PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE PADA CV. TANGGAMAS CHEMICHAL DENGAN METODE OLAP

  • Berlin Yap Universitas Bud
  • Yo Ceng Giap Universitas Buddhi Dharma

Abstract

Pengolahan data sangatlah dibutuhkan karena prosesnya begitu penting untuk mendapatkan suatu informasi, hal ini akan berpengaruh dalam pengambilan keputusan yang akan menentukan kemajuan suatu perusahaan, dalam menjalankan kegiatan operasional. CV. Tangga Mas Chemical menggunakan teknologi komputer untuk menyimpan data transaksi dan masih kurang optimal dalam mengelola data transaksi penjualan barang, dengan pengolahan data yang kurang optimal membuat informasi yang dihasilkan belum mampu membantu manager dalam mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Oleh sebab itu, salah satu cara untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan melakukan penerapan business intelligence pada CV. Tangga Mas Chemical. Dalam penerapan business intelligence ini, menggunakan metode online analytical processing (OLAP), OLAP digunakan sebagai landasan dalam penelitian ini karena dapat memudahkan pengguna untuk dapat memilih atau melihat data dalam bentuk multidimensi. Proses perancangan business intelligence ini menggunakan business intelligence roadmap yang memiliki beberapa tahapan dimulai dari identifikasi masalah. Setelah itu melakukan perancangan dengan melakukan evaluasi terhadap infrastruktur dan melakukan project planning. Kemudian fase analisis yang berfokus dalam melakukan analisis pada bisnis yang sedang berjalan untuk mengetahui apa saja yang perlu dilakukan oleh business intelligence. Selanjutnya fase design dengan melakukan proses desain database dan ETL. Setelah itu diambil kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan. Hasil dari penelitian ini adalah dapat mengolah data yang banyak dan dapat menghasilkan laporan berupa dashboard web untuk membuat keputusan yang lebih baik lagi bagi manajer CV. Tangga Mas Chemical.

Published
2020-11-05
How to Cite
YAP, Berlin; GIAP, Yo Ceng. PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE PADA CV. TANGGAMAS CHEMICHAL DENGAN METODE OLAP. ALGOR, [S.l.], v. 2, n. 1, p. 57-65, nov. 2020. ISSN 2715-0577. Available at: <https://jurnal.ubd.ac.id/index.php/algor/article/view/465>. Date accessed: 23 apr. 2021.