Makalah Cloud Computing - Makalah
TUGAS MAKALAH
DATA WAREHOUSE
TI025335
Implementasi Data Warehouse Pada Desa Tangimeyeh Negara Untuk
Membantu Petani dan KUD dalam Mengelola Hasil Pertanian Padi
Oleh :
Ni Luh Putu Novi Ambariani
1304505106
Dosen :
I Putu Agus Eka Pratama, ST MT
JURUSAN TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA
2015
UCAPAN TERIMAKASIH
Di dalam penyusunan makalah ini memerlukan waktu, tenaga dan pikiran.
Penulis menyadari bahwa proses penyusunan makalah ini tidak terlepas dari
kontribusi banyak pihak baik saran, materi maupun semangat. Melalui satu
halaman ini penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada :
1.
Tuhan Yang Maha Esa atas berkat rahmat-Nya penulis dapat
menyelesaikan makalah ini dengan baik.
2.
Kedua Orang Tua penulis yang selalu memberikan dukungan dan
semangat dalam mengerjakan makalah ini.
3.
I Putu Agus Eka Pratama, S.T., M.T. yang membimbing dalam
pengerjaaan makalah ini dari awal hingga akhir.
4.
Teman-teman penulis di Jurusan Teknologi Informasi Fakultas Teknik
Universitas Udayana
2
DAFTAR ISI
UCAPAN TERIMAKASIH .................................................................................... 2
DAFTAR ISI ........................................................................................................... 3
ABSTRAK .............................................................................................................. 4
BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 5
1.1
Latar Belakang ............................................................................................. 5
1.2
Rumusan Masalah ........................................................................................ 6
1.3
Solusi ............................................................................................................ 6
1.4
Desain Solusi................................................................................................ 6
BAB II TINJAUAN PUSTAKA............................................................................. 9
2.1
Data Warehouse ........................................................................................... 9
2.2
Data Mart ..................................................................................................... 9
2.3
Cloud Computing ....................................................................................... 10
2.3.1
IAAS Cloud (Infrastructure as a Service) .......................................... 10
2.3.2
Private Cloud ...................................................................................... 10
2.4
Data Mining ............................................................................................... 11
2.5
ETL (Export, Transform, Load) ................................................................. 12
2.6
OLTP (Online Transaction Processing) .................................................... 12
2.7
OLAP (Online Analitycal Processing) ...................................................... 12
2.8
Metadata ..................................................................................................... 12
BAB III ANALISA DAN KESIMPULAN .......................................................... 14
3.1
Analisa........................................................................................................ 14
3.2
Kesimpulan ................................................................................................ 16
3.3
Saran ........................................................................................................... 16
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 17
LAMPIRAN .......................................................................................................... 18
3
ABSTRAK
Setiap daerah di Bali menghasilkan produk khas dari daerahnya masingmasing, mulai dari hasil pertanian, perkebunan, perikanan hingga karya seni
seperti seni lukis maupun seni ukir, tergantung dari mata pencaharian penduduk
yang tinggal di daerah tersebut. . Desa Tangimeyeh kecamatan Negara merupakan
sebuah daerah yang sebagian besar penduduknya bermatapencaharian sebagai
petani. Setelah panen, petani biasanya menjual hasil panen padinya kepada
makelar karena belum adanya KUD di desa ini. Makelar kemudian menjualnya ke
gudang beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Perlu adanya KUD di
desa ini, sehinga petani dapat menjual hasil panennya dengan harga yang tepat.
Adanya KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit dengan
harga yang murah. KUD memerlukan sebuah sistem dengan implementasi data
warehouse yang dapat digunakan untuk melakukan analisis data guna membantu
pengambilan keputusan dalam memberikan pinjaman maupun untuk melakukan
transaksi dengan petani atau anggota koperasi lainya. Diperlukan pula
implementasi teknologi pendukung seperti cloud computing, data mart, ETL,
OLAP/OLTP dan data mining.
Kata Kunci : KUD, Petani, Pertanian, Data Warehouse, Cloud Computing, Data
Mart, ETL, OLAP /OLTP dan
Data Mining, Desa Tangimeyeh, Kecamatan
Negara.
4
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Desa Tangimeyeh adalah salah satu desa kecil di kecamatan Negara,
kabupaten Jembrana. Daerah ini merupakan daerah yang rata-rata penduduknya
adalah
penduduk
yang
kurang
mampu.
Sebagian
besar
penduduknya
bermatapencaharian sebagai petani. Tidak semua petani memiliki lahan bertani.
Mereka yang tidak memiliki lahan terkadang menjadi buruh di tanah milik orang
lain. Setelah panen, petani biasanya menjual hasil panen padinya kepada makelar
karena belum adanya KUD di desa ini. Petani juga tidak mampu untuk menyewa
kendaraan untuk membawa padi mereka ke gudang beras, sehingga petani
terpaksa menjualnya pada makelar. Makelar kemudian menjualnya ke gudang
beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Perlu adanya KUD di desa ini,
sehinga petani dapat menjual hasil panennya sesuai dengan harga pasar. Adanya
KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit dengan harga yang
murah. Keberadaan KUD cukup berpengaruh dalam memajukan perekonomian
penduduk desa Tangimeyeh.
Koperasi Unit Desa adalah koperasi yang beranggotakan masyarakat
pedesaan. Koperasi ini melakukan kegiatan usaha ekonomi pedesaan, terutama
pertanian. Untuk itu, kegiatan yang dilakukan KUD antara lain menyediakan
pupuk, obat pemberantas hama tanaman, benih, alat pertanian, dan memberi
penyuluhan teknis pertanian.
Data warehouse penting diimplementasikan dalam sistem operasi KUD
guna memudahkan dalam melakukan analisa data dan menghasilkan bahan
pertimbangan dalam mengambil keputusan. Diperlukan pula teknologi pendukung
seperti cloud computing untuk memilih model layanan dan model deployment,
data mart untuk masing-masing subbagian KUD, ETL untuk mentransformasikan
dan menyeragamkan data, OLTP untuk proses transaksi sehari-hari, OLAP untuk
menganalisa data, serta data mining untuk mengurutkan data yang diperlukan
dalam pengambilan keputusan.
5
1.2
Rumusan Masalah
Berdasarkan penjelasan pada sub bab 1.1 di atas, maka didapat rumusan
masalah sebagai berikut :
1.
Petani menjual hasil panennya pada makelar dengan harga yang sangat
rendah karena tidak adanya KUD di Desa Tangimeyeh, Negara.
2.
Teknologi apa sajakah yang diperlukan dalam mengimplementasikan data
warehouse dalam bidang pertanian padi di Desa Tangimeyeh, Negara ?
3.
Bagaimana
KUD
dengan
implementasi
data
warehouse
dapat
meningkatkan kesejahteraan para petani Desa Tangimeyeh, Negara ?
1.3
Solusi
Berdasarkan penjelasan pada subbab 1.2 di atas, maka didapat rumusan
masalah sebagai berikut :
1.
Membentuk KUD, dan melakukan sosialisasi keuntungan menjual hasil
panen padi ke KUD kepada petani desa Tangimeyeh, Negara.
2.
Teknologi yang digunakan yaitu : Data Warehouse, Cloud Computing
(Cloud IAAS, Private Cloud), Data Mart, ETL, OLAP atau OLTP dan
Data Mining.
3.
Mengimplementasikan data warehouse dan teknologi pendukung (pada
point 2 di atas) dalam sistem KUD sehingga dapat mengambil keputusan
dengan cepat dan tepat dan meningkatkan penghasilan petani padi Desa
Tangimeyeh, Negara.
1.4
Desain Solusi
Rancangan sistem yang dapat digambarkan berdasarkan pemaparan
singkat pada bagian abstrak di atas, adalah sebagai berikut :
6
Gambar di atas menunjukan rancangan sistem yang diperlukan KUD guna
mempermudah dalam menganalisis data sehingga mempermudah pihak KUD
dalam mengambil keputusan. Model pengembangan data warehouse dan data
mart yang akan digunakan adalah model bottom up. Bottom up yaitu model
pengembangan data warehouse dan data mart dimana data dari sumber data akan
disimpan pada masing-masing data mart berdasarkan kebutuhan subbagian KUD
dan kemudian data yang dibutuhkan untuk analisis akan diambil dari data mart
dan disimpan ke dalam data warehouse untuk di analisis.
Sebelum data disimpan ke dalam data warehouse, data akan melewati
proses ETL. ETL atau Extract, Transform, Load yaitu proses mengumpulkan data
dari sumber data, menyeragamkan format file yang berbeda, dan kemudian
menyimpannya kedalam data warehouse.
OLAP atau Online Analitical Processing digunakan untuk melakukan
analisis data yang disimpan pada data warehouse pada periode tertentu, sedangkan
OLTP digunakan dalam proses transaksi untuk mengolah data pada database
seperti menambah data, mengubah data maupun menghapus data pada transaksi
sehari-hari.
Data mining digunakan untuk mengurutkan data dalam jumlah yang
sangat banyak dan mengambil informasi – informasi yang berkaitan dengan apa
yang diperlukan seperti apa yang biasa dilakukan oleh seorang analis. Data
mining penting untuk membantu dalam mempermudah analisis data dan
pengambilan keputusan.
7
Seluruh proses dan teknologi tersebut akan berjalan dengan sangat baik
jika didukung dengan adanya teknologi pendukung seperti cloud computing.
Cloud computing memiliki tiga jenis layanan dan empat model deployment yang
dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan (On Demand). Sistem ini dirancang
menggunakan model layanan IAAS dloud dan model deployment private cloud.
IAAS Cloud menekan pada penyediaan sarana jaringan komputer,
perangkat keras jaringan, komputer server, media penyimpanan, processor ,
beserta dengan proses virtualisasi yang menunjang proses komputasi, sehingga
kita dapat merancang dan membangun server serta jaringan yang dibutuhkan.
Private Cloud merupakan model deployment yang ditujukan untuk
penggunaan yang terbatas pada kalangan tertentu saja. Model deployment ini baik
digunakan karena sistem akan dibangun untuk membantu pengoperasian KUD,
sehingga dapat menggunakan jaringan intranet atau kabel (LAN) sekaligus
meningkatkan keamanan data karena tidak dapat diakses publik.
Rancangan sistem tersebut bertujuan untuk memenuhi kebutuhan analisis
data dan pengelolaan koperasi yang akan sangat membantu KUD dan Petani Desa
Tangmeyeh Kecamatan Negara dalam meningkatkan perekonomian petani,
anggota koperasi lainnya serta penduduk desa Tangimeyeh, Negara.
8
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1
Data Warehouse
Menurut Inmon (2005:29), data warehouse adalah sekumpulan dari data
yang
subject-oriented,
integrated,
time-variant,
dan
non-volatile
untuk
mendukung proses pembuatan keputusan manajemen. Sedangkan menurut
McLeod & Schell (2008:249), data warehouse merupakan perkembangan dari
konsep database yang menyediakan suatu sumber data yang lebih baik bagi para
user dan memungkinkan user untuk memanipulasi dan menggunakan data
tersebut secara intuitif. Dikutip dari jurnal Al-Debei (2011:164), data warehouse
sangat dikenal sebagai sebuah infrastruktur, beberapa aplikasi bisa dijalankan
dalam data warehouse seperti CRM dan DSS. Disisi lain, beberapa teknik yang
bisa digunakan
untuk ekstraksi business intelligence dalam data warehouse
seperti data mining, OLAP dan dashboard. Data warehouse digunakan oleh
manager dikarenakan mendukung dalam proses pengambilan keputusan. Jadi,
dapat disimpulkan bahwa data warehouse merupakan sebuah arsitektur data yang
digunakan untuk menyediakan kebutuhan informasi yang diperlukan dalam
mendukung proses analisis data dan pengambilan keputusan.[2]
2.2
Data Mart
Menurut Inmon (2005:73), data mart adalah struktur data per departemen
yang berasal dari data warehouse dimana data di denormalisasi berdasarkan
kebutuhan informasi tiap departemen. Sedangkan menurut Connolly & Begg
(2005:1165), data mart merupakan bagian dari data warehouse yang mendukung
kebutuhan informasi bagian departemen atau fungsi bisnis tertentu. [2]
Data
mart dan data warehouse tidak sama. Karakteristik yang
membedakan antara data mart dengan data warehouse yaitu : [2]
1.
Data mart berfokus pada kebutuhan pengguna yang berhubungan dengan
satu bagian departemen atau fungsi bisnis.
2.
Data mart tidak berisi data operasional yang bersifat detil.
9
3.
Data mart lebih dimengerti dan digunakan karena berisi data yang lebih
sedikit dibandingkan data warehouse.
2.3
Cloud Computing
Cloud computing berdasarkan The NIST (National Institute of Standard
and Technology) oleh Peter Meel dan Timothy Grance yaitu sebuah model yang
memungkinkan adanya penggunaan sumberdaya (resource) secara bersama-sama
dan mudah, menyediakan jaringan akses dimana-mana, dapat dikonfigurasi dan
layanan yang digunakan sesuai keperluan (on demand). NIST juga menjelaskan
tiga model layanan cloud computing serta empat jenis deployment cloud
computing.[1]
2.3.1
IAAS Cloud (Infrastructure as a Service)
Layanan ini menekan pada penyediaan sarana jaringan komputer,
perangkat keras jaringan, komputer server, media penyimpanan, processor ,
beserta dengan proses virtualisasi yang menunjang proses komputasi. Fitur-fitur
IAAS : [1]
a.
Pilihan virtual machine yang sangat beragam. Virtualisasi merupakan
kunci kekuatan dari cloud computing
b.
Penyediaaan pre OS installed, sehingga sangat membantu pengguna yang
tidak terlalu mengetahui teknis dan lebih praktis
c.
Penyedian storage pada beberapa buah server mirror, sehingga lebih aman
bagi pengguna dan kelangsungan data di dalamnya
d.
Tersedia fitur untuk melakukan proses optimisasi
e.
Menyediakan beragam aplikasi untuk sejumlah tujuan, seperti :
pemrosesan multidata, manajemen aplikasi, penyediaan sumber daya
untuk aplikasi, serta perhitungan-perhitungan rumit.
2.3.2
Private Cloud
Private cloud dimaksudkan sebagai model deployment cloud computing
yang ditujukan untuk penggunaan yang terbatas pada kalangan tertentu saja
(private). Model deployment ini umumnya banyak diterapkan untuk lingkungan
10
laboratorium riset, sekolah, perpustakaan, kantor atau perusahaan dan lain
sebagainya. Tujuan utama dari model deployment ini yaitu : [1]
1.
Hemat biaya
Untuk menciptakan sebuah private cloud hanya dibutuhkan sarana
komputer maupun beberapa buah komputer dengan fasilitas
jaringan
intranet sehingga tidak mengeluarkan banyak biaya.
2.
Privasi
Private cloud memanfaatkan jaringan internal perusahaan sehingga relatif
lebih aman karena hanya diakses oleh internal perusahaan atau kantor
bersangkutan saja.
3.
Latar belakang pengguna
Umumnya private cloud ditujukan untuk penggunaan internal organisasi
dimana pengguna yang menggunakannya adalah anggota dari organisasi
itu sendiri sehingga lebih mudah untuk menyedakan sebuah lingkungan
deployment private cloud untuk penggunaan terbatas.
2.4
Data Mining
Menurut Gartner Group, data mining adalah suatu proses menemukan
hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam
sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan
teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika (Larose, 2006).
Selain definisi tersebut beberapa definisi juga diberikan seperti, “data mining
adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data
berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.”
(Pramudiono, 2006). “Data mining adalah analisis otomatis dari data yang
berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau
kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.”
(Pramudiono, 2006).
“Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk
menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara yang
berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik
data.” (Larose, 2006). “Data mining merupakan bidang dari beberapa keilmuan
11
yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik,
database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi
dari database yang besar.” (Larose, 2006). [3]
2.5
ETL (Export, Transform, Load)
Menurut Connolly & Begg (2010:1158), ETL adalah suatu proses dimana
data yang ditujukan ke enterprise data warehouse harus diekstrak terlebih dahulu
dari satu atau lebih sumber data, diubah menjadi suatu bentuk yang mudah untuk
dianalisis, dan konsisten dengan data yang telah ada di warehouse. Dan akhirnya
dikeluarkan ke dalam enterprise data warehouse. [3]
2.6
OLTP (Online Transaction Processing )
Menurut Connolly & Begg (2010:1149), OLTP adalah sebuah sistem yang
telah dirancang untuk menangani pemrosesan transaksi tingkat tinggi, dengan
transaksi yang secara umum membuat perubahan kecil pada data operasional
organisasi, yang dibutuhkan oleh organisasi untuk menangani operasi sehari –
hari. Menurut Kimball, Ross, Thornthwaite, Mundy, & Becker (2008:608), OLTP
adalah penjelasan dari semua aktivitas dan sistem yang berhubungan dengan
memasukkan data yang dapat diandalkan ke dalam database. Jadi, dapat
disimpulkan bahawa OLTP adalah sebuah sistem yang berfungsi untuk
menangani pemrosesan transaksi dan semua aktivitas dari sistem yang
berhubungan dengan memasukkannya ke dalam database. [2]
2.7
OLAP (Online Analitycal Processing )
Menurut Connolly & Begg (2010:1200), OLAP merupakan sebuah
perangkat yang menggambarkan teknologi menggunakan gambaran multidimensi
sejumlah data yang menyediakan akses yang lebih cepat bagi strategi informasi
dengan tujuan mempercepat analisis. [2]
2.8
Metadata
Menurut Inmon (2005:102), metadata adalah sebuah komponen penting
dari lingkungan data warehouse. Metadata atau data tentang data, telah menjadi
12
bagian dari lingkungan pemrosesan informasi selama telah ada program dan data.
Tetapi dalam dunia data warehouse, metadata mendapatkan tingkat kepentingan
baru, untuk segala usaha yang paling efektif digunakan pada data warehouse.
Metadata memungkinkan end-user atau decision support system analyst
untuk menavigasi melalui beberapa kemungkinan. Ketika user akan menggunakan
data warehouse yang tidak memiliki metada, maka user tidak tahu darimana akan
memulai analisa. Dengan adanya metada, maka user dapat dengan cepat mencari
data yang penting atau menentukan data yang tidak ada dalam data warehouse.
Metadata bertindak sebagai index untuk isi dari data warehouse. [2]
13
BAB III
ANALISA DAN KESIMPULAN
3.1
Analisa
Analisa berdasarkan latar belakang, rumusan masalah dan tinjauan pustaka
yang telah dipaparkan pada Bab I dan Bab II adalah petani menjual hasil panen
padinya kepada makelar karena petani tidak mampu untuk menyewa kendaraan
untuk membawa padi mereka ke gudang beras. Makelar kemudian menjualnya ke
gudang beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Jika di desa ini terdapat
sebuah KUD yang cukup dekat dengan lokasi pertanian, tentu petani akan lebih
mudah untuk menjual hasil panen padinya.
Adanya KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit
dengan harga yang murah. Keberadaan KUD cukup berpengaruh dalam
memajukan perekonomian penduduk desa Tangimeyeh. Koperasi Unit Desa
adalah koperasi yang beranggotakan masyarakat pedesaan. Sehingga dapat
membuka lapangan pekerjaan untuk menjadi pengurus KUD. KUD melakukan
kegiatan usaha ekonomi pedesaan, terutama pertanian. Untuk itu, kegiatan yang
dilakukan KUD antara lain menyediakan pupuk, obat pemberantas hama tanaman,
benih, alat pertanian, dan memberi penyuluhan teknis pertanian.
Data warehouse penting diimplementasikan dalam sistem operasi KUD
guna memudahkan dalam melakukan analisa data untuk menghasilkan bahan
pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan. Sehingga mempermudah dan
mempercepat proses pinjaman saat petani ingin melakukan pinjaman modal.
Selain data warehouse, teknologi yang digunakan adalah data mart.
Berbeda dengan data warehouse yang memiliki ruang lingkup yang luas, data
mart ruang lingkupnya lebih kecil atau lebih spesifik. Data mart diperlukan oleh
masing-masing subbagian KUD untuk mengelola data transaksi. Data mart
mempermudah dalam pengolahan data pada database.
Model pengembangan data warehouse dan data mart yang akan
digunakan adalah model bottom up. Bottom up yaitu model pengembangan data
warehouse dan data mart dimana data dari sumber data akan disimpan pada
masing-masing data mart berdasarkan kebutuhan subbagian KUD dan kemudian
14
data yang dibutuhkan untuk analisis akan diambil dari data mart dan disimpan ke
dalam data warehouse untuk di analisis.
Diperlukan pula teknologi pendukung seperti cloud computing untuk
memilih model layanan dan model deployment. Model layanan yang diperlukan
adalah IAAS cloud untuk penyediaan sarana jaringan komputer, perangkat keras
jaringan, komputer server , media penyimpanan, processor , beserta dengan proses
virtualisasi yang menunjang proses komputasi, sedangkan untuk model
deployment yang diperlukan adalah
private cloud untuk penggunaan yang
terbatas karena hanya akan digunakan oleh KUD saja sekaligus untuk memenuhi
kebutuhan keamanan data. Dengan menggunakan IAAS cloud dan private cloud,
jaringan yang digunakan adalah jaringan intranet, sehingga data hanya diakses di
dalam KUD saja, sehingga data menjadi lebih aman.
ETL diperlukan untuk mengumpulkan data yang diperlukan dari sumber
data dan mentransformasikan atau menyeragamkan data transaksi tersebut
sebelum data disimpan ke dalam data warehouse. OLTP diperlukan untuk proses
transaksi KUD sehari-hari. Biasanya OLTP ada pada database. OLAP diperlukan
untuk menganalisa data yang telah tersimpan pada data warehouse, sehingga
mempermudah KUD untuk mengambil keputusan untuk memberikan pinjaman
modal kepada petani yang menjadi anggota koperasi. Data mining diperlukan
untuk mengurutkan data yang diperlukan dalam pengambilan keputusan, sehingga
didapatkan beberapa pilihan yang memungkinkan untuk pengambilan keputusan
tersebut.
Teknologi – teknologi yang telah dijelaskan di atas merupakan teknologi
yang diperlukan dalam membangun sistem KUD yang lebih baik dan efisien baik
dari segi biaya maupun waktu yang diperlukan sistem untuk menghasilkan
keputusan. Dengan adanya sistem KUD ini, petani dapat melakukan pinjaman
modal, pembelian pupuk, obat pemberantas hama tanaman, benih, ataupun alat
pertanian. Dengan demikian, petani menjadi lebih produktif. Petani juga bisa
menjual hasil panen padinya ke KUD, sehingga petani juga mendapatkan untung
dari hasil penjualan tersebut sehingga petani mendapatkan kehidupan yang layak
dan perekonomian Desa Tangimeyeh akan menjadi lebih baik.
15
3.2
Kesimpulan
Berdasarkan pemaparan pada Bab I, II dan III di atas maka didapatkan
kesimpulan sebagai berikut:
1.
Keberadaan KUD dengan implementasi data warehouse dapat membantu
petani untuk mempermudah mendapatkan pinjaman modal dan menjual
hasil panennya sesuai harga pasar sehingga mampu meningkatkan
pendapatan petani padi desa Tangimeyeh.
2.
Data warehouse merupakan sebuah arsitektur data yang digunakan untuk
menyediakan kebutuhan informasi yang diperlukan dalam mendukung
proses analisis data dan pengambilan keputusan
3.
Implementasikan data warehouse pada sistem KUD dapat mempermudah
dan mempercepat proses pengambilan keputusan yang tepat sehingga
meningkatkan penghasilan petani padi Desa Tangimeyeh, Negara.
3.3
Saran
Berdasarkan hasil wawancara dengan narasumber Bapak Wayan Suama,
Beliau memberikan saran sebagai berikut:
1.
KUD harus dekat dengan lokasi pertanian, sehingga petani tidak kesulitan
untuk membawa hasil panen padinya untuk dijual, karena jarak yang jauh
akan menghabiskan biaya lebih tinggi sehingga petani akan memilih untuk
menjual padinya pada makelar..
2.
Sosialisasi
mengenai
keuntungan
bergabung
dengan
KUD
serta
kemudahan yang akan didapat petani setelah menjadi anggota KUD, harus
dilakukan secara langsung karena tidak semua petani dapat membaca.
16
DAFTAR PUSTAKA
[1] Agus Eka
Pratama, S.T.,M.T, I Putu.2014.”Smart City Beserta Cloud
Computing dan Teknologi-Teknologi Pendukung Lainnya.Bandung : Informatika
[2] Admin.2012.( https://library.binus.ac.id/ )
[3] H Santoso. 2012.
(http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/33409/3/Chapter%20II.pdf)
[4] Suama, I Wayan.15 November 2015.16.00 Wita
17
LAMPIRAN
HASIL WAWANCARA
P
: Penulis
N
: Narasumber
P
: Dimanakah Bapak menjual beras hasil panen bapak ?
N
: Bapak menjualnya pada orang lain, nanti orang tesebut menjualnya ke
gudang beras.
P
: Bukankah dengan begitu beras yang Bapak jual, dibeli dengan harga
yang lebih murah, pak ?
N
: Iya, bisa dibilang begitu. Petani disini tidak punya pilihan lain.
P
: Mengapa Bapak tidak menjualnya ke KUD ?
N
: Di desa ini belum ada KUD. KUD terdekat ada di desa lain. Jika kami
menjualnya ke sana, kami akan mengeluarkan biaya yang lebih tinggi
untuk membawa beras panen ke desa lain.
P
: Lalu dimana Bapak membeli bibit maupun pupuk untuk bekerja ?
N
: Kami membelinya di Kelian Subak.
P
: Apa Bapak membelinya dengan modal sendiri ?
N
: Ya. Semuanya dengan modal sendiri tapi terkadang kami mendapatkan
sumbangan pupuk dari klian subak.
P
: Bagaimana dengan pengairan atau irigasinya pak ? Apakah di bandu dari
subak ?
N
: Ya, klian juru subak mengatur pengairan yang merata untuk petani di
desa ini.
P
: Bagaimana dengan penggilingan padinya pak ? Apakah dibantu oleh
subak ?
N
: Subak di sini sudah punya mesin penggiling padi, tapi jika kami ingin
menggunakannya, kami harus membayar sewa untuk mesin tersebut.
kemudian uang sewa tersebut di pakai untuk kas di subak.
18
DATA WAREHOUSE
TI025335
Implementasi Data Warehouse Pada Desa Tangimeyeh Negara Untuk
Membantu Petani dan KUD dalam Mengelola Hasil Pertanian Padi
Oleh :
Ni Luh Putu Novi Ambariani
1304505106
Dosen :
I Putu Agus Eka Pratama, ST MT
JURUSAN TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA
2015
UCAPAN TERIMAKASIH
Di dalam penyusunan makalah ini memerlukan waktu, tenaga dan pikiran.
Penulis menyadari bahwa proses penyusunan makalah ini tidak terlepas dari
kontribusi banyak pihak baik saran, materi maupun semangat. Melalui satu
halaman ini penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada :
1.
Tuhan Yang Maha Esa atas berkat rahmat-Nya penulis dapat
menyelesaikan makalah ini dengan baik.
2.
Kedua Orang Tua penulis yang selalu memberikan dukungan dan
semangat dalam mengerjakan makalah ini.
3.
I Putu Agus Eka Pratama, S.T., M.T. yang membimbing dalam
pengerjaaan makalah ini dari awal hingga akhir.
4.
Teman-teman penulis di Jurusan Teknologi Informasi Fakultas Teknik
Universitas Udayana
2
DAFTAR ISI
UCAPAN TERIMAKASIH .................................................................................... 2
DAFTAR ISI ........................................................................................................... 3
ABSTRAK .............................................................................................................. 4
BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 5
1.1
Latar Belakang ............................................................................................. 5
1.2
Rumusan Masalah ........................................................................................ 6
1.3
Solusi ............................................................................................................ 6
1.4
Desain Solusi................................................................................................ 6
BAB II TINJAUAN PUSTAKA............................................................................. 9
2.1
Data Warehouse ........................................................................................... 9
2.2
Data Mart ..................................................................................................... 9
2.3
Cloud Computing ....................................................................................... 10
2.3.1
IAAS Cloud (Infrastructure as a Service) .......................................... 10
2.3.2
Private Cloud ...................................................................................... 10
2.4
Data Mining ............................................................................................... 11
2.5
ETL (Export, Transform, Load) ................................................................. 12
2.6
OLTP (Online Transaction Processing) .................................................... 12
2.7
OLAP (Online Analitycal Processing) ...................................................... 12
2.8
Metadata ..................................................................................................... 12
BAB III ANALISA DAN KESIMPULAN .......................................................... 14
3.1
Analisa........................................................................................................ 14
3.2
Kesimpulan ................................................................................................ 16
3.3
Saran ........................................................................................................... 16
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 17
LAMPIRAN .......................................................................................................... 18
3
ABSTRAK
Setiap daerah di Bali menghasilkan produk khas dari daerahnya masingmasing, mulai dari hasil pertanian, perkebunan, perikanan hingga karya seni
seperti seni lukis maupun seni ukir, tergantung dari mata pencaharian penduduk
yang tinggal di daerah tersebut. . Desa Tangimeyeh kecamatan Negara merupakan
sebuah daerah yang sebagian besar penduduknya bermatapencaharian sebagai
petani. Setelah panen, petani biasanya menjual hasil panen padinya kepada
makelar karena belum adanya KUD di desa ini. Makelar kemudian menjualnya ke
gudang beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Perlu adanya KUD di
desa ini, sehinga petani dapat menjual hasil panennya dengan harga yang tepat.
Adanya KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit dengan
harga yang murah. KUD memerlukan sebuah sistem dengan implementasi data
warehouse yang dapat digunakan untuk melakukan analisis data guna membantu
pengambilan keputusan dalam memberikan pinjaman maupun untuk melakukan
transaksi dengan petani atau anggota koperasi lainya. Diperlukan pula
implementasi teknologi pendukung seperti cloud computing, data mart, ETL,
OLAP/OLTP dan data mining.
Kata Kunci : KUD, Petani, Pertanian, Data Warehouse, Cloud Computing, Data
Mart, ETL, OLAP /OLTP dan
Data Mining, Desa Tangimeyeh, Kecamatan
Negara.
4
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Desa Tangimeyeh adalah salah satu desa kecil di kecamatan Negara,
kabupaten Jembrana. Daerah ini merupakan daerah yang rata-rata penduduknya
adalah
penduduk
yang
kurang
mampu.
Sebagian
besar
penduduknya
bermatapencaharian sebagai petani. Tidak semua petani memiliki lahan bertani.
Mereka yang tidak memiliki lahan terkadang menjadi buruh di tanah milik orang
lain. Setelah panen, petani biasanya menjual hasil panen padinya kepada makelar
karena belum adanya KUD di desa ini. Petani juga tidak mampu untuk menyewa
kendaraan untuk membawa padi mereka ke gudang beras, sehingga petani
terpaksa menjualnya pada makelar. Makelar kemudian menjualnya ke gudang
beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Perlu adanya KUD di desa ini,
sehinga petani dapat menjual hasil panennya sesuai dengan harga pasar. Adanya
KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit dengan harga yang
murah. Keberadaan KUD cukup berpengaruh dalam memajukan perekonomian
penduduk desa Tangimeyeh.
Koperasi Unit Desa adalah koperasi yang beranggotakan masyarakat
pedesaan. Koperasi ini melakukan kegiatan usaha ekonomi pedesaan, terutama
pertanian. Untuk itu, kegiatan yang dilakukan KUD antara lain menyediakan
pupuk, obat pemberantas hama tanaman, benih, alat pertanian, dan memberi
penyuluhan teknis pertanian.
Data warehouse penting diimplementasikan dalam sistem operasi KUD
guna memudahkan dalam melakukan analisa data dan menghasilkan bahan
pertimbangan dalam mengambil keputusan. Diperlukan pula teknologi pendukung
seperti cloud computing untuk memilih model layanan dan model deployment,
data mart untuk masing-masing subbagian KUD, ETL untuk mentransformasikan
dan menyeragamkan data, OLTP untuk proses transaksi sehari-hari, OLAP untuk
menganalisa data, serta data mining untuk mengurutkan data yang diperlukan
dalam pengambilan keputusan.
5
1.2
Rumusan Masalah
Berdasarkan penjelasan pada sub bab 1.1 di atas, maka didapat rumusan
masalah sebagai berikut :
1.
Petani menjual hasil panennya pada makelar dengan harga yang sangat
rendah karena tidak adanya KUD di Desa Tangimeyeh, Negara.
2.
Teknologi apa sajakah yang diperlukan dalam mengimplementasikan data
warehouse dalam bidang pertanian padi di Desa Tangimeyeh, Negara ?
3.
Bagaimana
KUD
dengan
implementasi
data
warehouse
dapat
meningkatkan kesejahteraan para petani Desa Tangimeyeh, Negara ?
1.3
Solusi
Berdasarkan penjelasan pada subbab 1.2 di atas, maka didapat rumusan
masalah sebagai berikut :
1.
Membentuk KUD, dan melakukan sosialisasi keuntungan menjual hasil
panen padi ke KUD kepada petani desa Tangimeyeh, Negara.
2.
Teknologi yang digunakan yaitu : Data Warehouse, Cloud Computing
(Cloud IAAS, Private Cloud), Data Mart, ETL, OLAP atau OLTP dan
Data Mining.
3.
Mengimplementasikan data warehouse dan teknologi pendukung (pada
point 2 di atas) dalam sistem KUD sehingga dapat mengambil keputusan
dengan cepat dan tepat dan meningkatkan penghasilan petani padi Desa
Tangimeyeh, Negara.
1.4
Desain Solusi
Rancangan sistem yang dapat digambarkan berdasarkan pemaparan
singkat pada bagian abstrak di atas, adalah sebagai berikut :
6
Gambar di atas menunjukan rancangan sistem yang diperlukan KUD guna
mempermudah dalam menganalisis data sehingga mempermudah pihak KUD
dalam mengambil keputusan. Model pengembangan data warehouse dan data
mart yang akan digunakan adalah model bottom up. Bottom up yaitu model
pengembangan data warehouse dan data mart dimana data dari sumber data akan
disimpan pada masing-masing data mart berdasarkan kebutuhan subbagian KUD
dan kemudian data yang dibutuhkan untuk analisis akan diambil dari data mart
dan disimpan ke dalam data warehouse untuk di analisis.
Sebelum data disimpan ke dalam data warehouse, data akan melewati
proses ETL. ETL atau Extract, Transform, Load yaitu proses mengumpulkan data
dari sumber data, menyeragamkan format file yang berbeda, dan kemudian
menyimpannya kedalam data warehouse.
OLAP atau Online Analitical Processing digunakan untuk melakukan
analisis data yang disimpan pada data warehouse pada periode tertentu, sedangkan
OLTP digunakan dalam proses transaksi untuk mengolah data pada database
seperti menambah data, mengubah data maupun menghapus data pada transaksi
sehari-hari.
Data mining digunakan untuk mengurutkan data dalam jumlah yang
sangat banyak dan mengambil informasi – informasi yang berkaitan dengan apa
yang diperlukan seperti apa yang biasa dilakukan oleh seorang analis. Data
mining penting untuk membantu dalam mempermudah analisis data dan
pengambilan keputusan.
7
Seluruh proses dan teknologi tersebut akan berjalan dengan sangat baik
jika didukung dengan adanya teknologi pendukung seperti cloud computing.
Cloud computing memiliki tiga jenis layanan dan empat model deployment yang
dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan (On Demand). Sistem ini dirancang
menggunakan model layanan IAAS dloud dan model deployment private cloud.
IAAS Cloud menekan pada penyediaan sarana jaringan komputer,
perangkat keras jaringan, komputer server, media penyimpanan, processor ,
beserta dengan proses virtualisasi yang menunjang proses komputasi, sehingga
kita dapat merancang dan membangun server serta jaringan yang dibutuhkan.
Private Cloud merupakan model deployment yang ditujukan untuk
penggunaan yang terbatas pada kalangan tertentu saja. Model deployment ini baik
digunakan karena sistem akan dibangun untuk membantu pengoperasian KUD,
sehingga dapat menggunakan jaringan intranet atau kabel (LAN) sekaligus
meningkatkan keamanan data karena tidak dapat diakses publik.
Rancangan sistem tersebut bertujuan untuk memenuhi kebutuhan analisis
data dan pengelolaan koperasi yang akan sangat membantu KUD dan Petani Desa
Tangmeyeh Kecamatan Negara dalam meningkatkan perekonomian petani,
anggota koperasi lainnya serta penduduk desa Tangimeyeh, Negara.
8
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1
Data Warehouse
Menurut Inmon (2005:29), data warehouse adalah sekumpulan dari data
yang
subject-oriented,
integrated,
time-variant,
dan
non-volatile
untuk
mendukung proses pembuatan keputusan manajemen. Sedangkan menurut
McLeod & Schell (2008:249), data warehouse merupakan perkembangan dari
konsep database yang menyediakan suatu sumber data yang lebih baik bagi para
user dan memungkinkan user untuk memanipulasi dan menggunakan data
tersebut secara intuitif. Dikutip dari jurnal Al-Debei (2011:164), data warehouse
sangat dikenal sebagai sebuah infrastruktur, beberapa aplikasi bisa dijalankan
dalam data warehouse seperti CRM dan DSS. Disisi lain, beberapa teknik yang
bisa digunakan
untuk ekstraksi business intelligence dalam data warehouse
seperti data mining, OLAP dan dashboard. Data warehouse digunakan oleh
manager dikarenakan mendukung dalam proses pengambilan keputusan. Jadi,
dapat disimpulkan bahwa data warehouse merupakan sebuah arsitektur data yang
digunakan untuk menyediakan kebutuhan informasi yang diperlukan dalam
mendukung proses analisis data dan pengambilan keputusan.[2]
2.2
Data Mart
Menurut Inmon (2005:73), data mart adalah struktur data per departemen
yang berasal dari data warehouse dimana data di denormalisasi berdasarkan
kebutuhan informasi tiap departemen. Sedangkan menurut Connolly & Begg
(2005:1165), data mart merupakan bagian dari data warehouse yang mendukung
kebutuhan informasi bagian departemen atau fungsi bisnis tertentu. [2]
Data
mart dan data warehouse tidak sama. Karakteristik yang
membedakan antara data mart dengan data warehouse yaitu : [2]
1.
Data mart berfokus pada kebutuhan pengguna yang berhubungan dengan
satu bagian departemen atau fungsi bisnis.
2.
Data mart tidak berisi data operasional yang bersifat detil.
9
3.
Data mart lebih dimengerti dan digunakan karena berisi data yang lebih
sedikit dibandingkan data warehouse.
2.3
Cloud Computing
Cloud computing berdasarkan The NIST (National Institute of Standard
and Technology) oleh Peter Meel dan Timothy Grance yaitu sebuah model yang
memungkinkan adanya penggunaan sumberdaya (resource) secara bersama-sama
dan mudah, menyediakan jaringan akses dimana-mana, dapat dikonfigurasi dan
layanan yang digunakan sesuai keperluan (on demand). NIST juga menjelaskan
tiga model layanan cloud computing serta empat jenis deployment cloud
computing.[1]
2.3.1
IAAS Cloud (Infrastructure as a Service)
Layanan ini menekan pada penyediaan sarana jaringan komputer,
perangkat keras jaringan, komputer server, media penyimpanan, processor ,
beserta dengan proses virtualisasi yang menunjang proses komputasi. Fitur-fitur
IAAS : [1]
a.
Pilihan virtual machine yang sangat beragam. Virtualisasi merupakan
kunci kekuatan dari cloud computing
b.
Penyediaaan pre OS installed, sehingga sangat membantu pengguna yang
tidak terlalu mengetahui teknis dan lebih praktis
c.
Penyedian storage pada beberapa buah server mirror, sehingga lebih aman
bagi pengguna dan kelangsungan data di dalamnya
d.
Tersedia fitur untuk melakukan proses optimisasi
e.
Menyediakan beragam aplikasi untuk sejumlah tujuan, seperti :
pemrosesan multidata, manajemen aplikasi, penyediaan sumber daya
untuk aplikasi, serta perhitungan-perhitungan rumit.
2.3.2
Private Cloud
Private cloud dimaksudkan sebagai model deployment cloud computing
yang ditujukan untuk penggunaan yang terbatas pada kalangan tertentu saja
(private). Model deployment ini umumnya banyak diterapkan untuk lingkungan
10
laboratorium riset, sekolah, perpustakaan, kantor atau perusahaan dan lain
sebagainya. Tujuan utama dari model deployment ini yaitu : [1]
1.
Hemat biaya
Untuk menciptakan sebuah private cloud hanya dibutuhkan sarana
komputer maupun beberapa buah komputer dengan fasilitas
jaringan
intranet sehingga tidak mengeluarkan banyak biaya.
2.
Privasi
Private cloud memanfaatkan jaringan internal perusahaan sehingga relatif
lebih aman karena hanya diakses oleh internal perusahaan atau kantor
bersangkutan saja.
3.
Latar belakang pengguna
Umumnya private cloud ditujukan untuk penggunaan internal organisasi
dimana pengguna yang menggunakannya adalah anggota dari organisasi
itu sendiri sehingga lebih mudah untuk menyedakan sebuah lingkungan
deployment private cloud untuk penggunaan terbatas.
2.4
Data Mining
Menurut Gartner Group, data mining adalah suatu proses menemukan
hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam
sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan
teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika (Larose, 2006).
Selain definisi tersebut beberapa definisi juga diberikan seperti, “data mining
adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data
berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.”
(Pramudiono, 2006). “Data mining adalah analisis otomatis dari data yang
berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau
kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.”
(Pramudiono, 2006).
“Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk
menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara yang
berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik
data.” (Larose, 2006). “Data mining merupakan bidang dari beberapa keilmuan
11
yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik,
database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi
dari database yang besar.” (Larose, 2006). [3]
2.5
ETL (Export, Transform, Load)
Menurut Connolly & Begg (2010:1158), ETL adalah suatu proses dimana
data yang ditujukan ke enterprise data warehouse harus diekstrak terlebih dahulu
dari satu atau lebih sumber data, diubah menjadi suatu bentuk yang mudah untuk
dianalisis, dan konsisten dengan data yang telah ada di warehouse. Dan akhirnya
dikeluarkan ke dalam enterprise data warehouse. [3]
2.6
OLTP (Online Transaction Processing )
Menurut Connolly & Begg (2010:1149), OLTP adalah sebuah sistem yang
telah dirancang untuk menangani pemrosesan transaksi tingkat tinggi, dengan
transaksi yang secara umum membuat perubahan kecil pada data operasional
organisasi, yang dibutuhkan oleh organisasi untuk menangani operasi sehari –
hari. Menurut Kimball, Ross, Thornthwaite, Mundy, & Becker (2008:608), OLTP
adalah penjelasan dari semua aktivitas dan sistem yang berhubungan dengan
memasukkan data yang dapat diandalkan ke dalam database. Jadi, dapat
disimpulkan bahawa OLTP adalah sebuah sistem yang berfungsi untuk
menangani pemrosesan transaksi dan semua aktivitas dari sistem yang
berhubungan dengan memasukkannya ke dalam database. [2]
2.7
OLAP (Online Analitycal Processing )
Menurut Connolly & Begg (2010:1200), OLAP merupakan sebuah
perangkat yang menggambarkan teknologi menggunakan gambaran multidimensi
sejumlah data yang menyediakan akses yang lebih cepat bagi strategi informasi
dengan tujuan mempercepat analisis. [2]
2.8
Metadata
Menurut Inmon (2005:102), metadata adalah sebuah komponen penting
dari lingkungan data warehouse. Metadata atau data tentang data, telah menjadi
12
bagian dari lingkungan pemrosesan informasi selama telah ada program dan data.
Tetapi dalam dunia data warehouse, metadata mendapatkan tingkat kepentingan
baru, untuk segala usaha yang paling efektif digunakan pada data warehouse.
Metadata memungkinkan end-user atau decision support system analyst
untuk menavigasi melalui beberapa kemungkinan. Ketika user akan menggunakan
data warehouse yang tidak memiliki metada, maka user tidak tahu darimana akan
memulai analisa. Dengan adanya metada, maka user dapat dengan cepat mencari
data yang penting atau menentukan data yang tidak ada dalam data warehouse.
Metadata bertindak sebagai index untuk isi dari data warehouse. [2]
13
BAB III
ANALISA DAN KESIMPULAN
3.1
Analisa
Analisa berdasarkan latar belakang, rumusan masalah dan tinjauan pustaka
yang telah dipaparkan pada Bab I dan Bab II adalah petani menjual hasil panen
padinya kepada makelar karena petani tidak mampu untuk menyewa kendaraan
untuk membawa padi mereka ke gudang beras. Makelar kemudian menjualnya ke
gudang beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Jika di desa ini terdapat
sebuah KUD yang cukup dekat dengan lokasi pertanian, tentu petani akan lebih
mudah untuk menjual hasil panen padinya.
Adanya KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit
dengan harga yang murah. Keberadaan KUD cukup berpengaruh dalam
memajukan perekonomian penduduk desa Tangimeyeh. Koperasi Unit Desa
adalah koperasi yang beranggotakan masyarakat pedesaan. Sehingga dapat
membuka lapangan pekerjaan untuk menjadi pengurus KUD. KUD melakukan
kegiatan usaha ekonomi pedesaan, terutama pertanian. Untuk itu, kegiatan yang
dilakukan KUD antara lain menyediakan pupuk, obat pemberantas hama tanaman,
benih, alat pertanian, dan memberi penyuluhan teknis pertanian.
Data warehouse penting diimplementasikan dalam sistem operasi KUD
guna memudahkan dalam melakukan analisa data untuk menghasilkan bahan
pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan. Sehingga mempermudah dan
mempercepat proses pinjaman saat petani ingin melakukan pinjaman modal.
Selain data warehouse, teknologi yang digunakan adalah data mart.
Berbeda dengan data warehouse yang memiliki ruang lingkup yang luas, data
mart ruang lingkupnya lebih kecil atau lebih spesifik. Data mart diperlukan oleh
masing-masing subbagian KUD untuk mengelola data transaksi. Data mart
mempermudah dalam pengolahan data pada database.
Model pengembangan data warehouse dan data mart yang akan
digunakan adalah model bottom up. Bottom up yaitu model pengembangan data
warehouse dan data mart dimana data dari sumber data akan disimpan pada
masing-masing data mart berdasarkan kebutuhan subbagian KUD dan kemudian
14
data yang dibutuhkan untuk analisis akan diambil dari data mart dan disimpan ke
dalam data warehouse untuk di analisis.
Diperlukan pula teknologi pendukung seperti cloud computing untuk
memilih model layanan dan model deployment. Model layanan yang diperlukan
adalah IAAS cloud untuk penyediaan sarana jaringan komputer, perangkat keras
jaringan, komputer server , media penyimpanan, processor , beserta dengan proses
virtualisasi yang menunjang proses komputasi, sedangkan untuk model
deployment yang diperlukan adalah
private cloud untuk penggunaan yang
terbatas karena hanya akan digunakan oleh KUD saja sekaligus untuk memenuhi
kebutuhan keamanan data. Dengan menggunakan IAAS cloud dan private cloud,
jaringan yang digunakan adalah jaringan intranet, sehingga data hanya diakses di
dalam KUD saja, sehingga data menjadi lebih aman.
ETL diperlukan untuk mengumpulkan data yang diperlukan dari sumber
data dan mentransformasikan atau menyeragamkan data transaksi tersebut
sebelum data disimpan ke dalam data warehouse. OLTP diperlukan untuk proses
transaksi KUD sehari-hari. Biasanya OLTP ada pada database. OLAP diperlukan
untuk menganalisa data yang telah tersimpan pada data warehouse, sehingga
mempermudah KUD untuk mengambil keputusan untuk memberikan pinjaman
modal kepada petani yang menjadi anggota koperasi. Data mining diperlukan
untuk mengurutkan data yang diperlukan dalam pengambilan keputusan, sehingga
didapatkan beberapa pilihan yang memungkinkan untuk pengambilan keputusan
tersebut.
Teknologi – teknologi yang telah dijelaskan di atas merupakan teknologi
yang diperlukan dalam membangun sistem KUD yang lebih baik dan efisien baik
dari segi biaya maupun waktu yang diperlukan sistem untuk menghasilkan
keputusan. Dengan adanya sistem KUD ini, petani dapat melakukan pinjaman
modal, pembelian pupuk, obat pemberantas hama tanaman, benih, ataupun alat
pertanian. Dengan demikian, petani menjadi lebih produktif. Petani juga bisa
menjual hasil panen padinya ke KUD, sehingga petani juga mendapatkan untung
dari hasil penjualan tersebut sehingga petani mendapatkan kehidupan yang layak
dan perekonomian Desa Tangimeyeh akan menjadi lebih baik.
15
3.2
Kesimpulan
Berdasarkan pemaparan pada Bab I, II dan III di atas maka didapatkan
kesimpulan sebagai berikut:
1.
Keberadaan KUD dengan implementasi data warehouse dapat membantu
petani untuk mempermudah mendapatkan pinjaman modal dan menjual
hasil panennya sesuai harga pasar sehingga mampu meningkatkan
pendapatan petani padi desa Tangimeyeh.
2.
Data warehouse merupakan sebuah arsitektur data yang digunakan untuk
menyediakan kebutuhan informasi yang diperlukan dalam mendukung
proses analisis data dan pengambilan keputusan
3.
Implementasikan data warehouse pada sistem KUD dapat mempermudah
dan mempercepat proses pengambilan keputusan yang tepat sehingga
meningkatkan penghasilan petani padi Desa Tangimeyeh, Negara.
3.3
Saran
Berdasarkan hasil wawancara dengan narasumber Bapak Wayan Suama,
Beliau memberikan saran sebagai berikut:
1.
KUD harus dekat dengan lokasi pertanian, sehingga petani tidak kesulitan
untuk membawa hasil panen padinya untuk dijual, karena jarak yang jauh
akan menghabiskan biaya lebih tinggi sehingga petani akan memilih untuk
menjual padinya pada makelar..
2.
Sosialisasi
mengenai
keuntungan
bergabung
dengan
KUD
serta
kemudahan yang akan didapat petani setelah menjadi anggota KUD, harus
dilakukan secara langsung karena tidak semua petani dapat membaca.
16
DAFTAR PUSTAKA
[1] Agus Eka
Pratama, S.T.,M.T, I Putu.2014.”Smart City Beserta Cloud
Computing dan Teknologi-Teknologi Pendukung Lainnya.Bandung : Informatika
[2] Admin.2012.( https://library.binus.ac.id/ )
[3] H Santoso. 2012.
(http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/33409/3/Chapter%20II.pdf)
[4] Suama, I Wayan.15 November 2015.16.00 Wita
17
LAMPIRAN
HASIL WAWANCARA
P
: Penulis
N
: Narasumber
P
: Dimanakah Bapak menjual beras hasil panen bapak ?
N
: Bapak menjualnya pada orang lain, nanti orang tesebut menjualnya ke
gudang beras.
P
: Bukankah dengan begitu beras yang Bapak jual, dibeli dengan harga
yang lebih murah, pak ?
N
: Iya, bisa dibilang begitu. Petani disini tidak punya pilihan lain.
P
: Mengapa Bapak tidak menjualnya ke KUD ?
N
: Di desa ini belum ada KUD. KUD terdekat ada di desa lain. Jika kami
menjualnya ke sana, kami akan mengeluarkan biaya yang lebih tinggi
untuk membawa beras panen ke desa lain.
P
: Lalu dimana Bapak membeli bibit maupun pupuk untuk bekerja ?
N
: Kami membelinya di Kelian Subak.
P
: Apa Bapak membelinya dengan modal sendiri ?
N
: Ya. Semuanya dengan modal sendiri tapi terkadang kami mendapatkan
sumbangan pupuk dari klian subak.
P
: Bagaimana dengan pengairan atau irigasinya pak ? Apakah di bandu dari
subak ?
N
: Ya, klian juru subak mengatur pengairan yang merata untuk petani di
desa ini.
P
: Bagaimana dengan penggilingan padinya pak ? Apakah dibantu oleh
subak ?
N
: Subak di sini sudah punya mesin penggiling padi, tapi jika kami ingin
menggunakannya, kami harus membayar sewa untuk mesin tersebut.
kemudian uang sewa tersebut di pakai untuk kas di subak.
18