Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana Program Strata Satu Jurusan Teknik Informatika
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia
DETI ANGGRUMSARI
10107486
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER
UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA
i
ABSTRAK
PEMBUATAN DATA WAREHOUSE DAN OLAP TOOLS PADA SHAFIRA TOUR & TRAVEL
Oleh :
Deti Anggrumsari 10107486
Shafira Tour & Travel belum terdapat sistem yang mampu menangani pengolahan data dan pembuatan laporan sehingga pengolahan data dan pembuatan laporan masih manual yaitu dengan Microsoft Office Excel. Penggunaan microsoft office excel ditemukan beberapa kendala antara lain mudah terkena virus serta terbatasnya pada jumlah penyimpanan dan mengalami kesuliatan untuk mendapatkan data yang diinginkan dan membuat laporan.
Berdasarkan masalah yang dihadapi Shafira Tour & Travel, maka pengembangan aplikasi data warehouse dan OLAP tools menjadi sangat penting bagi manajemen perusahaan untuk mendukung analisis data dan pembuatan laporan. Proses pengembangan aplikasi data warehouse ini dimulai dari upload
data dari file excel ke database OLTP Shafira, dilanjutkan dengan proses ETL (Extract, Transform, Load) data dari database OLTP Shafira ke dalam database constellation schema, analasis data dalam bentuk tabel, grafik dan laporan. pembuatan aplikasi ini menggunakan MySQL 5.5 sebagai tempat penyimpanan
database dan Borland Delphi 7 sebagai tool pembangun aplikasi.
Informasi yang dihasilkan dari aplikasi tersebut adalah perhitungan data pendaftaran dari dimensi jamaah, paket, dan waktu serta perhitungan data pembayaran dari dimensi rekap bayar, paket, dan waktu. Data tersebut dapat ditampilkan dari berbagai sudut pandang yang berbeda sehingga memudahkan proses analisis dan pembuatan laporan.
ABSTRACT
CREATING A DATA WAREHOUSE AND OLAP TOOLS ON SHAFIRA TOUR AND TRAVEL
By
Deti Anggrumsari 10107486
Shafira Tour & Travel has not been there a system that is able to handle data processing and report generation so that the data processing and report generation is still manual with Microsoft Office Excel. Using of Microsoft Office Excel found several problems, among others, are susceptible to the virus and limited the amount of storage and the difficulty to obtain the desired data and create reports.
Based on the problems faced Shafira Tour & Travel, the development of data warehouse applications and OLAP tools become very important for corporate management to support data analysis and report generation. Data warehouse application development process begins with the upload data from excel file to the database OLTP Shafira, followed by the ETL process (Extract, Transform, Load) data from the OLTP database into a database Shafira Constellation schema, analasis data in the form of tables, graphs and reports. making this application using MySQL 5.5 as a database storage and Borland Delphi 7 as an application builder tool.
The information generated from these applications is the calculation of enrollment data from the dimensions of pilgrims, package, and the time and the calculation of payments data from recap pay-dimensional, package, and time. The data can be viewed from various different angles so as to facilitate the process of analysis and report generation.
iii
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Segala puji dan syukur tak terhingga penulis panjatkan kehadirat Allah SWT,
Tuhan semesta alam. Shalawat dan salam semoga tercurah ke haribaan
Rasullullah SAW, keluarga serta para sahabatnya. Atas semua ijin, rahmat serta
karunia-Nya lah penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan sebaik-baiknya.
Skripsi ini merupakan salah satu syarat yang wajib ditempuh mahasiswa yang
telah mengambil semua matakuliah dan akan menyelesaikan strata satu di jurusan
Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia. Dokumen skripsi ini disusun
sebagai laporan penelitian yang telah dilaksanakan di PT Shafira Lintas Semesta
(Shafira Tour & Travel).
Dengan selesainya skripsi ini tidak terlepas dari bantuan banyak pihak yang telah
memberikan masukan-masukan. Untuk itu penulis mengucapkan banyak terima
kasih kepada :
1. Yth. Ibu Mira Kania Sabariah, S.T., M.T., selaku Ketua Jurusan Teknik
Informatika Universitas Komputer Indonesia dan Dosen pembimbing yang
telah banyak membantu, memberikan petunjuk serta pengarahan yang
iv
2. Yth. Ibu Nelly Indriani W, S.Si, M.T., selaku Dosen penguji I yang telah
banyak membantu memberikan masukkan-masukkan demi pengembangan
skripsi ini.
3. Yth. Ibu Dian Dharmayanti, S.T., selaku Dosen penguji III yang telah
memberikan pengarahan dalam penyempurnaan penyusunan dokumen ini.
4. Yth. Bapak Ir. Taryana Suryana, M.Kom., selaku Dosen wali, tempat
berkonsultasi selama penulis menuntut ilmu di Jurusan Teknik Informatika
Universitas Komputer Indonesia.
5. Yth. Bapak Dr. Arry Akhmad Arman selaku Dekan Fakultas Teknik dan
Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia.
6. Yth. Bapak Dr. Ir. Eddy Soeryanto Soegoto selaku Rektor Universitas
Komputer Indonesia.
7. Seluruh staf pengajar dan karyawan program strata satu Jurusan Teknik
Informatika Universitas Komputer Indonesia.
8. PT Shafira Lintas Semesta (Shafira Tour & Travel) yang telah memberi
penulis kesempatan untuk melakukan penelitian dengan kemurahan hati
dan dengan segala bantuan yang telah mereka berikan, sehingga penulis
dapat menyelesaikan skripsi sesuai waktu yang telah ditentukan oleh
Universitas.
9. Ucapan terima kasih yang sangat tinggi penulis ucapkan kepada Ibunda
dan Ayahanda (alm.) tercinta yang telah membesarkan dan mendidikku
dengan kesabaran dan keteguhan hati serta memberikan ketauladanan
v
10. Terima kasih untuk tetehku yang cantik dan Mas-mas-ku yang ganteng,
maaf ademu ini selalu merepotkan, juga untuk seluruh anggota keluarga
besar Wiramihadja.
11. Penghuni kostan Ibu Halimah. Sobat IF-11 2007, empat tahun bersama
sungguh indah. Teman-teman seperjuangan TA, tak disangka keakraban
terjalin ketika menunggu.
12. Seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan namanya satu persatu yang
telah banyak membantu dalam penulisan laporan ini.
Semoga laporan ini dapat berguna bagi pembaca pada umumnya dan penulis pada
khususnya. Selanjutnya penulis mohon maaf apabila dalam penulisan laporan ini
terdapat kesalahan dan kekeliruan. Maka dari itu penulis mengharapkan saran dan
kritik yang membangun dari semua pihak agar dapat meningkatkan kualitas
laporan ini di masa mendatang.
Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
Bandung, Juli 2011
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah
Shafira Tour & Travel, berkantor pusat di Graha Pena Jawa Pos Lt. 2, Jalan
Ahmad Yani No. 88 Surabaya dan memiliki kantor cabang di Sidoarjo, adalah
sebuah perusahaan yang bergerak dibidang jasa wisata dan perjalanan, yang salah
satunya adalah mengadakan wisata Umroh dan Haji. Shafira Tour & Travel
mempunyai tujuan untuk memberikan pelayanan yang baik kepada pelanggan.
Contoh pelayanan yang diberikan kepada pelanggan diantaranya adalah berkaitan
dengan administrasi pendaftaran, administrasi pembayaran, administrasi
keberangkatan wisata umroh dan haji.
Shafira tour & travel telah berdiri selama sepuluh tahun tetapi sistem yang
berjalan masih manual dimana pengolahan data selama ini menggunakan aplikasi
Microsoft Office Excel dan yang terpisah pada masing-masing bagian baik di
kantor pusat maupun di kantor cabang.
Pada sistem yang berjalan ditemukan berapa kendala antara lain aplikasi microsoft
office excel mudah terkena virus serta terbatasnya pada jumlah penyimpanan
record dan tidak semua versi microsoft office excel dapat membaca versi
terdahulunya atau versi baru sehingga diperlukan converter untuk bisa membaca
semua versi tersebut. Jumlah data yang besar dan kurang terstruktur serta tidak
menyebabkan banyak terjadi kesalahan dalam pertukaran data dan informasi
antara satu bagian dengan bagian lain dan kantor pusat dengan kantor cabang.
Hal ini berpengaruh pada pelayanan kepada pelanggan menjadi tidak optimal
karena dapat memperlambat proses administrasi. Pembuatan laporan juga
menjadi kurang efektif dan efisien karena harus dilakukan secara manual. Selain
itu, kontrol pemilik dan manajer terhadap aktivitas perusahaan menjadi sulit
karena terbatas pada apa yang dilaporkan oleh karyawan.
Berdasarkan permasalahan di atas, pembuatan data warehouse dan OLAP (
On-Line Analytical Processing) diperlukan untuk memudahkan proses analisis
terhadap data administrasi. Data warehouse adalah suatu konsep dan kombinasi
teknologi yang memfasilitasi organisasi untuk mengelola dan memelihara data
historis yang diperoleh dari sistem atau aplikasi operasional. Dalam pembuatan
suatu data warehouse diperlukan suatu proses yang disebut ETL (Extract
Transform Load). Proses ETL dirancang untuk menyediakan data yang bersih
dan terintegrasi dari sumber data. Data yang dihasilkan dari proses ETL ini yang
nantinya dipakai OLAP tools untuk analisis data oleh perusahaan.
Penelitian ini dibuat suatu aplikasi berbasis desktop. Pada aplikasi tersebut
terdapat proses convert dari data excel ke database sederhana, proses data
warehouse yang bisa memproses transformasi dari database asal ke database
constellation schema, analisis data melalui tabel dan grafik, serta pembuatan
laporan, sehingga pimpinan dan manajemen perusahaan mendapatkan laporan
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dijabarkan, maka dapat dirumuskan
beberapa permasalahan, sebagai berikut :
Bagaimana memberikan informasi yang mudah dimengerti oleh semua pihak
dalam bentuk data yang representatif.
1.3. Maksud dan Tujuan
Adapun maksud dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Membuat database sederhana untuk menyimpan data hasil convert excel.
b. Membuat laporan yang cepat dan tepat berdasarkan informasi yang telah
disediakan.
c. Membuat aplikasi data warehouse dan OLAP tools untuk membantu
pimpinan dan manajemen dalam melakukan analisis data administrasi.
Sedangkan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah :
a. Memudahkan dalam pelaporan kepada pimpinan
1.4. Batasan Masalah
Dalam penelitian ini, penulis membatasi masalah sebagai berikut :
a. Penelitian ini hanya membahas data Umroh dan Haji pada Shafira Tour &
Travel.
b. Data yang dianalisis adalah data pendaftaran dan data pembayaran yang
meliputi no jamaah, nama jamaah, jenis kelamin jamaah, kode paket,
jenis paket, no invoice, tanggal pembayaran, kewajiban pembayaran, serta
pembuatan laporan.
c. Sumber data berasal dari data excel yang di-convert ke dalam sebuah
database sederhana.
d. Data di akses berdasarkan dimensi waktu, dimensi paket, dimensi rekap
bayar dan dimensi jamaah.
e. Proses ETL(Extract, Transform, Loading) pada aplikasi ini dilakukan secara
bersamaan dalam satu proses dan secara periodik, yaitu satu bulan sekali.
f. Adanya menu filter data dalam aplikasi ini.
g. Pembuatan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrogramman Borland
1.5. Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini adalah sebagai
berikut :
1. Tahap pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut :
a. Observasi (Pengamatan)
Teknik pengumpulan data dengan mengadakan penelitian dan peninjauan
langsung ke Shafira terhadap permasalahan yang diambil.
b. Interview (Wawancara)
Teknik pengumpulan data dengan mengadakan tanya jawab secara langsung
yang ada kaitannya dengan topik yang diambil.
c. Studi Literatur
Pengumpulan data dengan cara :
1) Mengumpulkan literatur, jurnal, paper dan bacaan-bacaan yang ada
kaitannya dengan judul penelitian.
2) Mempelajari dasar-dasar Borland Delphi 7.
2. Tahap pembuatan perangkat lunak.
Teknik analisis data dalam pembuatan perangkat lunak menggunakan
paradigma perangkat lunak secara waterfall, yang meliputi beberapa proses
diantaranya :
a. System / Information Engineering
Merupakan bagian dari sistem yang terbesar dalam pengerjaan suatu proyek,
dimulai dengan menetapkan berbagai kebutuhan dari semua elemen yang
diperlukan sistem dan mengalokasikannya kedalam pembentukan perangkat
lunak.
b. Analisys
Merupakan tahap menganalisis hal-hal yang diperlukan dalam pelaksanaan
proyek pembuatan perangkat lunak.
c. Design
Tahap penerjemahan dari data yang dianalisis kedalam bentuk yang mudah
dimengerti oleh user.
d. Coding
Tahap penerjemahan data atau pemecahan masalah yang telah dirancang
e. Testing
Merupakan tahap pengujian terhadap perangkat lunak yang dibangun.
f. Maintenance
Tahap akhir dimana suatu perangkat lunak yang sudah selesai dapat
mengalami perubahan–perubahan atau penambahan sesuai dengan
permintaan user.
Gambar 1.1 Metode Waterfall
Requirements Analysis
Design
Coding
Testing
Maintenance System Engineering
1.6.Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan laporan penelitian ini disusun untuk memberikan
gambaran umum tentang penelitian yang dijalankan. Sistematika penulisan
tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini menguraikan tentang latar belakang, identifikasi
masalah, maksud dan tujuan, batasan masalah, metodologi
penelitian, serta sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Pada bab ini berisi tentang dasar-dasar teori dari sumber pustaka
dan referensi yang menjadi landasan dasar dalam perancangan,
analisis kebutuhan sampai dengan implementasi dan pengujian
sistem.
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN MASALAH
Pada bab ini berisi tentang analisis kebutuhan dalam membangun
aplikasi ini yang sesuai dengan metode pembangunan perangkat
lunak yang digunakan. Selain itu terdapat juga perancangan
antarmuka untuk aplikasi yang akan dibangun sesuai dengan hasil
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada bab ini berisi tahap implementasi dari perancangan
sebelumnya kemudian melakukan pengujian aplikasi yang telah
dibuat.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Pada bab ini berisi tentang kesimpulan dan saran-saran yang
11
2.1. Profil Perusahaan
2.1.1. Sejarah Perusahaan
PT Shafira Lintas Semesta (Shafira Tour & Travel) adalah satu dari beberapa
perusahaan yang bergerak dibidang pelayanan usaha Perjalanan Wisata di Jawa
Timur, yang didirikan pada tahun 2001 oleh Bapak Drs. H. Mohammad Ansor
Alamsyah, MM. dengan akte pendirian notaris Untung Darnoesoewirjo, S.H. Akta
No. 45. Shafira juga memperoleh ijin pariwisata No. 503/44.1/436.5.12/2007.
Usaha jasa yang dikembangkan Shafira Tour & Travel antara lain :
1. Umroh dan Haji.
2. Domestic dan International ticket.
3. Domestic inbound tour.
4. International outbound tour.
5. Hotel reservation.
6. Travel document.
7. Rent car.
Shafira Tour & Travel makin berkembang pesat dengan layanan Umrah & Haji
Plus. Shafira Tour & Travel memperoleh ijin Umroh : D/563 tahun 2005.
Kantor utama Shafira berada di Gedung Graha Pena Jawa Pos lantai 2, Jalan
Ahmad Yani 88 Surabaya, telepon : +6231-8273300, sedangkan kantor
operasional berada di Graha Shafira Juanda Business Center (JBC) B-4, Jalan
Juanda No. 1 Aloha Surabaya, telepon : +6231-8555558. Shafira Tour & Travel
memiliki sebuah anak perusahaan yang dinamakan PT Kopindo yang berada di
Jakarta. PT kopindo telah mendapat ijin haji dari Kementrian Agama Republik
Indonesia, sehingga para jamaah haji yang menggunakan jasa Shafira Tour &
Travel berada di bawah bendera PT Kopindo. Shafira Tour & Travel ini juga
tercatat sebagai Asosiasi Muslim Penyelenggara Umrah & Haji (AMPUH).
Sudah banyak jamaah umrah & haji plus yang sudah dibantu oleh Shafira Tour &
Travel ini pergi ke tanah suci.
2.1.2. Logo Perusahaan
Sebuah logo akan menjadi suatu brand images dimana dari suatu perusahaan.
Logo juga bersifat persepsi kuat terhadap perusahaan.
Adapun arti dari simbol-simbol logo tersebut yaitu :
1. Modern : Shafira selalu mengikuti perkembangan jaman dan terdepan
dalam inovasi.
2. Simple : Mudah berurusan dengan Shafira, tanggap dan tidak birokratis.
3. Luwes : Berjiwa melayani.
4. Hitam : Berwibawa.
5. Merah : Semangat berkobar, berjiwa muda dan ceria.
6. Melesat ke atas mendahului yang lain.
2.1.3. Struktur Organisasi dan Job Description
2.1.3.1. Struktur Organisasi
Organisasi Shafira Lintas Semesta terdiri atas :
1. Pimpinan Shafira, yaitu :
a. Komisaris Shafira.
b. President Shafira.
c. Vice President Shafira.
2. Pengelola fungsi-fungsi pengembangan Shafira, yaitu unit marketing.
3. Pengelola fungsi dukungan manajemen, yaitu :
a. Unit finance.
b. Unit HR & general affair.
4. Pengelola operasi & layanan, yaitu :
b. Unit umrah haji operation.
c. Unit umrah haji customer service (CS).
Gambar 2.2 Struktur Organisasi Shafira
2.1.3.1. Job Description
2.1.3.2.1. Frontliners
1. Customer Service
Customer Service adalah bagian terdepan dalam suatu perusahaan yang
berperan menghubungkan antara perusahaan secara langsung dengan
customer. Bidang pekerjaan yang dilakukan oleh Customer Service di
Shafira Tour & Travel adalah :
a. Memberikan informasi seputar produk-produk Shafira Tour & Travel.
b. Menerima pendaftaran jamaah.
d. Operator telepon.
e. Penghubung antara divisi keuangan dan operasional.
2. Marketing
Marketing atau pemasaran tidak pernah lepas dari sebuah usaha produk atau
jasa. Demikian pun dengan Shafira yang selalu mengembangkan produk
jasanya dengan melakukan berbagai strategi marketing untuk menarik minat
konsumen.
3. Ticketing
Divisi ticketing berhubungan dengan reservasi tiket penerbangan baik
domestik maupun internasional, selain penerbangan umroh dan haji.
4. Tour
Divisi tour dalam deskripsi pekerjaannya adalah membuat promo tour,
ketika promo tersebut sudah matang kemudian booked hotel dan transfortasi.
Setelah promo, akomodasi, transfortasi fix, baru dilakukan pemasaran
produk, bisa juga melalui presentasi jika dalam suatu grup. Ketika ada
customer yang tertarik untuk menggunakan jasa tour tersebut, kemudian
dilakukan reservasi dan terakhir adalah melakukan pembayaran.
5. Finance
Bagian finance atau keuangan di Shafira terbagi menjadi beberapa subbagian,
a. Kasir Ticketing
Pekerjaan yang dilakukan kasir ticketing adalah menerima pembayaran
tiket dari customer dan menerima invoice dari bagian ticketing yang
kemudian mengarsipkannya, setelah itu membuat laporan keuangan.
b. Administrasi Ticketing
Pekerjaan yang dilakukan oleh administrasi ticketing adalah cross check
laporan keuangan kasir, mengerjakan report selisih atau keuntungan.
c. Money Changer
Money changer dilakukan oleh kasir. Shafira menerima berbagai
penukaran mata uang.
d. Kasir Umroh
Pekerjaan yang dilakukan oleh kasir umroh adalah menerima pembayaran
tiket dari konsumen dan menerima invoice dari customer service yang
kemudian mengarsipkannya, setelah itu membuat laporan keuangan.
e. Checker Keuangan Umroh
Tugas Checker Keuangan Umroh adalah mengevaluasi pembukuan yang
telah dikerjakan oleh kasir dan mencocokannya dengan invoice, membuat
jurnal keuangan dan pembukuan umroh.
f. Manager Finance
Manager finance merupakan fungsi control dari seluruh laporan keuangan
2.1.3.2.2. Operasional
Bagian operasional terbagi menjadi beberapa bagian, yaitu :
1. Pengurusan Dokumen
Operasional pengurusan dokumen menerima kelengkapan dokumen jamaah
dari CS, kemudian memasukkan (input) data ke dalam sistem.
2. Handle Jamaah
Handle jamaah ini dilakukan menjelang keberangkatan jamaah. Team
Shafira menyiapkan segala sesuatu yang dibutuhkan oleh jamaah.
3. Ticketing
Bagian ini menangani jadwal keberangkatan beserta penerbangan yang akan
digunakan.
2.2. Landasan Teori
2.2.1 Data warehouse
Data warehouse adalah sebuah database yang mewakili sejarah bisnis suatu
perusahaan atau organisasi. Data historis dari data warehouse digunakan dalam
aktivitas analisis yang mendukung keputusan bisnis dalam beberapa tingkat. Data
di dalam data warehouse diorganisir untuk mendukung analisis, bukan transaksi
pemrosesan dalam waktu nyata, seperti pada OLTP. Sedangkan OLAP adalah
teknologi yang memproses data warehouse dalam struktur multidimensi,
menyediakan jawaban yang cepat untuk query analisis yang kompleks. Tujuan
dan dievaluasi dengan cepat (Chuck Ballard, Dirk Herreman, Don Schau,
Rhonda Bell, Eunsaeng Kim, Ann Valencic; IBM Corp, 1998.)
Data warehouse merupakan kumpulan informasi logikal, yang dikumpulkan dari
berbagai operasional database yang mendukung aktivitas para bisnis analis dalam
pekerjaan mengambil keputusan. Kedengaran cukup sederhana pada awalnya,
tetapi data warehouse menggambarkan hal yang mendasar perbedaan cara
pandang tentang mengorganisasi dan me-manajemen informasi dalam suatu
organisasi.
Data warehouse merupakan kombinasi dari database yang berbeda-beda, data
warehouse mengkombinasikan informasi dengan meringkas (summarizing) dan
mengelompokkan (aggregation). Pada saat mengekstrak informasi dari berbagai
operasional database untuk membuat suatu data warehouse, pengumpulan
informasi yang diperlukan untuk pembuat keputusan. Informasi yang diperlukan
ini didefinisikan oleh persetujuan para pengguna sesuai dengan informasi yang
mereka butuhkan dalam pengambilan keputusan. Jadi suatu data warehouse
hanya berisi informasi yang relevan dengan kebutuhan user untuk mendukung
pengambilan keputusan.
Data warehouse adalah multidimensional dalam relasional model database,
informasi ditentukan dalam suatu rangkaian dari tabel yang berdimensi dua.
Tidak begitu halnya dengan data warehouse, banyak data warehouse adalah
multidimensional, artinya bahwa data warehouse terdiri dari layer-layer, kolom
disampaikan pada dimensi yang berbeda. Multidimensional ini menggambarkan
informasi dengan ditunjukkan sebagai suatu kubus atau hypercubes.
Data warehouse adalah bentuk khusus dari database. Mengingat hal bahwa suatu
database adalah koleksi dari informasi yang dikumpulkan dan diakses melalui
suatu logikal dari informasi, begitu juga hal yang sama untuk suatu data
warehouse. Para pengguna dari data warehouse menyatakan informasi yang
mereka butuhkan secara logikal dan tidak memperhatikan atau merisaukan tentang
baris, kolom, atau layer. Data warehouse juga mempunyai suatu kamus data.
Kamus data dalam data warehouse mengolah struktur logika dari informasi dan
memiliki dua karakteristik tambahan yang sangat penting, origin dan metode.
Jadi suatu kamus data data warehouse selalu mengikuti informasi yang bersumber
dari operasional database dan dengan suatu metode (total, jumlah, rata-rata,
standar deviasi dan lain-lain).
Data warehouse mendukung proses pembuatan keputusan, bukan proses
transaksi. Dalam suatu organisasi, banyak database yang ada merupakan
database yang berorientasikan pada transaksi. Banyak database yang mendukung
Online Transaction Processing (OLTP) oleh karena itu merupakan operasional
database. Data warehouse tidak berorientasikan pada transaksi, data warehouse
ada untuk mendukung berbagai macam pekerjaan pengambilan keputusan dalam
suatu organisasi. Oleh karena itu data warehouse mendukung Online Analytical
Definisi lain dari konsep data warehouse adalah database yang secara khusus
dibuat strukturnya untuk proses query dan analisa. Dalam dunia bisnis sebuah
data warehouse biasanya berisi keadaan atau gambaran data tentang sejarah bisnis
(misalnya, penjualan produk satu tahun) dari sebuah organisasi bisnis. Definisi
klasik oleh Bill Inmon tentang data warehouse dapat disimpulkan menjadi empat
kriteria.
Pertama, sebuah data warehouse adalah subject-oriented (berorientasi pada
subjek). Data suatu organisasi berubah dari yang berorientasi pada aplikasi
(application-orriented) ke berorientasi pada subjek (subject-oriented). Menurut
hal ini, daripada mengorganisasikan data dengan penyesuaian pada aplikasi atau
fungsi-fungsi yang ada, data lebih baik dikumpulkan berdasarkan subjek area
asalnya. Misalkan data tentang konsumen yang diintegrasikan pada sebuah
entitas database akan lebih baik daripada mengklasifikasikannya menjadi
beberapa entitas untuk proses peminjaman, begitu juga yang lainnya.
Kedua, data warehouse adalah terintegrasi. Data warehouse menggabungkan
berbagai format data dan menyandikannya kedalam suatu bentuk yang konsisten
sehingga dalam membandingkan dan mengumpulkan data dengan melalui
berbagai dimensi yang sesuai.
Ketiga, data warehouse adalah time-variant. Dalam kata lain, setiap rows dari
data dibedakan berdasarkan waktu. Dalam hal ini setiap baris biasanya memiliki
Keempat, data warehouse tidak mudah berubah. Data yang ada dalam suatu
data warehouse tidak mengalami proses penghapusan atau peng-update-an,
terkecuali untuk perawatan dan koreksi terhadap kesalahan yang terjadi. Data
hanya disimpan ke dalam data warehouse atau ditampilkan dari data warehouse.
Keempat karakteristik di atas saling terkait dan harus diimplementasikan agar
terbentuk suatu data warehouse yang dapat mendukung pengambilan keputusan
secara efektif. Implementasi dari keempat karakteristik di atas membutuhkan
struktur data dari data warehousing, data dari berbagai sumber operasional akan
diekstrak dan diintegrasikan ke dalam data warehouse sehingga data yang
dihasilkan tidak lagi bersifat operasional melainkan informatif.
Dalam membangun sebuah data warehouse, informasi yang diambil dari
berbagai processing system harus relevan, dalam periode waktu yang konsisten
dan tidak mengalami perubahan secara cepat. Keuntungan yang diberikan
sehubungan dengan adanya data warehouse antara lain (Han, 2001) :
a. Memberikan competitive advantages dengan menampilkan informasi yang
relevan dalam mengukur perfomance dan membuat keputusan kritis untuk
menghadapi persaingan dengan competitor.
b. Meningkatkan produktivitas bisnis dikarenakan data warehouse secara
cepat dan mudah mengumpulkan informasi secara tepat.
c. Memberikan fasilitas Customer Relationship Management (CRM) karena
data warehouse mampu memberikan pandangan yang konsisten tentang
Pembuatan sebuah data warehouse selalu diawali dengan membuat bisnis
dimensional model yang menggambarkan dimensi dan ukuran dari subjek yang
dipilih didasarkan pada kebutuhan pengguna. Tidak seperti dalam sistem Online
Transaction Processing (OLTP) yang mengorganisasi data dalam bentuk
normalisasi secara ketat, data yang terdapat dalam data warehouse diatur dalam
bentuk yang tidak ternomalisasi (denormalisasi). Dengan demikian waktu yang
dibutuhkan untuk menjalankan prosesnya menjadi lebih cepat. Berikut akan
dijelaskan tentang pengertian denormalisasi :
a. Denormalisasi
Denormalisasi merupakan kebalikan dari proses normalisasi. Relasi pada
suatu database yang mengalami denormalisasi memungkinkan terjadinya
data redundant di dalamnya. Artinya adalah memungkinkan adanya data
yang sama atau berulang dalam sebuah tabel. Hal inilah yang dapat
mengakibatkan kesalahan dalam proses pengolahan data. Namun di sisi
lain, denormalisasi memberikan keuntungan dalam segi perfomance.
Karena itu aplikasi yang membutuhkan waktu cepat terhadap proses query
cenderung memilih denormalisasi untuk mengatur relasi antar tabel dalam
suatu database.
Denormalisasi menyebabkan data redundant namun meningkatkan
perfomance. Melihat keuntungan tersebut, OLAP tools dan data
warehouse menggunakan denormalisasi dalam database. Dengan
2.2.1.1 Tugas Data warehouse
Ada empat tugas yang bisa dilakukan dengan adanya data warehouse, keempat
tugas tersebut yaitu :
a. Pembuatan laporan
Pembuatan laporan merupakan salah satu kegunaan data warehouse yang
paling umum dilakukan. Dengan menggunakan query sederhana
didapatkan laporan per hari, per bulan, per tahun atau jangka waktu
kapanpun yang diinginkan.
b. On-Line Analytical Processing (OLAP)
Dengan adanya data warehouse, semua informasi baik detail maupun
hasil summary yang dibutuhkan dalam proses analisa mudah didapat.
OLAP mendayagunakan konsep data multidimensi dan memungkinkan
para pemakai menganalisa data sampai mendetail, tanpa mengetikkan
satupun perintah SQL. Hal ini dimungkinkan karena pada konsep
multidimensi, maka data yang berupa fakta yang sama bisa dilihat dengan
menggunakan fungsi yang berbeda. Fasilitas lain yang ada pada software
OLAP adalah fasilitas rool-up dan drill-down. Drill-down adalah
kemampuan untuk melihat detail dari suatu inforamsi dan roll-up adalah
kebalikannya.
c. Data Mining
Data mining merupakan proses untuk menggali (mining) pengetahuan dan
informasi baru dari data yang berjumlah banyak pada data warehouse,
dan matematika. Data mining merupakan teknologi yang diharapkan
dapat menjembatani komunikasi antara data dan pelakunya.
d. Proses informasi executive
Data warehouse dapat membuat ringkasan informasi yang penting dengan
tujuan membuat keputusan bisnis, tanpa harus menjelajahi keseluruhan
data. Dengan menggunakan data warehouse segala laporan telah
diringkas dan dapat pula mengetahui segala rinciannya secara lengkap,
sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan. Informasi dan
data pada laporan data warehouse menjadi target informatif bagi
pengguna.
2.2.1.2 Proses dan Arsitektur Data warehouse
Data warehouse dibangun dengan mengintegrasikan data-data yang berasal dari
berbagai sumber data, yaitu database operasional. Dalam suatu perusahaan, data
operasional biasanya berada pada daerah kekuasaan departemen masing-masing
dalam bentuk database OLTP. Untuk melakukan proses integrasi ini data
warehouse menggunakan suatu aplikasi yang disebut ETL (Extract, Transform,
Load).
Sesuai dengan namanya, aplikasi ETL melakukan fungsi-fungsi Extract,
Transform, dan Load. Proses extract adalah proses pengambilan data dari sumber
matang saja. Proses extract ini harus mengakomodir berbagai macam teknologi
yang digunakan oleh sumber data dan diintegrasikan ke dalam database tunggal.
Kemudian data hasil extract ini menjalani proses transformasi yang pada
prinsipnya adalah mengubah kode-kode yang ada menjadi kode-kode standar,
misalnya kode propinsi. Hal ini perlu dilakukan mengingat data-data yang
diambil berasal dari sumber yang berbeda yang kemungkinan memiliki
standardisasi yang berbeda pula. Standardisasi diperlukan untuk nantinya
memudahkan pembuatan laporan.
Arsitektur data warehouse yang umum biasanya menempatkan satu server
database terpisah yang disebut Staging yang berfungsi untuk menangani proses
extract dan transform ini sebelum dilakukan proses load ke tujuan akhir data
warehouse.
Proses load dalam ETL adalah suatu proses mengirimkan data yang telah
menjalani proses transformasi ke gudang data akhir, yaitu data warehouse itu
sendiri dimana aplikasi reporting dan business intelligence siap mengakses. Di
bawah ini adalah penjelasan dari tiap-tiap proses Extract, Transform, dan Load
itu sendiri :
1. Extract
Bagian pertama dari suatu proses ETL adalah men-ekstrak data dari sumber
data. Disebut ekstrak, karena proses pengambilan data ini tidak mengambil
keseluruhan data yang ada di database operasional, melainkan hanya
digunakan dalam pembuatan data warehouse. Dapat langsung dimasukkan
langsung dalam data warehouse atau dimasukkan dalam tempat
penampungan sementara terlebih dahulu.
Pada hakikatnya bagian dari ekstraksi melibatkan penguraian dari data yang
telah diekstrak, menghasilkan suatu pengecekan jika data bertemu dengan
suatu struktur atau pola yang diharapkan. Jika bukan, data tersebut mungkin
ditolak secara keseluruhan.
2. Transform
Proses yang ke dua adalah transformasi data yang telah diekstrak ke dalam
format yang diperlukan. Hal ini perlu dilakukan mengingat data yang diambil
berasal dari sumber yang berbeda yang kemungkinan memiliki standardisasi
yang berbeda pula. Data dari beberapa sistem perlu ditransformasi ke dalam
format umum yang disepakati dan digunakan dalam data warehouse.
Diperlukan pengetahuan tentang arti penyimpanan data dalam sistem
operasional, seperti :
a. Bisa jadi untuk suatu item yang sama memiliki dua nama yang berbeda,
misalnya nama produk dengan kode “1234” disebut “roti” sedangkan
kode yang sama “1234” di tempat lain disebut “kue”.
b. Setiap sistem mungkin menggunakan skema pengkodean yang berbeda.
Misal kode produk di suatu tempat direpresentasikan dengan karakter
yang dipisahkan dengan tanda ‘-‘(xxx-xx-xxx) sedangkan di tempat lain
dipisahkan dengan tanda spasi (xxx xx xxx). Jika dimasukkan ke dalam
warehouse, format yang digunakan harus sama.
c. Atribut tabel memiliki nama berbeda. Misalnya untuk atribut gender
pada tabel customer suatu sistem menggunakan nilai “0” atau “1”.
Sedangkan di sistem lain, digunakan “M” atau “F”.
d. Setiap sistem menggunakan unit pengukuran (measure) yang tidak sama.
Misal dollar digunakan di US, dan euro digunakan di Erofa. Data ini
harus dikonversi ke dalam unit pengukuran yang sama jika dimasukkan
ke dalam warehouse.
Dalam proses transformasi, nama harus diseragamkan, dan skema
pengkodean yang dipakai harus seragam pula. Jika data sekali
ditransformasi, maka siap untuk di-load ke dalam warehouse. Seringkali
area transformasi merupakan tempat yang terpisah.
3. Load
Tahap load adalah men-load data ke dalam target akhir (end target), yang
pada umumnya adalah data warehouse (DW). Bergantung pada kebutuhan
organisasi, proses ini bervariasi secara luas. Beberapa data warehouse
memperbolehkan melakukan penulisan informasi yang ada secara kumulatif,
dengan data yang diperbaharui tiap minggu, ketika DW lain (atau bahkan
bagian lain dari DW yang sama) boleh menambahkan data baru dalam suatu
format historis, sebagai contoh, tiap jam. Pemilihan waktu dan lingkup
bergantung pada waktu yang tersedia dan kebutuhan bisnis tersebut.
Kebanyakan sistem yang komplek dapat memelihara suatu histori dan jejak
audit dari semua perubahan yang ada ke data yang di-load ke dalam data
warehouse.
Arsitektur adalah sekumpulan atau struktur yang memberikan kerangka untuk
keseluruhan rancangan suatu sistem atau produk, ada arsitektur client-server,
arsitektur networking dan masih banyak arsitektur lainnya. Arsitektur data
menyediakan kerangka dengan mengindentifikasikan dan memahami
bagaimana data akan pindah melalui sistem dan digunakan dalam perusahaan.
Arsitektur data untuk data warehouse mempunyai komponen utama yaitu
read-only database. Karakteristik arsitektur data warehouse :
1. Data diambil dari sistem asal (sistem informasi yang ada), database dan
file.
2. Data dari sistem asal diintegrasikan dan ditransformasi sebelum disimpan ke
dalam Database Management System (DBMS) seperti Oracle, MS SQL
Server, Sybase dan lain-lain.
3. Data warehouse merupakan sebuah database terpisah bersifat hanya dapat
dibaca yang dibuat khusus untuk mendukung pengambilan keputusan.
Arsitektur dan komponen utama dari data warehouse dapat dilihat pada gambar
berikut ini :
Gambar 2.3 Arsitektur data warehouse
Gambar 2.3 Menunjukan proses data warehouse, dimana data source diolah
(extract, transform, load) menjadi data warehouse untuk selanjutnya di query
untuk menghasilkan report yang diinginkan. Data mart berisikan kumpulan data
yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Data mart hampir sama dengan
data warehouse, tetapi perbedaannya adalah data mart lebih spesifik dan
ditujukan untuk bagian-bagian tertentu.
2.2.1.3 Multi-Dimensional Modeling
Multi dimensional modeling adalah teknik untuk memvisualisasi model data
sebagai suatu kumpulan dari ukuran yang dideskripsikan dengan aspek-aspek
Ann Valencic; IBM Corp., 1998). Hal ini khususnya sangat berguna untuk
meringkas dan menyusun data dan memperlihatkan data untuk mendukung para
analis data. Dimensional modeling memfokuskan pada data numerik, seperti
harga, jumlah, berat, keseimbangan dan kejadian-kejadian.
Dimensional modeling mempunyai beberapa konsep :
1. Fact
Fact adalah suatu koleksi dari relasi data-data items, terdiri dari ukuran-ukuran
dan konteks data. Setiap fact biasanya merepresentasikan sebuah bisnis item,
suatu transaksi bisnis, atau sebuah kejadian yang dapat digunakan dalam
analisis bisnis atau proses bisnis. Dalam data warehouse, fact di
implementasikan dalam tabel dasar dimana semudah data numeric dan
disimpan.
2. Dimensions
Dimensions adalah suatu koleksi dari anggota atau unit-unit data dengan tipe
yang sama. Dalam sebuah diagram, suatu dimensi biasanya direpresentasikan
dengan suatu axis. Dalam dimensional model, semua data menunjukan fact
table yang diasosiasikan dengan satu dan hanya satu member sari setiap
multiple dimensions. Jadi dimensi menunjukan latar belakang kontekstual dari
fact. Banyak proses analisis yang digunakan untuk menghitung (quatify)
Dimensi adalah parameter dari apa yang ingin lakukan dalam On-Line
Analytical Processing (OLAP). Sebagai contoh, dalam suatu database untuk
menganalisa semua penjualan dari produk, dimensi berikut ini harus ada :
Waktu
Lokasi
Pembeli
Penjual
Skenario seperti kejadian, pembiayaan atau angka estimasi
Dimensi biasanya juga dapat dipetakan bukan angka numerik, entity yang
bersifat informatif seperti merek atau karyawan.
Dimension member : suatu dimensi berisi banyak anggota-anggota. Suatu
anggota dimensi adalah nama pembeda atau indetifier yang digunakan untuk
membedakan posisi suatu data item. Sebagai contoh, semua bulan, empat
bulanan dan tahunan membuat dimensi waktu. Dan semua kota, wilayah dan
negara merupakan dimensi goegrafi.
Dimension Hierarchies : dapat mengatur anggota dari suatu dimensi kedalam
satu atau banyak hirarki. Setiap hirarki dapat juga mempunyai banyak level
hirarki. Setiap member dari dimensi tidak boleh dilokasikan kedalam satu
3. Measures
Suatu measures (ukuran) adalah suatu besaran (angka numerik) atribut dari
sebuah fact, yang menunjukan performance atau behavior (tingkah laku) dari
bisnis secara relatif pada suatu dimensi. Angka atau nomor yang ditunjukan
disebut dengan variable. Sebagai contoh ukuran dari penjualan dalam bentuk
uang, besarnya penjualan, jumlah pengadaan, biaya pengadaan, banyaknya
transaksi dan lainnya. Suatu ukuran dijelaskan dengan kombinasi dari member
dari suatu dimensi dan diletakkan dalam fact.
2.2.1.3.1 Visualisasi Dari Suatu Dimensional Model
Cara yang paling populer dalam memvisualisasikan suatu model dimensional
adalah dengan menggambarkan sebuah cube (Gambar 2.4) dapat menggambarkan
tiga model dimensional menggunakan sebuah kubus. Biasanya suatu dimensional
model terdiri dari lebih tiga dimensi dan digambarkan sebagai suatu hypercube,
akan tetapi hypercube sulit untuk divisualisasikan, jadi sebuah kubus lebih biasa
digunakan. Gambar berikut merupakan measurement adalah volume dari
produksi, yang mana dijelaskan dengan kombinasi dari tiga dimensi yaitu lokasi
produk dan waktu. Dimensi dari lokasi dan dimensi produk mempunyai dua level
Gambar 2.4 Kubus suatu visualisasi dari dimensional model.
Terdapat tiga konsep yang dapat memodelkan lebih jelas dalam penentuan fact
table dimensi dan measure, yaitu :
1. Model star
Model star adalah model dasar dari pemodelan multidimensi yang
memiliki satu tabel induk yang dinamakan table fact dan kumpulan dari
tabel-tabel kecil yang disebut tabel dimensi disusun dalam pola-pola
melingkar mengelilingi table fact. Untuk lebih jelasnya terlihat pada
Gambar 2.5 Model Star
2. Model SnowFlake
Selain model star dalam menampilkan desain sebuah data warehouse juga
dapat menggunakan model snowflake. Dalam sebuah model snowflake
terdapat sebuah fact table yang dikelilingi oleh beberapa dimension table.
Namun dimension table itu sendiri dapat seolah-olah berupa sebuah fact
table lain yang juga memiliki dimensinya sendiri. Untuk lebih jelasnya
terlihat pada gambar 2.6
Pada model snowflake diatas dapat dilihat bahwa tiap-tiap tabel dimensi
berhubungan dengan dimensi yang lain seolah-olah tabel dimensi tersebut
merupakan tabel fakta. Hal ini dapat terjadi karena pada model snowflake
ini telah dilakukan normalisasi. Normalisasi ini tidak terdapat pada model
star.
3. Model Constellation.
Beberapa fact tables berbagi tabel dimensi. Ditampilkan sebagai koleksi
dari kumpulan skema bintang yang sering disebut sebagai skema galaxy.
Untuk lebih jelasnya terlihat pada gambar 2.7
2.2.1.4 Online Analytical Processing (OLAP)
Online Analytical Processing (OLAP) merupakan salah satu tools yang
digunakan untuk mengakses informasi dalam data warehouse. Teknologi OLAP
memungkinkan data warehouse digunakan secara efektif untuk proses online
analisis, memberikan respon yang cepat terhadap analytical queries yang
kompleks.
Data model multidimensional dan teknik agregasi data yang dimilki oleh OLAP
dapat mengatur dan membuat kesimpulan dari data dalam jumlah besar sehingga
dapat di evaluasi secara cepat dengan menggunakan online analysis dan grafical
tool. Sistem OLAP menyediakan kecepatan dan fleksibilitas untuk men-support
proses analisis secara real time.
2.2.1.4.1 OLAP Sevices
OLAP services ialah suatu istilah yang menggambarkan beberapa perangkat yang
bekerja bersama-sama untuk membantu dalam menganalisasis data yang ada.
Informasi dari data warehouse di ekstrak secara periodik dan digunakan untuk
meng-update obyek yang ada dalam OLAP service. OLAP server mengambil data
dari data warehouse dan Relational OLAP serta meng-update informasi yang
disimpan dalam multidimensional OLAP (MOLAP). Setelah informasi
dikumpulkan maka pivot table service yang bekerja sama dengan Excel pivot
table atau perangkat lain yang mendukung OLE DB dengan ekstensi OLAP dapat
melakukan akses dan memanipulasi data yang ada.
2.2.1.4.2 Teknik Penyimpanan Data Dalam OLAP
OLAP digunakan untuk memproses informasi dan menampilkanya dalam bentuk
multidimensi. Walaupun data yang ditampilkan dalam satu bentuk namun tidak
berarti data-data yang ada disimpan dalam satu bentuk pula. Ada tiga teknik dasar
untuk menyimpan data OLAP :
1. MULTIDIMENSIONAL OLAP (MOLAP)
Salah satu cara umum yang digunakan untuk menyimpan data ialah dalam
vasis data multidimensional. Tidak seperti basis data relasional yang
menyimpan informasi dalam sejumlah baris dalam tabel, sebuah basis
multidimensional. Karena dimensi dapat diakses secara mudah, maka
user dapat melakukan query pada basis data MOLAP dengan sangat cepat.
Selain mengandung data mentah, basis data MOLAP juga mengandung
agregasi data sehingga dapat memberikan respon yang cepat terhadap
query.
2. RELATIONAL OLAP (ROLAP)
Partisi menggunakan tabel relational dalam data warehouse untuk
menyimpan agregasi, sedangkan detail dari fact table tetap tersimpan
dalam data warehouse fact table. Banyak orang berpendapat bahwa basis
data yang dirancang secara khusus untuk sebuah keperluan analisis tidak
dibutuhan karena sebuah basis data relasional sudah cukup mampu untuk
menampilkan informasi OLAP. Hal ini hanya berlaku pada tingkat
tertentu saja, pada sebuah basis data yang terdiri dari ribuan atau ratusan
ribu records maka menampilkan informasi OLAP akan menjadi sebuah
masalah karena banyak data yang harus dihapus di query. Dan hal inilah
yang menjadi keterbatasan partisi ROLAP.
3. HYBRYD OLAP (HOLAP)
Partisi menggunakan struktur MOLAP untuk menyimpan agregasi dan
meninggalkan detail dari fact table dalam partisi ROLAP. OLAP service
dapat menggunakan data MOLAP dan ROLAP secara simultan untuk
2.2.1.4.3 OLAP Cube (Kubus OLAP)
Objek utama yang disimpan dalam sebuah basis data OLAP ialah cube (kubus).
Sebuah kubus merupakan representasi multidimensi dari sekumpulan data, yang
mengandung data secara detail maupun rangkumannya. Sebuah basis data OLAP
dapat memiliki beberapa buah kubus sesuai dengan yang dibutuhkan, yang
menggambarkan data yang ada dalam data warehouse.
Sebuah kubus dibangun menggunakan dua komponen utama yaitu ukuran
(measure) dan dimensi. Ukuran merupakan nilai numerik dari fact table dalam
data warehouse seperti harga dari unit maupun kualitas dari item. Sedangkan
dimensi menggambarkan kategori dari ukuran yang ada, seperti bagaimana
ukuran berubah setiap waktu. Beberapa operasi yang dapat dilakukan pada kubus
atau report multidimensi ini adalah :
1. Processing
Operasi Processing pada kubus antara lain melakukan loading dan
refreshing data pada kubus yang dilakukan oleh OLAP service engine.
Tabel dimensi dibaca pertama kali untuk mengumpulkan level dengan
anggota dari data aktual, setelah itu dilanjutkan dengan pembacaan fact
table dan ikuti dengan menghitung spesifik agregasi, dan hasil yang dapat
disimpan dalam kubus untuk diproses oleh user. Processing akan
dilakukan terhadap kubus hanya jika terjadi perubahan terhadap struktur
kubus tersebut atau terjadi perubahan terhadap data yang ada dalam data
dua pilihan. Pertama dengan melakukan refresh terhadap kubus secara
total, yang berarti menghapus seluruh data yang ada sebelumnya dan
mengambil data yang baru dari data warehouse, atau dengan melakukan
incremental update yang berarti mengambil data terbaru yang ada dalam
data warehouse dan menambahkannya pada data dalam kubus. Pilihan
kedua akan memakan waktu yang jauh lebih singkat, namun incremental
update tidak dapat dilakukan jika struktur kubus telah mengalami
perubahan.
2. Slice And Dice
Slice and dice memungkinkan untuk melihat kubus dari sudut pandang
yang berbeda. Dengan slice and dice dapat ditentukan dimensi apa yang
hendak ditampilkan dan bagaimana mereka ditampilkan. Hal inilah yang
menjadi keunggulan OLAP. Dengan melihat kubus dari sudut pandang
yang bebeda maka akan dapat dipelajari banyak hal dari data yang
dimiliki.
3. Drill Down
Sebagian besar informasi yang ditampilkan dalam OLAP
merepresentasikan kesimpulan yang lebih detail. Drilling down
merupakan teknik untuk memecahkan sebuah informasi menjadi beberapa
informasi yang lebih detail. Sebagai contoh, jika dilakukan drill down
terhadap data tahunan maka akan dapat diperoleh data dalam catur wulan
4. Consolidation (Roll Up)
Consolidation atau yang lebih dikenal roll up merupakan kebalikan dari
Drill Down. Data-data sebelumnya dilihat dalam format triwulan akan
dapat dilihat dalam format tahunan. Dengan roll up data dapat dilihat
secara lebih global.
5. Pivotting
Pivotting merupakan suatu teknik untuk saling menukarkan dimensi data.
Dengan melakukan pivotting maka dapat diamati suatu informasi atau data
dari sudat pandang yang berbeda, sehingga diharapkan akan dapat
memperjelas analisis yang dilakukan.
6. Filtering
Filltering merupakan suatu teknik untuk menyaring informasi yang
dibutuhkan, sehingga para analisis tidak dibingungkan oleh banyaknya
informasi yang tersedia.
2.2.2 Software Pendukung Aplikasi
Dalam menyelesaikan proyek ini, digunakan bahasa pemrograman Borland
Delphi 7 sebagai program coding dan desain interface dan MySql sebagai
pembuat data wearehouse.
2.2.2.1 Borland Delphi
Borland Delphi atau biasa yang disebut Delphi saja, merupakan sarana
bahasa pemrograman Pascal atau kemudian juga yang disebut bahasa
pemrograman Delphi. Delphi merupakan generasi penerus dari Turbo Pascal.
Turbo Pascal yang diluncurkan pada tahun 1983 dirancang untuk dijalankan pada
sistem operasi DOS (yang merupakan sistem operasi yang paling banyak
digunakan pada saat itu). Sedangkan Delphi yang diluncurkan pertama kali tahun
1995 dirancang untuk beroperasi dibawah sistem operasi windows.
Delphi adalah compiler (penterjemah) bahasa Delphi (awalnya dari pascal) yang
merupakan bahasa tingkat tinggi sekelas dengan basic, C. Bahasa pemrograman
di Delphi disebut bahasa procedural yaitu bahasa atau sintaknya mengikuti urutan
tertentu. Delphi disebut juga Visual Programming artinya komponen–komponen
yang ada tidak hanya berupa teks tetapi muncul berupa gambar–gambar.
Delphi memiliki sarana untuk pembuatan aplikasi, mulai dari sarana untuk
pembuatan form, menu, toolbar, hingga kemampuan untuk menangani
pengelolaan basis data yang besar. Kelebihan–kelebihan yang dimiliki Delphi
antara lain karena pada Delphi, form dan komponen-komponennya dapat dipakai
ulang dan dikembangkan, tersedia template aplikasi dan template form, memiliki
lingkungan pengembangan visual yang dapat diatur sesuai kebutuhan,
menghasilkan file terkompilasi yang berjalan lebih cepat, serta kemampuan
mengakses data dari bermacam–macam format.
Delphi menggunakan bahasa objek pascal didalam lingkungan pemrograman
visual. Kombinasi ini menghasilkan sebuah lingkungan pengembangan aplikasi
ini, maka pembuatan aplikasi menggunakan Delphi dapat dilakukan dengan cepat
dan menghasilkan aplikasi yang tangguh. Form dan komponen yang ada
didalamnya, misalnya, dapat disimpan dalam suatu paket komponen yang dapat
digunakan kembali, atau dimodifikasi seperlunya saja.
Khususnya untuk pemrograman database, Delphi menyediakan object yang
sangat kuat, canggih dan lengkap, sehingga memudahkan pemrograman dalam
merancang, membuat dan menyelesaikan aplikasi database yang diinginkan.
Selain itu, Delphi juga dapat menangani data dalam berbagai format database,
misalnya format MS.Access, Oracle, Foxro, Informix dan lain–lain. Format
database yang dianggap asli dari Delphi adalah Paradox dan dBase.
Keunggulan yang dimiliki oleh Borland Delphi yaitu :
a. Memiliki banyak fitur dan komponen.
b. Mudah dalam penulisan coding.
c. Compatible dengan berbagai macam jenis database.
2.2.2.2 Pengenalan MySQL
MySQL merupakan sebuah software yang berguna sebagai suatu Database Server
yang cukup terkenal. Database server itu sendiri merupakan suatu software yang
MySQL sebagai suatu database server mempunyai beberapa kemampuan, salah
satunya harus menyediakan suatu sistem manajemen database yang dapat
mengatur bagaimana menyimpan, menambah, mengakses data dan
transaksi-transaksi database lainnya. MySQL cepat sekali berkembang, karena MySQL
merupakan suatu software yang bersifat Open Source.
2.2.2.3 Pengenalan Zeos 6.6.6 Stable
ZeosLib adalah sebuah paket yang terdiri dari beberapa komponen yang dapat
menghubungkan secara langsung sebuah aplikasi dengan berbagai mesin basis
data. Komponen-komponen Zeos tidak memiliki internal driver sehingga
memerlukan pustaka eksternal (DLL) yang sesuai dengan mesin basis data yang
dituju. Sebagai contoh, untuk dapat mengakses mesin basis data MySQL
komponen ini memerlukan pustaka eksternal LibmySQL.dll atau variannya sesuai
dengan versiMySQL yang dituju.
2.2.3 Data Flow Diagram (DFD)
Data Flow Diagram (DFD) merupakan alat yang biasa dipakai untuk
mendokumentasikan proses dalam sistem. DFD adalah suatu gambaran grafis
dari suatu sistem yang menggunakan sejumlah bentuk-bentuk simbol untuk
menggambarkan bagaimana data mengalir melalui suatu proses yang saling
DFD menggunakan empat macam simbol dasar, yaitu entity, data flow, proses,
dan data store (Kendall & Kendall, 2002). Untuk lebih jelasnya gambar simbol
dan keterangannya dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2.1 Simbol DFD, arti dan keterangannya
Simbol Arti Keterangan
Entity Merupakan sumber atau tujuan data.
Data flow Menunjukan aliran data diantara proses, data storage, dan data source. Memiliki panah yang menunjukkan kemana arah data mengalir.
atau
Proses Menunjukkan transformasi dari data. Pada proses minimal ada satu data yang masuk ke proses dan data yang keluar dari proses, dimana data yang masuk tidak boleh sama dengan data yang keluar.
Data storage Tempat untuk menyimpan data.
Sumber : Kenneth E. Kendall & Julie E. Kendall, System Analysis And Design, Person Education Internasional, 2002, p. 192
2.2.4 Flowchart
Flowchart merupakan representasi grafik dari algritma dengan menggunakan
simbol-simbol tertentu yang masing-masing mempunyai fungsi yang khusus.
Flowchart menggambarkan atau langkah dari sistem (proses, operasi, fungsi atau
aktifitas). Flowchart mempunyai beberapa simbol yang digunakan. Beberapa
Tabel 2.2 simbol flowchart, arti dan keterangannya
Simbol Arti Keterangan
Terminator Untuk mulai atau
mengakhiri program
Garis Alir Arah aliran suatu proses dalam program
Preparation Proses inisialisasi atau pemberian harga awal
Proses Proses perhitungan atau
pengolahan data
Input/Output data Merepresentasikan Input data atau Output data yang diproses atau Informasi.
Predefined proses (Sub Program) On Page Connector Penghubung bagian
flowchart yang terpisah tetapi masih dalam satu halaman
2.2.5 Metodologi Waterfall
Disebut juga siklus klasik (1970-an) dan sekarang ini lebih dikenal dengan
sekuensial linier. Metode ini membutuhkan pendekatan sistematis dan sekuensial
dalam pengembangan software, dimulai dari system engineering, analisys,
design (perancangan), coding, testing, dan maintenance.
Gambar 2.9 Metode waterfall
a. System / Information Engineering
Merupakan bagian dari sistem yang terbesar dalam pengerjaan suatu proyek,
dimulai dengan menetapkan berbagai kebutuhan dari semua elemen yang
diperlukan sistem dan mengalokasikannya kedalam pembentukan perangkat
lunak.
Requirements Analysis
Design
Coding
Testing
Maintenance System Engineering
b. Analisis
Merupakan tahap menganalisis hal-hal yang diperlukan dalam pelaksanaan
proyek pembuatan perangkat lunak.
c. Design
Tahap penerjemahan dari data yang dianalisis kedalam bentuk yang mudah
dimengerti oleh user.
d. Coding
Tahap penerjemahan data atau pemecahan masalah yang telah dirancang
keadalam bahasa pemrograman tertentu.
e. Testing
Merupakan tahap pengujian terhadap perangkat lunak yang dibangun.
f. Maintenance
Tahap akhir dimana suatu perangkat lunak yang sudah selesai dapat mengalami
49
BAB III
ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1 Analisis Sistem
Pada bagian ini akan dijelaskan lebih detail tentang sistem perusahaan ini,
gambaran yang lebih jelas mengenai sistem perusahaan saat ini,
permasalahan-permasalahan yang sering muncul serta kebutuhan-kebutuhan perusahaan.
3.1.1 Analisis Sistem Perusahaan
Pada saat ini Shafira Tour&Travel telah mengunakan Microsoft Office Excel
untuk membantu pencatatan transaksi harian ( OLTP). Secara garis besar proses
Gambar 3.1 Proses bisnis Shafira tour & travel
1. Proses Pendaftaran
Konsumen datang pada bagian pelayanan (CS) untuk melakukan
pendaftaran umroh atau haji dengan membawa berkas persyaratan yang
telah ditentukan. Kemudian bagian pelayanan memasukan (input) data ke
komputer, sedangkan berkas-berkas tersebut diserahkan pada bagian
operasional untuk diolah ke dalam sistem yang kemudian akan diproses
2. Proses Pembayaran
Setelah proses pendaftaran, konsumen melakukan pembayaran baik
melalui transfer atau secara langsung di kantor Shafira. Apabila
pembayaran dilakukan melalui transfer bank, bukti pembayaran dapat
difaks ke Shafira atau diantar langsung ke kantor Shafira untuk
mendapatkan invoice. Konsumen dapat membayar secara langsung
dikantor dengan menemui bagian pelayanan, kemudian pembayaran
dilakukan di kasir dan konsumen mendapatkan invoice. Invoice dibuat
rangkap empat, yaitu : putih untuk jamaah, hijau untuk arsip bagian
pelayanan, merah untuk arsip kasir, kuning untuk arsip accounting.
3. Proses Pembuatan Laporan
Proses pembuatan laporan saat ini dilakukan secara manual oleh manajer
setiap bagian dengan menyerahkan data atau dokumen kepada pimpinan
sebagai bahan analisis. Pimpinan akan menganalisis secara manual
informasi-informasi yang ada dalam tiap-tiap laporan dan melakukan
pengambilan keputusan. Banyaknya data atau dokumen yang diserahkan
kepada pimpinan maka proses pengambilan keputusan membutuhkan
waktu yang cukup lama karena semua analisis masih dilakukan secara
3.1.2 Analisis Permasalahan
Permasalahan yang dihadapi oleh Shafira Tour & Travel saat ini banyak
disebabkan karena proses-proses yang dikerjakan saat ini masih secara manual.
Berikut ini adalah permasalahan yang sering muncul :
1. Kesulitan untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan oleh pimpinan
perusahaan karena laporan yang dihasilkan hanya menampilkan data
tentang kegiatan bisnis sehari-hari.
2. Laporan-laporan yang ada saat ini dinilai tidak dapat memberikan
gambaran keseluruhan transaksi secara periodik.
3. Untuk dapat membantu proses pengambilan keputusan maka semua
laporan masih harus dianalisis secara manual oleh pimpinan perusahaan
untuk menghasilkan informasi yang diinginkan. Hal ini dinilai
memperlambat proses pengambilan keputusan yang dilakukan.
3.1.3 Analisis Kebutuhan
Dari permasalahan yang muncul, maka beberapa hal berikut ini dibutuhkan
Shafira Tour & Travel dalam pembuatan sistem pembantu pembuatan laporan dan
analisis data antara lain sebagai berikut :
1. Sistem yang dibuat harus dapat menerangkan fakta-fakta bisnis
