1

 

ANALISIS DAN PERANCANGAN

DATA WAREHOUSE PERSEDIAAN

DAN PENJUALAN PADA PT.

PERTAMINA (PERSERO)

AVIATION DPPU HALIM

PERDANAKUSUMA

Sari Ardelina Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia

Yani Hermanto Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia

dan

Kendy Leyona Artha Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia

Abstrak

TUJUAN PENELITIAN, ialah menganalisis dan merancang sebuah sistem data

warehouse pada PT. PERTAMINA (PERSERO) AVIATION DPPU Halim

Perdanakusuma dalam mengelolah data AVGAS yang berbasiskan desktop.

Penelitian ini dibatasi oleh proses bisnis persediaan dan penjualan.

METODE PENELITIAN yang digunakan pada penelitian ini adalah metode

analisis dan metode perancangan. Metode analisis dilakukan dengan melakukan studi

kepustakaan, survei terhadap kebutuhan user, serta melakukan analisis pada hasil

dari survei yang dilakukan. Sedangkan metode perancangan data warehouse yang

digunakan adalah Nine-steps Methodology menurut Ralph Kimball.

2

 

HASIL YANG DICAPAI berupa sebuah aplikasi data warehouse yang dapat

merangkum, mengintegrasikan, dan menyajikan data historis secara multidimensi

yang mempermudah pengolahan data dan pembuatan laporan persediaan dan

penjualan AVGAS yang diperlukan oleh pihak eksekutif.

SIMPULAN dari penelitian ini adalah dengan adanya perancangan data warehouse

dapat menyediakan informasi yang lengkap dan sesuai dengan kebutuhan bagi DPPU

Halim Perdanakusuma dan dapat dilihat dari beberapa dimensi sehingga

memudahkan pihak eksekutif dalam pembuatan laporan serta menganalisis dan

mengambil keputusan dalam persediaan dan penjualan AVGAS yang tepat.

Kata Kunci : Analisis, Perancangan, Data Warehouse, Persediaan, Penjualan

1. Pendahuluan Di saat teknologi informasi mulai berkembang pesat dan dalam dunia

bisnis saat ini, baik pada perusahaan kecil maupun perusahaan besar, mulai

menyadari pentingnya suatu teknologi yang dapat membantu

mengembangkan usahanya. Kebutuhan informasi yang cepat dan tepat

menjadi sangat penting untuk mengefisiensikan waktu. Perkembangan teknik

informatika saat ini memungkinkan semua bidang kehidupan manusia dapat

semakin ringan dikerjakan dengan bantuan komputer.

Setiap perusahaan memiliki data, dan dari data – data tersebut dapat

dikumpulkan dan diolah menjadi database yang berperan penting dalam

perusahaan. Dengan menggunakan database, data dapat diakses dengan cepat

oleh user dengan bantuan komputer.

Untuk mengolah database, tidaklah mudah. Dengan semakin

berkembangnya perusahaan maka jumlah data pada perusahaan semakin

besar, sehingga timbul beberapa kendala dalam proses yang berjalan pada

perusahaan antara lain proses pekerjaan terlalu lama dan tidak tepat waktu,

sistem yang sedang berjalan saat ini belum tentu bisa menyimpan data dalam

jumlah besar, dan beberapa kendala lainnya yang berkaitan dengan integritas

data.

Penulis mengangkat tema analisis dan perancangan data warehouse

persediaan dan penjualan bahan bakar penerbangan pada PT. Pertamina

3

 

(persero) Aviation DPPU Halim Perdanakusuma yang menangani penjualan

bahan bakar untuk pesawat udara. Proses yang dijalankan dari awal

penyetokan produk hingga dijual ke pelanggan cukup banyak dan rumit.

Pembuatan laporan yang sesuai dengan keinginan Kepala DPPU Halim

Perdanakusuma sering kali membutuhkan waktu yang cukup lama, karena

harus melibatkan penggabungan berbagai sumber data.

Dengan menggunakan DBMS SQL Server Management Studio 2008

untuk sistem database sedangkan untuk aplikasi laporan memakai Microsoft

Visual Basic 2008. Dengan dipilihnya tema ini, penulis berharap agar dapat

banyak memberikan petunjuk dasar bagaimana merancang data warehouse.

Secara umum tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah merancang

sebuah aplikasi data warehouse untuk persediaan dan penjualan bahan bakar

AVGAS pada PT. Pertamina (persero) Aviation DPPU Halim

Perdanakusuma. Selain itu, tujuan dari penelitian ini membuat analisis dari

sistem reporting yang berjalan saat ini, menganalisis kebutuhan user,

merancang aplikasi data warehouse, dan mengevaluasi sistem aplikasi data

warehouse

Sedangkan manfaat yang diharapkan pada akhir penelitian ini antara

lain adalah menyimpan data – data persediaan dan penjualan bahan bakar

AVGAS, mempercepat dan mempermudah mengakses data persediaan dan

penjualan bahan bakar AVGAS, mempercepat dan mempermudah dalam

pembuatan laporan persediaan dan penjualan, dan mengurangi biaya

administrasi

2. Tinjauan Pustaka Data warehouse adalah sebuah sistem penyimpanan data yang

berkapasitas besar, dimana data dikumpulkan dengan menambah record baru

daripada memperbarui record yang sudah ada dengan informasi baru.

Dengan kata lain, sebuah data warehouse menggabungkan:

• Satu atau lebih alat untuk mengekstrak bidang dari setiap jenis

struktur data (data, hirearki, relasi, atau objek; terbuka atau

proprietary), termasuk data eksternal.

4

 

• Sintesis dari data ke dalam, database yang terintegrasi, berorientasi

subjek dengan "katalog" metadata.

2.1 Karakteristik Data warehouse a. Subject Oriented, data warehouse didesain untuk menganalisa data

berdasarkan subyek – subyek tertentu dalam organisasi, bukan

pada proses atau fungsi aplikasi tertentu.

Di bawah ini adalah tabel perbedaan antara sistem OLTP dan

sistem data warehouse menurut Connolly dan Begg (2005).

Table 1. Perbandingan Sistem OLTP dan Sistem Data warehouse

Sistem OLTP Sistem Data warehouse

Menangani data sekarang Menangani data historis

Menyimpan detailed data Menyimpan detailed, lightly, dan

highly summarized data

Data bersifat dinamis Data bersifat statis

Proses berulang Proses sewaktu – waktu tidak

terstruktur dan heuristic

Jumlah transaksi tinggi Jumlah transaksi rendah sampai

sedang

Transaction driven Analysis driven

Berorientasi aplikasi Berorientasi subjek

Mendukung keputusan harian Mendukung keputusan strategis

Melayani banyak user Melayani sedikit user

(manajerial)

b. Integrated, data warehouse dapat menyimpan data – data yang

berasal dari sumber – sumber yang terpisah ke dalam suatu format

yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Dengan

demikian data tidak bisa dipecah – pecah karena data yang ada

merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep

data warehouse itu sendiri.

c. Time-Variant, seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan

akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. Untuk melihat

5

 

interval waktu yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu

data warehouse, kita dapat menggunakan cara yang paling

sederhana yaitu menyajikan data warehouse pada rentang waktu

tertentu,misal antara 5 sampai 10 tahun ke depan.

d. Non-Volatile, karena data yang tidak update secara real time, tetapi

di-refresh dari sistem operasional secara teratur. Data baru selalu

ditambahkan sebagai pelengkap ke database, bukan pengganti.

Database terus menyerap data baru ini, secara bertahap,

mengintegrasikan dengan data sebelumnya

2.2 Struktur Data warehouse

2.3 Fungsi Data warehouse Data warehouse mempunyai kegunaan sebagai berikut :

1. Pembuatan laporan

Pembuatan laporan merupakan salah satu kegunaan data

warehouse yang paling umum dilakukan. Dengan menggunakan

query sederhana didapatkan laporan perhari, perbulan, pertahun

atau jangka waktu kapanpun yang diinginkan.

2. On – Line Analytical Processing (OLAP)

Dengan adanya data warehouse, semua informasi baik detail

maupun summary yang dibutuhkan dalam proses analisa mudah

didapat. Fasilitas lain yang ada pada software OLAP adalah

Gambar 1. Struktur Data warehouse

6

 

fasilitas roll – up dan drill – down. Drill – down adalah

kemampuan untuk melihat detail dari suatu informasi dan roll –

up adalah kebalikannya.

3. Data mining

Data mining merupakan teknologi yang diharapkan dapat

menjembatani komunikasi antara data dan pemakainya.

4. Proses informasi eksekutif

Dengan menggunakan data warehouse segala laporan telah

diringkas dan dapat pula mengetahui segala rinciannya secara

lengkap, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan.

Informasi dan data pada laporan data warehouse menjadi target

informative bagi user.

2.4 Keuntungan Data warehouse 1) Meningkatkan produktifitas dari pengambilan keputusan

perusahaan.

Data warehouse meningkatkan produktifitas dari pengambil

keputusan perusahaan dengan membuat integrasi database yang

konsisten, berorientasi subjek dan historikal data. Data

warehouse mengintegrasikan data dari banyak sistem yang tidak

kompatibel menjadi suatu bentuk yang menyediakan satu

tampilan yang konsisten mengenai perusahaan. Dengan

mentransformasikan data menjadi informasi yang berguna, data

warehouse mengijinkan si pengambil keputusan untuk melakukan

analisis lebih sesuai dengan kenyataan, akurat dan konsisten.

2) Potensi ROI (Return Of Investment) yang besar.

Suatu perusahaan akan mengeluarkan sumber daya yang cukup

besar untuk mengimplementasikan data warehouse dan

pengeluaran yang berbeda-beda sesuai dengan variasi solusi

teknikal yang akan diterapkan pada perusahaan. Bagaimana pun

juga. Suatu studi oleh International Data Corporation (IDC) pada

tahun 1996 melaporkan bahwa rata-rata tiga tahun return of

investment (ROI) dalam data warehouse mencapai 401% dengan

lebih dari 90% dari perusahaan yang disurvei mencapai lebih dari

7

 

40% ROI, setengah dari perusahaan mencapai lebih dari 160%

ROI, dan seperempat lebih mendapat lebih dari 600% ROI (IDC,

1996).

3) Competitive Advantage.

Return on investment yang besar dari perusahaan yang berhasil

mengimplementasikan suatu data warehouse adalah bukti dari

sangat besarnya competitive advantage yang dapat diperoleh

dengan menggunakan teknologi ini. Competitive advantage

diperoleh dengan mengijinkan si pengambil keputusan untuk

mengakses data tersembunyi yang sebelumnya tidak tersedia,

tidak di ketahui, dan tidak dimanfaatkan seperti data mengenai

pelanggan, tren, dan permintaan.

2.5 Tahapan Membangun Data warehouse Menurut Kimball, metode yang dipakai untuk merancang data

warehouse adalah Nine-Step Methodology (Connolly & Begg, 2005,

p. 1187) :

• Choosing the process (pemilihan proses)

Melakukan pemilihan proses pada materi subjek yang dibutuhkan

oleh data mart pada tahap ini ditentukan pada proses bisnis apa

data warehouse akan digunakan.

• Choosing the Grain (pemilihan grain)

Menentukan secara tepat apa yang direpresentasikan oleh record

tabel fakta.

• Indetifying and Conforming the Dimension (identifikasi dan

konfirmasi dimensi)

Membuat set dimensi yang dibutuhkan untuk menjawab seluruh

pertanyaan yang diajukan pada tabel fakta.

• Choosing the Facts (pemilihan fakta)

Pemilihan tabel fakta yang dapat diimplikasikan sesuai grain yang

digunakan pada data mart.

8

 

• Storing Pre-Calculation In the Fact Table (penyimpanan Pre-

Calculation di tabel fakta)

Setelah tabel fakta terpilih, setiap tabel fakta tersebut harus

diperiksa ulang untuk menentukan apakah ada fakta yang dapat

diterapkan pre-kalkulasi dan kemudian dilakukan penyimpanan

pada tabel fakta.

• Rounding Out the Dimension Tables (melengkapi tabel dimensi)

Pada tahap ini dilakukan pemeriksaan ulang pada tabel dimensi

dan menambahkan deskripsi teks terhadap dimensi, serta

menentukan hirearki atribut dimensi untuk mempermudah proses

analisis.

• Choosing the Duration of the Database (pemilihan durasi

database)

Menentukan waktu periode database untuk beberapa tahun

kebelakang.

• Tracking SCD (melacak SCD)

Dimensi berubah secara perlahan seiring berjalannya waktu dan

kebutuhan.

• Deciding the Query Priorities and the Query Modes (memutuskan

prioritas query dan mode query)

Pada tahap ini dilakukan pertimbangan perancangan fisikal,

seperti keberadaan dari summary (ringkasan) dan aggregate

(penjumlahan).

2.6 Teori Penjualan Kegiatan penjualan terdiri dari transaksi penjualan barang atau

jasa, baik secara kredit maupun secara tunai. Dalam transaksi

penjualan kredit, jika order dari pelanggan telah dipenuhi dengan

pengiriman barang atau penyerahan jasa, untuk jangka waktu tertentu

perusahaan memiliki piutang kepada pelanggannya. Kegiatan

penjualan secara kredit ini ditangani oleh perusahaan melalui sistem

penjualan kredit. Dalam transaksi penjualan tunai, barang atau jasa

baru diserahkan oleh perusahaan kepada pembeli jika perusahaan telah

menerima kas dari pembeli. Kegiatan penjualan secara tunai ini

9

 

ditangani oleh perusahaan melalui sistem penjualan tunai. (Mulyadi,

2001, p. 202)

2.7 Teori Persediaan Sistem persediaan bertujuan untuk mencatat mutasi setiap jenis

persediaan yang disimpan gudang. Sistem ini berkaitan erat dengan

sistem penjualan, sistem pembelian dan sistem produksi.

Dalam perusahaan manufaktur, persediaan terdiri dari: persediaan

produk jadi, persediaan produk dalam proses, persediaan bahan baku,

persediaan bahan penolong, persediaan bahan habis pakai pabrik,

persediaan suku cadang. Dalam perusahaan dagang, persediaan hanya

terdiri dari satu golongan, yaitu persediaan barang dagangan, yang

merupakan barang yang dibeli untuk tujuan dijual kembali. (Mulyadi,

2001, p. 553)

3. Metodologi

3.1 Metode Analisis Metode ini digunakan untuk mendapatkan informasi yang

diperlukan untuk mencapai tujuan. Metode ini terdiri dari beberapa

tahapan yaitu :

a. Studi kepustakaan

Merupakan teknik pengumpulan data untuk mendapatkan informasi

dari berbagai sumber seperti media cetak, buku – buku, dan situs –

situs sebagai dasar dari pengembangan, serta tesis – tesis terdahulu

dengan tema serupa sebagai bahan pembanding penulisan skripsi

ini.

b. Survei terhadap kebutuhan user

Melakukan wawancara dengan bapak Febri selaku Asisten

Administrasi Umum dan Keuangan di DPPU Halim

Perdanakusuma pada tanggal 5 Oktober 2011 untuk mengetahui

tingkat pengetahuan data warehouse dan cara penanggulangannya

serta hal – hal lain yang berhubungan dengan perancangan aplikasi

10

 

data warehouse ini, sehingga program yang dihasilkan sesuai

dengan yang diharapkan bapak Febri. (Hasil wawancara terlampir)

c. Analisis data terhadap hasil survey

Melakukan analisis secara deskriptif terhadap informasi –

informasi yang telah didapatkan dari hasil wawancara dengan

bapak Febri selaku Asisten Administrasi Umum dan Keuangan di

DPPU Halim Perdanakusuma pada tanggal 5 Oktober 2011 untuk

mengindentifikasi masalah, dan mencari solusi yang tepat untuk

pemecahan masalah tersebut.

3.2 Metode Perancangan Metode yang dipakai untuk merancang data warehouse adalah

menggunakan Nine-Step Methodology menurut Kimball.

4. Hasil dan Pembahasan

4.1. Permasalahan yang dihadapi Berdasarkan penelitian yang dilakukan, maka ada beberapa

masalah yang dihadapi oleh PT. Pertamina Aviation DPPU Halim

Perdanakusuma, yaitu sebagi berikut :

a. Penggunaan database yang ada di perusahaan masih belum bisa

membuat laporan secara langsung, sehingga diperlukan integrasi ke

dalam data warehouse.

b. Perusahaan dalam menganalisis data dan kebutuhan tidak dapat

dilakukan dengan cepat, karena belum memiliki data warehouse,

sehingga data perusahaan tersebut tidak dapat dimanfaatkan secara

optimal untuk digunakan sebagai bahan analisis untuk pengambilan

keputusan.

c. Belum ada alat bantu aplikasi yang dapat dengan mudah

memberikan informasi dalam bentuk grafik, yang dapat membantu

pihak eksekutif melihat dan menganalisis hasil yang ditampilkan

dalam bentuk grafik.

11

 

d. Kesulitan dalam mengelola data historis perusahaan sebagai acuan

bagi perencanaan strategis untuk masa yang akan datang.

4.2. Alternatif Pemacahan Masalah Berdasarkan permasalahan yang dihadapi di atas, berikut ini

adalah alternatif pemecahan masalah yang diusulkan :

a. Dengan menggunakan data warehouse maka akan mempermudah

Kepala DPPU Halim Perdanakusuma dalam membaca dan

menganalisis data untuk proses pengambilan keputusan karena data

– data pada struktur data warehouse merupakan hasil proses

summary data dan dapat ditampilkan dalam dashboard.

b. Dengan menggunakan data warehouse maka akan mempercepat

proses pembuatan laporan yang dibutuhkan oleh Kepala DPPU

Halim Perdanakusuma.

c. Dengan menggunakan aplikasi data warehouse dimana laporan

yang dihasilkan dapat ditampilkan ke dalam bentuk tabel dan grafik

yang mudah untuk diakses dan digunakan oleh Kepala DPPU

Halim Perdanakusuma.

4.3. Perancangan Data warehouse Perancangan data warehouse yang digunakan adalah Nine-Step

Methodology menurut Kimball dalam buku Connolly dan Begg (2005,

p. 1187) dengan langkah – langkah sebagai berikut:

1. Memilih Proses (Choosing The Process)

Pada tahap ini dilakukan pemilihan subjek masalah dari data

warehouse yang akan dibuat, lalu proses bisnis yang berhubungan

dengan subjek masalah tersebut diidentifikasi. Proses yang

diperlukan dalam analisis adalah:

• Persediaan produk

• Penjualan produk

12

 

2. Memilih Sumber (Choosing The Grain)

Grain dalam perancangan data warehouse ini antara lain:

• Penjualan produk

Analisa pada penjualan produk meliputi customer yang paling

sering melakukan pembelian, jumlah produk yang dijual, total

nilai penjualan.

• Persediaan produk

Analisis pada persediaan produk meliputi jumlah stok yang

masuk dan total stok akhir yang berada di gudang.

3. Mengidentifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifying and

conforming The Dimension)

Tabel - tabel dimensi dalam perancangan data warehouse ini antara

lain:

a. Dimensi Employee

b. Dimensi Product

c. Dimensi Customer

d. Dimensi PaymentType

e. Dimensi ProductPrice

f. Dimensi Time

4. Memilih Fakta (Choosing The Fact)

Pada tahap ini dilakukan pemilihan fakta yang akan digunakan

pada perancangan data warehouse. Fakta-fakta yang dipilih harus

sesuai dengan grain yang telah ditentukan berdasarkan analisis

survei yang telah disebutkan diatas. Fakta-fakta yang telah dipilih

antara lain:

• Fakta untuk tabel Fakta Penjualan

Fakta yang telah ditentukan untuk tabel fakta penjualan antara

lain:sp

a. Customer yang paling sering melakukan pembelian,

menunjukkan tingkat seberapa sering customer melakukan

pembelian, serta customer yang memiliki tingkat tertinggi

dalam melakukan transaksi pembelian.

13

 

b. Jumlah produk yang dijual, menunjukkan jumlah produk yang

terjual setiap transaksi yang dapat dilihat dalam kurun waktu

tertentu setiap hari, bulan, maupun tahun.

c. Total nilai penjualan, menunjukkan nilai penjualan dari setiap

transaksi yang berlangsung pada perusahaan ini.

• Fakta untuk tabel Fakta Persediaan

Fakta yang telah ditentukan untuk tabel fakta persediaan antara

lain:

a. Jumlah stok yang masuk, menunjukkan berapa jumlah stok

produk yang masuk ke gudang.

b. Total stok akhir, menujukkan berapa total stok produk yang

tersedia di gudang, setelah terjadi transaksi berupa penjualan

dan penambahan stok rutin.

5. Menyimpan perhitungan dalam Tabel fakta (Storing Pre-

Calculation in The Fact Table)

Dalam tabel fakta terdapat data yang meliputi kalkulasi awal. Hasil

dari kalkulasi ini kemudian akan disimpan dalam tabel fakta.

Berikut ini adalah perhitungan awal yang terdapat dalam tabel

fakta:

1. Fakta Penjualan

Fakta penjualan meliputi :

• Jumlah produk yang terjual merupakan jumlah dari qty

• Total nilai penjualan merupakan total dari sum(qty) dikali

price

2. Fakta Persediaan

Fakta persediaan meliputi :

• Jumlah stok yang masuk merupakan sum dari qty_in

• Total stok akhir merupakan jumlah dari qty_in – qty_out

14

 

6. Melengkapi Tabel Dimensi (Rounding Out The Dimension

Tables)

a. Table Rounding out dimension

Tabel 3.1 Tabel Rounding Out

Dimensi Field Deskripsi Customer CustomerID Laporan dapat dilihat

berdasarkan ID, kode, & nama pelanggan

CustomerCodeCompanyName

Employee EmployeeCode Laporan dapat dilihat berdasarkan kode & nama karyawan

Name

Product ProductCode Laporan dapat dilihat berdasarkan kode & nama produk

Name

ProductPrice PriceID Laporan dapat dilihat berdasarkan ID & kode harga

PriceCode

PaymentType PaymentTypeCode Laporan dapat dilihat berdasarkan kode & tipe pembayaran

PaymentType

Time DateID Laporan dapat dilihat berdasarkan ID tanggal, tanggal, hari, bulan, quarter, & tahun

Date Month Quarter Year Day

b. Perancangan skema bintang

Dalam perancangan ini dihasilkan 2 bentuk skema bintang dari

masing - masing fakta berdasarkan hasil survei laporan yang

dibutuhkan oleh DPPU Halim Perdanakusuma, antara lain

• Skema Bintang Fakta Persediaan Produk

Gambar 2. Skema Bintang Fakta Persediaan Produk

15

 

• Skema Bintang Fakta Penjualan

Produk

Gambar 3. Skema Bintang Fakta Penjualan Produk

7. Memilih Durasi Database (Choosing The Duration of The

Database)

Pada data warehouse ini, durasi dari database kami tetapkan

selama 5 tahun sesuaikan dengan kebutuhan informasi dari DPPU

Halim Perdanakusuma yang memerlukan informasi tersebut.

Nama Aplikasi Database Database ada sejak

tahun

Data yang masuk kedalam data warehouse

Data dalam data

warehouse HPK Data warehouse

SQL Server 2008

2003 5 tahun 5 tahun

8. Menelusuri Perubahan dari Dimensi Secara Perlahan

(Tracking Slowly Changin Dimension)

Perubahan dari dimensi secara perlahan dapat diatasi dengan

tiga cara, yaitu mengganti secara langsung pada tabel dimensi,

pembentukan record baru untuk setiap perubahan baru, dan

perubahan data yang membentuk kolom baru yang berbeda. Untuk

mengatasi perubahan dari dimensi secara perlahan. Pada

perancangan data warehouse ini, kami memilih untuk membentuk

record baru untuk setiap perubahan baru. Dengan demikian data-

data dimensi yang lama dapat disimpan secara utuh dan tidak

hilang dari data warehouse.

16

 

Meskipun cara ini memiliki kekurangan yaitu pemakaian

kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan lebih besar karena

bertambahnya record baru, namun hal ini telah dipertimbangkan

mengingat harga kapasitas media penyimpanan yang semakin

murah.

9. Memutuskan Prioritas Query dan Tipe Query (Deciding The

Query Priorities and The Query Models)

Pada tahap ini dipertimbangkan masalah perancangan fisik

(physical design). Masalah utama pada perancangan fisik yang

mempengaruhi persepsi penggunaan akhir adalah urutan

penyusunan tabel fakta pada disk dan adanya pre-stored summarize

dan agregasi.

Selain persoalan-persoalan di atas ada sejumlah persoalan

perancangan fisik tambahan yang mempengaruhi administrasi,

backup, kinerja pengurutan (indexing), keamanan dan dalam

pengaksesan maupun penyimpanan data, dan analisis kapasitas

media penyimpanan.

Sebelum mendapat perancangan data warehouse yang baik

agar dapat digunakan sebagai laporan bagi pihak yang bertugas,

maka persoalan yang mempengaruhi segi administrasi, backup,

kinerja, pengurutan (indexing), dan keamanan dalam pengaksesan

maupun penyimpanan dan analisis kapasitas media penyimpanan

harus diselesaikan.

Berikut ini adalah hal-hal penting yang harus diselesaikan

untuk menghasilkan perancangan data warehouse yang baik:

1. Administrasi

Proses yang dilakukan pada saat administrasi adalah proses

ETL (Extract, Transform, Loading). Proses ini biasanya

dilakukan oleh OT supervisor agar jika terjadi permasalahan

dapat segera diperbaiki. Proses ETL ini dilakukan setiap bulan.

2. Backup

Proses backup sangat penting ketika melakukan ETL.

Proses backup adalah proses pembuatan salinan data yang

kemudian dapat digunakan ketika ingin memperbaiki suatu data

17

 

saat terjadi kerusakan pada data warehouse. Backup dilakukan

oleh proses ETL dan kemudian hasilnya disimpan pada media

penyimpanan dapat berupa flashdisc, magnetic type, memory

card, dan lain –lain.

3. Recovery

Recovery adalah proses memperbaiki atau mengembalikan

data pada keadaan data yang sudah disimpan sebelum terjadinya

kerusakan data. Porses recovery ini sebaiknya dilakukan oleh

pihak yang memahami proses ini. Sebelum melakukan recovery

haruslah memeriksa data manakah yang mengalami kerusakan

sehingga dapat diketahui data backup yang sesuai untuk proses

recovery.

4. Security

Tingkat keamanan dalam mengakses data perusahaan

memiliki peranan yang sangat penting. Meningkatkan keamanan

pengaksesan ini bertujuan uantuk mencegah data diakses,

diubah, ataupun dihapus oleh pihak yang tidak berkepentingan.

Terdapat dua jenis security, yaitu authentication and

authorization. Authentication membatasi user yang berwenang

untuk mengakses data didalam suatu perusahaan, sedangkan

authorization membatasi hak akses dari masing-masing user

dalam melihat dan mengubah data di dalam perusahaan.

5. Analisis kapasitas media penyimpanan

Analisis kapasitas media penyimpanan diperlukan dalam

merancang data warehouse untuk mendapatkan perkiraan

kapasitas media penyimpanan yang memadai untuk menampung

data hingga beberapa tahun ke depan. Langkan-langkah yang

dilakukan dalam menghitung disk:

a. Memperkirakan jumlah baris (record) pada tabel.

b. Menentukan ukuran data, dimana ukuran data tergantung

pada tipe data dan panjangnya.

18

 

Tabel 3. Analisis Kapasitas Media Penyimpanan 5 Tahun Mendatang untuk

Tabel Fakta

Tabel 4. Analisis Kapasitas Media Penyimpanan 5 Tahun Mendatang untuk

Tabel Dimensi

Nama tabel dimensi Bytes Jumlah current record per tahun

Jumlah record sampai 5 tahun kedepan

Kbytes

DimensiEmployee 141 9 9 8 DimensiProduct 41 1 1 8

DimensiCustomer 146 34 34 8 DimensiPaymentType 41 2 2 8

Dimensi Price 70 41 66 8

4.4. Hasil Analisis Setelah melakukan analisis database pada PT. Pertamina Aviation

DPPU Halim Perdanakusuma, data dan informasi yang diperlukan

oleh pihak eksekutif perusahaan dalam pengambilan keputusan

berdasarkan hasil wawancara sebagai berikut :

• Laporan mengenai jumlah barang yang masuk, jumlah barang

tersedia akhir, berdasarkan periode (tanggal, bulan, tahun), barang

(nama barang), karyawan (nama karyawan), serta bagian yang

membutuhkan laporan persediaan, yaitu Kepala dan Asisten

keuangan dan Umum.

• Laporan mengenai jumlah penjualan barang berdasarkan periode

(tanggal, bulan, tahun), customer (nama customer), barang (nama

barang), karyawan (nama karyawan), harga barang, jenis

pembayaran serta bagian yang membutuhkan laporan ini, yaitu

Kepala dan Asisten Keuangan dan Umum.

Nama tabel fakta Bytes Jumlah current record per tahun

Jumlah record sampai 5 tahun kedepan

Kbytes

Fakta Persediaan Produk

32 204 1348 56

Fakta Penjualan Produk

45 204 1348 72

19

 

4.5. Implementasi Dalam implementasi dari perancangan data warehouse ini, maka

data-data yang telah diolah ditampilkan dalam bentuk diagram dan

tabel berdasarkan dari kebutuhan user. Beberapa implementasinya

sebagai berikut:

• 5 Customer Tertinggi

• 5 Perubahan Harga Terakhir

20

 

• Penjualan di Tahun 2010

5. Kesimpulan dan Saran Pada penulisan skripsi ini telah dilakukan analisis dan perancangan data

warehouse pada DPPU Halim Perdanakusuma yang dapat ditarik beberapa

simpulan sebagai berikut:

1. Dengan dibuatnya aplikasi data warehouse yang mampu menampilkan

data yang dibutuhkan oleh pihak administrator DPPU Halim

Perdanakusuma dari beberapa sudut pandang, maka memudahkan pihak

administrator dalam mengakses secara lengkap dan akurat.

2. Dengan adanya perbandingan data dari beberapa tahun sebelumnya,

maka memudahkan pihak administrator dalam menentukan pilihan atau

pengambilan keputusan yang tepat berdasarkan hasil perbandingan data

yang ditampilkan.

3. Aplikasi data warehouse dapat memberikan tampilan data yang menarik

dan mudah dipahami berupa report dalam bentuk grafik berwarna yang

dapat diakses secara lebih efisien.

Untuk pengembangan aplikasi data warehouse pada DPPU Halim

Perdanakusuma lebih lanjut, terdapat beberapa saran yang dapat dijadikan

sebagai masukan dan bahan pertimbangan yaitu sebagai berikut:

21

 

1. Ruang lingkup dari data warehouse dapat dikembangkan lebih luas,

sehingga tidak hanya mendukung pengambilan keputusan dalam proses

transaksi persediaan produk dan penjualan, tapi juga dapat mencakup

seluruh transaksi perusahaan.

2. Melakukan pemeliharaan terhadap data warehouse secara rutin agar data

yang diolah dan dihasilkan memiliki kualitas yang baik.

3. Sistem data warehouse dapat dikembangkan lebih lanjut kedalam

business Intelligence untuk menemukan suatu pola yang lebih baru.

22

 

Daftar Pustaka [1] Badgerati. (2010, Maret 15). Software Engineering – Activity Diagrams. Dipetik

Desember 1, 2011, dari Computer Science: Source:

http://computersciencesource.wordpress.com/

[2] Bennett, S., McRobb, S., & Farmer, R. (2006). Object-Oriented Systems Analysis

And Design Using UML. Maidenhead: McGraw-Hill.

[3] Connolly, T. M., & Begg, C. E. (2005). Database System-A Practical Approach to

Design, Implementation, and Management,fourth edition. USA: Addison Wesley

Longman.

[4] Dharwiyanti, S. (2003). Pengantar Unified Modeling. Modul UML , 6.

[5] Fakhroutdinov, K. (2009). UML. Dipetik Desember 1, 2011, dari UML Web site:

http://www.uml-diagrams.org/use-case-diagrams.html

[6] Hoffer, J. A., Prescott, M. B., & Topi, H. (2005). Modern database management 7th

edition. USA: Pearson Prentice Hall.

[7] Inmon, W. H. (2005). Building the Data Warehouse, fourth edition. Indianapolis:

Wiley Publishing, Inc.

[8] Kimball, R., & Caserta, J. (2004). The data warehouse ETL toolkit : practical

techniques for extracting, cleaning, conforming, and delivering data. Wiley .

[9] Mulawarman. (2011). Memahami Penggunaan UML (Unified Modelling Language).

Jurnal Informatika Mulawarman , 1.

[10] Mulyadi. (2001). Sistem Akuntansi. Jakarta: Salemba Empat.

[11] O'Brien, J. A. (2003). Introduction to Information System. New York: The

McGraw-Hill Companies.

[12] Raymond McLeod, J., & Schell, G. P. (2007). Management Information System,

Tenth Edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall.

[13] Said, F. E. (2009, Oktober 30). Data Mining 3 – Pengembangan Data Warehouse.

Dipetik November 28, 2011, dari Fairuz el Said Web site:

http://fairuzelsaid.wordpress.com/

[14] Zeman, M. (2009, Januari 7). Sequence diagram: Employee logs in. Dipetik

Desember 1, 2011, dari Matus Zeman: http://blog.zemi.eu/