PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK MENGHASILKAN LAPORAN ADHOC BAGIAN PENJUALAN, KLAIM, DAN PERSEDIAAN BARANG PADA PT.COMBIPHAR Fredo Wilianto Rusli 1, David Soentoro 2, Tony Indra Sakti Santoso 3, Indrajani 4 1,2,3,4 School of Information Systems Bina Nusantara University Jl. K.H. Syahdan 9, Kemanggisan, Palmerah, Jakarta Barat fredolie@hotmail.com, davidsoentoro@yahoo.co.id, tony.indra@gmail.com, indrajani@gmail.com ABSTRACT Nowadays the need of information becomes very important for a company, moreover for large scale company. If the data is well processed, the data will be very useful and produce high quality information that can support decision making. Because of that, it is necessary for a company a to have system that can collect, keep this data so it can be used. Database system have some disadvantages because it is using operational data. Analysis process is very hard to do. Because of that the main purpose of this thesis is to design the data warehouse system to data analysis needs at sales department, claim sales department, and distributor stock department on PT. Combiphar. This thesis is using nine step methodology from Ralph Kimbal. The data that has been created in dimension form and fact form is easier to processed because it s support multi dimension reporting and can be viewed from more than one point of view. Data warehouse system also support data mining process that s needed by the company for doing forecasting. Keywords : Data Warehouse, Laporan Adhoc, Dashboard ABSTRAK Dewasa ini kebutuhan akan informasi menjadi sangat penting bagi perusahaan, terlebih lagi perusahaan yang berskala besar. Data yang ada apabila diolah dengan baik dapat menghasilkan informasi yang tepat guna untuk mendukung pengambilan keputusan, oleh karena itu perlu adanya sebuah sistem yang mampu menampung, menyimpan data tersebut agar dapat digunakan. Sistem database memiliki kekurangan karena sifatnya yang operasional sehingga proses analisis sulit dilakukan. Oleh karena itu tujuan utama dari penyusunan tugas akhir ini yaitu merancang data warehouse untuk keperluan analisis data pada bidang penjualan, klaim penjualan dan persediaan barang distributor pada PT. Combiphar. Metode penelitian yang digunakan adalah nine-step methodology dari Ralph Kimbal. Data yang sudah dibuat dalam bentuk dimensi dan fakta lebih mudah diolah karena sifatnya yang multi dimensi, sehingga mendukung dalam menganalisa data dari berbagai macam sudut pandang. Selain itu sistem data warehouse yang dibuat dapat mendukung proses data mining untuk keperluan analisis lanjut nantinya. Kata Kunci : Data Warehouse, Laporan Adhoc, Dashboard
PENDAHULUAN Setiap perusahaan tentunya secara rutin menjalankan proses operasional setiap hari, dengan begitu akan terdapat banyak sekali data yang harus disimpan dan diproses oleh perusahaan untuk dijadikan arsip dan membantu pengambilan keputusan penting untuk perkembangan perusahaan. Untuk memenuhi kebutuhan perusahaan dalam menyediakan informasi, maka dibutuhkan database yang berisi data data yang telah diolah untuk membantu perkembangan perusahaan yaitu dengan menggunakan data warehouse. PT. Combiphar adalah perusahaan yang bergerak di bidang farmasi menyediakan obat obatan, yang telah berdiri sejak tahun 1971 dari industri rumahan di Bandung, dan terus berkembang sehingga menjadi perusahaan seperti saat ini. PT. Combiphar memiliki banyak jenis obat obatan yang digunakan oleh dokter dan rumah sakit, serta obat yang dapat didapatkan secara umum, seperti obat batuk OBH Combi. PT Combiphar yang telah berdiri selama lebih dari 10 tahun, tentunya memiliki banyak data operasional untuk diproses. Banyaknya data yang tersimpan tersebut menyebabkan proses operasional atau sehari hari perusahaan menjadi lambat bahkan terhambat. Pihak top management pun seringkali mengalami kesulitan untuk menganalisa data penjualan, karena hanya mencakup 1 sudut pandang saja padahal yang dibutuhkan adalah laporan yang multi dimensi, serta susah untuk melihat data perbandingan setiap tahunnya. Hal ini mengakibatkan proses pengambilan keputusan membutuhkan waktu lebih lama karena tidak tersedianya data dan informasi yang dibutuhkan untuk mendukung proses pengambilan keputusan tersebut. Perusahaan juga mengalami kesulitan dalam mengolah data untuk proses data mining yang dibutuhkan untuk forecasting dikarenakan belum memiliki data warehouse. Berdasarkan pengamatan lapangan yang telah dilakukan, terdapat beberapa masalah yang dihadapi oleh PT. COMBIPHAR, adapun masalah yang ada sebagai berikut: a. Pihak top management sulit menganalisis data penjualan, dikarenakan laporan yang ada hanya mencakup 1 sudut pandang saja. Misalnya laporan penjualan pada sistem yang berjalan, dapat membuat laporan berdasarkan branch atau produk, dalam bentuk terpisah. sedangkan top management membutuhkan laporan yang multidimensi, dimana 1 laporan dapat melihat dari berbagai macam sudut pandang. Seperti laporan yang dapat melihat dimensi waktu, wilayah, produk, branch, outlet, dan distributor. b. Banyaknya kebutuhan top management untuk dapat membandingkan data dari tahun ke tahun. Jika menggunakan database operasional saja, membutuhkan prosedur yang panjang untuk mendapatkan laporan yang dibutuhkan. Sebagai contoh prosedur untuk penarikan data beberapa tahun yang lalu, dimana data tersebut sudah dipindahkan kedalam bentuk tape, dan telah disimpan pada tempat penyimpanan yang berbeda. Jika top management membutuhkan laporan tersebut, maka membutuhkan waktu beberapa hari untuk menghasilkan laporan yang diminta. c. Kebutuhan perusahaan dalam membangun data mining untuk membantu memodelkan pola data dimana sumber data dari data mining bersumber dari data warehouse, karena saat ini perusahaan hanya memiliki data transaksional yang sulit untuk proses data mining. d. Pihak top management sulit mendapatkan laporan khusus. Misalnya kebutuhan laporan penjualan di tengah bulan, dan laporan tersebut bersifat cross function. e. Top management sulit untuk memperkirakan produksi, dikarenakan laporan stok persediaan distributor yang tidak terintegrasi dengan stok Combiphar. Misalnya jumlah produk yang diproduksi tidak sesuai dengan kenyatan pasar. Berdasarkan permasalahan yang dihadapi oleh PT. COMBIPHAR, maka dapat diusulkan membangun sebuah data warehouse, karena : a. Perancangan Data Warehouse, terdapat dimensi produk, distributor, waktu, wilayah, peta, dan channel. Dimana masing-masing dimensi ini berguna untuk pembuatan laporan multidimensi. b. Memiliki struktur granularity berupa detailed data, lightly summarized data, dan highly summarized data sehingga dapat dibuat lebih ringkas dan memudahkan top management dalam menganalisis data. c. Data warehouse dapat mengintegrasikan data internal dengan data eksternal perusahaan sehingga data yang bersumber dari data warehouse, dapat digunakan untuk proses data mining. d. Di dalam data warehouse tersebut, tersimpan segala macam data yang diperlukan untuk analisis pembuatan laporan khusus.
e. Data warehouse dapat mengintegrasikan data milik Combiphar dengan data yang dimiliki distributor, sehingga mudah untuk memperkirakan jumlah yang akan di produksi. Oleh karena itu untuk mengatasi masalah tersebut, maka diperlukan data warehouse yang merupakan sistem basis data analisis yang dapat mendukung kebutuhan informasi serta membantu proses pengambilan keputusan. Dengan menggunakan data warehouse, data perusahaan dapat diintegrasikan sesuai kebutuhan sehingga tidak mengganggu proses operasional. Data warehouse juga mengatur dan menyimpan data historis perusahaan dalam periode tertentu, yang digunakan untuk menghasilkan informasi dan membnatu proses analisis jangka panjang. METODE PENELITIAN Perancangan data warehouse ini dilakukan menggunakan sembilan tahap (nine step methodology) menurut Ralph Kimball, berikut sembilan tahap tersebut : 1. Choose the process. 2. Choose the grain. 3. Identity and conform the dimensions. 4. Choose the facts. 5. Store precalculation in the fact table. 6. Round out the dimension tables. 7. Choose the duration of database. 8. Determine the need to track slowly changing dimensions. 9. Decide the physical design. HASIL DAN BAHASAN Mengunakan nine step methodology menurut Ralph Kimball, perancangan data warehouse PT. Combiphar menghasilkan dimensi channel, covjob, distributor, employee, produk, time, map, dan wilayah serta fakta distributor sales, distributor stok, dan klaim penjualan. Berdasarkan dimensi dan fakta tersebut, dibuatlah rancangan star schema, sebagai berikut;
Gambar 1.1 Rancangan Data Warehouse Skema Gabungan Berdasarkan rancangan data warehouse di atas, menghasilkan beberapa jenis laporan khusus yang digunakan oleh pihak top management. Laporan tersebut ditampilkan dalam bentuk dashboard, berikut adalah tampilan dashboard tersebut; Gambar 1.2 Dashboard Penjualan
Gambar 1.3 Dashboard Penjualan berdasarkan Distributor Gambar 1.4 Dashboaard Detail Penjualan berdasarkan Sub Kategori Gambar 1.5 Dashboard Detail Penjualan berdasarkan Channel
Gambar 1.6 Dashboard Klaim Penjualan SIMPULAN DAN SARAN Gambar 1.7 Dashboard Persediaan Barang Setelah menganalisis dan merancang data warehouse pada PT. Combiphar, maka dapat disimpulkan sebagai berikut : a) Aplikasi data warehouse dapat menghasilkan laporan adhoc. b) Data warehouse dapat menghasilkan laporan yang memungkinkan analisis lebih dalam untuk digunakan oleh pihak top management, karena mempunyai berbagai macam sudut pandang. c) Data warehouse yang dihasilkan menjadi sumber data untuk penerapan data mining. d) Data warehouse mempermudah proses menganalisa data yang dilakukan oleh pihak top management. Dari perancangan data warehouse yang dilakukan, adapun saran-saran yang perlu diperhatikan dan dipertimbangkan agar implementasi data warehouse pada PT. Combiphar dapat lebih bermanfaat ke depannya, yaitu : a) Memperluas ruang lingkup yang ada, sehingga data warehouse dapat digunakan lebih optimal di seluruh bagian yang ada perusahaan seperti finance, HRD, pembelian, dll. b) Membangun aplikasi data mining untuk menunjang pengambilan keputusan. Misalnya forecasting untuk memprediksi penjualan dan pendistribusian produk.
REFERENSI Akintola, K. G., Adetunmbi, A. O., & Adeola, O. S. (2011). Building Data Warehouse dan Data Mining from Course Management System: A Case Study of FUTA Course Management Information System. International Journal of Database Theory and Application, 13-24. Bukhbinder, G., Krumenaker, M., & Phillips, A. (2005). Insurance Industry Decision Support: Data Marts, OLAP and Predictive Analytics. Casualty Actuarial Society Forum, Winter, 171-197. Connolly, T., & Begg, C. (2010). Database Systems: A Practical Approach to Design Implementation and Management. Boston: Pearson. Few, S. (2006). Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data. O'Reilly Media. Huiwen, Z. (2013). Study on Application of Data Warehouse in Medical Insurance Fund Mis. Journal of Applied Sciences, 4560-4564. Inmon, W. (2005). Building the Data Warehouse. US: John Wiley & Sona. Kimball, R., & Caserta, J. (2004). The Data Warehouse ETL Toolkit. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc. Kimball, R., & Ross, M. (2010). The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical Tools for Data Warehousing and Business Intelligence. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc. Kimball, R., & Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit. United States of America: John Wiley & Sons, Inc. Kotler, P., & Keller, K. L. (2006). Marketing Management 12th Edition. Pearson. Microsoft. (n.d.). Estimating the Size of a Heap. Retrieved 2014, from Microsoft SQL Server: http://technet.microsoft.com/enus/library/ms189124%28v=sql.105%29.aspx Rainer, R. K., & Cegielski, C. G. (2011). Introduction to Information System Enabling and Transforming Business. John Wiley & Sons Pte Ltd. Rasmussen, N., Chen, C., & Bansal, M. (2009). Business Dashboards : a visual catalog for design and deployment. New Jersey: John Wiley & Sons. Satzinger, J., Jackson, R., & Burd, S. (2010). System Analysis and Design in a Changing World. Canada: Cengage Learning. Warren, C. S., Reeve, J. M., & Fess, P. E. (2005). Accounting Twenty-First Edition Test Bank Chapter. Thomson South-Western.
Wijaya, S. F., & Darudiato, S. (2009). ERP (Enterprise Resource Planning & Solusi Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu. RIWAYAT PENULIS Fredo Wilianto Rusli lahir di kota bogor pada tanggal 17 Mei 1991. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Sistem Informasi pada tahun 2014. Penulis aktif bekerja di Information System Laboratory sebagai Information System Project Member (ISPM) Universitas Bina Nusantara. David Soentoro lahir di kota semarang pada tanggal 22 April 1992. Penuis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Sistem Informasi pada tahun 2014. Penulis pernah aktif dalam kegiatan organsasi di Bina Nusantara Computer Club sebagai Public Relations. Tony Indra Sakti Santoso lahir di kota Semarang pada tanggal 29 Desember 1992. Penulis menamatkan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Sistem Informasi pada tahun 2014. Penulis pernah aktif bekerja di Nippon Club sebagai Ketua.