Pembangunan Data Warehouse Di CV. Saswco Perdana

(1)

PEMBANGUNAN DATA WAREHOUSE

DI

CV. SASWCO PERDANA

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Syarat Kelulusan Program Strata 1 (Satu) Jurusan Teknik Informatika

Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia

ALOYSIUS RIZKAN PASULU

10107298

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

(2)

iii

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas berkat-Nya yang telah dilimpahkan kepada penulis sehingga tugas akhir berjudulu pembangunan data warehouse di CV. Saswco Perdana dapat terselesaikan dengan baik.

Tugas akhir ini juga dapat penulis selesaikan berkat kerjasama dan dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu penulis ingin menyampaikan rasa hormat dan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Kedua orang tua tercinta yang senantiasa memberikan dukungan dengan barbagai cara yang bisa dilakukan untuk mendukung penulis hingga saat ini.

2. Ibu Mira Kania Sabariah, S.T., M.T. selaku dosen pembimbing yang telah memberikan banyak sekali masukan dan pengarahan dalam penulisan tugas akhir ini.

3. Bapak Adam Mukharil Bachtiar, S. Kom. selaku dosen reviewer yang telah memberikan banyak masukan dan tambahan yang membuat tugas akhir ini menjadi lebih baik lagi.

4. Ibu Dian Dharmayanti, S.T. selaku dosen penguji yang juga memberikan masukan dan tambahan agar tugas akhir ini semakin baik lagi.

5. Bapak Irawan Afrianto, S.T., M.T. selaku dosen wali IF-7 angkatan 2007.

(3)

6. Segenap panitia skripsi 2011.

7. Dosen-dosen teknik informatika atas bimbingan dan ilmu yang telah diberikan selama ini.

8. Teman-teman IF-7 angkatan 2007.

9. Dan juga berbagai pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu. Semoga kebaikan yang telah diberikan kepada penulis mendapatkan berkat yang melimpah dari Tuhan Yang Maha Esa.

Penulis menyadari bahwasanya dalam penulis tugas akhir ini masih memiliki banyak kekurangan baik dari segi materi maupun dari segi penyusunannya mengingat terbatasnya pengetahuan dan kemampuan penulis. Untuk itu, dengan kerendahan hati penulis mohon maaf apabila ada yang kurang berkenan dan penulis sangat mengharapkan segala saran dan kritikan yang sekiranya dapat membantu penulis agar dalam penulisan selanjutnya bisa lebih baik lagi.

Bandung, Juli 2011

(4)

ABSTRAK

PEMBANGUNAN

DATA WAREHOUSE

DI

CV. SASWCO PERDANA

Oleh :

Aloysius Rizkan Pasulu

10107298

CV. Saswco Perdana adalah perusahaan garmen yang memiliki data dalam jumlah cukup besar. Proses analisis data tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama. Untuk dapat mengolah data tersebut, maka diperlukan sebuah penampung khusus yang dapat menampung data tersebut sebelum diolah. Solusi terbaik untuk permasalahan tersebut adalah data warehouse.

Data warehouse yang akan dibangun akan menggunakan two-layer architecture. Skema data warehouse yang digunakan adalah snowflake. Terdapat tiga tabel fakta, penjualan, penerimaan, dan pengembalian. Selain itu, juga terdapat tiga tabel dimensi, barang, tanggal, dan toko.

Setelah membandingkan antara tujuan pembangunanan sistem dengan hasil pengujian sistem maka diambil beberapa kesimpulan bahwa data warehouse yang dibangun sudah bisa menghasilkan informasi yang cukup akurat dan membantu dalam proses analisis.

(5)

ABSTRACT

DEVELOPING DATA WAREHOUSE

IN

CV. SASWCO PERDANA

by :

Aloysius Rizkan Pasulu

10107298

CV. Saswco Perdana is a garment company that have a large amount of data. The process to analyse those data need considerable amount of time. In order to make analyzing process easier, it would need a container which can accommodate those data before processed. The best solution for that problems is data warehouse.

Data warehouse to be constructed will use two-layer architecture. Data warehouse scheme that used is snowflake. There are three fact table, sales, receive, and return. Furthermore, there are three dimensional table, item, date, and shop.

After comparing the goals of developing data warehouse with the results of testing of the system, then we can drawn some conclusions that data warehouse has been built can produce sufficiently accurate information and assist in the analysis process.

(6)

1.1 Latar Belakang

CV. Saswco Perdana adalah perusahaan yang bergerak di bidang desain baju dan konveksi baju. Tema desain yang dipilih oleh CV. Saswco Perdana adalah music t-shirt. CV. Saswco Perdana berpusat di Kompleks Bumi Panyileukan Blok C10 No. 2 Bandung. CV. Saswco Perdana didirikan pada tahun 1996. Hingga saat ini, CV. Saswco Perdana memiliki lebih dari 15 toko cabang yang tersebar di berbagai kota di Indonesia. Pegawai yang bekerja di CV. Saswco Perdana ini rata-rata adalah lulusan sekolah menengah pertama ataupun sekolah menengah atas.

Masalah yang saat ini dialami pihak manajemen CV. Saswco Perdana terletak pada sulitnya mendapatkan informasi yang memadai untuk melakukan analisis terhadap keinginan pasar. Hal disebabkan karena sulitnya melakukan proses pengolahan data penjualan, penerimaan, dan pengembalian yang ada di database pusat. Masalah lain yang muncul adalah sulitnya mencetak laporan yang diperlukan dalam proses analisis.

Dari permasalahan di atas, maka CV. Saswco Perdana membutuhkan sebuah sistem yang dapat memberikan informasi dari masing-masing toko, tanpa mengharuskan masing-masing toko untuk membuat laporan. Laporan harus bisa

(7)

langsung dicetak oleh pihak manajemen pusat. Dengan adanya sistem tersebut, maka CV. Saswco Perdana dapat menentukan jumlah produksi serta target distribusi sebuah produk dengan lebih akurat lagi.

Sistem terkomputerisasi yang dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan permasalahan di atas, adalah data warehouse. Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek, terintegrasi, time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses manajemen pengambilan keputusan. Menurut Vidette Poe, data warehouse merupakan basis data yang bersifat analisis dan read only yang digunakan sebagai fondasi dari sistem penunjang keputusan. Menurut Paul Lane, data warehouse merupakan basis data relasional yang didesain lebih kepada query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandung data historis dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.

Dari uraian di atas, maka penulis ingin membangun sebuah data warehouse yang dapat memudahkan pihak manajemen pusat dalam mendapatkan informasi dari masing-masing toko cabang. Dengan adanya sistem tersebut, diharapkan dapat membantu pihak manajemen CV. Saswco Perdana dalam menentukan jumlah produksi dan target distribusi. Oleh karena itu, penulis mengambil tugas akhir dengan judul pembangunan data warehouse di CV. Saswco Perdana.

(8)

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, penulis dapat mengidentifikasikan permasalahan sebagai berikut :

Bagaimana membangun sebuah data warehouse di CV. Saswco Perdana.

1.3 Maksud dan Tujuan

Maksud dari penulisan tugas akhir ini adalah untuk membangun sebuah sistem terkomputerisasi yang dapat membantu CV. Saswco Perdana dalam memperoleh informasi dari semua toko cabang yang ada. Sedangkan tujuan yang ingin dicapai adalah :

1. Memudahkan pihak manajemen untuk mengolah data penjualan, penerimaan, dan pengembalian dari masing-masing toko yang telah ada di database pusat.

2. Memudahkan dalam proses analisis data penjualan, penerimaan, dan pengembalian.

3. Membantu pihak manajemen CV. Saswco Perdana dalam menghasilkan laporan yang dapat digunakan untuk menentukan strategi produksi dan distribusi.

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan-batasan masalah dalam pembangunan data warehouse sebagai berikut :

(9)

2. Data yang diolah adalah data penjualan, penerimaan, dan pengembalian.

3. Pemodelan data warehouse yang digunakan adalah snowflake.

4. Pemodelan analisis perangkat lunak yang digunakan adalah pemodelan analisis terstruktur.

5. DBMS yang digunakan MySQL.

6. Aplikasi pendukung dibangun dengan menggunakan Borland Delphi 7.

1.5 Metodologi Penelitian

1.5.1 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data adalah suatu metode atau cara untuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan. Metode yang digunakan adalah :

1. Studi Pustaka

Studi pustaka adalah proses untuk memperoleh informasi dari referensi-referensi yang berhubungan dengan penyusunan tugas akhir, baik dari internet maupun buku-buku yang berhubungan dengan data warehouse. Berdasarkan referensi yang telah terkumpul, dapat diambil kesimpulan mengenai perancangan sistem, teknik pengerjaan, maupun metode-metode apa saja yang akan digunakan dalam penyelesaian tugas akhir ini.

2. Wawancara

Wawancara adalah teknik pengumpulan data dengan mengadakan komunikasi dengan sumber data (user). Komunikasi tersebut dilakukan

(10)

dengan dialog secara lisan, baik langsung maupun tidak langsung. Dengan cara ini, diharapkan tujuan dari pembangunan sistem ini dapat tercapai dengan segera karena langsung melibatkan user dalam proses pembangunannya.

3. Observasi

Observasi adalah proses pengamatan secara langsung. Pengamatan ini perlu dilakukan untuk mengetahui kebiasaan user dalam aktifitas sehari-harinya.

1.5.2 Metode Penelitian

Metode penelitian yang digunakan dalam pembangunan sistem ini adalah model waterfall. Berikut adalah gambaran dari model waterfall :

Gambar 1.1 Waterfall Model 1. Communication

Proses ini adalah proses penentuan tujuan, batasan, kebutuhan dan pendekatan yang akan digunakan dalam pembangunan sistem.

(11)

2. Planning

Proses ini adalah proses perancaan perkiraan waktu, biaya, dan lain-lain.

3. Modeling

Proses ini adalah proses perancangan, baik perancangan fungsionalitas dan perancangan antarmuka.

4. Construction

Pada proses ini, pembangunan sistem mulai dilakukan berdasarkan perancangan yang sudah dilakukan.

5. Deployment

Pada proses ini, sistem mulai dijalankan dan diuji coba dari kesalahan yang mungkin terjadi. Selain itu, uji coba ini juga dilakukan dengan mewawancarai pengguna.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika dari penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

Bab I. Pendahuluan

Bab ini berisi latar belakang, perumusan masalah, maksud dan tujuan, batasan masalah, metodologi penelitian, sistematika penulisan.

Bab II. Tinjauan Pustaka

Berisi teori-teori pendukung dalam membangun data warehouse.

Bab III. Analisis dan Perancangan

Berisi tentang analisis dan perancangan untuk sistem yang akan dibangun.

(12)

Bab IV. Implementasi dan Pengujian

Berisi implementasi dari hasil analisis dan perancangan, serta hasil pengujian sistem.

Bab V. Kesimpulan dan Saran

Berisi tentang kesimpulan yang dapat ditarik dan saran-saran yang dapat diberikan untuk pengembangan sistem lebih lanjut.

(13)

2.1 Profil Perusahaan

CV. Saswco Perdana adalah perusahaan yang bergerak di bidang desain baju dan konveksi baju. Tema desain yang dipilih oleh CV. Saswco Perdana adalah music t-shirt.

CV. Saswco Perdana berpusat di Kompleks Bumi Panyileukan Blok C10 No. 2 Bandung. CV. Saswco Perdana didirikan pada tahun 1996. Hingga saat ini, CV. Saswco Perdana memiliki lebih dari 15 toko cabang yang tersebar di berbagai kota di Indonesia.

2.2 Landasan Teori

Subbab ini berisi teori-teori pendukung yang digunakan dalam proses analisis dan implementasi tugas akhir ini.

2.2.1 Data

Menurut Whitten, et al (2004 : 23), data adalah fakta mentah mengenai orang, tempat, kejadian, dan hal-hal yang penting dalam organisasi.

Menurut Prahasta (2005 : 30), data merupakan bahasa, simbol-simbol pengganti lain yang disepakati oleh umum dalam menggambarkan objek,

(14)

manusia, peristiwa, aktivitas, konsep. Singkatnya data merupakan suatu kenyataan apa adanya.

2.2.2 Data Warehouse

Gudang data (Bahasa Inggris: data warehouse) adalah suatu sistem komputer untuk mengarsipkan dan menganalisis data historis suatu organisasi seperti data penjualan, gaji, dan informasi lain dari operasi harian. Pada umumnya suatu organisasi menyalin informasi dari sistem operasionalnya (seperti penjualan dan SDM) ke gudang data menurut jadwal teratur, misalnya setiap malam atau setiap akhir minggu. Setelah itu, manajemen dapat melakukan query kompleks dan analisis (contohnya penambangan data, data mining) terhadap informasi tersebut tanpa membebani sistem yang operasional.

Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek, terintegrasi, time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses manajemen pengambilan keputusan. Menurut Vidette Poe, data warehouse merupakan basis data yang bersifat analisis dan read only yang digunakan sebagai fondasi dari sistem penunjang keputusan. Menurut Paul Lane, data warehouse merupakan basis data relasional yang didesain lebih kepada query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandung data historis dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.

(15)

2.2.3 Two-Layer Architecture

Menurut Matteo Golfarelli and Stefano Rizzi dalam bukunya yang berjudul Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies, ada beberapa jenis arsitektur data warehouse yang dapat digunakan dalam pembangunan data warehouse. Salah satunya adalah two-layer architecture.

Gambar 2.1 Two-Layer Architecture

Lapisan pertama adalah source layer. Pada lapisan ini, data masih berupa operasional data. Data operasional yang akan digunakan pada pembangunan data warehouse kali ini sudah berupa data logic yang ada di database server.

Lapisan kedua adalah data staging. Pada lapisan ini, data operasional akan diekstrak ( lebih dikenal dengan proses ETL ) ke dalam data warehouse.

(16)

Lapisan ketiga adalah data warehouse layer. Informasi akan disimpan pada sebuah penyimpanan logic yang tersentralisasi, yaitu data warehouse. Data warehouse dapat diakses secara langsung, dan juga bisa digunakan sebagai sumber untuk membuat data marts yang merupakan sebagian dari duplikasi data warehouse dan dirancang khusus bagian khusus.

Lapisan keempat adalah analysis. Analisis disini nantinya akan menggunakan OLAP sebelum dijadikan sebuah laporan khusus.

2.2.4 ETL(Extraction, Transformation, and Loading)

Menurut Matteo Golfarelli and Stefano Rizzi dalam bukunya yang berjudul Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies, proses ETL adalah proses ekstraksi, integrasi, dan pembersihan data dari data operasional (source layer) sebelum kemudian dimasukkan kedalam data warehouse. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.2, proses ETL terdiri dari 4 tahapan yaitu extraction, cleansing, transformation, dan loading.

(17)

Gambar 2.2 Proses ETL

Langkah pertama adalah Extraction. Pada proses ini, data operasional yang diperlukan pada data warehouse akan dibaca untuk kemudian masuk ke proses cleansing.

Langkah kedua adalah Cleansing. Pada proses ini, data operasional yang telah dibaca akan diperbaiki dari kesalahan – kesalahan pada proses input data. Misalnya terjadi redudansi data, nilai suatu field yang tidak sesuai, ketidak konsistenan dari data, dan lain – lain. Disini juga record yang salah satu fieldnya memiliki null value akan dibersihkan.

(18)

Langkah ketiga adalah Transformation. Pada proses ini, data yang sudah dibersihkan, diubah dari format data operasional menjadi format data warehouse.

Langkah keempat adalah Loading. Pada proses ini, data yang sudah dibaca, dibersihkan, dan dirubah formatnya, akan disimpan pada data warehouse. Ada dua teknik dalam proses loading ini. Yang pertama adalah refresh. Teknik akan mengganti data lama di data warehouse dengan data yang baru jika diperlukan. Teknik yang kedua adalah update. Teknik ini tidak mengganti data yang sudah ada di data warehouse, tetapi terus menambahkan data yang baru ke dalam data warehouse.

2.2.5 Snowflake

Snowflake adalah skema yang memiliki dimensi yang digunakan secara bersama-sama oleh banyak tabel fakta dan masih dipecah kembali. Skema ini dipilih karena pada dimensi barang dan dimensi toko, masih perlu didetailkan untuk mempermudah dalam proses dicing pada OLAP.

2.2.6 OLAP

OLAP adalah salah satu cara untuk mengolah data yang ada pada sebuah data warehouse. OLAP memberikan jawaban terhadap query analytic untuk data yang bersifat multidimensional. Teknik dalam OLAP ini ada berbagai macam. Dalam pengembangan kali ini, teknik yang akan digunakan adalah slicing dan dicing.

(19)

Slicing adalah suatu operasi yang mengambil potongan kubus berdasarkan nilai tertentu pada suatu dimensi. Misalnya, mengambil data penjualan pada tanggal 1 April 2011.

Dicing adalah sebuah operasi untuk mengurangi kumpulan data yang akan dianalisis dengan memberikan sebuah kriteria seleksi. Misalnya, mengambil data penjualan yang terjadi pada masing-masing kota.

2.2.7 Komunikasi

Komunikasi berasal dari bahasa inggris communication. Kata communication berasal dari bahasa latin communicare = berbagi / share. Komunikasi dapat diartikan proses menampilkan, mengubah, menginterprestasikan atau mengolah informasi antara manusia dan mesin. Dalam komunikasi ada 3 elemen penting, yaitu pengirim, penerima, dan media transmisi.

2.2.8 Jaringan Komputer

Jaringan komputer adalah sebuah sistem yang terdiri atas komputer, software dan perangkat jaringan lainnya yang bekerja bersama-sama untuk mencapai suatu tujuan yang sama. Tujuan dari jaringan komputer adalah :

1. Membagi sumber daya: contohnya berbagi pemakaian pencetak (printer), Unit Pengolah Pusat (CPU), memori, Cakram keras (harddisk}

2. Komunikasi: contohnya surat elektronik (e-mail), pesan instan (instant messaging), percakapan di internet (chatting)

(20)

Agar dapat mencapai tujuan yang sama, setiap bagian dari jaringan komputer meminta dan memberikan layanan (service). Pihak yang meminta/menerima layanan disebut klien (client) dan yang memberikan/mengirim layanan disebut peladen (server). Arsitektur ini disebut dengan sistem client-server, dan digunakan pada hampir seluruh aplikasi jaringan komputer.

Suatu jaringan komputer terdiri atas : 1. Minimal dua buah komputer.

2. Kartu jaringan (network interface card / NIC) pada setiap komputer. 3. Medium koneksi, yang menghubungkan kartu jaringan satu komputer

ke komputer lainnya, biasa disebut sebagai medium transmisi data, bisa berupa kabel maupun nirkabel atau tanpa-kabel (wireless seperti radio, microwave, satelit, dan sebagainya).

4. Perangkat lunak sistem operasi jaringan (network operating system software / NOSS) yang berfungsi untuk melakukan pengelolaan sistem jaringan, misalnya: Windows 2000, Windows NT, Novell Netware, Linux, dan sebagainya.

5. Peralatan interkoneksi seperti Hub, Bridge, Switch, Router, Gateway, apabila jaringan yang dibentuk semakin luas jangkauannya.

2.2.9 Topologi Star

Disebut topologi star karena bentuknya seperti bintang, sebuah alat yang disebut concentrator bisa berupa hub atau switch menjadi pusat, dimana semua komputer dalam jaringan dihubungkan ke concentrator ini.

(21)

1. Pada topologi Bintang (Star) sebuah terminal pusat bertindak sebagai pengatur dan pengendali semua komunikasi yang terjadi. Terminal-terminal lainnya melalukan komunikasi melalui Terminal-terminal pusat ini. 2. Terminal kontrol pusat bisa berupa sebuah komputer yang difungsikan

sebagai pengendali tetapi bisa juga berupa hub atau MAU (Multi Accsess Unit).

Gambar 2.3 Topologi Star

3. Terdapat dua alternatif untuk operasi simpul pusat.

a. Simpul pusat beroperasi secara “broadcast” yang menyalurkan data ke seluruh arah. Pada operasi ini walaupun secara fisik kelihatan sebagai bintang namun secara logik sebenarnya beroperasi seperti bus. Alternatif ini menggunakan hub.

b. Simpul pusat beroperasi sebagai switch, data kiriman diterima oleh simpul kemudian dikirim hanya ke terminal tujuan (bersifat point-to-point), akternatif ini menggunakan MAU sebagai pengendali.

(22)

4. Bila menggunakan hub maka secara fisik sebenarnya jaringan berbentuk topologi star namun secara logis bertopologi bus. Bila menggunakan MAU maka baik fisik maupun logis bertopologi star.

2.2.10 Data Flow Diagram (DFD)

DFD adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk menggambarkan darimana asal data dan kemana tujuan data yang keluar sistem, dimana data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut dan interaksi antara data yang tersimpan dan proses yang akan dikenakan pada data tersebut.

DFD sering digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan dikembangkan sacara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir (misalnya lewat telepon, surat dan sebagainya). Atau lingkungan fisik dimana data tersebut akan disimpan (misalnya file kartu, hard disk, tape, disket dan sebagainya).

DFD merupakan alat yang cukup populer saat ini, karena dapat menggambarkan arus data didalam sistem dengan terstruktur dan jelas. Lebih lanjut DFD merupakan dokumentasi dari sistem yang baik.

Beberapa simbol yang akan digunakan di dalam DFD antara lain menurut Jogianto adalah sebagai berikut :

1. Kesatuan luar ( External Entity )

Setiap sistem pasti mempunyai batas sistem yang memisahkan suatu sistem dengan lingkungan luarnya. Sistem akan menerima input dan menghasilkan output kepada lingkungan luarnya. Kesatuan luar (external entity) merupakan kesatuan dilingkungan luar sistem dapat

(23)

berupa orang, organisasi atau sistem lainnya yang berada dilingkungan luarnya yang akan memberikan input atau menerima output dari sistem. Kesatuan luar ini kebanyakan adalah salah satu dari berikut ini:

a. Suatu kantor, departemen atau divisi dalam perusahaan tetapi di luar sistem yang sedang dikembangkan.

b. Orang atau sekelompok orang di organisasi tetapi di luar sistem yang sedang dikembangkan.

c. Suatu organisasi atau orang di luar organisasi.

d. Sistem informasi yang lain di luar sistem yang sedang dikembangkan.

e. Sumber asli dari suatu transaksi.

f. Penerimaan akhir dari suatu laporan yang dihasilkan oleh sistem.

2. Aliran Data ( Data Flow )

Aliran data di DFD diberi simbol suatu panah. Aliran data ini mengalir diantara proses (process), simpan data (data store) dan kesatuan luar (external entity). Aliran data ini menunjukkan aliran dari data yang dapat berupa masukkan untuk sistem atau hasil dari proses sistem. 3. Proses

Proses adalah kegiatan atau kerja yang dilakukan oleh orang, mesin atau komputer dari hasil suatu arus data yang masuk ke dalam proses untuk dihasilkan arus data yang akan keluar dari proses yang

(24)

digambarkan secara umum. Suatu proses dapat ditunjukkan dengan simbol lingkaran atau dengan simbol empat persegi panjang tegak dengan sudut-sudutnya tumpul.

4. Berkas atau Simpanan Data ( Data Store )

Berkas atau simpanan data merupakan simpanan dari data yang dapat berupa :

a. Suatu file atau database di sistem komputer. b. Suatu arsip atau catatan manual.

2.2.11 Pengertian Basis Data (Database)

Banyak sekali pengertian tentang basis data. Berikut adalah pengertian basis data menurut beberapa ahli :

1. Menurut Gordon C. Everest : Database adalah koleksi atau kumpulan data yang mekanis, terbagi/shared, terdefinisi secara formal dan dikontrol terpusat pada organisasi.

2. Menurut C.J. Date : Database adalah koleksi “data operasional” yang tersimpan dan dipakai oleh sistem aplikasi dari suatu organisasi.

a. Data input adalah data yang masuk dari luar sistem b. Data output adalah data yang dihasilkan sistem

c. Data operasional adalah data yang tersimpan pada sistem 3. Menurut Toni Fabbri : Database adalah sebuah sistem file-file yang

terintegrasi yang mempunyai minimal primary key untuk pengulangan data.

(25)

4. Menurut S. Attre : Database adalah koleksi data-data yang saling berhubungan mengenai suatu organisasi / enterprise dengan macam-macam pemakaiannya.

2.2.12 Pengenalan MySQL

MySQL merupakan sebuah software yang berguna sebagai suatu Database Server yang cukup terkenal. Database server itu sendiri merupakan suatu software yang bertugas untuk melayani permintaan (request) query dari client.

MySQL sebagai suatu database server mempunyai beberapa kemampuan, salah satunya harus menyediakan suatu sistem manajemen database yang dapat mengatur bagaimana menyimpan, menambah, mengakses data dan transaksi-transaksi database lainnya. MySQL cepat sekali berkembang, karena MySQL merupakan suatu software yang bersifat Open Source.

2.2.13 Borland Delphi

Borland Delphi atau biasa yang disebut Delphi saja, merupakan sarana pemrograman aplikasi visual. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa pemrograman Pascal atau kemudian juga yang disebut bahasa pemrograman Delphi. Delphi merupakan generasi penerus dari Turbo Pascal. Turbo Pascal yang diluncurkan pada tahun 1983 dirancang untuk dijalankan pada system operasi DOS (yang merupakan system operasi yang paling banyak digunakan pada saat itu). Sedangkan Delphi yang diluncurkan pertama kali tahun 1995 dirancang untuk beroperasi dibawah system operasi windows.

(26)

Delphi adalah compiler (penterjemah) bahasa Delphi (awalnya dari pascal) yang merupakan bahasa tingkat tinggi sekelas dengan basic, C. Bahasa pemrograman di Delphi disebut bahasa procedural yaitu bahasa atau sintaknya mengikuti urutan tertentu. Delphi disebut juga Visual Programming artinya komponen-komponen yang ada tidak hanya berupa teks tetapi muncul berupa gambar-gambar.

Delphi memiliki sarana untuk pembuatan aplikasi, mulai dari sarana untuk pembuatan form, menu, toolbar, hingga kemampuan untuk menangani pengelolaan basis data yang besar. Kelebihan-kelebihan yang dimiliki Delphi antara lain karena pada Delphi, form dan komponen-komponennya dapat dipakai ulang dan dikembangkan, tersedia template aplikasi dan template form, memiliki lingkungan pengembangan visual yang dapat diatur sesuai kebutuhan, menghasilkan file terkompilasi yang berjalan lebih cepat, serta kemampuan mengakses data dari bermacam-macam format.

Delphi menggunakan bahasa objek pascal didalam lingkungan pemrograman visual. Kombinasi ini menghasilkan sebuah lingkungan pengembangan aplikasi yang berorientasi objek (Object Oriented Programming). Dengan konsep seperti ini, maka pembuatan aplikasi menggunakan Delphi dapat dilakukan dengan cepat dan menghasilkan aplikasi yang tangguh. Form dan komponen yang ada didalamnya, misalnya, dapat disimpan dalam suatu paket komponen yang dapat digunakan kembali, atau dimodifikasi seperlunya saja.

Khususnya untuk pemrograman database, Delphi menyediakan object yang sangat kuat, canggih dan lengkap, sehingga memudahkan pemrograman

(27)

dalam merancang, membuat dan menyelesaikan aplikasi database yang diinginkan. Selain itu, Delphi juga dapat menangani data dalam berbagai format database, misalnya format MS.Access, Oracle, Foxro, Informix dan lain-lain. Format database yang dianggap asli dari Delphi adalah Paradox dan dBase.

Keunggulan yang dimiliki oleh Borland Delphi yaitu : a. Memiliki banyak fitur dan komponen

b. Mudah dalam penulisan coding

(28)

Proses analisis dan perancangan sistem merupakan suatu prosedur yang dilakukan untuk pemeriksaan masalah dan penyusunan alternatif pemecahan masalah yang timbul serta membuat spesifikasi sistem yang akan diusulkan.

3.1 Analisis Masalah

Permasalahan yang dihadapi oleh pihak CV. Saswco Perdana adalah dalam produksi dan pendistribusian barang. Data penjualan yang diperoleh oleh kantor pusat, tidak memberikan informasi yang cukup tentang desain dan model mana yang banyak diminati oleh masyarakat dari masing-masing kota, sehingga pihak manajemen CV. Saswco Perdana tidak mengetahui desain yang diminati oleh masyarakat di masing-masing kota. Hal ini menyebabkan pihak manajemen kesulitan dalam menentukan jumlah produksi dan target distribusi sebuah produk.

3.2 Perspektif Produk

Sistem yang akan dibangun merupakan sebuah wadah yang digunakan untuk menampung data dari berbagai kantor cabang. Dari wadah inilah nantinya bisa dilakukan proses analisis seperti OLAP dan juga bisa digunakan sebagai reporting tools.

(29)

Data operasional dari masing kantor cabang nantinya akan dimasukkan ke database pusat. Setelah itu, akan dilakukan proses Extraction, Transformation, dan Loading untuk menyaring data yang akan dimasukkan ke data warehouse.

3.3 Fungsi Produk

Secara umum, data warehouse yang akan dibangun ini akan difungsikan sebagai OLAP tools yang kemudian akan dibuat menjadi sebuah laporan kepada pihak managemen CV. Saswco Perdana. Data Warehouse yang akan dibangun juga harus dapat menyajikan data yang diinginkan oleh pihak managemen.

Data yang ingin disajikan nantinya adalah data penjualan, data penerimaan barang masing kantor cabang, dan data pengembalian barang dari masing-masing kantor cabang. Proses ETL harus dapat berjalan sesuai dengan permintaan user. Begitu juga dengan proses reporting, harus dapat menyesuaikan dengan permintaan pengguna.

3.4 Batasan-Batasan

Data Warehouse harus berisi data penjualan, penerimaan, dan pengembalian barang masing toko cabang. Proses ETL dilakukan oleh secara manual oleh user.

3.5 Asumsi dan Kebergantungan

Diasumsikan data yang hendak di ekstrak ke data warehouse telah ada di database pusat. Data Warehouse ini juga hanya akan berisi data penjualan, penerimaan, dan pengembalian barang masing-masing toko. Sistem ini sangat tergantung dengan data yang ada di pusat dan proses ETL.

(30)

3.6 Deskripsi Rinci Kebutuhan

Bagian ini berisi semua kebutuhan perangkat lunak yang diuraikan secara rinci untuk keperluan perancangan parangkat lunak. Kebutuhan perangkat lunak tersebut meliputi kebutuhan antarmuka eksternal, kebutuhan fungsional dan non fungsional, kebutuhan data, attribut perancangan.

3.6.1 Analisis Kebutuhan Non Fungsional

Analisis non-fungsional merupakan analisis yang dibutuhkan untuk menentukan spesifikasi kebutuhan sistem. Spesifikasi ini juga meliputi elemen atau komponen-komponen apa saja yang dibutuhkan untuk sistem yang akan dibangun sampai dengan sistem tersebut diimplementasikan. Analisis kebutuhan ini juga menentukan spesifikasi masukan yang diperlukan sistem, keluaran yang akan dihasilkan sistem dan proses yang dibutuhkan untuk mengolah masukan sehingga menghasilkan suatu keluaran yang diinginkan.

3.6.1.1Analisis Pengguna

Pengguna yang nantinya akan menggunakan sistem ini hanya ada satu. Berikut adalah karakteristik pengguna di CV. Saswco Perdana :

Nama : Ir. Dedi Supriyadi

Pendidikan : S1

Jabatan : Direktur

Sistem operasi yang sering digunakan : Windows XP

(31)

Kebutuhan pengguna untuk dapat dapat menggunakan aplikasi ini adalah sebagai berikut :

Tabel 3.1 Karakteristik Pengguna

Pengguna Tanggung

Jawab Hak Akses

Tingkat Pendidi

kan

Tingkat

Ketrampilan Pengalaman

Jenis Pelatihan User Melihat data

penjualan, penerimaan, dan

pengembalian dan mencetak laporan

ETL dan analisis

S1 Mengoperasi kan komputer Menggunakan komputer Penggunaan aplikasi

Berdasarkan perbandingan dari analisis pengguna diatas, dapat diambil kesimpulan bahwa kebutuhan pengguna sudah terpenuhi. Untuk dapat menggunakan aplikasi ini diperlukan pelatihan khusus.

3.6.1.2Analisis Perangkat Keras

Spesifikasi perangkat keras yang ada di CV. Saswco Perdana adalah sebagai berikut :

1. Processor : Intel Pentium 4, 2.0 GHz 2. Memory : RAM 1 GB

3. Harddisk : 80 GB 4. VGA : 128 MB 5. Resolusi : 1024 x 768

Sedangkan kebutuhan minimum perangkat keras yang diperlukan untuk aplikasi ini adalah sebagai berikut :

(32)

1. Processor : CPU 1.7 GHz

2. Memory : RAM 128 MB

3. Hardisk : 20 GB (Free Space)

4. VGA : 32 MB

5. Resolusi Minimum : 1024 x 768

Dari analisis diatas dapat disimpulkan bahwa kebutuhan perangkat keras untuk dapat mengimplementasikan sistem ini sudah terpenuhi.

3.6.1.3Analisis Perangkat Lunak

Sistem operasi yang ada di CV. Saswco Perdana adalah Microsoft Windows XP Service Pack 2. Selain ada aplikasi yang biasa digunakan yaitu Microsoft Office Word dan Microsoft Office Excel.

Sistem yang akan dibangun ini membutuhkan sistem operasi Microsoft Windows XP. Selain itu, sistem ini juga membutuhkan DBMS MySQL sebagai tempat penampungan data warehouse.

3.6.1.4Analisis Jaringan

(33)

Gambar 3.1 Denah jaringan di CV. Saswco Perdana

Sistem ini kemungkinan akan digunakan melalui banyak komputer client. Oleh karena itu dibutuhkan jaringan komputer yang menghubungkan komputer server dan komputer client. Protokol jaringan yang akan dibutuhkan adalah TCP/IP. Topologi jaringan yang dapat digunakan untuk mengimplementasikan data warehouse ini adalah star.

Berdasarkan analisis kebutuhan jaringan, jaringan yang dimiliki CV. Saswco Perdana sudah memenuhi kebutuhan jaringan.

3.7 Deskripsi OLTP

Bagian ini berisi tentang sistem lama yang ada di CV. Saswco Perdana. Pada bagian ini akan dideskripsikan tentang skema relasi yang sudah terbentuk di CV. Saswco Perdana.

(34)

3.7.1 Skema Relasi

Berikut adalah skema relasi dari data yang ada di CV. Saswco Perdana.

Gambar 3.2 Skema Relasi CV. Saswco Perdana

3.8 Pemodelan Data Warehouse

3.8.1 Arsitektur Pembangunan Data Warehouse

Arsitektur yang akan digunakan adalah Two-Layer Architecture. Arsitektur ini terdiri dari 4 lapisan aliran data.

(35)

Gambar 3.3 Two-LayerArchitecture 3.8.2 Source Layer

Pada lapisan ini, data masih berupa operasional data. Data operasional yang akan digunakan pada pembangunan data warehouse kali ini sudah berupa data logic yang ada di database server. Skema relasi database yang ada di CV. Saswco Perdana ada pada gambar 3.2.

3.8.3 Data Staging

Pada lapisan ini, data operasional akan diekstrak ( lebih dikenal dengan proses ETL ) ke dalam data warehouse. ETL terdiri dari 4 langkah.

(36)

Gambar 3.4 Langkah-Langkah ETL

Langkah pertama adalah Extraction. Pada proses ini, data operasional yang diperlukan pada data warehouse akan dibaca untuk kemudian masuk ke proses cleansing. Data yang akan diambil nantinya adalah data penjualan, data penerimaan, dan data pengembalian. Data-data akan diambil dari tabel penjualan, penerimaan, pengembalian, barang, kategori, warna, desain, grup_musik, toko, kota, dan propinsi. Untuk data penjualan, data penerimaan, dan data pengembalian tidak akan diambil keseluruhan. Untuk data-data tersebut akan dirangkum menjadi data harian. Tabel 3.2 sampai tabel 3.10 merupakan contoh data hasil extraction :

(37)

Tabel 3.2 Contoh ekstraksi data propinsi

Tabel 3.3 Contoh ekstraksi data kota

Tabel 3.4 Contoh ekstraksi data toko

Tabel 3.5 Contoh ekstraksi data kategori

(38)

Tabel 3.7 Contoh ekstraksi data grup musik

Tabel 3.8 Contoh ekstraksi data desain

Tabel 3.9 Contoh ekstraksi data barang

Tabel 3.10 Contoh ekstraksi data pengembalian

Langkah kedua adalah Cleansing. Pada proses ini, data operasional yang telah dibaca akan diperbaiki dari kesalahan-kesalahan pada proses input data. Misalnya terjadi redudansi data, nilai suatu field yang tidak sesuai, ketidak konsistenan dari data, dan lain-lain. Disini juga record pada tabel fakta yang salah satu fieldnya memiliki null value akan dibersihkan. Kode barang juga akan dicocokan kembali dengan kode kategori dan kode grup musik. Jika ada kode

(39)

barang yang tidak ada pada kode kategori ataupun kode grup musik, maka record tersebut tidak akan dimasukkan.

Langkah ketiga adalah Transformation. Pada proses ini, data yang sudah dibersihkan, diubah dari format data operasional menjadi format data warehouse. Untuk proses ini, format yang akan diubah hanya format tanggal saja, baik pada data penjualan, data penerimaan, maupun data pengembalian. Tanggal tersebut nantinya akan dipecah menjadi tanggal, bulan, dan tahun untuk dimasukkan ke tabel tanggal di data warehouse.

Tabel 3.11 Contoh data hasil transform

Langkah keempat adalah Loading. Pada proses ini, data yang sudah dibaca, dibersihkan, dan dirubah formatnya, akan disimpan pada data warehouse. Teknik yang akan digunakan adalah update. Data yang sudah ada tidak akan dihapus atau diubah karena data akan di-update secara berkala. Nantinya semua data yang sudah melalui proses extraction, cleansing, dan transformation akan langsung dimasukkan ke data warehouse tanpa merubah data yang sudah ada. Tabel 3.12 menunjukkan contoh data hasil ETL yang telah di-load ke data warehouse.

(40)

Tabel 3.12 Contoh data hasil ETL

3.8.4 Data Warehouse

Pada lapisan ini, informasi akan disimpan pada sebuah penyimpanan logic yang tersentralisasi, yaitu data warehouse. Data warehouse dapat diakses secara langsung, dan juga bisa digunakan sebagai sumber untuk membuat data marts yang merupakan sebagian dari duplikasi data warehouse dan dirancang khusus bagian khusus.

Ada 3 jenis laporan yang dibutuhkan oleh pihak manajemen. Laporan pertama adalah data penjualan. Data penjualan harus dapat menginformasikan jenis barang, tanggal penjualan, toko yang menjual, dan jumlah penjualan tiap barang. Laporan kedua adalah data penerimaan barang. Dalam data penerimaan barang, harus dapat menginformasikan tentang jenis barang, tanggal penerimaan, toko, dan jumlah yang diterima. Laporan yang ketiga adalah laporan pengembalian barang. Dalam laporan ini informasi yang harus ada antara lain jenis barang, tanggal pengembalian, toko, dan jumlah pengembalian. Dari uraian diatas, maka nantinya akan dibutuhkan 3 tabel fakta. Tabel penjualan, penerimaan, dan pengembalian.

Dari data tersebut, maka stok masing-masing toko untuk setiap jenis barang dapat diketahui. Selain itu, pihak manajemen juga akan dapat melihat tren

(41)

yang sedang terjadi di sebuah kota, sehingga nantinya pihak manajemen dapat menentukan target produksi dan distribusi dengan lebih baik lagi. Melihat dari kebutuhan tersebut, maka akan ada tabel dimensi yang akan digunakan bersama dalam beberapa tabel fakta dan juga tabel dimensi tersebut nantinya akan dipecah untuk menghasilkan data yang lebih detail. Dari uraian tersebut, maka skema data warehouse yang akan digunakan adalah snowflake.

Gambar 3.5 di bawah ini adalah skema relasi dari data warehouse yang dibangun.

Gambar 3.5 Skema Relasi Data Warehouse

Tabel 3.13 menunjukkan jenis dari masing-masing tabel yang ada pada skema relasi yang ditunjukkan pada gambar 3.5.

Tabel 3.13 Penjelasan tabel-tabel pada skema relasi data warehouse No. Nama Tabel Jenis Tabel

1. penjualan fakta

(42)

No. Nama Tabel Jenis Tabel

3. pengembalian fakta

4. barang dimensi

5. tanggal dimensi

6. toko dimensi

7. kategori dimensi tambahan barang

8. warna dimensi tambahan barang

9. desain dimensi tambahan barang

10. grup_musik dimensi tambahan barang

11. kota dimensi tambahan toko

12. propinsi dimensi tambahan kota

3.8.5 OLAP

Setelah data warehouse terbentuk, langkah terakhir adalah melakukan pengambilan data dari data warehouse. Dalam pembangunan data warehouse kali ini, hasil output dari data warehouse akan berupa laporan dan juga digunakan untuk analisis data dengan OLAP.

Untuk proses OLAP, teknik analisis yang akan digunakan adalah slicing dan dicing. Kedua teknik tersebut dipilih karena sangat membantu dalam proses filtering data berdasarkan tiap dimensi maupun turunan dari masing-masing dimensi. Filtering data tersebut tidak hanya berdasarkan satu dimensi saja, tetapi bisa juga dari beberapa atau semua dimensi. Selain itu, dengan teknik slicing dan dicing kebutuhan informasi di CV. Saswco Perdana sudah terpenuhi yaitu data penjualan, penerimaan, dan pengembalian yang nantinya dapat difilter berdasarkan tanggal, barang, dan toko.

(43)

3.8.5.1Slicing dan Dicing

Slicing dan dicing adalah proses mengambil potongan kubus berdasarkan nilai tertentu pada satu dimensi atau beberapa dimensinya. Gambar 3.6 menunjukkan cube yang terbentuk dari skema relasi warehouse yang sudah terbentuk.

Gambar 3.6 Ilustrasi Cube

Tabel 3.14 menunjukkan contoh data yang ada di datawarehouse. Tabel 3.14 Contoh data

Berikut adalah contoh dari slicing. Jika dari tabel 3.3 diatas, kita ingin melihat data penjualan dari toko dewi sartika di Bandung pada tanggal 3 Desember 2010, maka lakukan seleksi pada data diatas berdasarkan dimensi toko dan tanggal. Hasilnya akan seperti gambar 3.7 dibawah ini :

(44)

Gambar 3.7 Ilustrasi Slicing

Tabel 3.15 menunjukkan contoh data hasil proses slicing. Tabel 3.15 Contoh data sesudah Slicing

Berikut adalah contoh dari dicing. Jika dari tabel 3.3 diatas, kita ingin melihat data penjualan dari toko yang berada di kota Bandung pada Desember 2010, maka lakukan pengelompokan dan seleksi berdasarkan turunan dari dimensi toko , tanggal dan barang. Hasilnya akan seperti gambar 3.8 dibawah ini :

(45)

Gambar 3.8 Ilustrasi Dicing

Tabel 3.16 menunjukkan contoh data sesudah proses dicing. Tabel 3.16 Contoh data sesudah Dicing

3.9 Kebutuhan Fungsional

Kebutuhan fungsional adalah spesifikasi yang rinci tentang hal-hal yang dilakukan pada saat implementasi sistem. Kebutuhan fungsional pada aplikasi pendukung data warehouse yang akan dibangun meliputi diagram konteks, DFD Level 1 dan DFD Level 2.

(46)

3.9.1 Diagram Konteks

Diagram konteks adalah model atau gambar yang menggambarkan hubungan sistem dengan lingkungan sistem. Gambar diagram konteks pada aplikasi ini bisa dilihat pada gambar 3.9.

Gambar 3.9 Diagram Konteks

3.9.2 DFD Level 1

DFD Level 1 adalah penurunan dari diagram konteks untuk menjabarkan proses-proses yang akan terjadi dalam sistem. Gambar DFD Level 1 dapat dilihat pada gambar 3.10.

(47)

Gambar 3.10 DFD Level 1

Tabel 3.17 merupakan spesifikasi proses dari DFD Level 1 yang ditunjukkan pada gambar 3.10.

Tabel 3.17 Spesifikasi Proses DFD Level 1

No.

Proses Input Proses Output

1 periode_warehouse, data_operasional, info_pengaturan

Mengambil data yang diperlukan dari database operasional. Data yang sudah didapatkan kemudian dibersihkan, kemudian format datanya disesuaikan dengan data warehouse, kemudian data tersebut disimpan ke masing-masing

data_kategori, data_warna, data_desain, data_grup_musik, data_barang, data_tanggal,

(48)

tabel. data_toko, data_kota, data_propinsi, data_penjualan, data_penerimaan, data_pengembalian 2 data_analisis,

data_pengaturan, data_analisis_kategori, data_analisis _warna, data_analisis _desain, data_analisis _grup_musik, data_analisis _barang, data_analisis _tanggal, data_analisis _toko, data_analisis _kota, data_analisis _propinsi, data_analisis _penjualan, data_analisis _penerimaan, data_analisis _pengembalian

Dalam proses ini akan dilakukan analisis data yang sudah ada di dalam data warehouse.

hasil_analisis, laporan

3 data_setting Menyimpan informasi pengaturan yang dibuat oleh user dalam proses ETL dan analisis.

(49)

3.9.3 DFD Level 2 Proses 2

DFD Level 2 proses 2 ini merupakan penurunan dari proses analisis yang ada pada DFD Level 1. Dalam DFD Level 2 ini akan ada 4 proses. Untuk gambar DFD Level 2 proses 2 dapat dilihat pada gambar 3.11.

Gambar 3.11 DFD Level 2 Proses 2

Tabel 3.18 merupakan spesifikasi proses dari DFD Level 1 yang ditunjukkan pada gambar 3.11.

Tabel 3.18 Spesifikasi Proses DFD Level 2 Proses 2

No. Proses Input Proses Output

2.1 data_analisis User menginputkan parameter-paramater analisis, seperti memilih komponen yang akan menjadi batas seleksi.

(50)

2.2 data_pengaturan, data_analisis_kategori, data_analisis _warna, data_analisis _desain, data_analisis _grup_musik, data_analisis _barang, data_analisis _tanggal, data_analisis _toko, data_analisis _kota, data_analisis _propinsi, data_analisis _penjualan, data_analisis _penerimaan, data_analisis _pengembalian

Sistem akan mengambil data dari data warehouse kemudian data akan diseleksi sesuai dengan inputan user.

data_hasil_analisis

2.3 data_hasil_analisis Menampilkan data hasil analisis. hasil_analisis 2.4 hasil_analisis Mencetak data hasil analisis. laporan

3.10 Deskripsi Data

Dari diagram konteks dapat dilihat, bahwa ada entitas Database Operasional dan Database Warehouse. Entitas ini merupakan database yang sudah ada diluar aplikasi ini. Karena sistem ini menggunakan data yang sudah ada, dan tidak ada database baru yang terbentuk dari aplikasi ini, maka ERD juga tidak perlu digambarkan.

(51)

3.10.1 Kamus Data

Kamus data (data dictionary) merupakan katalog fakta tentang data dan kebutuhan-kebutuhan informasi dari suatu sistem. Kamus data dibuat berdasarkan arus data yang ada pada diagram aliran data. Dengan menggunakan kamus data, analisis sistem dapat mendefinisikan data yang mengalir pada sistem secara lengkap. Kamus data digunakan untuk merancang input, merancang laporan dan database. Kamus data yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi ini, yaitu :

Tabel 3.19 Tabel Kamus Data Nama Aliran Data : data_setting

Deskripsi : pengaturan koneksi database server Struktur Data : host+port+database

host {A..Z}

port {0..9}

database {A..Z}

Nama Aliran Data : periode_warehouse

Deskripsi : periode ekstraksi data operasional Struktur Data : tanggal_awal+tanggal+akhir tanggal_awal Date

tanggal_akhir Date

Nama Aliran Data : data_analisis

Deskripsi : dimensi-dimensi yang digunakan dalam analisis Struktur Data : fakta,dimensi_tanggal,dimensi_barang,dimensi_toko

(52)

dimensi_tanggal Date dimensi_barang {A..Z} dimensi_toko {A..Z} Nama Aliran Data : hasil_analisis Deskripsi : data hasil analisis

Struktur Data :

kode_barang+kategori+grup_musik+ukuran+tanggal+toko+juml ah+total

kode_barang {A..Z|0..9}

kategori {A..Z}

grup_musik {A..Z|0..9}

ukuran {A..Z}

tanggal Date

toko {A..Z}

jumlah {0..9}

total {0..9}

Nama Aliran Data : laporan

Deskripsi : cetakan data hasil analisis

Struktur Data :

kode_barang+kategori+grup_musik+ukuran+tanggal+toko+juml ah+total

kode_barang {A..Z|0..9}

kategori {A..Z}

(53)

ukuran {A..Z}

tanggal Date

toko {A..Z}

jumlah {0..9}

total {0..9}

3.11 Perancangan Arsitektur

Pada subbab ini akan dibahas perancangan arsitektur untuk aplikasi penunjang data warehouse yang akan dibangun. Dalam subbab ini akan ada perancangan struktur menu, perancangan antarmuka, perancangan pesan, dan jaringan semantik.

3.11.1 Perancangan Struktur Menu

Berikut ini adalah perancangan struktur menu dari aplikasi yang akan dibangun :

(54)

3.11.2 Perancangan Antarmuka

Pada subbab ini akan dibahas tentang perancangan antarmuka aplikasi yang akan dibangun.

3.11.2.1 L1 Halaman Utama

Halaman utama adalah halaman yang akan muncul pertama kali saat aplikasi dijalankan. Terdapat 5 pilihan menu dalam halaman utama tersebut. Gambar 3.13 adalah perancangan tampilan halaman utama.

Gambar 3.13 Layar L1 - Halaman Utama

3.11.2.2 L2 Halaman ETL

Halaman ETL ini berfungsi untuk melakukan proses ETL terhadap data operasional yang ada di database pusat. Pengguna hanya perlu memasukkan periode ETL yang diinginkan. Gambar 3.14 menunjukkan tampilan untuk halaman ETL.

(55)

Gambar 3.14 Layar L2-Halaman ETL

3.11.2.3 L3 Halaman Analisis

Halaman analisis ini digunakan dalam proses slicing dan dicing. Pada halaman analisis ini terdapat berbagai pilihan untuk proses slicing dan dicing. Proses filter data dilakukan berdasarkan dimensi-dimensi yang ada dalam data warehouse yang dibangun. Gambar 3.15 menunjukkan tampilan dari halaman analisis.

(56)

Gambar 3.15 Layar L3-Halaman Analisis

3.11.2.4 L4 Halaman Pengaturan

Halaman pengaturan ini digunakan untuk mengatur koneksi dari aplikasi ke database baik operasional maupun data warehouse. Gambar 3.16 adalah gambar yang menunjukkan tampilan untuk halaman pengaturan.

(57)

3.11.2.5 L5 Halaman Tentang Program

Halaman tentang program ini berisi nama dan nim dari penulis. Gambar 3.17 adalah tampilan dari halaman tentang program.

Gambar 3.17 Layar L5-Halaman Tentang Program

3.11.2.6 L6 Halaman Hasil Analisis Data

Halaman hasil analisis data adalah halaman yang akan menampilkan hasil dari proses slicing dan dicing yang telah dilakukan pada halaman analisis. Pada halaman ini juga disediakan berbagai macam tampilan grafik. Gambar 3.18 menunjukkan tampilan dari halaman hasil analisis data.

(58)

Gambar 3.18 Layar L6-Halaman Hasil Analisis

3.11.2.7 L7 Halaman Hasil ETL

Halaman hasil ETL ini digunakan untuk melihat data hasil ETL. Gambar 3.19 akan menunjukkan tampilan dari halaman hasil ETL.

Gambar 3.19 Layar L7-Halaman Hasil ETL

3.11.3 Perancangan Pesan

Pada subbab ini akan dibahas perancanga pesan yang akan muncul dalam aplikasi yang akan dibangun ini.

(59)

3.11.3.1 P01 Koneksi Gagal

Pesan pada gambar 3.20 akan muncul jika koneksi ke database gagal dilakukan.

Gambar 3.20 P01 Koneksi Gagal

3.11.3.2 P02 ETL Selesai

Pesan pada gambar 3.21 akan muncul jika proses ETL sudah selesai.

Gambar 3.21 P02 ETL Selesai

3.11.3.3 P03 Lihat Hasil ETL

Gambar 3.22 merupakan konfirmasi apakah pengguna ingin melihat data hasil ETL atau tidak. Pesan P03 tersebut akan muncul setelah pesan P02 muncul.

Gambar 3.22 Lihat Hasil ETL

3.11.3.4 P04 Pilih Fakta

Gambar 3.23 adalah pesan yang akan muncul jika pada layar L3 tidak memilih jenis fakta yang ingin ditampilkan.

(60)

Gambar 3.23 P04 Pilih Fakta

3.11.3.5 P05 Pilih Dimensi Tanggal

Pesan pada gambar 3.24 akan muncul jika pada layar L3 pengguna memilih untuk memfilter berdasarkan tanggal, tapi belum melengkapi pilihan pada dimensi tanggal.

Gambar 3.24 P05 Pilih Dimensi Tanggal

3.11.3.6 P06 Lengkapi Dimensi Barang

Pesan pada gambar 3.25 akan muncul jika pada layar L3 pengguna memilih untuk memfilter berdasarkan barang, tapi belum melengkapi pilihan pada dimensi barang.

(61)

3.11.3.7 P07 Lengkapi Dimensi Toko

Pesan pada gambar 3.26 akan muncul jika pada layar L3 pengguna memilih untuk memfilter berdasarkan toko, tapi belum melengkapi pilihan pada dimensi toko.

Gambar 3.26 P07 Lengkapi Dimensi Toko

3.11.4 Jaringan Semantik

Jaringan semantik adalah gambaran tentang relasi dari masing halaman yang bisa diakses oleh seorang pengguna. Jaringan semantik ini dapat digunakan sebagai panduan penggunaan menu-menu dalam sebuah aplikasi. Gambar 3.27 akan menunjukkan jaringan semantik pada pembangun data warehouse kali ini.

(62)

4.1 Implementasi

Tahap implementasi sistem merupakan tahap menerjemahkan perancangan berdasarkan hasil analisis dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh mesin, serta penerapan perangkat lunak pada keadaan yang sesungguhnya. Implementasi diterapkan setelah perancangan selesai dilakukan dan selanjutnya akan diimplementasikan pada bahasa pemrograman yang akan digunakan.

4.2 Perangkat Lunak Pembangun

Perangkat lunak yang digunakan untuk mengimplementasikan sistem data warehouse adalah sebagai berikut :

1. Sistem Operasi Windows XP Profesional SP 2. 2. WampServer untuk penyimpanan database.

3. Borland Delphi 7 untuk implementasi program yang akan dibangun.

4.2.1 Perangkat Keras Pembangun

Kebutuhan minimum perangkat keras (hardware) yang diperlukan untuk mengimplementasikan program aplikasi yang dibuat adalah perangkat keras komputer PC dengan spesifikasi yang disebutkan dibawah ini. Semakin tinggi

(63)

spesifikasi komputer yang digunakan untuk menjalankan aplikasi, akan semakin baik. Kebutuhan minimumnya yaitu :

1. Processor : CPU 1.7 GHz 2. Memory : RAM 128 MB 3. Hardisk : 20 GB (Free Space) 4. VGA : 32 MB

4.2.2 Implementasi Database

Pembuatan database dilakukan dengan menggunakan aplikasi DBMS MySQL. Implementasi database dalam bahasa SQL adalah sebagai berikut:

Tabel kategori :

CREATE TABLE `kategori` (

`id_kategori` int(10) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

`kode_kategori` varchar(3) DEFAULT NULL, `nama_kategori` varchar(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id_kategori`),

UNIQUE KEY `un_kategori` (`kode_kategori`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel warna :

CREATE TABLE `warna` (

`id_warna` int(11) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

`kode_warna` varchar(2) NOT NULL, `nama_warna` varchar(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id_warna`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel desain :

CREATE TABLE `desain` (

`id_desain` int(11) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

`id_grup_musik` int(11) unsigned NOT NULL, `nama_desain` varchar(50) NOT NULL,

`gambar_desain` varchar(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id_desain`),

(64)

CONSTRAINT `FK_desain_grup_musik` FOREIGN KEY

(`id_grup_musik`) REFERENCES `grup_musik`

(`id_grup_musik`) ON UPDATE CASCADE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel grup_musik :

CREATE TABLE `grup_musik` (

`id_grup_musik` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`kode_grup_musik` varchar(3) NOT NULL, `nama_grup_musik` varchar(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id_grup_musik`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel barang :

CREATE TABLE `barang` (

`id_barang` int(11) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

ìd_kategori` int(11) unsigned NOT NULL, ìd_warna` int(11) unsigned NOT NULL, ìd_desain` int(11) unsigned NOT NULL, `kode_barang` varchar(9) DEFAULT NULL, ùkuran` varchar(2) NOT NULL,

`gambar_barang` varchar(100) NOT NULL, `harga` int(11) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id_barang`),

UNIQUE KEY Ù_kode_barang` (`kode_barang`), KEY `FK_barang_kategori` (ìd_kategori`), KEY `FK_barang_warna` (ìd_warna`),

KEY `FK_barang_desain` (`id_desain`),

CONSTRAINT `FK_barang_desain` FOREIGN KEY

(`id_desain`) REFERENCES `desain` (`id_desain`) ON UPDATE CASCADE,

CONSTRAINT `FK_barang_kategori` FOREIGN KEY

(`id_kategori`) REFERENCES `kategori`

(`id_kategori`) ON UPDATE CASCADE,

CONSTRAINT `FK_barang_warna` FOREIGN KEY

(`id_warna`) REFERENCES `warna` (`id_warna`) ON UPDATE CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel tanggal :

CREATE TABLE `tanggal` (

`id_tanggal` int(11) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

`tanggal` int(2) unsigned NOT NULL, `bulan`

enum('Januari','Pebruari','Maret','April','Mei', 'Juni','Juli','Agustus','September','Oktober','N ovember','Desember') NOT NULL,

(65)

PRIMARY KEY (`id_tanggal`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel propinsi :

CREATE TABLE `propinsi` (

`id_propinsi` int(11) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

`nama_propinsi` varchar(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id_propinsi`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel kota :

CREATE TABLE `kota` (

`id_kota` int(11) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

`id_propinsi` int(11) unsigned NOT NULL, `nama_kota` varchar(30) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id_kota`),

KEY `FK_kota_propinsi` (`id_propinsi`),

CONSTRAINT `FK_kota_propinsi` FOREIGN KEY

(`id_propinsi`) REFERENCES `propinsi`

(`id_propinsi`) ON UPDATE CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel toko :

CREATE TABLE `toko` (

`id_toko` int(11) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

ìd_kota` int(11) unsigned NOT NULL, `nama_toko` varchar(50) NOT NULL, àlamat_toko` varchar(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (ìd_toko`),

KEY `FK_toko_kota` (`id_kota`),

CONSTRAINT `FK_toko_kota` FOREIGN KEY

(`id_kota`) REFERENCES `kota` (`id_kota`) ON UPDATE CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel penjualan :

CREATE TABLE `penjualan` (

`id_penjualan` int(11) unsigned NOT NULL

AUTO_INCREMENT,

ìd_barang` int(11) unsigned NOT NULL, ìd_toko` int(11) unsigned NOT NULL, ìd_tanggal` int(11) unsigned NOT NULL, `jumlah` int(11) unsigned NOT NULL, `total` bigint(20) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (ìd_penjualan`),

KEY `FK_penjualan_barang` (`id_barang`), KEY `FK_penjualan_toko` (`id_toko`),

(66)

KEY `FK_penjualan_tanggal` (ìd_tanggal`), CONSTRAINT `FK_penjualan_barang` FOREIGN KEY (ìd_barang`) REFERENCES `barang` (ìd_barang`) ON UPDATE CASCADE,

CONSTRAINT `FK_penjualan_tanggal` FOREIGN KEY

(`id_tanggal`) REFERENCES `tanggal`

(`id_tanggal`) ON UPDATE CASCADE,

CONSTRAINT `FK_penjualan_toko` FOREIGN KEY (`id_toko`) REFERENCES `toko` (`id_toko`) ON UPDATE CASCADE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=226 DEFAULT

CHARSET=latin1;

Tabel penerimaan :

CREATE TABLE `penerimaan` (

`id_penerimaan` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

ìd_barang` int(11) unsigned NOT NULL, ìd_toko` int(11) unsigned NOT NULL, ìd_tanggal` int(11) unsigned NOT NULL,

`jumlah_penerimaan` int(11) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id_penerimaan`),

KEY `FK_terima_barang` (`id_barang`), KEY `FK_penerimaan_toko` (`id_toko`),

KEY `FK_penerimaan_tanggal` (`id_tanggal`), CONSTRAINT `FK_penerimaan_tanggal` FOREIGN KEY

(`id_tanggal`) REFERENCES `tanggal`

(`id_tanggal`) ON UPDATE CASCADE,

CONSTRAINT `FK_penerimaan_toko` FOREIGN KEY (`id_toko`) REFERENCES `toko` (`id_toko`) ON UPDATE CASCADE,

CONSTRAINT `FK_terima_barang` FOREIGN KEY

(`id_barang`) REFERENCES `barang` (`id_barang`) ON UPDATE CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Tabel pengembalian :

CREATE TABLE `pengembalian` (

`id_pengembalian` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

ìd_barang` int(11) unsigned NOT NULL, ìd_toko` int(11) unsigned NOT NULL, ìd_tanggal` int(11) unsigned NOT NULL,

`jumlah_pengembalian` int(11) unsigned NOT NULL,

PRIMARY KEY (ìd_pengembalian`), KEY `FK_terima_barang` (ìd_barang`), KEY `FK_pengembalian_toko` (ìd_toko`),

KEY `FK_pengembalian_tanggal` (`id_tanggal`), CONSTRAINT `FK_pengembalian_barang` FOREIGN

KEY (`id_barang`) REFERENCES `barang`

(67)

CONSTRAINT `FK_pengembalian_tanggal` FOREIGN

KEY (`id_tanggal`) REFERENCES `tanggal`

(`id_tanggal`) ON UPDATE CASCADE,

CONSTRAINT `FK_pengembalian_toko` FOREIGN KEY (`id_toko`) REFERENCES `toko` (`id_toko`) ON UPDATE CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

4.2.3 Implementasi Perangkat Lunak

Pembuatan perangkat lunak dilakukan dengan menggunakan Borland Delphi 7.

Tabel 4.1 Tabel Implementasi Perangkat Lunak

No. Proses Nama Proses Nama File

1 ETL UFUtama.pas

2.1 Pemilihan Filter UFUtama.pas 2.2 Analisis Data UFUtama.pas 2.3 Hasil Analisis

Data

UFHasilAnalisis.pas

2.4 Cetak Laporan UFLaporan.pas

3 Pengaturan UFUtama.pas

4.3 Penggunaan Aplikasi

1. Pertama jalankan Warehouse.exe. Kemudian akan muncul tampilan halaman utama seperti pada gambar 4.1.

(68)

Gambar 4.1 Form Halaman Utama

2. Untuk melakukan proses ETL pilih menu Data Warehouse kemudia pilih ETL. Setelah itu, tampilan halaman utama akan berubah menjadi seperti gambar 4.2.

Gambar 4.2 Form ETL

3. Setelah form ETL muncul, masukkan periode ETL kemudian tekan tombol Ekstrak. Tombol Reset berfungsi untuk mereset inputan

(69)

periode ETL, sedangkan tombol kembali berfungsi untuk kembali ke halaman utama.

4. Jika anda melakukan proses ETL, dan proses telah selesai, maka akan muncul pesan seperti gambar 4.3.

Gambar 4.3 Pesan ETL Telah selesai

5. Untuk melanjutkan tekan OK. Setelah itu muncul pesan yang akan menanyakan apakah user ingin melihat data hasil ekstraksi seperti pada gambar 4.4. Jika user memilih No, maka form halaman utama akan muncul. Jika user memilih Yes, maka muncul form seperti pada gambar 4.5.

(70)

Gambar 4.5 Form hasil ETL

6. Jika user ingin melakukan proses analisis, pada form halaman utama, pilih menu Analisis. Jika memilih menu Analisis, maka akan muncul form seperti pada gambar 4.6.

Gambar 4.6 Form Analisis

7. Bagian fakta adalah pilihan tabel fakta yang ingin dianalisis. Bagian dimensi berguna sebagai filter data yang akan ditampilkan. Tombol

(71)

Proses melakukan proses analisis dan menampilkan hasil analisis tersebut. Jika proses analisis telah selesai, maka akan muncul form seperti gambar 4.7. Tombol Reset berguna untuk menghapus semua filter yang telah dimasukkan, sedangkan tombol batal berguna untuk kembali ke form halaman utama.

Gambar 4.7 Form hasil analisis

8. Pada form analisis akan muncul data hasil analisis beserta grafik berdasarkan data yang diperoleh. Tampilan grafik yang bisa dipilih ada tiga jenis, pie chart, grafik batang, dan grafik garis. Grafik juga bisa ditampilkan berdasarkan dimensi barang, tanggal, maupun toko. Tombol Print digunakan untuk mencetak data hasil analisis. Sedangkan tombol kembali untuk kembali ke form analisis.

(72)

4.4 Pengujian

Teknik pengujian yang digunakan kali ini adalah pengujian Alpha dan Beta. Pengujian Alpha akan dilakukan dengan metode Black Box, sedangkan pengujian Beta dilakukan dengan wawancara.

4.4.1 Pengujian Alpha

Pengujian Alpha digunakan untuk menguji apakah perangkat lunak sudah bebas dari kesalahan pemrograman. Berikut adalah rencana pengujian alpha :

Tabel 4.2 Tabel rencana pengujian

Kelas Uji Butir Uji Jenis Pengujian

ETL Inputan periode ETL Black box

Analisis Pemilihan fakta dan dimensi Black box

Pengaturan Pengisian data setting Black box

4.4.1.1Pengujian ETL

Pegujian proses ETL dilakukan untuk melihat apakah proses dapat berjalan sesuai dengan periode masukan dari user.

Tabel 4.3 Pengujian ETL

Kasus dan hasil uji (data normal)

Data masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan

Periode ETL Dapat melakukan proses ETL sesuai dengan batasan periode yang dimasukkan.

Hasil ETL sesuai dengan periode yang

dimasukkan user [] diterima [ ] ditolak

(73)

4.4.1.2Pengujian Analisis

Pengujian bagian analisis dilakukan dengan menguji fakta dan dimensi yang akan dijadikan parameter analisis.

Tabel 4.4 Tabel Pengujian Analisis

Kasus dan hasil uji (data normal)

Data masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan

Fakta : penjualan Dimensi : -

Menampilkan semua data penjualan

Tampil semua data

penjualan [] diterima [ ] ditolak Fakta : penjualan Dimensi : tanggal Menampilkan data penjualan yang difilter berdasarkan tanggal

Tampil data penjualan yang sudah difilter berdasarkan tanggal

[] diterima [ ] ditolak

Grafik: pie chart Dimensi:barang

Menampilkan grafik barang berjenis pie chart berdasarkan data hasil analisis

Tampil grafik barang berjenis pie chart sesuai dengan data hasil analisis

[] diterima [ ] ditolak

Grafik: batang Dimensi:barang

Menampilkan grafik barang berjenis batang berdasarkan data hasil analisis

Tampil barang berjenis grafik batang sesuai dengan data hasil analisis

[] diterima [ ] ditolak

Grafik: garis Dimensi:barang

Menampilkan grafik barang berjenis garis berdasarkan data hasil analisis

Tampil barang berjenis grafik garis sesuai dengan data hasil analisis

[] diterima [ ] ditolak

Kasus dan hasil uji (data salah)

Data masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan

(74)

Dimensi: - dibatalkan dan muncul pesan “Pilih fakta”.

dibatalkan kemudian muncul pesan “Pilih fakta”

[ ] ditolak

4.4.1.3Pengujian Pengaturan

Pengujian bagian pengaturan dilakukan dengan menguji inputan user. Tabel 4.5 Tabel pengujian pengaturan

Kasus dan hasil uji (data normal)

Data masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan

Host : 127.0.0.1 Port : 3306 User : root Password : -

Menampilkan status bahwa koneksi ke database berhasil

Menampilkan pesan di

status koneksi : “OK“ [] diterima [ ] ditolak

Kasus dan hasil uji (data salah)

Data masukan Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan

Host : - Port : - User : - Password : -

Menampilkan pesan untuk meminta user mengisi seluruh inputan

Menampilkan pesan untuk melengkapi inputan.

[] diterima [ ] ditolak

Host : 127.0.0.1 Port : 3306 User : test Password : -

Menampilkan pesan bahwa koneksi ke database gagal

Menampilkan pesan bahwa koneksi ke database gagal dan meminta user untuk memeriksa pengaturan

[] diterima [ ] ditolak

(75)

4.4.2 Kesimpulan Pengujian Alpha

Berdasarkan hasil pengujian Alpha yang telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa aplikasi sudah berjalan cukup maksimal, tetapi tidak menutup kemungkinan dapat terjadi kesalahan suatu saat, pada saat aplikasi digunakan, sehingga membutuhkan proses maintenance untuk lebih mengetahui kekurangan dari aplikasi.

4.4.3 Pengujian Beta

Pengujian beta merupakan pengujian yang dilakukan secara langsung pada perusahaan yaitu untuk mengetahui kualitas dari software yang telah dibuat, apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan atau belum, pengujian dilakukan dengan melakukan wawancara kepada pihak manager.

4.4.4 Wawancara

Wawancara dilakukan dengan mengajukan empat pertanyaan utama. Berikut adalah kelima pertanyaan utama yang diajukan pada saat wawancara :

1. Apakah data warehouse ini memudahkan dalam proses analisis data ? 2. Apakah data warehouse ini sudah menyajikan informasi yang

diperlukan oleh pihak manager ?

3. Apakah informasi yang diperoleh sudah dapat membantu dalam menentukan strategi produksi dan distribusi ?

4. Bagaimana pendapat pengguna tentang tampilan antarmuka pada aplikasi ini ?

(76)

4.4.5 Hasil Wawancara

Berikut adalah jawaban dari Ir. Dedi Supriyadi, direktur CV. Saswco Perdana, terhadap keempat pertanyaan utama diatas :

1. Apakah data warehouse ini memudahkan dalam proses analisis data ? “Data warehouse ini cukup membantu dalam proses analisis data penjualan, penerimaan, dan pengembalian. Data warehouse ini ternyata juga mempercepat proses analisis.”

2. Apakah data warehouse ini sudah menyajikan informasi yang diperlukan oleh pihak manager ? “ Untuk saat ini iya. Karena kita masih belum tahu kebutuhan untuk beberapa tahun kedepan. Tetapi untuk saat ini, sistem ini sudah memenuhi kebutuhan kami.”

3. Apakah informasi yang diperoleh sudah dapat membantu dalam menentukan strategi produksi dan distribusi ? “Dengan bantuan sistem ini, proses penentuan produksi dan distribusi sudah jadi lebih mudah dan akurat lagi. Apalagi grafik yang ditampilkan sudah bersifat dinamis.”

4. Bagaimana pendapat pengguna tentang tampilan antarmuka pada aplikasi ini ? ”Tampilan aplikasi ini sudah cukup bagus. Tapi mungkin kedepannya bisa dibuat supaya lebih menarik lagi.”

4.4.6 Saran Pengujian Beta

Berikut adalah saran yang diberikan oleh Ir. Dedi Supriyadi, direktur CV. Saswco Perdana :

(77)

“Mungkin yang bisa ditambahkan di bagian analisisnya. Semakin banyak jenis grafik yang bisa ditampilkan akan jadi semakin bagus. Juga mungkin filternya bisa ditambah sehingga informasi yang tampil bisa dibuat lebih spesifik lagi.”

4.4.7 Kesimpulan Pengujian Beta

Berdasarkan hasil wawancara diatas menunjukkan bahwa tujuan dari pembangunan data warehouse ini sudah terpenuhi. Untuk kebutuhan-kebutuhan yang muncul dikemudian hari, maka akan dimasukkan ke tahap maintenance.

(78)

5.1 Kesimpulan

Berikut ini adalah kesimpulan yang dapat diambil dari sistem ini :

1. Aplikasi ini dapat membantu pihak manajemen untuk mengolah data penjualan, penerimaan, dan pengembalian.

2. Aplikasi sudah cukup memudahkan dalam proses analisis data penjualan, penerimaan, dan pengembalian.

3. Dengan adanya aplikasi ini, pihak manajemen cukup terbantu dalam menentukan strategi produksi dan distribusi barang.

5.2 Saran

Berikut ini saran yang dapat digunakan dalam pengembangan sistem lebih lanjut :

1. Perbanyak pilihan jenis grafik yang dapat ditampilkan pada proses OLAP. 2. Perbanyak juga filter data yang dapat dilakukan pada proses analisis.

(79)

[1] William H. Inmon, Building The Data Warehouse 4th Edition, Wiley Publishing,Inc. , 2005.

[2] Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon, Data Warehousing for Dummies 2nd Edition, Wiley Publishing,Inc. , 2009.

[3] Vincent Rainardi, Building a Data Warehouse With Examples in SQL Server, Apress, 2008.

[4] Matteo Golfarelli and Stefano Rizzi, Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies, McGraw-Hill, 2009.

[5] Fon Silvers, Building and Maintaining a Data Warehouse, Auerbach Publications Taylor & Francis Group, 2008.

[6] http://www.ittelkom.ac.id/library/index.php?view=article&catid=20%3Ain

formatika&id=484%3Adata-warehouse-&option=com_content&Itemid=15

[7] http://www.worldfriend.web.id/datawarehouse- [8]

http://harsiti09.wordpress.com/category/materi-kuliah-unsera/perancangan-sistem-basis-data-basis-data-terdistribusi/ [9] http://en.wikipedia.org/wiki/Star_schema

[10] http://en.wikipedia.org/wiki/Data_warehouse

[11] Roger S. Pressman, Software Engineering : A Practitioner’s Approach Sixth Edition, McGraw-Hill, 2005.

(80)

Data Pribadi

Nama : Aloysius Rizkan Pasulu Tempat Tanggal Lahir: Bondowoso, 2 Oktober 1988 Jenis Kelamin : Laki-laki

Status : Belum Menikah

Alamat : Jl. Dipati Ukur No. 86/A2 Bandung - 40132

Agama : Katolik

Kewarganegaraan : Indonesia

E-Mail : [email protected] Pendidikan

Formal :

1. 1995 – 2001 : SD Katolik Indra Siswa , Bondowoso 2. 2001 – 2004 : SMP Katolik Indra Prastha , Bondowoso 3. 2004 – 2007 : SMA Negeri 2 , Bondowoso

4. 2007 – 2011 : Universitas Komputer Indonesia , Bandung Non Formal :

1. 2007 : Kuliah Bersama Universitas Komputer Indonesia di Bandung

Kemampuan

1. Microsoft Office (MS Word, MS Excel, MS Power Point, MS Access). 2. Programing Komputer (Borland Dev-C++ , Borland Delphi 7, Java). 3. Programing Website (Ultraedit32 , HTML , PHP , Javascript, Ajax). 4. Kemampuan internet.

Hobi

(1)

4.4.2 Kesimpulan Pengujian Alpha

4.4.3 Pengujian Beta

4.4.4 Wawancara

Wawancara dilakukan dengan mengajukan empat pertanyaan utama. Berikut adalah kelima pertanyaan utama yang diajukan pada saat wawancara :

1. Apakah data warehouse ini memudahkan dalam proses analisis data ? 2. Apakah data warehouse ini sudah menyajikan informasi yang

diperlukan oleh pihak manager ?

3. Apakah informasi yang diperoleh sudah dapat membantu dalam menentukan strategi produksi dan distribusi ?

4. Bagaimana pendapat pengguna tentang tampilan antarmuka pada aplikasi ini ?

(2)

4.4.5 Hasil Wawancara

Berikut adalah jawaban dari Ir. Dedi Supriyadi, direktur CV. Saswco Perdana, terhadap keempat pertanyaan utama diatas :

4. Bagaimana pendapat pengguna tentang tampilan antarmuka pada aplikasi ini ? ”Tampilan aplikasi ini sudah cukup bagus. Tapi mungkin kedepannya bisa dibuat supaya lebih menarik lagi.”

4.4.6 Saran Pengujian Beta

Berikut adalah saran yang diberikan oleh Ir. Dedi Supriyadi, direktur CV. Saswco Perdana :

(3)

4.4.7 Kesimpulan Pengujian Beta

(4)

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berikut ini adalah kesimpulan yang dapat diambil dari sistem ini :

1. Aplikasi ini dapat membantu pihak manajemen untuk mengolah data penjualan, penerimaan, dan pengembalian.

2. Aplikasi sudah cukup memudahkan dalam proses analisis data penjualan, penerimaan, dan pengembalian.

3. Dengan adanya aplikasi ini, pihak manajemen cukup terbantu dalam menentukan strategi produksi dan distribusi barang.

5.2 Saran

Berikut ini saran yang dapat digunakan dalam pengembangan sistem lebih lanjut :

1. Perbanyak pilihan jenis grafik yang dapat ditampilkan pada proses OLAP. 2. Perbanyak juga filter data yang dapat dilakukan pada proses analisis.

(5)

DAFTAR PUSTAKA

[1] William H. Inmon, Building The Data Warehouse 4th Edition, Wiley Publishing,Inc. , 2005.

[2] Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon, Data Warehousing for Dummies 2nd Edition, Wiley Publishing,Inc. , 2009.

[3] Vincent Rainardi, Building a Data Warehouse With Examples in SQL Server, Apress, 2008.

[4] Matteo Golfarelli and Stefano Rizzi, Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies, McGraw-Hill, 2009.

[5] Fon Silvers, Building and Maintaining a Data Warehouse, Auerbach Publications Taylor & Francis Group, 2008.

[6] http://www.ittelkom.ac.id/library/index.php?view=article&catid=20%3Ain

formatika&id=484%3Adata-warehouse-&option=com_content&Itemid=15

[7] http://www.worldfriend.web.id/datawarehouse- [8]

http://harsiti09.wordpress.com/category/materi-kuliah-unsera/perancangan-sistem-basis-data-basis-data-terdistribusi/ [9] http://en.wikipedia.org/wiki/Star_schema

[10] http://en.wikipedia.org/wiki/Data_warehouse

[11] Roger S. Pressman, Software Engineering : A Practitioner’s Approach

(6)

Daftar Riwayat Hidup

Data Pribadi

Nama : Aloysius Rizkan Pasulu Tempat Tanggal Lahir: Bondowoso, 2 Oktober 1988 Jenis Kelamin : Laki-laki

Status : Belum Menikah

Alamat : Jl. Dipati Ukur No. 86/A2 Bandung - 40132

Agama : Katolik

Kewarganegaraan : Indonesia

E-Mail : [email protected] Pendidikan

Formal :

1. 1995 – 2001 : SD Katolik Indra Siswa , Bondowoso 2. 2001 – 2004 : SMP Katolik Indra Prastha , Bondowoso 3. 2004 – 2007 : SMA Negeri 2 , Bondowoso

4. 2007 – 2011 : Universitas Komputer Indonesia , Bandung Non Formal :

1. 2007 : Kuliah Bersama Universitas Komputer Indonesia di Bandung

Kemampuan

Hobi

Pembangunan Data Warehouse Di CV. Saswco Perdana