60
PERANCANGAN DATA WAREHOUSE YANG DIUSULKAN
4.1. Arsitektur Data Warehouse
Dalam perancangan data warehouse pada Rumah Sakit Husada menggunakan
data warehouse terpusat (centralized data warehouse). Arsitektur ini merupakan bentuk
terbaik yang sesuai untuk Rumah Sakit Husada. Arsitektur ini pada intinya adalah mengumpulkan beberapa sumber yang terpisah kedalam satu wadah terpusat, kemudian data yang telah dikumpulkan akan disebar ke dalam fungsinya masing-masing untuk selanjutnya dapat digunakan oleh bagian-bagian sesuai kebutuhan.
Ada beberapa alasan yang menjadi dasar penggunaan data warehouse terpusat, yaitu:
1. Mengurangi redundansi data karena data dikelola dalam satu tempat penyimpanan terpusat.
2. Mempermudah proses pemantauan dan pemeliharaan data warehouse karena semua data-nya dikumpulkan dalam sebuah tempat penyimpanan khusus.
Gambar 4.1 Arsitektur Data Warehouse Terpusat pada Rumah Sakit Husada
Berdasarkan gambar di atas terdapat komponen – komponen penyusun sistem yang saling berhubungan, yaitu:
1. Data Sources
Data sources adalah sumber data yang menjadi bahan untuk digunakan dalam
pembuatan suatu data warehouse. Sumber data disini berasal dari basis data rawat jalan, basis data rawat inap dan basis data kamar duka. Masing-masing basis data ini berdiri terpisah, sehingga menimbulkan resiko redudansi dan integrasi yang kurang baik. Data dari masing-masing basis data akan mengalami proses transformasi dan hasilnya akan dimasukkan ke dalam data warehouse. 2. Data Transformation
Data transformation yaitu sebuah proses perubahan format data yang berasal
dari basis data operational ke dalam data warehouse dan data eksternal yang berhubungan dengan perusahaan. Data transformation pada data warehouse ini dimulai saat menyatukan dan mengambil data dari ke 3 basis data yang ada dengan cara transformation ke dalam satu tempat penyimpanan.
3. Data Warehouse
Data warehouse RS Husada terbentuk dari 3 sources basis data yang
sebelumnya telah dibangun. Tujuan dibangun data warehouse ini adalah untuk memusatkan data kedalam satu tempat penyimpanan sehingga memudahkan dalam proses controlling dan managing data.
4. User
User adalah pengguna akhir yang dapat menggunakan data warehouse melalui
sebuah aplikasi sebagai media pengaksesnya. User data warehouse ini adalah bagian - bagian yang menyiapkan segala hal yang berhubungan dengan pelaporan operasional rumah sakit kepada manajemen.
4.2. Perancangan Data Warehouse
Dalam merancang data warehouse dibutuhkan beberapa tahap untuk membuat perancangan data warehouse menjadi teratur. Tahap perancangan yang digunakan dalam penulisan ini adalah 9 tahap metodologi (nine-step methodology), yaitu:
4.2.1. Memilih Proses
Berikut adalah proses yang terjadi pada Rumah Sakit Husada yang akan digunakan untuk perancangan data warehouse :
Rawat Inap
Proses rawat inap pada Rumah Sakit Husada yang dimaksud adalah proses rawat inap yang mulai dari pendaftaran pasien, pasien melakukan perawatan di unit rawat inap sampai dengan melakukan pembayaran rawat inap. Dokumen yang digunakan meliputi: MasukRawat, sedangkan data yang digunakan adalah NRM, pasien, jenis kamar, kamar, spesialis, dokter, jenis penyakit, dan penyakit.
Rawat Jalan
Proses rawat jalan pada Rumah Sakit Husada yang dimaksud adalah proses rawat jalan yang mulai dari pendaftaran pasien, pasien melakukan perawatan di unit rawat jalan sampai dengan melakukan pembayaran rawat jalan. Dokumen yang digunakan meliputi PRM sedangkan data yang digunakan adalah NRM, pasien, dokter, spesialis, penyakit, jenis penyakit, dan klinik.
Kamar Duka
Proses di Kamar Duka pada Rumah Sakit Husada yang dimaksud adalah proses kamar duka yang dimulai dari pendaftaran kamar duka, penyewaan kamar duka sampai dengan pembayaran kamar duka. Dokumen yang digunakan meliputi Penyewaan dan PelayananLainnya sedangkan data yang digunakan adalah NRM, pasien,, jenis kamar, kamar dan layanan.
4.2.2. Memilih Grain
Grain merupakan proses untuk menentukan apa yang digambarkan oleh record
di dalam tabel fakta. Berikut ini adalah grain yang ada dalam perancangan data
warehouse Rumah Sakit Husada.
Rawat Inap
Analisis yang dapat dilakukan pada proses rawat inap meliputi jenis kamar yang paling banyak digunakan, kamar yang paling banyak digunakan, spesialis dokter yang paling banyak melakukan pemeriksaan, dokter yang paling sering melakukan pemeriksaan, jenis penyakit yang paling banyak diderita oleh pasien, penyakit yang paling banyak diderita, kategori umur yang paling banyak melakukan rawat inap, jenis kelamin yang paling banyak melakukan rawat inap, total pendapatan pada instalasi rawat inap, dan total transaksi per periode waktu (hari, bulan dan tahun).
Rawat Jalan
Analisis yang dapat dilakukan pada proses rawat jalan meliputi spesialis dokter yang paling banyak dituju oleh pasien rawat jalan, dokter yang paling banyak melakukan pemeriksaan, jenis penyakit yang paling banyak di derita pasien, penyakit yang paling banyak diderita pasien, kategori umur yang paling banyak melakukan rawat jalan, klinik yang paling banyak dikunjungi, jenis kelamin yang paling banyak melakukan rawat jalan, total pendapatan pada instalasi rawat jalan, total pendapatan per klinik, dan total transaksi per periode waktu (hari, bulan dan tahun).
Kamar Duka
Analisis yang dapat dilakukan pada proses kamar duka meliputi jenis kamar yang paling banyak digunakan, kamar yang paling banyak digunakan, kategori umur yang paling banyak menggunakan kamar duka, layanan yang paling banyak digunakan, total pendapatan pada instalasi kamar duka, dan dan total transaksi per periode waktu (hari, bulan dan tahun).
4.2.3. Mendefenisikan dan Menyesuaikan Dimensi
Pada tahap ini dilakukan penyesuaian dimensi dan grain yang ditampilkan dalam bentuk matrik.
4.2.4. Memilih Fakta
Pada tahap ini dilakukan pemilihan fakta yang akan digunakan. Masing -masing fakta memiliki data yang dapat dihitung dan selanjutnya akan ditampilkan dalam bentuk laporan dan grafik. Berikut adalah fakta-fakta yang akan digunakan dalam data warehouse :
- Fakta rawat inap meliputi : WaktuID, PasienID, JenisKamarID, KamarID, SpesialisID, DokterID, JenisPenyakitID, PenyakitID, UmurID, jumlah transaksi rawat inap, total pendapatan instalasi rawat inap.
- Fakta rawat jalan meliputi : WaktuID, PasienID, SpesialisID, DokterID, KlinikID, JenisPenyakitID, PenyakitID, UmurID, jumlah transaksi rawat jalan, total pendapatan instalasi rawat jalan, total pendapatan per klinik.
- Fakta kamar duka meliputi : WaktuID, JenisKamarID, KamarID, LayananID, UmurID, jumlah transaksi penyewaan kamar duka, total pendapatan instalasi kamar duka.
4.2.5. Menyimpan Pre-Kalkulasi dalam Tabel Fakta
Dalam tabel fakta terdapat data yang merupakan kalkulasi awal. Hasil dari kalkulasi ini kemudian akan disimpan dalam tabel fakta.
1. Fakta Rawat Inap
- Jumlah transaksi rawat inap merupakan kumpulan (count) dari kd_MasukRawat.
- Total pendapatan rawat inap merupakan penjumlahan (sum) dari semua harga Total PembayaranRI yang dibayar pasien.
2. Fakta Rawat Jalan
Fakta rawat jalan meliputi:
- Jumlah transaksi rawat jalan merupakan kumpulan (count) dari kd_PRM.
- Total pendapatan per klinik merupakan penjumlahan (sum) dari semua harga Total PembayaranRJ yang dibayar pasien per kd_Klinik.
- Total pendapatan rawat jalan merupakan penjumlahan (sum) dari semua harga Total PembayaranRJ yang dibayar pasien.
3. Fakta Kamar Duka
Fakta Kamar Duka meliputi:
- Jumlah transaksi kamar duka merupakan kumpulan (count) dari kd_Pelayanan.
- Total pembayaran (Total Harga) merupakan penjumlahan (sum) dari semua harga Total Tagihan yang dibayar pasien.
4.2.6. Melengkapi Tabel Dimensi
Dimensi Field Deskripsi
Waktu WaktuID
Tahun
Laporan dapat dilihat baik per tahun, per tiga bulan, per bulan, per minggu, bahkan per hari
Triwulan Bulan Minggu Hari PK_Waktu Status Pasien PasienID kd_Pasien NamaLengkap JenisKelamin
Laporan dapat dilihat berdasarkan jenis kelamin pasien
JenisKamar
JenisKamarID kd_JenisKamar JenisKamar
Laporan dapat dilihat berdasarkan jenis kamar
Kamar
KamarID kd_Kamar NoKamar
Laporan dapat dilihat berdasarkan kamar
Spesialis
SpesialisID kd_Spesialis Spesialisasi
Laporan dapat dilihat berdasarkan spesialis dokter
Dokter
DokterID kd_Dokter Nama
Laporan dapat dilihat berdasarkan dokter
JenisPenyakit
JenisPenyakitID kd_JenisPenyakit JenisPenyakit
Laporan dapat dilihat berdasarkan jenis penyakit
Penyakit
PenyakitID kd_Penyakit NamaPenyakit
Laporan dapat dilihat berdasarkan penyakit
Klinik
KlinikID kd_Klinik NamaKlinik
Laporan dapat dilihat berdasarkan klinik
Layanan
LayananID kd_Layanan JenisLayanan
Laporan dapat dilihat berdasarkan layanan Umur UmurID Laporan dapat dilihat berdasarkan umur
Kategori Status kd_Pasien
Tabel 4.4 Rounding Out Dimension
Berikut daftar dan penjelasan lebih lanjut dari dimensi tersebut 1) Dimensi Waktu
Atribut Tipe Data Panjang
WaktuID Int 4 Tahun Int 4 Triwulan Int 1 Bulan Int 2 Minggu Int 2 Hari Int 2 PK_Waktu Datetime 8 Status Varchar 50
Tabel 4.5 Dimensi Waktu
2) Dimensi Pasien
Atribut TipeData Panjang
PasienID Int 4
kd_Pasien Char 6
NamaLengkap Varchar 50 JenisKelamin Varchar 10
Tabel 4.6 Dimensi Pasien
3) Dimensi Jenis Kamar
Atribut TipeData Panjang
JenisKamarID Int 4
JenisKamar Varchar 20 Tabel 4.7 Dimensi Jenis Kamar 4) Dimensi Kamar
Atribut TipeData Panjang
KamarID Int 4
kd_Kamar Char 5
NoKamar Varchar 5
Tabel 4.8 Dimensi Kamar 5) Dimensi Spesialis
Atribut TipeData Panjang
SpesialisID Int 4
kd_Spesialis Char 6 Spesialisasi Varchar 50
Tabel 4.9 Dimensi Spesialis 6) Dimensi Dokter
Atribut TipeData Panjang
DokterID Int 4
kd_Dokter Char 6
Nama Varchar 50
Tabel 4.10 Dimensi Dokter 7) Dimensi Jenis Penyakit
Atribut TipeData Panjang JenisPenyakitID Int 4 kd_JenisPenyakit Char 6 JenisPenyakit Varchar 50
Tabel 4.11 Dimensi Jenis Penyakit 8) Dimensi Penyakit
Atribut TipeData Panjang
PenyakitID Int 4
Kd_Penyakit Char 6 NamaPenyakit Varchar 75
Tabel 4.12 Dimensi Penyakit 9) Dimensi Klinik
Atribut TipeData Panjang
KlinikID Int 4
kd_Klinik Char 6
NamaKlinik Varchar 50 Tabel 4.13 Dimensi Klinik 10) Dimensi Layanan
Atribut TipeData Panjang
LayananID Int 4
kd_Layanan Char 6
JenisLayanan Varchar 50 Tabel 4.14 Dimensi Layanan 11) Dimensi Umur
Atribut TipeData Panjang
UmurID Int 4
Kategori Varchar 20 Status Varchar 25
kd_Pasien Char 6
4.2.7. Memilih Durasi dari Database
Durasi dari data Rumah Sakit Husada yang dimasukkan ke dalam data
warehouse sebagai berikut:
Nama Aplikasi Database Database ada sejak tahun Data yang masuk ke Data Warehouse Data dalam Data Warehouse Aplikasi DWH Rumah Sakit Husada OLTP RS Husada 2003 2007 - 2010 4 Tahun
Tabel 4.16 Durasi Database
4.2.8. Melacak Perubahan Dimensi Secara Perlahan
Pada tahapan ini terdapat tiga tipe dasar dalam melakukan perubahan dari dimensi secara perlahan, yang pertama yaitu penulisan ulang terhadap
attribute dimensi (overwrite). Contohnya jika pasien ingin merubah data alamat
maka data alamat pasien yang lama langsung digantikan dengan data alamat yang baru (overwrite). Cara kedua yaitu membuat record baru, jadi jika ada perubahan pada nama dokter maka akan dibuat record baru sehingga data yang lama masih tetap ada. Cara yang ketiga yaitu membuat suatu kolom baru yang berbeda, sehingga data yang lama tidak terhapus.
Dalam pembuatan data warehouse pada Rumah Sakit Husada kami menggunakan cara dua, perubahan atribut pada dimensi akan mengakibatkan pembuatan suatu record dimensi baru. Hal ini dilakukan untuk menjaga data
yang lama tetap ada sehingga diketahui perubahan dimensi yang terjadi dari data lama ke data baru.
4.2.9. Memutuskan Proritas dan Mode dari Query
Dalam tahapan ini akan dibahas mengenai proses ETL (Extract,
Transformation, dan Loading) backup secara berkala.
a. Proses Extract, Transform, dan Loading (ETL)
Pelaku ETL Periode Aktivitas Keterangan Divisi IT Setiap hari Proses ETL dilakukan
malam hari setelah jam kantor Tabel 4.17 Tabel Proses ETL
b. Proses Backup
Backup data berfungsi untuk menyalin data yang ada untuk
menghindari bila terjadi kerusakan terhadap data yang telah ada ataupun data yang hilang. Metode backup yang dilakukan adalah full
backup yang dilakukan setiap hari.
Pelaku Backup Periode Aktivitas Keterangan Tipe Backup Lamanya data yang akan disimpan Divisi IT Sebulan sekali Proses Backup dilakukan setiap akhir bulan.
periodik Selama lamanya
Tabel 4.18 Tabel Pelaksana Backup c. Proses Recovery
Recovery adalah proses mengembalikan backup ke dalam sistem. Recovery dilakukan untuk mengembalikan keadaan sistem kembali
pada keadaan semula, keadaan terakhir pada saat operasional sebelum terjadi kerusakan sistem. Berikut ini adalah cara recovery data pada sql, Klik kanan database yang menjadi tujuan tempat
restore data kemudian pilihlah All Task lalu Recovery Database
Pilih database tujuan anda jika masih tidak sesuai, kemudian pola
Recovery pilihlah from device karena file kita berada ditempat lain
atau di flashdisk (asumsi) Pilihlah select devices maka akan tampil Pilihlah Add untuk memilih sourcenya. Pilihlah file yang akan anda
Recovery. Jika anda pernah membackup data tersebut sebelumnya
pilihlah force untuk overwrite data yang lama. d. Security
Security merupakan hal yang penting dalam menjaga kerahasiaan
data, dengan adanya security maka hak akses akan diberikan kepada pihak-pihak yang berkepentingan dan untuk membatasi akses kepada pihak yang tidak berkepentingan contohnya dengan menggunakan password saat log in. Disini pihak eksekutif dapat mengakses keseluruhan data, sedangkan para manajer hanya dapat mengakses data yang terkait dengan divisinya.
e. Analisis Kapasitas Media Penyimpanan
Untuk mengetahui banyaknya kapasitas media penyimpanan yang diperlukan, maka dilakukan analisis kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan. Analisis yang dilakukan dimulai dari perhitungan
besarnya byte per-field, per-record, per-table, hingga keseluruhan dari database, beserta estimasi perkiraan pertumbuhan data.
Rumus yang akan digunakan untuk perhitungan kebutuhan penyimpanan record dalam SQL server 2005 ( SQL Server Book
Online ) adalah :
Num_Rows = Menentukan jumlah baris dalam table. Num_Col = Menentukan jumlah kolom dalam table.
Fixed _data_size = Jumlah bytes yang dibutuhkan oleh semua
kolom sesuai dengan tipe datanya masing-masing.
Null_bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_col +7)/8). Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4.
Nilai 4 mempresentasikan data row header.
Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2). Num_Of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page. Num_Of_Bytes = 8192 x Num_Of_Pages.
Num_Of_Kbytes = 8192 / 1024 x Num_Of_Pages = 8 x Num_Of_Pages.
Analisis perkiraan kapasitas media penyimpanan data pada data
warehouse Rumah Sakit Husada adalah sebagai berikut:
Rn = R x (n + (1+i)n) R = jumlah record
i = persentase pertumbuhan record per tahun
Berikut adalah analisis perkiraan kapasitas media penyimpanan untuk fakta rawat inap, fakta rawat jalan, dan fakta kamar duka dalam 5 tahun mendatang :
Berdasarkan hasil analisis kapasitas media penyimpanan data, dapat diperkirakan kebutuhan kapasitas penyimpanan data untuk data
warehouse adalah minimal sekitar 73,17 MB untuk jangka waktu lima
tahun. Oleh karena itu, diperlukan dukungan perangkat keras yang memenuhi kapasitas penyimpanan untuk menyimpan data yang diperlukan.
4.3. Skema Bintang
Skema bintang merupakan bentuk yang paling mudah untuk dipahami. Skema bintang merupakan struktur logikal yang memiliki tabel fakta yang terdiri atas data faktual ditengahnya, dan dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data. Skema ini adalah dimana kita membentuk sebuah tabel fakta sebagai hasil penunjukan dari beberapa dimensi yang berbeda, tabel fakta ini mengarah kepada
Primary key di masing-masing tabel dimensi. Sehingga kita dapat
memetakan kecepatan dan performa sistem karena kita telah secara specifik menentukan data yang masuk dalam tabel masing-masing fakta.
a. Skema Bintang Fakta Rawat Inap
Tabel fakta disini adalah Tabel FaktaRawatInap, sedangkan tabel Dimensi yang terlibat adalah Dim_Pasien, Dim_Waktu, Dim_Dokter, Dim_Spesialis, Dim_Umur, Dim_Kamar,
Dim_JenisKamar, Dim_Penyakit dan Dim_JenisPenyakit. Berikut adalah skema bintang untuk FaktaRawatInap RS Husada:
b. Skema Bintang Fakta Rawat Jalan
Tabel fakta disini adalah Tabel FaktaRawatJalan, sedangkan tabel Dimensi yang terlibat adalah Dim_Pasien, Dim_Waktu, Dim_Dokter, Dim_Spesialis, Dim_Umur, Dim_Klinik, Dim_Penyakit, dan Dim_JenisPenyakit. Berikut adalah skema bintang untuk FaktaRawatInap RS Husada:
c. Skema Bintang Fakta Kamar Duka
Tabel fakta disini adalah Tabel FaktaKamarDuka, sedangkan tabel Dimensi yang terlibat adalah Dim_Pasien, Dim_Waktu, Dim_Umur, Dim_Layanan, Dim_Kamar dan Dim_JenisKamar. Berikut adalah skema bintang untuk FaktaRawatInap RS Husada:
4.4. Metadata
Informasi mengenai struktur dari data yang terdapat di dalam data
warehouse terdapat di dalam metadata, yakni informasi tentang data yang
digunakan, apakah itu dalam hasil transformasi data yang dilakukan ataupun data yang diciptakan di dalam keperluan membangun data
warehouse
Metadata dalam data warehouse dapat memuat beberapa hal yaitu: • Nama database sumber
• Nama table data warehouse beserta deskripsi dari tabel tersebut. • Rincian informasi dalam tabel data warehouse meliputi:
- Nama kolom - Tipe data kolom
- Ukuran kolom (ukuran kolom yang diperlukan dalam media penyimpanan dalam satuan tertentu), dan
- Kolom yang menjadi kolom kunci
Berikut ini merupakan metadata dari data yang digunakan dalam rancangan data warehouse yang dapat dilihat pada lampiran di bawah ini :
No. Nama Tabel Lampiran
1 Dimensi Waktu L13
2 Dimensi Pasien L15
3 Dimensi Jenis Kamar L15
4 Dimensi Kamar L16
5 Dimensi Jenis Penyakit L17
6 Dimensi Penyakit L17
8 Dimensi Dokter L19
9 Dimensi Layanan L19
10 Dimensi Klinik L20
11 Dimensi Umur L21
12 Tabel Fakta Rawat Inap L22
13 Tabel Fakta Rawat Jalan L24
14 Tabel Fakta Kamar
Duka
L26 Tabel 4.21 Tabel Metadata Rumah Sakit Husada
4.5. Extract, Transform, Load (ETL)
Proses ETL dapat dilihat pada lampiran di bawah ini
No. Nama Tabel Lampiran
1 Dimensi JenisPenyakit L28 2 Dimensi Penyakit L35 3 Dimensi Pasien L43 4 Dimensi JenisKamar L51 5 Dimensi Kamar L59 6 Dimensi Spesialis L67 7 Dimensi Dokter L75 8 Dimensi Layanan L83 9 Dimensi Umur L92 10 Dimensi Waktu L98 11 Fakta RawatInap L103 12 Fakta RawatJalan L107 13 Fakta KamarDuka L111 14 Dimensi Klinik L115
4.6. Rancangan Layar Aplikasi
1. Form Login
Form Login ini adalah form yang pertama kali ditampilkan saat
aplikasi dijalankan. Form login ini digunakan untuk masuk ke menu utama. Aplikasi ini hanya bisa diakses oleh mereka yang memiliki hak akses. User yang mempuyai hak akses akan mengisi username dan password terlebih dahulu jika ingin menggunakan aplikasi ini. Setelah mengisi username dan password, user mengklik tombol
Login. Login xxxxxxxxx *********** Username Password Login
Gambar 4.5 Form Login
Form login ini terdiri dari 2 textbox, 2 label, dan 2 button. Form login digunakan untuk masuk ke dalam menu utama. Bagian pertama ada textbox untuk mengisi Username, lalu textbox kedua akan digunakan untuk menuliskan password user, lalu button dimana ada tombol
login untuk masuk ke applikasi utama atau tombol cancel untuk
membatalkan login.
2. Form Warning
Form ini akan muncul apabila username atau password yang
dimasukkan tidak sesuai dengan data yang ada.
Gambar 4.6 Form Warning 3. Form Menu Utama
Form ini menampilkan beberapa menu bar yaitu menu star schema, Data, ETL, dan User.
RS Husada ‐ User
ETL Data
Star Scheme User
Gambar 4.7 Form Menu Utama
4. Form Menu Star Schema
Form Star Schema ini menampilkan hubungan antara tabel fakta dan
tabel dimensi pada aplikasi data warehouse Rumah Sakit Husada. Pada layar Star Schema ini berfungi untuk memudahkan user dalam memahami hubungan antara tabel fakta dan tabel dimensi. Pada Form ini akan ditampilkan Star Schema dari Rawat Inap, Rawat Jalan, dan Kamar Duka.
RS Husada ‐ User
Gambar Star Skema
ETL Data Star Scheme User Star SchemeGambar 4.8 Form Star Skema 5. Form Menu Data
Form pivot dan grafik ini menampilkan data dari data warehouse
untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan user. User dapat mengatur data yang ingin ditampilkan berdasarkan dimensi yang ada pada pivot table. User dapat pula memilih tipe grafik yang ingin ditampilkan yaitu bar, pie, dan line
. a. Rawat Inap RS Husada ‐ User ETL Data Star Scheme User Jenis Data Tipe OK Rawat Inap
Grafik Jumlah Rawat Inap
Gambar 4.9 Form Grafik dan Pivot Tabel Jumlah Data Rawat Inap
b. Rawat Jalan RS Husada ‐ User ETL Data Star Scheme User Rawat Jalan Jenis Data Tipe OK Rawat Jalan
Grafik Jumlah Rawat Jalan
c. Kamar Duka RS Husada ‐ User ETL Data Star Scheme User Kamar Duka Jenis Data Tipe OK Kamar Duka
Grafik Jumlah Kamar Duka
6. Form Menu ETL
Form ini digunakan untuk transformasi data dari database ke data warehouse. RS Husada ‐ User ETL Data Star Scheme User Transform OK
7. Form User
Form ini digunakan untuk menambah user, mengubah password user, dan mengreset password user apabila user tidak mengingat password nya.
Gambar 4.15 Form Reset Password
4.7. Cubes
Proses cubes dapat dilihat pada lampiran di bawah ini :
No. Nama Tabel Lampiran
1 Rawat Inap Cube L141
2 Rawat Jalan Cube L142
3 Kamar Duka Cube L143
4.8. Rencana Implementasi
Langkah selanjutnya dari sebuah perancangan Data warehouse adalah Implementasi. Dalam mendukung implementasi dari data warehouse, beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam tahap implementasi adalah perencanaan mengenai penggunaan perangkat keras (Hardware) dan perangkat lunak (Software). Rencana penggunaan Hardware dan Software dalam tahap implementasi data warehouse RS Husada akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Dukungan Perangkat Keras
Hardware yang harus dipersiapkan minimal untuk implementasi data
warehouse RS Husada agar supaya dapat menjamin kinerja sistem rawat
inap, rawat jalan dan kamar duka adalah sebagai berikut : a. Server Processor : Xeon X3450 (3.2 GHz) Hardisk : 120 GB RAM : 2 GB DDR VGA : 128 MB b. Client
Processor : Dual Core E5500 2.8 GHz
Hardisk : 80 GB
VGA : 256 MB
2. Dukungan Perangkat Lunak
Piranti lunak dalam data warehouse ini digunakan untuk melakukan pengumpulan data dari berbagai sumber data dan transformasi data serta aplikasi yang dapat memudahkan pengguna dalam mengakses data atau informasi dalam data warehouse.
Komponen piranti lunak yang diperlukan dalam perancangan data
warehouse sebagai berikut :
a. Server
• Sistem operasi menggunakan Windows Server 2003. • Microsoft SQL Server 2005.
b. Client
• Sistem operasi menggunakan Windows XP Profesional SP2 • Microsoft Visual Studio 2005 sebagai tampilan data warehouse. • Dev Express v10.2.3
Gambar 4.16 Implementasi
4.9. Jadwal Implementasi
Proses implementasi dijadwalkan untuk pertama kali yang harus dilakukan adalah menyediakan segala kebutuhan perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software), lalu menginstalnya masing-masing menjadi satu kesatuan agar dapat digunakan dalam konversi data. Selanjutnya dilakukan uji coba aplikasi front-end data warehouse ini, untuk melihat bekerja atau tidaknya aplikasi. Lalu mengadakan pelatihan user guna melatih dan mempersiapkan
user dengan sistem barunya. Selanjutnya mengadakan evaluasi secara detail
untuk mengukur sejauh mana tingkat kinerja data warehouse ini guna memberikan penilaian agar selanjutnya dapat dilakukan perbaikan ataupun
Kegiatan Month 1 Month 2 Month 3 Penyediaan Software dan
Hardware
Instalasi Hardware Instalasi Software Konversi Data Uji Coba Aplikasi
Pembuatan Buku Manual Pelatihan User
Evaluasi
Minggu ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
