41
Schema Workbench adalah sebuah tool yang telah dikemas dalam paket Pentaho BI Enterprise Edition. Tool ini berfungsi untuk membuat skema yang mendefinisikan database multidimensi. Skema ini berisi model logika, yang terdiri dari cubes, hierarchies, dan members; dan pemetaan model ini ke model fisik.
Model logis terdiri dari konstruksi yang digunakan untuk menulis pertanyaan dalam bahasa MDX: cubes, dimensions, hierarchies, levels, dan members. Model fisik adalah sumber data yang disajikan melalui model logika. Biasanya merupakan skema bintang, yang merupakan sekumpulan tabel dalam database relasional.
Setelah Pentaho BI Enterprise terinstall, akses Schema Workbench dapat dilakukan seperti pada gambar di bawah ini.
VIII. Membuat Schema Workbench pada
42 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Gambar 37. Akses design tool “Schema Workbench”
Saat aktif, aplikasi Schema Workbench akan tampak seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 38. Jendela Schema Workbench
Untuk dapat menggunakan Schema Workbench, yang pertama kali harus dilakukan adalah setting koneksi. Dalam hal ini, mengingat Schema Workbench adalah aplikasi berbasis Java, dan database yang digunakan adalah MySQL, maka dibutuhkan driver untuk komunikasi di antaranya.
43 Monograf Pentaho Business Intelligence
Schema Workbench menggunakan Java Database Connectivity (JDBC) sebagai standar koneksi. Dalam percobaan ini, digunakan mysql-connector-java-5.1.13 yang dapat di download pada alamat situs http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/.
File hasil download adalah berupa file kompresi “mysql-connector- java-5.1.13.zip”. Ekstrak file kompresi tersebut, kemudian copy-kan file mysql-connector-java-5.1.13- bin.jar ke folder driver pada instalasi Scema Workbench dari paket Pentaho BI Enterprise Edition. Folder tersebut pada instalasi default berada pada lokasi “C:\Program Files\
pentaho\design-tools\schema-workbench\drivers” (Lihat gambar di bawah ini).
Gambar 39. Lokasi driver Schema Workbench
Mengakses menu untuk setting koneksi dilakukan seperti pada gambar di bawah ini.
44 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Gambar 40. Menu untuk setting “Connection”
Ada 4 (empat) parameter penting untuk setting koneksi, yaitu driver class name, connection url, user name, dan password. Nilai-nilai yang dimasukkan harus benar agar koneksi berhasil. Jendela setting koneksi dan nilai dari parameter-parameter tersebut ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 41. Jendela setting koneksi dan parameter-parameter koneksi
Setelah nilai dari parameter-parameter dimasukkan, maka untuk mengetahui apakah koneksi ke database MySQL dapat dilakukan, tekan tombol “Test Connection”. Jika koneksi berhasil, maka akan tampil jendela informasi seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 42. Jendela informasi koneksi ke database MySQL berhasil
45 Monograf Pentaho Business Intelligence
Untuk menutup jendela informasi pada gambar di atas, tekan tombol “OK”. Selanjutnya agar setting/konfigurasi ini tersimpan dan dapat digunakan kemudian, tekan tombol “Accept”, yang akan menutup jendela setting koneksi, dan aplikasi Schema Workbench siap digunakan untuk membuat schema.
Akses menu untuk membuat skema baru seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 43. Akses menu untuk membuat skema baru
Dengan mengklik menu seperti pada gambar di atas, maka skema baru akan dibuat dan tampak seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 43. Akses menu untuk membuat skema baru
46 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Schema workbench pada dasarnya merupakan kumpulan informasi yang dikemas dalam bentuk cube atau informasi multi dimensi dan semuanya memiliki hubungan dengan tabel referensi.
Dalam percobaan ini, tabel referensi adalah tblpelanggan hasil proses ETL pada bagian V.
Gagasan dari percobaan ini adalah menyampaikan informasi data pelanggan yang merupakan data time series dan dapat menampilkannya dalam bentuk dimensi-dimensi bulan, tahun, unit, sub unit, tarif dan daya.
Informasi yang ditampilkan dalam dimensi-dimensi tersebut dikenal dengan istilah agregate yaitu jumlah pelanggan dan rupiah tagihan. Rupiah tagihan dalam proses bisnis penagihan rekening listrik pelanggan adalah merupakan nilai yang harus dibayar oleh pelanggan dan terdiri dari rupiah rekening, rupiah PPN, rupiah PPJ dan rupiah materai atau dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑅𝑝. 𝑇𝑎𝑔iℎ𝑎𝑛 = 𝑅𝑝. 𝑅𝑒𝑘𝑒𝑛 i𝑛 𝑔 + 𝑅𝑝. 𝑃𝑃𝑁 + 𝑅𝑝. 𝑃𝑃𝐽 + 𝑅𝑝.
𝑀𝑎𝑡𝑒𝑟𝑎i
Pada akhirnya schema yang dibuat harus sesuai dengan gagasan yang kita rancang dan sebagai hasil akhir akan tampak seperti pada gambar di bawah ini.
47 Monograf Pentaho Business Intelligence
Gambar 45. Schema berisi sebuah cube dengan tabel referensi, dimensi-dimensi dan agregat-agregat
Dalam setiap dimensi dapat dibuat hierarki, level, dan data rujukan berupa tabel baik tunggal maupun join tabel atau view. Pada prinsipnya di dalam cube, harus dapat digambarkan hubungan antara data rujukan yang digunakan sebagai dimensi dengan tabel referensi (tblpelanggan). Ini biasanya merupakan bagian tersulit dalam membuat schema karena harus memiliki logic yang kuat serta trik untuk mewujudkan logika yang kita bayangkan.
Gambar 47 sampai dengan Gambar 50 menunjukkan detail dari atribut dan nilai dari dimensi bulan pada schema yang dibuat.
48 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Gambar 46. Dimensi bulan untuk Cube PLN
Gambar 47. Hierarki bulan untuk dimensi bulan
Gambar 48. Level bulan untuk hierarki bulan
49 Monograf Pentaho Business Intelligence
Gambar 49. Tabel rujukan untuk hierarki bulan
Gambar 51 sampai dengan Gambar 53 menunjukkan detail dari atribut dan nilai dimensi tarif pada schema yang dibuat.
Gambar 50. Dimensi tarif untuk Cube PLN
Gambar 51. Hierarki tarif untuk dimensi tarif
50 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Gambar 52. Level tarif untuk hierarki tarif
Gambar 53 sampai dengan Gambar 57 menunjukkan detail dari atribut dan nilai dimensi daya pada schema yang dibuat.
Gambar 53. Dimensi daya untuk cube PLN
Gambar 54. Hierarki daya untuk dimensi daya
51 Monograf Pentaho Business Intelligence
Gambar 55. Level daya untuk hierarki daya
Gambar 56. View sebagai data rujukan untuk hierarki daya
Gambar 57. SQL Query untuk pengelompokan jenis tarif dan daya
52 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Gambar 59 sampai dengan Gambar 63 menunjukkan detail dari atribut dan nilai dimensi tahun pada schema yang dibuat.
Gambar 58. Dimensi tahun untuk Cube PLN
Gambar 59. Hierarki tahun untuk dimensi tahun
Gambar 60. Level tahun untuk hierarki tahun
53 Monograf Pentaho Business Intelligence
Gambar 61. View sebagai data rujukan untuk hierarki tahun
Gambar 62. SQL Query untuk pengelompokan tahun Gambar 63 sampai dengan Gambar 69 menunjukkan detail dari atribut dan nilai dimensi unit pada schema yang dibuat.
54 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Gambar 63. Dimensi unit untuk Cube PLN
Gambar 64. Hierarki unit untuk dimensi unit
Gambar 65. Level Unit untuk hierarki unit
55 Monograf Pentaho Business Intelligence
Gambar 66. Level Sub Unit untuk hierarki unit
Gambar 67. Join table untuk data unit
Gambar 68. tblunit sebagai left join untuk data unit
56 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Gambar 69. tblsubunit sebagai right join untuk data unit Gambar 70 sampai dengan Gambar 75 menunjukkan detail dari atribut dan nilai pengukuran pada schema yang dibuat.
Gambar 70. Measure Jumlah Pelanggan untuk Cube PLN
Gambar 71. Measure Rupiah Rekening untuk Cube PLN
57 Monograf Pentaho Business Intelligence
Gambar 72. Measure Rupiah PPN pada Cube PLN
Gambar 73. Measure Rupiah PPJ pada Cube PLN
58 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Gambar 74. Measure Rupiah Materai pada Cube PLN
Gambar 75. Measure Rupiah Tagihan pada Cube PLN Setelah skema selesai dibuat, maka skema tersebut pada Schema Workbench perlu untuk disimpan. Dalam hal ini skema tersebut sebenarnya adalah sebuah file mirip eXtended Markup Language atau xml dan dalam percobaan ini diberi nama “Schema Pelanggan PLN”.
Jika file “Schema Pelanggan PLN” kita lihat melalui text editor, maka file tersebut akan tampak seperti pada gambar di bawah ini.
59 Monograf Pentaho Business Intelligence
<Schema name=”Schema Pelanggan PLN” description=”Schema data pelanggan PLN”>
<Cube name=”Cube PLN” description=”Cube data pelanggan PLN”
cache=”true” enabled=”true”>
<Table name=”tblpelanggan”>
</Table>
<Dimension type=”StandardDimension” foreignKey=”Bulan”
highCardinality=”false” name=”Dim Bulan” description=”Dimensi Bulan Rekening”>
<Hierarchy name=”Bulan” hasAll=”true” primaryKey=”Bulan”>
<Table name=”tblbulan”>
</Table>
<Level name=”Bulan” column=”Bulan” nameColumn=”NamaBulan”
type=”String” uniqueMembers=”true” levelType=”Regular”
hideMemberIf=”Never”>
</Level>
</Hierarchy>
</Dimension>
<Dimension type=”StandardDimension” foreignKey=”Tarif”
highCardinality=”false” name=”Dim Tarif”>
<Hierarchy name=”Tarif” hasAll=”true” allMemberName=”All Tarif” primaryKeyTable=”tbltarif”>
<Level name=”Tarif” column=”Tarif” type=”String”
uniqueMembers=”false” levelType=”Regular” hideMemberIf=”Never”>
</Level>
</Hierarchy>
</Dimension>
<Dimension type=”StandardDimension” foreignKey=”Daya”
highCardinality=”false” name=”Dim Daya”>
<Hierarchy name=”Daya” hasAll=”true” allMemberName=”All Daya” primaryKeyTable=”tblTarif”>
<View alias=”TDaya”>
<SQL dialect=”mysql”>
<![CDATA[SELECT T.Tarif AS Tarif,T.DayaMin AS DayaMin,P.Daya AS Daya FROM tbltarif T INNER JOIN tblpelanggan P
ON T.Tarif=P.
Tarif AND T.DayaMin=P.
DayaMin GROUP BY DayaORDER BY Daya]]>
</SQL>
</View>
<Level name=”Daya” column=”Daya” type=”String”
uniqueMembers=”false” levelType=”Regular”
hideMemberIf=”Never”>
</Level>
</Hierarchy>
</Dimension>
<Dimension type=”StandardDimension” foreignKey=”Tahun”
60 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
highCardinality=”false” name=”Dim Tahun”>
<Hierarchy name=”Tahun” hasAll=”true”
primaryKey=”Tahun”>
<View alias=”TTahun”>
<SQL dialect=”mysql”>
<![CDATA[SELECT DISTINCT(Tahun) AS Tahun FROM tblpelanggan ORDER BY Tahun]]>
</SQL>
</View>
<Level name=”Tahun” column=”Tahun”
type=”String” uniqueMembers=”true” levelType=”Regular”
hideMemberIf=”Never”>
</Level>
</Hierarchy>
</Dimension>
<Dimension type=”StandardDimension”
foreignKey=”KodeSubUnit” name=”Dim Unit”
description=”Dimensi Unir dan Sub Unit”>
<Hierarchy name=”Unit” hasAll=”true”
allMemberName=”All Sub Unit” primaryKey=”KodeSubUnit”
primaryKeyTable=”S”>
<Join leftKey=”KodeUnit” rightKey=”KodeUnit”>
<Table name=”tblunit” alias=”U”>
</Table>
<Table name=”tblsubunit” alias=”S”>
</Table>
</Join>
<Level name=”Unit” table=”U” column=”NamaUnit”
type=”String” uniqueMembers=”true” levelType=”Regular”
hideMemberIf=”Never”>
</Level>
<Level name=”Sub Unit” table=”S”
column=”NamaSubUnit” type=”String” uniqueMembers=”true”
levelType=”Regular” hideMemberIf=”Never”>
</Level>
</Hierarchy>
</Dimension>
<Measure name=”Jumlah Pelanggan” column=”IDPEL”
datatype=”Integer” aggregator=”distinct-count”
visible=”true”>
</Measure>
61 Monograf Pentaho Business Intelligence
Selanjutnya agar skema yang telah dibuat bisa digunakan dalam sistem pentaho, maka skema tersebut harus “di-publish” ke repository.
Hal pertama yang harus dipersiapkan adalah data source Pentaho atau JNDI Data Source yang pengaturannya dilakukan melalui Pentaho Enterprise Console. Untuk mengakses Enterprise Console maka terlebih dahulu service enterprise console harus dijalankan dengan mengakses menu seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 76. Akses menu untuk menjalankan Enterprise Console (1)
Service Enterprise Console yang telah dijalankan ditandai dengan informasi seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 77. Akses menu untuk menjalankan Enterprise Console (2)
62 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Selanjutnya akses ke Enterprise Console dapat dilakukan dengan mengakses menu seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 78. Mengakses Enterprise Console
Untuk akses ke Enterprise Console harus memasukkan user name dan password pada login dialog box seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 79. Enterprise Console login dialog box
Selanjutnya akan didapati Enterprise Console interface seperti pada gambar di bawah ini.
63 Monograf Pentaho Business Intelligence
Gambar 80. Halaman awal Enterprise Console
Klik tombol “Administration” dan pilih tab “Database Connection”. Buat koneksi baru dengan mengklik tombol “+” dan berikan nama. Dalam percobaan ini koneksi baru tersebut diberi nama PLNData. Parameter yang perlu untuk diberikan adalah driver class, user name, password dan URL dengan nilai-nilai seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 81. Pengaturan database connection pada Enterprise Console
64 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Setelah semua pengaturan parameter untuk database connection selesai dilakukan, maka publish schema dapat dilakukan. Kembali ke aplikasi design tool Schema Workbench dan buka skema yang telah dibuat sebelumnya. Pada menu “File”, pilih menu “Publish” seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 82. Akses menu untuk publish schema
Ketika publish schema, pertama kali akan tampil Repository Login dialog box. Isikan URL di mana nanti user pentaho akan mengakses dan dapat menggunakan skema yang telah di-publish, password untuk publish serta user name dan password untuk user yang telah diberikan hak untuk publish.
Parameter-parameter tersebut dan nilai-nilainya dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 83. Repository Login untuk publish schema
65 Monograf Pentaho Business Intelligence
Setelah semua parameter diisikan, klik tombol “OK” dan proses koneksi ke Repository segera dilakukan dan akan tampil jendela progres seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 84. Progress Dialog untuk connect ke Repository Ketika koneksi ke Repository berhasil dilakukan, maka akan tampil Publish Schema dialog seperti pada gambar di bawah ini.
Ada dua parameter yang harus diisikan. Parameter pertama adalah
“Location” di mana schema yang akan di-publish diletakkan. Di sini bisa dibuat folder baru untuk publish dan dalam percobaan ini file publish diletakkan pada folder “/pln”. Location dalam hal ini adalah relatif terhadap user console directory yang dalam hal ini sebagai web root berada pada lokasi “C:\Program Files\pentaho\server\biserver- ee\pentaho-solutions”. Parameter kedua adalah “Pentaho or JNDI Data Source” yang merupakan nama dari database connection yang telah dibuat sebelumnya melalui Enterprise Console.
Gambar 85. Publish Schema Dialog
66 Sylvia Jane Annatje Sumarauw
Setelah semua parameter diisikan, klik tombol “Publish” dan schema akan di-publish ke Repository dan jika berhasil maka akan muncul informasi seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 86. Informasi publish schema telah berhasil
67
Setelah proses ETL dan skema telah dipersiapkan, bisa dilihat hasilnya melalui browser dan dipergunakan untuk melakukan analyzer report, report atau dashboard. Hal tersebut dilakukan melalui user console.
Mengakses user console dilakukan seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 87. Akses menu User Console Login
Akses ke User Console akan menampilkan interface seperti pada gambar di bawah ini.