ANALISA TRANSAKSI SISTEM KREDIT MENGGUNAKAN METODE ONLINE ANALYTICAL PROCESSING

Defitroh Chen Sami'un, Nelci Dessy Rumlaklak, E. S. Y. Pandie

Abstract


Pada proses bisnis, Toko Chenwari mengalami beberapa masalah dalam pengkreditan barang. Hal ini terjadi karena pengelola toko mengalami kesulitan dalam mengetahui barang yang paling banyak diminati, mengetahui keuntungan, dan kelayakan konsumen kredit. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode OLAP. Sebelum dilakukan analisis, perlu dilakukan perancangan data warehouse dengan metode nine step kimball sehingga menghasilkan model snowflake schema. Metode OLAP (Online Analytical Processing) digunakan untuk menganalisis data transaksi kredit dari berbagai dimensi yang digunakan. Dalam model data OLAP, informasi digambarkan secara konseptual seperti kubus (cube) yang terdiri atas tabel fakta dan tabel dimensi. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode OLAP untuk menganalisis data transaksi kredit dan memberikan laporan yang sesuai dengan kebutuhan Toko Chenwari. Proses pengolahan 979 data transaksi kredit dari tahun 2017-2020 menggunakan metode OLAP dilakukan dengan bantuan aplikasi Power BI menghasilkan barang kredit yang paling diminati dari tahun 2017-2020 yaitu Beras Lonceng 20kg dengan jumlah transaksi tertinggi yaitu 58 transaksi dan jumlah barang yang terjual adalah 87 barang, keuntungan tertinggi berdasarkan jenis cicilan harian, mingguan, dan bulanan adalah jenis cicilan Harian dengan jumlah keuntungan sebesar 61% dari total keuntungan sebesar Rp.105.278.000 pada tahun 2017, sedangkan total keuntungan tertinggi yaitu pada tahun 2018 dengan keuntungan sebesar 35% dari total keuntungan Rp.297.238.500, serta penentuan kelayakan konsumen berdasarkan data tunggakan konsumen dari tahun 2017-2020 yaitu pada transaksi harian dengan 98 transaksi bermasalah dan jumlah transaksi yang mengalami penunggakan tertinggi yaitu pada tahun 2017 dengan 58 transaksi bermasalah.

Full Text: PDF

DOI: 10.56357/jt.v18i1.291

Article Metrics

Abstract view : 6 times
PDF - 0 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

ISSN: 2827-8550