ABSTRAK
Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan peneliti bahwa data yang sangat banyak dan belum diolah sehingga kesulitan mendapatkan informasi mengenai jumlah penerima Kartu Jakarta Pintar (KJP) yang dilihat dari siswa, sekolah, kelurahan dan besaran tunjangan. Dari dataset 692001 penerima Kartu Jakarta Pintar (KJP) hanya 999 penerima Kartu Jakarta Pintar (KJP) yang diambil untuk penelitian.
Permasalahan penelitian ini adalah bagaimana cara analisa data penerima Kartu Jakarta Pintar (KJP) yang dibutuhkan untuk penyampaian laporan jumlah penerima Kartu Jakarta Pintar(KJP) dilihat dari sudut siswa, sekolah, kelurahan dan besaran tunjangan dengan menggunakan Data Warehouse?
Peneliti menggunakan metode Kimball dalam analisa Data Warehouse dan Pengolahan Data Warehouse penerima Kartu Jakarta Pintar (KJP) menggunakan Star Schema, dalam pembuatan Data Warehouse ini di desain menggunakan Excell Pivot.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah Data Warehouse ini memudahkan memperoleh informasi dengan cepat dan mampu menampilkan hasil dalam bentuk grafik yang bersifat empat dimensi sehingga bisa mengatur sudut pandang berdasarkan siswa, sekolah, kelurahan dan besaran tunjangan sesuai dengan kebutuhan dari Penerima Kartu Jakarta Pintar (KJP).
KATA KUNCI : Data Warehouse, Penerima Kartu Jakarta Pintar (KJP), Excell Pivot
Afriansyah, A. (2017). IMPLEMENTASI PROGRAM KARTU JAKARTA PINTAR DI PROVINSI DKI JAKARTA: PELUANG DAN TANTANGAN DALAM PEMENUHAN KEADILAN SOSIAL DI BIDANG PENDIDIKAN. Jurnal Kependudukan Indonesia. Vol. 12, No. 1
Johar, A., Vatresia, A., & Martasari, L. (2015). APLIKASI BUSINESS INTELLIGENCE ( BI ) DATA PASIEN RUMAH SAKIT M . MENGGUNAKAN METODE OLAP ( ONLINE ANALYTICAL PROCESSING ), 3(1), 12–22. Jurnal Rekursif, Vol. 3 Karyono, G., Utami, E., & Taufiq, E. L.(2011). Pengembangan Data Warehouse dan On-line Analytical Processing (OLAP) Untuk Penemuan Informasi Dan Analisis Data, 4(2), 13–28. Jurnal Telematika Vol. 4
Pratama, I. P. (2018). HANDBOOK DATA WAREHOUSE. Bandung: informatika.