View of Perancangan Data Warehouse Dalam Mendukung Perusahaan Jasa Pengiriman (PT Tiki Palembang)

(1)

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 241

Implementasi Pentaho Pada Perancangan Data Warehouse Perusahaan Jasa Pengiriman

(PT. Tiki Palembang)

Muhammad Adrezo*¹, Ermatita²

1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta

2Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya, Palembang e-mail: *¹[email protected], ²[email protected]

Abstrak

Peranan teknologi saat ini sangat dibutuhkan oleh suatu organisasi. Data warehouse sebagai salah satu penerapan teknologi juga banyak diadopsi oleh berbagai organisasi untuk meningkatkan kinerja. Dataware house merupakan data yang dibangun untuk membantu menganalisis keadaan suatu organisasi ataupun perusahaan yang mempunyai sifat strategik.

Pengembangan data warehouse ini dapat menghasilkan informasi. Selama ini informasi kinerja perusahaan sulit didapatkan, data yang ada belum dimanfaatkan secara optimal. PT TIKI Palembang sebagai satu perusahaan bergerak di bidang jasa pengiriman barang, dalam proses bisnisnya perlu melakukan evaluasi dan monitoring kinerja perusahaan. Untuk itu perlu membangun Data warehouse untuk melakukan evaluasi kinerja dan mempertahankan keunggulan kompetitif perusahaan. Dalam Penelitian ini membangun data warehouse dengan metode nine step Methodology dalam pengembangan data warehouse dalam jasa pengiriman barang. Implementasi datawarehouse ini menggunakan aplikasi Pentaho. Data warehouse yang dibangun dapat memberikan informasi melalui table dan grafik bagi pihak pimpinan tentang kinerja perusahaan.

Kata kunci—Datawarehouse, Nine-Steps Methodology, kinerja

Abstract

The role of technology is currently needed by an organization. Data warehouse as one of the applications of technology is also widely adopted by various organizations to improve performance. Data warehouse is data that is built to help analyze the situation of an organization or company that has a strategic nature. The development of this data warehouse can produce information. So far, company performance information is difficult to obtain, the existing data has not been used optimally. PT TIKI Palembang as a company engaged in the field of freight forwarding services, in its business processes it is necessary to evaluate and monitor the company's performance. For this reason, it is necessary to build a data warehouse to evaluate performance and maintain the company's competitive advantage. In this study, building a data warehouse using the nine-step methodology in developing a data warehouse in goods delivery services. The implementation of this data warehouse uses the Pentaho application. The built data warehouse can provide information through tables and graphs for management about company performance.

Keywords— Datawarehouse,

Nine-Steps Methodology, Performance

(2)

242 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933

Muhammad Adrezo, et., al [Implementasi Pentaho pada Perancangan Data Warehouse Perusahaan Jasa Pengiriman (PT. Tiki Palembang)]

1. PENDAHULUAN

Informasi merupakan suatu kebutuhan yang sangat penting bagi perusahaan atau organisasi. Informasi yang dibutuhkan yang bersifat konsisten dan juga terintegrasi, yang dapat mengukur kinerja suatu perusahaan atau organisasi. Data warehouse merupakan solusi untuk menghasilkan informasi sangat dibutuhkan perusahaan guna mempertahankan keunggulan kompetitif. Keunggulan kompetitif suatu perusahaan perlu di jaga dan dipertahankan dengan mengelola data yang menghasilkan informasi sebagai bahan pertimbangan ketika melakukan pengambilan keputusan. Informasi yang didapat dari menganalisis data yang dikembangkan sebagai datawarehouse yang berasal dari mengumpulkan data lampau yang merupakan data yangn berasal dari database sebagai operasional sebuah perusahaan. Data yang belum tertangani dengan baik sehingga dibutuhkan metode untuk dapat memanfaatkan data yang ada. PT Tiki Palembang membutuhkan metode yang dapat mengelola data untuk meningkatkan kinerja perusahaan dengan membangun datawarehouse. Data warehouse yang dibangun pada PT TIKI melalui pengintegrasian data dalam proses bisnisnya.. Data warehouse dapat membantu organisasi atau perusahaan, berbagai penelitian dalam pengembangan data warehouse telah banyak dilakukan ; Zulkarnain, M.F,dkk,2021. merancang datawarehouse untuk menganalisis penjualan dengan memanfaatkan basis data Notrhwind. Untuk menganalisis pendapatan perusahaan[1]. Selain itu Rahman dan Ermatita melakukan penelitian mengembangkan Data Warehouse merancang sumber data yang berasal dari data pengukuran nutrisi berbasis IoT untuk membangun lokasi data warehouse dan nutrisi tanah [2]. Selanjutnya penelitian lain adalah pemanfaatan data Warehouse untuk menganalisis informasi kebencanaan. Informasi kebencaan yang ditampilkan berbentuk tabel ataupun grafik [3]. Furqon dan Nugraha membangun data warehouse untuk data warehouse dalam online analytic processing (OLAP) dan telah menghasilkan suatu sistem informasi untuk digunakan perguruan tinggi sebagai alat bantu menganalisis data tentang mahasiswa baru [4]. Dari berbagai penelitian data Warehouse telah dikembangkan untuk membantu organisasi atau perusahaan menganalisis data untuk meningkatkan kinerja. Selain itu Angeliya,T, dkk telah memanfaatkan data warehouse yang dikembangkan dari data operasional PT. ABC untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan perusahaan [5], lebih lanjut (Fadillah, U, 2016), dalam pengembangan PDPT perguruan tinggi yang membantu untuk mendukung kebutuhan data EPSBED khususnya yang ada di STMIK Kadir [6]. Azizah,Q dkk, membangun data warehouse untuk mengelola data penerimaan mahasiswa dengan menggunakan OLAP [7]. Miranda, E, memanfaatkan Data Warehouse untuk mengelola sumber daya manusia pada perusahaan [8]. Purwanto dan Reny, mengembangkan Data warehouse sebagai sarana untuk menunjang kualitas pelayanan kesehatan pada rumah sakit [9]. Data warehouse dengan nine step methodology dikembangkan untuk perancangan data warehouse penjualan [10].

Dari berbagai penelitian yang telah dilakukan belum ada yang mengembangkan data warehouse pada perusahaan pengiriman pada PT. TIKI, dengan mengimplementasikan Pentaho.

Oleh karena itu dalam penelitian ini dikembangkan data Warehouse untuk menggali informasi guna menndapatkan informasi pengiriman barang.

Penyajian informasi merupakan suatu kebutuhan ketika melakukan proses pengambilan keputusan. Dengan penjajian informasi ini pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan cepat dan mudah. Implementasi data warehouse memberi dampak yang sangat positif bagi pihak perusahaan. Seperti:

• Menjadi keunggulan kompetitif bagi perusahaan.

Keunggulan kompetitif didapatkan dari pembuat keputusan yang bisa mengakses data yang tersedia. Implementasi data warehouse, meningkatkan pengembalian investasi bagi perusahaan.

(3)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 243

• Meningkatkan produktifitas bagi oang yang mengambil keputusan perusahaan.

Data warehouse dapat digunakan oleh pimpinan untuk analisis yang lebih substansial, menjadi akurat, dan juga konsisten yang sangat mendukung dalam proses pengambilan keputusan.

Model data warehouse yang dibangun akan membantu pimpinan melakukan analisis data, sehingga menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan

2. METODE PENELITIAN

Perancangan data warehouse yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan suatu metode yang dikembangkan oleh Kimball dalam Connolly dan Begg, tahap-tahap nya adalah [5]:

1. Memilih proses

Tahapan ini merujuk pada subjek yang akan dianalisis.

2. Memilih grain

Dalam tahapan ini akan dilakukan pemilihan grain yang merupakan data calon fakta yang dapat dianalisis. Dalam tabel fakta akan merepresenasikan record yang ditentukan, hal inilah yang merupakan tahapan pemilihan grain.

3. Mendefinisikan dan menyesuaikan dimensi

Dimensi adalah ukuran yang meliputi : panjang, luas, tinggi, lebar, dan lain sebagainya.

Berikut hubungan dimensi dengan grain dari fakta yang ada dalam bentuk matriks Memilih fakta

4. Memilih fakta.

Memilih fakta yang akan digunakan dalam data mart. Masing-masing fakta memiliki data yang dapat dihitung, untuk selanjutnya ditampilkan dalam bentuk laporan, grafik atau berbagai macam diagram.

5. Menyimpan pre-kalkulasi dalam table fakta

Pada tahapan ini akan dilakukan penyimpanan pre-kalkulasi yang dapat dilakukan ke dalam tabel fakta.

6. Melengkapi table dimensi

Pada tahapan ini deskripsi teks akan ditambahkan sebanyak mungkin pada dimensi yang mana harus intuitif dan mudah dipahami oleh user.

7. Penentuan durasi waktu

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Proses Bisnis yang Sedang Berjalan

Proses bisnis yang sedang berjalan saat ini ialah penjualan jasa ekstradisi dalam negeri secara cash yang ditawarkan oleh PT. Tiki Palembang. PT. Tiki di Palembang memiliki beberapa cabang disetiap daerahnya. Ketika pelanggan akan menggunakan penjualan jasa pengiriman langsung membawa barang yang akan dikirim melalui PT. Tiki Palembang, lalu pagawai akan meminta data yang akan diinputkan seperti data nama, deskripsi barang, tipe barang dan jenis service yang akan digunakan, kemudian pagawai akan memberikan informasi mengenai total harga yang akan dibayar pelanggan berdasarkan berat barang dan jarak.

Pada proses pengiriman akan dimulai ketika barang telah diterima pihak PT. Tiki Palembang, lalu pegawai akan mengecek ulang data barang tersebut untuk mengetahui lokasi

(4)

244 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933

tujuan dan transit, kemudian setelah selesai melakukan pengecekan, barang akan dikirimkan ke masing-masing kota tujuan baik melalui tempat transit maupun tidak.

3.2 Arsitektur Data Warehouse

Gambar 3.1 menunjukkan arsitektur data warehouse dengan staging area yang digunakan dalam perancangan data warehouse ini.

Gambar 1. Arsitektur Data Warehouse

Data pengiriman barang dari seluruh cabang dan data penjualan jasa pengiriman barang dari pelanggan termasuk dalam tingkat data operasional OLTP di mana desain data warehouse dimulai. Setelah data dikumpulkan dari cabang, proses dimulai dengan penampungan di staging area. Setelah masuk ke staging area, data dibersihkan, diintegrasikan, dan distandardisasi sebelum dimasukkan ke data warehouse. Di sana, data dikelompokkan ke dalam data mart sesuai dengan fungsinya, sehingga menghasilkan informasi yang dibutuhkan pengguna.

Gambar 2. ERD Staging Area Cabang Pengiriman 3.3 Rancangan Data Warehouse

3.3.1 Memilih Proses (Choosing the Processes)

Proses yang digunakan dalam perancangan data warehouse ini adalah proses pengiriman. Proses pengiriman yang dimaksud adalah proses yang dimulai ketika barang telah diterima pihak PT. Tiki Palembang, lalu pegawai akan mengecek ulang data barang tersebut untuk mengetahui lokasi tujuan dan transit, kemudian setelah selesai melakukan pengecekan,

(5)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 245

barang akan dikirimkan ke masing-masing kota tujuan baik melalui tempat transit maupun tidak.

3.3.2 Memilih Grain (Choosing the Grains)

Grain adalah data potensial yang dapat dianalisis. Dengan memilih grain, kita menentukan apa yang akan ditampilkan dalam tabel fakta. Proses penhgiriman merupakan Grains utama yang digunakan dalam perancangan data warehouse ini. Dalam proses pengiriman terdapat banyak data yang dapat dilakukan analisis seperti rute (jalur-jalur) apa saja yang digunakan dalam proses pengiriman selanjutnya kota mana yang sering melakukan pengiriman dan kota mana yang sering menjadi tujuan pengiriman. Selain kota asal dan tujuan, terdapat juga kota kota yang menjadi tempat singgah sementara. Lalu ada juga lama waktu pengiriman dari tempat asal ke tempat tujuan dan kecendrungan kendaraan yang digunakan melalui akses darat atau melalu akses udara.

3.3.3 Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifying and Conformingthe Dimension)

Pada tahap ini, akan mulai dilakukan penyesuaian dimensi dan grain yang ditampilkan dalam bentuk matriks.

Tabel 1. Grain VS Dimensi Pada Proses Pengiriman

Grain

Dimensions

Rute Favorit Kota Asal Favorit

Kota Tujuan Favorit

Kota Transit Favorit

Waktu Pengiriman

Barang

Tipe Kendaraan

Hold Reason

Hold Reason √

Rute √ √ √ √

Waktu √ √ √ √ √ √ √

Cara Pengiriman √ √ √ √ √

3.3.4 Memilih Fakta (Choosing the Facts)

Penentuan fakta-fakta akan dilakukan pada fase ini. Setiap fakta yang ada, memiliki data yang dapat dihitung kemudian dibuat dalam bentuk laporan, grafik atau diagram yang menampilkan fakta-fakta tersebut. Pengir iman meliputi WAKTU, KODE_RUTE, HOLD_REASON_KEY, DURATION, TRX_COUNT merupakan fakta-fakta yang akan ditampilkan dalam data warehouse.

3.3.5 Menyimpan Hasil Prekalkulasi ke dalam Tabel Fakta

Prekalkulasi yang dapat dilakukan dan kemudian akan disimpan di dalam tabel fakta.

Kalkulasi awal yang ada pada tabel fakta antara lain proses pengiriman, meliputi DURATION, merupakan hasil pengurangan durasi hari dari tanggal di MRSHEET_DATE dengan tanggal yang ada di CNOTE_DATE. TRX_COUNT, merupakan hasil jumlah dari semua transaksi (count(cnote.cnote_no)) yang terjadi per cabang.

3.3.6 Melengkapi Tabel Dimensi (Rounding Out the Dimension Table)

Menambahkan sebanyak mungkin deskripsi teks pada dimensi. Deskripsi tersebut harus mudah dimengerti oleh user. Berikut deskripsi teks dari tabel dimensi.

(6)

246 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933

Tabel 2. Rounding Out The Dimension Tabel

Dimensi Field Deskripsi

Waktu Waktu_Key

Fulldatealternatekey Daynumberofmonth

Weeknumberofyear Monthnum Berofyear Semetrenum Berofyear Calenderyear

Laporan Dapat Dilihat Dalam Interval Waktu Tertentu, Seperti Tahun, Semester, Bulan, Minggu, Atau Hari.

Hold_Reason Hold_Reason_Key Deskripsi_Hold_Reason

Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan City

Cabang Kode_Cabang

Deskripsi_Nama_Kota_Cabang

Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Branch

Rute Kode_Rute

Rute_Asal Nama_Kota_Asal Rute_Transit Nama_Kota_Transit Rute_Tujuan Nama_Kota_Tujuan

Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Routes

Custom Er Cust_Id

Nama_Cabang_Kode_Customer

Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Customer Jenis Services

Pengiriman

Kode_Jenis_Services_Pengiriman Service_Name

Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Jenis Service

Jenis Barang Kode_Jenisbarang Deskripsi_Jenisbarang

Laporan Dapat Dilihat Berdasarkan Tipe Jenis Barang (Dokumen Atau Paket)

3.3.7 Melacak Perubahan Dimensi Secara Perlahan (Slowly Changing Dimension)

Dalam perancangan data warehouse, ada tiga jenis perubahan yang terjadi: penggantian secara langsung pada tabel dimensi, penciptaan catatan baru untuk setiap perubahan, dan perubahan data yang membentuk kolom baru yang berbeda. Yang pertama dari ketiga jenis perubahan ini akan menghasilkan penciptaan catatan dimensi baru, yang berguna untuk menjaga data lama agar tetap dapat dilihat.

3.4 Rancangan Skema Bintang

Skema bintang (kadang-kadang disebut juga sebagai star join schema) adalah model yang paling sederhana dari skema data warehouse. Skema bintang secara garis besar terdiri dari tabel fakta dan tabel dimensi. Gambar 3. adalah rancangan skema bintang untuk pengiriman.

• Skema Bintang Pengiriman

(7)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 247

Gambar 3. Skema Bintang Pengiriman 3. 5 Implementasi Dengan Pentaho

DATA INTEGRATION (PENTAHO)

Gambar 4. Data Penjualan Jasa Pengiriman

Integrasi data menggunakan pentaho untuk Gambar 4 adalah data penjualan jasa pengiriman memiliki 1 table fakta dan 5 table dimensi. 5 table dimensi itu adalah table dimensi customer, dimensi cabang, dimensi barang, dimensi service, dan dimensi waktu. Terdapat dua inputan, inputan yang pertama bernama PT. TIKI PALEMBANG yang akan menghasilkan 5 output yaitu output customer, output cabang, output barang, output service, dan output waktu.

Dan inputan yang kedua bernama FAKTA yang akan menghasilkan output fakta.

(8)

248 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933

WORKBANCH

Gambar 5. Workbanch pada Data Penjualan Jasa Pengiriman

Gambar 5 diatas merupakan workbanch pada data penjualan jasa pengiriman, dimana data tersebut mempunyai cube penjualan dengan table fakta_penjualan yang berisi 6 dimensi.

Di dalam di dimensi barang terdapat hirarki daftar barang kemudian terdapat level tipe barang yang di dalamnya terdapat table barang yang di dapat dari database. Kemudian terdapat dimensi customer yang memilki hirarki daftar nama customer di dalamnya terdapat nama customer yang di ambil dari table customer di database. Kemudian terdapat dimensi cabang yang terdapat hirarki cabang yang berisikan deskripsi cabang yang di dapatkan dari table cabang. Kemudian terdapat dimensi service didalamnya terdapat hirarki daftar nama service yang berisi nama service yang di dapatkan dari table service. Kemudian terdapat dimensi waktu yang mana kami mengambil data bulan untuk di analisi data perbulannya. Kemudian terdapat dimensi tipe barang yang mana kami mengambil data tipebarang untuk didapatkan dari table barang.

(9)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 249

Gambar 6. BI Server pada Data Pengiriman

Gambar 6 diatas merupakan BI server pada data pengiriman. Pada gambar tersebut dapat dilihat data-data berdasarkan daftar dimensi rute. Dengan contoh, Rute Jakarta pada Bulan Januari dengan alasan NONE (Tidak ada).

4. KESIMPULAN

Perancangan Data warehouse pada PT TIKI Cabang Palembang ini dapat membantu memanfaatkan data yang ada untuk menganalisis dan membantu pengambilan keputusan bagi pimpinan perusahaan. Data warehouse yang dirancang dengan metode 9 langkah ini dapat diterapkan pada aplikasi Pentaho untuk membangun system agar bermanfaat. Data warehouse yang dibangun ini membantu eksekutif menganalisis laporan yang tergenerate dari berbagai aspek yang ada. Dengan menggunakan dashboard, dapat dilakukan analisis tren atau kecendrungan yang dihasilkan dari data warehouse yang ada. Dengan demikian, aplikasi data warehouse dapat menjadi alat analisis interaktif (interactive analysis tools) karena pengguna, khususnya eksekutif, dapat membuat laporan yang sesuai dengan kebutuhan yang belum

(10)

250 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E-ISSN 2503-2933

dipenuhi oleh dashboard. Sesuai dengan kebutuhan eksekutif, sistem dapat menampilkan laporan dalam berbagai tampilan, seperti grafik atau tabel.

5. SARAN

1. Untuk perancangan datawarehouse dibutuhkan data yang lebih Panjang durasinya untuk menghasilkan hasil terbaik.

2. Perlunya meningkatkan mutu dan kualitas pelayanan dan juga harga yang terjangkau guna memenuhi permintaan jasa pengiriman. Kepuasan sangatlah penting dalam meningkatkan permintaan jasa pengiriman, oleh karena itu diharapkan agar tingkat pelayanan lebih ditingkatkan lagi.

DAFTAR PUSTAKA

[1] N. P. N. Ardiyanti, M. F. Zulkarnain, I. W. W. K. Sandi, I. D. N. T. Hendrawan, dan I.

B. M. Mahendra, “Perancangan dan Implementasi Data Warehouse Penjualan (Studi Kasus: Northwind Sample Database),” JELIKU (Jurnal Elektron. Ilmu Komput.

Udayana), Vol. 10, No. 1, Hal. 175, 2021, doi: 10.24843/jlk.2021.v10.i01.p20.

[2] A. Rahman, Ermatita, dan D. Budianta, “Data Warehouse Design for Soil Nutrients with IoT Based Data Sources,” in 2019 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS), 2019, Hal. 181–186, doi:

10.1109/ICIMCIS48181.2019.8985209.

[3] M. Madri, E. Ermatita, dan H. Rahmat Izwan, “Pengembangan Data Warehouse Spasial Untuk Penyediaan Informasi Kebencanaan Dalam Mendukung Pencegahan dan Penanggulangan Bencana (Studi Kasus: Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Ogan Ilir),” Universitas Sriwijaya, 2021.

[4] M. F. Nugraha dan M. Furqon, “Perancangan Data Warehouse Sistem Pendaftaran Mahasiswa Menggunakan Online Analytical Procesing (OLAP) di Universitas Ma’soem,” Intern. (Information Syst. Journal), Vol. 4, No. 1 SE-Articles, Hal. 35–40, Jun 2021, doi: 10.32627/internal.v4i1.283.

[5] T. Angelya dkk., “Perancangan Data Warehouse Online Analytical Processing (OLAP) Data Hasil Kerja PT. ABC,” Hal. 656–664, 2023.

[6] U. Fadilah, W. W. Winarno, dan A. Amborowati, “Perancangan Data Warehouse Untuk Sistem Akademik STMIK Kadiri,” Sisfotenika, Vol. 6, No. 2, Hal. 217–228, 2016, doi:

10.30700/jst.v6i2.119.

[7] Q. Azizah, M. Masriah, dan W. T. Atmojo, “Perancangan Data Warehouse Sistem Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Online Analytical Processing (OLAP) di TK IT Mutiara,” Dirgamaya J. Manaj. dan Sist. Inf., Vol. 2, No. 2, Hal. 35–47, 2022, doi:

10.35969/dirgamaya.v2i2.273.

(11)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 241-251 E- ISSN 2503-2933 251

[8] E. Miranda, “Desain Data Warehouse pada Sistem Informasi Sumber Daya Manusia Sub-Sistem Rekrutmen,” ComTech Comput. Math. Eng. Appl., Vol. 3, No. 1, Hal. 307, 2012, doi: 10.21512/comtech.v3i1.2416.

[9] J. Purwanto dan R. Renny, “Perancangan Data Warehouse Rumah Sakit Berbasis Online Analytical Processing (OLAP),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., Vol. 8, No. 5, Hal. 1077, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021854232.

[10] M. Akbar dan Y. Rahmanto, “Desain Data Warehouse Penjualan Menggunakan Nine Step Methodology Untuk Business Intelegency pada PT Bangun Mitra Makmur,” J.

Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, Vol. 1, No. 2, Hal. 137–146, 2020, doi:

10.33365/jatika.v1i2.331.