HASIL DAN PEMBAHASAN. Sistem Operasi: Microsoft Windows XP

Transkripsi

1 7 Sistem Operasi Microsoft Windows XP Professional Service Pack Sedangkan spesifikasi inti kedua virtual komputernya adalah: Prosesor tunggal Memori 5 MB Harddisk 8 GB Sistem Operasi: Microsoft Windows XP Professional Service Pack Aplikasi inti yang berjalan didalamnya yaitu: Web Server Apache.0.5 Microsoft Internet Explorer 6 Microsoft Excel 00 Perbedaan antara kedua komputer virtual tersebut adalah aplikasi Palo dan interpreter PHP yang masing-masing di-install dengan versi yang berbeda. HASIL DAN PEMBAHASAN Migrasi Data dan Aplikasi OLAP Pada aplikasi OLAP yang berjalan di Palo.0, saat menampilkan daftar kubus yang ada, daftar kubus-nya terdiri atas kubus utama (kubus dan kubus pelamar) dan sub-sub kubusnya. Hal ini menimbulkan error pada aplikasi OLAP ketika dijalankan karena pada saat inisialisasi aplikasi OLAP tersebut memanggil indeks kubus berdasarkan indeks angka. Pada aplikasi OLAP Palo.0c indeks angka kubus utama pada array kubus-nya berbeda dengan indeks angka pada aplikasi OLAP Palo.0 karena aplikasi OLAP Palo.0 daftar kubus pada array-nya terdiri atas kubus utama dan sub kubus dan indeks angka pada kubus utamanya berada pada indeks angka setelah 0 dan. Perbedaan array pada kedua versi Palo dapat dilihat pada Gambar 7. Gambar 7 Perbedaan array pada Palo versi.0c dengan.0. Sub-sub kubus itu dapat dibedakan dengan namanya, yaitu sub kubus selalu diawali dengan karakter #. Untuk itu perlu ditambah fungsi untuk mengubah isi dari array kubus sehingga array kubus-nya hanya terdiri dari kubus-kubus utama, yaitu kubus dan kubus pelamar. Berikut adalah fungsi penghilangan sub-kubus dari array kubus pada aplikasi OLAP Palo.0: protected function normal_cube($arr) { $arr_length=count($arr); $new_cubes=array(); $c=0; for ($a=0; $a<$arr_length; $a++){ if(substr($arr[$a],0,)!=='#'){ $new_cubes[$c]=$arr[$a]; $c++; } } return $new_cubes; } Fungsi tersebut ditambahkan pada modul olap_function.class.php dan dipanggil setelah perintah palo_database_list_cube(). Mekanisme konfigurasi server OLAP pada masing-masing versi Palo juga berbeda. Pada Palo.0c konfigurasi dilakukan pada dua file, yaitu file auth.xml untuk konfigurasi user access dan file config.xml untuk konfigurasi alamat server OLAP dan port-nya. Sedangkan pada Palo.0, konfigurasi dilakukan hanya pada satu file yaitu file palo.ini. File-file konfigurasi tersebut terletak pada folder tempat basis data Palo disimpan. Dari file-file konfigurasi tersebut, secara default user login dan port untuk API dari masing-masing versi Palo juga berbeda, sehingga modul conf.app.php untuk aplikasi OLAP yang berjalan di Palo.0. perlu diubah. Berikut adalah baris yang perlu diubah dari modul conf.app.php: $config['paloport'] = 7777; $config['palousername'] = 'admin'; $config['palopassword'] = admin';.

2 8 Hasil Pembandingan Hasil pembandingan dari kedua aplikasi OLAP ini adalah sebagai berikut: Operasi drill-down kubus Operasi drill-down pada kubus dilakukan dengan mengkombinasikan jumlah filter dimensi dari 0 hingga 5, ukuran yang dipakai yaitu rataan TPB, dan level hirarki program studi dari level 0 (All) hingga level (program studi). Hasil dari penghitungan lama waktu operasi drill-down kubus dapat dilihat pada Lampiran 7. Gambar 8 sampai dengan Gambar menunjukkan hasil pembandingan waktu operasi drill-down untuk tiap level hirarki program studi dari kubus. Gambar 8 eksekusi operasi drill-down pada kubus berdasarkan program studi level 0. Gambar 9 eksekusi operasi drill-down pada kubus berdasarkan program studi level. Gambar 0 eksekusi operasi drill-down pada kubus berdasarkan program studi level.

3 9 hirarki program studi putusan dan program studi pilihan dari kubus pelamar. Gambar eksekusi operasi drill-down pada kubus berdasarkan program studi level. Dari keempat grafik pada Gambar 8, 9, 0, dan diperoleh bahwa semakin banyak filter dimensi yang dikombinasikan dengan operasi drill-down untuk aplikasi OLAP Palo.0c semakin cepat waktu eksekusinya. Berbeda dengan aplikasi OLAP Palo versi.0 yang justru cenderung semakin lambat waktu eksekusinya meskipun tidak terlalu signifikan. Perbedaan waktu eksekusi terbesar terjadi pada operasi drill-down dengan jumlah filter dimensi 0, di mana aplikasi OLAP Palo.0 hampir sepuluh kali lebih cepat dari aplikasi OLAP Palo.0c. Terkecuali untuk operasi drill-down level 0, perbedaan waktu terkecil terjadi pada operasi drill-down dengan jumlah filter dimensi 5. Semakin banyak jumlah filter dimensi semakin kecil perbedaan waktu eksekusinya. Operasi drill-down kubus pelamar Operasi drill-down pada kubus dilakukan dengan mengkombinasikan jumlah filter dimensi dari 0 hingga 7, ukuran yang dipakai yaitu jumlah pelamar, dan level hirarki program studi putusan dan program studi pilihan masing-masing dari level 0 (All) hingga level (program studi). Hasil dari penghitungan lama waktu operasi drilldown kubus pelamar dapat dilihat pada Lampiran 8. Gambar sampai dengan Gambar 5 menunjukkan pembandingan waktu operasi drill-down untuk tiap level Gambar eksekusi operasi drill-down pada kubus pelamar berdasarkan ukuran jumlah pelamar, hirarki program studi putusan dan program studi pilihan level 0. Gambar eksekusi operasi drilldown pada kubus pelamar berdasarkan jumlah filter dimensi dengan ukuran jumlah pelamar, hirarki program studi putusan dan program studi pilihan level.

4 0 Gambar 4 eksekusi operasi drill-down pada kubus pelamar berdasarkan ukuran jumlah pelamar, hirarki program studi putusan dan program studi pilihan level. cepat dibanding aplikasi Palo.0c. Sedangkan untuk jumlah filter dimensi di atas, justru aplikasi OLAP Palo.0c lebih cepat dari aplikasi OLAP Palo.0. Operasi slice kubus untuk operasi slice pada kubus Tabel. Hasil dari penghitungan lama waktu operasi slice kubus dapat dilihat pada Lampiran 9. Tabel Kombinasi untuk operasi slice kubus Tahun = 00 JK = Perempuan PNS 4 Pendidikan Ayah = P Gambar 5 eksekusi operasi drilldown pada kubus pelamar berdasarkan jumlah filter dimensi dengan ukuran jumlah pelamar, hirarki program studi putusan dan program studi pilihan level. Pada keempat grafik pada Gambar,, 4, dan 5 diperoleh bahwa untuk jumlah filter dimensi 0, aplikasi OLAP Palo.0 jauh lebih cepat sekitar empat sampai lima kali dari pada aplikasi OLAP Palo.0c. Sedangkan untuk perbedaan terkecil terjadi pada saat jumlah filter dimensinya. Pada jumlah filter dimensi di bawah, rata-rata dari grafik pada Gambar,, 4, dan 5, aplikasi OLAP Palo.0 lebih Pendidikan Ibu = P JK = Lelaki Departemen = Ilmu Komputer Pendidikan Ayah = P Pendidikan Ibu = P0 PNS Dari kombinasi pada Tabel, didapat hasil lamanya waktu operasi slice pada kubus untuk masing-masing Gambar 6.

5 Gambar 6 eksekusi operasi slice pada kubus dengan kombinasi operasi pada Tabel. Dari gambar grafik pada Gambar 6, diperoleh secara rata-rata aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat dibandingkan aplikasi OLAP Palo.0c. Perbedaan selisih waktu terbesar terjadi pada kombinasi nomor pada Tabel, yaitu dengan tampilan dimensi, elemen dimensi terpilih JK = Perempuan, dan ukuran, di mana aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat sekitar 0 kali. Sedangkan untuk selisih waktu eksekusi terkecil terjadi pada operasi slice yang menggunaan kombinasi 8 dari Tabel, yaitu dengan tampilan dimensi, elemen dimensi terpilih Pendidikan Ayah = P, dan ukuran. Operasi slice kubus pelamar untuk operasi slice pada kubus pelamar Tabel. Hasil dari penghitungan lama waktu operasi slice kubus pelamar dapat dilihat pada Lampiran 0. Tabel Kombinasi untuk operasi slice kubus pelamar 4 5 Pilihan Pilihan Pilihan Putusan Putusan Tahun = 004 Jenis Kelamin = Perempuan Putusan = Tidak Diterima Jenis Kelamin = Lelaki Kategori SLA = B Putusan = Ilmu Komputer Pilihan = Biaya hidup = < Rp. 00 ribu Jenis Kelamin = Lelaki Kategori SLA = A Dari kombinasi pada Tabel, didapat hasil lamanya waktu operasi slice pada kubus pelamar untuk masing-masing Gambar 7. Gambar 7 eksekusi operasi slice pada kubus pelamar dengan kombinasi operasi pada Tabel. Dari Gambar 7 diperoleh secara keseluruhan aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat dibandingkan aplikasi OLAP Palo.0c. Perbedaan selisih waktu terbesar terjadi pada kombinasi nomor 0, yaitu dengan tampilan dimensi, elemen dimensi terpilih Kategori SLA = A, dan ukuran, di mana aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat sekitar 70 kali aplikasi OLAP Palo.0c. Sedangkan untuk selisih waktu eksekusi terkecil terjadi pada operasi slice yang menggunaan kombinasi 7 dari Tabel, yaitu dengan tampilan dimensi, elemen dimensi terpilih Pilihan =, dan ukuran. Operasi dice kubus untuk operasi dice pada kubus

6 Tabel. Hasil dari penghitungan lama waktu operasi dice kubus dapat dilihat pada Lampiran. Tabel Kombinasi untuk operasi dice kubus Pendidikan Ayah Pekerjaan Ayah Pendidikan Ayah Pendidikan Ibu Pekerjaan Ayah Jalur = or Fakultas = MIPA or FAPERTA Jalur = or Pendidikan Ayah = P or P Jalur = or PNS or Pegawai Swasta Jalur = or = 00 or 004 Pendidikan Ayah = P or P Pendidikan Ibu = P or P PNS or Pegawai = Matematika Mahasis wa Mahasis wa Dari kombinasi pada Tabel, didapat hasil lamanya waktu operasi dice pada kubus untuk masing-masing Gambar 8. Gambar 8 eksekusi operasi dice pada kubus dengan kombinasi operasi pada Tabel. Dari Gambar 8 diperoleh secara keseluruhan aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat dibandingkan aplikasi OLAP Palo.0c. Perbedaan selisih waktu terbesar terjadi pada kombinasi nomor pada Tabel, yaitu dengan tampilan dimensi, elemen dimensi terpilih Jalur = atau dan Fakultas = MIPA atau FAPERTA, dan ukuran, di mana aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat sekitar tujuh kali dari aplikasi OLAP Palo.0c. Sedangkan untuk selisih waktu eksekusi terkecil terjadi pada operasi dice yang menggunaan kombinasi nomor 5 dari Tabel, yaitu dengan tampilan dimensi Pekerjaan Ayah, elemen dimensi terpilih Jalur = atau dan PNS atau Pegawai Swasta, dan ukuran. Operasi dice kubus pelamar untuk operasi dice pada kubus pelamar Tabel 4. Hasil dari penghitungan lama waktu operasi dice kubus pelamar dapat dilihat pada Lampiran. Tabel 4 Kombinasi untuk operasi dice kubus pelamar 4 Pilihan Pilihan Biaya Hidup Pilihan Putusan Pilihan = Pilihan = Biaya Hidup = < Rp. 00 ribu or > Rp 500 ribu = 00 or 004 Asal = Jawa or Sumatera Pilihan = Asal = Jawa or Sumatera Putusan = Dari kombinasi pada Tabel 4, didapat hasil lamanya waktu operasi dice pada kubus pelamar untuk masing-masing Gambar 9.

7 Gambar 9 eksekusi operasi dice pada kubus pelamar dengan kombinasi operasi pada Tabel 4. Dari Gambar 9 diperoleh secara keseluruhan aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat dibandingkan aplikasi OLAP Palo.0c. Perbedaan selisih waktu terbesar terjadi pada kombinasi nomor pada Tabel 4, yaitu dengan tampilan dimensi Biaya Hidup, elemen dimensi terpilih Biaya Hidup = < Rp. 00 ribu atau > Rp. 500 ribu dan = 00 atau 004, dan ukuran, di mana aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat sekitar 7 kali dari aplikasi OLAP Palo.0c. Sedangkan untuk selisih waktu eksekusi terkecil terjadi pada operasi dice yang menggunaan kombinasi dari Tabel 4, yaitu dengan tampilan dimensi Pilihan Pilihan, elemen dimensi terpilih Pilihan = Ilmu Komputer atau dan Pilihan = Ilmu Komputer atau, dan ukuran. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Dari penelitian ini didapatkan bahwa untuk dapat melakukan migrasi data dan aplikasi OLAP Palo versi.0c ke.0 ada beberapa perubahan yang perlu diperhatikan, diantaranya yaitu file konfigurasi server Palo, port API server Palo, login default API server Palo, dan kesesuaian interpreter dari programming script yang dipakai dengan API server Palo yang dipakai. Selain itu juga hasil dari query kubus data pada Palo.0 terjadi perubahan, sehingga perlu ditambahkan fungsi pada aplikasi OLAP yang telah dibuat untuk menghilangkan perbedaan tersebut. Dari pembandingan operasi drill-down, pada aplikasi OLAP Palo.0c untuk jumlah filter dimensi di bawah perbedaan kinerjanya tertinggal jauh dari versi.0, namun bila jumlah filter dimensinya di atas kinerjanya bisa menyamai versi.0 bahkan cenderung lebih cepat walaupun tidak terlalu signifikan. Perbedaan waktu eksekusi terbesar terjadi pada operasi drill-down dengan jumlah filter dimensi 0, di mana aplikasi OLAP Palo.0 hampir sepuluh kali lebih cepat dari aplikasi OLAP Palo.0c di kubus dan empat sampai lima kali lebih cepat di kubus pelamar. Terkecuali untuk operasi drilldown level 0, perbedaan waktu terkecil terjadi pada operasi drill-down dengan jumlah filter dimensi 5 untuk kubus dan jumlah filter dimensi untuk kubus pelamar. Semakin banyak jumlah filter dimensi cenderung semakin kecil perbedaan waktu eksekusinya. Dari pembandingan operasi slice, kinerja aplikasi OLAP Palo.0 secara rata-rata jauh mengungguli kinerja versi.0c, terutama untuk operasi slice pada kubus pelamar. Perbedaan selisih waktu terbesar terjadi pada kombinasi nomor 0 di Tabel, yaitu dengan tampilan dimensi, elemen dimensi terpilih Kategori SLA = A, dan ukuran, di mana aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat sekitar 70 kali aplikasi OLAP Palo.0c. Sama halnya dengan operasi slice, dari hasil pembandingan kinerja untuk operasi dice, Palo.0 lebih unggul dari versi.0c. Perbedaan selisih waktu terbesar terjadi pada kombinasi nomor di Tabel 4, yaitu dengan tampilan dimensi Biaya Hidup, elemen dimensi terpilih Biaya Hidup = < Rp. 00 ribu atau > Rp. 500 ribu dan = 00 atau 004, dan ukuran, di mana aplikasi OLAP Palo.0 lebih cepat sekitar 7 kali dari aplikasi OLAP Palo.0c. Saran Saran untuk penelitian berikutnya adalah dilakukan pembandingan yang meliputi banyaknya jumlah sumber daya yang dibutuhkan pada masing-masing aplikasi dalam melakukan suatu operasi OLAP