  mahasiswa lulus.  Mahasiswa  yang  telah  dinyatakan lulus  oleh  perguruan  tinggi  akan  selalu mengalami  proses  Wisuda  sebagai  acara peresmian  kelulusan  tersebut.  Dalam  setiap pelaksanaan  wisuda  pada  Informatics  and Business  Darmajaya  mulai  periode  Ganjil 2014/2015 selalu diberikan penghargaan dari Dekan  berupa  Dean  List  Akademik  dengan kriteria :
1.  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  diatas 3,00
2.  Konsistensi  Indeks  Prestasi  Semester (IPS)nilai  tiap  semester  dari  semester awal  hingga  semester  terakhir  dengan ketentuan IPS mulai 3,00 – 4,00.
Penentuan  mahasiswa  yang  memperoleh penghargaan  selama  ini  dilakukan  dengan melihat  data  transaksi  dari  Daftar  Nilai
Semester  (DNS),  sehinggamembutuhkan waktu proses yang lama.
Permasalahan  yang  terjadi  dan  selalu dialami oleh tim Biro Administrasi Akademik  dan  Kemahasiswaan  (BAAK) adalah ketika time frame yang sangat singkat dan  keterbatasan  Sumber  Daya  Manusia (SDM)  yang  tidak  mampu  menyiapkan  data yang  dibutuhkan  dengan  cepat.  Uraian permasalahan tersebut mendorong pencarian cara  untuk  dapat  menyelesaikannya,  adapun cara yang dapat dilakukan antara lain dengan memanfaatkan model Data Warehouse.

## 1.2 Rumusan Masalah
Permasalahan  dari  penelitian  ini  adalah  “ Bagaimana  membangun  data  warehouse untuk  menentukan  penghargaan  dean  list akademik  pada  alumni  ”,  yang  dapat membantu Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) dalam menyediakan  data  dean  list  akademik dengan cepat.
1.3 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini dibatasi hanya pada membangun data warehouse dalam menentukan penghargaan dean list akademik pada  alumni  yang  ditujukan  untuk  Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK).

## 1.4 Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempercepat dan mempermudah proses penentuan penghargaan  dean  list  pada  alumni  yang dilakukan oleh Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK).

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Definisi data
Definisi  data  menurut  Rainer  dan  Cegielski (2011)  merupakan  deskripsi  dasar  mengenai sesuatu,  peristiwa,  aktifitas,  dan  transaksi yang  dicatat,  diklasifikasikan,  dan  disimpan tapi  tidak  terorganisasi  dalam  menghasilkan suatu makna yang spesifik. Keterlibatan data dalam  pelaksanaan  operasional  perusahaan saat  ini  telah  berperan  penting  mendukung setiap kegiatan yang dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan penampung dalam mengintegrasikan data-data yang ada. Sistem  yang  dapat  mendukung  kegiatan operasional  perusahaan  ini  dikenal  dengan sistem database .
2.2 Definisi Basis data ( Database ) Menurut  Connolly  dan  Begg  (2010), database adalah  sekumpulan  data  dan deskripsi dari data yang berhubungan secara logikal didesain untuk memenuhi kebutuhan perusahaan.  Melalui  pengaplikasian  sistem database tentunya dapat mempermudah user dalam  memproses  data,  menampilkan  data, serta  mengurangi  kemungkinan  kesalahan yang  akan  timbul  dalam  pelaksanaan operasional perusahaan.
Seiring  dengan  berjalannya  waktu, jumlah  transaksi  mengalami  peningkatan yang  cukup  signifikan,  hal  ini  ditandai dengan  bertambahnya  jumlah record pada tiap  tabel  yang  terdapat  dalam database.
Peningkatan data
tersebut dapat
menimbulkan  penurunan  performa  pada sistem  operasional  perusahaan,  sehingga upaya  mempertahankan  data  historis  dinilai tidak  sebanding  dengan  manfaat  yang  ada
karena  data  tersebut  akan  menghambat kegiatan  operasional  yang  berlangsung. Namun jika dilihat dari sisi lain, keberadaan data  historis  dapat  dijadikan  sebagai  acuan dalam  mengetahui  pola  atau  kecenderungan yang akan terjadi di masa yang akan datang berdasarkan data yang sudah terjadi. Melalui penerapan  sistem data  warehouse dapat memberikan dampak positif bagi
perusahaan,  diantaranya  proses  analisis ataupun  pengelolaan  informasi  berdasarkan data  historis  yang  terdapat  di  perusahaan menjadi  lebih  mudah,  sehingga  proses pengambilan  keputusan  strategis  dapat dilakukan  dengan  cepat  berdasarkan  proses penganalisisan yang akurat karena didasarkan  pada  data  historis  yang  telah terjadi selama ini.

## 2.3 Online Transaction Processing

## (OLTP)
Sistem  operasional  bisnis  biasanya berfokus  pada  mencatat  transaksi-transaksi yang  terjadi  pada  berbagai  titik  operasi bisnis, oleh karena itu mereka dikarakteristikkan  sebagai  sistem    OLTP ( Online  Transactional  Processing ).  Sebuah database  OLTP  biasanya  mengandung  data- data yang spesifik terhadap suatu prosesbisnis  seperti  penjualan,  produksi, finansial, dan lain-lain. Beban kerja sistem informasi OLTP difokuskan pada memasukkan data baru,melakukanperubahandan  penghapusan data  secara real  time .  SistemOLTP  sangat mission  critical artinya  tidak  boleh  ada gangguan  dalam  sistem  ini  atau  operasional tidak bisa berjalan dengan baik.
2.4 Online Analytical Processing (OLAP) Online Analytical Processing atau OLAP adalah sistem yang dirancang khusus untuk  menghasilkan  laporan  analisa  yang fleksibel, kompleks dan
dapat dihasilkandalam waktu yang cepat.
Database  OLAP  sangat  berbeda  dengan OLTP  dari  sisi  beban  kerja  dimana  OLAP dirancang  dan  difokuskan  pada  kecepatan pembacaan  data  sedangkan  OLTP  pada kecepatan perekaman dan perubahan data.
Umumnya database OLAP  dihasilkan melalui  suatu  proses batch dan  biasanya dilakukan  dalam  periode  tertentu  (tiap
tengah malam, tiap minggu, dsbnya). Database  OLAP  biasanya  juga  telah merupakan  database  yang  sudah  diperkaya dari  berbagai  sumber  data  OLTP,  dan biasanya merupakan suatu data warehouse . OLAP  mengandung  k  tipe  dasar  yaitu measure dan dimension . 1. Measure adalah  data  bilangan  yang terukur,  misalkan  kuantitas  ( quantity ), harga  ( price ),  nilai  rata-rata  ( average ) dari  kelompok  nilai  tertentu,  jumlah ( sum )  dari  kelompok  nilai  tertentu,  dan lain sebagainya.
2. Dimension mengacu  pada  kategori  yang digunakan  untuk  mengatur measure . Biasanya  data  dikelompokkan  dalam bentuk  bertingkat  ( level ).  Dimensi  yang umumnya  hampir  selalu  ada  adalah dimensi waktu ( time dimension ). Hampir  semua DatabaseManagement System (DBMS)  yang  umum  seperti  Oracle Database, Microsoft SQL Server, IBM DBk, PostgreSQL,  MySQL  dan  yang  lainnya dapat  digunakan  untuk  database  OLTP maupun  OLAP.  Yang  membedakan  antara database  OLTP  dan  OLAP  adalah  pada skema  tabel  yang  dibentuk.  Skema  tabel database OLTP umumnya berbentuk
normalization ,  sedangkan  database  OLAP menerapkan skema star atau snowflake.
Pada OLTP bahasa query yang umum digunakan adalah Stuctured Query
Language (SQL),  sedangkan  pada  OLAP bahasa  query  yang  digunakan  adalah Multidimensional Expressions (MDX).

## 2.5 Data Warehouse
Menurut Inmon [2005] data
warehouse adalah  sekumpulan  data  yang bersifat integrated , subject-oriented,  time variant dan nonvolatile dalam  mendukung pengambilan keputusan manajemen.

## 2.5.1  Karakteristik Data Warehouse
Menurut  Inmon  [2005] Data  Warehouse memiliki karakteristik sebagai berikut :
1. Subject  oriented berarti  bahwa data warehouse diidentifikasikan  atau  disusun berdasarkan  pada  subjek  utama  dalam lingkunganperusahaan,  bukan  berorientasi pada proses atau fungsi aplikasi seperti yang terjadi pada lingkungan operasional.
2. Integrated berarti  data  diambil  dari sumber-sumber  yang  terpisah,  dimasukkan ke  dalam data  warehouse .  Data  yang diambil  tersebut  akan  diubah,  diformat, disusun  kembali,  diringkas,  dan  seterusnya. Sehingga  dapat  mendukung,  pengoperasian sistem data  warehouse dalam  menghasilkan laporan  yang  terintegrasi,  sedangkan  data yang  masuk  ke  dalam data  warehouse dengan  berbagai  cara  dan  mempunyai ketidakkonsistenan  dengan  aplikasi  tidak akan  dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Contoh konsistensi data antara lain adalah penamaan,  struktur  kunci,  ukuran  atribut, dan karakteristik data secara fisik. Hasil dari integrasi  data,  dalam data  warehouse hanya mempunyai  satu  bentuk  format  sesuai dengan yang telah ditentukan.
3. Time  Variant ini  mengimplikasikan bahwa  tiap  data  dalam data  warehouse itu selalu  akurat  dalam  periode  tertentu.  Batas waktu pada data warehouse jauh lebih lama dibandingkan database sistem  operasional karena  perbedaan  batas  waktu  tersebut, maka data warehouse lebih banyak menampung  data  historis  daripada database operasional.
4. Nonvolatile dapat  diartikan  bahwa data  tersebut  tidak  mengalami  perubahan, walaupun data dalam operasional mengalami perubahan.  Dengan  begitu,  maka  data  yang lama tetap tersimpan dalam data warehouse . 2.5.2  Arsitektur Data warehouse Menurut Connolly (2010), komponen- komponen  utama  dalam  sebuah data warehouse antara  lain  dapat  dilihat  pada gambar berikut:
Gambar 2.1 Arsitektur Data warehouse
Adapun penjelasan gambar di atas adalah sebagai berikut : 1. Operational Data
Data untuk data warehouse berasal dari:
a. Mainframe data operasional yang
terdapat  pada  generasi  pertama,  yaitu hierarki dan basis data jaringan.
b. Data  departemen  yang  berada  pada sistem file, seperti  VSAM,  RMS,  dan relasional  DBMS  (seperti  Informix  dan Oracle).
c. Data pribadi yang berada pada workstation dan server pribadi.
d. Sistem-sistem  eksternal  seperti  internet, database yang  tersedia  secara  komersil, atau database yang  berhubungan  dengan pemasok atau pelanggan perusahaan. 2. Operational Data Store Operational  Data  Store (ODS)  merupakan tempat penyimpanan data operasional terkini dan  terintegrasi,  yang  digunakan  untuk memenuhi kebutuhan analisis. ODS
menyimpan  data  yang  telah  diekstrak  dan telah  dibersihkan  dari  sumber  data.  Dengan demikian, proses pengintegrasian dan restrukturisasi  data  untuk data  warehouse menjadi lebih sederhana. 3.  ETL Manager ETL  manager melakukan  semua  operasi yang  berhubungan  dengan  fungsi  ETL ( Extract, Transform, Loading ) data ke dalam data  warehouse .  Data  dapat  diekstrak  dari sumber-sumber  data  atau  pada  umumnya diambil dari Operational Data Store . 4. Warehouse Manager
Warehouse  manager melakukan  semua operasi yang berhubungan dengan manajemen  data  dalam data  warehouse , seperti  :  analisis  data  untuk  memastikan konsistensi,  transformasi  dan  penyatuan sumber  data  dari  media  penyimpanan sementara ke tabel data warehouse, membentuk  indeks  dan view pada  tabel, generate proses  denormalisasi, generate aggregasi,  dan  melakukan back  up dan archiving data 5. Query Manager Query  manager melakukan  semua  operasi yang berhubungan dengan pengaturan query yang  dimasukkan  oleh user. Operasi  yang dilakukan  komponen  ini  berupa  pengarahan query pada  tabel-tabel  yang  tepat  dan penjadwalan eksekusi query .
6. Detailed Data
Komponen  ini  menyimpan  semua  data  detil dalam  skema  basis  data.  Pada  umumnya beberapa  data  tidak  disimpan  secara online , tetapi  dapat  dilakukan  secara  aggregasi. Secara  periodik  data  detil  ditambahkan  ke data warehouse untuk mendukung aggregasi data.
7. Lightly and Highly Summarized Data
Komponen ini menyimpan semua data yang sudah diringkas (diaggregasi), yang di generate oleh warehouse  manager .  Data perlu diringkas dengan tujuan  untuk mempercepat  performa query .  Ringkasan data  terus  diperbaharui  seiring  dengan adanya data yang baru yang masuk ke dalam data warehouse .
8. Archive / Backup Data Komponen  ini  menyimpan  data  detil  dan ringkasan data dengan tujuan untuk menyimpan  dan backup data.  Walaupun ringkasan  data  diperoleh  dari  data  detil, ringkasan  perlu  di backup juga  apabila  data tersebut disimpan melampaui periode tertentu dalam penyimpanan data detil. 9.  Meta data
Komponen  ini  menyimpan  semua  definisi metadata  (informasi  mengenai  data)  yang digunakan  dalam  proses data  warehouse . Metadata  digunakan  untuk  berbagai  tujuan, diantaranya:  proses extracting dan loading, metadata  digunakan  untuk  memetakan sumber data dalam warehouse ; dalam proses manajemen warehouse ,  metadata  digunakan untuk  mengotomatisasi  pembentukan  tabel ringkasan;  sebagai  bagian  dari  proses manajemen query ,  metadata  digunakan untuk  mengarahkan  sebuah query pada sumber data yang tepat.
10. End-User Access Tools Tujuan  utama  dari data  warehouse adalah mendukung dalam proses pembuatan keputusan  yang  strategis  dalam  berbisnis. Para  pengguna  berinteraksi  dengan data warehouse menggunakan end-user  access tools .  Berdasarkan  kegunaannya,  terdapat empat kategori end-user access tools , yaitu : Reporting  and  Query  Tools,  Application Development Tools , Online Analytical
Processing (OLAP) Tools , dan Data Mining Tools.
2.6 Perangkat Lunak Pendukung Untuk  membuat  sistem  informasi  yang berbasis komputer tentu memerlukan perangkat    lunak  yang  berfungsi  sebagai pendukung    pembuatan data  warehouse . Adapun      perangkat      lunak      pendukung yang   digunakan penulis adalahSQL Server 2008 dan Microsoft Visual Basic .

## 2.6.1  SQL Server 2008
SQL  Server  memakai  sebuah  tipe database yang dinamakan database relasional. Database relasional adalah database  mengorganisasikan  data  dalam bentuk  tabel.  Tabel  dibentuk  dengan mengelompokkan  data  yang  mempunyai subjek  yang  sama.  SQL  Server  2008 merupakan  bahasa  pemrograman  yang dirancang  khusus  untuk  berkomunikasi dengan database relasional guna mendukung aplikasi  dengan  arsitektur  client/server Authentication  windows.  Sama  seperti  versi terdahulu,  yakni  SQL  Server  2005,  pada SQL  Server  2008  juga  mengeluarkan  versi “gratis”  SQL  Server,  yang  disebut  versi Express.  Versi  Express  ini  merupakan  versi “ringan” dari SQL Server. Jadi tidak semua fasilitas yang ada pada versi Enterprise yang berharga  jutaan  tersebut  ada  pada  versi Express[Wahana Komputer, 2010].

## 2.6.2 Microsoft Visual Basic
Microsoft Visual Basic 6.0 merupakan salah satu  dari  bahasa  pemograman visual yang saat  ini  banyak  digunakan  oleh  programer baik  pemula  ataupun  yang  sudah  mahir untuk  membuat  suatu  program  aplikasi karena  penggunaan  relatif  lebih  mudah dibandingkan  bahasa  non-visual  misalnya seperti  pascal,  java,  dan  lain-lain.  Bahasa pemograman
visual
basic , yang
dikembangkan  oleh Microsoft sejak  tahun 1991 merupakan pengembangan dari bahasa pemograman  BASIC (Beginers  All-Purpose SimbolicInstruction  Code) . Visual  basic merupakansalah  satu Development  Tool yaitu  alat  bantu  untuk  membuat  berbagai macam  program  komputer,  khususnya  yang menggunakan sistem operasi windows [Madcoms, 2010].
3. Metode Penelitian
3.1 Metode Analisis Proses  analisis  dilakukan  melalui  beberapa tahapan, diantaranya : 1.  Studi pustaka, yakni mempelajari literatur-literatur yang membahas mengenai  metodologi  pembentukan data warehouse .
2.  Melakukan survey terhadap sistem berjalan yang dilaksanakan dengan melakukan  wawancara  terhadap  pihak- pihak  yang  mendukung  operasional perusahaan  dan  pihak  eksekutif  yang akan menggunakan sistem data warehouse yang dibentuk. 3.  Menganalisis  informasi  yang  dibutuhkan para eksekutif dalam pengambilan keputusan, yang nantinya akan digunakan sebagai acuan dalam melakukan perancangan sistem data warehouse.
4.  Mengidentifikasikan prasyarat kebutuhan sistem  yang  akan  dibangun  agar  sesuai dengan requirement yang ada . 3.2 Metode Perancangan Data Warehouse Metode perancangan data warehouse
menurut Kimball yang digunakan meliputi 9 tahap  yang  dikenal  dengan nine-step methodology [Connolly  dan  Begg,  2005].
Kesembilan tahap tersebut yaitu : 1.  Pemilihan Proses
2.  Pemilihan Grain
3.  Identifikasi Dari Penyesuaian Dimensi
4.  Pemilihan Fakta
5.  Penyimpanan  Pre-Calculation  di  Tabel Fakta
6.  Memastikan Tabel Dimensi
7.  Pemilihan Durasi Database
8.  Melacak Perubahan Dari Dimensi Secara Perlahan
9.  Penentuan Prioritas dan Model Query
4. Hasil dan Pembahasan 4.1 Hasil Pada proses perancangan data warehouse nine-step Kimball, ada 9 tahapan yang  akan  dilakukan  agar data  warehouse sesuai dengan kebutuhan :
1.  Pemilihan Proses
Dalam  tahap  ini,  ditentukan  pada  proses bisnis apa data warehouse akan
digunakan.  Berdasarkan  data  mahasiswa
yang  telah  dinyatakan  lulus  ujian  skripsi atau  tugas  akhir,  kemudian  dilakukan rekapitulasi  oleh  BAAK  dan  dilakukan musyawarah  pada  rapat  akademik  untuk menentukan  mahasiswa  yang  layak diyudicium  dengan  diterbitkannya  surat keputusan  rektor.  Adapun  proses-proses yang telah dipilih yaitu proses alumni.
2.  Pemilihan Grain Pemilihan grain berarti  menentukan secara  tepat  apa  yang  dipresentasikan oleh record pada  tabel  fakta.  Adapun grain  dalam  rancangan data  warehouse mahasiswa  alumni  adalah  NPM,  Nama, Tempat_Lahir, Tanggal_Lahir, Jenis_Kelamin, Jurusan, IPK, Tanggal_Lulus.
3.  Identifikasi Dan Penyesuaian Dimensi Dalam  tahap  ini,  ditentukan  dan  dibuat set  dimensi  yang  dibutuhkan  untuk menjawab  seluruh  pertanyaan  yang diajukan  pada  tabel  fakta.  Adapun  tabel dimensi  yang  diperlukan  adalah  dimensi mahasiswa, dimensi Jurusan dan dimensi nilai.
4.  Pemilihan Fakta Grain  dari  tabel  fakta  menentukan  fakta yang  bisa  digunakan.  Jumlah  tabel  fakta yang  dibuat  berdasarkan  jumlah  proses yang  telah  dipilih  yaitu  tabel  fakta alumni.
5.  Penyimpanan  Pre-Kalkulasi  di  Tabel
Fakta
Setelah fakta-fakta dipilih, maka
dilakukan pengkajian ulang untuk menentukan  apakah  ada fakta-fakta  yang dapat  diterapkan  untuk  kalkulasi  awal. Pre-kalkulasi  yang  akan  disimpan  dalam tabel  fakta  proses  alumni  meliputi  : Jumlah  lulusan  reguler,  yang  merupakan jumlah dari mahasiswa yang telah lulus.
6.  Memastikan Tabel Dimensi
Dalam tahap ini, akan diberikan deskripsi pada tabel dimensi agar dapat menjelaskan  dengan  mudah  kepada user dan mudah dimengerti oleh user mengenai dimensi tersebut.
a. Tabel dimensi Mahasiswa : NPM, Nama, Tempat_Lahir, Tanggal_Lahir,
Jenis_Kelamin.
b. Tabel  dimensi  Jurusan  :  Kode_  Jurusan, Nama_ Jurusan
c. Tabel  dimensi  Nilai  :  Semester,  IPK (Index Prestasi Kumulatif).
7.  Pemilihan Durasi Database
Pemilihan  durasi  data  histori  yang dimiliki  oleh  Informatics  and  Business Institute  (IBI)  Darmajaya  yaitu  Database Ada  Sejak  Tahun  2007,  Data  Alumni Sejak  Tahun  2001-2016,  Data  Dalam Data Warehouse 15Tahun.
8.  Melacak Perubahan Dari Dimensi Secara Perlahan
Untuk  mengantisipasi  adanya  perubahan atribut  data  yang  mungkin  terjadi  pada database asal misalnya, seperti bertambahnya  nomor  induk  mahasiswa pindahan atau transfer. 9.  Penentuan Prioritas dan Model Query Langkah ini berhubungan dengan
physical terutama  pengurutan  data  dan pencarian  data  melalui indexing. Pada Data  Warehouse ini  telah  diurutkan berdasarkan primary key dari setiap tabel dan  juga  secara  otomatis  terindeks berdasarkan primary key tersebut.

## 4.2 Implementasi
Implementasi dari rancangan data warehouse yang  telah  dibangun  menggunakan  skema bintang ( Star Schema ) dan dituangkan dalam aplikasi Dean List sebagai berikut : 4.2.1  Skema Bintang ( Star Schema ) Skema yang digunakan dalam penelitian  perancangan data  warehouse ini adalah skema bintang ( Star Schema ). Seperti yang  terdapat  dalam  tabel  fakta  alumni dikelilingi  oleh  tabel  dimensi  mahasiswa, tabel  dimensi  prodi  (program  studi)  dan tabel dimensi nilai dapat dilihat pada gambar sebagai berikut :
4.2.2  Tampilan Menu Program Tampilan Menu Program data warehouse yang telah dibangun untuk dapat menampilkan  Menu  Dean  List  IPS(Indeks Prestasi  Semester)  dengan  memilih  dari  dua sub menu Input Dean List dan Laporanpada program berikut :
Gambar 4.2 .Tampilan Program Import IPS

## 4.2.3  Tampilan  Sub  Menu  Input  Dean List
Pada  sub  menu  Input  Dean  List  ini dapat  dilakukan  proses  pencarian  IPS  yang konsisten dari semester awal  hingga semester  akhir  (lulus)  mengikuti  ketentuan Dekan  untuk  jumlah  standar  IPKnya menggunakan formula berikut :
IPSx = IPS ≥ IPSk Keterangan :
IPSx  =  Indeks  Prestasi  Semester  dari semester  awal  hingga  semester akhir (sesuai masa studi) IPS   =   Indeks Prestasi Semester IPSk  =  IPS Ketentuan Adapun hasil data yang dicari untuk konsistensi IPSdengan
menginputkan Semester,  Tahun  Akademik  dan  IPSk  maka dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 4.3 .Tampilan Data Konsistensi IPS
4.2.4  Tampilan Sub Menu Laporan
Pada sub menu Laporan ini
merupakan  tampilan/view  hasil  inputan pencarian  dan  dapat  dilakukan  pencetakan data, yang dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 4.4 Tampilan Laporan Dean List 5. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  maka dapat diambil kesimpulan bahwa :
a. Metode Nine-steps Kimball  merupakan metode  yang  memudahkan  perancangan data  warehouse, karena  pembuatan menjadi sangat berstruktur sehingga akan sesuai  dengan  aturan  pembuatan data warehouse. b. Berdasarkan evaluasi kebergunaan terhadap  program  aplikasi  yang  telah dibangun, dapat disimpulkan bahwa: 1. Pengguna  menerima  dengan  baik tampilan program yang diimplementasikan. 2. Pengguna tidak mengalami kesulitan dalam pengoperasian program. 3. Kemampuan sistem dalam menampilkan  informasi  yang  diperlukan pengguna dapat dikatakan sudah mencukupi.
c. Penggunaan data  warehouse yang  telah dibangun mampu menjawab permasalahan  kebutuhan  IBI  Darmajaya dan  menjadikan  sebagai  alat  bantu mempercepat pengambilan keputusan.

## 5.2 Saran
Beberapa  hal  yang  mungkin  dikembangkan dari penelitian ini adalah : a. Tampilan (Dashboard) dapat disempurnakan untuk mendukung
manipulasi  tampilan  agar  lebih  fleksibel dan mudah digunakan.
b. Framework  BI dapat  disempurnakan untuk  memberikan  kemampuan  yang lebih  besar  dengan  implementasi  yang lebih mudah.
c. Penelitian ini dapat ditindaklanjuti
dengan  pengembangan data  warehouse yang  output  datanya  dapat  langsung mencetak  dan  menghasilkan  sertifikat penghargaan,  sehingga  Seksi  Sekretariat Wisuda  tidak  perlu  melakukan  proses manual  dan  terpisah  dari  program data warehouse ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Connolly,  Thomas  M.  and  Carolyn  E. Begg.  (2005), Database  Systems  :  A Practical Approach
to Design, Implementation,  and  Management , 4th Edition ,  Addison  Wesley,  Longman  Inc., USA.
[2] http://kbbi.web.id/reward,
Diakses
Tanggal 27 Juli 2016.
[3] http://kbbi.web.id/manfaat, Diakses
Tanggal 27 Juli 2016.
[4] http://kbbi.web.id/alumni Diakses
Tanggal 27 Juli 2016.
[5] Inmon,  W.H.,  2005, Building  the  Data Warehouse , 4th Edition . Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana.
[6 ] Madcoms,  2010, Mahir  Dalam  7  Hari  : Microsoft  Visual  Basic  6.0  +  Crystal Report 2008, Andi, Yogyakarta.
[7] Rainer,  R.Kelly  dan  Cegielski,  Casey  G., 2011, Introduction to Information
Systems:  Enabling  and  Transforming Business, 3rd  Ed,  John  Wiley  &  Sons, Shutterstock.
[8] Wahana  Komputer,  2010, SQL  Server 2008 Express , Andi, Yogyakarta.