Perancangan dan Implementasi Data Warehouse Terintegrasi serta Chatbot Nl2sql untuk Analisis Operasional Tiket Bus

Ade Putra, Stanley (2026) Perancangan dan Implementasi Data Warehouse Terintegrasi serta Chatbot Nl2sql untuk Analisis Operasional Tiket Bus. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (520kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (254kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (659kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (517kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	PDF BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Download (268kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (246kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Archive (ZIP) 00000067324_2521_LembarPengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (65kB)

Abstract

Pengelolaan data operasional yang tersebar di berbagai sumber sistem menjadi tantangan dalam membangun analisis yang terintegrasi dan mendukung pengambilan keputusan yang efektif. PT IAS Support Indonesia selaku pengelola sistem transportasi bus EzBus di Bandara Soekarno-Hatta menghadapi permasalahan data transaksional yang tersebar pada beberapa basis data, sehingga proses analisis masih memerlukan pengambilan data secara manual dan menyulitkan pengguna non-teknis. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem analitik terintegrasi melalui pembangunan data warehouse berbasis star schema dan chatbot Natural Language to SQL (NL2SQL) menggunakan GPT-4. Metode yang digunakan meliputi Database Life Cycle (DBLC) untuk perancangan data warehouse dan System Development Lifecycle (SDLC) Prototyping untuk pengembangan sistem analitik. Proses Extract, Transform, Load (ETL) mengintegrasikan data operasional ke dalam data warehouse, sedangkan chatbot memungkinkan pengguna melakukan analisis melalui bahasa alami tanpa menulis kueri SQL secara manual. Hasil pengujian menunjukkan bahwa proses ETL berhasil dijalankan tanpa kehilangan data, sementara chatbot memperoleh SQL Validity Rate sebesar 96,88%, Execution Accuracy sebesar 84,38%, dan tingkat penerimaan pengguna sebesar 81% berdasarkan User Acceptance Test (UAT). Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi data warehouse dan chatbot NL2SQL mampu mendukung analisis data operasional secara lebih mudah dan efisien.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Ade Putra, Stanley (00000067324)
Contributors:	Kristiyanti, Dinar Ajeng
Keywords:	Chatbot, Data Warehouse, GPT-4, NL2SQL, Star Schema
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.2 Systems Analysis and Design, Information Architecture, Performance Evaluation
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
Date Deposited:	24 Jul 2026 07:59
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/48005

Actions (login required)

View Item