• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB 4 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM. arsitektur yang digunakan adalah arsitektur data warehouse terpusat (centralized

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "BAB 4 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM. arsitektur yang digunakan adalah arsitektur data warehouse terpusat (centralized"

Copied!
93
0
0

Teks penuh

(1)

61 BAB 4

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTAS I S IS TEM 4.1 Arsitektur Data Warehouse

Dalam perancangan data warehouse PT. Harmoni Dinamik Indonesia, arsitektur yang digunakan adalah arsitektur data warehouse terpusat (centralized data warehouse). Data warehouse terpusat merupakan suatu database tunggal yang berisi semua data yang spesifik untuk fungsional area, departemen, divisi, ataupun perusahaan.

Ada beberapa alasan yang menjadi dasar arsitektur data warehouse terpusat dalam perancangan data warehouse PT. Harmoni Dinamik Indonesia:

1. M engurangi redudansi data karena data dikelola dalam satu tempat penyimpanan. 2. Pengawasan terhadap penggunaan data warehouse dapat lebih dikontrol.

3. Informasi yang dihasilkan lebih reliable, karena data yang disimpan dalam data warehouse terpusat dapat dimaksimalkan integritasnya.

Berikut ini adalah gambar arsitektur data warehouse dengan pendekatan data warehouse terpusat yang digunakan pada PT. Harmoni Dinamik Indonesia.

(2)

Gambar 4. 1 Arsitektur Data Warehouse Terpusat PT. Harmoni Dinamik

Indonesia

4.2 Rancangan Data Warehouse

Tahapan – tahapan yang digunakan dalam merancang data warehouse pada PT. Harmoni Dinamik Indonesia yaitu :

4.2.1 Memilih Proses (Choosing The Process)

Proses dari PT. Harmoni Dinamik Indonesia yang digunakan untuk merancang data warehouse adalah sebagai berikut :

1. Penjualan

Proses penjualan pada PT. Harmoni Dinamik Indonesia mencakup penjualan produk oleh stokis. Produk disalurkan melalui stokis ke distributor dan distributor menjualnya secara langsung ke customer. Produk yang dijual oleh PT. Harmoni Dinamik Indonesia bervariasi

(3)

seperti suplemen kesehatan, perawatan tubuh, dan pelangsing tubuh. Data yang ada meliputi distributor, produk, stokis, provinsi, kota, dan transaksi penjualan produk.

2. Pengidentifikasian status distributor

Distributor merupakan orang yang mendistributorkan produk dari perusahaan ke costumer. Setiap bulan distributor akan diberi bonus oleh perusahaan. Semakin baik kinerja distributor dalam menjual produk dan mengembangkan jaringan multi level marketing, level dan bonus dari distributor akan semakin tinggi juga.

Distributor dikategorikan menjadi dua jenis yaitu, distributor sebagai consumer dan distributor sebagai networker. Distributor sebagai consumer adalah distributor yang menjadi member dengan tujuan mendapatkan keuntungan dari hasil penjualan ke costumer. Sedangkan distributor sebagai networker merupakan distributor yang benar – benar mengembangkan dan menjalankan jaringan dari multi level marketing. Tujuan dari distributor sebagai networker adalah bonus yang besar dari perusahaan. Data yang ada meliputi distributor, kota, provinsi, dan transaksi penjualan produk.

(4)

Pada saat pertama kali daftar setiap distibutor mempunyai masa aktif keanggotaan selama 1 tahun. Setelah masa keanggotaannya habis, distributor harus memperpanjang masa aktif keanggotaannya. Perpanjangan masa aktif dapat dipilih antara 1 sampai 10 tahun. Data yang ada meliputi kota, provinsi, distributor, stokis, dan transaksi perpanjangan masa aktif distributor.

4.2.2 Memilih Grain (Choosing The Grain)

Berikut ini merupakan grain yang digunakan untuk merancang data warehouse pada PT. Harmoni Dinamik Indonesia:

1. Penjualan produk

Analisis pada penjualan produk meliputi jumlah produk yang terjual, total penjualan produk dan total business value. Analisis tersebut akan dilakukan per periode waktu (hari, bulan, kuartal, tahun), kota, provinsi, stokis, distributor dan produk.

2. Pengidentifikasian status distributor

Analisis pada pengidentifikasian status distributor meliputi banyaknya jumlah networker dan consumer. Analisis tersebut akan dilakukan per periode waktu (hari, bulan, kuartal, tahun), kota dan provinsi.

3. Perpanjangan masa aktif distributor

Analisis pada perpanjangan distributor meliputi jumlah distributor yang melakukan perpanjangan masa aktif dan total biaya perpanjangan masa

(5)

aktif. Analisis tersebut akan dilakukan per periode waktu (hari, bulan, kuartal, tahun), kota, provinsi, stokis dan distributor.

4.2.3 Identifikasi dan Membuat Dimensi yang Sesuai (Identifying and Conforming The Dimension)

Berikut ini adalah hubungan antara dimensi dengan grain dalam tabel matriks dari fakta yang dihasilkan:

1. Penjualan Produk

Tabel 4. 1 Tabel Grain dan Dimensi dari Penjualan Produk

Grain Dimensi Jumlah Produk Terjual Total Penjualan Produk Total Business Value Waktu X X X Stokis X X X Provinsi X X X Distributor X X X Produk X X X Kota X X X

(6)

2. Pengidentifikasian Status Distributor

Tabel 4. 2 Tabel Grain dan Dimensi dari Pengidentifikasian S tatus Distributor

Grain

Dimensi Jumlah Networker Jumlah Consumer

Waktu X X

Provinsi X X

Kota X X

3. Perpanjangan M asa Aktif distributor

Tabel 4. 3 Tabel Grain dan Dimensi dari Perpanjangan Masa Aktif Distributor

Grain Dimensi

Jumlah Distributor yang

Melakukan Renewal Total Biaya Renewal

Waktu X X

Distributor X X

Stokis X X

Provinsi X X

Kota X X

4.2.4 Memilih Fakta (Choosing The Facts)

Berikut ini adalah fakta-fakta yang ditampilkan dalam data warehouse, antara lain:

1. Sales Fact

Sales Fact meliputi Time_ID, Stockist_ID, Province_ID, Product_ID, Distributor_ID, City_ID, Total_Product, Total_Distributor_Price, dan dan Total_Distributor_Value.

(7)

2. Distributor Status Fact

Distributor Status Fact meliputi Time_ID, City_ID, Province_ID, Total_Networker dan Total_Consumer.

3. Renewal Fact

Renewal Fact meliputi Time_ID, Stockist_ID, Province_ID, Distributor_ID, City_ID, Renewal_Count, dan Total_Renewal.

4.2.5 Menyimpan Pre-kalkulasi Dalam Tabel Fakta (Storing Pre-calculation in The Fact Table)

Berikut ini adalah kalkulasi awal yang dapat dilakukan, untuk selanjutnya disimpan ke dalam tabel fakta yaitu:

a. S alesFact

SalesFact meliputi:

1. Total_Product yang merupakan jumlah dari Quantity.

2. Total_Distributor_Price yang merupakan jumlah dari Quantity dikali dengan Distributor_Price

3. Total_Distributor_Value yang merupakan jumlah dari Quantity dikali dengan Distributor_Value.

b. DistributorS tatusFact

(8)

1. Total_Networker yang merupakan jumlah distributor yang berstatus Networker.

2. Total_Consumer yang merupakan jumlah distributor yang berstatus Consumer.

c. RenewalFact

RenewalFact meliputi :

1. Renewal_Count yang merupakan jumlah distributor yang melakukan renewal.

2. Total_Renewal yang merupakan total biaya renewal (Number_of_Year dikali dengan Payment).

4.2.6 Melengkapi Tabel Dimensi (Rounding Out The Dimension Tables) Berikut deskripsi teks dari tabel dimensi:

Tabel 4. 4 Tabel Rounding Out Dimension

Dimensi Field Deskripsi

Time

Year

Laporan dapat dilihat per tahun, per tiga bulan, per bulan, per minggu, dan

per hari Quartal

M onth Day Date

(9)

kota

Distributor Distributor_Name

Laporan dapat dilihat berdasarkan distributor

Product Product_Name

Laporan dapat dilihat berdasarkan produk

Province Province_Name

Laporan dapat dilihat berdasarkan provinsi

Stockist Stockist_Name

Laporan dapat dilihat berdasarkan stokis

Berikut daftar dan penjelasan lebih lanjut dari tabel-tabel dimensi tersebut: 1. TimeDimension

Tabel 4. 5 Tabel TimeDimension Atribut Tipe data Panjang Time_ID Int 4 Year Int 4 Quartal Int 4 M onth Int 4 Day Int 4 Date Datetime 8 2. CityDimension

(10)

Tabel 4. 6 Tabel CityDimension Atribut Tipe data Panjang CIty_ID Int 4 City_Code Char 4 City_Name Varchar 50

3. DistributorDimension

Tabel 4. 7 Tabel DistributorDimension Atribut Tipe data Panjang Distributor_ID Int 4 Distributor_Code Char 10 Distributor_Name Varchar 50

Sponsor_ID Char 10

4. ProductDimension

Tabel 4. 8 Tabel ProductDimension Atribut Tipe data Panjang Product_ID Int 4 Product_Code Char 10 Product_Name Varchar 50 Business_Value Numeric 9

(11)

5. ProvinceDimension

Tabel 4. 9 Tabel ProvinceDimension Atribut Tipe data Panjang Province_ID Int 4 Province_Code Char 3 Province_Name Varchar 50

6. StockistDimension

Tabel 4. 10 Tabel StockistDimension Atribut Tipe data Panjang Stockist_ID Int 4 Stockist_Code Char 10 Stockist_Name Varchar 50

4.2.7 Memilih Durasi dari Database (Choosing The Duration of The Database) Durasi dari data PT. Harmoni Dinamik Indonesia yang dimasukkan ke dalam data warehouse sebagai berikut :

Tabel 4. 11 Tabel Durasi Basis Data

Nama Aplikasi Database

Database ada sejak tahun Data yang masuk ke Data Warehouse Data Dalam Data Warehouse HighDesert Data warehouse Application HighDesertOLTP 2008 2008 - 2010 3 tahun

(12)

4.2.8 Melacak Perubahan Dimensi Secara Perlahan (Tracking Slowly Changing Dimensions)

Pada perancangan data warehouse PT. Harmoni Dinamik Indonesia, tipe perubahan dimensi yang digunakan adalah perubahan dimensi yang secara langsung mengubah record yang mengalami perubahan dan tidak menyimpan record yang lama. M isalnya ada perubahan pada nama distributor, perubahan tesebut akan mengakibatkan perubahan record yang lama pada dimensi dan tidak menyimpan record yang lama.

4.2.9 Menentukan Prioritas dan Mode Query (Deciding The Query Priorities and The Query Modes)

Pada tahap ini akan dibahas mengenai proses Extract, Transformation, and Load (ETL), backup, dan analisis kapasitas media penyimpanan.

1. Proses Extract, Tranformation, and Load (ETL) Tabel 4. 12 Proses ETL

Pelaku ETL Waktu Keterangan

Divisi IT Dilakukan setiap bulan ETL dilakukan oleh staf divisi IT

Proses ETL dilakukan setiap hari untuk menjaga keakuratan data, sehingga informasi yang disajikan untuk para manajer merupakan informasi yang terbaru.

(13)

a. Proses ETL Dimensi

Berikut langkah-langkah dalam melakukan transformasi dimensi :

i. M enentukan database sumber dan tujuan yang dibutuhkan (Gambar 4. 2 dan Gambar 4. 3)

ii. M enggunakan data flow task untuk mentransformasi data (Gambar 4. 4) iii. M enghubungkan antara database sumber dan tujuan (Gambar 4. 5) iv. M emilih tabel sumber pada OLE DB Source Editor (Gambar 4. 6)

v. M enentukan tabel dimensi tujuan dan business key pada Slowly Changing Dimension Wizard (Gambar 4. 7)

vi. M enentukan hubungan field antara tabel OLTP dan OLAP (Gambar 4. 8)

vii. M enjalankan SSIS package (Gambar 4. 9)

Gambar 4. 2 Connection Manager untuk Menghubungan Koneksi ke Database HighDesertOLTP

(14)

Gambar 4. 3 Connection Manager untuk Menghubungan Koneksi ke Database HighDesertOLAP

Gambar 4. 4 Data Flow Task

(15)
(16)

Gambar 4. 7 Menentukan Tabel Dimensi dan Business Key pada Slowly Changing Dimension Wizard

(17)

Gambar 4. 8 Menentukan Hubungan Field antara Tabel OLTP dan OLAP

(18)

b. Proses ETL Fakta

Berikut langkah-langkah dalam melakukan transformasi dimensi :

i. M enentukan database sumber dan tujuan yang dibutuhkan (Gambar 4. 10 dan Gambar 4. 11)

ii. M enggunakan data flow task untuk mentransformasi data dan Execute SQL Task untuk menjalankan stored procedure (Gambar 4. 12) iii. M enghubungkan antara database sumber dan tujuan (Gambar 4. 13) iv. M enggunakan stored procedure untuk memilih data yang akan

dipindahkan (Gambar 4. 14)

v. M enentukan hubungan field antara tabel OLTP dan OLAP (Gambar 4. 15)

vi. M enggunakan stored procedure UpdateFilterTimeStamp pada Execute SQL Task untuk menyimpan waktu perubahan fakta (Gambar 4. 16) vii. M enjalankan SSIS package (Gambar 4. 17)

(19)

Gambar 4. 10 Connection Manager untuk Menghubungan Koneksi ke Database HighDesertOLTP

(20)

Gambar 4. 11 Connection Manager untuk Menghubungan Koneksi ke Database HighDesertOLAP

Gambar 4. 12 Data Flow Task dan Execute S QL Task

(21)

Gambar 4. 14 Menggunakan Stored Procedure untuk Memilih Data yang akan Dipindahkan

(22)

Gambar 4. 15 Menentukan Hubungan Field antara Tabel OLTP dan OLAP

(23)

Gambar 4. 17 S S IS Package Dijalankan

2. Proses backup

Tabel 4. 13 Tabel Proses Backup

Pelaku Backup Waktu Keterangan

Divisi IT Setiap bulan sebelum proses ETL

Bertujuan untuk menanggulangi

kegagalan proses ETL

Selain backup manual yang dilakukan Divisi IT, dibuat juga backup otomatis yang terjadwal dengan bantuan fitur dari SQL Server 2008.

3. Analisis Kapasitas M edia Penyimpanan

Dalam membangun sebuah data warehouse pada PT. Harmoni Dinamik Indonesia, analisis terhadap kapasitas media penyimpanan sangat diperlukan. Tujuan dari analisis ini adalah untuk memperkirakan jumlah media penyimpanan yang harus disiapkan sehingga mampu untuk menampung data dalam beberapa tahun ke depan.

Analisis perkiraan kapasitas storage dalam menghitung jumlah size database menggunakan rumus perhitungan dari SQL Server 2008 Books Online pada bagian “Estimating the Size of Database” :

(24)

a. Num_Row = Jumlah Baris / Jumlah Record b. Num_Col = Jumlah Kolom dalam tabel

c. Fixed_Data_Size = Jumlah bytes yang dibutuhkan oleh semua kolom sesuai dengan tipe datanya masing-masing

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Col + 7) / 8)

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 Nilai 4 merepresentasikan data row header

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages i. Num_of_Kbytes = Num_of_Bytes / 1024 j. Num_of_Mbytes = Num_of_Kbytes / 1024

Analisis perkiraan kapasitas media penyimpanan data pada data warehouse PT. Harmoni Dinamik Indonesia adalah seperti berikut ini, dimana ‘n’ merupakan variabel tahun. Perkiraan ini dibatasi hanya untuk 5 tahun mendatang. Berikut adalah perhitungan pertumbuhan data untuk SalesFact, DistributorStatusFact, dan RenewalFact dengan asumsi tingkat pertumbuhan masing-masing adalah 10% yang diperoleh dari hasil analisis pertumbuhan record yang ada dalam database dari tahun ke tahun.

Rn = R * (n + (1+i) n

) R = jumlah record

(25)

n = tahun

i = persentase pertumbuhan record per tahun

i. SalesFact

Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 492700 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa rata-rata setiap bulan terjadi 12000 transaksi yang tiap transaksinya terdiri atas 2 record sehingg jumlah record untuk satu tahun adalah 12000 * 2 * 12 yaitu 288000 record. M aka dapat dithitung jumlah record sampai pada tahun ke-5:

R5 = 492700 × (5 + (1+ 0,1) 5

) = 3256998

Jumlah SalesFact record pada tahun ke-5 adalah 3256998

M aka perkiraan kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 3256998 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 9 kolom

c. Fixed_Data_Size = 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 9 + 13 + 13 = 59 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((9 + 7) / 8) = 4

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 59 + 4 + 4 = 67 bytes

(26)

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (59 + 2) = 133 baris g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 3256998 / 133 =

24489 pages h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 24489 = 200613888 bytes i. Num_of_Kbyte = 200613888 / 1024 = 195912 Kbytes j. Num_of_Mbyte = 195912 / 1024 = 191,3203125 Mbytes ii. RenewalFact

Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 100000 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa rata-rata setiap bulan terjadi 4200 transaksi yang tiap transaksinya terdiri atas 1 record sehingg jumlah record untuk satu tahun adalah 4200 * 1 * 12 yaitu 50400 record. M aka dapat dithitung jumlah record sampai pada tahun ke-5:

R5 = 100000 × (5 + (1+ 0,1) 5

) = 661051

Jumlah RenewalFact record pada tahun ke-5 adalah 661051

M aka perkiraan kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 661051 baris

(27)

c. Fixed_Data_Size = 4 + 4 + 4 + 4 = 21 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((4 + 7) / 8) = 3

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 21 + 3 + 4 = 28 bytes

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (21+ 2) = 352 baris g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 661051 / 352 = 1878

pages h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 1878 = 15384576 bytes i. Num_of_Kbyte = 15384576 / 1024 = 15024 Kbytes j. Num_of_Mbyte = 15024 / 1024 = 14,671875 Mbytes iii. DistributorStatusFact

Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 2795 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa rata-rata setiap bulan terjadi 127 transaksi yang tiap transaksinya terdiri atas 1 record sehingga jumlah record untuk satu tahun adalah 127 * 1 * 12 yaitu 1524 record. M aka dapat dithitung jumlah record sampai pada tahun ke-5: R5 = 2795 × (5 + (1+ 0,1)

5 ) = 18476

(28)

M aka perkiraan kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 18476 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 5 kolom

c. Fixed_Data_Size = 4 + 4 + 4 + 4 + 4 = 20 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((5 + 7) / 8) = 4

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 20 + 4 + 4 = 28 bytes

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (20 + 2) = 368 baris g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 18476 / 368 = 50

pages

h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 50 = 409600 bytes i. Num_of_Kbyte = 409600 / 1024 = 400 Kbytes

j. Num_of_Mbyte = 400 / 1024 = 0.390625 Mbytes

iv. Trans_Position

Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 275681 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa rata-rata setiap bulan terjadi 22973 transaksi yang tiap transaksinya terdiri atas 1 record sehingga jumlah record untuk satu tahun adalah 22973 * 1 * 12

(29)

yaitu 275676 record. M aka dapat dithitung jumlah record sampai pada tahun ke-5: R5 = 275681 × (5 + (1+ 0,1) 5 ) = 1822392

Jumlah Trans_Position record pada tahun ke-5 adalah 1822392

M aka perkiraan kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 1822392 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 6 kolom

c. Fixed_Data_Size = 10 + 9 + 50 + 50 + 8 +8 = 135 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((6 + 7) / 8) = 4

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 135 + 4 + 4 = 143 bytes

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (135 + 2) = 59 baris

g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 1822392 / 59 = 30888 pages

h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 30888 = 253034496 bytes

i. Num_of_Kbyte = 253034496 / 1024 = 247104 Kbytes j. Num_of_Mbyte = 247104 / 1024 = 241.3125 Mbytes

(30)

Berikut ini adalah perhitungan untuk dimensi yang mengalami pertumbuhan data (kecuali dimensi waktu):

Rn = R × (1+i) n

R = jumlah record n = tahun

i = persentase pertumbuhan record per tahun

i. TimeDimension

R5 = 909 + 365 + 365 + 365 + 365 + 365 = 2734

Jumlah record pada tahun ke-5 adalah 2734

Perkiraan kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 2734 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 5 kolom

c. Fixed_Data_Size = 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 8 = 28 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((5 + 7) / 8) = 4

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 28 + 4 + 4 = 36 bytes

(31)

g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 2734 / 270 = 10 pages

h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 10 = 81920 bytes i. Num_of_Kbyte = 81920 / 1024 = 80 Kbytes j. Num_of_Mbyte = 80 / 1024 = 0.078125 Mbytes ii. CityDimension R5 = 440 x (1+0) 5 = 440

Jumlah record pada tahun ke-5 = 440

Kisaran kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 440 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 3 kolom c. Fixed_Data_Size = 4 + 3 + 50 = 58 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((3 + 7) / 8) = 3

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 58 + 3 + 4 = 65 bytes

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (58 + 2) = 135 baris g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 440 / 135 = 3 pages h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 3 = 24576 bytes

(32)

i. Num_of_Kbyte = 24576 / 1024 = 24 Kbytes j. Num_of_Mbyte = 24 / 1024 = 0.0234375 Mbytes iii. ProvinceDimension R5 = 33 x (1+0) 5 = 33

Jumlah record pada tahun ke-5 = 33

Kisaran kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 33 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 3 kolom c. Fixed_Data_Size = 4 + 3 + 50 = 57 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((3 + 7) / 8) = 3

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 57 + 3 + 4 = 64 bytes

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (57 + 2) = 137 baris g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 33 / 137 =

0.240875912 pages

h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 0.240875912408759 = 1973.255474 bytes

(33)

j. Num_of_Mbyte = 1.92700729927007 / 1024 = 0.001881843 Mbytes

iv. DistributorDimension R5 = 275681 x (1+0,03)

5

= 319590

Jumlah record pada tahun ke-5 = 319590

Kisaran kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 319590 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 4 kolom

c. Fixed_Data_Size = 4 + 10 + 50 + 10 = 74 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((4 + 7) / 8) = 3

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 74 + 3 + 4 = 81 bytes

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (74 + 2) = 107 baris g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 319590 / 107 = 2987

pages

h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 2987 = 24469504 bytes

i. Num_of_Kbyte = 24469504 / 1024 = 23896 Kbytes j. Num_of_Mbyte = 23896 / 1024 = 23,3359375 Mbytes

(34)

v. ProductDimension R5 = 149 x (1+0,01)

5

= 157

Jumlah record pada tahun ke-5 = 157

Kisaran kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 157 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 5 kolom

c. Fixed_Data_Size = 4 + 10 + 50 + 9 + 9 = 82 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((5 + 7) / 8) = 4

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 82 + 4 + 4 = 90 bytes

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (82 + 2) = 96 baris g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 157 / 96 = 2 pages h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 2 = 16384 bytes i. Num_of_Kbyte = 16384 / 1024 = 16 Kbytes

j. Num_of_Mbyte = 16 / 1024 = 0.015625 Mbytes

vi. StockistDimension R5 = 6 x (1+0,01)

(35)

= 6

Jumlah record pada tahun ke-5 = 6

Kisaran kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

a. Num_Rows = 6 baris

b. Jumlah kolom (Num_Cols) = 3 kolom c. Fixed_Data_Size = 4 + 10 + 50 = 64 bytes

d. Null_Bitmap = Bit status null kolom = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) = 2+((3 + 7) / 8) = 3

e. Row_Size = Fixed_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = 64 + 3 + 4 = 71 bytes

f. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) = 8096 / (64 + 2) = 123 baris g. Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 6 / 123 =

0.048780488 pages

h. Num_of_Bytes = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 0.0487804878048781 = 399.6097561 bytes

i. Num_of_Kbyte = 399.609756097561 / 1024 = 0.390243902 Kbytes j. Num_of_Mbyte = 0.390243902439024 / 1024 = 0.000381098 Mbytes

Tabel 4. 14 Analisis Kapasitas Media Penyimpanan untuk Tabel Fakta

Nama Tabel Besar

Record (Bytes) Jumlah Current Record Jumlah Record S ampai 5 Tahun ke Depan Jumlah Bytes (Mbytes) SalesFact 67 492700 3256998 191,32

(36)

RenewalFact 28 100000 661051 14,67 DistributorStatusFact 28 2795 18476 0.39

Trans_Position 143 275681 1822392 241,313

Tabel 4. 15 Analisis Kapasitas Media Penyimpanan untuk Tabel Dimensi Nama Tabel Besar

Record (Bytes) Jumlah Current Record Jumlah Record S ampai 5 Tahun ke Depan Jumlah Bytes (Mbytes) TimeDimension 36 909 2734 0,078 CityDimension 65 440 440 0,023 ProvinceDimension 64 33 33 0,001 DistributorDimension 81 275681 319590 23,336 ProductDimension 90 149 157 0,015 StockistDimension 71 6 6 0,0003

Berdasarkan hasil analisis kapasitas media penyimpanan data, dapat diperkirakan kebutuhan kapasitas untuk penyimpanan data untuk data warehouse PT. Harmoni Dinamik Indonesia dalam jangka waktu lima tahun adalah sekitar 471,146 Mbytes.

4.3 Skema Bintang dan Metadata 4.3.1 Skema Bintang

Skema bintang merupakan teknik dasar dalam mendesain data warehouse. Struktur skema bintang yang baik adalah struktur yang dapat dipahami dan digunakan oleh pengguna. Dalam perancangan data warehouse PT. Harmoni Dinamik Indonesia ini dihasilkan tiga skema bintang sebagai berikut:

(37)

2. Skema bintang DistributorStatusFact, dan 3. Skema bintang RenewalFact.

Berikut adalah gambar-gambar hasil perancangan skema bintang PT. Harmoni Dinamik Indonesia:

SalesFact Time_ID Stockist_ID Province_ID Produc t_ID Distributor_ID City_ID Total_Product Total_Di stributor_Price Total_Di stributor_Value CityDimension City_ID City_Code City_Name DistributorDimensio n Distri butor_ID Distri butor_Code Distri butor_Name Sponsor_ID ProductDimensio n Product_ID Product_Code Product_Name Busines s_Value Di st_Pri ce Province Dimension Province_ID Province_Code Province_Name StockistDimension Stockist_ID Stockist_Code Stockist_Name TimeD imension Time_ID Year Quarter Month Day Date

(38)

DistributorStatusFact Time_ID Province_ID City_ID Total_Networker Total_Consumer CityDimension City_ID City_Code City_Name ProvinceDimension Province_ID Province_Code Province_Name TimeDimension Time_ID Year Quarter Month Day Date

(39)

RenewalF act

Time_ID Sto ckist_ ID Pro vince_ID Distr ibut or_ID City _ID Ren ewal_C ount Tot al_Re newal

City Dimension

C ity_ ID C ity_ Co de C ity_ Na me

DistributorDime nsion

Distr ib uto r_ID Distr ib uto r_C ode Distr ib uto r_Name S ponso r_ID

Province Dime nsion

Pro vince_ID Pro vince_C ode Pro vince_Name StockistDimension Sto ckist_ ID Sto ckist_ Co de Sto ckist_ Na me TimeDimension T ime _ID Y ear Qu art er Mo nth Day Dat e

Gambar 4. 20 S kema Bintang RenewalFact

City Dimension C it y_ID C it y_Code C it y_Name DistributorDimension Distr ib utor_I D Distr ib utor_C ode Distr ib utor_N ame Sponsor _ID

DistributorS tatusFact

Time_ID Pr ovince_I D C it y_ID Tot al_N etworker Tot al_C onsumer

P roductDimensio n Pr oduct _ID Pr oduct _Code Pr oduct _Name Business_Value Dist_Pr ice P rovinceDimension Pr ovince_I D Pr ovince_C ode Pr ovince_N ame RenewalFact Time_ID St ockist_ID Pr ovin ce_I D D istr ib utor_I D C it y_ID R enewal_C ount Tot al_ Renewal

S alesFact

Time_ID St ockist _ID Pr ovince_I D Pr oduct _ID D istr ibut or_I D C it y_ID Tot al_Pr oduct Tot al_D ist ributor_Pr ice Tot al_D ist ributor_Value

StockistDimension St ockist_ID St ockist_Code St ockist_Name TimeDimension Time_ID Yea r Quar ter Mont h D ay D ate

(40)

Gambar 4. 21 S kema Bintang Keseluruhan

4.3.2 Metadata

M etadata memuat informasi yang penting mengenai data dalam data warehouse. M etadata dalam data warehouse dapat memuat beberapa hal yaitu:

1. Nama database sumber.

2. Nama tabel data warehouse beserta deskripsi dari tabel tersebut. 3. Rincian informasi dalam tabel data warehouse meliputi:

a. Nama kolom, b. Tipe data kolom,

c. Ukuran kolom (ukuran kolom yang diperlukan dalam media penyimpanan dalam satuan tertentu), dan

d. Kolom yang menjadi kolom kunci.

Berikut metadata pada perancangan data warehouse PT. Harmoni Dinamik Indonesia:

(41)

101

DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : TimeDimension

Deskripsi Tabel : Tabel dimensi waktu

Tabel 4. 16 Tabel Metadata TimeDimension

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

Time_Id int 4 Surrogate key create

Year int 4 Year(Trans_Date)

Year(Position_Date) Year(RenewalDate) datetime 8 M _Trans_Header Trans_Position Trans_Renewal copy

Quarter int 4 M onth(Trans_Date)

M onth(Position_Date) M onth(RenewalDate) datetime 8 M _Trans_Header Trans_Position Trans_Renewal WHEN month( Tgl ) BETWEEN 1 AND 4 THEN 1 WHEN month( Tgl ) BETWEEN 5 AND 8 THEN 2 WHEN month( Tgl ) BETWEEN 9 AND 12 THEN 3

(42)

102

M onth int 4 M onth(Trans_Date)

M onth(Position_Date) M onth(RenewalDate) datetime 8 M _Trans_Header Trans_Position Trans_Renewal copy

Day int 4 Day(Trans_Date)

Day (Position_Date) Day (RenewalDate) datetime 8 M _Trans_Header Trans_Position Trans_Renewal copy Date datet ime 8 Trans_Date Position_Date RenewalDate datetime 8 M _Trans_Header Trans_Position Trans_Renewal copy DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : CityDimension

Deskripsi Tabel : Tabel dimensi kota

Tabel 4. 17 Tabel Metadata CityDimension

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

City_Id int 4 Surrogate key create

City_Code char 3 City_Code char 3 M _City copy

(43)

103

DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : DistributorDimension

Deskripsi Tabel : Tabel dimensi distributor

Tabel 4. 18 Tabel Metadata DistributorDimension

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

Distributor_ Id

int 4 Surrogate key create

Distributor_ Code

char 10 Dist_Code char 10 M _Dist copy

Distributor_ Name

varchar 50 Dist_Name varchar 50 M _Dist copy

Sponsor_ID char 10 Sponsor_ID char 10 M _Dist copy

DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : ProductDimension

(44)

104

Tabel 4. 19 Tabel Metadata ProductDimension

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

Product_ID int 4 Surrogate key create

Product_Code char 10 Product_Code char 10 M _Product copy

Product_Name varchar 50 Product_Name varchar 50 M _Product copy

Business_Value numeric 9 Business_Value numeric 9 M _Product copy

Dist_Price numeric 9 Dist_Price numeric 9 M _Product copy

DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : ProvinceDimension

Deskripsi Tabel : Tabel dimensi provinsi

Tabel 4. 20 Tabel Metadata ProvinceDimension

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

Province_Id int 4 Surrogate key create

Province _Code char 3 Province _Code char 3 M _Province copy

(45)

105

DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : StockistDimension

Deskripsi Tabel : Tabel dimensi stokis

Tabel 4. 21 Tabel Metadata S tockistDimension

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

Stockist_Id int 4 Surrogate key create

Stockist_Code char 10 Stockist_Code 10 3 M _Province copy

Stockist_Name varchar 50 Stockist_Name varchar 50 M _Province copy

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : Trans_Position

Deskripsi Tabel : Tabel sementara untuk menampung hasil perhitungan bonus dan identifikasi status distributor.

Tabel 4. 22 Tabel Metadata Trans_Position

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

(46)

106

Bonus numeric 9 calculate

Status_Before varchar 10 calculate

Status_After varchar 10 calculate

Position_Date datetime 8 calculate

DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : DistributorStatusFact

Deskripsi Tabel : Tabel yang berisi mengenai status distributor

Tabel 4. 23 Tabel Metadata DistributorS tatusFact

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

Time_Id int 4 Foreign key Time_Id int 4 TimeDimensio

n copy dimana TimeDimension.Day=day(Tran s_Position.Position_Date) dan TimeDimension.M onth=month (Trans_Position.Position_Date) dan TimeDimension.Year=year(Tr ans_Position.Position_Date)

Province_ID int 4 Foreign key Province_ID int 4 ProvinceDime

nsion

copy Province_ID dimana

(47)

107 Code=M _Stockist.Province_C

ode dan

M _Stockist.Stockist_Code=M _ Trans_Header.Stockist_Code

City_ID int 4 Foreign key City_ID int 4 CityDimension copy City_ID dimana

CityDimension.City_Code=M _ Stockist.City_Code dan M _Stockist.Stockist_Code=M _ Trans_Header.Stockist_Code Total_Netwo rker int 4 COUNT(‘Net worker’) Trans_Position calculate Total_Consu mer int 4 COUNT(‘Co nsumer’) Trans_Position calculate DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : RenewalFact

Deskripsi Tabel : Tabel yang berisi mengenai perpanjangan masa aktif distributor

Tabel 4. 24 Tabel Metadata RenewalFact

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

(48)

108 TimeDimension. Day=day(Trans _Renewal.Rene wal_Date) dan TimeDimension. M onth=month(T rans_Renewal.R enewal_Date) dan TimeDimension. Year=year(Tran s_Renewal.Rene wal_Date)

Stockist_ID int 4 Foreign key Stockist_ID int 4 StockistDimension copy

Stockist_ID dimana StockistDimensi on.Stockist_Cod e=Trans_Renew al.Stockist_Cod e

Distributor_ID int 4 Foreign key Distributor_ID int 4 DistributorDimension copy

Distributor_ID dimana DistributorDime nsion.Distributo r_Code=Trans_ Renewal.DistCo de

(49)

109 Total_Renewa l num eric 9 SUM (Trans_R enewal.Numbe r_Of_Year*Tr ans_Renewal.P ayment)

numeric 9 Trans_Renewal calculate

DBM S : SQL Server 2008

Nama Database : HighDesertOLAP

Nama Tabel : SalesFact

Deskripsi Tabel : Tabel yang berisi mengenai penjualan produk

Tabel 4. 25 Tabel Metadata S alesFact

Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Data Transformasi

Field Tipe Ukuran Tabel

Time_Id int 4 Foreign key Time_Id int 4 TimeDimension copy dimana

TimeDimension. Day=day(M _Tr ans_Header.Tra ns_Date) dan TimeDimension. M onth=month( M _Trans_Heade r.Trans_Date) dan

(50)

110 TimeDimension. Year=year(M _T rans_Header.Tra

ns_Date)

Stockist_ID int 4 Foreign key Stockist_ID int 4 StockistDimension copy

Stockist_ID dimana StockistDimensi on.Stockist_Cod e=M _Trans_He ader.Stockist_C ode

Product_ID int 4 Foreign key Product_ID int 4 ProductDimension copy

Product_ID dimana ProductDimensi on.Product_Cod e=M _Trans_Det ail.Product_Cod e dan M _Trans_Heade r.Trans_Number =M _Trans_Deta il

Distributor_ID int 4 Foreign key Distributor_ID int 4 DistributorDimension copy

Distributor_ID dimana DistributorDime nsion.Distributo

(51)

111 r_Code=M _Tra ns_Header.Dist_ Code Total_Product num eric 9 SUM (M _Trans_ Detail.Quantity)

int 4 M _Trans_Detail calculate

Total_Distribu tor_Price num eric 13 SUM (M _Trans_ Detail.Dist_Pric e*M _Trans_Det ail.Quantity) numeri c 9 M _Trans_Detail calculate Total_Distribu tor_Value num eric 13 SUM (M _Trans_ Detail.Dist_Val ue*M _Trans_D etail.Quantity) numeri c 9 M _Trans_Detail calculate

(52)

4.4 Rencana Implementasi

Untuk melakukan implementasi data warehouse diperlukan dukungan dari perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software).

4.4.1 Kebutuhan Perangkat Keras

Perangkat keras merupakan perangkat fisik yang penting dalam melakukan pengimplementasian data warehouse. Perangkat keras tersebut harus dapat mendukung penyimpanan data yang besar dan operasi-operasi yang dijalankan pada data warehouse dengan kapasitas dan kualitas yang dapat diandalkan. Perangkat keras yang dapat mendukung jalannya data warehouse dan aplikasinya adalah sebuah server yang memiliki respon yang cepat terhadap permintaan data dan informasi data warehouse oleh penggunanya. Pertimbangan ini diharapkan dapat mencegah berbagai gangguan yang tidak diharapkan. Berikut perangkat keras yang disarankan untuk mengimplementasi data warehouse agar mendapatkan kinerja yang optimal:

Komputer Server

1. Processor : Core 2 Duo 3.2 GHz 2. Kapasitas hard disk : 320 GB

3. Memory : 4 GB RAM

4. Monitor : 15” CRT 5. Jaringan LAN

Komputer Client

(53)

2. Kapasitas hard disk : 40 GB 3. Memory : 1 GB RAM 4. Monitor : 15” LCD 5. Jaringan LAN

4.4.2 Kebutuhan Perangkat Lunak

Perangkat lunak yang dimaksud adalah perangkat yang digunakan dalam pemrosesan data warehouse dan penyajian informasi yang terdapat dalam data warehouse. Perangkat yang digunakan yaitu:

1. Front end tool yang digunakan untuk merancang aplikasi data warehouse yaitu menggunakan M icrosoft Visual Studio 2010 dan browser yang digunakan untuk menghubungkan client dengan server.

2. Framework yang merupakan kerangka kerja yaitu menggunakan M icrosoft .NET Framework SDK v4.0.

3. Back end tool yang digunakan untuk menyimpan data yaitu menggunakan M icrosoft SQL Server 2008, yang juga mempunyai kemampuan untuk melakukan transformasi data.

Berikut software yang dapat digunakan dalam menjalankan aplikasi data warehouse pada PT. Harmoni Dinamik Indonesia:

1. Server

Sistem Operasi :

(54)

Database :

M icrosoft SQL Server 2008 Enterprise Edition Front end tool :

M icrosoft Visual Studio 2010 Framework :

M icrosoft .NET Framework SDK v4.0

2. Client

Sistem Operasi :

M icrosoft Windows XP Profesional Edition Service Pack 2 Front end tool :

Internet Explorer, M ozilla Firefox, atau browser lain.

4.4.3 Estimasi Waktu Implementasi Data Warehouse

Untuk mengimplementasi data warehouse yang telah direncanakan maka dilakukan kegiatan–kegiatan yang akan menunjang terlaksananya implementasi data warehouse dengan baik. Kegiatannya yaitu sebagai berikut:

(55)

Tabel 4. 26 Jadwal Rencana Implementasi Kegiatan Januari 2011 M inggu ke-1 M inggu ke-2 M inggu ke-3 M inggu ke-4 Instalasi software dan aplikasi X

Konversi data X

Uji coba aplikasi X

Pelatihan user X X

Evaluasi X X

Berikut penjelasan kegiatan-kegiatan rencana implementasi data warehouse diatas:

1. Instalasi software dan aplikasi

Pada kegiatan ini dilakukan instalasi software yang dibutuhkan, baik pada komputer server maupun komputer client. Setelah melakukan instalasi software, maka dilakukan instalasi aplikasi data warehouse.

2. Konversi data

M elakukan konversi data atau ETL terhadap data-data operasional perusahaan untuk dimasukkan ke dalam data warehouse.

(56)

M elakukan uji coba terhadap aplikasi yang telah dibuat. Hal ini bertujuan agar aplikasi berjalan dengan baik dan tidak ada kesalahan yang dapat mengganggu performance.

4. Pelatihan user

M emberikan pelatihan kepada user yang menggunakan aplikasi ini. Dengan adanya pelatihan ini pengguna aplikasi dapat menggunakan aplikasinya secara maksimal.

5. Evaluasi

M elakukan evaluasi terhadap aplikasi yang telah dibuat. Dengan adanya evaluasi ini, dapat diukur tingkat keberhasilan dalam menjawab permasalahan yang dihadapi perusahaan dan juga mendapatkan feedback terhadap ouput yang dihasilkan.

4.5 Rancangan Layar

4.5.1 Rancangan Layar Halaman Login

Halaman pertama yang akan ditampilkan ketika aplikasi web dibuka adalah halaman login. Halaman ini menampilkan logo perusahaan dan form login dimana user diminta untuk memasukkan username dan password sebagai autentikasi untuk menjalankan aplikasi web.

(57)

Gambar 4. 22 Rancangan Layar Halaman Login

4.5.2 Rancangan Layar Halaman Home

Setelah user berhasil login, maka akan muncul 8 menu utama, yaitu Home, Pivot, Performance, Report, Star Schema, Generate Distributor Status, Change Password dan Logout. Halaman Pivot terdiri dari 3 submenu, yaitu Sales, Distributor Status, dan Renewal. Halaman Performance terdiri dari 3 submenu yaitu Top Values, Distributor dan Turnover. M enu home ini berisi tentang konsep bisnis dan produk perusahaan.

(58)

Gambar 4. 23 Rancangan Layar Halaman Home

4.5.3 Rancangan Layar Halaman Sales Pivot

Pada halaman ini, user dapat melihat informasi dalam bentuk pivot dan chart dengan memilih measure yang ingin ditampilkan. Measure yang dapat dipilih adalah Total Product, Total Distributor Price dan Total Distributor Value. Pivot dapat disimpan ke dalam file dengan beberapa format file seperti .xls, dan .pdf.

(59)

Gambar 4. 24 Rancangan Layar Halaman Sales Pivot

4.5.4 Rancangan Layar Halaman Distributor Status Pivot

Halaman ini menampilkan pivot dengan measure total networker dan total cunsomer dan chart sesuai dengan tampilan pivot. Pada halaman ini user dapat menyimpan pivot ke dalam file.

(60)

Gambar 4. 25 Rancangan Layar Halaman Distributor Status Pivot

4.5.5 Rancangan Layar Halaman Renewal Pivot

Halaman ini menampilkan pivot dengan measure renewal count dan total renewal dengan chart sesuai dengan tampilan pivot. Pada halaman ini user dapat menyimpan pivot ke dalam file.

(61)

Gambar 4. 26 Rancangan Layar Halaman Renewal Pivot

4.5.6 Rancangan Layar Halaman Top Values

Pada halaman ini user dapat memilih produk, kota, provinsi atau stokis yang memiliki penjualan tertinggi. Informasi yang ditampilkan dalam bentuk tabel dan chart.

(62)

Gambar 4. 27 Rancangan Layar Halaman Top Values

4.5.7 Rancangan Layar Halaman Distributor Performance

Halaman ini menampilkan 10 distributor dengan kinerja terbaik yang dilihat berdasarkan total distributor price, total downline, dan total bonus dengan periode bulan tertentu. Pilihan chart yang disediakan adalah bar, line, point, pie dan pie 3D dan informasi ditampilkan dalam bentuk tabel dan chart. Terdapat 2 buah chart, yaitu distributor performance per month chart dan distributor performance total chart.

(63)

Gambar 4. 28 Rancangan Layar Halaman Distributor Performance

4.5.8 Rancangan Layar Halaman Turnover Performance

Halaman ini menampilkan total omset penjualan produk yang dapat dilihat per tahun atau per bulan. Pilihan chart yang disediakan adalah Bar, line, point, pie dan pie 3D. Informasi yang ditampilkan dalam bentuk tabel dan chart.

(64)

Gambar 4. 29 Rancangan Layar Halaman Turnover Performance

4.5.9 Rancangan Layar Halaman Report

Halaman ini menampilkan informasi dalam bentuk report. User dapat menyimpan report ke dalam format file tertentu seperti .xls dan .pdf, melakukan pencarian pada report dan mencetak report. User dapat memilih laporan Product, Distributor Status, atau Renewal. Laporan dapat dilihat per tahun, per triwulan, per bulan dan per hari.

(65)

Gambar 4. 30 Rancangan Layar Halaman Report

4.5.10 Rancangan Layar Halaman Star Schema

Halaman ini menampilkan gambar star schema yang ada pada perancangan data warehouse ini, yaitu sales star schema, Distributor Status Star Schema dan Renewal Star Schema. User dapat melihat gambar star schema dengan mengklik judul dari star schema.

(66)

Gambar 4. 31 Rancangan Layar Halaman Star Schema

4.5.11 Rancangan Layar Halaman Generate Distributor Status

Halaman ini berfungsi untuk menghasilkan status dari setiap distributor (networker/consumer) pada bulan dan tahun yang dipilih.

(67)

Gambar 4. 32 Rancangan Layar Halaman Generate Distributor Statu s

4.5.12 Rancangan Layar Halaman Change Password

Halaman ini digunakan untuk mengubah password yang dimiliki oleh user yang sedang login. Bila user ingin mengubah password, user harus memasukkan password yang lama, password baru dan konfirmasi password. Setelah password lama benar, panjang karakter password minimal 5 karakter, password baru dan konfirmasi password sesuai maka password user sudah terubah sesuai dengan password baru yang dimasukkan user.

(68)

Gambar 4. 33 Rancangan Layar Halaman Change Password

4.6 Tampilan Layar Aplikasi 4.6.1 Halaman Login

Halaman ini adalah halaman yang pertama kali ditampilkan pada aplikasi web. Untuk mengakses aplikasi web, user harus memasukkan username dan password yang tersimpan di database.

(69)

Gambar 4. 34 Halaman Login

4.6.2 Menu Utama

Setelah user berhasil login, maka akan muncul 8 menu utama, yaitu Home, Pivot, Performance, Report, Star Schema, Generate Distributor Status, Change Password dan Logout.

Gambar 4. 35 Menu Utama

M enu Pivot terdiri dari 3 submenu, yaitu: a. Sales

b. Distributor Status c. Renewal

(70)

M enu Performance terdiri dari 3 submenu, yaitu : a. Top Values

b. Distributor c. Turnover

Gambar 4. 37 Menu Performance

4.6.3 Halaman Home

Halaman ini merupakan halaman yang pertama kali ditampilkan ketika user berhasil login. Halaman ini berisi tentang konsep bisnis dan produk perusahaan secara umum.

(71)

4.6.4 Halaman Sales Pivot

Halaman ini menampilkan informasi dalam bentuk pivot table dan chart. Pivot bersifat fleksibel dimana user dapat mengatur tampilan tabel dengan memindahkan field-field yang ada pada pivot. User dapat menyimpan pivot table ke dalam file dengan format tertentu seperti .xls dan .pdf. Halaman sales pivot menampilkan 3 measure yang dapat dipilih yaitu, total product, total distributor price dan total distributor value.

Sebagai contoh tampilan pada Gambar 4. 39:

a. Pivot dilihat berdasarkan provinsi yang dapat di expand sehingga detail produk dapat dilihat dengan periode per tahun. User dapat memindahkan field yang ada sesuai dengan kebutuhan sehingga pivot ini bersifat fleksibel.

b. User dapat menyimpan pivot ke dalam file dengan format .pdf atau format lain yang tersedia sesuai dengan kebutuhan user.

(72)
(73)

Demikian pula untuk halaman distributor status pivot dan renewal pivot memiliki fasilitas yang sama yaitu pivot table dan chart.

4.6.5 Halaman Distributor Statu s Pivot

Halaman ini menampilkan 2 measure yaitu total networker dan total consumer. Pada bagian total networker diberi beberapa warna sebagai indikator jumlah networker. Keterangan warna sebagai berikut :

a. Hijau tua berarti jumlah networker sangat banyak ( jumlah networker lebih dari 500).

b. Hijau muda berarti jumlah networker cukup banyak (jumlah networker lebih dari 100 dan kurang dari sama dengan 500).

c. Kuning berarti jumlah networker sedikit (jumlah networker lebih dari 0 dan kurang dari sama dengan 100).

d. M erah berarti jumlah networker sama dengan 0.

Sebagai contoh tampilan pada Gambar 4. 40, pivot dilihat berdasarkan provinsi yang dapat di expand sehingga detail kota dapat dilihat dengan periode per tahun.

(74)
(75)

4.6.6 Halaman Renewal Pivot

Halaman ini menampilkan dua measure yaitu, renewal count dan total renewal. Sebagai contoh tampilan pada Gambar 4. 41, pivot dilihat berdasarkan stokis dengan periode per tahun yang dapat di expand untuk melihat detail per triwulan.

(76)

4.6.7 Halaman Top Values

Halaman ini menampilkan kota, produk, provinsi, dan stokis dengan penjualan tertinggi dalam bentuk pivot table dan chart. Sebagai contoh, jika user memilih 10 produk dengan penjualan tertinggi yang dapat dilihat pada Gambar 4. 42.

(77)

4.6.8 Halaman Distributor Performance

Halaman Distributor menampilkan 10 distributor terbaik yang dapat dilihat berdasarkan total distributor price, total downline dan total bonus yang didapatkan pada range bulan tertentu. Informasi yang ditampilkan dalam bentuk tabel dan chart yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan user. Pilihan chart yang diberikan adalah bar, line, pie, point, dan pie 3D.

Jika 10 distributor terbaik dilihat berdasarkan total distributor price atau total bonus, bentuk informasi yang ditampilkan terdiri dari :

a. Distributor performance table

Tabel ini menampilkan 10 distributor terbaik dengan penjualan atau bonus tertinggi pada range bulan tertentu. Jumlah penjualan atau bonus per bulan juga ditampilkan agar user dapat melihat kinerja distributor pada setiap bulan.

b. Distributor performance per month chart

Chart ini menampilkan kinerja distributor per bulan sesuai dengan distributor perfomance table.

c. Distributor performance total chart

Chart ini menampilkan kinerja distributor secara keseluruhan.

Jika 10 distributor terbaik dilihat berdasarkan total downline, maka combo box periode akan di disable dan bentuk informasi yang ditampilkan terdiri dari :

(78)

a. Distributor performance table

Tabel ini menampilkan 10 distributor terbaik berdasarkan total downline terbanyak.

b. Distributor performance chart

Chart ini menampikan 10 distributor terbaik sesuai dengan distributor performance table yang ditampilkan.

Sebagai contoh, jika user melihat kinerja distributor berdasarkan total distributor price dari periode M ei 2009 sampai dengan Januari 2010 dengan tipe chart bar, maka tampilan halaman akan tampak seperti Gambar 4. 43.

(79)

Gambar 4. 43 Halaman Distributor Performance Berdasarkan Total Distributor Price

(80)
(81)
(82)

4.6.9 Halaman Turnover Performance

Halaman ini menampilkan total omset penjualan perusahaan dari total distributor price dan total distributor value. Total omset penjualan di lihat per tahun dan per bulan. Jika user memilih per tahun, maka combo box bulan akan di disable. Dan sebaliknya, jika user memilih per bulan, maka combo box bulan akan di enable.

Sebagai contoh, jika user memilih per tahun dari tahun 2009 sampai tahun 2010 dengan tipe chart bar, maka tampilan halaman akan tampak seperti pada Gambar 4. 46.

(83)
(84)

4.6.10 Halaman Report

Halaman ini menampilkan informasi dalam bentuk report. User dapat menyimpan report ke dalam format file tertentu seperti .xls dan .pdf, melakukan pencarian pada report dan mencetak report. User dapat memilih laporan product, distributor status, atau renewal. yang dapat dilihat per tahun, per triwulan, per bulan dan per hari.

Sebagai contoh, jika user memilih laporan product dengan periode per year, maka tampilan halaman akan tampak seperti pada Gambar 4. 48.

(85)
(86)
(87)
(88)
(89)

4.6.11 Halaman Star Schema

Halaman ini menampilkan gambar star schema yang ada pada perancangan data warehouse ini, yaitu sales star schema, distributor status star schema dan renewal star schema. User dapat melihat gambar star schema dengan mengklik judul dari star schema, misalnya “Sales Star Schema”, dst.

(90)
(91)
(92)

4.6.12 Halaman Generate Distributor Status

Halaman ini berfungsi untuk menghasilkan status dari setiap distributor (networker/consumer) pada bulan dan tahun yang dipilih.

Gambar 4. 55 Halaman Generate Distributor Status

4.6.13 Halaman Change Password

Halaman ini berfungsi untuk mengubah password user yang sedang login. Bila user ingin mengubah password, user harus memasukkan password yang lama, password baru dan konfirmasi password. Setelah password lama benar, panjang karakter password minimal 5 karakter, password baru dan konfirmasi password sesuai maka password user akan ter-update sesuai dengan password baru yang dimasukkan user.

(93)

Gambar

Gambar 4. 2 Connection Manager untuk Menghubungan Koneksi ke Database  HighDesertOLTP
Gambar 4. 3 Connection Manager untuk Menghubungan Koneksi ke Database  HighDesertOLAP
Gambar 4. 6 O LE DB Source Editor untuk Memilih Tabel Sumber
Gambar 4. 7  Menentukan Tabel Dimensi dan Business Key pada Slowly Changing  Dimension Wizard
+7

Referensi

Dokumen terkait

Jackson (2006, p379) manajer menerima tiga jenis informasi berbeda mengenai bagaimana para karyawan melakukan pekerjaan mereka. a) Informasi berdasar-sifat menidentifikasi

merepresentasikan himpunan penyelesaian yang berlaku timbal balik (biimplikasi) dalam penarikan kesimpulan, padahal materi ini belum diajarkan pada siswa yang berada

Untuk menghindari terjadinya hal-hal yang berpotensi merugikan berbagai pihak yang terkait dengan pelayanan kesehatan dan dalam upaya meningkatkan pelayanan

Sihombing, M.F., 2006, ‘Uji Efek Antidispepsi Ekstrak Daun Salam (Syzygium polyanthum ) terhadap Tikus Putih’, Skripsi, Sarjana Farmasi, Universitas Katolik

Dilihat dari unsur yang duduk dalam keanggotaan DPRD Kabupaten Penajam Paser Utara periode 2009-2014 terdapat anggota dewan sebanyak 25 orang, yang terdiri dari 11 orang

PHBS di tempat kerja antara lain: (1) tidak merokok di tempat kerja, (2) membeli dan mengonsumsi makanan dari tempat kerja, (3) melakukan olahraga secara

gadisnya tuh dibawa orang itu, ya di werreg itu, bapak sama ibu dibawa pasa sama-sama bujang. Disana orangtua punya anak 3, semua tinggal di Commewijne. Yang memutuskan

Orang religiusitas cenderung positif, mereka yang religius memiliki tingkat penyalahgunaan obat-obatan, kejahatan, perceraian dan bunuh diri yang rendah, emosional