Spesifikasi Perangkat Keras dan Lunak OLAP

64

BAB IV IMPLEMENTASI

4.1. Spesifikasi Perangkat Keras dan Lunak

Dalam penelitian ini DBMS yang digunakan adalah Oracle 11g. Perangkat keras yang digunakan untuk melakukan pengujian query dengan spesifikasi sebagai berikut : - Processor : IntelR CoreTM i3 CPU - Memory : 6144 MB RAM - Sistem Operasi : Windows 7 Ultimate 32-bit - Browser : Mozilla Firefox

4.2. Langkah Membangun Gudang Data

4.2.1. Membaca Data Legacy

Pada tahap ini untuk menggali informasi yang ada menggunakan tahap-tahap yang ada pada data mining dan tahap yang digunakan adalah pembersihan data dan seleksi data sedangkan untuk tahap lainnya menggunakan tahap dalam membangun gudang data. Berikut ini adalah penjelasan tersebut. 1. Pembersihan data Pada tahap ini dilakukan dengan membuat data menjadi konsisten karena memiliki isian-isian yang tidak sempurna seperti data yang hilang, data yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah ketik. Pada tahap ini untuk memudahkan dalam mengkonversi data ke dalam basis data maka dengan data yang ada dilakukan dengan menambah kolom bulan, tahun dan menghapus data yang bukan merupakan penyakit seperti kecelakaan. Setiap tahap dapat dilihat pada Tabel 4.1 sampai 4.3 Tabel 4. 1 Preprocessing dengan menghilangkan data yang bukan penyakit 1. Melakukan preprocessing dengan menghapus data yang bukan merupakan penyakit Menghapus ke dua data tersebut karena bukan merupakan penyakit Tabel 4. 2 Preprocessing dengan menambah kolom bulan 2. Melakukan preprocessing dengan menambah kolom bulan. Agar dapat mengetahui penyakit tersebut muncul di bulan apa. Menambah kolom BULAN Tabel 4. 3 Preprocessing dengan menambah kolom tahun 3. Melakukan preprocessing dengan menambah kolom tahun. Agar dapat mengetahui penyakit terjadi pada tahun berapa. Menambah kolom TAHUN 69 2. Seleksi data Dari data yang ada dilakukan seleksi data karena tidak semua data digunakan. Pada kasus ini SP2TP tidak digunakan dan diganti dengan kolom nama penyakit. Karena SP2TP juga bukan merupakan data yang dirasa penting karena hanya berisi nomor urut dari nama penyakit yang digunakan untuk pelaporan. Untuk tahap selanjutnya setelah melakukan tahap preprocessing kemudian melakukan tahap menggabungkan data dari berbagai sumber terpisah.

4.2.2. Menggabungkan Data dari Berbagai Sumber Terpisah

Seperti yang telah diilustrasikan pada bab 3, penggabungan data perlu dilakukan karena data yang ada tidak seluruhnya berbentuk file Excel.

4.2.3. Memindahkan Data ke Server Gudang Data

Sebelum membuat dimensi dan tabel fakta, maka terlebih dahulu membuat tabel master yang nantinya akan menjadi sumber untuk membuat dimensi dalam gudang data. Tabel master yang dibuat meliputi ms_penyakit dan ms_kelompok_umur. 1. Master penyakit Gambar 4. 1 Proses pembuatan tabel ms_penyakit di Oracle .ktr Gambar 4.1 merupakan proses pembuatan tabel ms_penyakit di Oracle, dengan inputan berupa file excel. Sort rows berfungsi untuk mengurutkan data, karena untuk menghilangkan redundancy data dengan menggunakan unique rows data harus diurutkan terlebih dahulu. Pada id_penyakit menggunakan bantuan add sequence untuk membuat id penyakitnya mengingat data penyakit yang ada dalam jumlah besar. Select values untuk mengkonversi data dari file ke dalam format database yang diinginkan atau mengubah nama kolom atau menghapus kolom yang tidak digunakan. Table output digunakan untuk membuat tabel pada database. Tabel 4. 4 ms_penyakit Tabel 4.4 adalah hasil dari tabel ms_penyakit pada database, terdiri dari kolom id penyakit, SP2TP, ICD_X dan jenis penyakit. 2. Master kelompok umur Gambar 4. 2 Proses pembuatan tabel ms_kelompok_umur di Oracle .ktr Gambar 4.2 merupakan proses pembuatan tabel ms_kelompok_umur, untuk membuat tabel master ini menggunakan inputan berupa file excel. Select values untuk mengkonversi data dari file ke dalam format database yang diinginkan atau mengubah nama kolom atau menghapus kolom yang tidak digunakan. Table output digunakan untuk membuat tabel pada database. Tabel 4. 5 ms_kelompok_umur Tabel 4.5 adalah hasil dari tabel ms_kelompok_umur pada database, terdiri dari kolom id kelompok umur dan nama kelompok umur.

4.2.4. Memecah Gudang Data dalam Tabel Fakta dan Tabel Dimensi

1. Tr penyakit Gambar 4. 3 Proses pembuatan tr_penyakit di Oracle .ktr Sumber data dari tr_penyakit berupa data penyakit tahun 2010 sampai 2012 .xls, sumber lainnya berasal dari tabel ms_penyakit dan ms_kelompok_umur. Terdapat stream lookup pada ms kelompok umur yang digunakan untuk membaca id kelompok umur dari ms kelompok umur dan tr penyakit, demikian juga stream lookup pada ms penyakit berfungsi untuk membaca id penyakit dari tr penyakit dan ms penyakit. Add sequence digunakan untuk menambah kolom id tr pada tabel tr penyakit, id tr merupakan primary key dari tabel ini. Select values berfungsi untuk mengkonversi data ke dalam format database, kemudian tabel tr penyakit dibuat pada database dengan menggunakan tabel output. Tabel 4. 6 tr penyakit Tabel 4.6 merupakan hasil pembuatan tr penyakit pada database. 2. Dimensi nama penyakit Gambar 4. 4 Proses pembuatan dimensi nama penyakit di Oracle .ktr Sumber data dari dimensi ini berasal dari tabel master ms_penyakit. Terdapat add sequence yang berfungsi untuk menambah kolom sk nama penyakit yang merupakan surrogate key dari dimensi ini. Select values digunakan untuk mengkonversi data ke dalam format database yang diinginkan atau mengubah nama kolom atau menghapus kolom yang tidak digunakan. Table output digunakan untuk create table pada database. Tabel 4. 7 dim nama penyakit Tabel 4.7 merupakan hasil pembuatan dim nama penyakit di Oracle. 3. Dimensi kelompok umur Gambar 4. 5 Proses pembuatan dimensi kelompok umur di Oracle .ktr Tabel master kelompok umur merupakan sumber data yang digunakan untuk membuat dimensi kelompok umur. Terdapat add sequence yang digunakan untuk menambah surrogate key yakni sk kelompok umur yang bertipe integer. Select values digunakan untuk mengkonversi data ke dalam format database, serta digunakan untuk memilih atau menghapus kolom. Table output digunakan untuk membuat tabel dim kelompok umur pada basis data. Tabel 4. 8 dim kelompok umur Hasil pembuatan tabel ini di Oracle dapat dilihat pada Tabel 4.8 4. Dimensi waktu Gambar 4. 6 Proses pembuatan dimensi waktu di Oracle .ktr Sumber data dari dimensi waktu berasal dari tr penyakit, data dari tr penyakit diurutkan terlebih dahulu menggunakan sort rows, sebelum menghilangkan redundancy data menggunakan unique rows. Sk waktu merupakan surrogate key yang ditambahkan pada dimensi waktu, sk waktu dibuat menggunakan add sequence. Untuk membuat kolom id tahun dan nama bulan menggunakan modified java script value. Select values digunakan untuk mengkonversi data ke dalam format database. Untuk membuat tabel dim waktu pada database menggunakan table output. Tabel 4.9 merupakan hasil pembuatan dimensi waktu di Oracle. Tabel 4. 9 dim waktu 5. Tabel fakta Gambar 4. 7 Proses pembuatan tabel fakta di Oracle .ktr Tabel fakta berisi measures yakni B,L dan K serta berisi semua sk dari masing-masing dimensi. Tabel ini sumber datanya berasal dari tr penyakit. Stream lookup pada dim kelompok umur digunakan untuk membaca id kelompok umur milik dim kelompok umur dan tr penyakit, id dari masing-masing tabel tersebut digunakan untuk mengambil sk kelompok umur. Demikian juga stream lookup yang terdapat pada dim nama penyakit dan dim waktu fungsinya sama dengan stream lookup pada dim kelompok umur. Select values digunakan untuk mengkonversi data ke dalam format database. Table output digunakan untuk membuat tabel fakta pada database. Tabel 4.10 merupakan hasil pembuatan tabel fakta. Tabel 4. 10 tabel fakta

4.3. OLAP

Gambar 4. 8 Skema Penyakit Skema penyakit ini terdiri dari tiga dimensi dan memiliki measures yakni B, L dan K. Pada dimensi nama penyakit terdapat hirarki yang didalamnya terdapat level ICD_X dan level nama penyakit. Dimensi waktu didalamnya terdapat hirarki yang didalamnya berisi level tahun dan bulan. Dimensi kelompok umur terdapat hirarki yang didalamnya terdapat level kelompok umur. Detail dari pembuatan skema penyakit dapat dilihat pada listing XML berikut ini. Tabel 4. 11 Listing skema penyakit Schema name=skripsi Dimension type=StandardDimension name=Nama Penyakit Hierarchy hasAll=true allMemberName=Semua Penyakit primaryKey=SK_NAMA_PENYAKIT Table name=DIM_NAMA_PENYAKIT schema=SKRIPSITable Level name=ICD_X column=ICD_X nameColumn=ICD_X ordinalColumn=ICD_X type=String uniqueMembers=false levelType=Regular hideMemberIf=Never Level Level name=Nama Penyakit column=SP2TP nameColumn=JENIS_PENYAKIT ordinalColumn=SP2TP type=String uniqueMembers=false levelType=Regular hideMemberIf=Never Level Hierarchy Dimension Dimension type=TimeDimension name=Waktu Hierarchy hasAll=true allMemberName=Semua Waktu primaryKey=SK_WAKTU Table name=DIM_WAKTU schema=SKRIPSI Table Level name=Tahun column=ID_TAHUN nameColumn=TAHUN ordinalColumn=ID_TAHUN type=String uniqueMembers=false levelType=TimeYears hideMemberIf=Never Level Level name=Bulan column=BULAN nameColumn=NAMA_BULAN ordinalColumn=BULAN type=String uniqueMembers=false levelType=TimeMonths hideMemberIf=Never Level Hierarchy Dimension Dimension type=StandardDimension name=Kelompok Umur Hierarchy hasAll=true allMemberName=Semua Kelompok Umur primaryKey=SK_KELOMPOK_UMUR Table name=DIM_KELOMPOK_UMUR schema=SKRIPSI Table Level name=Kelompok Umur column=ID_KELOMPOK_UMUR nameColumn=NAMA_KELOMPOK_UMUR ordinalColumn=ID_KELOMPOK_UMUR type=String uniqueMembers=false levelType=Regular hideMemberIf=Never Level Hierarchy Dimension Cube name=penyakit cache=true enabled=true Table name=TABEL_FAKTA_PENYAKIT schema=SKRIPSI Table DimensionUsage source=Nama Penyakit name=Nama Penyakit foreignKey=SK_NAMA_PENYAKIT DimensionUsage DimensionUsage source=Waktu name=Waktu foreignKey=SK_WAKTU DimensionUsage DimensionUsage source=Kelompok Umur name=Kelompok Umur foreignKey=SK_KELOMPOK_UMUR DimensionUsage Measure name=Jumlah B column=B datatype=Numeric aggregator=sum visible=true Measure Measure name=Jumlah L column=L datatype=Numeric aggregator=sum visible=true Measure Measure name=Jumlah K column=K datatype=Numeric aggregator=sum visible=true Measure Cube Schema

4.4. Tampilan Hasil Query I