BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1.
Pengertian Data Menurut Jeffrey A.Hoffer (2009, p46), data adalah fakta tentang sesuatu di dunia nyata yang dapat direkam dan disimpan pada media komputer. Menurut Hollander (2000, p7), data adalah fakta dan gambaran tentang aktivitas bisnis dan proses bisnis yang merupakan input untuk sistem informasi. Jadi, data adalah fakta dan gambaran yang berhubungan dengan aktivitas bisnis dan proses bisnis yang merupakan input untuk sistem informasi.
2.2.
Pengertian Informasi Menurut Hollander (2000, p7), informasi adalah data yang memiliki arti bagi penerimanya. Menurut Jeffrey A. Hoffer (2009, p47), informasi adalah data yang telah diolah sedemikian rupa sehingga meningkatkan pengetahuan dari orang yang menggunakan data tersebut. Jadi, informasi adalah data yang telah diolah sedemikian rupa sehingga memiliki arti yang berguna dan meningkatkan pengetahuan bagi penerimanya.
7
8
2.3.
Pengertian Database Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg (2002, p14), database adalah kumpulan data yang berhubungan secara logikal dan sebuah gambaran dari data, yang didesign untuk mendapatkan informasi yang diperlukan oleh sebuah organisasi. Menurut Jeffrey A. Hoffer (2009, p46), database adalah sebuah koleksi data yang terorganisasi secara logikal. Jadi, database adalah kumpulan data yang berhubungan secara logikal yang didesign untuk mendapatkan informasi yang diperlukan untuk sebuah organisasi.
2.4.
Pengertian DataBase Management System Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg (2002, p16), DBMS adalah sebuah software yang mengijinkan pengguna untuk mendefinisikan, membuat, memelihara, dan mengontrol akses ke database.
2.4.1. Komponen DBMS Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg, komponen DBMS adalah, sebagai berikut: 1. Hardware DBMS dan aplikasinya memerlukan hardware untuk menjalankannya. Hardware yang diperlukan dapat berkisar dari sebuah personal komputer, mainframe, sampai pada sebuah jaringan dari komputer. Hardware tertentu bergantung pada kebutuhan organisasi dan DBMS yang digunakan.
9
2. Software Komponen software terdiri dari software DBMS itu sendiri dan program aplikasi dengan sistem operasi, meliputi software jaringan jika DBMS menggunakan jaringan. 3. Data Merupakan komponen DBMS yang paling penting. 4. Procedures Merupakan instruksi dan aturan yang memerintah perancangan dan penggunakan database. 5.
User Merupakan komponen terakhir yang terlibat dengan sistem.
2.4.2. Kelebihan dan Kekurangan Database Management System 2.4.2.1. Kelebihan Database Management System Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg, berikut adalah kelebihan dari database management system :
a.
Mengontrol Penduplikasian Data
b.
Konsistensi Data
c.
Lebih banyak informasi dari data yang sama
d.
Data dipakai bersama – sama
e.
Meningkatkan integritas data
f.
Meningkatkan keamanan
10
g.
Menetapkan standarisasi
h.
Perbandingan skala ekonomi
i.
Menyeimbangkan konflik kebutuhan
j.
Meningkatkan kemampuan akses terhadap data dan kemampuan respon
k.
Meningkatkan produktifitas
l.
Meningkatkan pemeliharaan data melalui data yang mandiri
m. Menyediakan layanan backup dan recovery
2.4.2.2. Kekurangan Database Management System Berikut kekurangan dari Database Management System menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg :
a.
Kompleksitas
b.
Ukuran
c.
Biaya untuk DBMS
d.
Biaya untuk hardware tambahan
e.
Biaya untuk konversi
f.
Performance
g.
Dampak kegagalan yang tinggi
11
2.5.
Online Transaction Processing (OLTP) Menurut Turban et al (2005, p241), OLTP adalah Online Transaction Processing System yang beroperasi pada arsitektur client server, yang memperbolehkan pemasok organisasi untuk masuk ke sistem proses transaksi melalui eksternal data dan memperhatikan tingkat persediaan perusahaan atau jadwal produksi.
2.6.
Online Analytical Processing (OLAP) Menurut Tim Peterson dan Jim Pinkelman (2000, p8) OLAP (On-Line Analytical Processing) adalah sebuah perangkat lunak yang menyediakan pandangan multidimensional yang bertujuan untuk analisa bisnis. 1.
Tujuan OLAP OLAP menampilkan data dalam sebuah tabel yang dinamis, yang secara otomatis akan meringkas data ke dalam beberapa irisan data yang berbeda dan mengijinkan user untuk secara interaktif melakukan perhitungan serta membuat format suatu laporan.
2.
Processing dan Browsing Cube OLAP manager menyediakan wizard untuk mendesign data storage. Ada tiga langkah yang harus dilakukan dengan Storage Design Wizard : 1. Memilih tipe dari data storage 2. Mendesign agregasi 3. Mulai memproses cube
12
2.7. 2.7.1
Data Warehouse Pengertian Data Warehouse Menurut W.H Inmon (2002, p31), data warehouse adalah kumpulan dari data yang bersifat subject oriented, integrated, time variant, dan non volatile yang digunakan untuk mendukung manajemen dalam pengambilan keputusan.
2.7.2. Karakteristik Data Warehouse Karakteristik dari data warehouse, yaitu : a. Subject Oriented (Berorientasi subjek) Maksudnya adalah subjek utama dari data warehouse adalah perusahaan atau organisasi, dengan kata lain data warehouse dibuat atau disusun berdasarkan pada subjek dalam lingkungan perusahaan, bukan berorientasi pada proses atau fungsi aplikasi seperti yang terjadi pada dunia operasional. b. Integrated Data warehouse bersifat integrated, maksudnya adalah bahwa data yang ditemukan dalam data warehouse saling terpadu, tanpa kecuali dengan ditunjukkan dengan konsistensi dalam pemberian nama, penentuan pengukuran ukuran dari tipe variable, struktur coding, serta penentuan atribut data secara fisik.
13
c. Time variant Data yang ada di dalam data warehouse merupakan data dalam jangka waktu tertentu yang bersifat historikal. Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. Untuk melihat interval waktu yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu data warehouse, kita dapat menggunakan cara antara lain : 1. Cara yang paling sederhana adalah menyajikan data warehouse pada rentang waktu tertentu, misalnya antara 5 sampai 10 tahun ke depan. 2. Cara yang kedua, dengan menggunakan variasi / perbedaan waktu yang disajikan dalam data warehouse baik implicit maupun explicit secara explicit dengan unsur waktu dalam hari, minggu, bulan dsb. Secara implicit misalnya pada saat data tersebut diduplikasi pada setiap akhir bulan, atau per tiga bulan. Unsur waktu akan tetap ada secara implicit di dalam data tersebut. 3. Cara yang ketiga, variasi waktu yang disajikan data warehouse melalui serangkaian snapshot yang panjang. Snapshot merupakan tampilan dari sebagian data tertentu sesuai keinginan pemakai dari keseluruhan data yang ada bersifat read-only. d. Nonvolatile Dalam data warehouse hanya ada perintah insert dan select yang artinya bahwa data yang ada di dalam data warehouse tidak dapat diubah karena data warehouse hanya berisi summary data.
14
2.7.3. Keuntungan Data Warehouse Menurut
Thomas
Connolly
dan
Carolyn
Begg
(2002,
p1048),
perancangan data warehouse yang berhasil, akan membawa banyak keuntungan bagi pihak organisasi, yaitu : a. Meningkatkan produktifitas dalam pembuatan keputusan b. Memberikan pengembalian yang tinggi dalam investasi c. Kelebihan dalam persaingan
2.7.4. Perbandingan antara OLTP dan Data warehouse Menurut
Thomas
Connolly
dan
Carolyn
Begg
(2002,
p1049),
perbandingan antara OLTP dan data warehouse adalah sebagai berikut : Tabel 2.1 Tabel Perbandingan OLTP dan Data Warehouse OLTP system
Data warehouse
Menyimpan data saat ini
Menyimpan data historis
Data bersifat dinamis
Data sebagian besar bersifat statis
Proses berulang – ulang
Proses ad hoc, tidak terstruktur dan heuristic
Hasil transaksi tinggi
Hasil
transaksi
tingkat
rendah
sampai menengah Pola penggunaan dapat diprediksi
Pola
penggunaan
diprediksi
tidak
dapat
15
Tabel 2.1 Tabel Perbandingan OLTP dan Data Warehouse (continued) OLTP System
Data Warehouse
Berbasis transaksi
Berbasis analisis
Berorientasi aplikasi
Berorientasi subjek
Mendukung keputusan sehari – hari
Mendukung strategi pengambilan keputusan
Melayani pengguna operasional dalam Melayani manajer dalam jumlah jumlah besar
kecil sampai menengah
2.7.5. Stuktur Data Warehouse Menurut William H. Inmon (2002, p35), data warehouse mempunyai struktur yang spesifik dan mempunyai perbedaan dalam tingkatan ringkasan dan detail data serta perbedaan dalam tingkatan umur data.
16
Highly summarized data M E T
Lightly summarized data
A D Current detail
A T A Operational transformation
Old detail
Gambar 2.1 Struktur Data Warehouse
Struktur data warehouse dari gambar di atas, yaitu: 1. Current detail data, merupakan data yang aktif saat ini dan menempati level terendah dari data warehouse, dan biasanya memerlukan tempat penyimpanan yang besar. Beberapa alasan mengapa current detail data menjadi perhatian utama, yaitu : a. Menggambarkan kejadian yang baru terjadi dan selalu menjadi perhatian utama b. Sangat besar jumlahnya dan disimpan pada tingkatan penyimpanan terendah
17
c. Hampir selalu disimpan di media penyimpanan karena cepat diakses, tetapi mahal dan kompleks. d. Biasa digunakan dalam membuat rekapitulasi data sehingga current detail data harus akurat. 2. Old detail data (Archive), merupakan data lama atau data history berupa hasil backup yang disimpan data storage yang terpisah yang dapat diakses kembali pada saat dibutuhkan. Penyusunan direktori untuk data ini harus mencerminkan umur dari data sehingga memudahkan untuk diakses kembali. 3. Lightly summarized data, merupakan hasil ringkasan dari detail data, namun belum bersifat total summary. Data ini selalu disimpan di dalam disk. Data ini memiliki tingkatan detail yang lebih tinggi dan mendukung kebutuhan data warehouse pada tingkatan departemental. Akses terhadap data jenis ini banyak digunakan untuk view dari suatu kondisi yang sedang dan sudah berjalan. 4. Highly summarized data, merupakan hasil proses summarized yang bersifat total dan mudah diakses terutama untuk melakukan analisis perbandingan data berdasarkan urutan waktu dan analisis yang menggunakan data multidimensi. 5. Metadata, memuat informasi yang penting dalam data warehouse dan bukan merupakan hasil dari kegiatan operasional seperti keempat jenis diatas. Metadata digunakan dalam banyak fungsi, antara lain :
18
a. Sebagai direktori yang dipakai oleh user dalam mencari lokasi data dalam data warehouse. b. Sebagai panduan pemetaan dalam proses transformasi dari data operasional ke dalam lingkungan data warehouse c. Sebagai panduan untuk proses detail data menjadi summary data untuk diolah menjadi lightly summarized data dan kemudian menjadi highly summarized data. Metadata merupakan suatu bentuk jaringan yang sangat penting bagi pengguna data warehouse.
2.7.6. Arsitektur Data Warehouse
Gambar 2.2 Arsitektur Data Warehouse
19
Komponen yang termasuk dalam gambar arsitektur data warehouse di atas adalah : a. Operational Data Sumber data dari data warehouse dapat diambil langsung dari mainframe, basis data relasional seperti Oracle, Ms SQL server dan sebagainya. Selain itu dapat melalui Operational Data Source . b. Operational Datastore (ODS) Operational Datastore (ODS) yaitu sebuah tempat penyimpanan dari data saat ini dan terintegrasi dengan operational data yang digunakan untuk analisis. ODS menampung data yang diekstrak dari sistem utama atau sumber-sumber data yang ada dan kemudian data hasil ekstrasi tersebut dibersihkan. c. Load Manager Load Manager disebut juga front end component, melaksanakan semua operasi yang terkait dengan proses extraction dan loading dari data ke data warehouse. d.
Warehouse manager Warehouse manager melakukan seluruh operasi-operasi yang berhubungan dengan kegiatan manajemen data di dalam warehouse. Operasi-operasi tersebut meliputi : 1. Analisis terhadap data untuk memastikan konsistensi. 2. Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara menjadi tabel-tabel data warehouse.
20
3. Penciptaan indeks-indeks dan view berdasarkan tabel-tabel dasar. 4. Melakukan denormalisasi dan agregasi jika diperlukan. 5. Backing-Up dan mengarsipkan data. e. Query Manager Query manager juga disebut komponen back-end, melakukan operasioperasi yang berhubungan dengan manajemen user queries. Operasi-operasi yang dilakukan oleh komponen ini termasuk mengarahkan query kepada tabel-tabel yang tepat dan menjadwalkan eksekusi dari query tersebut. f. Detailed Data Detailed Data merupakan area dalam warehouse yang menyimpan semua data detail. g. Lightly and Highly Summarized Data Lightly dan Highly Summarized Data merupakan area dalam data warehouse yang menyimpan semua agregat data yang digeneralisasikan oleh warehouse manager. h. Archive / Backup Data Archive / Backup data merupakan area dalam data warehouse yang menyimpan detail dan ringkasan data dengan tujuan untuk arsip dan backup data. i. Metadata Metadata merupakan area dalam data warehouse yang menyimpan semua metadata (data yang menerangkan data lain) yang digunakan oleh semua proses
21
dalam data warehouse. Metadata digunakan dalam berbagai macam tujuan, meliputi : 1.
Proses extraction dan loading Metadata digunakan untuk mapping sumber data ke dalam view yang sesuai dari data dalam data warehouse.
2.
Proses pengaturan warehouse Metadata digunakan untuk mengotomatisasikan produksi dari ringkasan table.
3.
Bagian dari query management Metadata
digunakan
untuk
menghubungkan
secara
langsung
query
management dengan sumber data yang dibutuhkan.
j. End User Access Tools End User Access Tools merupakan penghubung bagi user untuk mengakses data warehouse. Menurut Berson dan Smith (1997), terdapat lima kategori utama dari end user access tools , yaitu sebagai berikut : 1. Reporting and Query Tools Meliputi tools untuk production report dan report writers. Production report tools digunakan untuk menggeneralisasikan laporan operasi sehari – hari. Report writers, dengan kata lain sebuah tools desktop yang tidak mahal yang didesign untuk end user.
22
Query Tools digunakan untuk menghubungkan data warehouse yang telah didesign ke SQL yang diterima atau untuk menggeneralisasikan pernyataan SQL ke data query dalam data warehouse. 2. Application Development Tools Tools yang digunakan untuk memenuhi pembangunan aplikasi in-house yang menggunakan tools graphical data access yang didesign terutama untuk lingkungan client server. Beberapa dari application development tools terintegrasi dengan tools OLAP yang populer, dan dapat diakses oleh banyak sistem database, meliputi Oracle, Sybase, dan Informix. 3. Executive Information System (EIS) tools Executive Information System pada umumnya dibangun untuk mendukung strategi pembuatan keputusan pada level yang tinggi. EIS tools pada umumnya dihubungkan dengan mainframe yang mengijinkan user untuk membangun aplikasi graphical decision support yang menyediakan sebuah overview dari data organisasi dan akses ke sumber data external. 4. Online Analytical Processing (OLAP) tools OLAP tools berdasarkan pada konsep multidimensional database dan mengijinkan user yang berpengalaman untuk menganalisa data menggunakan complex, multidimensional views. 5. Data mining tools Data mining adalah proses untuk menemukan arti dari korelasi yang baru, pola dan trend dengan menggali data dalam jumlah yang besar
23
menggunakan statistika, matematika, dan teknik artificial intelegence. Data mining memiliki potensial untuk menggantikan kemampuan dari OLAP tools, sebagai atraksi utama dari data mining dengan kemampuannya membangun prediksi dibandingkan model retrospeksi.
2.7.7. Data Warehouse Data Flow Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg (2002, p1057), ada lima data flow yang terdapat dalam data warehouse, yaitu : a. Inflow adalah proses yang terkait dengan ekstraksi, cleansing, dan loading data dari sistem sumber ke data warehouse. Rekonstruksi data yang terlibat : 1.
Membersihkan data.
2.
Restrukturisasi data yang cocok dengan kebutuhan yang baru dari data warehouse, meliputi, penambahan dan atau penghapusan fields, dan denormalisasi data.
3.
Memastikan bahwa sumber data konsisten dengan dirinya sendiri dan dengan data yang telah ada dalam data warehouse.
b. Upflow adalah proses yang terkait dengan penambahan nilai ke dalam data dalam data warehouse melalui summarizing, packaging, dan distribution dari data. Aktivitas yang terkait dengan upflow, meliputi : 1.
Summarizing data yaitu suatu proses meringkas data dengan cara seleksi, memproyeksikan, menggabungkan, dan mengelompokkan data
24
yang berhubungan kedalam views yang lebih mudah dan berguna bagi end – users. 2.
Packaging data yaitu suatu proses mempaketkan data dengan cara mengkonversi detail atau ringkasan data ke dalam format yang lebih berguna, seperti spreadsheet, text dokumen, private database, dan animasi.
3.
Distributing data yaitu suatu proses pendistribusian data ke dalam kelompok
yang
sesuai
untuk
meningkatkan
ketersediaan
dan
kemampuan pengaksesan. c. Downflow adalah suatu proses yang terkait dengan pengarsipan dan penyimpanan data dalam data warehouse. d. Outflow adalah proses yang terkait dengan pembuatan suatu data menjadi tersedia bagi end – users. Menurut Hacathorn (1995), ada dua kunci aktivitas yang terlibat dalam outflow, meliputi : 1. Accesing, yang memperhatikan kepuasan dari end – users yang meminta data yang mereka inginkan. 2. Delivering, yang memperhatikan secara proaktif penyampaian informasi kepada end – users. e. Metaflow adalah proses yang terkait dengan pengaturan dari meta data.
25
2.7.8. Extract , Transfer, Load ETL atau extract transform loading adalah fase pemrosesan data dari sumber
data
masuk
kedalam data
warehouse.
Tujuan
ETL adalah
mengumpulkan, menyaring, mengolah dan menggabungkan data - data yang relevan dari berbagai sumber untuk disimpan ke dalam data warehouse . Hasil dari proses ETL adalah dihasilkannya data yang memenuhi kriteria data warehouse seperti data yang histories, terpadu, terangkum, statis dan memiliki struktur yang dirancang untuk keperluan proses analisis. Masalah – masalah yang terjadi dalam ETL adalah sumber – sumber data umumnya sangat bervariasi, diantaranya : 1. Kualitas data yang berbeda – beda 2. Mungkin melibatkan sistem kuno dengan teknologi basis data yang sudah ketinggalan zaman. 3. Aplikasi sumber data mungkin menggunakan nilai data (representasi) internal yang sulit dimengerti. 2.7.8.1. Extract Ekstraksi adalah mengubah data ke dalam bentuk suatu format yang berguna untuk proses transformasi. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam proses ekstraksi adalah :
1.
File atau tabel mana yang dipilih dari database sumber ?
2.
Bagaimana penamaan field – field tersebut setelah proses ekstraksi ?
3.
Bagaimana target format database output ?
26
2.7.8.2. Transform Konsistensi data adalah hal umum yang biasa ditemukan dalam database sumber data warehouse, contoh yang paling sering terjadi adalah perbedaan penamaan untuk atribut yang sama dalam database sumber. Selain melakukan konversi data, pembersihan data atau data cleansing juga perlu dilakukan sebelum memasukan data ke dalam data warehouse. Proses pembersihan ini dilakukan dengan menemukan dan memperbaiki kesalahan pada data. Penyebab kesalahan pada data adalah data diinput secara tidak tepat atau data diurutkan secara tidak tepat. 2.7.8.3. Load Fase load merupakan tahapan yang berfungsi untuk memasukkan data ke dalam target akhir, yaitu ke dalam suatu data warehouse. Waktu dan jangkauan untuk mengganti atau menambah data tergantung pada perancangan data warehouse pada waktu menganalisa keperluan informasi.
2.7.9. Pivot Table Menurut O’Reilly Media, pivot table adalah suatu tools yang mengijinkan penggunaan untuk secara cepat meringkas dan menganalisis data dalam jumlah yang besar dalam suatu list tabel dengan cara melakukan teknik drag dan drop kolom – kolom dalam baris, kolom, atau posisi yang berbeda.
27
2.7.10. Perancangan Data Warehouse 2.7.10.1. Model Dimensional Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg (2002, p1079), model dimensional adalah sebuah teknik perancangan logikal yang membantu menyediakan data dalam sebuah standard, form yang intuitif yang mengijinkan akses dengan performance yang tinggi. Model dimensional menggunakan konsep dari Entity Relationship model dengan beberapa batasan yang penting. Setiap model dimensional tersusun dalam satu table yang dengan sebuah komposisi primary key, yang disebut table fakta, dan satu set dari table yang lebih kecil yang disebut table dimensi. Berikut jenis – jenis dari model dimensional , yaitu : 1. Star Schema Star Schema adalah sebuah struktur logikal yang memiliki sebuah table fakta yang berisi data faktual yang berada di pusat, dikelilingi oleh table dimensi yang berisi data referensi (data yang di denormalisasi).
28
Gambar 2.3 Gambar Skema Bintang
2. Snowflake Schema Snowflake schema adalah jenis dari star schema dimana table dimensi tidak berisi data yang di denormalisasi. Dengan kata lain satu atau lebih table dimensi tidak bergabung secara langsung kepada table fakta tapi pada table dimensi lainnya.
29
Gambar 2.4 Gambar Skema Snowflake
Keuntungan dari skema snowflake, yaitu : a. Kecepatan memindahkan data dari dari data OLTP ke metadata. b. Sebagai kebutuhan dari alat pengambil keputusan tingkat tinggi dimana tipe yang seperti ini, seluruh struktur dapat digunakan seluruhnya. Sedangkan kerugiannya adalah mempunyai masalah yang besar dalam hal kinerja (performance), hal ini disebabkan semakin banyak join antar tabel – tabel yang dilakukan dalam skema snowflake ini, maka semakin lambat juga kinerja yang dilakukan.
30
3. Starflake Schema Starflake schema adalah struktur hybrid yang berisi gabungan dari star schema dan snowflake schema.
Keuntungan dari model dimensional dalam sebuah data warehouse, yaitu : 1. Efisiensi Konsistensi yang mendasari struktur database mengijinkan akses yang lebih efisien terhadap data dengan menggunakan tools yang beragam meliputi report writes dan query tools. 2. Kemampuan untuk mengatasi perubahan dalam kebutuhan Star schema dapat beradaptasi terhadap perubahan dalam kebutuhan user. Hal ini, membuktikan bahwa star schema lebih baik untuk mendukung ad hoc query user. 3. Ekstensibilitas Model dimensional dapat dikembangkan. Seperti menambah tabel fakta selama data masih konsisten, menambah tabel dimensi selama
ada
nilai
tunggal
di
tabel
dimensi
tersebut
yang
mendefinisikan setiap record tabel fakta yang ada, menambah attribute tabel dimensi, dan memecah record tabel dimensi yang ada menjadi lebih rendah dari sebelumnya.
31
4. Kemampuan untuk situasi bisnis umum Pendekatan standar untuk menangani situasi umum di dunia bisnis yang terus bertambah. 5. Proses prediksi query Aplikasi data warehouse yang mencari data dari level yang dibawahnya akan dengan mudah menambah jumlah atribut pada tabel dimensi dari sebuah skema bintang. Aplikasi yang mencari data dari level setara akan menghubungkan tabel fakta yang terpisah melalui tabel dimensi yang dapat di akses bersama.
2.7.10.2.Metodologi Perancangan Data warehouse Metodologi yang digunakan dalam merancang data warehouse menggunakan nine step methodology (Kimball, 1996). Berikut adalah langkah – langkah perancangan data warehouse menurut metodologi Ralph Kimball : 1. Memilih proses Memilih proses – proses yang ada dalam perusahaan yang dapat digunakan dalam merancang data warehouse. 2. Memilih Grain Memilih grain maksudnya adalah memutuskan secara tepat apa yang direpresentasikan dalam tabel fakta.
32
3. Identifikasi dan membuat dimensi yang sesuai Mengatur isi dimensi untuk menyatakan informasi tentang fakta yang ada di dalam tabel fakta. Perancangan dimensi yang benar dapat membuat data mart mudah dimengerti dan digunakan. Mendefinisikan dimensi dalam detail yang cukup untuk mendeskripsikan sesuatu seperti klien and properti yang ada dalam grain. 4. Memilih fakta Semua fakta harus menyatakan pada level yang tersirat dalam grain. Dengan kata lain, jika grain dari table fakta adalah penjualan properti, maka semua angka dalam fakta harus mengacu pada pernjualan tersebut. 5. Menyimpan pre kalkulasi dalam tabel fakta Semua fakta yang telah dipilih, masing – masing harus di kaji ulang untuk mengetahui adanya peluang untuk digunakan dalam pre kalkulasian. 6. Melengkapi table dimensi Pada tahapan ini, kita kembali pada tabel dimensi dan menambahkan sebanyak – banyaknya gambaran yang berhubungan dengan dimensi tersebut. Gambaran yang dibuat harus dimengerti oleh user.
33
7. Memilih durasi dalam database Durasi
menggambarkan
waktu
yang
digunakan
dalam
menjalankan tabel fakta. Hal yang dilakukan dalam tahap ini adalah memilih batas waktu yang dari data yang akan dimasukkan dalam data warehouse. 8. Melacak perubahan dari dimensi secara perlahan Ada tiga tipe dasar yang digunakan dalam melacak perubahan dimensi secara perlahan, yaitu : • Type 1 : perubahan pada dimensi akan menyebabkan attribut pada dimensi tersebut diganti. • Type 2 : perubahan pada attribut dimensi menyebabkan sebuah record baru dimasukkan dalam dimensi tersebut. • Type 3 : perubahan pada attribut dimensi menyebabkan penambahan attribut alternatif sehingga kedua atrribut, dengan nilai yang baru dan lama, secara bersama dapat diakses dalam dimensi yang sama. 9. Memutuskan prioritas dan cara query Pada
tahap
ini,
kita
akan
mempertimbangkan
masalah
perancangan physical. Masalah perancangan physical yang paling penting, mempengaruhi persepsi user terhadap data mart, yaitu urutan dari tabel fakta secara fisik dan kemunculan dari ringkasan atau agregasi yang belum tersimpan.
34
2.8.
Analisis SWOT Manurut Rangkuti (2002, p18), SWOT adalah identifikasi berbagai faktor secara sistematis untuk merumuskan strategi perusahaan. Analisis ini didasarkan pada logika yang dapat memaksimalkan kekuatan (strengths) dan peluang (opportunities), namun secara bersamaan dapat meminimalkan kelemahan (weaknesses) dan ancaman (threats). Proses
pengambilan
keputusan
strategis
selalu
berkaitan
dengan
pengembangan misi, tujuan, strategi dan kebijakan perusahaan. Dengan demikian perencanaan strategis (strategic planner) harus menganalisis faktor-faktor strategis perusahaan (kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman).
Gambar 2.5 Analisis SWOT
35
Keterangan : •
IFAS = Internal Strategic Factors Analysis Summary (Analisis Faktor Strategi Internal), yakni terdiri dari kekuatan dan kelemahan dari perusahaan.
•
EFAS = External Strategic Factors Analysis Summary (Analisis Faktor Strategi Eksternal, yakni terdiri dari peluang dan ancaman terhadap perusahaan.
a. Strategi SO Strategi ini dibuat didasarkan jalan pikiran perusahaan, yaitu dengan memanfaatkan seluruh kekuatan untuk merebut dan memanfaatkan peluang sebesar – besarnya. b. Strategi ST Ini adalah strategi dalam menggunakan kekuatan yang dimiliki perusahaan untuk mengatasi ancaman. c. Strategi WO Strategi ini diterapkan berdasarkan pemanfaatan peluang yang ada dengan cara meminimalkan kelemahan yang ada. d. Strategi WT Strategi ini didasarkan pada kegiatan yang bersifat defensif dan berusaha meminimalkan kelemahan yang ada serta menghindari ancaman.
36
2.9.
Critical Success Factor ( CSF ) Menurut Wheelen (1994, p312), Critical Success Factors adalah beberapa hal yang harus berjalan dengan baik agar perusahaan sukses. Faktor-faktor tersebut biasanya merupakan 20 % dari seluruh faktor yang menentukan kinerja perusahaan. Dapat disimpulkan bahwa Critical Success Factors merupakan faktor-faktor yang sangat mempengaruhi keberhasilan suatu perusahaan dalam mencapai tujuannya.
Beberapa manfaat CSF, antara lain : a.
Membantu dalam penilaian terhadap faktor-faktor yang paling kritis untuk keberhasilan suatu perusahaan.
b.
Membantu agar dapat menentukan langkah yang harus diambil sehingga dapat memenangkan suatu perusahaan.
2.10.
State Transition Diagram (STD ) Menurut Jaffrey L. Whitten (2004, p673), State Transition Diagram adalah sebuah alat (tool) yang digunakan untuk menggambarkan urutan dan variasi layar yang dapat terjadi selama digunakan.
37
Simbol – simbol yang digunakan dalam STD, antara lain : Tabel 2.2 Simbol STD Simbol
Keterangan Keadaan ( State )
Perubahan keadaan ( State )
2.11.
ERD ( Entity Relationship Diagram ) Menurut Thomas Connoly dan Carolyn Begg (2002, p331), Entity relationship diagram adalah ilustrasi dari entitas – entitas dalam bisnis dan relationship antar entitas. ERD memisahkan antara informasi yang dibutuhkan dalam bisnis dari aktivitas - aktivitas yang dilakukan dalam bisnis. Tujuan utama dari penggambaran ERD adalah untuk menunjukkan struktur objek data (entity) dan hubungan (relationship) yang ada pada objek tersebut. ERD berguna bagi sistem, karena ERD memperlihatkan hubungan antara data store pada data flow diagram (DFD). Terdapat lima macam kontruksi utama dari ERD, yaitu: a. Entity Entity atau entitas adalah konsep dasar dalam pemodelan basis data berupa individu yang mewakili sesuatu yang nyata dan dapat dibedakan dari sesuatu yang lain. Sebagai contoh adalah barang, customer, supplier, dan lain lain. Entitas memiliki himpunan yang biasa dikenal dengan himpunan entitas.
38
Himpunan entitas adalah sekumpulan entitas sejenis dan berada dalam ruang lingkup yang sama. Simbol :
Gambar 2.3 Simbol Entity b. Relationship Relationship menunjukkan adanya hubungan di antara sejumlah entitas yang berasal dari himpunan entitas yang berbeda. Relationship tidak mempunyai keberadaan fisik kecuali yang mewarisi dari hubungan entitas tersebut. Simbol :
Gambar 2.4 Simbol Relationship
1. One to one (1:1)
1
Gambar 2.5 Hubungan 1:1
39
Adalah hubungan antara satu atribut dengan atribut yang lain dalam satu file yang sama mempunyai hubungan satu lawan satu.
2. One to many (1:*) 1
*
Gambar 2.6 Hubungan 1:* Adalah hubungan antara atribut yang satu dengan atribut lain dalam satu file yang sama mempunyai hubungan satu lawan banyak. 3. Many to many (*:*) *
*
Gambar 2.7 Hubungan *:* Adalah hubungan antara atribut yang satu dengan atribut yang lain dalam satu file yang sama mempunyai hubungan banyak lawan banyak.
c. Atribut Atribut adalah karakteristik suatu entitas yang mendeskripsikan suatu entitas. Atribut juga dapat dikatakan sebagai karakteristik atau property dari entitas yang menyediakan penjelasan detail tentang entitas tersebut. Sebagai
40
contoh, customer mempunyai atribut berupa identitas seperti id_customer, nama_customer, alamat dan karakteristik lain yang dapat mewakili indentitas customer. Setiap atribut bisa bersifat wajib (harus diisi, not null) dan bisa pula opsional.
Atribut dapat diklasifikasikan menjadi beberapa bagian, yaitu : 1. Atribut sederhana dan komposit Atribut
sederhana
terdiri
dari
komponen
tunggal,
seperti
id_customer, nama_customer, alamat, dan no_telp. Sedangkan atribut komposit adalah atribut yang terdiri dari beberapa atribut sederhana. Misalnya, atribut alamat, yang bisa dibagi menjadi jalan, kota, dan kode pos. 2. Atribut bernilai tunggal (single valued) dan bernilai ganda (multivalued) Atribut bernilai tunggal artinya hanya memiliki satu nilai data. Misalnya, atribut nama_customer untuk satu customer hanya terdiri satu nama saja untuk satu entitas. Sedangkan untuk atribut bernilai ganda memiliki lebih dari satu nilai data., contohnya, no_telp. satu customer dapat memiliki lebih dari satu nomor telfon. 3. Atribut bernilai null Jika sebuah baris tidak memiliki nilai (data) pada kolom tertentu, maka nilai kolom tersebut dinamakan null. 4. Atribut turunan (Derived Attributes)
41
Nilai atribut ini diturunkan dari atribut lain. Biasanya berlaku untuk perhitungan selisih yang dibutuhkan oleh satu atribut, dan perhitugannya tersebut bergantung dari atribut lain yang berkaitan dengan atribut yang bersangkutan.
d. Keys Macam – macam key, yaitu : 1. Superkey : satu atau lebih atribut yang dapat membedakan setiap baris data dalam tabel secara unik. Contoh : NIM dan Nama. 2. Kandidat key : superkey yang paling sedikit jumlah atributnya. Contoh nya NIM. 3. Primary key : nilai dari kunci relasi harus mengidentifikasikan sebuah baris yang unik dalam sebuah relasi. Agar bisa menjadi sebuah primary key sebuah atribut haruslah memenuhi persyaratan sebagai kandidat key. Contoh NIM. 4. Alternatif key : kunci alternatif dibuat ketika tidak ada satupun atribut dalam sebuah relasi yang bisa mewakili relasi tersebut. Atau ada yang bisa menjadi kandidat key tetapi tidak cukup efektif digunakan sebagai primary key. 5. Komposit key : primary key yang terdiri dari lebih dari satu atribut.
42
6. Foreign key : sekumpulan atribut dalam suatu relasi (misal A) sedemikian sehingga kumpulan atribut ini bukan kunci dari relasi A tetapi merupakan kunci dari relasi lain.
e. Kardinalitas Menunjukkan jumlah entity yang dihubungkan ke satu entity lain dengan suatu relationship. Kardinalitas pemetaan, meliputi : •
Hubungan satu ke satu (one to one)
•
Hubungan satu kebanyak (one to many)
•
Hubungan banyak ke satu (many to one)
•
Hubungan banyak ke banyak (many to many)
Langkah – langkah perancangan ERD : 1. Mengidentifikasikan dan menetapkan seluruh himpunan entitas yang terlibat. 2. Menentukan atribut kunci dari masing – masing entitas. 3. Mengidentifikasikan dan menetapkan semua himpunan relasi diantara himpunan entitas yang ada beserta foreign key nya. 4. Menentukan kardinalitas untuk setiap himpunan relasi. 5. Melengkapi himpunan entitas dan himpunan relasi dengan atribut – atribut deskriptif.
43
2.12.
Data Flow Diagram ( DFD) Menurut Jeffery L. Whitten (2004, p326), Data Flow Diagram ( DFD ) adalah sebuah model proses yang digunakan untuk menggambarkan aliran data melalui sebuah sistem dan tugas atau pengolahan yang dilakukan sistem. Diagram aliran data memiliki kegunaan untuk memperhatikan : a. Informasi yang keluar masuk sistem b. Apa yang merubah informasi c. Dimana informasi disimpan Di dalam diagram aliran data terdapat levelisasi yang bertujuan untuk menghindari aliran data yang rumit dan kompleks. Levelisasi dimulai dengan tingkatan tertinggi kemudian diuraikan ke dalam bentuk yang lebih rinci. Tingkatan tersebut terdiri dari : a. Diagram konteks (Context Diagram) Memperlihatkan karakteristik suatu sistem. b. Diagram nol Menggambarkan proses – proses utama yang ada pada suatu sistem. c. Diagram rinci Merupakan proses rinci dari suatu sistem yang terdapat pada tingkatan sebelumnya.
Menurut Jeffrey A. Hoffer, ada dua simbol standar data flow diagram yang masing – masing dibuat oleh DeMarco & Yourdon dan Gane & Sarson, tetapi
44
kedua standar simbol tersebut berjumlah empat simbol dan merepresentasikan hal yang sama yaitu data flow, data store, processes, dan source/sink. •
Data flows dapat dikenali sebagai aliran data, pergerakan data dari suatu tempat ke dalam sistem tempat lain.
•
Data store adalah data yang disimpan. Sebuah data store merepresentasikan salah satu dari banyak lokasi fisik data yang berbeda, contohnya folder file.
•
Proses merupakan aktifitas atau kegiatan dari data, bagaimana data tersebut ditransformasikan, disimpan, dan didistribusikan.
•
Source/sink adalah asal atau tujuan dari data. Source/sink kadang – kadang dikatakan sebagai entity eksternal karena berada dibagian luar sistem.
Proses
Data Store
Source/sink
Data flow
DeMarco & Yourdon simbols
Gane & Sarson symbols
Gambar 2.6 Perbandingan simbol – simbol data flow diagram
45
2.13.
Penjualan Berikut ini adalah teori-teori yang terkait dengan penjualan.
2.13.1. Definisi Penjualan Menurut Mulyadi (2001, p202), kegiatan penjualan terdiri dari transaksi penjualan barang atau jasa baik secara kredit maupun tunai. Penjualan menurut cara bayarnya dapat dibedakan sebagai berikut: a. Penjualan Tunai, yaitu penjualan yang dilaksanakan oleh perusahaan dengan cara mewajibkan pembeli dengan melakukan pembayaran harga barang terlebih dahulu sebelum barang diserahkan kepada pembeli. b. Penjualan Kredit, penjualan yang dilakukan dengan cara memenuhi order dari pelanggan dengan mengirimkan barang atau menyerahkan jasa dan untuk jangka waktu tertentu perusahaan memiliki piutang kepada pelanggan.
2.13.2. Fungsi yang terkait dalam penjualan Menurut Mulyadi (2001, p204), fungsi yang terkait dengan sistem penjualan adalah : a. Fungsi Kredit, bertanggung jawab dalam meneliti status kredit pelanggan dan memberikan otorisasi pembelian kredit kepada pelanggan. b. Fungsi Penjualan, bertanggung jawab menerima order, mengedit order, meminta otorisasi kredit, menentukan segala pengiriman dan bertanggung jawab atas transaksi penjualan.
46
c. Fungsi Gudang, bertanggung jawab untuk menyimpan dan menyiapkan barang yang dipesan dan mengirimkan ke bagian pengiriman. d. Fungsi Pengiriman, bertanggung jawab untuk menyerahkan barang ke pelanggan berdasarkan surat order pengiriman yang diterima dari bagian penjualan. e. Fungsi Akuntasi, bertanggung jawab untuk mencatat transaksi penjualan dan mengirimkan pernyataan piutang kepada debitur, serta membuat laporan penjualan. f. Fungsi Penagihan, bertanggung jawab untuk membuat surat tagihan secara periode kepada pemegang kartu kredit.
2.13.3. Tugas – tugas bagian Perusahaan Terkait Dengan Aktifitas Penjualan Prosedur penjualan melibatkan beberapa bagian dalam perusahaan dengan maksud agar penjualan yang terjadi dapat diawasi dengan baik. Bagian – bagian yang terkait dalam proses penjualan adalah bagian pesanan penjualan, bagian gudang, bagian pengiriman, dan bagian billing. Fungsi – fungsi tiap – tiap bagian itu adalah sebagai berikut : 1. Bagian pesanan penjualan (sales order department), mempunyai fungsi sebagai berikut : • Mengawasi semua pesanan yang diterima.
47
• Memeriksa surat pesanan yang diterima dari pelanggan dan melengkapi informasi yang kurang yang berhubungan dengan spesifikasi produk dan tanggal pengiriman. • Menentukan tanggal pengiriman. • Membuat surat perintah pengiriman. • Membuat catatan mengenai pesanan – pesanan yang diterima dan mengikuti pengirimannya sehingga dapat diketahui pesanan – pesanan mana yang belum terpenuhi. • Mengadakan hubungan dengan pembeli mengenai barang – barang yang
dikembalikan
oleh
pembeli,
membuat
catatan
dan
mengeluarkan bukti memorial untuk bagian piutang. • Mengawasi pengiriman barang – barang untuk contoh. 2. Bagian gudang, bertugas untuk menyiapkan barang seperti yang tercantum dalam surat perintah pengiriman. 3. Bagian pengiriman, bertugas untuk mengirim barang – barang pada pembeli. Selain itu, juga bertugas mengirimkan kembali barang – barang kepada penjual yang keadaannya tidak sesuai dengan yang dipesan. 4. Bagian billing (pembuatan faktur atau penagihan), tugasnya adalah : • Membuat faktur penjualan dan tembusan – tembusannya. • Menghitung biaya kirim penjualan. • Memeriksa kebenaran penulisan dan perhitungan – perhitungan dalam faktur.
48
2.13.4. Purchase Order Purchase order (PO) adalah suatu formulir yang digunakan untuk mencatat aktivitas pemesanan barang. Pencatatan aktivitas purchase order ini pada dasarnya belum mempengaruhi posisi keuangan, aktifitas ini hanya mengubah status item menjadi dipesan (On Purchase). Meskipun pada dasarnya aktivitas ini tidak mempengaruhi posisi keuangan tetapi jika aktivitas ini disertai dengan pembayaran uang muka, maka aktivitas ini akan secara otomatis mempengaruhi posisi keuangan.
2.13.5. Promosi Penjualan Promosi penjualan adalah serangkain aktivitas yang dimaksudkan untuk mempengaruhi konsumen. Promosi penjualan ini dapat menjadi sangat efektif untuk mendorong konsumen membeli produk tertentu. Strategi promosi penjualan yang paling umum adalah : • Diskon Diskon adalah potongan harga yang diberikan kepada pembeli yang membayar secara tunai. • Rabat Rabat adalah potensi untuk mendapatkan pembayaran kembali dari produsen kepada konsumen. Jika produsen berkeinginan meningkatkan permintaan produk, selain menurunkan harga yang ditetapkan kepada toko pengecer, maka mereka juga dapat memberikan rabat. Jadi, dengan kata
49
lain, rabat ini adalah potongan harga yang diterima pembeli dari penjual yang telah membeli barang dalam jumlah besar. • Kupon Kupon digunakan dalam surat kabar, majalah, dan iklan untuk mendorong pembelian sebuah produk. Biasanya kupon juga dipaketkan pada sebuah produk, sehingga konsumen dapat menggunakan kupon tersebut hanya jika mereka membeli produk yang sama lagi. Kupon digunakan dengan cara ini agar konsumen membeli produk yang sama lagi. • Sampling Sampling adalah tindakan memberikan sample gratis yang mendorong konsumen untuk mencoba sebuah merk atau produk baru. Sample pada umumnya digunakan untuk produk baru. • Premium Premium adalah pemberian atau hadiah yang diberikan secara cuma – cuma untuk mempromosikan produk tertentu.
2.13.6. Informasi yang diperlukan dari transaksi penjualan Informasi yang diperlukan oleh pihak manajemen dari transaksi penjualan adalah sebagai berikut : •
Jumlah pendapatan penjualan menurut jenis produk atau kelompok produk selama jangka waktu tertentu.
•
Jumlah piutang kepada setiap debiturdari transaksi penjualan kredit.
50
•
Jumlah harga pokok produk yang dijual selama jangka waktu tertentu.
•
Nama dan alamat pembeli
•
Kuantitas produk yang dijual.
•
Nama wiraniaga yang melakukan penjualan.
2.13.7. Retur Penjualan Transaksi
retur
penjualan
terjadi
jika
perusahaan
menerima
pengembalian barang dari pelanggan, karena barang tidak sesuai dengan permintaan. Ketidaksesuaian tersebut terjadi kemungkinan karena barang yang diterima tidak cocok dengan spesifikasi yang tercantum dalam surat order. Barang mengalami kerusakan dalam pengiriman, atau barang diterima lewat dari tanggal pengiriman.
2.14.
Pembelian Berikut ini adalah teori yang berhubungan dengan pembelian, yaitu : 2.14.1. Definisi Pembelian Menurut Mulyadi (2001, p299), pembelian adalah suatu usaha yang digunakan dalam perusahaan untuk pengadaan barang yang diperlukan oleh perusahaan.
51
2.14.2. Jenis-jenis Pembelian Berdasarkan jenis pemasok, pembelian dibedakan menjadi beberapa jenis yaitu : 1. Pembelian Lokal, yaitu pembelian yang dilakukan dari pemasok dalam negeri. 2. Pembelian Impor, yaitu pembelian yang dilakukan dari pemasok luar negeri.
2.14.3. Fungsi Pembelian Dalam sistem pembelian terdapat dua kegiatan utama yaitu kegiatan pembelian dan kegiatan penerimaan barang yang dibeli. Fungsi pembelian dalam suatu perusahaan, meliputi : 1) Pembelian barang dagangan (pada perusahaan dagang), bahan baku, bahan penolong, suku cadang (pada perusahaan pabrikasi), dan berbagai supplies seperti supplies kantor dan lain lain. 2) Pembelian mesin-mesin dan peralatan pabrik, serta peralatan kantor. 3) Pembelian perlengkapan pengepakan. 4) Pembelian – pembelian lain untuk keperluan perusahaan 5) Memelihara hubungan dengan pemasok 6) Mengadakan ikatan kontrak dengan pemasok 7) Menerbitkan pesanan / order pembelian
52
8) Memverifikasi faktur dari pemasok, bahwa harga dan kuantitas tidak melebihi yang telah dipesan. Fungsi penerimaan barang, meliputi : 1) Menerima barang sesuai dengan yang dipesan 2) Meneliti kualitas barang yang dibeli apakah sesuai dengan spesifikasi saat dipesan.
2.14.4. Bukti transaksi yang digunakan Bukti transaksi yang digunakan, meliputi : • Permintaan pembelian Bukti ini datang dari bagian yang membutuhkan barang atau dari bagian gudang, tergantung sistem yang berlaku. Jika datang dari bagian gudang, bagian gudang akan meminta dibelikan barang bila stok barang tertentu di gudang sudah mendekati titik pemesanan kembali. • Permintaan daftar harga Bagian pembelian biasanya secara periodik meminta daftar harga barang-barang kepada pemasok atau calon pemasok. Bila barang yang akan dibeli dalam jumlah (baik kuantitas maupun jumlah rupiah) yang besar, maka seringkali diadakan prosedur lelang terlebih dahulu. • Pesanan / order pembelian Bila pemasok tertentu sudah dapat dipilih, maka bagian pembelian akan menerbitkan pesanan / order pembelian.
53
• Laporan penerimaan barang Bila barang yang dipesan datang, bagian penerimaan barang akan menerima barang, mengecek kuantitas dan kualitas barang, kemudian menerbitkan laporan penerimaan barang. • Faktur dari pemasok Bila barang yang dipesan sudah datang, maka biasanya pemasok segera mengirimkan pula faktur. • Voucher utang Bila seluruh dokumen di atas sudah lengkap dan benar, kemudian diterbitkan voucher utang. Dokumen ini merupakan surat perintah untuk membayar sejumlah tertentu, kepada pihak tertentu, dan pada waktu tertentu. Dengan kata lain, dokumen ini berfungsi sebagai bukti otorisasi pembayaran uang.
2.14.5. Fungsi yang Terkait dalam Pembelian Menurut Mulyadi (2001, p299 – p300), beberapa fungsi yang terkait dalam sistem pembelian yaitu : a. Fungsi gudang, bertanggung jawab untuk mengajukan permintaan pembelian sesuai dengan jumlah persediaan yang ada di gudang dan menyimpan barang yang diterima oleh fungsi penerimaan.
54
b. Fungsi pembelian, bertanggung jawab untuk mendapatkan informasi harga barang, menentukan pemasok, dan mengeluarkan order pembelian kepada pemasok. c. Fungsi penerimaan, bertanggung jawab untuk melakukan pemeriksaan terhadap jenis, mutu, dan kuantitas barang yang diterima dari pemasok, juga bertanggung jawab untuk menerima barang dari pembeli yang berasal dari transaksi retur penjualan.
2.14.6. Retur Pembelian Retur
pembelian
digunakan
untuk
melaksanakan
transaksi
pengembalian barang kepada pemasok dan pencatatan pengurangan utang. Sistem retur pembelian digunakan dalam perusahaan untuk pengembalian barang yang sudah di beli kepada pemasok nya.
