BAB 4 RANCANGAN S IS TEM YANG D IUS ULKAN. kami mengusulkan sebuah data warehouse terpusat. Data warehouse tersebut

Transkripsi

1 BAB 4 RANCANGAN S IS TEM YANG D IUS ULKAN 4.11 Arsitektur data warehouse Untuk perancangan data warehouse pada Software Laboratory Center, kami mengusulkan sebuah data warehouse terpusat. Data warehouse tersebut akan mempunyai database tersendiri yang terpisah dari database operasional karena memiliki fungsi yang berbeda. Ada beberapa alasan yang menjadi dasar penggunaan data warehouse terpusat, yaitu: 1. Data yang terdapat dalam data warehouse merupakan hasil integrasi dari berbagai sumber yang berbeda menjadi satu sumber informasi yang terpercaya dan dapat diakses oleh semua user. 2. Mengurangi redundansi data karena data dikelola dalam satu tempat penyimpanan terpusat. 3. Mempermudah proses pemantauan dan pemeliharaan data warehouse karena semua data-nya dikumpulkan dalam sebuah tempat penyimpanan khusus. Berikut ini adalah gambar arsitektur data warehouse dengan pendekatan data warehouse terpusat yang diusulkan pada Software Laboratory Center.

2 Gambar 4.1 Gambar Arsitektur data warehouse Terpusat pada Software Laboratory Center 4.12 Perancangan Data warehouse Dalam membangun sebuah data warehouse yang baik berdasarkan Kimball ada 9 tahapan metodologi (nine-step methodology), yaitu: Memilih proses Pada tahap ini dilakukan penentuan subjek dari permasalahan yang sedang dihadapi. Berdasarkan hasil analisis ditemukan beberapa proses penting dalam kegiatan operasional Software Laboratory Center, yaitu: Perekrutan karyawan baru

3 Merupakan proses perekrutan karyawan baru Software Laboratory Center yang dilakukan setiap semester. Pemantauan kinerja karyawan Software Laboratory Center. Transaksi praktikum Memilih grain Memilih grain berarti memutuskan secara tepat apa yang digambarkan oleh record dalam tabel fakta. Setelah menentukan grain tabel fakta, dimensi untuk setiap tabel fakta dapat diidentifikasi. Grain dalam perancangan data warehouse ini meliputi: Laporan Praktikum yang terdiri dari: o Laporan Nilai Mahasiswa o Laporan Absensi o Laporan Kelulusan o Laporan Utilisasi Ruang Praktikum Laporan Karyawan yang terdiri dari: o Laporan IKAA o Laporan Koreksi o Laporan Pembuatan Soal o Laporan Perubahan Nilai Laporan Trainee yang meliputi: o Laporan Kehadiran Trainee o Laporan Nilai Trainee

4 Identifikasi dan membuat dimensi yang sesuai Dalam tahapan ini yang dilakukan adalah identifikasi dimensi dengan detail yang secukupnya untuk mendeskripsikan sesuatu. Berikut adalah hubungan dimensi dengan grain dari fakta dalam bentuk matriks:

5

6 b. Laporan Absensi Tabel 4.2 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Absensi Grain PersentaseKehadiran PersentaseAbsen Dimensi Waktu X X Angkatan X X MataKuliah X X Kelas X X c. Laporan Kelulusan Tabel 4.3 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Kelulusan Grain Dimensi Waktu Angkatan MataKuliah Group JumlahKelas X X X X d. Laporan Utilisasi RuangPraktikum Tabel 4.4 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Utilisasi RuangPraktikum Grain Dimensi Waktu Ruangan Shift PersentaseUtilisasi X X X

7

8 f. Laporan Koreksi Tabel 4.6 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Koreksi Grain TM Proyek UTP UAP JumlahHariTelat PersentaseKetepatanWaktu Dimensi Waktu X X X X X X Group X X X X X X AstSpv X X X X X X SubCo X X X X X X MataKuliah X X X X X X Karyawan X X X X X X g. Laporan Pembuatan Soal Tabel 4.7 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Pembuatan Soal Grain TM Proyek UTP UAP JumlahHariTelat PersentaseKetepatanWaktu Dimensi Waktu X X X X X X Group X X X X X X AstSpv X X X X X X SubCo X X X X X X MataKuliah X X X X X X Karyawan X X X X X X h. Laporan Perubahan Nilai Tabel 4.8 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Perubahan Nilai Dimensi Waktu Group SubCo MataKuliah Karyawan Grain JumlahPerubahan X X X X X

9 i. Laporan Kehadiran Trainee Tabel 4.9 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Kehadiran Trainee Grain PersentaseKehadiran PersentaseAbsen Dimensi Waktu X X Angkatan X X Trainee X X j. Laporan Nilai Trainee Tabel 4.10 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Nilai Trainee Grain NilaiTertinggi NilaiTerendah RataRata Dimensi Waktu X X X MataKuliah X X X Trainee X X X Memilih fakta M emilih fakta yang akan digunakan dalam data mart. M asingmasing fakta memiliki data yang dapat dihitung yang kemudian akan ditampilkan dalam bentuk laporan, grafik atau diagram lainnya. Berikut ini adalah fakta-fakta yang terdapat dalam data warehouse yaitu: Fakta Laporan Nilai Mahasiswa Fakta Laporan Absensi Fakta Laporan Kelulusan Fakta Laporan Utilisasi Ruang Praktikum Fakta Laporan IKAA

10 Fakta Laporan Koreksi Fakta Laporan Pembuatan Soal Fakta Laporan Perubahan Nilai Fakta Laporan Kehadiran Trainee Fakta Laporan Nilai Trainee Menyimpan pre-kalkulasi dalam tabel fakta Berikut ini adalah kalkulasi awal yang disimpan dalam tabel fakta, yaitu: a. Fakta_LaporanNilaiMahasiswa Fakta_LaporanNilaiMahasiswa meliputi: - NilaiTertinggiTM yang merupakan nilai TM tertinggi dari setiap kelas. - NilaiTerendahTM yang merupakan nilai TM terendah dari setiap kelas. - NilaiRataRataTM yang merupakan nilai rata-rata TM dari setiap kelas. - GradeTM yang merupakan grade dari nilai rata-rata TM dari setiap kelas. - NilaiTertinggiProyek yang merupakan nilai Proyek tertinggi dari setiap kelas. - NilaiTerendahProyek yang merupakan nilai proyek terendah dari tiap kelas.

11 - NilaiRataRataProyek yang merupakan nilai rata-rata Proyek dari setiap kelas. - GradeProyek yang merupakan grade dari nilai rata-rata Proyek dari setiap kelas - NilaiTertinggiUTP yang merupakan nilai UTP tertinggi dari setiap kelas. - NilaiTerendahUTP yang merupakan nilai UTP terendah dari setiap kelas. - NilaiRataRataUTP yang merupakan nilai rata-rata UTP dari setiap kelas. - GradeUTP yang merupakan grade dari nilai rata-rata Proyek dari setiap kelas. - NilaiTertinggiUAP yang merupakan nilai UAP tertinggi dari setiap kelas. - NilaiTerendahUAP yang merupakan nilai UAP terendah dari setiap kelas. - NilaiRataRataUAP yang merupakan nilai rata-rata UAP dari setiap kelas. - GradeUAP yang merupakan grade dari nilai rata-rata UAP dari setiap kelas. - NilaiTertinggiNilaiAkhir yang merupakan nilai tertinggi dari nilai akhir setiap kelas. - NilaiTerendahNilaiAkhir yang merupakan nilai terendah dari nilai akhir setiap kelas.

12 - NilaiRataRataNilaiAkhir yang merupakan nilai rata-rata dari nilai akhir setiap kelas. - GradeNilaiAkhir yang merupakan grade dari nilai rata-rata dari nilai akhir setiap kelas. b. Fakta_LaporanAbsensi Fakta_LaporanAbsensi meliputi: - PersentaseKehadiran yang merupakan persentase total kehadiran mahasiswa dari setiap kelas. - PersentaseAbsen yang merupakan persentase total ketidakhadiran mahasiswa dari setiap kelas. c. Fakta_LaporanKelulusan Fakta_Laporan kelulusan meliputi: - JumlahKelas yang merupakan jumlah kelas yang lulus pada matakuliah tertentu. d. Fakta_LaporanUtilisasiRuangPraktikum Fakta_LaporanUtilisasiRuangPraktikum meliputi: - PersentaseUtilisasi yang merupakan persentase penggunaan setiap ruang praktikum. e. Fakta_LaporanIKAA Fakta_LaporanIKAA meliputi:

13 - RataRataK1 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 1 dari setiap karyawan. - RataRataK2 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 2 dari setiap karyawan. - RataRataK3 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 3 dari setiap karyawan. - RataRataK4 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 4 dari setiap karyawan. - RataRataK5 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 5 dari setiap karyawan. - RataRataK6 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 6 dari setiap karyawan. - RataRataK7 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 7 dari setiap karyawan. - RataRataK8 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 8 dari setiap karyawan. - RataRataK9 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 9 dari setiap karyawan. - RataRataK10 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 10 dari setiap karyawan. - RataRataK11 yang merupakan nilai rata-rata kuisioner no. 11 dari setiap karyawan. - RataRataIKAA yang merupakan rata-rta dari seluruh nomor kuisioner dari setiap karyawan.

14 - RataRataPersentaseResponden yang merupakan persentase jumlah mahasiswa yang mengisi kuisioner dari setiap kelas. f. Fakta_LaporanKoreksi Fakta_LaporanKoreksi meliputi: - TM yang merupakan jumlah hari telat pengoreksian jawaban TM dari setiap karyawan. - Proyek yang merupakan jumlah hari telat pengoreksian hasil Proyek dari setiap karyawan. - UTP yang merupakan jumlah hari telat pengoreksian jawaban UTP dari setiap karyawan. - UAP yang merupakan jumlah hari telat pengoreksian jawaban UAP dari setiap karyawan. - JumlahHariTelat yang merupakan total hari telat seluruh pembuatan soal dari setiap karyawan. - PersentaseKetepatanWaktu yang merupakan persentase ketepatan waktu karyawan dalam pembuatan soal. g. Fakta_LaporanPembuatanSoal Fakta_LaporanPembuatanSoal meliputi: - TM yang merupakan jumlah hari telat pembuatan soal TM dari setiap karyawan. - Proyek yang merupakan jumlah hari telat pembuatan soal Proyek dari setiap karyawan.

15 - UTP yang merupakan jumlah hari telat pembuatan soal UTP dari setiap karyawan. - UAP yang merupakan jumlah hari telat pembuatan soal UAP dari setiap karyawan. - JumlahHariTelat yang merupakan total hari telat seluruh pembuatan soal dari setiap karyawan. - PersentaseKetepatanWaktu yang merupakan persentase ketepatan waktu karyawan dalam pembuatan soal. h. Fakta_LaporanPerubahanNilai Fakta_LaporanPerubahanNilai meliputi: - Jumlah perubahan yang merupakan jumlah perubahan nilai yang dilakukan pada setiap matakuliah. i. Fakta_LaporanKehadiranTrainee Fakta_LaporanKehadiranTrainee meliputi: - PersentaseKehadiran yang merupakan persentase dari kehadiran trainee. - PersentaseAbsen yang merupakan persentase dari ketidakhadiran trainee. j. Fakta_LaporanNilaiTrainee Fakta_LaporanNilaiTrainee meliputi: - NilaiTertinggi yang merupakan nilai tertinggi dari setiap trainee.

16 - NilaiTerendah yang merupakan nilai terendah dari setiap trainee. - NilaiRataRata yang merupakan nilai rata-rata dari setiap trainee Melengkapi tabel dimensi Menambahkan deskripsi teks yang mudah dimengerti oleh user pada tabel dimensi. Berikut ini adalah tabel dimensi beserta deskripsinya: a. Daftar Deskripsi Tabel Dimensi Tabel 4.11 Tabel Daftar Deskripsi Tabel Dimensi Dimensi Field Deskripsi Hierarki Ruang Ruang Laporan dapat dilihat berdasarkan ruang. Ruang Karyawan Karyawan Laporan dapat dilihat berdasarkan karyawan. Karyawan Angkatan Angkatan Laporan dapat dilihat berdasarkan angkatan. Angkatan Group Group Laporan dapat dilihat berdasarkan group. Group AstSpv AstSpv Laporan dapat dilihat berdasarkan Assistant Supervisor. AstSpv SubCo SubCo Laporan dapat dilihat berdasarkan Sub Coordinator. SubCo MataKuliah MataKuliah Laporan dapat dilihat berdasarkan matakuliah. MataKuliah Kelas Kelas Laporan dapat dilihat berdasarkan kelas. Kelas Shift Shift Laporan dapat dilihat berdasarkan shift Shift Waktu Trainee Tahun Periode Bulan Hari Trainee Laporan dapat dilihat secara harian (ad-hoc), per bulan, per periode ataupun per tahun. Laporan dapat dilihat berdasarkan trainee Tahun Periode Bulan Hari Trainee

17 b. Daftar Tabel Dimensi 1. Dim_Ruang Tabel 4.12 Tabel Dim_Ruang Atribut Tipe data Panjang RuangId int 4 KdRuang char 3 Kapasitas int 4 2. Dim_Karyawan Tabel 4.13 Tabel Dim_Karyawan Atribut Tipe data Panjang KaryawanId int 4 Angkatan char 4 Inisial char 2 NIK char 5 3. Dim_Angkatan Tabel 4.14 Tabel Dim_Angkatan Atribut Tipe data Panjang AngkatanId int 4 NamaAngkatan char 4 4. Dim_Group Tabel 4.15 Tabel Dim_Group Atribut Tipe data Panjang GroupId int 4 KdGroup char 1

18 5. Dim_AstSpv Tabel 4.16 Tabel Dim_AstSpv Atribut Tipe data Panjang AstSpvId int 4 NIK char 5 6. Dim_SubCo Tabel 4.17 Tabel Dim_SubCo Atribut Tipe data Panjang SubCoId int 4 NIK char 5 7. Dim_MataKuliah Tabel 4.18 Tabel Dim_MataKuliah Atribut Tipe data Panjang MataKuliahId int 4 KdMataKuliah char 5 NamaMataKuliah varchar Dim_Kelas Tabel 4.19 Tabel Dim_Kelas Atribut Tipe data Panjang KelasId int 4 KdKelas char 5 9. Dim_Shift Tabel 4.20 Tabel Dim_Shift Atribut Tipe data Panjang ShiftId int 4 KdShift int 4

19 10. Dim_Waktu Tabel 4.21 Tabel Dim_Waktu Atribut Tipe data Panjang WaktuId int 4 Tahun int 4 Periode Int 4 Bulan int 4 Hari int Dim_Trainee Tabel 4.22 Tabel Dim_Trainee Atribut Tipe data Panjang TraineeId int 4 NoTrainee char 4 NIM char 10 Nama varchar 50 Jurusan varchar 30 c. Perancangan Skema Bintang Skema bintang merupakan teknik dasar dalam mendesain data warehouse. Struktur skema bintang yang baik adalah struktur yang dapat dipahami dan digunakan oleh pengguna. Dalam perancangan data warehouse Software Laboratory Center ini dihasilkan sepuluh skema bintang sebagai berikut: 1. Skema bintang Fakta_LaporanNilaiMahasiswa 2. Skema bintang Fakta_LaporanAbsensi 3. Skema bintang Fakta_LaporanKelulusan 4. Skema bintang Fakta_LaporanUtilisasiRuangPraktikum 5. Skema bintang Fakta_LaporanIKAA 6. Skema bintang Fakta_LaporanKoreksi

20 7. Skema bintang Fakta_LaporanPembuatanSoal 8. Skema bintang Fakta_LaporanPerubahanNilai 9. Skema bintang Fakta_LaporanKehadiranTrainee 10. Skema bintang Fakta_LaporanNilaiTrainee Berikut adalah gambar-gambar hasil perancangan skema bintang Software Laboratory Center : Gambar 4.2 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanNilaiMahasiswa

21 Gambar 4.3 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanAbsensi Gambar 4.4 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanKelulusan

22 Gambar 4.5 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanUtilisasiRuangPraktikum Gambar 4.6 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanIKAA

23 Gambar 4.7 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanKoreksi Gambar 4.8 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanPembuatanSoal

24 Gambar 4.9 Gambar Skema bintang Fakta_LaporanPerubahanNilai Gambar 4.10 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanKehadiranTrainee

25 Gambar 4.11 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanNilaiTrainee Nama Aplikasi Memilih durasi dari database Database Menentukan batas waktu dari umur data yang diambil dan akan dipindahkan ke dalam tabel fakta. Misalnya, data Software Laboratory Center dua tahun lalu atau lebih diambil dan dimasukkan dalam tabel fakta. Tabel 4.23 Tabel Durasi Basis Data Database ada sejak tahun Data yang masuk ke data warehouse Data Dalam data warehouse Software SLC 2001 September 2004 Agustus tahun 11 bulan Melacak perubahan dari dimensi secara perlahan Adapun perubahan dimensi dapat ditanggulangi dengan tiga macam cara, yaitu mengganti secara langsung pada tabel dimensi, pembentukan record baru untuk setiap perubahan baru,

26 dan perubahan data yang membentuk kolom baru yang berbeda. Dalam perancangan ini dipilih cara kedua yaitu jika ada perubahan data, maka data baru akan dimasukkan sebagai record baru dan record lama tetap ada dan tidak dihapus. Dalam analisis yang dilakukan, kemungkinan terjadinya perubahan data adalah pada nama nama yang ada di dalam tabel dimensi. Sebagai contoh, alamat karyawan jika sewaktu-waktu alamat karyawan berubah. Nama karyawan, jika ternyata ada kesalahan dalam memasukkan nama karyawan, dan lain sebagainya. Nama Aplikasi Memutuskan prioritas dan mode dari query Dalam tahap ini dilakukan penentuan waktu proses ETL (Extract, Transform, and Load), backup yang dilakukan secara berkala, dan keamanan penggunaan laporan serta analisis kapasitas media penyimpanan dan pertumbuhan data, termasuk keterangan pelaku dan jangka waktu atau jadwal proses. a. Proses ETL (Extract, Transform, and Load) Tabel 4.24 Tabel Proses ETL (Extract, Transform, and Load) Database Database ada sejak tahun Data yang masuk ke data warehouse Data Dalam data warehouse Software SLC 2001 September 2004 Agustus tahun 11 bulan

27 b. Proses backup Tabel 4.25 Tabel Proses Backup Pelaku Backup Dilakukan setiap Ke te rangan Karyawan DBA Akhir semester Backup data sebelum proses ETL warehouse dilakukan selanjutnya dilakukan untuk menanggulangi proses ETL yang gagal. c. Penggunaan laporan atau kebutuhan informasi Tabel 4.26 Tabel Penggunaan Laporan Atau Kebutuhan Informasi User SLC Manager Operational Support Section Head Research Development and Training Section Head Academic and Operation Section Head Informasi Informasi digunakan untuk menentukan segala sesuatu yang berhubungan dengan kegiatan praktikum di Software Laboratory Center dan untuk mengambil keputusan-keputusan yang strategis. Informasi digunakan untuk mengetahui utilisasi sarana praktikum agar dapat dilakukan maintenance dan pengembangan sarana praktikum untuk menunjang proses kegiatan praktikum yang lebih baik. Informasi digunakan untuk meningkatkan perkembangan dari karyawan dan matakuliah praktikum baik melalui peningkatan pelatihan ataupun fasilitas yang dapat menunjang proses kegiatan pelatihan karyawan dan kegiatan praktikum. Informasi digunakan untuk mengevaluasi indeks kinerja karyawan dan seluruh kegiatan operasional praktikum agar dapat ditentukan dan dilaksanakan jenis pengembangan pelatihan karyawan dan SAP praktikum bersama bagian Research Development and Training. d. Analisis kapasitas media penyimpanan Di dalam proses OLTP, kapasitas media penyimpanan menjadi salah satu faktor yang sangat penting. Proses insert, update, dan delete akan mempengaruhi pertumbuhan data secara terus menerus. Demikian pula pada perancangan data

28 warehouse, harus dilakukan analisis pertumbuhan data untuk memperoleh perkiraan kapasitas media penyimpanan yang memadai dalam menampung data hingga beberapa tahun ke depan. Rumus yang akan digunakan untuk perhitungan kebutuhan penyimpanan record dalam SQL Server 2005 (SQL Server Books Online) adalah: a. Num_Rows = Jumlah Baris / Jumlah Record b. Num_Cols = Jumlah Kolom c. Fixed_Data_Size = Jumlah byte yang dibutuhkan seluruh kolom fixed-length d. Num_Variable_Cols = jumlah kolom variable-length e. Max_Var_Size = Jumlah byte maksimum dari seluruh kolom variable-length f. Null_Bitmap = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8) g. Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols x 2) + Max_Var_Size h. Row_Size = Fixed_Data_Size + Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 i. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) j. Num_Pages = Num_Rows / Rows_Per_Page k. Heap size (bytes) = 8192 x Num_Pages Analisis perkiraan kapasitas media penyimpanan data pada data warehouse Software Laboratory Center adalah

29 seperti berikut ini, dimana n adalah variabel tahun. Perkiraan ini dibatasi sampai 5 tahun mendatang. Berikut adalah perhitungan pertumbuhan data untuk seluruh tabel fakta dengan asumsi tingkat pertumbuhan masing-masing adalah 10%. R n = R x (n + (1 + i) n ) R = jumlah record n = tahun I = persentase pertumbuhan record 1. Fakta_LaporanNilaiMahasiswa Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 7560 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa di Software Laboratory Center terdapat 30 kelas praktikum dan dalam 1 hari terdiri dari 6 shift serta masa perkuliahan adalah 6 hari selama seminggu dimana setiap harinya terdiri dari 180 kelas berbeda (30 kelas x 6 shift) sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah: 30 kelas x 6 shift x 6 hari x 7 semester = Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 7560 x (5 x (5 + ( ) 5 ) =

30 Jumlah record pada Fakta_LaporanNilaiMahasiswa di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 26 - Fixed_Data_Size = = 109 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((26 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 66 rows - Num_Pages = / 66 = 3787 pages - Heap size (bytes) = 8192 x 3787 = bytes = 29.6 Mbytes 2. Fakta_LaporanAbsensi Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa di Software Laboratory Center terdapat 30 kelas praktikum, dalam 1 hari terdiri

31 dari 6 shift dan masa perkuliahan adalah 6 hari selama seminggu dimana setiap harinya terdiri dari 180 kelas berbeda (30 kelas x 6 shift) serta ada 11 pertemuan dalam 1 semester sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah 30 kelas x 6 shift x 6 hari x 11 pertemuan x 7 semester adalah Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = x (5 x (5 + ( ) 5 ) = Jumlah record pada Fakta_LaporanAbsensi di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 6 - Fixed_Data_Size = = 32 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((6 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 186 rows - Num_Pages = / 186 = pages

32 - Heap size (bytes) = 8192 x = bytes = Mbytes 3. Fakta_LaporanKelulusan Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 7560 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa di Software Laboratory Center terdapat 30 kelas praktikum dan dalam 1 hari terdiri dari 6 shift serta masa perkuliahan adalah 6 hari selama seminggu dimana setiap harinya terdiri dari 180 kelas berbeda (30 kelas x 6 shift) sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah: 30 kelas x 6 shift x 6 hari x 7 semester = Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 7560 x (5 x (5 + ( ) 5 ) = Jumlah record pada Fakta_LaporanKelulusan di tahun ke- 5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 5

33 - Fixed_Data_Size = = 20 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((5 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = 29.5 bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 258 rows - Num_Pages = / 258 = 969 pages - Heap size (bytes) = 8192 x 969 = bytes = 7.6 Mbytes 4. Fakta_LaporanUtilisasiRuangPraktikum Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa di Software Laboratory Center terdapat 30 kelas praktikum dan dalam 1 hari terdiri dari 6 shift serta masa perkuliahan adalah 6 hari selama seminggu, 4 minggu sebulan, 6 bulan dalam 1 semester sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah: 30 kelas x 6 shift x 6 hari x 4 minggu x 6 bulan x 7 semester = Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = x (5 x (5 + ( ) 5 )

34 = Jumlah record pada Fakta_LaporanUtilisasiRuangPraktikum di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 4 - Fixed_Data_Size = = 20 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((20 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 243 rows - Num_Pages = / 243 = pages - Heap size (bytes) = 8192 x = bytes = Mbytes 5. Fakta_LaporanIKAA Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 3360 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa di Software Laboratory

35 Center terdapat 120 karyawan dan setiap karyawan mengajar 4 matakuliah sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah: 120 karyawan x 4 shift x 7 semester = Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 3360 x (5 x (5 + ( ) 5 ) = Jumlah record pada Fakta_LaporanIKAA di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 17 - Fixed_Data_Size = = 120 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((17 + 7) / 8) = 5 - Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = 131 bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 61 rows - Num_Pages = / 61 = 1821 pages

36 - Heap size (bytes) = 8192 x 1821 = bytes = 14.3 Mbytes 6. Fakta_LaporanKoreksi Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa di Software Laboratory Center terdapat 1080 kelas (30 kelas x 6 shift x 6 hari) dari seluruh jurusan yang ada praktikum komputernya dan setiap kelas memiliki 3 jenis tugas yang harus dikoreksi, yaitu TM, UTP dan UAP atau Proyek, UTP, dan UAP dimana setiap tugas dikoreksi oleh 1 karyawan sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah: 1080 kelas x 3 tugas x 1 karyawan x 7 semester = Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = x (5 x (5 + ( ) 5 ) = Jumlah record pada Fakta_LaporanKoreksi di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows =

37 - Num_Cols = 12 - Fixed_Data_Size = = 52 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((12 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 130 rows - Num_Pages = / 130 = 5767 pages - Heap size (bytes) = 8192 x 5767 = bytes = Mbytes 7. Fakta_LaporanPembuatanSoal Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 6720 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa di Software Laboratory Center terdapat 120 karyawan yang mengajar 4 matakuliah serta membuat 2 jenis soal (TM, Proyek, UTP, atau UAP) pada tiap matakuliah setiap semesternya sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah:

38 120 karyawan x 4 matakuliah x 2 jenis soal x 7 semester = Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 6720 x (5 x (5 + ( ) 5 ) = Jumlah record pada Fakta_LaporanPembuatanSoal di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 12 - Fixed_Data_Size = = 52 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((12 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 130 rows - Num_Pages = / 130 = 1709 pages - Heap size (bytes) = 8192 x 1709 = bytes = Mbytes

39 8. Fakta_LaporanPerubahanNilai Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 378 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa Software Laboratory Center menerima 54 kali data protes nilai dimana data tersebut diperoleh dari rata-rata jumlah protes nilai yang ada pada database OLTP selama setahun (Februari Februari 2005) sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah: 54 kelas x 7 semester = 378. Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 378 x (5 x (5 + ( ) 5 ) = Jumlah record pada Fakta_LaporanPerubahanNilai di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 6 - Fixed_Data_Size = = 24 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((6 + 7) / 8) = 3.625

40 - Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 228 rows - Num_Pages = / 228 = 55 pages - Heap size (bytes) = 8192 x 55 = bytes = 0.43 Mbytes 9. Fakta_LaporanKehadiranTrainee Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 371 record. Jumlah tersebut didasarkan pada asumsi bahwa di Software Laboratory Center menerima 53 trainee baru setiap semesternya sehingga jumlah record yang ada selama 7 semester adalah: 53 trainee baru x 7 semester = 371. Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 371 x (5 x (5 + ( ) 5 ) = Jumlah record pada Fakta_LaporanKehadiranTrainee di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah:

41 - Num_Rows = Num_Cols = 5 - Fixed_Data_Size = = 20 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((5 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = 29.5 bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 257 rows - Num_Pages = / 257 = 48 pages - Heap size (bytes) = 8192 x 48 = bytes = Mbytes 10. Fakta_LaporanNilaiTrainee Asumsi jumlah record data untuk tahun ini diperkirakan adalah 371 record. Jumlah tersebut sama dengan jumlah record pada Fakta_LaporanNilaiTrainee karena setiap nilai hanya dimiliki oleh 1 trainee. Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: 53 trainee baru x 7 semester = 371. Maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah:

42 R 5 = 371 x (5 x (5 + ( ) 5 ) = Jumlah record pada Fakta_LaporanNilaiTrainee di tahun ke-5 adalah : Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 6 - Fixed_Data_Size = = 28 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((6 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 205 rows - Num_Pages = / 205 = 60 pages - Heap size (bytes) = 8192 x 60 = bytes = 0.47 Mbytes Perhitungan kapasitas media penyimpanan untuk tabel dimensi adalah sebagai berikut: 1. Dim_Ruang

43 Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi pertambahan sebanyak 1 ruang setiap 5 tahun maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = = 46 Jumlah record pada Dim_Ruang di tahun ke-5 adalah: 46 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = 46 - Num_Cols = 3 - Fixed_Data_Size = = 11 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((3 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 364 rows - Num_Pages = 46 / 364 = 0 page - Heap size (bytes) = 8192 x 0 = 0 bytes = 0 Mbytes

44 2. Dim_Karyawan Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi pertambahan sebanyak 30 karyawan setiap 1 semester maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = (30 x 10 semester) = 580 Jumlah record pada Dim_Karyawan di tahun ke-5 adalah: 580 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 4 - Fixed_Data_Size = = 15 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((4 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 347 rows - Num_Pages = 580 / 347 = 2 pages - Heap size (bytes) = 8192 x 2 = bytes = 0.02 Mbytes

45 3. Dim_Angkatan Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan pertambahan sebanyak 1 angkatan setiap 1 tahun maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 12 x (1 x 5 tahun) = 60 Jumlah record pada Dim_Angkatan di tahun ke-5 adalah: 60 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = 60 - Num_Cols = 2 - Fixed_Data_Size = = 8 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((2 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 424 rows - Num_Pages = 60 / 424 = 0 page - Heap size (bytes) = 8192 x 0 = 0 bytes = 0 Mbytes

46 4. Dim_Group Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi tidak ada pertambahan maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = = 4 Jumlah record pada Dim_Group di tahun ke-5 adalah: 4 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = 4 - Num_Cols = 2 - Fixed_Data_Size = = 5 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((2 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 502 rows - Num_Pages = 4 / 502 = 0 page - Heap size (bytes) = 8192 x 0 = 0 bytes = 0 Mbytes

47 5. Dim_AstSpv Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi pertambahan 2 assistant supervisor setiap 1 semester maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 24 + (2 x 10 semester) = 44 Jumlah record pada Dim_Angkatan di tahun ke-5 adalah: 44 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = 44 - Num_Cols = 2 - Fixed_Data_Size = = 9 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((2 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 403 rows - Num_Pages = 44 / 403 = 0 page - Heap size (bytes) = 8192 x 0 = 0 bytes = 0 Mbytes

48 6. Dim_SubCo Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi pertambahan 2 Subject Coordinator setiap 1 semester maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 16 + (2 x 10) = 36 Jumlah record pada Dim_SubCo di tahun ke-5 adalah: 36 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = 36 - Num_Cols = 2 - Fixed_Data_Size = = 9 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((2 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 403 rows - Num_Pages = 36 / 403 = 0 page - Heap size (bytes) = 8192 x 0 = 0 bytes = 0 Mbytes

49 7. Dim_MataKuliah Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi pertambahan 1 matakuliah setiap 1 tahun maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = 70 + (1 x 5) = 75 Jumlah record pada Dim_MataKuliah di tahun ke-5 adalah: 75 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = 75 - Num_Cols = 3 - Fixed_Data_Size = = 9 bytes - Num_Variable_Cols = 1 - Max_Var_Size = 60 - Null_Bitmap = 2 + ((3 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (1 x 2) + 60 = 64 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 99 rows - Num_Pages = 75 / 99 = 1 page - Heap size (bytes) = 8192 x 1 = 8192 bytes = 0 Mbytes

50 8. Dim_Kelas Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi pertambahan 10 kelas setiap 1 semester maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = (10 x 10) = 394 Jumlah record pada Dim_Kelas di tahun ke-5 adalah: 394 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 2 - Fixed_Data_Size = = 9 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((2 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 403 rows - Num_Pages = 394 / 403 = 1 page - Heap size (bytes) = 8192 x 1 = 8192 bytes = 0 Mbytes

51 9. Dim_Shift Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi tidak ada pertambahan maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = = 7 Jumlah record pada Dim_Shift di tahun ke-5 adalah: 36 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = 7 - Num_Cols = 2 - Fixed_Data_Size = = 8 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((2 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 424 rows - Num_Pages = 7 / 424 = 0 page - Heap size (bytes) = 8192 x 0 = 0 bytes = 0 Mbytes

52 10. Dim_Waktu Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi pertambahan 365 hari setiap 1 tahun maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = (365 x 5) = 1942 Jumlah record pada Dim_Waktu di tahun ke-5 adalah: 1942 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 5 - Fixed_Data_Size = = 20 bytes - Num_Variable_Cols = 0 - Max_Var_Size = 0 - Null_Bitmap = 2 + ((5 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (0 x 2) + 0 = 2 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 254 rows - Num_Pages = 1942 / 254 = 8 page - Heap size (bytes) = 8192 x 8 = bytes = 0.06 Mbytes

53 11. Dim_Trainee Pada tabel ini dilakukan perhitungan dengan asumsi pertambahan 53 trainee baru setiap 1 semester maka dapat dihitung jumlah record sampai 5 tahun ke depan adalah: R 5 = (53 x 10) = 930 Jumlah record pada Dim_Trainee di tahun ke-5 adalah: 930 Maka kisaran media penyimpanan yang dibutuhkan dalam jangka waktu 5 tahun adalah: - Num_Rows = Num_Cols = 5 - Fixed_Data_Size = = 18 bytes - Num_Variable_Cols = 2 - Max_Var_Size = 50 - Null_Bitmap = 2 + ((5 + 7) / 8) = Variable_Data_Size = 2 + (2 x 2) + 50 = 56 bytes - Row_Size = = bytes - Rows_Per_Page = 8096 / ( ) = 97 rows - Num_Pages = 930 / 97 = 10 page - Heap size (bytes) = 8192 x 10 = bytes = 0.08 Mbytes

54 Tabel 2.27 Tabel Analisis Kapasitas Media Penyimpanan Untuk Tabel Fakta Nama Tabel Besar 1 Record (Bytes) Jumlah Current Record Jumlah Record Sampai 5 Tahun ke Depan Jumlah Bytes (Mbytes) FaktaLaporanNilaiMahasiswa FaktaLaporanAbsensi FaktaLaporanKelulusan FaktaLaporanUtilisasiRuangPraktikum FaktaLaporanIKAA FaktaLaporanKoreksi FaktaLaporanPembuatanSoal FaktaLaporanPerubahanNilai FaktaLaporanKehadiranTrainee FaktaLaporanNilaiTrainee Total Tabel 2.28 Tabel Analisis Kapasitas Media Penyimpanan Untuk Tabel Dimensi Nama Tabel Besar Record (Bytes) Jumlah Current Record Jumlah Record Sampai 5 Tahun ke Depan Jumlah Bytes (Mbytes) Dim_Ruang Dim_Karyawan Dim_Angkatan Dim_Group Dim_AstSpv Dim_SubCo Dim_MataKuliah Dim_Kelas Dim_Shift Dim_Waktu Dim_Trainee Total Berdasarkan hasil analisis kapasitas media penyimpanan data diatas dapat diperkirakan kebutuhan penyimpanan untuk data warehouse Software Laboratory Center adalah Mbytes untuk jangka waktu 5 tahun.

55 4.3 Metadata Metadata dapat memuat informasi penting mengenai data dari data warehouse. Metadata dalam data warehouse mampu memuat beberapa hal, yaitu: Nama database sumber. Nama tabel dari data warehouse beserta deskripsinya. Rincian informasi dalam tabel data warehouse meliputi: o Nama kolom, o Tipe data kolom, o Ukuran kolom, (ukuran kolom yang diperlukan dalam media penyimpanan dalam satuan tertentu), o Kolom yang menjadi kolom kunci Berikut ini adalah metadata yang terdapat dalam Software Laboratory Center:

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

85 4.4 Rencana Implementasi Dalam implementasi sistem data warehouse diperlukan komponenkomponen pendukung yang terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat lunak yang akan digunakan harus sesuai dengan spesifikasi dari perangkat keras yang ada. Jika spesifikasi perangkat keras belum mendukung untuk diimplementasikan data warehouse maka perlu dilakukan upgrade terhadap komponen sistem Dukungan perangkat keras Perangkat yang digunakan harus memenuhi spesifikasi yang dibutuhkan oleh sistem data warehouse. Perangkat yang digunakan untuk implementasi sistem antara lain sebuah server yang digunakan untuk menangani query yang dihasilkan oleh aplikasi data warehouse dalam mengakses sekumpulan data yang besar sehingga dapat memberi performa yang memuaskan, dan client yang digunakan untuk melihat laporan dari hasil query data warehouse yang ditampilkan pada Microsoft Excel. Perangkat keras yang disarankan untuk digunakan dalam implementasi data warehouse agar memperoleh performa optimal adalah: Server o Prosesor Intel Xeon 2.8 GHz o Harddisk 140 GB o Memory 1 GB o DVD-RW

86 Client o Prosesor Intel Core2Duo 1.8 GHz o Harddisk 80 GB o Memory 1 GB o DVD-RW Dukungan perangkat lunak Perangkat lunak yang dimaksud adalah perangkat-perangkat yang digunakan untuk pemrosesan data warehouse dan menyajikan informasi yang terdapat dalam data warehouse agar mudah dianalisis dari berbagai sudut pandang. Perangkat lunak yang digunakan sebagai front end tool untuk merancang aplikasi data warehouse adalah Microsoft Excel 2007 dimana aplikasi ini berfungsi sebagai penghubung antara user dengan data warehouse yang telah dirancang. Sedangkan perangkat lunak yang digunakan sebagai back end tool adalah Microsoft SQL Server 2005 dimana aplikasi ini memiliki kemampuan untuk menyimpan database dalam jumlah yang besar dan sudah menyediakan fasilitas untuk melakukan transformasi data. Berikut software yang digunakan dalam menjalankan aplikasi data warehouse pada Software Laboratory Center: Server o Sistem operasi: Microsoft Windows XP Professional Editon Sp. 2 o Database: Microsoft SQL Server 2005

87 Client o Sistem operasi: Microsoft Windows XP Professional Edition Sp. 2 o Database: Microsoft SQL Server 2005 o front end Tool: Microsoft Excel Transformasi Data Transformasi data merupakan bagian yang sangat penting dalam pembangunan sebuah data warehouse. Transformasi data adalah proses pemindahan data-data dari database OLTP ke suatu tempat penyimpanan yang menjadi tempat tujuan dibangunnya data warehouse. Dalam proses transformasi ini, dibutuhkan metadata yang akan membantu developer dalam memetakan pemindahan data dari database OLTP ke data warehouse. Untuk melakukan transformasi data tentunya ada dua sisi utama yaitu sumber data dan tujuan transformasi. Sumber data dari Software Laboratory Center adalah database dengam DBMS (Database Management System) Microsoft SQL Server 2005 yang akan ditransformasi ke data warehouse dengan DBMS yang sama dengan menggunakan fasilitas DTS (Data Transformation Service) yang telah tersedia dalam Microsoft SQL Server Dengan menggunakan fasilitas DTS, developer dapat melakukan proses ekstraksi, transformasi, dan penggabungan data dari suatu sumber data ke sumber data yang dituju. Proses transformasi data yang dilakukan pada Software Laboratory Center antara lain:

88 1. Melakukan pembacaan terhadap data OLTP yang ada dalam perusahaan. Dari data yang diperoleh akan dilakukan proses penyaringan dan pemilihan data yang akan dimasukkan ke dalam data warehouse. 2. Untuk menjaga konsistensi data warehouse maka data yang dianggap kurang konsisten akan dieliminasi. Proses ini dikenal dengan cleansing. 3. Kemudian dilakukan perhitungan data-data yang membutuhkan kalkulasi untuk dimasukkan ke dalam tabel fakta. 4. Setelah semua sumber data yang diperlukan telah terpenuhi maka dilakukan proses transformasi data ke dalam data warehouse yang telah dirancang Proses transformasi tabel dimensi Berikut langkah-langkah dalam melakukan transformasi tabel dimensi: 1. Menghubungkan database sumber dan database tujuan. (Gambar 4.12) 2. Menentukan data yang ingin dipindahkan. (Gambar 4.13) Langkah-langkah yang dilakukan adalah: a. Menentukan database sumber. b. Memilih tabel yang akan dipindahkan dengan menggunakan query. 3. Menentukan tabel tujuan. (Gambar 4.14) Langkah-langkah yang dilakukan adalah: a. Menentukan database tujuan. b. Memilih tabel yang akan dituju.

89 4. Melakukan mapping, yaitu menentukan field sumber dan tujuan. (Gambar 4.15) Berikut gambar proses transformasi tabel dimensi yang dilakukan berdasarkan langkah-langkah diatas. Untuk membuat penulisan lebih efisien, maka gambar proses transformasi tabel dimensi akan diwakili oleh transformasi tabel Dim_Ruang. Proses tranformasi tabel dimensi yang lain juga mempunyai cara yang sama dengan proses tranformasi data pada tabel Dim_Ruang. Gambar 4.12 Gambar penghubung database sumber dan database tujuan Dim_Ruang

90 Gambar 4.13 Gambar pengaturan database sumber Dim_Ruang Gambar 4.14 Gambar Pengaturan database tujuan Dim_Ruang

91 Gambar 4.15 Gambar mapping tabel sumber terhadap tabel tujuan Dim_Ruang Proses transformasi tabel fakta Berikut langkah-langkah dalam melakukan transformasi tabel fakta: 1. Menghubungkan database sumber dan database tujuan. (Gambar 4.16) 2. Menentukan data yang ingin dipindahkan. (Gambar 4.17) Langkah-langkah yang dilakukan adalah: a. Menentukan database sumber. b. Memilih tabel yang akan dipindahkan dengan menggunakan query. 3. Menentukan tabel tujuan. (Gambar 4.18)

92 Langkah-langkah yang dilakukan adalah: a. Menentukan database tujuan. b. Memilih tabel yang akan dituju. 4. Melakukan mapping, yaitu menentukan field sumber dan tujuan. (Gambar 4.19) Berikut gambar proses transformasi tabel fakta yang dilakukan berdasarkan langkah-langkah diatas. Untuk membuat penulisan lebih efisien, maka gambar proses transformasi tabel fakta akan diwakili oleh transformasi tabel Fakta_LaporanNilaiMahasiswa. Proses tranformasi tabel fakta yang lain juga mempunyai cara yang sama dengan proses tranformasi data pada tabel Fakta_LaporanNilaiMahasiswa. Gambar 4.16 Gambar penghubung database sumber dan database tujuan Fakta_LaporanNilaiMahasiswa

93 Gambar 4.17 Gambar Pengaturan database sumber Fakta_LaporanNilaiMahasiswa Gambar 4.18 Gambar Pengaturan database tujuan Fakta_LaporanNilaiMahasiswa

94 Gambar 4.19 Gambar mapping tabel sumber terhadap tabel tujuan Fakta_LaporanNilaiMahasiswa 4.6 Rancangan layar Rancangan layar halaman Pivot Table Halaman ini digunakan untuk menampilkan pivot yang berguna untuk menyajikan informasi kepada user. Untuk mengubah property dari pivot yang ditampilkan user dapat menggunakan toolbar Pivot Table Field List yang ada di sebelah kanan. Bagian Measure dan Dimensions dapat digunakan user untuk mengubah data yang ditampilkan pada pivot.

95 Gambar 4.20 Gambar rancangan layar halaman Pivot Table Rancangan layar halaman Pivot Chart Halaman ini digunakan untuk menampilkan chart yang berguna untuk menyajikan informasi berupa grafik kepada user. Untuk mengubah property dari chart yang ditampilkan user dapat menggunakan toolbar Pivot Chart Filter Pane yang ada di sebelah kanan. Pada toolbar ini, terdapat beberapa menu yang dapat digunakan untuk mengubah tampilan chart, mencetak chart, menyimpan chart ke dalam gambar, dan lain-lain. Bagian Measure dan Dimensions dapat digunakan user untuk mengubah data yang ditampilkan pada chart.

96 Gambar 4.21 Gambar Rancangan Layar Halaman Pivot Chart 4.7 Estimasi waktu implementasi data warehouse Untuk melakukan implementasi sistem data warehouse akan dilakukan berbagai kegiatan untuk menunjang terlaksananya implementasi sistem dengan baik. Tabel dibawah adalah jadwal kegiatan yang dilakukan dalam perencanaan implementasi sistem data warehouse yang telah dirancang. Tabel 4.50 Tabel estimasi waktu implementasi data warehouse No Kegiatan 1. Instalasi aplikasi 2. Transformasi data 3. Uji coba aplikasi 4. Pelatihan user 5. Evaluasi Hari

97 Berikut penjelasan kegiatan-kegiatan data warehouse diatas: 1. Instalasi aplikasi Kegiatan ini adalah instalasi seluruh software yang dibutuhkan untuk mengimplementasi sistem Data warehouse, yaitu aplikasi software Microsoft SQL Server 2005 pada server dan client serta Microsoft Excel 2007 pada client. Hal ini perlu dilakukan karena belum semua software yang dibutuhkan untuk implementasi sudah terinstalasi. 2. Transformasi data Kegiatan ini merupakan proses restore data warehouse ke dalam DBMS Software Laboratory Center karena DBMS yang digunakan untuk perancangan data warehouse berbeda dengan DBMS Software Laboratory Center. Karena itu dilakukan backup dari DBMS yang digunakan untuk perancangan data warehouse terlebih dahulu, kemudian di restore ke dalam DBMS Software Laboratory Center. Kemudian dilakukan proses extract, transform, dan load seluruh data dari database operasional ke dalam data warehouse. 3. Uji coba aplikasi Setelah semua syarat dan kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak maka dilakukan uji coba terhadap aplikasi Data warehouse yang telah dibuat. Dalam uji coba ini akan dianalisis apakah aplikasi yang dibuat sesuai dengan kebutuhan, bebas bug, ataupun kesalahan yang dapat mengganggu performa sistem.

98 4. Pelatihan user Kegiatan ini dilakukan agar user yang menggunakan aplikasi nantinya dapat beradaptasi dan mengenal aplikasi baru tersebut dengan baik sehingga pengoperasian aplikasi dapat berjalan dengan baik. 5. Evaluasi Kegiatan ini adalah evaluasi terhadap sistem yang diimplementasikan maupun evaluasi terhadap kegiatan pelatihan user yang telah dilakukan. Kegiatan ini dilakukan untuk mengukur tingkat keberhasilan sistem maupun user dengan menggunakan berbagai indikator. 4.8 Rencana backup Untuk melakukan implementasi sistem data warehouse maka akan dilakukan kegiatan backup untuk menunjang terlaksananya implementasi sistem dengan baik. Berikut jadwal kegiatan backup sistem data warehouse: Tabel 4.51 Tabel rencana backup Proses Backup OLTP data warehouse data Transformation Package Aplikasi Jadwal Backup OLTP dilakukan setiap hari minggu. Backup data warehouse dilakukan setiap akhir semester sebelum proses ETL selanjutnya dilakukan. Backup terhadap package ini dapat dilakukan pada waktu implementasi sistem untuk pertama kali. Backup aplikasi dapat dilakukan pada waktu implementasi sistem untuk pertama kali. 4.9 Analisis manfaat Data warehouse dan aplikasi yang telah dirancang untuk Software Laboratory Center dapat memberi manfaat antara lain: