BAB III
ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Analisa terhadap suatu sistem merupakan suatu langkah penting dalam pemahaman permasalah yang ada, sebelum dilakukannya pengambilan keputusan atau tindakan dalam menyelesaikan permasalahan tersebut.
3.1 Analisa Sistem Eksisting
Sistem employee engagement survey telah dirancang dan diterapkan terhadap unit Human Capital PT.Garuda Indonesia sejak tahun 2010, pada awalnya survey employee engagement bernama ESS (Employee Satisfaction Survey) yang dibuat oleh unit QA (Quality Assurance) berupa pertanyaan kuesioner untuk semua karyawan dalam bentuk file microsoft excel dan lembaran kertas yang akan dibagikan ke seluruh unit besar maupun unit kecil. Tahun 2011 ESS (Employee Satisfaction Survey) diganti menjadi EES (Employee Engagement Survey). Human Capital membuat aplikasi Employee Engagement Survey yang mewajibkan seluruh karyawan untuk berkontribusi mengisi survey tahunan tersebut. Aplikasi EES ditempatkan di halaman portal depan sistem ERP (Enterprise Resource Planning) dari vendor SAP. Setiap periode database aplikasi EES akan di-create. Database yang tersedia mulai periode tahun 2013, 2014 dan 2015 setiap tahun terdapat 1 database Employee Engagement Survey.
3.1.1 Arsitektur Sistem Employee Engagement Survey
Implementasi aplikasi employee engagement survey yang sudah di terapkan oleh Human Capital dijelaskan pada Gambar 3.1 berikut ini.
Berdasarkan Gambar 3.1, arsitektur sistem employee engagement survey
sistem database pada unitIT (Information Technology) mendapat data kepegawaian dari server Human Capital. Vendor SAP mengelola semua data kepegawaian yang hanya bisa diakses oleh unit-unit tertentu dan tidak semua unit mendapat hak akses penuh.
3.1.2 Database Employee Engagement Survey
Dalam aplikasi employee engagement survey terdapat 3 database MySQL
yang digunakan untuk menyimpan hasil survey yang telah dipublish ke seluruh karyawan setiap periode atau setiap tahun. Skema relasi tabel database setiap tahun sama. Spesifikasi tabel untuk database employee engagement survey pada tahun 2013, 2014 dan 2015 dapat dilihat pada Tabel 3.1 berikut:
Tabel 3.1 Spesifikasi Database Aplikasi Employee Engagement Survey
No. Name Rows Engine
Th.2013 Th.2014 Th.2015 1 ess_addondata 54.282 21.056 45.631 InnoDB 2 ess_answer 144 78 145 MyISAM 3 ess_atype 2 2 2 MyISAM 4 ess_edu_engagement 7.596 6.773 6.773 InnoDB 5 ess_emp 860.970 267.465 531.126 MyISAM 6 ess_emp_firm 20.329 12.174 28.807 MyISAM 7 ess_group 109 109 18 MyISAM 8 ess_log 0 0 0 InnoDB 9 ess_map_unit 3.134 966 1.708 InnoDB 10 ess_note 5 0 0 InnoDB 11 ess_qtype 6 8 8 MyISAM 12 ess_question 533 75 152 MyISAM 13 ess_reminder 4 7 7 InnoDB 14 ess_subscriber 21.640 8.528 8416 InnoDB 15 ess_survey 14 1 2 MyISAM 16 log_user 0 0 0 MyISAM
Berdasarkan Tabel 3.1 terdapat 16 tabel utama dengan rows paling banyak pada tabel ess_emp sebanyak 860.970, 267.465 dan 531.126 baris. Engine yang digunakan adalah MyISAM dan InnoDB. Untuk skema tabel pada database employee engagement survey tahun 2013, 2014 dan 2015 dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3.2 Skema Relasi Database EES
3.2 Perancangan Skema Bintang (Star)
Skema bintang merupakan suatu rancangan database pada data warehouse yang menggambarkan hubungan yang jelas antara struktur tabel fakta dan tabel dimensi. Berdasarkan database pada aplikasi Employee Engagement Survey tahun 2013 sampai dengan tahun 2015 didapatkan tabel utama yang akan digunakan untuk menentukan tabel dimensi dan tabel fakta.
Tabel fakta atau fact table merupakan tabel yang berisi fakta-fakta bisnis, umumnya merupakan tabel rincian transaksi yang telah terjadi. Di dalam tabel fakta (fact table) terdapat nilai-nilai terukur (measures). Selain itu terdapat beberapa
foreign-key yang mengacu pada kunci pengganti (surrogate-key) ke semua tabel dimensi. Tabel dimensi berisi atribut (field) yang memberikan keterangan khusus. Skema bintang (star) dalam perancangan sistem data warehouse employee engagement survey terdapat 6 tabel dimensi dan 1 tabel fakta yang akan dijelaskan pada sub bab perancangan skema bintang (star).
3.2.1 Dimensi Time
Tabel dimensi waktu adalah tabel dimensi yang umumnya selalu ada pada sebuah database multidimensional. Tidak seperti tabel dimensi lain yang memiliki hubungan langsung dengan sumber data, maka tabel dimensi waktu adalah tabel yang berdiri sendiri dan tidak memiliki hubungan langsung dengan sumber data mana pun. Karena tidak memiliki hubungan dengan sumber data, maka tabel dimensi waktu umumnya hanya dibuat sekali.
Setiap baris data pada tabel dimensi waktu yang dibuat mewakili 1 hari kalender. Untuk tahun 2013 sampai dengan tahun 2017 diperlukan 1826 baris. Baris dalam dimensi waktu mewakili hari yang diperoleh dari 1 tahun = 365 hari, 1 tahun kabisat = 366 hari jadi (4x365) + (1x366) = 1826 hari. Struktur tabel dimensi waktu dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3.2 Perancangan Tabel Dimensi Waktu
No. Nama Field Type Size Ket
1 sk Integer 11 Primary Key
2 date Date - 3 year Integer 11 4 quarter Char 2 5 month Integer 11 6 month_name Varchar 50 7 day Integer 11 3.2.2 Dimensi Question
Dimensi pertanyaan (question) berfungsi untuk menyimpan pertanyaan yang ada dalam sistem employee engagement survey. Sumber data dimensi pertanyaan adalah tabel ess_qtype, ess_question, ess_group dan ess_note yang terdapat pada database EES. Tabel sumber data dimensi pertanyaan memiliki relasi sehingga untuk mendapatkan tabel dimensi pertanyaan dilakukan proses penggabungan kolom setiap tabelnya.
Tabel dimensi pertanyaan adalah tabel dimensi yang diperbarui secara periodik setiap tahun dengan menggunakan perangkat penjadwalan (scheduler). Untuk pertanyaan yang ada dalam survey employee engagement dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 3.3 Pertanyaan Employee Engagement Survey
No. Pertanyaan (Question)
1 Tempat saya bekerja secara fisik adalah tempat yang menyenangkan.
My workplace is physically comfortable place to work.
2 Orang-orang di tempat saya bekerja, bekerja sama dalam menuntaskan pekerjaan.
The people where I work with, support each other in completing the jobs.
3 Saya dibayar sesuai dengan jabatan saya.
I am paid in accordance with my position.
4 Saya memahami misi dan tujuan organisasi.
I have a good understanding of the mission and the goals of my unit / organization.
5 Saya mendapat perlengkapan / peralatan / informasi yang saya perlukan untuk mengerjakan pekerjaan saya dengan efektif.
I have the equipment / tools / information I need to do my job effectively.
6 Atasan memberikan penugasan khusus / baru untuk pengembangan ketrampilan & pengetahuan saya.
My superior gives me a special / new assignment to develop my skill & knowledge.
7 Saya paham peran unit saya dalam mendukung suksesnya perusahaan.
I understand how my unit / department contributes to the success of company.
8 Saya memperoleh insentif sesuai dengan kinerja saya.
I receive incentive in accordance with my performance.
9 Saya tahu apa yang harus saya lakukan untuk memiliki karir yang sukses di perusahaan.
I know what I should do to have a successful career in the company.
10 Semangat kerjasama tim dipraktekkan dan didukung dalam unit saya.
The spirit of teamwork is practiced and supported in my unit.
11 Atasan saya berperan aktif dalam membangun kerjasama tim.
My superior plays an active role in teamwork building.
12 Atasan saya mengakui / menghargai pekerjaan yang saya lakukan dengan baik.
My superior acknowledges / appreciates me for a job well done.
13 Atasan saya berperan dengan baik dalam berbagi informasi.
My superior communicates well in information sharing.
14 Atasan saya selalu membimbing saya untuk meningkatkan kinerja.
My Superior always coaches me to improve my perfomance.
15 Atasan saya selalu memberikan kesempatan berinovasi.
My Superior always gives opportunity to innovate.
16 Atasan saya berkomitmen untuk selalu memberikan dukungan dalam pekerjaan sehari-hari.
My superior is always committed to providing support in daily work.
17 Secara keseluruhan, saya puas dengan kinerja Garuda Indonesia.
Tabel dimensi pertanyaan (question) terdapat 12 kolom yang mempunyai 1
primary key yaitu kolom sk. Kolom sk disebut juga kolom surrogate-key yaitu kunci pengganti. Surrogate-key adalah field kunci unik untuk mengidentifikasi setiap baris data pada tabel dimensi. Struktur tabel dimensi pertanyaan (question) dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.4 Perancangan Tabel Dimensi Question
No. Nama Field Type Size Ket
1 sk Integer 11 Primary Key
2 id_question Integer 11 3 group_name Varchar 512 4 group_note Text - 5 q_type Integer 11 6 question Text - 7 no Varchar 8
8 must_answer Small Int 1
9 is_structural Integer 10
10 flag Varchar 8
11 nonot_structural Varchar 8
12 page Integer 10
Gambar 3.3 Tabel Sumber Data Dimensi Question
Tabel dimensi yang menjadi target adalah tabel dim_question. Tabel
dim_question dibentuk oleh tabel ess_qtype, ess_question, ess_group dan ess_note
yang terdapat pada database sumber data EES. Tabel ess_qtype mempunyai relasi 1 ke n dengan tabel ess_question, tabel ess_group mempunyai relasi 1 ke n dengan tabel ess_question dan tabel ess_note mempunyai relasi 1 ke n dengan tabel
3.2.3 Dimensi Unit
Dimensi unit berfungsi untuk menyimpan data unit yang ada pada PT.Garuda Indonesia. Sumber data dimensi unit adalah tabel ess_map_unit dan
master_orgunit yang terdapat pada database EES dan data dari sistem ERP yaitu SAP. Tabel sumber data dimensi unit memiliki relasi dengan sumber data lain sehingga diperlukan proses merger atau penggabungan kolom.
Tabel dimensi unit adalah tabel dimensi yang diperbarui secara periodik setiap tahun dengan menggunakan perangkat penjadwalan (scheduler). Untuk struktur tabel dimensi unit dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.5 Perancangan Tabel Dimensi Unit
No. Nama Field Type Size Ket
1 sk Integer 11 Primary Key
2 org_unit Varchar 8
3 map_type Varchar 255
4 short Varchar 45
5 stext Varchar 50
6 ho Varchar 60
Gambar 3.4 Tabel Sumber Data Dimensi Unit
Tabel dimensi yang menjadi target adalah tabel dim_unit. Tabel dim_unit dibentuk oleh tabel ess_map_unit dan master_orgunit yang terdapat pada sumber database EES dan sistem SAP.
3.2.4 Dimensi Survey
Dimensi survey berfungsi untuk menyimpan data survey yang ada dalam sistem employee engagement survey. Sumber data dimensi survey adalah tabel
ess_reminder dan ess_survey yang terdapat pada database EES. Tabel sumber data dimensi survey memiliki relasi sehingga untuk mendapatkan tabel dimensi survey dilakukan proses penggabungan kolom.
Tabel dimensi survey adalah tabel dimensi yang diperbarui secara periodik setiap tahun dengan menggunakan perangkat penjadwalan (scheduler). Untuk struktur tabel dimensi survey dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.6 Perancangan Tabel Dimensi Survey
No. Nama Field Type Size Ket
1 sk Integer 11 Primary Key
2 id_survey Integer 11 3 d_reminder Date - 4 name Varchar 128 5 sdate Date - 6 edate Date - 7 header Text - 8 url Varchar 256
Gambar 3.5 Tabel Sumber Data Dimensi Survey
Tabel dimensi yang menjadi target adalah tabel dim_survey. Tabel
dim_survey dibentuk oleh tabel ess_reminder dan ess_survey yang terdapat pada database sumber data EES. Tabel ess_survey mempunyai relasi 1 ke n dengan tabel
3.2.5 Dimensi Answer
Dimensi jawaban (answer) berfungsi untuk menyimpan jenis jawaban yang digunakan dalam sistem employee engagement survey. Sumber data dimensi jawaban adalah tabel a_type dan ess_answer yang terdapat pada database EES. Tabel sumber data dimensi jawaban memiliki relasi sehingga untuk mendapatkan tabel dimensi jawaban dilakukan proses penggabungan kolom.
Tabel dimensi jawaban (answer) adalah tabel dimensi yang diperbarui secara periodik setiap tahun dengan menggunakan perangkat penjadwalan (scheduler). Untuk struktur tabel dimensi jawaban (answer) dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.7 Perancangan Tabel Dimensi Answer
No. Nama Field Type Size Ket
1 sk Integer 11 Primary Key
2 id_answer Integer 11 3 id_question Integer 11 4 id_survey Integer 11 5 answer Varchar 128 6 point Integer 11 7 a_type Varchar 32
Gambar 3.6 Tabel Sumber Data Dimensi Answer
Tabel dimensi yang menjadi target adalah tabel dim_answer. Tabel
3.2.6 Dimensi Subscriber
Dimensi subscriber berfungsi untuk menyimpan data peserta yang mengikuti employee engagement survey. Sumber data dimensi subscriber adalah tabel ess_addondata, ess_subscriber dan ess_edu_engagement yang terdapat pada database EES. Tabel sumber data dimensi jawaban memiliki relasi sehingga untuk mendapatkan tabel dimensi jawaban dilakukan proses penggabungan kolom.
Tabel dimensi jawaban (answer) adalah tabel dimensi yang diperbarui secara periodik setiap tahun dengan menggunakan perangkat penjadwalan (scheduler). Untuk struktur tabel dimensi jawaban (answer) dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.8 Perancangan Tabel Dimensi Subscriber
No. Nama Field Type Size Ket
1 sk Integer 11 Primary Key
2 id_survey Integer 10
3 nopeg Varchar 6
4 edu Varchar 32
5 key Varchar 32
6 value Varchar 32
Gambar 3.7 Tabel Sumber Data Dimensi Subscriber
Tabel dimensi yang menjadi target adalah tabel dim_subscriber. Tabel
dim_subscriber dibentuk oleh tabel ess_addondata, ess_subscriber dan
ess_edu_engagement yang terdapat pada database sumber data EES. Tabel
ess_addondata mempunyai relasi 1 ke n dengan tabel ess_subscriber, tabel
3.2.7 Fakta Survey
Tabel fakta sesuai dengan namanya, merupakan tabel yang berisi fakta-fakta bisnis, umumnya merupakan tabel rincian transaksi yang telah terjadi. Di dalam tabel fakta terdapat nilai-nilai terukur (measures). Didalam tabel fakta survey, nilai yang dijadikan ukuran adalah nilai survey yang diberikan oleh setiap responden dalam setiap pertanyaan. Selain itu, terdapat beberapa foreign-key yang mengacu pada surrogate-key ke semua tabel dimensi.
Tabel fakta survey merupakan tabel yang memiliki hubungan langsung dengan tabel ess_emp pada database EES. Satu baris data pada tabel ess_emp
membentuk satu baris data pada tabel fakta survey. Untuk struktur tabel fakta survey dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.9 Perancangan Tabel Fakta Survey
No. Nama Field Type Size Ket
1 id Varchar 100 Primary Key
2 sk_answer Integer 11 3 sk_question Integer 11 4 sk_unit Integer 11 5 sk_survey Integer 11 6 sk_subscriber Integer 11 7 sk_time Integer 11 8 id_question Integer 11 9 id_answer Integer 11 10 t_answer Datetime - 11 unit Varchar 8 12 answer Integer 6 13 nopeg Varchar 6 14 parent Varchar 100 15 flag Integer 11
Pada Tabel 3.9 dapat dilihat terdapat field sk untuk mengacu ke semua tabel dimensi. Kolom sk_answer untuk tabel dimensi answer, sk_question untuk tabel dimensi question, sk_unit untuk tabel dimensi unit, sk_survey untuk tabel dimensi survey, sk_subscriber untuk tabel dimensi subscriber, sk_time untuk tabel dimensi waktu (time).
Tabel fakta survey adalah tabel fakta yang diperbarui secara periodik setiap tahun dengan menggunakan perangkat penjadwalan (scheduler). Untuk skema tabel
Gambar 3.8 Tabel Sumber Data Fakta Survey
Tabel fakta yang menjadi target adalah tabel fact_survey. Tabel fact_survey
dibentuk oleh tabel ess_emp yang terdapat pada database sumber data EES dan dibentuk juga oleh tabel dim_question, dim_unit, dim_survey, dim_answer,
dim_subscriber dan dim_time yang terdapat pada database datawarehouse. Untuk masing-masing tabel dimensi hanya field sk yang di gunakan oleh tabel fakta untuk mengacu ke semua tabel dimensi. Tabel ess_emp field yang digunakan oleh tabel fakta yaitu kolom id_question, id_answer, t_answer, unit, answer, nopeg, parent dan flag.
3.2.8 Skema Bintang (Star Schema)
Berdasarkan tabel dimensi dan tabel fakta yang sudah terbentuk dibuatlah sebuah skema bintang (star) untuk keperluan proses dalam OLAP (Online Analytical Processing). Skema star tersusun dari 6 tabel dimensi dan 1 tabel fakta. Skema star berfungsi untuk menentukan tren hasil survey setiap tahun. Struktur tabel yang diperlukan skema star dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.10 Struktur Tabel Skema Star
No. Nama Tabel Jumlah Kolom Jenis tabel
1 dim_question 12 Dimensi 2 dim_subscriber 6 Dimensi 3 dim_survey 8 Dimensi 4 dim_unit 6 Dimensi 5 dim_answer 7 Dimensi 6 dim_time 7 Dimensi 7 fact_survey 15 Fakta
3.3 Arsitektur Pembangunan Data Warehouse
Arsitektur yang akan digunakan adalah Two-Layer Architecture, Arsitektur
Two-Layer Architecture terdiri dari 4 lapisan aliran data yang digambarkan dibawah ini.
Gambar 3.10 Two-Layer Architecture
3.3.1 Source Layer
Pada lapisan Source Layer, model data masih berupa operasional data. Data operasional yang akan digunakan pada perancangan data warehouse sudah berupa data logic yang ada di database server. Skema relasi database yang ada dalam sistem
employee engagement survey ditunjukan pada Gambar 3.2 Skema relasi database EES.
3.3.2 Data Staging
Pada lapisan ini, data operasional akan diekstrak atau lebih dikenal dengan istilah proses ETL (Extract, Transform and Load). ETL terdiri dari 3 langkah yang akan dijelaskan oleh gambar dibawah ini.
Gambar 3.11 Langkah - Langkah ETL
Langkah pertama adalah Extraction. Pada proses ini, data operasional yang diperlukan pada data warehouse akan dibaca untuk kemudian masuk ke proses
cleansing. Data yang akan diambil nantinya adalah data unit, data pertanyaan, data jawaban (answer), data subscriber, data waktu dan data survey. Data-data akan diambil dari database operasional EES. Contoh proses ekstraksi data operasional EES dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3.13 Contoh Ekstrasi Data ess_emp
Gambar 3.14 Contoh Ekstrasi Data Map Unit
Langkah selanjutnya adalah cleansing dan filtering. Pada proses ini, data operasional yang telah dibaca akan diperbaiki dari kesalahan-kesalahan pada proses input data. Misalnya terjadi redudansi data, nilai suatu field yang tidak sesuai, ketidak konsistenan dari data, dan lain-lain. Disini juga record pada tabel fakta yang salah satu fieldnya memiliki null value akan dibersihkan.
Langkah kedua adalah transformation. Pada proses ini, data yang sudah dibersihkan, dirubah dari format data operasional menjadi format data warehouse.
Dalam proses transformasi memerlukan standarisasi field dan tipe data karena data yang diambil dari berbagai sumber data.
Gambar 3.15 Contoh Transform Tabel Group Question
Gambar 3.17 Contoh Transform Data Map Unit
Langkah ketiga adalah Loading. Pada proses ini, data yang sudah dibaca, dibersihkan dan dirubah formatnya, akan disimpan pada data warehouse. Teknik yang akan digunakan adalah insert dan update. Data yang sudah ada tidak akan dihapus atau dirubah karena data akan diupdate secara berkala setiap tahunnya. Pada akhirnya data yang sudah melalui proses extraction dan transform akan langsung dimasukkan ke data warehouse tanpa merubah data yang sudah ada.
Tabel 3.12 Contoh Data Hasil ETL Unit
Tabel 3.13 Contoh Data Hasil ETL Dimensi Waktu
3.3.3 Data Warehouse
Pada lapisan ini, informasi akan disimpan pada sebuah penyimpanan logic
yang tersentralisasi, yaitu data warehouse. Data warehouse dapat diakses secara langsung, dan juga bisa digunakan sebagai sumber untuk membuat data marts yang merupakan sebagian dari duplikasi data warehouse dan dirancang khusus bagian khusus.
Terdapat 2 jenis laporan yang dibutuhkan oleh pihak human capital. Laporan pertama adalah laporan survey. Data survey harus dapat memberikan
informasi tentang berapa jumlah nilai engaged, disengaged, unsupported dan
highlyengaged setiap responden yang ikut serta dalam pelaksanaan survey tiap unit. Dari ulasan diatas, maka akan diperlukan 1 tabel fakta . Tabel fakta yang terdiri dari tabel ess_emp dari sumber data EES dan tabel dimensi pada data warehouse.
Dari data tersebut, maka jawaban survey dan nilai engagement tiap unit dapat diketahui oleh pihak human capital PT.Garuda Indonesia. pihak human capital juga akan dapat melihat tren yang terjadi setiap tahunya, sehingga human capital dapat menentukan langkah strategis perusahaan untuk menentukan kebijakan tanpa memberatkan stakeholder atau karyawannya. Melihat dari kebutuhan tersebut, maka akan ada tabel dimensi yang akan digunakan bersama dalam beberapa tabel fakta dan juga tabel dimensi tersebut akan dipecah untuk menghasilkan data yang lebih detail dan rinci. Dari ulasan tersebut, maka skema
data warehouse yang digunakan adalah skema star.
Tabel 3.14 Tabel-tabel pada skema star
No. Nama Tabel Jenis Tabel
1 dim_time Dimensi 2 dim_subscriber Dimensi 3 dim_question Dimensi 4 dim_survey Dimensi 5 dim_unit Dimensi 6 dim_answer Dimensi 8 fact_survey Fakta
3.3.4 OLAP (Online Analytical Processing)
Setelah data warehouse terbentuk, langkah terakhir adalah melakukan pengambilan data dari data warehouse. Dalam perancangan data warehouse hasil output dari data warehouse berupa laporan dan juga digunakan untuk analisis data dengan OLAP.
Untuk proses OLAP, teknik analisis yang akan digunakan adalah slicing dan
dicing. Kedua teknik tersebut dipilih karena sangat membantu dalam proses filtering data berdasarkan tiap dimensi maupun turunan dari masing-masing dimensi. Filtering data tersebut tidak hanya berdasarkan satu dimensi saja, tetapi bisa juga dari beberapa atau semua dimensi. Selain itu, dengan teknik slicing dan
dicing kebutuhan informasi di PT.Garuda Indonesia untuk laporan survey
subscriber dan answer yang nantinya dapat difilter berdasarkan tanggal, question dan jawaban survey.
3.3.4.1 Slicing & Dicing
Slicing dan dicing adalah proses mengambil potongan kubus berdasarkan nilai tertentu pada satu dimensi atau beberapa dimensinya. Kubus (Cube) yang terbentuk dari skema relasi data warehouse atau skema star dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3.18 Ilustrasi Cube
Tabel 3.15 menunjukkan contoh data yang ada dalam datawarehouse. Tabel 3.15 Contoh Data Cube
Selanjutnya adalah contoh dari slicing. Jika Tabel 3.15 diatas, kita ingin melihat data question dengan id_question 2 atau bisa juga diartikan pertanyaan (question) nomor 2, maka lakukan seleksi pada data diatas berdasarkan dimensi
question. Hasil dari proses seleksi dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3.19 Ilustrasi Slicing
Tabel 3.16 menunjukkan contoh hasil dari proses slicing.
Tabel 3.16 Contoh Data Sesudah Slicing
Selanjutnya adalah contoh dari dicing. Jika dari Tabel 3.16 diatas, kita ingin melihat data jawaban survey pertanyaan (question) nomor 2 pada tahun 2014 yang diikuti oleh unit JKTMXM, maka lakukan pengelompokan dan seleksi berdasarkan turunan dari dimensi question, dimensi unitdan dimensi tanggal (date). Hasil dari proses seleksi dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3.20 Ilustrasi Dicing
Tabel 3.17 menunjukkan contoh data sesudah proses dicing.
Tabel 3.17 Contoh Data Sesudah Dicing
