BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori umum terdiri dari beberapa pengertian-pengertian sebagai berikut : elemen data yang secara logika saling berhubungan.
|
|
- Yandi Sudjarwadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Teori umum terdiri dari beberapa pengertian-pengertian sebagai berikut : Pengertian Database Menurut O brien (2005, p211), database adalah kumpulan terintegrasi dari elemen data yang secara logika saling berhubungan. Menurut Connolly dan Begg (2005, p15), database adalah kumpulan relasirelasi logikal dari data, dan deskripsi dari data, yang dapat digunakan bersama dan dibuat untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan oleh perusahaan. Jadi database adalah data yang berelasi secara logikal yang dibuat untuk memperoleh informasi yang di butuhkan oleh perusahaan Pengertian Entity Relationship Modeling Menurut Connolly dan Begg (2005, p342), Entity Relationship Modeling adalah pendekatan top-down untuk perancangan database yang dimulai dengan mengidentifikasikan data yang penting yang disebut entitas dan relationship antar data harus diperlihatkan dalam model ini. Kemudian ditambahkan detail-detail seperti informasi yang ingin ditambahkan tentang entitas dan relationship yang disebut atribut dan berbagai constraint pada entitas, relationship, atribut, dan multiplicity. 7
2 Pengertian Data Mart Menurut Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi (2009, p1), data mart ialah data yang diambil dari ringkasan data warehouse ke dalam informasi yang relevan untuk membuat keputusan, dalam bentuk multidimensional cubes, yang secara khusus diquery-kan oleh OLAP dan reporting front-ends. Menurut Conolly dan Begg (2005, p1171), data mart merupakan bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan informasi bagian departemen atau fungsi bisnis tertentu. Karakteristik yang membedakan antara data mart dengan data warehouse yaitu: Data mart berfokus pada kebutuhan pengguna yang berhubungan dengan satu bagian departemen atau fungsi bisnis. Data mart tidak berisi data operasional yang bersifat detail. Data mart lebih dimengerti dan digunakan karena berisi data yang lebih sedikit dibandingkan data warehouse Pengertian OLTP (Online Transaction Processing) Menurut Connolly dan Begg (2005, p1149), OLTP adalah sistem yang dirancang untuk menangani jumlah hasil transaksi yang tinggi, dengan transaksi yang biasanya membuat perubahan kecil bagi data operasional organisasi, yaitu data yang memerlukan penanganan operasi setiap hari. Menurut Kimball dan Ross (2002, p408), OLTP adalah deskripsi awal dari setiap aktifitas dan sistem yang berhubungan dengan proses memasukkan data ke dalam sebuah database. Berdasarkan definisi definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa OLTP adalah suatu sistem yang dirancang untuk menangani proses
3 pemasukkan data ke dalam database yang memiliki jumlah transaksi yang tinggi dan biasanya merupakan data operasional harian dari perusahaan Pengertian OLAP (Online Analytical Processing) Menurut Connolly dan Begg (2005, p1205), OLAP adalah sintesis, analisis, dan konsolidasi dinamis dari sejumlah besar multidimensional data. Menurut Kimball dan Ross (2002, p408), OLAP adalah kumpulan aturan yang menyediakan sebuah kerangka dimensional untuk mendukung keputusan. Berdasarkan definisi-definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa OLAP adalah proses analisis data dari sejumlah besar multidimensional data dengan menggunakan sekumpulan alat grafikal yang dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan Konsep Data Warehouse Pengertian Data Warehouse Menurut Inmon (2005, p29), sebuah data warehouse ialah sebuah kumpulan data yang integrated, subject-oriented, nonvolatile, dan time variant yang mendukung manajemen pengambilan keputusan. Menurut Laudon (2006, p233), data warehouse adalah database yang menyimpan data penting saat ini dan historis dari kebutuhan informasi untuk manajer dalam perusahaan.
4 10 Menurut Ramakhrisnan and Gehrke (2004:651), data warehouse berisi data gabungan dari banyak sumber, tambah dengan informasi ringkasan dan mencakup periode waktu yang lama Keunggulan Data Warehouse Menurut Connolly dan Begg (2005, p1152), data warehouse yang telah diimplementasikan dengan baik dapat memberikan keuntungan yang besar bagi organisasi, yaitu: Potensi nilai kembali yang besar pada investasi Sebuah organisasi harus mengeluarkan uang dan sumber daya dalam jumlah yang cukup besar untuk memastikan kalau data warehouse telah diimplementasikan dengan baik, biaya yang dikeluarkan tergantung dari solusi teknikal yang diinginkan. Akan tetapi, setelah data warehouse digunakan, maka kemungkinan didapatkannya ROI (Return on Investment) relatif lebih besar. Keuntungan kompetitif Keuntungan Kompetitif didapatkan apabila pengambil keputusan mengakses data yang dapat mengungkapkan informasi yang sebelumnya tidak diketahui, tidak tersedia, misalnya informasi mengenai konsumen, trend, dan permintaan. Meningkatkan produktivitas para pengambil keputusan perusahaan. Data warehouse meningkatkan produktivitas para pengambil keputusan perusahaan dengan menciptakan sebuah database yang terintegrasi secara konsisten, berorientasi pada subjek, dan data historis.
5 11 Data warehouse mengintegrasikan data dari beberapa sistem yang tidak compatible ke dalam bentuk yang menyediakan satu pandangan yang konsisten dari organisasi. Dengan mengubah data menjadi informasi yang berguna, maka seorang manajer bisnis dapat membuat analisa yang lebih akurat dan konsisten Karakteristik Data Warehouse Menurut Inmon (2005, p29-32), karakteristik dari data warehouse yaitu subject oriented, integrated, nonvolatile dan time variant. Keempat karakteristik ini saling terkait satu sama lain, sehingga ke semuanya harus diimplementasikan agar suatu data warehouse bisa secara efektif memiliki data yang mendukung pengambilan keputusan. Menurut Darudianto (2008), suatu basis data dapat digolongkan sebagai data warehouse jika memiliki karakteristik sebagai berikut. Berorientasi subjek. Data diorganisasikan oleh subjek detail (misalnya berdasarkan pelanggan, jenis kebijakan, dan lain-lain). Terintegrasi, berarti bahwa basis data mencakup data dari kebanyakan atau semua aplikasi operasional organisasi dan data tersebut dibuat secara konsisten. Time-Variant (time series). Data tidak menyediakan status saat ini. Mereka disimpan untuk lima atau sepuluh tahun atau lebih dan digunakan untuk tren, peramalan, dan perbandingan. Waktu adalah dimensi penting yang harus didukung oleh semua data warehouse.
6 12 Nonvolatile. Sekali dimasukkan ke dalam warehouse, data adalah readonly, mereka tidak dapat diubah. Data usang dibuang dan perubahan direkam sebagai data baru. Hal itu memungkinkan data warehouse untuk disesuaikan hampir secara eksklusif untuk akses data. Ringkas. Jika diperlukan, data operasional dikumpulkan ke dalam ringkasan. Data di dalam sebuah data warehouse biasanya tidak dinormalisasi dan sangat redundan. Sumber. Semua sumber data ada, baik internal maupun eksternal. Metadata. Metadata mengacu pada data tentang data. Metadata menguraikan struktur dan beberapa arti tentang data, dengan demikian mendukung penggunaan efektif atau tidak efektif dari data Arsitektur Data Warehouse Arsitektur data warehouse menurut Connolly dan Begg (2005, p1162) sebagai berikut:
7 13 Gambar 2. 1 Arsitektur Data warehouse (Connolly, 2005, p1162) Menurut Connoly dan Begg (2005, p1156), komponen utama data warehouse, antara lain : Data Operasional Data operasional adalah data yang digunakan untuk mendukung proses bisnis sehari-hari. Operational Data Store (ODS) Operatinal data store adalah tempat penyimpanan data operasional yang bersifat current dan terintegrasi yang digunakan untuk analisis. Atau dengan kata lain, ODS mendukung proses transaksi operasional maupun proses analisis. Dengan adanya ODS maka pembangunan data warehouse
8 14 menjadi lebih mudah karena ODS dapat menyediakan data yang telah diekstrak dari sumber dan telah dibersihkan sehingga proses pengintegrasian dan restrukturisasi data untuk data warehouse menjadi lebih sederhana. Load Manager Disebut juga komponen front end menangani semua operasi yang berhubungan dengan fungsi extract data (mengambil data) dan fungsi loading data (menaruh data) ke dalam data warehouse Warehouse Manager Warehouse manager menangani semua operasi yang berhubungan dengan management data dalam data warehouse. Operasi-operasi yang dijalankan oleh warehouse manager mencakup : a. Analisis data untuk menjaga konsistensi data. b. Melakukan transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara ke dalam tabel-tabel data warehouse. c. Melakukan denormalisasi. d. Melakukan agregasi. e. Menyimpan (archive) dan back-up data. Query Manager Query manager (disebut juga komponen backend) menangani semua operasi yang berhubungan dengan management permintaan user (user queries). Operasi yang dijalankan oleh query manager meliputi kegiatan mengarahkan permintaan ke tabel-tabel data yang tepat dan melakukan penjadwalan eksekusi terhadap permintaan.
9 15 Detailed Data Dalam data warehouse, area ini adalah tempat penyimpanan semua detailed data dalam skema basis data. Detailed data dibagi menjadi 2, yaitu current detail data (tempat penyimpanan semua detailed data yang bersifat current) dan old detailed data ( tempat penyimpanan semua detailed data yang bersifat old). Lightly and Highly Summerized Data Area ini adalah tempat penyimpanan sementara data predefinisi yang teringkas secara light dan high (predefined lightly and highly summarized) yang dihasilkan oleh warehouse manager. Tujuan dari ringkasan informasi ini adalah untuk mempercepat tanggapan terhadap permintaan user. Ringkasan data di-update secara berkala seiring dengan bertambahnya data dalam data warehouse. Archive / Backup data Dalam data warehouse, area ini digunakan untuk menyimpan detailed data dan data yang telah diringkas. Tujuannya adalah untuk penyimpanan (archiving) dan backup. Data kemudian ditransfer ke media penyimpanan seperti magnetic tape atau optical disk. Metadata Digunakan untuk menyimpan semua definisi metadata (keterangan tentang data) yang digunakan dalam seluruh proses warehouse. Metadata digunakan untuk berbagai tujuan, antara lain : a. proses extracting dan loading
10 16 b. proses warehouse management c. sebagian proses query management End-User Access Toolss End-user access toolss adalah tools yang memanfaatkan kegunaan dari data warehouse. Kegunaan data warehouse tersebut, antara lain untuk pembuatan laporan, OLAP, data mining dan proses informasi eksekutif Aliran Data dalam Data Warehouse Menurut Connoly dan Begg (2005, p ), data warehouse fokus pada manajemen lima arus data primer, yaitu : Inflow Merupakan proses ekstraksi, pembersihan, dan pengisian data dari sumber data ke dalam data warehouse. Proses inflow ini berkonsentrasi pada proses mengambil data dari sumber sistem dan memasukannya ke dalam data warehouse. Cara lainnya yaitu data dimasukan ke dalam operational data store (ODS) sebelum dikirim ke data warehouse. Proses rekontruksi data meliputi : a. Membersihkan data yang kotor b. Restrukturisasi data untuk dicocokan dengan kebutuhan dari data warehouse, contohnya menambah atau membuang field-field, dan denormalisasi data. c. Memastikan bahwa sumber data konsisten dengan dirinya sendiri dan dengan data lainnya yang sudah ada di data warehouse.
11 17 Upflow Merupakan penambahan nilai ke dalam data di dalam data warehouse melalui peringkasan, pemaketan, dan distribusi data. Aktifitas yang berhubungan dengan upflow yaitu sebagai berikut : a. Meringkas data dengan proses memilih, memperhitungkan, menggabungkan dan mengelompokan data relasional ke dalam tampilan yang lebih berguna bagi user. b. Pengepakan data dengan mengubah data detail ke dalam format yang lebih berguna seperti spreadsheets, teks dokumen, diagram, tampilan grafik yang lain, database pribadi dan animasi. c. Mendistribusikan data ke kelompok-kelompok yang tepat untuk meningkatkan ketersediaan dan dapat diakses. Downflow Merupakan proses mengambil dan mem-backup data dalam data warehouse. Menyimpan data lama memainkan peranan yang penting di dalam mempertahankan penampilan dan efektifitas dari warehouse dengan mengirimkan data lama dengan nilai yang terbatas ke sebuah tempat penyimpanan seperti magnetic tape dan optical disk. Downflow dari data juga meliputi proses yang memastikan bahwa kondisi yang sekarang dari data warehouse dapat dibangun kembali jika terjadi kehilangan data, kegagalan software atau hardware.
12 18 Outflow Merupakan proses membuat data agar tersedia bagi enduser Outflow merupakan kondisi dimana manfaat dari data warehouse benar-benar dirasakan oleh sebuah organisasi. Dua aktifitas kunci terdapat pada outflow yaitu sebagai berikut : a. Pengaksesan, dimana berhubungan dengan proses memuaskan pemakai akhir dengan menyediakan data yang dibutuhkan oleh mereka. Yang menjadi perhatian utama yaitu membuat suatu lingkungan jadi user dapat dengan efektif menggunakan query tool untuk mengakses sumber data yang paling tepat. Frekuensi dari pengaksesan ini dapat bervariasi mulai dari ad hoc, secara rutin, sampai real time. Selain itu juga harus dipastikan bahwa sumber sistem digunakan dengan cara yang paling efektif di dalam menjadwalkan pengeksekusian terhadap query dan user. b. Pengiriman, dimana berhubungan dengan secara aktif mengirimkan informasi ke workstation dari user. Ini merupakan area yang baru dari data warehouse dan sering dihubungkan dengan proses publish dan subcribe. Warehouse akan mempublish objek bisnis bermacammacam dan user akan mensubcribe terhadap objek bisnis yang dibutuhkan mereka. Metaflow Merupakan proses manajemen metadata. Metaflow merupakan proses yang memindahkan metadata (data tentang flow yang lainnya). Metadata
13 19 merupakan deskripsi dari data yang ditampung di dalam data warehouse, apa yang telah dilakukan terhadap data tersebut dengan cara cleansing, integrating, dan summarizing Anatomi Data Warehouse Berdasarkan Inmon (2005, p193) berikut ini macam-macam anatomi yang ada pada Data Warehouse: Data Warehouse Fungsional Tiap data warehouse fungsional mencakup sebuah grup tersendiri yang terpisah (seperti divisi), area fungsional, unit geografis, atau grup pemasaran produk. Data warehouse fungsional berfokus pada kebutuhan dari sebuah fungsi bisnis, misalkan departemen, divisi, dan sebagainya. Keuntungan dari data warehouse ini adalah memberikan fleksibilitas karena dapat disesuaikan dengan permasalahan bisnis spesifik dan kemungkinan dari departemen atau lini bisnis tertentu, disamping relatif lebih murah dan lebih sederhana untuk diimplementasikan. Perusahaan umumnya membangun beberapa rangkaian data warehouse fungsional untuk mendukung area yang berbeda-beda, dan hal ini memberikan pengembangan yang cepat. Perusahaan juga dapat memberikan respon yang lebih cepat terhadap kesempatan pasar.namun, terdapat resiko hilangnya konsistensi data di luar lingkungan fungsi bisnis bersangkutan. Apabila pendekatan ini lingkupnya diperbesar dari lingkungan fungsional menjadi lingkup perusahaan, konsistensi data perusahaan tidak dapat dijamin.
14 20 Data Warehouse Terpusat Data Warehouse terpusat adalah sebuah database yang diciptakan dari pengekstraksian operasional yang menganut pada sebuah model data tunggal enterprise yang konsisten untuk memastikan konsistensi atas data pendukung dalam perusahaaan. Merupakan penerapan gaya komputerisasi dimana semua sistem informasi dilokasikan dan dimanajemen dari sebuah lokasi fisikal tunggal. Data warehouse terpusat adalah sebuah database fisikal tunggal yang menyimpan semua data untuk area fungsional spesifik, departemen, divisi atau perusahaan (enterprise). Pendekatan ini umumnya digunakan saat terdapat banyak end-user yang sudah terhubung dengan sebuah komputer atau jaringan pusat. Data warehouse terpusat biasanya menyimpan data dari sistem operasi yang berbeda-beda. Data yang disimpan didalamnya dapat diakses dari sebuah lokasi dan harus di-load dan dipelihara pada basis data regular data warehouse terpusat melingkupi sebuah data warehouse tunggal yang melayani semua kebutuhan perusahaan. Tujuan dari pendekatan ini adalah untuk memecahkan permasalahan organisasional yang membatasi operasi perusahaan. Jadi, membangun sebuah data warehouse terpusat yang terunifikasi sangat kompleks, membutuhkan biaya besar dan waktu lebih banyak. Namun, keuntungan dari data warehouse terpusat yang menyediakan gambaran yang komprehensif, tingkat control dan reliabilitas yang tinggi karena keterpaduan data di dalamnya.
15 21 Data Warehouse Terdistribusi Data warehouse terdistribusi adalah sebuah sumber data terpisah yang dapat diakses user via gateway pusat menyediakan view logical atas data corporate dalam gambaran yang dapat dipahami oleh user. Gateway tersebut akan melakukan parse dan mendistribusikan query secara real-time ke sumber data terpisah dan mengembalikan result set-nya ke user. Data warehouse terdistribusi adalah data warehouse yang komponennya didistribusikan ke beberapa database fisikal yang berbeda. Pendekatan ini umumnya dipilih saat perusahaan besar ingin mengikut sertakan level organisasinya yang lebih rendah dalam pengambilan keputusan, sehingga diperlukan penurunan data untuk pembuatan keputusan ke komputer lokal tempat pengambilan keputusan lokal. Umumnya, data warehouse terdistribusi melibatkan data yang paling redundan dan konsekuensinya adalah proses load dan update yang sangat kompleks. Pendekatan ini memerlukan biaya yang sangat besar karena setiap sistem pengumpul data fungsional dan sistem operasinya dikelola secara terpisah. Disamping itu, supaya berguna bagi perusahaan, data harus disinkronisasikan untuk memelihara keterpaduannya Nine Step Methodology Berdasarkan kutipan dari Connolly dan Begg (2005, p ), metodologi dalam membangun data warehouse ada 9 tahapan, yang dikenal dengan Nine-step Methodology. Sembilan tahap tersebut adalah :
16 22 Pemilihan Proses Data mart pertama yang akan dibangun harus tepat waktu, disesuaikan dengan anggaran dan menjawab pertanyaan bisnis yang penting. Data mart adalah bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada suatu unit departemen dari perusahaan atau fungsi bisnis. Pemilihan Grain Memilih grain berarti menentukan secara tepat apa yang direpresentasikan oleh record pada tabel fakta. Sebagai contoh PropertySale merepresentasikan fakta mengenai setiap penjualan properti dan menjadi tabel fakta dari skema bintang PropertySale. Oleh karena itu, grain dari tabel fakta PropertySale adalah penjualan properti itu sendiri. Ketika grain dipilih, dimensi dapat diidentifikasikan dari tabel fakta. Sebagai contoh Branch, Staff, Owner, ClientBuyer, PropertyForSale, dan Promotion entity akan digunakan untuk tabel dimensi utama yang selalu ada dalam skema bintang. Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi Mengatur dimensi dari data mart yang dibangun dengan baik akan memberikan kemudahan dalam memahami dan menggunakan data mart tersebut. Dimensi diidentifikasikan dengan detail untuk menjelaskan suatu hal seperti client dan properti pada grain yang tepat. Sebagai contoh dimensi client buyer mendeskripsikan atribut ID, nama, tipe, kota, area, dan negara. Jika dimensi apapun ada di dalam dua data mart, maka dimensi tersebut merupakan dimensi yang sama, atau dimensi yang satu merupakan suatu perhitungan matematika dari dimensi yang lainnya. Hanya
17 23 dengan ciri ini, dua data mart dapat berbagi satu atau lebih data mart, dimensi tersebut harus sesuai. Sebagai contoh, dimensi-dimensi yang sesuai dengan penjualan properti dan periklanan properti adalah dimensi Time, PropertyForSale, Branch, dan Promotion. Jika dimensi-dimensi tersebut tidak sesuai, maka data warehouse akan gagal untuk dibangun, sebab dua data mart tersebut tidak akan dapat digunakan secara bersamaan. Pemilihan Fakta Sumber dari sebuah tabel fakta menentukan fakta mana yang bisa digunakan dalam data mart. Semua fakta harus diekspresikan pada tingkat yang telah ditentukan oleh sumber. Misalnya, jika sumber dari tabel fakta adalah property sale, maka semua fakta numerik harus menunjuk pada particular sale. Menyimpan Pre-calculation pada Table Fakta Setelah fakta-fakta dipilih maka dilakukan pemeriksaan ulang untuk menentukan apakah fakta-fakta memungkinkan diterapkan untuk precalculation (kalkulasi awal) dan melakukan peyimpanan pada tabel fakta. Contoh umum dari kebutuhan untuk penyimpanan pre-calculation muncul ketika fakta berisi pernyataan untung atau rugi. Situasi ini akan meningkat ketika tabel fakta didasarkan pada invoice atau sales. Melengkapi Table Dimensi Dalam langkah ini, kembali pada tabel dimensi dan menambahkan gambaran teks terhadap dimensi yang memungkinkan. Gambaran teks harus mudah digunakan dan dimengerti oleh user. Kegunaan suatu data mart ditentukan oleh lingkup dan atribut tabel dimensi.
18 24 Pemilihan durasi Basis Data Durasi mengukur waktu dari pembatasan data yang diambil dan dipindahkan ke dalam tabel fakta. Sebagai contoh, perusahaan asuransi memiliki kebutuhan untuk menyimpan data dalam jangka waktu 5 tahun atau lebih. Tabel fakta yang besar menimbulkan dua persoalan. Pertama, semakin lama umur data, akan muncul masalah pembacaan dan interpretasi terhadap file yang lama. Kedua, terdapat kemungkinan digunakannya versi dimensi yang lama, bukan versi terbarunya. Melacak Perubahan dari Dimensi Secara Perlahan Memperhatikan perubahan dimensi yang ada pada tabel khusus data history atau data lama yang telah berubah. Tiga dasar perubahan dimensi secara perlahan, yaitu: a. Perubahan data dimensi langsung dilakukan pada tabel dimensinya b. Perubahan data dimensi mengakibatkan pembentukan record baru. c. Perubahan data dimensi mengakibatkan sebuah atribut atau kolom alternatif dibuat, jadi antara record yang lama dan record yang baru diakses secara bersama-sama. Memutuskan Prioritas dan Mode dari Query Mempertimbangkan pengaruh dari rancangan fisik, seperti penyortiran urutan tabel fakta pada disk dan keberadaan dari penyimpanan awal ringkasan (summaries) atau penjumlahan (aggregate). Selain itu, masalah administrasi, backup, kinerja indeks, dan keamanan juga merupakan faktor yang harus diperhatikan.
19 Skema Bintang (Star Schema) Menurut Connolly dan Begg (2005, p1183), skema bintang adalah sebuah struktur logikal yang memiliki tabel fakta di tengahnya, yang terdiri atas data faktual, dan dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data. Skema bintang mengeksploitasi karakteristik data faktual seperti fakta yang digenerasikan oleh events yang muncul pada waktu yang lampau dan tidak berubah. Skema bintang dapat digunakan untuk mempercepat kinerja query dengan informasi referensi denormalisasi ke tabel dimensi tunggal. Skema bintang memiliki beberapa kelebihan yang tidak ada dalam struktur relasional biasa. Keuntungan skema bintang yaitu : Efisiensi, struktur database konsisten sehingga efisien dalam mengakses data dengan menggunakan tool untuk menampilkan data termasuk laporan tertulis dan query. Kemampuan untuk mengatasi perubahan kebutuhan, skema bintang dapat beradaptasi terhadap perubahan kebutuhan pengguna karena semua tabel dimensi memiliki kesamaan dalam hal menyediakan akses ke tabel fakta. Extensibility, model dimensional dapat dikembangkan. Seperti menambah tabel fakta selama data masih konsisten, menambah tabel dimensi selama ada nilai tunggal di table dimensi tersebut yang mendefinisikan setiap record tabel fakta yang ada, menambahkan attribute tabel dimensi, dan memecah record tabel dimensi yang ada menjadi level yang lebih rendah daripada level sebelumnya. Kemampuan untuk menggambarkan situasi bisnis pada umumnya, pendekatan standar untuk menangani situasi umum di dunia bisnis yang terus bertambah.
20 26 Proses query yang bisa diprediksi, aplikasi data warehouse yang mencari data dari level yang di bawahnya akan mudah menambahkan jumlah attribute pada tabel dimensi dari sebuah skema bintang. Aplikasi yang mencari data dari level yang setara akan menghubungkan tabel fakta yang terpisah melalui tabel dimensi yang dapat diakses bersama Tabel Fakta (Fact Tabel) Menurut Inmon (2005, p497), fact table ialah pusat dari tabel star join dimana data dengan banyak kepentingan tersimpan. Menurut Kimball dan Ross (2002, p402), fact table pada sebuah star schema ialah tabel central dengan pengukuran performansi bisnis dalam bentuk numerik yang memiliki karakteristik berupa sebuah composite key, yang tiap-tiap elemennya adalah foreignkey yang didapat dari tabel dimensi. Dari beberapa teori tersebut dapat disimpulkan Table fakta sering disebut major table, yang merupakan inti dari skema bintang dan berisi data aktual yang akan dianalisis Tabel Dimensi (Dimension Tabel) Menurut Inmon (2005, p495), dimension table atau table dimensi merupakan tempat dimana data tambahan yang berhubungan dengan tabel fakta ditempatkan pada sebuah table multidimensional. Menurut Kimball dan Ross (2002, p399), tabel dimensi ialah sebuah tabel pada model dimensional yang memiliki sebuah primary key tunggal dan kolom dengan atribut deskriptif.
21 27 Dari beberapa teori tersebut dapat disimpulkan Table dimensi merupakan tabel dari skema bintang yang menyediakan jenis perspektif dari cara pandang terhadap data ETL (Extract, Transform, Loading) Menurut Kimball dan Ross (2002, p401), ETL adalah kumpulan proses menyiapkan data dari operational source untuk data warehouse. Proses ini terdiri dari extracting, transforming, loading, dan beberapa proses yang dilakukan sebelum dipublikasikan ke data warehouse. Jadi, ETL adalah proses menyiapkan data yang meliputi pencarian data, pengintegrasian data, dan penempatan data dari operational source ke dalam data warehouse. Proses ini terdiri dari tiga tahap, yaitu : Extraction Menurut Kimball dan Ross (2002, p8), extraction ialah langkah pertama dalam proses mendapatkan data ke dalam lingkungan data warehouse. Langkah pertama dari proses ETL adalah proses penarikan data dari satu atau lebih sistem operasional sebagai sumber data (biasa diambil dari sistem OLTP, tapi bisa juga dari sumber data di luar sistem database). Kebanyakan proyek data warehouse menggabungkan data dari sumber-sumber yang berbeda. Pada hakekatnya, proses ekstraksi adalah proses penguraian dan pembersihan data yang diekstrak untuk mendapatkan suatu pola atau struktur data yang diinginkan.
22 28 Transformation Menurut Kimball dan Ross (2002, p8), setelah data di extract, ada sejumlah transformation yang mungkin dilakukan, seperti melakukan cleansing data (memperbaiki kesalahan pengejaan kata, mengatasi masalah elemen yang hilang, atau mengubah ke bentuk standard), mengkombinasikan data dari berbagai sumber, dan memberikan warehouse keys. Proses membersihkan data yang telah diambil pada proses extract sehingga data itu sesuai dengan struktur data warehouse atau data mart. Hal-hal yang dapat dilakukan dalam tahap transformasi : a. Hanya memilih kolom tertentu saja untuk dimasukkan ke dalam data warehouse. b. Menerjemahkan nilai berupa kode (misal, database sumber menyimpan nilai 1 untuk pria dan 2 untuk wanita, tetapi data warehouse menyimpan M untuk pria dan F untuk wanita). Proses yang dilakukan disebut automated data cleansing, tidak ada pembersihan secara manual selama proses ETL. c. Mengkodekan nilai-nilai ke dalam bentuk bebas (misal, memetakan male, 1, dan Mr ke dalam M ). d. Melakukan perhitungan nilai-nilai baru (misal sale_amount = qty*unit_price). e. Menggabungkan data dari berbagai sumber bersama-sama. f. Membuat ringkasan dari sekumpulan baris data (misal, total penjualan untuk setiap bagian). Kesulitan yang terjadi pada proses transformasi adalah : a. Data harus digabungkan dari beberapa sistem terpisah.
23 29 b. Data harus dibersihkan sehingga konsisten. c. Data harus diagregasi untuk mempercepat analisis. Loading Menurut Kimball dan Ross (2002, p8), setelah melakukan transformasi maka data dapat dimuat ke dalam data warehouse. Merupakan tahap akhir dalam proses ETL. Proses memasukkan data ke dalam target akhir, dalam hal ini adalah data warehouse atau data mart. Data berasal dari proses transformasi. Setelah data yang dihasilkan dari proses transformasi sesuai dengan kondisi yang diinginkan pada data warehouse atau data mart, maka proses loading akan berjalan. Data dari staging area akan dipindahkan ke dalam data warehouse atau data mart Pengertian Supply Chain Management (SCM) Menurut Christina Whidya Utami, (2006, p.126), supply chain management adalah proses penyatuan bisnis dari pengguna akhir melalui para penyalur asli yang menyediakan produk, jasa pelayanan, dan informasi untuk menambah nilai pelanggan. Menurut Yolanda M Siagian (2005, p.6), supply chain management menegaskan interaksi antar fungsi pemasaran, produksi pada perusahaan. Memanfaatkan kesempatan untuk meningkatkan pelayanan dan penurunan biaya dapat dilakukan melalui koordinasi dan kerjasama antara pengadaan bahan baku dan pendistribusiannya.
24 Pengertian Intranet Menurut James A. O Brien (2005, p326), intranet adalah jaringan internal organisasi yang menggunakan infrastruktur dan standarisasi seperti internet dan web yang hanya dapat diakses oleh para pekerja perusahaan tersebut. Menurut McLeod & Schell (2004, p123), intranet adalah jaringan terbatas yang memiliki kemampuan seperti internet dalam suatu perusahaan, tidak dapat diakses oleh pihak luar dari perusahaan. Jadi Intranet adalah jaringan komunikasi yang sama dengan jaringan internet tetapi hanya dalam lingkup yang terbatas, dimana hanya dalam satu kesatuan organisasi saja, misalnya dalam perusahaan atau kantor saja yang tidak dapat diakses oleh pihak luar dari perusahaan. Website adalah kumpulan yang menampilkan informasi, dokumen dokumen, berkas-berkas gambar, video, atau jenis-jenis berkas lainnya. Sebuah situs web biasanya ditempatkan setidaknya pada sebuah server web yang dapat diakses melalui jaringan seperti internet, ataupun jaringan wilayah lokal (LAN).
25 Teori Khusus Pengertian Persediaan Menurut Alfredson (2007, p342), persediaan adalah aset yang tersedia untuk dijual dalam proses bisnis biasa atau aset yang ada dalam proses produksi seperti untuk dijual atau aset dalam bentuk material atau supplier untuk digunakan dalam proses produksi atau dalam memberikan pelayanan. Pendapat Warren, Reeve, Fess (2005:440) mengatakan persediaan adalah barang dagang yang disimpan untuk dijual dalam operasi bisnis perusahan, dan bahan yang digunakan dalam proses produksi atau disimpan untuk tujuan itu. Persediaan yang diperoleh perusahaan langsung dijual kembali tanpa mengalami proses produksi selanjutnya disebut persediaan barang dagang Jadi dapat disimpulkan bahwa persediaan merupakan suatu aset yang tersedia yang disimpan untuk digunakan dalam proses produksi atau disediakan untuk memenuhi permintaan pelanggan setiap waktu. Metode Pencatatan Persediaan Berdasarkan pendapat Horngren et al (2002, p ), terdapat dua tipe utama dari sistem persediaan, yaitu : a. Sistem Persediaan Periodik Sistem ini dilakukan dengan melakukan perhitungan fisik dari persediaan yang ada di gudang pada setiap akhir periode, dan menggunakan data yang di dapat untuk membuat laporan keuangan.
26 32 b. Sistem Persediaan Perpetual Adalah suatu sistem yang mencatat seluruh barang yng dibeli dan dijual, persediaan dihitung setidaknya sekali setahun, dan dapat digunakan untuk seluruh tipe atau jenis barang Pengertian Penjualan Menurut Marom, Chairul (2002, p28), penjualan adalah penjualan barang dagangan sebagai usaha pokok perusahaan yang biasanya dilakukan secara teratur. Berdasarkan pengertian di atas, maka dapat disimpulkan bahwa penjualan adalah persetujuan kedua belah pihak antara penjual dan pembeli, dimana penjual menawarkan suatu produk dengan harapan pembeli dapat menyerahkan sejumlah uang sebagai alat ukur produk tersebut sebesar harga jual yang telah disepakati. Klasifikasi Transaksi Penjualan Menurut Midjan, La (2001, p170), transaksi penjualan dapat di klasifikasikan sebagai berikut : a. Penjualan Tunai Adalah penjualan yang bersifat cash dan carry pada umumnya terjadi secara kontan dan dapat pula terjadi pembayaran selama satu bulan dianggap kontan. b. Penjualan Kredit Adalah penjualan dengan tenggang waktu rata-rata diatas satu bulan.
27 33 c. Penjualan Tender Adalah penjualan yang dilaksanakan melalui prosedur tender untuk memegangkan tender selain harus memenuhi berbagai prosedur. d. Penjualan Ekspor Adalah penjualan yang dilaksanakan dengan pihak pembeli luar negeri yang mengimpor barang tersebut. e. Penjualan Konsinyasi Adalah penjualan yang dilakukan secara titipan kepada pembeli yang juga sebagai penjual. f. Penjualan Grosir Adalah penjualan yang tidak langsung kepada pembeli, tetapi melalui pedagang grosir atau eceran Pengertian Pembelian Menurut Kakouris (2006, p709), pembelian sekarang diakui sebagai sebuah fungsi strategis, tidak hanya karena keputusan dibuat oleh manajer pembelian yang memiliki pengaruh besar pada kinerja perusahaan secara keseluruhan, tetapi juga karena para pebisnis harus mengatur proses yang menghubungkan mereka dengan para pemasok mereka.
28 34 Menurut Mulyadi (2001, p ), pembelian digunakan dalam perusahaan untuk pengadaan barang yang diperlukan perusahaan. Fungsi pembelian bertanggung jawab untuk memperoleh informasi mengenai harga barang, menentukan pemasok yang dipilih dalam pengadaan barang, dan mengeluarkan order pembelian kepada pemasok yang dipilih dalam pengadaan barang, dan mengeluarkan order pembelian kepada pemasok yang dipilih. Menurut Mulyadi (2001, p300), jaringan prosedur yang membentuk sistem akuntansi pembelian adalah sebagai berikut : 1. Prosedur permintaan pembelian Dalam prosedur ini, fungsi gudang mengajukan permintaan pembelian dalam formulir surat permintaan pembelian kepada fungsi pembelian. Jika barang tidak disimpan di gudang, misalnya untuk barang langsung pakai, fungsi yang memakai barang mengajukan permintaan pembelian langsung ke fungsi pembelian dengan menggunakan surat permintaan pembelian. 2. Prosedur permintaan penawaran harga dan penelitian pemasok Dalam prosesdur ini, fungsi pembelian mengirimkan surat permintaan penawaran harga kepada pemasok untuk memperoleh informasi mengenai harga barang dan berbagai syarat pembelian yang lain, untuk memungkinkan pemilihan pemasok yang akan ditunjuk sebagai pemasok barang yang diperlukan oleh perusahaan. 3. Prosedur order pembelian Dalam prosedur ini, fungsi pembelian mengirimkan surat order pembelian kepada pemasok yang dipilih dan memberitahukan kepada unit-unit organisasi lain
29 35 dalam perusahaan, mengenai order pembelian yang sudah dikeluarkan oleh perusahaan. 4. Prosedur penerimaan barang Dalam prosedur ini, fungsi penerimaan melakukan pemeriksaan mengenai jenis, kualitas, dan mutu barang yang diterima dari pemasok, dan kemudian membuat laporan penerimaan barang untuk menyatakan penerimaan barang dari pemasok tersebut. 5. Prosedur pencatatan utang Dalam prosedur ini, fungsi akuntansi memeriksa dokumen-dokumen yang berkaitan dengan pembelian dan menyelenggarakan pencatatan utang atau mengarsipkan dokumen sumber sebagai catatan utang. 6. Prosedur distribusi pembelian Prosedur ini meliputi distibusi rekening yang didebit dari transaksi pembelian untuk kebutuhan pembuatan laporan bagi manajemen.
BAB 2 2 LANDASAN TEORI. Menurut Inmon (2002, p388), data adalah rekaman dari fakta-fakta, konsepkonsep,
BAB 2 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2002, p388), data adalah rekaman dari fakta-fakta, konsepkonsep, atau instruksi-instruksi pada media penyimpanan untuk komunikasi, pengambilan,
Lebih terperinciBAB II. LANDASAN TEORIse. Menurut McLeod dan Schell (2004, p405), data warehouse adalah sebuah
BAB II LANDASAN TEORIse 2.1 Data Warehouse Menurut McLeod dan Schell (2004, p405), data warehouse adalah sebuah tempat penyimpanan data dimana kapasitas penyimpanannya berskala besar; datanya diakumulasikan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Database 2.1.1 Pengertian Database Menurut Connolly dan Begg (2005, p15), database merupakan sebuah kumpulan data yang terhubung secara logika, dan deskripsi dari data tersebut,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pengertian data warehouse menurut Inmon (2002, p31), a data warehouse is a
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Warehouse Pengertian data warehouse menurut Inmon (2002, p31), a data warehouse is a subject oriented, nonvolatile, time variant collection of data in support of management
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Berikut ini akan dijelaskan teori umum atau dasar yang digunakan, yaitu sebagai berikut:
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Berikut ini akan dijelaskan teori umum atau dasar yang digunakan, yaitu sebagai berikut: 2.1.1 Pengertian Data Menurut Hoffer & Venkataraman (2011: 5) menjelaskan bahwa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Data adalah sesuatu yang mewakilkan objek dan peristiwa yang memiliki arti
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Data adalah sesuatu yang mewakilkan objek dan peristiwa yang memiliki arti dan sangat penting bagi pemakai (Hoffer, Prescott dan McFadden,2007, p6). 2.2 Basis Data Basis
Lebih terperinciBAB 2 LANDAS AN TEORI
BAB 2 LANDAS AN TEORI 2.1 Data Warehouse Data warehouse adalah sebuah koleksi database yang terintegrasi, berorientasi subjek yang dirancang untuk mendukung fungsi DSS, dimana setiap unit data relevan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2002, p388), data adalah sebuah catatan dari fakta-fakta, konsep-konsep, atau instruksi-instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Data Data adalah sebuah rekaman dari fakta-fakta, konsep-konsep, atau instruksiinstruksi pada media penyimpanan untuk komunikasi perolehan, dan pemrosesan dengan cara otomatis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Warehouse Menurut Connolly (2010, p1197), data warehouse adalah sekumpulan data yang bersifat subject-oriented, terintegrasi, timevariant, dan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar/Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut O Brien (2005, p38), data adalah fakta atau observasi mentah, yang biasanya mengenai fenomena fisik, atau transaksi bisnis.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. each unit of data is relevant to some moment in time, atau kurang lebih dapat
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Warehouse Menurut Inmon (2002, p389), A data warehouse is a collection of integrated, subject oriented database designed to support the DSS function, where each
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Informasi Menurut Inmon (2002, p388), data adalah suatu pencatatan dari sekelompok fakta, konsep, atau instruksi dalam suatu media penyimpanan untuk komunikasi,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. berarti dan penting di lingkungan pemakai. (Hoffer, Prescott, dan McFadden, 2002, p5).
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data Data adalah sebuah representasi dari obyek - obyek dan kejadian - kejadian yang berarti dan penting di lingkungan pemakai. (Hoffer, Prescott, dan McFadden, 2002, p5). Data
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Database adalah suatu koleksi / kumpulan dari data yang persistent, yaitu ada
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Database Database adalah suatu koleksi / kumpulan dari data yang persistent, yaitu ada yang berbeda satu dengan yang lainnya dan biasanya merupakan data yang bersifat sementara
Lebih terperinciMEMBANGUN DATA WAREHOUSE
MEMBANGUN DATA WAREHOUSE A. Menentukan Bentuk Data Warehouse Data warehouse memiliki berbagai macam bentuk yang sering digunakan. Jadi sebelum membangun suatu data warehouse kita harus memutuskan bentuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Teori Umum Pengertian Data
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Connolly & Begg (2010, p70) data merupakan komponen yang paling penting dalam sebuah Database Management System (DBMS) dari sudut pandang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. subject oriented, nonvolatile, time variant collection
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Data warehouse 2.1.1 Pengertian Data warehouse Pengertian data warehouse menurut Inmon (2002, p31), a data warehouse is a subject oriented, nonvolatile, time variant
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. subject-oriented, integrated, time-variant, and non-volatile collection of data in
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Warehouse Berdasarkan Connoly dan Begg (2005, p1151), Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and non-volatile collection
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. kebutuhan informasi suatu perusahaan. komputer secara sistematis. menggunakan database SQL Server 2000.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Database dan Data Warehouse 2.1.1 Pengertian Database Menurut Connolly dan Begg (2002, p14) database adalah kumpulan data yang berhubungan satu sama lain yang digunakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Turban (2005, p38), data adalah deskripsi dasar dari benda, peristiwa, aktivitas dan transaksi yang direkam, dikelompokkan, dan disimpan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut (Inmon, 2005, p. 493) data merupakan kumpulan faktafakta, konsep-konsep dan instruksi-instruksi yang disimpan dalam media penyimpanan yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Teori umum adalah suatu pernyataan yang dianggap benar secara universal. Teori umum merupakan dasar untuk mengembangkan teori selanjutnya yang lebih khusus (spesifik).
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. bentuk yang dimengerti dan dapat digunakan.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian data Menurut Laudon (2006, p13), data adalah kumpulan fakta yang masih mentah yang menjelaskan aktivitas aktivitas yang terjadi dalam organisasi atau
Lebih terperinci[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]
[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2] [ Chapter 3] Arsitektur dan Struktur Data Warehouse Dedy Alamsyah, S.Kom, M.Kom [NIDN : 0410047807] Arsitektur Data Warehouse Menurut Poe, arsitektur adalah sekumpulan atau
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dan presentasi yang dapat dimengerti oleh manusia. makna yang dapat disimpulkan. untuk menyampaikan arti tertentu.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2005: 493), data adalah rekaman dari fakta, konsep, ataupun instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi, pengambilan,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Data Menurut Inmon (2002, p388), Data adalah sebuah rekaman dari fakta, konsep ataupun instruksi pada sebuah media peyimpanan untuk komunikasi, pengambilan maupun
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Database 2.1.1 Pengertian Database Menurut Connolly dan Begg (2002, p15) database merupakan suatu kumpulan data logikal yang berhubungan satu sama lain dan deskripsi dari suatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Database 2.1.1 Definisi Database Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg, pengertian dari database adalah a shared collection of logically related data, and a description
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2005:493), data adalah sebuah rekaman dari fakta, konsep ataupun instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi, pengambilan
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Sebelum dikenal database, penyimpanan data menggunakan pendekatan
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Database Sebelum dikenal database, penyimpanan data menggunakan pendekatan berbasis file. Namun pendekatan ini memiliki kelemahan dalam pengaksesan data dari dua atau lebih file
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. data, DBMS, dan data mart, hal hal diatas dapat menjelaskan secara mendasar
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Basis Data Karena data dan basis data merupakan elemen mendasar dan sumber utama pada sistem data wareouse, pada bagian ini akan dijelaskan mengenai pengertian data, basis data,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-Teori Umum 2.1.1 Data Data adalah sebuah rekaman fakta, konsep, atau instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi, pencarian, dan pemrosesan secara otomatis dan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. informasi adalah bagaimana data tersebut diartikan dan dimengerti oleh
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Basis Data Data adalah sesuatu yang disimpan di dalam database, sedangkan informasi adalah bagaimana data tersebut diartikan dan dimengerti oleh pengguna. Menurut Connoly
Lebih terperincihttp://www.brigidaarie.com Apa itu database? tempat penyimpanan data yang saling berhubungan secara logika Untuk apa database itu?? untuk mendapatkan suatu informasi yang diperlukan oleh suatu organisasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Data dan Informasi W.H. Inmon pada bukunya Building the Data warehouse (2005,p.493) mendefinisikan data sebagai kumpulan fakta, konsep, dan instruksi yang disimpan pada media
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Teori Dasar / Umum 2.1.1 Data Pengertian data menurut James A. O Brien ( 2009, P 13 ) merupakan kumpulan dari datum, namun data juga mewakili baik sebagai datum maupun sebagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. komponen yang saling berhubungan, dengan batas-batas yang jelas, saling
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-Teori Umum 2.1.1 Pengertian Sistem Menurut O'Brien dan Marakas (2010, p. 26) sistem adalah sebuah set komponen yang saling berhubungan, dengan batas-batas yang jelas, saling
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Teori Dasar / Umum 2.1.1 Pengertian Database Pengertian database menurut Date (2000, p10) A database is a collection of persistent data that is used by the application system
Lebih terperinciSistem Basis Data Lanjut DATA WAREHOUSE. Data Warehouse 1/20
DATA WAREHOUSE Data Warehouse 1/20 Outline Konsep dan Arsitektur Data Warehouse Alur Data Warehouse Teknologi dan Peralatan Data Warehouse Perancangan Data Warehouse Penggunaan Oracle pada Data Warehouse
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. pokok untuk kelangsungan hidup perusahaan. perusahaan yang bergerak di bidang retail.
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini penggunaan teknologi informasi tidak dapat dipisahkan dengan kehidupan kita, terutama di dalam suatu perusahaan. Teknologi informasi yang telah diintegrasikan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Agar dapat melakukan analisis dan perancangan data warehouse, maka pada sub bab ini akan menjelaskan beberapa konsep dasar data warehouse yang dijadikan acuan dan landasan.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Pembuatan data warehouse telah banyak dilakukan oleh perusahaanperusahaan industri yang berorientasi profit. Data warehouse diharapkan mampu
Lebih terperinci[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]
[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2] [ Chapter 2] Jenis dan Karakteristik Data Warehouse Dedy Alamsyah, S.Kom, M.Kom [NIDN : 0410047807] Jenis Data Warehouse 1. Functional Data Warehouse (Data Warehouse Fungsional)
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi dan Program Studi
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi dan Program Studi Satu satunya badan akreditasi yang diakui oleh pemerintah adalah BAN-PT yang berdiri pada tahun 1994, berlandaskan UU
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. fakta, dengan sendirinya, secara relatif tidak ada artinya. kumpulan fakta yang merepresentasikan suatu objek atau kejadian yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Whitten et al. (2004, p23), data adalah fakta mentah mengenai orang, tempat, kejadian, dan hal-hal penting dalam organisasi. Tiap
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data Menurut Inmon (2006: 493), data adalah suatu pencatatan dari fakta-fakta, konsep, ataupun instruksi yang berada di dalam suatu media penyimpanan untuk berkomunikasi, pencarian
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Data Warehouse 2.1.1 Pengertian Data dan Informasi Pengertian data dan informasi menurut Turban, Rainer, dan Potter (2003,p15), data adalah fakta-fakta yang belum
Lebih terperinciDATA WAREHOUSING AND ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)
DATA WAREHOUSING AND ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) Overview Data Warehouse dan OLAP merupakan elemen penting yang mendukung decision support. Terutama bagi perusahaan perusahaan besar dengan database
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Menurut Nugroho (2004), Modern Database Management. serta vedio yang bermanfaat di lingkup pengguna.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Warehouse Menurut Nugroho (2004), Modern Database Management Data adalah fakta tentang sesuatu di dunia nyata yang dapat direkam dan disimpan pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. memanfaatkan teknologi informasi, perusahaan dapat menjalankan proses bisnis dengan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini teknologi informasi telah berkembang dengan pesat, dengan memanfaatkan teknologi informasi, perusahaan dapat menjalankan proses bisnis dengan lebih cepat,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Informasi Sistem Informasi adalah suatu kumpulan dari komponen yang berinteraksi untuk menyelesaikan tugas bisnis. pendapat ini didukung dengan pendapat Satzinger, Jackson,
Lebih terperinciBusiness Intelligence. Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization
Business Intelligence Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization DEFINISI DATA WAREHOUSE Data warehouse adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Umum 2.1.1 Data dan Informasi Menurut Inmon (2005, p493), data adalah kumpulan dari fakta, konsep atau perintah pada sebuah media penyimpanan yang digunakan untuk komunikasi,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi selalu dituntut untuk dapat memenuhi berbagai kebutuhan di segala bidang kehidupan yang semakin lama semakin meningkat dan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. telah diproses atau data yang memiliki makna. dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi perusahaan atau organisasi.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori-Teori Umum 2.1.1. Pengertian Data Menurut O Brien (2005,p38)data adalah fakta atau observasi mentah yang biasanya mengenai transaksi bisnis. 2.1.2. Pengertian Informasi
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENJUALAN, PEMBELIAN, DAN PERSEDIAAN UNTUK MENDUKUNG EKSEKUTIF DALAM PENGAMBILAN
ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENJUALAN, PEMBELIAN, DAN PERSEDIAAN UNTUK MENDUKUNG EKSEKUTIF DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA PT. PUSAKA KALI AGUNG Penulis : Rustam Steven Edwin Laurentino Palit
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. informasi yang mentah atau kumpulan dari fakta yang masih harus diproses agar
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data, Informasi, dan Knowledge Pengertian data ada bermacam-macam, salah satunya adalah data merupakan informasi yang mentah atau kumpulan dari fakta yang masih harus diproses
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Definisi Database Menurut Date (1990, p 10), database adalah suatu kumpulan dari data yang bersifat persistent (yaitu data yang berbeda satu dengan yang lainnya)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Basis Data 2.1.1 Pengertian Data Menurut Turban (2003, p15), data adalah fakta mentah atau deskripsi dasar dari benda, peristiwa, aktivitas, dan transaksi yang didapatkan, direkam,
Lebih terperinci6/26/2011. Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H. Menurut Vidette Poe
Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H. koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. adalah nilai yang disimpan ke dalam database. dari entitas seperti orang, tempat, benda atau kejadian.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Umum 2.1.1. Pengertian Data Menurut Frost, Day dan Slyke (2006, p6), secara tradisional data adalah nilai yang disimpan ke dalam database. Menurut Indrajani (2009, p2),
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Teori Umum Pengertian Data
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2005, p493) Data adalah suatu pencetakan dari fakta, konsep, atau instruksi dalam suatu media penyimpanan untuk komunikasi, pencarian,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dapat dimengerti oleh manusia.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2005), data adalah rekaman dari fakta, konsep, atau instruksi di dalam media penyimpanan untuk komunikasi, perolehan dan pemrosesan dengan cara otomatis
Lebih terperinciUniversitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika. Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika Knowledge Discovery in Databases (KDD) Knowledge Discovery in Databases (KDD) Definisi Knowledge Discovery
Lebih terperinciPerancangan Basis Data
Modul ke: Perancangan Basis Data Fakultas FASILKOM DATA WAREHOUSE Program Studi Sistem Informasi www.mercubuana.ac.id Anita Ratnasari, S.Kom, M.Kom DATA WAREHOUSE Definisi Data Warehouse Salah satu efek
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Definisi Database Menurut Connolly dan Begg (2010, p65), Database adalah kumpulan data yang berhubungan satu dengan yang lainnya dan digunakan secara bersama-sama,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. tetapi belum terorganisir untuk menyampaikan arti tertentu.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Menurut Turban (2010, p41), data adalah deskripsi dasar dari benda, peristiwa, aktivitas dan transaksi yang direkam, dikelompokkan, dan disimpan tetapi belum terorganisir
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-Teori Dasar dan Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut O Brien (2005, P38), data adalah fakta atau observasi mentah, yang biasanya mengenai fenomena fisik atau transaksi bisnis.
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan dijelaskan tentang beberapa konsep tentang supra desa, business intelligence, data warehouse, staging area, ETL, OLAP, ROLAP, Pentaho Data Integration, dan PHP.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dunia nyata yang dapat direkam dan disimpan pada media komputer.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Data Menurut Jeffrey A.Hoffer (2009, p46), data adalah fakta tentang sesuatu di dunia nyata yang dapat direkam dan disimpan pada media komputer. Menurut Hollander (2000,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Data Warehouse 2.1.1 Definisi Database Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg (2002, p14), Database is a shared collection of logically related data, and a description
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2005/ 2006
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2005/ 2006 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI DATA WAREHOUSE PADA PT. RICKY PUTRA GLOBALINDO TBK. STUDI
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2006 / 2007 ANALISIS DAN PERANCANGAN DATAWAREHOUSE PADA PT ROY WESTON INDONESIA Jefferi Antony 0700700194
Lebih terperinciDATA WAREHOUSE PERTEMUAN I S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM
DATA WAREHOUSE PERTEMUAN I 22032013 S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM METODE PEMBELAJARAN Kuliah Diskusi Presentasi Latihan Tugas Quiz UTS UAS BUKU ACUAN Apress Building A Data Warehouse With
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tersedianya informasi yang sesuai, dibutuhkan data warehouse yang berisi data
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Persaingan di dunia bisnis global yang semakin ketat menuntut perusahaan untuk memiliki strategi bisnis yang tepat agar dapat bertahan dan terus berkembang. Salah satu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Data Menurut O brien (2001, p14), data adalah fakta atau observasi mentah, yang pada umumnya mengenai fenomena fisik atau transaksi bisnis. Secara lebih spesifik,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. membantu mengambil keputusan di lingkungan perusahaan.
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Data Warehouse Model Perancangan database terus berkembang dari waktu ke waktu. Dari perkembangan tersebut maka terbentuklah data warehouse yang berisi data historis
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN DATAWAREHOUSE BAGIAN KEPENDUDUKAN PADA KEMENTERIAN DALAM NEGERI SKRIPSI. Oleh. Poltak Caesarrio Hutagaol
ANALISIS DAN PERANCANGAN DATAWAREHOUSE BAGIAN KEPENDUDUKAN PADA KEMENTERIAN DALAM NEGERI SKRIPSI Oleh Poltak Caesarrio Hutagaol 1000861440 Febriwanto.MP.Hutagalung 1000883605 Lam Rejeki Purba 1000889792
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Dasar Data Warehouse 2.1.1 Pengertian Data dan Database Menurut James A. O Brien (1997, p166), Database is an integrated collection of logically related record of file,
Lebih terperinciData Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining CHAPTER 6
1 Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining CHAPTER 6 Data Warehouse 2 Data warehouse adalah basis data yang menyimpan data sekarang dan data masa lalu yang berasal dari berbagai sistem operasional
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. informasi, database, dan data warehouse adalah sebagai berikut : dimengerti oleh pemiliknya atau pihak yang bersangkutan.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Penjelasan tentang teori umum yang berhubungan dengan data dan informasi, database, dan data warehouse adalah sebagai berikut : 2.1.1 Pengertian Data dan Informasi Menurut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Pengertian Data, Informasi, dan Database
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Teori Umum 2.1.1. Pengertian Data, Informasi, dan Database Menurut Turban Rainer Potter (2001,p17), Data are raw facts or elementary descriptions of things, events, activities,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknologi Informasi Menurut Alter (2000, p42) teknologi informasi adalah perangkat keras dan piranti lunak yang digunakan dalam sistem informasi. Perangkat keras Mengarah pada
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Memasuki era globalisasi pada saat ini, persaingan di dalam bisnis semakin ketat baik dalam industri barang atau jasa. Pada dasarnya perusahaan didirikan dengan melakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum Dalam menganalisa dan merancang sebuah sistem informasi diperlukan teori-teori umum yang akan menjadi dasar pengetahuan dalam melakukan analisa dan perancangan.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. berbasis komputer saat ini menjadi salah satu hal utama bagi manusia modern,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan internet, teknologi dan sistem informasi yang sangat pesat telah membawa perubahan ke dalam hampir setiap aspek kehidupan. Teknologi informasi berbasis
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. yang menyebabkan kemampuan bersaing dalam dunia bisnis akan sangat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era globalisasi sekarang ini, perkembangan dunia teknologi informasi telah bergerak dengan sangat cepat. Seiring dengan berkembangnya teknologi komputer yang mampu
Lebih terperinciPERANCANGAN DATA WAREHOUSE E-PROCUREMENT PADA INSTANSI PEMERINTAHAN
PERANCANGAN DATA WAREHOUSE E-PROCUREMENT PADA INSTANSI PEMERINTAHAN Luky Hidayat 1), Adhistya Erna Permanasari 2), Igi Ardiyanto 3) 1),2),3 ) Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pelaporan Penjualan dan Customer Profitability 2.1.1 Definisi sistem Sistem pada dasarnya adalah sekelompok elemen yang erat hubungan satu dengan yang lainnya, yang menyatu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. mengidentifikasi proses-proses bisnis utama dan entitas-entitas utama yang ada di SFI,
BAB III METODOLOGI 3.1 Analisa masalah Langkah pertama yang dilakukan dalam proyek business intelligence pada PT Suzuki Finance Indonesia (SFI) adalah dengan melakukan analisa masalah. Yaitu dengan mengidentifikasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Dibanding database tradisional, DW umumnya terdiri dari data yang berukuran
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Data Warehouse Dibanding database tradisional, DW umumnya terdiri dari data yang berukuran sangat besar dari banyak sumber dan mungkin terdiri dari database dari model
Lebih terperinci[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]
[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2] [ Chapter 6] Pemodelan Data Warehouse Dedy Alamsyah, S.Kom, M.Kom [NIDN : 0410047807] Pemodelan Data Ada dua pendekatan yang diterima sebagai best practice untuk memodelkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Database 2.1.1 Definisi Data Menurut Inmon (2002, p388), data adalah sebuah rekaman fakta, konsep, atau instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi, pencarian,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Data Warehouse 2.1.1 Pengertian Data dan Database Menurut Turban Rainer Potter (2001,p17), Data are raw facts or elementary descriptions of things, events, activities,
Lebih terperinciMANFAAT DATA WAREHOUSE PADA PT ABC
MANFAAT DATA WAREHOUSE PADA PT ABC Evaristus Didik M.; Dewi S.; Felisia L.; Winnie S. Information Systems Department, School of Information Systems, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Data dan Informasi. Menurut Hoffer, Prescott dan Topi (2009, p46), data adalah sebuah
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data dan Informasi Menurut Hoffer, Prescott dan Topi (2009, p46), data adalah sebuah representasi penyimpanan dari objek-objek dan kejadian-kejadian yang penting dan berarti
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Menurut O Brien (2006, p696), data adalah fakta-fakta atau obeservasi
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar/Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut O Brien (2006, p696), data adalah fakta-fakta atau obeservasi mengenai fenomena fisik atau transaksi bisnis. Lebih khusus lagi,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. logically related data, and a description of this data, designed to meet the information
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar Merupakan teori-teori pokok yang merupakan landasan bagi teori-teori lainnya yang terdapat dalam skripsi ini. 2.1.1 Pengertian Database Menurut Connoly dan Begg
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Database 2.1.1 Definisi Database Menurut W.H Inmon(2002, p3), database diartikan sebagai suatu koleksi dari penyimpanan data yang terhubung yang sering digunakan dan mengurangi
Lebih terperinci