Penerapan Business Intelligence Untuk Analisis Komisi Tiktok Affiliate Multi-Periode Menggunakan Power BI - Rani Nuraeni; Robby Maududy (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Perkembangan TikTok Shop dan program TikTok Affiliate menghasilkan volume data transaksi yang terus meningkat, namun data tersebut masih belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Penelitian ini bertujuan menerapkan Business Intelligence menggunakan Microsoft Power BI untuk menganalisis komisi TikTok Affiliate secara multi-periode pada akun @rarannr. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dengan studi kasus menggunakan data sekunder berupa laporan transaksi TikTok Affiliate Center periode 2025–2026 dalam format CSV. Proses penelitian dilakukan melalui tahapan ETL (Extract, Transform, Load), pemodelan data menggunakan star schema, serta pembangunan dashboard interaktif pada Microsoft Power BI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dashboard mampu menyajikan informasi penjualan dan komisi secara terintegrasi, interaktif, dan mudah dipahami. Analisis menunjukkan kategori Beauty menjadi kategori dengan kontribusi komisi tertinggi, sedangkan konten LIVE merupakan jenis promosi paling efektif dalam menghasilkan penjualan. Selain itu, periode Ramadan menunjukkan peningkatan performa penjualan, nilai GMV, dan total komisi dibandingkan periode reguler. Implementasi Business Intelligence melalui dashboard Power BI dapat membantu proses monitoring performa penjualan secara lebih cepat, efisien, dan berbasis data sehingga mendukung optimalisasi strategi pemasaran TikTok Affiliate.