HASIL DAN PEMBAHASAN - Prototipe data warehouse penjualan produk bakosurtanal

Selama ini, proses analisis data hasil penjualan masih dilakukan secara manual. Proses bisnis dari kegiatan penjualan tersebut dapat dilihat pada Lampiran 1. Untuk memesan produk surta pengguna harus mengisi lembar pesanan yang disediakan di loket penjualan. Bentuk lembar pemesanan dapat dilihat pada Lampiran 2. Kemudian staf pelayanan mencatat data penjualan tersebut dengan menggunakan Microsoft Office Excel, hasilnya dapat dilihat pada Lampiran 3. Untuk membuat laporan masih dilakukan

query manual pada tiap tabel data di Microsoft Office Excel. Contoh laporan yang dihasilkan dapat dilihat pada Lampiran 4. Dalam proses bisnis di atas, data yang tercatat memiliki atribut-atribut terbatas dan tidak konsisten antar tahun seperti terlihat pada Lampiran 5. Hal ini membuat hasil analisis kurang akurat dan membutuhkan waktu lama.

Desain Logis

Sebelum menentukan desain logis dalam bentuk skema dengan cara memilih

atribut-atribut yang menjadi ukuran (measure) dan non ukuran (non measure), maka ditentukan terlebih dahulu atribut yang dipilih berdasarkan kebutuhan analisis data penjualan setiap pengguna. Pemilihan atribut berdasarkan subjek utama yang akan dianalisis untuk proses pengambilan keputusan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Atribut yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 sedangkan kebutuhan analisis data penjualan setiap pengguna dapat dilihat pada Tabel 2. Jumlah lembar dipilih sebagai measure untuk mengetahui jumlah lembar produk yang terjual pada bulan dan tahun tertentu sedangkan jumlah harga, dipilih sebagai measure untuk mengetahui jumlah rupiah yang diperoleh dari penjualan produk pada bulan dan tahun tertentu.

Tabel 1 Atribut hasil analisis dan deskripsi tiap atribut (Nurhasanah 2009) pen ualan produk surta Bakosurtanal mulai

tahun 2002 sampai tahun 2007.

Atribut Deskripsi

Tanggal Tanggal pemesanan

Kualifikasi Nama kualifikasi

Jenis data Nama jenis data

Skala Nilai skala

Jumlah lembar Menyatakan jumlah lembar

Jumlah harga Menyatakan jumlah harga

Tabel 2 Kebutuhan analisis data penjualan setiap pengguna (Nurhasanah 2009) Pengguna Kebutuhan Frekuensi Kepala Bidang Pelayanan Jumlah hasil penjualan per jenis data, per skala, dan berdasarkan kualifikasi pembeli. Bulanan, tahunan Kepala Unit Kerja Eselon II Jumlah hasil penjualan per unit kerja masing-masing. Bulanan, tahunan

warehouse dengan menggunakan data j

Lingkungan Pengembangan

Lingkungan pengembangan yang digunakan untuk pengembangan aplikasi OLAP adalah sebagai berikut:

Perangkat lunak yang digunakan: 1 Web server Apache Tomcat 2 MySQL versi 5.0

3 Mondrian Server 3.1.6 4 Windows XP Pro SP2 Edition 5 Schema Workbench

6 Web browser Mozilla Firefox 3.0.1 Perangkat keras yang digunakan dalam membagun sistem ini berupa komputer dengan spesifikasi:

1 Processor Intel Core Duo 2 Memory 512 MB

3 Harddisk 80 GB 4 Keyboard dan mouse

5 Monitor

HASIL DAN PEMBAHASAN

Desain Logis

Sebelum menentukan desain logis dalam

atribut yang menjadi ukuran (measure) dan non ukuran (non measure), maka ditentukan terlebih dahulu atribut yang dipilih berdasarkan kebutuhan analisis data penjualan setiap pengguna. Pemilihan atribut berdasarkan subjek utama yang akan dianalisis untuk proses pengambilan keputusan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Atribut yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 sedangkan kebutuhan analisis data penjualan setiap pengguna dapat dilihat pada Tabel 2. Jumlah lembar dipilih sebagai measure untuk mengetahui jumlah lembar produk yang terjual pada bulan dan tahun tertentu sedangkan jumlah harga, dipilih sebagai measure untuk mengetahui jumlah rupiah yang diperoleh dari penjualan produk pada bulan dan tahun tertentu.

Tabel 1 Atribut hasil analisis dan deskripsi tiap atribut (Nurhasanah 2009) pen ualan produk surta Bakosurtanal mulai

tahun 2002 sampai tahun 2007.

Atribut Deskripsi

Tanggal Tanggal pemesanan

Kualifikasi Nama kualifikasi

Jenis data Nama jenis data

Skala Nilai skala

Jumlah lembar Menyatakan jumlah lembar

Jumlah harga Menyatakan jumlah harga

Pengguna Kebutuhan Frekuensi Bagian Perencanaan Jumlah hasil Bulanan, penjualan per jenis data dan per skala. 3 bulanan, tahunan S Utam p bulan m satu jenis mbeli. n, ekretaris a Jumlah hasil Bulana tahunan penjualan setia dala tahun, jumlah hasil penjualan per data, per skala dan berdasarkan kualifikasi pe

Hasil analisis data ditentukan satu tabel uk) dan empat dimensi ta, waktu, dan skala).

mensi ditentukan diperlukan beserta ng membentuknya. Dimensi

isusun dalam tiga level yaitu

tahun a

fisik nama dan deskripsi dimensi

Tabel 3 Nama dan deskripsi dimensi dari Jumlah Penj

dan dapat dilihat pada Gambar 7 disertai dengan perbandingan skema yang digunakan pada penelitian sebelumnya yaitu skema galaksi yang dapat dilihat pada Gambar 8.

Proses Loading

Proses ekstraksi dan transformasi data telah dilakukan pada penelitian sebelumnya sehingga proses yang dilakukan pada tahapan ini hanya proses pemuatan data (loading). Proses pemuatan data tetap dilakukan karena terdapat perbedaan OLAP server yang digunakan. Data yang sudah siap digunakan untuk pembuatan data warehouse dimuat ke kubus data OLAP

server Mondrian dengan format .xml.

Desain Fisik

Desain

dari kubus Jumlah Penjualan dapat dilihat pada Tabel 3.

kubus ualan

Nama Dimensi Deskripsi

fakta (penjualan_prod (kualifikasi, jenis da

Untuk masing-masing di ^{Waktu Bulan}^dan^tahun

pemesanan Jenis_data

tingkat perincian yang hierarki ya

waktu dapat d

Nama jenis produk Kualifikasi Kualifikasi pemesan Skala

> triwulan > bulan. Dimensi jenis dat miliki dua level yaitu nama unit kerja dan nama data. Dimensi kualifikasi memiliki satu level yaitu jenis kualifikasi. Dimensi skala memiliki satu level yaitu skala. Model hierarki setiap dimensi dapat dilihat pada Lampiran 6 sedangkan data dalam tabel dimensi dapat dilihat pada Lampiran 7. Skema yang digunakan yaitu skema bintang

Nilai skala Ukuran Na n (jumlah lem Jml_lembar ma ukura bar)

Ukuran Na ran (jumlah

Jml_harga harga) ma uku penjualan_produk FK id_w FK id_k FK id_d FK id_s aktu ualifikasi ata kala jml_lem jml_har bar ga skala PK id_ska skala la kualifikasi PK id_kualifikasi kualifikasi waktu PK id_waktu tahun triwulan bulan jenisdata PK id_data nama_unit_kerja nama_data

penjualan dan harga_penjualan (Nurhasanah

Gambar 8 Skema an tabel fakta lembar_

2009).

Uji

surta yang lebih rinci. Misalnya untuk mengetahui jumlah lembar pada masing-masing jenis data. Implementasi drill down dapat dilihat pada Lampiran 9.

• Operasi Slice dan dice dilakukan melihat keadaan jumlah lembar dan jumlah harga hasil penjualan pada waktu tertentu, jenis data dan skala tertentu atau kualifikasi tertentu. Implementasi hasil operasi slice

dapat dilihat pada Lampiran 10 sedangkan untuk operasi dice dapat dilihat pada Lampiran 11 .

K AN

Pemba rehouse

dan OLAP berbasi njualan peta

B , proses ualan

p tida ecara

m anal bih

aku pat di gai

f an tampila am berbagai

b afik dan le.

P kepu at

i jual n mudah dan

d lakukan na

i kses m .

aran

Dikembangkan aplikasi untuk integrasi basis data penjualan dari masing-masing

outlet sehingga data warehouse yang dibuat mencakup informasi mengenai jumlah hasil penjualan dari masing-masing lokasi outlet.

Dalam dokumen Prototipe data warehouse penjualan produk bakosurtanal (Halaman 45-48)