BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1. Database Perkembangan dunia teknologi akan media penyimpanan Data yang besar dan efisien dapat direalisasikan dengan Database. Menurut Conolly dan Begg (2005, p14), Database adalah sekumpulan Data yang saling terhubung secara logikal, yang dirancang dalam rangka memenuhi kebutuhan informasi dalam suatu organisasi. Menurut Satzinger et al., (2008, p398), Database adalah kumpulan Data yang disimpan dan terintegrasi serta dapat diatur dan dikontrol secara terpusat. Menurut Rainer dan Turban (2009, p412) Database adalah sekelompok file yang berhubungan secara logika yang menyimpan Data dan saling berkaitan. Berdasarkan definisi diatas, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa Database adalah kumpulan logical Data yang saling berhubungan dan disimpan untuk dapat diolah menjadi informasi yang berguna bagi organisasi. Setiap Database berisi sejumlah Database Object, antara lain yaitu : a. Field Field adalah sekumpulan kecil dari kata atau sebuah deretan angka. b. Record Record adalah kumpulan dari field yang berelasi secara logis.
10
11
c. File File adalah kumpulan dari record yang berelasi secara logis. d. Entity Entity adalah orang, tempat, benda, atau kejadian yang berkaitan dengan informasi yang disimpan. e. Attribute Attribute adalah setiap karakteristik yang menjelaskan suatu entity. f. Primary Key Primary Key adalah sebuah field yang nilainya unik yang tidak sama antara satu record dan record yang lain. Primary key digunakan sebagai tanda pengenal dari suatu field. g. Foreign Key Foreign
key
adalah
sebuah
field
yang
nilainya
berguna
untuk
menghubungkan primary key lain yang berada pada tabel yang berbeda.
2.2. Database Management System (DBMS) Database elektronik yang berupa perangkat lunak disebut dengan Database Management System (DBMS). Menurut Satzinger et al., (2008, p398), DBMS adalah sistem software yang mengelola dan memberikan akses kontrol ke Database. Menurut Rainer and Turban (2009, p111), DBMS adalah kumpulan program yang dilengkapi dengan tools untuk menambah, menghapus, mengakses, dan menganalisa Data didalam satu lokasi (Database).
12
Menurut Connoly dan Begg (2005, p16) DBMS adalah suatu sistem perangkat lunak yang memungkinkan user untuk mendefinisikan (define), membuat (create), memelihara (maintain) basis Data, dan menyediakan kendali dalam mengakses basis Data. Komponen-komponen DBMS (Connolly & Begg, 2005, p18-21), di antaranya: •
Hardware DBMS dan aplikasi membutuhkan hardware untuk berjalan.
•
Software Komponen software terdiri dari perangkat lunak DBMS itu sendiri dan program aplikasi, bersama dengna sistem operasi, meliputi perangkat lunak jaringan jika digunakan dalam jaringan.
•
Data Merupakan komponen yang paling penting dalam lingkungan DBMS.
•
Procedure Mengacu pada instruksi dan aturan yang menentukan desain dan kegunaan dari basis Data.
•
People Komponen terakhir adalah orang yang terlibat dengan sistem yang dibangun tersebut.
Berdasarkan definisi diatas, dapat diambil kesimpulan bahwa DBMS adalah kumpulan program yang memungkinkan pengguna untuk melakukan akses kontrol
13
ke Database. Contoh dari DBMS adalah: Microsoft access, Microsoft SQL, Oracle.
2.3. Business Intelligence Business Intelligence (BI) bukan merupakan sebuah produk maupun sistem. BI adalah sebuah arsitektur dan kumpulan dari operasional yang terintegrasi dan juga merupakan aplikasi pengambil keputusan untuk aplikasi dan Database untuk menyediakan akses yang mudah untuk Data bisnis untuk komunitas bisnis. Business Intelligence mengarah pada pokok Decision-Support untuk aplikasi dan Database. Moss (2005, p29) Menurut Larson (2009, p11) Business Intelligence adalah penyampaian informasi yang akurat dan berguna untuk pembuat keputusan dalam timeframe untuk mendukung keefektifan pembuat keputusan. Menurut Loshin (2012, p6) Business Intelligence adalah proses, teknologi, dan alat-alat yang dibutuhkan untuk mengubah Data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi rencana yang menDatangkan keuntungan. Business Intelligence biasanya dikaitan dengan usaha memaksimalkan kinerja suatu organisasi. Business Intelligence dimanfaatkan untuk meningkatkan kinerja melalui pemilihan strategi bisnis yang tepat dan dapat juga membantu suatu organisasi dalam menganalisis perubahan tren yang terjadi untuk menentukan strategi yang diperlukan dalam mengantisipasi perubahan tren tersebut.
14
Olszak dan Ziemba (2012, p146) menyimpulkan bahwa menggunakan Business Intelligence akan memberikan dampak kepada keberhasilan bisnis jika kebutuhan
bisnisnya
dapat
diketahui.
Singkatnya,
dalam
proyek
pengimplementasian Business Intelligence terdapat beberapa kondisi dasar yang harus terpenuhi, yaitu : •
Sistem BI harus menjadi bagian dari strategi bisnis perusahaan. Ini harus sesuai dengan kebutuhan nyata pengguna dan mendukung proses kunci dan keputusan bisnis di semua tingkat manajemen (strategis, taktis dan operasional). Untuk melakukan hal ini pengetahuan tentang peluang sistem BI dalam konteks tantangan bisnis menjadi sangat diperlukan untuk perusahaan. Sebuah pemahaman yang baik tentang proses pengambilan keputusan juga diperlukan, karena hanya maka sistem BI dapat digunakan secara efektif.
•
Mengelola implementasi sistem BI harus terpusat, tetapi semua calon pengguna harus terlibat dalam pelaksanaannya. Dengan situasi seperti itu, maka akan memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan fungsi sistem BI dengan kebutuhan individu sementara memastikan pelaksanaan yang tepat dan keberhasilan pelaksanaan.
•
Penerapan sistem BI membutuhkan pengetahuan dan keterampilan yang sesuai untuk implementasi BI. Sebuah tim proyek yang kompeten, yang terdiri dari manajer, karyawan dan IT spesialis, sangatlah penting.
•
Pelaksanaan proyek BI harus memiliki sponsor yang diposisikan dalam hirarki organisasi setinggi mungkin. Komitmen manajer, khususnya dewan,
15
dalam proses memilih dan menerapkan sistem BI diperlukan. Hal ini akan memastikan sumber daya yang memadai dan menjadi tanda yang jelas kepada karyawan bahwa manajemen menekankan karena penting untuk proyek. •
Sistem BI membutuhkan pengembangan dan adaptasi permanen terhadap tantangan baru dan harapan dari perusahaan. Konsekuensi dari sistem BI non-pembangunan adalah penyusutan dan penarikan.
•
Sangatlah penting bagi pengguna untuk dapat bisa menggunakan sistem BI. Untuk itu dapat diberikan pelatihan staf dan sistem yang user-friendly.
•
Biaya pelaksanaan BI tidak hanya harus menutupi biaya teknologi, tetapi juga memperhitungkan langkah-langkah untuk membentuk tim proyek, dukungan teknis, dukungan substantif, perubahan manajemen, pelatihan karyawan serta memelihara dan mengembangkan sistem BI di masa depan. Jika tidak terpenuhi, maka perusahaan akan mempunyai alat yang canggih tetapi tidak ada yang dapat menggunakannya.
2.3.1 Keuntungan Menggunakan Business Intelligence Menurut Loshin (2012, p2), ada beberapa keuntungan yang didapat dengan menggunakan Business Intelligence yaitu: • Peningkatan profit. Menurut konsultan keuangan dalam portofolio bank yang khas ritel, 20% dari rekening berkontribusi keuntungan setara dengan 200% dari keseluruhan laba, sedangkan lebih dari setengah rekening
menghasilkan
kerugian,
Business
Intelligence
dapat
16
membantu bisnis klien untuk mengevaluasi nilai pelanggan seumur hidup dan profitabilitas harapan jangka pendek dan menggunakan pengetahuan ini untuk membedakan antara menguntungkan dan nonprofitable pelanggan. • Penurunan biaya. Apakah itu ditingkatkan
manajemen logistik,
menurunkan biaya operasional (seperti pergudangan menurun dan pengiriman biaya) atau penurunan investasi yang dibutuhkan untuk membuat
penjualan,
BI
dapat
digunakan
untuk
membantu
mengevaluasi biaya organisasi. • Customer Relationship Management (CRM). Ini pada dasarnya aplikasi BI yang menerapkan analisis informasi pelanggan agregat untuk menyediakan respon layanan pelanggan yang lebih baik untuk menemukan cross-sell dan up-sell dan meningkatkan keseluruhan loyalitas pelanggan. • Penurunan resiko. Menerapkan metode BI untuk Data kredit dapat meningkatkan analisis resiko kredit, sedangkan mengalisis baik pemasok dan konsumen serta kehandalan dapat memberikan wawasan tentang bagaimana merampingkan supply chain.
17
Gambar 2.1 Keuntungan Business Intelligence (Vercellis, 2009, p6)
2.3.2 Arsitektur Business Intelligence Menurut Carlo Vercellis (2009, p9), Arsitektur BI terdiri dari 3 komponen penting yaitu: • Sumber Data. Pada tahap pertama, perlu untuk mengumpulkan dan mengintegrasikan Data yang disimpan dalam sumber-sumber primer dan sekunder yang heterogen sesuai dengan jenisnya. •
Data Warehouse dan Data Mart. Menggunakan alat ekstraksi, transformasi dan load yang dikenal sebagai ETL Data yang berasal dari berbagai sumber yang disimpan di dalam Database untuk mendukung analisis BI.
•
Metodologi BI. Data akhirnya diambil dan digunakan untuk membuat model matematika dan metodologi analisis dimaksudkan untuk mendukung keputusan pembuat.
18
Gambar 2.2 Business Intelligence Architecture (Vercellis, 2009, p9)
2.3.3 Jenis-jenis Business Intelligence Disebutkan (Turban, Aronson, Liang, & Sharda, 2007, p257) jenis-jenis dari Business Intelligence adalah: • Enterprise reporting Produk laporan enterprise digunakan untuk menghasilkan laporan statis yang didistribusikan secara luas dan akan digunakan oleh banyak orang. Merupakan laporan dengan format yang tepat untuk laporan operasional dan dashboard. • Cube analysis Cube digunakan untuk menyediakan kemampuan analitis OLAP multidimensional untuk manajer bisnis dalam lingkungan yang terbatas. • Ad hoc Querying and Analysis Tools relational OLAP digunakan untuk memberikan akses user untuk melakukan query pada basis Data hingga informasi transaksional.
19
• Statistical Analysis and Data Mining Tools statistic, matematis dan Data mining digunakan untuk melakukan analisis prediksi atau untuk menemukan korelasi sebab akibat. • Report Delivery and Alerting Mesin distribusi laporan digunakan secara proaktif untuk mengirimkan laporan lengkap atau peringatan kepada populasi user yang besar. Distribusi ini didasarkan pada jadwal dan event yang disimpan didalam basis Data.
2.4. Data Warehouse Menurut Inmon (2005, p495), Data Warehouse adalah koleksi Database yang terintegrasi yang dirancang untuk mendukung fungsi sistem pengambilan keputusan, di mana setiap unit Data relevan pada beberapa waktu. Data Warehouse tidak hanya berfokus pada penyimpanan Data tapi juga merupakan sistem dengan kemampuan menerima (retrieve), menganalisis Data (analyze), mengekstrak (extract), mengubah (transform), load Data, mengatur dictionary Data. Data Warehouse merupakan salah satu bagian dari Business Intelligence. Menurut Connolly & Begg (2005, p1197) Data Warehouse adalah suatu kumpulan Data yang bersifat subject-oriented, integrated, time-variant, dan nonvolatile dalam mendukung proses pengambilan keputusan. Data Warehouse bertujuan agar perusahaan dapat menggunakan arsip Datanya untuk mendapatkan keunggulan bisnis.
20
Menurut Turban (2008, p39) Data Warehouse adalah kumpulan Data yang dihasilkan untuk mendukung pengambilan keputusan, juga merupakan tempat penyimpanan Data sekarang dan Data historis yang berpotensi untuk digunakan manager pada perusahaan atau organisasi.
2.4.1 Karakteristik Data Warehouse Karakteristik Data Warehouse menurut Connolly & Begg (2005, p1151) yang mengacu kepada Inmon (2005) : 1. Subject Oriented Subject Oriented berarti bahwa Data Warehouse dibuat atau disusun berdasarkan pada subjek utama dalam lingkungan perusahaan, bukan berorientasi pada proses atau fungsi aplikasi. Subject area biasa meliputi customer (pelanggan), product (produk), transaction (transaksi).Setiap area subjek utama yang diimplementasikan secara fisik sebagai sekumpulan tabel yang saling berhubungan dalam Data Warehouse (Inmon, 2005, p34-35). 2. Integrated Karena sumber Data di dapat dari sistem aplikasi enterprise yang berbedabeda, sumber Data ini sering tidak konsisten, misalnya memiliki format yang berbeda. Sumber Data yang terintegrasi harus dibuat konsisten untuk menyajikan pandangan bersatu mengenai Data kepada pengguna (Inmon, 2005, p29-31).
21
3. Time Variant Data pada Data Warehouse hanya akurat dan valid pada waktu tertentu atau dalam interval waktu tertentu. Tetapi dalam setiap kasus, ada beberapa bentuk yang menandai waktu untuk menunjukkan saat dalam waktu di mana record akurat. Perbedaan waktu dari Data Warehouse memperlihatkan DataData yang ada dari waktu ke waktu secara keseluruhan (Inmon, 2005, p32). 4. Non Volatile Proses update tidak dilakukan secara real-time melainkan di-refresh dari sistem operasional dalam basis regular. Data baru selalu ditambahkan sebagai supplement (tambahan), pada Database, bukan sebagai replacement (penggantian). Database secara terus menerus mengambil Data baru dan menggabungkannya dengan Data sebelumnya (Inmon, 2005, p31-32).
2.4.2 Extract, Transform, Loading Data (ETL) Data Warehouse dibangun dengan mengintegrasikan kumpulan Data dari berbagai sumber, seperti Data operasional. Proses mengintegrasikan kumpulan Data disebut Extract, Transform, Loading Data (ETL) oleh Connolly & Begg (2005, p1165). •
Extraction Proses ekstraksi adalah pengambilan Data dari sumber Data internal dan eksternal yang dilanjutkan ke Database tujuan. Pada dasarnya, tujuan proses ekstraksi ini adalah menyiapkan Data untuk diproses lebih lanjut pada proses selanjutnya.
22
•
Transform Proses transformasi adalah proses pengubahan bentuk Data agar sesuai dan seragam dengan tujuan Data menjadi lebih terintegrasi satu sama lain, hingga Data dalam Database tujuan menjadi lebih konsisten. Sebagai contoh adalah proses transformasi format tanggal, dalam Database A, format tanggal adalah 11-09-07, sedangkan Database C adalah 11 September 2007, Data dari Database A dan C akan ditransformasikan sesuai dengan Database tujuan, misalnya menjadi 11Sept-07.
•
Load Setelah Data diproses di tahap ekstraksi dan transformasi, Data sudah siap untuk dimuat kedalam Database tujuan lewat proses loading, sehingga Data dapat membantu dalam proses analisis lebih lanjut kedepannya. Menurut Vishal (2010, p786) Extract, transform dan load (ETL) adalah
proses inti dari integrasi data dan biasanya berhubungan dengan data warehouse. Tools ETL mengambil data dari sumber yang dipilih, mengubahnya menjadi format baru sesuai dengan aturan bisnis, dan kemudian memuatnya ke dalam struktur data sasaran. Mengelola aturan dan proses untuk iversity peningkatan sumber data dan data volume tinggi olahan yang ETL harus ccommodate, membuat manajemen, kinerja dan biaya primer dan tantangan bagi pengguna. ETL adalah proses kunci untuk membawa semua data bersama-sama dalam lingkungan, standar homogen.
23
Fungsi ETL membentuk kembali data yang relevan dari sistem sumber menjadi informasi yang berguna untuk disimpan di data warehouse. Tanpa fungsi ini, tidak akan ada informasi strategis dalam data warehouse. Jika sumber data yang diambil dari berbagai sumber tidak membersihkan, diekstraksi dengan benar, berubah, dan terintegrasi dalam cara yang tepat, proses query yang merupakan tulang punggung dari gudang data tidak bisa terjadi Dalam tulisan ini kita tujuan pendekatan muka utama yang akan meningkatkan kecepatan extract, transform dan load data gudang dengan dukungan cache query. Karena proses query adalah tulang punggung dari data warehouse Ini akan mengurangi waktu respon dan meningkatkan kinerja data warehouse. Arsitek ETL harus memiliki peran dan tanggung jawab yaitu : •
Arsitek ETL harus menutup mata pada kebutuhan dan persyaratan organisasi. Dia harus memahami lingkungan operasional secara keseluruhan dan persyaratan kinerja strategis dari sistem yang diusulkan. Arsitek harus berinteraksi dengan staf sistem sumber operasional dan teknis, proyek database administrator (DBA) dan arsitek infrastruktur teknis untuk mengembangkan metode yang paling efisien untuk mengekstrak sumber data, mengidentifikasi set yang tepat dari indeks untuk sumber, arsitek platform pementasan database desain, menengah diperlukan untuk transformasi data yang efisien dan menghasilkan infrastruktur pemrograman untuk operasi ETL sukses.
24
•
Programmer ETL seharusnya tidak hanya melihat satu inti dari programnya. Arsitek harus melihat seluruh sistem dari program, dia harus memastikan tim teknis memahami desain database target dan penggunaannya sehingga transformasi yang mengkonversi sumber data ke dalam struktur data sasaran secara jelas didokumentasikan dan dipahami. Arsitek ETL mengawasi masing-masing dan setiap komponen dan subkomponen ETL mereka.
•
Sebuah pertimbangan utama bagi arsitek ETL adalah untuk mengenali perbedaan yang signifikan bahwa metode desain dan implementasi untuk sistem intelijen bisnis memiliki dari sebuah proses transaksi online (OLTP) pendekatan sistem.
•
Peran arsitek ETL juga meluas dengan konsultan bagi upaya pemrograman. Arsitek bekerja sama dengan programmer untuk menjawab pertanyaan dan memainkan peran penting dalam penyelesaian
masalah.
Tergantung
pada
ukuran
dari
upaya
pemrograman dan organisasi proyek, arsitek ETL juga dapat mengawasi perkembangan spesifikasi pemrograman. Dalam kasus apapun, arsitek ETL memainkan peran penting sebagai reviewer dan pemberi persetujuan selama proses megnkaji ulang. •
Peran terakhir untuk arsitek ETL harus memastikan bahwa berbagai software yang diperlukan untuk melakukan berbagai jenis pengolahan data yang benar dipilih.
25
Query cache akan menyimpan catatan permintaan baru dieksekusi. Tujuan utama dari query cache adalah untuk mengurangi waktu respon query. Ini akan meningkatkan kemampuan otak data gudang sehingga sistem yang akan mengingat karya terbaru telah dilakukan. Memori ini akan digunakan sesudahnya untuk menjawab hasil dari pertanyaan yang telah sebelumnya dilakukan oleh pengguna. Cache akan mempertahankan dua keadaan yang valid dan tidak valid. Ketika permintaan apapun yang diajukan oleh pengguna, memori cache pertama kali diperiksa untuk memeriksa apakah permintaan yang diminta sudah menyimpan dalam cache. Jika query disimpan, kemudian memeriksa keadaan tersebut valid atau tidak valid. Jika negara valid, maka data dapat diakses dan jika negara tidak valid maka data tidak dapat diakses. tetapi Jika pengguna mengirim query insert, update, delete dan drop kemudian data akan mengubah dalam database dan keadaan permintaan terkait akan valid. sekarang keadaan data yang tidak valid dan permintaan tidak dapat diakses oleh pengguna. Hal ini dapat menghemat waktu penting dan meningkatkan kinerja data warehouse dengan tidak mengevaluasi ulang query yang sudah disimpan dalam cache.
26
2.4.3 Online Transaction Processing (OLTP) Perusahaan menyimpan semua hal yang terjadi dalam kegiatan transaksi harian mereka dalam OLTP. Menurut Larson (2009, p27) Online Transaction Processing (OLTP) System mencatat interkasi bisnis yang terjadi dan mendukung kegiatan operasional sehari-hari sebuah organisasi. Menurut Hill (2009, p32) extract, transform, and load mengekstraksi Data dari satu atau lebih sistem OLTP, menjalankan beberapa kebutuhan Data cleansing untuk mengubah Data menjadi format yang konsisten, dan memasukkan Data yang sesuai format dengan memasukkannya ke dalam Data Mart dengan menggunakan Extraction, Tramsform, Load (ETL). Sistem OLTP dirancang untuk memungkinkan banyak user untuk mengakses Data pada waktu bersamaan serta melakukan proses yang mereka perlukan. Seluruh penjumlahan yang disimpan dari transaksi-transaksi harian perusahaan adalah history dari perusahaan tersebut.
2.4.4 Online Analytical Processing (OLAP) Menurut Larson (2009, p44) Online Analyrical Processing (OLAP) System memungkinkan pengguna untuk mengambil informasi dengan cepat dan mudah dari Data, biasanya dalam Data Mart, untuk analisis. Sistem OLAP menyajikan Data menggunakan measures, dimensions, hierarchies, and cubes sebagai fokus utama.
27
Cube adalah struktur yang berisi nilai untuk satu atau lebih pengukuran untuk setiap kombinasi unik dari anggota dalam semua dimensi. Semua adalah detail, atau leaf-level, nilai. Cube juga mengandung nilai-nilai agregat yang dibentuk oleh hirarki dimensi atau ketika satu atau lebih dari dimensi yang tersisa keluar dari hirarki.
Gambar 2.3 Contoh Total Sales Cube (Larson 2009, p34) Agregat adalah nilai yang dibentuk dengan menggabungkan nilai-nilai dari dimensi tertentu atau seperangkat dimensi untuk menciptakan nilai tunggal. Hal ini sering dilakukan dengan menambahkan nilai-nilai bersamaan dengan menggunakan agregat jumlah, namun perhitungan agregasi lain juga dapat digunakan. OLAP biasanya memakai salah satu dari tiga arsitektur untuk menyimpan Cube Data. Arsitektur tersebut adalah Relational OLAP, Multidimensional OLAP, dan Hybrid OLAP.
28
Gambar 2.4 Arsitektur OLAP (Larson 2009, p50) 2.4.4.1 Relational OLAP Relational OLAP (ROLAP) menyimpan struktur kubus dalam Database multidimensi. Pengukuran leaf-level yang terdapat dalam Data Mart relasional berfungsi sebagai sumber kubus. Agregat yang belum diproses juga disimpan dalam tabel Database relasional. Ketika pengambil keputusan meminta nilai ukuran untuk satu set dari anggota dimensi, sistem ROLAP pertama mengecek untuk menentukan apakah anggota dimensi menentukan agregat atau nilai leaf-level. Jika suatu agregat ditentukan, nilai tersebut dipilih dari tabel relasional. Jika nilai leaf-level yang ditentukan, nilai tersebut dipilih dari Data Mart.
29
Keuntungan
arsitektur
ROLAP
yaitu
mempunyai
ketergantungan pada tabel relasional, dapat menyimpan sejumlah besar Data dari arsitektur OLAP lainnya. Juga, karena arsitektur ROLAP mengambil nilai leaf-level langsung dari Data Mart, nilai leaf-level yang dikembalikan oleh sistem ROLAP selalu up-to-date sebagai Data Mart sendiri. Dengan kata lain, sistem ROLAP tidak menambahkan latensi ke Data leaf-level. Kerugian dari sistem ROLAP adalah pengambilan nilai-nilai agregat dan leaf-level lebih lambat dibandingkan dengan arsitektur OLAP lainnya.
2.4.4.2 Multidimensional OLAP Multidimensional OLAP (MOLAP) menyimpan struktur kubus dalam Database multidimensi. Baik nilai-nilai agregat yang belum diproses dan salinan dari nilai leaf-level ditempatkan dalam Database multidimensi. Karena itu, semua Data yang diminta diberikan dari Database multidimensi, membuat MOLAP sistem menjadi sangat responsif. Waktu tambahan diperlukan ketika loading sistem MOLAP karena semua Data leaf-level akan disalin ke Database multidimensi. Karena hal tersebut, ketika Data leaf-level yang dikembalikan oleh sistem MOLAP tidak sesuai dengan Data leaf-level dalam Data Mart sendiri. Sistem MOLAP tidak menambahkan latensi ke Data leaflevel. Arsitektur MOLAP juga membutuhkan tempat penyimpanan
30
lebih banyak untuk menyimpan salinan dari nilai leaf-level dalam Database multidimensi. Namun, karena MOLAP sangat efisien dalam menyimpan nilai-nilai, ruang tambahan yang dibutuhkan biasanya tidak signifikan.
2.4.4.3 Hybrid OLAP Hybrid OLAP (HOLAP) menggabungkan storage ROLAP dan MOLAP. HOLAP mencoba untuk mengambil kelebihan dari setiap arsitektur lain sambil meminimalkan kekurangan mereka. HOLAP menyimpan struktur Cube dan agregat yang belum diproses dalam Database multidimensi sehingga menyediakan pengambilan cepat agregat yang ada dalam struktur MOLAP. HOLAP menyimpan Data leaf-level dalam Data Mart relasional yang berfungsi sebagai sumber Cube. Hal tersebut menyebabkan waktu pengambilan lebih lama ketika mengakses nilai leaf-level. Namun, HOLAP tidak perlu waktu untuk menyalin Data leaf-level dari Data Mart. Segera setelah Data diperbarui dalam Data Mart, Data tersedia untuk pengambil keputusan. Oleh karena itu, HOLAP tidak menambahkan latensi ke Data leaf-level. Pada intinya, HOLAP mengorbankan kecepatan pengambilan Data pada leaf-level untuk mencegah menambahkan latensi ke Data leaf-level dan untuk mempercepat beban Data.
31
2.4.5 OLTP VS OLAP Tabel 2.1 OLTP VS OLAP OLTP
OLAP
Sumber
Data operasional; OLTP adalah Konsolidasi
Data
tempat penyimpanan Data asli.
berasal
dari
Data,
Data
beragam
OLAP
Database
OLTP.
Tujuan
Untuk
mengontrol
dan Membantu perencanaan, pemecahan
Data
menjalankan tugas-tugas bisnis masalah, dan mendukung keputusan. yang mendasar.
Tipe Data
Menampilkan proses bisnis yang Pandangan sedang berjalann.
Insert
multi-dimensi
dari
berbagai aktifitas bisnis.
dan Cepat dan mudah dilakukan oleh Setumpuk pekerjaan yang dikerjakan
Update
pengguna akhir.
secara periodik untuk meng-update Data.
Query
Kecepatan
Query relatif standar dan
Seringkali query kompleks yang
sederhana
melibatkan agregasi.
Sangat cepat
Bergantung pada jumlah Data yang terlibat; Kecepatan bisa ditingkatkan
Proses
dengan membuat indeks. Tempat
Bisa menjadi sangat kecil jika
Lebih besar karena adanya agregasi
yang
Data historik diarsip.
dan Data historik; membutuhkan
Dibutuhkan
lebih banyak indeks daripada OLTP.
32
Database
Dinormalisasi dengan tabel yang
Didenormalisasi dengan tabel yang
Design
banyak.
lebih sedikit.
Backup dan Data operasional sangat penting Beberapa Recovery
untuk
menjalankan
bisnis, mempertimbangkan
kehilangan Data kemungkinan Data akan
memerlukan
lingkungan
OLTP
hanya
sebagai
dapat reload metode
kerugian pemulihan.
keuangan yang signifikan dan tanggung jawab hokum Larson (2009, p62)
2.4.6 Data Mart Menurut Larson (2009, p27) Data Mart adalah bagian utama dari Data historik dalam tempat penyimpanan elektronik.yang tidak ikut serta dalam kegiatan operasional harian organisasi. Sebaliknya, Data ini digunakan untuk membuat BI. Data dalam Data Mart biasanya berlaku untuk area spesifik dari sebuah organisasi. Data yang digunakan untuk BI bisa dibagi menjadi 4 kategori yaitu : •
Measure Pengukuran adalah sebuah kuantitas numeric yang mengungkapkan aspek dari kinerja organisasi. Informasi yang ditampilkan dari kuantitas ini digunakan untuk mendukung atau mengevaluasi
33
pengambilan keputusan dan kinerja organisasi. Mengukur juga bisa disebut fakta. •
Dimensions Sebuah dimensi memungkinkan kita untuk menerapkan kategorisasi untuk ukuran agregat. Kategorisasi ini memungkinkan kita melihat unsur angka yang menciptakan ukuran agregat.
•
Attributes Atribut dapat digunakan untuk menggambarkan anggota dimensi. Atribut mungkin berisi informasi tentang anggota dimensi yang penggunanya cenderung ingin menjadi bagian dari output intelijen BI mereka. Atribut juga digunakan untuk menyimpan informasi yang dapat digunakan untuk membatasi atau menyaring catatan yang dipilih dari Data Mart selama analisis Data.
•
Hierarchies Hierarki adalah struktur yang terdiri dari dua atau lebih tingkat dimensi yang terkait. Dimensi yang terdapat pada tingkat atas hirarki sepenuhnya mengandung satu atau lebih dimensi dari tingkat yang lebih rendah sebuah hirarki.
34
2.4.7 Data Warehouse VS Data Mart Tabel 2.2 Data Warehouse VS Data Mart Data Warehouse Memegang beberapa bidang studi
Data Mart Hanya memegang satu bidang studi
Mempunyai informasi yang sangat Dapat memiliki Data yang lebih rinci
ringkas meskipun memikili banyak perincian
Bekerja
untuk
semua sumber Data
mengintegrasikan Berkonsentrasi
pada
mengintegrasikan informasi dari area subyek tertentu atau seperangkat sumber sistem
Tidak selalu menggunakan model Dibangun dengan fokus pada model dimensi tetapi mendukung model dimensi yang menggunakan skema dimensi.
bintang.
Larson (2009, p32)
2.4.8 Star Schema Menurut Larson (2009, p34) Star Schema adalah sebuah Database relasional yang digunakan untuk menyimpan ukuran dan dimensi dalam Data Mart. Ukuran disimpan dalam tabel fakta dan dimensi disimpan dalam tabel dimensi.
35
Gambar 2.5 Contoh Star Schema (Larson 2009, p36) Menurut Muheet Ahmed Butt, Quadri S.M.K., dan Majid Zaman (2012, p19) keuntungan utama dari star schema adalah sebagai berikut : • Menyediakan pemetaan secara langsung dan intuitif antara entitas bisnis yang sedang dianalisis oleh pengguna akhir dan desain skema. • Memberikan kinerja yang dioptimalkan untuk star query khusus. • Secara luas didukung oleh sejumlah besar alat business intelligence, yang dapat mengantisipasi atau bahkan mengharuskan skema data warehouse berisi tabel dimensi.
36
2.5. Data Mining Menurut Loshin (2012, p205) Data Mining, seperti pada jaman dulu, menggunakan alat semacam penyaringan untuk mengumpulkan kotoran dan debu yang mengalir di sungai untuk mencari serbuk-serbuk emas yang berharga. Dimana untuk arti sekarang, dapat diterjemahkan sebagai seorang Data Analyst “menyaring” Data yang berukuran beberapa terabytes untuk mencari “bongkahan” pengetahuan. Pada Business Intelligence, Data Mining digunakan untuk mencari informasi yang dibutuhkan untuk membuat sebuah “intelligence” baru dari kumpulan Data yang telah di “mining” tersebut. Menurut Ballard (2009, p190) Data Mining menggunakan algoritma matematika yang kompleks untuk menyaring Data detail untuk mengidentifikasi pola-pola, korelasi, dan pengelompokan Data. Algoritma Data Mining sendiri ada 9 jenis, yaitu : •
Decision Tree
•
Linear Regression
•
Naïve Bayes
•
Clustering
•
Association Rules
•
Sequence Clustering
•
Time Series
•
Neural Network
•
Logistic Regression Algorithm
37
2.5.1 Data Mining Algorithm Clustering Menurut Larson (2009, p487) algoritma Clustering membangun kelompok entitas karena proses training set Data. Setelah kelompok diciptakan, algoritma menganalisis susunan tiap kelompok. Hal ini terlihat pada nilai-nilai setiap atribut untuk entitas di setiap kelompok. Algoritma Clustering di Business Intelligence Development Studio mempunyai diagram yang mirip dengan Gambar 2.6, Dengan memasukkan nilai atribut yang diinginkan, maka dapat memiliki kode warna kelompok sesuai dengan konsentrasi nilai yang diinginkan.
Gambar 2.6 Clustering (Larson 2009, p487) Sebagai contoh, saat mencoba untuk menentukan karakteristik yang membedakan dari pelanggan yang cenderung untuk pergi ke kompetisi dalam dua bulan ke depan. Maka diciptakan pengelompokan pelanggan dari Data training. Selanjutnya, Business Intelligence Development Studio akan menunjukkan konsentrasi pelanggan dari set Data pelatihan yang tidak pergi dalam waktu dua bulan. Semakin gelap kelompok, semakin banyak pelanggan yang pergi didalamnya. Akhirnya, kelompok dapat diperiksa mana atribut yang paling membedakan dengan kelompok lain.
38
2.5.2 Data Mining Algorithm Time Series Menurut Larson (2009, p491) Time Series digunakan untuk menganalisis dan memprediksi waktu-data dependen. Algoritma ini sebenarnya merupakan kombinasi dari dua algoritma dalam satu: algoritma ARTxp dikembangkan oleh Microsoft dan industri-standar algoritma ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average), yang dikembangkan oleh Box dan Jenkins. Jika data time series mengandung kesalahan, maka langkah pertama adalah melakukan smoothing. Smoothing selalu melibatkan beberapa bentuk rata-rata data lokal sedemikian rupa sehingga komponen nonsistematik dari pengamatan individu membatalkan satu sama lain. Teknik yang paling umum bergerak smoothing rata-rata yang menggantikan setiap elemen seri baik oleh rata-rata sederhana atau tertimbang dari n elemen sekitarnya, di mana n adalah lebar "jendela" smoothing (Box & Jenkins) Median dapat digunakan sebagai pengganti sarana. Keuntungan utama dari median dibandingkan dengan rata-rata bergerak smoothing adalah bahwa hasilnya kurang bias oleh outlier (dalam jendela smoothing). Dengan demikian, jika ada outlier dalam data (misalnya, karena kesalahan pengukuran), smoothing median biasanya menghasilkan halus atau setidaknya lebih "handal" kurva dari rata-rata bergerak berdasarkan lebar jendela yang sama. Kerugian utama dari pemulusan median adalah bahwa tanpa adanya outlier jelas mungkin menghasilkan kurva yang lebih "bergerigi" daripada bergerak rata-rata dan tidak memungkinkan untuk pembobotan.
39
Formula simple untuk smoothing adalah St =
*Xt + (1- )*St-1. Bila
diterapkan secara rekursif untuk setiap pengamatan berturut-turut di dalam suatu rangkaian, setiap nilai baru yang dirapikan (perkiraan) dihitung sebagai rata-rata tertimbang dari pengamatan saat ini dan pengamatan merapikan sebelumnya, pengamatan merapikan sebelumnya dihitung pada gilirannya dari nilai diamati sebelumnya dan merapikan tersebut nilai sebelum pengamatan sebelumnya, dan sebagainya. Dengan demikian, pada dasarnya, setiap nilai merapikan adalah rata-rata tertimbang dari pengamatan sebelumnya, di mana bobot menurun secara eksponensial tergantung pada nilai parameter (alpha). Jika sama dengan 1 (satu) maka pengamatan sebelumnya diabaikan seluruhnya, jika sama dengan 0 (nol), maka pengamatan saat ini diabaikan seluruhnya, dan nilai merapikan seluruhnya terdiri dari nilai merapikan sebelumnya (yang pada gilirannya dihitung dari pengamatan merapikan sebelum, dan seterusnya, sehingga semua nilai merapikan akan sama dengan nilai merapikan awal S0). Nilai-nilai di antara akan menghasilkan hasil antara. Formula untuk forecast adalah Forecastt = St + It-p atau Forecastt = St*Itp. Dalam
rumus ini, St singkatan untuk (simple) eksponensial yang merapikan
serangkaian nilai pada waktu t, dan It-p singkatan faktor merapikan musiman pada saat t dikurangi p (panjang musim). Dengan demikian, dibandingkan dengan
merapikan
secara
eksponensial
sederhana,
perkiraan
"disempurnakan" dengan menambahkan atau mengalikan nilai sederhana dengan komponen musiman yang sudah diprediksi. Komponen musiman
40
berasal dari St tersebut yang sudah dirapikan secara eksponensial sederhana seperti It = It-p +
*(1-
)*et atau It = It-p +
*(1- )*et/St yang diprediksi
komponen musiman pada waktu t dihitung sebagai komponen musiman masing-masing dalam siklus musiman terakhir ditambah sebagian dari kesalahan (et, yang diamati dikurangi nilai perkiraan pada waktu t). Mengingat rumus di atas, jelaslah bahwa parameter dapat mengasumsikan nilai antara 0 dan 1. Jika itu adalah nol, maka komponen musiman untuk titik tertentu dalam waktu diprediksi identik dengan komponen musiman diperkirakan
untuk
waktu
masing-masing
selama
siklus
musiman
sebelumnya, yang pada gilirannya diperkirakan menjadi identik dengan yang dari siklus sebelumnya, dan sebagainya. Dengan demikian, jika nol adalah, komponen musiman konstan berubah digunakan untuk menghasilkan satu langkah ke depan prakiraan. Jika parameter adalah sama dengan 1, maka komponen musiman dimodifikasi "maksimal" pada setiap langkah oleh kesalahan perkiraan masing-masing (kali (1 -), yang kita akan mengabaikan untuk tujuan pengenalan singkat ini). Dalam kebanyakan kasus, ketika musiman hadir dalam time series, parameter yang optimal akan jatuh di suatu tempat antara 0 (nol) dan 1 (satu). Algoritma dimulai dengan waktu-data terkait dalam data pengujian yang ditetapkan. Pada Gambar 2.7, ini adalah data penjualan untuk setiap bulan. Untuk menyederhanakan hal-hal, kita hanya melihat data untuk dua produk dalam contoh kita.
41
Data penjualan diputar untuk membuat tabel di bagian bawah Gambar 2.7. Data untuk kasus 1 adalah pada bulan Maret 2008. Jumlah penjualan di (t0) kolom untuk kasus ini berasal dari tahun 2008 penjualan bulan Maret angka. Jumlah penjualan di (t-1), atau waktu minus satu bulan, kolom berasal dari Februari 2008, dan jumlah penjualan di (t-2) kolom berasal dari Januari 2008. Kasus 2 menggeser bulan ke depan satu, sehingga (t0) menjadi April, (t-1) menjadi Maret, dan (t-2) menjadi Februari.
Gambar 2.7 Time Series (Larson 2009, p492) Algoritma kemudian menggunakan Data dalam tabel pivot untuk datang dengan formula matematika yang menggunakan angka-angka dari (t-
42
1) dan (t-2) kolom untuk menghitung jumlah di kolom (t0) untuk setiap produk. Bahkan, ia menggunakan baik ARTxp dan algoritma ARIMA untuk melakukan perhitungan ini dan muncul dengan hasil dicampur. Dengan menggunakan rumus, kita dapat memprediksi nilai penjualan untuk produk masa depan. Metodologi ARIMA yang dipakai adalah estimation dan forecasting. parameter yang diperkirakan (menggunakan prosedur fungsi minimalisasi), sehingga jumlah residual kuadrat diminimalkan. Estimasi parameter yang digunakan dalam tahap terakhir (Forecasting) untuk menghitung nilai-nilai baru dari serankaian (di luar yang termasuk dalam set input data) dan interval yang dipecaya untuk memprediksi nilai-nilai. Proses estimasi dilakukan saat merubah (membedakan) data, sebelum perkiraan dihasilkan, rangkaian perlu diintegrasikan (integrasi adalah kebalikan dari membedakan) sehingga perkiraan dinyatakan dalam nilai-nilai yang kompatibel dengan input data.
2.6. Business Performance Management Berdasarkan jurnal Franco-Santos, Monica (2007, p7) Business Performance Management (BPM) adalah sebuah sistem pengukuran kinerja strategis yang memberikan informasi untuk memungkinkan perusahaan dalam mengidentifikasi strategi menawarkan potensi tertinggi untuk mencapai tujuan organisasi, dan menyelaraskan proses manajemen, seperti penetapan target, pengambilan keputusan, dan evaluasi kinerja, dengan pencapaian tujuan strategis yang dipilih.
43
Menurut Ballard (2009, p13) BPM adalah proses yang memungkinkan pengguna untuk memenuhi pengukuran kinerja bisnis dan tujuan. Hal ini memungkinkan pengguna untuk secara proaktif memonitor dan mengelola proses bisnis, dan mengambil tindakan yang tepat yang menghasilkan tercapainya tujuan organisasi.
Gambar 2.8 BPM Framework (Ballard 2009, p6)
2.6.1 Keuntungan BPM Keuntungan dari Business Performance Management menurut Ballard (2009, p16) adalah sebagai berikut : •
Organisasi tidak lagi terpecah karena tindakan independen dari unit bisnis. Sekarang organisasi lebih selaras dan bekerja menuju tujuan bisnis yang sama.
•
Sumber daya diarahkan kepada tindakan yang konsisten dengan cara memenuhi tujuan bisnis. Hal ini memungkinkan perencanaan sumber daya ditingkatkan dan diprioritaskan.
44
•
Hasil dalam pandangan gabungan keadaan bisnis saat ini, dengan menggabungkan proses informasi, status aktivitas operasional dan TI status. Hal ini menempatkan keadaan bisnis saat ini didalam konteks, memungkinkan menghindari masalah proaktif.
•
Memungkinkan meningkatkan dan mengautomatisasi proses dan alokasi sumber daya. Menyediakan kolaborasi terhadap seluruh tim perusahaan dan proses untuk mempercepat perbaikan kinerja bisnis.
2.6.2 Key Performance Indicator Menurut Ballard (2009, p32) Key Performance Indicator (KPI) adalah pengukuran atau metrik dari kinerja bisnis membantu mengarahkan keputusan bisnis. Metrik menunjukkan seberapa baik bisnis yang dilakukan relatif terhadap strategi yang ditetapkan dan rencana operasi. Sebuah metrik dapat menjadi sesuatu yang sederhana seperti berapa banyak bagian yang baru saja menyelesaikan pekerjaannya, atau mungkin pengukuran yang lebih kompleks yang melacak profitabilitas berdasarkan produk, jenis produk, lokasi, dan musim. Sebagian besar perusahaan memiliki sejumlah besar metrik, dan dalam setiap proyek BPM salah satu tugas utama adalah untuk menentukan metrik yang paling penting dan batasan yang dapat membantu manajemen menentukan bagaimana usaha dijalankan. Metric yang seperti ini dinamakan sebagai KPI.
45
Untuk kesuksesan proyek BPM, manajer bisnis harus mengidentifikasi KPI yang tepat untuk bagian dari bisnis yang mereka kelola. Beberapa contoh KPI adalah : •
Pertumbuhan fee based income
•
Pertumbuhan jumlah pelanggan
•
Utilisasi mesin produksi
•
Jumlah dokter yang masuk kategori “active users”
2.6.3 Dashboard Menurut Caroteno (2007, p2) berasumsi bahwa dashboard : Seorang pengguna harus dapat melihat dashboard dan dengan cepat membuat pengamatan tanpa scrolling, drilling, atau mengklik dari layar awal. Interaksi pengguna minimal dapat diikutsertakan untuk meningkatkan pemahaman dan memperjelas pengamatan, namun interaksi terlalu banyak mengalahkan tujuan dashboard dan menjangkau seluruh wilayah analisis. Dan itu dashboard juga: •
Menyediakan cara untuk memantau dan melacak kinerja
•
Harus mampu menyampaikan apa yang terjadi secara cepat
•
Biasanya mengandung indikator kinerja utama dan menggunakan beberapa jenis visualisasi Data. Menurut Ballard (2009, p190) Dashboard adalah sebuah tampilan
informasi bisnis yang menampilkan BI dengan grafik ikon yang mudah dipahami.
46
Gambar 2.9 Contoh Dashboard (Ballard 2009, p175)
2.7. Decision Support System Menurut Vercellis (2009, p36) Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem computer yang interaktif membantu pengambil keputusan untuk menggabungkan Data dan model untuk memecahkan masalah semi-terstruktur dan tidak terstruktur.
47
Gambar 2.10 Struktur dari Decision Support System (Vercellis 2009, p36) 2.8. Stage and Step Business Intelligence Menggunakan konsep Development Steps menurut Moss (2005, p17) BI project disusun berdassarkan 6 tahap umum untuk setiap enginering project. Business Intelligence Roadmap adalah panduan project lifecycle untuk mengembangkan aplikasi BI pendukung keputusan menggunakan Data yang terstruktur.
Gambar 2.11 Business Intelligence Roadmap (Moss 2005, p41)
48
2.8.1 Business Justification Karena pembuatan sebuah Business Intelligence memakan sumber daya yang relatif besar, maupun dari segi materi dan waktu, sebuah perusahaan dapat memikirkan inisiatif antara kebutuhan dari strategi BI dengan perataan bisnis untuk memperlihatkan antara biaya yang dikeluarkan untuk pembuatan strategi BI dengan keuntungan yang diperoleh perusahaan setelah menggunakan BI tersebut. Perataan untuk inisiatif Business Intelligence Decision Support harus berdasarkan dengan bisnis yang berjalan, bukan teknologi yang berjalan. Sangat tidak dianjurkan untuk membuat sebuah aplikasi BI yang membutuhkan biaya yang sangat besar hanya untuk berfokus pada teknologi saja. Jadi, setiap aplikasi BI harus dapat mengurangi “Business Pain” (masalah yang berpengaruh pada keuntungan dan efisiensi perusahaan).
2.8.1.1 Four Business Justification Component 2.8.1.1.1
Business Driver Mengidentifikasi Business Driver, Strategic Business Goals, dan objektif dari aplikasi BI. Dan juga memastikan bahwa objektif dari aplikasi BI mendukung tujuan dari sebuah perusahaan.
2.8.1.1.2
Business Analysis Issue Mendefinisikan masalah-masalah analisis bisnis dan informasi yang diperlukan untuk membantu mencapai
49
tujuan
dari
perusahaan
dengan
cara
mengadakan
persyaratan level tinggi untuk bisnis perusahaan. 2.8.1.1.3
Cost Benefit Analysis Memperkirakan biaya untuk membangun dan menjaga sebuah aplikasi BI berikut dengan sistem pengambilan keputusan. Memastikan ROI (Return on Investment) atau “balik modal” dengan cara menetapkan monetary value pada manfaat nyata dan juga menyorot hasil dan kentungan yang diperoleh oleh perusahaan.
2.8.1.1.4
Risk Assessment Menilai resiko dalam hal teknologi, kompleksitas, integrasi, perusahaan, projek tim, dan investasi finansial.
2.8.1.2 Business Case Assessment Activities 2.8.1.2.1
Determining the Business Need Harus ada informasi bisnis yang jelas yang tidak hanya cukup dengan metode pengambilan keputusan yang simpel.
2.8.1.2.2
Assess the Current Decision-Support System Solutions Mengecek solusi dari sistem pengambilan keputusan yang lama dan mencari kekurangan yang ada.
50
2.8.1.2.3
Assess the Operational Sources and Procedures Pada saat kita memeriksa dan menganalisa kekurangan dari sistem pengambilan keputusan yang lama, perhatikan juga sumber Data operasional dan prosedur yang berjalan di perusahaan.
2.8.1.2.4
Assess the Competitors’ BI Decision-support Initiatives Menjadi
yang
terdepan
dari
kalangan
kompetitor
merupakan sebuah hal yang sangat penting dalam berbisnis. Agar dapat menjadi yang terdepan, kita harus mengetahui apa yang para competitor kita lakukan. Sangatlah penting untuk mengetahui kunci kesuksesan dan kegagalan dari perusahaan kompetitor dengan cara mengetahui inisatif BI yang mereka gunakan pada perusahaan mereka. 2.8.1.2.5
Determine the BI Application Objectives Jika kita sudah mengetahui masalah bisnis yang berjalan serta kelemahan dan kekurangan dari lingkungan BI yang ada, kita dapat memperjelas objektif dari aplikasi BI yang akan kita bangun.
2.8.1.2.6
Propose a BI Solution Penggunaan objektif aplikasi BI dan hasil analisis dari lingkungan BI yang berjalan, termasuk sistem pengambil keputusan, kita sekarang dapat mengajukan solusi BI.
51
2.8.1.2.7
Perform a Cost-Benefit Analysis Memastikan biaya yang diperlukan untuk membangun sebuah aplikasi BI berikut dengan sistem pengambilan keputusannya. Termasuk juga dengan biaya hardware, software,
alat-alat
yang
diperlukan
serta
biaya
maintenance. 2.8.1.2.8
Perform a Risk Assessment Membuat daftar-daftar tentang seluruh resiko yang munkin terjadi dalam pembuatan aplikasi BI tersebut. Dan membuat Risk Assessment Matrix. Jika tidak mempunyai cukup informasi untuk membuat Risk Assessment Matrix, kita dapat membuat dengan 6 kategori resiko basis, yaitu : teknologi, kompleksitas, integrasi, organisasi, tim projek, dan investasi financial.
2.8.1.2.9
Write the Assessment Report Mendeskripsikan
kebutuhan
perusahaan
dengan
menggunakan business need, baik itu masalah maupun kesempatan, dan menyarankan tentang 1 atau lebih solusi pengambilan keputusan.
52
Ga mbar 2.12 Business Case Assessment Activities (Moss 2005, p76)
2.8.2 Business Planning 2.8.2.1 Enterprise Infrastructure Evaluation Beberapa hal yang harus diperhatikan : • Hardware Pada platform apa BI ini akan dijalankan ?
53
Hardware apa yang kita perlukan? Jika ada, berapa biaya yang dibutuhkan ? Akankah
hardware
baru
yang
dipasang
tersebut
terintegrasi dengan platform yang kita pakai ? Apakah kita membutuhkan staff baru untuk maintenance hardware baru tersebut ? Bagaimana
hardware
baru
tersebut
dapat
mengakomodasikan kebutuhan yang selalu meningkat dan jumlah Data yang naik secara konsisten ? • Network Apa tipe LAN (Local Area Network) yang akan kita gunakan ? Apa tipe WAN (Wide Area Network) yang akan kita gunakan ? Apakah bandwidth dari WAN tersebut cukup untuk mengimbangi kebutuhan perusahaan ? • Middleware Apa tipe dari Middleware yang sekarang sedang digunakan ? Apakah kita mempunyai Middleware yang diperlukan dalam menerima dan memproses Data dari platform yang bermacam-macam dan memindahkannya ke linkungan pengambil keputusan ?
54
Apakah kita membutuhkan Middleware ? Jika ya, berapa biaya yang diperlukan ?’ Dari Hardware, Software, dan Middleware, yang mana yang paling penting diantaranya ? Haruskah kita membelinya ? Atau cukup dengan menyewa saja ? • Database Management System DBMS apa yang telah kita miliki ? Apakah kita perlu untuk membeli DBMS baru ? Jika ya, berapa biaya yang diperlukan untuk sebuah DBMS baru ? Apakah DBMS baru tersebut akan kompatibel dengan sistem kita? Apakah kita perlu untuk memperkerjakan Database Administrator baru ? Jika ya, berapa biaya yang diperlukan? • Tools and Standards Bagaimana para Business Analyst sekarang menganalisa Data perusahaan ? Apakah Reporting and Query Tools yang mereka gunakan? Apa
peralatan
dan
perlengkapan
tambahan
yang
diperlukan? Apakah kita mengetahui masalah besar pada infrastruktur di dalam perusahaan?
55
2.8.2.2 Project Planning Beberapa hal yang harus diperhatikan : • Business Involvement Apakah kita mempunya sponsor bisnis yang kuat ? Apakah kita mempunyai pemegang saham yang kuat dan bisa berkomunikasi dengan baik ? • Project Scope and Deliverable Apakah kita menerima permintaan formal akan projek BI ? Seberapa detail persyaratannya ? • Cost-Benefit Analysis Apakah kita sudah melakukan Cost-Benefit Analysis ? Kapankah sampai kita menuju ROI ? • Infrastructure Apakah
kita
telah
membahas
tentang
komponen
infrastruktur yang bersifat teknikal maupun yang tidak ? Apakah ada keganjilan dalam komponen tersebut ? • Staffing and Skills Sudahkah kita mengidentifikasi anggota kelompok ? Apakah semua member memiliki kemampuan yang diinginkan ?
56
2.8.3 Business Analysis 2.8.3.1 Project Requirement Definition Pada bagian ini, akan
dibahas beberapa hal tentang cara untuk
menentukan persyaratan, perbedaaan antara bisnis pada umumnya dengan syarat yang berhubungan dengan projek. Selain itu, akan dibahas juga bagaimana membuat report penuh secara lengkap pada bisnis. 2.8.3.2 Data Analysis
Gambar 2.13 Perbandingan Teknik Data Analysis (Moss 2005, p178) 2.8.3.2.1
Top-Down Logical Data Modeling Merupakan teknik yang paling efektif dalam pencarian dan pendokumentasian setiap dokumen dan model perusahaan yang terintegrasi, atau disebut juga Logical Data Modeling. Karena kemampuannya yang independen, sebuah logical Data model ini lebih mengarah ke bisnis, bukan ke arah
57
Database atau aplikasi. Jadi, sebuah Data yang unik, yang hanya ada di dunia bisnis nyata, juga ada di dalam logical Data model meskipun secara fisik Data tersebut disimpan di dalam tempat penyimpanan yang berbeda.
Gambar 2.14 Proses yang independen dari Logical Data Model (Moss 2005, p180) 2.8.3.2.2
Bottom-Up Source Data Analysis Sebuah analis Data tidak bisa berhenti pada tahap topdown logical model saja karena sumber Data-nya sering tidak mengikuti aturan bisnis atau polisi yang berlaku yang diambil pada saat pembuatan model. Jika Bottom-Up Analysis ini tidak dilakukan, masalah akan Data dan pelanggaran aturan bisnis tidak akan terdeteksi sampai pada tahap ETL (Extract, Transform, Load)
58
dilakukan. Beberapa masalah kualitas Data munkin tidak akan
terdeteksi
sama
sekali
sampai
pada
tahap
implementasi, atau pada saat pelanggan melakukan complain.
2.8.3.3 Application Prototyping Beberapa poin penting tentang prototyping adalah : Limit the Scope : membatasi lingkup fungsional dan lingkp Data dari settiap iterasi prototype ke subset aplikasi yang spesifik. Understand Database requirement early : prototype akan membantu Database Administrator mengerti kebutuhan akses access path untuk Database tujuan BI. Choose the right Data : mengambil Data yang tepat untuk prototype. Test tool usability : tes kegunaan dari peralatan akses dan analisis. Involve the business people : tes prototype dengan lebih dari satu pebisnis.
2.8.3.4 MetaData Repository Analysis Ada 2 kategori metadata: 1. Business metadata
59
Menyediakan pebisnis dengan roadmap untuk mengakses Data bisnis dalam lingkungan pendukung keputusan BI.
2. Technical metadata Mendukung teknisi dan power user dengan menyediakan para teknisi dengan informasi tentang aplikasi dan Database mereka, yang mereka butuhkan untuk menjaga aplikasi BI.
Gambar 2.15 Business Data vs Technical Data (Moss 2005, p231) Meta Data Classification dibagi menjadi 4 : 1. Ownership •
Data Owner
•
Application Owner
2. Descriptive Characteristic •
Name
•
Definition
•
Type and Length
60
•
Domain
•
Notes
3. Rules And Policies •
Relationship
•
Business Rules and Business Policies
•
Security
•
Cleanliness
•
Applicability
•
Timeliness
4. Physical Characteristic •
Origin
•
Physical Location
•
Transformation
•
Derivation
•
Aggregation and Summarization
•
Volume and Growth
61
Gambar 2.16 Meta Data Classification (Moss 2005, p234) 2.8.4 Business Design 2.8.4.1 Database Design Aktifitas dari perancangan Database Review the Data Access Requirements Database Administrator harus memeriksa akses Data dan menganalisa kebutuhan (report, queries), yang dianalisis dan diselesaikan pada step 6, aplikasi prototyping. Determine the Aggregation and Summarization requirements Sebelum berlanjut ke design schema akhir untuk tujan Database BI, Database Administrator menentukan Data agregat dan rangkuman kebutuhan dengan representasi bisnis dan pimpinan developer aplikasi. Design the BI Target Database Pernyataan rata-rata orang bahwa aplikasi BI hanya tentang analisis multidimensional dan laporan multidimensional adalah tidak benar. Kebutuhan Data akses dan agregat Data dan rangkuman kebutuhan akan menentukan Database design yang paling cocok. Design the Physical Database Structures
62
Clustering, partitioning, indexing dan meletakkan datasets adalah 4 karakteristik yang paling penting untuk merancang design Database. Build the BI Target Databases Database fisik dibangun pada saat DDL (Data Definition Language) dijalankan bersama DBMS. Seorang Database Administrator
menggunakan
DDL
untuk
medeskripsikan
struktur Database kepada DBMS. Develop Database Maintenance Procedures Pada saat Database menjalani tahan produksi, sangat penting untuk membuat backup Database dan mengatur ulang tabeltabel yang berantakan. Prepare to Monitor and Tune the Database Designs Pada saat aplikasi BI diimplementasikan, tujuan dari BI Database harus dimonitor dan dijaga. Design Database yang paling baik tidak menjamin performa yang baik selama terus menerus, sebagian karena tabelnya menjadi tidak tersusun, dan sebagian karena penggunaan Database BI tujuan yang berganti setiap saat. Prepare to Monitor and Tune the Query Designs Sejak performa adalah sesuatu tantangan pada aplikasi BI, kita harus dapat mengeksplorasi trik didalamnya untuk mencari
63
sumber masalahnya. Parallel query execution adalah satu dari beberapa trik untuk meningkatkan performa dari query.
Gambar 2.17 Database Design Activities (Moss 2005, p269) 2.8.4.2 ETL Design Sumber Data untuk aplikasi BI berasal dari beberapa sumber platform, dimana sumber tersebut diatur oleh beberapa aplikasi dan sistem operasi. Tuuan dari penggunaan ETL ini sendiri adalah untuk menggabungkan Data dari platform-platform yang berbeda ini kedalam sebuah format standar untuk Database tujuan BI didalam lingkungan pengambilan keputusan.
64
Gambar 2.18 Sumber Data Heterogen (Moss 2005, p278) 2.8.4.3 Meta Data Repository Design Jika tempat penyimpanan meta Data berlisensi, maka kemungkinan besar harus ditingkatkan dengan fitur yang didokumentasikan pada meta model
yang logis tetapi tidak disediakan oleh produk. Jika
tempat penyimpanan meta Data sedang dibangun, keputusan harus dibuat apakah desain tempat penyimpanan Database akan berbasis entitas-hubungan atau berorientasi objek. Dalam kedua kasus, desain harus memenuhi persyaratan meta model yang logis.
2.8.5 Construction 2.8.5.1 ETL Development Banyak alat yang tersedia untuk proses ETL, ada beberapa canggih dan beberapa sederhana. Berdasarkan pada persyaratan untuk pembersihan Data dan transformasi Data dikembangkan pada
65
Langkah 5, Analisis Data, dan Langkah 9, Desain ETL, alat yang mungkin ETL atau mungkin bukan solusi terbaik. Dalam kedua kasus, preprocessing Data dan penulisan ekstensi untuk melengkapi kemampuan alat ETL sering diperlukan. 2.8.5.2 Application Development Setelah upaya prototyping telah memenuhi persyaratan fungsional, pengembangan aplikasi akses dan analisis yang sebenarnya dapat dimulai. Mengembangkan aplikasi dapat menjadi masalah sederhana dari menyelesaikan prototipe operasional, atau dapat menjadi upaya pengembangan lebih dengan menggunakan hal yang berberbeda, akses yang lebih kuat dan alat analisisnya. Dalam kedua kasus, kegiatan aplikasi front-end pengembangan biasanya dilakukan secara paralel
dengan
kegiatan
pengembangan
back-end
ETL
dan
pembangunan tempat penyimpanan metadata. 2.8.5.3 Data Mining Banyak organisasi tidak menggunakan BI pendukung keputusan dalam lingkungan untuk sepenuhnya. Aplikasi BI sering terbatas pada laporan, beberapa di antaranya bahkan bukan laporan jenis baru, tetapi penggantian dari laporan yang lama. Balasan nyata berasal dari informasi yang tersembunyi dalam Data organisasi, yang dapat ditemukan hanya dengan alat Data Mining.
66
2.8.5.4 Metadata Repository Development Jika keputusan dibuat untuk membangun sebuah tempat penyimpanan meta Data dibandingkan dengan untuk melisensi, sebuah tim yang terpisah biasanya diisi dengan proses pengembangan. Ini menjadi sub-proyek yang cukup besar dalam keseluruhan proyek BI.
2.8.6 Deployment 2.8.6.1 Implementation Setelah tim telah menguji secara menyeluruh semua komponen dari aplikasi BI, tim mengeluarkan Database dan aplikasi. Pelatihan dijadwalkan untuk staf bisnis dan pemegang saham lainnya yang akan menggunakan aplikasi BI dan tempat penyimpanan metadata. Fungsi pendukung dimulai, yang meliputi operasi helpdesk, menjaga Database sasaran BI, penjadwalan dan menjalankan batch ETL, pemantauan kinerja, dan mengatur Database.
2.8.6.2 Release Evaluation Dengan konsep rilis aplikasi, sangat penting untuk mendapatkan keuntungan yang dipelajari dari proyek-proyek sebelumnya. Setiap deadline yang terlewati, biaya overruns, perselisihan, dan resolusi sengketa harus diperiksa, dan proses penyesuaian harus dilakukan sebelum rilis berikutnya dimulai. Setiap alat, teknik, pedoman, dan proses yang tidak membantu harus dievaluasi dan disesuaikan,
67
bahkan mungkin dibuang. Tidak perlu melakukan langkah-langkah pembangunan secara berurutan, tim proyek kemungkinan biasanya akan melakukan secara paralel. Namun, karena ada susunan alam dari satu tahap engineering dengan yang lain, ketergantungan tertentu ada.
2.9. Teori Khusus 2.9.1 Perguruan Tinggi Perguruan tinggi adalah satuan pendidikan penyelengara pendidikan tinggi. Peserta didik perguruan tinggi disebut mahasiswa, sedangkan tenaga pendidik perguruan tinggi disebut dosen. Menurut jenisnya, perguruan tinggi dibagi menjadi dua : •
Perguruan tinggi negeri adalah perguruan tinggi yang diselengarakan oleh pemerintah.
•
Perguruan tinggi swasta adalah perguruan tinggi yang diselengarakan oleh pihak swasta.
(Wikipedia) 2.9.2 Perguruan Tinggi di Indonesia Di Indonesia, perguruan tinggi dapat berbentuk akademi, institut, politeknik, sekolah tinggi, dan universitas. Perguruan tinggi dapat menyelenggarakan pendidikan akademik, profesi, dan vokasi dengan program pendidikan diploma (D1, D2, D3, D4), sarjana (S1), magister (S2), doktor (S3), dan spesialis.
68
Universitas, institut, dan sekolah tinggi yang memiliki program doktor berhak memberikan gelar doktor kehormatan (doktor honoris causa) kepada setiap individu yang layak memperoleh penghargaan berkenaan dengan jasajasa yang luar biasa dalam bidang ilmu pengetahuan, teknologi, kemasyarakatan, keagamaan, kebudayaan, atau seni. Sebutan guru besar atau profesor hanya dipergunakan selama yang bersangkutan masih aktif bekerja sebagai pendidik di perguruan tinggi. Pengelolaan dan regulasi perguruan tinggi di Indonesia dilakukan oleh Kementerian Pendidikan Nasional. Rektor Perguruan Tinggi Negeri merupakan pejabat eselon di bawah Menteri Pendidikan Nasional. Selain itu juga terdapat perguruan tinggi yang dikelola oleh kementerian atau lembaga pemerintah non-kementerian yang umumnya merupakan perguruan tinggi kedinasan, misalnya Sekolah Tinggi Akuntansi Negara yang dikelola oleh Kementerian Keuangan. Selanjutnya,
berdasarkan
undang-undang
yang
berlaku,
setiap
perguruan tinggi di Indonesia harus memiliki Badan Hukum Pendidikan yang berfungsi memberikan pelayanan yang adil dan bermutu kepada peserta didik, berprinsip nirlaba, dan dapat mengelola dana secara mandiri untuk memajukan pendidikan nasional. 2.9.3 Kebutuhan Tenaga Kerja Satuan yang menunjukan kebutuhan sumber daya manusia yang diperlukan untuk mengisi lapangan pekerjaan pada divisi atau kelompok profesi tertentu.
69
Kebutuhan sumber daya manusia dapat digolongkan berdasarkan profesi, skill, pendidikan, dan jenis kelamin. Pada thesis ini kebutuhan sumber daya manusia dikelompokan berdasarkan profesi. Contohnya: Kedokteran, akuntan, arsitek, teknik informatika, dll.
