• Tidak ada hasil yang ditemukan

ABSTRACT. Keyword: The Decision Support System, Data Warehouse, Materials. vii

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "ABSTRACT. Keyword: The Decision Support System, Data Warehouse, Materials. vii"

Copied!
12
0
0

Teks penuh

(1)

vi ABSTRAK

Evi Trisnawati: Skripsi

“Perancangan dan Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Penjualan dan Pembelian pada Toko Besi dan Bahan Bangunan Santoso”

Toko Santoso merupakan sebuah toko besi dan bahan bangunan yang mempunyai banyak sekali jenis barang yang dijual. Hal ini menuntut pemilik toko untuk lebih bijaksana dalam mengambil keputusan pengadaan barang. Selama ini pihak toko tidak mempunyai sistem untuk memproses transaksi dengan baik dan terintegrasi. Sistem kerja yang diterapkan saat ini adalah sistem manual mulai dari pencatatan penjualan, pemesanan barang sampai penghitungan stok barang di gudang sehingga seringkali data dan informasi yang dihasilkan tidak akurat. Oleh karena itu sistem pendukung keputusan ini dibuat untuk mencatat transaksi dan mengolah data yang ada dengan menerapkan konsep data warehouse sehingga dapat dihasilkan informasi yang jelas dan akurat untuk membantu proses pengambilan keputusan.

Sistem pendukung keputusan ini dibuat dengan melakukan analisis terhadap sistem dan kebutuhan user terlebih dahulu yang dirancang dalam Data Flow Diagram dan Entity Relationship Diagram kemudian membuat program aplikasi penjualan dan pembelian untuk menginputkan semua data transaksi yang ada. Implementasi kedua adalah penerapan konsep data warehouse yaitu dengan mengumpulkan history data untuk dianalisis sehingga dapat menghasilkan suatu informasi yang tepat guna. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan SQL Server 7.0, Borland Delphi 5.0 dan Visual Basic 6.0.

Hasil dari sistem ini adalah penyimpanan data dalam sistem yang terintegrasi dengan baik serta laporan-laporan hasil dari pengolahan data tersebut yang dapat menghasilkan informasi yang dapat membantu pemilik toko untuk lebih bijaksana dalam mengontrol jumlah stok barang yang tersedia. Contoh informasi yang dihasilkan adalah jumlah penjualan suatu barang dalam periode tertentu sehingga pemilik dapat mengontrol penyediaan stok barang tersebut agar tidak terjadi kehabisan stok atau sebaliknya terjadi overstock di gudang.

(2)

ABSTRACT

Evi Trisnawati:

Thesis

“The Design and Development of Decision Support System for Sales and Purchasing at The Santoso shop of Hardware and Building Material”

The Santoso shop is a hardware and building materials shop that has a lot of variance of goods. This made the owner of the shop needs to be very careful in planning and taking the decision of the procurement of the goods. Until now the shop does not have a good and integrated system to process the transaction. The system that applied at this time is a manual system from the registration of the sales, the ordering of the goods to the counting of stock in the warehouse so as often the data and information that produced is inaccurate. Because of this problem, a decision support system is designed to record the transaction and process the available data with applied the concept of data warehouse so as to be able to produce clear and accurate information to help the process of decision making.

This Decision Support System is designed by analyzing towards the current system and the requirement user drafted in the form of Data Flow Diagram and Entity Relationship Diagram. Afterwards the application is developed and the transaction data is input to the application. The second stage of implementation is the implementation of the concept of data warehousing that is by gathering past statistic to be analyzed so as to be able to produce effective information. This system is developed using SQL Server 7.0, Borland Delphi 5.0 and Visual Basic 6.0.

The benefit of this Decision Support System is that the data stored in an integrated system as well as able to provide reports. These reports are based on results of the data processing that could produce information that help the shop owner to be better in decision making on controlling the amount of stock. An example of information that produced by the system is the number of sales in a certain period so that the owner can have the correct control of the stock in the warehouse.

(3)

viii DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL... i

LEMBAR PENGESAHAN ... ii

SURAT PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ...iii

KATA PENGANTAR ... iv

ABSTRAK ... vi

ABSTRACT... vii

DAFTAR ISI...viii

DAFTAR GAMBAR ... xi

DAFTAR TABEL... xvi

DAFTAR PROGRAM ... xvii

1. PENDAHULUAN... 1

1.1. Latar Belakang Masalah ... 1

1.2. Perumusan Masalah dan Ruang Lingkup... 1

1.3. Tujuan Tugas Akhir... 3

1.4. Metodologi ... 3

1.5. Tinjauan Pustaka ... 4

1.6. Sistematika Penulisan... 5

2. TEORI PENUNJANG... 7

2.1. Database... 7

2.2. Data Flow Diagram... 8

2.3. Entity Relationship Diagram... 12

2.4. Data Warehouse... 16

2.4.1. Pengertian Data Warehouse... 16

2.4.2. Perbedaan antara Sistem Database Operasional dan Data Warehouse... 18

2.4.3. Multidimensional Data Model... 20

2.5. SQL Server 7.0... 22 2.5.1. Arsitektur SQL Server... 23 2.5.2. Komponen SQL Server... 23 2.5.2.1. Database... 23 2.5.2.2. Tabel... 23 2.5.2.3. View... 24 2.5.2.4. Database Diagram... 24 2.5.2.5. Store Procedure... 24

(4)

2.5.3. Perintah-perintah SQL ... 24

2.5.3.1. Data Definition Language (DDL)... 25

2.5.3.2. Data Manipulation Language (DML)... 25

2.6. Koneksi Antara Delphi dan SQL Server... 26

3. ANALISIS DAN DESAIN SISTEM ... 28

3.1. Analisis Sistem yang Diterapkan Saat Ini ... 28

3.2. Analisis Permasalahan... 30

3.3. Analisis Kebutuhan Sistem ... 30

3.4. Desain Data Flow Diagram (DFD)... 31

3.4.1. Context Diagram... 32

3.4.2. Data Flow Diagram level 1 ... 34

3.4.3. Data Flow Diagram level 2 ... 36

3.4.3.1. Data Flow Diagram level 2 Pembelian... 36

3.4.3.2. Data Flow Diagram level 2 Penjualan... 37

3.5. Desain Entity Relationship Diagram (ERD)... 38

3.5.1. ERD Conceptual Design Model (CDM) ... 39

3.5.2. ERD Physical Design Model (PDM) ... 41

3.5.3. Desain Database... 42

3.6. Desain Form Aplikasi OLTP ... 46

3.7. Desain Star Schema... 49

4. IMPLEMENTASI SISTEM... 54

4.1. Pembuatan Database pada SQL Server 7.0... 54

4.2. Koneksi antara SQL Server 7.0 dengan Borland Delphi 5.0... 57

4.3. Implementasi Cube pada OLAP Manager... 59

4.3.1. Pembuatan Database pada OLAP Manager... 59

4.3.2. Pembuatan View pada SQL Server Enterprise Manager... 61

4.3.3. Pembuatan Cube pada OLAP Manager... 62

4.3.3.1. Cube Total Penjualan ... 62

4.3.3.2. Cube Keuntungan Penjualan ... 74

4.3.3.3. Cube Keuntungan per Barang ... 76

4.3.3.4. Cube Total Pembelian ... 78

4.4. Implementasi pada Borland Delphi 5.0... 79

4.4.1 Sistem OLTP... 83

4.4.2. Sistem OLAP ... 85

4.4.2.1. Grafik pada aplikasi Borland Delphi 5.0... 85

4.4.2.2. Pivot Table pada aplikasi Visual Basic 6.0... 87

5. PENGUJIAN SISTEM ... 91 5.1. Menu Program... 91 5.1.1. Menu Pembelian ... 92 5.1.2. Menu Penjualan... 92 5.1.3. Menu Stok ... 92 5.1.4. Menu Laporan ... 92 5.2. Pengujian Program ... 93

5.2.1. Input Transaksi Pembelian... 94

(5)

x

5.2.3. Pengecekan Stok Barang... 99

5.2.4. Laporan Grafik ... 101

5.2.5. Laporan Cube Multidimensional ... 103

6. KESIMPULAN DAN SARAN... 109

6.1. Kesimpulan... 109

6.2. Saran ... 109

(6)

DAFTAR GAMBAR 2.1. Process... 9 2.2. Simbol Process... 10 2.3. Data Flow... 10 2.4. Data Store... 11 2.5. External Entity... 12 2.6. Entity... 13

2.7. Entity dengan Attribute... 13

2.8. Relationship... 14

2.9. One-to-One... 14

2.10. Cardinality dan Optionality... 15

2.11. Arsitektur Data Warehouse... 18

2.12. Star Schema... 21 2.13. Snowflake Schema... 22 3.1. Context Diagram... 32 3.2. DFD level 1 ... 34 3.3. DFD level 2 Pembelian ... 36 3.4. DFD level 2 Penjualan ... 37

3.5. ERD Conceptual Design Model (CDM) ... 39

3.6. ERD Physical Design Model (PDM) ... 41

3.7. Desain Form Pembelian... 46

3.8. Desain Form Penjualan ... 47

3.9. Desain Form Input Supplier... 48

(7)

xii

3.11. Star Schema Total Pembelian ... 50

3.12. Star Schema Total Penjualan ... 51

3.13. Star Schema Keuntungan Penjualan ... 52

3.14. Star Schema Keuntungan per Barang ... 53

4.1. New Database... 54

4.2. Create New Database... 55

4.3. Database Toko_Santoso ... 56

4.4. Contoh Tabel... 57

4.5. Komponen ADO Connection... 57

4.6. Source of Connection... 58

4.7. Provider... 58

4.8. Connection... 59

4.9. New OLAP Database... 60

4.10. Database Name... 60

4.11. New View... 61

4.12. View Penjualan ... 62

4.13. New Cube... 63

4.14. Pilihan Fact Table... 63

4.15. Dimension Manager... 64

4.16. New Dimension... 64

4.17. Dimension Wizard... 65

4.18. Dimension Table... 65

4.19. Dimension Type... 66

(8)

4.21. Dimension Name... 67 4.22. Dimensi Waktu... 67 4.23. Insert Tables... 68 4.24. Select Table... 68 4.25. Insert as Dimension... 69 4.26. New Level... 69 4.27. Select Column... 69 4.28. Insert as Measure... 70

4.29. Dimensions and Measure... 70

4.30. Save Cube... 71

4.31. Storage Design Wizard... 71

4.32. Type of Data Store... 72

4.33. Set Aggregation Option... 72

4.34. Process Cube... 73

4.35. Process Complete... 73

4.36. Preview Cube Data... 74

4.37. Cube Browser... 74

4.38. Cube Keuntungan Penjualan ... 75

4.39. Cube Keuntungan Penjualan Preview... 76

4.40. Cube Keuntungan per Barang ... 77

4.41. Cube Keuntungan per Barang ... 77

4.42. Cube Total Pembelian ... 78

4.43. Cube Total Pembelian Preview... 79

(9)

xiv

4.45. Komponen Pivot Table... 87

4.46. Form Laporan Penjualan... 88

4.47. Pivot Table Property Toolbox... 88

4.48. Data Source... 89

4.49. Laporan Penjualan... 90

5.1. Form Utama ... 91

5.2. Menu Laporan Penjualan ... 93

5.3. Menu Laporan Pembelian ... 93

5.4. Menu Laporan OLAP... 93

5.5. Input Transaksi Pembelian... 95

5.6. Pesan Penyimpanan Data Pembelian ... 95

5.7. Form Supplier... 96

5.8. Form Input Supplier... 96

5.9. Input Transaksi Penjualan ... 97

5.10. Pesan Penyimpanan Data Penjualan ... 98

5.11. Form Customer... 98

5.12. Form Input Customer... 99

5.13. Form Stok Barang ... 100

5.14. Laporan Stok Barang... 100

5.15. Laporan Penjualan per Barang ... 101

5.16. Laporan Pembelian per Supplier... 102

5.17. Pesan Pilihan Tahun dan Bulan ... 103

5.18. Menu Laporan Multidimensional... 103

(10)

5.20. Laporan Total Pembelian ... 105

5.21. Analisa Penjualan... 106

5.22. Analisa Pembelian... 107

(11)

xvi

DAFTAR TABEL

2.1. Cardinality Notations... 15

2.2. Data Definition Language... 25

2.3. Data Manipulation Language... 25

2.4. Komponen ADO ... 27

3.1. Tabel Barang ... 42

3.2. Tabel Kategori... 42

3.3. Tabel Supplier... 43

3.4. Tabel Master Pembelian... 43

3.5. Tabel Detail Pembelian ... 43

3.6. Tabel Customer... 44

3.7. Tabel Master Penjualan... 44

3.8. Tabel Detail Penjualan ... 45

3.9. Tabel Transaksi Harga ... 45

3.10. Tabel Transaksi Barang... 46

(12)

DAFTAR PROGRAM

4.1. Store Procedure set_string_2... 83

4.2. Store Procedure set_string_3... 83

4.3. Store Procedure generate_kode_penjualan ... 84

4.4. Store Procedure generate_kode_pembelian ... 84

4.5. Contoh MDX query... 86

Referensi

Dokumen terkait

Di samping itu, jalan di lokasi bundaran Adipura terlalu sempit sehingga kendaraan akan menumpuk (macet) dan konsentrasi NO 2 akan semakin besar walaupun

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bentuk kontrak para pihak yang berperkara dan kewenangan Pengadilan Agama menyelesaian sengketa ekonomi syariah serta analisis

Berdasarkan Tabel 4, Variabel karakteristik merek mempunyai nilai koefisien 0,301 dengan tingkat signifikan 0,000 (< α=0,05), artinya H1 diterima dan H0

Sejak sekitar tahun 1970-an, institusi litbang kehutanan di Gunung Batu, Bogor (namanya sejak dulu sudah sering berubah dan sekarang bernama Pusat Litbang Hasil Hutan Bogor)

 Anda harus Login terlebih dahulu dengan mengisikan Username dan Password untuk dapat menambah data baru..  Siswa yang memiliki Username dan Password adalah siswa yang

Pada tingkat pengetahuan, 57 responden (95,0%) berpengetahuan cukup dan pada sub-item pergaulan remaja, sejumlah 53 responden (88,3%) menunjukkan bahwa pergaulan

Hasil analisis kandungan logam berat timbal daging kijing kecil dan besar di perairan Situ Gede selama bulan Mei dan bulan Juli menunjukkan ukuran kijing dan

a) The use of relevant historical data to identify events or situations which have occurred in the past and hence be able to extrapolate the probability of their occurrence in