Pemanfaatan Business Intelegence untuk Analisis Pengambilan Keputusan Penjualan Ozone Grafika Menggunakan Microsoft Power BI

Nanda Nurul Gufron; Dede Rizal Nursamsi

doi:10.31004/riggs.v5i2.10990

Authors

Nanda Nurul Gufron Universitas Cipasung Tasikmalaya
Dede Rizal Nursamsi Universitas Cipasung Tasikmalaya

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.10990

Keywords:

Microsoft Power BI, Business Intelligence, Visualisasi Data, Pengambilan Keputusan Penjualan

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong perusahaan untuk memanfaatkan data sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis yang lebih cepat, akurat, dan terukur. Namun, masih banyak usaha yang belum mampu mengolah data penjualan secara optimal sehingga informasi yang dihasilkan belum memberikan dukungan yang memadai dalam proses analisis maupun pengambilan keputusan strategis. Kondisi tersebut juga dialami oleh Ozone Grafika, yang memiliki data transaksi penjualan dalam jumlah besar tetapi belum dimanfaatkan secara maksimal sebagai sumber informasi bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan Microsoft Power BI dalam visualisasi data Business Intelligence guna mendukung analisis dan pengambilan keputusan penjualan pada Ozone Grafika. Penelitian menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif studi kasus. Data yang digunakan berupa data transaksi penjualan Ozone Grafika periode Mei 2025 hingga Februari 2026 sebanyak 10.443 baris data. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Analisis data dilaksanakan melalui tahapan Business Intelligence yang meliputi proses Extract, Transform, Load (ETL), perancangan model data star schema, pembangunan dashboard interaktif menggunakan Microsoft Power BI, serta penerapan metode Simple Moving Average untuk analisis prediktif penjualan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dashboard Business Intelligence mampu menyajikan informasi penjualan secara visual, interaktif, dan informatif sehingga memudahkan manajemen dalam memantau kinerja penjualan, mengidentifikasi tren penjualan, mengevaluasi performa produk, serta mendukung pengambilan keputusan bisnis berbasis data secara lebih efektif dan efisien. Dengan demikian, Microsoft Power BI menjadi solusi yang efektif untuk meningkatkan kualitas analisis data penjualan di Ozone Grafika.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. Charkaoui, A., & Jabraoui, S. (2024). Business intelligence dan kinerja https://doi.org/10.20473/jisebi.10.3.408-421

2. Nurdin, A. A., et al. (2022). Pemanfaatan business intelligence dalam sistem informasi penjualan. Journal of Information System Exploration and Research, 1(1), 39–48. https://doi.org/10.52465/joiser.v1i1.101

3. Febrianti, N. (2024). Pemanfaatan Power BI untuk menganalisis dan memvisualisasikan data penjualan di PT XYZ [Tugas akhir, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri]. https://repository.nurulfikri.ac.id/id/eprint/658/

4. Microsoft. (2025). Apa itu Power BI? Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/id-id/power-bi/fundamentals/power-bi-overview

5. Birra Lailatul Nafiisa, Yayang Novelita Wahono Putri, & Qurratu Ayunin. (2022). Dashboard visualisasi data UMK sebagai alat pengambilan keputusan menggunakan Microsoft Power BI. Akuntansi dan Manajemen, 17(2), 86–105. https://doi.org/10.30630/jam.v17i2.199

6. Purnama, A., I Nyoman Yudi Anggara Wijaya, & Ida Bagus Kresna Sudiatmika. (2022). Penerapan business intelligence untuk menganalisis data penjualan menggunakan Power BI. Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS), 4(2), 118–123. https://doi.org/10.51401/jinteks.v4i2.2030

7. Rahmadani, & Cahyana. (2025). Perancangan dashboard analisis penjualan berbasis Microsoft Power BI pada Rumah Makan Surya. Repository IPB University. http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/164763

8. Dewi Anggraeni, et al. (2024). Penerapan Microsoft Power BI dalam pengolahan dan visualisasi data statis dan interaktif. Interaksi, 1, 20–26. https://ejurnal.faaslibsmedia.com/index.php/interaksi

9. Halim, D. L., Calim, N., Tamalate, A., & Felicia, W. (2025). Evaluasi kinerja bisnis berbasis business intelligence dashboard pada UD. Sentral. JDMIS: Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi, 3(2), 54–63. https://doi.org/10.54259/jdmis.v3i2.4216

10. Rasmussen, N., Chen, C. Y., & Bansal, M. (2009). Business dashboards: A visual catalog for design and deployment (1st ed.). John Wiley & Sons.

11. Eckerson, W. W. (2013). Performance dashboards: Measuring, monitoring, and managing your business (2nd ed.). Wiley.

12. Sulistyoningsih, W., Wijaya, I. N. Y. A., & Alam, H. S. (2023). Penerapan model business intelligence pada perusahaan retail XLT untuk meningkatkan strategi pemasaran. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 17(1), 33–44. https://doi.org/10.32815/jitika.v17i1.893

13. Humaira. (2024). Penerapan business intelligence dengan visualisasi dashboard, forecasting, dan clustering pada data penjualan dan data pembelian di Grand Citra Swalayan Kota Pariaman. eSkripsi Universitas Andalas. http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/471318

14. Matondang, J. A., & Indriani, U. (2025). Penerapan metode moving average dalam peramalan penjualan produk minuman. Jurnal ICT, 16(2), 231–242. https://doi.org/10.35335/jict.v16i2.271

15. Zahra, Hawra Fathiya. (2025). Implementasi Business Intelligence untuk memprediksi penjualan ritel pada PT Chelatama Perkasa menggunakan regresi linear [Tesis Sarjana, Universitas Nasional]. http://repository.unas.ac.id/id/eprint/13054