TUGAS MAKALAH DATA WAREHOUSE
TI025335
Implementasi Data Warehouse Pada Desa Tangimeyeh Negara Untuk Membantu Petani dan KUD dalam Mengelola Hasil Pertanian Padi
Oleh :
Ni Luh Putu Novi Ambariani 1304505106
Dosen :
I Putu Agus Eka Pratama, ST MT
JURUSAN TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA
UCAPAN TERIMAKASIH
Di dalam penyusunan makalah ini memerlukan waktu, tenaga dan pikiran. Penulis menyadari bahwa proses penyusunan makalah ini tidak terlepas dari kontribusi banyak pihak baik saran, materi maupun semangat. Melalui satu halaman ini penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada :
1. Tuhan Yang Maha Esa atas berkat rahmat-Nya penulis dapat menyelesaikan makalah ini dengan baik.
2. Kedua Orang Tua penulis yang selalu memberikan dukungan dan semangat dalam mengerjakan makalah ini.
3. I Putu Agus Eka Pratama, S.T., M.T. yang membimbing dalam pengerjaaan makalah ini dari awal hingga akhir.
DAFTAR ISI
UCAPAN TERIMAKASIH ... 2
DAFTAR ISI ... 3
ABSTRAK ... 4
BAB I PENDAHULUAN ... 5
1.1 Latar Belakang ... 5
1.2 Rumusan Masalah ... 6
1.3 Solusi ... 6
1.4 Desain Solusi ... 6
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 9
2.1 Data Warehouse ... 9
2.2 Data Mart ... 9
2.3 Cloud Computing ... 10
2.3.1 IAAS Cloud (Infrastructure as a Service) ... 10
2.3.2 Private Cloud ... 10
2.4 Data Mining ... 11
2.5 ETL (Export, Transform, Load) ... 12
2.6 OLTP (Online Transaction Processing) ... 12
2.7 OLAP (Online Analitycal Processing) ... 12
2.8 Metadata ... 12
BAB III ANALISA DAN KESIMPULAN ... 14
3.1 Analisa... 14
3.2 Kesimpulan ... 16
3.3 Saran ... 16
DAFTAR PUSTAKA ... 17
ABSTRAK
Setiap daerah di Bali menghasilkan produk khas dari daerahnya masing-masing, mulai dari hasil pertanian, perkebunan, perikanan hingga karya seni seperti seni lukis maupun seni ukir, tergantung dari mata pencaharian penduduk yang tinggal di daerah tersebut. . Desa Tangimeyeh kecamatan Negara merupakan sebuah daerah yang sebagian besar penduduknya bermatapencaharian sebagai petani. Setelah panen, petani biasanya menjual hasil panen padinya kepada makelar karena belum adanya KUD di desa ini. Makelar kemudian menjualnya ke gudang beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Perlu adanya KUD di desa ini, sehinga petani dapat menjual hasil panennya dengan harga yang tepat. Adanya KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit dengan harga yang murah. KUD memerlukan sebuah sistem dengan implementasi data
warehouse yang dapat digunakan untuk melakukan analisis data guna membantu pengambilan keputusan dalam memberikan pinjaman maupun untuk melakukan transaksi dengan petani atau anggota koperasi lainya. Diperlukan pula
implementasi teknologi pendukung seperti cloud computing, data mart, ETL, OLAP/OLTP dan data mining.
Kata Kunci : KUD, Petani, Pertanian, Data Warehouse, Cloud Computing, Data Mart, ETL, OLAP/OLTP dan Data Mining, Desa Tangimeyeh, Kecamatan
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Desa Tangimeyeh adalah salah satu desa kecil di kecamatan Negara, kabupaten Jembrana. Daerah ini merupakan daerah yang rata-rata penduduknya adalah penduduk yang kurang mampu. Sebagian besar penduduknya bermatapencaharian sebagai petani. Tidak semua petani memiliki lahan bertani. Mereka yang tidak memiliki lahan terkadang menjadi buruh di tanah milik orang lain. Setelah panen, petani biasanya menjual hasil panen padinya kepada makelar karena belum adanya KUD di desa ini. Petani juga tidak mampu untuk menyewa kendaraan untuk membawa padi mereka ke gudang beras, sehingga petani terpaksa menjualnya pada makelar. Makelar kemudian menjualnya ke gudang beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Perlu adanya KUD di desa ini, sehinga petani dapat menjual hasil panennya sesuai dengan harga pasar. Adanya KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit dengan harga yang
murah. Keberadaan KUD cukup berpengaruh dalam memajukan perekonomian penduduk desa Tangimeyeh.
Koperasi Unit Desa adalah koperasi yang beranggotakan masyarakat pedesaan. Koperasi ini melakukan kegiatan usaha ekonomi pedesaan, terutama pertanian. Untuk itu, kegiatan yang dilakukan KUD antara lain menyediakan pupuk, obat pemberantas hama tanaman, benih, alat pertanian, dan memberi penyuluhan teknis pertanian.
Data warehouse penting diimplementasikan dalam sistem operasi KUD
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan penjelasan pada sub bab 1.1 di atas, maka didapat rumusan masalah sebagai berikut :
1. Petani menjual hasil panennya pada makelar dengan harga yang sangat rendah karena tidak adanya KUD di Desa Tangimeyeh, Negara.
2. Teknologi apa sajakah yang diperlukan dalam mengimplementasikan data warehouse dalam bidang pertanian padi di Desa Tangimeyeh, Negara ?
3. Bagaimana KUD dengan implementasi data warehouse dapat meningkatkan kesejahteraan para petani Desa Tangimeyeh, Negara ?
1.3 Solusi
Berdasarkan penjelasan pada subbab 1.2 di atas, maka didapat rumusan masalah sebagai berikut :
1. Membentuk KUD, dan melakukan sosialisasi keuntungan menjual hasil panen padi ke KUD kepada petani desa Tangimeyeh, Negara.
2. Teknologi yang digunakan yaitu : Data Warehouse, Cloud Computing
(Cloud IAAS, Private Cloud), Data Mart, ETL, OLAP atau OLTP dan Data Mining.
3. Mengimplementasikan data warehouse dan teknologi pendukung (pada point 2 di atas) dalam sistem KUD sehingga dapat mengambil keputusan
dengan cepat dan tepat dan meningkatkan penghasilan petani padi Desa Tangimeyeh, Negara.
1.4 Desain Solusi
Gambar di atas menunjukan rancangan sistem yang diperlukan KUD guna mempermudah dalam menganalisis data sehingga mempermudah pihak KUD dalam mengambil keputusan. Model pengembangan data warehouse dan data mart yang akan digunakan adalah model bottom up. Bottom up yaitu model
pengembangan data warehouse dan data mart dimana data dari sumber data akan disimpan pada masing-masing data mart berdasarkan kebutuhan subbagian KUD dan kemudian data yang dibutuhkan untuk analisis akan diambil dari data mart dan disimpan ke dalam data warehouse untuk di analisis.
Sebelum data disimpan ke dalam data warehouse, data akan melewati
proses ETL. ETL atau Extract, Transform, Load yaitu proses mengumpulkan data dari sumber data, menyeragamkan format file yang berbeda, dan kemudian menyimpannya kedalam data warehouse.
OLAP atau Online Analitical Processing digunakan untuk melakukan analisis data yang disimpan pada data warehouse pada periode tertentu, sedangkan OLTP digunakan dalam proses transaksi untuk mengolah data pada database seperti menambah data, mengubah data maupun menghapus data pada transaksi sehari-hari.
Data mining digunakan untuk mengurutkan data dalam jumlah yang
sangat banyak dan mengambil informasi – informasi yang berkaitan dengan apa yang diperlukan seperti apa yang biasa dilakukan oleh seorang analis. Data mining penting untuk membantu dalam mempermudah analisis data dan
Seluruh proses dan teknologi tersebut akan berjalan dengan sangat baik jika didukung dengan adanya teknologi pendukung seperti cloud computing. Cloud computing memiliki tiga jenis layanan dan empat model deployment yang
dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan (On Demand). Sistem ini dirancang menggunakan model layanan IAAS dloud dan model deployment private cloud.
IAAS Cloud menekan pada penyediaan sarana jaringan komputer, perangkat keras jaringan, komputer server, media penyimpanan, processor, beserta dengan proses virtualisasi yang menunjang proses komputasi, sehingga kita dapat merancang dan membangun server serta jaringan yang dibutuhkan.
Private Cloud merupakan model deployment yang ditujukan untuk
penggunaan yang terbatas pada kalangan tertentu saja. Model deployment ini baik digunakan karena sistem akan dibangun untuk membantu pengoperasian KUD, sehingga dapat menggunakan jaringan intranet atau kabel (LAN) sekaligus meningkatkan keamanan data karena tidak dapat diakses publik.
Rancangan sistem tersebut bertujuan untuk memenuhi kebutuhan analisis data dan pengelolaan koperasi yang akan sangat membantu KUD dan Petani Desa
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Warehouse
Menurut Inmon (2005:29), data warehouse adalah sekumpulan dari data yang subject-oriented, integrated, time-variant, dan non-volatile untuk mendukung proses pembuatan keputusan manajemen. Sedangkan menurut McLeod & Schell (2008:249), data warehouse merupakan perkembangan dari konsep database yang menyediakan suatu sumber data yang lebih baik bagi para user dan memungkinkan user untuk memanipulasi dan menggunakan data
tersebut secara intuitif. Dikutip dari jurnal Al-Debei (2011:164), data warehouse sangat dikenal sebagai sebuah infrastruktur, beberapa aplikasi bisa dijalankan dalam data warehouse seperti CRM dan DSS. Disisi lain, beberapa teknik yang bisa digunakan untuk ekstraksi business intelligence dalam data warehouse seperti data mining, OLAP dan dashboard. Data warehouse digunakan oleh manager dikarenakan mendukung dalam proses pengambilan keputusan. Jadi,
dapat disimpulkan bahwa data warehouse merupakan sebuah arsitektur data yang digunakan untuk menyediakan kebutuhan informasi yang diperlukan dalam mendukung proses analisis data dan pengambilan keputusan.[2]
2.2 Data Mart
Menurut Inmon (2005:73), data mart adalah struktur data per departemen yang berasal dari data warehouse dimana data di denormalisasi berdasarkan kebutuhan informasi tiap departemen. Sedangkan menurut Connolly & Begg (2005:1165), data mart merupakan bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan informasi bagian departemen atau fungsi bisnis tertentu. [2]
Data mart dan data warehouse tidak sama. Karakteristik yang
membedakan antara data mart dengan data warehouse yaitu : [2]
1. Data mart berfokus pada kebutuhan pengguna yang berhubungan dengan satu bagian departemen atau fungsi bisnis.
3. Data mart lebih dimengerti dan digunakan karena berisi data yang lebih sedikit dibandingkan data warehouse.
2.3 Cloud Computing
Cloud computing berdasarkan The NIST (National Institute of Standard
and Technology) oleh Peter Meel dan Timothy Grance yaitu sebuah model yang
memungkinkan adanya penggunaan sumberdaya (resource) secara bersama-sama dan mudah, menyediakan jaringan akses dimana-mana, dapat dikonfigurasi dan layanan yang digunakan sesuai keperluan (on demand). NIST juga menjelaskan tiga model layanan cloud computing serta empat jenis deployment cloud computing.[1]
2.3.1 IAAS Cloud (Infrastructure as a Service)
Layanan ini menekan pada penyediaan sarana jaringan komputer, perangkat keras jaringan, komputer server, media penyimpanan, processor, beserta dengan proses virtualisasi yang menunjang proses komputasi. Fitur-fitur
IAAS : [1]
a. Pilihan virtual machine yang sangat beragam. Virtualisasi merupakan kunci kekuatan dari cloud computing
b. Penyediaaan pre OS installed, sehingga sangat membantu pengguna yang tidak terlalu mengetahui teknis dan lebih praktis
c. Penyedian storage pada beberapa buah server mirror, sehingga lebih aman bagi pengguna dan kelangsungan data di dalamnya
d. Tersedia fitur untuk melakukan proses optimisasi
laboratorium riset, sekolah, perpustakaan, kantor atau perusahaan dan lain sebagainya. Tujuan utama dari model deployment ini yaitu : [1]
1. Hemat biaya
Untuk menciptakan sebuah private cloud hanya dibutuhkan sarana komputer maupun beberapa buah komputer dengan fasilitas jaringan intranet sehingga tidak mengeluarkan banyak biaya.
2. Privasi
Private cloud memanfaatkan jaringan internal perusahaan sehingga relatif lebih aman karena hanya diakses oleh internal perusahaan atau kantor bersangkutan saja.
3. Latar belakang pengguna
Umumnya private cloud ditujukan untuk penggunaan internal organisasi dimana pengguna yang menggunakannya adalah anggota dari organisasi itu sendiri sehingga lebih mudah untuk menyedakan sebuah lingkungan deployment private cloud untuk penggunaan terbatas.
2.4 Data Mining
Menurut Gartner Group, data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika (Larose, 2006). Selain definisi tersebut beberapa definisi juga diberikan seperti, “data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data
berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.”
(Pramudiono, 2006). “Data mining adalah analisis otomatis dari data yang
berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau
kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.”
(Pramudiono, 2006).
“Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik
yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi
dari database yang besar.” (Larose, 2006). [3]
2.5 ETL (Export, Transform, Load)
Menurut Connolly & Begg (2010:1158), ETL adalah suatu proses dimana data yang ditujukan ke enterprise data warehouse harus diekstrak terlebih dahulu dari satu atau lebih sumber data, diubah menjadi suatu bentuk yang mudah untuk dianalisis, dan konsisten dengan data yang telah ada di warehouse. Dan akhirnya dikeluarkan ke dalam enterprise data warehouse. [3]
2.6 OLTP (Online Transaction Processing)
Menurut Connolly & Begg (2010:1149), OLTP adalah sebuah sistem yang telah dirancang untuk menangani pemrosesan transaksi tingkat tinggi, dengan transaksi yang secara umum membuat perubahan kecil pada data operasional organisasi, yang dibutuhkan oleh organisasi untuk menangani operasi sehari –
hari. Menurut Kimball, Ross, Thornthwaite, Mundy, & Becker (2008:608), OLTP adalah penjelasan dari semua aktivitas dan sistem yang berhubungan dengan memasukkan data yang dapat diandalkan ke dalam database. Jadi, dapat disimpulkan bahawa OLTP adalah sebuah sistem yang berfungsi untuk menangani pemrosesan transaksi dan semua aktivitas dari sistem yang berhubungan dengan memasukkannya ke dalam database. [2]
2.7 OLAP (Online Analitycal Processing)
bagian dari lingkungan pemrosesan informasi selama telah ada program dan data. Tetapi dalam dunia data warehouse, metadata mendapatkan tingkat kepentingan baru, untuk segala usaha yang paling efektif digunakan pada data warehouse.
Metadata memungkinkan end-user atau decision support system analyst untuk menavigasi melalui beberapa kemungkinan. Ketika user akan menggunakan data warehouse yang tidak memiliki metada, maka user tidak tahu darimana akan
BAB III
ANALISA DAN KESIMPULAN
3.1 Analisa
Analisa berdasarkan latar belakang, rumusan masalah dan tinjauan pustaka yang telah dipaparkan pada Bab I dan Bab II adalah petani menjual hasil panen padinya kepada makelar karena petani tidak mampu untuk menyewa kendaraan untuk membawa padi mereka ke gudang beras. Makelar kemudian menjualnya ke gudang beras untuk mendapat keuntungan lebih banyak. Jika di desa ini terdapat sebuah KUD yang cukup dekat dengan lokasi pertanian, tentu petani akan lebih mudah untuk menjual hasil panen padinya.
Adanya KUD juga penting untuk pinjaman modal atau pembelian bibit dengan harga yang murah. Keberadaan KUD cukup berpengaruh dalam memajukan perekonomian penduduk desa Tangimeyeh. Koperasi Unit Desa adalah koperasi yang beranggotakan masyarakat pedesaan. Sehingga dapat membuka lapangan pekerjaan untuk menjadi pengurus KUD. KUD melakukan
kegiatan usaha ekonomi pedesaan, terutama pertanian. Untuk itu, kegiatan yang dilakukan KUD antara lain menyediakan pupuk, obat pemberantas hama tanaman, benih, alat pertanian, dan memberi penyuluhan teknis pertanian.
Data warehouse penting diimplementasikan dalam sistem operasi KUD
guna memudahkan dalam melakukan analisa data untuk menghasilkan bahan pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan. Sehingga mempermudah dan mempercepat proses pinjaman saat petani ingin melakukan pinjaman modal.
Selain data warehouse, teknologi yang digunakan adalah data mart. Berbeda dengan data warehouse yang memiliki ruang lingkup yang luas, data mart ruang lingkupnya lebih kecil atau lebih spesifik. Data mart diperlukan oleh
data yang dibutuhkan untuk analisis akan diambil dari data mart dan disimpan ke dalam data warehouse untuk di analisis.
Diperlukan pula teknologi pendukung seperti cloud computing untuk memilih model layanan dan model deployment. Model layanan yang diperlukan adalah IAAS cloud untuk penyediaan sarana jaringan komputer, perangkat keras jaringan, komputer server, media penyimpanan, processor, beserta dengan proses virtualisasi yang menunjang proses komputasi, sedangkan untuk model deployment yang diperlukan adalah private cloud untuk penggunaan yang terbatas karena hanya akan digunakan oleh KUD saja sekaligus untuk memenuhi kebutuhan keamanan data. Dengan menggunakan IAAS cloud dan private cloud, jaringan yang digunakan adalah jaringan intranet, sehingga data hanya diakses di dalam KUD saja, sehingga data menjadi lebih aman.
ETL diperlukan untuk mengumpulkan data yang diperlukan dari sumber data dan mentransformasikan atau menyeragamkan data transaksi tersebut sebelum data disimpan ke dalam data warehouse. OLTP diperlukan untuk proses transaksi KUD sehari-hari. Biasanya OLTP ada pada database. OLAP diperlukan
untuk menganalisa data yang telah tersimpan pada data warehouse, sehingga mempermudah KUD untuk mengambil keputusan untuk memberikan pinjaman modal kepada petani yang menjadi anggota koperasi. Data mining diperlukan untuk mengurutkan data yang diperlukan dalam pengambilan keputusan, sehingga didapatkan beberapa pilihan yang memungkinkan untuk pengambilan keputusan tersebut.
3.2 Kesimpulan
Berdasarkan pemaparan pada Bab I, II dan III di atas maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Keberadaan KUD dengan implementasi data warehouse dapat membantu petani untuk mempermudah mendapatkan pinjaman modal dan menjual hasil panennya sesuai harga pasar sehingga mampu meningkatkan pendapatan petani padi desa Tangimeyeh.
2. Data warehouse merupakan sebuah arsitektur data yang digunakan untuk menyediakan kebutuhan informasi yang diperlukan dalam mendukung proses analisis data dan pengambilan keputusan
3. Implementasikan data warehouse pada sistem KUD dapat mempermudah dan mempercepat proses pengambilan keputusan yang tepat sehingga meningkatkan penghasilan petani padi Desa Tangimeyeh, Negara.
3.3 Saran
Berdasarkan hasil wawancara dengan narasumber Bapak Wayan Suama,
Beliau memberikan saran sebagai berikut:
1. KUD harus dekat dengan lokasi pertanian, sehingga petani tidak kesulitan untuk membawa hasil panen padinya untuk dijual, karena jarak yang jauh akan menghabiskan biaya lebih tinggi sehingga petani akan memilih untuk menjual padinya pada makelar..
DAFTAR PUSTAKA
[1] Agus Eka Pratama, S.T.,M.T, I Putu.2014.”Smart City Beserta Cloud
Computing dan Teknologi-Teknologi Pendukung Lainnya.Bandung : Informatika [2] Admin.2012.( https://library.binus.ac.id/ )
[3] H Santoso. 2012.
LAMPIRAN HASIL WAWANCARA
P : Penulis N : Narasumber
P : Dimanakah Bapak menjual beras hasil panen bapak ?
N : Bapak menjualnya pada orang lain, nanti orang tesebut menjualnya ke gudang beras.
P : Bukankah dengan begitu beras yang Bapak jual, dibeli dengan harga yang lebih murah, pak ?
N : Iya, bisa dibilang begitu. Petani disini tidak punya pilihan lain. P : Mengapa Bapak tidak menjualnya ke KUD ?
N : Di desa ini belum ada KUD. KUD terdekat ada di desa lain. Jika kami menjualnya ke sana, kami akan mengeluarkan biaya yang lebih tinggi untuk membawa beras panen ke desa lain.
P : Lalu dimana Bapak membeli bibit maupun pupuk untuk bekerja ? N : Kami membelinya di Kelian Subak.
P : Apa Bapak membelinya dengan modal sendiri ?
N : Ya. Semuanya dengan modal sendiri tapi terkadang kami mendapatkan sumbangan pupuk dari klian subak.
P : Bagaimana dengan pengairan atau irigasinya pak ? Apakah di bandu dari subak ?
N : Ya, klian juru subak mengatur pengairan yang merata untuk petani di desa ini.
P : Bagaimana dengan penggilingan padinya pak ? Apakah dibantu oleh subak ?
