ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PT. MEGA SOLUSI TEKNOLOGI

ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PT. MEGA SOLUSI TEKNOLOGI Hendrik Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia

Ferdinand Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia

Yossi Callista Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia

ABSTRAK TUJUAN PENELITIAN, ialah untuk menganalisis dan merancang data warehouse sebagai wadah berbagai sumber data dari proses bisnis serta pengembangan dari database yang sudah ada untuk membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan. METODE PENELITIAN yang dilakukan adalah metode analisis dan perancangan data warehouse 9 step methodology yang dikembangkan oleh Ralph Kimball. HASIL YANG DICAPAI adalah aplikasi data warehouse yang dapat memberikan informasi eksekutif berupa hasil penjualan, pembelian, dan pendapatan yang dapat diketahui untuk setiap periode bulanan dan tahunan. SIMPULAN yang dapat diambil berdasarkan hasil evaluasi penggunaan aplikasi data warehouse ini adalah dengan adanya aplikasi ini, dapat membantu dalam pembuatan laporan dan menyediakan informasi yang diperlukan sehingga memudahkan dalam pengambilan keputusan. Kata Kunci : Data Warehouse, Penjualan, Pembelian

ABSTRACT RESEARCH PURPOSE, is to analyse and design data warehouse as a media of various data resources from business processes and also development of existing database to help the company in making decision. The RESEARCH METHODOLOGY was used is analytical methodology and warehouse 9 steps data design methodology that was developed by Ralph Kimball. The REACHED RESULTS are data warehouse application that can gives executive information, such as sale result, purchase, and income that we can know for every month and every year period. The CONCLUSION that taken according to the evaluation result of this data warehouse application usage is by this application, it can help in making report and providing information needed in order to facilitate the decision making. Keywords : Data Warehouse, Sales, Purchases

PENDAHULUAN Latar Belakang Dewasa ini, teknologi informasi berkembang dengan sangat pesat. Hal ini dapat dilihat dari banyaknya penggunaan komputer diberbagai bidang, khususnya teknologi informasi yang dianggap sedang berkembang secara cepat. Salah satu perkembangan dari teknologi informasi yang telah banyak digunakan saat ini dan sangat berperan dalam memberikan informasi dan pengambilan sebuah keputusan penting adalah data warehouse PT. Mega Solusi Teknologi merupakan perusahaan yang bergerak di bidang IT Solution yang menjual berbagai macam hardware dan software sesuai dengan permintaan konsumen, seperti laptop, monitor, keyboard, UPS, antivirus, dan lain-lain. Saat ini, sistem teknologi yang digunakan oleh PT. Mega Solusi Teknologi adalah sistem database yang berkaitan dengan proses pengolahan dan penyimpanan data sehubungan dengan proses bisnis perusahaan. Beberapa proses bisnis seperti pembelian dan penjualan terjadi setiap hari dalam perusahaan dan saling berhubungan satu sama lain, dengan data-data yang berjumlah sangat besar, tetapi belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung kinerja perusahaan. Oleh karena itu, untuk mengoptimalkan kinerja perusahaan, memperoleh informasi, membuat laporan, melakukan analisis, dan mengorganisasi data serta mendukung Top Management dalam mengambil suatu keputusan maka penulis mengajukan solusi membangun suatu sistem data warehouse.

Tujuan Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah : 1. 2. 3.

Menganalisis sistem yang sedang berjalan untuk memperoleh kebutuhan informasi. Merancang data warehouse yang mampu menyediakan informasi untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Merancang aplikasi OLAP untuk memperoleh laporan dengan cepat dan dapat digunakan sewaktuwaktu.

Manfaat Manfaat dari analisis dan perancangan data warehouse yang dilakukan adalah sebagai berikut : 1.

Mendapatkan hasil laporan pembelian dan penjualan dalam periode harian, mingguan, bulanan, serta tahunan.

2.

Meningkatkan efisiensi kinerja perusahaan.

3.

Membuat data menjadi lebih terstruktur dan teorganisir.

METODE PENELITIAN Metodologi penelitian yang digunakan untuk memperoleh data dan informasi yang diperlukan adalah sebagai berikut :

a) Metode Analisis 1. Metode Studi Pustaka Merupakan metode pengumpulan data yang diperoleh dari kepustakaan, dengan membaca buku-buku literatur serta karangan lain yang berkaitan dengan permasalahan yang ada di dalam suatu perusahaan. 2. Metode Observasi Merupakan metode pengumpulan informasi dengan cara melakukan kunjungan langsung ke perusahaan dan mengobservasi proses bisnis di perusahaan. 3. Metode Wawancara Dilakukan wawancara untuk mengetahui kebutuhan informasi yang diperlukan dalam analisis dan perancangan data warehouse. 4. Dari ketiga metode diatas akan dihasilkan DFD untuk mengetahui kebutuhan informasi dalam merancang data warehouse.

b) Metode Perancangan Metode perancangan data warehouse yang digunakan adalah metode perancangan NineStep Methodology menurut Ralph Kimball yang dikutip oleh Connolly (2005, p1187), yaitu : A. Menentukan proses. B. Menentukan grain. C. Mengindentifikasi dan membuat dimensi yang sesuai. D. Menentukan fakta. E. Menyimpan pre-kalkulasi dalam tabel fakta. F. Menambahkan atribut yang dibutuhkan dalam tabel dimensi. G. Menentukan durasi database.

H. Menelusuri perubahan dari dimensi secara perlahan. I. Menentukan prioritas query dan tipe query.

HASIL DAN BAHASAN Diagram Konteks Diagram konteks ini menjelaskan proses bisnis eksekutif dalam sistem data warehouse. Semua data yang dibutuhkan oleh Direktur, Sales Manager, Pre-Sales, dan Bagian Keuangan telah disiapkan oleh sistem.

Matriks Pihak Management vs Subyek Data

Invoice

Delivery Order

Sales Order

Pelanggan

Produk

PIHAK MANAGEMENT

Purchase Order

SUBYEK DATA

Pemasok

Untuk mengetahui hubungan antara pihak management dengan operasional pembelian dan penjualan pada PT. Mega Solusi Teknologi, dapat dilihat pada matriks berikut :

Direktur

x

x

-

-

-

-

x

Finance

-

-

x

x

-

-

-

Sales Manager

X

x

x

x

-

x

x

Pre-Sales

X

x

x

x

X

x

x

Arsitektur Data Warehouse PT. Mega Solusi Teknologi Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan pada PT. Mega Solusi Teknologi, maka arsitektur data warehouse yang dipakai adalah tipe data warehouse terpusat. Alasan menggunakan tipe ini adalah karena biaya yang diperlukan relatif lebih murah dan mudah dirancang. Disamping itu, data dalam data warehouse tersimpan pada satu tempat sehingga akan lebih mudah dalam pengontrolan dan pemeliharaan data warehouse. Berikut adalah gambaran arsitektur data warehouse untuk PT. Mega Solusi Teknologi :

Rancangan Data warehouse Proses perancangan data warehouse menggunakan Nine-Step Methodology dari Kimball, yaitu : 1.

Menentukan Proses Proses yang digunakan adalah proses yang meliputi : a.

Pembelian Proses ini adalah proses pembelian barang pada PT. Mega Solusi Teknologi ke pelanggan.

b.

Penjualan Proses ini adalah proses penjualan barang pada PT. terhadap pemasok.

c.

Mega

Solusi

Teknologi

Pendapatan Proses ini adalah proses pendapatan atau keuntungan yang didapat oleh PT. Mega Solusi Teknologi dari semua transaksi.

d.

Penjualan Per-Wilayah Proses ini adalah proses penjualan barang yang dilihat dari segi wilayah pada PT. Mega Solusi

2.

Menentukan Grain Dari hasil penelitian proses bisnis dan kebutuhan dari perusahaan, maka grain yang digunakan adalah : a.

Pembelian Analisis yang dilakukan pada proses pembelian adalah jumlah transaksi pembelian, jumlah barang dibeli, total pembelian.

b.

Penjualan Analisis yang dilakukan pada proses penjualan adalah jumlah barang terjual, jumlah transaksi penjualan, dan total penjualan.

c.

Pendapatan Analisis yang dilakukan pada proses pendapatan adalah jumlah pendapatan dalam periode tahunan.

d.

Penjualan Per-Wilayah Analisis yang dilakukan pada proses ini adalah total penjualan setiap daerah dalam periode bulanan, dan tahunan.

3.

Mengidentifikasi dan Membuat Dimensi yang Sesuai a.

Pembelian Dimensi yang digunakan dalam analisis pembelian adalah pemasok, waktu, dan barang. Tabel 4.1 Analisis Dimensi Pembelian

Grain Dimensi Pemasok Waktu Barang b.

Jumlah Beli Barang

Total Beli Barang

X X X

X X X

Penjualan Dimensi yang digunakan dalam analisis penjualan adalah pelanggan, barang, waktu, wilayah, dan sales.

Tabel 4.2 Analisis Dimensi Penjualan

Grain

Pelanggan Waktu Barang Wilayah Sales c.

Total Barang Terjual

Jumlah Barang Terjual

Dimensi

X X X X X

X X X

Pendapatan Dimensi yang digunakan dalam analisis pendapatan adalah dimensi waktu dan dimensi wilayah.

Tabel 4.3 Analisis Dimensi Pendapatan

Grain Dimensi Wilayah Waktu d.

Total Pendapatan X X

Penjualan Per-Wilayah Dimensi yang digunakan dalam analisis penjualan per-wilayah adalah waktu, barang dan wilayah.

Tabel 4.4 Analisis Dimensi Penjualan Per-Wilayah

Grain Dimensi Wilayah Barang Waktu

Total X X X

4. Menentukan Fakta a.

Fakta Penjualan Fakta penjualan disini meliputi jumlah barang terjual, dan total penjualan.

b.

Fakta Pembelian Fakta pembelian disini meliputi jumlah barang dibeli dan total pembelian barang.

c.

Fakta Pendapatan Fakta pendapatan disini meliputi keuntungan yang diperoleh dari selisih penjualan dan pembelian barang.

d.

Fakta Penjualan Per-Wilayah Fakta penjualan per-wilayah disini meliputi wilayah dan total penjualan dari wilayah tersebut.

5.

Menyimpan Pre-Kalkulasi Dalam Tabel Fakta Pada tahap ini dilakukan perhitungan kalkulasi total untuk tabel fakta sebagai berikut : 1) Fakta Penjualan Jumlah barang terjual = SUM(Qty) Total penjualan barang = SUM(Qty*HargaBarang) 2) Fakta Pembelian Jumlah barang dibeli = SUM(Qty) Total pembelian barang = SUM(Qty*HargaBarang) 3) Fakta Pendapatan Total pendapatan = Total penjualan barang – Total pembelian barang 4) Fakta Penjualan Per-Wilayah Total = SUM(HargaJualBarang*SOQty) Berikut adalah tabel fakta yang digunakan : 1) Fakta Penjualan Barang Tabel 4.5 Fakta Penjualan

Atribut WaktuID SalesID WilayahID

Tipe Data INT INT INT

PelangganID BarangID

INT INT

2) Fakta Pembelian Barang Tabel 4.6 Fakta Pembelian

Atribut WaktuID PemasokID BarangID


3) Fakta Pendapatan Tabel 4.7 Fakta Pendapatan

Atribut WilayahID WaktuID

Tipe Data INT INT

4) Fakta Penjualan Per-Wilayah Tabel 4.8 Fakta Penjualan Per-Wilayah

Atribut BarangID WaktuID WilayahID 6.


Menambahkan Atribut yang Dibutuhkan Dalam Tabel Dimensi Berikut adalah tabel dimensi yang ada pada data warehouse PT. Mega Solusi Teknologi : 1) Dimensi Waktu Tabel 4.9 Dimensi Waktu

Atribut WaktuID Tgl Hari Bulan Kuartal Tahun

Tipe Data Int Date Int Int Int Int

Constraint Primary key -

2) Dimensi Sales Tabel 4.10 Dimensi Sales

Atribut SalesID KodeSales NamaSales TelpSales EmailSales

Tipe Data Int Char(8) Varchar(100) Varchar(100) Varchar(100)


3) Dimensi Pelanggan Tabel 4.11 Dimensi Pelanggan

Atribut PelangganID KodePelanggan NamaPelanggan AlamatPelanggan TelpPelanggan



EmailSales

Varchar(100)

-

4) Dimensi Barang Tabel 4.12 Dimensi Barang

Atribut BarangID KodeBarang NamaBarang JenisBarang HargaBarang



5) Dimensi Pemasok Tabel 4.13 Dimensi Pemasok

Atribut PemasokID KodePemasok NamaPemasok AlamatPemasok TelpPemasok



6) Dimensi Wilayah Tabel 4.14 Dimensi Wilayah

Atribut WilayahID KodeWilayah Wilayah 7.

Tipe Data Int Char(2) Varchar(100)


Menentukan Durasi Database Berikut adalah tabel dalam menentukan durasi database meliputi tahun database dibentuk, database yang masuk kedalam data warehouse dan durasi data dalam data warehouse. Tabel 4.15 Durasi Database

8.

Nama Aplikasi

Database ada sejak tahun

MST

2010

Database yang masuk kedalam data warehouse Maret 2010 – September 2012

Data dalam data warehouse 2 tahun

Menelusuri Perubahan Dimensi Secara Perlahan Perubahan dimensi yang terjadi menggunakan changing dan history. Untuk perubahan dimensi changing contohnya seperti alamat dan nomor telepon serta email. Untuk perubahan dimensi history contohnya seperti data pelanggan.

9.

Menentukan Prioritas Query dan Tipe Query Berikut ini adalah analisis untuk pengguna berdasarkan kebutuhan informasi yang disediakan oleh data warehouse : Tabel 4.16 Tabel Priority Query

User i. Direktur

ii.

i. Sales Manager Bagian Keuangan

i.

Informasi informasi digunakan untuk menganalisis keuntungan yang didapat oleh perusahaan informasi digunakan untuk mengetahui grafik perkembangan penjualan. informasi digunakan untuk menganalisis produk mana yang paling banyak terjual informasi digunakan untuk

i. Pre-Sales

menganalisis pendapatan dan pengeluaran dalam perusahaan informasi digunakan untuk menganalisis total penjualan dan jumlah barang yang terjual

Skema Bintang Skema Bintang Untuk Tabel Fakta Pembelian Skema bintang untuk tabel fakta pembelian dapat dilihat berdasarkan tiga dimensi, yaitu dimensi waktu, dimensi barang, dan dimensi pemasok. Dari tabel fakta pembelian barang ini, dapat diketahui jumlah barang yang dibeli dan total pembelian yang dilakukan sesuai periode yang dibutuhkan.

Gambar 4.2 Skema Bintang Tabel Fakta Pembelian Barang

Skema Bintang Untuk Tabel Fakta Penjualan Skema bintang untuk tabel fakta penjualan barang dapat dilihat berdasarkan enam dimensi, yaitu dimensi waktu, dimensi barang, dimensi wilayah, dimensi sales, dan dimensi pelanggan.

Gambar 4.3 Skema Bintang Tabel Fakta Penjualan Barang

Skema Bintang Untuk Tabel Fakta Pendapatan Skema bintang untuk tabel fakta pendapatan dapat dilihat berdasarkan dimensi waktu. Dari tabel fakta ini, dapat diketahui total pendapatan yang didapat oleh perusahaan.

Gambar 4.4 Skema Bintang Tabel Fakta Pendapatan

Skema Bintang Untuk Tabel Fakta Penjualan Per-Wilayah Skema bintang untuk tabel fakta penjualan per-wilayah dapat dilihat berdasarkan dimensi wilayah. Dari sini dapat diketahui total penjualan dari tiap wilayah, seperti Jakarta Barat, Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Jakarta Utara, dan Jakarta Pusat.

Gambar 4.5 Skema Bintang Tabel Fakta Penjualan Per-Wilayah

Rancangan State Diagram Berikut ini adalah rancangan state diagram dari aplikasi data warehouse PT. Mega Solusi Teknologi.

Gambar 4.21 Rancangan State Diagram

Evaluasi Evaluasi aplikasi data warehouse dilakukan dengan wawancara langsung kepada user yang menggunakan aplikasi tersebut. Wawancara dilakukan dengan membuat daftar pertanyaan yang dijawab oleh user sehingga mendapat umpan balik yang baik demi pengembangan sistem aplikasi data warehouse. User yang melakukan evaluasi terhadap aplikasi ini adalah pihak eksekutif, yaitu Sales Manager, Finance, dan Business Solution Manager yang bertugas untuk menganalisa dan mengambil keputusan pada PT. Mega Solusi Teknologi. Adapun aspek-aspek yang dievaluasi seperti tampilan, kelengkapan data, keakuratan data, dan lain-lain. Berikut adalah pertanyaan-pertanyaan yang diberikan kepada user : 1.

Apakah tampilan aplikasi data warehouse secara keseluruhan dapat dimengerti dengan mudah ? Ya, tampilan aplikasi cukup mudah dimengerti karena memiliki menu-menu yang jelas dan umpan balik yang informatif untuk setiap kebutuhan informasi.

2.

Apakah data yang diberikan sudah akurat dan memenuhi kebutuhan perusahaan ? Ya, dengan adanya laporan mengenai penjualan, pembelian, serta pendapatan sudah dapat memenuhi kebutuhan informasi eksekutif perusahaan. Data yang diterima juga sudah cukup akurat, tetapi aplikasi masih butuh pengembangan untuk kebutuhan dimasa mendatang.

3.

Apakah manfaat penerapan sistem data warehouse dalam perusahaan ? Dengan adanya data warehouse, memudahkan pihak eksekutif dalam memperoleh informasi seputar pembelian dan penjualan setiap bulannya. Dengan adanya data yang akurat, dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan.

Berdasarkan hasil evaluasi yang kami lakukan pada PT. Mega Solusi Teknologi dapat disimpulkan bahwa aplikasi data warehouse yang telah dibangun sudah cukup memenuhi kebutuhan informasi pihak eksekutif dan penggunaan aplikasi dapat mudah dimengerti oleh pihak eksekutif

SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Berdasarkan hasil analisis dan perancangan data warehouse pada PT. Mega Solusi Teknologi mengenai proses penjualan dan pembelian, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1.

Data warehouse yang dibangun telah memenuhi kebutuhan informasi bagi Direktur, Sales Manager, dan bagian keuangan yang telah dianalisis sebelumnya.

2.

Dengan adanya sistem data warehouse, maka dapat membantu pihak eksekutif mengambil keputusan yang tepat dalam proses penjualan dan pembelian barang.

3.

Aplikasi data warehouse yang dibangun dapat menyajikan informasi tentang laporan penjualan dan pembelian yang mudah dimengerti (user friendly). Informasi yang disajikan berbentuk tabel, diagram, dan chart, sehingga penyajian dapat dengan mudah dimengerti oleh pihak eksekutif.

Saran Dari perancangan data warehouse yang sudah dibangun, terdapat beberapa saran yang dapat diusulkan sebagai masukan untuk pengembangan data warehouse pada PT. Mega Solusi Teknologi. Saran tersebut, yaitu : 1.

Melakukan maintenance secara berkala untuk menjaga performance pada data warehouse agar kinerja data warehouse dapat selalu optimal. Maintenance dapat dilakukan dengan cara back-up dan restore.

2.

Ruang lingkup data warehouse dapat diperluas sesuai kebutuhan pada PT. Mega Solusi Teknologi di masa mendatang.

3.

Data warehouse dapat dikembangkan lagi menjadi data mining, agar data lebih akurat dan konsisten.

REFERENSI Connolly, T., Begg C. (2005). Database System: A Practical Approach to Design, Implementation and Management. (4th Edition). New York: Addison Wesley. Connolly, T., Begg C. (2010). Database System: A Practical Approach to Design, Implementation and Management. (5th Edition). New York: Addison Wesley. Cui, Y., Widom J. (2003). The VLDB Journal — The International Journal on Ver Large DataBases. Lineage tracing for general data warehouse transformations, 12(1), 41-58. Handojo, A., Rostianingsih S. (2004). Jurnal Informatika. Pembuatan Data Warehouse Pengukuran Kinerja Proses Belajar Mengajar di Jurusan Teknik Informatika Universitas Kristen Petra, 5(2),53-58. Hoffer, Jeffrey A., Prescott, Mary B., Topi, Heikki. (2009). Modern Database Management. (9th Edition). New Jersey: Prentice Hall. Inmon, William H. (2005). Building the Data Warehouse. (4th Edition). Indianapolis: Wiley Publishing, Inc. Kimball, Ralph., Ross, Margy. (2010). The Kimbal Group Reader. (1st Edition). New York: Wiley Publishing, Inc. Mulyadi. (2001). Sistem Akuntansi. (edisi ketiga). Jakarta: SalembaEmpat. Satyanarayana, G R., Poorna C M., Srinivasu R., Reddy S R. (2010). International Jurnal on Computer Science and Engineering. Data Warehousing, Data Mining, OLAP and OLTP Technologies are Essential Elements to Support Decision-Making Process in Industries, 2(9), 2865-2873. Schneiderman, B., Plaisant, C. (2010). Designing the User Interface: Strategies for Effective Human – Computer Interaction. (5th Edition). Boston: Pearson. Simmhan, Y L., Plale B., Gannon D. (2005). A Survey of Data Provenance in e-Science, 34(3), 31-36.

ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PT. MEGA SOLUSI TEKNOLOGI

Recommend Documents