BAB IV PERANCANGAN DATA WAREHOUSE. yang diterapkan adalah arsitektur data warehouse terpusat. Alasan memilih arsitektur

Transkripsi

1 BAB IV PERANCANGAN DATA WAREHOUSE 4.1 Arsitektur Data warehouse Dalam merancang data warehouse untuk PT. Teras Teknik Perdana, arsitektur yang diterapkan adalah arsitektur data warehouse terpusat. Alasan memilih arsitektur data warehouse terpusat yaitu : Mempermudah dalam melakukan pengawasan dan pemeliharaan data yang ada di data warehouse karena semua data terintegrasi pada sebuah tempat penyimpanan. Mengurangi redundansi data dan meningkatkan konsistensi data karena data dikelola dalam satu tempat penyimpanan. Data yang disimpan dalam data warehouse merupakan hasil integrasi dari berbagai sumber yang berbeda sehingga menghasilkan informasi yang lebih reliable. Dalam pengembangan data warehouse terpusat relatif memerlukan biaya yang lebih murah dibandingkan pengembangan data warehouse terdistribusi. 101

2 102 Gambar 4.1 Arsitektur Data warehouse PT Teras Teknik Perdana Komponen arsitektur data warehouse pada PT Teras Teknik Perdana adalah sebagai berikut : a. Operational data source Operational data source adalah sumber data untuk pembuatan data warehouse. Dalam perancangan ini, sumber data warehouse berasal dari tabeltabel master dan transaksi dari database operasional PT Teras Teknik Perdana. Dari basis data ini akan dipilih data-data yang berhubungan dengan penjualan, pembelian, dan belanja proyek. b. ETL Manager ETL manager melaksanakan semua operasi yang berhubungan dengan proses Extract, transform dan load data dari database operasional kedalam data warehouse. Extract merupakan proses pengambilan data dari berbagai sumber data yang tersedia dan melakukan pemilihan data yang ingin di simpan ke dalam data warehouse. Transformation dilakukan agar data

3 103 dapat berubah ke dalam suatu bentuk yang konsisten dan terjamin integritasnya sehingga data yang dihasilkan akurat dan tepat. Loading merupakan proses penyimpanan hasil transformasi yang telah dilakukan ke dalam data warehouse. ETL manager yang digunakan dalam data warehouse PT Teras Teknik Perdana adalah SQL server integration services. c. Warehouse Manager Warehouse Manager menjalankan semua operasi yang berhubungan dengan pengelolaan data dalam data warehouse dan proses back up data warehouse. Warehouse manager yang digunakan dalan data warehouse PT Teras Teknik Perdana adalah SQL server management studio. d. Query manager Query manager bertugas mengatur operasi query yang mengatur aliran data dari data warehouse ke aplikasi-aplikasi yang digunakan oleh user. Query manager yang digunakan dalam data warehouse PT Teras Teknik Perdana adalah SQL server analytical services. e. OLAP Tools Tools ini membantu eksekutif untuk melakukan analisis data operasional secara keseluruhan sehingga semua informasi baik detil maupun hasil summary yang dibutuhkan dalam proses analisis mudah didapat. 4.2 Rancangan Data warehouse Dalam membuat data warehouse ini, diperlukan beberapa tahap yang terbagi dalam dua fase agar proses pembuatan data warehouse menjadi teratur. Tahap - tahap perancangan data warehouse yang digunakan berdasarkan pada dua fase metodologi ( two-phased approach), yaitu :

4 Create a high-level dimensional model (Fase I) Fase satu berisikan pembuatan pemodelan dimensi level tinggi menggunakan empat langkah, yaitu : Pemilihan Proses (Select Business Process) Proses ini akan meliputi proses yang akan digunakan dalam sistem data warehouse, yaitu : Penjualan Proses penjualan pada PT Teras Teknik Perdana ini adalah proses penjualan jasa proyek oleh PT Teras Teknik Perdana kepada klien. Dokumen yang ada meliputi surat kontrak proyek. Data yang ada meliputi klien, lokasi, proyek. Pembelian Proses pembelian ini adalah proses pembelian material dari supplier mulai dari proses pembelian dan retur pembelian. Dokumen yang ada meliputi Surat pembelian dan surat retur pembelian. Data yang ada meliputi material, proyek, suppplier. Belanja Proyek Proses belanja proyek ini adalah penggajian pekerja, pemakaian material proses pengeluaran untuk dan biaya lain lain pada masing masing proyek yang ditangani oleh PT Teras Teknik Perdana. Dokumen yang ada meliputi slip gaji, surat pemakaian material, dan laporan biaya lain lain. Data yang ada meliputi proyek, material, kategori biaya.

5 Memilih Grain (Choosing the grain) Memilih grain berarti menentukan apa saja yang akan ditampilkan di tabel fakta. Saat grain untuk tabel fakta dipilih, kita dapat mengidentifikasi tabel dimensi. Keputusan grain untuk tabel fakta juga menentukan grain dari masing-masing dimensi tabel. Grain dari PT Teras Teknik Perdana yang digunakan untuk merancang data warehouse adalah : Penjualan Analisis pada penjualan proyek meliputi informasi jenis proyek yang paling banyak dijual berdasarkan periode waktu tertentu, informasi tipe klien yang paling banyak menggunakan jasa perusahaan berdasarkan periode waktu tertentu, informasi penyebaran proyek berdasarkan lokasi dan periode waktu tertentu, total nilai kontrak proyek berdasarkan proyek, klien, lokasi dan periode waktu tertentu. Pembelian Analisis pada pembelian material meliputi proses pembelian dan retur pembelian, data yang dianalisis adalah material yang paling banyak dipesan dari supplier berdasarkan periode waktu tertentu, supplier dengan tingkat kontribusi tertinggi berdasarkan periode waktu tertentu, proyek dengan tingkat pembelian tertinggi berdasarkan periode waktu tertentu, jumlah pembelian berdasarkan proyek, supplier, material dan

6 106 periode waktu tertentu, total pembelian berdasarkan proyek, supplier, material dan periode waktu tertentu, supplier dengan tingkat retur paling tinggi berdasarkan periode waktu tertentu, material yang paling banyak diretur berdasarkan periode waktu tertentu, jumlah retur pembelian berdasarkan proyek, supplier, material dan periode waktu tertentu, total retur pembelian berdasarkan proyek, supplier, material dan periode waktu tertentu Belanja Proyek Analisis pada belanja proyek ini meliputi penggajian dan pemakaian material, data yang dianalisis adalah proyek dengan pengeluaran gaji terbesar periode waktu tertentu, proyek dengan pengeluaran upah lembur terbesar periode waktu tertentu, total upah lembur berdasarkan proyek, pekerja dan periode waktu tertentu, total penggajian berdasarkan proyek, pekerja dan periode waktu tertentu, material yang paling banyak dipakai periode waktu tertentu, proyek dengan pemakaian material terbanyak periode waktu tertentu, jumlah material yang terpakai berdasarkan proyek, material dan periode waktu tertentu, total biaya pemakaian material berdasarkan proyek, material dan periode waktu tertentu, kategori biaya yang paling terbesar berdasarkan periode waktu tertentu, proyek dengan biaya lain-lain terbesar berdasarkan periode waktu tertentu, total biaya lain lain berdasarkan

7 107 proyek, kategori biaya dan periode waktu tertentu, total belanja proyek berdasarkan proyek dan periode waktu tertentu Identifikasi dan penyesuaian dimensi (Identifying and comforming the dimensions) Pada tahap ini dilakukan penyesuaian dimensi dan grain yang ditampilkan dalam bentuk matrik Penjualan Tabel 4.1 Tabel Dimensi dan Grain Penjualan Dimensi Waktu Lokasi Klien Proyek Grain Jenis proyek yang paling banyak terjual X X Tipe klien yang paling banyak menggunakan jasa perusahaan X X Penyebaran proyek berdasarkan lokasi X X Total nilai kontrak proyek X X X X

8 108 Pembelian Tabel 4.2 Tabel Dimensi dan Grain Pembelian Dimensi Waktu Supplier Material Proyek Grain Supplier yang paling banyak menerima pembelian X X Material yang paling banyak dibeli X X Proyek dengan tingkat pembelian tertinggi X X Jumlah pembelian X X X X Total pembelian X X X X Retur Pembelian Tabel 4.3 Tabel Dimensi dan Grain Retur Pembelian Dimensi Waktu Supplier Material Proyek Grain Supplier dengan tingkat retur paling tinggi X X Material yang paling banyak diretur X X Proyek yang paling banyak mengajukan retur X X Jumlah retur pembelian X X X X Total retur pembelian X X X X

9 109 Penggajian Sumber Daya Manusia Proyek Tabel 4.4 Tabel Dimensi dan Grain Penggajian Dimensi Waktu Proyek Pekerja Grain Proyek dengan pengeluaran gaji terbesar X X Proyek dengan pengeluaran upah lembur terbesar X X Total upah lembur X X X Total gaji X X X Pemakaian Material Tabel 4.5 Tabel Dimensi dan Grain Pemakaian Material Dimensi Waktu Proyek Material Grain Material yang paling banyak terpakai X X Proyek dengan pemakaian material terbanyak X X Jumlah material terpakai X X X Total biaya material X X X Biaya lain lain Tabel 4.6 Tabel Dimensi dan Grain Biaya lain lain Dimensi Waktu Proyek Kategori Grain Biaya Kategori biaya yang paling terbesar X X Proyek dengan biaya lain-lain terbesar X X Total biaya lain lain X X X

10 110 Belanja Proyek Tabel 4.7 Tabel Dimensi dan Grain Belanja proyek Dimensi Waktu Proyek Grain Total belanja Proyek X X Memilih Fakta (Choosing The Facts) Pada tahap ini dilakukan pemilihan fakta yang akan digunakan. Masingmasing fakta memiliki data yang dapat dihitung dan selanjutnya akan ditampilkan dalam bentuk laporan dan grafik. Berikut adalah fakta-fakta yang akan di gunakan dalam data warehouse : Fakta Penjualan meliputi : KdWaktu, KdProyek, KdKlien, KdLokasi, Jumlah Proyek, Total Nilai Kontrak Fakta Pembelian : KdWaktu, KdProyek, KdMaterial, KdSupplier, Jumlah Pembelian, Total Pembelian Fakta Retur Pembelian meliputi : KdWaktu, KdMaterial, KdSupplier, KdProyek, Jumlah Retur Pembelian, Total Retur Pembelian Fakta Penggajian meliputi : Kdwaktu, Kdproyek, Kdpekerja, Total Upah Lembur, Total Gaji Fakta Pemakaian Material : Kdwaktu, Kdproyek, Kdmaterial, Jumlah Material Terpakai, Total Material Terpakai Fakta Biaya lain lain : Kdwaktu, Kdproyek, Kdkategori, Total Biaya Lain Lain.

11 111 Fakta Belanja Proyek : Kdwaktu, Kdproyek, Total Beban Gaji, Total Pemakaian Material, Total Biaya Lain Lain, Total Belanja Proyek Identify All Dimension Attributes for the Dimensional Model ( Fase 2 ) Pada fase ini dilakukan penambahan attribut-atribut yang telah teridentifikasi dalam tahap analisis kebutuhan informasi bisnis yang dilakukan oleh user dimana attribut-attribut tersebut dibutuhkan untuk menganalisa proses bisnis yang dipilih. Berikut ini adalah attribut - attribut dari tabel dimensi dan deskripsi dari attribut-attribut tersebut : 1. Daftar Tabel Dimensi Tabel 4.8 Daftar Tabel Dimensi Dimensi Waktu Pekerja Proyek Material Supplier Lokasi Klien Kategori Deskripsi Laporan dapat dilihat per bulan, triwulan, tahun Laporan dapat dilihat berdasarkan pekerja Laporan dapat dilihat berdasarkan proyek Laporan dapat dilihat berdasarkan material Laporan dapat dilihat berdasarkan supplier Laporan dapat dilihat berdasarkan lokasi Laporan dapat dilihat berdasarkan klien Laporan dapat dilihat berdasarkan kategori biaya Biaya

12 Daftar Tabel Dimensi Dimensi waktu Tabel 4.9 Tabel Dimensi Waktu Attribut Tipe Data Panjang KdWaktu Int - Hari Int - Bulan Int - Triwulan Int - Tahun Int - Status varchar 50 Dimensi Pekerja Tabel 4.10 Tabel Dimensi Pekerja Attribut Tipe Data Panjang KdPekerja Int - PekerjaId Char 5 NamaPekerja Varchar 50 Dimensi Material Tabel 4.11 Tabel Dimensi Material Attribut Tipe Data Panjang KdMaterial Int - MaterialId Char 5 NamaMaterial Varchar 50

13 113 Dimensi Proyek Tabel 4.12 Tabel Dimensi Proyek Attribut Tipe Data Panjang KdProyek Int - ProyekId Char 5 NamaProyek Varchar 50 JenisProyek Varchar 20 RAB Numeric 20,2 Dimensi Supplier Tabel 4.13 Tabel Dimensi Supplier Attribut Tipe Data Panjang KdSupplier Int - SupplierId Char 5 NamaSupplier Varchar 50 Dimensi Klien Tabel 4.14 Tabel Dimensi Klien Attribut Tipe Data Panjang KdKlien Int - KlienId Char 5 NamaKlien Varchar 50 BesarPerusahaan Varchar 50 StatusPerusahaan Varchar 50

14 114 Dimensi Lokasi Tabel 4.15 Tabel Dimensi Lokasi Attribut Tipe Data Panjang KdLokasi Int - KotaId Char 5 Kota Varchar 50 Provinsi Varchar 50 Dimensi Kategori Biaya Tabel 4.16 Tabel Dimensi Kategori Biaya Attribut Tipe Data Panjang KdKategori Int - KategoriBiayaId Char 5 KategoriBiaya Varchar 50 Selain itu pada tahap ini juga melakukan kegiatan-kegiatan lainnya, yaitu : Memilih Durasi Database (Choosing the duration of the database) Durasi mengukur seberapa jauh untuk kembali ke tabel fakta, karena perusahaan membutuhkan data historis 5 tahun kebelakang untuk kepentingan analisis dan pengambilan keputusan maka durasi database yang dipilih adalah 5 tahun.

15 115 Tabel 4.17 Tabel Durasi Database Nama Aplikasi Database Data Yang Masuk Data warehouse Data dalam Data warehouse Aplikasi DW TTP OLTP TTP Tahun Melacak Perubahan Dimensi Secara Perlahan (Tracking slowly changing dimensions) Dari 3 tipe dasar perubahan dimensi, pada perancangan data warehouse PT Teras Teknik Perdana ini, perubahan attribut pada dimensi akan mengakibatkan pembuatan suatu record dimensi baru. Hal ini dilakukan untuk menjaga data yang lama tetap ada agar diketahui perubahan dimensi yang terjadi dari data lama ke data yang baru. 4.3 Proses Extract, Transform, Load (ETL) Proses ETL akan dilakukan setiap hari untuk menjaga keakuratan data, jika sewaktu-waktu pata manajer tingkat atas ingin melihat laporan yang diambil dari Data warehouse.

16 116 Berikut proses ETL dari data operasional ke data warehouse : 1. DimensiPekerja Gambar 4.2 Transformasi Dimensi Pekerja Menggambarkan database sumber data dan query transformasi Gambar 4.3 Query Transformasi Pekerja

17 117 IF EXISTS (SELECT * FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiPekerja') Select PekerjaId, NamaPekerja FROM [OLTP_TTP].[dbo].MsPekerja WHERE InsertedDate > (SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiPekerja') ELSE select PekerjaId, NamaPekerja From [OLTP_TTP].[dbo].MsPekerja Menggambarkan database tujuan dan menentukan business key Gambar 4.4 Database Dimensi Pekerja dan Business Key

18 118 Menentukan Tipe perubahan dimensi Gambar 4.5 Menentukan Tipe Perubahan Dimensi Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.6 Pemetaan Sumber dan Kolom Tujuan data Pekerja

19 119 Saat proses transformasi dijalankan : 2. Dimensi Waktu Gambar 4.7 Transformasi Dimensi Pekerja Gambar 4.8 Transformasi Dimensi Waktu

20 120 Menggambarkan database sumber data dan query transformasi Gambar 4.9 Query Transformasi Waktu SELECT Tgl AS [Tgl], year( Tgl )AS [Tahun], [Triwulan] = case WHEN month( Tgl ) BETWEEN 1 AND 3 THEN 1 WHEN month( Tgl )BETWEEN 4 AND 6 THEN 2 WHEN month( Tgl )BETWEEN 7 AND 9 THEN 3 WHEN month( Tgl )BETWEEN 10 AND 12 THEN 4 end, month( Tgl )AS [Bulan], Day(Tgl) AS [Hari], Status FROM

21 121 ( SELECT DISTINCT TanggalSignKontrak AS Tgl,'TrKontrakProyek' AS Status FROM [OLTP_TTP].[dbo].TrKontrakProyek UNION SELECT DISTINCT TanggalRetur AS Tgl, 'TrReturPembelian' AS Status FROM [OLTP_TTP].[dbo].TrReturPembelian_H UNION SELECT DISTINCT TanggalPembelian AS Tgl, 'TrPembelian' AS Status FROM [OLTP_TTP].[dbo].TrPembelian_H UNION SELECT DISTINCT TanggalPemakaian AS Tgl, 'TrPemakaianMaterial' AS Status FROM [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_H UNION SELECT DISTINCT TanggalPenggajian AS Tgl, 'TrPenggajian' AS Status From [OLTP_TTP].[dbo].TrPenggajian union Select Distinct Tanggal AS Tgl, 'TrBiayaLainLain' AS Status from [OLTP_TTP].[dbo].TrBiayaLainLain )AS Tgl

22 122 Menggambarkan database dan tabel tujuan Gambar 4.10 Database Waktu dan Tabel Tujuan Data Transformasi Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.11 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan Data

23 123 Saat transformasi dilakukan Gambar 4.12 Transformasi Dimensi Waktu 3. Dimensi Supplier Gambar 4.13 Transformasi Dimensi Supplier

24 124 Menggambarkan database sumber data dan query transformasi Gambar 4.14 Query Transformasi Supplier IF EXISTS ( SELECT * FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiSupplier' ) Select SupplierId, NamaSupplier FROM [OLTP_TTP].[dbo].MsSupplier WHERE InsertedDate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiSupplier' ) ELSE Select SupplierId, NamaSupplier FROM [OLTP_TTP].[dbo].MsSupplier

25 125 Menggambarkan database tujuan dan menentukan business key Gambar 4.15 Database Supplier dan Business Key Menentukan tipe perubahan dimensi Gambar 4.16 Menentukan Tipe Perubahan Dimensi

26 126 Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.17 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan data Saat transformasi dilakukan Gambar 4.18 Transformasi Dimensi Supplier

27 Dimensi Material Gambar 4.19 Transformasi Dimensi Material Menggambarkan database sumber data dan query transformasi Gambar 4.20 Query Transformasi Material

28 128 IF EXISTS ( SELECT * FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiMaterial' ) Select MaterialId,NamaMaterial FROM [OLTP_TTP].[dbo].MsMaterial WHERE InsertedDate > ( SELECT Last_ETLFROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiMaterial' ) ELSE Select MaterialId,NamaMaterial FROM [OLTP_TTP].[dbo].MsMaterial Menggambarkan database tujuan dan menentukan business key Gambar 4.21 Gambar Database Material dan Business Key

29 129 Menentukan tipe perubahan dimensi Gambar 4.22 Menentukan Tipe Perubahan Dimensi Mengggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.23 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan Data

30 130 Saat proses transformasi dilakukan 5. Dimensi Proyek Gambar 4.24 Transformasi Dimensi Material Gambar 4.25 Transformasi Dimensi Proyek Menggambarkan database sumber data dan query transformasi Gambar 4.26 Query Transformasi Proyek

31 131 IF EXISTS (SELECT * FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiProyek') SELECT ProyekId, NamaProyek, JenisProyek, RencanaAnggaran Belanja AS RAB from [OLTP_TTP].[dbo].[MsProyek] WHERE InsertedDate > (SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiProyek') ELSE SELECT ProyekId, NamaProyek, JenisProyek, RencanaAnggaran Belanja AS RAB from [OLTP_TTP].[dbo].[MsProyek] Menggambarkan database tujuan dan menentukan business key Gambar 4.27 Database Proyek dan business Key

32 132 Menentukan tipe perubahan dimensi Gambar 4.28 Menentukan Tipe Perubahan Dimensi Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.29 Pemetaan sumber data dan kolom tujuan data

33 133 Saat transformasi dijalankan 6. Dimensi Lokasi Gambar 4.30 Transformasi Dimensi Proyek Gambar 4.31 Transformasi Dimensi Lokasi Menggambarkan database sumber data dan query transformasi Gambar 4.32 Query Transformasi Lokasi

34 134 IF EXISTS (SELECT * FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiLokasi') select KotaId, Kota, Provinsi from [OLTP_TTP].[dbo].MsKota WHERE InsertedDate > (SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiLokasi') ELSE select KotaId, Kota, Provinsi from [OLTP_TTP].[dbo].MsKota Menggambarkan database tujuan dan menentukan business key Gambar 4.33 Database Lokasi dan Business Key

35 135 Menentukan tipe perubahan dimensi Gambar 4.34 Menentukan Tipe Perubahan Dimensi Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.35 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan data

36 136 Saat transformasi dilakukan 7. Dimensi Klien Gambar 4.36 Transformasi Dimensi Lokasi Gambar 4.37 Transformasi Dimensi Klien Menggambarkan database sumber data dan query transformasi Gambar 4.38 Query Transformasi Klien

37 137 IF EXISTS (SELECT * FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiKlien') Select KlienId, NamaKlien, BesarPerusahaan, StatusPerusahaan FROM [OLTP_TTP].[dbo].MsKlien WHERE InsertedDate > (SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiKlien') ELSE Select KlienId, NamaKlien, BesarPerusahaan, StatusPerusahaan FROM [OLTP_TTP].[dbo].MsKlien Menggambarkan database tujuan dan menentukan business key Gambar 4.39 Database Klien dan Business Key

38 138 Menentukan tipe perubahan dimensi Gambar 4.40 Menentukan Tipe Perubahan Dimensi Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.41 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan data

39 139 Saat transformasi dilakukan 8. Dimensi Kategori Biaya Gambar 4.42 Transformasi Dimensi Klien Gambar 4.43 Transformasi Dimensi Kategori Biaya Menggambarkan database sumber data dan query transformasi Gambar 4.44 Query Transformasi Kategori Biaya

40 140 IF EXISTS (SELECT * FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiKategoriBiaya') Select KategoriBiayaId, KategoriBiaya from [OLTP_TTP].[dbo].MsKategoriBiaya WHERE InsertedDate > (SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel = 'DimensiKategoriBiaya') ELSE Select KategoriBiayaId, KategoriBiaya from [OLTP_TTP].[dbo].MsKategoriBiaya Menggambarkan database tujuan dan menentukan business key Gambar 4.45 Database Kategori Biaya dan Business Key

41 141 Menentukan tipe perubahan dimensi Gambar 4.46 Menentukan Tipe Perubahan Dimensi Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.47 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan data

42 142 Saat transformasi dilakukan Gambar 4.48 Transformasi Dimensi Kategori Biaya 9. Fakta Penggajian Gambar 4.49 Transformasi Fakta Penggajian Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi Gambar 4.50 Query Transformasi Penggajian

43 143 IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaPenggajian' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdPekerja, JumlahLembur*UpahLembur AS JumlahUpahLembur, (JumlahLembur*UpahLembur)+(JumlahMasuk*GajiHarian) AS TotalGaji From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiPekerja c, [OLTP_TTP].[dbo].MsPekerja e, [OLTP_TTP].[dbo].TrPenggajian f, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek g where a.tgl = f.tanggalpenggajian AND b.proyekid = e.proyekid AND c.pekerjaid = f.pekerjaid AND e.pekerjaid = f.pekerjaid AND g.proyekid = e.proyekid AND f.tanggalpenggajian BETWEEN g.tglmulaiproyek AND g.tglselesaiproyek AND status = 'TrPenggajian' AND f.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaPenggajian' )

44 144 End ELSE BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdPekerja, JumlahLembur*UpahLembur AS JumlahUpahLembur, (JumlahLembur*UpahLembur)+(JumlahMasuk*GajiHarian) AS TotalGaji From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiPekerja c, [OLTP_TTP].[dbo].MsPekerja e, [OLTP_TTP].[dbo].TrPenggajian f, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek g where a.tgl = f.tanggalpenggajian AND b.proyekid = e.proyekid AND c.pekerjaid = f.pekerjaid AND e.pekerjaid = f.pekerjaid AND g.proyekid = e.proyekid AND f.tanggalpenggajian BETWEEN g.tglmulaiproyek AND g.tglselesaiproyek AND status = 'TrPenggajian' end

45 145 Menggambarkan database tujuan dan tabel tujuan Gambar 4.51 Database dan Tabel Tujuan Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.52 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan Data

46 146 Saat proses transformasi dijalankan 10. FaktaPembelian Gambar 4.53 Transformasi Fakta Penggajian Gambar 4.54 Transformasi Fakta Pembelian Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi Gambar 4.55 Query Transformasi Fakta Pembelian

47 147 IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaPembelian' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdMaterial, KdSupplier, Qty AS Jumlahpembelian, Qty*g.HargaBeli AS Totalpembelian From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiMaterial c, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiSupplier d, [OLTP_TTP].[dbo].Trpembelian_H f, [OLTP_TTP].[dbo].Trpembelian_D g, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek h where a.tgl = f.tanggalpembelian AND b.proyekid = f.proyekid AND c.materialid = g.materialid AND d.supplierid = f.supplierid AND f.pembelianno = g.pembelianno AND f..proyekid = h.proyekid AND f.tanggalpembelian BETWEEN h.tglmulaiproyek AND h.tglselesaiproyek AND a. status = 'Trprocurement' AND f.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaPembelian' ) End ELSE BEGIN

48 148 Select KdWaktu, KdProyek, KdMaterial, KdSupplier, Qty AS Jumlahpembelian, Qty*g.HargaBeli AS Totalpembelian From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiMaterial c, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiSupplier d, [OLTP_TTP].[dbo].Trpembelian_H f, [OLTP_TTP].[dbo].Trpembelian_D g, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek h where a.tgl = f.tanggalpembelian AND b.proyekid = f.proyekid AND c.materialid = g.materialid AND d.supplierid = f.supplierid AND f.pembelianno = g.pembelianno AND f..proyekid = h.proyekid AND f.tanggalpembelian BETWEEN h.tglmulaiproyek AND h.tglselesaiproyek AND a. status = 'Trprocurement'

49 149 Menggambarkan database tujuan dan tabel tujuan Gambar 4.56 Database Fakta Pembelian Mengambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.57 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan Data

50 150 Saat transformasi dijalankan Gambar 4.58 Transformasi Fakta Pembelian 11. Fakta Retur Pembelian Gambar 4.59 Transformasi Fakta Retur Pembelian Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi Gambar 4.60 Query Transformasi Fakta Retur Pembelian

51 151 IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaReturPembelian' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdMaterial, KdSupplier, g.qty AS JumlahReturpembelian, g.qty*e.hargabeli AS TotalReturpembelian From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiMaterial c, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiSupplier d, [OLTP_TTP].[dbo].MsMaterial e, [OLTP_TTP].[dbo].TrReturpembelian_H f, [OLTP_TTP].[dbo].TrReturpembelian_D g, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek j [OLTP_TTP].[dbo].Trpembelian_H h, where a.tgl = f.tanggalretur AND b.proyekid = h.proyekid AND c.materialid = g.materialid AND d.supplierid = h.supplierid AND f.pembelianno = h.pembelianno AND h.proyekid = j.proyekid AND f.returpembelianno = g.returpembelianno AND f.tanggalretur between j.tglmulaiproyek AND j.tglselesaiproyek AND e.materialid = g.materialid AND status = 'TrReturPembelian'AND

52 152 f.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaReturPembelian' ) End ELSE BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdMaterial, KdSupplier, g.qty AS JumlahReturpembelian, g.qty*e.hargabeli AS TotalReturpembelian From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiMaterial c, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiSupplier d, [OLTP_TTP].[dbo].MsMaterial e, [OLTP_TTP].[dbo].TrReturpembelian_H f, [OLTP_TTP].[dbo].TrReturpembelian_D g, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek j [OLTP_TTP].[dbo].Trpembelian_H h, where a.tgl = f.tanggalretur AND b.proyekid = h.proyekid AND c.materialid = g.materialid AND d.supplierid = h.supplierid AND f.pembelianno = h.pembelianno AND h.proyekid = j.proyekid AND f.returpembelianno = g.returpembelianno AND f.tanggalretur between j.tglmulaiproyek AND j.tglselesaiproyek AND e.materialid = g.materialid AND status = 'TrReturPembelian'

53 153 Menggambarkan database tujuan dan tabel tujuan Gambar 4.61 Database Fakta Retur Pembelian Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.62 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan Data

54 154 Saat transformasi dilakukan Gambar 4.63 Transformasi Fakta Retur Pembelian 12. Fakta Pemakaian Material Gambar 4.64 Transformasi Fakta Pemakaian Material Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi Gambar 4.65 Query Transformasi Fakta Pemakaian Material

55 155 IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaPemakaianMaterial' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdMaterial, g.qty AS JumlahMaterialTerpakai, g.qty*d.hargabeli AS TotalMaterialTerpakai From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiMaterial c, [OLTP_TTP].[dbo].MsMaterial d, [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_H f, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek j [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_D g, where a.tgl = f.tanggalpemakaian AND b.proyekid = f.proyekid AND c.materialid = g.materialid AND f.proyekid = j.proyekid AND d.materialid = g.materialid and status = 'TrPemakaianMaterial' AND f.pemakaianmaterialno = g.pemakaianmaterialno AND f.tanggalpemakaian BETWEEN j.tglmulaiproyek AND j.tglselesaiproyek AND f.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaPemakaianMaterial' ) End ELSE BEGIN

56 156 Select KdWaktu, KdProyek, KdMaterial, g.qty AS JumlahMaterialTerpakai, g.qty*d.hargabeli AS TotalMaterialTerpakai From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiMaterial c, [OLTP_TTP].[dbo].MsMaterial d, [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_H f, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek j [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_D g, where a.tgl = f.tanggalpemakaian AND b.proyekid = f.proyekid AND c.materialid = g.materialid AND f.proyekid = j.proyekid AND d.materialid = g.materialid and status = 'TrPemakaianMaterial' AND f.pemakaianmaterialno = g.pemakaianmaterialno AND f.tanggalpemakaian BETWEEN j.tglmulaiproyek AND j.tglselesaiproyek

57 157 Mengambarkan database tujuan dan tabel tujuan Gambar 4.66 Database Fakta Pemakaian Material Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.67 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan Data

58 158 Saat transformasi dilakukan Gambar 4.68 Transformasi Fakta Pemakaian Material 13. Fakta Penjualan Gambar 4.69 Transformasi Fakta Penjualan Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi Gambar 4.70 Query Transformasi Fakta Penjualan

59 159 IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaPenjualan' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdLokasi, KdKlien, count(d.proyekid) as JumlahProyek, NilaiKontrak As TotalNilaiKontrak From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiLokasi c, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiKlien h, [OLTP_TTP].[dbo].TrKontrakProyek d, [OLTP_TTP].[dbo].MsKota e, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek f, [OLTP_TTP].[dbo].MsKlien g Where a.tgl = d.tanggalsignkontrak AND a.status = 'TrKontrakProyek' AND b.proyekid = d.proyekid AND e.kotaid = f.kotaid AND f.kotaid = c.kotaid AND f.proyekid = b.proyekid AND d.klienid = g.klienid AND g.klienid = h.klienid d.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaPenjualan' ) group by KdWaktu, KdProyek, KdLokasi, KdKlien, nilaikontrak

60 160 End ELSE BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdLokasi, KdKlien, count(d.proyekid) as JumlahProyek, NilaiKontrak As TotalNilaiKontrak From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiLokasi c, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiKlien h, [OLTP_TTP].[dbo].TrKontrakProyek d, [OLTP_TTP].[dbo].MsKota e, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek f, [OLTP_TTP].[dbo].MsKlien g Where a.tgl = d.tanggalsignkontrak AND a.status = 'TrKontrakProyek' AND b.proyekid = d.proyekid AND e.kotaid = f.kotaid AND f.kotaid = c.kotaid AND f.proyekid = b.proyekid AND d.klienid = g.klienid AND g.klienid = h.klienid group by KdWaktu, KdProyek, KdLokasi, KdKlien, nilaikontrak End

61 161 Menggambarkan database tujuan dan tabel tujuan Gambar 4.71 Database Fakta Penjualan Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan Gambar 4.72 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan

62 162 Saat transformasi dilakukan 14. Fakta Biaya Lain Lain Gambar 4.73 Transformasi Fakta Penjualan Gambar 4.74 Transformasi Fakta Biaya Lain Lain Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi Gambar 4.75 Query Transformasi Fakta Biaya Lain Lain

63 163 IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaBiayaLainLain' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, KdKategori, biaya as TotalBiayaLainLain From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiKategoriBiaya c, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek e, [OLTP_TTP].[dbo].TrBiayaLainLain d, [OLTP_TTP].[dbo].MsKategoriBiaya f Where a.tgl = d.tanggal and status = 'TrBiayaLainLain' and d.proyekid = b.proyekid and b.proyekid = e.proyekid and d.kategoribiayaid = f.kategoribiayaid and d.kategoribiayaid = c.kategoribiayaid and c.kategoribiayaid = f.kategoribiayaid and d.tanggal between e.tglmulaiproyek and e.tglselesaiproyek AND d.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaBiayaLainLain' End ELSE BEGIN

64 164 Select KdWaktu, KdProyek, KdKategori, biaya as TotalBiayaLainLain From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiKategoriBiaya c, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek e, [OLTP_TTP].[dbo].TrBiayaLainLain d, [OLTP_TTP].[dbo].MsKategoriBiaya f Where a.tgl = d.tanggal and status = 'TrBiayaLainLain' and d.proyekid = b.proyekid and b.proyekid = e.proyekid and d.kategoribiayaid = f.kategoribiayaid and d.kategoribiayaid = c.kategoribiayaid and c.kategoribiayaid = f.kategoribiayaid and d.tanggal between e.tglmulaiproyek and e.tglselesaiproyek End Menggambarkan database tujuan dan tabel tujuan Gambar 4.76 Database Fakta Penjualan

65 165 Menggambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan Gambar 4.77 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan Saat transformasi dilakukan Gambar 4.78 Transformasi Fakta Biaya Lain Lain 15. Fakta Belanja Proyek Gambar 4.79 Transformasi Fakta Belanja Proyek

66 166 Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi tahap satu Gambar 4.80 Query Transformasi Fakta Belanja Proyek Tahap satu IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaBP1' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, TotalBiayaLainLain = 0, TotalPemakaianMaterial = 0, (JumlahLembur*UpahLembur) + (JumlahMasuk*GajiHarian) AS TotalBebanGaji, (JumlahLembur*UpahLembur)+(JumlahMasuk*GajiHarian) AS TotalBelanjaProyek From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a,[olap_ttp].[dbo].dimensiproyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiPekerja c,[oltp_ttp].[dbo].mspekerja e, [OLTP_TTP].[dbo].TrPenggajian f,[oltp_ttp].[dbo].msproyek g

67 167 where a.tgl = f.tanggalpenggajian and b.proyekid = e.proyekid and c.pekerjaid = f.pekerjaid and e.pekerjaid = f.pekerjaid and g.proyekid = e.proyekid and f.tanggalpenggajian BETWEEN g.tglmulaiproyek and g.tglselesaiproyek and status = 'TrPenggajian' and f.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaBP1' ) End ELSE BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, TotalBiayaLainLain = 0, TotalPemakaianMaterial = 0, (JumlahLembur*UpahLembur) + (JumlahMasuk*GajiHarian) AS TotalBebanGaji, (JumlahLembur*UpahLembur)+(JumlahMasuk*GajiHarian) AS TotalBelanjaProyek From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a,[olap_ttp].[dbo].dimensiproyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiPekerja c,[oltp_ttp].[dbo].mspekerja e, [OLTP_TTP].[dbo].TrPenggajian f,[oltp_ttp].[dbo].msproyek g where a.tgl = f.tanggalpenggajian and b.proyekid = e.proyekid and c.pekerjaid = f.pekerjaid and e.pekerjaid = f.pekerjaid and g.proyekid = e.proyekid and f.tanggalpenggajian BETWEEN g.tglmulaiproyek and g.tglselesaiproyek and status = 'TrPenggajian' End

68 168 Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi tahap dua Gambar 4.81 Query Transformasi Fakta Belanja Proyek Tahap Dua IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaBP2' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, TotalBebanGaji = 0, TotalBiayaLainLain = 0, g.qty*d.hargabeli AS TotalPemakaianMaterial, g.qty*d.hargabeli AS TotalBelanjaProyek From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiMaterial c, [OLTP_TTP].[dbo].MsMaterial d, [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_H f, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek j, [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_D g

69 169 where a.tgl = f.tanggalpemakaian AND b.proyekid = f.proyekid AND c.materialid = g.materialid AND f.proyekid = j.proyekid AND d.materialid = g.materialid and f.pemakaianmaterialno = g.pemakaianmaterialno AND f.tanggalpemakaian BETWEEN j.tglmulaiproyek AND j.tglselesaiproyek and status = 'TrPemakaianMaterial' and f.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaBP2' ) End ELSE BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, TotalBebanGaji = 0, TotalBiayaLainLain = 0, g.qty*d.hargabeli AS TotalPemakaianMaterial, g.qty*d.hargabeli AS TotalBelanjaProyek From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiMaterial c, [OLTP_TTP].[dbo].MsMaterial d, [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_H f, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek j, [OLTP_TTP].[dbo].TrPemakaianMaterial_D g where a.tgl = f.tanggalpemakaian AND b.proyekid = f.proyekid and c.materialid = g.materialid AND f.proyekid = j.proyekid and

70 170 d.materialid = g.materialid and status = 'TrPemakaianMaterial' f.pemakaianmaterialno = g.pemakaianmaterialno AND f.tanggalpemakaian BETWEEN j.tglmulaiproyek AND j.tglselesaiproyek End Menggambarkan database sumber daya dan query transformasi tahap tiga Gambar 4.82 Query Transformasi Fakta Belanja Proyek Tahap Tiga IF EXISTS ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaBP3' ) BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, TotalBebanGaji = 0, TotalPemakaianMaterial = 0, biaya as TotalBiayaLainLain, biaya as TotalBelanjaProyek

71 171 From [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiKategoriBiaya c, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek e, [OLTP_TTP].[dbo].TrBiayaLainLain d, [OLTP_TTP].[dbo].MsKategoriBiaya f where a.tgl = d.tanggal and status = 'TrBiayaLainLain' and d.proyekid = b.proyekid and b.proyekid = e.proyekid and d.kategoribiayaid = f.kategoribiayaid and d.kategoribiayaid = c.kategoribiayaid and c.kategoribiayaid = f.kategoribiayaid and d.tanggal between e.tglmulaiproyek and e.tglselesaiproyek and d.inserteddate > ( SELECT Last_ETL FROM [OLAP_TTP].[dbo].FilterTimeStamp WHERE NamaTabel ='FaktaBP3') End ELSE BEGIN Select KdWaktu, KdProyek, TotalBebanGaji = 0, TotalPemakaianMaterial = 0, biaya as TotalBiayaLainLain, biaya as TotalBelanjaProyek from [OLAP_TTP].[dbo].DimensiWaktu a, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiProyek b, [OLAP_TTP].[dbo].DimensiKategoriBiaya c, [OLTP_TTP].[dbo].MsProyek e, [OLTP_TTP].[dbo].TrBiayaLainLain d, [OLTP_TTP].[dbo].MsKategoriBiaya f

72 172 where a.tgl = d.tanggal and status = 'TrBiayaLainLain' and d.proyekid = b.proyekid and b.proyekid = e.proyekid and d.kategoribiayaid = f.kategoribiayaid and d.kategoribiayaid = c.kategoribiayaid and c.kategoribiayaid = f.kategoribiayaid and d.tanggal between e.tglmulaiproyek and e.tglselesaiproyek End Menggambarkan database tujuan dan tabel tujuan Gambar 4.83 Database Fakta Belanja Proyek

73 173 Mengambarkan pemetaan sumber data dan kolom tujuan data Gambar 4.84 Pemetaan Sumber Data dan Kolom Tujuan Data Saat transformasi dijalankan Gambar 4.85 Transformasi Fakta Belanja Proyek 4.4 Proses Back Up Proses back up dilakukan terlebih dahulu secara otomatis sebelum proses ETL berlangsung. Hal ini dimaksudkan agar data hasil dari proses ETL sebelumnya dapat disimpan terlebih dahulu, sehingga dapat mengurangi resiko kehilangan data apabila terjadi kegagalan dalam proses ETL. Tabel 4.18 Tabel Proses Back up Pelaku Back Up Waktu Keterangan Server Dilakukan sebelum proses ETL dilakukan Back up data warehouse dilakukan untuk menangulangi proses ETL yang gagal

74 Analisis Kapasitas Media Penyimpanan Untuk mengetahui banyaknya kapasitas media penyimpanan yang diperlukan, perlu dilakukan analisis terhadap media penyimpanan dimana analisa ini dapat menunjukkan berapa kapasitas yang dibutuhkan. Berikut ini adalah perhitungan kapasitas penyimpanan pada tabel dimensi dan fakta 1. Dimensi Waktu Asumsi untuk jumlah record dimensi waktu selama 5 tahun pertama adalah hasil perkalian antara jumlah hari dalam lima tahun dengan jumlah jenis transaksi. Num_Rows : 365 x 5 x 6 = Num_Cols = 7 Fixed_Data_Sized = = 28 Num_Variable_Cols = 1 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((7+7) / 8) = 3.75 Variable_Data_Size = 2 + (1 x 2) + 50 = 54 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 9125 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = 0.97

75 175 Asumsi untuk jumlah record dimensi waktu untuk 5 tahun kedepan adalah hasil perkalian antara jumlah hari dalam 10 tahun dengan jumlah jenis transaksi. Num_Rows : 365 x 10 x 6 = Num_Cols = 7 Fixed_Data_Sized = = 28 Num_Variable_Cols = 1 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((7+7) / 8) = 3.75 Variable_Data_Size = 2 + (1 x 2) + 50 = 54 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 21900/ = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Dimensi Pekerja Asumsi untuk jumlah record dimensi pekerja selama 5 tahun pertama adalah 3000 Num_Cols = 3 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 2 Max_Var_Sizes = 50

76 176 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2 x 2) + 50 = 56 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 3000 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = 0.2 Asumsi untuk jumlah record dimensi pekerja selama 5 tahun kedepan adalah 3000 Num_Cols = 3 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 2 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2 x 2) + 50 = 56 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 3000 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = 0.2

77 Dimensi Proyek Asumsi untuk jumlah record dimensi proyek selama 5 tahun pertama adalah 100 Num_Cols = 4 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 3 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2 x 3) + 50 = 58 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 100 / = 0.88 Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x 0.88 = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = 7.04 Heap_Size(Mbytes) = 7.04/1024 = Asumsi untuk jumlah record dimensi proyek selama 5 tahun kedepan adalah 150 Num_Cols = 4 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 3 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2 x 3) + 50 = 58

78 178 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 150 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Dimensi Supplier Asumsi untuk jumlah record dimensi supplier selama 5 tahun pertama adalah 45 Num_Cols = 3 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 2 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2 x 2) + 50 = 56 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 45 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = 3.421/1024 = 0.003

79 179 Asumsi untuk jumlah record dimensi supplier untuk 5 tahun kedepan adalah 45 Num_Cols = 3 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 2 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2 x 2) + 50 = 56 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 45 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = 3.421/1024 = Dimensi Material Asumsi untuk jumlah record dimensi supplier selama 5 tahun pertama adalah 57 Num_Cols = 3 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 2 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2 x 2) + 50 = 56

80 180 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 57 / = 0.48 Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x 0.48 = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = 3.9 Heap_Size(Mbytes) = 3.9/1024 = Asumsi untuk jumlah record dimensi supplier selama 5 tahun pertama adalah 57 Num_Cols = 3 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 2 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2 x 2) + 50 = 56 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 57 / = 0.48 Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x 0.48 = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = 3.9 Heap_Size(Mbytes) = 3.9/1024 = 0.003

81 Dimensi Lokasi Asumsi untuk jumlah record dimensi lokasi selama 5 tahun pertama adalah 33 Num_Cols = 4 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 3 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((4+7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (3x2) + 50 = 58 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 33 / = 0.29 Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x 0.29 = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Asumsi untuk jumlah record dimensi lokasi untuk 5 tahun kedepan adalah 33 Num_Cols = 4 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 3 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((4+7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (3x2) + 50 = 58 Row_Size = =

82 182 Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 33 / = 0.29 Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x 0.29 = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Dimensi Kategori Biaya Asumsi untuk jumlah record dimensi lokasi selama 5 tahun pertama adalah 10 Num_Cols = 3 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 2 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2x2) + 50 = 56 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 10 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = 0.684/1024 = 0.001

83 183 Asumsi untuk jumlah record dimensi lokasi untuk 5 tahun kedepan adalah 10 Num_Cols = 3 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 2 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((3+7) / 8) = 3.25 Variable_Data_Size = 2 + (2x2) + 50 = 56 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 10 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = 0.684/1024 = Dimensi Kategori Klien Asumsi untuk jumlah record dimensi lokasi selama 5 tahun pertama adalah 120 Num_Cols = 5 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 4 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((5+7) / 8) = 3.5 Variable_Data_Size = 2 + (4x2) + 50 = 60 Row_Size = = 71.5

84 184 Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 120 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = 8.592/1024 = Asumsi untuk jumlah record dimensi lokasi selama 5 tahun adalah 150 Num_Cols = 5 Fixed_Data_Sized = 4 Num_Variable_Cols = 4 Max_Var_Sizes = 50 Null_Bitmap = 2 + ((5+7) / 8) = 3.5 Variable_Data_Size = 2 + (4x2) + 50 = 60 Row_Size = = 71.5 Rows_Per_Page = 8096 /( ) = Num_Of_Pages = 150 / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Fakta Penggajian Asumsi untuk jumlah record fakta penggajian selama 1 bulan adalah Maka jumlah record selama 5 tahun pertama adalah 3000 x 12 x 5 yaitu

85 185 Num_Cols = 5 Fixed_Data_Sized = = 30 Bytes Null_Bitmap = 2+((5+7)/8) = 3.5 Row_Size = = 37.5 Bytes Rows_Per_Page = 8096/(37.5+2) = 205 Num_Of_Pages = /205 = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Asumsi jumlah record untuk 5 tahun kedepan adalah 3000 X 12 X 10 yaitu Num_Cols = 5 Fixed_Data_Sized = = 30 Bytes Null_Bitmap = 2+((5+7)/8) = 3.5 Row_Size = = 37.5 Bytes Rows_Per_Page = 8096/(37.5+2) = 205 Num_Of_Pages = /205 = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = 13.71

86 Fakta Pembelian Asumsi untuk jumlah record fakta pembelian selama 1 bulan adalah Maka jumlah record selama 1 tahun adalah 1000 x 12 yaitu Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian selama 5 tahun pertama adalah x (5+(1+0.1) 5 ) yaitu Num_Cols = 6 Fixed_Data_Sized = = 29 Bytes Null_Bitmap = 2+((6+7)/8) = Row_Size = = Bytes Rows_Per_Page = 8096/( ) = 209 Num_Of_Pages = 79326/209 = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian untuk 5 tahun kedepan adalah x (10+(1+0.1) 10 ) yaitu Num_Cols = 6 Fixed_Data_Sized = = 29 Bytes Null_Bitmap = 2+((6+7)/8) = Row_Size = = Bytes Rows_Per_Page = 8096/( ) = 209 Num_Of_Pages = /209 =

87 187 Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Fakta Penjualan Asumsi untuk jumlah record fakta penjualan selama 1 tahun adalah 50. Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian selama 5 tahun pertama adalah 50 x (5+(1+0.1) 5 )yaitu 251 Num_Cols = 6 Fixed_Data_Sized = = 29 Null_Bitmap = 2+(65+7/8) = 3.75 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096/( ) = Num_Of_Pages = = 251/ = 1.2 Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x 1.2 = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = 9.6 Heap_Size(Mbytes) = 9.6/1024 = Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian untuk 5 tahun kedepan adalah 50 x (10+(1+0.1) 10 )yaitu 629 Num_Cols = 6 Fixed_Data_Sized = = 29 Null_Bitmap = 2+(65+7/8) = 3.75 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096/( ) =

88 188 Num_Of_Pages = = 629/ = 3.01 Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x 3.01= Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = 9.6/1024 = Fakta Retur Pembelian Asumsi untuk jumlah record fakta retur pembelian selama 1 bulan adalah 100. Maka jumlah record selama 1 tahun adalah 100 x 12 yaitu Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian selama 5 tahun pertama adalah 1200 x (5+(1+0.1) 5 ) yaitu 7933 Num_Cols = 6 Fixed_Data_Sized = = 29 Null_Bitmap = 2+((5+7/8) = 3.5 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096/( ) = Num_Of_Pages = = 7933/209.6 = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = 0.3 Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian untuk 5 tahun kedepan adalah 1200 x (10+(1+0.1) 10 ) yaitu Num_Cols = 6 Fixed_Data_Sized = = 29 Null_Bitmap = 2+((5+7/8) = 3.5

89 189 Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096/( ) = Num_Of_Pages = = 15112/209.6 = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Fakta Pemakaian Material Asumsi untuk jumlah record fakta pemakaian material selama 1 bulan adalah 500. Maka jumlah record selama 1 tahun adalah 1000 x 12 yaitu Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian selama 5 tahun pertama adalah x (5+(1+0.1) 5 )yaitu Num_Cols =5 Fixed_Data_Sized = = 25 Null_Bitmap = 2+((5+7/8) = 3.5 Row_Size = = 32.5 Rows_Per_Page = 8096/(32.5+2) = Num_Of_Pages = = 79326/ = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = 2.64 Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian untuk 5 tahun kedepan adalah x (10+(1+0.1) 10 )yaitu

90 190 Num_Cols =5 Fixed_Data_Sized = = 25 Null_Bitmap = 2+((5+7/8) = 3.5 Row_Size = = 32.5 Rows_Per_Page = 8096/(32.5+2) = Num_Of_Pages = = / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Fakta Biaya Lain Lain Asumsi untuk jumlah record fakta pemakaian material selama 1 bulan adalah 500. Maka jumlah record selama 1 tahun adalah 1500 x 12 yaitu Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian selama 5 tahun adalah x (5+(1+0.1) 5 )yaitu Num_Cols = 4 Fixed_Data_Sized = = 21 Null_Bitmap = 2+((4+7/8) = Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096/( ) = Num_Of_Pages = = / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = 3.49

91 191 Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian selama 5 tahun pertama adalah x (10+(1+0.1) 10 ) yaitu Num_Cols = 4 Fixed_Data_Sized = = 21 Null_Bitmap = 2+((4+7/8) = Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096/( ) = Num_Of_Pages = = / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Fakta BelanjaProyek Asumsi untuk jumlah record fakta belanja proyek selama satu bulan adalah penjumlahan asumsi penjumlahan jumlah record pada fakta penggajian, fakta pemakaian material dan fakta biaya lain lain selama satu bulan. Maka jumlah record selama 1 tahun adalah ( ) X 12 = Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian selama 5 tahun adalah x (5+(1+0.1) 5 ) yaitu Num_Cols = 6 Fixed_Data_Sized = = 44 Null_Bitmap = 2+((6+7/8) = Row_Size = =

92 192 Rows_Per_Page = 8096/( ) = Num_Of_Pages = = / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 = Dengan asumsi pertumbuhan data pertahun 10 %, maka jumlah record fakta pembelian selama 5 tahun adalah x (10+(1+0.1) 10 ) yaitu Num_Cols = 6 Fixed_Data_Sized = = 44 Null_Bitmap = 2+((6+7/8) = Row_Size = = Rows_Per_Page = 8096/( ) = Num_Of_Pages = = / = Heap_Sizes(Bytes) = 8192 x = Heap_Size(Kbytes) = /1024 = Heap_Size(Mbytes) = /1024 =

93 193 Setelah menghitung jumlah kapasitas per tabelnya, maka jumlah keseluruhan kapasitas yang diestimasikan adalah sebagai berikut : Tabel 4.19 Tabel kapasitas penyimpanan Nama Tabel Size Tabel (MB) 5 tahun Pertama 5 tahun kedepan Dimensi Waktu Dimensi Pekerja Dimensi Proyek Dimensi Supplier Dimensi Material Dimensi Lokasi Dimensi Kategori Biaya Dimensi Klien Fakta Penggajian Fakta Pembelian Fakta Penjualan Fakta Pemakaian Material Fakta Retur Pembelian Fakta Biaya Lain Lain Fakta Belanja Proyek TOTAL

94 Rancangan Skema Bintang Pada perancangan ini, bentuk skema yang dipilih adalah skema bintang. Hal ini dikarenakan skema ini merupakan skema yang mudah dipahami dan digunakan pleh pengguna daripada skema lain. Bentuk skema bintang yang ada pada data warehouse ini terdiri atas tabel fakta yang berhubungan dengan tabel dimensi. Berikut gambar skema bintang PT Teras Teknik Perdana yang dihasilkan dalam perancangan ini : 1. Skema Bintang Penjualan Gambar 4.86 Gambar Skema Bintang Penjualan

95 Skema Bintang Pembelian Gambar 4.87 Gambar Skema Bintang Pembelian 3. Skema Bintang Retur Pembelian Gambar 4.88 Gambar Skema Bintang Retur Pembelian

96 Skema Bintang Penggajian Gambar 4.89 Gambar Skema Bintang Penggajian 5. Skema Bintang Pemakaian Material Gambar 4.90 Gambar Skema Bintang Pemakaian Material

97 Skema Bintang Biaya Lain Lain Gambar 4.91 Gambar Skema Bintang Biaya Lain Lain 7. Skema Bintang Belanja Proyek Gambar 4.92 Gambar Skema Bintang Broyek

98 Rancangan Layar Aplikasi 1. Layar Log in Layar log in digunakan untuk log in oleh user untuk mengakses aplikasi Gambar 4.93 Layar Log in Gambar 4.94 Gambar Log in error 2. Layar Menu utama Pada layar menu utama terdapat 8 command button yaitu : Change Password : Untuk mengganti password akses ke aplikasi Transform data : Melakukan proses ETL dari OLTP_TTP ke OLAP_TTP

99 199 Laporan Penjualan: Membuka Layar Laporan Penjualan Laporan Pembelian : Membuka Layar Laporan Pembelian dan Laporan Retur Pembelian Laporan Belanja Proyek : Membuka Layar Laporan Belanja Proyek, Laporan Penggajian, Laporan Pemakaian Material dan Laporan Biaya Lain Lain About : Membuka layar informasi pembuat program Gambar 4.95 Gambar Layar Utama

100 Change Password Pada layar ini user diminta memasukan password lama dan password baru untuk proses perubahan password. Gambar 4.96 Gambar layar change password 4. Transformasi Data Pada menu ini dilakukan fungsi pemanggilan ETL yang telah dibuat sebelumnya. Gambar 4.97 Gambar proses transformasi data

101 Layar Laporan Penjualan Pada layar ini terdapat pivot tabel dan chart yang bisa dipilih jenisnya. Pada pivot tabel merupakan laporan dari cube penjualan dimana user dapat melihat laporan penjualan beserta measurenya berdasarkan dimensi - dimensi yang telah ditentukan dari cube penjualan. Selain itu juga terdapat tombol yang berfungsi untuk meng ekspor laporan ke dalam bentuk excel dan combo box untuk merubah tipe grafik. Gambar 4.98 Gambar Layar Laporan Penjualan

102 Layar Laporan Pembelian Pada layar ini terdapat pivot tabel dan chart yang bisa dipilih jenisnya. Pada pivot tabel merupakan laporan dari cube pembelian dimana user dapat melihat laporan pembelian beserta measurenya berdasarkan dimensi- dimensi yang telah ditentukan dari cube Pembelian. Selain itu juga terdapat tombol yang berfungsi untuk meng ekspor laporan ke dalam bentuk excel dan combo box untuk merubah tipe grafik. Gambar 4.99 Gambar Layar Laporan Pembelian

103 Layar Laporan Retur Pembelian Pada layar ini terdapat pivot tabel dan chart yang bisa dipilih jenisnya. Pada pivot tabel merupakan laporan dari cube retur pembelian dimana user dapat melihat laporan retur pembelian beserta measurenya berdasarkan dimensidimensi yang telah ditentukan dari cube retur pembelian. Selain itu juga terdapat tombol yang berfungsi untuk meng ekspor laporan ke dalam bentuk excel dan combo box untuk merubah tipe grafik. Gambar Gambar Layar Laporan Retur Pembelian

104 Layar Laporan Belanja Proyek Pada layar ini terdapat pivot tabel dan chart yang bisa dipilih jenisnya. Pada pivot tabel merupakan laporan dari cube Belanja Proyek dimana user dapat melihat laporan belanja proyek beserta measurenya berdasarkan dimensidimensi yang telah ditentukan dari cube belanja proyek. User juga dapat melakukan analisis lebih mendalam pada laporan penggajian, pemakaian material dan laporan biaya lain lain dengan memilih tab page yang sesuai dengan laporan yang ingin dianalisis. Selain itu juga terdapat tombol yang berfungsi untuk meng ekspor laporan ke dalam bentuk excel dan combo box untuk merubah tipe grafik. Gambar Gambar Layar Laporan Belanja Proyek

105 Layar Laporan Penggajian Pada layar ini terdapat pivot tabel dan chart yang bisa dipilih jenisnya. Pada pivot tabel merupakan laporan dari cube Penggajian dimana user dapat melihat laporan penggajian beserta measurenya berdasarkan dimensi- dimensi yang telah ditentukan dari cube Penggajian. Selain itu juga terdapat tombol yang berfungsi untuk meng ekspor laporan ke dalam bentuk excel dan combo box untuk merubah tipe grafik. Gambar Gambar Layar Laporan Penggajian

106 Layar Laporan Pemakaian Material Pada layar ini terdapat pivot tabel dan chart yang bisa dipilih jenisnya. Pada pivot tabel merupakan laporan dari cube Pemakaian material dimana user dapat melihat laporan pemakaian material beserta measurenya berdasarkan dimensidimensi yang telah ditentukan dari cube Pemakaian material. Selain itu juga terdapat tombol yang berfungsi untuk meng ekspor laporan ke dalam bentuk excel dan combo box untuk merubah tipe grafik. Gambar Gambar Layar Laporan Pemakaian Material

107 Layar Laporan Biaya Lain Lain Pada layar ini terdapat pivot tabel dan chart yang bisa dipilih jenisnya. Pada pivot tabel merupakan laporan dari cube Biaya Lain Lain dimana user dapat melihat laporan biaya lain lain beserta measurenya berdasarkan dimensidimensi yang telah ditentukan dari cube biaya lain lain. Selain itu juga terdapat tombol yang berfungsi untuk meng ekspor laporan ke dalam bentuk excel dan combo box untuk merubah tipe grafik. Gambar Gambar Layar Laporan Biaya Lain Lain

108 About Pada layar ini menampilkan informasi nama perusahaan dan nama pembuat program Gambar Gambar Layar About