BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Definisi Database Menurut Connolly dan Begg (2010, p65), Database adalah kumpulan data yang berhubungan satu dengan yang lainnya dan digunakan secara bersama-sama, dan sekumpulan data didesain guna memenuhi informasi suatu perusahaan. Menurut W.H. Inmon (2005, p493), Database adalah sebuah koleksi data yang saling berelasi pada data yang telah disimpan (sering dikendalikan dengan redudansi yang terbatas) berdasarkan skema yang ada. Database bisa digunakan sebagai aplikasi tunggal maupun ganda Definisi OLTP (Online Transaction Processing) Menurut W.H. Inmon (2005, p500), OLTP adalah lingkungan pemrosesan transaksi performance tingkat tinggi. OLTP (Online Transaction Processing) menggambarkan kebutuhan sistem dalam ruang lingkup operasional dan merupakan proses yang mendukung operasi bisnis sehari-hari. OLTP dirancang untuk memungkinkan terjadinya pengaksesan secara bersamaan oleh beberapa user terhadap sumber data yang sama dan mengatur proses yang diperlukan.sesuai dengan namanya,oltp 7

2 8 mengijinkan transaksi untuk mengakses langsung ke database. Transaksi yang dilakukan termasuk operasi insert, update, dan delete. Database OLTP biasanya bersifat relasional dan dalam bentuk normal ketiga, serta yang terpenting, database OLTP dibangun untuk mampu menangani banyak transaksi dengan performa tinggi Definisi DBMS (Database Management System) Menurut Connolly dan Begg (2010, p66), Database management system adalah sistem perangkat lunak yang dapat memungkinkan user untuk mendefinisikan, membuat, dan mengontrol akses ke database. Menurut Inmon (2005, p494), Database management system merupakan komputer berbasis sistem perangkat lunak untuk membangun dan merancang data Definisi Data Mining Menurut Connolly dan Begg (2010, p180), Data mining merupakan proses pemindahan yang sesuai serta yang belum diketahui sebelumnya, dapat dipahami, dan pertambangan informasi yang bermanfaat dari database besar dan menggunakannya untuk membuat keputusan bisnis yang penting. Menurut Mandala (2011, p5), Data mining adalah proses mencari dan menggali hubungan antar data yang bergunabagi penggunanya.

3 9 Menurut Inmon (2005, p494), Data mining merupakan proses menganalisis data dalam jumlah besar untuk mencari yang belum ditemukan sebelumnya pada pola bisnis tertentu Definisi Data Warehouse Menurut Connolly dan Begg (2010, p1197), Data warehouse adalah kumpulan data yang berorientasi subjek, terintegrasi, timevariant, dan non-volatile, yang mendukung proses pengambilan keputusan dalam manajemen. Menurut Inmon (2005, p1151), Data warehouse adalah sebuah koleksi yang saling terintegrasi, database yang berorientasi subjek lalu dirancang untuk mendukung fungsi DSS, dimana setiap unit data yang relevan untuk beberapa saat dalam waktu tertentu. Menurut McLeod dan Schell (2006, p205), data warehouse adalah perkembangan dari konsep database yang menyediakan suatu sumber data yang lebih baik bagi para pemakai dan memungkinkan pemakai untuk memanipulasi dan menggunakan data tersebut secara intuitif. Data warehouse berukuran sangat besar, kualitas datanya tinggi, dan sangat mudah diambil datanya. Menurut O'Brien (2010, p703), data warehouse adalah kumpulan terpadu dari data yang diambil dari database operasional, historis, dan eksternal, yang dibersihkan, diubah, dan dikatalogkan untuk penelusuran dan analisis untuk menyediakan kecerdasan bisnis bagi pengambilan keputusan bisnis.

4 Karakteristik Data Warehouse Menurut Inmon (2005, p29), Karakteristik dalam data warehouse adalah sebagai berikut : Subject Oriented (Berorientasi Subjek) Data warehouse bersifat subject oriented artinya data warehouse digunakan untuk memanfaatkan data yang sudah ada untuk dianalisa berbasis subjek-subjek tertentu dalam organisasi, dan tidak berorientasi pada aplikasi-aplikasi tertentu. Data warehouse diorganisasikan disekitar subjek-subjek utama dari perusahaan (customer, products, dan sales) dan tidak diorganisasikan pada area-area aplikasi utama (customer invoicing, stock control, dan product sales). Hal ini dikarenakan kebutuhan dari data warehouse untuk menyimpan data-data yang bersifat sebagai penunjang suatu keputusan, daripada aplikasi yang berorientasi terhadap data Integrated (Terintegrasi) Data warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan yang lainnya. Dengan demikian data tidak bisa dipecah-pecah karena data yang sudah ada merupakan suatu kesatuan yang dapat menunjang keseluruhan konsep data warehouse itu sendiri.

5 11 Integrasi sumber data dapat dipenuhi dengan berbagai cara sepeti konsisten dalam penamaan variable, konsisten dalam ukuran variable, konsisten dalam struktur pengkodean dan konsisten dalam atribut fisik dari data. Contoh pada lingkungan operasional terdapat berbagai macam aplikasi yang mungkin pula dibuat oleh developer yang berbeda. Oleh karena itu, mungkin dalam aplikasi-aplikasi tersebut ada variabel yang memiliki maksud yang sama tetapi nama dan formatnya berbeda. Variabel tersebut harus dikonversi menjadi nama yang sama dan format yang disepakati bersama. Dengan demikian tidak ada lagi kerancuan karena perbedaan nama, format dan lain sebagainya. Barulah data tersebut bisa dikategorikan sebagai data yang terintegrasi karena kekonsistenannya. Gambar 2.1 Integrasi Data Warehouse (Sumber : Inmon, 2005, p31)

6 Time-Variant (Rentang Waktu) Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. Untuk melihat interval waktu yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu data warehouse, kita dapat menggunakan cara antara lain : Cara yang paling sederhana adalah menyajikan data warehouse pada rentang waktu tertentu, misalnya antara 5 sampai 10 tahun ke depan. Cara yang kedua, dengan menggunakan variasi/perbedaan waktu yang disajikan dalam data warehouse baik implicit maupun explicit secara explicit dengan unsur waktu dalam hari, minggu, bulan, dan sebagainya. Secara implicit misalnya pada saat data tersebut diduplikasi pada setiap akhir bulan, atau per tiga bulan. Unsur waktu akan tetap ada secara implicit didalam data tersebut. Cara yang ketiga, variasi waktu yang disajikan data warehouse melalui serangkaian snapshot yang panjang. Snapshot merupakan tampilan dari sebagian data tertentu sesuai keinginan pemakai dari keseluruhan data yang ada bersifat read-only Non-Volatile Karakteristik keempat dari data warehouse adalah nonvolatile, maksudnya data pada data warehouse tidak di-update

7 13 secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler. Data yang baru selalu ditambahkan sebagai suplemen bagi database itu sendiri dari pada sebagai sebuah perubahan. Database tersebut secara berlanjut menyerap data baru ini, kemudian secara incremental disatukan dengan data sebelumnya. Berbeda dengan database operasional yang dapat melakukan update, insert dan delete terhadap data yang mengubah isi dari database sedangkan pada data warehouse hanya ada dua kegiatan memanipulasi data yaitu loading data (mengambil data) dan access data (mengakses data warehouse seperti melakukan query atau menampilan laporan yang dibutuhkan, tidak ada kegiatan updating data). Gambar 2.2 Non VolatileData Warehouse (Sumber : Inmon, 2005, p32) Perbandingan Data Warehouse Dengan OLTP Menurut Connoly dan Begg (2010, p1199), biasanya sebuah organisasi mempunyai beberapa system Online Transaction Processing

8 14 (OLTP) yang berbeda untuk setiap proses bisnis, seperti pengawasan persediaan (inventory control), pesanan pelanggan (invoicing customer), dan tingkat penjualan. Sistem ini menghasilkan data operasional yang detil, terbaru, dan selalu berubah. Sistem OLTP optimal jika digunakan untuk sejumlah transaksi yang dapat diramalkan, berulang, dan sering diperbaharui. Data OLTP diorganisasikan berdasarkan syarat-syarat dari transaksi dihubungkan dengan aplikasi bisnis dan mendukung keputusan per hari dalam sejumlah besar operasional user yang konkruen. Umumnya organisasi hanya mempunyai satu data warehouse yang menyimpan data secara historis, detil, dan ringkasan dengan beberapa tingkatan dan sangat jarang berubah. Data warehouse didesain untuk mendukung transaksiyang tidak dapat diramalkan (unpredictable) dan memerlukan jawaban untuk query khusus (adhoc), tidak terstruktur, dan heuristic. Data warehouse diorganisasikan berdasarkan pada syaratsyarat query yang potensial dan mendukung keputusan strategis jangka panjang dari sejumlah kecil user tingkat manajerial. Dibawah ini adalah table perbandingan antara system OLTP dengan system data warehouse:

9 15 Tabel 2.1 Perbandingan antara sistem OLTP dan sistem Data Warehouse(Sumber : Connolly dan Begg, 2010, p1199) Characteristic Tujuan utama Umur data Data latency Data granularity Proses data Laporan Pengguna OLTP System Mendukung proses operasional Sekarang Waktu yang sedang berjalan Data yang detail Pola prediksi dari data dimasukkan, dihapus, diupdate, dan di query Dapat di prediksi suatu dimensi, relatif, laporan sudah tetap Melayani sejumlah besar pengguna operasional Data Warehouse Mendukung proses analisis Data lampau sampai yang sekarang Tergantung pada panjang siklus Data yang detail, ringan, ringkas Kurangnya pola prediksi dari data query Tidak bisa di prediksi, multi dimensional, laporan yang dinamis Melayani sebagian pengguna manajerial Definisi Data Mart Menurut Inmon (2005, p494), Data mart adalah sebuah struktur data yang terbagi-bagi yang diperoleh dari data warehouse di mana data

10 16 tersebut telah didenormalisasi berdasarkan kebutuhan informasi manajemen. Menurut Connolly dan Begg (2010, p1214), Data mart adalah bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan informasi dari departemen tertentu atau fungsi bisnis dalam perusahaan Keuntungan dan Kegunaan Data Warehouse Menurut Connolly dan Begg (2010, p1198), data warehouse yang telah diimplementasikan dengan baik dapat membawa keuntungan besar bagi perusahaan antara lain : 1. Pengembalian yang besar dari investasi yang ada. 2. Keuntungan kompetitif. 3. Meningkatkan produktivitas para pembuat keputusan Bentuk Data Warehouse Bentuk dari data warehouse yaitu : Functional Data Warehouse (Data Warehouse Fungsional) Kata operasional disini merupakan database yang diperoleh dari kegiatan sehari-hari. Data warehouse dibuat lebih dari satu dan dikelompokkan berdasar fungsi-fungsi yang ada di dalam perusahaan seperti fungsi keuangan (financial), marketing, personalia, dan lain-lain. Keuntungan dari bentuk data warehouse seperti ini adalah, sistem mudah dibangun dengan biaya relatif murah

11 17 sedangkan kerugiannya adalah resiko kehilangan konsistensi data dan terbatasnya kemampuan dalam pengumpulan data bagi pengguna. Gambar 2.3 Bentuk Data Warehouse Fungsional (Sumber : o_6sgbnhtgvo2ywumujreyif8i) Centralized Data Warehouse (Data Warehouse Terpusat) Bentuk ini terlihat seperti bentuk data warehouse fungsional, namun terlebih dahulu sumber data dikumpulkan dalam satu tempat terpusat, kemudian data disebar ke dalam fungsinya masing-masing, sesuai kebutuhan perusahaan. Data warehouse terpusat ini, biasa digunakan oleh perusahaan yang belum memiliki jaringan eksternal. Keuntungan : o Benar-benar terpadu karena konsistensinya yang tinggi. Kerugiannya : o Biaya yang mahal serta memerlukan waktu yang lama untuk membangunnya.

12 18 Gambar 2.4 Bentuk Data Warehouse Terpusat (Sumber : vyf9qhsiuj3blfsgwrigoeya4pjmotgbxy5a) Distributed Data Warehouse (Data Warehouse Terdistribusi) Pada data warehouse terdistribusi ini, digunakan gateway yang berfungsi sebagai jembatan penghubung antara data warehouse dengan workstation yang menggunakan sistem beraneka ragam. Dengan sistem terdistribusi seperti ini memungkinkan perusahaan dapat mengakses sumber data yang berada diluar lokasi perusahaan (eksternal). Keuntungannya adalah data tetap konsisten karena sebelum data digunakan data terlebih dahulu di sesuaikan atau mengalami proses sinkronisasi. Sedangkan kerugiannya adalah lebih kompleks untuk diterapkan karena sistem operasi dikelola secara terpisah juga biayanya yang paling mahal dibandingkan dua bentuk data warehouse lainnya.

13 19 Gambar 2.5 Bentuk Data WarehouseTerdistribusi (Sumber : HIyIXc0gJ57SFZi7MIhg2_LjhjDddMHjlx_0zw) Arsitekur Data Warehouse Tipe arsitektur dari data warehouse menurut Connolly dan Begg (2010, p1203) : Operasional Data Sumber data dari data warehouse diambil dari : Mainframe operasional data dipegang oleh hierarki generasi pertama dan jaringan database. Data departemental dipegang penuh oleh file system seperti VSAM, RMS, dan DBMS yang berelasi seperti Informix dan Oracle. Data pribadi dipegang oleh workstations dan server pribadi.

14 20 Sistem eksternal seperti Internet, database yang tersedia bersifat komersil, atau asosiasi data dengan organisasi penyedia atau konsumen Penyimpanan Data Operasional Sebuah data store operasional (ODS) adalah operasional repository data saat ini dan data terintegrasi yang digunakan untuk analisis. ODS sering dibuat ketika sistem operasional warisan dirasa tidak mampu mendapatkan laporan yang dibutuhkan. Membangun ODS dapat membantu langkah membantu membangun data warehouse, karena sebuah ODS dapat mensupply data yang telah di pindah dari sumber sistem dan dibersihkan Manajer ETL Manajer ETL melakukan semua operasi yang ter-asosiasi dengan ETL dari data ke warehouse Warehouse Manager Manajer warehouse melakukan semua operasi yang terasosiasi dengan manajemen dari data dalam warehouse. Operasi yang dijalankan oleh manajer warehouse adalah : Analisis data untuk memastikan konsistensi.

15 21 Transformasi dan penggabungan sumber data dari penyimpanan sementara ke tabel data warehouse. Pembuatan index dan tampilan dasar dari tabel. Generasi dari denormalisasi (jika perlu). Generasi dari aplikasi. Back up pengarsipan data Manajer Query Manajer query melakukan semua operasi yang ter-asosiasi dengan manajemen dari pengguna query. Kerumitan dari manajer query ditentukan penyedia fasilitas oleh end-user access tools dan database Detil data Area dari penyimpanan data warehouse semua detil data dalam skema database Lightly and Highly Summarized Data Area penyimpanan warehouse ini semua yang telah ditetapkan menghasilkan lightly and highly summarized data oleh manajer warehouse. Tujuan dari ringkasan informasi untuk mempercepat performa query. Ringkasan data di update ketika data baru dimasukan ke warehouse.

16 Arsip / Back Up Data Area penyimpanan warehouse ini di detilkan dan data yang diringkas untuk proses pengarsipan dan back up Metadata Dalam data warehouse, metadata digunakan sebagai tempat penyimpanan semua definisi metadata (keterangan mengenai data) yang digunakan di seluruh proses data warehouse. Metadata bertujuan untuk : 1. Proses extracting dan loading Melakukan pemetaan sumber data pada data warehouse. 2. Proses warehouse management Mengotomatiskan produksi pada tabel-tabel produksi. 3. Sebagian proses query management Mengarahkan permintaan ke sumber data yang tepat End-user Access Tools (EUAT) Prinsip atau tujuan utama dari dibangunnya data warehouse adalah untuk menyediakan informasi bisnis kepada user-user untuk dapat melakukan pengambilan keputusan secara cepat dan tepat. User ini berinteraksi dengan warehouse melalui end-user access tools. Data warehouse harus secara efisien mendukung secara khusus kebutuhan user serta secara rutin melakukan analisis.

17 23 Performa yang baik dapat dicapai dengan merencanakan dahulu keperluan-keperluan untuk melakukan joins, summations dan laporan-laporan per-periode dengan endusers. End-user access tools dikelompokkan menjadi 5 golongan: Reporting dan Query Tools Reporting tools meliputi production reporting tools dan report writers. Production repoting tools digunakan untuk menghasilkan laporan operasional biasa, sedangkan report writer adalah desktop tools yang dirancang untuk end user. Query tools untuk data warehouse relasional dirancang untuk menerima SQL atau menghasilkan pernyataan SQL untuk query data yang disimpan dalam data warehouse Application Development Tools Aplikasi yang dapat digunakan user yaitu graphical data access yang dirancang untuk sisi client server. Beberapa application development tools terintegrasi dengan OLAP tools dan dapat mengakses semua sistem basis data utama, mencakup Oracle, Sybase dan Infomix.

18 Executive Information System (EIS) Tools Executive Information System (EIS) tools semula dikembangkan untuk mendukung pengambilan keputusan tingkat tinggi kemudian meluas untuk mendukung semua tingkat manajemen. EIS tools yang terisolasi dengan mainframe memungkinkan user membuat aplikasi pendukung pengambilan keputusan untuk menyediakan overview data dan mengakses sumber data eksternal. Saat ini perbedaan antara EIS dan decision support tools lainnya semakin tidak jelas, sejak EIS menyediakan aplikasi custom build untuk area bisnis seperti penjualan, marketing, dan keuangan Online Analysis Processing (OLAP) Tools Online Analytical Processing (OLAP) tools berbasis pada konsep database multidimensional dan memungkinkan pengguna untuk menganalisis data menggunakan view yang kompleks dan multidimensional. Tools ini mengasumsikan data diatur dalam model multidimensi yang didukung spesial multidimensional database (MDDB) atau basis data relasional yang dirancang untuk mendapatkan multi dimensional query.

19 Data Mining Tools Data mining adalah proses menemukan korelasi, pola dan arah baru yang berarti menambang sejumlah besar data dengan menggunakan teknik statistik, matematika dan artificial intelligence. Data mining berpotensi mengganti kemampuan dari OLAP tools. Arsitektur dan komponen utama dari data warehouse dapat dilihat padagambar berikut ini : Gambar 2.6 Arsitektur dan Komponen Utama Data Warehouse (Connolly dan Begg, 2010, p1204) Struktur Data Warehouse Seperti yang kita lihat sebelumnya pada arsitektur data warehouse, ada beberapa struktur yang spesifik terdapat pada bagian

20 26 warehouse manager. Bagian tersebut merupakan struktur data warehouse. Menurut Inmon (2005, p33) data mengalir dari lingkungan operasional ke dalam lingkungan data warehouse dimana data mengalami transformasi dari tingkatan opersional ke tingkatan data warehouse. Pada perumusan data dapat dilihat digambar, data disampaikan dari current detail ke older detail. Setelah data diringkas, data tersebut disampaikan dari current detail ke lightly summarized data, kemudian dari lightly summarized data ke highly summarized data. Komponen dari struktur data warehouse adalah: Gambar 2.7 Struktur Data Warehouse (Sumber : Inmon, 2005, p34) Current Detail Data Current detail data merupakan data detil yang aktif saat ini, mencerminkan keadaan yang sedang berjalan dan

21 27 merupakan level terendah dalam datawarehouse. Didalam area ini warehouse menyimpan seluruh detil data yang terdapat pada skema basis data. Jumlah data sangat besar sehingga memerlukan storage yang besar pula dan dapat diakses secara cepat. Dampak negatif yang ditimbulkan adalah kerumitan untuk mengatur data menjadi meningkat dan biaya yang diperlukan menjadi mahal. Berikut ini beberapa alasan mengapa current detail data menjadi perhatian utama : 1. Menggambarkan kejadian yang baru terjadi dan selalu menjadi perhatian utama. 2. Sangat banyak jumlahnya dan disimpan pada tingkat penyimpanan terendah. 3. Hampir selalu disimpan dalam storage karena cepat di akses tetapi mahal dan kompleks dalam pengaturannya. 4. Bisa digunakan dalam membuat rekapitulasi sehingga current detail data harus akurat Older Detail Data Data ini merupakan data historis dari current detail data, dapat berupa hasil cadangan atau archive data yang disimpan dalam storage terpisah. Karena bersifat back-up (cadangan), maka biasanya data disimpan dalam storage alternatif seperti tape-desk. Data ini biasanya memilki tingkat frekuensi akses yang rendah. Penyusunan file atau directory dari data ini

22 28 disusun berdasarkan umur dari data yang bertujuan mempermudah untuk pencarian atau pengaksesan kembali Lightly Summarized Data Data ini merupakan ringkasan atau rangkuman dari current detail data. Data ini dirangkum berdasar periode atau dimensi lainnya sesuai dengan kebutuhan. Ringkasan dari current detail data belum bersifat total summary. Data-data ini memiliki detil tingkatan yang lebih tinggi dan mendukung kebutuhan warehouse pada tingkat departemen. Tingkatan data ini di sebut juga dengan data mart. Akses terhadap data jenis ini banyak digunakan untuk view suatu kondisi yang sedang atau sudah berjalan Highly Summarized Data Data ini merupakan tingkat lanjutan dari Lightly summarized data, merupakan hasil ringkasan yang bersifat totalitas, dapat di akses misal untuk melakukan analisis perbandingan data berdasarkan urutan waktu tertentu dan analisis menggunakan data multidimensi Metadata Metadata bukan merupakan data hasil kegiatan seperti keempat jenis data diatas. Metadata berisikan data yang menyimpan proses perpindahan data meliputi database

23 29 structure, contents, detail data dan summary data, matrics, versioning, aging criteria, versioning, transformation criteria. Metadata khusus dan memegang peranan yang sangat penting dalam data warehouse. Metadata sendiri mengandung : Struktur Data Sebuah direktori yang membantu user untuk melakukan analisis Decission Support System dalam pencarian letak/lokasi dalam data warehouse Algoritma Algoritma digunakan untuk summary data. Metadata sendiri merupakan panduan untuk algoritma dalam melakukan pemrosesan summary data antara current detail data dengan lightly summarized data dan antara lightly summarized data dengan highly summaried data Mapping Sebagai panduan pemetaan (mapping) data pada saat data di transform/diubah dari lingkup operasional menjadi lingkup data warehouse.

24 ETL (Extraction, Transformation, Loading) Menurut Inmon (2005, p497), ETL adalah proses melakukan pencarian data, mengintegrasikan dan menempatkan data ke dalam sebuah data warehouse. Menurut Connolly dan Begg (2010, p1208), ETL adalah kumpulan proses menyiapkan data dari operational source untuk data warehouse. Proses ini terdiri dari extracting, transforming, loading dan beberapa proses yang dilakukan sebelum publikasikan ke data warehouse. Proses ETL ini terdiri dari 3 tahap,yaitu: Extraction Langkah pertama dari proses ETL adalah proses penarikan data dari satu atau lebih sistem operasional sebagai sumber data (misalnya diambil dari sistem OLTP). Kebanyakan proyek data warehouse menggabungkan data dari sumbersumber yang berbeda. Proses ektraksi ini merupakan proses penguraian dan pembersihan data yang diekstrak untuk mendapatkan pola atau struktur data yang diinginkan Transformation Data transformation merupakan proses terpenting yang ada di dalam perancangan data warehouse. Data transformation adalah suatu proses perpindahan data operasional ke dalam

25 31 suatu media pusat pengumpulan data yang akan digunakan sebagai pembangunan data warehouse. Dalam melakukan data transformasi ini, sumber data diambil dari database yang ada, kemudian di-transform menggunakan fasilitas DTS ( Data Transformation Service ) dalam Microsoft SQL Server Loading Merupakan tahap akhir dalam proses ETL, yaitu proses memasukkan data kedalam target akhir, dalam hal ini adalah data warehouse. Data berasal dari proses transformasi. Setelah data yang dihasilkan dari proses transformasi sesuai dengan kondisi yang diinginkan di data warehouse maka proses loading akan berjalan. Data dari staging area akan dipindahkan ke dalam data warehouse. Gambar 2.8 Proses ETL (Sumber : QOk2GUL7OCkc30G7SZ5QCbsEHOHavvwae_w)

26 Metodologi Perancangan Database Untuk Data Warehouse Menurut Ralph Kimball yang dipaparkan kembali dalam buku Connolly dan Begg, 2010, p , ada enam tahap metodologi dalam perancangan database untuk data warehouse, yaitu : Langkah 1 : Pemilihan proses Data mart yang pertama kali dibangun haruslah data mart yang dapat dikirim tepat waktu dan dapat menjawab semua pertanyaan bisnis yang penting. Pilihan terbaik untuk data mart yang pertama adalah yang berhubungan dengan sales, misal property sales, property leasing, property advertising. Langkah 2 : Pemilihan sumber Untuk memutuskan secara pasti apa yang diwakili atau direpresentasikan oleh sebuah tabel fakta. Misalkan, jika sumber dari sebuah tabel fakta properti sale adalah properti sale individual maka sumber dari sebuah dimensi pelanggan berisi rincian pelanggan yang membeli properti utama. Langkah 3 : Mengidentifikasi dimensi Set dimensi yang dibangun dengan baik, memberikan kemudahan untuk memahami dan menggunakan data mart. Dimensi ini penting untuk menggambarkan fakta-fakta yang terdapat pada tabel fakta.

27 33 Misalkan, setiap data pelanggan pada tabel dimensi pembeli dilengkapi dengan id_pelanggan, no_pelanggan, tipe_pelanggan, tempat_tinggal, dan lain sebagainya. Jika ada dimensi yang muncul pada dua data mart, kedua data mart tersebut harus berdimensi sama, atau paling tidak salah satunya berupa subset matematis dari yang lainnya. Jika sebuah dimensi digunakan pada dua data mart atau lebih, dan dimensi ini tidak disinkronisasi, maka keseluruhan data warehouse akan gagal, karena dua data mart tidak bisa digunakan secara bersama-sama. Langkah 4 : Pemilihan fakta Sumber dari sebuah tabel fakta menentukan fakta mana yang bisa digunakan dalam data mart. Semua fakta harus diekspresikan pada tingkat yang telah ditentukan oleh sumber. Langkah 5 : Menyimpan pre-kalkulasi di tabel fakta Hal ini terjadi apabila fakta kehilangan statement. Langkah 6 : Melengkapi tabel dimensi Pada tahap ini kita menambahkan keterangan selengkap-lengkapnya pada tabel dimensi. Keterangannya harus bersifat intuitif dan mudah dipahami oleh pengguna.

28 Model Untuk Data Warehouse Berikut di bawah ini adalah penjelasan dari model untuk data warehouse : Model Dimensional Model dimensional merupakan rancangan logikal yang bertujuan untuk menampilkan data dalam bentuk standar dan intuitif yang memperbolehkan akses dengan performa yang tinggi. Model dimensional menggunakan konsep model hubungan antar entity (ER) dengan beberapa batasan yang penting. Setiap model dimensi terdiri dari sebuah tabel dengan sebuah komposit primary key, disebut dengan tabel fakta, dan satu set tabel yang lebih kecil disebut tabel dimensi. Setiap tabel dimensi memiliki sebuah simple primary key yang merespon tepat pada satu komponen primary key pada tabel fakta. Dengan kata lain primary key pada tabel fakta terdiri dari dua atau lebih foreign key. Struktur karakteristik ini disebut dengan skema bintang atau join bintang. Fitur terpenting dalam model dimensional ini adalah semua natural keys diganti dengan kunci pengganti (surrogate keys). Maksudnya yaitu setiap kali join antar tabel fakta dengan tabel dimensi selalu didasari kunci pengganti. Kegunaan dari kunci pengganti adalah memperbolehkan data pada data

29 35 warehouse untuk memiliki beberapa kebebasan dalam penggunaan data, tidak seperti halnya yang diproduksi oleh sistem OLTP. Sebuah sistem OLTP memerlukan normalisasi untuk mengurangi redudansi,validasi untuk input data, mendukung volume yang besar dari transaksi yang bergerak sangat cepat. Model OLTP sering terlihat seperti jaring laba-laba yang terdiri atas ratusan bahkan ribuan tabel sehingga sulit untuk dimengerti. Sebaliknya, dimension model yang sering digunakan pada data warehouse adalah skema bintang atau snowflake yang mudah dimengerti dan sesuai dengan kebutuhan bisnis, mendukung query sederhana dan menyediakan performa query yang superior dengan meminimalisasi tabel-tabel join Skema Bintang Skema bintang merupakan struktuk logikal yang memiliki tabel fakta yang terdiri atas data faktual ditengahnya, dan dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data.

30 36 Gambar 2.9 Contoh Skema Bintang (Sumber : Connolly dan Begg, 2010, p1228) Jenis-jenis Skema Bintang, yaitu : a. Skema Bintang Sederhana Dalam skema ini, setiap tabel harus memiliki primary key yang terdiri dari satu kolom atau lebih. Primary key dari tabel fakta terdiri dari satu atau lebih foreign key. Foreign key merupakan primary key pada tabel lain. Gambar 2.10 Skema Bintang Sederhana (Sumber : 1laeNFkdpUucGwN0B3fnWylyCG3ylB2SUVuS6bw)

31 37 b. Skema bintang dengan banyak tabel fakta Skema bintang juga bisa terdiri dari satu atau lebih tabel fakta. Dikarenakan tabel fakta tersebut ada banyak, misalnya disamping penjualan terdapat tabel fakta forecasting dan result. Walaupun terdapat lebih dari satu tabel fakta, mereka tetap menggunakan tabel dimensi bersama-sama. Gambar 2.11 Skema Bintang Dengan Banyak Tabel Fakta (Sumber : 7KIqvvnxjXgYCJBZyhHe1iBvByWqSzvZs5uqQ)

32 38 Adapun ketentuan dalam pembacaan skema bintang adalah o Bagian yang ada di bawah judul tabel merupakan kolom-kolom tabel tersebut. o o Primary key dan foreign key diberi kotak. Primary key diarsir sedang foreign key yang bukan primary tidak. o Foreign key yang berhubungan ditunjukkan dengan garis yang menghubungkan tabel. Kolom yang bukan kunci disebut kolom data pada tabel fakta dan atribut pada tabel dimensi Snowflake Schema Menurut Ponniah (2010,p238), keuntungan skema snowflake adalah : Memerlukan tempat penyimpanan yang lebih kecil. Struktur yang normal akan lebih mudah untuk diperbaharui dan dikelola. Merupakan varian dari skema bintang dimana tabeltabel dimensi tidak terdapat data yang di denormalisasi. Dengan kata lain satu atau lebih tabel dimensi tidak bergabung secara langsung kepada tabel fakta tapi pada tabel dimensi lainnya, seperti contoh dibawah ini :

33 39 Gambar 2.12Snowflake Schemes (Sumber : Connolly dan Begg, 2010, p1229) Star atau Snowflake Keduanya merupakan model-model dimensional, perbedaannya terletak pada implementasi fisikal.skema snowflake memberi kemudahan pada perawatan dimensi, dikarenakan strukturnya yang lebih normalisasi. Sedangkan skema bintang lebih efisien serta sederhana dalam membuat query dan mudah diakses secara langsung oleh pengguna. Adapun starflake merupakan gabungan diantara keduanya. Keuntungan menggunakan masing-masing model tersebut dalam data warehouse antara lain : Efisien dalam hal mengakses data. Dapat beradaptasi terhadap kebutuhan-kebutuhan user. Bersifat fleksibel terhadap perubahan yang terjadi khususnya perubahan yang mengarah pada perkembangan.

34 40 Memiliki kemampuan dalam memodelkan situasi bisnis secara umum. Meskipun skema yang dihasilkan sangat kompleks, tetapi pemrosesan query dapat diperkirakan, hal ini dikarenakan pada level terendah, setiap tabel fakta harus di query secara independen Fact Table (Tabel Fakta) Menurut Inmon (2005, p497), tabel fakta adalah tabel pusat dari skema bintang dimana data sering muncul akan ditempatkan di tabel tersebut. Tabel fakta disebut juga tabel utama (major table), merupakan inti dari skema bintang dan berisi data aktual yang akan dianalisis (data kuantitatif dan transaksi). Tabel fakta adalah tabel yang umumnya mengandung angka dan data historis dimana key (kunci) yang dihasilkan sangat unik karena merupakan kumpulan foreign key dan primary key yang ada pada masing-masing tabel dimensi yang berhubungan atau merupakan tabel terpusat dari skema bintang. Tabel fakta menyimpan tipe-tipe measure yang berbeda, seperti measure yang secara langsung berhubungan dengan tabel dimensi dan measure yang tidak berhubungan dengan table dimensi.

35 41 Menurut Connoly dan Begg (2010, p1246), tabel fakta adalah tabel pada dimensional model yang isinya composite primary key (PK) Dimensional Tabel (Tabel Dimensi) Menurut Inmon (2005, p495), tabel dimensi adalah tempat dimana data-data yang tidak berhubungan yang berelasi dengan tabel fakta ditempatkan di dalam table dimensional. Tabel dimensi juga disebut tabel kecil (minor table), karena memegang data deskriptif yang mencerminkan dimensi suatu bisnis. Tabel dimensi merupakan tabel yang berisi kategori dengan ringkasan data detil yang dapat dilaporkan,seperti laporan keuntungan pada tabel fakta dapat dilaporkan sebagai dimensi waktu (berupa per bulan atau per tahun). 2.2 Teori Khusus Konsep Penjualan Menurut Joel G. Siegel dan Joe K. Shim (2006, p404), penjualan adalah penerimaan yang diperoleh dari pengiriman barang dagangan atau dari penyerahan pelayanan dalam bursa sebagai barang pertimbangan. Pertimbangan ini dapat dalam bentuk tunai peralatan kas atau harta lainnya. Pendapatan dapat diperoleh pada saat penjualan,

36 42 karena terjadi pertukaran,harga jual dapat ditetapkan dan bebannya diketahui. Dalam kegiatan ini penjualan akan melibatkan debitur atau disebut juga pembeli serta barang-barang atau jasa yang diberikan dan dibayar oleh debitur tersebut dengan cara tunai ataupun kredit. Penjualan barang dagang oleh sebuah perusahaan dagang biasanya hanya disebut penjualan, jumlah transaksi yang terjadi biasanya cukupbesar dibandingkan jenis transaksi lainnya. Dalam menjual barang dagangannya perusahaan dapat menerapkan tiga metode penjualan yang sering dikenal yaitu penjualan tunai, penjualan kredit, dan penjualan konsinyasi Konsep Pembelian Menurut McLeod (2006, p253), sistem pembelian terjadi dipicu dari adanya transaksi penjualan yang terjadi secara operasional pada perusahaan sehingga mengakibatkan pengurangan inventory yang ada pada perusahaan dan sebelum inventory tersebut persediannya habis atau mencapai batas persediaan kembali maka bagian pembelian harus menyetok kembali persediannya. Bagian pembelian memiliki tanggung jawab memilih pemasok mana yang akan bekerjasama dalam pengisian kembali persediaan dan merundingkan pengaturannya seperti harga dan tanggal pengiriman. Setelah memutuskan pemasok yang akan diberikan kepada pihak pemasok untuk dipenuhi dan barang pesanan pembelian inventory diterima perusahaan.

37 Konsep Persediaan Konsep persediaan menurut Warren (2005, p452) digunakkan untuk mengindikasi barang dagang yang disimpan untuk dijual dalam operasi bisnis perusahaan dan bahan yang digunakan dalam proses produksi atau disimpan untuk tujuan itu. Dalam informasi persediaan yang terlibat adalah bagian persediaan yang melakukan pengecekan stok barang dan pengubahan stok barang.