Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: X
|
|
- Ivan Pranata
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: X Vol. 1, No. 11, November 2017, hlm Optimasi Scheduling untuk Proses Extract, Transform, Load (ETL) pada Data Warehouse Menggunakan Metode Round Robin Data Partitioning (Studi Kasus: Universitas XYZ) Agung Yudha Berliantara 1, Satrio Agung Wicaksono 2, Aryo Pinandito 3 Program Studi Sistem Informasi, 1 agung.berliantara@gmail.com, 2 satrio.agung@ub.ac.id, 3 aryo.pinandito@gmail.com Abstrak Data yang ada di dalam data warehouse dapat diambil dari banyak sumber melalui proses ETL (extract, transform, dan load). Proses scheduling pada ETL data warehouse adalah proses yang harus dilalui untuk pembentukan data warehouse. Masalah yang muncul ketika melakukan proses scheduling untuk proses ETL contohnya, untuk melakukan proses ETL dalam memproses data yang sangat besar akan dibutuhkan time cost yang sangat besar pula. Apabila tidak ditangani dengan baik, maka kemungkinan akan membutuhkan waktu yang sangat lama untuk eksekusi hingga ketidakkonsistenan data. Proses ETL dengan cara konvensional (tidak menggunakan metode Round-Robin) akan diujikan dan dibandingkan dengan proses ETL yang menggunakan metode Round-Robin untuk mendapatkan hasil uji coba pada penelitian ini. Perbedaan dari kedua proses ini terdapat pada jumlah tabel partisi yang digunakan dalam proses ETL. Pada proses ETL metode Round-robin, tabel target akan dibagi (dipartisi) menjadi beberapa bagian, sedangkan untuk cara yang konvensional tidak diperlukan pembagian tabel target (partisi). Setelah uji coba selesai, ditemukan perbedaan dari kedua metode tersebut dalam segi waktu eksekusi. Melalui percobaan tersebut, diperoleh kesimpulan bahwa metode Round-robin memberikan waktu eksekusi yang lebih efisien hingga 60,1% tergantung dari jumlah data dan banyaknya partisi yang digunakan. Kata kunci: optimasi, ETL, scheduling, Round-Robin Abstract The data in the data warehouse can be extracted from many sources through the ETL (extract, transform, and load) processes. The scheduling process in ETL data warehouse is a process that must be passed for the establishment of data warehouse. Problems that arise when performing the scheduling process for the ETL process are to perform the ETL process for very large data, it will require a very large time cost as well. If it is not handled properly, it will probably take a very long time for execution and inconsistency data. The ETL process in the conventional way (not using the Round-Robin method) will be tested and compared with the ETL process using the Round-Robin method to obtain test results for this research. The difference between these two processes is the number of partition tables used in the ETL process. In the ETL process of the Round-robin method, the table target will be partitioned into sections, whereas for the conventional way there is no need to partitioning the table target. After the trial is complete, the difference between the two methods is found in terms of execution time. Through the experiment, it is concluded that the Round-robin method gives a more efficient execution time up to 60,1% depending on the amount of data and the number of partitions used. Keywords: optimization, ETL, scheduling, Round-robin 1. PENDAHULUAN Dalam perkembangan teknologi pesat seperti saat ini, berbagai macam bentuk teknologi masuk ke dalam berbagai macam bidang kehidupan. Terutama pada teknologi basis data. Ada banyak Universitas ternama di Indonesia, dan Universitas XYZ menerapkan teknologi data warehouse. Universitas XYZ memprioritaskan banyak hal dalam proses bisnisnya. Sehingga salah satu kebutuhan utama bagi Universitas XYZ yaitu analisis data akademik mahasiswa yang meliputi sebaran Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya 1358
2 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 1359 IPK, pemasukan fakultas setiap semester, dan hasil kuesioner mahasiswa setiap semester. Berdasarkan website resmi Universitas XYZ sampai dengan Januari 2015, Universitas XYZ memiliki total mahasiswa aktif dari jenjang-jenjang yang tersebar di 15 fakultas (Universitas XYZ, Maret 2016). Contoh dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa data yang dimiliki Universitas XYZ sangat banyak. Karena data Universitas XYZ memiliki jumlah yang sangat banyak, dan ketika akan melakukan analisis pada data tersebut maka akan dibutuhkan sumber daya yang sangat besar. Agar data yang jumlahnya sangat banyak tersebut dapat diolah dan akhirnya menyediakan informasi yang bermanfaat, diperlukanlah tools yang berfungsi untuk mengumpulkan seluruh data dari banyak sumber sehingga hasilnya nanti dapat digunakan untuk mendukung keputusan pada level manajerial. Salah satu alternatif solusi yang menjanjikan yakni penerapan data warehouse. Pemanfaatan data warehouse pada beberapa instansi pendidikan telah memberikan banyak sekali manfaat dalam menyediakan dan memberikan informasi yang akurat sebagai pendukung di dalam pengambilan keputusan pada level manajerial. Data di dalam data warehouse dapat diambil dari banyak sumber data melalui proses Extract, Transform, dan Load (ETL). Data warehouse menggunakan model multidimensional (schema) untuk menyimpan data, dengan kata lain data warehouse berfokus pada pengukuran, fakta yang ada pada proses bisnis. Model multidimensional memiliki komponenkomponen dasar, yakni tabel dimensi dan tabel fakta. Isi dari tabel fakta berupa pengukuran numerik, seperti jumlah. Sedangkan isi dari tabel dimensi adalah dimensi entitas perusahaan yang berkaitan dengan tabel fakta. Maka dari itu diperlukan susunan skema data multidimensi yang tepat dalam proses implementasi data warehouse. Terdapat masalah yang muncul ketika melakukan proses scheduling untuk proses ETL sebagai contoh, ketika melakukan proses ETL untuk memproses data yang sangat besar akan membutuhkan time cost yang sangat besar. Seperti pada paper journal yang ditulis oleh Revathy Sreekumar pada penelitiannya yang berjudul ETL Scheduling in Real-Time Data Warehousing membahas mengenai arsitektur data warehouse, time cost, dan betapa pentingnya scheduling. Maka diperlukanlah scheduling untuk proses ETL yang efisien sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Penghematan waktu sangat dibutuhkan ketika proses ETL mengingat dalam penelitian ini berfokus pada instansi pendidikan dan membutuhkan penyajian data yang cepat. Penelitian ini juga merujuk pada penelitian yang ditulis oleh Anastasion Karagiannis yang berjudul Scheduling Strategies For Efficient ETL Execution. Pembahasan dari jurnal ini tidak jauh berbeda dengan jurnal yang ditulis oleh Revathy Sreekumar pada penelitiannya, namun terdapat perbandingan antar algoritme scheduling dengan parameter alokasi memori yang digunakan dan waktu eksekusi. Proses scheduling pada ETL data warehouse adalah proses yang harus dilalui untuk pembentukan data warehouse (Kimball & Caserta, 2004). Apabila tidak ditangani dengan baik, maka kemungkinan akan terjadi ketidakkonsistenan data ketika data dalam proses dimuat (load) ke dalam data warehouse. Tidak hanya itu, menurut Anastasios Karagiannis proses scheduling pada ETL sangat relevan untuk optimasi response time pada aliran proses operasi pengolahan (konsumsi) data pada tuple, penggunaan waktu proses ETL yang lebih efisien. Selain itu, masalah yang timbul dari proses ETL scheduling adalah meminimalkan waktu eksekusi dan/ atau konsumsi memori tanpa kehilangan data, serta menghindari deadlock (Karagiannis, et al., 2013). Maka dari itu diperlukan sebuah cara atau metode untuk menjalankan proses ETL tersebut sehingga bisa mendapatkan hasil yang maksimal. Metode Round-robin dipilih karena proses ini juga digunakan sebagian besar untuk mengevaluasi algoritme yang lebih canggih, untuk meningkatkan algoritme yang akan dikembangkan dan algoritme round-robin menangani semua aktivitas tanpa prioritas tertentu. Keuntungan menggunakan penjadwalan Round-robin adalah setiap proses yang dijalanakan akan mendapat pembagian CPU yang adil, mudah diimplementasi, dan dapat digunakan untuk mengetahui waktu terburuk untuk sebuah response time pada sebuah proses (Krzyzanowski, 2015). Penelitian yang dilakukan Karagiannis menyebutkan bahwa metode Round-robin jauh lebih baik dalam hasil eksekusi waktu untuk proses ETL apabila dibandingkan dengan metode ETL Minimum-Memory. Karena Round-robin berfokus pada konsumsi waktu yang digunakan untuk memproses ETL, sedangkan Minimum-
3 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 1360 Memory berfokus pada pembagian resource memory. Namun yang perlu digarisbawahi dalam penerapan metode Round-robin pada ETL adalah aliran data yang akan diproses. Dengan dasar gambaran permasalahan di atas maka dapat memberikan gambaran untuk pengembangan struktur data multidimensi terhadap kebutuhan data warehouse Universitas XYZ yang benar. Selain itu struktur ETL yang tepat untuk penerapan alur ETL metode Roundrobin. Lalu, diharapkan metode Round-robin dapat diimplementasikan ke dalam proses ETL sehingga memberikan manfaat dan dampak dari segi kualitas dan kuantitas terhadap data yang akan disajikan serta penghematan waktu eksekusi. 2. PENELITIAN TERKAIT Revathy Sreekumar pada penelitiannya yang berjudul ETL Scheduling in Real-Time Data Warehousing membahas mengenai arsitektur data warehouse, betapa pentingnya scheduling, dan penjelasan mengenai beberapa algoritme scheduling yang sering diterapkan pada proses ETL (Sreekumar & Balaji, 2014). Output dari paper journal ini adalah hasil perbandingan dari masing-masing algoritme yang bertujuan untuk meningkatkan waktu eksekusi dan mengurangi konsumsi memori. Anastasion Karagiannis pada penelitiannya yang berjudul Scheduling Strategies for Efficient ETL Execuiton. Pembahasan dari paper journal ini tidak jauh berbeda dengan jurnal yang ditulis oleh Revathy Sreekumar pada penelitiannya yang berjudul ETL Scheduling in Real-Time Data Warehousing, namun terdapat perbandingan antar algoritme scheduling dengan parameter alokasi memori yang digunakan dan waktu eksekusi (Kimball & Caserta, 2004). Berdasarkan penelitian-penelitian di atas, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa pengimplementasian scheduling pada ETL. Yaitu dapat membantu suatu organisasi untuk meminimalisir alokasi memori yang selanjutnya akan digunakan untuk proses tersebut dan juga waktu eksekusi dari proses tersebut. 3. LANDASAN KEPUSTAKAAN 3.1. Algoritme Round-robin Scheduling pada ETL Sreekumar (2014) dalam penelitiannya menyebutkan algoritme penjadwalan (scheduling algorithm) sangat penting untuk sistem yang real-time. Banyak algoritme penjadwalan yang tersedia. Pilihan algoritme sangat penting dalam setiap sistem real-time dan sangat dipengaruhi oleh jenis sistem algoritme akan dijalankan. Sebuah scheduler memberikan kebijakan untuk mengerjakan berbagai proses dalam sistem real-time. Scheduler memastikan bahwa semua proses dijalankan sesuai prioritas yang ditetapkan. Sebuah online scheduler membuat keputusan penjadwalan berdasarkan algoritme penjadwalan dan keadaan saat ini sistem (Sreekumar & Balaji, 2014). Algoritme Round-robin scheduling juga bisa diterapkan pada proses ETL scheduling data warehouse, berikut penjelasan singkatnya (Sreekumar & Balaji, 2014); Round-robin scheduling dapat diimplementasikan dalam proses ETL. Daftar dari input tables di mana data telah diperbarui dalam staging database dapat diperoleh dengan menggunakan system tables. Untuk ETL scheduling, diasumsikan bahwa push technology akan digunakan untuk mengambil data dari sumber data ke dalam staging database. Dalam Round-robin scheduling, semua input tables akan diberikan waktu untuk mendorong data ke dalam proses ETL. Pada proses ETL yang menerapkan algoritme Round-robin, bisa menerapkan teknik partisi pada data yang akan dimuat (load) ke dalam data warehouse. Di dalam lingkungan klasik, proses ETL berjalan pada mesin yang unik yang disebut ETL server di mana data semuanya diproses oleh satu kasus ETL. Untuk mendistribusikan proses ETL pada sebuah kluster di komputer dan menjalankannya pada sebuah jalan paralel, data juga harus didistribusikan. Dengan begitu data partitioning adalah persoalan dalam sebuah lingkungan paralel/ terdistribusi (Bala, et al., 2014). Pada teknik partisi data yang dilakukan dalam proses ETL juga terdapat rumus persamaan yang akan membagi data ke dalam partisi data tersebut. Persamaan tersebut yaitu: size(partition) = size(v)/nb_part (P 1) Seperti yang terlihat pada persamaan P 1, partisi sederhana diberikan sebuah data volume v, teknik sederhana menghasilkan partisi sama besar pada persamaan P 1 di mana nb_part adalah jumlah partisi data. Gambar 1 akan menggambarkan bagaimana pada Persamaan P 1 diimplementasi ke dalam proses ETL. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, dalam Gambar 1 merupakan gambaran umum pada persamaan P 1. Persamaan tersebut membagi data pada sebelah kiri ke dalam sesi
4 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 1361 partisi sebelah kanan yang membagi data menjadi tiga empat partisi. Gambar 1. Contoh penerapan metode Round-robin pada ETL Untuk volume data dengan jumlah yang besar, kebijakan paralel yang berbeda harus dirancang: membagi (partitioning) dari dataset ke dalam set yang lebih kecil. Gagasan tersebut adalah dengan menggunakan contoh yang berbeda dari proses ETL untuk menangani setiap data partisi. Pada akhir proses, partisi data akan digabungkan (merge) dan dimuat (load) ke target recordset. Untuk membagi (partitioning), banyak implementasi yang telah diusulkan dengan bertujuan untuk menyediakan partisi berukuran sama untuk memfasilitasi load data ke satu target, salah satunya yaitu dengan Roundrobin partitioning. Pada metode Round-robin partitioning, record didistribusikan antara node pengolahan yang berbeda secara round-robin: record pertama dikirim ke node pertama, record kedua node kedua, dan sebagainya. Metode ini sesuai untuk mengubah ukuran partisi yang memiliki set data (Kozielski & Wrembel, 2008). Dapat disimpulkan bahwa partisi menggunakan metode Round-robin adalah untuk membagi jumlah data secara rata ke dalam masing-masing partisi yang telah dibuat sebelumnya. Tujuan untuk membagi data ke dalam partisi adalah untuk menyeimbangkan jumlah data yang dikirimkan ke data warehouse ketika dalam proses ETL. Dalam partisi Round-robin Adaptive Server tidak menggunakan kriteria partisi. Adaptive Server memberikan baris secara Round-robin untuk setiap partisi sehingga setiap partisi berisi jumlah data yang sama atau kurang lebih sama dari baris, sehingga load balancing pada data yang diolah dapat dicapai. Karena tidak ada kriteria pada partisi, baris didistribusikan secara acak di seluruh partisi (Sybase Inc., 2009). Selain itu, hanya karena partisi, perhitungan dari hasil akhir query secara parsial sangat cepat dan memiliki dampak yang tidak terlalu berarti dalam waktu eksekusi query keseluruhan. Namun waktu eksekusi pun juga bervariasi tergantung dari kompleksitas query dan yang paling penting adalah jumlah baris yang merupakan hasil dari parsial data (Bernardino & Madeira, 2001). Dari sturktur ETL menggunakakn metode Round-robin, yang membedakan struktur ETL tersebut dengan metode konvensional adalah terletak partisi. Seperti yang djelaskan sebelumnya, metode Round-robin membagi data dengan partisi, sedangkan metode konvensional tidak menggunakan partisi data. Sehingga data yang masuk dalam tahap loading data hanya memiliki satu jalan. Atau dengan kata lain, data tersebut diantrekan untuk bisa masuk ke dalam tabel dimensi atau fakta. 4. METODOLOGI 4.1 Studi Pustaka Studi pustaka merupakan tahap pencarian dan pengumpulan referensi yang dapat didapatkan dari paper jurnal, buku, e-book, naskah penelitian, dan internet untuk mendapatkan keterangan serta penjelasan mengenai teori-teori yang digunakan untuk mendukung dasar dalam penelitian ini. Dari pengumpulan literator, terdapat beberapa literator yang mendukung penelitian. 4.2 Wawancara Pada tahap wawancara, tahap ini dilakukan untuk mendapatkan informasi tentang lingkungan (environment) untuk mengelola database Universitas Brawijaya. Tujuan dari wawancara ini adalah sebagai bahan rujukan untuk pembangunan environment database yang akan digunakan untuk mendukung penelitian ini, supaya proses implementasi yang nantinya akan dijalankan setidaknya menyerupai keadaan environment yang sesungguhnya. Tahap wawancara dilakukan untuk mengetahui keadaan lingkungan (environment) sistem yang digunakan untuk mengolah basis data meliputi OLTP dan data warehouse itu sendiri. Tahap ini dilakukan dengan cara menggali informasi melalui wawancara yang dilakukan dengan pihak TIK Universitas Brawijaya. Berdasarkan hasil wawancara, diketahui bahwa untuk mengelola data akademik
5 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 1362 mahasiswa Universitas Brawijaya terdapat beberapa fakultas yang mengelola data dengan menggunakan database tersendiri. Fakultasfakultas tersebut antara lain: Fakultas Hukum, Fakultas Ilmu Administrasi, Fakultas Peternakan, Fakultas Pertanian, Fakultas Kedokteran, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, dan Fakultas Ilmu Sipil. Sedangkan beberapa fakultas yang lain menggunakan satu database untuk digunakan bersama dalam mengelola data akademiknya. Fakultas-fakultas tersebut antara lain: Fakultas Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Pertanian, dan Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Sehingga dapat disimpulkan bahwa jumlah yang dibutuhkan untuk mengelola data akademik fakultas terdapat 8 (delapan) database berbeda dalam satu server pada Universitas Brawijaya. Selain untuk mengelola data akademik, database ini juga digunakan untuk menampung hasil kuesioner mahasiswa terhadap dosen, kuesioner tersebut dilakukan setiap akhir semester. Selain itu, untuk mengelola data keuangan setiap fakultas yang terdapat pada Universitas Brawijaya dibutuhkan 1 buah database. Database tersebut untuk menampung pemasukan keuangan masing-masing fakultas setiap semester. 4.3 Analisis dan Desain Database Proses analisis adalah digunakan untuk menarik kesimpulan dari hasil wawancara yang telah dilakukan sebelumnya. Pada proses wawancara sebelumnya yang menghasilkan gambaran environment database pada keadaan yang sebenarnya, akan dilakukan proses implementasi environment database pada penelitian ini. Sehingga penelitian ini dilakukan berdasarkan gambaran lingkungan basis data dalam keadaan yang sebenarnya. Lalu dilakukan juga analisis untuk perancangan struktur database, seperti melakukan observasi untuk mengetahui tabel-tabel apa saja dalam database yang akan digunakan untuk menyimpan data yang akan digunakan selanjutnya. Lalu setelah proses analisis, kemudian tahap selanjutnya adalah melakukan desain skema database yang selanjutnya diterapkan pada database dengan SQL DDL untuk membuat tabel. Pada tahap analisis dan desain database ini akan dilakukan perancangan Physical Data Modelling (PDM) dan perancangan arsitektur fisik yang akan diterapkan pada database OLTP dan database data warehouse. Sesuai dengan hasil wawancara yang telah dilaksanakan dan melalui proses verifikasi rancangan skema pada OLTP dan data warehouse, terdapat 2 (dua) skema besar pada database akademik dan database keuangan, lalu ada satu skema lain untuk data warehouse. Maka dari itu, skema tabel-tabel database ini dirancang menyerupai keadaan sebenarnya pada Universitas XYZ. 4.4 Implementasi Desain Implementasi desain pada tahap ini adalah untuk mengimplementasikan hasil rancangan lingkungan basis data yang telah dilakukan pada tahap analisis. Lalu setelah itu dilakukan pula implementasi desain skema tabel-tabel database dengan cara menulis syntax SQL pada SQL tools agar menghasilkan tabel-tabel di dalam database. Implementasi basis data yang akan dijelaskan meliputi implementasi atau penerapan skema OLTP pada skema akademik maupun skema OLTP bagian keuangan. Untuk melakukan implementasi rancangan data warehouse sebagai pemodelan multidimensional, implementasi menggunakan bahasa Structured Query Language (SQL) yang berupa Data Definition Language (DDL). 4.5 Pembangunan Data Pada tahap ini, dilakukan proses pembangunan data. Pembangunan data yang dimaksud adalah untuk membangun data untuk dimasukkan ke dalam tabel-tabel pada skema database, yang selanjutnya data-data ini akan digunakan untuk diolah dan sebagai bahan proses ETL. Dalam perancangan data untuk mengisi data pada tabel-tabel OLTP, digunakan data tiruan (dummy). Untuk membangun data dummy tersebut diperlukan perangkat lunak (software) pengolah angka (spreadsheet). Dalam membuat data satu tabel, diperlukan setidaknya satu sheet pada satu file spreadsheet tersebut. Untuk data seperti nama mahasiswa, nim mahasiswa, nama dosen dan nip dosen bisa menggunakan pengurutan dan pengisian data otomatis yang disediakan oleh software tersebut untuk menghasilkan data angka dan nama yang terurut. Lalu, data disimpan dalam bentuk CSV. Untuk pembangunan data mahasiswa dan mata kuliah, diperlukan data jumlah mahasiswa masing-masing program studi dan data mata kuliah terlebih dahulu. Data tersebut didapatkan dari hasil wawancara dan permohonan data kepada pihak TIK Universitas Brawijaya. Untuk pembangunan data jumlah dosen, data tersebut didapatkan dari PDDIKTI. Lalu data yang sudah
6 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 1363 jadi dan siap dimasukkan ke dalam tabel database. Setelah pembuatan data pada masingmasing tabel pada skema OLTP selesai, langkah selanjutnya adalah melakukan proses memasukkan data (import) ke dalam tabel-tabel dalam skema OLTP. Proses ini dilakukan dengan menggunakan software pengolah SQL. 4.6 Desain Struktur ETL Desain struktur ETL adalah proses yang digunakan untuk merancang aliran data yang akan diproses dalam proses ETL. Tahap ini digunakan agar dapat mengetahui dari mana saja data yang diproses sehingga dapat dilakukan proses mapping pada ETL dan dimasukkan ke dalam skema data warehouse. Setelah melakukan perancangan sistem, yang di dalamnya meliputi perancangan PDM pada OLTP dan pada skema data warehouse dan kemudian melakukan perancangan dan pembangunan data, maka selanjutnya adalah melakukan perancangan proses ETL. Perancangan ini berguna untuk memetakan (mapping) atribut-atribut pada tabel skema OLTP ke skema data warehouse untuk proses ETL. 4.7 Implementasi Struktur ETL Pada tahap implementasi struktur ETL ini, dilakukan penerapan desain struktur ETL yang sebelumnya dirancang. Implementasi ini akan menghasilkan struktur ETL yang akan digunakan, sehingga pada proses selanjutnya dapat dilakukan analisis terhadap proses ETL ini. Pada tahap implementasi struktur ETL ini, dilakukan implementasi struktur ETL yang telah dirancang sebelumnya. Selain itu, pada bagian ini juga akan dilakukan implementasi pengujian proses ETL yang menggunakan metode roundrobin dan yang tidak menggunakan metode round-robin. Setelah itu akan ditunjukkan pula hasil dari proses implementasi ini. Untuk metode round-robin sendiri akan menggunakan empat partisi kelompok partisi, yaitu 2 partisi, 4 partisi, 5 partisi dan 6 partisi. 4.8 Pengujian Tujuan dari pengujian adalah untuk menilai hasil implementasi ETL yang telah dirancang sebelumnya. Pengujian yang dilakukan adalah pengujian performa dari ETL. Performa ETL yang diuji pada penelitian ini dilihat dari segi waktu eksekusi. Tahap pengujian performa ETL ini adalah dengan cara membandingkan data flow ETL yang menerapkan metode Roundrobin scheduling dengan yang tidak menggunakan metode Round-robin. Sehingga akan menghasilkan grafik perbedaan antara proses ETL menggunakan metode Round-robin scheduling dan yang tidak menggunakan metode Round-robin. Pada tahap pengujian performa ETL, akan dilakukan analisis kecepatan transfer data yang diterima oleh tabel dimensi dan fakta. Analisis kecepatan tersebut dilihat dari langkah yang diproses dalam tabel output yang digunakan sebagai target. Dalam menganalisis hasil proses ini, dilakukan proses eksekusi ETL (run) sebanyak 5 kali. Namun sebelum dilakukan proses run, data pada tabel target, yaitu dimensi atau fakta, terlebih dahulu akan dikosongkan, sehingga tidak ada proses update data atau murni hanya untuk proses insert data. Dalam proses analisis yang dilakukan sebanyak 5 kali dan akan diamati dari waktu eksekusi pada masing-masing proses eksekusi. Untuk proses ETL yang menggunakan metode round-robin akan diambil rata-rata waktu eksekusi pada masing-masing tabel output atau partisi. 5. HASIL Dalam paper ini telah dilakukan implementasi optimasi ETL scheduling dengan membandingkan hasil eksekusi waktu dari eksekusi ETL dengan cara menggunakan metode Round-robin dan metode konvensional. Seperti yang telah digambarkan hasilnya pada Gambar 2 sampai Gambar 10 hasil dari waktu eksekusi menunjukkan hasil yang berbeda, dan beberapa yang lain menunjukkan hasil yang sama meskipun telah menggunakan metode Roundrobin. Gambar 2. Grafik hasil pengujian ETL tabel DIM_DOSEN Dalam hasil eksekusi dengan menggunakan metode Round-robin hasilnya cenderung lebih unggul atau lebih efisien. Karena data dibagi ke
7 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 1364 dalam partisi yang telah disediakan sebelumnya. Data yang sebelumnya diproses dalam proses extract dan transform akan dibagi ke dalam beberapa kelompok ketika memasuki proses loading. dibagi secara rata ke dalam kelompok-kelompok partisi. Sebagai contoh ada 1000 baris data dengan 3 partisi untuk Round-robin, data pada baris ke 1 akan masuk ke partisi 1, data baris ke dua akan masuk ke partisi 2, data baris ke tiga akan masuk ke partisi 3, data baris ke empat masuk ke partisi 1, data baris ke lima masuk ke partisi ke 2, dan seterusnya. Setelah data tersebut dimuat (load) lalu secara bersama-sama data yang tersimpan pada langkah loading dimasukkan ke dalam tabel target. Gambar 3. Grafik hasil pengujian ETL tabel DIM_MATKUL Gambar 7. Grafik hasil pengujian ETL tabel DIM_STATUS_KULIAH Gambar 4. Grafik hasil pengujian ETL tabel DIM_PERTANYAAN_KUESIONER Gambar 8. Grafik hasil pengujian ETL tabel FACT_KUESIONER Gambar 5. Grafik hasil pengujian ETL tabel DIM_PRODI Gambar 9. Grafik hasil pengujian ETL tabel FACT_MAHASISWA Gambar 6. Grafik hasil pengujian ETL tabel DIM_SELEKSI Dalam proses loading tersebut data akan Metode Round-robin menjadi lebih unggul karena beberapa baris data dimasukkan secara bersama-sama sehingga menyingkat waktu eksekusi. Sedangkan cara konvensional data akan didistribusikan satu per satu ke dalam tabel targetnya.
8 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 1365 Dari hasil pengujian di atas didapat beberapa hasil yang menunjukkan perbedaan antara pengujian menggunakan kedua metode. Contoh hasil pengujian yang menunjukkan hasil perbedaan waktu eksekusi seperti yang terlihat pada Gambar 10. Pada Gambar 10 dilakukan pengujian ETL menggunakan metode Roundrobin. Gambar 10. Contoh perbedaan hasil pengujian dengan menggunakan metode Round-robin Pada Gambar 10 terlihat pula perbedaan hasil waktu eksekusi untuk proses ETL menggunakan metode Round-robin. Dapat terlihat bahwa semakin banyak partisi yang digunakan, maka akan semakin menghemat waktu untuk proses eksekusi. Namun ada beberapa pengujian yang memiliki hasil eksekusi tidak memiliki perbedaan. Contohnya seperti yang terlihat pada Gambar 11. Gambar 11. Contoh hasil pengujian dengan menggunakan metode Round-robin yang tidak memiliki perbedaan hasil Hasil eksekusi yang ditampilkan seperti pada Gambar 11, tidak ada perbedaan hasil eksekusi. Meskipun partisi ditambahkan tidak ada perbedaan hasil eksekusi. Hal ini juga karena pengaruh jumlah data yang diproses yaitu hanya 8 baris data. 6. KESIMPULAN Hasil perancangan skema multidimensi data warehouse sesuai dengan kebutuhan menghasilkan 2 tabel fakta ditambah dengan 7 tabel dimensidan telah mendapat verifikasi kelayakan dari pihak TIK Universitas Brawijaya. Hasil skema multidimensi ini yang digunakan untuk menyimpan data uji coba ETL dalam penelitian ini. Untuk proses ETL pada data warehouse Universitas XYZ dibagi menjadi 2 (dua) jenis struktur. Yaitu yang pertama proses ETL konvensional. Proses dari eksekusi ini adalah data yang dikirimkan ke tabel dimensi atau fakta tidak dibagi ke dalam beberapa kelompok (partisi), sehingga data yang masuk akan diantrekan (queue). Sedangkan struktur ETL kedua adalah struktur ETL menggunakan metode Round-robin, data akan dibagi ke dalam partisi-partisi yang telah disediakan. Sehingga waktu yang digunakan untuk memproses data yang masuk ke tabel target akan lebih sedikit. Lalu merujuk dari pembahasan di atas adalah proses ETL scheduling dengan metode konvensional terbukti kurang efisien apabila dibandingkan dengan proses ETL scheduling menggunakan metode Round-robin. Dimana ketika menggunakan metode scheduling Roundrobin dapat dilakukan penghematan waktu hingga 60,1% tergantung dari jumlah data dan banyaknya partisi. Lalu dengan menambahkan jumlah partisi, maka waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan proses ETL akan semakin sedikit atau dengan kata lain, semakin banyak partisi yang disediakan akan semakin sedikit waktu yang dibutuhkan untuk proses ETL. 7. DAFTAR PUSTAKA Bala, M., Boussaid, O. & Alimazighi, Z., P-ETL: Parallel-ETL based on the MapReduce Paradigm. IEEE. Bernardino, J. & Madeira, H., Experimental Evaluation of a New Distributed Partitioning Technique for Data Warehouses. IEEE, pp Karagiannis, A., Vassiliadis, P. & AlkisSimitsis, Scheduling strategies for efficient ETL execution. Elsevier. Kimball, R. & Caserta, J., The Data Warehouse ETL Toolkit : Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data. s.l.:wiley. Kozielski, S. & Wrembel, R., New Trends in Data Warehousing and Data Analysis. 3rd ed. s.l.:springer Science & Business Media. Krzyzanowski, P., Paul Krzyzanowski's Site. [Online] Tersedia di: /07-scheduling.html [Diakses 18 September 2016]. Sreekumar, R. & Balaji, S., ETL Scheduling in Real-Time Data Warehousing. International Journal of
9 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 1366 Computer Science & Engineering Technology (IJCSET), Volume 5. Sybase Inc., SyBooks Online. [Online] Tersedia di: 50/html/sqlug/sqlug448.htm [Diakses 10 November 2016].
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: X
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 4, April 2018, hlm. 1366-1371 http://j-ptiik.ub.ac.id Analisis Peningkatan Performa Proses ETL (Extract, Transform,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Informasi merupakan sebuah elemen penting dalam kehidupan manusia yang semakin lama semakin maju. Dengan adanya informasi, kita bisa mengetahui beberapa hal
Lebih terperinciPERANCANGAN DATA WAREHOUSE AKADEMIK STMIK KADIRI. Abstract. Keywords: Database, DataWarehouse, ETL, PowerPivot, Star Schema.
PERANCANGAN DATA WAREHOUSE AKADEMIK STMIK KADIRI Umi Fadilah 1, Wing Wahyu Winarno 2, Armadyah Amborowati 3 1,2 Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta farilah_07@yahoo.co.id 1, wing@amikom.ac.id
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 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 terperinciParallel Database. by: Ahmad Syauqi Ahsan
13 Parallel Database by: Ahmad Syauqi Ahsan Latar Belakang 2 Parallel Database Management System adalah DBMS yang diimplementasikan pada parallel computer yang mana terdiri dari sejumlah node (prosesor
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. penting. Hal yang paling dasar dari teknologi informasi adalah data. Data akan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat di zaman modern ini, peranan teknologi informasi dalam sebuah organisasi menjadi sangat penting.
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 terperinciANALISA PERFORMANSI PERTITIONING TABEL PADA RELATIONAL DATABASE MANAGEMENT SYSTEM
ANALISA PERFORMANSI PERTITIONING TABEL PADA RELATIONAL DATABASE MANAGEMENT SYSTEM Eko Purwanto¹, Kiki Maulana², Kusuma Ayu Laksitowening³ ¹Teknik Informatika,, Universitas Telkom Abstrak Besarnya data
Lebih terperinciPROSES EXTRACT, TRANSFORM DAN LOAD PADA DATA WAREHOUSE
PROSES EXTRACT, TRANSFORM DAN LOAD PADA DATA WAREHOUSE Oktavian Abraham Lantang ABSTRAK Saat ini seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat, ketergantungan proses bisnis suatu perusahaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Berkembangnya teknologi dan informasi saat ini telah menghasilkan kumpulan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berkembangnya teknologi dan informasi saat ini telah menghasilkan kumpulan data diberbagai bidang ilmu pengetahuan, bisnis ataupun pemerintahan. Pada proses penyediaan
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 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 terperinciANALISA PERBANDINGAN DATA WAREHOUSE DENGAN SKEMA STAR DAN SNOWFLAKES (STUDI KASUS: AKADEMIK IT TELKOM)
ANALISA PERBANDINGAN DATA WAREHOUSE DENGAN SKEMA STAR DAN SNOWFLAKES (STUDI KASUS: AKADEMIK IT TELKOM) Insan Luthfi Habibi¹, Kiki Maulana², Kusuma Ayu Laksitowening³ ¹Teknik Informatika,, Universitas Telkom
Lebih terperinciPenerapan Slowly Changing Dimensions untuk Mendukung Pembentukan Dimensi Dinamis pada Data Warehouse
Penerapan Slowly Changing Dimensions untuk Mendukung Pembentukan Dimensi Dinamis pada Warehouse (Studi Kasus: Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten XYZ) Gadis Pujiningtyas Rahayu Jurusan Teknik
Lebih terperinciOPTIMALISASI DATA PADA BAGIAN PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN DATA MART DI PT. XYZ
OPTIMALISASI DATA PADA BAGIAN PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN DATA MART DI PT. XYZ Hendro Poerbo Prasetiya 1), Yogi Eka Sakti 2) 1), 2) Sistem Informasi Universitas Ma Chung Jl Villa Puncak Tidar N-01, Malang
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci : Data Warehouse, Real Time Data Warehouse, Change Data Capture, Audit Log. vii
ABSTRAK Kebutuhan akan pengolahan informasi dari berbagai sumber untuk kemudian dijadikan dasar analisa pengambilan keputusan didalam perusahaan semakin besar. Data Warehouse merupakan teknologi dengan
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 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 terperinciJurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 15 Nomor
Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 15 Nomor 2 2016 PEMBANGUNAN ONLINE ANALYTICAL PROCESSING YANG TERINTEGRASI DENGAN SISTEM INFORMASI HARGA BAHAN POKOK KOTA YOGYAKARTA C. Hutomo Suryolaksono 1, Paulina
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci: ETL, Data Warehouse, Visualisasi Data, Bagan. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Implementasi dari sistem ETL (Extract-Transform-Load) basis data, Data Warehouse, dan Visualisasi Data akan dilakukan untuk PT.Wahana Karet Persada sebagai bentuk tindak lanjut pengolahan data
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat ditunjukkan dengan munculnya beragam perangkat teknologi yang mempermudah manusia dalam memonitor perkembangan usahanya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
44 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi yang digunakan dalam penelitian terbagi dalam beberapa tahap, yaitu: Pengumpulan Data, Menelaah Kebutuhan Bisnis dan Informasi, Menelaah Data dan Perancangan
Lebih terperinciABSTRAK. v Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data telah menciptakan kondisi kaya akan data tapi minim informasi. Data Warehouse merupakan penemuan informasi baru dengan mengelelola sejumlah data dalam
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci: Basis Data, Komparasi, Stored Procedure. vi Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Tugas Akhir ini membahas analisis tentang bagaimana komparasi waktu eksekusi antara DBMS PostgreSQL dan DBMS Oracle yang masing-masingnya mempunyai kelebihan dalam mengolah basis data. Analisis
Lebih terperinciperkembangan yang diraih, namun ada juga kegagalan dan ketidakstabilan pada masingmasing Database Engine. Database yang bekerja 24 jam dan yang memili
Analisis Kecepatan Proses Insert Query Pada Tabel Terpartisi Di Database Engine Oracle Dan SQL Server Widhya Wijaksono Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika Universitas Gunadarma widhya_wijaksono@yahoo.com
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
1. BAB 1 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN Database merupakan komponen yang sangat penting dalam pembangunan aplikasi berbasis teknologi informasi. Dalam berbagai jenis aplikasi, database digunakan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciManfaat Graf dalam Cloud Computing
Manfaat Graf dalam Cloud Computing Heri Fauzan - 13513028 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 1 13513028@std.stei.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Memasuki era perekonomian global, setiap negara memperkuat pilarpilar
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Memasuki era perekonomian global, setiap negara memperkuat pilarpilar stabilitas nasionalnya dalam menghadapi persaingan antar-negara yang begitu ketat. Permasalahan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dan pendidikannya. Tidak terkecuali pada Universitas Widyatama yang sudah. untuk laporan kepada pimpinan Universitas Widyatama.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Ketatnya persaingan perguruan tinggi swasta saat ini membuat perguruan tinggi swasta berlomba-lomba untuk lebih meningkatkan lagi kualitas pelayanan dan pendidikannya.
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 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada era sekarang ini sudah banyak sistem informasi yang digunakan untuk membantu aktivitas manusia. Salah satu konsekuensi dari adanya sistem informasi tersebut
Lebih terperinciAbstrak BAB I PENDAHULUAN
Abstrak Seiring dengan perkembangan jaman, teknologi mengalami perkembangan yang sangat pesat, khususnya dalam bidang komputer sangat membantu manusia dalam melakukan pekerjaan sehingga mendapatkan hasil
Lebih terperinciPerancangan 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 terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Kebutuhan akan informasi dan pengetahuan di kehidupan modern saat ini menjadi suatu yang sangat penting bagi manusia maupun organisasi pada saat ini. Informasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. Kemajuan teknologi informasi yang sangat pesat pada masa
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kemajuan teknologi informasi yang sangat pesat pada masa sekarang ini, salah satunya alat pengolah data informasi yaitu komputer. Dan saat ini pula hampir di semua
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di dalam era globalisasi sekarang ini kebutuhan akan informasi yang cepat, tepat, akurat, relevan dan tepat waktu sudah merupakan kebutuhan yang tidak dapat ditawar
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 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 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 terperinciABSTRAK. Kata Kunci : algoritma penjadwalan, linux virtual server, network address translation, network load balancing.
ABSTRAK Perkembangan teknologi yang pesat terutama pada internet membuat semakin banyak pengguna yang terhubung ke internet. Semakin banyaknya pengguna yang terhubung ke internet menyebabkan kemungkinan
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. dirancang maka langkah selanjutnya adalah mengimplementasikan data. tahapan implementasi dan waktu yang dibutuhkan:
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Setelah informasi perusahaan telah dikumpulkan dan data warehouse telah dirancang maka langkah selanjutnya adalah mengimplementasikan data warehouse pada
Lebih terperinciANALISIS DAN DESAIN DATA WAREHOUSE PADA PERPUSTAKAAN DAERAH KABUPATEN LUMAJANG. Tugas Akhir
ANALISIS DAN DESAIN DATA WAREHOUSE PADA PERPUSTAKAAN DAERAH KABUPATEN LUMAJANG Tugas Akhir Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciThe Design of Warehouse Data Structure to Support Product Marketing Plan Using Star Schema
Jurnal Ilmiah ESAI Volume 6, No.3, Juli 2012 ISSN No. 1978-6034 The Design of Warehouse Data Structure to Support Product Marketing Plan Using Star Schema Perancangan Struktur Data Warehouse Untuk Mendukung
Lebih terperinciDAFTAR ISI BAB II LANDASAN TEORI... 6
DAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1. Latar Belakang Masalah... 1 1.2. Perumusan Masalah... 3 1.3. Pembatasan Masalah... 3 1.4. Tujuan... 4 1.5. Sistematika Penulisan... 4 BAB II LANDASAN TEORI... 6 2.1.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Data adalah deskripsi tentang benda, kejadian, aktifitas, dan transaksi, yang
9 BAB II LANDASAN TEORI 2.1.1 Pengertian Data Pengertian data adalah : Data adalah deskripsi tentang benda, kejadian, aktifitas, dan transaksi, yang tidak mempunyai makna atau tidak berpengaruh langsung
Lebih terperinciDESAIN DATABASE. Pertemuan 06 3 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 DESAIN DATABASE Pertemuan
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 terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI EXTRACT, TRANSFORM, DAN LOAD UNTUK DATA WAREHOUSE BERBASIS WEB
i TUGAS AKHIR RANCANG BANGUN APLIKASI EXTRACT, TRANSFORM, DAN LOAD UNTUK DATA WAREHOUSE BERBASIS WEB I KADEK SASTRAWAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA JIMBARAN BALI 2015 ii TUGAS
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISA SISTEM INFORMASI MONITORING DATA QUALITY PRODUCT STUDI KASUS PADA PT KONE INDO ELEVATOR
11 ANALISA SISTEM INFORMASI MONITORING DATA QUALITY PRODUCT STUDI KASUS PADA PT KONE INDO ELEVATOR SKRIPSI Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. saja media-media nirkabel seperti telepon selular, notebook dan masih banyak yang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini media komunikasi sudah didukung oleh banyak kecanggihan, sebut saja media-media nirkabel seperti telepon selular, notebook dan masih banyak yang lainnya.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian yang dilakukan Ebner et al. (2014) menyatakan bahwa perkembangan bisnis saat ini dapat menimbulkan masalah yaitu bagaimana sebuah korporasi akan mengatur
Lebih terperinciBab 3 Metode dan Perancangan Sistem
Bab 3 Metode dan Perancangan Sistem Penelitian ini dimulai dari pengambilan data penjualan PT. Sinar Niaga Sejahtera Point Ambarawa yang kemudian diteruskan dengan permintaan ijin untuk melakukan replikasi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Sistem adalah kumpulan dari elemen-elemen yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Menurut Herlambang (2005), definisi sistem dapat dibagi menjadi dua pendekatan,
Lebih terperinciDRAFT JUDUL : OPTIMALISASI COST DAN TIME DENGAN SQL TUNING PADA APLIKASI PROFIN
DRAFT JUDUL : OPTIMALISASI COST DAN TIME DENGAN SQL TUNING PADA APLIKASI PROFIN Alvian Osalindo Fransiskus Martin Suparto Darudiato Universitas Bina Nusantara ABSTRAK Salah satu tujuan dalam melakukan
Lebih terperinciBAB 1 I PENDAHULUAN. terbarukan untuk mengelola dan mengolah data tersebut. Perkembangan database
BAB 1 I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perkembangan teknologi saat ini sudah sangat pesat dengan data yang berjumlah cukup besar dan juga semakin dibutuhkannya sebuah pengembangan terbarukan untuk mengelola
Lebih terperinciBAB 4 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI
BAB 4 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI 4.1 Arsitektur Data Warehouse Pelaksanaan perancangan data warehouse dimulai dari perumusan permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan kemudian dilanjutkan dengan pencarian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Masalah Lembaga Kementrian PU Puslitbang Jalan dan Jembatan merupakan salah satu lembaga pemerintah non-profit di kota Bandung. Lembaga ini berfokus pada penelitian,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Inteligensi bisnis dewasa ini telah menjadi kebutuhan bagi setiap perusahaan. Inteligensi bisnis dapat diartikan sebagai kepemilikan akses yang tepat terhadap
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 III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan dijelaskan landasan teori yang digunakan untuk mendukung penyusunan laporan kerja praktek ini. Landasan teori yang akan dibahas meliputi permasalahan-permasalahan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN Bagian pendahuluan ini berisi ide yang mendasari perancangan Replikator Database dengan Algoritma ORDER (On-demand Real-Time Decentralized Replication) yang meliputi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN PERFORMANSI LOAD BALANCING DENGAN ALGORITMA LEASTCONN PADA DATABASE SERVER
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN PERFORMANSI LOAD BALANCING DENGAN ALGORITMA LEASTCONN PADA DATABASE SERVER Handoko 1, Dodon Turianto Nugrahadi 2, Ichsan Ridwan 3 1,2 Prodi Ilmu Komputer FMIPA ULM 3 Prodi Fisika
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Defenisi Pangkalan Data Pangkalan data atau Database merupakan kumpulan dari item data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya yang diorganisasikan berdasarkan sebuah skema
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam dunia bisnis pada jaman sekarang, para pelaku bisnis senantiasa selalu berusaha mengembangkan cara-cara untuk dapat mengembangkan usaha mereka dan memperhatikan
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 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 terperinciFAST 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kebutuhan akan pengelolaan data pada saat ini sangatlah penting, dimana data akan berada pada media-media yang berlainan platform dan perlu dikelola ketika data memiliki
Lebih terperinciIMPLEMETASI DATA WAREHOUSE PADA BAGIAN PEMASARAN PERGURUAN TINGGI
IMPLEMETASI DATA WAREHOUSE PADA BAGIAN PEMASARAN PERGURUAN TINGGI Eka Miranda; Rudy; Eli Suryani Information Systems Department, School of Information Systems, Binus University Jln. K.H. Syahdan No. 9,
Lebih terperinciTransformator Entity Relationship Model Ke Star schema
Transformator Entity Relationship Model Ke Star schema Humasak Simanjuntak 1, Rina Sihotang 2, Daniel H. Nababan 3, Andreas M. C. Pangaribuan 4 1 2 3 4 Abstrak Data warehouse (DW) adalah sebuah central
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 terperinciAplikasi Database. Budi Susanto Teknik Informatika UKDW Yogyakarta Semester Genap Thn Ajaran 2010/2011. teknik informatika UKDW Yogyakarta
Aplikasi Database Budi Susanto Teknik Informatika UKDW Yogyakarta Semester Genap Thn Ajaran 2010/2011 22/03/11 budi susanto 1 Tujuan Dapat menjelaskan apa itu database dan struktur dasarnya Dapat mengidentifikasikan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 1.1 Latar Belakang PENDAHULUAN Setiap perusahaan menjalankan proses operasional setiap hari dan data yang ada di perusahaan akan diolah dan diproses sesuai dengan keperluan yang dibutuhkan oleh perusahaan.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. menyediakan layanan ke komputer lain melalui koneksi jaringan. Server dapat
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Server Server (Sosinsky, 2009:108) adalah sebuah program perangkat lunak yang menyediakan layanan ke komputer lain melalui koneksi jaringan. Server dapat dijalankan pada sistem
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. satu hal yang sangat dominan dan terjadi dengan sangat pesat. Informasi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era globalisasi ini, perkembangan teknologi informasi sudah merupakan satu hal yang sangat dominan dan terjadi dengan sangat pesat. Informasi merupakan suatu kebutuhan
Lebih terperinciAnalisis Load Balancing Pada Web Server Menggunakan Algoritme Weighted Least Connection
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 3, Maret 2018, hlm. 915-920 http://j-ptiik.ub.ac.id Analisis Load Balancing Pada Web Server Menggunakan Algoritme
Lebih terperinciINTERNET PROGRAMMING DATABASE
INTERNET PROGRAMMING DATABASE Muhmmad Zen Samsono Hadi, ST. MSc. zenhadi@eepis-its.edu POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA Bahasan Sistem Database ER Diagram Database MySQL Internet Application Pendahuluan
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. permasalahan yang ada sebagai dasar untuk membuat sebuah solusi yang
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Masalah Langkah awal dalam pembuatan sistem adalah mengidentifikasi permasalahan yang ada sebagai dasar untuk membuat sebuah solusi yang disajikan dalam
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Proses analisis dan perancangan sistem merupakan suatu prosedur yang dilakukan untuk pemeriksaan masalah dan penyusunan alternatif pemecahan masalah yang timbul
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. perusahaan. Dengan informasi, organisasi bisa berkembang dan menjadi lebih
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Informasi menjadi kebutuhan penting dalam sebuah organisasi ataupun perusahaan. Dengan informasi, organisasi bisa berkembang dan menjadi lebih baik, karena informasi
Lebih terperinciPerancangan Dan Implementasi Aplikasi Olap Dengan Metode Pengembangan Waterfall Dan Evolutionary Untuk Analisis Data Pada Perguruan Tinggi
Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Olap Dengan Metode Pengembangan Waterfall Dan Evolutionary Untuk Analisis Data Pada Perguruan Tinggi I Nyoman Mahayasa Adiputra, J. Wahyu Nugroho Joshua Sekolah Tinggi
Lebih terperinciDESAIN DATAWAREHOUSE AKADEMIK UNTUK MENDUKUNG SISTEM ADMINISTRASI DATA AKADEMIK DI UNIVERSITAS TADULAKO. Mohammad Yazdi 1
DESAIN DATAWAREHOUSE AKADEMIK UNTUK MENDUKUNG SISTEM ADMINISTRASI DATA AKADEMIK DI UNIVERSITAS TADULAKO Mohammad Yazdi 1 1 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Tadulako Jl. Soekarno-Hatta Palu, Indonesia
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPEMBANGUNAN INTELEGENSI BISNIS UNTUK SUBJEK KEGIATAN AKADEMIK PADA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
PEMBANGUNAN INTELEGENSI BISNIS UNTUK SUBJEK KEGIATAN AKADEMIK PADA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA TUGAS AKHIR Diajukan untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Mencapai Derajat Sarjana Teknik Informatika
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN(SAP)
Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Bobot Kredit Semester Penempatan : Kedudukan Mata Kuliah : SATUAN ACARA PERKULIAHAN(SAP) : SISTEM BASIS DATA : TI029 : 3 SKS Mata Kuliah Prasyarat : - Penanggung Jawab
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI. adalah sebagai berikut: Sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Konsep Dasar Sistem Informasi Terdapat dua kelompok pendekatan di dalam mendefinisikan sistem, yaitu yang menekankan pada prosedurnya dan yang menekankan pada komponen atau elemennya.
Lebih terperinciBAB 4 PERANCANGAN SISTEM. menggunakan data warehouse terpusat (centralized data warehouse). Adapun
BAB 4 PERANCANGAN SISTEM 4.1 Arsitektur Data Warehouse Dalam perancangan data warehouse pada Mandiri Tabungan Rencana menggunakan data warehouse terpusat (centralized data warehouse). Adapun beberapa alasan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. sudah tidak diragukan lagi. Dengan sistem informasi akuntansi pembelian barang
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Peran penting sistem informasi terhadap aktifitas bisnis suatu perusahaan sudah tidak diragukan lagi. Dengan sistem informasi akuntansi pembelian barang secara kredit
Lebih terperinciSISTEM BASIS DATA By Novareza Klifartha
SISTEM BASIS DATA By Novareza Klifartha Konsep Sistem Basis Data SISTEM sebuah keterpaduan yang terdiri atas sejumlah komponen fungsional dengan satuan fungsi / tugas tertentu, yang saling berhubungan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tersebut dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat di waktu
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Informasi dan pengambilan keputusan adalah dua hal yang saling terkait dan tidak dapat dipisahkan. Dengan adanya informasi yang memadai, perusahaan dapat menganalisa
Lebih terperinciBASIS DATA MODEL BASIS DATA
BASIS DATA MODEL BASIS DATA APA ITU MODEL BASIS DATA? Model database menunjukkan struktur logis dari suatu basis data, termasuk hubungan dan batasan yang menentukan bagaimana data dapat disimpan dan diakses.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI LOAD-BALANCING DENGAN METODE ROUND ROBIN DALAM SOFTWARE DEFINED NETWORKING (SDN) MENGGUNAKAN CONTROLLER POX DRAFT SKRIPSI
IMPLEMENTASI LOAD-BALANCING DENGAN METODE ROUND ROBIN DALAM SOFTWARE DEFINED NETWORKING (SDN) MENGGUNAKAN CONTROLLER POX DRAFT SKRIPSI DWINSON SITOHANG 131421005 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penjadwalan didefinisikan sebagai pengambilan keputusan tentang penyesuaian aktivitas dan sumber daya dalam rangka menyelesaikan sekumpulan job / suatu proyek agar
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Rekapitulasi Laporan Rekapitulasi laporan sangat penting artinya bagi seorang pimpinan karena merupakan salah satu alat untuk melaksanakan kegiatan-kegiatan dalam perencanaan,
Lebih terperinci