8
8
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka
Menurut Pervan dan Phua, Sistem Informasi Eksekutif SIE merupakan sistem informasi berbasis komputer yang didesain untuk menyediakan kemudahan
akses bagi eksekutif terhadap informasi terintegrasi dari berbagai sumber data untuk kebutuhan analisis, komunikasi, dan perancangan organisasi [10]. Masalah
utama dalam pengembangan SIE adalah menentukan informasi yang disediakan sistem. Eksekutif sering mempunyai kesulitan waktu dalam mengartikan
kebutuhan informasinya sehingga Watson dan Frolick menyarankan empat strategi untuk mengidentifikasikan kebutuhan informasi tersebut yaitu menggali
kebutuhan informasi, menurunkan kebutuhan informasi dari sistem eksisting, mensintesis kebutuhan informasi berdasarkan karakteristik sistem yang dilayani,
dan menemukan kebutuhan informasi berdasarkan aktifitas obyek [11]. Dalam Implementasinya SIE sering mengalami kegagalan. Menurut
Glover dkk, penyebab kegagalan SIE diantaranya adalah karena aplikasi tidak dapat mengekstrak, memfilter, dan menyajikan informasi dengan baik. Penyebab
lainnya adalah karena aplikasi tidak dapat menangkap informasi dari berbagai sumber dengan kecepatan yang dapat diterima [12].
Untuk mendukung ekstraksi data perlu disiapkan dengan matang data warehouse. Dalam melakukan perancangan data warehouse Rochadiani memulai
dengan perancangan Star Schema yang kemudian diuji diteruskan dengan operasi ETL Extract, Transform, dan Loading ke data warehouse. Perancangan Star
Schema yang dilakukan Rochadiani dengan beberapa fact table yaitu memilih proses bisnis, memilih atribut dari fact table, memilih tabel dimensi, memilih fact
yang terukur, dan melengkapi tabel dimensi [2]. Keuntungan menggunakan Star Schema dalam perancangan data warehouse adalah pemahaman dan navigasi
menjadi lebih mudah, performa lebih baik meminimalkan jumlah join, memungkinkan perawatan menjadi lebih mudah dan direkomendasikan untuk
9
9 banyak tools DSS [13].
Menurut Wai dan Aung untuk membuat data warehouse, data diekstrak dari sumber data, dibersihkan salah satunya untuk mendeteksi dan mengoreksi
kesalahan, ditranformasi, dan di-load ke dalam penyimpanan data [4]. Data di dalam data warehouse mempunyai karakteristik subject oriented data
diorganisasi menurut logika subyek, integrated, time-variant data histori dipelihara dalam bentuk rinci, dan Nonvolatile data hanya bisa dibaca. Menurut
Bellahsene dalam merancang arsitektur data warehouse perlu pemisahan antara pemrosesan data operasional dan pemrosesan data warehouse [14].
Menurut Connolly dan Begg, data warehouse adalah suatu kumpulan data yang bersifat subject-oriented, integrated, time-variant, dan non-volatile dalam
mendukung proses pengambilan keputusan. Selanjutnya menurut Connolly dan Begg, data warehouse yang telah diimplementasikan dengan sukses dapat
membawa keuntungan besar bagi sebuah organisasi antara lain: pengembalian yang besar dari investasi yang ada potential high returns on invesment,
keuntungan kompetitif competitive advantage, Meningkatkan produktivitas bagi para pembuat keputusan increased productivity of corporate decision-makers
[9]. Untuk meraih kesuksesan dalam mengimplementasikan data warehouse
diperlukan tahapan di dalam membangun data warehouse. Berdasarkan Ralph Kimball yang dikutip oleh Connolly dan Begg, metodologi yang dikemukakan
dalam membangun data warehouse ada 9 tahapan, dikenal dengan nine-step methodology. Sembilan tahapan tersebut adalah: memilih proses choosing the
process, memilih grain choosing the grain, mengidentifikasi dan menyesuaikan dimensi identifying and conforming the dimensions, memilih fakta choosing the
fact, menyimpan pre-calculation pada tabel fakta storing pre-calculation in the fact-table, melengkapi tabel dimensi rounding out the dimension table, memilih
durasi dari basis data choosing the duration of the database, melacak perubahan dari dimensi secara perlahan tracking slowlychanging dimensions, memutuskan
prioritas dan mode dari query deciding the query priorities and the query modes
