ANALISA PENGEMBANGAN STAR SCHEMA DATA WAREHOUSE PADA ONLINE SHOP GALIYA

Transkripsi

1 ANALISA PENGEMBANGAN STAR SCHEMA DATA WAREHOUSE PADA ONLINE SHOP GALIYA Dedi Iskandar 1), Fahmi Azizah 2), Rhedi Pratama 3) 1), 2) 3) Teknik Informatika STMIK Raharja Tangerang Jl Jend Sudirman No. 40 Modernland Cikokol - Tangerang, 15117Tlp iskandar@raharja.info 1), fahmiazizah123@raharja.info 2), rhedi.pratama@raharja.info 3) Abstrak Perkembangan di bidang teknologi informasi membuat banyak perusahaan dibidang retail mulai mengembangkan sistem administrasinya dengan menggunakan teknologi informasi. Proses pengelohan data dapat dilakukan diberbagai masing - masing departemen misalkan di database operasional, aplikasi operasional maupun teknologi data warehouse. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisa data penjuala, stok bahan jadi dan stok bahan baku di gudang. Dari analisa data tersebut dapat dibuat aplikasi data warehouse yang akan membantu dan mempermudah suatu kegiatan perencanaan, pengambilan keputusan dan evaluasi kerja dan dapat dilakukan lebih cepat. CV GALIYA sedang mengalami perkembangan yang pesat seiring dengan jumlah pesanan barang yang masuk, sehingga diperlukan analisa dan perancangan data warehouse untuk menanganinya. Metode analissi yang digunakan melalui wawancara pada pemilik usaha, selanjutnya kegiatan analisis data dilanjutkan dengan teknik data mining. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah fase pengembangan data warehouse. Sementara dalam penelitian ini model data warehouse yang digunakan pada suatu studi kasus Galiya dengan skema Star Schema yang mana memiliki struktur basis data lebih kompleks dari pada star schema. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan data warehouse untuk kebutuhan informasi sesuai dengan model data warehouse star schema sehingga dapat memberi dukungan informasi strategis dalam pengambilan keputusan operasional oleh pihak manajemen hotel. Selain itu, sistem informasi retail terintegrasi memberikan fasilitas kepada pihak eksekutif dalam pengambilan keputusan bisnis. Kata kunci: warehouse, star, schema, online. 1. Pendahuluan CV GALIYA merupakan sebuah usaha online shop yang mengkhususkan diri dalam pembuatan pakaian wanita. Awalnya usaha tersebut hanya usaha kecil-kecilan namun kini berkembang pesat seiring dengan pesanan barang yang meningkat. penjualan dan stok barang digudang yang selama ini dilakukan secara pembukuan manual, dirasakan stackholder kurang efektif dan memenuhi kebutuhan produksi dan pemasaran. Untuk mengoptimalkan data yang ada, data warehouse sangat tepat untuk digunakan dalam mengolah data perusahaan. yang disimpan dalam data warehouse bersifat historis sehingga dapat digunakan untuk perancanaan jangka panjang. Warehouse adalah sekumpulan data yang bersifat integrated, subject-oriented, time variant dan nonvolatile dalam mendukung keputusan manajemen. Menurut Inmon dalam bukunya yang berjudul Buiding Agar tujuan yang diinginkan dapat dicapai, maka dalam penelitian ini dirumuskan masalah: 1. Bagaimana langkah-langkah dalam merancang data warehouse pada CV GALIYA? 2. Bagaimana mengekstari data operasional kedalam data warehouse? Dari masalah tersebut di atas, maka dibuat scope penyelesaian yang membatasi pada analisis dan perancangan data warehouse yang meliputi : Pengolahan data terpusat pada data penjualan, stok barang dan stok bahan baku di gudang. Menurut Ponniah (2001, pp ), skema bintang (star schema ) adalah teknik dasar perancangan data untuk data warehouse. Struktur skema bintang adalah suatu struktur yang dapat dengan mudah dipahami dan digunakan oleh pengguna. Struktur tersebut mencerminkan bagaimana pengguna biasanya memandang ukuran-ukuran kritis mengikuti dimensidimensi bisnis yang ada. Dalam skema bintang tergambar dua jenis table, yaitu table dimensu dan table fakta. Kedua table tersebut mempunyai karakteristik sebagai berikut; a. Key tabel dimensi, merupakan primary key dari table dimensi yang mengidentifikasi setiap baris dalam tabel secara unik. b. Merupakan tabel yang lebar. Tabel dimensi memiliki jumlah kolom atau atribut yang banyak, oleh karena itu tabel dimensi bersifat lebar. c. Atribut berupa teks. Dalam tabel dimensi, jarang ditemukan nilai numerik untuk perhitungan, atribut umumnya berupa teks yang

2 merepresentasikan deskripsi tekstual dari komponen-komponen dalam dimensi bisnis. d. Atribut-atribut tidak berhubungan secara langsung. e. Tidak dinormalisasi. Untuk kinerja query yang efektif, paling baik jika query mengambil dari tabel dimensi dan langsung ke tabel fakta tanpa melalui tabel perantara yang akan terbentuk jika tabel dimensi dinormalisasi. f. Kemampuan drill-down dan roll-up. g. Jumlah record yang lebih sedikit. 2. Metodologi Metode perancangan data warehouse menurut Kimball yang meliputi 9 tahap yang dikenal dengan nine-step methodology (Connolly dan Begg, 2005:1187). Kesembilan tahap tersebut meliputi : 1. Pemilihan Proses Proses mengacu pada subjek masalah dari bagian data mart. mart yang akan dibangun hatus sesuai anggaran dan dapat menjawab masalah-masalah bisnis yang penting. Pemilihan proses ini dilakukan untuk memperjelas batasan mengenai data warehouse yang dibuat. 2. Pemilihan Grain Pemilihan grain berarti menentukan secara tepat apa yang dipresentasikan oleh record pada tabel fakta. 3. Identifikasi Dari Penyampaian Dimensi Pada tahap ini dilakukan penyesuaian dimensi dan grain yang ditampilkan dalam bentuk matriks. 4. Pemilihan Fakta Grain dari tabel fakta menentukan fakta yang bisa digunakan. 5. Penyimpanan Pre-Calculation di Tabel Fakta Setelah fakta-fakta dipilih, maka dilakukan pengkajian ulang untuk menentukan apakah ada fakta-fakta yang dapat diterapkan untuk kalkulasi awal. 6. Memastikan Tabel Dimensi Dalam tahap ini, kembali pada tabel dimensi dan menambahkan gambaran teks terhadap dimensi yang memungkinkan. Gambaran teks harus mudah digunakan dan dimenerti oleh user. 7. Pemilihan Durasi base Pemilihan durasi data histori yang dimiliki oleh rumah sakit dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan informasi. Umumnya semakin banyak data yang dipindahkan ke dalam datawarehouse semakin lengkap pula informasi yang bisa dihasilkan. Perlu diperhatikan pula tingkat durasi yang dimiliki oleh data histori dengan memperhatikan isi dan format data yang ada. Jangan sampai data yang dipindahkan merupakan data sampah yang tidak bermanfaat sama sekali. 8. Melacak Perubahan Dari Dimensi Secara Perlahan Mengamati perubahan dari dimensi pada tabel dimensi dapat dilakukan dengan tiga cara, yaitu mengganti secara langsung pada tabel dimensi, membentuk record baru untuk setiap perubahan baru dan perubahan data yang membentuk kolom baru yang berbeda. 9. Penentuan Prioritas dan Model Query Mempertimbangkan pengaruh dari rancangan fisik, seperti penyortiran urutan tabel fakta pada disk dan keberadaan dari penyimpanan awal ringkasan (summaries) atau penjumlahan (aggregate). 3. Pembahasan Dalam perancangan data warehouse di CV. GALIYA menggunakan arsitektur Enterprise Warehouse Architecture untuk arsitektur data warehousenya. Arsitektur ini mengumpulkan beberapa sumber yang terpisah kedalam suatu wadah sehingga memudahkan proses loading ke data mart untuk di proses lebih lanjut. Tools yang digunakan untuk perancangan adalah Microsoft SQL Server SQL Server adalah sebuah DBMS (base Management System) yang dibuat oleh Microsoft untuk ikut dalam persaingan dunia pengolahan data menyusul seperti Oracle dan IBM. Sources adalah sumber data yang akan menjadi bahan untuk digunakan dalam pembuatan suatu data warehouse. Sumber data yang digunakan ialah file-file data penjualan, stok barang jadi dan stok bahan baku dalam bentuk excel. Extract, dilakukan untuk mengubah data kedalam suatu format yang berguna untuk proses transformasi. Pada dasarnya proses extrasi adalah proses penguraian dari data yang di extract untuk mendapatkan struktur atau pola yang diharapkan agar data dapat di masukkan ke dalam data warehouse. Proses ekstraksi ini dapat dilakukan di egration Service Project pada SQL Server Bussines ellegence Development Studio. Dalam pembuatan data warehouse pada CV GALIYA, metode peracangan data warehouse yang digunakan didasarkan pada metodologi sembilan tahap (Connolly dan Begg, 2005: 1187) : 1. Pemilihan Proses Berdasarkan ruang lingkup pembahasan, maka beberapa proses yang akan digunakan dalam data warehouse antara lain sebagai berikut : Proses ini dimuali dari masuknya suatu bahan baku sampai keluar gudang untuk proses produksi. -data yang digunakan seperti, tanggal masuk bahan baku, jenis bahan baku, kuantiti, supplier, tanggal keluar bahan baku untuk masuk produksi. b. Stok Barang Jadi Proses ini dimaulai dari masuknya barang jadi yang siap dijual setelah selesai proses produksi. -data yang dihunakan seperti: tanggal masuk barang jadi, kuantiti, nama barang, kode barang, tanggal barang keluar untuk dijual.

3 Proses ini dimulai dari pemesanan barang oleh customer sampai dikirimnya pesanan tersebut. -data yang di gunakan seperti : purchase order, transaksi pembayaran, tanggal kirim barang. Kode Brng Harga 2. Pemilihan Grain Grain merupakan proses untuk menentukan apa yang di gambarkan oleh record di dalam fact table. Berikut adalah ggrain yang ada di perancangan data warehouse CV GALIYA : dilakukan meliputi kuantiti berdasarkan jenis bahan baku. b. Stok Barang Jadi di Gudang dilakukan meliputi kuantiti berdasarkan nama atau kode barang. dilakukan meliputi jumlah penjualan berdasarkan nama atau kode barang. Gambar 1: Star Schema Online Shop 4. Pemilihan Fact Table 3. Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi a. Stok Bahan Baku Pada tahap ini dilakukan identifikasi dan Tipe penyesuaian yang terkait dengan fact table yang Nm_BB VarChar di tampilkan dalam bentuk matriks. Berikut dimensi yang dipilih dari masing-masing fact Id_Supplier table : Nm_Supp VarChar Dimensi yang digunakan dalam analisis stok bahan baku adalah dimensi waktu, nama barang, supplier. b. Stok Barang Jadi Tipe Id_BJ Nm_BJ Varchar Grain Jumlah bahan Dimensi baku yg tersedia di gudang Nama BB Supplier Tipe Id_BJ b. Stok Barang Jadi di Gudang Nm_BJ Varchar Dimensi yang digunakan adalah dimensi waktu, nama barang jadi, kode barang jadi. Price Grain Jumlah Barang Id_Cust Dimensi Jadi di gudang Nama BJ 5. Penyimpanan Prekalkulasi di Fact Table Kode BJ Dalam fact table terdapat data yang merupakan kalkulasi awal. Hasil dari kalkulasi awal ini disimpan dalam fact tabel. Dimensi yang digunakan adalah dimensi nama barang, kode barang, waktu, harga BJ. Grain Jumlah penjualan Dimensi Barang Jadi Nama Brng a. Fact Stok Bahan Baku Kalkulasi fact bahan baku adalah jumlah kuantiti dari setiap bahan baku yang ada di gudang bernilai 1 (satu) untuk setiap record pada fact table stok bahan baku.

4 b. Fact Stok Barang Jadi Kalkulasi fact barang jadi adalah jumlah kuantiti dari setiap barang jadi yang ada di gudang bernilai 1 (satu) untuk setiap record pada fact table stok barang jadi. Kalkulasi fact Penjualan adalah jumlah kuantiti dari setiap barang yang akan dijual, nilainya berdasarkan jumlah pesanan dari customer. 6. Penentuan Tabel Dimensi Kembali pada tabel dimensi dalam ini ditambahkan gambaran teks terhadap dimensi yang memungkinkan. Gambaran teks harus mudah digunakan dan dimengerti oleh user. CVGALI YADB OLT P GALI YA Thn 8. Pelacakan Perubahan dari Dimensi Secara Perlahan Atribut dari tabel tidak selamanya memiliki nilai yang tetap atau bersifat relative statis oleh karena itu perlu dilakukan update jika perlu untuk menjaga konsistensi dan keakuratan data. Dimensi-dimensi yang kemungkinan berubah, sebagai berikut, Nama Dimensi Dim_Price Atribut yg mungkin akan berubah Harga jual Dimensi Field Keterangan Day of month, jumlah bahan Month of baku masuk, year, barang jadi year dan penjualan per tanggal, perbulan atau per tahun. Supplier Id_Supp, Nm_Supp, jumlah Address, supplier yang Phone menyediakan Stok Baku Stok Jadi Customer Bahan Bahan Nm Warehous e Id_BB, Nm_BB Id_BJ, Nm_BJ, Id_Cust, Nm_Cust b ase base sejak tahun bahan baku, jumlah bahan baku yang ada di gudang jumlah Barang Jadi yang ada di gudang, penjualan per customer, 7. Pemilihan Durasi base Durasi dari data pada CV GALIYA yang dimasukkan ke dalam data warehouse sebagai berikut, yg masuk ke Wareh ouse dalam Wareh ouse Pada tahapan ini terdapat tiga tipe dasar dalam melakukan perubahan dari dimensi secara perlahan (slowly changing dimensions), pertama, penulisan ulang terhadap atribut dimensi (overwrite). Contoh, jika ada kenaikan harga jual maka dibuat record baru sehingga data lama masih tetap ada. Cara selanjutnya yaitu membuat kolom baru yang berbeda sehingga data yang lama tidak terhapus. Dalam pembuatan data warehouse CV GALIYA menggunakann cara pembuatan record baru. 9. Penentuan Prioritas Query Dalam tahap terakhir ini, dilakukan pengaruh terhadap perancangan fiscal, seperti keberadaan dari ringkasan (summaries) dan penjumlahan (aggregate). Dalam perancanga data warehouse, kapasitas media penyimpanan merupakan salah satu aspek yang perlu dipertimbangkan. 4. Kesimpulan Kesimpulan yang dapat ditarik penulis dari perancangan data warehouse CV GALIYA, dataware house ini dapat dipergunakan untuk menganalisa data stok bahan baku, stok bahan jadi dan jumlah penjualan dan juga menganalisa perkembangan usaha di tiap periode waktu yang bermanfaat untuk manajemen dalam mengambil keputusan. Daftar Pustaka [1] Inmon, W.H. (2005), Building the Warehouse, 4th Edition. Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana. [2] Meta, Jemakmun dan Suryanto. (2013), Dan Perancangan Warehouse Rumah Sakit Umum Daerah Palembang BARI. Jurnal. Fakultas Teknik Informatika Ilmu Komputer Universitas Bina Darma, Palembang. [3] Connolly, Thomas M. and Carolyn E. Begg. (2005), base Systems : A Practical Approach to Design, Implementation, and Management, 4th Edition, Addison Wesley, Longman Inc., USA. [4] Connolly, Thomas dan Carolyn Begg.(2005). base Systems : A Practical Approach to Design, Implementation, And

5 Management, 4 th Edition. Addison Wesley Publishing Company Inc., California. [5] Inmon, W.H. (2005). Building warehouse, 4 th Edition. John Wiley& Sons, Canada. [6] Lane, Paul. (2002). Oracle91 Warehousing Guide. Oracle Corporation. Biodata Penulis Dedi Iskandar, memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom), Jurusan Teknik Informatika Bina Darma Palembang, lulus tahun Sebagai pengajar di STMIK Raharja Tangerang. Saat ini sedang aktif menempuh gelar Magister Komputer (M.Kom) Program Pasca Sarjana Magister Teknik Informatika STMIK Raharja.. Fahmi Azizah, mahasiswa tingkat 7 Jurusan Sistem Informasi STMIK Raharja Tangerang, konsentrasi Sistem Informasi Management, sedang mengambil mata kuliah Perancangan Sistem dan Warehouse. Rhedi Pratama, mahasiswa tingkat 7 Jurusan Sistem Informasi STMIK Raharja Tangerang, konsentrasi Sistem Informasi Management, sedang mengambil mata kuliah Perancangan Sistem dan Warehouse.