Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo
ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)
BERBASIS WEB UNTUK TANAMAN HORTIKULTURA
MENGGUNAKAN PALO
FEBRIANI DWIPRIANTI
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Online Analytical
Processing (OLAP) Berbasis Web untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan
Palo adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum
diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber
informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak
diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam
Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Januari 2015
Febriani Dwiprianti
NIM G64124063
ABSTRAK
FEBRIANI DWIPRIANTI. OLAPBerbasis Web untukTanaman Hortikultura
Menggunakan Palo. Dibimbing oleh IMAS SUKAESIH SITANGGANG.
Kementrian Pertanian (Kementan) merupakan salah satu lembaga yang
meneliti dan menyediakan data tanaman hortikultura di Indonesia. Penyajian data
tanaman hortikultura dalam situs Kementan masih dalam bentuk tabel. Hal ini
mengakibatkan ringkasan data tanaman hortikultura tidak mudah diperoleh. Oleh
karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat menggabungkan beragam data
tanaman hortikultura. Sistem yang dapat memenuhi kebutuhan tersebut adalah
sistem Online Analytical Processing (OLAP) yang diintegrasikan dengan sebuah
basis data. Data tanaman hortikultura yang terlibat adalah data tanaman
hortikultura seluruh Indonesia dari tahun 2000 sampai tahun 2013.Tanaman
hortikultura meliputi sayuran, buah-buahan, tanaman obat, dan tanaman hias.
Sistem OLAP dapat merepresentasikan data tanaman hortikultura ke dalam bentuk
crosstab dan grafik.
Kata Kunci: basis data, OLAP, tanaman hortikultura.
ABSTRACT
FEBRIANI DWIPRIANTI. Web Based OLAP for Horticultural Crops using Palo.
Supervised by IMAS SUKAESIH SITANGGANG.
Ministry of Agriculture (Ministry of Agriculture) is one institution that
examines and provides data horticultural crops in Indonesia. Data presentation
horticultural crops in the Ministry of Agriculture's website is still in the form of a
table. This resulted in a summary of the data is not easy diperoleh.Oleh
horticultural crops, therefore, we need a system that can incorporate a variety of
data horticultural crops. Systems that can meet these needs is a system Online
Analytical Processing (OLAP) that is integrated with a database. Data
horticultural crops involved is data horticultural crops throughout Indonesia from
2000 to 2013. Tanaman horticulture include vegetables, fruits, medicinal plants,
and ornamental plants. OLAP systems can represent data of horticultural crops in
the crosstab and chart form.
Keywords: database, horticultural data, OLAP.
ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)
BERBASIS WEB UNTUK TANAMAN HORTIKULTURA
MENGGUNAKAN PALO
FEBRIANI DWIPRIANTI
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Ilmu Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
Penguji: 1
2
Rina Trisminingsih, SKom MT
Hari Agung Adrianto, SKom MSi
Judul Skripsi :Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web
untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo
Nama
:Febriani Dwiprianti
NIM
:G64124063
Disetujui oleh
Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi Mkom
Pembimbing
Diketahui oleh
Dr Ir Agus Buono, MSi MKom
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah Subhanahu wa Ta'ala atas
rahmat dan segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Tema
yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juli 2014 ini ialah
data mining, dengan judul Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web
untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr. Imas Sukaesih Sitanggang,
SSi MKom selaku komisi pembimbing atas segala arahan dan bimbingannya
sehingga saya dapat menyelesaikan karya ilmiah ini, serta kepada Bapak Hari
Agung Adrianto, SKom MSi dan Ibu Rina Trisminingsih, SKom MT selaku dosen
penguji atas masukan dan arahannya dalam penyempurnaan karya ilmiah ini.
Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah, ibu, seluruh keluarga, serta
kerabat terutama mahasiswa-mahasiswi Ilmu Komputer Alih Jenis Angkatan 7
atas segala doa dan kasih sayangnya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Januari 2015
Febriani Dwiprianti
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
vi
DAFTAR GAMBAR
vi
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Perumusan Masalah
1
Tujuan Penelitian
2
Manfaat Penelitian
2
Ruang Lingkup Penelitian
2
METODE
2
Data Penelitian
2
Tahapan Penelitian
3
Analisis Kebutuhan Sistem
3
Praproses Data
3
Perancangan Basis Data
3
Implementasi Basis Data
5
Perancangan Operasi OLAP
5
Implementasi Operasi OLAP
5
Pengujian Operasi OLAP
6
Lingkungan Pengembangan
6
HASIL DAN PEMBAHASAN
6
Analisis Kebutuhan Sistem
6
Praproses Data
7
Perancangan Basis Data
7
Implementasi Basis Data
9
Perancangan Operasi OLAP
9
Implementasi Operasi OLAP
10
Pengujian Operasi OLAP
12
SIMPULAN DAN SARAN
13
Simpulan
13
Saran
14
DAFTAR PUSTAKA
14
RIWAYAT HIDUP
15
DAFTAR TABEL
1
2
Simbol dalam ERD
Skenario dan hasil uji fungsi
4
13
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
Tahapan penelitian
Perancangan ERD
Skema bintang
Halaman utama aplikasi OLAP
Contoh operasi drill-down pada dimensi lokasi
Grafik batang produktivitas berdasarkan komoditi dan status angka
Representasi dengan grafik garis
Aplikasi untuk export data ke Microsoft Excel
3
8
8
10
11
11
12
12
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Data sektor pertanian yang dimiliki oleh Kementrian Pertanian (Kementan)
selalu bertambah setiap tahun sehingga menghasilkan kumpulan data berukuran
besar. Hal tersebut dapat mengakibatkan penumpukan data, dan seringkali data
disimpan tanpa diolah sehingga kumpulan data yang tersimpan menjadi kurang
bermanfaat (Han dan Kamber 2011). Data tanaman hortikultura yang diambil dari
situs http://aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp saat ini disajikan masih dalam
bentuk tabel, sehingga pengguna tidak dapat mencari data yang diinginkan dengan
cepat.
Beberapa jenis aplikasi dapat digunakan untuk menganalisis data,
diantaranya adalah Online Analytical Processing (OLAP). Aplikasi OLAP
memiliki kelebihan dan kemudahan dalam penggunaannya. Palo adalah salah satu
dari sekian banyak pengembang aplikasi OLAP yang menyediakan aplikasi open
source dan versi gratis dari aplikasinya. Tujuan dari OLAP adalah untuk mencari
data yang diinginkan dengan cepat dari sejumlah data yang berukuran besar
(Lightstone et al. 2006).
Penelitian ini membangun sebuah basis data yang diintegrasikan dengan
aplikasi OLAP untuk tanaman hortikultura. Data tanaman hortikultura tahun 2000
sampai dengan 2013 didapat dari situs Kementrian Pertanian dalam format
Microsoft Excel. Data tanaman hortikultura dapat dianalisis berdasarkan komoditi,
waktu, lokasi, dan status angka. Data tanaman hortikultura dibagi menjadi empat
kelompok yaitu kelompok buah-buahan, sayuran, tanaman obat, dan tanaman hias.
Data tanaman hortikultura dianalisis sehingga menghasilkan ringkasan data
tanaman hortikultura. Dengan adanya aplikasi OLAP, pengguna dapat
memperoleh ringkasan data dalam bentuk crosstab dan grafik berdasarkan entitas
waktu, lokasi, status angka, dan komoditi.
Perumusan Masalah
Data tanaman hortikultura dalam situs Kementan masih disajikan dalam
bentuk tabel sehingga pengguna tidak dapat menemukan data ringkasan tanaman
hortikultura yang diinginkan dengan cepat. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah
aplikasi OLAP untuk menyatukan beragam data dan disimpan ke sebuah basis
data. Penelitian ini mengunakan basis data MySQL. Rumusan permasalahan pada
penelitian ini adalah:
1 Bagaimana sebuah basis data yang dibangun dan diintegrasikan dengan
aplikasi OLAP dilakukan?
2 Bagaimana operasi-operasi OLAP diimplementasikan dan diintegrasikan pada
data tanaman hortikultura?
2
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi OLAP berbasis web
untuk tanaman hortikultura dan visualisasi hasil dari operasi-operasi OLAP dalam
bentuk tabel crosstab dan grafik.
Manfaat Penelitian
Aplikasi OLAP yang dibangun dalam penelitian ini diharapkan dapat
menganalisis data tanaman hortikultura sehingga membantu pengguna dalam
memperoleh informasi ringkasan tanaman hortikultura dengan lebih cepat.
Ruang Lingkup Penelitian
Lingkup dari penelitian ini, yaitu:
1 Pengembangan aplikasi OLAP menggunakan Jedox 5.1 sebagai OLAP server.
2 Data tanaman hortikultura yang digunkan adalah data pada tahun 2000 sampai
2013 yang diperoleh dari situs http: //aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp.
3 Komoditi yang disimpan dalam sebuah basis dataadalah sayuran, buahbuahan, tanaman hias, dan tanaman obat. Komoditi yang dipakai hanya tiga
jenis dari masing-masing kategori komoditi.
METODE
Data Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data tanaman hortikultura
yang didapatkan dari situs http://aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp pada tahun
2000 sampai tahun 2013 dan masih dalam format Microsoft Excel (.xls).Jenis
tanaman hortikultura yang akan digunakan adalah tanaman obat, buah-buahan,
sayuran, dan tanaman hias.
Masing-masing jenis komoditi terbatas hanya dengan mengambil tiga jenis
data. Pemilihan jenis komoditi berdasarkan kelengkapan data dan tidak banyak
yang bernilai null. Jenis komoditi dalam penelitian ini yaitu komoditi sayuran
meliputi buncis, wortel, dan cabe. Komoditi buah-buahan meliputi alpukat,
belimbing, dan durian. Komoditi tanaman hias meliputi bunga anggrek, bunga
mawar, dan bunga sedap malam. Sementara itu, untuk tanaman obat meliputi
jahe, lengkuas, dan kunyit.
3
Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut dapat dilihat
pada Gambar 1.
Mulai
Analisis
Kebutuhan
Sistem
Praproses
Data
Perancangan
Basis Data
Pengujian
Operasi
OLAP
Implementasi
Operasi
OLAP
Perancangan
Operasi
OLAP
Implementasi
Basis Data
Tidak
Sesuai?
Ya
Selesai
Gambar 1 Tahapan penelitian
Analisis Kebutuhan Sistem
Data tanaman hortikultura tahun 2000 sampai 2013 didapat dari situs
Kementan. Data tersebut dianalisis dan disimpan ke dalam sebuah basis data
MySQL. Kemudian dibentuk operasi-operasi OLAP seperti drill-down dan roll-up
yang akan direperesentasikan dalam bentuk grafik dan tabel crosstab. Selain itu
diperlukan sebuah fitur untuk export file ke Microsoft Excel.
Praproses Data
Langkah-langkah praproses data yang dilakukan yaitu unduh data dari situs
Kementan, integrasi dan seleksi atribut, perbaikan data yang tidak konsisten, dan
konversi format data.
Perancangan Basis Data
Perancangan basis data terdiri dari tiga tahap yaitu perancangan konseptual,
perancangan logikal, dan perancangan fisik (Silberschatzet al. 2011) sebagai
berikut:
Perancangan konseptual
Tahap ini dinyatakan dalam bentuk Entity Relationship Diagram (ERD) yang
menggambarkan entitas, atribut dari entitas, dan hubungan antar entitas.
4
Entitas merupakan objek yang akan direpresentasikan dalam basis data.
Atribut merupakan property dari objek, sementara itu relasi antar entitas
(relationship) merupakan hubungan antar beberapa entitas. Simbol-simbol
yang digunakan untuk membuat ERD digambarkan pada Tabel 1
(Silberschatz et al. 2011).
Tabel 1 Simbol dalam ERD
Simbol
Keterangan
Entity
Relationship
weak relationship
many-to-one
relationship
one-to-one
relationship
many-to-many
relationship
Perancangan logikal
Tahap ini mentranformasikan dari ERD yang telah dibuat menjadi model
basis data yang akan digunakan. Beberapa model basis data yaitu model basis
data relasional, model multidimensi, model objek oriented, dan model basis
data hierarki.
Perancangan fisik
Langkah terakhir pada perancangan basis data adalah pemilihan Database
Management System (DBMS) yang akan digunakan. DBMS yang akan
digunakan disesuaikan dengan model data pada tahap perancangan logikal.
Beberapa DBMS yang popular contohnya SQL Server, MySQL, dan
PostgreSQL.
5
Implementasi Basis Data
Tahapan ini merupakan tahapan dalam mengimplementasikan model basis
data pada tahap perancangan ke dalam bentuk fisik dengan bantuan DBMS. Tahap
ini diawali dengan melakukan transformasi dari model data yang telah selesai
dibuat struktur basis data sesuai dengan DBMS yang dipilih. Secara umum, ERD
akan dibangun menjadi sebuah basis data secara fisik. Sementara itu, komponenkomponen Entity Relationship (ER) yang berupa kumpulan entitas dan kumpulan
relasi yang dibangun menjadi tabel-tabel. Selanjutnya, atribut-atribut yang
melekat pada masing-masing kumpulan entitas dan kumpulam relasi akan
dinyatakan sebagai field-field dari tabel yang sesuai.
Perancangan Operasi OLAP
Sistem OLAP mengelola data historis dengan jumlah yang besar,
menyediakan fasilitas untuk ringkasan dan agregasi agar membuat data lebih
mudah digunakan untuk pengambilan keputusan (Han dan Kamber 2011).
Tool OLAP dapat membantu pengguna untuk menganalisis data pada basis
data tanaman hortikultura dengan menyediakan tampilan data yang didukung
dengan representasi grafik. Operasi yang terdapat dalam aplikasi OLAP (Han dan
Kamber 2011) diantaranya:
Drill-down: Operasi untuk berpindah ringkasan data yang lebih rinci
Roll-up: Merupakan kebalikan dari drill-down yaitu dengan menaikkan tingkat
suatu hierarki.
Slice: Operasi untuk memilih satu dimensi dari kubus data sehingga
menghasilkan sub cube.
Dice: Operasi untuk menghasilkan bagian kubus dengan memilih dua atau
lebih dimensi.
Pivot: Operasi untuk melakukan visualisasi dengan cara berputar untuk
memberikan penyajian data secara alternatif.
Langkah awal perancangan operasi OLAP adalah dengan merancang
menggunakanscript PHP, Palo PHP API, dan Javasript. Aplikasi OLAP dibangun
untuk merepresentasikan hasil operasi-operasi OLAP yaitu drill-down, roll-up,
slice, dice, dan pivot ke dalam bentuk tabel crosstab dan grafik.
Implementasi Operasi OLAP
Perancangan operasi OLAP yang telah direncanakan diimplementasikan ke
dalam script PHP dan diintegrasikan dengan OLAP server. Script PHP
diimplementasikan menggunakan script peneliti sebelumnya oleh Fhattiya (2014).
Tahapan ini juga membahas mengenai pembuatan fitur export ke format
Microsoft Excel (.xls).
6
Pengujian Operasi OLAP
Pengujian operasi OLAP menggunakan metode blackbox. Pengujian ini
dilakukan untuk mengetahui apakah operasi OLAP yang telah dibangun sesuai
dengan fungsi-fungsi OLAP yang ditentukan dalam tahap perancangan. Jika
pengujian telah sesuai maka pembuatan basis data relasional yang diintegrasikan
dengan aplikasi OLAP telah selesai dilakukan.
Lingkungan Pengembangan
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perangkat keras dan
perangkat lunak sebagai berikut:
1
Perangkat keras berupa komputer personal dengan spesifikasi sebagai
berikut:
Intel® Core™ i3 CPU 2.4 GHz
RAM 2 GB
Monitor
Harddisk 320 GB
Mouse dan keyboard
2
Perangkat lunak:
Sistem operasi Windows 7 Ultimate
DBMS MySQL untuk penyimpanan data dan pembuatan database
Web server Apache 2.4.9
Bahasa pemograman PHP 5.5.12
JpGraph 2.1.4 merupakan library PHP untuk membuat grafik
Web browser Mozilla Firefox 33.0Jedox Server 5.1 sebagai OLAP
Serveryang melakukan fungsi agregasi dan tempat penyimpanan struktur
dan kubus data multidimensi
Jedox Excel Add-In 5.1 untuk membuat struktur kubus data dan proses
pemuatan data dari data warehouse ke kubus data
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Kebutuhan Sistem
Sistem yang dibangun adalah sistem berbasis web. Sistem ini dibuat untuk
memudahkan pengguna dalam mencari ringkasan data yang diinginkan dengan
cepat dan pengguna dapat memanfaatkan fasilitas sistem dengan mudah yaitu:
1 Memilih data sesuai dengan kriteria yang diinginkan pengguna.
2 Menampilkan data dalam bentuk tabel crosstab, grafik batang, dan grafik baris.
3 Export data ke dalam format Microsoft Excel (.xls) sesuai dengan data yang
disimpan di dalam basis data.
Aplikasi ini diharapkan dapat memberikan informasi yang dibutuhkan oleh
pengguna misalnya:
7
1
2
Menampilkan data yang akan ditampilkan berdasarkan entitas komoditi, lokasi,
waktu, dan status angka.
Menampikan entitas komoditi yang paling banyak jumlahnya sesuai dengan
measure yang akan dipilih.
Praproses Data
Tahap praproses data ini dilakukan dengan unduh data dalam situs
Kementan, integrasi dan seleksi atribut, perbaikan data yang tidak konsisten, dan
konversi format data.
1 Unduh data
Data yang digunakan untuk penelitian di unduh dari situs Kementan. Hasil
dari unduh data adalah sebanyak 951 file dalam format Microsoft Excel (.xls).
2 Integrasi dan seleksi atribut
Integrasi data dilakukan karena data hasil unduh masih terpisah dalam file
Microsoft Excel. Pada tahap ini dipilih atribut yang sesuai pada setiap entitas.
Contoh untuk pembuatan entitas lokasi, dipilih dari atribut provinsi dan
kabupaten.
3 Perbaikan data yang tidak konsisten
Ada beberapa data yang tidak konsisten sehingga perlu dilakukan
penyeragaman penulisan, contoh penulisan Kab. Aceh Singkil dan Kab Aceh
Singkil. Selain itu data pecahan diseragamkan menggunakan tanda titik bukan
koma.
4 Konversi format data
Data yang telah selesai diseragamkan di konversi ke dalam format (.csv) dan
di import ke dalam DBMS.
Perancangan Basis Data
Tahap perancangan basis data relasionaldimulai sesuai dengan tiga tahapan
yaitu:
1 Tahapan konseptual
Tahapan konseptual dirancang dengan membuat ERD yang dapat dilihat
pada Gambar 2. Perancangan ini dibuat terdiri dari 4 entitas yaitu lokasi,
komoditi, status angka, dan waktu. Dari hubungan 4 entitas tersebut
menghasilkan 1 entitas baru kemudian akan digunakan sebagai tabel fakta.
8
Gambar 2 Perancangan ERD
2
Tahapan logikal
Dalam tahapan logikal dibuat skema yang sesuai dengan perancangan
konseptual. Skema bintang dipilih karena terdiri dari satu tabel fakta dan empat
tabel dimensi. Skema bintang tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Skema bintang
3
Tahapan fisik
Tahapan ini dilakukan dengan memilih DBMS yang akan dipakai.
Penelitian ini menggunakan DBMS MySQL sebagai basis data.MySQL dipilih
9
karena di dalam penelitian ini DBMS tersebut digunakan untuk menyimpan data
tanaman hortikultura.
Implementasi Basis Data
Tahapan ini merupakan tahapan dalam mengimplementasikan model basis
data pada tahap perancangan ke dalam bentuk fisik dengan bantuan DBMS.
Implementasi basis data untuk setiap dimensi adalah sebagai berikut:
Tabel Lokasi
Field
Id_lokasi
Pulau
Prov
Kab
Tabel Komoditi
Field
Id_komoditi
Kategori
Komoditi
Tipe data(size)
Int (10)
Varchar (50)
Varchar (50)
Varchar (50)
Tipe data(size)
Int (10)
Varchar (50)
Varchar (50)
Keterangan
Primary key
Keterangan
Primary key
Tabel Waktu
Field
Id_waktu
Tahun
Tipe data(size)
Int (10)
Varchar (50)
Keterangan
Primary key
Tabel Status Angka
Field
Id_status
Status
Tipe data(size)
Int (10)
Varchar (50)
Keterangan
Primary key
Tabel Fakta
Field
Id_lokasi
Id_waktu
Id_komoditi
Id_status
Produksi
Produktivitas
Luas panen
Tipe data(size)
Int (10)
Int (10)
Int (10)
Int (10)
Float (10)
Float (10)
Float (10)
Keterangan
Foreign key
Foreign key
Foreign key
Foreign key
Perancangan Operasi OLAP
Operasi-operasi OLAP diimplentasikan dengan menggunakan script PHP.
Operasi-operasi OLAP yang dapat dioperasikan dalam aplikasi ini adalah drill-
10
down, roll-up, slice, dice dan pivot. Operasi drill-down yaitu menampilkan data
dari level tinggi ke level rendah. Contohnya menampilkan nama pulau dari level
nasional pada dimensi lokasi. Operasi roll-up yaitu kebalikan dari operasi drilldown. Contohnya menampilkan data nasional dari level pulau. Operasi slice yaitu
pemilihan satu dimensi dari kubus data yang ada. Contohnya menampilkan data
tahun 2000 dari level dimensi waktu. Operasi dice merupakan operasi yang
memilih dua dimensi atau lebih sehingga membentuk subcube. Contohya yaitu
memilih data Kabupaten di Provinsi Aceh pada dimensi lokasi dan memilih
beberapa nama komoditi pada dimensi komoditi sehingga membentuk subcube.
Implementasi Operasi OLAP
Impementasi operasi OLAP dilakukan menggunakan aplikasi yang dibuat
oleh peneliti sebelumnya oleh Fhattiya (2014). Gambar 4 merupakan antarmuka
untuk mengoperasikan fungsi operasi-operasi OLAP seperti drill-down, roll-up,
slice, dice, dan pivot. Gambar 5 menunjukkan hasil dari salah satu operasi OLAP
yaitu drill-down pada dimensi lokasi. Gambar 6 menunjukkan grafik batang untuk
mencari nilai produktivitas berdasarkan dimensi komoditi dan dimensi status
angka. Gambar 7 menunjukkan grafik garis untuk mencari nilai produktivitas
berdasarkan dimensi komoditi dan dimensi status angka. Fitur export file ke
Microsoft Excel ditunjukkan pada Gambar 8. Fitur export dibuat untuk
memudahkan pengguna mendapatkan data tanaman hortikultura yang telah
disimpan di database MySQL.
Gambar 4 Halaman utama aplikasi OLAP
11
Gambar 5 Contoh operasi drill-down pada dimensi lokasi
Gambar 6 Grafik batang produktivitas berdasarkan komoditi dan status angka
12
Gambar 7 Representasi dengan grafik garis
Gambar 8 Aplikasi untuk export data ke Microsoft Excel
Pengujian Operasi OLAP
Pengujian operasi OLAP telah dilaksanakan menggunakan metode Blackbox
dengan skenario uji yang meliputi pengujian fungsi utama dari sistem.Tujuannya
untuk mengetahui apakah fungsi-fungsi yang terdapat pada sistem berjalan sesuai
yang diharapkan. Fungsi-fungsi yang diuji meliputi: menampilkan ringkasan data
agar menjadi informatif yaitu dengan memilih dimensi dan measure sesuai dengan
13
data yang diinginkan, menampilkan data dalam bentuk grafik, menampilkan data
dalam bentuk tabel crosstab, menampilkan operasi-operasi OLAP yaitu secara
drill-down, roll-up, slice, dice, dan pivot, dan fungsi export fail kedalam
Microsoft Excel. Skenario hasil uji dan fungsi sistem dapat dilihat pada Tabel 7.
Berdasarkan hasil pengujian dapat dinyatakan bahwa semua fungsi sistem telah
berfungsi dengan baik. Aplikasi OLAP berbasis web yang telah dibangun dapat
memberikan informasi berupa ringkasan data tanaman hortikultura.
Tabel 2Skenario dan hasil uji fungsi
No
Pengujian
1 Memilih data
berdasarkan
dimensi dan
measure
2 Menampilkan
data dalam
bentuk grafik
3 Menampilkan
data dalam
bentuk crosstab
4 Menampilkan
operasi-operasi
OLAP
5 Export file ke
dalam Microsoft
Excel
Skenario
Hasil yang
diharapkan
Memilih kubus data, Data akan tampil
menentukan beberapa sesuai dimensi, dan
dimensi dan memilih measure yang
salah satu measure
diinginkan
Melakukan query
Data
pencarian
direpresentasikan
berdasarkan dimensi dengan grafik
dan measure
kemudian pilih menu
“tampil grafik”
Data yang telah
Data tampil di
dipilih berdasarkan
dalam tabel
dimensi dan measure crosstab
ditampilkan dalam
crosstab
Memilih kubus data, Data tampil sesuai
kemudian
dengan operasimenentukan measure operasi OLAP
dan dimensi
yang dilakukan
Memilih data yang
Data dapat di
akan di export ke
export ke
dalam Microsoft
Microsoft Excel
Excel
Hasil uji
Berhasil
Berhasil
Berhasil
Berhasil
Berhasil
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Aplikasi OLAP digunakan untuk membantu pengguna menganalisis
produksi, produktivitas, dan luas panen pada tanaman hortikultura. Operasioperasi OLAP seperti drill-down, roll-up, slice, dice, dan pivot beserta hasil dari
operasi-operasi OLAP divisualisasikan ke dalam bentuk grafik dan tabel crosstab.
Selain itu juga sistem dapat melakukan export file ke dalam format Microsoft
Excel.
14
Saran
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah:
1 Menambahkan data tanaman hortikultura untuk komoditi lainnya untuk periode
tahun 1960 sampai dengan 2014
2 Membuat modul export data ke dalam fail Microsoft Excel dengan mengambil
data dari tabel hasil operasi-operasi OLAP
3 Membuat fungsi ETL (Extract Transform Load) untuk memasukkan data.
4 Membuat perbedaan untuk hasil yang ditampilkan oleh measure yang bernilai
0 dan data yang tidak tersedia.
DAFTAR PUSTAKA
Fhattiya RS. 2014. Data Warehouse dan aplikasi OLAP untuk memantau prestasi
mahasiswa program studi ilmu komputer IPB. [skripsi]. Bogor (ID): Institut
Pertanian Bogor.
Han J, Kamber M. 2011. Data Mining:Concepts and Techniques Third Edition.
San Francisco (US): Morgan Kaufmann.
Lightstone S, Teorey T, Nadeau T. 2006. Database Modeling and Design:
Physical Database Design for Decision Support, Warehousing, and OLAP.
4th ed. San Francisco: Morgan Kaufmann.
Silberschatz A, Korth FH, Sudarshan S. 2011. Database System Concepts, 6th
Edition. McGraw-Hill Book Company.
15
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 21 Februari 1991 dari ayah Rudy
Sudiarman dan ibu Winarti. Penulis adalah putri kedua dari tiga bersaudara.
Tahun 2009 penulis lulus dari SMA Negeri 2 Purwakarta dan pada tahun yang
sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) Program Diploma
3 Teknik Komputer melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB. Penulis
menyelesaikan pendidikan Program Diploma 3 selama tiga tahun dan lulus pada
tahun 2012. Kemudian penulis melanjutkan pendidikan Program Sarjana Ilmu
Komputer Alih Jenis Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB.
Selama mengikuti perkuliahan, penulis pernah menjadi asisten dosen di
Diploma 3 IPB selama satu tahun sejak tahun 2012 sampai 2013, dan penulis
bekerja sebagai pengelola publikasi jurnal dan mitra bahari Fakultas Perikanan
dan Ilmu Kelautan IPB.
BERBASIS WEB UNTUK TANAMAN HORTIKULTURA
MENGGUNAKAN PALO
FEBRIANI DWIPRIANTI
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Online Analytical
Processing (OLAP) Berbasis Web untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan
Palo adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum
diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber
informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak
diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam
Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Januari 2015
Febriani Dwiprianti
NIM G64124063
ABSTRAK
FEBRIANI DWIPRIANTI. OLAPBerbasis Web untukTanaman Hortikultura
Menggunakan Palo. Dibimbing oleh IMAS SUKAESIH SITANGGANG.
Kementrian Pertanian (Kementan) merupakan salah satu lembaga yang
meneliti dan menyediakan data tanaman hortikultura di Indonesia. Penyajian data
tanaman hortikultura dalam situs Kementan masih dalam bentuk tabel. Hal ini
mengakibatkan ringkasan data tanaman hortikultura tidak mudah diperoleh. Oleh
karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat menggabungkan beragam data
tanaman hortikultura. Sistem yang dapat memenuhi kebutuhan tersebut adalah
sistem Online Analytical Processing (OLAP) yang diintegrasikan dengan sebuah
basis data. Data tanaman hortikultura yang terlibat adalah data tanaman
hortikultura seluruh Indonesia dari tahun 2000 sampai tahun 2013.Tanaman
hortikultura meliputi sayuran, buah-buahan, tanaman obat, dan tanaman hias.
Sistem OLAP dapat merepresentasikan data tanaman hortikultura ke dalam bentuk
crosstab dan grafik.
Kata Kunci: basis data, OLAP, tanaman hortikultura.
ABSTRACT
FEBRIANI DWIPRIANTI. Web Based OLAP for Horticultural Crops using Palo.
Supervised by IMAS SUKAESIH SITANGGANG.
Ministry of Agriculture (Ministry of Agriculture) is one institution that
examines and provides data horticultural crops in Indonesia. Data presentation
horticultural crops in the Ministry of Agriculture's website is still in the form of a
table. This resulted in a summary of the data is not easy diperoleh.Oleh
horticultural crops, therefore, we need a system that can incorporate a variety of
data horticultural crops. Systems that can meet these needs is a system Online
Analytical Processing (OLAP) that is integrated with a database. Data
horticultural crops involved is data horticultural crops throughout Indonesia from
2000 to 2013. Tanaman horticulture include vegetables, fruits, medicinal plants,
and ornamental plants. OLAP systems can represent data of horticultural crops in
the crosstab and chart form.
Keywords: database, horticultural data, OLAP.
ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)
BERBASIS WEB UNTUK TANAMAN HORTIKULTURA
MENGGUNAKAN PALO
FEBRIANI DWIPRIANTI
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Ilmu Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
Penguji: 1
2
Rina Trisminingsih, SKom MT
Hari Agung Adrianto, SKom MSi
Judul Skripsi :Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web
untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo
Nama
:Febriani Dwiprianti
NIM
:G64124063
Disetujui oleh
Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi Mkom
Pembimbing
Diketahui oleh
Dr Ir Agus Buono, MSi MKom
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah Subhanahu wa Ta'ala atas
rahmat dan segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Tema
yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juli 2014 ini ialah
data mining, dengan judul Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web
untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr. Imas Sukaesih Sitanggang,
SSi MKom selaku komisi pembimbing atas segala arahan dan bimbingannya
sehingga saya dapat menyelesaikan karya ilmiah ini, serta kepada Bapak Hari
Agung Adrianto, SKom MSi dan Ibu Rina Trisminingsih, SKom MT selaku dosen
penguji atas masukan dan arahannya dalam penyempurnaan karya ilmiah ini.
Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah, ibu, seluruh keluarga, serta
kerabat terutama mahasiswa-mahasiswi Ilmu Komputer Alih Jenis Angkatan 7
atas segala doa dan kasih sayangnya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Januari 2015
Febriani Dwiprianti
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
vi
DAFTAR GAMBAR
vi
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Perumusan Masalah
1
Tujuan Penelitian
2
Manfaat Penelitian
2
Ruang Lingkup Penelitian
2
METODE
2
Data Penelitian
2
Tahapan Penelitian
3
Analisis Kebutuhan Sistem
3
Praproses Data
3
Perancangan Basis Data
3
Implementasi Basis Data
5
Perancangan Operasi OLAP
5
Implementasi Operasi OLAP
5
Pengujian Operasi OLAP
6
Lingkungan Pengembangan
6
HASIL DAN PEMBAHASAN
6
Analisis Kebutuhan Sistem
6
Praproses Data
7
Perancangan Basis Data
7
Implementasi Basis Data
9
Perancangan Operasi OLAP
9
Implementasi Operasi OLAP
10
Pengujian Operasi OLAP
12
SIMPULAN DAN SARAN
13
Simpulan
13
Saran
14
DAFTAR PUSTAKA
14
RIWAYAT HIDUP
15
DAFTAR TABEL
1
2
Simbol dalam ERD
Skenario dan hasil uji fungsi
4
13
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
Tahapan penelitian
Perancangan ERD
Skema bintang
Halaman utama aplikasi OLAP
Contoh operasi drill-down pada dimensi lokasi
Grafik batang produktivitas berdasarkan komoditi dan status angka
Representasi dengan grafik garis
Aplikasi untuk export data ke Microsoft Excel
3
8
8
10
11
11
12
12
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Data sektor pertanian yang dimiliki oleh Kementrian Pertanian (Kementan)
selalu bertambah setiap tahun sehingga menghasilkan kumpulan data berukuran
besar. Hal tersebut dapat mengakibatkan penumpukan data, dan seringkali data
disimpan tanpa diolah sehingga kumpulan data yang tersimpan menjadi kurang
bermanfaat (Han dan Kamber 2011). Data tanaman hortikultura yang diambil dari
situs http://aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp saat ini disajikan masih dalam
bentuk tabel, sehingga pengguna tidak dapat mencari data yang diinginkan dengan
cepat.
Beberapa jenis aplikasi dapat digunakan untuk menganalisis data,
diantaranya adalah Online Analytical Processing (OLAP). Aplikasi OLAP
memiliki kelebihan dan kemudahan dalam penggunaannya. Palo adalah salah satu
dari sekian banyak pengembang aplikasi OLAP yang menyediakan aplikasi open
source dan versi gratis dari aplikasinya. Tujuan dari OLAP adalah untuk mencari
data yang diinginkan dengan cepat dari sejumlah data yang berukuran besar
(Lightstone et al. 2006).
Penelitian ini membangun sebuah basis data yang diintegrasikan dengan
aplikasi OLAP untuk tanaman hortikultura. Data tanaman hortikultura tahun 2000
sampai dengan 2013 didapat dari situs Kementrian Pertanian dalam format
Microsoft Excel. Data tanaman hortikultura dapat dianalisis berdasarkan komoditi,
waktu, lokasi, dan status angka. Data tanaman hortikultura dibagi menjadi empat
kelompok yaitu kelompok buah-buahan, sayuran, tanaman obat, dan tanaman hias.
Data tanaman hortikultura dianalisis sehingga menghasilkan ringkasan data
tanaman hortikultura. Dengan adanya aplikasi OLAP, pengguna dapat
memperoleh ringkasan data dalam bentuk crosstab dan grafik berdasarkan entitas
waktu, lokasi, status angka, dan komoditi.
Perumusan Masalah
Data tanaman hortikultura dalam situs Kementan masih disajikan dalam
bentuk tabel sehingga pengguna tidak dapat menemukan data ringkasan tanaman
hortikultura yang diinginkan dengan cepat. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah
aplikasi OLAP untuk menyatukan beragam data dan disimpan ke sebuah basis
data. Penelitian ini mengunakan basis data MySQL. Rumusan permasalahan pada
penelitian ini adalah:
1 Bagaimana sebuah basis data yang dibangun dan diintegrasikan dengan
aplikasi OLAP dilakukan?
2 Bagaimana operasi-operasi OLAP diimplementasikan dan diintegrasikan pada
data tanaman hortikultura?
2
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi OLAP berbasis web
untuk tanaman hortikultura dan visualisasi hasil dari operasi-operasi OLAP dalam
bentuk tabel crosstab dan grafik.
Manfaat Penelitian
Aplikasi OLAP yang dibangun dalam penelitian ini diharapkan dapat
menganalisis data tanaman hortikultura sehingga membantu pengguna dalam
memperoleh informasi ringkasan tanaman hortikultura dengan lebih cepat.
Ruang Lingkup Penelitian
Lingkup dari penelitian ini, yaitu:
1 Pengembangan aplikasi OLAP menggunakan Jedox 5.1 sebagai OLAP server.
2 Data tanaman hortikultura yang digunkan adalah data pada tahun 2000 sampai
2013 yang diperoleh dari situs http: //aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp.
3 Komoditi yang disimpan dalam sebuah basis dataadalah sayuran, buahbuahan, tanaman hias, dan tanaman obat. Komoditi yang dipakai hanya tiga
jenis dari masing-masing kategori komoditi.
METODE
Data Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data tanaman hortikultura
yang didapatkan dari situs http://aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp pada tahun
2000 sampai tahun 2013 dan masih dalam format Microsoft Excel (.xls).Jenis
tanaman hortikultura yang akan digunakan adalah tanaman obat, buah-buahan,
sayuran, dan tanaman hias.
Masing-masing jenis komoditi terbatas hanya dengan mengambil tiga jenis
data. Pemilihan jenis komoditi berdasarkan kelengkapan data dan tidak banyak
yang bernilai null. Jenis komoditi dalam penelitian ini yaitu komoditi sayuran
meliputi buncis, wortel, dan cabe. Komoditi buah-buahan meliputi alpukat,
belimbing, dan durian. Komoditi tanaman hias meliputi bunga anggrek, bunga
mawar, dan bunga sedap malam. Sementara itu, untuk tanaman obat meliputi
jahe, lengkuas, dan kunyit.
3
Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut dapat dilihat
pada Gambar 1.
Mulai
Analisis
Kebutuhan
Sistem
Praproses
Data
Perancangan
Basis Data
Pengujian
Operasi
OLAP
Implementasi
Operasi
OLAP
Perancangan
Operasi
OLAP
Implementasi
Basis Data
Tidak
Sesuai?
Ya
Selesai
Gambar 1 Tahapan penelitian
Analisis Kebutuhan Sistem
Data tanaman hortikultura tahun 2000 sampai 2013 didapat dari situs
Kementan. Data tersebut dianalisis dan disimpan ke dalam sebuah basis data
MySQL. Kemudian dibentuk operasi-operasi OLAP seperti drill-down dan roll-up
yang akan direperesentasikan dalam bentuk grafik dan tabel crosstab. Selain itu
diperlukan sebuah fitur untuk export file ke Microsoft Excel.
Praproses Data
Langkah-langkah praproses data yang dilakukan yaitu unduh data dari situs
Kementan, integrasi dan seleksi atribut, perbaikan data yang tidak konsisten, dan
konversi format data.
Perancangan Basis Data
Perancangan basis data terdiri dari tiga tahap yaitu perancangan konseptual,
perancangan logikal, dan perancangan fisik (Silberschatzet al. 2011) sebagai
berikut:
Perancangan konseptual
Tahap ini dinyatakan dalam bentuk Entity Relationship Diagram (ERD) yang
menggambarkan entitas, atribut dari entitas, dan hubungan antar entitas.
4
Entitas merupakan objek yang akan direpresentasikan dalam basis data.
Atribut merupakan property dari objek, sementara itu relasi antar entitas
(relationship) merupakan hubungan antar beberapa entitas. Simbol-simbol
yang digunakan untuk membuat ERD digambarkan pada Tabel 1
(Silberschatz et al. 2011).
Tabel 1 Simbol dalam ERD
Simbol
Keterangan
Entity
Relationship
weak relationship
many-to-one
relationship
one-to-one
relationship
many-to-many
relationship
Perancangan logikal
Tahap ini mentranformasikan dari ERD yang telah dibuat menjadi model
basis data yang akan digunakan. Beberapa model basis data yaitu model basis
data relasional, model multidimensi, model objek oriented, dan model basis
data hierarki.
Perancangan fisik
Langkah terakhir pada perancangan basis data adalah pemilihan Database
Management System (DBMS) yang akan digunakan. DBMS yang akan
digunakan disesuaikan dengan model data pada tahap perancangan logikal.
Beberapa DBMS yang popular contohnya SQL Server, MySQL, dan
PostgreSQL.
5
Implementasi Basis Data
Tahapan ini merupakan tahapan dalam mengimplementasikan model basis
data pada tahap perancangan ke dalam bentuk fisik dengan bantuan DBMS. Tahap
ini diawali dengan melakukan transformasi dari model data yang telah selesai
dibuat struktur basis data sesuai dengan DBMS yang dipilih. Secara umum, ERD
akan dibangun menjadi sebuah basis data secara fisik. Sementara itu, komponenkomponen Entity Relationship (ER) yang berupa kumpulan entitas dan kumpulan
relasi yang dibangun menjadi tabel-tabel. Selanjutnya, atribut-atribut yang
melekat pada masing-masing kumpulan entitas dan kumpulam relasi akan
dinyatakan sebagai field-field dari tabel yang sesuai.
Perancangan Operasi OLAP
Sistem OLAP mengelola data historis dengan jumlah yang besar,
menyediakan fasilitas untuk ringkasan dan agregasi agar membuat data lebih
mudah digunakan untuk pengambilan keputusan (Han dan Kamber 2011).
Tool OLAP dapat membantu pengguna untuk menganalisis data pada basis
data tanaman hortikultura dengan menyediakan tampilan data yang didukung
dengan representasi grafik. Operasi yang terdapat dalam aplikasi OLAP (Han dan
Kamber 2011) diantaranya:
Drill-down: Operasi untuk berpindah ringkasan data yang lebih rinci
Roll-up: Merupakan kebalikan dari drill-down yaitu dengan menaikkan tingkat
suatu hierarki.
Slice: Operasi untuk memilih satu dimensi dari kubus data sehingga
menghasilkan sub cube.
Dice: Operasi untuk menghasilkan bagian kubus dengan memilih dua atau
lebih dimensi.
Pivot: Operasi untuk melakukan visualisasi dengan cara berputar untuk
memberikan penyajian data secara alternatif.
Langkah awal perancangan operasi OLAP adalah dengan merancang
menggunakanscript PHP, Palo PHP API, dan Javasript. Aplikasi OLAP dibangun
untuk merepresentasikan hasil operasi-operasi OLAP yaitu drill-down, roll-up,
slice, dice, dan pivot ke dalam bentuk tabel crosstab dan grafik.
Implementasi Operasi OLAP
Perancangan operasi OLAP yang telah direncanakan diimplementasikan ke
dalam script PHP dan diintegrasikan dengan OLAP server. Script PHP
diimplementasikan menggunakan script peneliti sebelumnya oleh Fhattiya (2014).
Tahapan ini juga membahas mengenai pembuatan fitur export ke format
Microsoft Excel (.xls).
6
Pengujian Operasi OLAP
Pengujian operasi OLAP menggunakan metode blackbox. Pengujian ini
dilakukan untuk mengetahui apakah operasi OLAP yang telah dibangun sesuai
dengan fungsi-fungsi OLAP yang ditentukan dalam tahap perancangan. Jika
pengujian telah sesuai maka pembuatan basis data relasional yang diintegrasikan
dengan aplikasi OLAP telah selesai dilakukan.
Lingkungan Pengembangan
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perangkat keras dan
perangkat lunak sebagai berikut:
1
Perangkat keras berupa komputer personal dengan spesifikasi sebagai
berikut:
Intel® Core™ i3 CPU 2.4 GHz
RAM 2 GB
Monitor
Harddisk 320 GB
Mouse dan keyboard
2
Perangkat lunak:
Sistem operasi Windows 7 Ultimate
DBMS MySQL untuk penyimpanan data dan pembuatan database
Web server Apache 2.4.9
Bahasa pemograman PHP 5.5.12
JpGraph 2.1.4 merupakan library PHP untuk membuat grafik
Web browser Mozilla Firefox 33.0Jedox Server 5.1 sebagai OLAP
Serveryang melakukan fungsi agregasi dan tempat penyimpanan struktur
dan kubus data multidimensi
Jedox Excel Add-In 5.1 untuk membuat struktur kubus data dan proses
pemuatan data dari data warehouse ke kubus data
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Kebutuhan Sistem
Sistem yang dibangun adalah sistem berbasis web. Sistem ini dibuat untuk
memudahkan pengguna dalam mencari ringkasan data yang diinginkan dengan
cepat dan pengguna dapat memanfaatkan fasilitas sistem dengan mudah yaitu:
1 Memilih data sesuai dengan kriteria yang diinginkan pengguna.
2 Menampilkan data dalam bentuk tabel crosstab, grafik batang, dan grafik baris.
3 Export data ke dalam format Microsoft Excel (.xls) sesuai dengan data yang
disimpan di dalam basis data.
Aplikasi ini diharapkan dapat memberikan informasi yang dibutuhkan oleh
pengguna misalnya:
7
1
2
Menampilkan data yang akan ditampilkan berdasarkan entitas komoditi, lokasi,
waktu, dan status angka.
Menampikan entitas komoditi yang paling banyak jumlahnya sesuai dengan
measure yang akan dipilih.
Praproses Data
Tahap praproses data ini dilakukan dengan unduh data dalam situs
Kementan, integrasi dan seleksi atribut, perbaikan data yang tidak konsisten, dan
konversi format data.
1 Unduh data
Data yang digunakan untuk penelitian di unduh dari situs Kementan. Hasil
dari unduh data adalah sebanyak 951 file dalam format Microsoft Excel (.xls).
2 Integrasi dan seleksi atribut
Integrasi data dilakukan karena data hasil unduh masih terpisah dalam file
Microsoft Excel. Pada tahap ini dipilih atribut yang sesuai pada setiap entitas.
Contoh untuk pembuatan entitas lokasi, dipilih dari atribut provinsi dan
kabupaten.
3 Perbaikan data yang tidak konsisten
Ada beberapa data yang tidak konsisten sehingga perlu dilakukan
penyeragaman penulisan, contoh penulisan Kab. Aceh Singkil dan Kab Aceh
Singkil. Selain itu data pecahan diseragamkan menggunakan tanda titik bukan
koma.
4 Konversi format data
Data yang telah selesai diseragamkan di konversi ke dalam format (.csv) dan
di import ke dalam DBMS.
Perancangan Basis Data
Tahap perancangan basis data relasionaldimulai sesuai dengan tiga tahapan
yaitu:
1 Tahapan konseptual
Tahapan konseptual dirancang dengan membuat ERD yang dapat dilihat
pada Gambar 2. Perancangan ini dibuat terdiri dari 4 entitas yaitu lokasi,
komoditi, status angka, dan waktu. Dari hubungan 4 entitas tersebut
menghasilkan 1 entitas baru kemudian akan digunakan sebagai tabel fakta.
8
Gambar 2 Perancangan ERD
2
Tahapan logikal
Dalam tahapan logikal dibuat skema yang sesuai dengan perancangan
konseptual. Skema bintang dipilih karena terdiri dari satu tabel fakta dan empat
tabel dimensi. Skema bintang tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Skema bintang
3
Tahapan fisik
Tahapan ini dilakukan dengan memilih DBMS yang akan dipakai.
Penelitian ini menggunakan DBMS MySQL sebagai basis data.MySQL dipilih
9
karena di dalam penelitian ini DBMS tersebut digunakan untuk menyimpan data
tanaman hortikultura.
Implementasi Basis Data
Tahapan ini merupakan tahapan dalam mengimplementasikan model basis
data pada tahap perancangan ke dalam bentuk fisik dengan bantuan DBMS.
Implementasi basis data untuk setiap dimensi adalah sebagai berikut:
Tabel Lokasi
Field
Id_lokasi
Pulau
Prov
Kab
Tabel Komoditi
Field
Id_komoditi
Kategori
Komoditi
Tipe data(size)
Int (10)
Varchar (50)
Varchar (50)
Varchar (50)
Tipe data(size)
Int (10)
Varchar (50)
Varchar (50)
Keterangan
Primary key
Keterangan
Primary key
Tabel Waktu
Field
Id_waktu
Tahun
Tipe data(size)
Int (10)
Varchar (50)
Keterangan
Primary key
Tabel Status Angka
Field
Id_status
Status
Tipe data(size)
Int (10)
Varchar (50)
Keterangan
Primary key
Tabel Fakta
Field
Id_lokasi
Id_waktu
Id_komoditi
Id_status
Produksi
Produktivitas
Luas panen
Tipe data(size)
Int (10)
Int (10)
Int (10)
Int (10)
Float (10)
Float (10)
Float (10)
Keterangan
Foreign key
Foreign key
Foreign key
Foreign key
Perancangan Operasi OLAP
Operasi-operasi OLAP diimplentasikan dengan menggunakan script PHP.
Operasi-operasi OLAP yang dapat dioperasikan dalam aplikasi ini adalah drill-
10
down, roll-up, slice, dice dan pivot. Operasi drill-down yaitu menampilkan data
dari level tinggi ke level rendah. Contohnya menampilkan nama pulau dari level
nasional pada dimensi lokasi. Operasi roll-up yaitu kebalikan dari operasi drilldown. Contohnya menampilkan data nasional dari level pulau. Operasi slice yaitu
pemilihan satu dimensi dari kubus data yang ada. Contohnya menampilkan data
tahun 2000 dari level dimensi waktu. Operasi dice merupakan operasi yang
memilih dua dimensi atau lebih sehingga membentuk subcube. Contohya yaitu
memilih data Kabupaten di Provinsi Aceh pada dimensi lokasi dan memilih
beberapa nama komoditi pada dimensi komoditi sehingga membentuk subcube.
Implementasi Operasi OLAP
Impementasi operasi OLAP dilakukan menggunakan aplikasi yang dibuat
oleh peneliti sebelumnya oleh Fhattiya (2014). Gambar 4 merupakan antarmuka
untuk mengoperasikan fungsi operasi-operasi OLAP seperti drill-down, roll-up,
slice, dice, dan pivot. Gambar 5 menunjukkan hasil dari salah satu operasi OLAP
yaitu drill-down pada dimensi lokasi. Gambar 6 menunjukkan grafik batang untuk
mencari nilai produktivitas berdasarkan dimensi komoditi dan dimensi status
angka. Gambar 7 menunjukkan grafik garis untuk mencari nilai produktivitas
berdasarkan dimensi komoditi dan dimensi status angka. Fitur export file ke
Microsoft Excel ditunjukkan pada Gambar 8. Fitur export dibuat untuk
memudahkan pengguna mendapatkan data tanaman hortikultura yang telah
disimpan di database MySQL.
Gambar 4 Halaman utama aplikasi OLAP
11
Gambar 5 Contoh operasi drill-down pada dimensi lokasi
Gambar 6 Grafik batang produktivitas berdasarkan komoditi dan status angka
12
Gambar 7 Representasi dengan grafik garis
Gambar 8 Aplikasi untuk export data ke Microsoft Excel
Pengujian Operasi OLAP
Pengujian operasi OLAP telah dilaksanakan menggunakan metode Blackbox
dengan skenario uji yang meliputi pengujian fungsi utama dari sistem.Tujuannya
untuk mengetahui apakah fungsi-fungsi yang terdapat pada sistem berjalan sesuai
yang diharapkan. Fungsi-fungsi yang diuji meliputi: menampilkan ringkasan data
agar menjadi informatif yaitu dengan memilih dimensi dan measure sesuai dengan
13
data yang diinginkan, menampilkan data dalam bentuk grafik, menampilkan data
dalam bentuk tabel crosstab, menampilkan operasi-operasi OLAP yaitu secara
drill-down, roll-up, slice, dice, dan pivot, dan fungsi export fail kedalam
Microsoft Excel. Skenario hasil uji dan fungsi sistem dapat dilihat pada Tabel 7.
Berdasarkan hasil pengujian dapat dinyatakan bahwa semua fungsi sistem telah
berfungsi dengan baik. Aplikasi OLAP berbasis web yang telah dibangun dapat
memberikan informasi berupa ringkasan data tanaman hortikultura.
Tabel 2Skenario dan hasil uji fungsi
No
Pengujian
1 Memilih data
berdasarkan
dimensi dan
measure
2 Menampilkan
data dalam
bentuk grafik
3 Menampilkan
data dalam
bentuk crosstab
4 Menampilkan
operasi-operasi
OLAP
5 Export file ke
dalam Microsoft
Excel
Skenario
Hasil yang
diharapkan
Memilih kubus data, Data akan tampil
menentukan beberapa sesuai dimensi, dan
dimensi dan memilih measure yang
salah satu measure
diinginkan
Melakukan query
Data
pencarian
direpresentasikan
berdasarkan dimensi dengan grafik
dan measure
kemudian pilih menu
“tampil grafik”
Data yang telah
Data tampil di
dipilih berdasarkan
dalam tabel
dimensi dan measure crosstab
ditampilkan dalam
crosstab
Memilih kubus data, Data tampil sesuai
kemudian
dengan operasimenentukan measure operasi OLAP
dan dimensi
yang dilakukan
Memilih data yang
Data dapat di
akan di export ke
export ke
dalam Microsoft
Microsoft Excel
Excel
Hasil uji
Berhasil
Berhasil
Berhasil
Berhasil
Berhasil
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Aplikasi OLAP digunakan untuk membantu pengguna menganalisis
produksi, produktivitas, dan luas panen pada tanaman hortikultura. Operasioperasi OLAP seperti drill-down, roll-up, slice, dice, dan pivot beserta hasil dari
operasi-operasi OLAP divisualisasikan ke dalam bentuk grafik dan tabel crosstab.
Selain itu juga sistem dapat melakukan export file ke dalam format Microsoft
Excel.
14
Saran
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah:
1 Menambahkan data tanaman hortikultura untuk komoditi lainnya untuk periode
tahun 1960 sampai dengan 2014
2 Membuat modul export data ke dalam fail Microsoft Excel dengan mengambil
data dari tabel hasil operasi-operasi OLAP
3 Membuat fungsi ETL (Extract Transform Load) untuk memasukkan data.
4 Membuat perbedaan untuk hasil yang ditampilkan oleh measure yang bernilai
0 dan data yang tidak tersedia.
DAFTAR PUSTAKA
Fhattiya RS. 2014. Data Warehouse dan aplikasi OLAP untuk memantau prestasi
mahasiswa program studi ilmu komputer IPB. [skripsi]. Bogor (ID): Institut
Pertanian Bogor.
Han J, Kamber M. 2011. Data Mining:Concepts and Techniques Third Edition.
San Francisco (US): Morgan Kaufmann.
Lightstone S, Teorey T, Nadeau T. 2006. Database Modeling and Design:
Physical Database Design for Decision Support, Warehousing, and OLAP.
4th ed. San Francisco: Morgan Kaufmann.
Silberschatz A, Korth FH, Sudarshan S. 2011. Database System Concepts, 6th
Edition. McGraw-Hill Book Company.
15
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 21 Februari 1991 dari ayah Rudy
Sudiarman dan ibu Winarti. Penulis adalah putri kedua dari tiga bersaudara.
Tahun 2009 penulis lulus dari SMA Negeri 2 Purwakarta dan pada tahun yang
sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) Program Diploma
3 Teknik Komputer melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB. Penulis
menyelesaikan pendidikan Program Diploma 3 selama tiga tahun dan lulus pada
tahun 2012. Kemudian penulis melanjutkan pendidikan Program Sarjana Ilmu
Komputer Alih Jenis Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB.
Selama mengikuti perkuliahan, penulis pernah menjadi asisten dosen di
Diploma 3 IPB selama satu tahun sejak tahun 2012 sampai 2013, dan penulis
bekerja sebagai pengelola publikasi jurnal dan mitra bahari Fakultas Perikanan
dan Ilmu Kelautan IPB.