ABSTRAKSI
Bidang perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta setiap hari melakukan pendataan harga beberapa bahan pokok pada pasar-pasar tradisional yang berada di kota Yogyakarta. Pihak perdagangan ini melakukan pendataan dan membuat laporan menggunakan Microsoft excel. Walaupun sudah memakai aplikasi untuk mengolah data namun Ms. Excel ini dirasa masih kurang dalam mendukung pekerjaan dari pihak perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta. Sebagai contoh penggunaan Ms. Excel menyulitkan pencarian data yang diinginkan maupun penyusunan laporan. Selain itu pihak bidang perdagangan Disperindagkoptan juga menghendaki agar informasi perkembangan harga bahan pokok cepat terinformasikan kepada masyarakat.
Pada tugas akhir ini telah dibuat sebuah sistem OLAP (Online Analytical Processing) yang terintegrasi dengan sistem informasi harga bahan pokok kota Yogyakarta. Pada sistem informasi harga bahan pokok digunakan oleh pihak bidang perdagangan untuk mengolah data harga bahan pokok dari input, edit, hapus data, sampai dengan pembuatan laporan untuk kepentingan bidang perdagangan sendiri. Sedangkan OLAP dibangun untuk membantu pihak yang berwenang, yaitu bidang perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta, dalam mengambil keputusan yaitu dengan melihat tren perkembangan harga bahan pokok yang beredar ditengah-tengah masyarakat sehingga dapat dilakukan tindakan jika terdapat lonjakan harga suatu bahan pokok.
Everyday the trade division of Disperindagkoptan of Yogyakarta city collects data on prices of some basic commodities in Yogyakarta’s traditional markets. The trade division collects data and creates reports using Microsoft Excel. However, the ability of Ms. Excel to support the work of the trade division is not sufficient. For example, the use of Ms. Excel complicates the search of desired data and the report preparation. In addition, the trade division of Disperindagkoptan also demands the information of basic commodity prices to be quickly informed to public.
In this final project, the writer has created an OLAP (Online Analytical Processing) which is integrated with the information system of basic commodities prices in Yogyakarta. Information system is used by the trade division to process data on the prices of the basic commodities such as to input, to edit, to delete, and to prepare reports for the sake of the division itself. While OLAP is designed to assist the trade division of Disperindagkoptan of Yogyakarta in decision making by monitoring the trenddevelopment on the price of basic commodities so they can take an action when there is a price hike on a basic commodities.
PEMBANGUNAN OLAP YANG TERINTEGRASI DENGAN SISTEM INFORMASI HARGA BAHAN POKOK
KOTA YOGYAKARTA
Studi Kasus: Bidang Perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika
Disusun Oleh
Cornellis Hutomo Suryolaksono NIM : 105314042
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA
i
PEMBANGUNAN OLAP YANG TERINTEGRASI DENGAN SISTEM INFORMASI HARGA BAHAN POKOK
KOTA YOGYAKARTA
Studi Kasus: Bidang Perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika
Disusun Oleh
Cornellis Hutomo Suryolaksono NIM : 105314042
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA
ii
THE DEVELOPMENT OF OLAP WHICH IS INTEGRATED WITH THE INFORMATION SYSTEM OF BASIC COMMODITIES PRICES IN
YOGYAKARTA CITY
Case Study: Bidang Perdagangan Disperindagkoptan Yogyakarta FINAL PROJECT
Presented as Partial Fulfillment of the Requirements
To Obtain the Sarjana Komputer Degree In Informatics Engineering
By:
Cornellis Hutomo Suryolaksono 105314042
INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM DEPARTMENT OF INFORMATICS ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY SANATA DHARMA UNIVERSITY
iii
HALAMAN PERSETUJUAN SKRIPSI
PEMBANGUNAN OLAP YANG TERINTEGRASI DENGAN SISTEM INFORMASI HARGA BAHAN POKOK KOTA YOGYAKARTA Studi Kasus: Bidang Perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta
Dipersiapkan dan ditulis oleh: Cornellis Hutomo Suryolaksono
NIM: 105314042
Telah disetujui oleh:
Dosen Pembimbing
iv HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI
PEMBANGUNAN OLAP YANG TERINTEGRASI DENGAN
SISTEM INFORMASI HARGA BAHAN POKOK KOTA YOGYAKARTA
Studi Kasus: Bidang Perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta
Dipersiapkan dan Ditulis Oleh:
Cornellis Hutomo Suryolaksono 105314042
Telah dipertahankan di depan Panitia Penguji
Pada tanggal 15 Juni 2015
Dan dinyatakan memenuhi syarat
Susunan Panitia Penguji
Nama Lengkap Tanda Tangan
Ketua Ridowati Gunawan, S.Kom, M.T. ……….
Sekretaris Sri Hartati Wijono, S.Si, M.Kom. ……….
Anggota P.H. Prima Rosa, S.Si, M.Sc. ……….
Yogyakarta, Juli 2015 Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Sanata Dharma Dekan,
v
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa di dalam skripsi yang saya tulis ini tidak dimuat karya atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka, sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, Juli 2015 Penulis
vi
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN PUBLIKASI
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma : Nama : Cornellis Hutomo Suryolaksono
Nomor Mahasiswa : 105314042
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul :
Pembangunan OLAP yang terintegrasi dengan Sistem Informasi Harga Bahan Pokok Kota Yogyakarta. Studi Kasus di Bidang Perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta.
Dengan demikian saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan data, mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya di Internet atau media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta ijin dari saya maupun memberikan royalti kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Dibuat di Yogyakarta Pada tanggal :
Yang menyatakan
vii
MOTTO
“However difficult life may seem, there is always something you can do and succeed at”
(Stephen Hawking)
“You laugh at me because I’m different but I laugh at you because you’re all the same”
viii
ABSTRAKSI
Bidang perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta setiap hari melakukan pendataan harga beberapa bahan pokok pada pasar-pasar tradisional yang berada di kota Yogyakarta. Pihak perdagangan ini melakukan pendataan dan membuat laporan menggunakan Microsoft excel. Walaupun sudah memakai aplikasi untuk mengolah data namun Ms. Excel ini dirasa masih kurang dalam mendukung pekerjaan dari pihak perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta. Sebagai contoh penggunaan Ms. Excel menyulitkan pencarian data yang diinginkan maupun penyusunan laporan. Selain itu pihak bidang perdagangan Disperindagkoptan juga menghendaki agar informasi perkembangan harga bahan pokok cepat terinformasikan kepada masyarakat.
Pada tugas akhir ini telah dibuat sebuah sistem OLAP (Online Analytical Processing) yang terintegrasi dengan sistem informasi harga bahan pokok kota Yogyakarta. Pada sistem informasi harga bahan pokok digunakan oleh pihak bidang perdagangan untuk mengolah data harga bahan pokok dari input, edit, hapus data, sampai dengan pembuatan laporan untuk kepentingan bidang perdagangan sendiri. Sedangkan OLAP dibangun untuk membantu pihak yang berwenang, yaitu bidang perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta, dalam mengambil keputusan yaitu dengan melihat tren perkembangan harga bahan pokok yang beredar ditengah-tengah masyarakat sehingga dapat dilakukan tindakan jika terdapat lonjakan harga suatu bahan pokok.
ix
ABSTRACT
Everyday the trade division of Disperindagkoptan of Yogyakarta city collects data on prices of some basic commodities in Yogyakarta‟s traditional markets. The trade division collects data and creates reports using Microsoft Excel. However, the ability of Ms. Excel to support the work of the trade division is not sufficient. For example, the use of Ms. Excel complicates the search of desired data and the report preparation. In addition, the trade division of Disperindagkoptan also demands the information of basic commodity prices to be quickly informed to public.
In this final project, the writer has created an OLAP (Online Analytical Processing) which is integrated with the information system of basic commodities prices in Yogyakarta. Information system is used by the trade division to process data on the prices of the basic commodities such as to input, to edit, to delete, and to prepare reports for the sake of the division itself. While OLAP is designed to assist the trade division of Disperindagkoptan of Yogyakarta in decision making by monitoring the trenddevelopment on the price of basic commodities so they can take an action when there is a price hike on a basic commodities.
x
KATA PENGANTAR
Puji Syukur atas kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah melimpahkan rahmat-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul
“Pembangunan OLAP yang terintegrasi dengan sistem informasi harga bahan pokok kota Yogyakarta”. Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika di Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
Selama melakukan penelitian dan penyusunan skripsi penulis ingin mengucapkan terima kasih atas bantuan dan dukungan dari berbagai pihak. Ucapan terimakasih penulis sampaikan diantaranya ditujukan kepada:
1. Almarhum Bapak saya tercinta Marianus Sigit Martaya yang selalu mengajarkan kemandirian, kedisplinan dalam diri saya semasa hidup, serta memberikan dukungan doa, materi, kasih sayang dan perhatiannya kepada saya.
2. Ibu saya tercinta M.M. Linda Widyastuti yang selama ini selalu memberikan dukungan doa, materi, kasih sayang dan perhatiannya kepada saya.
3. Kakak saya, Agnes Kartika Purwakusuma yang memberikan dukungan semangat, doa, dan perhatiannya kepada saya.
4. Ibu P.H. Prima Rosa, S.Si., M.Sc. selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi serta dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan motivasi, menjadi pemberi solusi serta inspirasi selama proses penulisan skripsi.
xi
6. Seluruh dosen program studi Teknik Informatika yang membimbing, berbagi pengalaman, keceriaan dari awal perkuliahan hingga selesai masa studi.
7. Ibu Sri Harnanik selaku Kepala bidang perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta yang memberikan kesempatan dan kemudahan selama melakukan penelitian di tempat.
8. Adhy Pradana, S.TP selaku staff pegawai di bidang perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta yang telah memberikan saran, informasi guna membangun sistem yang sesuai.
9. Semua responden yang tidak bisa saya sebutkan satu per satu yang telah berkenan meluangkan waktunya bagi penulis untuk melakukan pengujian sistem dan pengisian kueisoner.
10. Keluarga besar Suwardjo Pranoto yang telah memberikan perhatian dan semangat kepada saya.
11. Marcellina Emylavera Denis Aprillynsia atas dukungan motivasi dan semangat tanpa henti agar saya segera menyelesaikan studi saya. 12. Taufiq Kamal dan Setiawan Wasito atas dukungan motivasi dan solusi
selama penulisan skripsi saya.
13. Teman-teman futsal Krisma Argiyanta, Radikstya Widya, Antonius Rianditya, Kristopel, Aweng, Theo Benediktus, Agustinus Widiantoro, Ngesti Margo Nugroho, Antonius Windy, H. Roy Wiranata, Aloysius Kurniawan Santoso, Putu Angga , dll.
14. Teman-teman mahasiswa teknik informatika angkatan 2010 Universitas Sanata Dharma yang telah berbagi cerita, hiburan dan pengalaman yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu.
xii
semoga penulisan skripsi ini dapat bermanfaat menambah wawasan dan referensi bagi pembaca.
Yogyakarta, Juli 2015
xiii
DAFTAR ISI
JUDUL ... i
JUDUL DALAM BAHASA INGGRIS ... ii
HALAMAN PERSETUJUAN SKRIPSI ... iii
HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI ... iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ... v
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN PUBLIKASI ... vi
MOTTO ... vii
ABSTRAKSI ... viii
ABSTRACT ... ix
KATA PENGANTAR ... x
DAFTAR ISI ... xiii
DAFTAR GAMBAR ... xvii
DAFTAR TABEL ... xxii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang ... 1
1.2. Rumusan Masalah ... 3
1.3. Tujuan penelitian ... 4
1.4. Batasan Masalah ... 4
1.5. Metodologi Penelitian ... 5
1.5.1. Survei Awal ... 5
xiv
1.5.3. Pembangunan Sistem Informasi ... 5
1.5.3. Pembangunan OLAP ... 7
1.6. Sistematika Penulisan ... 8
BAB II LANDASAN TEORI ... 10
2.1. Gudang Data ... 10
2.1.1. Pengertian Gudang Data ... 10
2.1.2. Hubungan Datawarehouse dan OLAP ... 13
2.2. OLAP ... 14
2.2.1. Pengertian Online Analytical Processing (OLAP) ... 14
2.2.2. Perbedaan OLTP dan OLAP ... 15
2.3. Multidimensional Modelling ... 17
2.3.1. Tabel Fakta (Fact Table) ... 17
2.3.2. Tabel Dimensi (Dimension Table)... 17
2.3.3. Cube, Dimension, Measure, Member ... 18
2.4. Pentaho ... 18
2.5. Sistem Informasi ... 19
2.5.1. Sistem ... 19
2.5.2. Informasi ... 19
2.5.3. Karakteristik Sistem Informasi ... 20
2.5.4. Model Umum Sistem ... 22
2.5.5. Sistem Informasi berbasis Web ... 22
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN ... 24
3.1. Deskripsi Kasus ... 24
3.2. Data ... 25
xv
3.3.1. Analisis kebutuhan pada OLAP ... 27
3.3.2. Analisis kebutuhan pada Sistem Informasi ... 28
3.4. Perancangan Sistem ... 30
3.4.1. Diagram Use Case ... 30
3.4.2. Use Case Gudang Data ... 31
3.4.3. Ringkasan Use Case ... 31
3.4.4. Diagram Konteks... 39
3.4.5. Diagram Berjenjang ... 40
3.4.6. Disain Konseptual ... 46
3.4.7. Disain Logikal ... 47
3.4.8. Desain Fisikal ... 48
3.5. Membangun Gudang Data ... 51
3.5.1. Membaca Data Legacy ... 51
3.5.2. Memilah field tabel pada database sistem informasi dan memindahkan ke dalam database gudang data ... 52
3.5.3. Memecah Gudang Data dalam Tabel Fakta dan Tabel Dimensi ... 54
3.5.4. Star Schema ... 55
3.6. Perancangan Desain Antarmuka Pengguna ... 56
3.6.1. Menu Staff ... 56
3.6.2. Menu Pengunjung Sistem ... 76
BAB IV IMPLEMENTASI DAN ANALISA SISTEM ... 82
4.1. Implementasi Sistem ... 82
4.1.1. Implementasi Basis Data ... 82
xvi
4.2. Implementasi Gudang Data ... 123
4.2.1. Membaca data legacy ... 123
4.2.2. Memilah field tabel pada database sistem informasi dan memindahkan ke dalam database gudang data ... 127
4.2.3. Memecah gudang data ke dalam tabel fakta dan dimensi... 137
4.2.4. Pembentukan Skema Bintang Dinas ... 143
BAB V ANALISA HASIL ... 149
5.1. Analisa hasil perangkat lunak ... 149
5.2. Analisa hasil ujicoba terhadap pengguna ... 150
5.2.1. Form Kuesioner ... 150
5.2.2. Hasil dan pembahasan ... 151
BAB VI PENUTUP ... 160
6.1. Kesimpulan ... 160
6.2. Saran ... 161
DAFTAR PUSTAKA ... 163
xvii
Gambar 3. 4 Diagram Konteks ... 39
Gambar 3. 5 Diagram Berjenjang ... 40
Gambar 3. 6 DFD Level 1... 41
Gambar 3. 7 DFD Level 2 Proses 1 ... 42
Gambar 3. 8 DFD Level 2 Proses 2 ... 43
Gambar 3. 9 DFD Level 2 Proses 3 ... 44
Gambar 3. 10 DFD Level 2 Proses 4 ... 45
Gambar 3. 11 Disain Konseptual ... 46
Gambar 3. 12 Disain Logikal ... 47
Gambar 3. 13 Tabel fakta fact_dataharga ... 54
Gambar 3. 14 Halaman Login staff ... 56
Gambar 3. 15 Halaman Menu Awal ... 57
Gambar 3. 16 Halaman menu pengelolaan data ... 58
Gambar 3. 17 Halaman pengelolaan data pasar ... 58
Gambar 3. 18 Halaman insert data pasar ... 59
Gambar 3. 19 Halaman edit data pasar ... 60
Gambar 3. 20 Halaman pengelolaan data satuan ... 61
Gambar 3. 21 Halaman edit data satuan ... 62
Gambar 3. 22 Halaman insert data satuan ... 62
Gambar 3. 23 Halaman pengelolaan data bahan pokok ... 63
Gambar 3. 24 Halaman edit data bahan pokok ... 63
Gambar 3. 25 Halaman insert data bahan pokok ... 64
Gambar 3. 26 Halaman pengelolaan data jenis bahan pokok... 64
Gambar 3. 27 Halaman edit jenis bahan pokok ... 65
Gambar 3. 28 Halaman insert jenis bahan pokok ... 65
Gambar 3. 29 Halaman pengelolaan data harga ... 66
xviii
Gambar 3. 31 Halaman insert data harga ... 68
Gambar 3. 32 Halaman edit data harga ... 68
Gambar 3. 33 Halaman laporan ... 69
Gambar 3. 34 Halaman laporan per bulan ... 70
Gambar 3. 35 Halaman laporan perbandingan tiap minggu ... 71
Gambar 3. 36 Halaman laporan perbandingan tiap hari ... 72
Gambar 3. 37 Halaman laporan perbandingan tiap hari pada semua pasar ... 73
Gambar 3. 38 Halaman laporan rata-rata tiap hari pada semua pasar ... 74
Gambar 3. 39 Halaman gudang data ... 75
Gambar 3. 40 Halaman awal untuk pengunjung ... 76
Gambar 3. 41 Halaman laporan per bulan untuk pengunjung ... 77
Gambar 3. 42 Halaman laporan perbandingan tiap minggu untuk pengunjung ... 78
Gambar 3. 43 Halaman laporan perbandingan tiap hari untuk pengunjung ... 79
Gambar 3. 44 Halaman perbandingan tiap hari pada semua pasar untuk pengunjung ... 80
Gambar 3. 45 Halaman laporan rata-rata tiap hari pada semua pasar untuk pengunjung ... 81
Gambar 4. 1 Implementasi login staff ... 86
Gambar 4. 2 Implementasi menu awal staff... 87
Gambar 4. 3 Implementasi menu pengelolaan data ... 88
Gambar 4. 4 Implementasi pengelolaan data pasar ... 89
Gambar 4. 5 Implementasi insert data pasar... 90
Gambar 4. 6 Implementasi edit data pasar ... 91
Gambar 4. 7 Implementasi pengelolaan data satuan ... 92
Gambar 4. 8 Implementasi insert data satuan ... 93
Gambar 4. 9 Implementasi edit data satuan ... 93
Gambar 4. 10 Implementasi pengelolaan data bahan pokok ... 94
Gambar 4. 11 Implementasi insert data bahan pokok ... 95
xix
Gambar 4. 13 Implementasi pengelolaan data jenis bahan pokok ... 96 Gambar 4. 14 Implementasi insert data jenis bahan pokok... 97 Gambar 4. 15 Implementasi edit data bahan pokok ... 97 Gambar 4. 16 Implementasi pengelolaan data harga ... 98 Gambar 4. 17 Implementasi tambah data harga ... 99 Gambar 4. 18 Langkah dalam memilih tanggal pada pengelolaan
data harga ... 100 Gambar 4. 19 Tampilan halaman data harga pada tanggal yang
sudah dipilih ... 100 Gambar 4. 20 Implementasi insert data harga ... 101 Gambar 4. 21 Tampilan halaman data harga setelah insert data
harga... 102 Gambar 4. 22 Implementasi edit data harga ... 103 Gambar 4. 23 Implementasi menu laporan... 104 Gambar 4. 24 Tampilan laporan per bulan ... 105 Gambar 4. 25 Tampilan laporan per bulan yang akan dicetak ... 105 Gambar 4. 26 Tampilan laporan per minggu ... 106 Gambar 4. 27 Tampilan laporan per minggu yang akan dicetak ... 107 Gambar 4. 28 Tampilan laporan per hari ... 108 Gambar 4. 29 Tampilan laporan per hari yang akan dicetak ... 108 Gambar 4. 30 Tampilan laporan perbandingan tiap hari pada
semua pasar ... 109 Gambar 4. 31 Tampilan laporan perbandingan tiap hari pada
semua pasar yang akan dicetak ... 110 Gambar 4. 32 Tampilan laporan perbandingan rata-rata tiap hari
pada semua pasar ... 111 Gambar 4. 33 laporan perbandingan rata-rata tiap hari pada
semua pasar yang akan dicetak ... 111 Gambar 4. 34 Implementasi halaman gudang data ... 112 Gambar 4. 35 Tampilan halaman gudang data setelah tombol Load
Gudang Data diklik ... 113 Gambar 4. 36 Halaman untuk melihat perkembangan harga salah
satu bahan pokok ... 114 Gambar 4. 37 Halaman setelah user sudah memilih bahan pokok ... 114 Gambar 4. 38 Tampilan OLAP untuk perkembangan salah satu
xx
Gambar 4. 39 Tampilan pengaturan jika user ingin melihat
perkembangan harga dalam bentuk line chart ... 116 Gambar 4. 40 Tampilan line chart OLAP untuk membantu melihat
perkembangan harga ... 116 Gambar 4. 41 Tampilan selisih harga bahan pokok dalam OLAP ... 117 Gambar 4. 42 Implementasi halaman awal untuk pengunjung ... 118 Gambar 4. 43 Tampilan informasi harga jenis bahan pokok pada
tiap lokasi pasar ... 119 Gambar 4. 44 Implementasi halaman laporan per bulan untuk
pengunjung ... 120 Gambar 4. 45 Implementasi halaman laporan per minggu untuk
pengunjung ... 121 Gambar 4. 46 Implementasi halaman laporan per hari untuk
pengunjung ... 121 Gambar 4. 47 Implementasi halaman laporan perbandingan tiap
hari pada semua pasar untuk pengunjung ... 122 Gambar 4. 48 Impelementasi halaman laporan perbandingan
rata-rata tiap hari pada semua pasar untuk pengunjung ... 122 Gambar 4. 49 Proses pembuatan Dimensi dimensi_tempat ... 127 Gambar 4. 50 Langkah select data pasar dari sistem informasi
harga bahan pokok ... 128 Gambar 4. 51 Preview data pasar ... 128 Gambar 4. 52 Langkah membuat surrogate key pada
dimensi_tempat ... 129 Gambar 4. 53 Langkah memilih data yang diperlukan dalam
membuat dimensi_tempat ... 130 Gambar 4. 54 Tabel dimensi_tempat ... 130 Gambar 4. 55 Proses pembuatan Dimensi dimensi_produk ... 130 Gambar 4. 56 Langkah select data bahan pokok dari sistem
informasi harga bahan pokok ... 131 Gambar 4. 57 Langkah select data jenis bahan pokok dari sistem
informasi harga bahan pokok ... 132 Gambar 4. 58 Preview data bahan pokok ... 133 Gambar 4. 59 Preview data jenis bahan pokok ... 134 Gambar 4. 60 Langkah menyamakan data bahan pokok dengan
xxi
Gambar 4. 61 Langkah membuat surrogate key pada
dimensi_produk ... 136 Gambar 4. 62 Langkah memilih data yang diperlukan dalam
membuat dimensi_produk ... 136 Gambar 4. 63 Tabel dimensi_produk... 137 Gambar 4. 64 Proses pembuatan tabel fakta fact_data harga ... 137 Gambar 4. 65 Langkah pada Get System Data... 138 Gambar 4. 66 Langkah memfilter data kosong ... 139 Gambar 4. 67 Langkah menyamakan data dari tabel data harga
sistem informasi dengan data dimensi produk ... 139 Gambar 4. 68 Langkah menyamakan data dari tabel harga sistem
informasi dengan data dimensi waktu ... 140 Gambar 4. 69 Langkah menyamakan data dari tabel harga sistem
informasi dengan data dimensi tempat... 141 Gambar 4. 70 Langkah memilih data yang diperlukan untuk
membuat tabel fakta ... 142 Gambar 4. 71 Tabel fakta fact_dataharga ... 142 Gambar 4. 72 Cube untuk Data_Harga pada skema bintang Dinas ... 143 Gambar 4. 73 OLAP perkembangan data harga salah satu bahan
pokok... 144 Gambar 4. 74 Struktur MDX Query untuk Data Harga ... 145 Gambar 4. 75 Cube Selisih_Harga pada skema bintang dinas ... 146 Gambar 4. 76 OLAP selisih harga ... 147 Gambar 4. 77 Struktur MDX query Selisih_Harga ... 148
xxii
DAFTAR TABEL
Tabel 2. 1 Perbedaan OLTP dengan OLAP... 16
Tabel 3. 1 Tabel Admin ... 48 Tabel 3. 2 Tabel Pasar ... 48 Tabel 3. 3 Tabel Satuan ... 48 Tabel 3. 4 Tabel Bahan_pokok ... 49 Tabel 3. 5 Tabel Jenis_bahanpokok ... 49 Tabel 3. 6 Tabel data_harga ... 50 Tabel 3. 7 Tabel calender ... 50 Tabel 3. 8 Tahap membangun gudang data ... 51
Tabel 5. 1 Tabel hasil kuesioner pengunjung umum pertanyaan 1 ... 151 Tabel 5. 2 Tabel hasil kuesioner pengunjung umum pertanyaan 2 ... 153 Tabel 5. 3 Tabel hasil kuesioner pengunjung umum pertanyaan 3 ... 154 Tabel 5. 4 Tabel hasil kuesioner pengunjung umum pertanyaan 4 ... 155 Tabel 5. 5 Tabel hasil kuesioner pengunjung umum pertanyaan 5 ... 156 Tabel 5. 6 Tabel jawaban kuesioner yang diberikan oleh staff ... 158 Tabel 5. 7 Tabel jawaban kuesioner mengenai OLAP yang diberikan
BAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Dinas Perindustrian Perdagangan Koperasi dan Pertanian (Disperindagkoptan) Kota Yogyakarta khususnya bidang perdagangan setiap harinya melakukan pendataan di pasar-pasar guna mengetahui perkembangan harga kebutuhan bahan pokok. Bidang perdagangan sendiri mempunyai salah satu fungsi dalam penyiapan dan penyajian data dan informasi mengenai potensi dan permasalahan di bidang pembinaan usaha, sarana dan prasarana perdagangan, sistem distribusi dan perlindungan konsumen. Bidang perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta mempunyai peran penting dan bertanggung jawab dalam mengawasi dan menjamin kelangsungan sektor perdagangan di masyarakat dengan memberikan informasi yang tepat. Informasi harga kebutuhan pokok sangat diperlukan keberadaannya oleh berbagai pihak, antara lain bagi pihak bidang perdagangan sebagai bahan pengambilan keputusan, bagi pedagang sebagai acuan harga jual kepada konsumen, bagi wartawan sebagai bahan informasi untuk dipublikasikan kepada masyarakat dan bagi masyarakat untuk mengetahui perkembangan harga kebutuhan pokok untuk memenuhi kebutuhannya. Salah satu contoh pengambilan keputusan adalah jika terdapat harga bahan pokok yang melonjak naik secara signifikan maka akan diperiksa penyebab naiknya harga tersebut dan tindakan yang selanjutnya dilakukan seperti penambahan pasokan bahan pokok tersebut,. Oleh karena alasan tersebut bidang perdagangan menginginkan data-data harga bahan pokok cepat terinformasikan kepada masyarakat dan dapat dengan mudah diakses oleh masyarakat.
menyulitkan pegawai jika terdapat banyak data yang sudah tersimpan. Bidang perdagangan Disperindagkoptan kota Yogyakarta sendiri juga mengirimkan data-data harga bahan pokok tersebut yang berupa laporan hardcopy ke instansi lain seperti ke Polda DIY, kepada pihak TPID (Tim Pengendali Inflasi Daerah) Provinsi Yogyakarta. Selama ini pegawai bidang perdagangan menyiapkan laporan perkembangan harga bahan pokok menggunakan aplikasi Microsoft Excel. Dalam aplikasi tersebut telah memiliki formula hitung dalam penghitungan harga harian dan mingguan namun pengerjaan menggunakan Ms.Excel dirasa belum cukup efektif membantu pegawai dalam pendataan dan penyajian laporan. Oleh sebab itu diperlukan sebuah sistem informasi yang dapat memenuhi serta mempermudah pendataan, pencarian data, dan penyajian data harga bahan pokok. Penyajian ini dimaksudkan untuk memudahkan kepala bidang perdagangan dalam mengambil sebuah keputusan. Bagi pegawai bidang perdagangan sendiri dibutuhkan sistem yang dapat membantu pengerjaan dalam pendataan harga bahan pokok dan meningkatkan pengumpulan data-data melalui sistem yang dapat diakses di manapun. Pada kasus Bidang perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta data-data yang didapat terdapat data harga 39 (tiga puluh sembilan) jenis bahan pokok. Dari data tersebut juga masih ada keterangan waktu pengambilan 39 data dimana data tersebut disajikan dalam bentuk perhari, perminggu serta dimana data tersebut diperoleh. Guna membantu menganalisis hasil dari sistem informasi yang sudah diolah maka diperlukan sebuah metode yang dapat menyajikan proses analisis data yang bersifat multidimensional tersebut secara cepat. Dikatakan multidimensional karena data yang terkait tidak mengacu pada 1 dimensi saja dikarenakan terdapat item (bahan pokok), waktu (merujuk pada waktu pengambilan harga bahan pokok), dan lokasi (pasar dimana harga bahan pokok didapat) yang dapat dibuat sebagai dimensi sehingga dapat dilihat dari sudut pandang berbagai dimensi.
metode untuk melakukan analisis atau memproses data yang terdapat pada media penyimpanan data (gudang data) dalam struktur multidimensi. Gudang data sendiri adalah suatu konsep dan kombinasi teknologi yang memfasilitasi organisasi untuk mengelola dan memelihara data historis yang diperoleh dari sistem atau aplikasi operasional (Ferdiana, 2008).
Dengan adanya sebuah sistem informasi yang terkoneksi ke jaringan internet bidang perdagangan pun dapat meningkatkan kualitas dan efektifitas aliran informasi dalam instansi, antar instansi yang terkait, serta kepada masyarakat umum. Dibangunnya sistem informasi berbasis web ini karena di era sekarang masyarakat sudah sangat mudah untuk mengakses internet sehingga sistem informasi ini dapat dengan mudah diakses oleh masyarakat dimanapun dan kapanpun guna memperoleh informasi harga bahan pokok yang diinginkan. Sedangkan teknologi OLAP sendiri dapat diterapkan pada kasus harga bahan pokok karena keunggulan teknologi ini dapat digunakan oleh pihak bidang perdagangan agar dapat melakukan analisa terhadap data yang secara multi-dimensi, cepat dan konsisten. Hasil dari OLAP tersebut dapat dilakukan analisis terhadap harga bahan pokok sehingga diperoleh informasi yang bermanfaat digunakan oleh pihak bidang perdagangan dalam mengambil keputusan.
1.2. Rumusan Masalah
1. Bagaimana membangun sebuah Online Analytical Processing (OLAP) yang terintegrasi dengan sistem informasi?
2. Apakah sistem informasi tersebut dapat membantu staf pegawai dalam menyiapkan dan pembuatan laporan-laporan yang dibutuhkan?
4. Apakah sistem informasi ini dapat membantu masyarakat umum dalam mendapatkan informasi perkembangan harga bahan pokok saat ini?
1.3. Tujuan penelitian
Tujuan penelitian pada tugas akhir ini adalah:
1. Membangun sistem informasi bahan pokok yang terintegrasi dengan OLAP untuk digunakan dalam proses analisis pada harga bahan pokok. 2. Membantu staff pegawai bidang perdagangan Disperindagkoptan Kota
Yogyakarta dalam pengolahan data-data yang dibutuhkan untuk membuat laporan-laporan perkembangan harga bahan pokok.
3. Membantu pimpinan dan instansi yang terkait dalam pengambilan keputusan jika terjadi lonjakan suatu harga bahan pokok.
4. Membantu masyarakat dalam memperoleh informasi terkini mengenai perkembangan harga bahan pokok
1.4. Batasan Masalah
Dalam membangun sistem informasi harga bahan pokok yang terintegrasi dengan OLAP ini terdapat beberapa batasan masalah, yaitu:
1. Data yang digunakan berasal dari data-data excel pada kantor bidang perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta.
2. Data yang digunakan adalah data harga dari 39 jenis bahan pokok.
1.5. Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penulisan tugas akhir: 1.5.1. Survei Awal
Melakukan wawancara dengan narasumber yang terkait untuk mendapatkan informasi-informasi yang diperlukan. Narasumber tersebut adalah Kepala bidang perdagangan di Disperindagkoptan kota Yogyakarta dan salah satu pegawai staff di bidang Perdagangan yang mengolah data-data harga bahan pokok pasar-pasar di kota Yogyakarta. Wawancara ini guna memperoleh informasi bagaimana selama ini data-data harga bahan pokok di olah, bagaimana data-data tersebut disajikan, kesulitan yang selama ini ditemui, dan lain-lain.
1.5.2. Studi Pustaka
Mempelajari teori-teori mengenai gudang data, OLAP, bahasa pemrograman web PHP, MySQL dan mencari informasi lain guna membantu dan mendukung dalam pembangunan sistem informasi ini.
1.5.3. Pembangunan Sistem Informasi
Dalam mengembangkan sistem informasi harga bahan pokok ini, penulis menggunakan metode Framework for the Application of Systems Techniques (Whitten et.al, 2004) atau disingkat FAST. Tahap-tahap dalam metode FAST adalah sebagai berikut:
1. Analisa Sistem
a) Scope Definition (Definisi Lingkup)
bahan pokok yang dilakukan oleh staff pegawai bidang perdagangan Disperindagkoptan.
b) Problem Analysis (Analisa Permasalahan)
Hal yang dilakukan pada tahap ini adalah analisa masalah yang ditemukan saat staff pegawai bidang perdagangan Disperindagkoptan mengolah data harga bahan pokok ke dalam file excel.
c) Requirements Analysis (Analisa Kebutuhan)
Pada tahap ini dilakukan analisa terhadap kebutuhan bidang perdagangan Disperindagkoptan terhadap sistem yang akan dibangun, yang kemudian dimodelkan dalam diagram use case.
2. Desain sistem
Desain sistem ini merupakan tahap merancang sistem, yang menyangkut berbagai komponen-komponen yang mendukung dalam pembangunan sistem informasi. Pada tahap ini dilakukan desain basis data, desain teknologi untuk sistem informasi harga bahan pokok.
a) Logical Design
Menggambarkan logical data model, logical process model, dan logical interface model yang diperlukan dalam tahap pengembangan sistem informasi.
b) Decision Analysis
Dalam tahap ini dilakukan implementasi sistem ke dalam bentuk bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database sistem.
c) Physical Design and Integration
d) Construction and Testing
Persiapan fase implementasi dengan memperhatikan perlengkapan dan user yang terlibat ke dalam sistem, serta perbaikan jika pada sistem masih terdapat kesalahan.
3. Uji coba perangkat lunak
Setelah menyelesaikan per modul program, dilakukan ujicoba sistem untuk melihat sejauh mana sistem dapat berjalan dengan baik. Pada tahap ini dilakukan uji coba keseluruhan sistem informasi harga bahan pokok.
1.5.3. Pembangunan OLAP
Langkah-langkah yang diperlukan untuk membangun OLAP (Online Analytical Processing) menggunakan 4 langkah metode untuk mendesain tabel fakta ( Ralph Kimball, 1998, p. 272)
1. Memilih data mart.
Tahap ini memilih sumber data yang akan digunakan untuk memulai membangun gudang data
2. Mendeklarasikan grain.
Tahap ini menentukan grain yang akan digunakan saat membangun OLAP.
3. Memilih dimensi
Pada tahap ini memutuskan dimensi-dimensi mana saja yang diperlukan untuk mendukung tabel fakta.
4. Memilih tabel fakta
1.6. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dibagi menjadi beberapa bab, yaitu: a. Bab I : PENDAHULUAN
Pada bab ini dituliskan latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, dan metodologi penelitian.
b. Bab II : LANDASAN TEORI
Pada bab ini berisi teori-teori yang mendukung dalam perancangan dan pembuatan sistem.
c. Bab III : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini menjelaskan tentang perancangan dan analisis sistem. Analisis dan perancangan sistem meliputi use case diagram beserta narasi, diagram berjenjang, disain konseptual, disain logical, disain fisikal, pembangunan gudang data (membaca data legacy, proses penggabungan data, memindahkan data dari sumber ke server gudang data, pembuatan tabel fakta dan tabel dimensi).
d. Bab IV : IMPLEMENTASI SISTEM
Pada bab ini berisi implementasi dari hasil rancangan dan analisis sistem ke dalam bahasa pemrograman.
e. Bab V : ANALISIS DAN HASIL
f. Bab VI : KESIMPULAN DAN SARAN
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1. Gudang Data
2.1.1. Pengertian Gudang Data
Pengertian gudang data (data warehouse) sendiri dapat bermacam-macam namun memiliki inti yang sama, seperti pendapat beberapa ahli berikut:
Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management.
Menurut Vidette Poe, data warehouse merupakan database yang bersifat analisis dan read only yang digunakan sebagai fondasi dari sistem penunjang keputusan.
Menurut Paul Lane, data warehouse merupakan database relasional yang didesain lebih kepada query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandung history data dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.
1. Subject Oriented, gudang data didesain untuk menganalisis data berdasarkan subjek-subjek tertentu dalam sebuah organisasi, bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu. Gudang data berfokus pada pemodelan dan analisis data bagi para pengambil keputusan. Oleh karena itu, gudang data biasanya memberikan pandangan sederhana dan ringkas terhadap masalah subjek tertentu dengan mengecualikan data yang tidak berguna dalam proses pendukung keputusan. 2. Integrated, gudang data biasanya dibuat dari berbagai macam
sumber data, seperti relational database, file, dan on-line transactions records. Pembersihan dan integrasi data digunakan untuk menjaga konsistensi data dalam penamaan, encoding structures, attribute measures dan lain-lain.
3. Time-variant, data disimpan untuk menyediakan informasi dari perspektif bersejarah (misalnya, 5-10 tahun).Setiap struktur kunci di gudang data berisi,baik secara implicit maupun eksplisit, elemen waktu.
4. Non volatile, sebuah gudang data adalah selalu secara fisik memisahkan penyimpanan dari data yang berubah dari aplikasi data yang ditemukan dalam lingkungan operasional. Karena ini pemisahan, gudang data tidak memerlukan pemrosesan transaksi, pemulihan, dan konkurensi mengontrol mekanisme. Biasanya hanya membutuhkan dua operasi dalam mengakses data: loading data dan akses data.
Gambar 2. 1 Proses ETL
Pada gudang data terdapat 3 komponen proses yang utama yaitu Extract, Transform, Load. Berikut penjelasan mengenai ETL tersebut:
1. Extract, proses pengambilan data yang diperlukan dari sumber gudang data dan selanjutnya dimasukkan pada staging area untuk diproses pada tahap berikutnya. Pada fungsi ini akan banyak berhubungan dengan berbagai tipe sumber data. Format data, mesin yang berbeda, software dan arsitektur yang tidak sama. Sehingga sebelum proses ini dilakukan, sebaiknya perlu didefinisikan requirement terhadap sumber data yang dibutuhkan untuk lebih memudahkan pada extraction data.
2. Transform, pada proses transaksional data disimpan dalam berbagai format sehingga jarang ditemui data yang konsisten antara aplikasi-aplikasi yang ada. Transformasi data ditujukan untuk mengatasi masalah ini. Dengan proses transformasi data melakukan standarisasi terhadap data pada satu format yang konsisten. Beberapa contoh ketidak konsistenan data tersebut dapat diakibatkan oleh tipe data yang berbeda, data length, dan lain sebagainya.
EXTRACT
3. Load, memindahkan data ke data warehouse. Ada dua load yang dapat dilakukan pada data warehouse. Pertama adalah initial load, proses ini dilakukan pada saat telah selesai mendesaindan membangun data warehouse. Data yang dimasukkan tentunya akan sangat besar dan memakan waktu yang lama. Kedua incremental load, dilakukan ketika data warehouse telah dioperasikan. Dengan data extraction, transformation¸dan loading terhadap data tersebut.
2.1.2. Hubungan Datawarehouse dan OLAP
Kemampuan kita mengumpulkan dan menyimpan segala jenis data melampaui kemampuan kita melakukan analisis, peringkasan, dan ekstraksi pengetahuan dari data. Untuk membentuk analisis data diperlukan kakas otomatis yang dapat membantu melakukan ekstraksi dan penemuan pengetahuan dari data. Saat ini orang sudah sepakat bahwa informasi berkualitas tinggi adalah sangat penting dalam dunia bisnis. OLAP (Online Analytical Processing) menggunakan informasi basisdata untuk menyusun keputusan strategis. Basis data yang terlibat biasanya sangat besar dan seringkali tidak memerlukan data terbaru. Tujuan OLAP menganalisis data adalah untuk digunakan di suatu pengambilan keputusan taktis dan strategis. Terdapat dua isu teknis yang utama dalam analisis data, yaitu :
1. Prosedur analisis yang dilakukan dan data yang mendukung prosedur itu.
2. Metode-metode untuk memperoleh bagian besar data yang diperlukan secara efisien.
OLAP query sering begitu kompleks, memerlukan data yang sangat besar, yang bila dijalankan sekaligus di lingkungan OLTP akan dapat menyebabkan melambatnya transaksi OLTP secara drastis.
Data warehouse adalah repository (arsip) informasi yang dikumpulkan dari banyak sumber, disimpan dengan skema yang disatukan di satu situs tunggal. Begitu dikumpulkan, data disimpan dalam kurun waktu yang lama. Data warehouse menyediakan satu antarmuka terkonsolidasi tunggal sehingga mempermudah pembuatan query yang mendukung pembuatan keputusan. Dengan mengakses informasi dari data warehouse, pembuat keputusan dapat menjamin bahwa sistem pengolahan transaksi online tidak akan terganggu.
Data warehouse merupakan basisdata dimana data dikumpulkan dari banyak Sistem untuk mendukung pelaporan dan pengambilan keputusan manajemen. Basis data multidimensi yang merupakan basisdata sistem OLAP multidimensi memberi solusi yang berorientasi bisnis untuk menjawab pertanyaan yang kompleks. Pendekatan ini mempunyai tingkat keberhasilan yang tinggi ketika jawaban disusun dari matriks atau data kuantitatif.
2.2. OLAP
2.2.1. Pengertian Online Analytical Processing (OLAP)
dapat digunakan untuk menganalisis data lebih dalam lagi dengan teknik drill-down, slicing, dan consolidation.
a. Drill-down adalah pengolahan data sedemikian rupa sehingga dari data yang diringkas dapat dijabarkan menjadi data yang lebih detil agar dapat diperoleh informasi yang rinci.
b. Slicing adalah pengolahan data untuk melihat data dari berbagai sudut pandang, misalnya dengan melihat hubungan penjualan satu macam produk berdasarkan kategorinya, seperti penjualan buku berdasarkan bidang teknik informatika, psikologi, farmasi, dsb.
c. Consolidation adalah pengolahan data dengan cara melakukan pengelompokan, misalnya data harga bahan pokok selama 12 bulan berturut-turut, atau mingguan, dan harian.
2.2.2. Perbedaan OLTP dan OLAP
Tabel 2. 1 Perbedaan OLTP dengan OLAP
Fitur OLTP OLAP
Karakteristik Proses operasional Proses informasional
Orientasi Transaksi Analisis
Pengguna DBA, database
profesional
Manajer, eksekutif, analis
Fungsi Operasi sehari-hari Informasi jangka panjang yang dibutuhkan untuk pendukung keputusan Desain Database Berdasarkan relasi entitas,
berorientasi pada aplikasi
Berdasarkan
star/snowflake, berorientasi subjek
Data Data yang digunakan data
sekarang, data terjamin pada masalah up-to-date
Data historis, perbaikan akurasi data dari waktu ke waktu
Summarization Data primitif, sangat mendetail
Peringkasan, penggabungan Gambaran Detail, relasi datar Peringkasan,
multidimensional Unit Kerja Pendek, simple transaksi Kompleks query
Akses Read/write Hanya dapat read
Fokus Data masuk Informasi keluar
Operasi Indeks/hash pada primary key
Kebanyakan scan
Jumlah data yang diakses Puluhan Jutaan
Jumlah pengguna Ribuan Ratusan
Prioritas Performa tinggi, ketersediaan tinggi
Fleksibilitas tinggi, otonomi pengguna akhir
Metrik Melalui transaksi Melalui query, waktu
respon
2.3. Multidimensional Modelling
2.3.1. Tabel Fakta (Fact Table)
Tabel fakta merupakan tabel utama dalam model dimensional dimana ukuran dari performa suatu bisnis disimpan. Tabel ini berisi nilai dari sebuah kejadian atau transaksi tertentu misalnya penyimpanan uang di bank, penjualan produkm pesanan, dan sebagainya. Tabel fakta umumnya mengandung angka dan data history yang terdiri dari foreign key yang merupakan primary key beberapa dimension table yang saling berhubungan.
2.3.2. Tabel Dimensi (Dimension Table)
Tabel dimensi digunakan untuk menyempurnakan data yang ada pada tabel fakta atau menjelaskannya dengan lebih detail. Data berupa karakter, setiap tabel dimensi menyimpan baris dari data dengan informasi berupa karakter yang menjelaskan field yang berhubungan dengan tabel fakta denga lebih detail.
2.3.3. Cube, Dimension, Measure, Member
Teknologi OLAP menganut multi dimensional modeling, artinya dapat melihat analisis pengukuran dengan pandangan berbagai dimensi. Di dalam konsep ini perlu mengenal berbagai istilah yang berkaitan dengan OLAP:
1. Cube adalah struktur multi dimensional konseptual, terdiri dari dimensi dan measure dan biasanya mencakup pandangan bisnis tertentu.
2. Dimension adalah struktur view atau sudut pandang yang menyusun cube. Dimensi dapat terdiri dari berbagai level. 3. Measure adalah nilai pengukuran.
4. Member adalah isi atau anggota dari suatu dimensi atau measure tertentu.
2.4. Pentaho
Pentaho adalah nama produk yang mengkhususkan diri sebagai perusahaan pembuat software untuk keperluan data warehouse dan business intelligence. Dalam pentaho terdapat komponen yang digunakan untuk mengolah data yaitu:
- Spoon, merupakan Integrated Development Environment (IDE) yang berupa Graphical User Interface (GUI). Digunakan untuk merancang, menyunting, dan menjalankan job dan transformasi. - Pan, merupakan command line tool yang dikhususkan untuk
- Kitchen, merupakan command line tool yang khusus digunakan untuk menjalankan job. Biasanya digunakan jika ingin menjalankan job melalui mekanisme penjadwalan (scheduler).
2.5. Sistem Informasi
2.5.1. Sistem
2.5.1.1. Pengertian Sistem
Menurut Kadir (2003), sistem adalah sekumpulan elemen yang saling terkait atau terpadu yang dimaksudkan untuk mencapai suatu tujuan.
Menurut Jogiyanto (2005), sistem adalah kumpulan dari elemen-elemen yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu, sistem ini menggambarkan suatu kejadian-kejadian dan kesatuan yang nyata adalah suatu objek nyata, seperti tempat, benda, dan orang-orang yang betul-betul ada dan terjadi.
Berdasarkan definisi-definisi diatas maka dapat disimpulkan bahwa sistem adalah kumpulan bagian-bagian yang memiliki keterkaitan, hubungan, dan peran masing-masing guna mencapai suatu tujuan dari sistem tersebut.
2.5.2. Informasi
2.5.2.1. Pengertian Informasi
Pengertian informasi menurut Jogiyanto (2005),
Menurut Kadir (2003), informasi adalah data yang telah diproses sedemikian rupa sehingga meningkatkan pengetahuan seseorang yang menggunakan data tersebut.
Sedangkan sistem informasi sendiri adalah sistem dimana terdapat kumpulan informasi dan terjadinya pengolahan data-data guna dapat dijadikan sebagai informasi yang berguna untuk pengguna dalam pengambilan keputusan.
2.5.3. Karakteristik Sistem Informasi
Jogiyanto (2005) mengemukakan bahwa sistem memiliki beberapa karakteristik tertentu, karakteristik tersebut antara lain:
1. Komponen
Suatu sistem terdiri dari sejumlah komponen yang saling berinteraksi, yang artinya saling bekerja sama membentuk satu kesatuan. Komponen-komponen sistem atau elemen-elemen sistem dapat berupa suatu subsistem atau bagian-bagian dari sistem. Setiap subsistem mempunyai sifat-sifat dari sistem untuk menjalankan suatu fungsi tertentu mempengaruhi proses sistem secara keseluruhan.
2. Batasan sistem
Batasan sistem (boundary) merupakan daerah yang membatasi antara suatu sistem dengan sistem yang lainnya. Batasan suatu sistem menunjukan ruang lingkup dari sistem tersebut.
3. Lingkungan Luar sistem
menguntungkan dan dapat juga bersifat merugikan sistem tersebut.
4. Penghubung sistem
Penghubung (interfance) merupakan media penghubung antara satu subsistem dengan subsistem yang lainnya. Melalui penghubung ini memungkinkan sumber-sumber daya mengalir dari satu subsistem ke subsistem yang lainnya. Dengan penghubung satu subsistem dapat berintegrasi dengan subsistem yang lainnya membentuk satu kesatuan.
5. Masukkan sistem
Masukan (input) sistem adalah energi masukan yang masuk kedalam sistem. Masukan dapat berupa masukan perawatan(maintenance input), dan masukan sinyal (signal input). Maintenance input adalah energy yang dimasukan supaya sistem tersebut dapat beroperasi. Sedangkan signal input adalah energi yang diproses untuk mendapatkan keluaran. Sebagai contoh untuk menghasilkan sebuah informasi, diperlukan sebuah signal input yang kemudian digunakan untuk mengolah berbagai macam data menjadi suatu informasi.
6. Keluaran sistem
Keluaran (output) sistem adalah hasil dari masukan yang diolah dan diklasifikasikan menjadi keluaran yang berguna dan sisa pembuangan. Misalnya untuk sistem komputer, panas yang dihasilkan adalah keluaran yang tidak berguna dan merupakan hasil sisa pembuangan, sedang informasi adalah keluaran yang dibutuhkan.
Suatu sistem dapat mempunyai suatu bagian pengolah yang akan merubah masukan menjadi keluaran. Suatu sistem produksi akan mengolah masukan berupa bahan baku dan bahan-bahan yang lain menjadi keluaran berupa barang jadi.
8. Sasaran sistem
Sebuah sistem sudah tentu mempunyai sasaran ataupun tujuan. Dengan adanya sasaran sistem, maka kita dapat menentukan masukna yang dibutuhkan sistem dan keluaran apa yang diharapkan dihasilkan sistem tersebut. Sebuah sistem dapat dikatakan berhasil apabila mencapai atau mengenai sasaran atau pun tujuan dari pembangunan sistem tersebut.
2.5.4. Model Umum Sistem
Secara umum model sistem dapat dijabarkan yaitu masukan (input), proses, dan keluaran (output). Model umum sistem ini dapat dilihat pada gambar dibawah.
Gambar 2. 2 Model Umum Sistem
2.5.5. Sistem Informasi berbasis Web
Dengan perkembang pesatnya teknologi di era globalisasi ini, suatu informasi pun dapat dengan mudah diperoleh oleh pengguna tanpa
Input
Proses
BAB III
ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Deskripsi Kasus
Pada kantor bidang perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta pendataan data harga bahan pokok beserta laporannya diolah menggunakan Microsoft Excel. Data-data excel tersebut meliputi data harga per hari dan data harga yang disajikan dalam per minggu, serta data harga yang disajikan dengan tempat (pasar) yang berbeda. Hal tersebut sangat menyulitkan untuk mengambil informasi, misal untuk melihat data harga pasar yang berupa penyajian secara umum dengan hanya menggunakan deretan daftar harga-harga yang sebenarnya jauh lebih mudah dimengerti dan menarik untuk ditampilkan jika menggunakan tampilan seperti column chart, pie chart, atau tampilan grafik yang lain. Pada file excel tersebut masih ditemukan adanya penghitungan rumus yang hasil penghitungannya masih salah sehingga data menjadi tidak akurat.
3.2. Data
Data harga bahan pokok yang diambil di pasar-pasar yang berbeda digunakan untuk mengetahui harga-harga bahan pokok yang beredar di pasar apakah mengalami lonjakan atau cenderung stabil. Setiap bulannya data-data tersebut digunakan untuk membuat laporan rutin.
Data yang digunakan adalah data harga jenis bahan pokok tahun 2014 bulan Januari sampai bulan Oktober 2014. Data yang digunakan pun ada data yang diambil tiap Senin sampai Sabtu. Data tersebut berisi :
1. Beras (IR I dan IR II) 2. Gula Pasir
3. Minyak Goreng (Bimoli Botol Biasa dan Tanpa Merek / Sawit) 4. Tepung Terigu (Segitiga Biru (Kualitas medium), Cakra Kembar,
Kunci)
5. Daging (Daging Sapi Murni, Has, Rendang, Semur, Daging ayam Broiler, Daging ayam Kampung)
6. Telur (Telur ayam Broiler, Telur ayam Kampung) 7. Cabe merah (Keriting, Besar)
8. Cabai Rawit (Hijau, Merah) 9. Bawang merah
10.Bawang putih
11.Susu (Kental Manis (Merk Bendera, Merk Indomilk), Susu Bubuk (Merk Bendera, Merk Indomilk))
12.Garam beryodium (Bata, Halus) 13.Kacang Kedelai (Eks Impor, Lokal) 14.Kacang hijau
15.Kacang tanah
18.Ikan Kembung 19.Ketela Pohon
20.Jagung pipilan kering 21.Tomat
22.Kol/ Kobis
Berikut ini adalah contoh data harga bahan pokok yang diperoleh dari Bidang Perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta.
Data ini dipakai dalam pendataan rutin yang dilakukan oleh kantor Bidang Perdagangan Disperindagkoptan Kota Yogyakarta. Data-data ini bisa menjadi informasi untuk masyarakat dan pihak-pihak yang berkepentingan. Selain itu juga agar dapat mempermudah kinerja dari pegawai –pegawai bidang perdagangan sendiri.
3.3. Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan digunakan untuk mengetahui apa yang sebenarnya dibutuhkan oleh user. Seperti telah dijelaskan diatas bahwa di kantor bidang perdagangan kota Yogyakarta pendataan harga-harga bahan pokok masih menggunakan Microsoft Excel. Keadaaan seperti ini menyulitkan jika user ingin melihat data harga bahan pokok pada waktu tertentu dan melihat kondisi perkembangan harga bahan pokok di tengah-tengah masyarakat. Dibangunnya OLAP yang terintegrasi dengan sistem informasi ini diharapkan dapat mempermudah pekerjaan dari pihak bidang perdagangan sendiri dan masyarakat yang membutuhkan informasi tentang perkembangan harga bahan pokok.
3.3.1. Analisis kebutuhan pada OLAP
Analisa kebutuhan pada OLAP ini didasarkan pada keinginan dari Kepala Bidang Perdagangan yang menginginkan informasi perkembangan bahan pokok tersaji dalam bentuk:
- Informasi perkembangan harga salah satu bahan pokok yang dapat dilihat menggunakan chart.
Sedangkan user yang dapat mengakses OLAP ini adalah Kepala Bidang Perdagangan. Kepala Bidang Perdagangan ini dapat mengakses OLAP pada halaman gudang data yang berada pada halaman administrator sistem informasi.
3.3.2. Analisis kebutuhan pada Sistem Informasi
Analisa kebutuhan pada sistem informasi ini didasarkan pada keinginan bidang perdagangan yang ingin dimudahkan dalam menyimpan dan menyajikan laporan perkembangan harga bahan pokok. Bidang perdagangan sendiri juga berkeinginan agar informasi perkembangan harga cepat terinformasikan kepada masyarakat.
Adapun setelah menggunakan sistem informasi ini diharapkan proses pendataan dan melihat data perkembangan harga bahan pokok akan menjadi lebih mudah, yaitu:
1. Pegawai bidang perdagangan dapat mengakses sistem informasi dimana saja sehingga memungkinkan untuk melakukan kegiatan rutin mendata harga bahan pokok saat berada dipasar.
2. Masyarakat umum dimudahkan dalam mendapat informasi perkembangan harga bahan pokok terkini yang dapat diakses dimana saja.
Sedangkan user yang terlibat dalam sistem ini adalah: 1. Staff
2. Pengunjung
3.4. Perancangan Sistem
3.4.1. Diagram Use Case
Gambar 3. 2 Use Case jenis bahan pokok
Menambah data harga per hari pada semua pasar Mencetak laporan pasar rata tiap hari pada semua
pasar
Melihat harga hari ini pada peta pasar PENGELOLAAN DATA BAHAN POKOK
3.4.2. Use Case Gudang Data
Gambar 3. 3 Use Case Gudang Data
3.4.3. Ringkasan Use Case 3.4.3.1. Use Case Staff
No. Nama Use Case Keterangan
1. Menambah data satuan menggambarkan proses menambahkan data satuan berat bahan pokok ke dalam sistem. 2. Menambah data bahan
pokok
menggambarkan proses menambahkan data bahan pokok ke dalam sistem.
3. Menambah data jenis bahan pokok
menggambarkan proses menambahkan data jenis bahan pokok ke dalam sistem.
4. Menambah data pasar menggambarkan proses menambahkan data pasar ke Pimpinan
Pengaksesan
dalam sistem.
5. Mengedit data satuan menggambarkan proses mengubah/ mengedit data satuan berat bahan pokok yang telah tersimpan ke dalam sistem.
6. Mengedit data bahan pokok
menggambarkan proses mengubah/ mengedit data bahan pokok yang telah tersimpan ke dalam sistem.
7. Mengedit data jenis bahan pokok
menggambarkan proses mengubah/ mengedit data jenis bahan pokok yang telah tersimpan ke dalam sistem. 8. Mengedit data pasar menggambarkan proses
mengubah/ mengedit data pasar yang telah tersimpan ke dalam sistem.
11. Menghapus data jenis
12. Menghapus data pasar menggambarkan proses menghapus data pasar yang telah tersimpan ke dalam sistem.
13. Menambah data harga menggambarkan proses memasukkan data harga ke dalam sistem.
14. Mengedit data harga menggambarkan proses mengedit/ mengubah data harga yang sudah tersimpan ke dalam sistem.
15. Menghapus data harga menggambarkan proses menghapus data harga yang sudah tersimpan ke dalam sistem.
16. Melihat laporan pasar per bulan
menggambarkan proses dimana staff ingin melihat laporan perkembangan harga bahan pokok di salah satu pasar dari minggu pertama sampai minggu terakhir dalam satu bulan.
17. Melihat laporan pasar perbandingan tiap
minggu perkembangan harga bahan pokok di salah satu pasar dimana membandingkan minggu yang dipilih dengan minggu selanjutnya.
18. Melihat laporan pasar perbandingan tiap hari
menggambarkan proses dimana staff ingin melihat laporan perkembangan harga bahan pokok di salah satu pasar dimana membandingkan tanggal yang dipilih dengan tanggal sebelumnya.
19. Melihat laporan perbandingan tiap hari pada semua pasar
menggambarkan proses dimana staff ingin melihat laporan perkembangan harga bahan pokok di semua pasar yang telah tersimpan pada sistem dimana membandingkan harga bahan pokok pada tanggal yang sudah dipilih.
20. Melihat laporan rata-rata perhari pada semua pasar
dipilih.
21. Mencetak laporan pasar per bulan
menggambarkan proses dimana staff ingin mencetak laporan perkembangan harga bahan pokok di salah satu pasar dari minggu pertama sampai minggu terakhir dalam satu bulan.
22. Mencetak laporan pasar perbandingan tiap minggu
menggambarkan proses dimana staff ingin mencetak laporan perkembangan harga bahan pokok di salah satu pasar dimana membandingkan minggu yang dipilih dengan minggu selanjutnya.
23. Mencetak laporan pasar perbandingan tiap hari
menggambarkan proses dimana staff ingin mencetak laporan perkembangan harga bahan pokok di salah satu pasar dimana membandingkan tanggal yang dipilih dengan tanggal sebelumnya.
24. Mencetak laporan perbandingan tiap hari pada semua pasar
membandingkan harga bahan pokok pada tanggal yang sudah dipilih.
25. Mencetak laporan rata-rata perhari pada semua pasar
menggambarkan proses dimana staff ingin mencetak laporan rata-rata perkembangan harga bahan pokok di semua pasar yang tersimpan pada sistem yang ditampilkan sesuai tanggal yang dipilih.
3.4.3.2. Use Case Pimpinan
No. Nama Use Case Keterangan
1. Pengaksesan Gudang data
menggambarkan proses dimana pimpinan ingin melihat olap yang terintegrasi dengan sistem.
3.4.3.3. Use Case Pengunjung
No. Nama Use Case Keterangan
1. Melihat laporan pasar per bulan
dalam satu bulan.
2. Melihat laporan pasar perbandingan tiap minggu
menggambarkan proses dimana pengunjung ingin melihat laporan perkembangan harga bahan pokok di salah satu pasar dimana membandingkan minggu yang dipilih dengan minggu selanjutnya.
3. Melihat laporan pasar perbandingan tiap hari
menggambarkan proses dimana pengunjung ingin melihat laporan perkembangan harga bahan pokok di salah satu pasar dimana membandingkan tanggal yang dipilih dengan tanggal sebelumnya.
4. Melihat laporan perbandingan tiap hari pada semua pasar
5. Melihat laporan rata-rata perhari pada semua pasar
menggambarkan proses dimana pengunjung ingin melihat laporan rata-rata perkembangan harga bahan pokok di semua pasar yang tersimpan pada sistem yang ditampilkan sesuai tanggal yang dipilih.
6. Melihat harga hari ini pada peta pasar
3.4.4. Diagram Konteks
Sistem Informasi Harga Bahan Pokok
Staff Pengunjung
Data pasar, Data satuan, Data bahan pokok, Data jenis bahan pokok
, Data harga
Minggu, bulan , tahun, lokasi pasar
Laporan pasar per bulan, Laporan pasar perbandingan tiap minggu,
Laporan pasar perbandingan tiap hari, Laporan perbandingan tiap hari pada semua pasar,
Laporan rata-rata tiap hari pada semua pasar
Laporan pasar per bulan, Laporan pasar perbandingan tiap minggu,
Laporan pasar perbandingan tiap hari, Laporan perbandingan tiap hari pada semua pasar,
Laporan rata-rata tiap hari pada semua pasar
Pimpinan Data tempat, data produk, data waktu OLAP
3.4.5. Diagram Berjenjang
Lihat laporan rata-rata tiap hari
Cetak laporan rata-rata tiap hari
3.4.5.1. DFD Level 1 Data Pasar (id pasar,
nama pasar, alamat
Data harga sudah ditambah/ diupdate/ dihapus, Lihat laporan
harga bahan pokok, Cetak laporan harga bahan pokok Data harga( id pasar, tanggal, harga, bahan
pokok)
Data harga( id pasar, tanggal, harga, bahan
pokok)
Data harga( id pasar, tanggal, harga, bahan
pokok) Data Pasar
Data Pasar (id pasar, nama pasar, alamat pasar, latitude pasar, longitude pasar) Data Pasar (id pasar,
nama pasar, alamat
Data Bahan Pokok (id satuan, satuan, id bahan pokok, bahan pokok, id jenis bahan
pokok, jenis bahan pokok)
3.4.5.2. DFD Level 2 Proses 1 Edit data jenis bahan
pokok
1.9p Hapus data jenis
bahan pokok
3.4.5.3. DFD Level 2 Proses 2
Jenis bahan pokok Data harga
Nama jenis bahan pokok
harga
3.4.5.4. DFD Level 2 Proses 3 tiap hari pada semua
pasar
3.4.5.5. DFD Level 2 Proses 4
3.4.6. Disain Konseptual
Gambar 3. 11 Disain Konseptual
3.4.7. Disain Logikal
3.4.8. Desain Fisikal
1. Tabel Admin
Tabel 3. 1 Tabel Admin
Nama Field Tipe Keterangan
id_username int (3) Primary Key untuk tabel Admin. username varchar(20) Field untuk username.
password varchar(20) Field untuk password username.
2. Tabel Pasar
Tabel 3. 2 Tabel Pasar
Nama Field Tipe Keterangan
id_pasar int (10) Primary key untuk tabel pasar. pasar varchar(60) Field untuk nama pasar. alamat varchar(90) Field untuk alamat pasar.
lat float(10,6) Field untuk latitude lokasi pasar pada peta. long float(10,6) Field untuk longitude lokasi pasar pada
peta.
3. Tabel Satuan
Tabel 3. 3 Tabel Satuan
Nama Field Tipe Keterangan
satuan varchar(25) Field untuk nama satuan.
singkatan varchar(25) Field untuk singkatan dari nama satuan.
4. Tabel Bahan_pokok
Tabel 3. 4 Tabel Bahan_pokok
Nama Field Tipe Keterangan
id_bahan_pokok int (3) Primary key untuk tabel bahan_pokok. bahan_pokok varchar(64) Field untuk nama bahan pokok.
5. Tabel Jenis_bahanpokok
Tabel 3. 5 Tabel Jenis_bahanpokok
Nama Field Tipe Keterangan
id_jenis int (4) Primary key untuk tabel jenis.
jenis varchar(64) Field untuk nama jenis bahan pokok. id_satuan int(3) Foreign key untuk menghubungkan ke
tabel Satuan.
6. Tabel data_harga
Tabel 3. 6 Tabel data_harga
Nama Field Tipe Keterangan
id_harga int (12) Primary key untuk tabel data harga. id_jenis int(3) Foreign key untuk menghubungkan ke
tabel jenis.
id_pasar int(3) Foreign key untuk menghubungkan ke tabel pasar.
tanggal datetime Field untuk tanggal disimpannya transaksi. harga float Field untuk harga pada transaksi.
7. Tabel calendar
Tabel 3. 7 Tabel calender
Nama Field Tipe Keterangan
