PEMANFAATAN DATAWAREHOUSE
UNTUK KEGIATAN PENJUALAN,
PEMBELIAN, DAN RETUR PADA
PT. INTERKOS JAYA BHAKTI
Abstrak
TUJUAN PENELITIAN, adalah menganalisis proses bisnis pembelian, penjualan, dan retur pada PT. Interkos Jaya Bhakti untuk mengetahui dan mengidentifikasi kebutuhan informasi pihak eksekutif dan merancang data warehouse untuk mendukung pengambilan keputusan.
METODE PENELITIAN, yang digunakan adalah metode analisis dan perancangan. Metode analisis dilakukan dengan teknik memeriksa dokumen, wawancara, pengamatan, serta studi pustaka. Metode perancangan dilakukan dengan cara pembuatan metadata, skema bintang, transformasi, dan rancangan aplikasi data
warehouse.
HASIL YANG DICAPAI, dari penelitian yang dilakukan adalah membangun data
warehouse sehingga memberi manfaat dalam penulusuran informasi terkait dapat
dilakukan dengan mudah dan fleksibel.
SIMPULAN, yang dapat diambil adalah perancangan data warehouse mempermudah eksekutif untuk melihat informasi yang dibutuhkan sehingga memberikan evaluasi untuk mempercepat pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Pemanfaatan, data warehouse, keputusan
I.
PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang pesat, untuk mendukung kinerja strategi suatu bisnis dalam perusahaan diperlukan teknologi informasi yang baik. Hal ini membuat teknologi informasi menjadi kekuatan bagi perusahaan dan memiliki peranan yang penting dalam strategi perusahaan. Untuk mencapai poin tersebut, perusahaan perlu mengalokasikan sebagian anggaran untuk pembangunan teknologi informasi yang up-to-date. Dengan berkembangnya perusahaan maka perusahaan mempunyai data operasional dari transaksi sehari-hari yang harus disimpan di dalam database. Di suatu sisi bahwa penyimpanan database mengalami peningkatan dari waktu ke waktu, di sisi lainnya para eksekutif harus mengambil keputusan manajemen yang diambil dari informasi yang didapatkan dari database. Oleh sebab itu maka sangat penting untuk menyajikan informasi yang cepat, tepat, dan akurat yang berguna untuk para eksekutif untuk referensi pengambilan keputusan strategis.
Untuk mempermudah perusahaan dalam proses analisis database diperlukan suatu arsitektur data yang tidak memerlukan biaya dan waktu lama. Data warehouse adalah salah satu bentuk konsep dari arsitektur dimana merupakan pusat dari informasi dan pemrosesan sistem pendukung keputusan. Dengan adanya data warehouse, memudahkan khususnya bagi para eksekutif dalam memperoleh informasi yang jelas, mudah dimengerti, dan sesuai dengan kebutuhan dan menganalisisnya menjadi keputusan.
PT. Interkos Jaya Bhakti merupakan perusahaan yang bergerak di bidang logistik kecantikan khususnya kosmetik dan perawatan tubuh. Saat ini PT. Interkos Jaya Bhakti telah membuka cabang toko penjualan yang tersebar di mal-mal yang ada di Jakarta serta kota besar di Indonesia. Seiring dengan bertambahnya cabang toko yang ada, semakin banyak dan kompleks pula data operasional yang harus diolah. Data transaksi yang besar menyulitkan pihak perusahaan dalam menganalisis data tersebut. Pembuatan laporan yang sesuai dengan keinginan pihak eksekutif sering membutuhkan waktu yang cukup lama. Demikian pula dengan laporan yang disediakan sistem yang telah ada, hanya menyediakan informasi yang terbatas bagi pihak eksekutif. Hal ini mengakibatkan keputusan yang dibuat oleh pihak eksekutif manajemen menjadi kurang maksimal.
Untuk dapat menangani data dalam jumlah besar dan memanfaatkannya semaksimal mungkin bukanlah hal yang sepele. Oleh karena itu, diperlukan analisis dan perancangan teknologi informasi yang lebih lanjut dan sesuai, yaitu data warehouse, yang dapat mempercepat proses pengumpulan data untuk pembuatan laporan sehingga proses pengambilan keputusan menjadi cepat dan dapat dilihat dari berbagai dimensi.
Seperti yang dikajikan oleh jurnal ilmiah yang berjudul “ Perancangan Struktur
Data Warehouse Untuk Mendukung Perencaaan Pemasaran Produk Menggunakan Star
Scheme” (Dewi Kania Widyawati, 2012, p1, vol.6) bahwa dengan dengan dibangunnya data warehouse, penulusuran informasi tentang produk menjadi lebih mudah dan fleksibel. Informasi yang disajikan dari data warehouse membantu pimpinan perusahaan dalam evaluasi dan perencanaan dan proses evaluasi kinerja pemasaran agen pemasaran produk pada wilayah pemasaran tertentu. Juga membantu perusahaan dalam mencermati trend barang yang diminati pada masing-masing wilayah pemasaran. Hal ini menjadi salah satu pedoman dalam penulisan skripsi yang mencermati penelusuran pihak eksekutif dalam hal yang berhubungan dengan pemasaran produk.
Tujuan dari penulisan skripsi adalah melakukan analisis kebutuhan informasi dan system basis data yang berjalan untuk mengetahui masalah yang dihadapi, mengidentifikasi informasi mengenai kebutuhan eksekutif yang berguna untuk perancangan data warehouse, dan merancang data warehouse sesuai analisis.
II.
METODOLOGI
Pada metode analisis ini akan dilakukan pengumpulan data dengan teknik fact-finding (Thomas Connoly dan Carolyn Begg, 2010, 102), menggunakan empat dari lima teknik yang ada meliputi:
a. Examining documentation
Memeriksa dokumentasi dapat bermanfaat ketika mencoba untuk mendapatkan infromasi tentang kebutuhan database muncul.
b. Interviewing
Wawancara merupakan hal yang paling umum dilakukan dalam mencari fakta. Wawancara memungkinkan informasi didapatkan dari individu, muka ke muka.
c. Observing the organization in operation
Pengamatan adalah salah satu teknik mencari fakta yang terbukti efektif untuk memahami sistem. Dengan teknik ini, kita dapat berpartisipasi atau menonton orang melakukan aktivitas untuk belajar tentang sistem.
d. Secondary research
Salah satu teknik pencarian fakta yang bermanfaat adalah riset aplikasi dan masalah yang terjadi. Jurnal perdagangan komputer, buku referensi, dan web yang merupakan sumber informasi yang banyak.
Metode perancangan data warehouse yang digunakan adalah Nine-step
Methodology menurut Kimball. Kesembilan tahapan itu diantaranya:
1. Pemilihan proses (Choosing the process) 2. Pemilihan sumber (Choosing the grain)
3. Identifikasi dan penyesuaian dimensi (Identifying and conforming the
dimension)
4. Memilih fakta (Choosing the facts)
5. Menyimpan kalkulasi awal ke dalam tabel fakta (Storing pre-calculation in the
fact table)
6. Melengkapi tabel dimensi (Rounding out the dimension table)
7. Pemilihan durasi pada basis data (Choosing the duration of the database)
8. Melacak perubahan perlahan pada tabel dimensi (Tracking slowly changing
dimension)
9. Memutuskan prioritas query dan mode query (Deciding the query priorities and
the querymode)
Dalam perancangan data warehouse PT. Interkos Jaya Bhakti menggunakan
data warehouse terpusat (centralized). Data-data yang ada di dalam database
operasional perusahaan dipilih berdasarkan kebutuhan pelaporan perusahaan kemudian dipindahkan ke dalam satu tempat penyimpanan yang besar. Namun sebelum data tersebut disimpan dalam satu tempat, data tersebut telah ditransformasikan terlebih dahulu sehingga data warehouse yang terbentuk menjadi konsisten.
Ada beberapa alasan menjadi dasar penggunaan data warehouse terpusat, yaitu: 1. Dengan menggunakan data warehouse terpusat berarti mempermudah kontrol
terhadap data warehouse.
2. Dengan menggunakan data warehouse terpusat berarti memiliki konsistensi dibandingkan menggunakan data warehouse terdistribusi.
3. Dengan menggunakan data warehouse terpusat berarti menghemat biaya dan mempermudah dalam proses pemantauan.
Berikut adalah gambar arsitektur data warehouse yang digunakan:
Gambar 1 Arsitektur CentralizedData Warehouse PT. Interkos Jaya Bhakti Dari arsitektur data warehouse pada PT. Interkos Jaya Bhakti di atas, memiliki komponen sebagai berikut:
1. Data Sources / OLTP (Online Transaction Processing)
Data Sources merupakan sumber data transaksi pada PT. Interkos Jaya Bhakti yang
akan di buatkan data warehouse yang berasal dari database / OLTP yang berjalan yang bersifat sementara dan akan di transfer data dari OLTP ke OLAP sehingga tidak akan mengganggu kinerja sistem. Setelah itu data dari OLTP tersebut akan di lakukan ETL (Extract Transform Loading) dan hasilnya akan di simpan ke dalam
data warehouse.
2. ETL (Extract Transform Loading) Processing
Proses ETL (Extract transform loading), adalah sebagai berikut:
- Extract: Mengambil dan memilih data dari OLTP / sumber data untuk digunakan
dalam menganalisis data.
- Transform: Mengubah data kedalam bentuk yang sama dan konsisten antara data type dan data length. Proses tersebut sangat penting dilakukan jika data berasal
dari bebagai macam jenis format yang berbeda.
- Loading: Menyimpan hasil data transform ke dalam data warehouse. 3. Data Warehouse
Merupakan tempat penyimpanan data yang telah mengalami proses ETL. Data tersebut bersifat histori dengan jangka waktu min 5 tahun dan tidak boleh mengalami perubahan kembali setelahnya. Data yang berada di dalam data warehouse nantinya akan di gunakan untuk menganalisis dan mengambil keputusan dan tindakan apa yang harus dilakukan untuk memperbaiki penurunan kinerja jika suatu saat mengalami penurunan.
4. OLAP (Online Analysis Processing)
OLAP memudahkan bagi pengguna untuk menganalisa data dengan menggunakan
view multidimensional karena OLAP dapat dilihat dari berbagai dimensi.
5. Users
Merupakan pengguna yang akan menggunakan dan mengakses komponen data yang tersimpan ke dalam data warehouse. Dengan aplikasi tersebut, users dapat
melakukan kegiatan seperti analisis data dan membuat laporan untuk mendukung pengambilan keputusan.
Snowflake Schema
Pada perancangan ini, bentuk skema yang dipilih adalah snowflake schema, karena skema ini merupakan skema yang memliki kecepatan dalam memindahkan data dari data OLTP ke dalam metadata, sebagai kebutuhan dari alat pengambilan keputusan tingkat tinggi, dan lebih nyaman dalam penggunaan. Ada 3 snowflake schema yang dihasilkan dalam perancangan ini, yaitu:
Gambar 2 Snowflake Schema Fakta Pembelian
Gambar 4 Snowflake Schema Fakta Retur
Rancangan Implementasi
Dalam mendukung implementasi dari data warehouse yang telah dibuat sebelumnya, maka proses perancangan diperlukan agar implementasi data warehouse berjalan dengan baik. Beberapa hal yang harus diperhatikan dalam proses perancagan implementasi data warehouse.
Dukungan Perangkat Keras Dukungan Perangkat Lunak
Implementation Plan Data Warehouse
III. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis dan penelitian yang dilakukan pada PT. Interkos Jaya Bhakti, maka dapat ditarik simpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan sistem yang ada saat ini, pihak eksekutif PT. Interkos Jaya Bhakti mengalami kesulitan dalam melakukan analisis berdasarkan informasi yang ada. Data yang dipergunakan berasal dari data operasional bulan sebelumnya dan informasi yang dihasilkan saat ini hanya dapat dilihat dari satu dimensi dan masih bersifat detil.
2. Aplikasi data warehouse dapat memperlihatkan informasi mengenai pembelian barang, penjualan barang, serta retur dalam bentuk tabel dan grafik sehingga memudahkan eksekutif untuk melihat informasi yang dibutuhkan dan juga mempercepat pengambilan keputusan.
UTILIZATION OF USING
DATAWAREHOUSE INCLUDE SALE,
PURCHASE, AND RETURNS PT.
INTERKOS JAYA BHAKTI
Richard Setiawan
Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia
Nicodemus Widya
Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesiadan
Williams Koh
Abstract
RESEARCH GOAL to analyze the business of purchasing, selling, and returns of PT. Interkos Jaya Bhakti to find and identify the information needs of executives and designing a data warehouse to support decision making.
RESEARCH METHODS used a method of analysis and design. The method of analysis was done by using examining documentation, interviewing, and observation the organization in operation, and secondary research. Design method was done by way of creating metadata, star schema, transformations, and design of data warehouse applications.
THE RESULTS ACHIEVED of the research to build a data warehouse that provides benefit in search the related information can done easily and flexibly.
CONCLUSION of designing a data warehouse to facilitate executives see the information needed to provide an evaluation to speed up decision making.
Key words: Utilization, data warehouse, decision
I.
INTRODUCTION
Along with the rapid development of information technology, to support the performance of the company’s business strategy required a good information technology. This makes information technology be a force for company and have an important role in corporate strategy. To reach that point, companies need to allocate part of the budget for the development of information technology is up-to-date. With the development of the company then the company has the operational data of the daily transaction that must be stored in the database. On the one hand that the database storage has increased from time to time, on the other hand the executives to take management decision are taken from the information
To facilitate the company in the process of database analysis need a data architecture that does not require the cost and time. Data warehouse is one form of architectural concept which is central to processing information and decision support systems. With the data warehouse, making it easier especially for executives to obtain information that is clear, easy, to understand, and in accordance with the needs and analyze a decision.
PT. Interkos Jaya Bhakti is a company engaged in the field of logistics in particular cosmetic in particular cosmetic beauty and body treatments. Currently PT. Interkos Jaya Bhakti has opened branches store sales spread over the existing malls in Jakarta and major cities in Indonesia. Along with the increase in existing store branches, more numerous and often complex operational data that must be processed. Mass transaction data complicate the company in analyzing the data. Making a report in accordance with the wishes of the executive often takes quite a long time. Similarly, the report provided by the existing system, only provide limited information for the
executives branch. This resulted in a decision made by the executive management not optimal.
To able to handle large amounts of data and use it as much as possible is not a trivial thing. Therefore, the necessary analysis and design technology further information and accordingly, the data warehouse, which can speed up the process of collecting data for report generation so that the decision making process to be fast and can be viewed from different dimensions.
As studied by the scientific journal entitled “Perancangan Struktur Data
Warehouse Untuk Mendukung Perencaaan Pemasaran Produk Menggunakan Star
Scheme” (Dewi Kania Widyawati, 2012, p1, vol.6) that with the build of the data warehouse, finding information about products to be more easily and flexible. The information is presented from a data warehouse helps corporate leaders in the evaluation and planning and performance evaluation process marketing in marketing agency to market the product in a particular region. Also helps companies examine trends in desired goods in each market area. This has become one of the guidelines in the writing thesis for looking at executive in matters relating to the marketing of products.
The purpose of the thesis is to analyze information needs and system databases that run to determine the problems encountered, identifying information about the needs of executives that are useful for data warehouse design, and design the appropriate analytical data warehouse.
II.
METHODOLOGY
On this method of analysis will be carried out data collection with a fact-finding technique (Thomas Connolly and Carolyn Begg, 2010, p102), using four of five existing techniques include:
a. Examining documentation
Check the documentation can be useful when trying to obtain information about the database needs.
b. Interviewing
Interviewing is the most common thing done in finding the facts. Interviews allow information obtained from an individual, face to face.
c. Observing the organization in operation
Observation is one of the techniques that have proven effective for facts to understand the system. With this technique, we can participate or watch people perform activities to learn about system.
d. Secondary research
One useful technique is the fact-finding research applications and problems that occur. Computer trade journals, reference books, and web are a lot of resources.
Data warehouse design method that used is a Nine-Step Methodology according to Kimball. The nine stages that include:
1. Choosing the process 2. Choosing the grain
3. Identifying and conforming the dimension 4. Choosing the facts
5. Storing pre-calculation in the fact table 6. Rounding out the dimension table 7. Choosing the duration of the database 8. Tracking slowly changing dimension
9. Deciding the query priorities and the querymode
In designing the data warehouse PT. Interkos Jaya Bhakti using a centralized data warehouse. The data is in the database operational reporting needs of companies selected by the company and then moved into one large storage space. However, before the data is stored in one place, the data has been transformed in advance so that the data warehouse is formed into consistent.
There are several reasons to use centralized data warehouse.
1. By using a centralized data warehouse means easier control of the data warehouse.
2. By using a centralized data warehouse means having consistency compared using a distributed data warehouse.
3. By using a centralized data warehouse saving the cost and simplify the monitoring process.
Here is the picture of the data warehouse architecture used.
Figure 1 Architecture CentralizedData Warehouse PT. Interkos Jaya Bhakti From the data warehouse architecture on PT. Interkos Jaya Bhakti above, has the following components:
1. Data Sources / OLTP (Online Transaction Processing)
Data Sources is a source transaction data on PT. Interkos Jaya Bhakti string together that will be derived from the data warehouse of database / OLTP running that temporary and will be in the data transfer from OLTP to OLAP so it will not interfere with the performance of the system. After the data from the OLTP will be doing ETL (Extract Transform Loading) and the result will be stored into the data warehouse.
2. ETL (Extract Transform Loading) Processing
ETL (Extract transform loading) process are as follows:
- Extract: Taking and select data from OLTP / data sources to used in analyzing the data.
- Transform: Change the data into the same shape and consistent between the data type and data length. This process is very important to do if the data comes from various different types of formats.
- Loading: Saving results transform the data not the data warehouse.
3. Data Warehouse
A data storage area that has experienced ETL process. The data is a period of history with min 5 years and should not be changed back later. Data residing in the data warehouse will be used to analyze and make decisions, and what actions should be taken to improve performance degradation if a time has decreased.
4. OLAP (Online Analysis Processing)
OLAP makes it easy for users to analyze the data using a multidimensional view as OLAP can be seen from various dimensions.
5. Users
User who will use and access the component data stored in the data warehouse. With the application, users can perform activities such as data analysis and create reports to support decision making.
Snowflake Schema
In this design, the form chosen scheme was snowflake schema, because this scheme which possess speed in moving data from OLTP to the data in the metadata, as the needs of high-level decision-making tools, and more comfortable in use. There are 3 snowflake scheme generated in this design.
Figure 2 Snowflake Schema of Purchase Fact Table
Gambar 3 Snowflake Schema of Sale Fact Table
Figure 5 Whole Snowflake Table
Draft Implementation
In support of the implementation of a data warehouse that has been made previously, the design process is necessary so that the data warehouse implementation run well. Something must be considered in the process of implementing a data warehouse.
Hardware support Software support
Implementation Plan Data Warehouse
III. CONCLUSIONS
Based on the analysis and research conducted at PT. Interkos Jaya Bhakti, the following conclusion can be drawn:
1. Under the current system, the executive PT. Interkos Jaya Bhakti has difficulty in doing the analysis based on existing information. The data used are from the previous month operational data and information generated at this time can only see from one dimension and still be detailed.
2. Data warehouse applications can display information about the purchase of goods, sale of goods, as well as returns in the form of tables and graphs making it easier for executives to view the required information and also speed up decision making.
