laporan akhir intelegensi bisnis - studi kasus perbankan (bank mandiri)

LAPORAN AKHIR

INTELEGENSI BISNIS

Disusun oleh

Yohanes Dwiki Witman Gusti Made / 140707748

Widodo / 140707763

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA

2016

BAB I

PROFIL PERUSAHAAN (PERBANKAN)

PT. BANK MANDIRI (PERSERO) TBK

1.1 Profil PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk.

PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk didirikan pada 2 Oktober 1998, sebagai bagian dari

program restrukturisasi perbankan yang dilaksanakan oleh pemerintahan Indonesia. Pada bulan

Juli 1999, empat bank pemerintah -- Bank Bumi Daya, Bank Dagang Negara, Bank Exim and

Bapindo–dilebur menjadi PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk. Masing-masing dari keempat legacy

banks memainkan peran yang tak terpisahkan dalam pembangunan perekonomian Indonesia.

Sampai dengan hari ini, PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk meneruskan tradisi selama lebih dari

140 tahun memberikan kontribusi dalam dunia perbankan dan perekonomian Indonesia

Segera setelah merger, PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk melaksanakan proses

konsolidasi secara menyeluruh. Pada saat itu, Bank Mandiri menutup 194 kantor cabang yang

saling berdekatan dan mengurang jumlah karyawan, dari jumlah gabungan 26.600 menjadi

17.620. Brand PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk diimplementasikan secara sekaligus ke semua

jaringan dan pada seluruh kegiatan periklanan dan promosi lainnya.

Satu dari sekian banyak keberhasilan PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk yang paling

signifikan adalah keberhasilan dalam menyelesaikan implementasi sistem teknologi baru.

Sebelumnya Bank Mandiri mewarisi 9 core banking system yang berbeda dari keempat bank.

Setelah melakukan investasi awal untuk segera mengkonsolidasikan kedalam system yang

terbaik, Bank Mandiri melaksanakan sebuah program tiga tahun, dengan nilai US$200 juta,

untuk mengganti core banking system kita menjadi satu system yang mempunyai kemampuan

untuk mendukung kegiatan consumer banking kita yang sangat agresif. Hari ini, infrastruktur IT

PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk memberikan layanan straight-through processing dan interface

tunggal pada seluruh nasabah.

Nasabah korporat Bank Mandiri sampai dengan saat ini masih mewakili kekuatan utama

perekonomian Indonesia.Menurut sektor usahanya, portfolio kredit korporasi terdiversifikasi

dengan baik, dan secara khusus sangat aktif dalam sector manufaktur Food & Beverage,

agrobisnis, konstruksi, kimia dan tekstil. Persetujuan dan monitoring kredit dikendalikan dengan

proses persetujuan four eyes yang terstruktur, dimana keputusan kredit dipisahkan dari kegiatan

marketing dari unit Bisnis Bank Mandiri.

Sejak berdirinya, PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk telah bekerja keras untuk menciptakan

tim manajemen yang kuat dan professional yang bekerja berlandaskan pada prinsip-prinsip good

corporate governance yang telah diakui secara internasional. PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk

disupervisi oleh Dewan Komisaris yang ditunjuk oleh Menteri Negara BUMN yang dipilih

berdasarkan anggota komunitas keuangan yang terpandang. Manajemen ekskutif tertinggi adalah

Dewan Direksi yang dipimpin oleh Direktur Utama. Dewan Direksi Bank Mandiri terdiri dari

banker dari legacy banks dan juga dari luar yang independen dan sangat kompeten. PT. Bank

Mandiri (Persero) Tbk juga mempunyai fungsi offices of compliance, audit dan corporate

secretary, dan juga menjadi obyek pemeriksaan rutin dari auditor eksternal yang dilakukan oleh

Bank Indonesia, BPKP dan BPK serta auditor internasional. AsiaMoney magazine memberikan

penghargaan atas komitmen Bank Mandiri atas penerapan GCG dengan memberikan Corporate

Governance Award untuk katagori Best Overall for Corporate Governance in Indonesia dan Best

for Disclosure and transparency.

1.2 Visi dan Misi

1.3 Struktur Organisasi

1.4 Proses Bisnis

Berikut beberapa proses bisnis yang terjadi di Bank Mandiri:

Pembukaan Rekening Baru1. Proses bisnis dimulai ketika calon nasabah datang ke bank dengan membawa dokumen

yang dibutuhkan seperti Kartu identitas, dan uang yang akan di masukkan ke dalam

tabungan.

2. Calon nasabah menuju ke tempat customer service dan meminta untuk dibukakan

rekening

3. CS menyiapkan formulir yang dibuthkan untuk pembukaan rekening baru .

4. Calon nasabah mengisi formulir dan memberikan TTD di formulir.

5. CS menginputkan data calon nasabah ke dalam sistem

6. Sistem meng-generete No rekening untuk calon nasabah dan mencetak buku tabungan.

7. Calonn nasabah menyerahkan setoran awal kepada CS sebagai syarat pembukaan

rekening baru

8. CS menuju ke teller untuk melakukan setoran pertama

9. Teller menginputkan jumlah uang yang disetorkan oleh CS dan mencetak detil transaksi

di buku tabungan

10. Teller mengembalikan buku tabungan dan bukti setor kepada CS

11. CS menyerahkan buku tabungan dan bukti setoran kepada calon nasabah

12. Calon nasabah sudah sah menjadi nasabah di bank Mandiri.

13. Proses bisnis selesai

Penarikan Tunai Mandiri lewat ATM

1. Proses bisnis dimulai ketika nasabah memasukkan kartu pada mesin ATM.

2. Sistem melakukan verifikasi bahwa kartu yang dimasukkan merupakan kartu bank yang

valid.

3. Sistem meminta nasabah untuk memasukkan nomor PIN.

4. Nasabah memasukkan nomor PIN

5. Sistem membandingkan nomor PIN yang dimasukkan nasabah dengan nomor pin yang

tersimpan di sistem.

6. Sistem meminta nasabah untuk memasukkan jumlah uang yang akan ditarik.

7. Nasabah memasukkan jumlah uang yang akan ditarik.

8. Sistem melakukan pengecekan terhadap limit jumlah penarikan harian yang

diperbolehkan dan saldo rekening yang dimiliki.

9. Sistem mencatat transaksi penarikan uang yang dilakukan.

10. Sistem mengeluarkan uang dan kartu ATM.

11. Nasabah mengambil uang dan kartu ATM.

Penutupan Rekening

1. Proses bisnis dimulai ketika nasabah datang ke Bank untuk melakukan penutupan

rekening.

2. Nasabah mengisi formulir Ops-1 (Slip Penarikan).

3. Nasabah mendatangi Teller sesuai nomor antri dan memberikan formulir Ops-1 (Slip

Penarikan) + KTP + Buku Tabungan + Berkas lainnya ke Teller .

4. Sistem Teller melakukan verifikasi berkas nasabah. Apabila berkas valid maka Sistem

Bank akan melakukan proses penutupan rekening.

5. Proses Bisnis selesai.

Deposit Uang1.

Pada saat nasabah masuk ke suatu bank untuk menabung, hal pertama yang harus dilakukan

adalah dengan mengisi SLIP untuk menabung.

2. Setelah mengisi SLIP nasabah akan menerima no. Antrian.

3. Setelah mengantri, nasabah akan menyerahkan SLIP yang sudah diisi tadi kepada teller bank.

4. Kemudian teller bank akan menginput data nasabah, dan mengecek akun nasabah tersebut.

5. Jika akun sesuai dengan data yang ada di database bank, maka teller akan menjalutkan proses

dan menyebutkan nominal yang harus dikeluarkan nasabah sesuai dengan yang tertulis di

SLIP. Jika tidak valid maka transaksi tidak bisa dilanjutkan atau STOP.

6. Nasabah akan menyerahkan uang setoran tabungannya, dan teller langsung menginput

jumlah uang yang di stor nasabah ke rekening melalui sistem komputasi.

7. Dengan otomatis, database akan mencatat transaksi dan menambahhan saldo pada rekening

nasabah.

8. Setelah saldo masuk ke rekening, teller melanjutkan dengan memberi validasi pada SLIP dan

menyerahkan SLIP duplikat yang telah divalidasi dan ditandatangani oleh teller.

9. Nasabah menerima bukti penyetoran uang tabungan.

BAB II

ANALISIS KEBUTUHAN


2.1 Dimensional Analysis

Subjek yang dipilih dan akan dijadikan bahan pembuatan pertanyaan mengenai informasi

yang akan ditampilkan dari subjek tersebut adalah analisis Transaksi perbankan di Bank

Mandiri.

1. Tampilkan nama produk dan jumlah produk bank yang terjual di daerah Yogyakarta pada

tahun 2014.

Measure: Jumlah Produk (Sales Qty)

Dimensi : Produk (Nama Produk), Waktu (Tahun), Wilayah (Kota)

2. Tampilkan profit bank (subtotal transaksi dikurangi pajak) yang didapat pada bulan

Desember tahun 2014 di daerah Yogyakarta.

Measure: Profit (Rupiah)

Dimensi : Waktu (Bulan, Tahun), Wilayah (Kota)

3. Tampilkan biaya pajak transaksi yang terjadi pada bulan Agustus tahun 2014 di

kota Jakarta Pusat dengan nama kategori tabungan.

Measure: Pajak (Rupiah)

Dimensi: Produk (Nama Kategori), Waktu (Bulan, Tahun), Wilayah (Kota)

4. Tampilkan jumlah transaksi yang terjadi pada bulan Agustus tahun 2014 di kota

Jakarta Pusat dengan nama kategori produk bank adalah deposito.

Measure: Jumlah Transaksi (kali)

Dimensi: Produk(Nama Kategori), Waktu (Bulan, Tahun), Wilayah (Kota)

5. Tampilkan 3 nama produk bank teratas yang mampu ditawarkan (dijual) oleh pegawai

bank bernama Adit ke nasabah di kota Yogyakarta pada Bulan Desember tahun 2014.

Measure: Jumlah Produk (Sales Qty)

Dimensi: Pegawai (Nama Pegawai), Produk (Nama Produk), Waktu (Bulan, Tahun),

Wilayah (Kota)

6. Tampilkan jumlah transaksi yang terjadi pada bulan Agustus tahun 2014 di kota

Jakarta Pusat dengan yang melayani transaksi adalah pegawai bernama Adit .


Dimensi: Pegawai (Nama Pegawai), Waktu (Bulan, Tahun), Wilayah (Kota)

7. Tampilkan jumlah pajak transaksi yang dikenakan ke nasabah pada bulan Desember

tahun 2014 di kota Yogyakarta.

Measure: Pajak (Rupiah)

Dimensi: Nasabah (Nama Nasabah), Waktu (Bulan, Tahun), Wilayah (Kota)

8. Tampilkan jumlah pendapatan kotor (sebelum pajak) yang didapat pada bulan Desember

tahun 2014 di kota Yogyakarta.

Measure: Pendapatan Subtotal (Rupiah)

Dimensi: Waktu (Bulan, Tahun), Wilayah (Kota)

9. Tampilkan profit bank (subtotal transaksi dikurangi pajak) dari setiap nama produk bank,

yang didapat pada bulan Desember tahun 2014 di daerah Yogyakarta.

Measure: Profit (Rupiah)

Dimensi : Produk (Nama Produk), Waktu (Bulan, Tahun), Wilayah (Kota)

10. Tampilkan jumlah transaksi yang dilakukan nasabah bernama Budi pada bulan

Desember tahun 2014 di daerah Yogyakarta.


Dimensi : Nasabah (Nama Nasabah), Waktu (Bulan, Tahun), Wilayah (Kota)

2.2 Information Packages

Information Subject : Penjualan

Produk Nasabah Pegawai Bank Cabang

(Wilayah)

Waktu

Produk_key Nasabah_key Pegawai_key Cabang_key DateSK

Nama_produk Nama_nasabah Nama_pegawai Nama_cabang Date

Nama_Kategori Alamat Jenis_kelamin Alamat Day

Suku_Bunga Pekerjaan Kota Month

Umur Provinsi Quarter

Year

Dimension

Hirarki / Kategori

Facts : Produk terjual (Qty), Pendapatan, Pajak, Profit

2.3 Analysis Transactional Data

Entity Relationship Diagram

BAB III

PERANCANGAN DATA WAREHOUSE


3.1 Model / Schema Data Warehouse

3.2 Perancangan proses ETL (Extract Transform Loading)

a. Perancangan proses ETL dari source ke staging

Tabel mapping (source ke staging)

Nama Tabel di Staging Nama Sumber

Transaksional

Operasi Keterangan

Produk_Staging TBL_Produk Loading (Transform Minor)

Wilayah_Staging TBL_Wilayah Loading (Transform Minor)

Nasabah_Staging TBL_ Nasabah Loading (Transform Minor)

Pegawai_Staging TBL_Pegawai Loading (Transform Minor)

Transaksi_Staging TBL_Transaksi Loading (Transform Minor)

DetailTransaksi_Staging TBL_Detail_Transaksi

Loading (Transform Minor)

Kategori_Staging TBL_Kategori Loading (Transform Minor)

Cabang_Staging TBL_Cabang Loading (Transform Minor)

b. Perancangan proses ETL dari staging ke datawarehouse

Tabel mapping (staging ke datawarehouse)

Nama Tabel di DW Nama Sumber

Staging

Operasi Keterangan

DIM_PRODUK Produk_Staging,

Kategori_Staging

Loading (Transform

Minor)

DIM_LOKASI Wilayah_Staging,

Cabang_Staging

Loading (Transform

Minor)

DIM_NASABAH Nasabah _Staging Loading (Transform

Minor)

DIM_PEGAWAI Pegawai_Staging Loading (Transform

Minor)

DIM_DATE Generated by code

FACT_TRANSAKSI Produk_Staging,

Wilayah_Staging,

Nasabah _Staging,

Pegawai_Staging,

Dim_Date

Join, Agregasi (sum,

count,

avg, max, min)

3.3 Eksekusi proses ETL (Extract Transform Loading)

3.3.1 Full Refresh Integration Services dari Source ke Staging

GAMBAR 1

Gambar 1 merupakan full refresh data dari data transaksional ke data staging. Disini

terdapat 2 buah sequence container. Sequence container yang ada dibagian kiri berisi execute

task untuk menghapus semua table yang ada di database staging. Di dalam execute task terdapat

perintah penghapusan table berupa query SQL dimana proses penghapusan ini diurutkan

berdasarkan table yang primery keynya tidak menjadi foreign key di table lain terlebih dahulu.

Kemudian sequence container kanan berisi data flow task sebanyak table yang ada di database.

Dataflow task ini diurutkan dan disambungkan ke data flow task yang lain berdasarkan urutan

table yang menjadi referensi dari tabel lain seperti gambar diatas.

GAMBAR 2

Pada Gambar 2 dapat dilihat Execute SQL Task beserta querynya yang berguna

untuk menghapus table pada database staging seperti yang telah dijelaskan diatas. Pada

kolom SQL Statement diisi dengan query untuk menghapus tabel-tabel di Staging.

Kemudian untuk koneksinya di atur di bagian connection, diarahkan ke database staging.

GAMBAR 3

Gambar 3 merupakan isi dari data flow task table kategori. Setiap data flow task

sama yang berbeda hanyalah pada bagian koneksi di DB Source dan DB Destination,

karena pada bagian tersebut koneksi harus di atur dari table data transaksional maupun

table data staging. Kemudian derived column digunakan untuk menambahkan load_date yang

isinya didapat dari fungsi GETDATE(). Fungsi GETDATE() ini berfungsi untuk

mengambil data tanggal pada saat nanti program di jalankan.

3.3.2 Incremental Refresh dari Transaksional ke Staging

Gambar 4

Gambar 4 digunakan untuk melakukan incremental refresh data dari database

transaksional ke database staging. Dapat dilihat terdapat satu sequence container yang berisi

banyak data flow task dimana sebuah data flow task dibuat untuk menangani ETL pada sebuah

table. Dataflow task ini diurutkan dan disambungkan ke data flow task yang lain berdasarkan

urutan table yang menjadi referensi dari tabel lain seperti gambar diatas.

Gambar 5

Pada Gambar 5 dapat dilihat isi dari data flow task. Sedikit berbeda dengan data flow task

di full refresh pada data flow task incremental refresh terdapat slowly changing dimension.

Slowly changing dimension sendiri berfungsi untuk mendeteksi perubahan atau penambahan

data yang terjadi. Untuk pengaturan di Slowly Changing Dimension pertama, melakukan setting

koneksi ke database yang ada di transaksional lalu memilih tabel yang menjadi tujuan. Setelah

itu, kolom-kolom yang menjadi primary key dijadikan sebagai business key. Lalu, memilih

perlakuan yang diberikan pada kolom-kolom table, misalnya fixed attributes, changing attributes,

dan historical attributes. Kolom-kolom yang isinya dapat berubah diset dengan changing

attributes dan setelah selesai secara otomatis akan muncul Insert Destination, OLE DB

Command, dan OLE DB Command 1.

3.3.3 Full Refresh Integration Services dari Staging ke Datawarehouse

Gambar 6

Gambar 6 merupakan full refresh data dari data staging ke datawarehouse. Disini terdapat

2 buah sequence container. Sequence container yang ada dibagian kiri berisi execute task untuk

menghapus semua table yang ada di database datawarehouse. Di dalam execute task terdapat

perintah penghapusan table berupa query SQL dimana proses penghapusan ini diurutkan

berdasarkan table yang primery keynya tidak menjadi foreign key di table lain terlebih dahulu.

Kemudian sequence container kanan berisi data flow task sebanyak table yang ada di database.



Gambar 7

Pada Gambar 7 dapat dilihat Execute SQL Task beserta querynya yang berguna untuk

menghapus table pada database datawarehouse seperti yang telah dijelaskan diatas. Pada kolom

SQL Statement diisi dengan query untuk menghapus tabel-tabel di datawarehouse. Kemudian

untuk konesksinya di atur di bagian connection, diarahkan ke database datawarehouse.

Gambar 8

Gambar 8 menunjukan isi data flow task dari dimensi cabang. Dimensi cabang ini

menggabungkan staging cabang dan wilayah. Jadi terdapat 2 source. Source cabang dan wilayah

masing-masing di sort lalu di merge dengan merge join setelah itu dimasukkan ke destination

dimana destination disini adalah datawarehouse table DIM_CABANG. Fungsi dari sort adalah

untuk mengurutkan isi table berdasarkan sebuah atribut dan fungsi merge adalah untuk

menggabungkan 2 tabel dengan mencocokan 1 buah atribut pada masing-masing table.

Gambar 9

Gambar 9 menggambarkan isi dari data flow task konsumen dan waktu pada data flow

task ini seluruh data yang ada di staging di salin kemudian ditambahkan ke dalam database

datawarehouse. Soure dikoneksikan ke staging masing-masing table dan destination di

koneksikan ke datawarehouse masing-masing table.

Gambar 10.1

Pada gambar 10 dan 10.1 dapat dilihat terdapat 7 source yang terdiri dari 3 data staging

dan 4 data dimensi, data ini diolah dengan menggunakan sort, merge, derived column, aggregate.

Setelah olah data, hasilnya di masukkan ke dalam destination yaitu table FACT_PENJUALAN

pada database datawarehouse.

3.3.4 Incremental Refresh dari Staging ke Datawarehouse

Gambar 11

Gambar 11 digunakan untuk melakukan incremental refresh data dari database staging ke

database datawarehouse. Dapat dilihat terdapat satu sequence container yang berisi banyak data

flow task dimana sebuah data flow task dibuat untuk menangani ETL pada sebuah table.



Gambar 12

Pada Gambar 12 dapat dilihat isi dari data flow task. Sedikit berbeda dengan data flow

task di full refresh pada data flow task incremental refresh terdapat slowly changing dimension.

Slowly changing dimension sendiri berfungsi untuk mendeteksi perubahan atau penambahan

data yang terjadi. Untuk pengaturan di Slowly Changing Dimension pertama, melakukan setting

koneksi ke database yang ada di staging lalu memilih tabel yang menjadi tujuan. Setelah itu,

kolom-kolom yang menjadi primary key dijadikan sebagai business key. Lalu, memilih

perlakuan yang diberikan pada kolom-kolom table, misalnya fixed attributes, changing attributes,

dan historical attributes. Kolom-kolom yang isinya dapat berubah diset dengan changing

attributes dan setelah selesai secara otomatis akan muncul Insert Destination, OLE DB

Command, dan OLE DB Command.

BAB IV

PERANCANGAN CUBE


4.1 Perancangan Cube

Untuk membuat cube menggunakan SSAS, langkah-langkah yang harus dilakukan adalah

sebagai berikut:

1. Membuat Data Source baru pada SSAS project. Caranya adalah dengan klik kanan pada

DataSource, kemudian pilih New Data Source.

2. Memilih data connection yang akan digunakan. Ataupun membuat data connection baru.

Kemudian tekan tombol Next.

3. Selanjutnya pilih "Use a specific Windows user name and password" Setelah itu, isikan

User name dengan Administrator dan Passwordnya lalu tekan tombol Next.

4. Menginputkan nama datasource. Lalu klik Finish.

5. Maka pada Solution Explorer akan muncul Data Source yang telah dibuat tersebut.

6. Membuat Data Source View baru dengan cara seperti berikut.

7. Muncul dialog box seperti berikut, pilih Fact_Transaksi lalu klik tombol "Add Related

Tables".

8. Membuat cube baru dengan cara klik kanan pada Cubes. Kemudian pilih New Cube.

9. Beri tanda pada Use Existing table untuk menggunakan tabel yang telah dimiliki

sebelumnya. Kemudian tekan tombol Next.

10. Pilih tabel yang akan dijadikan Measure. Pada kasus ini, yang akan dijadikan Measure

adalah Fact_Transaksi. Setalah itu, tekan tombol Next.

11. Maka akan muncul cube yang telah dibuat sebagai berikut pada Solution Explorer.

12. Berikut ini adalah tampilan dari cube Mandiri Datawarehouse tersebut. Cube tersebut

terdiri dari 5 tabel dimensi (tabel Dim Nasabah, Dim Waktu, Dim Produk, Dim Cabang,

dan Dim Pegawai), dan 1 tabel fakta (Fact_Transaksi). Masing-masing tabel dimensi

terhubung dengan tabel fakta yang terletak di tengah.

4.2 Eksekusi proses pengembangan Cube

BAB V

PERANCANGAN REPORT


10.1 Perancangan Report

Untuk pembuatan report digunakan aplikasi Tableau, langkah yang dilakukan pertama

adalah melakukan install dan pendaftaran lisensi (sejak laporan ini ditulis, lisensi trial diberikan

selama 14 hari) . Setelah itu aplikasi Tableau akan menampilkan halaman seperti pada Gambar

13.

Gambar 13.1

Setelah berhasil install Tableau, maka koneksikan cube yang sudah dibuat pada Bab 3.

Cube yang telah dibuat berasal dari Server Microsoft Analysis Service, maka koneksikan dengan

cara: To a Server -> More -> search kata “analysis service” -> pilih Microsoft Analysis Service.

Kemudian akan muncul window baru yang mengharuskan Anda menentukan lokasi server

analysis service. Pada tahap tersebut Anda harus memilih lokasi server analysis service letak

cube berada dan klik “Sign-In”.

Gambar 13.2

Gambar 13.3

Tableau akan mengarahan Anda untuk mengkoneksikan project analysis service dan

memilih cube. Pada Gambar 14 pilih project yang sudah dibuat yaitu ASP Mandiri, kemudian

akan muncul pilihan cube di project tersebut, pilih cube Mandiri DW. Maka akan muncul detail

dan kolom-kolom dari tiap-tiap dimensi. Langkah selanjutnya adalah meng-klik Go to

Worksheet.

Gambar 14

Maka akan muncul lembar baru untuk membuat Report dari aplikasi Tableau ini. Pada

Gambar 15 terdapat di bagian kiri adalah Dimensi beserta atributnya, dan bagian kiri bawah

terdapat Measure, yaitu atribut dari Fact, menjadi apa yang akan diukur atau dilakukan analysis

sehingga menghasilkan suatu report dari berbagai multidimensi yang ada.

Di bagian Measures tersebut kita dapat menghitung JUMLAH (produk bank yang

berhasil dijual ke nasabah), SUBTOTAL (pendapatan sebelum pajak), PAJAK (pajak transaksi),

PROFIT (subtotal – pajak), TRANSAKSI_COUNT (menghitung transaksi yang terjadi).

Measure tersebut berasal dari atribut yang ada di FACT_TRANSAKSI, sehingga fact tersebut

sebenarnya menjelaskan bahwa dari transaksi aktual tersebut mampu menghasilkan data-data

untuk menghitung jumlah produk bank terjual, pendapatan kotor, pajak, pendapatan bersih/profit,

dan berapa banyak transaksi terjadi di bank mandiri.

Di bagian Dimensions kita dapat memilih dimensi-dimensi yang measurenya kita

analisis. Dimensi ini dapat kita gabungkan, misalnya dimensi produk dengan dimensi waktu,

maka yang dapat kita ukur adalah jumlah “produk” bank yang berhasil terjual pada “waktu”

tertentu. Untuk mencari data siapa saja nasabahnya, maka kita dapat menambah dimensi nasabah

didalamnya sehingga dimensinya tidak hanya dua (produk dan waktu), tetapi menjadi tiga

dimensi yang terlibat didalamnya (produk, nasabah, dan waktu).

Gambar 15

10.2 Eksekusi proses pengembangan Report

Eksekusi perancangan report hanya perlu drag and drop measure dan dimensinya.

Lakukan drag and drop measure ke bagian columns sedangkan dimensinya ke bagian Rows.

Misalnya kita akan menghitung pendapatan kotor bank mandiri di kota Yogyakarta pada bulan

Desember 2014. Maka measurenya adalah subtotal dan dimensinya adalah Dim Cabang (Kota)

dan Dim Date (Calendar Month Name, Calender Year Number). Setelah lakukan drag and drop

measure dan dimensinya, kita akan menentukan spesifik dari kota Yogyakarta dan bulan

Desember 2014. Maka klik kanan atribut kota yang sudah di drag and drop di Rows, lalu pilih

show filter. Filter digunakan agar report hanya menampilkan data yang spesifik saja, dalam hal

ini report hanya menampilkan pendapatan bank mandiri wilayah kota Yogyakarta saja. Maka

muncul window filter di sebelah kanan sheet, uncheck semua kecuali kota Yogyakarta. Hal ini

berlaku juga untuk bulan dan tahun, yang berarti centang bulan Desember dan tahun 2014.

Secara otomatis report akan menggenerate querynya dan menampilkan data sesuai kebutuhan

yang telah ditentukan. Di report tabel yang ditampilkan tersebut, kita dapat mengganti judul

report. Di bagian title lakukan klik kanan -> edit title -> beri nama title yaitu “Pendapatan Bank

Mandiri Di Wilayah Yogyakarta Pada Bulan Desember 2014”. Hasil eksekusi perancangan

report pendapatan kotor bank mandiri di kota Yogyakarta pada bulan Desember 2014 adalah

sebagai berikut (gambar 16).

Gambar 16

Pada Gambar 16 menampilkan data dalam bentuk horizontal bars. Report dapat

dikustomasi dengan tampilan lain, misalnya dalam bentu pie chart, stacked bars ataupun tanpa

bentuk (tidak direpresentasikan dalam bentuk apapun dan hanya menampilkan angka/teks saja).

Kustomisasi bisa dipilih di bagian kanan atas, klik Show Me -> pilih representasi data sesuai

kebutuhan.

Report dari 10 Pertanyaan (diambil hanya 5 pertanyaan saja).

1. Tampilkan nama produk dan jumlah produk bank yang terjual di daerah Yogyakarta pada tahun 2014.Measure: Jumlah Produk (Sales Quantity)Dimensi : Produk, Wilayah, WaktuQuery:

SELECT NON EMPTY { [Measures].[JUMLAH] } ON COLUMNS, NON EMPTY { ([Dim Produk].[ID PRODUK].[ID PRODUK].ALLMEMBERS * [Dim Produk].[NAMA PRODUK].[NAMA PRODUK].ALLMEMBERS * [Dim Date].[Calendar Year Number].[Calendar Year Number].ALLMEMBERS ) } DIMENSION PROPERTIES MEMBER_CAPTION, MEMBER_UNIQUE_NAME ON ROWS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Year Number].&[2014] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Cabang].[KOTA].&[Yogyakarta] } ) ON COLUMNS FROM [Mandiri DW])) WHERE ( [Dim Cabang].[KOTA].&[Yogyakarta] ) CELL PROPERTIES VALUE, BACK_COLOR, FORE_COLOR, FORMATTED_VALUE, FORMAT_STRING, FONT_NAME, FONT_SIZE, FONT_FLAGS

2. Tampilkan Profit Bank, yaitu total pendapatan (subtotal transaksi dikurangi pajak), yang didapat pada bulan Desember tahun 2014 di daerah Yogyakarta.Measure: ProfitDimensi : Wilayah, WaktuQuery:

SELECT NON EMPTY { [Measures].[SUBTOTAL], [Measures].[PAJAK], [Measures].[PROFIT] } ON COLUMNS, NON EMPTY { ([Dim Date].[Calendar Month Name].[Calendar Month Name].ALLMEMBERS * [Dim Date].[Calendar Year Number].[Calendar Year Number].ALLMEMBERS * [Dim Cabang].[KOTA].

[KOTA].ALLMEMBERS ) } DIMENSION PROPERTIES MEMBER_CAPTION, MEMBER_UNIQUE_NAME ON ROWS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Month Name].&[December] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Year Number].&[2014] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Cabang].[KOTA].&[Yogyakarta] } ) ON COLUMNS FROM [Mandiri DW]))) CELL PROPERTIES VALUE, BACK_COLOR, FORE_COLOR, FORMATTED_VALUE, FORMAT_STRING, FONT_NAME, FONT_SIZE, FONT_FLAGS

3. Tampilkan biaya pajak pada bulan Agustus tahun 2014 di kota Jakarta Pusat dengan nama kategori tabungan.Measure: PajakDimensi: Produk, Waktu, WilayahQuery:

SELECT NON EMPTY { [Measures].[PAJAK] } ON COLUMNS, NON EMPTY { ([Dim Date].[Calendar Month Name].[Calendar Month Name].ALLMEMBERS * [Dim Date].[Calendar Year Number].[Calendar Year Number].ALLMEMBERS * [Dim Cabang].[KOTA].[KOTA].ALLMEMBERS * [Dim Produk].[NAMA KATEGORI].[NAMA KATEGORI].ALLMEMBERS ) } DIMENSION PROPERTIES MEMBER_CAPTION, MEMBER_UNIQUE_NAME ON ROWS FROM ( SELECT ( { [Dim Produk].[NAMA KATEGORI].&[Tabungan] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Month Name].&[August] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Year Number].&[2014] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Cabang].[KOTA].&[Jakarta Pusat] } ) ON COLUMNS FROM [Mandiri DW])))) CELL PROPERTIES VALUE, BACK_COLOR, FORE_COLOR, FORMATTED_VALUE, FORMAT_STRING, FONT_NAME, FONT_SIZE, FONT_FLAGS

4. Tampilkan jumlah transaksi yang terjadi pada bulan Agustus tahun 2014 di kota Jakarta Pusat dengan nama kategori deposito.Measure: Jumlah TransaksiDimensi: Produk, Waktu, WilayahQuery:

SELECT NON EMPTY { [Measures].[Fact Transaksi Count] } ON COLUMNS, NON EMPTY { ([Dim Date].[Calendar Month Name].[Calendar Month Name].ALLMEMBERS * [Dim Date].[Calendar Year Number].[Calendar Year Number].ALLMEMBERS * [Dim Cabang].[KOTA].[KOTA].ALLMEMBERS * [Dim Produk].[NAMA KATEGORI].[NAMA KATEGORI].ALLMEMBERS ) } DIMENSION PROPERTIES MEMBER_CAPTION, MEMBER_UNIQUE_NAME ON ROWS FROM ( SELECT ( { [Dim Produk].[NAMA KATEGORI].&[Deposito] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Month Name].&[August] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Year Number].&[2014] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Cabang].[KOTA].&[Jakarta Pusat] } ) ON COLUMNS FROM [Mandiri DW])))) CELL PROPERTIES VALUE, BACK_COLOR, FORE_COLOR, FORMATTED_VALUE, FORMAT_STRING, FONT_NAME, FONT_SIZE, FONT_FLAGS

5. Tampilkan 3 nama produk bank teratas yang mampu ditawarkan (dijual) pegawai bank ke nasabah di kota Yogyakarta pada Bulan Desember tahun 2014.Measure: Jumlah Produk (Sales Quantity)Dimensi: Pegawai, Waktu, WilayahQuery:

SELECT NON EMPTY { [Measures].[JUMLAH] } ON COLUMNS, NON EMPTY { ([Dim Date].[Calendar Month Name].[Calendar Month Name].ALLMEMBERS * [Dim Date].[Calendar Year Number].[Calendar Year Number].ALLMEMBERS * [Dim Cabang].[KOTA].[KOTA].ALLMEMBERS * [Dim Pegawai].[NAMA PEGAWAI].[NAMA PEGAWAI].ALLMEMBERS * [Dim Produk].[NAMA PRODUK].[NAMA PRODUK].ALLMEMBERS ) } DIMENSION PROPERTIES MEMBER_CAPTION, MEMBER_UNIQUE_NAME ON ROWS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Month Name].&[December] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Date].[Calendar Year Number].&[2014] } ) ON COLUMNS FROM ( SELECT ( { [Dim Cabang].[KOTA].&[Yogyakarta] } ) ON COLUMNS FROM [Mandiri DW]))) CELL PROPERTIES VALUE, BACK_COLOR, FORE_COLOR, FORMATTED_VALUE, FORMAT_STRING, FONT_NAME, FONT_SIZE, FONT_FLAGS

laporan akhir intelegensi bisnis - studi kasus perbankan (bank mandiri)

Technology