SKRIPSI
Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana
DANANG ARDYA CHRISTIANTO
10108914
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER
v
KATA PENGANTAR ...iii
DAFTAR ISI ... v
DAFTAR GAMBAR ... ix
DAFTAR TABEL ... xi
DAFTAR SIMBOL ...xiii
DAFTAR LAMPIRAN ... xv
BAB I PENDAHULUAN ... 1
I.1. Latar Belakang Masalah ... 1
I.2. Identifikasi Masalah... 2
I.3. Maksud dan Tujuan ... 2
I.4. Batasan Masalah ... 3
I.5. Metodologi Penelitian ... 3
I.5.1. Metode Pengumpulan Data ... 3
I.5.2. Metode Pengembangan Perangkat Lunak ... 4
I.6. Sistematika Penulisan ... 5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 7
II.1. Profil Perusahaan ... 7
II.1.1. Sejarah Intansi ... 7
II.1.2. Logo Intansi ... 7
vi
II.2.1.2. Manfaat Business Intelligence ... 12
II.2.1.3. Jenis Business Intelligence ... 13
II.2.1.3.1. Business Intelligence Dashboard…………...………...……... 14
II.2.1.3.2. Karakteristik Dashboard ... 15
II.2.2. Data Warehouse ... 15
II.2.3. Metode Penyajian Data ………...17
II.2.4. Alat Pengembangan Sistem………...21
II.2.4.1. Flowmap ... 19
II.2.4.2. DFD ... 19
II.2.4.3.Diagram Konteks ... 20
II.2.4.4.Diagram Arus Data ... 21
II.2.4.5.Kamus Data ... 21
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 23
III.1. Analisis Sistem ... 23
III.1.1. Analisis Masalah………...23
III.1.2. Analisis Sistem yang Berjalan ... 24
III.1.3 Analisis Sistem Aturan Bisnis ... 36
III.1.4. Analisis Kebutuhan Informasi Strategis ... 37
III.1.4.1. Analisis Komponen Dashboard ... 38
vii
III.1.9. Analisis Pengkodean ... 52
III.1.10. Analisis Kebutuhan Fungsional ... 53
III.2. Perancangan Sistem ... 73
III.2.1. Perancangan Antar Muka ... 74
III.2.2. Perancangan Struktur Menu ... 85
III.2.3. Perancangan Pesan ... 86
III.2.4. Perancangan Jaringan Semantik ... 86
III.2.5. Perancangan Prosedural ... 86
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 93
IV.1. Implementasi Sistem 93
IV.1.1. Implementasi Perangkat Keras 93
IV.1.2. Implementasi Perangkat Lunak 93
IV.1.3. Implementasi Basis Data 94
IV.1.4. Implementasi Antarmuka 100 IV.2. Pengujian Sistem 103 IV.1. Rencana Pengujian 104 IV.2.2. Prosedur Kasus Pengujian dan Hasil Pengujian Alpha 105 IV.2.3. Kesimpulan Hasil Pengujian 116
viii
IV2.5.Kesimpulan Pengujian Beta 119
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 121
V.1. Kesimpulan 121
V.2.Saran 121
123
[1] Rajagukguk. Ronald, Memulai Business Intelligence dengan MS
performancePoint Server 2007, Jakarta, Indonesia.
[2] Sommerville, I. Software Enginering (Rekayasa Perangkat Lunak) edisi 6 jilid 1,
Erlangga, Jakarta, 2003
[3] liong. Aronson. Turban, Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas. 2005.
Yogyakarta. Indonesia
[4] Williams. Manfaat Business Intelligence (hal 38). 2007. Indonesia
[5] Imelda, "Business Intelligence," Majalah Ilmiah UNIKOM, vol. 11, no. Jurnal
Ilmiah, p. 111, Mar 2014.
(2014, Mar.) Monitoring. [Online]. http://id.wikipedia.ord/wiki/Monitoring
[6] Turban, Sharda, Delen, & King (2011:137), Business Intelligence dashboard . 2011.
Yogyakarta. Indonesia.
[7] (2014, Mar.) Data Warehouse [Online]. http://id.wikipedia.ord/wiki/Gudang_data
iii
KATA PENGANTAR
Salam sejahtera,
Dengan mengucap puji dan syukur kehadirat Tuhan YME yang telah
memberikan Rahmat dan Hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas
akhir yang berjudul “Peerapan Bisnis Intelijen di PT. Sewu Segar Nusantara”
Penulisan tugas akhir ini merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan
pendidikan S1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Jurusan Teknik Informatika
Universitas Komputer Indonesia. Selama penyusunan tugas akhir ini, penulis banyak
mendapatkan bantuan, bimbingan serta dorongan moril maupun materil dari berbagai
pihak. Pada kesempatan ini izinkanlah penulis menyampaikan rasa terima kasih dan
penghargaan setinggi tingginya kepada yang terhormat :
1. Keluarga tercinta yang senantiasa memberikan do’a, motivasi, dukungan dan
bantuannya, baik moril maupun materil kepada kami sampai dengan saat ini.
2. Ibu Dian Dharmayanti, S.T., M.Kom., selaku pembimbing yang telah banyak
membantu dalam memberikan arahan, saran dan bimbingan yang sangat membantu
penulis dalam pembuatan tugas akhir ini.
3. Adam Mukharil Bachtiar , S.Kom., M.T. selaku penguji (reviewer) yang telah
memberikan arahan serta masukan dalam proses penyelesaian tugas akhir ini.
4. Pihak PT. Sewu Segar Nusantara khususnya Bapak Benji S, selaku Pembimbing
Lapangan atas waktu, bimbingan dan pengarahannya.
5. Rekan – rekan mahasiswa sperjuangan khususnya rekan – rekan mahasiswa IF –
17, terima kasih atas dukungan, bantuan dan dorongan moril sehingga tugas akhir ini
dapat diselesaikan.
6. Semua pihak yang tidak dapat kami sebutkan satu persatu yang telah memberi
dorongan sehingga kami dapat menyelesaikan penyusunan laporan kerja praktek ini.
Semoga Tuhan YMEmelimpahkan Rahmat dan Berkah-Nya kepadamereka. Amin.
Kami menyadari bahwa dalam penyusunan tugas akhir ini jauh dari
iv
penyusunan tugas akhir ini sangat diharapkan. Akan tetapi dengan segala kemampuan
yang ada, kami mencoba menyusun laporan Penelitian ini sebaik mungkin.
Semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat dan semoga Tuhan YME
memberikan hikmah yang berlimpah kepada kita semua, Amin.
Bandung, 16 Juli 2014
1
I.1. Latar Belakang Masalah
PT. Sewu Segar Nusantara merupakan perusahaan yang bergerak dibidang
penyalur dan pemasar buah – buahan dan sayur segar. PT. Sewu Segar Nusantara
beralamat di Jl. Telesonic dalam (Jl. Raya Gatot Subroto km. 8 di Tangerang).
Dalam menjalankan usahanya PT. Sewu Segar Nusantara memasarkan sayuran
dan buah-buahan ke kota - kota besar Indonesia. Sebagai penyalur buah dan
sayuran di Indonesia, PT. Sewu Segar Nusantara (SSN) terus meningkatkan
pelayanannya dengan mengantarkan pesanannya dan memberikan kualitas yang
baik dalam setiap produknya. Pada saat ini pelanggan tetap SSN adalah
supermarket, pasar modern dan pasar tradisional.
Sistem informasi yang berjalan di PT. Sewu Segar Nusantara sudah
terstruktur dengan memanfaatkan perangkat lunak berbasis web yang dapat
diakses secara online. Sistem tersebut menghasilkan berbagai informasi yang
berbentuk pivot tabel, hal ini menyebabkan susahnya mengambil keputusan dari
sebuah informasi tersebut, sehingga proses pengambilan keputusan membutuhkan
waktu yang relatif lama karena manager pemasaran harus menganalisa tiap
periode, dimana satu periode adalah satu tahun. Dari suatu cabang misal cabang
bandung memiliki 1.021 transaksi tiap minggunya. Bisa dibayangkan berapa data
yang harus dianalisa. Proses tersebut tentu membutuhkan waktu yang lama dan
pengeluaran yang tidak sedikit dan strategi bisnis harus cepat ditentukan oleh
setiap cabang. Oleh karena itu dibutuhkan software yang dapat diakses secara
online di masing masing cabang. Masalah lain muncul ketika manajer penjualan
ingin mengetahui pengaruh musim dan kepadatan penduduk di tiap cabangnya.
oleh karena itu keterlambatan manager pemasaran dalam menentukan keputusan
Business Intelligence merupakan sebuah konsep yang menggunakan
berbagai macam metode dan teknologi, sehingga sebuah sistem business
intelligence pada umumnya dapat meliputi bidang yang luas mulai dari proses,
perangkat lunak dan juga teknik pembuatannya, yang diawali dari pengumpulan
data, integrasi, analisis, hingga mempersentasikan data – data tersebut menjadi
informasi yang bermanfaat bagi pengguna atau user. [1]
Berdasarkan permasalahan diatas maka PT. Sewu Segar Nusantara
membutuhkan penerapan bisnis intelejen, karena perusahaan yang menerapkan
Business Intelligence memiliki keunggulan dibandingkan pesaing yang tidak
menerapkan business Intelligence. Business Intelligence yang akan dibangun akan
dibangun berbasiskan web, agar proses pengaksesammya lebih mudah dilakukan.
Bisnis intelijen merupakan sistem yang akan menerjemahkan data yang ada untuk
menjadikan sebuah informasi menjadi lebih bermanfaat untuk mengambil suatu
keputusan bisnis yang lebih bersifat strategis dan taktikal yang berguna untuk
strategi perusahaan. Business Intelligence juga dapat mengefisienkan waktu dan
biaya karena informasi yang didapat berbentuk visual yang dapat dimengerti oleh
siapapun tanpa harus melatih seseorang untuk memahami suatu sistem.
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan diatas penulis tertarik
mengangkat judul penelitian tugas akhir, yaitu : PENERAPAN BISNIS
INTELEJEN DI PT. SEWU SEGAR NUSANTARA.
I.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan, maka masalah yang
dapat di identifikasi adalah : “Bagaimana membangun sistem bisnis intelijen
sebagai pengambilan keputusan bisnis di PT. Sewu Segar Nusantara”.
I.3. Maksud dan Tujuan
Berdasarkan permasalahan yang ada , maka maksud dari penelitian ini
adalah untuk menerapkan bisnis intelejen di PT. Sewu Segar Nusantara agar dapat
menghasilkan suatu keputusan bisnis yang tepat untuk perusahaan.
1. Mempermudah manager pemasaran dan manager penjualan dalam
mendapatkan informasi strategis karena informasi dapat diakses secara
online.
2. Menentukan strategi bisnis yang dapat dilakukan secara tepat dan cepat
untuk perusahaan.
3. Memudahkan manager pemasaran dan penjualan dalam memantau
perusahaan dan kinerja marketing di setiap cabang perusahaan.
I.4. Batasan Masalah
Ada beberapa batasan masalah dalam penelitian ini agar pembahasan lebih
terfokus sesuai dengan tujuan yang akan dicapai. Batasan masalah dalam
penelitian ini adalah :
1. Perangkat lunak yang akan dibangun berbasiskan web.
2. Data yang digunakan sebagai acuan penelitian merupakan data perusahaan
yang merupakan data cabang, history penjualan, pemesanan, sales, stock
barang, kategori barang dan pelanggan.
3. Business Intelligence yang akan dibangun merupakan jenis Business
Intelligence untuk business performance management.
4. Pemodelan dan perancangan sistem dalam pembuatan tugas akhir ini
menggunakan pemodelan terstruktur dengan tools DFD.
I.5. Metodologi Penelitian
Metodologi adalah kesatuan metode, prosedur, konsep pekerjaan, aturan
dan postulat yang digunakan oleh suatu ilmu pengetahuan, seni atau disiplin yang
lainnya. Sedangkan metode adalah suatu cara, teknik yang sistematik untuk
mengerjakan sesuatu.
Metode penelitian ini terdiri dari metode pengumpulan data.
I.5.1. Metode Pengumpulan Data
Metodologi pengumpulan data yang digunakan dalam penulisan tugas akhir
1. Tahap pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut :
a. Studi Literatur
Pengumpulan data dengan cara mengumpulkan literatur, jurnal, paper dan
bacaan-bacaan yang ada kaitannya dengan judul penelitian.
b. Observasi
Teknik pengumpulan data dengan mengadakan penelitian dan peninjauan
langsung ke PT. Sewu Segar Nusantara terhadap permasalahan yang
diambil.
c. Wawancara
Teknik pengumpulan data dengan mengadakan tanya jawab secara
langsung dengan manajemen yang ada kaitannya dengan topik yang
diambil.
1.5.2. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode Pengembangan Perangkat Lunak dalam pembuatan perangkat
lunak menggunakan paradigma perangkat lunak secara waterfall, yang meliputi
beberapa proses diantaranya:
a. Requirements Definition
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. System and Software Design
Merupakan tahap menganalisis hal-hal yang diperlukan
dalam pelaksanaan proyek pembuatan perangkat lunak.
c. Implementation and Unit Testing
Tahap penerjemahan dari data yang dianalisis kedalam
bentuk yang mudah dimengerti oleh user.
d. Integration and System Testing
Tahap penerjemahan data atau pemecahan masalah yang
telah dirancang keadalam bahasa pemrograman tertentu
e. Operation
Merupakan tahap pengujian terhadap perangkat lunak yang
dibangun.
f. Maintenance
Tahap akhir perubahan–perubahan atau penambahan sesuai
dengan permintaan user, dimana suatu perangkat lunak yang sudah
selesai dapat mengalami
I.6. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan tugas akhir ini disusun untuk memberikan gambaran
umum tentang penelitian yang dijalankan. Sistematika penulisan tugas akhir ini
adalah sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Membahas tentang permasalahan yang ada dan mencoba merumuskan inti
permasalahan yang dihadapi. Menentukan tujuan dan kegunaan penelitian dan
yang dibahas. Membahas metode pengumpulan data dan sistematika penulisan
agar pembuatan tugas akhir menjadi terstruktur.
BAB II LANDASAN TEORI
Membahas tentang teori – teori dasar yang berkaitan dengan penyusunan
tugas akhir yang bertujuan untuk mempermudah dalam menganalisa
permasalahan yang ada. Hal – hal terkait yang akan dibahas dibagian awal adalah
profil tempat penelitian. Terdapat pula tinjauan pustaka tentang landasan teori
yang mendasari Pengertian Business intelligence, Arsitektur BI, manfaat BI, Jenis
– jenis BI, Business Intelligence Dashboard, Karakteristik Dashboard, Data
Warehouse, Metode Penyajian Data, dan DFD.
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Membahas analisis kebutuhan dalam penerapan business intelligence,
analisis sistem yang sedang berjalan sesuai dengan pembangunan perangkat lunak
yang digunakan. Terdapat pula perancangan antarmuka untuk aplikasi yang akan
dibangun sesuai dengan hasil analisis yang telah dibuat. Model data perancangan
yang akan digunakan adalah pemodelan terstruktur.
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Membahas hasil implementasi dari hasil analisis dan perancangan yang
telah dibuat disertai juga dengan hasil pengujian yang dilakukan di PT. Sewu
Segar Nusantara sehingga diketahui apakah sistem yang dibangun sudah
memenuhi syarat aplikasi yang mudah digunakan.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Berisi kesimpulan dan saran yang sudah diperoleh dari hasil penulisan
7
II.1 Profil Perusahaan
PT. Sewu Segar Nusantara merupakan perusahaan yang bergerak
dibidang penyalur dan pemasar buah – buahan dan sayur segar. PT. Sewu Segar
Nusantara beralamat di Jl. Telesonic dalam (Jl. Raya Gatot Subroto km. 8 di
Tangerang). Dalam menjalankan usahanya PT. Sewu Segar Nusantara (SSN)
memasarkan sayuran dan buah-buahan ke kota - kota besar Indonesia. Pada saat
ini pelanggan tetap SSN adalah supermarket, pasar modern dan pasar tradisional.
II.1.1 Sejarah Intansi
PT. Sewu Segar Nusantara berdiri pada akhir tahun 1995, PT. Sewu
Segar Nusantara (SSN) telah menjadi salah satu perusahaan penyalur dan pemasar
buah dan sayur segar terkemuka di Indonesia. Dengan luas tanah 2,6 hektar, SSN
memulai dan mengembangkan bisnisnya ke seluruh nusantara. Berpusat di
Tangerang, Banten , SSN memperluas jangkauannya ke empat cabang lainnya di
Indonesia, yaitu Bandung, Yogyakarta, Semarang, dan Surabaya. Ditambah
dengan dua sub-distributor di Pekanbaru dan Bali.
II.1.2 Logo Intansi
Adapun logo perusahaan di PT. Sewu Segar Nusantara adalah sebagai
berikut :
II.1.3 Struktur Organisasi
Adapun Struktur Organisasi yang terdapat di PT. Sewu Segar Nusantara sebagai berikut :
Gambar II.2 Struktur Organisasi
II.2 Landasan Teori
II.2.1. Business Intelligence
Business Intelligence atau disingkat BI merupakan kumpulan dan
serangkaian kegiatan atau tahapan-tahapan untuk mengumpulkan data dan
menganalisis data sehingga dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan
yang lebih baik sehingga dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan
perusahaan.Business Intelligence seringkali digunakan untuk dapat membantu
kegiatan bisnis dalam proses pengambilan keputusan stategis seperti perencanaan
anggaran tahunan, penentuan taget sales, menganalisa dan memprediksi trend
bisnis serta melakukan data konsolidasi untuk keperluan para pengambil
keputusan.
Business Intelligence merupakan kerangka kerja konseptual untuk
mendukung keputusan bisnis, business intelligence menggabungkan arsitektur,
basisdata atau data warehouse, tool analisis dan aplikasi Business Intelligence
digunakan untuk aplikasi dan teknologi dalam mengumpulkan, menyimpan,
menganalisa, dan menyediakan akses pada data sehingga dapat membantu
pengguna dari kalangan perusahaan atau organisasi untuk mengambil keputusan
dengan lebih baik dan tepat. [3]
Business Intelligence menjelaskan tentang suatu konsep dan metode
bagaimana cara atau prosedur untuk meningkatkan kualitas pengambilan
keputusan bisnis berdasarkan sistem yang berbasiskan data-data dari berbagai data
sumber. Dimana dalam proses business intelligence melakukan kegiatan
pengambilan jumlah data yang besar, kemudian melakukan proses menganalisis
data, dan dilanjutkan dengan menyajikan serta melaporkan hasil dari proses
business intelligence tersebut sebagai bahan pertimbangan tindakan manajemen
bisnis, memungkinkan untuk mengambil keputusan pokok bisnis saat dibutuhkan.
Selain itu, business intelligence digunakan pula sebagai membuat
referensi prediksi sehingga orang lain dapat mengukur dampak keputusan yang
dibuat berdasarkan data yang ada. Business Intelligence juga merupakan proses
yang berulang-ulang dengan cara menganalisis data untuk melihat apa yang
terjadi. Kemudian mengambil tindakan untuk melanjutkan setiap hasil positif serta
menghentikan jika ada potensi menuju arah negatif, sekaligus mengukur hasil dari
setiap keputusan yang ada terhadap faktor pendukung eksternal maupun internal
yang bagi bisnis perusahaan.
Dalam sebuah perusahaan atau organisasi, keputusan dibuat pada tingkatan
atau level yang berbeda-beda, keputusan juga harus dilakukan secepat mungkin
benar dan menjadi dasar yang solid dalam hal data, informasi dan ketersediaan
pengetahuan. Dasar ini dapat bersumber dari informasi atau data berita bisnis,
konferensi, pelanggan, tenaga penjualan, dan sebagainya.Sehingga bersama-sama
membentuk sebuah konsep mengenai pasar dan dunia bisnis tertentu.
Gambar II.3 menyajikan pemahaman dasar mengenai sistem business
intelligence. Sebuah sistem business intelligence dengan kata lain merupakan
kombinasi data warehouse dan sistem pendukung keputusan. Hal ini menjelaskan
bagaimana data dari sumber-sumber yang berbeda dapat diekstraksi dan disimpan
dan selanjutnya diambil untuk dianalisis.Kegiatan utama business intelligence
meliputi pengumpulan, menyiapkan dan menganalisa data. Dalam proses business
intelligence data yang digunakan harus berkualitas tinggi, dengan cara
memperolehnya dari berbagai sumber data yang dikumpulkan, kemudian diubah,
lalu dibersihkan, selanjutnya dimuat dan disimpan dalam basisdata data
warehouse.
II.2.1.1. Arsitektur Business Intelligence
Arsitektur dari sebuah sistem business intelligence terdiri atas enam
komponen utama yaitu :
1. Data Source
Pada tahap pertama ini diperlukan proses untuk mengumpulkan dan
mengintegrasi data yang disimpan dalam berbagai sumber yang bervariasi
yang saling berbeda baik itu asal maupun jenisnya. Sumber data ini berasal
dari data yang terdapat pada operational system, tetapi juga bisa berasal dari
dokumen yang tidak terstruktur seperti email dan data yang dikirimkan oleh
pihak luar.
2. Data Warehouse
Pada tahap ini proses menggunakan extraction dan transformation tool yang
dikenal sebagai ETL (Extract, Transform, Load), data yang berasal dari
berbagai sumber yang berbeda disimpan ke dalam basisdata yang ditujukan
untuk mendukung proses analisis business intelligence.
3. Data Exploration
Pada tahap ini, tools yang berfungsi untuk keperluan analisis business
intelligence pasif digunakan.Tools ini terdiri dari query dan reporting system,
serta statistical methods. Metodologi ini bersifat pasif dikarenakan para
pengambil keputusan harus mengambil keputusan berdasarkan hipotesis
mereka sendiri atau mendefiniskan kriteria dari data extraction, kemudian
menggunakan tools analisis untuk menemukan jawaban dan mencocokannya
dengan hipotesa awal mereka.
4. Data Mining
Pada tahap ini proses terdiri sejumlah metodologi business intelligence
bersifat aktif yang tujuannya untuk mengekstrak informasi dan pengetahuan
dari data tersebut. Metodologi ini berisi sejumlah model matematika untuk
pengenalan pola (pattern), pembelajaran mesin (machine learn) dan teknik
5. Optimization
Pada tahap ini menghasilkan solusi dimana solusi terbaik harus dipilih dari
sekian solusis alternatif yang ada, dan biasanya sangat banyak dan beragam
atau bervariasi.
6. Decisions yaitu
Pada tahap ini yang menjadi persoalan utama merupakan bagaimana
menentukan keputusan akhir yang akan diambil yang dikenal sebagai
decision making process. Walaupun metodologi business intelligence berhasil
diterapkan, pilihan untuk mengambil sebuah keputusan tetap ada ditangan
para pengambil keputusan tersebut.
II.2.1.2. Manfaat Business Intelligence
Business Intelligence dapat digunakan untuk memberi manfaat bagi
sebuah bisnis secara umum serta menghasilkan contoh-contoh nyata yang
berhubungan dengan fungsi bisnis tersebut. Manfaat tersebut yaitu :
1. Efisiensi Transaksi
Efisiensi transaksi ini dapat dicapai karena dapat mengubah proses-proses yang
tidak terstruktur menjadi proses-proses yang terstruktur dan berulang-ulang.
Contohnya adalah model optimisasi pendapatan yang digunakan pada industri
hotel dan penerbangan, model optimisasi jaringan logistic dan rantai suplai
yang digunakan pada industri penyaluran dan jasa.
2. Otomatisasi proses manual
Proses-proses yang tadinya dilakukan secara manual dapat dibuat menjadi
otomatis karena keberadaan manusia dapat dihilangkan atau digantikan dalam
sebuah proses. Contohnya adalah perencanaan operasi dan penjualan,
segmentasi pelanggan, perencanaan anggaran, analisis perubahan, laporan
kinerja, analisis produktivitas.
3. Penerapan teknis analisis
Sejumlah metode analisis yang kompleks dapat diintegrasikan ke dalam
dipercaya untuk dapat digunakan oleh user dengan hanya membutuhkan kurva
pembelajaran yang singkat. Contohnya adalah dashboard dan scorecard
eksekutif, aplikasi pendeteksi kecurangan dan penilaian kredit, analisis
pengaturan kampanye penjualan, ramalan penjualan dan segmentasi pelanggan.
4. Pengiriman informasi
Business Intelligence dapat mengirimkan rincian informasi dalam jumlah yang
besar ke dalam sebuah proses. Kumpulan informasi transaksional yang ada
pada perusahaan dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi penjualan serta
mengurangi biaya. Contohnya adalah pengenalan pola dan data mining,
analisis rantai suplai, analisis operasi, analisis trend pendapatan dan aplikasi
manajemen retail.
5. Pelacakan
Business Intelligence memberikan kebebasan untuk melacak status, input, dan
output dari sebuah pekerjaan atau proses secara terperinci. Sistem pelacakan
yang dilakukan secara manual berdasarkan pada lembar kerja dapat digantikan
oleh sistem yang bersifat otomatis. Contohnya adalah dashboard, scorecard
pemasok dan manajemen inventory. [5]
II.2.1.3. Jenis Business Intelligence
Business intelligence terbagi ke dalam lima jenis atau kategori yaitu :
1. Enterprise Reporting yakni digunakan untuk menghasilkan laporan-laporan
statis yang didistribusikan ke banyak orang. Jenis laporan ini sangat sesuai
untuk laporan operasional dan dashboard.
2. Cube Analysis yakni digunakan untuk menyediakan analisis OLTP
multidimensional yang ditujukan untuk manajer bisnis dalam lingkungan
terbatas.
3. Ad Hoc Query and Analysis yakni digunakan untuk memberikan akses
kepada user agar dapat melakukan query pada basis data, dan menggali
informasi sampai pada tingkat paling dasar dari informasi transaksional.
4. Statistical Analysis and Data Mining yakni digunakan untuk melakukan
analisis prediksi atau menentukan korelasi sebab akibat diantara dua matrik.
5. Delivery Report and Alert yakni digunakan secara proaktif untuk
mengirimkan laporan secara lengkap atau memberikan peringatan kepada
populasi user yang besar atau banyak.
II.2.1.3.1. Business Intelligence Dashboard
Dashboard adalah komponen yang umumnya memiliki Performance
Management Systems, Performance Measurement Systems, Business Process
Management (BPM) suites, dan BI Platforms. Dashboard menyediakan tampilan
visual dari informasi penting yang disatukan dan diatur dalam sebuah layar
tunggal sehingga informasi dapat dipahami cukup dengan sekali lihat, serta mudah
untuk dieksplorasi. [6]
Menurut Wadsworth et al, salah satu keuntungan dari dashboard yaitu
dapat menyajikan biaya, produktivitas, kualitas dan data dalam satu lokasi,
sehingga membantu eksekutif menganalisis. Selain itu dashboard memungkinkan
pengguna untuk mengelola performa dan mengurangipengeluaran.
Dashboard merupakan keturunan langsung dari Executive Information
Systems (EIS) lama dan sistem Decision Support Systems (DSS), dengan
meningkatkan funsional dan penampilan. Karena mereka terhubung dengan sistem
data yang kuat dan memanfaatkan Key PerformanceIndicators (KPI).
Menurut Scheps, ada tiga jenis dashboard, yaitu :
1. Tactical Dashboard
Mengukur produktivitas jangka pendek dan efektivitas. Hasilnya sering
digunakan oleh contributor individu
2. Operational Dashboard
Mengukur efektivitas jangka pendek dari fungsi bisnis yang spesifik pada tim
atau level unit bisnis. Level dashboard ini dapat secara potensial
3. Strategic Dashboard
Dibangun untuk level pengaturan kebijakan dari organisasi. Dashboard
menampilkan metric yang menggambarkan strategi dan tujuan korporasi.
Berdasarkan kutipan di atas, dapat disimpulkan bahwa dashboard
memberikan gambaran mengenai informasi secara overall yang dapat
menggambarkan trend dan perbedaan berdasarkan pada kumpulan data yang
besar.
II.2.1.3.2. Karakteristik Dashboard
Semua dashboard yang dirancang dengan baik akan memiliki karakteristik
sebagai berikut :
1. Dashboard menggunakan komponen visual untuk menggarisbawahi
secara sekilas, data dan pengecualian yang membutuhkan tindakan.
2. Dashboard bersifat transparan terhadap pengguna, yang artinya
pengguna cukup membutuhkan sedikit pelatihan dan mudah untuk
menggunakan dashboard tersebut.
3. Dashboard menggabungkan data dari berbagai macam sistem menjadi
sebuah tampilan bisnis tunggal, ringkas, tergabung menjadi satu.
4. Dashboard memungkinkan drill-down atau drill-through terhadap
sumber data atau laporan yang ada dan menyediakan konteks yang
dapat dibandingkan dan dievaluasi secara lebih terperinci.
5. Dashboard menyediakan sebuah tampilan dinamis dan nyata dari data
yang diperbaruhi secara berkala.
6. Dashboard memungkinkan pengguna untuk tetap mendapatkan
informasi baru tentang perubahan di dalam bisnis.
7. Dashboard membutuhkan sedikit perubahan kode program untuk
dikirim, diimplementasikan dan dirawat.
II.2.2. Data Warehouse
Data Warehouse atau disingkat DW merupakan basisdata relasional
biasanya mengandung history data dari proses transaksi dan bisa juga data dari
sumber lainnya. Data Warehouse dapat juga dikatakan sebagai tempat
penyimpanan ringkasan dari data historis yang seringkali diambil dari basisdata
terpisah departemen, organisasi atau perusahaan. [7]
Menurut Inmon, bahwa data warehouse merupakan koleksi data yang
mempunyai sifat berorientasi subyek, terintegrasi, time-variant, dan bersifat tetap
dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management,
proses ini subject-oriented, terintegrasi, waktu yang bervariasi dan permanen. [8]
Tujuan utama dari pembuatan data warehouse merupakan untuk
menyatukan data yang beragam ke dalam sebuah tempat penyimpanan dimana
pengguna dapat dengan mudah menjalankan query, menghasilkan laporan, dan
melakukan analisis. Salah satu keuntungan yang diperoleh dari keberadaan data
warehouseadalah dapat meningkatkan efektifitas pembuatan keputusan.
Dari definisi yang dijelaskan diatas, dapat disimpulkan bahwa data
warehouse merupakan basisdata yang saling berinteraksi dan dapat digunakan
untuk query dan analisis, bersifat orientasi subyek, terintegrasi, time-variant, tidak
berubah (adhoc) yang nantinya digunakan dalam membantu pengambilan
keputusan organisasi atau perusahaan oleh pihak pengambil keputusan.
Berikut ini merupakan hal-hal yang berkaitan dengan data warehouse
dalam penerapan pada sistem business intelligence yaitu :
1. Data Mart yakni merupakan suatu bagian pada data warehouse yang
mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau
operasi pada suatu perusahaan.
2. On-Line Analytical Processing yakni merupakan suatu pemrosesan basisdata
yang menggunakan tabel fakta dan dimensi untuk dapat menampilkan
berbagai macam bentuk laporan, analisis, query dari data yang berukuran
besar.
3. On-Line Transaction Processing yakni merupakan suatu pemrosesan yang
4. Dimension Table yakni merupakan tabel yang berisikan kategori dengan
ringkasan data detail yang dapat dilaporkan. Seperti laporan laba pada tabel
fakta dapat dilaporkan sebagai dimensi waktu yang berupa perbulan,
perkwartal dan pertahun.
5. Fact Table yakni merupakan tabel yang umumnya mengandung angka dan
data history dimana key (kunci) yang dihasilkan sangat unik, karena key
tersebut terdiri dari foreignkey(kunci asing) yang merupakan primarykey
(kunci utama) dari beberapa dimensi tabel yang berhubungan.
6. Decision Support System yakni merupakan sistem yang menyediakan
informasi kepada pengguna yang menjelaskan bagaimana sistem ini dapat
menganalisa situasi dan mendukung suatu keputusan yang baik.
II.2.3. Metode Penyajian Data
Metode penyajian data dibagi menjadi beberapa bentuk, yaitu :
1. Pie Chart
Pie Chart adalah sebuah tampilan deskriprif sederhana dari data, dimana data
yang ditampilkan hanya jumlah dari total yang diberikan. Pie chart mungkin
adalah sebuah cara paling ilustratif untuk menampilkan kuantitas sebagai
presentasi dari total yang diberikan. Total area dari sebuah pie chart
mempresentasikan 100% dari kuantitas (jumlah daru nilai variable pada
seluruh kategori). Ukuran dari setiap potongan adalah presentasi dari total
yang dipresentasikan oleh masing – masing kategori.
2. Bar Chart
Bar chart sering digunakan untuk menunjukkan data berdasarkan kategori
tertentu dimana tidak ada penekanan total presentase pada setiap kategori.
Bar chart dapat disajikan secara vertikal maupun horizontal. Skala
pengukuran adalah nominal atau ordinal. Bar chart dapat digunakan untuk
menampilkan data kontinu seperti ukuran sepatu atau warna mata dan data
diskontinu seperti tinggi badan atau berat badan.
Gambar II.5 Contoh Bar Chart
3. Line Chart
Line Chart sering digunakan untuk menampilkan informasi dalam rangkaian
titik data yang dihubungkan dengan segmen garis lurus. Line chart sering
digunakan untuk menvisualisasikan trend data dalam interval waktu atau
dalam kurun waktu tertentu.
II.2.4. Alat Pengembangan Sistem
II.2.4.1 Flowmap
Setiap flowmap memiliki beberapa pengertian yang akan dijelaskan
sebagai berikut:
Definisi flowmap menurut Ladjamudin bin Al-Bahra adalah sebagai berikut :
Flowmap adalah bagan-bagan yang mempunyai arus yang
menggambarkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah. Flowmap
merupakan cara penyajian dari suatu algoritma.
Bagian alir terdiri dari lima macam, yaitu :
a. Bagan alir sistem (systems flowmap)
b. Bagan alir dokumen (document flowmap)
Bagan alir dokumen atau disebut juga bagan alir formulir atau paperwork
flowmap merupakan bagan alir yang menunjukan arus dari laporan dan formulir
dan termasuk tembusan-tembusannya. Pada penyusunan penelitian ini, penulis
menggunakan bagan alir seperti berikut :
a. Bagan alir skematik (schematic flowmap)
b. Bagan alir program (program flowmap)
c. Bagan alir proses (prosess flowmap)
II.2.4.2 Data Flow Diagram
Data Flow Diagram (DFD) merupakan diagram yang menyatakan
notasi-notasi untuk menggambarkan aliran data. DFD dipakai untuk
menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan
dikembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana
data tersebut mengalir atau akan disimpan. DFD merupakan alat yang digunakan
pada metodologi perancangan dan analisis sistem terstruktur (structured Analysis
and Design) artinya DFD dapat menggambarkan arus data didalam sistem dengan
terstruktur dan jelas.Lebih lanjut DFD juga merupakan dokumentasi dari sistem
yang baik. Beberapa simbol yang digunakan dalam DFD, untuk maksud
1. External Entity
Merupakankesatuan di lingkungan luar sistem yang dapat berupa orang,
organisasiatausistemlainnya yang berada dilingkunganluarnya yang akan
memberikan masukan atau menerima keluaran dari sistem. Dan dilambangkan
dengan symbol kotak (lihatdaftarsimbol) dimana external entity ini di identifikasi
dengan nama entitasnya dengan cara menuliskannya di dalam kotak tersebut.
2. Data Flow (Arus Data)
Arus data dilambangkandenganpanahdanarus data inimengalirdiantara
proses, simpanan data atau media penyimpanandankesatuankeluaranhasil proses
sistem.
3. Process (Proses)
Merupakan kegiatan yang dilakukan oleh orang, mesin atau komputer
dari hasil arus data yang masuk kedalam proses untuk menghasilkan arus data
yang keluar dari proses. Proses dilambangkan dengan ujung-ujungnya tumpul
tergantung dari tipe chart (lihat daftar simbol) setiap proses diberikan penjelasan
antara lain dengan memberikan nomor proses dan nama proses yang ditulis
didalam lingkaran atau segi empat tumpul.
4. Data Store (Simpanan Data)
Merupakan simpanan data yang berupa :
1. File atau database di sistem komputer
2. Arsip atau catatan manual.
Dilambangkan dengan sepasang garis pararel horizontal yang ujungnya tertutup
(lihat daftar simbol) dan di identifikasikan dengan memberikan nama datastore
atau nomor/kode yang ditulis didalamnya.
II.2.4.3 Diagram Konteks
Diagram konteks adalah suatu alat atau metode penggambaran suatu
sistem informasi secara global, baik sistem informasi yang berbasis komputer atau
tidak berbasis komputer. Diagram konteks terdiri dari sebuah simbol proses yang
mewakili keseluruhan proses dalam sistem dan minimal sebuah external entity
aliran data yang menggambarkan aliran suatu masukan ataupun keluaran dari
sistem tersebut. Berdasarkan notasi Yourdon proses digambarkan dengan
lingkaran, entitas luar dengan persegi panjang, dan aliran data digambarkan
dengan garis yang diberi mata panah.
II.2.4.4 Diagram Arus Data
DAD (Diagram Arus Data) merupakan alat yang digunakan pada
metodologi pengembangan sistem yang tersruktur (Structured Analysis and
Design). DAD sering digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah
ada atau sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa
mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut akan disimpan. Untuk
mewakili arus data dalam suatu sistem digunakan notasi atau simbol sehingga
sangat membantu dalam komunikasi dengan pemakai sistem untuk memahami
sistem secara logika.
II.2.4.5 Kamus Data
Kamus data (data dictionary) adalah katalog fakta tentang data dan
kebutuhan-kebutuhan informasi dari suatu sistem informasi. Kamus data dibuat
pada tahap analisis maupun pada tahap perencanaan sistem. Pada tahap analisis,
kamus data dapat digunakan sebagai alat komunikasi antara analis sistem dengan
pemakai sistem tentang data yang mengalir di sistem, yaitu tentang data yang
masuk ke sistem dan tentang informasi yang dibutuhkan oleh pemakai sistem.
Kamus data harus memuat hal-hal berikut ini.
1. Nama arus data
2. Panjang karakter
3. Tipe data
23 III.1 Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan kegiatan penguraian suatu sistem informasi
yang utuh dan nyata kedalam bagian-bagian atau komponen-komponen komputer
yang bertujuan untuk mengidentifikasi serta mengevaluasi masalah-masalah yang
muncul, hambatan-hambatan yang mungkin terjadi, serta kebutuhan yang
diharapkan, sehingga dapat memberikan suatu solusi untuk perbaikan maupun
pengembangan kearah yang lebih baik dan sesuai dengan kebutuhan serta
perkembangan teknologi.Sistem yang akan dianalisis untuk membangun
penerapan Business intelligence adalah sistem yang berjalan saat ini di PT. Sewu
Segar Nusantara. Analisis sistem ini diperoleh melalui wawancara dan observasi
yang akan ditemukan beberapa data dan fakta yang akan dijadikan bahan uji dan
analisis menuju penerapan dan pengembangan sebuah aplikasi sistem yang
diusulkan.
Analisis sistem dalam penerapan business intelligence di PT. Sewu
Segar Nusantara ini terbagi kedalam beberapa pokok bahasan diantaranya analisis
masalah analisis proses bisnis dan analisis prosedur.
III.1.1. Analisis Masalah
Analisis masalah merupakan tahap menganalisis lalu menjabarkan
permasalahan yang ada. Berikut ini merupakan permasalahan yang ada di PT.
Sewu Segar Nusantara :
1. PT Sewu Segar Nusantara kesulitan menetukan strategi bisnis
dalam waktu yang singkat.
2. Output dari sistem masih berupa pivot tabel, sehingga sulitnya
menyimpulkan informasi.
3. Sulitnya memantau perkembangan perusahaan baik perusahaan
III.1.2. Analisis Prosedur Yang Sedang Berjalan
Analisis prosedur sistem memberikan gambaran tentang sistem yang
saat ini sedang berjalan. Analisis prosedur bertujuan untuk mengetahui lebih jelas
bagaimana cara kerja sistem tersebut sehingga kelebihan dan kekurangan sistem
dapat di ketahui. Analisis prosedur merupakan jalan informasi serta unit-unit di
dalam melakukan pengumpulan, penyusunan dan pengolahan data yang terjadi
antara bagian yang satu dengan bagian yang lainnya.Keterkaitan antara
masing-masing bagian tersebut saling terpadu, artinya saling memberikan informasi
secara jelas.Analisis sistem yang sedang berjalan terdiri atas:
A. Prosedur penginputan kode barang dari kebun.
B. Prosedur pengiriman barang ke cabang
C. Prosedur penjualan
A. Prosedur Penginputan Kode Barang
Prosedur ini merupakan proses penginputan kode barang yang berasal
dari kebun. Prosedur penginputan barang (gambar III.1) yang ada saat ini
akan dijelaskan sebagai berikut :
1. Ketika barang datang, barang langsung diserahkan ke admin untuk
dilakukannya proses pengkodean barang.
2. Admin mengisi form input barang agar tidak terjadi keliruan data.
3. Setelah form terisi maka data akan diarsipkan dan barang
Prosedur Pengiputan kode barang
Staff gudang admin
Form penginputan barang yang belum diisi
Form barang yang sudah diisi
Penyimpanan barang ke
gudang
A1
A1 : Arsip Form Kode barang
Gambar III.1 Prosedur Penginputan Kode Barang
B. Prosedur Pengiriman Barang Ke Cabang
Prosedur ini merupakan proses pengirman barang dari pusat ke cabang
(Gambar III.2) yang akan dijelaskan sebagai berikut :
1. Cabang akan memeriksa stok, jika stok hampir habis atau sudah
tidak tersedia maka cabang membuat daftar pemesanan barang ke
gudang pusat.
2. Pusat menerima daftar pesan barang dari cabang lalu pusat
mengecek barang tersebut, jika barang tersedia maka pusat akan
membuat surat jalan ldan membuat data pengiriman barang. Jika
barang tidak tersedia di pusat maka pusat akan membuat daftar
barang tidak tersedia lalu diarsipkan.
3. Cabang menerima surat jalan dan menerima data pengiriman dari
Gambar III.2 Prosedur Pengiriman Barang ke Cabang
C. Prosedur Penjualan Barang
Prosedur penjualan adalah proses yang dilakukan oleh bagian gudang
cabang karena adanya permintaan pemesanan dari konsumen (Gambar
III.3). Proses-proses yang dilakukan dalam prosedur penjualan.
1. Konsumen memesang kepada cabang perusahaan.
2. Cabang mengecek barang masih tersedia atau tidak, jika barang di
cabang tidak tersedia maka cabang akan mengiputkan barang tidak
tersedia ke sistem. Jika barang tersedia di cabang maka cabang
membuat daftar pesan barang tersedia lalu membuat faktur
penjualan.
3. Cabang memberikan faktur penjualan dan barang pesanankepada
4. Konsumen mengkonfirmasikan kepada cabang tentang proses
pembayaran, apakah dibayar tunai atau hutang. Jika melakukan
pembayaran secara tunai maka cabang akan membuatkan kwitansi
dan diserahkan kepada konsumen.
5. Jika konsumen melakukan sistem pembayaran dengan menghutang
atau mencicil maka data akan diinputkan ke sistem sebagai data
piutang.
Prosedur Penjualan
cabang konsumen
Pesanan Ditolak
Pengecekan stock barang Form Pemesanan Form Pemesanan
ditolak
Pesanan Diterima diterima
Cara bayar
tunai
Hutang
A
1
Membuat kwitansi kwitansi
Berdasarkan prosedur yang sudah ada terdapat skema relasi OLTP.
Skema relasi OLTP terdiri dari tabel – tabel berikut ini :
1. Tabel Cabang.
2. Tabel marketing.
3. Tabel konsumen.
4. Tabel kota.
5. Tabel pemesanan.
6. Tabel detail pemesenan.
7. Tabel pengiriman.
8. Tabel barang.
9. Tabel kategori.
10.Tabel User
Penjelasan struktur tabel dari masing-masing tabel yang ada di OLTP
adalah sebagai berikut:
1. Tabel Cabang
Tabel cabang merupakan tabel untuk menyimpan data cabang di PT
SSN, primary key di tabel ini adalah id_cabang.Untuk lebih jelasnya struktur
tabel cabang dapat dilihat pada tabel III.1 Tabel cabang.
Tabel III.1 Tabel Cabang
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
id_cabang Integer - PK NOT NULL, AUTO
INCREMENT
nama_cabang Varchar 100 NOT NULL
alamat_cabang Varchar 200 NOT NULL
no_telepon_cab
ang
2. Tabel Marketing
Tabel marketing merupakan tabel untuk menyimpan data pegawai
marketing yang bekerja di PT. SSN, primary key di tabel ini adalah
id_marketing.Untuk lebih jelasnya struktur tabel marketing dapat dilihat pada
tabel III.2 Tabel Marketing.
Tabel III.2 Tabel Marketing
Nama Field Tipe
Data
Ukuran Kunci Keterangan
id_marketing Integer - PK NOT NULL,
AUTO
INCREMENT
id_cabang Integer - FK reference
Tabel
cabang(‘id_ca bang’)
NOT NULL
nama_market
ing
Varchar 100 NOT NULL
alamat_mark
eting
Varchar 100 NOT NULL
no_telepon_
marketing
Varchar 13 NOT NULL ‘
3. Tabel Konsumen
Tabel konsumen merupakan tabel untuk menyimpan data konsumen
yang memesan barang ke PT. SSN, primary key di tabel ini adalah
id_konsumen.Untuk lebih jelasnya struktur tabel konsumen dapat dilihat pada
Tabel III.3 Tabel Konsumen
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
id_konsumen Integer - PK NOT NULL,
AUTO
INCREMENT
id_kota Integer FK reference
Tabel
kota(‘id_kota’)
NOT NULL
nama_konsumen Varchar 100 NOT NULL
email Varchar 30 NOT NULL
alamat_konsumen Varchar 100 NOT NULL
no_telepon Varchar 13 NOT NULL
4. Tabel Kota
Tabel kota merupakan tabel untuk menyimpan data kota yang akan
digunakan dalam input data konsumen, primary key di tabel ini adalah id_kota.
Untuk lebih jelasnya struktur tabel ukuran dapat dilihat pada tabel III.4 Tabel
kota.
Tabel III.4 Tabel Kota
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
id_kota Integer - PK NOT NULL, AUTO
nama_kota Varchar 100 NOT NULL
5. Tabel Pemesanan
Tabel pemesanan merupakan tabel untuk menyimpan data pemesanan
dari konsumen, primary key di tabel ini adalah id_pemesanan.Untuk lebih
jelasnya struktur tabel pesanan dapat dilihat pada.tabel III.5 Tabel
Pemesanan.
Tabel III.5 Tabel Pemesanan
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
id_pemesanan Integer - PK NOT NULL,
AUTO
INCREMENT
id_marketing Integer - FK
reference
Tabel
Marketing
(‘id_mark eting’)
NOT NULL
id_konsumen Integer - FK
reference
Tabel
Konsume
n
(‘id_kons umen’)
tanggal_pemesanan Date - NOT NULL,
FORMAT(Y
YYY-MM-DD)
status_pemesanan Varchar 20 NOT NULL
jenis_pembayaran Varchar 6 NOT NULL
total_harga_pemesa
nan
Double - NOT NULL
6. Tabel Detail Pemesanan
Tabel detail pemesanan merupakan tabel yang berhubungan dengan
tabel pemesanan. Untuk lebih jelasnya struktur tabel pesanan dapat dilihat
pada.tabel III.6 Tabel Pemesanan.
Tabel III.6 Tabel Detail Pemesanan
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
id_pemesanan Integer - PK NOT NULL,
AUTO
INCREMENT
id_barang Integer - FK
reference
Tabel
Barang
(‘id_baran g’)
NOT NULL
7. Tabel Pengiriman
Tabel pengiriman merupakan tabel untuk menyimpan data pengiriman
dari pesanan konsumen, Untuk lebih jelasnya struktur tabel pengiriman dapat
dilihat pada.tabel III.7 Tabel Pengiriman.
Tabel III.7 Tabel Pengiriman
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
id_pengiriman Integer - PK NOT NULL
id_pemesanan Varchar 20 NOT NULL
tanggal_pengi
riman
Date - NOT NULL,
FORMAT(Y
YYY-MM-DD)
8. Tabel Barang
Tabel barang merupakan tabel untuk menyimpan data barang yang
dipesan oleh konsumen, primary key di tabel ini adalah id_barang.Untuk
lebih jelasnya struktur tabel barang dapat dilihat pada tabel III.8 Tabel
Barang.
Tabel III.8 Tabel Barang
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
id_barang Integer - PK NOT NULL,
AUTO
INCREMENT
nama_barang Varchar 100 NOT NULL
satuan Varchar 50 NOT NULL
keterangan Varchar 200 NOT NULL
9. Tabel Kategori
Tabel kategori merupakan tabel untuk menyimpan data kategori yang
ada di PT. SSN, primary key di tabel ini adalah id_kategori.Untuk lebih
jelasnya struktur tabel kategori dapat dilihat pada tabel III.9 Tabel Kategori.
Tabel III.9 Tabel Kategori
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
id_kategori Integer - PK NOT NULL,
AUTO
INCREMENT
nama_kategori Varchar 100 NOT NULL
10.Tabel User
Tabel user merupakan tabel untuk menyimpan data user yang ada di
PT. SSN, Untuk lebih jelasnya struktur tabel user dapat dilihat pada tabel
Tabel III.10 Tabel User
Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan
User_name Integer - PK NOT NULL, AUTO
INCREMENT
password Varchar 50 NOT NULL
level Varchar 50 NOT NULL
Seluruh tabel diatas akan berelasi dan untuk bisa melihat lebih jelas
relasinya dapat dilihat pada gambar III.4 Skema Relasi OLTP.
III.1.3. Analisis Aturan Bisnis
Analisis aturan bisnis adalah suatu kumpulan pekerjaan yang saling
terkait untuk menyelesaikan suatu masalah tertentu.Suatu aturan bisnis harus
memiliki batasan, masukan, serta keluaran yang jelas. Aturan bisnis yang terdapat
di PT. Sewu Segar Nusantara berdasarkan dengan prosedur yang sedang berjalan
adalah sebagai berikut :
a. Penjadwalan pengiriman pesanan
Pada proses pengiriman ini terdapat beberapa aturan bisnis diantaranya :
1. Pengiriman pesanan dilakukan berdasarkan waktu yang telah disepakatu
dalam form pemesanan.
2. Bagian gudang berkoordinasi kepada supir tentang tempat tujuan
pengiriman barang.
3. Jika terdapat penolakan barang dari konsumen karena barang rusak maka
supir harus mengembalikan lagi ke gudang.
4. Laporan pengiriman barang diserahkan kepada divisi yang
membutuhkannya.
b. Laporan Rekapitulasi Pendapatan
Pada proses pembuatan laporan rekapitulasi pendapatan terdapat beberapa
aturan bisnis, diantaranya :
1. Pembuatan laporan rekapitulasi pendapatan dilakukan dalam periode
maksimal satu minggu kebelakang.
2. Pembuatan laporan rekapitulasi pendapatan dilakukan dengan
mencocokkan laporan rekapitulasi pengiriman.
3. Laporan rekapitulasi pendapatan harus dikirimkan kepada divisi terkait
yang membutuhkannya setiap bulannya.
c. Pembuatan Laporan di Divisi Pemasaran dan Penjualan
Pada proses pembuatan laporan di divisi pemasaran dan penjualan terdapat
beberapa aturan bisnis, diantaranya :
1. Pembuatan laporan dilakukan setiap bulannya setelah laporan rekapitulasi
2. Pembuatan laporan dilakukan oleh Kepala Divisi Penjualan yang hasilnya
harus diketahui oleh Manajer Pemasaran.
Selain aturan bisnis pada sistem yang berjalan, akan ada aturan bisnis pada
sistem yang akan dibangun, yaitu :
a. Dalam memberikan informasi dilakukan dengan cara melihat tampilan
dashboard.
b. Dengan tampilan dashboard diharapkan dapat memberikan informasi strategis
untuk perusahaan.
c. Dalam memberikan informasi dapat dilakukan dengan memilih interval waktu
yang diinginkan.
d. Petugas yang berhak untuk merubah database data mart adalah Manajer
Pemasaran, sedangkan Kepala Divisi Penjualan hanya dapat melihat hasil
dashboard saja.
III.1.4. Analisis Kebutuhan Informasi Strategis
Analisis kebutuhan informasi strategis adalah tahap menganalisa
informasi apa saja yang dibutuhkan yang natinya akan ditampilkan dalam
tampilan dashboard. Berdasarkan hasil wawancara, pihak PT. Sewu Segar
Nusantara menginginkan informasi yang terdiri dari :
a. Memberikan Informasi pemesanan barang dan pengiriman barang bertujuan
untuk melihat tercapai atau tidak tercapainya pengiriman barang.
b. Informasi peringkat 5 konsumen berdaya beli tinggi yang tujuannya untuk
mengetahui peningkatan atau penurunan pemesanan dari konsumen.
c. Informasi konsumen yang berdaya beli rendah yang tujuannya untuk
memantau para konsumen. Informasi tersebut akan diberitahukan kepada
marketing yang bertujuan untuk mengajak konsumen meningkatkan
pemesanan.
d. Informasi jumlah barang terlaris yang dilihat berdasarkan banyaknya
e. Informasi 5 peringkat marketing terbaik dari seluruh cabang yang dilihat
berdasarkan banyaknya jumlah pemesanan yang dimiliki marketing tersebut.
f. Informasi 5 peringkat cabang teratas yang dilihat berdasarkan jumlah
pengiriman barang di tiap – tiap cabang dan informasi jumlah konsumen yang
dimiliki oleh setiap cabang.
g. Informasi grafik pengiriman dalam periode 1 tahun.
III.1.4.1 Analisis Komponen Dashboard
Pada penerapan business intelligence di PT. Sewu Segar Nusantara
komponen dashboard yang digunakan adalah grafik (Bar Chart) dan diagram
lingkaran (diagram pie). Dengan menggunakan diagram grafik dan lingkaran
diharapkan dapat menyimpulkan informasi secara cepat dan tepat, karena diagram
grafik dan lingkaran adalah diagram yang sudah umum dijumpai. Berikut
merupakan penyajian informasi menggunakan diagram lingkaran dan grafik :
1. Penyajian Informasi Menggunakan Grafik
Gambar III.5 merupakan penyajian informasi pemesanan dan
pengiriman menggunakan grafik :
Gambar III.5 Penyajian Informasi Dengan Grafik
Berdasarkan gambar III.5 dapat dilihat jumlah pemesanan lebih besar dibandingan
2. Penyajian Informasi Menggunakan Diagram Lingkaran.
Gambar III.6 merupakan penyajian informasi konsumen dan
pengiriman menggunakan lingkaran :
Gambar III.6 Penyajian Informasi Dengan Diagram Lingkaran
Diagram lingkaran mempunyai keuntungan tidak terlalu besar dan berguna
untuk menunjukkan dan membandingkan proporsi dari data. Berdasarkan
gambar III.6 dapat secara mudah mengetahui persentase barang barang
terlaris dipasaran.
III.1.5. Analisis Arsitektur Data Warehouse
Analisis arsitektur ini terbagi dalam empat layer, yaitu analisis
source layer, analisis data staging, analisis data warehouse layer, dan layer
analysis
1. Analisis Source Layer
Pada lapisan ini data masih berupa operasional data. Sumber data yang
akan digunakan pada pembangunan data warehouse ini sudah berupa data
logic yang ada di database OLTP. Skema relasi database yang ada di PT.
2. Analisis Data Staging
Pada lapisan ini, data operasional akan diekstrak (proses ETL) ke dalam
data warehouse. Proses ETL terdiri dari tiga langkah yaitu:
a. Extract
Proses Extract data dari tabel yang ada dalam OLTP, data yang akan
di-ekstract adalah data maksimum satu bulan terakhir. Setiap kali melakukan
proses ekstract akan diminta rentang waktunya. Tabel III.11 menunjukkan
tabel beserta field yang di-extract.
Tabel III.11 Tabel Extract.
No. Nama Tabel Field
1 Tabel Cabang id_cabang
nama_cabang
alamat_cabang
no_telepon_cabang
2 Tabel Marketing id_marketing
nama_marketing
alamat_marketing
email_marketing
no_telepon_marketing
3 Tabel Konsumen id_konsumen
nama_konsumen
5 Tabel Pemesanan id_pemesanan
tanggal_pemesaanan
Id_marketing
Id_konsumen
jenis_pembayaran
total_harga_pemesanan
6 Tabel detai
pemesanan id_pemesanan
id_barang
jumlah_pemesanan
7 Tabel Pengiriman tanggal_kirim
jumlah
total_harga
8 Tabel Barang id_barang
nama_barang
jumlah_barang
harga
9 Tabel Kategori id_kategori
nama_kategori
10 Tabel User Username
Password
Level
b. Transform
Proses transform yang dilakukan adalah cleaning dan conditioning.
3. Cleaning
Proses cleaning membersihkan data-data yang tidak perlu dari tabel
yang telah di-extract yaitu menghilangkan filed yang tidak terpakai.
Berikut merupakan namafield yang dihilangkan dalam proses
cleaning:
a) Pada tabel marketing tidak memerlukan field
alamat_marketing dan no_telepon.
b) Pada tabel konsumen tidak memerlukan field
alamat_marketing, email dan no_telepon.
c) Pada tabel pemesanan tidak memerlukan field
d) Pada tabel barang tidak memerlukan field jumlah_barang
dan harga.
Data yang semula seperti tabel III.11 setelah melalui proses cleaning akan
menjadi seperti tabel III.12 Tabel Cleaning.
III.12 Tabel Cleaning
c. Loading
Setelah data di extractdan di transform, selanjutnya data tersebut
dimasukkan ke dalam data warehouse. Proses loading pada aplikasi data
warehouse akan dilakukan secara otomatis setelah proses transform selesai.
Teknik yang digunakan adalah update. Proses ini akan langsung meng-update
data warehouse tanpa merubah data yang sudah ada.
3. Analisis Data Warehouse Layer
Pada lapisan ini, data yang sudah melalui proses ETL akan disimpan pada
Berdasarkan analisis kebutuhan informasi yang dilakukan diatas, maka
dibuatlah perancangan data warehose. Nantinya akan dibutuhkan dua tabel
fakta yaitu tabel fakta pemesanan dan tabel fakta belanja. Selain itu akan ada
tabel dimensi yang akan digunakan bersama dalam beberapa tabel fakta.
Melihat dari kebutuhan tersebut, maka skema data warehouse yang akan
digunakan adalah snowflake. Untuk lebih jelasnya, skema relasi data
warehouse dapat dilihat pada gambar III.7 Skema Data Warehouse.
Gambar III.7 Skema Data Warehouse
Tabel III.13 menunjukkan jenis dari masing-masing tabel yang ada pada skema
Tabel III.13 Penjelasan Tabel Skema Data Warehouse
No. Nama Tabel Jenis Tabel
1 Dim_cabang Dimensi
2 Dim_marketing Dimensi
3 Dim_konsumen Dimensi
4 Dim_kota Dimensi turunan konsumen
5 Fact_pemesanan Fakta
6 Fact_detail_pemesanan Fakta
7 dim_pengiriman Dimensi
8 Dim_barang Dimensi
0 Dim_user Dimensi
10 Dim_waktu Dimensi turunan pemesanan
11 Dim_kategori Dimensi turunan barang
Tabel fakta dan dimensi yang digunakan dalam warehouse berasal dari
skema relasi OLTP yang sudah ada dan telah melalui proses ETL.
Tabel III.14 menunjukkan proses mapping dari tabel sumber data ke tabel
tujuan beserta field yang sudah melalui proses ETL.
Tabel III.14 Tabel ETL
No Nama tabel Field Tabel tujuan
1 Tabel_cabang id_cabang dim_cabang
5 Tabel pemesanan
id_pemesanan Fact Pemesanan
tanggal_order Dim_waktu
total_harga
6 Tabel
Pengiriman
jumlah
dim_pemesanan total_harga
7 Tabel Barang id_barang Dim_barang
nama_barang
8 Tabel kategori id_kategori Dim_kategori
nama_kategori
III.1.6. Analisis Keputusan Akhir Business Intelligence
Merupakan bagaimana menentukan keputusan akhir yang akan diambil
yang dikenal sebagai decision making process. Walaupun metodologi business
intelligence berhasil diterapkan, pilihan untuk mengambil sebuah keputusan tetap
ada ditangan para pengambil keputusan tersebut. Berikut merupakan contoh kasus
dalam penerapan bisnis intelijen berbentuk dashboard yang akan dijelaskan pada
III.8. Penerapan bisnis intelijen
Gambar diatas merupakan sebuah sistem yang tujuannya
menyampaikan data menjadi data yang lebih bermanfaat, karena data akan diolah
dan diproses lalu dijadikan sebuah informassi yang berguna bagi user, sehingga
user dapat mengerti informasi yang telah disampaikan karena lebih mudah untuk
dipahami. Penyampaian informasi ke dalam bentuk grafik dan diagram bertujuan
untuk mempercepat dalam mengambil suatu keputusan.
III.1.7. Analisis Spesifikasi Perangkat Lunak
Analisis spesifikasi perangkat lunak berisi deskripsi dari kebutuhan
perangkat lunak yang akan dibangun baik kebutuhan fungsional maupun
fungsional dapat dilihat pada Tabel III.15 dan deskripsi kebutuhan non-fungsional
dapat dilihat pada Tabel III.16.
Tabel III.15 Tabel Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Fungsional
Kode
Kebutuhan Kebutuhan
SKPL-F-1 Sistem dapat mengambil dara dari sumber data ke database
data warehouse
SKPL-F-2 Sistem dapat melakukan kegiatan membersihkan data dari
field yang bernilai null.
SKPL-F-3 Sistem dapat melakukan kegiatan perubahan format data
sesuai kebutuhan data warehouse.
SKPL-F-4 Sistem dapat melakukan kegiatan load data ke dalam data
warehouse.
SKPL-F-5 Sistem dapat melakukan analisis terhadap data pemesanan.
SKPL-F-6 Sistem dapat melakukan analisis terhadap data pengiriman.
SKPL-F-7 Sistem dapat menampilkan hasil analisis berupa data dan
dashboard.
Tabel III.16 Tabel Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Non-fungsional
Kode
Kebutuhan
Kebutuhan
SKPL-NF-1 Sistem dapat berjalan pada platform windows.
SKPL-NF-2 Sistem dapat berjalan pada hardware berspesifikasi
menengah.
SKPL-NF-3 Pengguna dari sistem ini adalah manajer pemasaran dan
penjualan, dan Managing Director (MD).
SKPL-NF-4 Bahasa pemograman yang digunakan adalah PHP
III.1.8. Analisis Kebutuhan Non Fungsional
Analisis kebutuhan non-fungsional adalah tahap analisis untuk
mengetahui spesifikasi kebutuhan untuk sistem.Spesifikasi kebutuhan meliputi
analisis perangkat keras, analisis perangkat lunak, dan analisis kebutuhan
perangkat pikir.
1. Analisis Kebutuhan Perangkat Keras
Analisis kebutuhan perangkat keras adalah tahap analisis terhadap
perangkat keras yang sudah ada dan digunakan di PT. Sewu Segar Nusantara,
serta analisis terhadap kebutuhan minimum perangkat keras untuk menjalankan
aplikasi ini. Spesifikasi perangkat keras yang ada di PT. Sewu Segar Nusantara
adalah sebagai berikut:
1. Processor : Intel Dual Core, 2.6 GHz
2. Memory : RAM 2 GB
3. Harddisk : 250 GB
