2. Membantu kegiatan evaluasi produksi dan pendapatan lintasan yang dikelola oleh PT. ASDP Indonesia Ferry Persero Cabang
Kupang
1.5 Batasan Masalah
Adapun batasan-batasan masalah dalam penelitian ini adalah : a. Penelitian ini menggunakan data produksi dan pendapatan PT. ASDP
Indonesia Ferry Persero Cabang Kupang tahun 2010 dan 2011 b. Gudang data yang terbentuk dimanfaatkan untuk sistem On-Line
Analytical Processing OLAP dan teknik penambangan data dengan
algoritma apriori c. Pada proses penambangan data dengan algoritma apriori, atribut yang
diambil dari tabel master dalam gudang data hanya terdiri dari hari, lintasan, dan pendapatan
1.6 Metodologi Penelitian
Bagian ini bertujuan untuk menguraikan langkah-langkah peneliti dalam melaksanakan penelitian tugas akhir. Langkah-langkahnya antara
lain: 1. Identifikasi Masalah
Melakukan wawancara kepada pihak yang terkait untuk mendapatkan informasi kebutuhan yang diperlukan.
2. Pembersihan cleaning Data
Setelah data diperoleh dari pihak PT. ASDP Ferry Kupang, data kemudian dipersiapkan untuk proses pembuatan gudang data. Pertama
yang dilakukan adalah pembersihan cleaning data. Informasi yang tidak dibutuhkan dihapus untuk mempercepat pemrosesan.
3. Transformasi Data Pada tahap ini dilakukan transformasi terhadap data dengan cara
mengubah metadata dari setiap atribut dan menambahkan data tertentu sehingga membuat data menjadi lebih mudah untuk digunakan dan
dinavigasikan. 4. Pembentukan Gudang Data Data Warehousing
Setelah data di transformasikan, data dari sumber dipindahkan ke gudang data. Gudang data yang terbentuk dimanfaatkan untuk 2 proses
antara lain: a. Online Analytical Processing OLAP
Pembuatan sistem Online Analytical Processing OLAP dilakukan dengan cara :
1. Memecah gudang data ke dalam tabel dimensi dan tabel fakta
2. Pembuatan cube menggunakan skema multidimensi yaitu Skema Bintang Star Schema. Penggunaan Star Schema
digunakan karena lebih efisien dan sederhana dalam pembuatan query dan mudah diakses oleh pengguna.
b. Penerapan Algoritma Apriori Gudang data yang terbentuk diterapkan algoritma apriori untuk
menemukan keterkaitan antara hari, lintasan, dan pendapatan dalam membantu analisis pelayanan PT. ASDP Ferry Indonesia
Kupang 5. Evaluasi dan Presentasi pola
Pada tahap ini hasil direpresentasikan kepada pengguna akhir dalam bentuk yang dapat dipahami.
1.7 Sistematika Penulisan
