2 <SV 2, [M 4, ], {{Divisions, Div.A, Div.B, Div.C, SubDiv.D, SubDiv.E}, {Sales}}, {Div.A Divisions, SubDiv.D Div.A, SubDiv.E Div.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "2 <SV 2, [M 4, ], {{Divisions, Div.A, Div.B, Div.C, SubDiv.D, SubDiv.E}, {Sales}}, {Div.A Divisions, SubDiv.D Div.A, SubDiv.E Div."

Transkripsi

1 3 yang mengalami pemekaran (split) wilayah sehingga dibagi menjadi dua provinsi yaitu provinsi Jawa Barat dan Banten pada tahun Jika menggunakan data warehouse biasa, hanya bisa dilihat perkembangan dari provinsi Jawa Barat sampai sebelum pembagian yaitu bulan Desember 2000 saja, setelah itu (Januari 2001) tidak dapat ditampilkan oleh data warehouse karena sudah terjadi perubahan. Penggunaan temporal data warehouse dapat memperlihatkan secara jelas perubahan apa saja yang terjadi pada provinsi Jawa Barat melalui penelusuran (tracking history). Oleh karena itu, pada spatiotemporal data warehouse tidak hanya menyimpan keadaan saat ini dari data spasial tetapi menyimpan juga seluruh sejarah dari perkembangan data spasial tersebut (Gunting & Scheneider 2001). Structure Version (SV) Structure version (SV) adalah view dari struktur multidimensional yang valid untuk interval (selang) waktu [T s, T e ] yang diberikan (Eder et al 2001). Setiap perubahan dari dimensi anggota atau hubungan hierarki mengarah ke struktur versi baru, jika struktur versi untuk interval waktu yang diberikan sudah tidak ada. Secara umum structure version (SV) terdiri atas empat tuple dengan format <SV id, T, {DM Di, SVid,, DM DN, SVid, DM F,SVid }, H SVid > dengan SV id adalah unique identifier, T merepresentasikan waktu yang valid dari structure version sebagai selang waktu [T s, T e ]. DM Di, SVid adalah himpunan dari semua anggotaanggota dimensi yang merupakan bagian dari dimensi D i dan valid untuk waktu P dengan T s P T e. DM F,SVid adalah himpunan dari seluruh fakta-fakta yang valid pada waktu P dengan T s P T e, H Svid adalah himpunan dari penambahan hierarki yang valid pada waktu P dengan T s P T e. Ilustrasi untuk structure version (SV) seperti pada Gambar 2 mengenai dimensi keseluruhan divisi untuk penjualan (sales) yang mengikutsertakan interval (selang) waktu (Eder & Koncilia 2001). Gambar 2 memperlihatkan dimensi divisi secara keseluruhan untuk penjualan (sales) yang memberikan selang waktu. Beberapa node dan edge Gambar 2 memiliki selang waktu. Pada Gambar 2 terlihat bahwa pada SubDiv.D telah dimodifikasi pada waktu M 4, SubDiv. yang baru yaitu SubDiv.E dimasukkan pada saat waktu M 4 dan pada saat Div.C merupakan subdivisi dari Div.B pada waktu M 1 sampai M 3 (pada gambar ditandai dengan garis putus-putus), dari Gambar 3, dapat diperlihatkan dua structure version (SV), yaitu: 1 <SV 1, [M 1, M 3 ], {{Divisions, Div.A, Div.B, Div.C, SubDiv.D}, {Sales}}, {Div.A Divisions, SubDIv.D Div.A, }> 2 <SV 2, [M 4, ], {{Divisions, Div.A, Div.B, Div.C, SubDiv.D, SubDiv.E}, {Sales}}, {Div.A Divisions, SubDiv.D Div.A, SubDiv.E Div.A, }> <M 1, > <M 1, > <M 4, > Div. A <M 1, > <M 1, > <M 4, > <M 1, M 3> SubDiv.D <MDivisions 4, > <M 1, M 3> Divisions Div. B <M 1, > SubDiv.E <M 4, > Structure version yang diperoleh ada dua yaitu SV 1 dan SV 2. SV 1 dan seluruh anggotaanggota dimensi (Divisions, Div.A, Div.B, ) dan penambahan hierarki (Div.A Divisions, ) valid pada saat M 1 ke M 3, sedangkan untuk SV 2 valid pada saat M 4 sampai dengan tak hingga, misalnya sampai sekarang. Transformation Function (TF) Div. C <M 1, > Gambar 2 Dimensi keseluruhan divisi sales. Transformation function dalam temporal data warehouse dinamakan dengan Mapping function (MapF). Transformation function adalah operasi untuk memetakan structure version yang berbeda dan biasanya menggunakan operasi dasar penjumlahan (sum). Operasi dasar Transformation function tidak hanya penjumlahan, tetapi dapat juga menggunakan operasi dasar lain seperti pengurangan, perkalian dan pembagian (Eder & Koncilia 2001). Sebagai contoh, jika ingin diketahui jumlah panen padi. Pada tahun 2003, padi yang ditanam berasal dari satu varietas saja (A). Untuk itu, pencatatan total padi untuk semua kecamatan dapat diakumulasi. Namun, pada tahun 2004 terdapat beberapa padi varietas baru B dan C

2 Gambar 3 Perubahan struktur varietas padi. Gambar 4 Tahapan penelitian.

3 Gambar 5 Ilustrasi perubahan structure version. Gambar 6 Hubungan TF dan SV.

4 Gambar 7 Tahapan umum pembuatan proses Structure Version Jenis Perubahan Structure Version 1 Structure Version 2 Lokasi tidak mengalami perubahan. Lokasi mengalami pemekaran wilayah (split)

5 Lokasi Provinsi A Gambar 8 Hierarki pada SV 1. Lokasi Provinsi A Provinsi B AA A Gambar 9 Hierarki pada SV 2. Gambar 10 Structure version pada schemaworkbench.

6 Gambar 11 MDX query editor.

7 Gambar 12 Proses input query.

8 Gambar 13 Proses pengiriman query. Gambar 14 Proses pemilihan query. Gambar 15 Query hasil generate.

9 Gambar 16 Query hasil pada Geomondrian

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA Latar Belakang PENDAHULUAN Analisis data historis dan pengolahan data multidimensi bukan merupakan hal yang baru untuk mendukung suatu pengambilan keputusan. Namun perubahan objek data yang dicatat, membuat

Lebih terperinci

PENAMBAHAN OPERASI OLAP DAN FUNGSI AGREGAT PADA TEMPORAL DATA WAREHOUSE TANAMAN PANGAN KABUPATEN KARO KARINA GUSRIANI

PENAMBAHAN OPERASI OLAP DAN FUNGSI AGREGAT PADA TEMPORAL DATA WAREHOUSE TANAMAN PANGAN KABUPATEN KARO KARINA GUSRIANI PENAMBAHAN OPERASI OLAP DAN FUNGSI AGREGAT PADA TEMPORAL DATA WAREHOUSE TANAMAN PANGAN KABUPATEN KARO KARINA GUSRIANI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

PEMBANGUNAN SPATIOTEMPORAL DATA WAREHOUSE KEBAKARAN HUTAN DI WILAYAH INDONESIA MUHAMAD ARIF FAUZI

PEMBANGUNAN SPATIOTEMPORAL DATA WAREHOUSE KEBAKARAN HUTAN DI WILAYAH INDONESIA MUHAMAD ARIF FAUZI PEMBANGUNAN SPATIOTEMPORAL DATA WAREHOUSE KEBAKARAN HUTAN DI WILAYAH INDONESIA MUHAMAD ARIF FAUZI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Studi pustaka. Analisis data. Versi struktur dan fungsi transformasi. Pemuatan data. Implementasi operasi OLAP

HASIL DAN PEMBAHASAN. Studi pustaka. Analisis data. Versi struktur dan fungsi transformasi. Pemuatan data. Implementasi operasi OLAP Uji Query Uji query adalah tahap untuk menguji temporal data warehouse apakah telah sesuai dengan kebutuhan dan berfungsi dengan baik serta memeriksa apakah operasi dasar data warehouse dan fungsi agregat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 15 BAB III METODE PENELITIAN Sistem informasi geografis persebaran hotspot di Indonesia merupakan suatu sistem yang bertujuan untuk memantau dan memberikan informasi mengenai persebaran hotspot yang ada

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 20 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Analisis Data Pada penelitian ini digunakan data satelit NOAA pada tahun 1997 sampai dengan 2005 serta data satelit TERRA dan AQUA dari tahun 2000 sampai dengan 2009.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Fungsi agregasi adalah suatu fungsi yang menerima sebuah koleksi (set atau multiset) nilai sebagai masukan dan mengembalikan sebuah nilai [SIL02]. Beberapa fungsi agregasi

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS PERMASALAHAN

BAB III ANALISIS PERMASALAHAN BAB III ANALISIS PERMASALAHAN Hal-hal yang dianalisis pada bab ini meliputi: 1. Aspek waktu yang akan digunakan. 2. Fungsi agregasi pada relasi bitemporal. 3. Jenis query retrieval yang mengandung fungsi

Lebih terperinci

Membuat list dari masingmasing. digunakan sesuai data yg ada. Membuat list Minimum Bounding Rectangle (MBR) dari polygon

Membuat list dari masingmasing. digunakan sesuai data yg ada. Membuat list Minimum Bounding Rectangle (MBR) dari polygon METODE PENELITIAN Metode penelitian terdiri atas analisis data kebakaran hutan, proses indexing, implementasi indexing pada database, pengujian, dan evaluasi. Gambar 7 merupakan proses penelitian yang

Lebih terperinci

DATA WAREHOUSING AND ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)

DATA 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 terperinci

Visual Index Presentasi Online 5 September 2012

Visual Index Presentasi Online 5 September 2012 Business Intelligence series Visual Index Presentasi Online 5 September 2012 Disusun Oleh : PHI-Integration Dalam Bentuk PDF pada September 2012 E-Book ini dapat digunakan secara BEBAS baik secara digital

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang tepat dan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang tepat dan BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Sistem data mining akan lebih efektif dan efisiensi dengan komputerisasi yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang

Lebih terperinci

menggunakan framework Geomondrian dan

menggunakan framework Geomondrian dan tingkat kabupaten. Penelitian ini telah membangun data warehouse dengan satu tabel fakta (hotspot) dan dua tabel dimensi (waktu dan lokasi). Pada penelitian berikutnya, Hasan (2009) menambahkan empat dimensi,

Lebih terperinci

[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]

[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 terperinci

6/26/2011. Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H. Menurut Vidette Poe

6/26/2011. 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN.

BAB I PENDAHULUAN. 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Informasi yang cepat dan akurat sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari, Informasi akan menjadi suatu elemen penting dalam perkembangan masyarakat saat ini

Lebih terperinci

Pengenalan Algoritma & Struktur Data. Pertemuan ke-1

Pengenalan Algoritma & Struktur Data. Pertemuan ke-1 Pengenalan Algoritma & Struktur Data Pertemuan ke-1 Apa itu Struktur Data? PROGRAM ALGO RITMA STRUKTUR DATA Algoritma.. deskripsi langkah-langkah penyelesaian masalah yang tersusun secara logis 1. Ditulis

Lebih terperinci

FAST berarti sistem ditargetkan untuk memberikan response terhadap user dengan secepat mungkin, sesuai dengan analisis yang dilakukan.

FAST berarti sistem ditargetkan untuk memberikan response terhadap user dengan secepat mungkin, sesuai dengan analisis yang dilakukan. OLAP OLAP (Online Analytical Processing), merupakan metode pendekatan untuk menyajikan jawaban dari permintaan proses analisis yang bersifat dimensional secara cepat. Pengertian OLAP itu sendiri dapat

Lebih terperinci

8. Evaluasi Solusi dan Kriteria Berhenti Perumusan Masalah METODE PENELITIAN Studi Pustaka Pembentukan Data

8. Evaluasi Solusi dan Kriteria Berhenti Perumusan Masalah METODE PENELITIAN  Studi Pustaka Pembentukan Data Gambar 4 Proses Swap Mutation. 8. Evaluasi Solusi dan Kriteria Berhenti Proses evaluasi solusi ini akan mengevaluasi setiap populasi dengan menghitung nilai fitness setiap kromosom sampai terpenuhi kriteria

Lebih terperinci

BAB IV PERANCANGAN SISTEM

BAB IV PERANCANGAN SISTEM BAB IV PERANCANGAN SISTEM Pembahasan BAB IV mengenai proses perancangan data warehouse meliputi proses integrasi, pemodelan database dan dashboard interface. 4.1 Perencanaan Tahap perencanaan penelitian

Lebih terperinci

Perancangan Basis Data

Perancangan 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 terperinci

Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES. Bertalya Universitas Gunadarma 2009

Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES. Bertalya Universitas Gunadarma 2009 Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES Bertalya Universitas Gunadarma 2009 Data Mining (DM) DM merupakan suatu proses penjelajahan otomatis untuk mendapatkan informasi berguna

Lebih terperinci

PENYEDERHANAAN PENGGUNAAN TRANSFORMATION FUNCTION PADA SPATIOTEMPORAL DATA WAREHOUSE KEBAKARAN HUTAN DI INDONESIA REMARCHTITO HEYZIPUTRA

PENYEDERHANAAN PENGGUNAAN TRANSFORMATION FUNCTION PADA SPATIOTEMPORAL DATA WAREHOUSE KEBAKARAN HUTAN DI INDONESIA REMARCHTITO HEYZIPUTRA PENYEDERHANAAN PENGGUNAAN TRANSFORMATION FUNCTION PADA SPATIOTEMPORAL DATA WAREHOUSE KEBAKARAN HUTAN DI INDONESIA REMARCHTITO HEYZIPUTRA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penambangan Data (Data Mining) Pengertian data mining, berdasarkan beberapa orang: 1. Data mining (penambangan data) adalah suatu proses untuk menemukan suatu pengetahuan atau

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining Dengan perkembangan pesat teknologi informasi termasuk diantaranya teknologi pengelolaan data, penyimpanan data, pengambilan data disertai kebutuhan pengambilan

Lebih terperinci

jumlah keluarga, dan jumlah rumah. Data diambil dari hasil sensus potensi desa yang dilakukan BPS tahun 1996, 1999, 2003, dan 2006.

jumlah keluarga, dan jumlah rumah. Data diambil dari hasil sensus potensi desa yang dilakukan BPS tahun 1996, 1999, 2003, dan 2006. 1 Latar Belakang PENDAHULUAN Kemajuan teknologi komputer semakin memudahkan proses penyimpanan dan pengolahan data berukuran besar. Namun demikian, seringkali data yang sudah tersimpan belum dimanfaatkan

Lebih terperinci

http://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 terperinci

PENGEMBANGAN MODUL UPDATE DATA PADA SISTEM SPATIAL DATA WAREHOUSE HOTSPOT BOLIVIANTO KUSUMAH

PENGEMBANGAN MODUL UPDATE DATA PADA SISTEM SPATIAL DATA WAREHOUSE HOTSPOT BOLIVIANTO KUSUMAH PENGEMBANGAN MODUL UPDATE DATA PADA SISTEM SPATIAL DATA WAREHOUSE HOTSPOT BOLIVIANTO KUSUMAH DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. ditampilkan dalam sebuah layer yang akan muncul dalam aplikasi SIG. Integrasi dan Perancangan Antarmuka Sistem

HASIL DAN PEMBAHASAN. ditampilkan dalam sebuah layer yang akan muncul dalam aplikasi SIG. Integrasi dan Perancangan Antarmuka Sistem ditampilkan dalam sebuah layer yang akan muncul dalam aplikasi SIG. Integrasi dan Perancangan Antarmuka Sistem Aplikasi SIG bukanlah sistem yang plug and play sehingga ada kemungkinan beberapa komponen

Lebih terperinci

Jurnal String Vol. 1 No. 1 Tahun 2016 ISSN: PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PERPUSTAKAAN YAYASAN LENTERA INSAN

Jurnal String Vol. 1 No. 1 Tahun 2016 ISSN: PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PERPUSTAKAAN YAYASAN LENTERA INSAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PERPUSTAKAAN YAYASAN LENTERA INSAN Aulia Paramita Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: aulia.pps@gmail.com Abstrak Data merupakan suatu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. berbagai macam produk untuk kebutuhan aktifitas dan promosi. Selain itu, PT. Commeta

BAB 1 PENDAHULUAN. berbagai macam produk untuk kebutuhan aktifitas dan promosi. Selain itu, PT. Commeta BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang PT. Commeta Niaga Raya adalah perusahaan yang bergerak sebagai penyedia berbagai macam produk untuk kebutuhan aktifitas dan promosi. Selain itu, PT. Commeta Niaga Raya

Lebih terperinci

LAMPIRAN. I. Langkah Langkah Data Transformation Service (DTS) Lampiran 1. OLE DB Source Editor

LAMPIRAN. I. Langkah Langkah Data Transformation Service (DTS) Lampiran 1. OLE DB Source Editor LAMPIRAN I. Langkah Langkah Data Transformation Service (DTS) Lampiran 1. OLE DB Source Editor L1 Lampiran 2. Configure OLE DB Connection Manager L2 Lampiran 3. Connection Manager L3 Lampiran 4. OLE DB

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 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 terperinci

DATABASE DAN DATA WAREHOUSE. Pertemuan 05 2 SKS

DATABASE DAN DATA WAREHOUSE. Pertemuan 05 2 SKS Materi 1. Era Informasi 2. Strategi dan Peluang Yang Kompetitif 3. Database dan Database Warehouse 4. Desain Database 5. Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas 6. E-Commerce DATABASE DAN DATA WAREHOUSE

Lebih terperinci

Gambar 3 Proses Evolusi Objek (Sumber : Wang et al 2005).

Gambar 3 Proses Evolusi Objek (Sumber : Wang et al 2005). Gambar 3 Proses Evolusi Objek (Sumber : Wang et al 2005). Gambar 4 Skema Data Relasional untuk Memodelkan Evolusi Entitas (Sumber : Wang et al 2005). METODE PENELITIAN Tahapan-tahapan dalam pembuatan sistem

Lebih terperinci

DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... DAFTAR LAMPIRAN... 1

DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... DAFTAR LAMPIRAN... 1 DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK... Error! Bookmark not def KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not def DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... i iv x BAB I PENDAHULUAN... Error! Bookmark not def BAB II

Lebih terperinci

laporan dari fakta Biaya Operasi dalam bentuk Tabel pivot. User juga dapat mengekspor laporan tersebut ke dalam format excel.layar Tabel pivot ini

laporan dari fakta Biaya Operasi dalam bentuk Tabel pivot. User juga dapat mengekspor laporan tersebut ke dalam format excel.layar Tabel pivot ini 229 Layar Pivot Biaya Operasi Gambar 5.17 Layar Pivot Biaya Operasi Seperti terlihat pada gambar 5.17, pada layar ini user dapat melihat laporan dari fakta Biaya Operasi dalam bentuk Tabel pivot. User

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Kondisi pengolahan data yang telah dijabarkan sebelumnya pada bab 1 (satu) memiliki keterkaitan terhadap permasalahan yang teridentifikasi. Yaitu permasalahan terkait desain

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sistem yang digunakan untuk menggambarkan aliran data secara keseluruhan

BAB III METODE PENELITIAN. sistem yang digunakan untuk menggambarkan aliran data secara keseluruhan 30 BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian pada tugas akhir ini mencakup beberapa tahapan pengerjaan antara lain : 3.1. Perancangan Sistem Perancangan sistem pada penelitian tugas akhir ini terdiri

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Seiring dengan perkembangan suatu industri multifinance, maka

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Seiring dengan perkembangan suatu industri multifinance, maka BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan suatu industri multifinance, maka bertambah akan data-data yang dimiliki perusahaan. Karena dengan adanya data-data tersebut perusahaan

Lebih terperinci

Pencocokan Citra Berbasis Graph untuk Pengenalan dan Pemilihan Kembali (Retrieval) Oleh: Yureska Angelia ( )

Pencocokan Citra Berbasis Graph untuk Pengenalan dan Pemilihan Kembali (Retrieval) Oleh: Yureska Angelia ( ) Pencocokan Citra Berbasis Graph untuk Pengenalan dan Pemilihan Kembali (Retrieval) Oleh: Yureska Angelia (867) Dosen Pembimbing Dr. Ir. Wirawan, DEA Latar Belakang Teknik pemodelan struktur graph telah

Lebih terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teori graph merupakan topik yang banyak mendapatkan perhatian saat ini, karena model-model yang ada pada teori graph berguna untuk aplikasi yang luas. Walaupun

Lebih terperinci

Universitas 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) 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 terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

BAB VI KESIMPULAN DAN REKOMENDASI 118 BAB VI KESIMPULAN DAN REKOMENDASI VI.1 Kesimpulan 1. Sistem informasi untuk departemen trade marketing merupakan system informasi yang bersifat strategis di mana primary sales, CDIS dan APMS merupakan

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN PEMASOKKOMODITAS SAYURAN DI PERUSAHAAN PERDAGANGAN (STUDI KASUS PT. RIFAN GUNA SEMESTA)

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN PEMASOKKOMODITAS SAYURAN DI PERUSAHAAN PERDAGANGAN (STUDI KASUS PT. RIFAN GUNA SEMESTA) PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN PEMASOKKOMODITAS SAYURAN DI PERUSAHAAN PERDAGANGAN (STUDI KASUS PT. RIFAN GUNA SEMESTA) TUGAS AKHIR Disusun sebagai salah satu syarat untuk kelulusan Program Strata

Lebih terperinci

LATAR BELAKANG IBM San Jose Research Laboratory.

LATAR BELAKANG IBM San Jose Research Laboratory. SQL LATAR BELAKANG SQL merupakan bahasa basis data relasional standard. Terdapat macam-macam versi SQL. Versi aslinya pertama kali dikembangkan oleh IBM San Jose Research Laboratory. 2 LATAR BELAKANG Bahasa

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Basis Data Temporal Aspek Waktu

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Basis Data Temporal Aspek Waktu BAB II DASAR TEORI Dasar teori yang akan diuraikan dalam bab ini mencakup empat hal utama yang menjadi fokus tugas akhir, yaitu konsep basis data temporal, Bitemporal Conceptual Data Model (BCDM), operasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Pendahuluan

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Pendahuluan BAB I PENDAHULUAN I.1 Pendahuluan Dalam kegiatan manusia sehari-hari, terutama dalam kegiatan transaksi, seperti transaksi perbankan, rekam medis, transaksi jual beli dan transaksi lainnya harus dicatat

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Informasi Eksekutif

Perancangan Sistem Informasi Eksekutif Perancangan Sistem Informasi Eksekutif (Studi Kasus di UGM) Arif Nurwidyantoro Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA arifn@mail.ugm.ac.id Burhanudin Hakim Pusat Sumber Daya Informasi (PSDI) udnpico@gmail.com

Lebih terperinci

Nama_ kab. Kode_ prop. Kode_ kab. The_ geom. Nama_ prop. Gid Lintang Bujur Date Month Time Noaa 110, ,

Nama_ kab. Kode_ prop. Kode_ kab. The_ geom. Nama_ prop. Gid Lintang Bujur Date Month Time Noaa 110, , Analisis dan Kueri Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap hotspot dari aspek spasial dan aspek temporalnya dengan menggunakan kueri sederhana yang diterapkan pada model data yang telah dibuat. Contoh-contoh

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada masa seperti sekarang ini teknologi sudah berkembang dengan pesat. Seiring dengan perubahan zaman, teknologi tersebut dapat membantu dan memudahkan setiap kegiatan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. data yang bersifat pasti(crisp). Begitu pula pada proses query, yang

BAB 1 PENDAHULUAN. data yang bersifat pasti(crisp). Begitu pula pada proses query, yang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah System database yang ada sampai sekarang, hanya mampu menangani data yang bersifat pasti(crisp). Begitu pula pada proses query, yang menggunakan bahasa Structure

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI OPERATOR PERBANDINGAN TEMPORAL DAN OPERATOR SPASIAL PADA DATA SPATIOTEMPORAL DHIEKA AVRILIA LANTANA

IMPLEMENTASI OPERATOR PERBANDINGAN TEMPORAL DAN OPERATOR SPASIAL PADA DATA SPATIOTEMPORAL DHIEKA AVRILIA LANTANA IMPLEMENTASI OPERATOR PERBANDINGAN TEMPORAL DAN OPERATOR SPASIAL PADA DATA SPATIOTEMPORAL DHIEKA AVRILIA LANTANA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

Bab 5 EVALUASI DAN IMPLEMENTASI. Minggu Ke Pengumpulan data X X Analisis kebutuhan X X Perancangan data warehouse

Bab 5 EVALUASI DAN IMPLEMENTASI. Minggu Ke Pengumpulan data X X Analisis kebutuhan X X Perancangan data warehouse Bab 5 EVALUASI DAN IMPLEMENTASI 5.1 Jadwal Pengembangan Data warehouse Aktivitas Minggu Ke 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Pengumpulan data X X Analisis kebutuhan X X Perancangan data warehouse X X X X Perancangan

Lebih terperinci

Pembersihan Data Lingkungan Pengembangan Sistem HASIL DAN PEMBAHASAN

Pembersihan Data Lingkungan Pengembangan Sistem HASIL DAN PEMBAHASAN 3 Nilai fuzzy support bagi frequent sequence dengan ukuran k diperoleh dengan mengkombinasikan frequent sequence dengan ukuran k-1. Proses ini akan berhenti jika tidak memungkinkan lagi untuk membangkitkan

Lebih terperinci

Perkantoran E LOTUS NOTE. Dr. Lily Wulandari. Materi 3

Perkantoran E LOTUS NOTE. Dr. Lily Wulandari. Materi 3 Aplikasi i Manajemen Perkantoran E Dr. Lily Wulandari Materi 3 LOTUS NOTE 1 Outline Teori Lotus Notes Aplikasi Lotus Notes Jenis-jenis aplikasi Notes Kelebihan-kelebihan Notes Perbedaan-perbedaan Notes

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri.

BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri. BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) PMDK adalah salah satu program penerimaan mahasiswa baru yang diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri. Sesuai dengan

Lebih terperinci

Anggota Kelompok 3 :

Anggota Kelompok 3 : Anggota Kelompok 3 : Customer relationship management (CRM) Adalah manajemen hubungan antara perusahaan dengan pelanggan sehingga baik perusahaan maupun pelanggannya akan menerima nilai maksimum dari hubungan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 28 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian data mining pada prinsipnya merupakan proses kegiatan pencarian pengetahuan dalam database yang lebih dikenal dengan sebutan Knowledge Discovery in

Lebih terperinci

Operasi Titik Kartika Firdausy

Operasi Titik Kartika Firdausy Operasi Titik Kartika Firdausy tpcitra@ee.uad.ac.id blog.uad.ac.id/kartikaf 2262230 Setelah mempelajari materi ini, mahasiswa diharapkan mampu: mengidentifikasi Fungsi Transformasi Skala Keabuan menjelaskan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. teknologi yang telah disediakan dengan kemampuan yang kadang melebihi

BAB 1 PENDAHULUAN. teknologi yang telah disediakan dengan kemampuan yang kadang melebihi BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di masa sekarang ini, teknologi semakin berkembang pesat. Seiring melangkahnya perubahan zaman. Dari perusahaan kecil sampai kepada perusahaan besar pun, berlomba-lomba

Lebih terperinci

Sistem Basis Data Lanjut DATA WAREHOUSE. Data Warehouse 1/20

Sistem 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 terperinci

PEMBANGUNAN DATA MART UNTUK FAKTA PENGUNJUNG RAWAT JALAN PADA RS TELOGOREJO SKRIPSI

PEMBANGUNAN DATA MART UNTUK FAKTA PENGUNJUNG RAWAT JALAN PADA RS TELOGOREJO SKRIPSI PEMBANGUNAN DATA MART UNTUK FAKTA PENGUNJUNG RAWAT JALAN PADA RS TELOGOREJO SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Mencapai Derajat Sarjana Teknik Informatika Disusun oleh : Cindy Lestari

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam pembuatan data warehouse potensi desa wilayah Bogor melalui beberapa tahap yaitu:

HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam pembuatan data warehouse potensi desa wilayah Bogor melalui beberapa tahap yaitu: 8 memeriksa apakah masukan dari pengguna akan memberikan keluaran yang sesuai dengan tidak memperhatikan proses yang terjadi di dalamnya (Sommerville 2000). HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam pembuatan data warehouse

Lebih terperinci

Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP)

Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP) JTRISTE, Vol.1, No.2, Oktober 2014, pp. 50~57 ISSN: 2355-3677 Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP) STMIK Handayani Makassar najirah_stmikh@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. ini dilaksanakan dari bulan Agustus Oktober 2016.

BAB III METODE PENELITIAN. ini dilaksanakan dari bulan Agustus Oktober 2016. BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta di ruang Biro Sistem Informasi, gedung AR. Fachruddin B. Adapun waktu penelitian

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Teknologi informasi sekarang ini telah mengalami perkembangan yang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Teknologi informasi sekarang ini telah mengalami perkembangan yang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi informasi sekarang ini telah mengalami perkembangan yang sangat pesat dalam waktu yang singkat. Teknologi informasi merupakan suatu keharusan yang harus ada

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Teknologi komunikasi saat ini mengalami perkembangan yang sangat pesat, terlebih lagi teknologi ponsel atau telepon selular. Makin banyak produk ponsel berkualitas

Lebih terperinci

Data Warehousing dan Decision Support

Data Warehousing dan Decision Support Bab 9 Data Warehousing dan Decision Support POKOK BAHASAN: Hubungan antara Data Warehouse dan Decision Support Model Data Multidimensi Online Analytical Processing (OLAP) Arsitektur Data Warehouse Implementasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Piramida Sistem Informasi Pada kondisi sekarang ini, hampir seluruh pekerjaan yang ada telah disusun secara sistem. Sistem adalah suatu hal yang menghubungkan suatu hal dengan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini, tingkat kebutuhan manusia terhadap teknologi

BAB 1 PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini, tingkat kebutuhan manusia terhadap teknologi BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman sekarang ini, tingkat kebutuhan manusia terhadap teknologi informasi semakin tinggi. Seiring berjalannya waktu seluruh teknologi informasi yang selama ini

Lebih terperinci

Tugas. Data Warehouse. OLAP, Operasi OLAP, dan Jenis Rolap

Tugas. Data Warehouse. OLAP, Operasi OLAP, dan Jenis Rolap Tugas Data Warehouse OLAP, Operasi OLAP, dan Jenis Rolap Renhard Soemargono 1562001 PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS ATMA JAYA MAKASSAR 2017 OLAP (On-Line Analytical

Lebih terperinci

BAB V PERANCANGAN MOXIE

BAB V PERANCANGAN MOXIE BAB V PERANCANGAN MOXIE Bab ini berisi penjabaran dari hasil perancangan Moxie. Pembahasan pada bab ini mencakup perancangan arsitektur dan model skenario untuk Moxie. Model skenario merupakan produk dari

Lebih terperinci

PERTEMUAN 14 DATA WAREHOUSE

PERTEMUAN 14 DATA WAREHOUSE PERTEMUAN 14 DATA WAREHOUSE Data Warehouse Definisi : Data Warehouse adalah Pusat repositori informasi yang mampu memberikan database berorientasi subyek untuk informasi yang bersifat historis yang mendukung

Lebih terperinci

POHON KEPUTUSAN DENGAN ALGORITMA C4.5

POHON KEPUTUSAN DENGAN ALGORITMA C4.5 POHON KEPUTUSAN DENGAN ALGORITMA C4.5 1. Pengantar Algoritma C4.5 Klasifikasi merupakan salah satu proses pada data mining yang bertujuan untuk menemukan pola yang berharga dari data yang berukuran relatif

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS. Gambar 4.1 Proses Pengolahan Data Spasial

BAB IV ANALISIS. Gambar 4.1 Proses Pengolahan Data Spasial BAB IV ANALISIS Dalam penelitian ini ada 3 variabel yang menjadi objek analisis, yaitu data input, sistem, dan output. Berikut pembahasan ketiga variable tersebut: IV.1. Data Input Dalam pembuatan aplikasi

Lebih terperinci

Gambar (a) PDL for test design

Gambar (a) PDL for test design Deriving Test Cases Metode ujicoba berbasis alur dapat diaplikasikan pada detail desain prosedural atau kode sumber. Ujicoba berbasis alur direpresentasikan menjadi beberapa tahapan : 1. Menggunakan desain

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata Kunci: Data Warehouse, Data Mart, Integrasi, Dimension Sharing. vii

ABSTRAK. Kata Kunci: Data Warehouse, Data Mart, Integrasi, Dimension Sharing. vii ABSTRAK Bisnis merupakan salah satu entitas yang menghasilkan big data saat ini. Suatu ruang lingkup bisnis contohnya perusahaan akan membagi bagian bisnisnya menjadi sebuah entitas baru yang akan bekerja

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Masyarakat dunia saat ini sedang dihadapkan dengan kemajuan teknologi sebagai salah satu penunjang dalam era informasi. Informasi yang menjadi komoditas utama

Lebih terperinci

Business Intelligence. Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization

Business 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting.

BAB I PENDAHULUAN. Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting. Namun pada kenyataannya, terdapat banyak hal yang dapat menghambat

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI. Penerimaan siswa baru merupakan gerbang awal yang harus dilalui

BAB III LANDASAN TEORI. Penerimaan siswa baru merupakan gerbang awal yang harus dilalui 1. BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Pendaftaran Sekolah Penerimaan siswa baru merupakan gerbang awal yang harus dilalui peserta didik dan sekolah didalam penyaringan objek-objek pendidikan. Peristiwa penting

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Data

METODE PENELITIAN. Data Ukuran kebakaran yang luasannya kurang dari 1.21 km² akan dipresentasikan sebagai satu pixel dan yang lebih dari 1.21 km² akan dipresentasikan sebagai 2 pixel. Luas areal minimum yang mampu dideteksi sebagai

Lebih terperinci

Pemrosesan Data DEM. TKD416 Model Permukaan Digital. Andri Suprayogi 2009

Pemrosesan Data DEM. TKD416 Model Permukaan Digital. Andri Suprayogi 2009 Pemrosesan Data DEM TKD416 Model Permukaan Digital Andri Suprayogi 2009 Pendahuluan Proses pembuatan DEM pada dasarnya merupakan proses matematis terhadap data ketinggian yang diperoleh dari hasil pengukuran

Lebih terperinci

Resource : komputer, layanan, remote object, berkas, pemakai.

Resource : komputer, layanan, remote object, berkas, pemakai. 6. NAME SERVICE Pengenalan Pengaksesan resource pada sistem terdistribusi memerlukan: Nama resource (untuk pemanggilan). Alamat (lokasi resource tsb). Rute (bagaimana mencapai lokasi tsb). Resource : komputer,

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI DATA WAREHOUSE PADA PT. INERTIA UTAMA, DEXA GROUP (STUDI KASUS : FINANCE DAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT)

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI DATA WAREHOUSE PADA PT. INERTIA UTAMA, DEXA GROUP (STUDI KASUS : FINANCE DAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT) PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI DATA WAREHOUSE PADA PT. INERTIA UTAMA, DEXA GROUP (STUDI KASUS : FINANCE DAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT) SKRIPSI Oleh Rethia Marli 1100043612 Hendra Wijaya 1100043921 Erni Halim

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 ANALISIS DAN PROSES BISNIS YANG BERJALAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 ANALISIS DAN PROSES BISNIS YANG BERJALAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 ANALISIS DAN PROSES BISNIS YANG BERJALAN Proses pengelolaan surat yang sedang berjalan di Departemen Pengawasan Bank adalah 1. Dalam mengelola surat masih dengan manual

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III. 1. Analisa Sistem Yang Berjalan Analisa sistem dilakukan guna mengetahui gambaran umum sistem informasi geografis letak lokasi baliho di Kota Medan, yakni menganalisis

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI. waktu berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja, daftar atau tabel kegiatan

BAB III LANDASAN TEORI. waktu berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja, daftar atau tabel kegiatan BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Penjadwalan Pengertian jadwal menurut kamus besar bahasa Indonesia adalah pembagian waktu berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja, daftar atau tabel kegiatan atau rencana

Lebih terperinci

3.5 Arsitektur Data Warehouse Data Source Data Warehouse Surveilans Terpadu Penyakit (STP) kabupatenbantul

3.5 Arsitektur Data Warehouse Data Source Data Warehouse Surveilans Terpadu Penyakit (STP) kabupatenbantul DAFTAR ISI aman Judul... i aman Pengesahan... ii aman Pernyataan... iii aman Persembahan dan Motto... iv Kata Pengantar... v Abstrak... vi Abstract... vii Daftar Isi... viii Daftar Gambar... x Daftar Tabel...

Lebih terperinci

+++ BAB 1 PENDAHULUAN. dalam berbagai bidang. Perusahaan harus pandai dalam memanfaatkan sumber daya

+++ BAB 1 PENDAHULUAN. dalam berbagai bidang. Perusahaan harus pandai dalam memanfaatkan sumber daya +++ BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, peranan teknologi informasi sangat penting bagi banyak perusahaan dalam berbagai bidang. Perusahaan harus pandai dalam memanfaatkan sumber daya yang

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Latar Belakang

PENDAHULUAN. Latar Belakang Latar Belakang PENDAHULUAN Pada umumna data hotspot ang ada selama ini masih berupa data spasial ang belum cukup menimpan informasi temporal dan informasi tentang bagaimana suatu hotspot berevolusi. Berdasarkan

Lebih terperinci

Data Warehouse dan Decision Support System. Arif Basofi

Data Warehouse dan Decision Support System. Arif Basofi Data Warehouse dan Decision Support System Arif Basofi Referensi Data Warehouse, STMIK Global Informatika MDP. M. Syukri Mustafa,S.Si., MMSI, Sistem Basis Data II (Data Warehouse), 2008. Hanim MA, Data

Lebih terperinci

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam pengiriman barang, pemilihan jalur yang tepat sangat penting dalam meminimalkan biaya dan waktu pengiriman barang. Penggunaan teknologi dapat membantu

Lebih terperinci

Satu-satunya pioneer freeware Warnet Billing System Indonesia

Satu-satunya pioneer freeware Warnet Billing System Indonesia SCWBS 2002 PC SERVER Version 1.0 (Freeware Indonesia) Satu-satunya Warnet Billing System di Indonesia yang menyediakan begitu banyak fitur-fitur Advance, dan yang paling penting, adalah : Gratis!!! Kami

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PERPUSTAKAAN (STUDI KASUS: PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS BINADARMA PALEMBANG)

ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PERPUSTAKAAN (STUDI KASUS: PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS BINADARMA PALEMBANG) ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PERPUSTAKAAN (STUDI KASUS: PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS BINADARMA PALEMBANG) Andri 1), Baibul Tujni 2) 1,2) Program Studi Sistem Informasi Universitas Binadarma Jalan

Lebih terperinci

4 HASIL DAN PEMBAHASAN

4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP untuk tahapan praproses data, implementasi algoritme DIG dan pembangkitan metafile penyusun struktur digraf. Representasi

Lebih terperinci

Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy.

Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy. Chapter 7 Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan. Mahasiswa mampu melakukan perhitungan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Ada beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya yang menjadi acuan dalam penyusunan skripsi ini. Penelitian yang berjudul Using Geographical Information

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. perusahaan atau organisasi dalam menentukan kebijakan-kebijakan strategis

BAB I PENDAHULUAN. perusahaan atau organisasi dalam menentukan kebijakan-kebijakan strategis BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini informasi merupakan hal yang sangat penting bagi suatu perusahaan atau organisasi dalam menentukan kebijakan-kebijakan strategis perusahaan terkait dengan

Lebih terperinci