PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PT. CENTRA INTI PRATAMA

Transkripsi

1 PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PT. CENTRA INTI PRATAMA Steven Tandri Wijaya Jurusan Sistem Informasi, School of Information Systems, Universitas Bina Nusantara Jl. K.H. Syahdan No. 9, Kemanggisan/Palmerah, Jakarta Barat steven_tandry@yahoo.com Tomy Winata Salim Jurusan Sistem Informasi, School of Information Systems, Universitas Bina Nusantara Jl. K.H. Syahdan No. 9, Kemanggisan/Palmerah, Jakarta Barat sun_b0y@yahoo.com Kevin Ang Jurusan Sistem Informasi, School of Information Systems, Universitas Bina Nusantara Jl. K.H. Syahdan No. 9, Kemanggisan/Palmerah, Jakarta Barat kevin.ang@msn.com Sugijanto Jurusan Sistem Informasi, School of Information Systems, Universitas Bina Nusantara Jl. K.H. Syahdan No. 9, Kemanggisan/Palmerah, Jakarta Barat ABSTRAK Tujuan penelitian, ialah untuk membantu bagian eksekutif dari PT. Centra Inti Pratama dalam mengambil keputusan untuk kedepannya dengan melihat informasi yang tersedia didalam data warehouse mengenai pembelian, persediaan dan penjualan perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah nine step methodology. Hasil yang dicapai adalah pihak eksekutif akan lebih mudah dalam membuat sebuah keputusan dengan melihat informasi yang diberikan dalam bentuk grafik dimana informasi yang disajikan merupakan informasi yang didapat dari beberapa database yang dimiliki perusahaan karena sebelumnya pihak eksekutif dalam membuat keputusan harus melihat dari laporanlaporan yang cukup banyak dan terpisah. Simpulan dengan menggunakan data warehouse, maka dapat menyajikan informasi yang lebih tepat dan mudah dimengerti kepada para eksekutif yang mengambil keputusan. Dengan melihat data warehouse, maka para eksekutif dalam mengambil keputusan dapat melihat dari berbagai sisi sesuai dengan kebutuhan informasi yang dibutuhkan. Kata Kunci : data warehouse, pembelian, penjualan, persediaan

2 PENDAHULUAN Dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat, teknologi-teknologi itu pun berkembang sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan oleh berbagai pihak termasuk organisasi. Hal ini membuat banyak organisasi yang dalam mendapatkan informasinya ingin yang cepat dan akurat. Dimana informasi yang dimaksud berasal dari data yang dimiliki perusahaan yang diolah sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Ketersediaan informasi yang cepat dan akurat tersebut menjadikan salah satu faktor yang membuat suatu perusahaan dapat lebih unggul dibandingkan dengan perusahaan yang lainnya. Hal ini disebabkan dengan adanya ketersediaan informasi yang cepat dan akurat yang dapat membuat pihak perusahaan lebih cepat, tepat dan akurat dalam mengambil suatu keputusan. Dalam pengambilan suatu keputusan, pihak eksekutif perusahaan memerlukan informasi yang ditampilkan dengan jelas dan mudah dimengerti yang disajikan sesuai dengan kebutuhan dari para eksekutif yang mengambil suatu keputusan dalam suatu perusahaan Data warehouse merupakan salah satu bentuk dari perkembangan teknologi informasi yang sekarang ini banyak sekali digunakan oleh perusahaanperusahaan. Dengan data warehouse berbagai data-data yang diperlukan oleh perusahaan seperti database transaksi yang dimiliki oleh perusahaan, diintegrasikan ke dalam sebuah media penyimpanan dan menghasilkan laporan multidimensional bagi penggunanya. Melalui laporan ini akan dibentuk model data warehouse yang akan membantu para eksekutif dalam mengambil keputusan melalui data-data yang berbentuk laporan dalam tabel maupun grafik yang akan mempermudah pemahaman para eksekutif dalam mengenal isi laporan. METODE PENELITIAN Metode yang digunakan untuk mendukung pelaksanaan penelitian ini, terdiri dari dua jenis metode, yaitu : a. Metode Analisis 1. Observasi atau Penelitian Lapangan Dengan melakukan observasi terhadap PT. Centra Inti Pratama, diperoleh informasi langsung dari pihak terkait yang berhubungan dengan perancangan data warehouse. Dengan melakukan observasi terhadap PT. Centra Inti Pratama, diperoleh informasi langsung dari pihak terkait yang berhubungan dengan perancangan data warehouse yang akan dibuat 2. Wawancara Wawancara yang dilakukan terhadap pihak perusahaan untuk menganalisis kebutuhan sistem data warehouse yang diinginkan. Wawancara juga dilakukan untuk memperoleh informasi mengenai proses-proses yang terjadi didalam PT. Centra Inti Pratama, kebutuhan user, beserta dengan permasalahan yang dihadapi oleh PT. Centra Inti Pratama. b. Metode Perancangan Metode perancangan yang digunakan adalah 9 step metdohology milik Kimball yang dikutip oleh Connolly, yaitu pemilihan proses, pemilihan grain identifikasi dan penyesuaian dimensi, pemilihan fakta, menyimpan pre-calculation pada tabel fakta, melengkapi tabel dimensi, pemilihan durasi basis data, melacak perubahan dari dimensi secara perlahan, menentukan prioritas dan mode dari query. HASIL DAN BAHASAN Untuk merancang data warehouse dibutuhkan komponen utama yang saling terhubung satu sama lain, komponen tersebut adalah : a. Sumber data

3 Sumber data dari data warehouse PT. Centra Inti Pratama berasal dari data-data yang terdapat pada tabel master dan transaksi. Untuk lebih spesifiknya, sumber data yang digunakan dibagi menjadi dua sumber, yakni : 1. Sumber data internal Sumber data ini diambil dari kegiatan sehari-hari perusahaan atau kegiatan operasional yang dilakukan oleh perusahaan menyangkut dengan proses pembelian, persediaan, dan penjualan 2. Sumber data eksternal Sumber data ini berasal dari luar perusahaan, di mana data yang diperoleh masih sangat terbatas dan sulit untuk ditelusuri lebih lanjut. Contoh data eksternal adalah data mengenai penjualan dari perusahaan yang sejenis atau data supplier. b. Transformasi Data Transformasi data digunakan untuk memindahkan data ke dalam data warehouse. Pada PT. Centra Inti Pratama, data-data yang akan dilakukan transformasi adalah data yang berkaitan dengan proses pembelian, persediaan, dan penjualan. Hasil dari transformasi data adalah data yang konsisten dan memiliki integritas tinggi, sehingga data-data tersebut bersifat akurat, tepat, dan terpercaya. c. Data Warehouse Komponen data warehouse merupakan tempat dimana data-data yang telah tersaring kemudian dikumpulkan untuk digunakan sebagai sumber dalam melakukan analisis terhadap laporan pembelian, persediaan, dan penjualan oleh para eksekutif. d. OLAP OLAP memudahkan user untuk menganalisis data. Karena OLAP berbentuk multidimensional, user dapat menganalisis data dari sudut pandang yang berbeda-beda dari berbagai dimensi. e. User User bertindak sebagai pemakai data warehouse, mereka menggunakan dan mengakses data yang terdapat di data warehouse melalui interface aplikasi yang sebelumnya telah dibuat. Dengan data warehouse, user dapat memperoleh data lebih cepat dan mudah untuk keperluan analisis dalam proses pembelian, persediaan, dan penjualan. f. Front-End Tools Front end tools adalah komponen yang bertindak sebagai penghubung antara data warehouse dengan user. Kegunaan komponen ini adalah untuk mempermudah user dalam mengakses data yang diperluka dalam pembuatan laporan. Tahapan Perancangan Data Warehouse Berikut ini adalah tahapan-tahapan yang dilalui dalam perancangan data warehouse pada PT. Centra Inti Pratama : 1. Memilih Proses Berdasarkan dari hasil analisis yang telah dilakukan, maka ditemukan 3 proses yang akan digunakan dalam data warehouse adalah pembelian, persediaan, dan penjualan. 2. Memilih Grain Grain dalah data dari calon fakta yang dapat dianalisis. Pemilihan grain berarti memutuskan apa yang akan direpresentasikan oleh record dari tabel fakta. Berikut merupakan grain yang diambil, yaitu : Pembelian Pada proses pembelian, analisis yang dapat dilakukan adalah produk yang paling banyak dibeli, jenis produk yang paling sering dibeli, supplier yang paling banyak membeli produk, jumlah pembelian produk, total pembelian dan rata-rata pembelian yang dapat dilihat berdasarkan supplier, produk, jenis produk, waktu, karyawan, dan kota. Persediaan

4 Pada persediaan, analisis yang dapat dilakukan adalah jumlah produk awal, jumlah produk keluar, jumlah produk masuk dan jumlah produk akhir berdasarkan produk, jenis produk dan waktu. Penjualan Pada proses penjualan, analisis yang dapat dilakukan adalah produk yang paling banyak terjual, jenis produk yang paling banyak terjual, customer yang paling banyak membeli produk, kota customer yang paling banyak membeli, jumlah penjualan produk, total penjualan dan rata-rata penjualan yang dapat dilihat berdasarkan produk, jenis produk, customer, waktu, karyawan, dan kota. 3. Identifikasi dan Membuat Dimensi yang Sesuai Untuk dimensi yang sesuai, dimensi yang dipilih adalah dimensi waktu, produk, jenis produk, karyawan, supplier, kota dan customer. Berikut ini adalah dimensi yang dipilih untuk masingmasing proses bisnis adalah : Pembelian Tabel 1 Grain vs Dimensi pada analisis Pembelian Dimensi Waktu Grain yang paling banyak dibeli X X Jenis Jenis yang paling sering dibeli X X Supplier Supplier yang paling sering dibeli X X Jumlah Beli X X X X X X Jumlah Retur Beli X X X X X X Total Pembelian X X X X X X Karyawan Kota Persediaan Tabel 2 Grain vs Dimensi pada analisis Persediaan Grain Dimensi Waktu Jenis Jumlah Awal X X X Jumlah Masuk X X X Jumlah Keluar X X X Jumlah Akhir X X X Penjualan Tabel 3 Grain vs Dimensi pada analisis Penjualan

5 Grain Dimensi Waktu Jenis paling banyak dijual X X Jenis paling banyak dijual X X Customer yang paling banyak membeli X X Kota customer yang sering membeli X X Jumlah Jual X X X X X Jumlah Retur Jual X X X X X X Total Penjualan X X X X X X Customer Karyawan Kota 4. Memilih Fakta Pada tahap ini dilakukan pemilihan fakta. Dari setiap fakta terdapat data yang dapat dihitung. Selanjutnya fakta-fakta tersebut akan ditampilkan dalam bentuk laporan, diagram ataupun grafik. Berikut fakta-fakta Berikut adalah beberapa fakta yang dipilih : Pembelian meliputi produk yang paling sering dibeli, Jenis yang paling sering dibeli, supplier yang paling banyak dibeli, jumlah produk yang dibeli, retur pembelian barang, total pembelian. Persediaan meliputi jumlah produk awal, jumlah produk yang masuk, jumlah produk yang keluar, jumlah produk akhir. Penjualan meliputi produk yang paling banyak terjual, jenis produk yang paling banyak terjual, customer yang paling banyak membeli, jumlah produk yang dijual, retur penjualan barang, kota customer yang banyak dilakukan penjualan, total penjualan. 5. Menentukan data pre-kalkukasi dari tabel fakta Fakta-fakta hasil kalkulasi yang digunakan adalah sebagai berikut : Tabel 4 Pre Kalkukasi Tabel Fakta Fakta Atribut Pre-Kalkukasi Pembelian Jumlah Beli SUM (Qty) Jumlah Retur Beli SUM (ReturPembelian) Total Pembelian SUM (Qty * Harga Beli) Persediaan Jumlah Awal SUM (Jumlah Awal) Jumlah Keluar SUM (Jumlah Keluar) Jumlah Masuk SUM (Jumlah Masuk) Jumlah Akhir SUM (Jumlah Akhir) Penjualan Jumlah Jual SUM (Qty) Jumlah Retur Jual SUM (ReturPenjualan) Total Penjualan SUM (Qty * Harga Jual) 6. Melengkapi Tabel Dimensi Tabel dimensi yang digunakan pada data warehouse adalah sebagai berikut : Tabel 5 Tabel Dimensi

6 Dimensi Field Deskripsi Waktu Bulan Laporan dapat dilihat Kuartal berdasarkan bulan, kuartal, Tahun tahun. Kd Laporan dapat dilihat Nama berdasarkan kode produk dan nama produk. Jenis KdJenis Laporan dapat dilihat Jenis Ukuran berdasarkan kode jenis produk, jenis produk, dan ukuran. Karyawan KdKaryawan Laporan dapat dilihat NamaKaryawan berdasarkan kode karyawan dan nama karyawan. Supplier KdSupplier Laporan dapat dilihat NamaSupplier berdasarkan kode supplier dan nama supplier. Customer KdCustomer Laporan dapat dilihat NamaCustomer berdasarkan kode customer dan nama customer. Kota KdKota Laporan dapat dilihat NamaKota berdasarkan kode kota dan nama kota. 7. Memilih durasi basis data Durasi yang digunakan adalah : Tabel 6 Durasi Basis Data Database PT.Centra Inti Pratama Database ada sejak Data yang masuk Data dalam Data tahun Data Warehouse Warehouse Tahun 8. Melacak dimensi yang berubah secara perlahan Yang dilakukan pada proses ini adalah mengamati perubahan data dimensi dari tabel dimensi. Terdapat 3 cara untuk menangani perubahan data dalam data warehouse, yaitu mengganti secara langsung pada tabel dimensi, membentuk record baru untuk setiap perubahan baru, dan perubahan data yang membentuk kolom baru yang berbeda. Dari ketiga jenis itu, kami memilih untuk membuat record baru pada tabel dimensi sehingga data yang lama masih bisa dilihat kembali jika diperlukan. 9. Menentukan prioritas dan mode dari query Dalam tahap ini dibahas mengenai proses ETL (extract, transform, and loading), backup yang dilakukan secara berkala, dan analisis kapasitas media penyimpanan data. Analisis Pengguna Data Warehouse Tabel 7 User Data Warehouse User Komisaris Utama, Direktur, dan General Manager Informasi Informasi digunakan untuk menganalisis perencanaan pembukaan cabang baru perusahaan.

7 Informasi digunakan untuk menganalisis keuntungan dari perusahaan Proses ETL Tabel 8 Proses ETL Pelaku ETL Periode Keterangan IT Outsourcing 1 bulan sekali Dilakukan tiap akhir bulan dan malam hari, setiap akhir jam pulang kantor. Backup Tabel 9 Proses Backup Pelaku Backup Periode Keterangan IT Outsourcing 1 minggu sekali Dilakukan tiap akhir minggu dan malam hari, setiap akhir jam pulang kantor. Analisis Media Penyimpanan Transaksi yang terjadi pada OLTP mempengaruhi pertumbuhan data secara terus menerus. Oleh karena itu, diperlukan analisis kapasitas media penyimpanan yang mampu menampung pertumbuhan data secara terus-menerus selama beberapa tahun ke depan. Rancangan Skema Bintang Penggunaan skema bintang ini dipilih karena bentuk skema ini mudah dipahami dan digunakan. Skema bintang yang dihasilkan adalah sebagai berikut : Gambar 1 Skema Bintang Pembelian Gambar 2 Skema Bintang Persediaan

8 Gambar 3 Skema Bintang Penjualan Rencana Implementasi Agar perancangan data warehouse ini dapat berjalan dengan lancar, diperlukan kebutuhan spesifikasi terhadap hardware dan software. Berikut spesifikasi yang disarankan, Server : 2 GB RAM, HardDisk 200 GB, Intel Pentium Core 2 Duo 2.40 Ghz, Client : 1 GB RAM, HardDisk 80 GB, Intel Pentium Ghz, Software yang dibutuhkan untuk server: Windows Server 2008, Microsoft SQL Server 2008, Microsoft SQL Server Management Studio, Microsoft SQL Server Integrated Studio, Microsoft.NET Framework 4, serta untuk client adalah Microsoft Windows XP dan Web Browser. SIMPULAN DAN SARAN Setelah melakukan analisis dan perancangan data warehouse ini, kesimpulan yang dapat ditarik diantaranya adalah : 1. Demgan data warehouse yang dirancang mempermudah dalam melakukan pencarian data yang bersifat historis karena data operasional yang dimiliki perusahaan dan data warehouse ini menghasilkan suatu informasi yang konsisten dan terintegrasi untuk keperluan analisis jangka panjang. 2. Dengan aplikasi data warehouse ini dapat membantu Top Manajemen perusahaan dalam memperoleh informasi sesuai dengan informasi yang diinginkan dan dapat memberikan ringkasan informasi yang tidak rinci ataupun ringkasan informasi yang rinci dalam bentuk grafik dan chart. 3. Data Warehouse menjadikan data yang dimiliki oleh perusahaan yang tidak terintegrasi menjadi terintegrasi sehingga memudahkan para eksekutif dalam mencari data sesuai dnegan data yang dibutuhkan. 4. Data-data pada skripsi ini merupakan data yang bersifat dummy oleh karena itu pengukuran grafik tidak dapat dilakukan secara tepat. Dari perancangan data warehouse yang dilakukan, adapun saran-saran yang selayaknya diperhatikan agar implementasi data warehouse pada dapat berjalan dengan lancar, yaitu sebagai berikut : 1. Diperlukan pemeliharan (maintenance) data warehouse secara teratur dalam jangka tertentu, terutama data dan peningkatan hardware agar data warehouse dapat di gunakan secara optimal. 2. Dalam analisa dan perancangan data warehouse ini yang masih menggunakan data dummy maka penulis tidak dapat menganalisis seluruh database operasional, maka di sarankan untuk menggunkan data aktual dalam analisis lebih lanjut sehingga memungkinkan untuk mendapatkan hasil yang optimal 3. Karena data warehouse memberikan data kota yang paling banyak melakukan pembelian dari perusahaan PT. Centra Inti Pratama, maka dapat diketahui lokasi ynag tepat untuk membangun cabang perusahaan baru.

9 REFERENSI Al-Debei, M. M. (2011). Data Warehouse as a Backbone for Business Intelligence:. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, 158. Arens, & Loebbecke. (2003). Auditing Pendekatan Terpadu. Jakarta: Salemba Empat. Assauri, S. (2008). Manajemen si dan Operasi. Jakarta: Lembaga Penerbit FE-UI. Chitale, A., & Gupta, R. (2007). Materials Management: Text And Cases. New Delhi: Prentice-Hall of India Pvt.Ltd. Connolly, T., & Begg, C. (2005). Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. Harlow: Addison Wesley. Inmon, W. H. (2005). Building the Data Warehouse (4th ed.). Indianapolis: Wiley Publishing Inc,. Kimball, R., & Ross, M. (2002). The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. John Wiley and Sons, Inc. Kotler, P., & Keller, K. L. (2006). Marketing Management (12th ed.). New York: Prentice Hall. Loshin, D. (2003). Business Intelligence: The Savvy Manager's Guide (The Savvy Manager's Guides). California: Elsevier. Mulyadi. (2008). Sistem Akuntansi. Jakarta: Salemba Empat. O'Brien, J. (2005). Introduction to Information Systems (12th ed.). New York: McGraw-Hill. Oktavia, T. (2011). PERANCANGAN MODEL DATA WAREHOUSE DALAM. Seminar Nasional Informatika 2011, 95. Patel, A..., & Patel, J. M. (2012). DATA MODELING TECHNIQUES FOR DATA WAREHOUSE. International Journal of Multidisciplinary Research, 242. Reeves, L. (2009). A Manager's Guide to Data Warehousing. Indianapolis: Wiley Publishing. Saptadi, N. T., & Lisangan, E. A. (2010). Perancangan Data Warehouse Pengolahan Persediaan Buku PT. GRAMEDIA ASRI MEDIA MAKASSAR. Seminar dan Call For Paper Munas Aptikom, 83. Singh, A., D.C.Upadhaya, D., & Yadav, H. (2011). IFRSA INTERNATIONAL JOURNAL OF DATAWAREHOUSING AND MINING. Data Warehouse Processes: An Multidimensional Meta Modeling Framework, 1, 1. Turban, E., McLean, E., & Wetherbe, J. (2004). Information Technology for Management: Transforming Organizations in the Digital Economy. Wiley Publishing Inc.,. Turban, E., Potter, R. E., & Rainer, R. K. (2004). Introduction to Information Technology (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons Canada, Ltd. Ukas, M. (2006). Manajemen. Bandung: Aghini. Vercellis, C. (2009). Business Intelligence : Data Mining and Optimization for Decision Making. Chichester: John Wiley & Sons Ltd. Wild, J. J., Subramanyam, K. R., & Halsey, R. F. (2003). Financial Statement Analysis (8th ed.). New York: Mcgraw-Hill. RIWAYAT PENULIS Steven Tandri Wijaya lahir di kota Jambi pada 30 September Penulis menamatkan pendidikan S1 di Bina Nusantara dalam bidang Sistem Informasi pada 2013 Tomy Winata Salim lahir di kota Pekanbaru pada 19 Januari Penulis menamatkan pendidikan S1 di Bina Nusantara dalam bidang Sistem Informasi pada 2013 Kevin Ang lahir di kota Solo pada 27 Maret Penulis menamatkan pendidikan S1 di Bina Nusantara dalam bidang Sistem Informasi pada 2013