bukuArbutus

PANDUAN PRAKTIS ARBUTUS ANALYZER

DUKTI - BIRO TI BADAN PEMERIKSA KEUANGAN

REPUBLIK INDONESIA © 2008

iiiPanduan Praktis Arbutus Analyzer

BADAN PEMERIKSA KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA

Kata Pengantar

D engan mengucap puji dan syukur kepada Allah SWT yang senantiasa melimpahkan rahmat, hidayah dan petunjuk

kepada tim penulis sehingga buku tutorial ini berhasil di susun dengan baik.Tiada daya dan upaya kecuali atas seizin-Nya.

Buku Panduan Praktis Arbutus Analyzer disusun untuk membantu pembaca dalam menggunakan software Arbutus Analyzer untuk melakukan kegiatan audit berbantuan komputer. Buku ini dilengkapi dengan contoh kasus serta penyelesaiannya sehingga memudahkan pembaca untuk memahami cara pemanfaatan software arbutus pada saat pelaksanaan tugas di lapangan. Harapan kami dengan disusunnya buku tutorial ini pemanfaatan software Arbutus menjadi lebih optimal.

Kami menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam buku ini, untuk itu mohon kiranya pembaca untuk memberikan masukan kepada kami guna melakukan perbaikan sehingga buku ini menjadi lebih baik lagi. Sumbang, saran, ide dan kritik dapat anda alamatkan ke email : [email protected] .

Jakarta, Juli 2008

Tim Penulis Sub Bagian Dukungan TI

iv Panduan Praktis Arbutus Analyzer

DUKTI - BIRO TEKNOLOGI INFORMASI

vPanduan Praktis Arbutus Analyzer


Daftar IsI

KATA PENGANTAR iiiDAFTAR ISI v

BAB 1 PENGENALAN ARBUTUS 1

A. Manfaat Arbutus 1B. Instalasi Arbutus 1C. Tampilan Arbutus 4

BAB 2 KONSEP DATA 9

A. Mengenai Data 9a. Field 9b. Record 10c. Tabel 10

B. Memperoleh Data 11

BAB 3 MEMBUAT PROYEK DALAM ARBUTUS 13

A. Table 15B. View dan Reports 15C. Workspace 17D. Procedures 20E. Project item properties 20F. Index 21G. Command dan Command log 22H. Folder 23

vi Panduan Praktis Arbutus Analyzer


BAB 4 IMPORT FILE DATA DALAM ARBUTUS 25

A. Mendefinisikan Data dengan Wizard 25B. Mendefinisikan Data secara Manual 29C. Mendefinisikan Data berbagai tipe file 31

a. File DBF 31b. File MDB 34c. File XLS 40d. File TXT 44e. File PDF 49

BAB 5 Verifikasi Data 57

A. Menghitung Record (Count) 57a. Menghitung record dengan menggunakan wizard 57b. Menghitung record dengan menggunakan command syntax 58

B. Menghitung Jumlah tiap kolom (Total) 59

a. Menghitung Total dengan menggunakan wizard 59b. Menghitung Total dengan menggunakan command syntax 61

C. Memeriksa Validitas Data (Verify) 62a. Melakukan Verify dengan menggunakan wizard 62b. Melakukan Verify dengan menggunakan command syntax 64

BAB 6 Analisa Data 65

A. Statistics 65B. Profile 68C. Stratify 70D. Classify 71E. Histogram 74

viiPanduan Praktis Arbutus Analyzer


F. Age 76G. Summarize 79H. Cross Tabulate 80I. Gaps 82J. Duplicates 85

BAB 7 Fungsi pada Arbutus 89

A. SUBSSTR( ) 90B. STRING( ) 91C. TRIM( ) 92D. LTRIM( ) 93E. ALLTRIM 94F. DATE( ) 94G. CTOD( ) 95H. VALUE( ) 96I. BETWEEN( ) 97J. ISBLANK( ) 98K. MATCH( ) 99

BAB 8 ANALISA DATA LANJUTAN 101

A. Table Layout 101B. Filters 102

a. Membuat Filter dengan Expression Builder 104b.Membuat Filter secara langsung pada View 106c. Filter dengan Quick Filter 107d. Quick Filter untuk membuat Filter berdasarkan satu nilai 108e. Quick Filter untuk membuat Filter rentang nilai 109f. Menambahkan Filter Tambahan d engan Quick Filter 110g .Mengatur Filter Global 111h. Menghilangkan Filter Global 112i. Mengedit Filter 112j. Mengelola Filter 113

viii Panduan Praktis Arbutus Analyzer


C. Shared Folder 114D. Extract 118E. Export 120

a. Export Sebagian Field atau Export View 121

BAB 9 BEKERJA DENGAN BANYAK TABEL 125

A. Join 125B. Relation 132C. Merge 136

BAB 10 Laporan (Report) 141 LATIHAN 145

Jawaban latihan 147

TIM PENYUSUN 153

1Panduan Praktis Arbutus Analyzer


BaB 1

PengenaLan arBUtUs

A rbutus Analyzer merupakan salah satu dari Generalized Audit Software (GAS) yang didesain untuk melakukan

analisa data elektronik dan menghasilkan laporan audit secara mudah dan lebih efisien.

Tutorial ini disusun untuk menjelaskan kepada para auditor BPK-RI tentang dasar-dasar menggunakan perangkat lunak Arbutus Analyzer.

A. Manfaat Arbutus

1. Arbutus Analyzer membaca data dan menyediakan akses data ke semua sumber data.

2. Arbutus Analyzer dapat melakukan analisa terhadap keseluruhan data dengan jumlah yang besar dan dapat menganalisa berjuta-juta record dalam waktu yang cepat.

3. Arbutus Analyzer dapat membaca dan memproses berbagai tipe data

4. Penggunaan Arbutus Analyzer tidak membutuhkan dongle

B. Instalasi ArbutusBerikut langkah – langkah menginstal Arbutus Analyzer :1. Buka folder Arbutus Analyzer 226, klik dua kali pada

setup.exe

2 Panduan Praktis Arbutus Analyzer


2. Maka akan terbuka jendela Arbutus Analyzer - InstallShield Wizard

3. Pada Jendela Arbutus Analyzer Setup, klik tombol [Next].

Gambar 1.1 Pilih file setup.exe

Gambar 1.2 InstallShield mempersiapkan Instalasi



4. Klik pilihan pertama yaitu I accept the terms of the license agreement, lalu klik tombol [Next].

5. Proses installasi akan otomatis berlangsung. Klik tombol [Finish], maka proses installasi program Arbutus Analyzer selesai.

Gambar 1.3 Memulai Instalasi

Gambar 1.4 Persetujuan Lisensi



C. Tampilan ArbutusUntuk mengakses ke program Arbutus Analyzer dapat dilakukan dengan cara klik tombol Start pilih Programs >> Arbutus Analyzer >> Analyzer, maka akan terlihat tampilan awal sebagai berikut :

Gambar 1.5 Akhir Instalasi

Gambar 1.6 Tampilan Awal Penggunaan Arbutus Analyzer



Berikut ini adalah tampilan dari program Arbutus Analyzer :

1. Title Bar

Title Bar menampilkan nama project dari program Arbutus Analyzer yang sedang digunakan. 2. Menu Bar

Menu Bar merupakan kumpulan pilihan menu atau perintah untuk mengoperasikan program Arbutus Analyzer. Menu Bar mempunyai sederetan pilihan submenu yang masing – masing mempunyai fungsi yang berbeda. 3. Button Bar

Button Bar berisi kumpulan tombol atau cara pintas (shortcut) yang digunakan untuk menjalankan sebuah perintah.

4. Status Bar

Status Bar menunjukkan jumlah record data yang di analisis dari tabel yang sedang dibuka dan letak sumber data dari tabel yang sedang ditampilkan.

Gambar 1.7 Title Bar

Gambar 1.8 Menu Bar

Gambar 1.9 Button Bar

Gambar 1.10 Status Bar



5. Application WorkspaceWorkspace merupakan area data yang akan dianalisis oleh Analyzer. Application workspace pada Arbutus analyzer umumnya menampilkan 3 bagian yang sering digunakan dalam membuat suatu project, yaitu :

Overview pane ●View tab ●Command Log tab ●

6. Project OverviewOverview menampilkan semua item yang dimiliki oleh project yang sedang digunakan. Untuk menambahkan sebuah folder atau table dapat dilakukan dengan cara klik kanan pada nama project lalu pilih New >> Folder... atau New >> Table...

Command Log Overview Pane

Gambar 1. 11 Application Workspace

View Tab



7. Command Log

Arbutus Analyzer akan secara otomatis membuat command log ketika kita membuat sebuah project. Command log merekam semua perintah dan hasil yang di peroleh selama kita mengerjakan dan menganalisa sebuah project menggunakan program Arbutus Analyzer. Data tersebut direkam dalam satu file log. Rekaman dalam file log ini menjadi sumber dokumentasi yang sangat berguna saat membuat laporan.

Gambar 1.12 Project Overview

Gambar 1.13 Command Log



8. Field FilterDi kolom Field Filter kita dapat langsung mengisi formula yang ingin kita jalankan pada program Arbutus Analyzer, atau dengan bantuan pada Edit View Filter.

Gambar 1.14 Field Filter



BaB 2

KOnseP Data

A rbutus Analyzer merupakan alat bantu untuk menganalisa data yang dapat dikelola secara elektronik. Berikut

ini merupakan informasi singkat mengenai data dan cara memperolehnya.

A. Mengenai DataDengan Arbutus, kita dapat melakukan analisa terhadap data yang berasal dari berbagai format data seperti xls, dbf, mdb, txt, dan sebagainya. Sebelum melangkah lebih lanjut mengenai analisa data menggunakan Arbutus, ada baiknya sekilas kita melihat konsep singkat mengenai layout file data.

Satu record berisi field-field yang saling berhubungan untuk menunjukkan satu pengertian yang lengkap tentang sesuatu topik.

a. Field

Komputer menyimpan data dalam bentuk file, dimana data-data tersebut disusun dalam record dan field.

Sebagai contoh :table Pegawai, field Emp_Name memuat seluruh data Nama pegawai yang ada.



Gambar 2.1 Field Emp_Name Tabel Pegawai

b. Record

Setiap record berisi unit informasi yang disebut field. Dengan menggunakan analogi seperti sebuah daftar pegawai, kita dapat melihat bahwa setiap record terdiri dari data rinci mengenai pegawai, seperti Nama, Nomor kartu dan Nomor pegawai. Misalnya Nama Pegawai (Emp_Name), Nomor kartu (CardNum) dan Nomor pegawai (EmpNo) menunjukkan satu record.

Sebagai contoh: Dalam tabel Pegawai, terdapat record seorang Pegawai bernama Vladimir Alexov, yang memiliki kartu dengan nomor 8590122281964011, dan Nomor pegawai 60.

Gambar 2.2 Salah satu Record Tabel Pegawai

c. Tabel

Tabel adalah kumpulan beberapa record yang membentuk satu informasi tertentu. Berikut adalah contoh tabel, yaitu tabel pegawai.

Emp_Name CardNum EmpNoVladimir Alexov 8590122281964011 60

Matthew Lee 8590120784984566 100

Alex Williams 8590124253621744 104

Emp_Name CardNum EmpNo

Vladimir Alexov 8590122281964011 60

Matthew Lee 8590120784984566 100

Alex Williams 8590124253621744 104



Gambar 2.3 Tabel Pegawai

B. Memperoleh DataData yang akan dianalisa menggunakan Arbutus mungkin saja berasal dari sumber yang berbeda-beda seperti personal computer (PC), minicomputer atau mainframe yang disimpan dalam media hard disk, floppy disk atau media penyimpanan lainnya. Struktur record dan tipe data yang dianalisa juga mungkin berbeda-beda tergantung keperluan analisa yang telah direncanakan sebelumnya. Berikut beberapa hal yang dapat dilakukan dalam merencanakan analisa data dengan Arbutus:

Tentukan tujuan pemeriksaan dan elemen data yang ●diperlukan untuk mencapai tujuan tersebut. Berdiskusilah dengan pemilik data dan staf TI untuk ●membicarakan cara terbaik dalam memperoleh data yang diperlukan. Termasuk file, record dan field data serta media penyimpanan yang dikehendaki dalam melakukan analisa data.��● Layangkan surat permintaan atas data beserta layout-nya secara formal. Jika diperlukan, mintalah data beserta layout dan control total.��● Manfaatkan fasilitas Data defenition wizard agar data yang disediakan dapat dianalisa dengan Arbutus.��● Lakukan verifikasi data untuk memastikan bahwa data yang diperoleh sudah benar, dengan jumlah record dan control total yang sesuai. Jika terdapat ketidaksesuaian, diskusikan dengan pemilik data.��● Lakukan konfirmasi dan diskusi untuk setiap temuan yang diperoleh dengan pihak terkait. Lakukan analisa lebih lanjut jika diperlukan.Dokumentasikan temuan dalam laporan. ●

Emp_Name CardNum EmpNoVladimir Alexov 8590122281964011 60

Matthew Lee 8590120784984566 100

Alex Williams 8590124253621744 104



Petunjuk lain yang dapat dijadikan panduan saat meminta data adalah sebagai berikut:

Mintalah ● flat data dalam bentuk sequential file. Data dalam bentuk ini disajikan dalam bentuk tabel dua dimensi (terdiri atas record dan field), sehingga dapat diolah oleh Arbutus. Mintalah ● raw data (data yang belum diolah atau dimanipulasi) Mintalah ● copy data, bukan back up data, sehingga dapat langsung dianalisa dengan Arbutus Mintalah deskripsi atau ● layout dari data, semakin rinci deskripsi yang diperoleh, akan semakin mudah memahami data tersebut.

Jika data yang diperlukan tersimpan dalam Personal Computer (PC), maka kita dapat menggunakan salah satu cara dibawah ini untuk memperoleh data tersebut:

Data yang akan dianalisa disimpan didalam media ●penyimpanan seperti hard disk, CD, floppy disk atau media penyimpanan lainnya. Kemudian data tersebut dianalisa menggunakan Arbutus yang sudah diinstal sebelumnya. Jika data yang akan dianalisa berukuran sangat besar, ●maka kita dapat menginstall Arbutus langsung di PC tempat data tersebut disimpan. Jika data yang diperlukan tersimpan dalam ● Mainframe atau Minicomputer, berikut adalah metode yang dapat kita gunakan: Download ● data yang diperlukan melalui komputer yang sudah terhubung dengan mainframe atau minicomputer. Kemudian simpan data tersebut kedalam hard disk. Kita dapat menggunakan paket perangkat lunak yang ●dimiliki oleh Arbutus (lisensinya terpisah dengan Arbutus analyzer) antara lain: Arbutus Windows Server, Arbutus zSeries Server atau Arbutus iSeries Server



BaB 3 MeMBUat PrOyeK

DaLaM arBUtUs

U ntuk memulai bekerja dengan data, terlebih dahulu kita perlu membuat project dimana table, view, workspace,

procedure, dan item lain yang kita perlukan dalam melakukan analisa disimpan dan dikelompokkan. Project Arbutus disimpan dalam file dengan extension ASIUntuk membuat file project baru kita dapat melakukan langkah-langkah sebagai berikut :

K lik menu ● File kemudian klik New Project ( atau pilih icon ).

Ketikkan nama project yang diinginkan dalam kotak yang ●sudah disediakan. Kemudian klik tombol [Save]. Langkah selanjutnya adalah mengisi project yang sudah ●kita buat dengan item (table, workspace,dsb) sesuai dengan kebutuhan kita.

Dalam contoh berikut kita akan mencoba membuat satu project baru dengan nama ProjectArbutus. Berikut adalah langkah-langkah yang perlu kita lakukan :

Pilih menu ● File >> New Project



Gambar 3.1.Membuat project baru

��● Kotak nama file yang tampil kita isi dengan ProjectArbutus dan otomatis disimpan dengan extension .ASI

Gambar 3.2. Menyimpan file project

��● Setelah itu kita dapat mengisi project tersebut (dhi. ProjectArbutus.ASI) dengan item-item yang kita butuhkan.



Dari langkah-langkah di atas, Anda telah dapat membuat sebuah project baru Arbutus. Berikut ini merupakan bagian-bagian yang terdapat dalam sebuah project :

A. TableAgar data yang kita peroleh dapat dianalisa menggunakan Arbutus, data tersebut terlebih dahulu didefinisikan kedalam sebuah tabel di dalam Arbutus. Kita dapat menambahkan satu tabel baru untuk setiap sumber data yang perlu dianalisa.

Gambar 3.3.Table Empmast yang sedang aktif

Untuk pembahasan mengenai definisi tabel pada Arbutus dapat dilihat di bagian import file data ke tabel Arbutus.

B. View dan ReportsTampilan data yang sudah didefenisikan dalam tabel Arbutus dapat disesuaikan dengan kebutuhan kita, misalnya data yang disajikan berada dalam keadaan berurutan, atau kita hanya menampilkan kolom (field) yang kita perlukan saja. Tampilan tersebut dapat kita simpan menjadi view tanpa mengubah/mempengaruhi data dalam tabel aslinya. Satu tabel dapat memiliki beberapa view yang tampilannya berbeda-beda.Berdasarkan view yang sudah kita buat, kita dapat mencetak



laporan (report) dengan tambahan Header dan Footer dan hasilnya ditampilkan di layar, dicetak di printer, atau disimpan menjadi fileTXT atau HTML.

Misalnya, kita ingin menampilkan view yang kita peroleh dari tabel Empmast di dalam ProjectArbutus.ASI. View tersebut hanya menampilkan manajer wanita dengan keterangan dari field Employee_Number, First_Name, Last_Name, Sex, Job_desc. Langkah-langkah yang perlu kita lakukan adalah sebagai berikut :

1. Buat View yang dikehendaki terlebih dahulu : Aktifkan tabel Empmast dengan cara klik dua kali pada ●nama tabel Empmast di project overview.

Klik icon edit view filter ( ● ), kemudian kotak dialog Edit view Filter akan muncul. Keikkan kriteria pada bagian ● Expressin untuk menampilkan manager wanita saja (Sex = “F” AND Job=”MANAGER”).

Gambar 3.4.Kotak dialog Edit view Filter

��● Kemudian hilangkan field lain yang tidak diperlukan untuk view tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan cara klik kanan kolom nama field yang ingin dihapus dari view, kemudian pilih remove columns. Ulangi langkah ini hingga field yang terlihat hanya Employee_Number,



First_Name, Last_Name, Sex, dan Job_desc saja.

Gambar 3.5.Menghapus field

Gambar 3.6.View manager wanita

C. WorkspaceIstilah workspace digunakan untuk kumpulan field yang didefinisikan kemudian disimpan sehingga dapat digunakan pada file data (table) yang lain. Field yang didefenisikan dalam workspace dapat berupa field fisik, filter atau hasil perhitungan (computed field). Agar dapat menggunakan field-field dalam workspace untuk table yang sedang diolah (table aktif), kita perlu mengaktifkan workspace tersebut. Dengan memanfaatkan workspace, kita tidak perlu mendefenisikan field yang sering digunakan berulang-ulang.

Dalam contoh berikut, kita akan melakukan langkah-langkah untuk membuat workspace untuk menghasilkan sebuah field baru hasil perhitungan (computed field) dari (QtyOH +



QtyOO)* SalePr pada tabel Inventory. Field baru tersebut kita beri nama Total_sale_price. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:1. Aktifkan tabel Inventory2. Klik kanan pada nama project (ProjectArbutus)

kemudian pilih menu New dan lanjutkan dengan memilih workspace.

3. Ketikkan nama workspace yang akan kita buat (dhi. Total_sale_price)

Gambar 3.7.Membuat workspace

4. Muncul kotak dialog Add Field to Workspace, kemudian klik tombol Expr…

Gambar 3.8.Kotak dialog Add Fields to Workspace

5. Dalam kotak dialog yang tampil, kita masukkan rumus perhitungan yang kita inginkan



Gambar 3.9.Ketikkan rumus perhitungan

6. Kemudian kita dapat menambahkan kolom Total_sale_price yang sudah kita buat tadi dengan cara klik kanan dan pilih Add Colums dan kita akan melihat kolom baru yang sudah berisi jumlah hasil perhitungan rumus yang sudah kita simpan dalam workspace tadi.

Gambar 3.10.Penambahan kolom Total_sale_price

7. Dalam tab Commandlog, kita akan melihat tampilan Total_sale_price seperti dalam gambar berikut :



Gambar 3.11.Workspace Total_sale_price

D. ProceduresJika terdapat beberapa urutan perintah yang sering kita gunakan pada saat melakukan analisa data, maka kita dapat menyimpan perintah-perintah tersebut dalam suatu procedure, sehingga kita tidak perlu mengulang urutan perintah tersebut langkah demi langkah jika ingin melakukan analisa yang sama dengan data yang berbeda (otomatisasi pengolahan data).

E. Project item propertiesProperties berisi atribut dari masing-masing item project (table, view, workspaces, dsb). Atribut tersebut berisi informasi mengenai item project seperti lokasi dan ukuran file. Kita dapat menambahkan keterangan tambahan jika diperlukan.



Gambar 3.12. Properties dari tabel Trans_Apr

F. IndexIndex berguna untuk mengurutkan file secara logik. File index hanya berisi kunci yang menunjuk ke record dalam data yang sebenarnya. Index tidak menghasilkan file fisik. Dalam contoh berikut, kita akan membuat index untuk tabel CreditCards_Metaphor yang akan mengurutkan data dalam tabel tersebut secara logik berdasarkan filed CustNo. Berikut adalah langkah-langkahnya:1. Dari menu Data, pilih menu Index

Gambar 3.13.Membuat index



2. Dalam kotak dialog selanjutnya kita diminta untuk memilih field yang akan dijadikan dasar urutan (dhi. CustNo)

Gambar 3.14.Memilih field yang dijadikan index

3. Kita akan melihat tampilan tabel dengan data yang sudah diurutkan berdasarkan field CustNo. Namun data aslinya (fisik) tidak berubah

Gambar 3.15.Tabel CreditCards_Metaphor dengan index CustNo



G. Command dan Command logCommand adalah perintah yang kita gunakan untuk melakukan manipulasi atau analisa data dengan Arbutus. Perintah – perintah yang umum digunakan dapat diakses melalui menu Data, Analyze dan Sampling.

Setiap perintah yang kita jalankan selama bekerja dengan Arbutus akan direkam dalam suatu file log. Melalui Command log, kita dapat melihat kembali perintah-perintah yang dijalankan sebelumnya.

Gambar 3.16.Command log padaProjectArbutus.asi

H. Folder Kita dapat mengelompokkan item-item (table, procedure, workspace, dsb) dari project yang sedang kita kerjakan kedalam suatu folder sehingga lebih rapi dan teratur.

Dalam project contoh ini (dhi. ProjectArbutus) kita akan mengelompokkan tabel Empmast dan Employee ke dalam suatu folder baru yang kita beri nama Pegawai. Untuk itu kita perlu melakukan langkah-langkah sebagai berikut:1. Klik kanan pada nama project (dhi. ProjectArbutus)

kemudian pilih New dan teruskan dengan memilih Folder.



Gambar 3.17.Membuat sebuah folder

2. Ketikkan nama folder sesuai dengan keinginan (dhi. Pegawai)

Gambar 3.18.Membuat folder Pegawai

3. Untuk memasukkan item-item (tabel, workspace, procedure, dsb) yang kita inginkan kedalam folder tadi, kita hanya perlu melakukan klik kiri, tahan dan geser item-item tersebut kedalam folder tersebut.



BaB 4

IMPOrt fILe Data DaLaM arBUtUs

I mport File Data adalah salah satu bagian prosedur awal yang harus dilalui untuk memperoleh data yang dapat

digunakan dalam kegiatan olah data dengan menggunakan Arbutus. Arbutus memiliki kemampuan untuk melakukan import file terhadap berbagai jenis format data baik secara manual ataupun dengan menggunakan fasilitas wizard.

A. Mendefinisikan Data dengan WizardData Definition Wizard adalah salah satu fasilitas pada Arbutus untuk memberikan panduan tahap demi tahap dalam proses membuat tabel yang akan digunakan dalam kegiatan analisa data. Ada beberapa tahap dalam proses Data Definition Wizard, yaitu :1. Pendahuluan2. Memilih platform komputer3. Menentukan lokasi sumber data4. Menentukan jenis karakter yang digunakan5. Mengidentifikasikan field-field data dan Melakukan

koreksi field-field yang telah diidentifikasikan6. Finalisasi data.

Berikut adalah langkah-langkah menggunakan fasilitas Data Definition Wizard.



1. Tahap pendahuluan adalah tahap untuk memulai Data Definition Wizard, yaitu dengan pendefinisian Project baru.Melalui jendela Overview, klik kanan nama project, kemudian klik menu New >>Table.

Gambar 4.1.Definisi tabel baru

Maka akan tampil Jendela Data Definitian Wizard.

Gambar 4.2.Data Definition Wizard

klik tombol [Next], untuk ke langkah berikutnya.2. Selanjutnya akan tampil jendela “Select Platform

for Data Source”, dimana pada bagian ini ditentukan platform komputer yang digunakan oleh sumber data, apakah letak sumber data berada dari komputer lokal



(Local) dalam hal ini berada di komputer yang sedang kita gunakan atau berada di komputer Server (Server), klik tombol [Next].

Gambar 4.3.Memilih Plattorm dari sumber data

3. Selanjutnya menentukan lokasi file yang akan didefinisikan. Terdapat dua buah pilihan yaitu : Disk dan ODBC. Apabila terdapat pada lokal harddisk, maka pilih menu Disk, kemudian klik tombol Browse untuk menentukan lokasi file berada. ODBC adalah fasilitas dari Microsoft untuk membaca berbagai macam jenis database yang menggunakan driver-driver database.

Gambar 4.4.Menentukan lokasi file sumber data



Apabila sudah menentukan file yang akan didefinisikan klik tombol [Next].

4. Kemudian akan tampil halaman File Format, dimana pada halaman ini file database akan di analisa secara otomatis oleh Arbutus tipe atau jenis file database yang digunakan.

Gambar 4.5.Menentukan jenis format file sumber data

5. Pada tahap selanjutnya akan diidentifikasi field-field data. Dimana pada bagian ini akan diidentifikasi diantaranya nama field dan tipe data serta atribut-atributnya.

Gambar 4.6. Identifikasi field-filed data



6. Langkah terakhir adalah finalisasi data. Dimana pada bagian terakhir akan ditampilkan seluruh ringkasan definisi tabel yang telah didefinisikan sebelumnya. Apabila sudah sesuai kemudian beri nama tabel pada kolom Table Name lalu klik tombol [Finish]. Sebaliknya apabila masih belum sesuai maka klik tombol [Back] untuk melakukan penyesuaian.

Gambar 4.7.Memberi nama tabel

B. Mendefinisikan Data secara ManualUntuk memulai mendefinisikan data secara manual kita dapat menggunakan Data Definition Wizard, Pilih menu “Skip Field Identification” apabila tersedia. Kita akan mendefinisikan secara manual melalui menu Table Layout.Pendefinisian Data secara manual mencakup hal-hal berikut :

Panjang ● RecordNama tiap-tiap ● fieldPosisi awal dan panjang tiap-tiap ● fieldTipe Data tiap-tiap ● fieldJumlah angka desimal untuk tipe data ● numericFormat Input Date ● untuk field bertipe Date and Time

Kita akan menggunakan tab [Edit Fields/ Expressions] pada Table Layout untuk melakukan hal-hal diatas. Untuk membuka



menu Table Layout, klik menu Edit dari Toolbar kemudian pilih Submenu Table Layout. Berikut adalah tampilan Submenu Table Layout.

Gambar 4.8.Submenu Table Layout

Ada 2 buah tab yang kita gunakan untuk pendefinisian data secara manual :1. Table Option, pada bagian ini akan dijelaskan secara

detil informasi dari tabel, yaitu Media Type, File Type, Character Type, Record Length dan skip Length.

Gambar 4.9.Tab Table Option

2. Data Fields, untuk mendefinisikan field-field data pada suatu tabel kita akan menggunakan Tab [Edit Fields/



Expressions] pada table layouts. Tab [Edit Fields/Expressions] berfungsi untuk melakukan identifikasi secara fisik untuk tabel, yaitu identifikasi terhadap nama field, tipe data tiap-tiap field, Panjang data field, format data field dan identifikasi terhadap field lainnya.

Gambar 4.10.Tab Edit Fileds/Expressions

C. Mendefinisikan Data berbagai tipe fileBerikut ini kita akan mendefinisikan beberapa jenis data ke dalam tabel dalam Arbutus.

a. File DBF

File bertipe *.dbf adalah tipe file data yang digunakan oleh FoxPro, Clipper dan Visual FoxPro. Tipe file data DBF dapat didefinisikan ke dalam Arbutus dalam bentuk Table melalui “Data Definition Wizard”. Berikut ini kita akan mendefinisikan data pada file :1. Langkah pertama buka Project Arbutus anda, kemudian

klik kanan nama Project Arbutus anda pada Jendela Project Overview, lalu pilih submenu New >> Table, maka akan tampil jendela “Data Definition Wizard”



Gambar 4.11.Definisi data dalam sebuah tabel

2. Klik tombol [Next] untuk ke langkah berikutnya, yaitu “Select Platform for Data Source”. Pilih menu “Local” untuk mengakses data DBF pada komputer lokal.

Gambar 4.12.Pilih lokasi data pada komputer lokal

3. Pada langkah berikutnya pilih menu Disk, kemudian klik tombol [Browse] untuk memilih file DBF yang akan didefinisikan. Pada tutorial ini kita gunakan file “Credit_Card.DBF”.



Gambar 4.13.Pilih lokasi data file

4. Klik tombol [Next], akan tampil jendela File Format yang secara otomatis akan mengaktifkan pilihan dBase Compatible file.

Gambar 4.14.Pilih dBase compatible file

5. Langkah terakhir adalah finalisasi data, pastikan informasi yang ditampilkan telah sesuai. Beri nama tabel yang telah didefinisikan dengan nama CreditCardDBF pada kolom Table Name. Kemudian Klik tombol [Finish].



Gambar 4.15.Finalisasi data tabel CreditcardDBF

6. Maka akan tampil View dari tabel CreditCardDBF.

Gambar 4.16.View tabel CreditcardDBF

b. File MDB

File bertipe *.mdb adalah tipe file data yang digunakan oleh Microsoft Access. Pada file data MDB pendefinisian tabel dilakukan dengan menggunakan ODBC.1. Langkah pertama buka Project Arbutus anda, kemudian

klik kanan nama Project Arbutus anda pada Jendela Project Overview, lalu pilih submenu New >> Table kemudian akan tampil jendela “Data Definition Wizard”.



Gambar 4.17.Membuat tabel baru

2. Klik tombol [Next] untuk ke langkah berikutnya, yaitu “Select Platform for Data Source”. Pilih menu “Local” untuk mengakses data MDB pada komputer lokal.

Gambar 4.18.Pilih lokasi data pada komputer lokal

3. Kemudian pada langkah berikutnya pilih menu ODBC, kemudian klik tombol [Next].



Gambar 4.19.Pilih ODBC

4. Akan tampil Jendala ODBC. Untuk membuat koneksi baru, kita klik tombol [New].

Gambar 4.20.Membuat koneksi baru

5. Setelah itu pada langkah berikutnya kita akan diperintahkan untuk memilih driver yang akan digunakan. Pada tutorial ini kita pilih driver “Microsoft Access Driver (*.mdb)”. Lalu klik tombol [Next].



Gambar 4.21.Memilih driver

6. Ketik nama koneksi yang telah kita buat, kali ini isi dengan nama “MDBdriver”, kemudian klik [Next].

Gambar 4.22.Ketikkan nama koneksi

7. Untuk mengakhiri klik tombol [Finish]. akan tampil jendela ODBC Microsoft Access Setup. Pada kolom Database klik tombol [Select] untuk memilih database yang akan didefinisikan.



Gambar 4.23.Memilih lokasi database

8. Kemudian berikutnya tentukan lokasi file database disimpan, kemudian pilih file yang akan didefinisikan, kali ini kita pilih file Deposits.MDB. Kemudian klik tombol [OK].

Gambar 4.24.Memilih database

9. Klik tombol [OK[ untuk ke tahap berikutnya. Kemudian anda akan kembali ke jendela awal, pilih DSN yang telah kita buat yaitu “MDBdriver.dsn” lalu klik tombol [OK]. Arbutus akan menampilkan tabel dari database Deposite.mdb.



Gambar 4.25.Memilih dsn

10. Pada kolom table, pilih tabel yang akan didefinisikan, pada latihan kali ini kita pilih tabel Dep399. Kemudian klik tombol [Next], lalu simpan dengan nama Dep399.fil, lalu klik [Save].

Gambar 4.26.Memilih tabel yang akan didefinisikan

11. Pada bagian “Select Field”, anda diminta untuk memilih field-field mana saja yang akan didefinisikan, kita akan pilih semua field. Pastikan semua field berada di kolom “Selected” dengan cara mengklik tombol [Add All]. Kemudian klik tombol [Next].



Gambar 4.27.Memilih field yang akan didefinisikan

12. Pendefinisian tabel selesai dilakukan.

Gambar 4.28.View tabel Dep399

c. File XLS

File bertipe *.xls adalah tipe file data yang digunakan oleh Microsoft Excel. Pada file data xls dapat terdiri lebih dari satu buah worksheet, Arbutus akan melakukan pendefinisian worksheet satu persatu sesuai dengan worksheet yang akan digunakan oleh user. Tipe file data xls dapat didefinisikan ke dalam ARBUTUS dalam bentuk tabel melalui “Data



Definition Wizard”.1. Langkah pertama buka Project Arbutus anda, klik kanan

nama Project Arbutus, lalu pilih submenu New >> Table kemudian akan tampil jendela “Data Definition Wizard”. Berikutnya klik tombol [Next] untuk ke langkah berikutnya, yaitu “Select Platform for Data Source”. Pilih menu “Local” untuk mengakses data XLS pada komputer lokal.

2. Pada langkah berikutnya pilih menu Disk, kemudian klik tombol [Browse] untuk memilih file XLS yang akan didefinisikan. Pada tutorial ini kita gunakan file “CreditCards_Metaphor.XLS”.

Gambar 4.29.Memilih data file CreditCards_Metaphor.XLS

3. Klik tombol [Next], akan tampil jendela File Format yang secara otomatis akan mengaktifkan pilihan Excel file. Klik tombol [Next] untuk ke langkah berikutnya.



Gambar 4.30.Jenis file sumber data

4. Selanjutnya akan tampil jendela “Choose Excel Data” dimana user diminta untuk memilih sheet mana pada file excel yang akan didefinisikan, kita pilih Corp_Credit_Cards pada kolom sheets. Klik menu “Whole Sheet” agar seluruh data pada sheet tersebut akan terdefinisikan. Klik tombol [Next] lalu Simpan dengan nama “CreditCards_Metaphor.FIL” .

Gambar 4.31.Memilih data pada file Excel



5. Pada langkah selanjutnya kita akan menentukan properti dari tabel,. Klik tombol [Next].

Gambar 4.32.Menentukan properti tabel

6. Selanjutnya “Edit Field Properties” kita dapat melakukan pengeditan tiap-tiap field untuk nama field, tipe data dan value, dengan cara mengklik masing-masing field. Apabila sudah sesuai klik tombol [Next].

Gambar 4.33.Edit properti field



7. Langkah terakhir adalah finalisasi data, pastikan informasi yang ditampilkan telah sesuai. Beri nama tabel yang telah didefinisikan dengan nama CreditCardXLS pada kolom Table Name. Kemudian Klik tombol [Finish].

Gambar 4.34.Finalisasi data CreditCardXLS

8. Kemudian akan tampil View dari tabel CreditCardXLS.

Gambar 4.35.View tabel CreditCardXLS

d. File TXT

File bertipe *.txt adalah tipe file data teks. Pada file data txt kita harus menentukan bagian-bagian yang akan dijadikan Field Table atau Kolom pada tabel, hal ini dikarenakan pada



tipe file *.txt belum didefinisikan bagian-bagian tabel. .Tipe file data txt dapat didefinisikan ke dalam Arbutus dalam bentuk Tablel melalui “Data Definition Wizard”.

1. Langkah pertama buka Project Arbutus anda, klik kanan nama Project Arbutus anda pada Jendela Project Overview, pilih submenu New >> Table maka akan tampil jendela “Data Definition Wizard”. Klik tombol [Next] untuk ke langkah berikutnya, yaitu “Select Platform for Data Source”. Pilih menu “Local” untuk mengakses data XLS pada komputer lokal.

2. Pada langkah berikutnya pilih menu Disk, kemudian klik tombol [Browse] untuk memilih file TXT yang akan didefinisikan. Pada tutorial ini kita gunakan file “Report.TXT”.

Gambar 4.36.Memilih file sumber data bertipe txt

3. Klik tombol [Next], maka akan tampil jendela File Format yang secara otomatis akan mengaktifkan pilihan Print Image (Report) file. Klik tombol [Next] untuk ke langkah berikutnya.



Gambar 4.37.Menentukan format file sumber data

4. Selanjutnya akan muncul jendela yang menampilkan data yang terdapat pada tiap-tiap field yang ditandai oleh area yang berwarna hijau.

Gambar 4.38.data file bertipe TXT

5. Kemudian akan tampil jendela Save as, dimana kita diminta untuk menyimpan data tersebut kedalam sebuah file bertipe FIL, kita simpan dengan nama ReportTXT. Lalu klik tombol [Save].



Gambar 4.39.Ketikkan nama file

6. Langkah selanjutnya adalah melakukan pendefinisian terhadap masing-masing field data, yaitu nama field dan tipe data. Untuk melakukan koreksi tiap-tiap field klik masing-masing field, kemudian beri nama field pada kolom Name dan Atur tipe data pada kolom Type. Klik tombol [Next] untuk melanjutkan ke langkah berikutnya.

Gambar 4.40.Definisi field data



7. Langkah terakhir adalah finalisasi data, pastikan informasi yang ditampilkan telah sesuai. Beri nama tabel yang telah didefinisikan dengan nama reportTXT pada kolom Table Name.

Gambar 4.41.Finalisasi data reporTXT

8. Klik tombol [Finish]. Kemudian akan tampil Tabel reportTXT.

Gambar 4.42.View tabel reportTXT



e. File PDF

File bertipe *.pdf adalah tipe file data yang digunakan oleh Adobe Acrobat. Tipe file data *.PDF dapat didefinisikan ke dalam Arbutus dalam bentuk Tabel melalui “Data Definition Wizard”.1. Langkah pertama buka Project Arbutus anda, kemudian

klik kanan nama Project Arbutus anda pada Jendela Project Overview, lalu pilih submenu New >> Table kemudian akan tampil jendela “Data Definition Wizard”

2. Klik tombol [Next] untuk ke langkah berikutnya, yaitu “Select Platform for Data Source”. Pilih menu “Local” untuk mengakses data PDF pada komputer lokal.

Gambar 4.43.Pilih lokasi file sumber data di komputer lokal

3. Kemudian pada langkah berikutnya pilih menu Disk, kemudian klik tombol [Browse] untuk memilih file PDF yang akan didefinisikan. Pada tutorial ini kita gunakan file “CSI.pdf”.



Gambar 4.44.Pilih file data bertipe PDF

4. Klik tombol [Next], kemudian akan tampil jendela File Format yang secara otomatis akan mengaktifkan pilihan PDF file.

Gambar 4.45.Menentukan format file

5. Kemudian Arbutus akan melakukan konversi file PDF menjadi tipe file TXT. Beri nama file TXT dengan nama CSI.txt, lalu klik tombol [Save].



Gambar 4.46.Simpan file CSI.txt

6. Selanjutnya akan tampil jendela Print Image File Definition, dimana pada halaman ini kita akan melakukan pendefinisian file TXT menjadi field-field data.

Gambar 4.47.Definisi datafile txt

7. Langkah pertama pada bagian definisi field ini, yaitu dengan cara memilih field pertama yang akan didefinisikan dengan cara melakukan penyeleksian dengan menggunaka ikon yang berbentuk seperti pensil, caranya dengan klik kiri tombol mouse lalu tahan dan drag hingga akhir data yang diinginkan untuk field data yang



pertama, kemudian akan tampil jendela Field Definition, dimana anda diminta untuk memberi nama Field dan tipe datanya.

Gambar 4.48.Definisi fiel data

8. Selanjutnya kita akan mendefinisikan Record sebelum mendefinisikan field-field lainnya. Record yaitu kumpulan field-field ditentukan dengan cara menyorot bagian pada baris data yang memiliki ciri khusus atau unik. Kali ini kita akan menggunakan tanda ”/” sebagai identifikasi dari record, klik dan sorot tanda ”/”. Kemudian akan tampil Jendela Record Definition. Pada kolom Record Type pilih menu Detail, kemudian pada kolom Record Name beri nama record.

Gambar 4.49.Definisi record

9. Klik tombol [OK] untuk lanjut ke langkah berikutnya. Pastikan bahwa semua data sudah didefinisikan sebagai record yaitu dengan cara melihat apakah record sudah ditandai dengan warna abu-abu, jka sudah maka record



tersebut sudah bisa didefinisikan ke langkah berikutnya.

Gambar 4.50 . Warna abu-abu menandakan record

10. Langkah selanjunya adalah mendefiniskan tiap-tiap field, dengan cara menyorot data yang dianggap sebagai field.

Gambar 4.51 . Mendefinisikan Field

11. Klik tombol [Next], lalu simpan dengan nama CSI.FIL.



12. Selanjutnya akan tampil halaman ”Edit Field Properties”. Periksa kembali tiap-tiap field, pastikan nama dan tipe data field telah benar. Jika sudah klik tombol [Next].

Gambar 4.52.Edit properti field

13. Langkah terakhir adalah finalisasi data, pastikan informasi yang ditampilkan telah sesuai. Beri nama tabel yang telah didefinisikan dengan nama CSI pada kolom Table Name. Kemudian Klik tombol [Finish].

Gambar 4.53.Finalisasi data tabel CSI



14. Kemudian akan tampil View dari tabel CSI.

Gambar 4.54.View tabel CSI





BaB 5

VerIfIKasI Data

Setelah data telah tertata dalam tabel pada Arbutus, selanjutnya dapat dilakukan pengecekan data, meliputi

count, total dan verify.

A.Menghitung Record (Count)Perintah Count digunakan untuk menghitung jumlah record dari sebuah tabel data.Sebagai contoh kasus, untuk mengetahui jumlah data employee dari tabel employees, kita dapat melakukan langkah-langkah sebagai berikut :

a. Menghitung record dengan menggunakan wizard

1. Aktifkan tabel employees 2. Klik menu Analyze >> Count, akan muncul sebuah

kotak dialog count.

Gambar 5.1. Kotak Dialog Count



3. Untuk menghitung jumlah semua record dari sebuah tabel data, biarkan if condition pada field [If..]. dalam keadaan kosong kemudian klik tombol [OK].

4. Untuk menghitung jumlah record dengan kondisi tertentu, isikan kondisi di dalam text box if condition [If…], kemudian klik tombol [OK].

Isian dalam text box berfungsi sebagai filter. Contoh: misalnya kita ingin mengetahui jumlah employee

yang mempunyai employee number (EMPNO) > 200, maka ketikkan dalam kolom [if…] filter EMPNO>200

5. Hasil dari perintah count ini di tampilkan dalam display area di Command Log, dan secara otomatis disimpan dalam variable COUNTn (misalnya COUNT1).

Gambar 5.2.Hasil perintah count

Untuk melihat kembali variable COUNT1, klik Edit dari menu bar, pilih Variables untuk menampilkan variables kotak dialog.

b. Menghitung record dengan menggunakan command syntax

1. Aktifkan tabel employees 2. Buka Command Log window, ketikkan sintak perintah

count di dalam text box command. Bentuk umum penulisan perintah Count:



COUNT <IF test> <While test><First|Next range> Untuk contoh kasus diatas, ketikkan : Count if empno>200

3. Tekan Enter atau klik tombol Check4. Hasil dari perintah count akan di tampilkan dalam display

area Command Log.

B. Menghitung Jumlah tiap kolom (Total)Perintah Total digunakan untuk menghitung total (jumlah) nilai field bertipe numerik dari sebuah tabel data (sama seperti fungsi SUM dalam MS Excel)

Contoh kasus: untuk mengetahui jumlah total nilai transaksi yang terjadi pada bulan April dari tabel Trans_Apr, Anda dapat melakukan langkah-langkah sebagai berikut :

a. Menghitung total dengan menggunakan wizard

1. Aktifkan tabel Trans_Apr2. Klik Analyze, kemudian klik Total, akan muncul sebuah

kotak dialog Total.

Gambar 5.3.Kotak dialog Total

3. Untuk menghitung total nilai sebuah field dari sebuah tabel data, select dan pilih nama field yang akan dihitung jumlah totalnya (dalam kasus ini field AMOUNT), biarkan



if condition [If...] dalam keadaan kosong kemudian klik tombol [OK].

4. Untuk menghitung total nilai beberapa field dari sebuat tabel data, select dan pilih nama field yang akan dihitung jumlah totalnya (gunakan ctrl+klik untuk select field), biarkan if condition [If...] dalam keadaan kosong kemudian klik tombol [OK].

5. Untuk menghitung jumlah record dengan kondisi tertentu, select dan pilih nama field yang akan dihitung jumlah totalnya, isikan kondisi di dalam text box if condition [If…], kemudian klik tombol [OK].

Isian dalam text box berfungsi sebagai filter. Contoh: misalnya Anda ingin mengetahui jumlah total nilai

transaksi yang terjadi pada bulan April dari tabel Trans_Apr yang mempunyai kode 1731 (Electrical Contractors), maka ketikkan dalam kolom [if…] filter Codes=1731

Gambar 5.4.Penentuan field dan filter

6. Hasil dari perintah count ini di tampilkan dalam display area di Command Log, dan secara otomatis disimpan dalam variable TOTALn (misalnya TOTAL1).



Gambar 5.5.Hasil perintah Total

7. Untuk melihat kembali variable TOTAL1, klik tombol [Edit] dari menu bar, pilih Variables untuk menampilkan variables kotak dialog.

b. Menghitung Total dengan menggunakan command syntax

1. Aktifkan tabel Trans_Apr 2. Buka Command Log Window, ketikkan sintak perintah

count di dalam text box command. Bentuk umum penulisan perintah Total: TOTAL numeric-field-list <IF test> <While

test><First|Next range> Untuk contoh kasus diatas, ketikkan : Total AMOUNT if Codes = 17313. Tekan Enter atau klik tombol [Check]4. Hasil dari perintah Total akan di tampilkan dalam display

area Command Log



Gambar 5.6.Hasil perintah Total

C. Memeriksa Validitas Data (Verify)Perintah Verify digunakan untuk melakukan validasi data (checking terhadap validitas data). Perintah verify biasanya digunakan pada saat pertama kali membuka tabel untuk melakukan validasi data (check terhadap error yang diakibatkan oleh data yang tidak sesuai, seperti misalnya kesalahan data yang diakibatkan karena tidak sesuainya isi data dengan tipe data field yang bersangkutan. Field bertipe numeric harus berisi data numeric, field data bertipe character harus berisi character).

Contoh kasus: kita ingin melakukan validasi data terhadap tabel Employees, untuk mengetahui apakah ada data yang tidak valid (tidak sesuai dengan tipe datanya) pada tabel tersebut, kita dapat melakukan langkah-langkah sebagai berikut :

a. Melakukan Verify dengan menggunakan wizard

1. Aktifkan tabel employees 2. Klik menu Analyze>>Verify, akan muncul kotak dialog

Verify.3. Untuk melakukan verifikasi data semua field dalam



tabel, select dan pilih semua field dalam list box, biarkan if condition [If...] dalam keadaan kosong kemudian klik tombol [OK].

Gambar 5.7.Kotak dialog verify

4. Untuk melakukan verifikasi dengan kondisi tertentu, select dan pilih nama field yang akan dilakukan validasi, isikan kondisi di dalam text box if condition [If…], kemudian klik tombol [OK].

Isian dalam text box berfungsi sebagai filter.5. Hasil dari perintah verify ini di tampilkan dalam display

area di Command Log.

Gambar 5.8.Hasil perintah Verify



b. Melakukan Verify dengan menggunakan command syntax

1. Aktifkan tabel employees 2. Buka Command Log Window, ketikkan sintak perintah

verify di dalam text box command. VERIFY field-list <IF test> <While test><First|Next

range> <ERRORLIMIT n> Untuk contoh kasus diatas, ketikkan : Verify EMP_NAME,CARDNUM,EMPNO 3. Tekan enter atau klik tombol [Check]4. Hasil dari perintah verify akan di tampilkan dalam display

area Command Log



BaB 6

anaLIsa Data

P ada bab kali ini Anda akan menggunakan perintah-perintah dasar untuk melakukan analisa data dalam

Arbutus.

A. StatisticsPerintah Statistic digunakan untuk menghitung deskripsi statistic pada kolom yang bertipe numeric dan date dalam sebuah tabel. Perintah statistics akan menghasilkan informasi seperti berikut :

Jumlah ● record, total tiap kolom, nilai rata-rata. Nilai mutlak ●Range ● (selisih nilai maksimum dan minimum) Standart deviasi ●Nilai maksimum suatu kolom ●Nilai minimum suatu kolom ●

Pada contoh berikut, Anda akan menggunakan statistik pada tabel Employee, mengenai rentang waktu mulai penugasan dan rentang gaji yang didapat.1. Aktifkan tabel Empmast2. Kemudian pilih menu Analyze >> Statistics... Kotak

dialog Statistics akan terbuka



Gambar 6.1. Kotak dialog Statistics

3. Klik tombol [Statistics On...] maka kemudian kotak dialog Selected Fields terbuka.

Gambar 6.2. Kotak dialog Selected Fields

4. Pilih field-field yang akan dijadikan dasar statistik dengan cara klik dua kali pada bagian kolom di Available Fields sehingga kolom yang akan diinginkan berada pada Selected Fields, dalam contoh kali ini klik dua kali HireDate dan Salary

5. Klik Tombol [OK] Pada tab Output, pastikan pilih salah satu tampilan

hasil fungsi Statistics. Terdapat tiga pilihan output yaitu pilihan Screen; hasil akan ditampilkan di layar, pilihan



Print; apabila hasil statistik ingin dicetak dan pilihan File apabila hasil akan disimpan dalam file. Kali ini pastikan pilihan output pada Screen.

Gambar 6.3. Pilih screen pada tab Output

6. Klik Tombol [OK]7. Arbutus analyzer akan menghasilkan tampilan berikut :

Gambar 6.4. Statistics pada tabel Empmast



Hasil perintah statistics menampilkan lima nilai tertinggi dan lima nilai terendah. Dari hasil statistik tersebut, Anda dapat melihat tanggal pengangkatan pegawai terlama yaitu 04/30/1966 dan tanggal pengangkatan pegawai terbaru 09/26/1999. Dan gaji tebesar adalah 5,275,000 dan gaji terkecil adalah 1,534,000.

B. ProfileDisamping menggunakan perintah statistics, Anda dapat juga menggunakan perintah Profile untuk mendapatkan statistik dari suatu tabel data. Perintah Profile hanya berfungsi pada field bertipe numerik.

Berikut ini Anda akan menggunakan perintah Profile pada data pegawai.

1. Aktifkan tabel Empmast 2. Kemudian pilih menu Analyze >> Profile... Kotak dialog

Statistics akan terbuka. Perhatikan bahwa pilihan kolom yang tersedia adalah yang bertipe numerik.

Gambar 6.5. Kotak dialog Profile fields



3. Klik tombol [Profile Fields...] Kotak dialog Selected Fields terbuka.


4. Pilih field-field yang akan dijadikan dasar profile dengan cara klik dua kali pada bagian Available Fields sehingga field yang akan diinginkan berada pada Selected Fields, dalam contoh kali ini klik dua kali pada Salary

5. Klik Tombol [OK] 6. Klik Tombol [OK]7. Arbutus analyzer akan menghasilkan tampilan berikut

Gambar 6.7. Profile data pegawai

Dari perintah profile Arbutus analyzer akan menampilkan nilai total, absolute, minimum dan maksimum dari kolom salary.



C. StratifyPerintah Stratify digunakan untuk menghitung jumlah record, total nilai dan nilai absolut dari field-field bertipe numerik yang masuk dalam interval tertentu. Jumlah record akan terlihat pada kolom COUNT di Command Log.

Berikut ini Anda akan membuat data pegawai dengan rekapitulasi bonus yang diterimanya.

1. Aktifkan Tabel Empmast di Tab Overview2. Kemudian pilih menu Analyze >> Stratify... Kotak dialog

Stratify akan terbuka. 3. Klik tombol [Startify On...] Kotak dialog Selected Fields

terbuka. Klik drop down list di bawah tombol [Stratify On…].

Gambar 6.8. Kotak dialog stratify

4. Pilih Bonus sebagai kolom yang akan dijumlahkan. Kemudian pilih Free, untuk menentukan sendiri rentang nilainya, yaitu 0, 2500, 5000, 7500, 10000, 12500, 15000, 17500 dan 20000



Gambar 6.9. Tentukan rentang nilai

5. Pastikan pilihan di tab output adalah screen, kemudian klik tombol [OK]. Arbutus analyzer akan menghasilkan tampilan berikut

Gambar 6.10. Stratify pada data pegawai

D. ClassifyPerintah Classify digunakan untuk mendapatkan rekapitulasi data berdasarkan field bertipe character. Rekapitulasi ini mencakup akumumulasi total dari kelompok data tertentu.



Berikut ini Anda akan mendapatkan rekapitulasi data untuk setiap credit card yang ada pada bulan April.

1. Aktifkan tabel Trans_Apr di Tab Overview2. Kemudian pilih menu Analyze >> Classify... Kota dialog

Classify akan terbuka.

Gambar 6.11. Kotak dialog Classify

3. Klik tombol [Classify On...] Kotak dialog Selected Fields terbuka.

4. Pilih field-field yang akan dijadikan dasar profile dengan cara klik dua kali pada bagian Available Fields sehingga field yang akan diinginkan berada pada Selected Fields, dalam contoh kali ini klik dua kali pada CARDNUM



Gambar 6.12. Pilih CARDNUM pada Selected Fields

5. Klik tombol [OK] 6. Pilih kolom yang akan diakumulasi (dhi. AMOUNT)

Gambar 6.13. Pilih field yang akan diakumulasi

7. Klik tombol [OK]8. Apabila Anda ingin menyimpan hasil pengelompokan

tersebut dalam sebuah file data, maka pastikan pada tab Output pilih Data File dan ketik nama filenya.



Gambar 6.14. Pilih output classify

9. Arbutus analyzer akan menghasilkan tampilan berikut

Gambar 6.15. Hasil classify pada data transaksi bulan April

E. HistogramPerintah Histogram digunakan untuk mendapatkan grafik batang 3-D sesuai dengan nilai field atau kriteria tertentu.

Berikut ini Anda akan mendapatkan grafik data credit card dengan limit tertentu.



1. Aktifkan tabel CreditCards_Metaphor 2. Kemudian pilih menu Analyze >> Histogram... Kotak

dialog Histogram akan terbuka. 3. Klik drop down list yang terletak di bawah tombol

[Histogram On] dan pilih CREDLIM

Gambar 6.16. Kotak dialog Histogram

4. Kolom Minimum dan Maximum merupakan kolom nilai terendah dan tertinggi yang disertakan dalam grafik. Pada sisi kanan kolom interval ketik nilai 10, atau Anda dapat menentukan sendiri nilai intervalnya di pilihan Free.



Gambar 6.17. Menentukan nilai interval

5. Klik tombol [OK], maka analyzer akan menampilkan hasil histogram sebagai berikut :

Gambar 6.18. Hasil histogram



F. AgePerintah Age digunakan untuk mendapatkan rekapitulasi data sesuai dengan rentang tanggal tertentu.Sebagai contoh, Anda dapat menggunakan fungsi Age pada tabel CreditCards_Metaphor untuk mengetahui masa berlaku kartu kredit.

1. Aktifkan tabel CreditCards_Metaphor2. Kemudian pilih menu Analyze >> Age... Kotak dialog

Age akan terbuka.

Gambar 6.19. Kotak dialog Age

3. Klik drop down list yang terletak di bawah tombol [Age On…] dan pilih EXPDT

4. Anda dapat mengubah cutoff date sesuai dengan yang Anda inginkan. Untuk kasus ini masukkan tanggal 31 Desember 2005.



Gambar 6.20. Menentukan tanggal cutoff

5. Anda dapat menentukan sendiri nilai awal seperti 0, 90, 120 dan seterusnya untuk setiap periode, atau Anda dapat menggunakan nilai default 0, 30, 60, 90, 120 dan 10000.

6. Pilih kolom yang akan diakumulasikan dengan cara klik di bawah tombol Accumulate Fields

7. Klik tombol [OK], maka analyzer akan menampilkan hasil Age sebagai berikut :

Gambar 6.21. Hasil Age pada data credit card

Jumlah record dalam setiap periode ditampilkan pada Command Log pada sebuah kolom yang diberi nama COUNT. Anda juga bisa mendapatkan total akumulasi tiap periode.



G. SummarizePerintah Summarize digunakan untuk mendapatkan jumlah record dan total nilai berdasarkan field bertipe character　dalam sebuah file terurut. Summarize berguna pada tabel berukuran besar.

Berikut ini, Anda akan menggunakan perintah summarize untuk mendapatkan jumlah biaya yang dikeluarkan dalam pemakaian kartu kredit dalam sehari pada bulan April.

1. Aktifkan tabel Trans_April2. Kemudian pilih menu Data >> Summarize... Kotak dialog

Summarize akan terbuka.

Gambar 6.22. Kotak dialog Summarize

3. Pilih kolom Trans_Date di bawah tombol [Summarize On…]

4. Pilih kolom yamg akan diakumulasikan yaitu AMOUNT di bawah tombol [Accumulate Fields…]

5. Di tab Output pastikan terpilih tampilan di screen



Gambar 6.23. Pilih Screen pada tab Output

6. Klik tombol [OK], maka hasil perintah summarize akan ditampilkan di command log sebagai berikut:

Gambar 6.24. Hasil summarize pada transaksi bulan April

Dari hasil summarize akan didapatkan 30 records dari transaksi bulan April berikut akumulasi jumlah kredit tiap harinya dan disertai jumlah transaksi per hari yang ditunjukkan dalam kolom COUNT.

H. Cross TabulatePerintah Cross-Tabulate digunakan untuk mendapatkan rekapitulasi data sesuai dengan field-field tertentu bertipe



character ke dalam baris dan kolom serta menjumlahkan nilai numeriknya.Pada kasus berikut Anda akan menggunakan cross-tabulate untuk mendapatkan rekapitulasi jumlah salary dari masing masing tipe pekerjaan pada tiap Negara.

1. Aktifkan tabel Empmast2. Kemudian pilih menu Analyze >> Cross Tabulate...

Kotak dialog Cross Tabulate akan terbuka.3. Pilih kolom Code di bawah tombol [Rows…] Dan klik

drop down list di bawah Colums… dan pilih Job

Gambar 6.25. Kotak dialog Cross Tabulate

4. Pilih Salary sebagai kolom yang akan dijumlahkan di bawah tombol [Accumulate Fields…]

Gambar 6.26. Pilih field yang akan diakumulasi



5. Pastikan jenis output yang akan dihasilkan ditampilkan pada layar (dhi. pilih Screen).

Gambar 6.27. Hasil cross tabulate pada data pegawai

Perintah cross tabulate akan menghasilkan sebuah tabel dengan baris Country Code dan kolom Job Description, dan jumlah salary akan diakumulasikan.

I. GapsFungsi dari perintah Gaps adalah untuk mengetahui apakah ada data yang terlompati. Contoh yang akan digunakan adalah nomor cek yang ada pada tabel payroll.

1. Langkah pertama buka tabel yang akan kita analisa, yaitu tabel Payroll

2. Kemudian pilih menu Analyze >> Gaps... kotak dialog Gaps akan terbuka



Gambar 6.28. Kotak dialog Gaps

Pilih field yang akan dicari urutan datanya, yaitu ChequeNo.

3. Secara otomatis analyzer akan memilih List Gap Ranges. List Gap Ranges tidak menampilkan nilai yang hilang, tapi menentukan gaps diantara nilai yang hilang, misalkan: Nomor cek yang hilang adalah 4 maka hasilnya adalah ●antara 3 - 5 Nomor cek yang hilang adalah 8,9 maka hasilnya adalah ●antara 7 – 10

4. Atau klik List Missing Items jika kita menginginkan hasil laporan berupa daftar nomor cek yang hilang, kemudian isi nilai Maximum Consecutive Items yang diinginkan, misalkan kita isi 5.

5. Klik Tab Output, pastikan pilihan Screen, agar hasil ditampilkan langsung dilayar, lalu klik tombol [OK].



Gambar 6.29. Pilih output screen

6. Hasil jika menggunakan List Gap Ranges

Gambar 6.30. Hasil List Gap Range

7. Hasil jika menggunakan List Missing Items



Gambar 6.31. Hasil List Missing Items

J. DuplicatesFungsi dari perintah Duplicate adalah untuk menentukan apakah ada nilai yang sama di dalam satu field, misalkan nomor pegawai atau nomor cek.

Berikut ini Anda akan menggunakan perintah duplicate untuk mengetahui apakah ada pegawai yang memiliki nomor pegawai yang sama.

1. Aktifkan tabel Employees2. Kemudian pilih menu Analyze >> Duplicates... kotak

dialog Duplicates akan terbuka3. Pilih field yang memiliki duplikasi (dhi. EMPNO) dibawah

tombol [Duplicates On..] pilih field EMPNO



Gambar 6.32. Kotak dialog Duplicates

4. Untuk menampilkan field apa saja yang ingin ditampilkan, klik pada tombol List Fields… akan terlihat kotak dialog Selected Fields, lalu klik tombol [Add All] untuk menampilkan semua field.


5. Klik tombol [OK]6. Klik tombol [OK]



7. Arbutus Analyzer akan menampilkan hasil seperti

berikut :

Gambar 6.34. Hasil duplicates nomor pegawai





BaB 7

fUngsI PaDa arBUtUs

P ada bab ini Anda akan menggunakan beberapa fungsi yang terdapat pada Arbutus. Pada Arbutus, fungsi dapat

dijalankan baik dengan melalui wizard maupun dengan menuliskan rumus fungsi langsung pada kotak fungsi yang tersedia.

Cara menjalankan fungsi melalui wizard1. Aktifkan tabel ( klik dua kali pada nama tabel yang akan

digunakan/diaktifkan)

2. Klik tombol [Edit View Filter] maka akan muncul kotak dialog Edit view Filter

3. Pilih fungsi yang dibutuhkan dengan cara klik dua kali pada nama fungsi yang terdapat dalam kotak “Functions” di bawah drop down list Functions pada kotak Functions.

4. Tentukan nilai dari parameter yang diminta oleh fungsi5. Klik tombol [OK] dan Arbutus Analyzer akan menampilkan

hasil fungsinya.

Cara menjalankan fungsi dengan langsung menuliskan rumus fungsinya1. Aktifkan tabel ( klik dua kali pada nama tabel yang akan

digunakan/diaktifkan )2. Ketikkan formula fungsi pada kotak isian (command box)

yang ada disamping tombol [Edit View Filter] 3. Tekan Enter dan Arbutus Analyzer akan menampilkan

hasil fungsinya.



A. SUBSSTR( )Fungsi ini digunakan untuk mengambil satu atau lebih karakter yang terdapat dalam satu data yang bertipe character atau string.

Bentuk umum format function ini adalah : Substr( string , posisi awal , panjang string )

Sebagai contoh, Anda akan menampilkan record yang mengandung kata “Hilton” dari tabel Trans_Apr.1. Aktifkan tabel Trans_Apr

2. Klik tombol [Edit View Filter] maka akan muncul kotak dialog Edit view Filter

Gambar 7.1. Kotak dialog Edit view Filter

3. Pilih fungsi yang dibutuhkan dengan cara klik dua kali fungsi Substr( string , start , length ) yang terdapat dalam kotak “Functions” di bawah drop down list Functions. Secara otomatis akan tertulis dalam kolom Expression.

Ganti nilai string dengan field Description, ganti juga start dengan 1 dan length dengan 6, lalu tuliskan string yang dicari yaitu ‘Hilton’

4. Klik tombol [OK] dan Arbutus Analyzer akan menampilkan hasil fungsinya.



Gambar 7.2. Hasil penggunaan fungsi substr()

B. STRING( )Fungsi ini digunakan untuk mengubah field data bertipe numerik menjadi string sehingga operasi string dapat dijalankan terhadap field tersebut.

Bentuk umum dari function ini adalah : String( number, panjang number)

Sebagai contoh pada tabel Inventory Anda ingin menjalankan fungsi substring di field product number,dengan menampilkan record dimana digit kedua sampai ke empat pada field product number adalah ‘701’. Karena field Product number adalah bentuk numerik maka harus dirubah dulu menjadi bentuk string, sebagai berikut :1. Aktifkan tabel Inventory.

2. Klik tombol [Edit View Filter] maka akan muncul kotak dialog Edit view Filter.

3. Pilih fungsi yang dibutuhkan dengan cara klik dua kali fungsi Substr( string , start , length ) yang terdapat dalam kotak “Functions” di bawah drop down list Functions pada kotak Functions. fungsi ini untuk menampilkan record yang ingin ditampilkan.

4. Ganti start dengan nilai 2 dan length dengan nilai 3 Klik dua kali string lalu pada kotak functions klik dua kali

fungsi String( number , length <,format> ) ganti number dengan ProdNo dan length dengan panjang number



produk number yaitu 9 lalu tuliskan string yang di cari yaitu “701”.

Maka secara keseluruhan ekspresinya sebaga berikut : Substr(String(ProdNo,9),2,3)=”701”


5. Klik tombol [OK]6. Arbutus Analyzer akan menampilkan hasil seperti

berikut :

Gambar 7.4. Hasil penggunaan fungsi string

C. TRIM( )Fungsi trim() digunakan untuk menghilangkan spasi kosong (blank space) pada akhir string. Bila fungsi trim() dilakukan pada sebuah string, maka fungsi ini akan menghasilkan string tanpa ada spasi kosong dibelakangnya. Fungsi ini tidak menghilangkan spasi di tengah string.

Bentuk umum penulisan fungsi trim: TRIM(string yang akan dihilangkan spasi kosong

dibelakangnya)



Contoh : TRIM(“ ABC “) = “ ABC” TRIM(“AB C “) = “AB C” TRIM(“ A “) = “ A”

Contoh kasus: Anda ingin mencari employee yang bernama Leila Remlawi dari sebuah tabel data employees, untuk itu kita akan melakukan langkah-langkah sebagai berikut :

1. Aktifkan tabel employees

2. Klik tombol [Edit View Filter] maka akan muncul kotak dialog Edit view Filter.

3. Pilih fungsi yang dibutuhkan dengan cara klik dua kali fungsi Trim( string ) yang terdapat dalam kotak “Functions” di bawah drop down list Functions pada kotak Functions. fungsi ini untuk menampilkan record yang ingin ditampilkan.

Ganti string dengan Emp_Name lalu tuliskan string yang di cari yaitu “Leila Remlawi”.

Maka secara keseluruhan ekspresinya sebaga berikut : Trim(Emp_Name)=”Leila Remlawi” 4. Klik tombol [OK]5. Fungsi trim akan menampilkan hasil data dari tabel

employee yang bernama “Leila Remlawi”

Gambar 7.5. Hasil penggunaan fungsi trim

D. LTRIM( )Fungsi ltrim() hampir sama dengan fungsi trim() digunakan untuk menghilangkan spasi kosong (blank space) pada awal string. Bila fungsi ltrim() dilakukan pada sebuah string, maka fungsi ini akan menghasilkan string tanpa ada spasi kosong



di awal string. Fungsi ini tidak menghilangkan spasi di tengah string.Bentuk umum penulisan fungsi ltrim: LTRIM(string yang akan dihilangkan spasi kosong

sebelum string) Contoh :

TRIM(“ ABC “) = “ABC ”TRIM(“AB C “) = “AB C ”TRIM(“ A “) = “A ”

Contoh penggunaan: lihat TRIM()

E. ALLTRIMFungsi alltrim() digunakan untuk menghilangkan spasi kosong (blank space) baik pada awal (sebelum) maupun pada akhir string. Bila fungsi alltrim() dilakukan pada sebuah string, maka fungsi ini akan menghasilkan string tanpa ada spasi kosong baik di awal maupun di akhir string. Fungsi ini tidak menghilangkan spasi di tengah string. Bentuk umum penulisan fungsi alltrim: ALLTRIM(string yang akan dihilangkan spasi kosong

diawal dan di akhir string) Contoh : ALLTRIM(“ ABC “) = “ABC” ALLTRIM(“AB C “) = “AB C” ALLTRIM(“ A “) = “A”

Contoh penggunaan: lihat TRIM()

F. DATE( )Fungsi date() digunakan untuk mengubah tipe data date menjadi karakter string yang merepresentasikan tanggal.

Bentuk umum penulisan fungsi date: DATE(field tanggal, format tanggal), dimana



field tanggal : field dari tabel database yang mempunyai struktur data bertipe date.format tanggal : format tanggal (dalam string) yang di inginkan, misal “DD-MM-YY”

Contoh kasus: Anda ingin menampilkan record transaksi dari tabel Trans_Apr yang terjadi pada tanggal 2 April 2003, untuk itu kita akan melakukan langkah-langkah sebagai berikut :1. Aktifkan tabel Trans_Apr, kemudian klik icon [edit view

filter]. Dalam kotak dialog yang tampil, kita ketikkan rumus

date(trans_date,”dd/mm/yy”)=”02/04/03”.

Gambar 7.6. Hasil penggunaan fungsi date()

2. Hasil fungsi tersebut akan menampilkan data dari record yang mempunyai data date 02/04/2003.

G. CTOD( )Fungsi ctod() digunakan untuk mengubah ekspresi string atau numerik menjadi ekspresi date. Fungsi ini memberikan nilai tanggal sehingga bisa digunakan untuk melakukan operasi-operasi yang membutuhkan nilai yang bertipe date.Bentuk umum penulisan fungsi ctod: CTOD(karakter/numerik, format tanggal)

Contoh kasus: kita ingin menampilkan record transaksi dari tabel Trans_Apr yang terjadi antara tanggal 1 April 2003 dan 10 April 2003, untuk itu kita akan melakukan langkah-langkah sebagai berikut:1. Aktifkan tabel Trans_Apr, kemudian klik icon [edit view

filter]. Dalam kotak dialog yang tampil, kita ketikkan rumus:



Trans_Date>ctod(010403,”ddmmyy”) and Trans_Date<ctod(100403,”ddmmyy”).

2. Hasilnya, yang ditampilkan adalah data dari record yang mempunyai data date antara 01/04/2003 dan 10/04/2003

Gambar 7.7. Hasil penggunaan fungsi CTOD

H. VALUE( )Fungsi value() digunakan untuk mengubah ekspresi string (karakter) menjadi ekspresi numerik. Fungsi ini memberikan nilai numerik sehingga bisa digunakan untuk melakukan operasi-operasi yang membutuhkan nilai yang membutuhkan nilai numerik untuk melakukan analisa-analisa data selanjutnya. Fungsi value() merupakan kebalikan dari fungsi string().

Bentuk umum penulisan fungsi value: VALUE(karakter/string, jumlah angka dibelakang koma)

Contoh kasus: Anda ingin menampilkan record transaksi dari tabel Trans_Apr yang mempunyai tanggal lebih dari 25, untuk itu kita akan melakukan langkah-langkah sebagai berikut :1. Aktifkan tabel Trans_Apr, kemudian klik icon [edit view

filter]. Dalam kotak dialog yang tampil, kita ketikkan rumus :

value(substr(date(trans_date),4,2),0)>25.



2. Hasilnya, yang ditampilkan adalah data dari record yang mempunyai tanggal transaksi lebih dari 25.

Gambar 7.8. Hasil penggunaan fungsi value()

I. BETWEEN( )Fungsi between digunakan untuk menguji apakah nilai yang diperika masuk dalam suatu rentang nilai. Jika nilai tersebut masuk ke dalam rentang nilai yang diperiksa, maka fungsi between( ) akan menghasilkan nilai T (true) dan akan menghasilkan nilai F (false) dalam keadaan yang sebaliknya.

Bentuk umum penulisan fungsi between: BETWEEN(nilai_yang_diperiksa, batas_awal_range,

batas_akhir_range)

Contohnya: Anda akan menampilkan produk (tabel Inventory) yang memiliki harga pasar (field MktVal value antara 500000 dan 1000000), untuk itu kita akan melakukan langkah-langkah sebagai berikut:1. Aktifkan tabel inventory, kemudian klik icon [edit view

filter]. Dalam kotak dialog yang tampil, kita ketikkan rumus Between(MktVal, 500000, 1000000)

Gambar 7.9. Penggunaan fungsi between



2. Hasilnya, yang tampil hanya data dengan nilai market value berada diantara 500000 dan 1000000.

Gambar 7.10. Hasil penggunaan fungsi between ()

J. ISBLANK( )Fungsi isblank berguna untuk mencari field yang kosong dalam record yang ada. Fungsi isblank akan menghasilkan nilai T (true) jika ditemukan field yang kosong atau F (False) jika sebaliknya.

Bentuk umum penulisan fungsi isblank: ISBLANK(nama_field_yang_diuji)

Contohnya: Anda ingin memeriksa apakah ada pegawai yang FirstName-nya tidak diisi dalam tabel Empmast. Langkah-langkah penggunaan fungsi Isblank untuk keperluan tersebut adalah sebagai berikut:1. Aktifkan tabel Empmast, kemudian klik icon [edit view

filter]. Dalam kotak dialog yang tampil, klik dua kali fungsi Isblank dari daftar fungsi (kolom sebelah kanan bawah) yang sudah disediakan. Field yang berada dalam kurung kita ganti dengan field yang akan diperika (dhi. First). Rumus akan terlihat seperti gambar dibawah ini.




2. Jika kita mengetikkan rumusnya dengan benar, maka data yang ditampilkan hanya data pegawai dengan field First (First Name) kosong (tidak diisi).

Gambar 7.12. Hasil penggunaan fungsi isblank

K. MATCH( )Fungsi match berguna jika kita ingin membandingkan satu nilai dengan beberapa kriteria sekaligus. Fungsi match akan menghasilkan nilai T (True) atau F (False) sesuai dengan cocok atau tidaknya nilai yang dibandingkan dengan kriteria tadi.

Bentuk umum penulisan fungsi match: MATCH(nilai_yang_dibandingkan,kriteria_1,kriteria_2,…dst)



Contohnya: dari tabel Empmast Anda ingin menampilkan pegawai yang berada di kota LONDON dan “NEW YORK” saja. Maka langkah-langkah yang perlu kita lakukan adalah sebagai berikut:

1. Aktifkan tabel Empmast, lalu klik icon [edit view filter].2. Dalam kotak dialog yang tampil, pilih (klik dua kali)

fungsi Match dari daftar fungsi yang tersedia. Kemudian masukkan field yang diperiksa kedalam tanda kurung urutan pertama (dhi. City) dan disusul dengan kriteria yang ditentukan (dhi. “LONDON”, “NEW YORK”).


3. Jika kita mengikuti langkah-langkah diatas dengan benar, kita hanya akan melihat data dengan field City berisi LONDON dan NEW YORK saja.

Gambar 7.14. Hasil penggunaan fungsi match()



BaB 8

anaLIsa Data LanJUtan

P ada bab ini Anda akan mempelajari mengenai table layout, filter, shared folder, extract dan export.

A. Table LayoutBagaimana sebuah file sumber dibaca dan diartikan oleh Arbutus Analyzer dapat dilihat pada Tabel layout. Tabel layout mendeskripsikan struktur dan isi file data, nama file data dan dimana lokasinya. Dia juga mendeskripsikan data di setiap field dan mengidentifikasi field-field yang akan dianalisa.

Gambar 8.1. Table layout Inventory



Tabel layout berisi informasi khusus tentang file data sumber dibawah ini :

Nama file data dan lokasinya ●Arbutus Server ● jika sumber datanya berasal dari sana.Panjang ● recordNama ● fieldPosisi awal dan panjangnya setiap ● fieldTipe data setiap ● fieldJumlah desimal ●Format angka ●Format tanggal ●Refresh ● informasi dari data yang diimport dari ODBC

Selain informasi diatas, tabel layout juga berisi informasi berikut ini:

Judul kolom alternatif ●Filter ●Definisi field/ekspresi komputasi ●Catatan field ●Relasi dengan file data lain. ●

Anda dapat melakukan mengedit tabel layout dengan menambah, menghapus atau mengubah field yang ada. Anda juga bisa mengcopy, menghubungkan dan sharing tabel layout dengan file project yang lain.

B. FiltersFilter digunakan untuk menampilkan record-record tertentu yang sesuai dengan kriteria yang anda tetapkan. Filter dapat dibuat dengan menggunakan ekspresi. Filter dijalankan dengan cara menguji setiap record dengan logika ekspresi yang anda buat. Ekspresi ini haruslah dalam bentuk logika, jadi selalu menghasilkan true (benar) atau false (salah). Hanya record yang menghasilkan jawaban benar saja yang ditampilkan.



Untuk membuat ekpresi filter biasanya menggunakan minimal salah satu operator logika berikut :

Gambar 8.2. Tabel Operator

Jika ingin menggunakan lebih dari satu operator logika gunakan operator logika :

Gambar 8.3. Tabel Operator

Jenis filter :1. Filter Global Filter Global diterapkan ke semua perintah yang dijalankan

baik dari menu, toolbar atau dari dalam mode command pada semua view dari tabel layout. Filter Global akan tetap ada sampai filter tersebut dihapus atau file ditutup.

2. Filter Lokal Filter Lokal adalah filter yang di terapkan hanya pada

sebuah perintah ketika perintah tersebut dijalankan.

Operator Keterangan

> Lebih besar dari

< Lebih kecil dari

= Sama dengan

>= Lebih besar atau sama dengan

<= Lebih kecil atau sama dengan

<> Tidak sama dengan

Operator Contoh

NOT NOT(True)=False NOT (False) = True

AND atau &

True AND True = True False AND True = False True AND False = False False AND False = False

OR atau |

True OR True = True False OR True = True True OR False = True False OR False = False



Filter dapat anda buat dengan menggunakan Expression Builder. Anda juga bisa membuat dan menerapkan filter global secara langsung dari View.

a. Membuat Filter dengan Expression Builder

Berikut ini adalah contoh bagaimana cara membuat filter untuk menampilkan record yang memiliki sale price lebih dari $ 100. 1. Aktifkan tabel Inventory dari tab Overview dan jalankan

salah satu perintah dibawah ini untuk mengaktifkan Expression Builder:Klik ikon [ ● Edit View Filter] di bagian atas View, atau Klik ● menu Edit >> Filters untuk menampilkan jendela Filter, kemudian klik [New]

2. Setelah jendela Expression Builder muncul, klik dua kali SalePr di kotak Available Fields untuk menyalin nama field ini ke kotak Expression.

3. Klik tanda [ > ] (lebih besar)4. Masukkan angka 100. Perhatikan hasil dari ekspresi

SALEPR > 100 adalah logika, yaitu memiliki hasil benar atau salah.

Gambar 8.4. Kotak Edit view Filter

5. Klik tombol [Verify] untuk menguji apakah ekspresi yang kita tulis benar.



Gambar 8.5. Cek ekspresi

6. Jika diperlukan berikan nama filter di kotak Save As. Catatan: Jika anda menggunakan jendela Filter untuk

membuat filter, maka memberi nama pada kotak Save As ini adalah wajib. Tetapi jika anda menggunakan [Edit View Filter] memberi nama adalah opsional. Pemberian nama ini memungkinkan anda untuk menggunakan filter yang anda buat di kemudian hari.

7. Klik [OK].

Jika Anda membuat filter dengan [Edit View Filter], Arbutus Analyzer akan menerapkan filter tersebut saat itu juga. Jika anda menggunakan jendela Filter, maka anda dapat menerapkan filter ini melalui jendela Set Global Filter. Sekali filter telah diterapkan, dia akan selalu tersedia pada kotak drop down di bagian atas View. Secara defaultnya, Arbutus Analyzer hanya menampilkan record yang memenuhi kriteria pada filter.

Gambar 8.6. Hasil filter



b.Membuat Filter secara langsung pada View

Selain menggunakan expression builder, anda juga dapat membuat filter secara langsung pada View. Berikut ini adalah contoh yang serupa dengan diatas, kecuali caranya dengan membuat secara langsung pada View.

1. Masukkan ekspresi SALEPR > 100 pada kotak dibagian atas View.

Gambar 8.5. Penggunaan filter pada view

2. Klik tombol [Set Filter] untuk menerapkan filter. Atau bisa juga dengan menekan tombol Enter pada keyboard.

Gambar 8.6. Hasil filter



c. Filter dengan Quick Filter

Anda juga bisa membuat filter berdasarkan nilai pada field dengan menggunakan Quick Filter. Di dalam View anda dapat memilih satu atau lebih nilai yang berdekatan letaknya, kemudian menggunakan nilai-nilai tersebut untuk membuat ekspresi filter. Cara ini lebih cepat daripada anda menggunakan Edit View Filter, dan memungkinkan anda berinteraksi secara langsung dengan data pada View. Quick Filter dapat digunakan untuk semua tipe data

Contoh:Anda sedang menganalisa file Inventory, untuk melihat semua record dari Produk yang Kelas Produknya 3, maka anda dapat menggunakan opsi Quick Filter “Equal” pada Kelas Produk tersebut.

Gambar 8.7. Panggunaan Quick Filter

Hasilnya adalah terbentuk filter, ProdCls = 1, dan View hanya menampilkan record dari Produk tersebut.



Gambar 8.8. Hasil penggunaan Quick Filter

d. Quick Filter untuk membuat Filter berdasarkan satu nilai

Untuk membuat Quick Filter berdasarkan satu nilai :1. Pilih sebuah nilai pada View, kemudian klik kanan. 2. Setelah muncul menu, pilih Quick Filter, kemudian pilih

operator logika yang akan anda gunakan sebagai filter.

Gambar 8.9. Tabel Operator Field bertipe Date

Operator untuk field date Keterangan

On Sama dengan tanggal ...

Not On Tidak sama dengan tanggal ...

After Setelah tanggal ...

On or After Sama atau setelah tanggal ...

Before Sebelum tanggal ...

On or Before Sama atau sebelum tanggal ...



Gambar 8.10. Tabel Operator selain Field bertipe Date

e. Quick Filter untuk membuat Filter rentang nilai

Anda dapat membuat filter berdasarkan dua atau lebih nilai menggunakan rentang nilai atau kriteria jamak. Berikut caranya:1. Seleksi dua atau lebih nilai yang berdekatan, kemudian

klik kanan. 2. Dari menu yang muncul pilih Quick Filter, pilih salah satu

operator logika yang anda inginkan:

Gambar 8.11. Tabel Operator Field bertipe Date

Gambar 8.12. Tabel Operator selain Field bertipe Date

Operator untuk field selain date Keterangan

Equal Sama dengan ...

Not Equal Tidak sama dengan ...

Greater Than Lebih besar dari ...

Greater Than or Equal To Lebih besar atau sama dengan ...

Less Than Kurang dari ...

Less Than or Equal To Kurang dari atau sama dengan ...

Operator untuk field date Keterangan

On Sama dengan tanggal ...

Not On Tidak sama dengan tanggal ...

Between Diantara tanggal terkecil dan terbesar

Not Between Diluar antara tanggal terkecil dan terbesar

Operator untuk field selain date Keterangan

Equal Sama dengan ...

Not Equal Tidak sama dengan ...

Between Diantara nilai terkecil dan terbesar

Not Between Diluar antara nilai terkecil dan terbesar



Macam operator logika yang tersedia sangat tergantung pada banyak field nilai yang di seleksi. Contohnya jika anda menyeleksi nilai dari dua kolom, maka operator yang tersedia adalah Equal dan Not Equal.

f. Menambahkan Filter Tambahan dengan Quick Filter

Anda dapat menambahkan filter lagi dari filter yang sudah ada dengan menggunakan Quick Filter. Sehingga anda dapat membuat filter yang lebih kompleks dengan menggunakan operator AND atau OR.Untuk menambahkan filter lagi dengan menggunakan Quick Filter:1. Dengan kondisi View yang telah terfilter, seleksi satu atau

lebih nilai kemudian klik kanan 2. Setelah muncul menu, pilih Quick Filter dan pilih salah

satu operator berikut: Pilih ● “And” kemudian operator jika anda menginginkan untuk menampilkan record yang sesuai dengan kedua kriteria. Pilih ● “Or” kemudian operator logika lain jika anda ingin menampilkan record yang sesuai dengan salah satu kriteria.

Contoh:Anda dapat menambahkan filter lagi pada filter ProdCls = 1 untuk menampilkan hanya record dengan Status Produk “D”. Untuk melakukan ini, gunakan opsi Quick Filter AND. Filter baru nanti akan terlihat sebagai berikut : (ProdCls = 1) AND (ProdStat = ‘D’).

.



Gambar 8.13. Penggunaan quick filter

g .Mengatur Filter Global

Anda dapat menerapkan filter global kapan saja. Sekali filter global anda terapkan, semua perintah akan dijalankan pada tabel yang terfilter tersebut sampai filter dihilangkan. Hanya satu buah filter global yang berlaku untuk satu waktu, meskipun demikian sebuah filter global dapat berisi lebih dari satu filter yang telah ada dan operator And atau Or.

Untuk menerapkan filter global, pilih sebuah tabel dan jalankan salah satu cara dibawah ini:

��● Pada View, klik drop down list, dan pilih salah satu dari filter yang pernah diterapkan sebelumnya.

Gambar 8.14. Melalui drop down list



Pada ● View, klik tombol [Edit View Filter], kemudian pilih filter dari kotak daftar Filter pada Expression Builder, dan klik [OK]

Gambar 8.15. Melalui kotak dialog Edit view Filter

h.Menghilangkan Filter Global

Untuk menghilangkan Filter Global :

Pada ● View, klik tombol [Remove Filter]

Gambar 8.16. Menghilangkan filter

i. Mengedit Filter

Gunakan Expression Builder untuk mengubah kondisi yang diterapkan pada sebuah filter. Untuk menerapkan filter setelah diedit, pilih dari drop down list pada View.



Untuk mengedit filter dengan Expression Builder, gunakan cara berikut ini:1. Pilih menu Edit >> Filters. Muncul jendela filter dengan

menampilkan daftar filter yang ada.2. Pilih filter yang akan diubah

Gambar 8.17. Kotak dialog filters

3. Klik [OK]. Jendela Expression Builder akan ditampilkan.

Gambar 8.18. Kotak dialog Edit Filter

4. Modifikasi ekspresi yang sesuai keinginan anda, kemudian klik [OK] untuk menutup Expression Builder.

j. Mengelola Filter

Gunakan jendela Filter untuk menggandakan, mengubah nama atau menghapus filter yang ada.



Gambar 8.19. Kotak dialog Filters

Lakukan langkah berikut untuk mengelola filter:1. Aktifkan sebuah tabel2. Klik menu Edit >> Filters untuk menampilkan jendela

Filters3. Pilih salah satu filter dari kotak yang ada. Kemudian klik

[Duplicate] untuk menggandakan filter, [Rename] untuk mengubah nama filter atau [Delete] untuk menghapus filter.

4. Klik [OK] setelah melakukan langkah diatas.5. Klik [Done] untuk menutup jendela Filters.

C. Shared FolderShared folder adalah salah satu fasilitas unggulan pada Arbutus Analyzer. Shared Folder berfungsi untuk melibatkan project lain baik itu berupa table layout, views, procedures, workspaces dan index. Pada jendela overview ketika suatu project sedang dikerjakan. Artinya kita bisa menggunakan fungsi-fungsi yang telah disebutkan pada project lain untuk digunakan pada project yang sedang dikerjakan.

Fasilitas ini terdapat pada menu Tools dan submenu Option. Berikut akan dijelaskan contoh penggunaan shared folders pada suatu project.1. Untuk menggunakan fasilitas Shared Folder, klik menu

Tools dan pilih submenu Option.



Gambar 8.20. Penggunaan shared folder

2. Kemudian akan tampil jendela Option. Fasilitas Shared Folders terdapat pada tab Interface.

Gambar 8.21. Tab interface

3. Klik tombol [Shared Folders], kemudian akan tampil kotak dialog shared Folder. Untuk menambahkan project yang akan digunakan, klik tombol [Add].



Gambar 8.22. Kotak dialog Shared Folder

4. Kemudian muncul kotak dialog Shared Folder Setup. Beri nama Shared Folder tersebut pada kolom name. Kita beri nama ProjectShared. Klik tombol […] pada kolom Path untuk membuka lokasi project tambahan yang akan digunakan. Kemudian pilih lokasi project lalu klik tombol [OK].

Gambar 8.23. Pilih lokasi project

5. Lalu klik tombol [OK].



Gambar 8.24. Kotak dialog Shared Folder Setup

6. Lalu klik tombol [OK].

Gambar 8.25. Kotak dialog Shared Folder

7. Kemudian akan tampil sebuah Project baru pada kolom Project Overview dengan nama ProjectShared



Gambar 8.26. Hasil penggunaan shared folder

D. ExtractExtract digunakan untuk melakukan ekstraksi sebagian/seluruh record atau field tertentu kedalam tabel baru.Kapan Extract digunakan? Extract dapat digunakan sebelum melakukan sorting sebuah tabel untuk mengurangi ukuran file dan waktu proses jika tabelnya memiliki field yang banyak dan jumlah record yang banyak. Anda juga bisa menggunakan Extract untuk memisahkan data yang anda curigai kedalam tabel terpisah sehingga anda dapat melakukan analisa lebih lanjut.Anda bisa mengekstrak keseluruhan record dari suatu tabel, termasuk data yang belum didefinisikan. Definisi field di tabel layout pada tabel hasil ekstraksi identik dengan tabel aslinya, termasuk definisi computed field.

Catatan: Jika Anda memilih semua field dari list box Extract, hasilnya mungkin tidaklah sama dengan mengekstrak record. Karena memilih semua field artinya mengabaikan bagian record yang tidak didefinisikan. Sedangkan pilihan mengesktrak record, berarti semua akan diextract termasuk bagian record yang belum didefinisikan.



Contoh KasusMisalnya Anda menemukan data dari tabel Inventory, bahwa ada record yang nilai Quantity on Hand-nya negative. Anda dapat memisahkan data ini ke dalam tabel baru dengan nama Inventory_QtyOH_Negative yang dapat dianalisa lebih lanjut nantinya.

Untuk membuat tabel baru untuk kasus ini Anda dapat menggunakan perintah Extract. Berikut langkah-langkahnya:1. Aktifkan tabel Inventory2. Klik menu Data >> Extract

Gambar 8.27. Klik sub menu Extract

3. Setelah muncul dialog Extract, pilih Record untuk mengekstrak semua record, atau Fields untuk mengekstrak sebagian field. Jika anda memilih Fields, lanjutkan dengan memilih field-field yang akan anda sertakan dalam hasil Ekstraksi.

4. Masukkan dalam kotak [If...] : QtyOH < 0



Gambar 8.28. Kotak dialog Extract

5. Berikan nama file hasil ekstrak di kotak [To...] Misalnya: Inventory_QtyOH_Negative. Kemudian klik [OK].

Gambar 8.29. Hasil penggunaan perintah extract

E. ExportPerintah Export memungkinkan Arbutus dijadikan tool konversi data, dengan cara mengambil data tertentu, kemudian diekspor ke dalam file yang bisa dibaca oleh program aplikasi yang lain.



Export dapat digunakan untuk membuat file data mail-merge yang akan dipakai untuk pengiriman surat secara masal. Contohnya, anda menggunakan perintah Size untuk menentukan interval sampling, kemudian menggunakan perintah Sample untuk memilih sample yang sesuai.

Terakhir, Anda dapat menggunakan perintah Export untuk mengkonversi file sample hasil ke file Excel yang nantinya digunakan oleh Word ketika melakukan operasi Mail-Merge.Gunakan perintah Export untuk membuat file yang akan digunakan dalam:

Database ●Program presentasi grafis ●Program pengolah angka ● (Spreadsheet)Program pengolah kata ● (Word processor)

Perintah Export memungkinkan anda mengkonversi data ke dalam format berikut:

Comma delimited text ●dBASE III PLUS ●Tab delimited text ●Microsoft Excel ●Lotus 1-2-3 ●XML ●Plain text ●Windows clipboard ● untuk di paste ke aplikasi lain.

a. Export Sebagian Field atau Export View

Export menyediakan dua cara untuk mengekspor data: dari sebagian field saja atau dari view. Pilihlah yang sesuai dengan kebutuhan anda.

Gunakan opsi ● Fields untuk memilih field, membuat ekpresi dan memilih pengurutan file hasil eksport. Semua field dalam tabel dan tabel lain yang berelasi tersedia untuk perintah export ini.



Gunakan opsi ● View untuk melakukan export hanya field-field yang muncul dalam View.

Contoh KasusMisalnya kita ingin mengekspor data dari tabel Inventory yang berisi record-record yang Market Value-nya lebih kecil dari Inventory Value-nya kedalam file Excel. Caranya adalah sebagai berikut :1. Aktifkan tabel Inventory2. Klik menu Data >> Export...

Gambar 8.30. Klik sub menu Export

3. Setelah dialog Export muncul, pilih View untuk mengekspor semua field, berikan nama “Inventory_Market_Low” pada kotak [To..] Kemudian pilih Excel dari dropdown list Export As.



Gambar 8.31. Kotak dialog Export

4. Isikan di Kotak [If...] ekspresi berikut ini : MktVal < Value5. Klik [OK] untuk menjalankan perintah eksport.6. Hasilnya berupa file Inventory_Market_Low.xls yang

berisi 3 record, terletak pada folder yang sama dengan file Project yang sedang dibuka.

Gambar 8.32. Hasil penggunaan perintah export





BaB 9

BeKerJa Dengan BanyaK taBeL

Analyzer memungkinkan anda bekerja dengan data yang berasal dari banyak tabel menggunakan beberapa

perintah berikut:Join ●Relations ●Merge ●Opsi Append ● pada beberapa perintah

Dua tabel yang akan direlasikan atau di-join harus memiliki sebuah field karater identik yang sama di kedua tabel tersebut. Field ini disebut dengan key field. Suatu key field harus memiliki panjang field yang sama, isi yang identik, dan mempunyai struktur data yang sama.

A. JoinJoin memungkinkan anda untuk menggabungkan field-field dari dua tabel yang memiliki struktur yang berbeda kedalam tabel baru.

Anda dapat menggunakan perintah Join untuk membandingkan data dari dua tabel, dan mengidentifikasi record-record yang bersesuaian atau tidak dari kedua tabel tersebut. Join biasa digunakan untuk membandingkan data dari tabel transaksi, seperti tabel account recievable, dengan tabel master karyawan.



Perintah Join memiliki beberapa opsi output. Opsi ini dapat anda pilih, sesuai dengan kebutuhan anda untuk mengikutsertakan record-record yang anda inginkan muncul di tabel baru. Anda dapat menggunakan perintah Join untuk menggabungkan data dari dua tabel untuk mencari perbedaan.

Analyzer dapat melakukan join one-to-one, many-to-one dan many-to-many. Untuk melakukan join, key field tabel secondary haruslah diurutkan. Nilai-nilai dari key field tabel secondary, tidak boleh ganda. Sedangkan nilai key field pada tabel primary dibolehkan ganda.

Opsi Output Join hPerintah Join memiliki 5 jenis output, bergantung pada perbandingan key field-nya. Opsi output yang akan anda pilih tergantung pada record-record yang akan anda sertakan di tabel hasilnya nanti.

Pilihan Matched Primary

Matched Secondary

Unmatched Primary

Unmatched Secondary

Matched Primary Records X X

Matched Primary Records: Include All Primary

X X X

Matched Primary Records: Include All Secondary

X X X

Matched Primary Records: Include All Primary Include All Secondary

X X X X

Unmatched Primary Records X

Many-to-Many Matched Records X X

Gambar 9.1. Opsi Output Join



Matched Primary Records hTabel output berupa field-field yang terpilih dari tabel primary dan secondary, dimana key field dari tabel primary sama dengan key field tabel secondary.Jika ada lebih dari satu key field di tabel secondary, Analyzer akan mengambil record pertama yang ditemukan sesuai. Jika tidak ada record yang ditemukan sesuai, maka tabel output juga kosong.

Catatan: Ini adalah pilihan default.

Matched Primary Records: All Primary hTabel output berupa field-field terpilih dari tabel primary dan secondary, yang berisi semua record di tabel primary termasuk yang tidak ada kesesuaiannya dengan tabel secondary. Untuk record yang tidak ada kesesuaian dengan tabel secondary, maka isi field dari tabel secondary akan dikosongkan atau diisi dengan null, tergantung jenis field-nya.Record yang tidak sesuai pada tabel secondary akan diabaikan.

Matched Primary Records: All Secondary hTabel output berupa field-field terpilih dari tabel primary dan secondary, yang berisi semua record di tabel secondary termasuk yang tidak ada kesesuaiannya dengan tabel primary. Untuk record yang tidak memiliki kesesuaian dengan tabel primary, maka isi field dari tabel primary akan dikosongkan atau diisi dengan null, tergantung jenis field-nya.Record yang tidak memiliki pasangan pada tabel primary akan diabaikan.

Matched Primary Records: All Primary and All hSecondary

Tabel output berupa field-field terpilih dari kedua tabel, baik primary atau secondary, termasuk yang punya pasangan atau tidak. Untuk field yang tidak memiliki pasangan, atau ganda pada tabel secondary akan dikosongkan atau diisi



dengan null, tergantung jenis field-nya.

Unmatched Primary Records hTabel output berupa semua record dari tabel primary yang tidak memiliki kecocokan dengan key field tabel secondary. Tabel output hanya menyertakan field-field dari tabel primary.

Many-to-Many Matched Records hTabel output berupa field-field yang dipilih dari tabel primary dan secondary untuk record-record yang dari tabel primary yang key field nya memiliki kecocokan dengan tabel secondary. Opsi ini berbeda dengan opsi Matched Primary Recors, jika ada lebih dari satu key field yang cocok dengan tabel secondary, Analyzer akan mengambil semua record yang ditemukan. Jika tidak ada record yang cocok, record output tidak ada.

Catatan: Untuk melakukan join many-to-many ketika tidak ada key field yang sama, anda bisa membuat sebuah field komputasi disetiap tabel yang akan dijoinkan.

Gambar 9.2. Perbandingan hasil join



Nama Field pada Tabel Output hJika field-field dari tabel primary dan secondary memiliki nama yang sama, Join akan membuatkan sebuah nama baru untuk field secondary di tabel output.

Misalnya jika kedua tabel memiliki field Amount, Join akan merubah nama field secondary menjadi Amount1, Amount2 dan seterusnya, sampai ditemukan nama yang tidak konflik dengan field lain pada tabel output.

Lokasi Tabel Sumber hTabel yang akan dijoinkan harus berada pada Project Analyzer yang sama.

Menyiapkan Field Key hPerintah Join mengharuskan anda untuk mengurutkan tabel secondary dalam urutan ascending (urutan dari kecil ke besar). Jika tabel secondary dalam kondisi belum terurut maka berikan tanda check pada “Presort Secondary Table”.

Meskipun tidak harus, anda dianjurkan untuk mengurutkan key field tabel primary. Anda dapat melakukannya dengan memberikan tanda check pada Presort Primary Table. Sebagai alternatif anda dapat melakukan index pada tabel primary.Anda dapat melakukan Join dengan kondisi tabel primary belum terurut, tetapi jika tabel primary ini besar, proses ini akan memakan waktu yang cukup lama.

Key field haruslah field character. Panjang key field ini baik di tabel primary maupun secondary haruslah sama. Jika tidak sama, anda dapat menggunakan berbagai fungsi Analyzer yang ada, seperti STRING(), DATE() dan SUBSTRING(), untuk mengubah tipe datanya ke character atau memodifikasi panjangnnya agar dapat digunakan sebagai key field.

Jendela Dialog Join hUntuk memunculkan jendela dialog Join, Klik icon Join atau pilih dari menu Data >> Join. Pada kotak Primary Table



anda dapat memilih primary key dan field-field atau ekspresi dari tabel primary yang akan disertakan dalam tabel output. Kotak secondary table memungkinkan anda untuk memilih tabel secondary dan secondary key atau expresi yang akan digunakan, begitu juga dengan field-field dari tabel primary atau ekspresi yang akan disertakan pada tabel output.

Gambar 9.3. Kotak dialog join

Opsi – opsi h

No Opsi Keterangan1 Presort Primary Table Untuk mengurutkan tabel primary

berdasarkan key fieldnya sebelum di lakukan Join.

2 Presort Secondary Table

Untuk mengurutkan tabel secondary berdasarkan key field-nya sebelum di lakukan Join.

3 Primary Fields Untuk menentukan field-field dari tabel primary atau ekspresi yang akan disertakan dalam tabel output. Pilih field-field tersebut dari list view atau klik [Primary Fields] untuk menampilkan dialog Selected Field. Key field tidak secara otomatis disertakan didalam tabel output.



4 Primary Keys Untuk memilih primary key. Dapat dipilih dari list view atau dari dialog Selected Field, setelah melakukan klik pada tombol [Primary Keys]

5 Secondary Fields Untuk memilih field-field dari tabel secondary yang akan disertakan dalam tabel output. Seperti dalam primary field, secondary key juga tidak langsung otomatis disertakan, anda harus memilih jika ingin muncul dalam tabel output.

6 Secondary Table Untuk memilih tabel secondary yang akan dijoinkan dengan tabel primary. Pilih tabel yang anda inginkan dari dropdown list.

7 Secondary Keys Untuk memilih secondary key. Dapat dipilih dari list view atau dari dialog Selected Field, setelah melakukan klik pada tombol [Secondary Keys]

Gambar 9.4. Tabel Pilihan-pilihan Join

Contoh Penggunaan JoinMisalnya kita memiliki 2 buah tabel, yaitu Tabel Transaksi bulan April ( Trans1_Apr ) dan Tabel kode transaksi yang tidak diterima ( Unacceptable_Codes ). Untuk mencari transaksi yang tidak dapat diterima perusahaan kita bisa menggunakan perintah Join – Matched Primary. Berikut langkah-langkahnya :

1. Aktifkan tabel Trans1_Apr2. Klik menu Data >>Join, untuk memunculkan dialog

Join.3. Pilih pada Primary Keys field Codes, Secondary Keys

field Code, Primary Fields semua field, kotak [To...] masukkan nama tabel hasil join, misalnya Unacceptable_Trans. Pada tab More pilih Matched Primary Records pada kotak Join Categories.



Tabel 9.5. Isian Kotak dialog join

4. Klik [OK] untuk mengeksekusi perintah Join.

Tabel 9.6. Hasil eksekusi perintah join

B. RelationPerintah Relation melakukan join secara virtual antara dua tabel dengan membuat relasi antara data dari satu tabel dengan data dari tabel yang lain.

Anda dapat menganalisa data yang berelasi seakan-akan mereka memang didalam satu tabel, dan anda dapat



menggabungkan field-field dari tabel yang berelasi tersebut kedalam view. Setelah anda berhasil membuat relasi, anda dapat menggunakan perintah Extract untuk membuat tabel baru yang berisi data dari field tabel relasi. Perintah relasi ini menghasilkan tabel yang serupa dengan perintah Join dengan opsi All Primary terpilih.

Relasi data ini bersifat hirarki. Sebuah tabel parent dapat memiliki satu atau lebih tabel anak, dan setiap tabel anak ini juga dapat mempunyai tabel anaknya sendiri. Agar dua tabel dapat direlasikan, mereka haruslah memiliki key field yang sama.

Contoh Penggunaan RelationUntuk memunculkan Nama Customer pada tabel Trans1_Apr, kita bisa memanfaatkan perintah Relate.

1. Aktifkan tabel Trans1_Apr2. Klik menu Data >> Relations...

Gambar 9.7. Klik sub menu Relations



Gambar 9.8. Kotak dialog Relations

3. Setelah muncul dialog Relations, klik [Add Table..]

Gambar 9.9. Pilih tabel Customers

4. Pilih tabel Customers

Gambar 9.10. Tampilan tabel di jendela Relations



5. Drag dari field CUSTNO tabel Trans1_Apr ke CUSTNO tabel Customers

Gambar 9.11. Relasi dari tabel Trans1_Apr ke tabel Customers

6. Klik [Finish] untuk mengakhiri perintah Relation.7. Untuk memunculkan field Name pada tabel Trans1_Apr,

klik kanan pada tabel Trans1_Apr, pilih Add Columns. Setelah muncul dialog Add Columns pilih tabel Customers dari drop-down list From Table.

Gambar 9.12. Pilih Customer dari drop-down list

8. Klik dua kali field NAME untuk memilih field yang akan dimunculkan



Gambar 9.13. Memilih field yang akan dimunculkan

9. Klik [OK] untuk mengakhiri.

Gambar 9.14. Hasil dari perintah Relations

C. MergeMerge digunakan untuk menggabungkan 2 buah tabel yang telah terurut dan memiliki struktur record yang identik ke dalam tabel baru. Hasil dari tabel baru tersebut telah terurut sesuai dengan key field-nya.

Tabel primary dan secondary haruslah sama strukturnya. Mereka juga haruslah mempunyai key field yang sama.



Misalnya Anda ingin menggabungkan dua tabel dengan struktur record yang identik yang berasal dari periode waktu yang berbeda atau cabang yang lain. Hanya tabel secondary yang wajib terurut secara fisik, sedangkan tabel primary dapat diurutkan ketika menjalankan perintah merge. Contoh Penggunaan Merge :

Misalnya Anda memiliki dua buah tabel transaksi, Trans_Sem1_2002 dan Trans_Sem2_2002. Berhubung dua tabel ini memiliki struktur field yang identik, anda bisa menggabungkan kedua tabel ini menjadi sebuah tabel yang berisi semua transaksi dari kedua tabel sebelumnya. Perintah Merge bisa anda gunakan untuk melakukan perkerjaan ini. Berikut langkah-langkahnya :

1. Aktifkan tabel pertama, dalam hal ini misalnya Trans_Sem1_2002. Tabel ini sekaligus menjadi tabel primary.

Gambar 9.15. Tabel Trans_Sem1_2002

2. Klik menu Data >> Merge... untuk menampilkan kotak dialog Merge



Gambar 9.16. Klik sub menu merge

3. Setelah kotak Dialog Merge terbuka, pilih tabel Trans_Sem2_2002 pada list box Secondary table

Gambar 9.17. Kotak dialog merge

4. Klik tombol [Primary Keys...] untuk mengaktifkan kotak dialog Selected Field, kemudian klik dua kali pada field INVOICE agar muncul di sebelah kanan (kotak Selected Fields). Kemudian Klik [OK].




5. Lanjutkan dengan memilih Secondary key dengan cara yang serupa dengan langkah No. 4 diatas. Dimulai dengan mengklik tombol [Secondary Keys...], klik dua kali pada field INVOICE dan diakhiri dengan tombol [OK].

Gambar 9.19. Kotak dialog merge

6. Berikan nama tabel baru pada kotak To..., misalnya Trans_2002. Kemudian klik [OK].



Gambar 9.20. Hasil perintah merge



BaB 10

LaPOran (rePOrt)

P erintah Report digunakan untuk mencetak sebuah laporan dan menentukan hasil cetakan. Anda dapat membuat

laporan dalam bentuk teks maupun file HTML (Hyper Text Markup Language) sebagai output laporan. Karena sebagian besar hasil laporan dalam bentuk tabel, maka dibutuhkan web browser yang dapat menampilkan format tersebut misalnya Netscape 3, Internet Explorer 3, dan lain sebagainya yang lebih baru. Laporan di Arbutus berdasarkan tampilan view. Anda juga dapat menggunakan perintah Report dari command line untuk menghasilkan sebuah laporan, tetapi pada command line tidak menyediakan format lebih beragam, seperti misalnya pengaturan abjad yang digunakan. Terdapat tiga langkah untuk membuat laporan, yaitu:1. Mengatur view2. Mendesain laporan3. Mencetak laporan

Berikut ini Anda akan membuat laporan dari transaksi yang terjadi di bulan April.1. Buka tabel Trans_April2. Pilih menu Data >> Report…3. Akan muncul kota dialog Laporan. Ketikkan deskripsi

Header dan Footer yang akan ditampilkan.



Gambar 10.1. Kotak dialog Report

4. Klik drop down list untuk menentukan besar spasinya.5. Klik tombol [Setup…] untuk mengatur tatanan dan ukuran

kertas yang akan digunakan.

Gambar 10.2. Kotak dialog Page Setup



6. Klik tombol [OK].7. Pastikan di tab Output hasil ditampilkan di layar dengan

memilih Screen.

Gambar 10.3. Pilihan output pada screen

8. Klik tombol [OK], maka Anda akan melihat tampilan laporan di command log.

Gambar 10.4. Hasil report



Anda juga dapat memilih hasil laporan ke dalam bentuk yang lain. Seperti tertera dalam tab output terdapat beberapa pilihan hasil laporan.



LatIHan

Kasus Restoran File yang digunakan untuk latihan ini adalah Categories.xls, Products.xls, TamuResto_Semester_1.txt, TamuResto_Sem_2.txt. Berdasarkan data yang tersedia dalam file-file tersebut diatas, coba temukan solusi dari tujuan audit berikut:a. Meyakini kewajaran penggunaan bill1. Lakukan pengujian urutan penomoran bill2. Lakukan pengujian apakah ada nomor bill yang hilang3. Lakukan pengujian terhadap penggunaan bill yang lebih

dari 1 (satu) kalib. Meyakini kewajaran omzet restoran dan setoran

pajak1. Buat rekap pendapatan per bulan2. Buat rekap pendapatan per kelas per bulan (kelas diambil

dari digit pertama nomor meja).3. Buat rekap jumlah pajak yang harus disetor per bulan

(pajak = 10% dari Total_paid)c. Untuk keperluan Manajemen1. Dapatkan menu yang paling sering dipesan selama tahun

20032. Dapatkan nilai rata-rata bill untuk tahun 20033. Lakukan pengujian apakah ada menu yang tidak terjual

selama tahun 2003.4. Lakukan pengujian apakah ada item yang dijual namun

tidak terdapat di daftar menu





JawaBan LatIHan

Kasus Restoran1. Defenisikan file Categories.xls, Products.xls,

TamuResto_Semester_1.txt, TamuResto_Sem_2.txt masing-masing kedalam tabel Arbutus.

2. Pada saat melakukan defenisi pastikan file TamuResto_Semester_1.txt, TamuResto_Sem_2.txt didefenisikan dengan hati-hati, sehingga dapat digabung kedalam 1 (satu tabel). Pastikan struktur table-nya sama.

Tujuan Audita. Meyakini kewajaran penggunaan bill1. Hasilnya bisa dilihat pada tab Command Log yaitu : 0 data

sequence errors detected (tidak ditemukan kesalahan urutan penomoran Bill)

2. Hasilnya bisa dilihat pada tab Command Log yaitu: 0 data sequence errors detected 0 gaps detected (tidak ditemukan nomor Bill yang hilang)3. Hasilnya : ditemukan record penggunaan bill yang lebih

dari satu kali sebanyak 2282 record.

b. Meyakini kewajaran omzet restoran dan pajak

1. Arbutus akan menghasilkan table baru dengan nama Rekap_pendapatan_per_bulan yang isinya sebagai berikut:



Mon

thly

Tota

l_pa

idC

OU

NT

Bill

Dat

eIte

ms

PRO

DU

CTN

AM

E01

1818

72.5

425

3531

0801

/01/

2003

21S

ir R

odne

y’s

Sco

nes

0217

4772

.04

2361

3567

02/0

1/20

0376

Lakk

alik

ööri

0317

2346

.20

2414

3996

03/0

1/20

0322

Gus

taf’s

Knä

ckeb

röd

0415

6708

.57

2182

4434

04/0

1/20

0361

Siro

p d’

érab

le05

1741

13.9

224

5348

2705

/01/

2003

75R

hönb

räu

Klo

ster

bier

0613

9793

.01

1854

5277

06/0

1/20

0367

Laug

hing

Lum

berja

ck L

ager

0717

1184

.83

2505

5610

07/0

1/20

0315

Gen

en S

houy

u08

1979

65.8

526

6560

7508

/01/

2003

55P

âté

chin

ois

0916

2572

.49

2328

6557

09/0

1/20

0344

Gul

a M

alac

ca10

1652

22.6

822

6469

8310

/01/

2003

57R

avio

li A

ngel

o11

1655

07.9

122

8173

9411

/01/

2003

71Fl

otem

ysos

t12

1512

05.7

220

9078

0312

/01/

2003

35S

teel

eye

Sto

ut



2. Arbutus akan menghasilkan table baru dengan nama

Rekap_pend_per_bln_per_class yang isinya sebagai berikut :

Mon

thly

Tota

l_pa

id_

Cla

ss_A

Tota

l_pa

id_

Cla

ss_B

Tota

l_pa

id_

Cla

ss_C

Tota

l_pa

id_

Cla

ss_D

0146

210.

9944

456.

8347

529.

1843

675.

5402

3957

9.41

4023

0.01

4626

2.57

4870

0.05

0341

480.

1543

519.

3137

779.

2449

567.

5004

3452

5.56

3966

4.13

4030

5.17

4221

3.71

0542

600.

6246

020.

5841

618.

7343

873.

9906

2774

1.39

3707

0.81

3568

2.07

3929

8.74

0748

923.

3937

388.

8042

789.

3542

083.

2908

4516

6.04

4788

8.43

5068

3.68

5422

7.70

0941

537.

0338

911.

3735

343.

0446

781.

0510

3620

2.17

4274

8.96

4433

9.41

4193

2.14

1139

767.

7343

769.

1737

719.

4444

251.

5712

3011

3.86

4077

0.09

3884

6.78

4147

4.99



3. Arbutus akan menghasilkan table baru dengan nama Rekap_pajak_per_bulan yang isinya sebagai berikut:

c. Untuk keperluan manajemen

1. Menu yang paling sering dipesan selama tahun 2003.

2. Nilai rata-rata Bill untuk tahun 2003

Monthly Tax COUNT01 18188.52 253502 17478.26 236103 17235.74 241404 15671.85 218205 17412.56 245306 13980.17 185407 17119.69 250508 19797.82 266509 16258.29 232810 16523.28 226411 16551.86 228112 15121.59 2090

Items Qty Count43 1072 418



3. Menu yang tidak terjual selama tahun 2003

4. Item yang dijual namun tidak terdapat di daftar menu : Akan terlihat sebanyak 347 record mencatat penjualan

items 77, padahal dalam table Products item tersebut tidak tercatat.

CATEGORYID MENUID PRODUCTNAME

2 78 Original Frankfurter grüne Soße





TIM PENYUSUN

Eka Zulkarnain [240001496] ●Iwan Arief Wijayanto [240003222] ●Anna Kholillah [240004388] ●Atikah Wulandari [240004267] ●D. Alex Lestari [240003723] ●Poerwandy Arifin [240004376] ●Pratomo Hadi [240004964] ●Yusminarni Syam Zendrato [240003834] ●



CATATAN :

Documents

bukuArbutus