Pembuatan Data Warehouse Dan Olap Tools Pada Shafira Tour And Travel

Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana Program Strata Satu Jurusan Teknik Informatika

Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia

DETI ANGGRUMSARI

10107486

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

i

ABSTRAK

PEMBUATAN DATA WAREHOUSE _{DAN OLAP} TOOLS PADA SHAFIRA TOUR & TRAVEL

Oleh :

Deti Anggrumsari 10107486

Shafira Tour & Travel belum terdapat sistem yang mampu menangani pengolahan data dan pembuatan laporan sehingga pengolahan data dan pembuatan laporan masih manual yaitu dengan Microsoft Office Excel. Penggunaan microsoft office excel ditemukan beberapa kendala antara lain mudah terkena virus serta terbatasnya pada jumlah penyimpanan dan mengalami kesuliatan untuk mendapatkan data yang diinginkan dan membuat laporan.

Berdasarkan masalah yang dihadapi Shafira Tour & Travel, maka

pengembangan aplikasi data warehouse dan OLAP tools menjadi sangat penting

bagi manajemen perusahaan untuk mendukung analisis data dan pembuatan laporan. Proses pengembangan aplikasi data warehouse ini dimulai dari upload

data dari file excel ke database OLTP Shafira, dilanjutkan dengan proses ETL (Extract, Transform, Load) data dari database OLTP Shafira ke dalam database constellation schema, analasis data dalam bentuk tabel, grafik dan laporan. pembuatan aplikasi ini menggunakan MySQL 5.5 sebagai tempat penyimpanan

database dan Borland Delphi 7 sebagai tool pembangun aplikasi.

Informasi yang dihasilkan dari aplikasi tersebut adalah perhitungan data pendaftaran dari dimensi jamaah, paket, dan waktu serta perhitungan data pembayaran dari dimensi rekap bayar, paket, dan waktu. Data tersebut dapat ditampilkan dari berbagai sudut pandang yang berbeda sehingga memudahkan proses analisis dan pembuatan laporan.

ABSTRACT

CREATING A DATA WAREHOUSE AND OLAP TOOLS ON SHAFIRA TOUR AND TRAVEL

By

Deti Anggrumsari 10107486

Shafira Tour & Travel has not been there a system that is able to handle data processing and report generation so that the data processing and report generation is still manual with Microsoft Office Excel. Using of Microsoft Office Excel found several problems, among others, are susceptible to the virus and limited the amount of storage and the difficulty to obtain the desired data and create reports.

Based on the problems faced Shafira Tour & Travel, the development of data warehouse applications and OLAP tools become very important for corporate management to support data analysis and report generation. Data warehouse application development process begins with the upload data from excel file to the database OLTP Shafira, followed by the ETL process (Extract, Transform, Load) data from the OLTP database into a database Shafira Constellation schema, analasis data in the form of tables, graphs and reports. making this application using MySQL 5.5 as a database storage and Borland Delphi 7 as an application builder tool.

The information generated from these applications is the calculation of enrollment data from the dimensions of pilgrims, package, and the time and the calculation of payments data from recap pay-dimensional, package, and time. The data can be viewed from various different angles so as to facilitate the process of analysis and report generation.

iii

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Segala puji dan syukur tak terhingga penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, Tuhan semesta alam. Shalawat dan salam semoga tercurah ke haribaan Rasullullah SAW, keluarga serta para sahabatnya. Atas semua ijin, rahmat serta karunia-Nya lah penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan sebaik-baiknya. Skripsi ini merupakan salah satu syarat yang wajib ditempuh mahasiswa yang telah mengambil semua matakuliah dan akan menyelesaikan strata satu di jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia. Dokumen skripsi ini disusun sebagai laporan penelitian yang telah dilaksanakan di PT Shafira Lintas Semesta (Shafira Tour & Travel).

Dengan selesainya skripsi ini tidak terlepas dari bantuan banyak pihak yang telah memberikan masukan-masukan. Untuk itu penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada :

1. Yth. Ibu Mira Kania Sabariah, S.T., M.T., selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia dan Dosen pembimbing yang telah banyak membantu, memberikan petunjuk serta pengarahan yang sangat membantu dalam penyusunan dokumen ini.

iv

2. Yth. Ibu Nelly Indriani W, S.Si, M.T., selaku Dosen penguji I yang telah banyak membantu memberikan masukkan-masukkan demi pengembangan skripsi ini.

3. Yth. Ibu Dian Dharmayanti, S.T., selaku Dosen penguji III yang telah memberikan pengarahan dalam penyempurnaan penyusunan dokumen ini. 4. Yth. Bapak Ir. Taryana Suryana, M.Kom., selaku Dosen wali, tempat

berkonsultasi selama penulis menuntut ilmu di Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia.

5. Yth. Bapak Dr. Arry Akhmad Arman selaku Dekan Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia.

6. Yth. Bapak Dr. Ir. Eddy Soeryanto Soegoto selaku Rektor Universitas Komputer Indonesia.

7. Seluruh staf pengajar dan karyawan program strata satu Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia.

8. PT Shafira Lintas Semesta (Shafira Tour & Travel) yang telah memberi penulis kesempatan untuk melakukan penelitian dengan kemurahan hati dan dengan segala bantuan yang telah mereka berikan, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi sesuai waktu yang telah ditentukan oleh Universitas.

9. Ucapan terima kasih yang sangat tinggi penulis ucapkan kepada Ibunda dan Ayahanda (alm.) tercinta yang telah membesarkan dan mendidikku dengan kesabaran dan keteguhan hati serta memberikan ketauladanan tentang arti dan makna hidup yang sesungguhnya.

v

10. Terima kasih untuk tetehku yang cantik dan Mas-mas-ku yang ganteng, maaf ademu ini selalu merepotkan, juga untuk seluruh anggota keluarga besar Wiramihadja.

11. Penghuni kostan Ibu Halimah. Sobat IF-11 2007, empat tahun bersama sungguh indah. Teman-teman seperjuangan TA, tak disangka keakraban terjalin ketika menunggu.

12. Seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan namanya satu persatu yang telah banyak membantu dalam penulisan laporan ini.

Semoga laporan ini dapat berguna bagi pembaca pada umumnya dan penulis pada khususnya. Selanjutnya penulis mohon maaf apabila dalam penulisan laporan ini terdapat kesalahan dan kekeliruan. Maka dari itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun dari semua pihak agar dapat meningkatkan kualitas laporan ini di masa mendatang.

Wassalamu’alaikum Wr. Wb.

Bandung, Juli 2011

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Shafira Tour & Travel, berkantor pusat di Graha Pena Jawa Pos Lt. 2, Jalan Ahmad Yani No. 88 Surabaya dan memiliki kantor cabang di Sidoarjo, adalah sebuah perusahaan yang bergerak dibidang jasa wisata dan perjalanan, yang salah satunya adalah mengadakan wisata Umroh dan Haji. Shafira Tour & Travel mempunyai tujuan untuk memberikan pelayanan yang baik kepada pelanggan. Contoh pelayanan yang diberikan kepada pelanggan diantaranya adalah berkaitan dengan administrasi pendaftaran, administrasi pembayaran, administrasi keberangkatan wisata umroh dan haji.

Shafira tour & travel telah berdiri selama sepuluh tahun tetapi sistem yang berjalan masih manual dimana pengolahan data selama ini menggunakan aplikasi Microsoft Office Excel dan yang terpisah pada masing-masing bagian baik di kantor pusat maupun di kantor cabang.

Pada sistem yang berjalan ditemukan berapa kendala antara lain aplikasi microsoft office excel mudah terkena virus serta terbatasnya pada jumlah penyimpanan record dan tidak semua versi microsoft office excel dapat membaca versi terdahulunya atau versi baru sehingga diperlukan converter untuk bisa membaca semua versi tersebut. Jumlah data yang besar dan kurang terstruktur serta tidak adanya suatu aplikasi yang dapat mengolah data dari berbagai sumber

menyebabkan banyak terjadi kesalahan dalam pertukaran data dan informasi antara satu bagian dengan bagian lain dan kantor pusat dengan kantor cabang. Hal ini berpengaruh pada pelayanan kepada pelanggan menjadi tidak optimal karena dapat memperlambat proses administrasi. Pembuatan laporan juga menjadi kurang efektif dan efisien karena harus dilakukan secara manual. Selain itu, kontrol pemilik dan manajer terhadap aktivitas perusahaan menjadi sulit karena terbatas pada apa yang dilaporkan oleh karyawan.

Berdasarkan permasalahan di atas, pembuatan data warehouse dan OLAP (On-Line Analytical Processing) diperlukan untuk memudahkan proses analisis terhadap data administrasi. Data warehouse adalah suatu konsep dan kombinasi teknologi yang memfasilitasi organisasi untuk mengelola dan memelihara data historis yang diperoleh dari sistem atau aplikasi operasional. Dalam pembuatan suatu data warehouse diperlukan suatu proses yang disebut ETL (Extract Transform Load). Proses ETL dirancang untuk menyediakan data yang bersih dan terintegrasi dari sumber data. Data yang dihasilkan dari proses ETL ini yang nantinya dipakai OLAP tools untuk analisis data oleh perusahaan.

Penelitian ini dibuat suatu aplikasi berbasis desktop. Pada aplikasi tersebut terdapat proses convert dari data excel ke database sederhana, proses data warehouse yang bisa memproses transformasi dari database asal ke database constellation schema, analisis data melalui tabel dan grafik, serta pembuatan laporan, sehingga pimpinan dan manajemen perusahaan mendapatkan laporan yang tepat dan akurat serta efisien.

1.2. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dijabarkan, maka dapat dirumuskan beberapa permasalahan, sebagai berikut :

Bagaimana memberikan informasi yang mudah dimengerti oleh semua pihak dalam bentuk data yang representatif.

1.3. Maksud dan Tujuan

Adapun maksud dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Membuat database sederhana untuk menyimpan data hasil convert excel. b. Membuat laporan yang cepat dan tepat berdasarkan informasi yang telah

disediakan.

c. Membuat aplikasi data warehouse dan OLAP tools untuk membantu pimpinan dan manajemen dalam melakukan analisis data administrasi.

Sedangkan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah :

a. Memudahkan dalam pelaporan kepada pimpinan

1.4. Batasan Masalah

Dalam penelitian ini, penulis membatasi masalah sebagai berikut :

a. Penelitian ini hanya membahas data Umroh dan Haji pada Shafira Tour & Travel.

b. Data yang dianalisis adalah data pendaftaran dan data pembayaran yang meliputi no jamaah, nama jamaah, jenis kelamin jamaah, kode paket, jenis paket, no invoice, tanggal pembayaran, kewajiban pembayaran, serta pembuatan laporan.

c. Sumber data berasal dari data excel yang di-convert ke dalam sebuah database sederhana.

d. Data di akses berdasarkan dimensi waktu, dimensi paket, dimensi rekap bayar dan dimensi jamaah.

e. Proses ETL(Extract, Transform, Loading) pada aplikasi ini dilakukan secara bersamaan dalam satu proses dan secara periodik, yaitu satu bulan sekali.

f. Adanya menu filter data dalam aplikasi ini.

g. Pembuatan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrogramman Borland Delphi 7 dan MySQL untuk database.

1.5. Metodologi Penelitian

Metodologi yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

1. Tahap pengumpulan data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Observasi (Pengamatan)

Teknik pengumpulan data dengan mengadakan penelitian dan peninjauan langsung ke Shafira terhadap permasalahan yang diambil.

b. Interview (Wawancara)

Teknik pengumpulan data dengan mengadakan tanya jawab secara langsung yang ada kaitannya dengan topik yang diambil.

c. Studi Literatur

Pengumpulan data dengan cara :

1) Mengumpulkan literatur, jurnal, paper dan bacaan-bacaan yang ada kaitannya dengan judul penelitian.

2) Mempelajari dasar-dasar Borland Delphi 7.

2. Tahap pembuatan perangkat lunak.

Teknik analisis data dalam pembuatan perangkat lunak menggunakan paradigma perangkat lunak secara waterfall, yang meliputi beberapa proses diantaranya :

a. System / Information Engineering

Merupakan bagian dari sistem yang terbesar dalam pengerjaan suatu proyek, dimulai dengan menetapkan berbagai kebutuhan dari semua elemen yang diperlukan sistem dan mengalokasikannya kedalam pembentukan perangkat lunak.

b. Analisys

Merupakan tahap menganalisis hal-hal yang diperlukan dalam pelaksanaan proyek pembuatan perangkat lunak.

c. Design

Tahap penerjemahan dari data yang dianalisis kedalam bentuk yang mudah dimengerti oleh user.

d. Coding

Tahap penerjemahan data atau pemecahan masalah yang telah dirancang keadalam bahasa pemrograman tertentu.

e. Testing

Merupakan tahap pengujian terhadap perangkat lunak yang dibangun.

f. Maintenance

Tahap akhir dimana suatu perangkat lunak yang sudah selesai dapat mengalami perubahan–perubahan atau penambahan sesuai dengan permintaan user.

Gambar 1.1 Metode Waterfall Requirements Analysis

Design

Coding

Testing

Maintenance System Engineering

1.6.Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan laporan penelitian ini disusun untuk memberikan gambaran umum tentang penelitian yang dijalankan. Sistematika penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini menguraikan tentang latar belakang, identifikasi masalah, maksud dan tujuan, batasan masalah, metodologi penelitian, serta sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Pada bab ini berisi tentang dasar-dasar teori dari sumber pustaka dan referensi yang menjadi landasan dasar dalam perancangan, analisis kebutuhan sampai dengan implementasi dan pengujian sistem.

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN MASALAH

Pada bab ini berisi tentang analisis kebutuhan dalam membangun aplikasi ini yang sesuai dengan metode pembangunan perangkat lunak yang digunakan. Selain itu terdapat juga perancangan antarmuka untuk aplikasi yang akan dibangun sesuai dengan hasil analisis.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

Pada bab ini berisi tahap implementasi dari perancangan sebelumnya kemudian melakukan pengujian aplikasi yang telah dibuat.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Pada bab ini berisi tentang kesimpulan dan saran-saran yang didapat dari pembahasan dan aplikasi yang telah dibuat.

11

2.1. Profil Perusahaan

2.1.1. Sejarah Perusahaan

PT Shafira Lintas Semesta (Shafira Tour & Travel) adalah satu dari beberapa perusahaan yang bergerak dibidang pelayanan usaha Perjalanan Wisata di Jawa Timur, yang didirikan pada tahun 2001 oleh Bapak Drs. H. Mohammad Ansor Alamsyah, MM. dengan akte pendirian notaris Untung Darnoesoewirjo, S.H. Akta No. 45. Shafira juga memperoleh ijin pariwisata No. 503/44.1/436.5.12/2007.

Usaha jasa yang dikembangkan Shafira Tour & Travel antara lain :

1. Umroh dan Haji.

2. Domestic dan International ticket. 3. Domestic inbound tour.

4. International outbound tour. 5. Hotel reservation.

6. Travel document. 7. Rent car.

Shafira Tour & Travel makin berkembang pesat dengan layanan Umrah & Haji Plus. Shafira Tour & Travel memperoleh ijin Umroh : D/563 tahun 2005.

Kantor utama Shafira berada di Gedung Graha Pena Jawa Pos lantai 2, Jalan Ahmad Yani 88 Surabaya, telepon : +6231-8273300, sedangkan kantor operasional berada di Graha Shafira Juanda Business Center (JBC) B-4, Jalan Juanda No. 1 Aloha Surabaya, telepon : +6231-8555558. Shafira Tour & Travel memiliki sebuah anak perusahaan yang dinamakan PT Kopindo yang berada di Jakarta. PT kopindo telah mendapat ijin haji dari Kementrian Agama Republik Indonesia, sehingga para jamaah haji yang menggunakan jasa Shafira Tour & Travel berada di bawah bendera PT Kopindo. Shafira Tour & Travel ini juga tercatat sebagai Asosiasi Muslim Penyelenggara Umrah & Haji (AMPUH). Sudah banyak jamaah umrah & haji plus yang sudah dibantu oleh Shafira Tour & Travel ini pergi ke tanah suci.

2.1.2. Logo Perusahaan

Sebuah logo akan menjadi suatu brand images dimana dari suatu perusahaan. Logo juga bersifat persepsi kuat terhadap perusahaan.

Adapun arti dari simbol-simbol logo tersebut yaitu :

1. Modern : Shafira selalu mengikuti perkembangan jaman dan terdepan dalam inovasi.

2. Simple : Mudah berurusan dengan Shafira, tanggap dan tidak birokratis. 3. Luwes : Berjiwa melayani.

4. Hitam : Berwibawa.

5. Merah : Semangat berkobar, berjiwa muda dan ceria. 6. Melesat ke atas mendahului yang lain.

2.1.3. Struktur Organisasi dan Job Description

2.1.3.1. Struktur Organisasi

Organisasi Shafira Lintas Semesta terdiri atas :

1. Pimpinan Shafira, yaitu : a. Komisaris Shafira. b. President Shafira. c. Vice President Shafira.

2. Pengelola fungsi-fungsi pengembangan Shafira, yaitu unit marketing. 3. Pengelola fungsi dukungan manajemen, yaitu :

a. Unit finance.

b. Unit HR & general affair.

4. Pengelola operasi & layanan, yaitu : a. Unit tour & ticketing.

b. Unit umrah haji operation.

c. Unit umrah haji customer service (CS).

Gambar 2.2 Struktur Organisasi Shafira

2.1.3.1. Job Description

2.1.3.2.1. Frontliners

1. Customer Service

Customer Service adalah bagian terdepan dalam suatu perusahaan yang berperan menghubungkan antara perusahaan secara langsung dengan customer. Bidang pekerjaan yang dilakukan oleh Customer Service di Shafira Tour & Travel adalah :

a. Memberikan informasi seputar produk-produk Shafira Tour & Travel. b. Menerima pendaftaran jamaah.

d. Operator telepon.

e. Penghubung antara divisi keuangan dan operasional.

2. Marketing

Marketing atau pemasaran tidak pernah lepas dari sebuah usaha produk atau jasa. Demikian pun dengan Shafira yang selalu mengembangkan produk jasanya dengan melakukan berbagai strategi marketing untuk menarik minat konsumen.

3. Ticketing

Divisi ticketing berhubungan dengan reservasi tiket penerbangan baik domestik maupun internasional, selain penerbangan umroh dan haji.

4. Tour

Divisi tour dalam deskripsi pekerjaannya adalah membuat promo tour, ketika promo tersebut sudah matang kemudian booked hotel dan transfortasi. Setelah promo, akomodasi, transfortasi fix, baru dilakukan pemasaran produk, bisa juga melalui presentasi jika dalam suatu grup. Ketika ada customer yang tertarik untuk menggunakan jasa tour tersebut, kemudian dilakukan reservasi dan terakhir adalah melakukan pembayaran.

5. Finance

Bagian finance atau keuangan di Shafira terbagi menjadi beberapa subbagian, antara lain :

a. Kasir Ticketing

Pekerjaan yang dilakukan kasir ticketing adalah menerima pembayaran tiket dari customer dan menerima invoice dari bagian ticketing yang kemudian mengarsipkannya, setelah itu membuat laporan keuangan. b. Administrasi Ticketing

Pekerjaan yang dilakukan oleh administrasi ticketing adalah cross check laporan keuangan kasir, mengerjakan report selisih atau keuntungan. c. Money Changer

Money changer dilakukan oleh kasir. Shafira menerima berbagai penukaran mata uang.

d. Kasir Umroh

Pekerjaan yang dilakukan oleh kasir umroh adalah menerima pembayaran tiket dari konsumen dan menerima invoice dari customer service yang kemudian mengarsipkannya, setelah itu membuat laporan keuangan. e. Checker Keuangan Umroh

Tugas Checker Keuangan Umroh adalah mengevaluasi pembukuan yang telah dikerjakan oleh kasir dan mencocokannya dengan invoice, membuat jurnal keuangan dan pembukuan umroh.

f. Manager Finance

Manager finance merupakan fungsi control dari seluruh laporan keuangan Shafira.

2.1.3.2.2. Operasional

Bagian operasional terbagi menjadi beberapa bagian, yaitu :

1. Pengurusan Dokumen

Operasional pengurusan dokumen menerima kelengkapan dokumen jamaah dari CS, kemudian memasukkan (input) data ke dalam sistem.

2. Handle Jamaah

Handle jamaah ini dilakukan menjelang keberangkatan jamaah. Team Shafira menyiapkan segala sesuatu yang dibutuhkan oleh jamaah.

3. Ticketing

Bagian ini menangani jadwal keberangkatan beserta penerbangan yang akan digunakan.

2.2. Landasan Teori

2.2.1 Data warehouse

Data warehouse adalah sebuah database yang mewakili sejarah bisnis suatu perusahaan atau organisasi. Data historis dari data warehouse digunakan dalam aktivitas analisis yang mendukung keputusan bisnis dalam beberapa tingkat. Data di dalam data warehouse diorganisir untuk mendukung analisis, bukan transaksi pemrosesan dalam waktu nyata, seperti pada OLTP. Sedangkan OLAP adalah teknologi yang memproses data warehouse dalam struktur multidimensi, menyediakan jawaban yang cepat untuk query analisis yang kompleks. Tujuan dari OLAP adalah mengorganisir sejumlah data yang besar, agar bisa dianalisis

dan dievaluasi dengan cepat (Chuck Ballard, Dirk Herreman, Don Schau, Rhonda Bell, Eunsaeng Kim, Ann Valencic; IBM Corp, 1998.)

Data warehouse merupakan kumpulan informasi logikal, yang dikumpulkan dari berbagai operasional database yang mendukung aktivitas para bisnis analis dalam pekerjaan mengambil keputusan. Kedengaran cukup sederhana pada awalnya, tetapi data warehouse menggambarkan hal yang mendasar perbedaan cara pandang tentang mengorganisasi dan me-manajemen informasi dalam suatu organisasi.

Data warehouse merupakan kombinasi dari database yang berbeda-beda, data warehouse mengkombinasikan informasi dengan meringkas (summarizing) dan mengelompokkan (aggregation). Pada saat mengekstrak informasi dari berbagai operasional database untuk membuat suatu data warehouse, pengumpulan informasi yang diperlukan untuk pembuat keputusan. Informasi yang diperlukan ini didefinisikan oleh persetujuan para pengguna sesuai dengan informasi yang mereka butuhkan dalam pengambilan keputusan. Jadi suatu data warehouse hanya berisi informasi yang relevan dengan kebutuhan user untuk mendukung pengambilan keputusan.

Data warehouse adalah multidimensional dalam relasional model database, informasi ditentukan dalam suatu rangkaian dari tabel yang berdimensi dua. Tidak begitu halnya dengan data warehouse, banyak data warehouse adalah multidimensional, artinya bahwa data warehouse terdiri dari layer-layer, kolom dan baris. Layer-layer dalam suatu data warehouse menunjukkan informasi yang

disampaikan pada dimensi yang berbeda. Multidimensional ini menggambarkan informasi dengan ditunjukkan sebagai suatu kubus atau hypercubes.

Data warehouse adalah bentuk khusus dari database. Mengingat hal bahwa suatu database adalah koleksi dari informasi yang dikumpulkan dan diakses melalui suatu logikal dari informasi, begitu juga hal yang sama untuk suatu data warehouse. Para pengguna dari data warehouse menyatakan informasi yang mereka butuhkan secara logikal dan tidak memperhatikan atau merisaukan tentang baris, kolom, atau layer. Data warehouse juga mempunyai suatu kamus data. Kamus data dalam data warehouse mengolah struktur logika dari informasi dan memiliki dua karakteristik tambahan yang sangat penting, origin dan metode. Jadi suatu kamus data data warehouse selalu mengikuti informasi yang bersumber dari operasional database dan dengan suatu metode (total, jumlah, rata-rata, standar deviasi dan lain-lain).

Data warehouse mendukung proses pembuatan keputusan, bukan proses transaksi. Dalam suatu organisasi, banyak database yang ada merupakan database yang berorientasikan pada transaksi. Banyak database yang mendukung Online Transaction Processing (OLTP) oleh karena itu merupakan operasional database. Data warehouse tidak berorientasikan pada transaksi, data warehouse ada untuk mendukung berbagai macam pekerjaan pengambilan keputusan dalam suatu organisasi. Oleh karena itu data warehouse mendukung Online Analytical Processing (OLAP).

Definisi lain dari konsep data warehouse adalah database yang secara khusus dibuat strukturnya untuk proses query dan analisa. Dalam dunia bisnis sebuah data warehouse biasanya berisi keadaan atau gambaran data tentang sejarah bisnis (misalnya, penjualan produk satu tahun) dari sebuah organisasi bisnis. Definisi klasik oleh Bill Inmon tentang data warehouse dapat disimpulkan menjadi empat kriteria.

Pertama, sebuah data warehouse adalah subject-oriented (berorientasi pada subjek). Data suatu organisasi berubah dari yang berorientasi pada aplikasi (application-orriented) ke berorientasi pada subjek (subject-oriented). Menurut hal ini, daripada mengorganisasikan data dengan penyesuaian pada aplikasi atau fungsi-fungsi yang ada, data lebih baik dikumpulkan berdasarkan subjek area asalnya. Misalkan data tentang konsumen yang diintegrasikan pada sebuah entitas database akan lebih baik daripada mengklasifikasikannya menjadi beberapa entitas untuk proses peminjaman, begitu juga yang lainnya.

Kedua, data warehouse adalah terintegrasi. Data warehouse menggabungkan berbagai format data dan menyandikannya kedalam suatu bentuk yang konsisten sehingga dalam membandingkan dan mengumpulkan data dengan melalui berbagai dimensi yang sesuai.

Ketiga, data warehouse adalah time-variant. Dalam kata lain, setiap rows dari data dibedakan berdasarkan waktu. Dalam hal ini setiap baris biasanya memiliki satu atau lebih yang menggunakan tipe data time-stamp.

Keempat, data warehouse tidak mudah berubah. Data yang ada dalam suatu data warehouse tidak mengalami proses penghapusan atau peng-update-an, terkecuali untuk perawatan dan koreksi terhadap kesalahan yang terjadi. Data hanya disimpan ke dalam data warehouse atau ditampilkan dari data warehouse.

Keempat karakteristik di atas saling terkait dan harus diimplementasikan agar terbentuk suatu data warehouse yang dapat mendukung pengambilan keputusan secara efektif. Implementasi dari keempat karakteristik di atas membutuhkan struktur data dari data warehousing, data dari berbagai sumber operasional akan diekstrak dan diintegrasikan ke dalam data warehouse sehingga data yang dihasilkan tidak lagi bersifat operasional melainkan informatif.

Dalam membangun sebuah data warehouse, informasi yang diambil dari berbagai processing system harus relevan, dalam periode waktu yang konsisten dan tidak mengalami perubahan secara cepat. Keuntungan yang diberikan sehubungan dengan adanya data warehouse antara lain (Han, 2001) :

a. Memberikan competitive advantages dengan menampilkan informasi yang relevan dalam mengukur perfomance dan membuat keputusan kritis untuk menghadapi persaingan dengan competitor.

b. Meningkatkan produktivitas bisnis dikarenakan data warehouse secara cepat dan mudah mengumpulkan informasi secara tepat.

c. Memberikan fasilitas Customer Relationship Management (CRM) karena data warehouse mampu memberikan pandangan yang konsisten tentang customer dan barang yang dimiliki perusahaan.

Pembuatan sebuah data warehouse selalu diawali dengan membuat bisnis dimensional model yang menggambarkan dimensi dan ukuran dari subjek yang dipilih didasarkan pada kebutuhan pengguna. Tidak seperti dalam sistem Online Transaction Processing (OLTP) yang mengorganisasi data dalam bentuk normalisasi secara ketat, data yang terdapat dalam data warehouse diatur dalam bentuk yang tidak ternomalisasi (denormalisasi). Dengan demikian waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan prosesnya menjadi lebih cepat. Berikut akan dijelaskan tentang pengertian denormalisasi :

a. Denormalisasi

Denormalisasi merupakan kebalikan dari proses normalisasi. Relasi pada suatu database yang mengalami denormalisasi memungkinkan terjadinya data redundant di dalamnya. Artinya adalah memungkinkan adanya data yang sama atau berulang dalam sebuah tabel. Hal inilah yang dapat mengakibatkan kesalahan dalam proses pengolahan data. Namun di sisi lain, denormalisasi memberikan keuntungan dalam segi perfomance. Karena itu aplikasi yang membutuhkan waktu cepat terhadap proses query cenderung memilih denormalisasi untuk mengatur relasi antar tabel dalam suatu database.

Denormalisasi menyebabkan data redundant namun meningkatkan perfomance. Melihat keuntungan tersebut, OLAP tools dan data warehouse menggunakan denormalisasi dalam database. Dengan demikian proses query dapat berlangsung dengan cepat.

2.2.1.1 Tugas Data warehouse

Ada empat tugas yang bisa dilakukan dengan adanya data warehouse, keempat tugas tersebut yaitu :

a. Pembuatan laporan

Pembuatan laporan merupakan salah satu kegunaan data warehouse yang paling umum dilakukan. Dengan menggunakan query sederhana didapatkan laporan per hari, per bulan, per tahun atau jangka waktu kapanpun yang diinginkan.

b. On-Line Analytical Processing (OLAP)

Dengan adanya data warehouse, semua informasi baik detail maupun hasil summary yang dibutuhkan dalam proses analisa mudah didapat. OLAP mendayagunakan konsep data multidimensi dan memungkinkan para pemakai menganalisa data sampai mendetail, tanpa mengetikkan satupun perintah SQL. Hal ini dimungkinkan karena pada konsep multidimensi, maka data yang berupa fakta yang sama bisa dilihat dengan menggunakan fungsi yang berbeda. Fasilitas lain yang ada pada software OLAP adalah fasilitas rool-up dan drill-down. Drill-down adalah kemampuan untuk melihat detail dari suatu inforamsi dan roll-up adalah kebalikannya.

c. Data Mining

Data mining merupakan proses untuk menggali (mining) pengetahuan dan informasi baru dari data yang berjumlah banyak pada data warehouse, dengan menggunakan kecerdasan buatan (Artificial Intelegence), statistik

dan matematika. Data mining merupakan teknologi yang diharapkan dapat menjembatani komunikasi antara data dan pelakunya.

d. Proses informasi executive

Data warehouse dapat membuat ringkasan informasi yang penting dengan tujuan membuat keputusan bisnis, tanpa harus menjelajahi keseluruhan data. Dengan menggunakan data warehouse segala laporan telah diringkas dan dapat pula mengetahui segala rinciannya secara lengkap, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan. Informasi dan data pada laporan data warehouse menjadi target informatif bagi pengguna.

2.2.1.2 Proses dan Arsitektur Data warehouse

Data warehouse dibangun dengan mengintegrasikan data-data yang berasal dari berbagai sumber data, yaitu database operasional. Dalam suatu perusahaan, data operasional biasanya berada pada daerah kekuasaan departemen masing-masing dalam bentuk database OLTP. Untuk melakukan proses integrasi ini data warehouse menggunakan suatu aplikasi yang disebut ETL (Extract, Transform, Load).

Sesuai dengan namanya, aplikasi ETL melakukan fungsi-fungsi Extract, Transform, dan Load. Proses extract adalah proses pengambilan data dari sumber data. Disebut extract, karena proses pengambilan data ini tidak mengambil data

matang saja. Proses extract ini harus mengakomodir berbagai macam teknologi yang digunakan oleh sumber data dan diintegrasikan ke dalam database tunggal.

Kemudian data hasil extract ini menjalani proses transformasi yang pada prinsipnya adalah mengubah kode-kode yang ada menjadi kode-kode standar, misalnya kode propinsi. Hal ini perlu dilakukan mengingat data-data yang diambil berasal dari sumber yang berbeda yang kemungkinan memiliki standardisasi yang berbeda pula. Standardisasi diperlukan untuk nantinya memudahkan pembuatan laporan.

Arsitektur data warehouse yang umum biasanya menempatkan satu server database terpisah yang disebut Staging yang berfungsi untuk menangani proses extract dan transform ini sebelum dilakukan proses load ke tujuan akhir data warehouse.

Proses load dalam ETL adalah suatu proses mengirimkan data yang telah menjalani proses transformasi ke gudang data akhir, yaitu data warehouse itu sendiri dimana aplikasi reporting dan business intelligence siap mengakses. Di bawah ini adalah penjelasan dari tiap-tiap proses Extract, Transform, dan Load itu sendiri :

1. Extract

Bagian pertama dari suatu proses ETL adalah men-ekstrak data dari sumber data. Disebut ekstrak, karena proses pengambilan data ini tidak mengambil keseluruhan data yang ada di database operasional, melainkan hanya mengambil data matang saja. Proses ini meliputi penyaringan data yang akan

digunakan dalam pembuatan data warehouse. Dapat langsung dimasukkan langsung dalam data warehouse atau dimasukkan dalam tempat penampungan sementara terlebih dahulu.

Pada hakikatnya bagian dari ekstraksi melibatkan penguraian dari data yang telah diekstrak, menghasilkan suatu pengecekan jika data bertemu dengan suatu struktur atau pola yang diharapkan. Jika bukan, data tersebut mungkin ditolak secara keseluruhan.

2. Transform

Proses yang ke dua adalah transformasi data yang telah diekstrak ke dalam format yang diperlukan. Hal ini perlu dilakukan mengingat data yang diambil berasal dari sumber yang berbeda yang kemungkinan memiliki standardisasi yang berbeda pula. Data dari beberapa sistem perlu ditransformasi ke dalam format umum yang disepakati dan digunakan dalam data warehouse. Diperlukan pengetahuan tentang arti penyimpanan data dalam sistem operasional, seperti :

a. Bisa jadi untuk suatu item yang sama memiliki dua nama yang berbeda, misalnya nama produk dengan kode “1234” disebut “roti” sedangkan kode yang sama “1234” di tempat lain disebut “kue”.

b. Setiap sistem mungkin menggunakan skema pengkodean yang berbeda. Misal kode produk di suatu tempat direpresentasikan dengan karakter yang dipisahkan dengan tanda ‘-‘(xxx-xx-xxx) sedangkan di tempat lain untuk kode produk merupakan direpresentasikan dengan karakter yang

dipisahkan dengan tanda spasi (xxx xx xxx). Jika dimasukkan ke dalam warehouse, format yang digunakan harus sama.

c. Atribut tabel memiliki nama berbeda. Misalnya untuk atribut gender pada tabel customer suatu sistem menggunakan nilai “0” atau “1”. Sedangkan di sistem lain, digunakan “M” atau “F”.

d. Setiap sistem menggunakan unit pengukuran (measure) yang tidak sama. Misal dollar digunakan di US, dan euro digunakan di Erofa. Data ini harus dikonversi ke dalam unit pengukuran yang sama jika dimasukkan ke dalam warehouse.

Dalam proses transformasi, nama harus diseragamkan, dan skema pengkodean yang dipakai harus seragam pula. Jika data sekali ditransformasi, maka siap untuk di-load ke dalam warehouse. Seringkali area transformasi merupakan tempat yang terpisah.

3. Load

Tahap load adalah men-load data ke dalam target akhir (end target), yang pada umumnya adalah data warehouse (DW). Bergantung pada kebutuhan organisasi, proses ini bervariasi secara luas. Beberapa data warehouse memperbolehkan melakukan penulisan informasi yang ada secara kumulatif, dengan data yang diperbaharui tiap minggu, ketika DW lain (atau bahkan bagian lain dari DW yang sama) boleh menambahkan data baru dalam suatu format historis, sebagai contoh, tiap jam. Pemilihan waktu dan lingkup untuk menggantikan atau menambahkan aneka pilihan desain strategi

bergantung pada waktu yang tersedia dan kebutuhan bisnis tersebut. Kebanyakan sistem yang komplek dapat memelihara suatu histori dan jejak audit dari semua perubahan yang ada ke data yang di-load ke dalam data warehouse.

Arsitektur adalah sekumpulan atau struktur yang memberikan kerangka untuk keseluruhan rancangan suatu sistem atau produk, ada arsitektur client-server, arsitektur networking dan masih banyak arsitektur lainnya. Arsitektur data menyediakan kerangka dengan mengindentifikasikan dan memahami bagaimana data akan pindah melalui sistem dan digunakan dalam perusahaan.

Arsitektur data untuk data warehouse mempunyai komponen utama yaitu read-only database. Karakteristik arsitektur data warehouse :

1. Data diambil dari sistem asal (sistem informasi yang ada), database dan file.

2. Data dari sistem asal diintegrasikan dan ditransformasi sebelum disimpan ke dalam Database Management System (DBMS) seperti Oracle, MS SQL Server, Sybase dan lain-lain.

3. Data warehouse merupakan sebuah database terpisah bersifat hanya dapat dibaca yang dibuat khusus untuk mendukung pengambilan keputusan. 4. Pemakai mengakses data warehouse melalui aplikasi front end tool.

Arsitektur dan komponen utama dari data warehouse dapat dilihat pada gambar berikut ini :

Gambar 2.3 Arsitektur data warehouse

Gambar 2.3 Menunjukan proses data warehouse, dimana data source diolah (extract, transform, load) menjadi data warehouse untuk selanjutnya di query untuk menghasilkan report yang diinginkan. Data mart berisikan kumpulan data yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Data mart hampir sama dengan data warehouse, tetapi perbedaannya adalah data mart lebih spesifik dan ditujukan untuk bagian-bagian tertentu.

2.2.1.3 Multi-Dimensional Modeling

Multi dimensional modeling adalah teknik untuk memvisualisasi model data sebagai suatu kumpulan dari ukuran yang dideskripsikan dengan aspek-aspek bisnis (Chuck Ballard, Dirk Herreman, Don Schau, Ronda Bell, Eunseang Kim,

Ann Valencic; IBM Corp., 1998). Hal ini khususnya sangat berguna untuk meringkas dan menyusun data dan memperlihatkan data untuk mendukung para analis data. Dimensional modeling memfokuskan pada data numerik, seperti harga, jumlah, berat, keseimbangan dan kejadian-kejadian.

Dimensional modeling mempunyai beberapa konsep :

1. Fact

Fact adalah suatu koleksi dari relasi data-data items, terdiri dari ukuran-ukuran dan konteks data. Setiap fact biasanya merepresentasikan sebuah bisnis item, suatu transaksi bisnis, atau sebuah kejadian yang dapat digunakan dalam analisis bisnis atau proses bisnis. Dalam data warehouse, fact di implementasikan dalam tabel dasar dimana semudah data numeric dan disimpan.

2. Dimensions

Dimensions adalah suatu koleksi dari anggota atau unit-unit data dengan tipe yang sama. Dalam sebuah diagram, suatu dimensi biasanya direpresentasikan dengan suatu axis. Dalam dimensional model, semua data menunjukan fact table yang diasosiasikan dengan satu dan hanya satu member sari setiap multiple dimensions. Jadi dimensi menunjukan latar belakang kontekstual dari fact. Banyak proses analisis yang digunakan untuk menghitung (quatify) dampak dari dimensi pada fact.

Dimensi adalah parameter dari apa yang ingin lakukan dalam On-Line Analytical Processing (OLAP). Sebagai contoh, dalam suatu database untuk menganalisa semua penjualan dari produk, dimensi berikut ini harus ada :

Waktu

Lokasi

Pembeli

Penjual

Skenario seperti kejadian, pembiayaan atau angka estimasi

Dimensi biasanya juga dapat dipetakan bukan angka numerik, entity yang bersifat informatif seperti merek atau karyawan.

Dimension member : suatu dimensi berisi banyak anggota-anggota. Suatu anggota dimensi adalah nama pembeda atau indetifier yang digunakan untuk membedakan posisi suatu data item. Sebagai contoh, semua bulan, empat bulanan dan tahunan membuat dimensi waktu. Dan semua kota, wilayah dan negara merupakan dimensi goegrafi.

Dimension Hierarchies : dapat mengatur anggota dari suatu dimensi kedalam satu atau banyak hirarki. Setiap hirarki dapat juga mempunyai banyak level hirarki. Setiap member dari dimensi tidak boleh dilokasikan kedalam satu struktur hirarki.

3. Measures

Suatu measures (ukuran) adalah suatu besaran (angka numerik) atribut dari sebuah fact, yang menunjukan performance atau behavior (tingkah laku) dari bisnis secara relatif pada suatu dimensi. Angka atau nomor yang ditunjukan disebut dengan variable. Sebagai contoh ukuran dari penjualan dalam bentuk uang, besarnya penjualan, jumlah pengadaan, biaya pengadaan, banyaknya transaksi dan lainnya. Suatu ukuran dijelaskan dengan kombinasi dari member dari suatu dimensi dan diletakkan dalam fact.

2.2.1.3.1 Visualisasi Dari Suatu Dimensional Model

Cara yang paling populer dalam memvisualisasikan suatu model dimensional adalah dengan menggambarkan sebuah cube (Gambar 2.4) dapat menggambarkan tiga model dimensional menggunakan sebuah kubus. Biasanya suatu dimensional model terdiri dari lebih tiga dimensi dan digambarkan sebagai suatu hypercube, akan tetapi hypercube sulit untuk divisualisasikan, jadi sebuah kubus lebih biasa digunakan. Gambar berikut merupakan measurement adalah volume dari produksi, yang mana dijelaskan dengan kombinasi dari tiga dimensi yaitu lokasi produk dan waktu. Dimensi dari lokasi dan dimensi produk mempunyai dua level hiraki. Misalnya dimensi mempunyai level region dan plant.

Gambar 2.4 Kubus suatu visualisasi dari dimensional model.

Terdapat tiga konsep yang dapat memodelkan lebih jelas dalam penentuan fact table dimensi dan measure, yaitu :

1. Model star

Model star adalah model dasar dari pemodelan multidimensi yang memiliki satu tabel induk yang dinamakan table fact dan kumpulan dari tabel-tabel kecil yang disebut tabel dimensi disusun dalam pola-pola melingkar mengelilingi table fact. Untuk lebih jelasnya terlihat pada gambar 2.5

Gambar 2.5 Model Star

2. Model SnowFlake

Selain model star dalam menampilkan desain sebuah data warehouse juga dapat menggunakan model snowflake. Dalam sebuah model snowflake terdapat sebuah fact table yang dikelilingi oleh beberapa dimension table. Namun dimension table itu sendiri dapat seolah-olah berupa sebuah fact table lain yang juga memiliki dimensinya sendiri. Untuk lebih jelasnya terlihat pada gambar 2.6

Pada model snowflake diatas dapat dilihat bahwa tiap-tiap tabel dimensi berhubungan dengan dimensi yang lain seolah-olah tabel dimensi tersebut merupakan tabel fakta. Hal ini dapat terjadi karena pada model snowflake ini telah dilakukan normalisasi. Normalisasi ini tidak terdapat pada model star.

3. Model Constellation.

Beberapa fact tables berbagi tabel dimensi. Ditampilkan sebagai koleksi dari kumpulan skema bintang yang sering disebut sebagai skema galaxy. Untuk lebih jelasnya terlihat pada gambar 2.7

2.2.1.4 Online Analytical Processing (OLAP)

Online Analytical Processing (OLAP) merupakan salah satu tools yang digunakan untuk mengakses informasi dalam data warehouse. Teknologi OLAP memungkinkan data warehouse digunakan secara efektif untuk proses online analisis, memberikan respon yang cepat terhadap analytical queries yang kompleks.

Data model multidimensional dan teknik agregasi data yang dimilki oleh OLAP dapat mengatur dan membuat kesimpulan dari data dalam jumlah besar sehingga dapat di evaluasi secara cepat dengan menggunakan online analysis dan grafical tool. Sistem OLAP menyediakan kecepatan dan fleksibilitas untuk men-support proses analisis secara real time.

2.2.1.4.1 OLAP Sevices

OLAP services ialah suatu istilah yang menggambarkan beberapa perangkat yang bekerja bersama-sama untuk membantu dalam menganalisasis data yang ada.

Informasi dari data warehouse di ekstrak secara periodik dan digunakan untuk meng-update obyek yang ada dalam OLAP service. OLAP server mengambil data dari data warehouse dan Relational OLAP serta meng-update informasi yang disimpan dalam multidimensional OLAP (MOLAP). Setelah informasi dikumpulkan maka pivot table service yang bekerja sama dengan Excel pivot table atau perangkat lain yang mendukung OLE DB dengan ekstensi OLAP dapat melakukan akses dan memanipulasi data yang ada.

2.2.1.4.2 Teknik Penyimpanan Data Dalam OLAP

OLAP digunakan untuk memproses informasi dan menampilkanya dalam bentuk multidimensi. Walaupun data yang ditampilkan dalam satu bentuk namun tidak berarti data-data yang ada disimpan dalam satu bentuk pula. Ada tiga teknik dasar untuk menyimpan data OLAP :

1. MULTIDIMENSIONAL OLAP (MOLAP)

Salah satu cara umum yang digunakan untuk menyimpan data ialah dalam vasis data multidimensional. Tidak seperti basis data relasional yang menyimpan informasi dalam sejumlah baris dalam tabel, sebuah basis data multidimensional menyimpan informasi dalam sejumlah array

multidimensional. Karena dimensi dapat diakses secara mudah, maka user dapat melakukan query pada basis data MOLAP dengan sangat cepat. Selain mengandung data mentah, basis data MOLAP juga mengandung agregasi data sehingga dapat memberikan respon yang cepat terhadap query.

2. RELATIONAL OLAP (ROLAP)

Partisi menggunakan tabel relational dalam data warehouse untuk menyimpan agregasi, sedangkan detail dari fact table tetap tersimpan dalam data warehouse fact table. Banyak orang berpendapat bahwa basis data yang dirancang secara khusus untuk sebuah keperluan analisis tidak dibutuhan karena sebuah basis data relasional sudah cukup mampu untuk menampilkan informasi OLAP. Hal ini hanya berlaku pada tingkat tertentu saja, pada sebuah basis data yang terdiri dari ribuan atau ratusan ribu records maka menampilkan informasi OLAP akan menjadi sebuah masalah karena banyak data yang harus dihapus di query. Dan hal inilah yang menjadi keterbatasan partisi ROLAP.

3. HYBRYD OLAP (HOLAP)

Partisi menggunakan struktur MOLAP untuk menyimpan agregasi dan meninggalkan detail dari fact table dalam partisi ROLAP. OLAP service dapat menggunakan data MOLAP dan ROLAP secara simultan untuk memecahkan suatu query.

2.2.1.4.3 OLAP Cube (Kubus OLAP)

Objek utama yang disimpan dalam sebuah basis data OLAP ialah cube (kubus). Sebuah kubus merupakan representasi multidimensi dari sekumpulan data, yang mengandung data secara detail maupun rangkumannya. Sebuah basis data OLAP dapat memiliki beberapa buah kubus sesuai dengan yang dibutuhkan, yang menggambarkan data yang ada dalam data warehouse.

Sebuah kubus dibangun menggunakan dua komponen utama yaitu ukuran (measure) dan dimensi. Ukuran merupakan nilai numerik dari fact table dalam data warehouse seperti harga dari unit maupun kualitas dari item. Sedangkan dimensi menggambarkan kategori dari ukuran yang ada, seperti bagaimana ukuran berubah setiap waktu. Beberapa operasi yang dapat dilakukan pada kubus atau report multidimensi ini adalah :

1. Processing

Operasi Processing pada kubus antara lain melakukan loading dan refreshing data pada kubus yang dilakukan oleh OLAP service engine. Tabel dimensi dibaca pertama kali untuk mengumpulkan level dengan anggota dari data aktual, setelah itu dilanjutkan dengan pembacaan fact table dan ikuti dengan menghitung spesifik agregasi, dan hasil yang dapat disimpan dalam kubus untuk diproses oleh user. Processing akan dilakukan terhadap kubus hanya jika terjadi perubahan terhadap struktur kubus tersebut atau terjadi perubahan terhadap data yang ada dalam data warehouse. Ketika akan melakukan processing terhadap kubus, terdapat

dua pilihan. Pertama dengan melakukan refresh terhadap kubus secara total, yang berarti menghapus seluruh data yang ada sebelumnya dan mengambil data yang baru dari data warehouse, atau dengan melakukan incremental update yang berarti mengambil data terbaru yang ada dalam data warehouse dan menambahkannya pada data dalam kubus. Pilihan kedua akan memakan waktu yang jauh lebih singkat, namun incremental update tidak dapat dilakukan jika struktur kubus telah mengalami perubahan.

2. Slice And Dice

Slice and dice memungkinkan untuk melihat kubus dari sudut pandang yang berbeda. Dengan slice and dice dapat ditentukan dimensi apa yang hendak ditampilkan dan bagaimana mereka ditampilkan. Hal inilah yang menjadi keunggulan OLAP. Dengan melihat kubus dari sudut pandang yang bebeda maka akan dapat dipelajari banyak hal dari data yang dimiliki.

3. Drill Down

Sebagian besar informasi yang ditampilkan dalam OLAP merepresentasikan kesimpulan yang lebih detail. Drilling down merupakan teknik untuk memecahkan sebuah informasi menjadi beberapa informasi yang lebih detail. Sebagai contoh, jika dilakukan drill down terhadap data tahunan maka akan dapat diperoleh data dalam catur wulan atau tri wulan.

4. Consolidation (Roll Up)

Consolidation atau yang lebih dikenal roll up merupakan kebalikan dari Drill Down. Data-data sebelumnya dilihat dalam format triwulan akan dapat dilihat dalam format tahunan. Dengan roll up data dapat dilihat secara lebih global.

5. Pivotting

Pivotting merupakan suatu teknik untuk saling menukarkan dimensi data. Dengan melakukan pivotting maka dapat diamati suatu informasi atau data dari sudat pandang yang berbeda, sehingga diharapkan akan dapat memperjelas analisis yang dilakukan.

6. Filtering

Filltering merupakan suatu teknik untuk menyaring informasi yang dibutuhkan, sehingga para analisis tidak dibingungkan oleh banyaknya informasi yang tersedia.

2.2.2 Software Pendukung Aplikasi

Dalam menyelesaikan proyek ini, digunakan bahasa pemrograman Borland Delphi 7 sebagai program coding dan desain interface dan MySql sebagai pembuat data wearehouse.

2.2.2.1 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 sistem operasi DOS (yang merupakan sistem operasi yang paling banyak digunakan pada saat itu). Sedangkan Delphi yang diluncurkan pertama kali tahun 1995 dirancang untuk beroperasi dibawah sistem operasi windows.

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 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.

c. Compatible dengan berbagai macam jenis database.

2.2.2.2 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.

2.2.2.3 Pengenalan Zeos 6.6.6 Stable

ZeosLib adalah sebuah paket yang terdiri dari beberapa komponen yang dapat menghubungkan secara langsung sebuah aplikasi dengan berbagai mesin basis data. Komponen-komponen Zeos tidak memiliki internal driver sehingga memerlukan pustaka eksternal (DLL) yang sesuai dengan mesin basis data yang dituju. Sebagai contoh, untuk dapat mengakses mesin basis data MySQL komponen ini memerlukan pustaka eksternal LibmySQL.dll atau variannya sesuai dengan versi MySQL yang dituju.

2.2.3 Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram (DFD) merupakan alat yang biasa dipakai untuk mendokumentasikan proses dalam sistem. DFD adalah suatu gambaran grafis dari suatu sistem yang menggunakan sejumlah bentuk-bentuk simbol untuk menggambarkan bagaimana data mengalir melalui suatu proses yang saling berkaitan.

DFD menggunakan empat macam simbol dasar, yaitu entity, data flow, proses, dan data store (Kendall & Kendall, 2002). Untuk lebih jelasnya gambar simbol dan keterangannya dapat dilihat pada tabel 2.

Tabel 2.1 Simbol DFD, arti dan keterangannya

Simbol Arti Keterangan

Entity Merupakan sumber atau tujuan data. Data flow Menunjukan aliran data diantara

proses, data storage, dan data source. Memiliki panah yang menunjukkan kemana arah data mengalir.

atau

Proses Menunjukkan transformasi dari data. Pada proses minimal ada satu data yang masuk ke proses dan data yang keluar dari proses, dimana data yang masuk tidak boleh sama dengan data yang keluar.

Data storage Tempat untuk menyimpan data.

Sumber : Kenneth E. Kendall & Julie E. Kendall, System Analysis And Design, Person Education Internasional, 2002, p. 192

2.2.4 Flowchart

Flowchart merupakan representasi grafik dari algritma dengan menggunakan simbol-simbol tertentu yang masing-masing mempunyai fungsi yang khusus. Flowchart menggambarkan atau langkah dari sistem (proses, operasi, fungsi atau aktifitas). Flowchart mempunyai beberapa simbol yang digunakan. Beberapa simbol lain yang dipakai dan penjelasannya dapat dilihat pada tabel.

Tabel 2.2 simbol flowchart, arti dan keterangannya

Simbol Arti Keterangan

Terminator Untuk mulai atau mengakhiri program Garis Alir Arah aliran suatu proses

dalam program

Preparation Proses inisialisasi atau pemberian harga awal Proses Proses perhitungan atau

pengolahan data

Input/Output data Merepresentasikan Input data atau Output data yang diproses atau Informasi.

Predefined proses (Sub Program)

Permulaan

subprogram/proses menjalankan subprogram Decision (keputusan

dalam pengujian)

Perbandingan pernyataan, penyeleksian data yang memberikan pilihan untuk langkah selanjutnya On Page Connector Penghubung bagian

flowchart yang terpisah tetapi masih dalam satu halaman

Off Page Connector Penghubung bagian flowchart yang terpisah pada halaman berbeda

2.2.5 Metodologi Waterfall

Disebut juga siklus klasik (1970-an) dan sekarang ini lebih dikenal dengan sekuensial linier. Metode ini membutuhkan pendekatan sistematis dan sekuensial dalam pengembangan software, dimulai dari system engineering, analisys, design (perancangan), coding, testing, dan maintenance.

Gambar 2.9 Metode waterfall

a. System / Information Engineering

Merupakan bagian dari sistem yang terbesar dalam pengerjaan suatu proyek, dimulai dengan menetapkan berbagai kebutuhan dari semua elemen yang diperlukan sistem dan mengalokasikannya kedalam pembentukan perangkat lunak.

Requirements Analysis

Design

Coding

Testing

Maintenance System Engineering

b. Analisis

Merupakan tahap menganalisis hal-hal yang diperlukan dalam pelaksanaan proyek pembuatan perangkat lunak.

c. Design

Tahap penerjemahan dari data yang dianalisis kedalam bentuk yang mudah dimengerti oleh user.

d. Coding

Tahap penerjemahan data atau pemecahan masalah yang telah dirancang keadalam bahasa pemrograman tertentu.

e. Testing

Merupakan tahap pengujian terhadap perangkat lunak yang dibangun.

f. Maintenance

Tahap akhir dimana suatu perangkat lunak yang sudah selesai dapat mengalami perubahan–perubahan atau penambahan sesuai dengan permintaan user.

49

BAB III

ANALISIS DAN PERANCANGAN

3.1 Analisis Sistem

Pada bagian ini akan dijelaskan lebih detail tentang sistem perusahaan ini, gambaran yang lebih jelas mengenai sistem perusahaan saat ini, permasalahan-permasalahan yang sering muncul serta kebutuhan-kebutuhan perusahaan.

3.1.1 Analisis Sistem Perusahaan

Pada saat ini Shafira Tour&Travel telah mengunakan Microsoft Office Excel untuk membantu pencatatan transaksi harian ( OLTP). Secara garis besar proses bisnis perusahaan saat ini adalah seperti berikut :

Gambar 3.1 Proses bisnis Shafira tour & travel

1. _{Proses Pendaftaran}

Konsumen datang pada bagian pelayanan (CS) untuk melakukan pendaftaran umroh atau haji dengan membawa berkas persyaratan yang telah ditentukan. Kemudian bagian pelayanan memasukan (input) data ke komputer, sedangkan berkas-berkas tersebut diserahkan pada bagian operasional untuk diolah ke dalam sistem yang kemudian akan diproses menjadi passport, visa, surat muhrim, dan lain sebagainya.

2. _{Proses Pembayaran}

Setelah proses pendaftaran, konsumen melakukan pembayaran baik melalui transfer atau secara langsung di kantor Shafira. Apabila pembayaran dilakukan melalui transfer bank, bukti pembayaran dapat difaks ke Shafira atau diantar langsung ke kantor Shafira untuk mendapatkan invoice. Konsumen dapat membayar secara langsung dikantor dengan menemui bagian pelayanan, kemudian pembayaran dilakukan di kasir dan konsumen mendapatkan invoice. Invoice dibuat rangkap empat, yaitu : putih untuk jamaah, hijau untuk arsip bagian pelayanan, merah untuk arsip kasir, kuning untuk arsip accounting.

3. _{Proses Pembuatan Laporan}

Proses pembuatan laporan saat ini dilakukan secara manual oleh manajer setiap bagian dengan menyerahkan data atau dokumen kepada pimpinan sebagai bahan analisis. Pimpinan akan menganalisis secara manual informasi-informasi yang ada dalam tiap-tiap laporan dan melakukan pengambilan keputusan. Banyaknya data atau dokumen yang diserahkan kepada pimpinan maka proses pengambilan keputusan membutuhkan waktu yang cukup lama karena semua analisis masih dilakukan secara manual.

3.1.2 Analisis Permasalahan

Permasalahan yang dihadapi oleh Shafira Tour & Travel saat ini banyak disebabkan karena proses-proses yang dikerjakan saat ini masih secara manual. Berikut ini adalah permasalahan yang sering muncul :

1. Kesulitan untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan oleh pimpinan perusahaan karena laporan yang dihasilkan hanya menampilkan data tentang kegiatan bisnis sehari-hari.

2. Laporan-laporan yang ada saat ini dinilai tidak dapat memberikan gambaran keseluruhan transaksi secara periodik.

3. Untuk dapat membantu proses pengambilan keputusan maka semua laporan masih harus dianalisis secara manual oleh pimpinan perusahaan untuk menghasilkan informasi yang diinginkan. Hal ini dinilai memperlambat proses pengambilan keputusan yang dilakukan.

3.1.3 Analisis Kebutuhan

Dari permasalahan yang muncul, maka beberapa hal berikut ini dibutuhkan Shafira Tour & Travel dalam pembuatan sistem pembantu pembuatan laporan dan analisis data antara lain sebagai berikut :

1. Sistem yang dibuat harus dapat menerangkan fakta-fakta bisnis (pendaftaran dan pembayaran) yang terjadi dalam suatu periode tertentu.

2. Sistem yang dibuat harus dapat memberikan informasi yang mudah dimengerti oleh semua pihak dalam bentuk tabel dan grafik.

3.1.4 Sistem Yang Berjalan

Berikut merupakan gambaran dari sistem Shafira Tour & Travel yang sedang berjalan saat ini beserta lampiran dari tabel-tabel yang digunakan oleh Shafira Tour & Travel. Data pada tabel-tabel tersebut berasal dari data excel yang telah di-convert ke dalam sebuah database sederhana.

Gambar 3.2 Skema relasi OLTP Shafira

Adapun keterangan dari tiap tabel adalah sebagai berikut :

1. Tabel Jamaah

Tabel ini berisi data yang berhubungan dengan pelanggan Shafira yang melakukan transaksi.

Tabel 3.1 Tabel Jamaah

Nama field Keterangan

no_jamaah Kode pelanggan nama Nama pelanggan

namaID Nama pelanggan pada label name tag namaIMI Nama pelanggan dengan nama keluarga title Keterangan gelar seperti Mr, Mrs,

psp_tmp_lahir Tempat lahir sesuai yang tertera pada passport psp_tgl_lahir Tanggal lahir sesuai yang tertera pada passport jenis_kelamin Data jenis kelamin pelanggan

alamat Alamat pelanggan

kota Nama kota dari alamat pelanggan kodepos Kode pos dari alamat pelanggan telepon Nomor telepon rumah dari pelanggan hp Nomor telepon selular dari pelanggan flexi Nomor telepon cdma / flexi pelanggan email Alamat email pelanggan

nip Untuk mengetahui pegawai yang melayani pelanggan tersebut tgl_update Tanggal data dimasukkan

2. Tabel Jamaah_Detail

Tabel ini berisi detil data pelanggan Shafira yang melakukan transaksi. Tabel 3.2 Tabel Jamaah_Detail

Nama field Keterangan

no_jamaah Kode pelanggan

krj_instansi Nama perusahaan tempat pelanggan bekerja krj_alamat Alamat perusahaan tempat pelanggan bekerja

krj_kota Nama kota dari alamat perusahaan tempat pelanggan bekerja krj_telp Nomor telepon dari perusahaan tempat pelanggan bekerja krj_fax Nomor fax dari perusahaan tempat pelanggan bekerja krj_bagian Data dibagian mana pelanggan bekerja

psp_no No id paspor pelanggan

psp_tgl_issued Tanggal paspor berlaku pelanggan psp_tgl_expired Tanggal paspor berakhir pelanggan

psp_instansi Kantor / perusahaan tempat bekerja pelanggan psp_alamat Alamat tempat tinggal pelanggan sesuai paspor psp_kota Nama kota pelanggan sesuai paspor

nama_ortu Nama orangtua

no_porsi Nomor keberangkatan haji

no_spph Nomor Surat Pendaftaran Pergi Haji no_reg Nomor registrasi pelanggan

desa Nama desa pelanggan

kecamatan Nama kecamatan tempat tinggal pelanggan kabupaten Nama Kabupaten tempat tinggal pelanggan propinsi Nama Propinsi tempat tinggal pelanggan

3. Tabel Kabupaten

Tabel ini berisi data tentang kabupaten dan propinsi. Tabel 3.3 Tabel Kabupaten

Nama field Keterangan

kode Nomor kode kabupaten nama Nama kabupaten propinsi Nama propinsi

4. Tabel Paket

Tabel ini berisi data tentang jenis-jenis paket perjalanan umroh dan haji yang tersedia di Shafira Tour & Travel.

Tabel 3.4 Tabel Paket

Nama field Keterangan

kode_paket Kode dari jenis paket jenis Nama jenis paket

jenis2 Nama jenis paket apabila paket tersebut mempunyai turunan alternatif pilihan

tgl_berangkat Tanggal keberangkatan tgl_pulang Tanggal kepulangan

pesawat Nama pesawat yang ditumpangi paket_dws Nama paket yang dipilih

fiskal Biaya fiskal jamaah haji apt Biaya Apt jamaah haji

surat_muhrim Biaya surat muhrim jamaah haji paspor Biaya pembuatan paspor

biaya_lain Biaya lain-lain Hemat2 Nama paket hemat 2 Hemat3 Nama paket hemat 3 Hemat4 Nama paket hemat 4 kamar_other Biaya sewa kamar lain VIP2 Biaya VIP 2

VIP3 Biaya VIP 3 VIP4 Biaya VIP 4 GOLD2 Biaya GOLD 2 GOLD3 Biaya GOLD 3 GOLD4 Biaya GOLD4 aktif Status Pelanggan seat Nomor tempat duduk lama Lama waktu berangkat tahun Tahun aktif

bulan Bulan aktif

5. Tabel Pendaftaran_Paket

Tabel ini menyimpan data yang berhubungan dengan pemesanan paket oleh pelanggan.

Tabel 3.5 Tabel Pendaftaran_Paket

Nama field Keterangan

no_pendaftaran Nomor pendaftaran rp_fiskal Jumlah uang fiskal rp_apt Jumlah uang apt rp_muhrim Jumlah uang muhrim rp_paspor Jumlah uang paspor rp_lainnya Jumlah uang lainnya tipe_kamar Tipe kamar yang dipesan diskon Diskon

diskon_rp Jumlah yang dipesan

bayar_dollar Jumlah uang yang harus dibayar ket_bayar Keterangan bayar

6. Tabel Pendaftaran

Tabel ini menyimpan data yang berhubungan dengan pemesanan oleh pelanggan.

Tabel 3.6 Tabel Pendaftaran

Nama field Keterangan

no_pendaftaran Nomor pendaftaran kode_paket Nomor kode paket haji jns_paket Jenis paket haji

no_jamaah Nomor kode jamaah tgl_daftar Tanggal daftar

tgl_berangkat Tanggal berangkat haji umur Umur pelanggan remark_id Kode muhrim owner_bayar Nama pembayar remark Kode status muhrim penerima Nama pelanggan lunas Status pembayaran

ukuran_baju Ukuran baju seragam pelanggan permintaan_khusus Special request pelanggan nip Nama petugas shafira tgl_update Tanggal perubahan terakhir

no_urut_muhrim Nomor urut sesuai kelompok muhrim surat Status pengiriman surat

paket_haji Jenis paket haji keterangan Keterangan lain

wajib_fiskal Status pembayaran fiskal cv_id Kode pengelompokan muhrim mahram Nama muhrim pelanggan hub_mahram Hubungan muhrimnya tempel1 Nama keluarga satu hub_tempel1 Hubungan keluarga satu tempel2 Nama keluarga dua hub_tempel2 Hubungan keluarga dua tempel3 Nama keluarga tiga hub_tempel3 Hubungan keluarga tiga tempel4 Nama keluarga empat hub_tempel4 Hubungan keluarga empat status Status pendaftaran (open/close) no Nomor pendaftaran

no_tiket Nomor tiket digunakan pelanggan no_visa Nomor visa pelanggan

visa_issued Tanggal pengeluaran visa visa_expired Tanggal kadaluarsa visa

7. Tabel Pendaftaran_Dokumen

Tabel ini berisi keterangan status kelengkapan dokumen yang diserahkan oleh pelanggan.

Tabel 3.7. Tabel Pendaftaran_Dokumen

Nama field Keterangan

no_pendaftaran Nomor pendaftaran dok_paspor Status penerimaan paspor dok_foto46 Status penerimaan foto 4x6 dok_foto34 Status penerimaan foto 3x4 dok_foto23 Status penerimaan foto 2x3 dok_kk Satus penerimaan kartu keluarga

dok_ktp Status penerimaan kartu tanda penduduk copy_kk Status penerimaan copy kartu keluarga copy_ktp Status penerimaan copy kartu tanda penduduk dok_aktanikah Status penerimaan surat nikah

dok_aktalahir Status penerimaan akta lahir

dok_lainnya Status penerimaan dokumen lain apabila diperlukan dok_npwp Status penerimaan nomor npwp

dok_keterangan Status penerimaan dok keterangan lainnya dok_buku_kuning Status penerimaan bukti bahwa jamaah telah

melakukan vaksin no_npwp Nomor NPWP

atas_nama Nama pelanggan sesuai NPWP

8. Tabel Pembayaran

Tabel ini berisi data tentang transaksi pembayaran yang telah dilakukan oleh pelanggan.

Tabel 3.8 Tabel Pembayaran

Nama field Keterangan

no_invoice No invoice pembayaran tgl_bayar Tanggal pembayaran no_pendaftaran Nomor pendaftaran

keterangan Keterangan lainnya dollar Jumlah pembayaran dollar rupiah Jumlah uang pembayaran rupiah nip Petugas entry Shafira

tgl_update Tanggal perubahan terakhir phones Nomor telepon pelanggan

9. Tabel Rekap_Bayar

Tabel ini berisi data tentang kewajiban transaksi pembayaran yang harus dipenuhi oleh pelanggan.

Tabel 3.9 Tabel Rekap_Bayar

Nama field Keterangan

id_rekap_bayar Menyimpan id_rekap_bayar kode_paket Kode paket

no_pendaftaran No pendaftaran nama_jamaah Nama pelanggan jml_pengikut Jumlah anggota group

kewajiban_usd Jumlah uang harus dibayar pelanggan dollar

kewajiban_rp Jumlah uang harus dibayar pelanggan dalam Rupiah cicilan_usd Cicilan uang harus dibayar dalam dollar

cicilan_rp Cicilan uang harus dibayar dalam rupiah

10. Tabel Pegawai

Tabel ini berisi data tentang pegawai yang bekerja di Shafira. Tabel 3.10 Tabel Pegawai

Nama field Keterangan

nip Nomor induk pegawai nama Nama pegawai

alamat Alamat pegawai kota Kota tinggal pegawai telepon Nomor telepon pegawai hp Nomor HP pegawai tgl_lahir Tanggal lahir pegawai tempat_lahir Tempat lahir pegawai jk Jenis kelamin pegawai agama Agama pegawai

status Status pernikahan pegawai pendidikan Tingkat pendidikan pegawai tgl_masuk Tanggal awal masuk kerja departemen Bagian tempat pegawai kerja

useraktif Status pegawai yang menggunakan aplikasi username Nama user untuk menggunakan aplikasi userpassword Kata sandi untuk masuk aplikasi

foto Photo pegawai

11. Tabel Rate

Tabel ini berisi data nilai tukar mata uang yang digunakan sebagai alat pembayaran di Shafira.

Tabel 3.11 Tabel Rate

Nama field Keterangan

tgl_bayar Tanggal pembayaran

usd Nilai tukar rupiah terhadap dolar AS sgd Nilai tukar rupiah terhadap dolar Singapura aud Nilai tukar rupiah terhadap dolar Australia euro Nilai tukar rupiah terhadap euro

jpy Nilai tukar rupiah terhadap yen Jepang myr Nilai tukar rupiah terhadap ringgit Malaysia

3.2 Perancangan Sistem Data warehouse

Tahap ini merupakan kelanjutan dari tahap analisis yang telah dilakukan. Pada tahap ini akan dibuat perancangan data warehouse berupa arsitektur warehouse yang akan digunakan, tabel-tabel fakta dan dimensi, di mana tabel-tabel tersebut menggambarkan fakta-fakta bisnis yang terjadi dalam suatu periode tertentu.

3.2.1 Analisis Data warehouse

Menurut Kimball ada sembilan tahap metodologi dalam perancangan database untuk data warehouse, yaitu :

1. Pemilihan proses

Untuk tahapan merancang data warehouse adalah sesuai dengan kebutuhan bisnis dari pihak perusahaan, sebagai contoh perusahan ingin menganalisa pendaftaran dan pembayaran yang berdasarkan dari berbagai sumber yang berbeda atau dimensi.

2. Pemilihan sumber

Perancangan data model data warehouse berdasarkan dari tabel fakta dan dimensi, untuk pemilihan sumber harus mengacu pada kemampuan untuk merepresentasikan fakta-fakta yang diambil dari berbagai sumber dimensi pada OLTP. Sebagai contoh fact_pendaftaran, adalah mengambarkan rincian jamaah secara detail.

3. Mengidentifikasi dimensi

Dimensi ini untuk menggambarkan fakta-fakta pada tabel fakta, sebagai contoh setiap data pada tabeldimensi jamaah dilengkapi dengan no_jamaah, nama, jenis_kelamin.

4. Pemilihan fakta

Pemilihan sumber dari sebuah tabel fakta akan menentukan fakta mana yang akan digunakan. Sebagai contohpada fact_pendaftaran terdiri dari no_pendaftaran, id_waktu yang menggambarkan fakta dari berbagai tabel dimensi yaitu pendaftaran dan waktu.

5. Menyimpan pre-kalkulasi di tabel fakta

Hal ini akan terjadi jika tabel fakta kehilangan statement sesuai dengan fakta yang dibutuhkan.

6. Melengkapi tabel dimensi

Pada tahap ini, ditambahkan keterangan selengkap-lengkapnya pada tabel dimensi. Keterangan harus bersifatintuitif dan mudah dipahami oleh pengguna.

7. Pemilihan durasi database

Berkaitan dengan penyimpanan data warehouse, misalnya untuk data pendaftaran yang diambil dari 5 tahun yang lalu.

8. Menelusuri perubahan dimensi yang perlahan

Ada tiga tipe perubahan dimensi yaitu atribut dimensi yang telah berubah tertulis ulang, menimbulkan sebuah dimensi baru dan dimensi yang telah berubah menimbulkan alternatif, sehingga nilai atribut lama dan yang baru dapat diakses secara bersama pada dimensi yang sama.

9. Menentukan prioritas dan mode query, berkaitan dengan perancangan fisik.

3.2.2 Arsitektur Data warehouse

Menurut Poe, arsitektur adalah sekumpulan atau struktur yang memberikan kerangka untuk keseluruhan rancangan suatu sistem atau produk. Arsitektur data menyediakan kerangka dengan mengidentifikasikan dan memahami bagaimana data akan pindah melalui sistem dan digunakan dalam perusahaan. Arsitektur data untuk data warehouse mempunyai komponen utama yaitu read-only database.

Prinsip kerja data warehouse dapat dilihat pada gambar 3.3 di bawah ini :

Arsitektur yang akan digunakan adalah Two – Layer Architecture. Arsitektur ini terdiri dari empat lapisan aliran data.

1. 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.

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

3 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.

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

Gambar 3.4 Arsitektur data warehouse Shafira

Gambar 3.4 menjelaskan arsitektur data warehouse Shafira. Data diambil dari sistem asal yang telah ada (sistem informasi Shafira) dan database UMHAJ (Umroh dan Haji). Sumber data dari data warehouse dapat diambil langsung dari mainframe, basis data relasional. Data diekstrak dari sistem utama atau sumber-sumber data yang ada dan data hasil ekstrasi tersebut dibersihkan kemudian data di-load ke warehouse. Proses selanjutnya adalah Warehouse Manager. Warehouse manager melakukan seluruh operasi-operasi yang berhubungan dengan kegiatan manajemen data di dalam warehouse. Operasi-operasi tersebut meliputi :

1. Analisis terhadap data untuk memastikan konsistensi.

2. Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara menjadi tabel-tabel data warehouse.

4.2.2. Pengujian Beta

Pengujian beta merupakan pengujian yang dilakukan secara langsung pada responden yang dapat menjadi user aplikasi ini. Yaitu untuk mengetahui kualitas dari software yang telah dibuat, apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan atau belum, pengujian dilakukan dengan melakukan wawancara.

Wawancara

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

1. Bagaimana tampilan/desain aplikasi data warehouse ini ?

2. Bagaimana kemudahan penggunaan aplikasi data warehouse ini ? 3. Apakah aplikasi data warehouse ini membantu user dalam

menganalisis data jadi lebih mudah? 4. Bagaimana keakuratan hasil output?

5. Apakah lebih mudah dalam pembuatan laporan?

6. Apakah ada saran untuk pengembangan aplikasi ini kedepannya ?

Hasil Wawancara

Berikut adalah jawaban dari user terhadap pertanyaan utama diatas :

1

Pertanyaan Bagaimana tampilan/desain aplikasi data warehouse ini ? Jawaban Aplikasi data warehouse sudah cukup bagus

2

Pertanyaan _{Bagaimana kemudahan penggunaan aplikasi data warehouse ini ?} Jawaban _{Mudah digunakan}

3

Pertanyaan Apakah aplikasi data warehouse ini membantu user dalam menganalisis data jadi lebih mudah?

123

4

Pertanyaan _{Bagaimana keakuratan hasil output ?} Jawaban _{Cukup akurat}

5

Pertanyaan _{Apakah lebih mudah dalam pembuatan laporan ?} Jawaban _{Cukup membantu dalam pembuatan laporan}

6 Pertanyaan Apakah ada saran untuk pengembangan aplikasi ini kedepannya ? Jawaban Dikembangkan lagi dengan menambahkan fungsi di bagian menu

análisis dan grafik serta data yang akan dianalisis.

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.

125

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Setelah melakukan penelitian dan pengujian, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Dengan proses transformasi dari aplikasi data warehouse ini mampu memindahkan data histori perusahaan dari database OLTP (Online Transactional Processing) perusahaan ke database warehouse.

2. Dengan perangkat lunak OLAP data yang ditampilkan dan dianalisis dapat membantu dalam pembuatan laporan dan pengambilan keputusan berbadasarkan bisnis proses dari perusahaan.

3. Dengan perangkat lunak OLAP, analisis data dan pelaporan dapat di realisasikan karena data yang diinginkan dapat dilihat dari berbagai sudut pandang.

126

5.2 Saran

Beberapa saran yang dapat dipertimbangkan untuk pengembangan aplikasi ini lebih lanjut antara lain :

Bagian administrasi untuk dapat lebih memperhatikan proses inputan data agar hasil inputan dapat lebih tepat dan sesuai dengan tabel yang tersedia. Pembuatan aplikasi ini sebagai pengembangan dari aplikasi ini agar dapat semakin memudahkan pengambilan keputusan di tingkat managerial.

127

DAFTAR PUSTAKA

1. Golfarelli, Matteo., dan Rizzi, Stefano. (2009), Data Warehouse Design (Modern Principles and Methodologies)., New York., Mc Graw Hill.

2. Kadir, Abdul (1999), Konsep dan Tuntunan Praktis Basis Data., Yogyakarta., Penerbit Andi.

3. Rainardi, Vincent. (2008), Building a Data Warehouse with Examples in SQL Server., New York., Springer.

4. http://ilmukomputer.com

5. Inmon, William H. (2005), Building The Data Warehouse (4th ed.). Indianapolis., Wiley Publishing, Inc.

6. Kendall, Kenneth E. (2002), System Analysis and Design (6th ed.)., New York., Englewood Cliffs.

7. Watson, Richard T. (1999), Data Management : Databases and Organizations (2nd ed)., Jhon Wiley & Sons, Inc.

B

B

I

I

O

O

D

D

A

A

T

T

A

A

P

P

E

E

N

N

U

U

L

L

I

I

S

S

N

Naammaa : : DeDettii AAnnggggrruummssaarrii K

Keewwaarrggaanneeggaarraaaann : : InInddoonneessiiaa J

Jeenniiss KeKellaammiinn : : PePerreemmppuuaann H

Hoobbyy : : MeMennoonnttoonn FFiillmm,, OOrriiggaammii,, SSccrraappbbooookk S

Sttaattuuss : : BeBelluumm mmeenniikkaahh P

Peekkeerrjjaaaann : : MaMahhaassiisswwii A

Aggaammaa : : IsIsllaamm A

Allaammaatt SSeekkaarraanngg : : JlJl.. BBiimmaa nnoo 2222,, BBaanndduunngg N

Noo HHpp : : 080888880022002255225522 E

E--mmaaiill : : otothhaatt__tteeaa@@yyaahhoooo..cocomm M