Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi

Perkembangan dunia teknologi informasi yang sudah semakin pesat memberikan dampak yang besar pada perusahaan, terutama dalam dunia bisnis yang semakin sulit untuk bersaing. Perusahaan Sky merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjualan aksesoris variasi kendaraan roda dua. Perusahaan ini masih menggunakan cara yang konvensional dalam proses mencatat transaksi penjualan, sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam mengolah data tersebut. Sebuah data warehouse berfungsi untuk mengkonsolidasikan dan meringkas data perusahaan yang berbeda sehingga dapat membantu para pemimpin/manajer menganalisis data yang ada untuk membuat keputusan strategis dengan cepat dan akurat. Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan data warehouse menggunakan metode Nine Step Design serta menyajikan hasil analisisnya melalui visualisasi guna mendukung pengambilan keputusan strategis di perusahaan Sky. Adapun perancangan data warehouse ini menggunakan pemodelan data skema bintang dan proses migrasi database ke dalam data warehouse (ETL) dengan menggunakan aplikasi Pentaho Data Integration. Kemudian dalam pengolahan dan analisis data menggunakan OLAP (On-Line Analytical Processing) dengan menggunakan aplikasi Tableau. Hasil penelitian ini berupa 3 tabel dimensi dan 1 tabel fakta, yaitu dimensi waktu, dimensi produk, dimensi admin, dan fakta transaksi. Perancangan data warehouse pada perusahaan Sky ini membantu perusahaan dalam menunjukkan perkembangan transaksi bulanan, dan tahunan. Hasil tersebut dapat meningkatkan mutu pelayanan perusahaan, serta dapat menjadi landasan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan strategi penjualan dan perencanaan stok bulanan atau tahunan.

Data Warehouse, ETL, Nine Step Design Methodology, OLAP, Star Schema

H. Tannady, J. Fernandes, A. Honni, and S. Lee, “Analisis Big Data Spotify dengan Metode Data Mining Analysis of Spotify Big Data with Data Mining Method,” vol. 7, no. 2, pp. 52–59, 2024.

Rahmat Tri Yunandar, Amir, and K. Rizal, “Perancangan Data Warehouse Untuk Informasi Strategi Studi Kasus Penerimaan Siswa Baru STIE Binaniaga Bogor,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.

T. Angelya, A. Rahman, and I. Pradesan, “Perancangan Data Warehouse Online Analytical Processing (OLAP) Data Hasil Kerja PT. ABC,” MDP Student Conf., vol. 2, no. 1, pp. 656–664, 2023, doi: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4241.

T. R. Priono, W. Purnomo, and N. Y. Setiawan, “Pengembangan Data Warehouse menggunakan Metode Kimball ( Studi Kasus : Ekspor & Impor Fauna dan Flora Hias Air Laut ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 8, pp. 3383–3392, 2021, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9568/4318.

R. Firliana, A. Nugroho, S. Informasi, and F. Teknik, “Data Warehouse Untuk Integrasi Data Pada Bisnis Retail,” vol. 8, pp. 147–154, 2024.

R. Darmawan and B. Hakim, “Perancangan Sistem Website E-Commerce Pada Pt. Natura Indoland Dengan Framework Codeigniter,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst., vol. 5, no. 2, pp. 9–18, 2022, doi: 10.30813/jbase.v5i2.3776.

V. S. Lein and B. Hakim, “Perancangan Sistem Pemesanan Jasa Perawatankecantikan Secara Home Service Berbasis Website (Studi Kasus: Umkm Salon Kecantikan Kota Tangerang Selatan),” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst., vol. 6, no. 1, pp. 57–71, 2023, doi: 10.30813/jbase.v6i1.4320.

W. T. Atmojo, S. Ocktavia, and A. T. Ayunda, “Implementasi Nine Step Methodology Dalam Perancangan Data Warehouse,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 12, no. 1, p. 18, 2024, doi: 10.30646/tikomsin.v12i1.822.

F. Ghita and R. Trisminingsih, “Pengujian Data Warehouse SOLAP untuk Komoditas Pertanian Indonesia Data Warehouse Testing in SOLAP for Indonesia Agricultural Commodities,” J. Ilmu Komput. Agri-Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 42–56, 2021, [Online]. Available: http://solap.apps.cs.ipb.ac.id.