Sudah biasa kalau harga daging ayamnya turun, maka pembeli banyak lagi,β katanya. Ia mengatakan, turunnya daging ayam terjadi setiap masuk pekan terakhir setiap bulan. Daging ayam akan naik di saat awal bulan. βKalau awal bulan daging ayam naik dan sebaliknya. Awal bulan biasanya musim panen juga,β tambah dia. (Kominfo2/RD3).
Puncakkenaikan tertinggi akan terjadi pada minggu kedua Mei 2021 atau jelang Hari Raya Idul Fitri. Saat itu harga rata-rata daging sapi secara nasional diperkirakan naik mencapai Rp 121.678 per
Butuhbeberapa saat tetapi segmen server AMD telah memenuhi janjinya untuk melewati rekor tertinggi dalam sejarah yang ditetapkan oleh chip Opteron mereka sebelumnya berkat CPU EPYC terbaru. AMD EPYC Melampaui
MantanDubes Indonesia untuk Amerika Serikat ink melanjutkan, harga daging sapi memang setiap harinya naik. Berdasarkan pantauan harga Kementerian Perdagangan, harga daging sapi paha belakang sebesar Rp 122.246 per kilogram per 12 Maret 2021, naik dibanding sebulan lalu pada 11 Februari 2021 yang sebesar Rp121.072 per kilogram
MencobaDaging Brisket nan Lembut di Kawasan Gambir, Makan Enak Habis Gajian. Penjualan Hyundai bulan Juli naik 4 persen meski kekurangan "chip" Produsen mobil terbesar Korea Selatan Hyundai Motor Co. mengatakan penjualannya pada bulan Juli naik 4 persen dari tahun sebelumnya meskipun kekurangan chip masih terjadi secara
Vay Tiα»n TrαΊ£ GΓ³p 24 ThΓ‘ng. JAKARTA β Kementerian Perdagangan mengeluarkan imbauan kepada rumah pemotongan hewan di kawasan Jabodetabek untuk tidak menerima sapi dengan harga di atas per kilogram bobot ini dilakukan agar harga di tingkat konsumen bisa tetap terkendali seiring dengan tren kenaikan komoditas tersebut jelang Lebaran. Direktur Jenderal Perdagangan Dalam Negeri Kemendag Oke Nurwan mengatakan imbauan ini dikeluarkan untuk mendorong keberpihakan pelaku usaha terhadap konsumen. Selain kebijakan pengendalian harga sapi hidup, Oke mengatakan operasi pasar oleh pedagang dan Perum Bulog dengan daging beku juga dilakukan.βHal ini dimaksudkan untuk mendorong keberpihakan pelaku usaha atas kebutuhan masyarakat menghadapi Lebaran. Untuk pemenuhan juga didukung dengan operasi pasar oleh asosiasi pedagang maupun Bulog,β kata Oke ketika dihubungi, Selasa 11/5/2021. Harga rata-rata daging sapi secara nasional berada di level per kilogram menurut data Sistem Pemantauan Pasar dan Kebutuhan Pokok Kementerian Perdagangan SP2KP.Harga tersebut naik 6,20 persen dibandingkan dengan bulan lalu dan 4,33 persen lebih tinggi dibandingkan harga sepekan lalu ketika masih berada di level per kilogram. Baca JugaHarga Cabe, Daging Ayam, dan Sapi Melonjak di Jakarta Jelang Lebaran Importir Harga Pangan Dunia Terus Naik, Impor Mulai Terbatas Harga Daging Sapi di Palembang Perkilogram Harga terendah terpantau berada di Provinsi Bali dengan rata-rata harga penjualan daging sapi per kg. Sementara harga tertinggi berada di Provinsi Aceh yakni per kg dan harga rata-rata di Provinsi DKI Jakarta adalah per kg.βUntuk Aceh memang ada preferensi masyarakat yang lebih memilih sapi lokal,β kata Oke menjelaskan kondisi harga di Aceh yang jauh lebih harga rata-rata telah berada di atas harga acuan penjualan per kg sampai per kg sebagaimana tertuang dalam Permendag No. 7/2020, Oke mengatakan harga secara nasional terkendali.βDi DKI dan Bodetabek harga juga sangat bervariasi. Banyak yang memanfaatkan momentum menjelang Lebaran. Namun rata-rata nasional harga terkendali, tinggal variasi di tingkat lokal,β juga menjelaskan kenaikan harga daging turut dipengaruhi oleh kurang diminatinya bagian jeroan sapi pada momen Lebaran. Sebagai kompensasi, pedagang memilih menaikkan harga daging sapi untuk menutup menurunnya penjualan jeroan.βJeroan tidak diminati masyarakat ketika Lebaran sehingga dikompensasi ke harga daging,β kata memperkirakan harga daging sapi bisa mulai turun pada semester kedua. Perbaikan populasi sapi di Australia, sebagai pemasok sapi bakalan dan daging beku ke Indonesia, diharapkan dapat mulai menurunkan harga di level importir. Cek Berita dan Artikel yang lain di Google News Editor Amanda Kusumawardhani Konten Premium Nikmati Konten Premium Untuk Informasi Yang Lebih Dalam
com-Gandum Foto ShutterstockPada bulan Maret 2022 harga pangan dunia mengalami kenaikan tertinggi semenjak tahun 1990. Ini diungkapkan oleh Indeks Organisasi Pangan dan Pertanian dunia atau Food and Agriculture Organization FAO.Semenjak adanya lonjakan inflasi yang meluas akibat pemulihan ekonomi global pada bulan Februari lalu, harga pangan dunia terus mengalami harga pangan dunia terjadi akibat perang Rusia-Ukraina. Pada Maret 2022, Indeks Harga Pangan FAO rata-rata 159,3 poin, naik 12,6 persen dari Februari ketika sudah mencapai level tertinggi sejak tahun 1990."Indeks melacak perubahan bulanan dalam harga internasional dari beragam komoditas makanan yang umum diperdagangkan. Level indeks terbaru adalah 33,6 persen lebih tinggi dari Maret 2021," seperti dikutip dalam laporan FAO, Sabtu 9/4.Perlu diketahui bahwa Rusia dan Ukraina merupakan produsen gandum dan jagung terbesar. Oleh karena itu adanya perang Rusia-Ukraina menyebabkan kegiatan pengeksporan Ukraina terhenti. Tentunya kondisi tersebut akan berdampak pada peningkatan harga pangan, khususnya gandum, jagung, barley, dan minyak bunga jagung. Foto ANTARA FOTO/Oky Lukmansyah"Indeks harga minyak nabati FAO naik 23,2 persen, didorong oleh kuotasi yang lebih tinggi untuk minyak biji bunga matahari, di mana Ukraina adalah pengekspor utama dunia," seperti dikutip dari laporan itu harga gandum global mengalami kenaikan 19,7 persen dalam satu bulan, lalu harga jagung global ikut naik 19,1 persen dari bulan dan mencapai rekor tertinggi bersama bahan pangan lainnya seperti sorgum FAO melaporkan bahwa harga minyak sawit, kedelai dan lobak juga meningkat tajam sebagai imbas dari harga minyak biji bunga matahari yang lebih tinggi dari minyak hanya itu, indeks harga gula ikut naik 6,7 persen, dan juga indeks harga daging yang meningkat sebesar 4,9 persen pada bulan Maret ini dengan mencapai level tertinggi sepanjang juga mencatat adanya kenaikan indeks harga produk susu sebesar 2,6 persen dengan peningkatan 23,6 persen lebih tinggi dibanding pada Maret 2021 lalu. Kenaikan ini dipengaruhi faktor harga mentega dan susu bubuk yang melonjak terutama di pasar Asia.
UD. Giri Sari sebagai salah satu distributor ayam mentah utuh di kota Denpasar, Bali yang mendistribusikan ayam mentah ke banyak konsumen mulai dari konsumen harian hingga industri rantai makanan besar, hingga saat ini belum memiliki sistem berbasis data untuk memudahkan mereka dalam menganalisis data. dan menyederhanakan laporan bisnis mereka. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi yang diusulkan berupa perancangan dan implementasi terkait data distributor stok ayam utuh mentah selama tiga bulan, untuk memudahkan pengukuran distribusi penyediaan stok semua jenis bagian dan stok ayam. Metode penelitian yang digunakan adalah menggunakan pendekatan perancangan data warehouse mulai dari pengumpulan data, alur penelitian dan perancangan desain data warehouse serta penerapan kaidah-kaidah pembuatan data multidimensi. Implementasinya menggunakan aplikasi open-source Talend Data-Integration dan Tableau untuk membuat integrasi data di semua jenis file dan menghasilkan laporan untuk dianalisis. Data dibuat dalam bentuk desain dua dimensi dan multi dimensi untuk memudahkan penerapan desain data warehouse yang telah dibuat. Hasil yang diperoleh nanti sesuai dengan tujuan penelitian yaitu integrasi data pejualan yang disertai dengan penyimpanan data ke dalam sebuah data warehouse, Analisa data penjualan, dan pembuatan report dari data yang ada. Penelitian ini tentunya akan sangat membantu UD. Giri Sari dalam menyelesaikan kendala penyimpanan data, analisa data, dan pembuatan report. Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free 1 ANALISIS HASIL PENJUALAN DAGING AYAM SELAMA 3 BULAN DENGAN UTILISASI DATA WAREHOUSE I Putu Agus Eka Pratama 1, I Wayan Wahyu Ivan Mahendra Jaya 2 1Fakultas Teknik, Universitas Udayana email wahyuivan Abstrak UD. Giri Sari sebagai salah satu distributor ayam mentah utuh di kota Denpasar, Bali yang mendistribusikan ayam mentah ke banyak konsumen mulai dari konsumen harian hingga industri rantai makanan besar, hingga saat ini belum memiliki sistem berbasis data untuk memudahkan mereka dalam menganalisis data. dan menyederhanakan laporan bisnis mereka. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi yang diusulkan berupa perancangan dan implementasi terkait data distributor stok ayam utuh mentah selama tiga bulan, untuk memudahkan pengukuran distribusi penyediaan stok semua jenis bagian dan stok ayam. Metode penelitian yang digunakan adalah menggunakan pendekatan perancangan data warehouse mulai dari pengumpulan data, alur penelitian dan perancangan desain data warehouse serta penerapan kaidah-kaidah pembuatan data multidimensi. Implementasinya menggunakan aplikasi open-source Talend Data-Integration dan Tableau untuk membuat integrasi data di semua jenis file dan menghasilkan laporan untuk dianalisis. Data dibuat dalam bentuk desain dua dimensi dan multi dimensi untuk memudahkan penerapan desain data warehouse yang telah dibuat. Hasil yang diperoleh nanti sesuai dengan tujuan penelitian yaitu integrasi data pejualan yang disertai dengan penyimpanan data ke dalam sebuah data warehouse, Analisa data penjualan, dan pembuatan report dari data yang ada. Penelitian ini tentunya akan sangat membantu UD. Giri Sari dalam menyelesaikan kendala penyimpanan data, analisa data, dan pembuatan report. Kata Kunci analisis, report bisnis, data warehouse, data multi-dimensional, talend Abstract UD. Giri Sari as one of the raw whole chicken distributor in the city of Denpasar, Bali that distribute raw chicken to many consumen ranging from daily consumen to huge food chain industry, until now does not yet have a data-based system to facilitate them analyzing data and simplify their business reports. This study aims to provide proposed solutions in the form of design and implementation related to raw whole chicken stock distributor data for three month, to make it easier to measure the stockpilling distribution of all types of chicken parts and stocks. The research method used is to use a data warehouse design approach starting from data collection, research flow and designing data warehouse designs as well as applying the principles of making multidimensional data. The implementation uses the open-source Talend Data-Integration and Tableau application to create data integration across all type of file and generate reports for analysis. Data is created in a form of two-dimensional and multi-dimensional design to facilitate the application of data warehouse design that has been created. The results obtained are in accordance with the research objectives, namely the integration of sales data accompanied by data storage into a data warehouse, analysis of sales data, and generating report from existing data. This research will certainly help UD. Giri Sari in solving the difficulties of data storage, data analysis, and report generating. Keywords analysis, business report, data warehouse, multi-dimensional data, talend 1. PENDAHULUAN UD. Giri Sari merupakan sebuah usaha rumah pemotongan ayam yang menjual dan menyuplai berbagai jenis daging ayam yang berlokasi di Bali tepatnya di Tohpati. Di balik besarnya perusahaan ini sebenarnya terdapat beberapa kendala terutama dalam hal penyimpanan data penjualan serta masalah analisa data penjualan yang ada dan pembuatan report. Pesatnya perkembangan penyimpanan data digital saat ini tentu dapat memudahkan UD. Giri Sari dalam menyimpan informasi 2 usaha dalam jumlah yang besar ke suatu sistem Data Warehouse. Pengimplementasian Data Warehouse pada perusahaan ini diharapkan akan berperan cukup penting dan memudahkan segala urusan penyimpanan data, yang mana cara menyimpanan data yang semula masih dikerjakan secara konvensional, kini dapat dikerjakan dengan efisien dan aman serta mudah. Atas pertimbangan di atas, penulis ingin melakukan sebuah penelitian dengan mengimplementasikan Data Warehouse pada UD. Giri Sari. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi berdasarkan data penjualan yang diberikan dan memberikan masukan kepada pengelola UD. Giri Sari khususnya mengenai penyimpanan data penjualan, jenis ayam dan bagian ayam yang paling sering dibeli dan di bulan apa pembelian tertinggi terjadi agar pihak UD. Giri Sari dapat mempertimbangkan stock ayam mereka. 2. METODE PENELITIAN Penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan seperti pengumpulan data dari perusahaan yang dijadikan studi kasus, flowchart penelitian, dan rancangan desain Data Warehouse. a Pengumpulan Data Pengumpulan data yang diperlukan untuk penelitian dilakukan dengan cara meminta langsung ke perusahaan melalui pemiliknya langsung yaitu Ibu Wayan Supeni disertai menjelaskan kepada beliau maksud dan tujuan dari permohonan permintaan data penjualan selama 3 bulan terakhir di tahun 2020 yaitu untuk kebutuhan analisa dan perancangan Data Warehouse. Data yang diberikan oleh pemilik adalah berupa data dalam format .XLSX dan masih dalam keadaan kurang rapi sehingga dibutuhkan proses konversi ke format yang lebih fleksibel yaitu konversi ke dalam format .CSV. b Flowchart Penelitian Flowchart atau diagram alir penelitian yang dilakukan oleh penulis dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1 Flowchart Penelitian Gambar 1 merupakan flowchart atau diagram alir penelirian yang memberikan gambaran dan informasi serta proses bagaimana tahapan dari penelitian yang dilakukan di paper ini. Tahapan penelitian dimulai mendapatkan data penjualan ayam dari bulan Juli-September 2020 namun masih dalam format .XLSX, lalu data penjualan dikonversi secara manual oleh penulis menjadi format .CSV yang lebih bersih dan siap diolah untuk keperluan analisa. Selanjutnya adalah proses perancangan desain data dua dimensi dan desain data multi dimensi untuk memberikan bayangan terhadap data dapat dilihat dari dimensi mana saja yang nantinya juga memudahkan proses selanjutnya. Setelah itu dilanjutkan dengan perancangan desain Data Warehouse yang akan memberikan gambaran tentang proses pembuatan Data Warehouse, lalu dilanjutkan dengan pembentukan Data Warehouse yaitu dengan tahapan ETL Extract, Transform, Load dan OLAP Online Analytical Processing dengan bantuan tools Talend Data-Integration. Setelah semua tahapan dilakukan, 3 selanjutnya adalah proses perancangan report dengan bantuan tools Tableau untuk kemudian menghasilkan keluaran berupa report dalam bentuk grafik batang. c Perancangan Desain Data Warehouse Perancagan desain Data Warehouse berguna untuk memberikan gambaran proses pembuatan Data Warehouse untuk memenuhi kebutuhan analisis. Rancangan desain data warehouse dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2 Perancangan Desain Data Warehouse Gambar 2 merupakan perancangan desain data warehouse. Sistem Data Warehouse dimulai dari sumber data penjualan ayam selama 3 bulan dalam format .XLSX yang kemudian dikonversi dulu secara manual ke bentuk format .CSV. Data setelah berbentuk .CSV nanti akan berisi detail data penjualan selama 3 bulan. Setelah itu data akan melewati proses ETL untuk disimpan ke dalam Data Warehouse, dan di distribusikan ke dalam Data Marts untuk kemudian dilakukan proses OLAP dan output-nya berupa laporan analisis bagian/part ayam yang paling sering dibeli dan di bulan apa pembelian tertinggi terjadi. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dan pembahasan dari penelitian yang dilakukan akan dipaparkan secara terperinci sehingga menghasilkan informasi yang mudah dibaca dan mudah dimengerti. Berikut adalah hasil dan pembahasan dari penelitian yang dilakukan. a Desain Data Dua Dimensi Desain data dua dimensi bertujuan membantu memudahkan melakukan analisis umum seperti jumlah penjualan part per bulan. Desain data dua dimensi dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 3 Desain Data Dua Dimensi Gambar 3 merupakan desain data dua dimensi. Gambar diatas menunjukan bahwa data dua dimensi yang dibentuk mengambil bentuk sebuah tabel, dimana pada pembuatan desain diatas mengambil sudut pandang dari dua dimensi berbeda yaitu dimensi part ayam dan dimensi waktu. b Desain Data Multi Dimensi Desain data multi dimensi bertujuan membantu memudahkan melakukan analisis yang lebih detail seperti jumlah penjualan part x dari jenis ayam x pada bulan x. Desain data multi dimensi dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 4 Desain Data Multi Dimensi Gambar 4 merupakan desain data multi dimensi. Gambar diatas menunjukan bahwa data multi dimensi yang dibentuk mengambil bentuk sebuah tabel, dimana pada pembuatan desain diatas mengambil sudut pandang dari empat dimensi berbeda yaitu dimensi jenis ayam, dimensi harga, dimensi part ayam, dan dimensi waktu. c Desain Data Multi Dimensi dalam Bentuk Cube Pembuatan desain data multi dimensi dalam bentuk cube bertujuan untuk memberikan gambaran dimensi data dalam bentuk kubus/cube. Desain data multi dimensi dalam bentuk cube dapat dilihat Gambar 5. Gambar 5 Desain Data Multi Dimensi dalam Bentuk Cube Gambar 5 merupakan desain data multi dimensi dalam bentuk cube. Gambar diatas menunjukan bahwa data multi dimensi yang dibentuk mengambil bentuk sebuah cube, dimana pada pembuatan desain diatas mengambil sudut pandang dari empat dimensi berbeda yaitu dimensi jenis ayam, dimensi harga, dimensi part ayam, dan dimensi waktu. d Relasi Tabel Facts Penjualan Pembuatan relasi tabel facts penjualan bertujuan untuk memberikan gambaran data warehouse dalam bentuk OLAP. Relasi tabel facts penjualan dapat dilihat Gambar 6. Gambar 6 Relasi Tabel Facts Penjualan Gambar 6 merupakan gambar relasi tabel facts penjualan. Gambar diatas memberikan gambaran desain Data Warehouse dalam bentuk OLAP. Facts penjualan membutuhkan empat dimensi yaitu dimensi harga, dimensi waktu, dimensi jenis ayam, dimensi part ayam. tb_dimensi_waktu memiliki kolom kode_dimensi_waktu dan tanggal_pembelian, lalu tb_dimensi_jenis_ayam memiliki kolom kode_jenis_ayam dan nama_ayam, kemudian tb_dimensi_part_ayam memiliki kolom kode_part_ayam dan nama_part,dan yang terakhir tb_dimensi_harga memiliki kolom kode_harga dan harga. e Pembahasan Proses Analisis Pembahasan proses analisis bertujuan untuk menerapkan semua desain dan rancangan yang sudah dibuat ke alur pembuatan Data Warehouse. Proses pertama yang akan dilakukan adalah melakukan ETL Extract, Transform, Load dan OLAP Online Analytic Process menggunakan bantuan tools Talend Data-Integration, untuk kemudian membuat report menggunakan bantuan tools Tableau. Berikut merupakan pembahasan lengkapnya. Gambar 7 Membuat Koneksi ke Database MySQL Menggunakan Talend Data-Integration Gambar 7 merupakan gambar membuat koneksi ke database MySQL menggunakan Talend Data-Integration. Gambar diatas menunjukan bahwa penulis mencoba membuat koneksi ke database MySQL dengan nama database datawarehouse_penjualanayam pada aplikasi Talend Data-Integration untuk melakukan proses integrasi data pada Data Warehouse. β’ Proses ETL Extract, Transform, Load Gambar 8 Proses ETL Extract, Transform, Load Gambar 8 merupakan proses ETL Extract, Transform, Load dengan sumber data berasal dari file Microsoft Excel dengan format .CSV, lalu akan dibentuk menjadi 4 dimensi yaitu dimensi waktu, dimensi part ayam, dimensi jenis ayam, dan dimensi harga. Semua data yang ada di dalam dimensi akan diinputkan ke dalam database OLTP. Gambar 9 Tabel tb_dimensi_waktu Gambar 9 merupakan tabel diatas menampilkan isi tabel tb_dimensi_waktu pada MySQL dari database OLTP, yang sebelumnya telah dilakukan proses ETL. Gambar 10 Tabel tb_dimensi_part_ayam Gambar 10 merupakan tabel tb_dimensi_part_ayam. Gambar diatas menampilkan isi tabel tb_dimensi_part_ayam pada MySQL dari database OLTP, yang sebelumnya telah dilakukan proses ETL. Gambar 11 Tabel tb_dimensi_jenis_ayam Gambar 11 merupakan tabel diatas menampilkan isi tabel tb_dimensi_jenis_ayam pada MySQL dari database OLTP, yang sebelumnya telah dilakukan proses ETL. Gambar 12 Tabel tb_dimensi_harga Gambar 12 merupakan tabel diatas menampilkan isi tabel tb_dimensi_harga pada MySQL dari database OLTP, yang sebelumnya telah dilakukan proses ETL. 6 β’ Proses OLAP Online Analytical Process Gambar 13 Proses OLAP Online Analytical Process Gambar 13 merupakan gambar proses OLAP Online Analytical Process. Gambar diatas menunjukan tampilan proses OLAP Online Analytical Processing dengan 4 dimensi yang telah dibuat sebelumnya pada proses ETL diatas. 4 dimensi tersebut yaitu dimensi waktu, dimensi part ayam, dimensi jenis ayam, dan dimensi harga. Hasil dari proses OLAP Online Analytical Processing akan disimpan pada database OLTP dengan nama tabel facts_tabel_penjualan. Gambar 14 Tabel facts_tabel_penjualan Gambar 14 merupakan Tabel facts_tabel_penjualan. Gambar diatas menunjukan hasil dari proses OLAP Online Analtytical Processing yaitu berupa tabel facts_tabel_penjualan. Isi dari table facts_tabel_penjualan berupa kode_jenis_ayam yang berasal dari dimensi jenis ayam, kode_part_ayam berasal dari data dimensi part ayam, kode_dimensi_waktu berasal dari dimensi waktu, kode_harga yang berasal dari dimensi harga dan total_penjualan yang berisikan data total penjualan ayam. Total data yang ada di dalam tabel facts_tabel_penjualan adalah 885 data. β’ Report Building Gambar 15 Membuat Koneksi ke Database MySQL Menggunakan Tableau Gambar 15 merupakan gambar membuat koneksi ke database MySQL menggunakan Tableau. Gambar diatas menunjukan bahwa penulis mencoba membuat koneksi ke database MySQL dengan nama database datawarehouse_penjualanayam pada tools Tableau untuk melakukan proses report building pada Data Warehouse. Gambar 16 Fitur Report Builder di Tableau Gambar 16 merupakan fitur report builder di Tableau. Setelah membangun koneksi ke database OLTP MySQL, maka tampilan akan berubah seperti diatas. Penggunaan fitur report builder di Tableau sangatlah mudah karena User tinggal melakukan drag and drop dimensi untuk membuat report yang interaktif dan mudah dibaca. Hasil dari report builder dapat dilihat pada Gambar 17 dan 18. Gambar 17 Diagram Batang Report Penjualan Jenis Ayam Tertinggi pada Bulan Tertentu Gambar 17 merupakan diagram batang report penjualan jenis ayam tertinggi pada bulan tertentu. Gambar diatas menunjukan bahwa pada bulan Juli, penjualan Ayam Merah berada di kisaran 873 Kg dan Ayam Potong berada di kisaran 3282 Kg menjadikan Ayam Potong sebagai jenis ayam dengan penjualan tertinggi pada bulan Juli, lalu pada bulan Agustus penjualan Ayam Merah berada di kisaran 1541 Kg dan Ayam Potong berada di kisaran 3860 Kg menjadikan Ayam Potong sebagai jenis ayam dengan penjualan tertinggi pada bulan Agustus, dan pada bulan September penjualan Ayam Merah berada di kisaran 873 Kg dan Ayam Potong berada di kisaran 8632 Kg menjadikan Ayam Potong sebagai jenis ayam dengan penjualan tertinggi pada bulan September, lalu diantara ketiga bulan di atas, penjualan Ayam Potong pada bulan September menjadi penjualan ayam tertinggi di antara ketiga bulan di atas, sehingga pemilik UD. Giri Sari harus memperhitungkan supply Ayam Potong pada bulan September agar dapat memenuhi demand yang ada. Gambar 18 Diagram Batang Report Penjualan Part Ayam Tertinggi Gambar 18 merupakan diagram batang report penjualan part ayam tertinggi. Gambar diatas menunjukan bahwa terdapat 12 part ayam yang dijual dan tentunya tiap part memiliki harga yang variative tergantung jenis ayamnya. Dalam kurun waktu 3 bulan untuk jenis Ayam merah, part dengan penjualan tertingginya adalah part Dada Breast dengan total penjualan sebanyak 652 Kg, lalu untuk jenis Ayam Potong, part dengan penjualan tertingginya adalah Ayam Utuh Whole Chicken dengan total penjualan sebanyak Kg. Pemilik UD. Giri Sari disini harus benar-benar memperhitungkan supply Ayam Potong bagian Ayam Utuhnya Whole Chicken agar dapat memenuhi demand yang cukup besar. 4. KESIMPULAN Mengacu pada hasil penelitian serta penjelasan dan pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa utilisasi Data Warehouse pada studi kasus perusahaan Daging Ayam UD. Giri Sari sangatlah bermanfaat sehingga diharapkan perusahaan sejenis bisa juga menerapkannya guna memudahkan segala urusan penyimpanan data maupun membuat report. Adapun kesimpulan lainnya yang didapat dari penelitian di atas yaitu sebagai berikut. a Implementasi Data Warehouse pada UD. Giri Sari sangat membantu penyelesaian masalah penyimpanan data penjualan dan analisa serta report building penjualan sehingga melalui paper ini, diharapkan sudah menyelesaikan permasalahan yang dihadapi perusahaan UD. Giri Sari yaitu kendala penyimpanan data penjualan dan susahnya menganalisa data penjualan yang ada serta pembuatan report. b Data Warehouse tidak hanya menjadi sarana penyimpanan data atau gudangnya data, tetapi data warehouse juga dapat digunakan juga sebagai sarana pembuatan suatu laporan analisis data dengan mudah, cepat, dan efisien c Diperlukannya desain Data Warehouse yang efisien, utilisasi data dua dimensi dan multi dimensi serta alur proses ETL dan OLAP yang matang dalam pembuatan suatu Data Warehouse agar Data Warehouse yang di buat sesuai ekspektasi dan tentunya menghasilkan Data Warehouse yang robust 8 d Talend Data-Integration dan Tableau dapat digunakan sebagai salah satu tools yang bermanfaat dalam proses integrasi data dan pembuatan report penjualan jenis ayam tertinggi pada bulan tertentu dan report penjualan part ayam tertinggi 5. REFRENSI Pratama, I. P. A. E. 2018. Handbook Data Warehouse. Bandung. Ahmad, I. 2000. Data Warehousing in Construction Organizations. Construction Congress VI Building Together for a Better Tomorrow in an Increasingly Complex World. Orlando American Society of Civil Engineers. Connolly, T. M., & Begg, C. E. 2005. Database Systems A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. Addison Wesley. Inmon, W. H. 2005. Building the Data Warehouse. Indianapolis Wiley. Reddy, G. S., Srinivasu, R., Rao, M. P., & Rikkula, S. R. 2010. Data Warehousing, Data Mining, OLAP and OLTP Technologies are Essential Elements to Support Decision-Making Process in Industries. International Journal on Computer Science and Engineering, 2 9, 2865-2873. Sheta, O. E., & Eldeen, A. N. 2013. The Technology of Using A Data Warehouse to Support Decision-Making in Health Care. International Journal of Database Management Systems, 5 3, 75-86. Suzana, M. 2013. Analisis dan Perancangan Data Warehouse Rumah Sakit Umum Daerah Palembang Bari. Skripsi, Universitas Bina Darma, Program Studi Teknik Informatika. Turban, E., Rainer, R. K., & Potter, R. E. 2005. Introduction to Information Technology. Canada John Wiley & Sons. Nugroho, Didik, 2013, Design of Data Warehouse System to Support the Quality Management of Information Technology Based School; IJCSI. Ramadhan, Hasnur and Soepriadi, Agus, 2011, Studi Kasus Pembangunan Enterprise Data Warehouse/Business Intelligence EDW/BI di Perusahaan Multi Finance Nasional; Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, pp. 95-100. ResearchGate has not been able to resolve any citations for this quality of each school in Indonesia is appraised by the government based on an Accreditation Standard established by the Board of School Accreditation Badan Akreditasi Sekolah. The standard of accreditation system consists of eight standards. There are more than a hundred chapters among those eight standards that must be answered and proved by related documents, and data records. In addition, there are several chapters of criteria that need data measurement of the result of the recording. At present, there have been many schools applying OLTP to record the activity of data recording. However, there have not been many schools that apply the Information Technology for processing the school acreditation. In this research funded by the Board of High Education, the researchers would like to make a management system of data warehouse so that the data from OLTP can be loaded into the data warehouse and later can be analyzed by OLAP tools. By storing data, it will support the acreditation system which makes either the school or the acreditation reviewer easier to conduct the acreditation process. In addition, it also becomes one of the forms of theTotal Quality Mangement TQM implementation based on Information Technology at schoolThis paper describes the technology of data warehouse in healthcare decision-making and tools for support of these technologies, which is used to cancer diseases. The healthcare executive managers and doctors needs information about and insight into the existing health data, so as to make decision more efficiently without interrupting the daily work of an On-Line Transaction Processing OLTP system. This is a complex problem during the healthcare decision-making process. To solve this problem, the building a healthcare data warehouse seems to be efficient. First in this paper we explain the concepts of the data warehouse, On-Line Analysis Processing OLAP. Changing the data in the data warehouse into a multidimensional data cube is then shown. Finally, an application example is given to illustrate the use of the healthcare data warehouse specific to cancer diseases developed in this study. The executive managers and doctors can view data from more than one perspective with reduced query time, thus making decisions faster and more Reddy RikkulaThis paper provides an overview of Data warehousing, Data Mining, OLAP, OLTP technologies, exploring the features, applications and the architecture of Data Warehousing. The data warehouse supports on-line analytical processing OLAP, the functional and performance requirements of which are quite different from those of the on-linetransaction processing OLTP applications traditionally supported by the operational databases. Data warehouses provide on-line analytical processing OLAP tools for the interactive analysis of multidimensional data of varied granularities, which facilitates effective data mining. Data warehousing and on-line analytical processing OLAP are essential elements of decision support, which has increasingly become a focus of the database industry. OLTPis customer-oriented and is used for transaction and query processing by clerks, clients and information technology professionals. An OLAP system is market-oriented and is used for data analysis by knowledge workers, including managers, executives and analysts. Data warehousing and OLAP have emerged as leading technologies that facilitate data storage, organization and then, significant support places some rather different requirements on database technology compared to traditional on-line transaction processing dan Perancangan Data Warehouse Rumah Sakit Umum Daerah Palembang Bari. SkripsiM SuzanaSuzana, M. 2013. Analisis dan Perancangan Data Warehouse Rumah Sakit Umum Daerah Palembang Bari. Skripsi, Universitas Bina Darma, Program Studi Teknik to Information TechnologyE TurbanR K RainerR E PotterTurban, E., Rainer, R. K., & Potter, R. E. 2005. Introduction to Information Technology. Canada John Wiley & Kasus Pembangunan Enterprise Data Warehouse/Business Intelligence EDW/BI di Perusahaan Multi Finance NasionalHasnur RamadhanAgus SoepriadiRamadhan, Hasnur and Soepriadi, Agus, 2011, Studi Kasus Pembangunan Enterprise Data Warehouse/Business Intelligence EDW/BI di Perusahaan Multi Finance Nasional; Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, pp. 95-100.
Kompas TV bisnis ekonomi dan bisnis Rabu, 2 Februari 2022 1602 WIB Kenaikan harga daging ayam Ras, ikan segar, dan beras menjadi penyumbang utama inflasi Januari 2022 sebesar 0,56 persen. Sumber JAKARTA, Badan Pusat Statistik BPS menyatakan, inflasi pada Januari 2022 mencapai 0,65 persen, dibanding Desember 2021 yang sebesar 0,57 persen. Sedangkan inflasi secara tahunan, inflasi Januari 2022 sebesar 2,18 persen. Lebih tinggi dari inflasi Januari 2021 dan Januari 2020. "Secara tahunan, inflasi Januari 2022 ini merupakan angka tertinggi sejak Mei 2020 dimana saat itu terjadi inflasi 2,19 persen," kata Kepala BPS Margo Yuwono dalam konferensi pers virtual, Rabu 2/2/2022. "Kelompok makanan, minuman dan tembakau memberikan andil inflasi pada Januari sebesar 0,30 persen dengan inflasi mencapai 1,17 persen," tambahnya. Margo menyampaikan, 3 komoditas yang memberikan andil inflasi dalam kelompok bahan makanan adalah daging ayam ras dengan andil 0,07 persen, ikan segar 0,06 persen dan beras 0,03 persen. Kelompok lainnya yang ikut menyumbang andil besar dalam inflasi Januari adalah perumahan, air, listrik dan bahan bakar rumah tangga yang menyumbang andil 0,10 persen dengan inflasi 0,51 persen. Baca Juga Kemendag Sebut Penimbun Minyak Goreng akan Rugi Sendiri "Dari kelompok di atas, komponen yang memberikan andil terbesar adalah bahan bakar rumah tangga sebesar 0,06 persen karena adanya kenaikan harga elpiji non subsidi," ujar Margo. Sedangkan kelompok yang memberikan andil deflasi pada bulan Januari adalah informasi, komunikasi dan jasa keuangan yang memberikan andil 0,01 persen. "Kelompok informasi, komunikasi dan jasa keuangan memberikan andil deflasi karena adanya penurunan biaya administrasi transfer uang dengan andil 0,01 persen," ujarnya. Baca Juga Beredar Kabar Garuda Temui Kemnaker Soal PHK Karyawan, Dirut Belum Ada Agenda Dari survei Indeks Harga Konsumen IHK, tercatat 85 kota menyumbang inflasi dan hanya 5 kota yang mengalami deflasi. Inflasi tertinggi terjadi di Sibolga sebesar 1,53 persen dan terendah di Manokwari 0,02 persen. Sementata deflasi tertinggi terjadi di Kotamobagu 0,66 persen dan terendah di Jayapura 0,04 persen. "Penyebab inflasi tinggi di Sibolga, karena adanya andil kenaikan harga ayam ras 0,16 persen, diikuti ikan serai juga 0,16 persen dan ikan tongkol 0,14 persen," tutur Margo. Sumber BERITA LAINNYA
[Kunci Jawaban] Kenaikan penjualan daging tertinggi terjadi pada bulan .... Pertanyaan 12. Untuk menyelesaikan soal nomor 11 β 13 perhatikan diagram batang berikut! Kenaikan penjualan daging tertinggi terjadi pada bulan .... A. Januari β Februari B. Februari β Maret C. Maret β April D. April β Mei Soal No. 12 PG Bab Penyajian Data Mata Pelajaran Matematika BSE Kurikulum 2013 Revisi 2016 Semester 2 Kelas 7, Kemendikbud Jawaban B. Februari β Maret Alasan Januari β Februari 15 + 10 β 12 + 16= 25 β 28 = β3 Terjadi penurunan penjualan daging sebesar 3. Februari β Maret 17,5 + 15 β 15 + 10 = 32,5 β 25 = 7,5 Terjadi kenaikan sebasar 7,5. Maret β April 10 + 16 β 17,5 + 15 = 26 β 32,5 = β6,5 Terjadi penurunan penjualan daging sebesar 6,5. April β Mei 10 + 15 β 10 + 16 + 25 β 26 = β1 Terjadi penurunan penjualan daging sebesar 1. Jika kalian merasa postingan kami bermanfaat, silakan ikuti kami di Website loading... loading...
kenaikan penjualan daging tertinggi terjadi pada bulan
