Analisis Strategi Pengelolaan Data Laporan Keuangan Bank Menggunakan Metode Konseptual Data Warehouse

Authors

  • Dely Indah Sari Institut Teknologi Batam
  • Widiya Lestari Harahap Institut Teknologi Batam
  • Faishal Ali Institut Teknologi Batam

DOI:

https://doi.org/10.53513/jsk.v7i1.9486

Abstract

Teknologi Informasi adalah sebuah asset yang penting untuk Bank sehingga penggelolaan teknologi informasi bukan hanya tanggung jawab dari divisi IT atau unit kerja penyelenggara Teknologi Informasi. Data warehouse merupakan suatu hal yang penting untuk suatu perusahaan maupun perbankan, karena dengan menggunakan data warehouse, menganalisis data suatu perusahaan atau Bank akan mudah untuk dilakukan. Yang berarti data warehouse dapat membantu pihak manajemen Bank dalam pengambilan keputusan secara cepat untuk memecahkan masalah. Penelitian kali ini akan menggunakan Entity Relathionship Digram (ERD), Star-Schema, Snowflake-Schema. Penggunaan data warehouse dapat memberikan kemudahan kepada organisasi atau perusahaan dalam mengelola dan pengelompokan data guna menunjang pengambilan keputusan dan strategi bisnis serta mempermudah dalam proses bisnis.

Author Biographies

Widiya Lestari Harahap, Institut Teknologi Batam

Desain Komunikasi Visual

Faishal Ali, Institut Teknologi Batam

Desain Komunikasi Visual

References

A. S. Utama, “Digitalisasi Bank Konvensional dan Bank Syariah,†J. Ilmu Hukum, Perundang - undangan dan Pranata Sos., vol. 6, no. 2, pp. 113–126, 2021.

H. Nengsy, “Pengaruh Sistem Informasi Akuntansi dan Penggunaan Teknologi Informasi Akuntansi Terhadap Kinerja Manajerial pada Perbankan di Tembilahan,†J. Akunt. dan Keuang., vol. 7, no. 1, pp. 1–17, 2018.

E. Wahyuningsih, B. S. W.A, and S. Sudarmawan, “Evaluasi Penerimaan Mobile Aplikasi Mandiri Online Terhadap Minat Nasabah Menggunakan Metode UTAUT II (Studi Kasus: Bank Mandiri Cabang Solo),†J. Inf. J. Penelit. dan Pengabdi. Masy., vol. 7, no. 1, pp. 8–14, Jun. 2021, doi: 10.46808/informa.v7i1.193.

J. Luo, J. Xu, O. Aldosari, S. A. Althubiti, and W. Deebani, “Design and Implementation of an Efficient Electronic Bank Management Information System Based Data Warehouse and Data Mining Processing,†Inf. Process. Manag., vol. 59, no. 6, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.ipm.2022.103086.

S. Wahono and H. Ali, “PERANAN DATA WAREHOUSE, SOFTWARE DAN BRAINWARE TERHADAP PENGAMBILAN KEPUTUSAN (LITERATURE REVIEW EXECUTIVE SUPPORT SISTEM FOR BUSINESS),†J. Ekon. Manaj. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, 2021, doi: 10.31933/jemsi.v3i2.781.

S. Sutiyono and D. Rosiyadi, “Analisis Dan Perancangan Data Warehouse Sebagai Alat Untuk Monitoring Jalannya Proses Bisnis,†J. Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.34010/jtk3ti.v3i2.464.

Amiruddin, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENEMUKAN ASSOCIATION RULE PADA DATA PERBANKAN,†Konf. Nas. Sist. dan Inform. Bali, 2012.

“QUALITY CONTROL OF OPTICAL FIBER DISRUPTION WITH BIG DATA USING THE SIX SIGMA METHOD,†STMIK R., vol. Vol 8, No, 2022.

T. Oktavia, “Perancangan Model Data Warehouse Dalam,†Semin. Nas. Inform., vol. 2011, no. semnasIF, 2011.

Maimunah, S. Farhatus Saadah, and R. Andrian, “RANCANG BANGUN APLIKASI DATA WAREHOUSE UNTUK BUSINESS INTELLIGENCE,†CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) J., vol. 4, no. 1, 2012.

D. Edi and S. Betshani, “Analisis Data dengan Menggunakan ERD dan Model Konseptual Data Warehouse,†J. Inform., vol. Volume 5 N, 2009.

R. M. R. Kurniawan, “EAS_Arsitektur Enterprise,†… DATA Wareh. DALAM …, 2021.

N. Ardista, P. Purbandini, and T. Taufik, “Rancang Bangun Data Warehouse Untuk Pembuatan Laporan dan Analisis pada Data Kunjungan Pasien Rawat Jalan Rumah Sakit Universitas Airlangga Berbasis Online Analytical Processing (OLAP),†J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell., vol. 3, no. 1, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.1.40-51.

D. I. Sari and M. Jufri, “INTEGRATED NETWORK SYSTEM SECURITY TO DETERMINE GIS (GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM) BASED CYBER CRIME PATTERNS,†JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, 2022, doi: 10.33330/jurteksi.v9i1.1890.

E. Saddad, A. El-Bastawissy, H. M. O. Mokhtar, and M. Hazman, “Lake data warehouse architecture for big data solutions,†Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 11, no. 8, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110854.

Downloads

Additional Files

Published

2024-01-29