Pengembangan Data Warehouse dan Analisis Data dengan Olap untuk Penjualan - Dengan Studi Kasus Eureka Foodcourt Universitas Kristen Maranatha.

Abstrak

Data transaksi Eureka Foodcourt U.K. Maranatha menjadi kesempatan bagi pihak manajemen untuk dimanfaatkan. Pembuatan data warehouse merupakan suatu tahapan bagus bagi Eureka Foodcourt Universitas Kristen Maranatha. Tujuan pembuatan data warehouse penjualan menjadikan data penjualan yang telah ada dapat dimanfaatkan secara maksimal.

Data warehouse dibuat menggunakan basis Microsoft SQL, sesuai dengan

database yang telah digunakan Eureka Foodcourt Universitas Kristen Maranatha

untuk operasionalnya. Langkah-langkah pembuatan data warehouse meliputi proses ETL(Extract, Transform, Load) dan juga Preprocessing. OLAP digunakan untuk proses penampilan data dari data warehouse dengan antarmuka berbasis web ASP.NET

Sistem yang dibuat berdasarkan data warehouse telah dapat menampilkan data penjualan tenant dan supplier berdasarkan jangka waktu harian, mingguan dan bulanan. Sistem menjalankan proses update secara manual sehingga masih menjadi kendala dalam proses update data pada data warehouse. Secara keseluruhan hasil tampilan data penjualan sistem membantu manajemen mengambil keputusan terutama untuk penjualan produk supplier.

Abstract

Data transaction in Eureka Foodcourt Maranatha Christian University became an opportunity for the management used it. Making the data warehouse is a great improvement for Eureka Foodcourt Maranatha Christian University. The purpose of making the data warehouse sale make existing sales data can be fully utilized business growth

The data warehouse will be created using the Microsoft SQL base, according to the database that was used for operations in Eureka Foodcourt Maranatha Christian University. The steps to create a data warehouse includes ETL process (Extract, Transform, Load) and also preprocessing. OLAP is used to process the data from data warehouse presentation with ASP.NET web-based interface

The system is made based on the data warehouse has been able to show tenants and suppliers sales data; based on the period of daily, weekly and monthly. The system runs the update process manually so it is still an obstacle in the process of updating the data to the data warehouse. Overall the results of the sales data display helps management make decisions primarily for suppliers product.

DAFTAR ISI

PERNYATAAN ORISINALITAS LAPORAN PENELITIAN ... i

PERNYATAAN PUBLIKASI LAPORAN PENELITIAN... ii

PRAKATA ... iii

Abstrak ………v

Abstract ………...vi

DAFTAR ISI ... vii

DAFTAR GAMBAR ... xi

DAFTAR TABEL ... xvii

BAB 1. PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang Masalah ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 1

1.3 Tujuan ... 2

1.4 Ruang Lingkup Kajian ... 2

1.5 Sumber Data ... 2

1.6 Sistematika Penyajian ... 2

BAB 2. LANDASAN TEORI ... 4

2.1 Data Warehouse ... 4

2.1.1 Konsep data warehouse ... 4

2.2 OLAP(On-line Analytical Processing) ... 6

2.2.1 OLAP versus OLTP ... 6

2.2.2 Model data Multidimensi OLAP (MOLAP) ... 7

2.2.3 Operator OLAP ... 8

2.3 Proses ETL (Extract Transform Load) ... 10

2.3.2 Pengubahan data ... 10

2.3.3 Pemuatan data ... 11

2.4 Data Preprocessing ... 11

2.5 Structured Query Language (SQL) ... 12

2.6 UML (Unified Modelling Language) ... 12

2.6.1 Use Case Diagram ... 13

2.6.2 Activity Diagram ... 13

BAB 3. ANALISIS DAN DESAIN ... 14

3.1 Database Eureka Foodcourt U.K. Maranatha ... 14

3.2 Rancangan Desain Data Warehouse ... 23

3.2.1 Extraction ... 24

3.2.2 Transformation dan Pre-processing ... 29

3.2.3 Pemuatan (Load) ... 31

3.3 UML(Unified Modelling Language) ... 34

3.3.1 Use Case Diagram ... 34

3.3.2 Activity Diagram ... 41

3.4 Fitur-fitur OLAP Data Analisis ... 55

3.5 Desain Antarmuka Perangkat Lunak dengan Pengguna ... 56

3.3.1 Antarmuka Presentasi Data Summary Penjualan Tenant ... 56

3.3.2 Antarmuka Presentasi Data Sumarry Penjualan Supplier ... 58

3.3.3 Antarmuka Presentasi Data Summary Penjualan Kategori Produk ... 59

3.3.4 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Harian Supplier ... 60

3.3.5 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Harian Tenant ... 61

3.3.6 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Mingguan Supplier ... 62

3.3.7 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Mingguan Tenant ... 63

3.3.9 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Bulanan Tenant ... 65

BAB 4. PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK ... 67

4.1 Implementasi Penyimpanan Data ... 67

4.1.1 Implementasi Proses Extract ... 67

4.1.2 Implementasi Pre-Processing ... 71

4.1.3 Implementasi Proses Load ... 74

4.2 Implementasi Kode Program OLAP ... 77

4.3 Implementasi Tampilan Antarmuka ... 78

4.3.1 Tampilan AntarMuka Summary Penjualan Tenant ... 78

4.3.2 Tampilan Antarmuka Data Summary Penjualan Supplier ... 80

4.3.3 Tampilan Antarmuka Penjualan Tenant Harian ... 82

4.3.4 Tampilan Antarmuka Penjualan Supplier Harian ... 82

4.3.5 Tampilan Antarmuka Penjualan Tenant Mingguan ... 83

4.3.6 Tampilan Antarmuka Penjualan Supplier Mingguan ... 84

4.3.7 Tampilan Antarmuka Penjualan Tenant Bulanan ... 84

4.3.8 Tampilan Antarmuka Penjualan Supplier Bulanan ... 85

4.3.9 Tampilan Antarmuka Penjualan Kategori Produk ... 86

BAB 5. TESTING DAN EVALUASI SISTEM ... 89

5.1 Pengujian Black Box ... 89

5.1.1 Pengujian Form Data Summary Penjualan Tenant ... 89

5.1.2 Pengujian Form Data Summary Penjualan Supplier ... 91

5.1.3 Pengujian Penjualan Tenant Harian ... 92

5.1.4 Pengujian Penjualan Supplier Harian ... 94

5.1.5 Pengujian Penjualan Tenant Mingguan ... 95

5.1.6 Pengujian Penjualan Supplier Mingguan ... 96

5.1.8 Pengujian Penjualan Supplier Bulanan ... 99

5.1.9 Pengujian Penjualan Kategori Produk ... 100

5.2 Pengujian White Box ... 102

5.2.1 Pengujian Form Data Summary Penjualan Tenant ... 102

5.2.2 Pengujian Form Data Summary Penjualan Supplier ... 103

5.2.3 Pengujian Penjualan Tenant Harian ... 104

5.2.4 Pengujian Penjualan Supplier Harian ... 105

5.2.5 Pengujian Penjualan Tenant Mingguan ... 106

5.2.6 Pengujian Penjualan Supplier Mingguan ... 107

5.2.7 Pengujian Penjualan Tenant Bulanan ... 108

5.2.8 Pengujian Penjualan Supplier Bulanan ... 109

5.2.9 Pengujian Penjualan Kategori Produk ... 110

BAB 6. KESIMPULAN DAN SARAN ... 112

6.1 Kesimpulan ... 112

6.2 Saran ... 116

LAMPIRAN I ... 117

LAMPIRAN II ... 119

DAFTAR PUSTAKA ... 126

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Skema Star ... 5

Gambar 2.2 Skema Snowflake... 5

Gambar 2.3 Diagram Logical Multidimensional ... 7

Gambar 2.4 Roll up ... 8

Gambar 2.5 Drill-Down ... 9

Gambar 2.6 Slice ... 9

Gambar 2.7 Dice ... 10

Gambar 2.8 Pivot / Rotate ... 10

Gambar 3.1 ERD Eureka Foodcourt U.K. Maranatha ... 15

Gambar 3.2 Desain Pengembangan Data Warehouse Eureka Foodcourt U.K. Maranatha ... 23

Gambar 3.3 Skema Diagram Data Warehouse ... 28

Gambar 3.4 Use CaseDiagram ... 34

Gambar 3.5 Activity Diagram Tenant Harian ... 42

Gambar 3.6 Activity Diagram Tenant mingguan ... 43

Gambar 3.7 Activity Diagram Tenant Bulanan ... 44

Gambar 3.8 Activity Diagram perKategori Produk... 45

Gambar 3.9 Activity Diagram Supplier Harian ... 46

Gambar 3.10 Activity Diagram Supplier Mingguan ... 47

Gambar 3.11 Activity Diagram Supplier Bulanan ... 48

Gambar 3.12 Activity Diagram Summary Penjualan Tenant ... 50

Gambar 3.13 Activity Diagram Summary Penjualan Supplier ... 52

Gambar 3.14 Activity DiagramUpdateData Warehouse ... 54

Gambar 3.15 Antarmuka Presentasi Data Summary Penjualan Tenant ... 56

Gambar 3.16 Antarmuka Presentasi Data Detail Penjualan Tenant ... 57

Gambar 3.17 Antarmuka Presentasi Data Summary Penjualan Supplier ... 58

Gambar 3.18 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Tenant Detail ... 59

Gambar 3.19 Antarmuka Presentasi Data Summary Penjualan Kategori Produk ... 60

Gambar 3.21 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Harian Tenant ... 62

Gambar 3.22 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Mingguan Supplier ... 63

Gambar 3.23 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Mingguan Tenant ... 64

Gambar 3.24 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Bulanan Supplier ... 65

Gambar 3.25 Antarmuka Presentasi Data Penjualan Bulanan Tenant ... 66

Gambar 4.1 Implementasi Extract Tabel DimDate ... 68

Gambar 4.2 Implementasi Extract Tabel DimProduct ... 69

Gambar 4.3 Implementasi Extract Tabel DimTenant ... 69

Gambar 4.4 Implementasi Extract Tabel DimSupplier ... 70

Gambar 4.5 Implementasi Extract Tabel Dim2Category ... 70

Gambar 4.6 Implementasi Extract Tabel FactTable ... 71

Gambar 4.7 Implementasi Pre-processing Tabel TblDetailOrder ... 72

Gambar 4.8 Implementasi Pre-processing Tabel TblSupplier ... 72

Gambar 4.9 Implementasi Pre-processing Tabel TblBarang ... 73

Gambar 4.10 Implementasi Pre-processing Tabel TblDMenu ... 73

Gambar 4.11 Implementasi Pre-processing Tabel TblTenant ... 74

Gambar 4.12 Implementasi Load Tabel DimDate ... 74

Gambar 4.13 Implementasi Load Tabel DimProduct ... 75

Gambar 4.14 Implementasi Load Tabel DimTenant ... 75

Gambar 4.15 Implementasi Load Tabel DimSupplier ... 76

Gambar 4.16 Implementasi Load Tabel Dim2Category ... 76

Gambar 4.17 Implementasi Load Tabel FactTable ... 77

Gambar 4.18 Implementasi Halaman Data Summary Penjualan Tenant ... 79

Gambar 4.19 Implementasi Halaman Data Penjualan Tenant Detail ... 80

Gambar 4.20 Implementasi Halaman Data Summary Penjualan Supplier ... 81

Gambar 4.21 Implementasi Halaman Penjualan Supplier Detail ... 81

Gambar 4.22 Implementasi Halaman Penjualan Tenant Harian ... 82

Gambar 4.23 Implementasi Halaman Penjualan Supplier Harian ... 83

Gambar 4.24 Implementasi Halaman Penjualan Tenant Mingguan ... 83

Gambar 4.25 Implementasi Halaman Penjualan Supplier Mingguan ... 84

Gambar 4.26 Antarmuka Penjualan Tenant Bulanan ... 85

Gambar 4.28 Penjualan Kategori Produk ... 87 Gambar 4.29 Penjualan pada sub kategori kategori Snack ... 88 Gambar 5.1 Hasil Pengujian text box tanggal awal

pada proses melihat summary penjualan tenant ... 90 Gambar 5.2 Hasil Pengujian text box tanggal akhir

pada proses melihat summary penjualan tenant ... 90 Gambar 5.3 Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat summary penjualan tenant ... 90 Gambar 5.4 Hasil Pengujian pilihan dropdown urutan tampilan data

pada proses melihat summary penjualan tenant ... 90 Gambar 5.5 Hasil Pengujian text box tanggal awal

pada proses melihat summary penjualan supplier ... 91 Gambar 5.6 Hasil Pengujian text box tanggal akhir

pada proses melihat summary penjualan supplier ... 91 Gambar 5.7 Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat summary penjualan supplier ... 92 Gambar 5.8 Hasil Pengujian pilihan dropdown urutan tampilan data

pada proses melihat summary penjualan supplier ... 92 Gambar 5.9 Hasil Pengujian dropdown pilihan nama tenant

pada proses melihat penjualan tenant harian ... 93 Gambar 5.10 Hasil Pengujian text box tanggal awal

pada proses melihat penjualan tenant harian ... 93 Gambar 5.11 Hasil Pengujian text box tanggal akhir

pada proses melihat penjualan tenant harian ... 93 Gambar 5.12 Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat penjualan tenant harian ... 93 Gambar 5.13 Hasil Pengujian dropdown pilihan nama supplier

pada proses melihat penjualan supplier harian ... 94 Gambar 5.14 Hasil Pengujian text box tanggal awal

pada proses melihat penjualan supplier harian ... 94 Gambar 5.15 Hasil Pengujian text box tanggal akhir

Gambar 5.16 Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat penjualan supplier harian ... 95 Gambar 5.17 Hasil Pengujian dropdown pilihan nama tenant

pada proses melihat penjualan tenant mingguan ... 96 Gambar 5.18 Hasil Pengujian dropdown pilihan tahun

pada proses melihat penjualan tenant mingguan ... 96 Gambar 5.19 Hasil Pengujian dropdown pilihan bulan

pada proses melihat penjualan tenant mingguan ... 96 Gambar 5.20 Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat penjualan tenant mingguan ... 96 Gambar 5.21 Hasil Pengujian dropdown pilihan nama supplier

pada proses melihat penjualan supplier mingguan... 97 Gambar 5.22 Hasil Pengujian dropdown pilihan tahun

pada proses melihat penjualan supplier mingguan... 97 Gambar 5.23 Hasil Pengujian dropdown pilihan bulan

pada proses melihat penjualan supplier mingguan... 98 Gambar 5.24 Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat penjualan supplier mingguan... 98 Gambar 5.25 Hasil Pengujian dropdown pilihan nama tenant

pada proses melihat penjualan tenant bulanan ... 99 Gambar 5.26 Hasil Pengujian dropdown pilihan semester ajaran

pada proses melihat penjualan tenant bulanan ... 99 Gambar 5.27 Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat penjualan tenant bulanan ... 99 Gambar 5.28 Hasil Pengujian dropdown pilihan nama supplier

pada proses melihat penjualan supplier bulanan ... 100 Gambar 5.29 Hasil Pengujian dropdown pilihan semester ajaran

pada proses melihat penjualan supplier bulanan ... 100 Gambar 5.30 Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat penjualan supplier bulanan ... 100 Gambar 5.31Hasil Pengujian text box tanggal awal

Gambar 5.32 Hasil Pengujian text box tanggal akhir

pada proses melihat penjualan kategori produk ... 101 Gambar 5.33Hasil Pengujian pilihan radio button tampilan angka data

pada proses melihat penjualan kategori produk ... 102 Gambar 5.34 Hasil Pengujian pilihan dropdown urutan tampilan data

pada proses melihat penjualan kategori produk ... 102 Gambar 5.35 Hasil Pengujian Sistem pada proses

melihat summary penjualan tenant ... 103 Gambar 5.36 Hasil Pengujian query database pada proses

melihat summary penjualan tenant ... 103 Gambar 5.37 Hasil Pengujian Sistem pada proses

melihat summary penjualan supplier ... 104 Gambar 5.38 Hasil Pengujian query database pada proses

melihat summary penjualan supplier ... 104 Gambar 5.39 Hasil Pengujian sistem pada proses

melihat penjualan tenant harian ... 105 Gambar 5.40 Hasil Pengujian query database pada proses

melihat penjualan tenant harian ... 105 Gambar 5.41 Hasil Pengujian sistem pada proses

melihat penjualan supplier harian ... 106 Gambar 5.42 Pengujian query database pada proses

melihat penjualan supplier harian ... 106 Gambar 5.43 Hasil Pengujian sistem pada proses

melihat penjualan tenant mingguan ... 107 Gambar 5.44 Hasil Pengujian query database pada proses

melihat penjualan tenant mingguan ... 107 Gambar 5.45 Hasil Pengujian sistem pada proses

melihat penjualan supplier mingguan ... 108 Gambar 5.46 Hasil Pengujian query database pada proses

melihat penjualan supplier mingguan ... 108 Gambar 5.47 Hasil Pengujian sistem pada proses

Gambar 5.48 Hasil Pengujian query database pada proses

melihat penjualan tenant bulanan ... 109 Gambar 5.49 Hasil Pengujian sistem pada proses

melihat penjualan tenant bulanan ... 110 Gambar 5.50 Hasil Pengujian query database pada proses

melihat penjualan tenant bulanan ... 110 Gambar 5.51 Hasil Pengujian sistem pada proses

melihat penjualan per kategori produk ... 111 Gambar 5.52 Hasil Pengujian query database pada proses

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Perbedaan OLAP dan OLTP (Tutorialspoint, 2014) ... 6

Tabel 3.3.1 TblBarang... 16

Tabel 3.2 TblBayarT ... 17

Tabel 3.3 TblDetailOrder ... 17

Tabel 3.4 TblDetBayarT ... 18

Tabel 3.5 TblDetailPOS ... 18

Tabel 3.6 TblKaryawan ... 18

Tabel 3.7 TblPOS ... 19

Tabel 3.8 TblSupplier... 19

Tabel 3.9 TblTenant ... 20

Tabel 3.10 TblMenu ... 21

Tabel 3.11 TblKaryawanz ... 21

Tabel 3.12 TblGroupBarang ... 21

Tabel 3.13 TblOrder ... 21

Tabel 3.14 DimDate ... 24

Tabel 3.15 DimSupplier ... 25

Tabel 3.16 DimTenant ... 26

Tabel 3.17 DimProduct ... 26

Tabel 3.18 Dim2Category ... 26

Tabel 3.19 FactTbl ... 27

Tabel 3.20 Tabel Dim2Category ... 32

Tabel 3.21 Use Case penjualan Tenant Harian ... 35

Tabel 3.22 Use Case Analisis penjualan Tenant Mingguan ... 35

Tabel 3.23 Use Case Analisis penjualan Tenant Bulanan ... 36

Tabel 3.24 Use Case Analisis penjualan per Kategori Produk ... 36

Tabel 3.25 Use Case Analisis penjualan Supplier Harian ... 37

Tabel 3.26 Use Case Analisis penjualan Supplier Mingguan ... 38

Tabel 3.27 Use Case Analisis penjualan Supplier Bulanan ... 38

Tabel 3.28 Use Case Analisis Data Summary Penjualan Supplier ... 39

3.30 Use Case update data warehouse ... 41

Tabel 5.1 Pengujian Form Data Summary Penjualan Tenant ... 89

Tabel 5.2 Pengujian Form Data Summary Penjualan Supplier... 91

Tabel 5.3 Pengujian Penjualan Tenant Harian ... 92

Tabel 5.4 Pengujian Penjualan Supplier Harian ... 94

Tabel 5.5 Pengujian Penjualan Tenant Mingguan ... 95

Tabel 5.6 Pengujian Penjualan Supplier Mingguan ... 97

Tabel 5.7 Pengujian Penjualan Tenant Bulanan ... 98

Tabel 5.8 Pengujian Penjualan Supplier Bulanan ... 99

1

BAB 1.

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Data merupakan aset berharga bagi suatu perusahaan. Pada perusahaan yang menggunakan sistem informasi, data yang disimpan dalam database merupakan aset penting bagi perusahaan tersebut.

Pada perusahaan retail yang melakukan penjualan yang didata secara manual ataupun otomatis merupakan suatu sumber informasi. Informasi penjualan itu nantinya dapat digunakan bagi pemilik retail tersebut untuk menentukan startegi yang akan diambil kedepannya. Namun data yang hanya dicatat atau disimpan tidak memiliki arti bila tidak ada proses lebih lanjut. Oleh karena itu perlu memproses data lebih lanjut, agar dapat diambil informasi penjualannya.

Eureka Foodcourt U.K. Maranatha dikelola oleh PT Danamartha Sejahtera Utama sejak tahun 2012 dengan sistem penjualan yang terotomatisasi. Sistem penjualannya mencatat setiap data produk, penjualan tenant dan pembayarannya. Data-data ini masih belum dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan oleh manajemen Eureka Foodcourt. Pemanfaatan data ini akan memberikan manfaat pada efisiensi dan peningkatan pendapatan bagi Eureka Foodcourt.. Selama ini dalam pengambilan keputusan, manajemen Eureka Foodcourt bersifat insidentil tanpa adanya dukungan data-data.

1.2 Rumusan Masalah

Beberapa masalah yang dapat dirumuskan untuk analisis dengan datamining di Eureka Foodcourt U.K. Maranatha adalah sebagai berikut:

1. Bagaimana merancang data warehouse Eureka Foodcourt U.K. Maranatha?

2. Bagaimana menggunakan data warehouse untuk dapat membantu pengambilan keputusan manajemen Eureka Foodcourt U.K. Maranatha?

1.3 Tujuan

Adapun tujuan dari pembahasan ini adalah membuat aplikasi yang mampu:

1. Melakukan analisis dan pengambilan data serta membuat skema data

warehouse Eureka Foodcourt.

2. Membuat antarmuka pengguna yang mempunyai fungsi sebagai data analisis dengan OLAP untuk menampilkan data trend tenant, supplier dan produk, kategori produk berdasarkan waktu.

1.4 Ruang Lingkup Kajian

Berdasarkan rumusan masalah di atas, berikut ruang lingkup kajian analisis:

1. Data warehouse dibangun berbasis Microsoft SQL

2. Tampilan Antarmuka pengguna menggunakan Web berbasis C# ASP 3. Analisis menggambil data dari Eureka Foodcourt U.K. Maranatha di Jl

Surya Soemantri no 65 dari tahun 2012-2014.

1.5 Sumber Data

1. Sumber data utama: wawancara, database SQL Server Eureka Foodcourt U.K. Maranatha, Kalender Akademik U.K. Maranatha.

2. Sumber data sekunder: Buku dan internet

1.6 Sistematika Penyajian

Sistematika Penyajian Laporan Tugas Akhir tentang Pengembangan Data

Warehouse dan Olap Data Analisis Untuk Penjualan Pada Eureka Foodcourt

U.K. Maranatha dibagi menjadi enam bab, yaitu : BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi pendahuluan dan gambaran latar belakang, rumusan masalah, tujuan pembahasan, ruang lingkup kajian, sumber data dan sistematika penyajian laporan tugas akhir.

BAB II LANDASAN TEORI

Bab ini berisi penjelasan teori-teori yang akan digunakan sebagai pedoman dalam menyusun laporan tugas akhir.

BAB III ANALISIS DAN DESAIN

Bab ini berisi pembahasan perancangan dan tahapan proses pembuatan

data warehouse serta perancangan antar muka untuk data analisis

BAB IV PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK

Bab ini menjelaskan proses implementasi yang dilakukan dalam tahapan pembuatan data warehouse dan perancangan antar muka untuk data analisis

BAB V TESTING DAN EVALUASI SISTEM

Bab ini berisi hasil percobaan Black Box dan White Box perbandingan query dari data Microsoft SQL dengan aplikasi.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini mengemukakan kesimpulan dari saran terhadap analisis yang diberikan dalam pengerjaan laporan tugas akhir ini.

112

BAB 6.

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Setelah melakukan penelitian dan pengembangan sistem dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Hasil implementasi telah dapat membuat skema data warehouse yang dapat berasal dari database operasional Eureka Foodcourt Universitas Kristen Maranatha

2. Hasil implementasi data warehouse dan analisis data dengan OLAP untuk penjualan Eureka Foodcourt U.K. Maranatha menampilkan data penjualan tenant dengan jelas berdasarkan detail harian, mingguan dan bulanannya seperti pada

Gambar 6.2 Tampilan Penjualan Tenant Mingguan

Gambar 6.3 Tampilan Penjualan Tenant Bulanan

3. Hasil implementasi data warehouse dan analisis data dengan OLAP untuk penjualan Eureka Foodcourt U.K. Maranatha menampilkan data penjualan supplier dengan jelas berdasarkan detail harian, mingguan dan bulanannya. Sehingga dapat membantu pengambilan keputusan untuk evaluasi penjualan barang-barang dari supplier

Gambar 6.4 Tampilan Penjualan Supplier Harian

Gambar 6.6 Tampilan Penjualan Supplier Bulanan

4. Hasil implementasi data warehouse dan analisis data dengan OLAP untuk penjualan Eureka Foodcourt U.K. Maranatha menampilkan data penjualan berdasarkan kategori produk dengan jelas dan detail.

Gambar 6.8 Tampilan Penjualan Berdasarkan sub-Kategori

6.2 Saran

Beberapa saran yang bisa ditambahkan berkenaan dengan aplikasi dan data

warehouse yang sudah dikembangkan adalah Pengembangan aplikasi OLAP Data

Analisis Eureka Foodcourt U.K. Maranatha yaitu:

1. Menambahkan sistem update ke data warehouse agar bisa dijalankan secara otomatis

2. Grafik pada menu supplier dapat menampilkan grafik harga modal produk dan grafik harga jual produk.

3. Grafik pada menu supplier bulanan dapat di drill down ke produk yang dijual sehingga dapat dilihat detail penjualan produknya.

4. Menambahkan grafik untuk kesulurahan tenant berupa grafik garis ditampilkan berdasarkan bulan.

DAFTAR PUSTAKA

1keydata.com. (2001). Retrieved Agustus 31, 2014, from Data Warehouse Definition: http://www.1keydata.com/datawarehousing/star-schema.html Badan Administrasi Akademik U.K. Maranatha. (2013). Kalender Akademik.

Retrieved November 11, 2014, from Website Universitas Kristen Maranatha: http://www.maranatha.edu/academic

Chapple, M. (n.d.). Facts vs Dimensions. Retrieved Agustus 31, 2014, from about Technology:

http://databases.about.com/od/datamining/a/Facts-Vs-Dimensions.htm

Choi, Y. M. (n.d.). Intro to OLAP: On-Line Analytical Processing. Retrieved

November 11, 2014, from College of Information Science and Technology Drexel University:

cci.drexel.edu/faculty/song/courses/info%20607/tutorial_OLAP/definition.htm Darie, C., & Ruvalcaba, Z. (2006). Build Your Own ASP.NET 2.0 Web Site Using C#

& VB. America: SitePoint Pty. Ltd.

Data Warehouse Basic. (2009). Retrieved September 17, 2014, from David

Bowman's Information Management Checklist: http://www.information-management-architect.com/data-warehouse-basics.html

datawarehouse4u.info. (2010). OLTP vs OLAP. Retrieved November 11, 2014, from datawarehouse4u: www.datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html

Erick Kurniawan. (2009). ASP.NET 3.5.

Inmon, W. H. (2002). Building The Data Warehouse (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons Inc.

Inmon, W. H. (1999). Data Mart Does Not Equal Data Warehouse. Retrieved September 17, 2014, from DM Review.:

http://www.dmreview.com/article_sub.cfm?articleId=1675

Miles, R., & Kim, H. (2006). Learning UML 2.0. United States: O'Reilly Media, Inc. ORACLE. (2003, December). Oracle OLAP Application Developer's Guide 10g

Relese. Retrieved November 11, 2014, from Oracle Database Documentation

Library:

sql-tutorial.net. (2004). ETL - Extract, Transform, Load. Retrieved November 11, 2014, from sql-tutorial.net: www.sql-tutorial.net/etl.asp

Tutorialspoint. (2014). Data Warehousing - OLAP. Retrieved November 11, 2014, from Tutorialspoint: www.tutorialspoint.com/dwh/dwh_olap.htm

Gambar 6.2 Tampilan Penjualan Tenant Mingguan

Gambar 6.3 Tampilan Penjualan Tenant Bulanan

3. Hasil implementasi data warehouse dan analisis data dengan OLAP untuk penjualan Eureka Foodcourt U.K. Maranatha menampilkan data penjualan

Gambar 6.4 Tampilan Penjualan Supplier Harian

Gambar 6.6 Tampilan Penjualan Supplier Bulanan

4. Hasil implementasi data warehouse dan analisis data dengan OLAP untuk penjualan Eureka Foodcourt U.K. Maranatha menampilkan data penjualan berdasarkan kategori produk dengan jelas dan detail.

Gambar 6.8 Tampilan Penjualan Berdasarkan sub-Kategori

6.2 Saran

Beberapa saran yang bisa ditambahkan berkenaan dengan aplikasi dan data warehouse yang sudah dikembangkan adalah Pengembangan aplikasi OLAP Data Analisis Eureka Foodcourt U.K. Maranatha yaitu:

1. Menambahkan sistem update ke data warehouse agar bisa dijalankan secara otomatis

2. Grafik pada menu supplier dapat menampilkan grafik harga modal produk dan grafik harga jual produk.

3. Grafik pada menu supplier bulanan dapat di drill down ke produk yang dijual sehingga dapat dilihat detail penjualan produknya.

4. Menambahkan grafik untuk kesulurahan tenant berupa grafik garis ditampilkan berdasarkan bulan.

DAFTAR PUSTAKA

1keydata.com. (2001). Retrieved Agustus 31, 2014, from Data Warehouse Definition: http://www.1keydata.com/datawarehousing/star-schema.html Badan Administrasi Akademik U.K. Maranatha. (2013). Kalender Akademik.

Retrieved November 11, 2014, from Website Universitas Kristen Maranatha: http://www.maranatha.edu/academic

Chapple, M. (n.d.). Facts vs Dimensions. Retrieved Agustus 31, 2014, from about Technology:

http://databases.about.com/od/datamining/a/Facts-Vs-Dimensions.htm

Choi, Y. M. (n.d.). Intro to OLAP: On-Line Analytical Processing. Retrieved

November 11, 2014, from College of Information Science and Technology Drexel University:

cci.drexel.edu/faculty/song/courses/info%20607/tutorial_OLAP/definition.htm Darie, C., & Ruvalcaba, Z. (2006). Build Your Own ASP.NET 2.0 Web Site Using C#

& VB. America: SitePoint Pty. Ltd.

Data Warehouse Basic. (2009). Retrieved September 17, 2014, from David Bowman's Information Management Checklist: http://www.information-management-architect.com/data-warehouse-basics.html

datawarehouse4u.info. (2010). OLTP vs OLAP. Retrieved November 11, 2014, from datawarehouse4u: www.datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html

Erick Kurniawan. (2009). ASP.NET 3.5.

Inmon, W. H. (2002). Building The Data Warehouse (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons Inc.

sql-tutorial.net. (2004). ETL - Extract, Transform, Load. Retrieved November 11, 2014, from sql-tutorial.net: www.sql-tutorial.net/etl.asp

Tutorialspoint. (2014). Data Warehousing - OLAP. Retrieved November 11, 2014, from Tutorialspoint: www.tutorialspoint.com/dwh/dwh_olap.htm