PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK MENGANALISIS DATA PADA PT. SURYAPLAS INTITAMA MENGGUNAKAN MICROSOFT POWER BI

  • kevin steven universitas buddhi dharma
  • Susanto Hariyanto Universitas Buddhi Dharma
  • Rudy Arijanto Universitas Buddhi Dharma
  • Ardie Halim Wijaya Universitas Buddhi Dharma

Abstract


PT. Suryaplas Intitama adalah badan usaha yang bergerak di bidang plastik,  perusahaan ini mengelola data penjualan dalam jumlah yang sangat besar, didalam departemen marketing data transaksi penjualan mencapai ribuan data dalam kurun waktu satu tahun. Dalam kegiatan operasionalnya, departemen marketing menggunakan aplikasi khusus yang dibuat hanya menggunakan Microsoft Excel untuk manajemen penjualan agar dapat melihat statistik penjualan. Namun, perusahaan ini belum memiliki sebuah aplikasi dashboard untuk monitoring kegiatan proses transaksi penjualannya. Oleh karena itu, dibutuhkan pembangunan Business Intelligence untuk mengelola data di perusahaan ini kemudian dibuatkan visualisasi data dalam bentuk dashboard. Metode yang digunakan dalam perancangan data warehouse adalah metode kimball nine – step methodology. Proses ETL untuk perancangan data warehouse dilakukan dengan toolsPentaho Data Integration (PDI), sedangkan visualisasi dashboard dilakukan menggunakan aplikasi Microsoft Power BI. Hasil dari penerapan aplikasi Microsoft Power BI adalah berupa dashboard visualisasi data yang menghasilkan informasi yang dibutuhkan oleh stakeholder pada departemen marketing didalam PT. Suryaplas Intitama untuk membantu dalam pengambilan keputusan.


                                                                                                               



Published
2021-06-16
How to Cite
STEVEN, kevin et al. PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK MENGANALISIS DATA PADA PT. SURYAPLAS INTITAMA MENGGUNAKAN MICROSOFT POWER BI. ALGOR, [S.l.], v. 2, n. 2, p. 41-50, june 2021. ISSN 2715-0577. Available at: <https://jurnal.ubd.ac.id/index.php/algor/article/view/550>. Date accessed: 17 oct. 2021. doi: https://doi.org/10.31253/algor.v2i2.550.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>