BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Teori Umum
2.1.1 Definisi Database Menurut Date (1990, p 10), database adalah suatu kumpulan dari data yang bersifat persistent (yaitu data yang berbeda satu dengan yang lainnya) sementara dan digunakan oleh sistem-sistem aplikasi pada suatu organisasi perusahaan. Sedangkan menurut McLeod (2001, p 258) database adalah suatu kumpulan data komputer yang terintegrasi, diorganisasikan, dan disimpan dengan suatu cara yang memudahkan untuk proses retrieval (pengambilan data kembali). Menurut O’Brien (1997, p 166), database merupakan suatu koleksi yang terintegrasi dimana secara logika berhubungan dengan record dari file. Sedangkan menurut Connolly (2005, p 15), database adalah sekumpulan data yang saling berhubungan dan penjelasan atas data tersebut dirancang untuk mempertemukan atau menghasilkan informasi yang diperlukan dalam suatu organisasi. Dari teori-teori diatas dapat disimpulkan bahwa sistem basis data (database) adalah sekelompok elemen data, saling terintegrasi, dan berhubungan untuk mencapai tujuan organisasi perusahaan.
8
9 2.1.2 DBMS (Database Management System) Menurut Menurut Connolly (2005, p 16) “DBMS adalah suatu sistem software
yang
memungkinkan
user
dapat
mengidentifikasikan,
memelihara, dan mengatur akses dari database”. Keuntungan DBMS: 1. Mengontrol data berulang 2. Konsistensi data 3. Lebih banyak informasi yang didapat dari jumlah data yang sama 4. Adanya pembagian data 5. Meningkatkan integritas data 6. Meningkatkan keamanan 7. Mengembangkan backup dan layanan perbaikan 8. Meningkatkan pemeliharaan melalui data independen Kerugian DBMS: 1. Kompleksitas 2. Ukuran 3. Biaya DBMS, hardware tambahan, konversi 4. Performa 5. Tingkat kegagalan yang lebih tinggi
membuat,
10 2.1.3 Siklus hidup Database Menurut Connolly (2005, p 284) dalam perancangan database perlu diperhatikan tentang siklus hidup dari database. Siklus hidup tersebut adalah (lihat gambar 2.1) :
Gambar 2.1 The database system development lifecycle
11 Berikut adalah ringkasan dari aktivitas utama di setiap langkah dari siklus hidup database di atas: 1. Database Planning Merencanakan bagaimana tahapan dari siklus hidup bisa direalisasikan secara efektif dan efisien. 2. System Definition Menspesifikasikan ruang lingkup dan batasan dari aplikasi database, pengguna, dan cakupan aplikasi yang digunakan. 3. Requirement Collection and Analysis Mengumpulkan dan menganalisis permintaan pengguna dan ruang lingkupnya. 4. Database Design Perancangan database secara konseptual, logikal, dan fisikal. 5. DBMS Selection Penyeleksian DBMS. 6. Database Application Design Mendesain tampilan untuk pengguna dan program aplikasi yang akan digunakan. 7. Prototyping Membangun sistem model kerja dari aplikasi, yang digunakan untuk memvisualisasikan dan mengevaluasi sistem aplikasi keseluruhan. 8. Implementation Mengimplementasikan sistem aplikasi dan sistem database. 9. Data Conversion and Loading Konversi dan pemindahan data dari sistem lama ke sistem database yang baru.
12 10. Testing Pengujian dan validasi sistem. 11. Operational Maintenance Proses pemeliharaan dari sistem.
2.1.4 Definisi Data Warehouse Menurut W.H Inmon (2002, p 31), “Data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant and non-volatile collection of data in support of management’s decision-making process”, dimana data warehouse adalah kumpulan data yang mendukung pengambilan keputusan manajemen yang berkarakteristik subject-oriented, integrated, non-volatile dan time-variant. Data warehouse digunakan sebagai dasar dari sistem penunjang keputusan yang dikembangkan untuk menyelesaikan beberapa masalah yang muncul pada sebuah organisasi dengan menggunakan basis data yang sama dimana dijalankan melalui OLTP (Online Transaction Processing). Menurut Connolly (2005, p 1151), “A subject-oriented, integrated, timevariat, and non-volatile collection of data in support of management’s decision making process.” Menurutnya, data warehouse adalah sekumpulan data yang berorientasi subyek, terintegrasi, memiliki rentang waktu, dan tidak berubah, untuk mendukung pihak manajemen dalam proses pengambilan keputusan. Menurut McLeod (2001, p 267), data warehousing adalah perkembangan dari konsep database yang menyediakan sumber daya data yang lebih baik bagi para pemakai dan memungkinkan pemakai untuk memanipulasi dan menggunakan data tersebut secara intuitif.
13 Menurut Elmasri dan Navathe (2000, p 842), data warehouse adalah database yang berbeda dari database tradisional dari segi struktur, fungsi, kinerja, dan tujuan. Dari definisi-definisi diatas, dapat disimpulkan bahwa data warehouse adalah sejumlah besar data yang dikumpulkan, yang kemudian diolah melalui proses pembersihan, ekstraksi, dan transformasi menjadi sekumpulan data yang dapat menyediakan informasi strategis dan mendukung usaha pengambilan keputusan yang lebih baik Hampir semua sumber data pada data warehouse berasal dari lingkungan operasional. Beberapa faktor di bawah ini menunjukkan bahwa pengulangan data antara dua lingkungan sangat jarang terjadi: 1. Data disaring begitu masuk ke lingkungan data warehouse, hanya data yang diperlukan oleh proses DSS (Decision Support Systems) yang masuk ke lingkungan data warehouse. 2. Sifat data sangat berbeda dari satu lingkungan ke lingkungan berikutnya. Data pada lingkungan operasional sangat baru sedangkan data pada data warehouse sudah tidak baru lagi. 3. Ada ringkasan data pada data warehouse yang tidak ditemukan pada lingkungan operasional. 4. Data mengalami transformasi fisik dan diubah secara radikal begitu masuk ke lingkungan data warehouse. Yang dimaksud transformasi fisik adalah proses pemindahan data dari data operasional ke dalam data warehouse, dimana terjadi perubahan format data agar berorientasi pada subyek, terintegrasi, time-variant,
14 dan tak berubah terhadap proses operasional. Dalam proses transformasi dilakukan langkah-langkah berikut ini: a. Konversi data b. Memilih data yang terbaik jika berasal dari lebih dari satu sumber. c. Summary data. d. Menambah struktur kunci dan struktur fisik. e. Mengatur ulang format data. Berikut ini ditampilkan tabel perbandingan OLTP dengan Data Warehouse (lihat tabel 2.1): Tabel 2.1 Perbandingan OLTP dan Data Warehouse OLTP Menangani data sekarang Menyimpan data secara detil Datanya dinamis Prosesnya berulang High level of transaction throughput Pola penggunaannya dapat diprediksi Transaction-driven Berorientasi aplikasi Mendukung keputusan per hari Melayani operational user
Data Warehouse Menangani data sejarah Menyimpan data yang bersifat detil, lightly dan highly summarized Datanya secara garis besar statik Prosesnya bersifat ad hoc, unstructed, dan heuristic Medium to low level of transaction throughput Pola penggunaannya tidak dapat diprediksi Analysis-driven Berorientasi analisis Mendukung keputusan strategis Melayani managerial user
Dari tabel di atas diketahui bahwa OLTP dan data warehouse memiliki karakteristik yang berbeda. Sistem OLTP menyediakan sumber data untuk data warehouse, atau dengan kata lain, data warehouse sendiri secara periodik diisi data dengan data dari OLTP setelah menjalani pembersihan dan integrasi data.
15 2.1.5 Konsep Data Warehouse Konsep orisinil dari data warehouse adalah sebagai ‘information warehouse’ dan merupakan suatu solusi untuk mengakses data yang terdapat dalam sistem. Kemudian konsep tersebut berkembang, data warehouse tidak hanya sebagai suatu solusi untuk mengakses data, melainkan juga digunakan sebagai suatu penunjang dalam proses pembuat keputusan (decision making process) dalam manajemen. Karakteristik data warehouse menurut Inmon (2002, p 31) adalah:
1. Berorientasi subyek (subject-oriented) Data warehouse berorientasi subyek karena diorganisasikan di sekitar subyeksubyek utama dari perusahaan, seperti: customers, products, dan sales. Data warehouse tidak diorganisasikan pada area-area aplikasi utama, seperti customer invoicing, stock control, dan product sales. Hal ini dicerminkan dalam kebutuhannya dalam menyimpan data-data yang digunakan sebagai pembuat keputusan, daripada aplikasi yang berorientasi terhadap data. Jadi dengan kata lain, data yang disimpan tidaklah berorientasi terhadap proses, melainkan berorientasi pada subyek mana yang membutuhkan data tersebut. Perbedaan antara orientasi aplikasi proses dengan orientasi subyek terlihat jelas dari perbedaan isi data pada tingkatan data yang rinci. Data yang tidak digunakan pada pemrosesan sistem penunjang keputusan (Decision Support Systems) tidak termasuk sebagai data inputan pada data warehouse, sedangkan pada orientasi aplikasi operasional, data yang digunakan terdiri atas data untuk keperluan fungsional atau pemrosesan baik yang dibutuhkan maupun yang tidak dibutuhkan. Cara lain untuk membedakan data berorientasi aplikasi operasional
16 dengan data pada warehouse adalah pada hubungan-hubungan dari data. Data operasional memelihara hubungan yang terus-menerus antara dua atau lebih tabel berdasarkan kaidah bisnis untuk waktu yang singkat. Data pada warehouse menjangkau jangka waktu yang panjang dan hubungan-hubungan yang diperoleh dalam data warehouse sangat banyak. Untuk lebih jelasnya, dapat dilihat pada gambar 2.2. operational
data warehouse
auto
customer
life
policy
health
premium
casualty
claim
applications
subjects
Gambar 2.2 Data yang berorientasi subyek
2. Terintegrasi (integrated) Aspek terpenting dalam ruang lingkup warehousing adalah sumber data (data source) yang terintegrasi. Sumber data diintegrasikan untuk memenuhi berbagai kebutuhan informasi dalam organisasi, karena sumber data tersebut berasal dari sistem-sistem aplikasi perusahaan yang berbeda dan luas sehingga sumber data tersebut sering kali tidak konsisten dalam penggunaannya, sebagai contoh format-format yang berbeda. Adapun proses yang terjadi dalam membuat data-
17 data sumber yang berbeda-beda menjadi konsisten meliputi pengubahan format, memformat ulang, menyusun ulang, merangkum sehingga sumber data konsisten dalam menyajikan gambaran hasil penyatuan dari data tersebut kepada pengguna. Syarat integrasi sumber data dapat dipenuhi dengan berbagai cara seperti konsisten dalam penamaan variabel, konsisten dalam ukuran variabel dan konsisten dalam struktur pengkodean dan konsisten dalam atribut fisik dari data. Pada lingkungan operasional terdapat berbagai macam aplikasi yang mungkin dibuat oleh pengembang (developer) yang berbeda-beda, oleh karena itu, mungkin aplikasi tersebut ada istilah atau variabel yang memiliki maksud yang sama tetapi nama dan formatnya berbeda. Hal tersebut tidak diperkenankan sebagai sumber data yang terintegrasi, seluruhnya harus konsisten, maksudnya berbagai data yang berbeda baik dalam bentuk nama dan formatnya, harus dikonversi menjadi nama dan format yang disepakati bersama. Dengan demikian, tidak ada lagi kerancuan karena terdapat lebih dari satu sumber data dan ketidak-konsistensian nama, tanggal dan sebagainya, seperti contoh pada gambar 2.3.
18
Gambar 2.3 Integrasi data warehouse
3. Memiliki rentang waktu (time-variant) Seluruh data di dalam warehouse dapat dikatakan akurat serta valid pada interval atau rentang waktu tertentu. Karakteristik dasar data dalam warehouse sangat berbeda dengan data pada lingkungan operasional, dimana data hanya akurat untuk waktu sesaat setelah data diakses, sedangkan data pada warehouse dapat dikatakan akurat selama periode waktu tertentu sehingga memiliki interval / rentang waktu (time variant). Data ditampung pada time variant yang valid, kemudian akan ditampilkan ke dalam snapshot. Setiap lingkungan mempunyai
19 rentang waktu yang berbeda. Pengumpulan rentang waktu pada data di dalam data warehouse secara signifikan lebih lama daripada yang terdapat pada sistem operasi. Rentang waktu 60-90 hari adalah suatu keadaan normal bagi sistem operasi. Sementara itu, rentang waktu 5-10 tahun adalah keadaan normal bagi sebuah data warehouse. Karenanya, data warehouse memiliki data historikal lebih banyak daripada data pada lingkungan lain, seperti terlihat pada gambar 2.4.
Gambar 2.4 Rentang waktu data warehouse
4. Tetap atau tidak berubah (non-volatile) Karakteristik keempat dari data warehouse adalah non-volatile. Maksudnya data pada warehouse tidak di-update secara real time, tetapi di-refresh / diperbaharui dari sistem operasional secara regular / teratur. Data baru yang selalu ditambahkan sebagai suplemen bagi basis data itu sendiri bukan sebagai sebuah perubahan. Basis data tersebut secara berkala dan terus menerus memasukkan, kemudian secara incremental (naik secara bertahap) disatukan dengan data sebelumnya. Ketika data pada database memuat data baru dan database
20 kemudian di-load ke dalam data warehouse, maka data warehouse tidak memperbaharui snapshot dari data warehouse yang lama tetapi membuat snapshot sehingga syarat non-volatille tercapai dan history dari data warehouse terus terjaga. Ilustrasinya dapat dilihat pada gambar 2.5.
Gambar 2.5 Data warehouse tidak berubah
2.1.6 Anatomi Data Warehouse Konsep penerapan data warehouse adalah mengambil data dari berbagai sumber dan memindahkannya ke dalam sebuah pusat pengumpulan data yang besar. Anatomi data warehouse terbagi tiga, yaitu:
1. Data warehouse fungsional (Functional Data Warehouse) Data warehouse fungsional mempergunakan pendekatan kebutuhan dari tiap bagian fungsi bisnis, misalnya departemen, divisi, dan sebagainya, untuk mendefinisikan jenis data yang akan ditampung di dalam sistem. Penerapan data warehouse fungsional ini memiliki resiko kehilangan konsistensi data di luar
21 lingkungan fungsi bisnis bersangkutan, jika pendekatan ini lingkupnya diperbesar dari lingkungan fungsional menjadi lingkup perusahaan. Keuntungan penerapan pendekatan sistem ini adalah bahwa sistem ini dapat memberi solusi yang mudah untuk dibangun dengan biaya investasi yang relatif rendah yang dapat memberikan kelompok pemakai sebuah kemampuan sistem pengumpulan data yang terbatas (lihat gambar 2.6).
Data Sistem operasional
Workstation Data
Gambar 2.6 Data warehouse fungsional
2. Data warehouse terpusat (Centralized Data Warehouse) Pendekatan jenis ini banyak digunakan oleh pemakai karena terbiasa dengan lingkungan mainframe yang terpusat. Data diambil dari seluruh sistem operasional dan disimpan di dalam pusat penyimpanan data (storage). Data yang terkumpul digunakan untuk membangun data warehouse fungsional masingmasing. Alasan menggunakan sistem ini adalah bahwa data benar-benar terpadu. Tetapi sistem ini mengharuskan pemasok data harus mengirim data tepat waktunya agar tetap konsisten dengan pemasok lainnya. Di samping itu, pemakai hanya dapat mengambil data dari pusat pengumpulan data saja dan tidak dapat secara langsung berhubungan dengan pemasok datanya sendiri. Faktor yang membuat orang keberatan menggunakan pendekatan ini adalah biaya
22 pemeliharaan yang tinggi atas sistem pengumpulan data yang sedemikian besar juga waktu membangun sistemnya (lihat gambar 2.7).
Data Sistem operasional
Workstation
Data Data
Gambar 2.7 Data warehouse terpusat
3. Data warehouse terdistribusi (Decentralized Data Warehouse) Pendekatan ini memungkinkan pemakai untuk langsung berhubungan dengan sumber data maupun dengan pusat pengumpul data lainnya, karena dikembangkan
berdasarkan
konsep
data
“gateway”.
Pendekatan
ini
mengandalkan keunggulan teknologi “client / server”. Kekurangan pendekatan ini adalah sistem memerlukan biaya yang sangat besar karena setiap sistem pengumpulan data fungsional dan sistem operasinya dikelola secara terpisah. Selain itu, perlu sinkronisasi untuk memelihara keterpaduan data. Metode ini efektif apabila data tersedia dalam bentuk yang konsisten. Pemakai dapat menambah data tersebut dengan informasi baru apabila ingin membentuk gambaran baru atas informasi. Ilustrasi ini terlihat pada gambar 2.8:
23 Data
Data Warehouse Gateway
Sistem operasional
Workstation
Gambar 2.8 Data warehouse terdistribusi
2.1.7 Arsitektur Data Warehouse Menurut Anahory dan Murray (1997), arsitektur dan komponen utama dari data warehouse dapat dilihat pada gambar 2.9 berikut:
24
Reporting, query, application development, and EIS tools
Warehouse Manager Operational data source 1
Highly summarized data
Metadata Operational data source 2
Load Manager
Query Manager
OLAP tools
Lightly summarized data
DBMS Operational data source n
Detailed data
Warehouse Manager
Data mining tools
End-user access tools Operational data store (ODS)
Archive/backup data
Gambar 2.9 Arsitektur data warehouse secara umum
Komponen arsitektur data warehouse yang dikemukakan oleh Anahory dan Murray (1997), meliputi: 1. Operational Data Sumber data dari data warehouse dapat diambil langsung dari: a. Mainframe dimana data disimpan pada tingkatan tertinggi.
25 b. Data bagian yang terdapat pada sistem file seperti VSAM, RMS, dan RDBMS seperti Informix dan Oracle. c. Server / workstation pribadi yang terletak dalam jaringan. d. Sumber eksternal (misalnya database dari internet, database dari rekanan seperti dari rekanan atau distributor). 2. Penyimpanan Data Operasional (Operational Data Store / ODS) Sebuah ODS merupakan tempat penyimpanan data yang terintegrasi, dimana data yang tersimpan dalam ODS digunkan untuk analisis. ODS menerima inputan data yang sama dengan data yang diterima pada data warehouse, tetapi pada kenyataannya data yang ada pada ODS dipindahkan ke dalam data warehouse. Dalam semua keadaan, penyimpanan data operasional harus dibuat terpisah dari data warehouse. Dengan membangun ODS, akan sangat membantu dalam membangun data warehouse karena data pada ODS adalah data bersih dan sudah terekstrasi dari sistem sumber. 3. Load Manager Disebut juga sebagai komponen front-end yang bertugas melakukan seluruh operasi yang berhubungan dengan ekstraksi dan me-load data ke warehouse. Data tersebut mungkin saja diekstrak secara langsung dari sumber data atau yang umum digunakan adalah dari data store operasional. Operasi-operasi yang dilakukan oleh load manager termasuk didalamnya transformasi-transformasi sederhana dari data, agar data tersebut menjadi siap untuk dimasukkan pada warehouse.
26 4. Warehouse Manager Warehouse manager melakukan seluruh operasi yang berhubungan dengan kegiatan manajemen data di dalam warehouse. Operasi tersebut meliputi: a. Analisis terhadap data untuk memastikan konsistensi. b. Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara menjadi tabel-tabel data warehouse. c. Penciptaan indeks-indeks dan view-view berdasarkan tabel-tabel dasar. d. Melakukan denormalisasi dan agregasi jika diperlukan. e. Backing-up dan mengarsipkan data. 5. Query Manager Disebut juga sebagai komponen back-end melakukan operasi yang berhubungan dengan manajemen user queries. Operasi yang dilakukan oleh komponen ini termasuk mengarahkan query kepada tabel-tabel yang tepat dan menjadwalkan eksekusi dari query-query tersebut. 6. Data detil yang aktif sekarang (current detail data) Data detil yang aktif sekarang yaitu: data yang mencerminkan keadaan terbaru, yang mendapat perhatian utama. Data ini merupakan level terendah dari data warehouse, dapat diakses dan memerlukan storage yang besar namun mahal dan sulit untuk diatur karena data ini sangat kompleks. 7. Data historis (older detail data) Data historis adalah hasil backup yang disimpan dalam storage terpisah dan pada saat tertentu dapat diakses kembali. Penyusunan direktori untuk data ini harus mencerminkan umur dari data agar memudahkan pengaksesan kembali.
27 8. Data ringkasan level menengah (lightly summarized data) Data ringkasan level menengah adalah data hasil ringkasan dari data tingkat rendah yang ada pada data detil yang aktif sekarang, tapi belum bersifat total summary. Pengaksesan data ini banyak ditampilkan dalam bentuk view dari kondisi yang sedang berjalan atau sudah berjalan. 9. Data ringkasan level tinggi (highly summarized data) Data ringkasan level tinggi adalah data yang tersusun rapi dan mudah diakses, terutama untuk melakukan analisa perbandingan data berdasarkan urutan waktu dan analisa yang menggunakan data multidimensi. Sumber data ini dapat berasal dari data yang aktif sekarang ataupun di luar dari data warehouse. 10. Metadata Metadata bukan data hasil kegiatan operasional seperti empat jenis data di atas. Metadata merupakan data tentang data (Darling, 1996), data yang berisi semua objek yang ada pada data warehouse pada definisi dari database, tabel, kolom, view, query, transformasi, validasi, dan lain-lain. Tujuan utama metadata adalah untuk menunjukkan jalur asal dimana data dimulai, sehingga administrator warehouse dapat mengetahui history dari segala item dalam warehouse. Metadata dibuat untuk menjawab struktur data spesifik, walaupun asal datanya sama. Metadata juga menyediakan catatan asal data yang dipergunakan dalam proses transformasi. Catatan ini memberikan referensi kepada pengguna akhir dari sistem, seperti juga keabsahan data bagi sistem pengumpulan data perusahaan. Metadata yang berasosiasi dengan transformasi dan loading data harus mendeskripsikan sumber data dan segala perubahan yang dibuat terhadap data. Sebagai contoh, untuk setiap field sumber harus terdapat sebuah pengenal
28 unik, nama field orisinil, tipe data sumber, dan lokasi orisinil meliputi sistem dan nama objek, termasuk tipe data tujuan dan tabel nama tujuan. Jika field merupakan subyek dari suatu transformasi, juga harus direkam. Metadata tidak mengandung data yang diambil langsung dari lingkungan operasional, tetapi memuat informasi penting yang digunakan sebagai: a. Direktori untuk membantu analisis DSS mengalokasikan isi daripada data warehouse. Panduan untuk menempatkan data operasional ke dalam data data warehouse serta aturan-aturan tranformasi yang diperlukan agar suatu data operasional dapat dipindahkan ke dalam data warehouse. b. Panduan untuk membuat ringkasan data dari data detil sekarang menjadi data ringkasan level menengah, dari data detil ringkasan level menengah menjadi data ringkasan level tinggi, dan lain-lain. Tidak semua hasil ringkasan disimpan dalam data warehouse tetapi hanya hasil ringkasan yang sering digunakan yang akan disimpan. Menurut Connolly (2005, p 1159), pada area ini warehouse menyimpan seluruh definisi-definisi metadata / data mengenai data itu sendiri (data about data) yang akan digunakan oleh seluruh proses di dalam warehouse. Metadata digunakan untuk berbagai tujuan antara lain: a. Proses loading dan ekstraksi – metadata digunakan untuk memetakan sumber-sumber data kepada seluruh view data di dalam warehouse. b. Proses manajemen warehouse – metadata digunakan untuk mengotomatisasi produksi tabel-tabel summary. c. Sebagai bagian dari proses query management – metadata digunakan untuk mengarahkan sebuah query kepada sumber data yang paling sesuai.
29 Struktur dari metadata beragam pada setiap proses, hal ini mencerminkan bahwa metadata mendekripsikan item data yang sama seperti yang terdapat di dalam data warehouse. End-user tools menggunakan metadata ini untuk dapat mengerti bagaimana cara membuat sebuah query. 11. End-user Access Tools Prinsip atau tujuan utama dari data warehousing adalah untuk menyediakan informasi bisnis kepada user untuk dapat melakukan pengambilan keputusan secara cepat dan tepat. User ini berinteraksi dengan warehouse melalui end-user access tools. Data warehouse harus secara efisien mendukung secara khusus kebutuhan user serta secara rutin melakukan analisis. Performa yang baik dapat dicapai dengan merencanakan dahulu keperluan untuk melakukan joins, summations, dan laporan per periode dengan end-users. Berdasarkan kategori yang dikemukakan oleh Berson dan Smith (1997) terdapat 5 grup utama dari tools tersebut, antara lain: a. Reporting and Query Tools Reporting Tools meliputi production reporting tools dan report writers. Production reporting tools digunakan untuk menghasilkan laporan operasional regular (biasa), seperti faktur pelanggan, dan pembayaran staf. Sedangkan report writer adalah desktop tools yang dirancang untuk end-user (pengguna). Query tools untuk data warehouse relasional dirancang untuk menerima SQL atau menghasilkan pernyataan SQL untuk proses query data yang tersimpan dalam warehouse. b. Application Development Tools Aplikasi yang dapat digunakan user yaitu graphical data access yang
30 dirancang secara primary untuk sisi client-server. Beberapa application development tools terintegrasi dengan OLAP tools dan dapat mengakses semua sistem basis data utama, mencakup Oracle, Sybase, dan Informix. c. Executive Information System (EIS) Tools EIS atau yang lebih dikenal sebagai ‘everybody’s information systems’, yang semula dikembangkan untuk mendukung pengambilan keputusan strategi tingkat tinggi. Kemudian meluas untuk mendukung semua tingkat manajemen. EIS tools yang terasosiasi dengan mainframe memungkinkan user
membuat
aplikasi
pendukung
pengambilan
keputusan
untuk
menyediakan overview data eksternal. Saat ini, perbedaan antara EIS dengan decision-support tools lainnya semakin tidak jelas, sejak pengembang EIS melakukan penambahan fasilitas-fasilitas tambahan dan menyediakan aplikasi custom-built untuk area bisnis seperti penjualan, marketing, dan keuangan. Sementara itu, Decision Support Systems (DSS) adalah sebuah model yang didasarkan pada sejumlah prosedur dalam memproses data dan pertimbangan yang bertujuan membantu manajer ketika membuat keputusan. DSS dibangun bukan untuk menggantikan peran manajer dalam menganalisa masalah dan mengambil keputusan, melainkan membantu peran manajer dalam menganalisa sejumlah data yang begitu besar sehingga keputusan yang diambil berdasarkan data dan informasi yang akurat.
31 d. Online Analytical Processing (OLAP) Tools OLAP tools berbasis pada konsep basis data multi-dimensi dan memperbolehkan pengguna untuk menganalisis data menggunakan view yang kompleks dan multi-dimensional. Tools ini mengasumsikan bahwa data diatur dalam model multi-dimensi e. Data Mining Tools Data mining adalah sebuah proses untuk menemukan suatu korelasi baru yang bermakna, pola dan kecenderungan baru dengan menggali data yang sangat besar menggunakan teknik statistik, matematis, dan intelegensia semu (Artificial Intelligence). Data mining mempunyai potensi yang cukup baik dalam menggali OLAP yang disediakan oleh data warehouse.
2.1.8 Data Mart Data mart adalah sebuah subset dari suatu data warehouse yang secara normal berbentuk rangkuman data yang berhubungan dengan sebuah departemen atau fungsi bisnis tertentu. Data mart dapat berdiri sendiri atau terhubung secara sentral dengan data warehouse perusahaan. Karakteristik yang membedakan data mart dengan data warehouse meliputi: 1. Data mart hanya fokus terhadap permintaan user terhadap satu departemen atau fungsi bisnis. 2. Data mart secara normal tidak mengandung data operasional secara detil, tidak seperti data warehouse. 3. Karena data mart memuat lebih sedikit data dibandingkan dengan data warehouse, data mart lebih mudah dimengerti dan ditelusuri.
32 2.1.9 Aliran Proses Data Warehouse Data warehousing menekankan pada manajemen 5 pokok data flows, yaitu inflow, upflow, downflow, outflow dan metaflow (Hackarthorn, 1995) seperti terlihat pada gambar 2.10 di bawah ini:
Warehouse Manager Operational data source 1 Metaflow Metadata Inflow Highly summarized data Operational data source 2
Load Manager
Outflow
Query Manager
OLAP tools
Lightly summarized data Upflow DBMS Operational data source n
Detailed data Data mining tools
Warehouse Manager
Downflow Operational data store (ODS)
Archive/backup data
Gambar 2.10 Aliran informasi pada sebuah data warehouse
End-user access tools
33 1. Inflow Adalah proses yang berkaitan dengan ekstraksi, pembersihan, dan pemasukan data dari sistem sumber ke dalam data warehouse. Cara lain, data bisa saja dimuat dalam ke penyimpanan data operasional sebelum ditransfer ke data warehouse. Karena data sumber kebanyakan dihasilkan oleh OLTP systems, maka data harus terlebih dahulu direkonstruksi untuk keperluan data warehouse. Proses rekonstruksi data melibatkan: 1. Pembersihkan ‘data kotor’ (data yang tidak sama formatnya, tidak konsisten). 2. Merestrukturisasi data agar sesuai dengan kebutuhan data dari data warehouse yang baru, contohnya menambah dan / atau membuang fields dan denormalisasi data. 3. Memastikan bahwa data sumber konsisten dengan data itu sendiri dan dengan data lain yang sudah ada dalam warehouse. Untuk dapat secara efektif mengatur inflow, mekanisme harus diidentifikasikan terlebih dahulu untuk menentukan kapan memulai mengekstrak data untuk melakukan transformasi yang diperlukan, dan untuk menjamin konsistensi. Ketika mengekstrak data dari sistem sumber, adalah penting untuk memastikan bahwa data dalam keadaan konsisten untuk dapat menghasilkan view yang konsisten serta terintegrasi dari corporate data. Setelah data telah diekstrak, biasanya data akan ditampung dan dimuat ke dalam penyimpanan sementara untuk keperluan pembersihan dan pengecekan konsistensi data.
34 2. Upflow Upflow adalah proses yang berkaitan dengan menambahkan nilai (value) ke data dalam warehouse melalui aktivitas summarizing, packaging, dan distribusi data. 1. Summarizing, membuat ringkasan data dengan proses selecting, projecting, joining, dan grouping data relasional ke dalam tampilan yang lebih tepat guna dan mudah dimengerti bagi penggunanya. Summarizing melibatkan operasi relasional sederhana dengan melakukan analisis statistik modern termasuk mengenali tren (identifying trends), pengelompokan (clustering) dan pengambilan sample data (sampling the data). 2. Packaging the data, dengan mengkonversikan data yang telah dirangkum ke bentuk yang lebih tepat guna seperti, lembar kerja (spreadsheets), dokumen teks, diagram, bentuk grafik lainnya, database pribadi, dan animasi. 3. Distributing the data, memasukkan data ke dalam grup-grup yang sesuai untuk meningkatkan ketersediaan dan kemudahan akses. Ketika menambahkan nilai (value) ke data, pertimbangan yang baik diperlukan dalam mendukung kebutuhan performa dari data warehouse tersebut dan untuk meminimalisasikan biaya operasional berjalan. Kebutuhan tersebut dangat penting dalam menentukan desain ke arah yang benar, membuat restrukturisasi untuk memperbaiki query performance atau untuk menurunkan biaya operasional.
Dengan
kata
lain,
data
warehouse
administrator
harus
mengidentifikasi desain database yang paling sesuai dengan kebutuhan, yang bisa mengakomodasi semua kebutuhan.
35 3. Downflow Downflow adalah proses yang diasosiasikan dengan mengarsipkan dan membackup data dalam warehouse. Mengarsipkan data lama memegang peranan penting dalam memelihara efektivitas dan performa data warehouse dengan mentransfer data yang sudah lama, dalam jumlah tertentu, ke tempat penyimpanan (diarsipkan) seperti magnetic tape atau optical disk. Jika skema partisi dipilih secara benar untuk database, jumlah data online seharusnya tidak akan mempengaruhi performa. Partisi adalah pilihan desain tepat guna untuk database-database yang sangat besar, yang memungkinkan fragmentasi sebuah tabel penyimpan record dalam jumlah yang sangat besar, dibagi ke dalam beberapa tabel yang lebih kecil. Aturan untuk partisi dapat berdasarkan karakteristik data seperti area dalam sebuah negara. Downflow data mencakup proses untuk meyakinkan bahwa dari keadaan aktif sebuah data dapat dibangun kembali jika ada kehilangan data, atau kegagalan software / hardware. Data yang telah diarsipkan sebaiknya disimpan sedemikian rupa sehingga memungkinkan pembaruan data dalam warehouse jika diperlukan.
4. Outflow Outflow merupakan proses yang diasosiasikan dengan bagaimana membuat data tersedia bagi pengguna (end-users). Outflow adalah keadaan dimana nilai yang sebenarnya dari data warehouse diketahui oleh organisasi. Ini memerlukan pemaknaan ulang (re-engineering) proses bisnis untuk dapat mencapai keuntungan kompetitif (Hackarthorn, 1995). Dua aktivitas utama yang ada dalam outflow adalah termasuk hal berikut:
36 1. Accessing, yaitu hal yang berkaitan dengan bagaimana memenuhi permintaan end-users akan data yang mereka butuhkan. Hal yang utama adalah bagaimana menciptakan keadaan yang memungkinkan pengguna bisa menggunakan query tools untuk mengakses sumber data dengan benar secara efektif. Frekuensi akses users dapat bervariasi, mulai dari adhoc (keperluan tertentu), rutin, sampai real-time (hampir setiap saat). Adalah penting untuk memastikan bahwa sumber daya sistem digunakan secara efektif dalam menjadwalkan (scheduling) eksekusi dari query yang dilakukan oleh user. 2. Delivering, yaitu hal yang berkatian dengan bagaimana menyampaikan informasi ke workstation end-users secara proaktif. Ini adalah area yang relatif baru dalam data warehousing, dan disebut juga sebagai proses yang bertipe ‘publish and subscribe’ (tampil dan gunakan secara berkala). Warehouse menerbitkan bermacam-macam ‘business objects’ yang direvisi secara periodik dengan memonitor pola pemakaian. User menggunakan suatu set business objects yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka. Isu yang penting dalam mengatur outflow adalah proses marketing yang aktif tentang data warehouse kepada user, yang akan mempengaruhi operasi organisasi secara keseluruhan. Ada aktivitas operasional tambahan dalam mengatur outflow, termasuk mengarahkan query ke tabel target yang sesuai dan menangkap (capturing) informasi dalam query profiles yang terasosiasi dengan group user untuk memutuskan fungsi agregasi mana yang akan diproses. Data warehouse berisi summary data secara potensial menyediakan jumlah sumber data akurat untuk menanggapi sebuah query yang spesifik termasuk data terperinci itu sendiri dan sejumlah tumpukan lain yang sesuai dengan kebutuhan
37 user. Bagaimanapun, performa query akan bervariasi cukup signifikan, tergantung karakter data target, isi yang paling penting dari data tersebut. Sebagai bagian dari manajemen outflow, sistem harus memutuskan cara / jalan yang paling efektif untuk menjawab sebuah query.
5. Metaflow Metaflow adalah proses yang terasosiasi dengan manajemen metadata. Flow-flow sebelumnya menggambarkan manajemen data warehouse dengan melihat bagaimana data masuk dan keluar dari warehouse. Metaflow adalah proses yang memindahkan metadata (data tentang flow-flow lain). Metadata adalah gambaran isi data dari data warehouse, apa yang ada didalam, darimana asal mulanya, dan apa yang telah terjadi setelah pembersihan (cleansing), pengintegrasian (integrating), dan summarizing. Untuk merespon kebutuhan bisnis yang terus berubah, sistem yang sudah ada juga terus berubah secara konstan. Oleh sebab itu, warehouse terlibat dalam merespon pada perubahan yang terus-menerus, yang juga harus merefleksikan perubahan-perubahan tersebut pada sistem sumber (source legacy systems) dan lingkungan bisnis yang berubah. Metaflow (metadata) harus secara berkesinambungan di update dengan perubahanperubahan ini.
2.1.10 Model Dimensional Model Dimensional (Dimensionality Modelling) merupakan suatu teknik perancangan logikal yang bertujuan untuk menampilkan data yang sesuai standar dan bentuknya mudah dipahami sehingga memungkinkan akses dengan kinerja yang
38 tinggi. Dimensionality Modelling menggunakan konsep dari Entity Relationship Modelling dengan beberapa batasan-batasan yang penting. Setiap Dimensional Modelling terdiri atas tabel dengan primary key yang banyak (composite), disebut dengan fact table dan sekumpulan tabel-tabel yang lebih kecil disebut dengan dimension table. Setiap tabel dimensi mempunyai sebuah non-composite primary key yang mengarah ke satu komponen dari composite key dalam fact table. Dengan kata lain, primary key dalam tabel fakta dibuat dari dua atau lebih foreign key. Karakteristik seperti ini dinamakan star schema (skema bintang) atau star join, karena menyerupai bentuk bintang. Fitur penting lainnya dari sebuah model dimensional adalah semua natural key diganti dengan kunci pengganti (surrogate key). Ini berarti bahwa setiap gabungan (join) antara tabel fakta dengan tabel dimensi selalu didasari oleh surrogate key, bukan natural key. Kegunaan dari kunci pengganti ini adalah memperbolehkan data pada data warehouse untuk memiliki beberapa kebebasan dalam penggunaan data tidak seperti halnya yang diproduksi oleh sistem OLTP. Sebuah sistem OLTP memerlukan struktur yang telah dinormalisasi untuk mengurangi redundansi, validasi untuk input data, mendukung volume yang besar dari transaksi yang bergerak sangat cepat. Sebuah transaksi biasanya melibatkan sebuah proses bisnis, seperti mencatat order atau mencetak pembayaran invoice. Model OLTP sering terlihat seperti jaring laba-laba yang terdiri atas ratusan, bahkan ribuan tabel, sehingga sulit untuk dimengerti.
39 2.1.11 Star Scheme Skema bintang adalah merupakan sebuah struktur logikal yang memiliki tabel fakta yang terdiri atas data faktual di tengahnya, dan dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data (yang dapat didenormalisasi). Tabel fakta yang baik mengandung satu atau lebih numerical measure, atau ‘fakta’, yang berhubungan dengan masing-masing record. Fakta dalam tabel fakta harus berupa data numerik dan aditif karena aplikasi data warehouse hampir tidak pernah mengakses satu record tunggal, melainkan ratusan, ribuan, bahkan jutaan record pada suatu waktu dan kemudian melakukan agregasi terhadap record-record tersebut. Tabel dimensi, secara umum mengandung informasi deskriptif berbentuk teks. Atribut-atribut dimensi digunakan sebagai constraints dalam query data warehouse. Pada dasarnya, data warehouse yang berguna memiliki relasi yang tepat dengan data yang terdapat pada tabel dimensi. Keuntungan skema bintang: 1. Mudah dimengerti. 2. Kinerja yang lebih baik karena waktu query yang lebih kecil. 3. Mudah dikembangkan dan dapat menangani perubahan di masa depan. Contoh dari skema bintang ini dapat dilihat pada gambar 2.11.
40
Gambar 2.11 Star Schema
2.1.12 Denormalisasi Skema bintang dapat digunakan untuk mempercepat performa query dengan melakukan denormalisasi terhadap informasi sumber (reference) ke dalam sebuah tabel dimensi tunggal. Denormalisasi yaitu mencatat data-data yang tidak bergantung pada kolom lain, meskipun pada akhirnya mengakibatkan banyak terjadi duplikasi data. Tujuannya adalah agar semua informasi yang diperlukan harus terkandung di tabel log itu sendiri dan tidak bergantung pada tabel lain.
41 Denormalisasi adalah suatu proses yang merubah bentuk normalisasi dari database dengan cara penggabungan tabel dan merupakan sebuah proses yang secara sengaja dilakukan dengan melanggar peraturan bentuk normal dari normalisasi dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja (performance) pengaksesan data yang ada. Keuntungan melakukan proses denormalisasi adalah: 1. Mengurangi jumlah relasi yang terjadi antar tabel-tabel yang harus mengalami proses pada waktu pencarian sehingga akan meningkatkan kecepatan proses query data. 2. Membuat struktur fisik database agar mudah dimengerti menurut model dimensi dari pemakai. Struktur tabel yang dibuat sesuai keinginan pemakai memungkinkan terjadinya akses langsung yang sekali lagi akan meningkatkan kinerja. Kelemahan melakukan proses denormalisasi adalah: 1. Proses denormalisasi secara tidak langsung akan membuat redundansi data. 2. Proses denormalisasi memerlukan alokasi memory dan storage (tempat penyimpanan) yang besar.
2.1.13 Snowflake Scheme Skema snowflake merupakan variasi pada skema bintang yang menyimpan seluruh informasi tabel dimensi dalam bentuk normal ketiga dan tabel fakta tetap dalam keadaan utuh / semula (tidak mengandung data yang mengalami denormalisasi). Dengan kata lain, suatu tabel dimensi bisa mempunyai dimensi lain hasil normalisasi. Contoh dari snowflake scheme ini dapat dilihat pada gambar 2.12:
42
Gambar 2.12 Snowflake Schema
2.1.14 Starflake Scheme Starflake schema adalah suatu bentuk campuran yang merupakan gabungan dari star schema dan snowflake schema. Baik itu star, snowflake maupun starflake memiliki keuntungan didalam lingkungan data warehouse, antara lain: 1. Efficiency – efisien dalam hal mengakses data. 2. Ability to handle changing requirements – dapat berapatasi terhadap keperluan user. 3. Extensibility – bersifat fleksibel atas perubahan yang terjadi khususnya perubahan yang mengarah pada perkembangan. 4. Ability to model common business situations – memiliki kemampuan dalam memodelkan situasi bisnis secara umum.
43 5. Predictable query processing – walaupun skema yang dihasilkan sangat kompleks, tetapi pemrosesan query menjadi dapat diperkirakan, hal ini dikarenakan pada level terendah, setiap tabel fakta harus di query secara independen.
2.1.15 Metodologi Perancangan Database untuk Data Warehouse Menurut Kimball (1996), ada sembilan tahap metodologi perancangan database untuk data warehouse atau yang biasa disebut ‘Nine-Step Methodology’, yaitu: 1. Langkah 1: Pemilihan proses (choosing the process) Sebuah proses atau fungsi mengacu pada subyek dari data mart tertentu. Data mart yang pertama kali dibangun haruslah merupakan data mart yang dapat dikirim tepat waktu dan dapat menjawab semua pertanyaan bisnis yang penting. Pilihan yang terbaik untuk data mart yang pertama cenderung berhubungan dengan sales, misalnya: property sales, property leasing, property advertising. Sumber data ini mudah untuk diakses dan berkualitas tinggi. 2. Langkah 2: Pemilihan sumber (choosing the grain) Pemilihan sumber ini maksudnya untuk memutuskan secara pasti apa yang diwakili atau direpresentasikan oleh sebuah tabel fakta. Jika sumber tersebut telah dipilih untuk tabel fakta, dapat dilakukan identifikasi dimensi untuk tabel fakta itu. Pertimbangan sumber untuk tabel fakta juga menentukan sumber dari tiap tabel dimensi. Misalnya, jika sumber dari sebuah tabel fakta PropertySale adalah sebuah penjualan properti individual, maka sumber dari sebuah dimensi pelanggan merupakan rincian pelanggan yang membeli properti tertentu tersebut.
44 3. Langkah 3: Mengidentifikasi dimensi (identifying and conforming the dimensions) Set dimensi yang dibangun dengan baik membuat data mart lebih mudah dipahami dan mudah digunakan. Dimensi ini penting untuk menggambarkan fakta-fakta yang terdapat pada tabel fakta melalui sumber yang tepat. Misalnya, setiap data pelanggan pada tabel dimensi pembeli dilengkapi dengan id_pelanggan, no_pelanggan, nama_pelanggan, tipe_pelanggan, tempat tinggal, nama kota, dan lain sebagainya. Jika ada dimensi yang muncul pada dua data mart, kedua data mart tersebut harus berdimensi sama, atau paling tidak salah satunya merupakan subset matematis dari yang lainnya. Sebuah dimensi yang digunakan oleh lebih dari 1 data mart disebut conformed dimension. Jika sebuah dimensi digunakan pada dua data mart atau bahkan lebih, dan dimensi ini tidak disinkronisasi maka keseluruhan data warehouse akan gagal karena dua data mart tidak bisa digunakan secara bersama-sama. 4. Langkah 4: Pemilihan fakta (choosing the facts) Sumber dari tabel fakta menentukan fakta mana saja yang bisa digunakan dalam data mart. Semua fakta harus diekspresikan pada tingkat yang telah ditentukan oleh sumber. Fakta harus berupa data numerik dan aditif. Fakta tambahan dapat dimasukkan ke dalam sebuah tabel fakta kapan saja asalkan fakta tersebut konsisten dengan sumber dari tabel. 5. Langkah 5: Menyimpan pre-kalkulasi di tabel fakta (storing pre-calculations in the fact tables) Setiap fakta yang telah diseleksi harus diperiksa kembali untuk melihat apakah ada kesempatan untuk menggunakan pre-kalkulasi. Hal ini terjadi apabila fakta
45 terdapat unsur pernyataan keuntungan dan kerugian. Situasi ini akan lebih tampak pada tabel fakta yang berasal dari invoice atau penjualan. Misalnya, untuk menghitung totalRevenue per sewa properti, didapat dari totalRent dikurangi dengan clientAllowance dan staffCommission. Walaupun totalRevenue dapat dihitung secara manual dari atribut-atribut ini, tetap saja totalRevenue perlu disimpan untuk menghindari adanya kesalahan kalkulasi oleh user. 6. Langkah 6: Melengkapi tabel dimensi (rounding out the dimension tables) Pada tahap ini, kita menambahkan keterangan berbentuk teks selengkaplengkapnya ke dimensi. Keterangan harus bersifat intuitif dan dapat dipahami oleh user. Kegunaan dari sebuah data mart ditentukan dari ruang lingkup dan sifat dari atribut pada tabel dimensi. 7. Langkah 7: Pemilihan durasi database (choosing the duration of the database) Durasi mengukur sejauh mana ukuran tabel fakta dalam waktu. Misalnya pada perusahaan asuransi, terdapat persyaratan yang mengharuskan data disimpan dalam rentang waktu 5 tahun atau bahkan lebih. 8. Langkah 8: Menelusuri perubahan dimensi yang perlahan (tracking slowly changing dimensions) Maksudnya bahwa data-data lama seperti deskripsi untuk klien lama harus digunakan dengan history transaksi lama. Seringkali, data warehouse harus memasukkan sebuah generalized key pada dimensi penting seperti ini dengan maksud membedakan serangkaian input dari klien dalam periode tertentu. Ada tiga tipe perubahan dimensi yang perlahan ini: a. Tipe 1: Atribut dimensi yang telah berubah tertulis ulang (overwritten).
46 b. Tipe 2: Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan sebuah dimensi baru. c. Tipe 3: Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan atribut alternatif, sehingga nilai atribut lama dan yang baru dapat diakses secara bersama pada dimensi yang sama. 9. Langkah 9: Menentukan prioritas dan mode query (deciding the query priorities and the query modes) Tahap ini perancangan difokuskan pada perancangan secara fisik. Hal yang perlu diperhatikan pada perancangan fisik adalah urutan secara fisik pada tabel fakta dalam disk dan keberadaan penyimpanan awal ringkasan atau agregasi. Di samping hal tersebut, perlu diperhatikan juga hal lain seperti administrasi, backup, performa indeks, dan keamanan.
2.1.16 OLAP Menurut Connolly (2005, p 1205), OLAP (Online Analytical Processing) adalah sintesis dinamis, analisis dan konsolidasi dari sekumpulan besar data multi – dimensi. OLAP merupakan proses departmental untuk lingkungan data mart. OLAP mendeskripsikan sebuah teknologi yang menggunakan view multi-dimensi dari sekumpulan data untuk menyediakan akses yang cepat ke informasi strategis untuk analisis lebih lanjut. OLAP memperbolehkan user untuk mendapatkan pengertian dan pengetahuan yang mendalam mengenai berbagai aspek dari data perusahaan dengan akses yang cepat, konsisten, interaktif melalui kemungkinan variasi view dari data.
47 Tabel berikut (lihat tabel 2.2) adalah tabel dari perbandingan OLAP dengan OLTP: Tabel 2.2 Perbandingan OLTP dan OLAP OLTP Digunakan untuk mendukung kegiatan sehari-hari Menggunakan view single, tidak menggunakan view multi-dimensi Mendukung keputusan per hari Tidak bergantung pada OLAP Melayani operational user Operasi query-nya sederhana berulang-ulang Memakai data sehari-hari
OLAP Digunakan untuk mendukung kegiatan analisis Menggunakan view multi-dimensi
Mendukung keputusan untuk masa depan Bergantung pada data yang tersimpan dalam sistem OLTP Melayani managerial user dan Operasi query-nya lebih rumit, ad hoc, dan tidak melibatkan operasi data update Memakai data yang terangkum dalam data cube
Tabel berikut (lihat tabel 2.3) adalah tabel dari perbandingan data warehouse dengan OLAP: Tabel 2.3 Perbandingan Data Warehouse dan OLAP Data Warehouse OLAP Menyediakan basis data untuk Merupakan end-user access tool dari menyimpan data sejarah dan data warehouse menyediakan data cube yang akan digunakan oleh OLAP Mendukung managerial user Mendukung managerial user dan analytical user Tidak bergantung pada OLAP dalam Bergantung pada data yang tersimpan penyediaan datanya pada data warehouse Menyediakan teknologi yang digunakan Menggunakan teknologi data warehouse untuk melakukan OLAP dalam penggunaannya
48 Kegunaan yang secara potensial mengikuti implementasi yang berhasil dari sebuah aplikasi OLAP merupakan sebuah keuntungan seperti: 1. Meningkatkan produktifitas bisnis pada end-user, IT developer, dan keseluruhan perusahaan. Akses informasi yang lebih terkontrol dan teratur dapat meningkatkan pengambilan keputusan yang lebih efektif. 2. Mengurangi backlog dari pengembangan aplikasi untuk staf IT dengan membuat end-user tercukupi kebutuhannya dalam membuat perubahan skema dan membangun model yang mereka inginkan. 3. Penyimpanan dari kendali organisasi melalui integritas data perusahaan seperti aplikasi OLAP tergantung dengan data warehouse dan sistem OLTP untuk merefresh tingkat data sumber. 4. Mengurangi query dan lalu–lintas jaringan pada sistem OLTP atau pada data warehouse. 5. Meningkatkan
kemungkinan
pendapatan
dan
keuntungan
dengan
memperbolehkan perusahaan memberi tanggapan yang lebih cepat terhadap permintaan pasar.
49 2.1.17 Definisi Data Mining Menurut Connolly (2005, p 1233), “Data mining adalah proses pengolahan informasi dari sebuah database besar yang meliputi proses ekstraksi, pengenalan, komprehensif, dan penyajian infomasi sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang penting dan krusial”. Sementara menurut Seidman (2001, p 3), data mining (adalah proses menemukan patterns / pola yang bernilai dan relationship yang tersembunyi dalam basis data yang sangat besar. Karena pencarian dengan tabel dan record sangat jarang ditemukan pattern yang berguna, data biasanya dianalisa dan diproses secara otomatisasi. Sedangkan menurut Berson dan Smith (1997, p 333), data mining adalah suatu alat bantu yang membantu pengguna akhir dalam mengekstrak informasi bisnis yang penting dari database yang sangat besar.
2.1.18 Penerapan Data Mining Di berbagai perusahaan di dunia, saat ini penerapan aplikasi dengan data mining (Berson, 1997, p 123) untuk: 1. Correct Data Pada saat proses menggabungkan basis data secara besar-besaran, banyak perusahaan menemukan data yang digabungkan tersebut tidak lengkap, dan terdiri dari informasi yang salah dan bertentangan. Dengan menggunakan teknik data mining, dapat membantu untuk mengidentifikasi dan membetulkan kesalahan dengan cara yang konsisten.
50 2. Discover Knowledge Proses mencari pengetahuan bertujuan untuk menentukan dengan jelas relationship, pattern, atau correlations yang tersembunyi dari tempat penyimpanan data di dalam basis data. 3. Visualize Data Seorang analis harus bisa merasakan sebuah informasi yang besar yang disimpan di dalam basis data. Tujuannya untuk “mempermanusiakan” data yang banyak dan menemukan cara yang terbaik untuk menampilkan data.
2.1.19 Metodologi Data mining Proses data mining dilakukan dengan melalui tahapan-tahapan tertentu (Seidman, 2001, p 9), yaitu : 1. Analisa Masalah Data asal atau data sumber harus bisa ditaksir untuk dilihat apakah data tersebut memenuhi kriteria data mining. Kualitas dan kelimpahan data adalah faktor utama untuk memutuskan apakah data tersebut cocok dan tersedia sebagai tambahan. Hasil yang diharapkan dari dampak data mining harus dengan hatihati dimengerti dan dipastikan bahwa data yang dibutuhkan membawa informasi yang bisa diekstrak. 2. Mengekstrak dan Membersihkan Data Data pertama kali diekstrak dari data aslinya, seperti dari OLTP basis data, text file, Microsoft Access Database, dan bahkan dari spreadsheet, kemudian data tersebut diletakan dalam data warehouse yang mempunyai struktur yang sesuai dengan data model secara khas. Data Transformation Service (DTS) dipakai
51 untuk mengekstrak dan membersihkan data dari ketidakkonsistensiannya dan ketidakkompatibelnya dengan format yang sesuai. 3. Validasi Data Setelah data telah diekstrak dan dibersihkan, selanjutnya dengan menelusuri model yang telah kita ciptakan untuk memastikan bahwa semua data yang ada adalah data sekarang dan tetap. 4. Membuat dan Melatih Model Ketika algoritma diterapkan pada model, struktur telah dibangun. Hal ini sangatlah penting pada saat ini untuk melihat data yang telah dibangun untuk memastikan data tersebut menyerupai fakta di dalam data sumber. Hal ini bisa dibuat dengan berbagai cara. 5. Query Data Sekali data model yang pantas / cocok telah diciptakan dan dibangun, data yang telah dibuat tersedia untuk mendukung keputusan. Hal ini biasanya melibatkan penulisan front end query aplikasi dengan suatu program aplikasi atau suatu program basis data SQL Server melalui OLEDB melalui data mining. 6. Pemeliharaan Validasi Model Data Mining Karakteristik data mining yang telah terisi harus terjaga validasinya, seperti persediaan jumlah suatu barang pada supermarket, apabila ada perubahan terhadap persediaan barang tersebut, maka perubahan tersebut harus dicatat, jadi data mining yang terbentuk akan jadi lebih efektif.
52 2.1.20 Kategori Data Mining Teknik data mining berhubungan dengan penemuan dan pembelajaran, pembelajaran tersebut dapat dibagi menjadi dua metode utama, yaitu supervised dan unsupervised (Berson, Smith, 1997, p 416). 1. Supervised Teknik ini melibatkan tahap pelatihan dimana data lama yang telah dilatih tersebut memiliki characteristic map yang telah diketahui terlebih dahulu untuk diberikan kepada algoritma data mining. Proses ini melatih algoritma untuk mengenali variabel dan nilai-nilai kunci, yang kemudian menjadi dasar untuk membuat prediksi ketika membaca data baru. 2. Unsupervised Teknik ini tidak melibatkan tahap pelatihan, tetapi bergantung pada penggunaan algoritma yang mendeteksi semua bentuk seperti asosiasi dan rangkaian yang terjadi berdasarkan kriteria yang spesifik dalam memasukan data. Pendekatan ini membawa ke generasi yang mempunyai banyak peraturan yang menggolongkan penemuan asosiasi, cluster, dan segment. Peraturan ini kemudian akan melakukan penganalisaan untuk menentukan mana yang memiliki ketertarikan secara universal.
2.1.21 Hubungan antara Data Mining dengan Data Warehouse Data mining merupakan kumpulan teknik yang bertujuan untuk menemukan pola-pola yang berguna namun tersembunyi di dalam basis data, dan memprediksi kecenderungan masa depan berdasarkan analisis dari aktivitas masa lampau. Banyak pimpinan perusahaan telah menyadari bahwa basis data berukuran besar yang
53 memiliki banyak informasi menjadi sangat penting perannya. Disinilah pentingnya hubungan dan integrasi antara data mining dan data warehouse. Salah satu kunci sukses penerapan data mining adalah kemampuan untuk mendapatkan akses terhadap data-data yang akurat, lengkap dan terintegrasi. Oleh karena itu, aplikasi data mining dapat meningkatkan kapabilitas dan integrasi dari data warehouse untuk mencapai keuntungan kompetitif seperti yang terlihat pada tabel 2.4 di bawah ini. Tabel 2.4 Perbandingan Data Warehouse dan Data Mining Data Warehouse Data Mining Digunakan untuk menganalisa data-data Digunakan untuk melakukan information yang memberikan informasi secara discovery eksplisit Digunakan oleh managerial user Digunakan oleh Data Analyst dan Business Analyst Merupakan data mentah dari data mining Menggunakan data dari data warehouse Menyediakan data untuk diekstrak data Mengekstrak pengetahuan tersembunyi dalam warehouse mining Tidak dapat digunakan untuk melakukan Dapat digunakan untuk melakukan prediksi prediksi
2.1.22 Teknik-teknik yang Digunakan dalam Data Mining
1. Teknik Decision Tree Decision tree adalah suatu model prediksi yang dapat dilihat sebagai tree. Setiap cabangnya merupakan hasil klasifikasi dari pertanyaan dan daunnya merupakan hasil partisi dari kumpulan data sesuai dengan klasifikasinya. Dalam penggunaannya dalam dunia bisnis, decision tree bisa digunakan untuk membuat segmentasi atau pengelompokan dari data sumber, dimana selanjutnya setiap segmen dalam segmentasi ini digambarkan sebagai “daun” dalam decision tree. Pengelompokan konsumen, barang / produk dan daerah pemasaran adalah
54 contoh pengelompokan umum yang dilakukan manajer pemasaran untuk memperoleh tampilan data yang mudah dimengerti dan mudah untuk dianalisa. Algoritma decision tree berhenti mengembangkan segmen atau cabangcabangnya ketika semua segmen terdiri hanya dari 1 record atau ketika sejumlah record dalam segmen memiliki karakteristik yang sama, segmentasi data telah tersusun dengan baik dengan 1 nilai prediksi (tidak perlu dikembangkan lebih lanjut karena tree tersebut mencapai tujuannya), pengembangan data perusahaan tidak memenuhi syarat untuk melakukan pembagian lebih lanjut (sebagai contoh, bila sejumlah data memiliki kesamaan lebih dari 90 %) (Berson, Smith, 1997, p 351-352).
2. Teknik Clustering Metode di mana record dikelompokkan dalam grup-grup, berdasarkan kesamaan karakteristik yang ada di antara record-record yang ada dalam database. Biasanya teknik ini digunakan untuk high level end user untuk melihat apa yang terjadi di database dan untuk menyederhanakan tampilan data yang ada dalam database. Teknik ini termasuk ke dalam kategori unsupervised learning (Berson, Smith, 1997, p 416). Clustering dapat juga berarti segmentasi yang sangat berguna dalam prediksi dan analisa masalah bisnis (Berson, Smith, 1997, p 407). Contoh clustering: jika kita akan pergi ke binatu / laundry service, maka bajubaju kita akan dikelompokkan ke dalam jenis-jenis baju seperti baju putih, baju berwarna cerah, jeans dan lainnya (karena setiap jenis baju berbeda cara pencuciannya). 3. Teknik Memory Based Reasoning (MBR) atau Nearest Neighbor
55 Nearest Neighbor adalah salah satu teknik-teknik tertua dalam data mining. Nearest Neighbor mirip dengan clustering, yang digunakan untuk memprediksi nilai dari sebuah record, dimana pengguna teknik ini harus mencari record lain dengan jenis dan nilai yang mirip dan menggunakan nilai prediksi dari record yang terdekat tersebut sebagai acuan daripada record yang belum diklasifikasi (Berson, Smith, 1997, p 407). Teknik ini termasuk ke dalam kategori supervised learning (Berson, Smith, 1997, p 416). Contoh Nearest Neighbor: jika tetangga – tetangga kita berpenghasilan Rp 5.000.000,00 maka besar kemungkinan penghasilan kita juga Rp 5.000.000,00.
4. Teknik Neural Network Definisi neural networks yang sesungguhnya adalah jaringan sistem saraf dalam otak manusia yang mengenali pola-pola, membuat perkiraan dan pembelajaran (Berson, Smith, 1997, p 375). Sedangkan yang dimaksud di sini adalah “artificial neural networks” yaitu program komputer yang menerapkan pencarian pola dan algoritma pembelajaran bagi mesin komputer untuk membuat model perkiraan dari data historikal yang besar. Artificial neural networks, sesuai namanya merupakan “otak” tiruan dari otak manusia dan dibuat sedemikian rupa agar dapat menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan masalah. Neural Network sendiri lebih banyak dikembangkan dan digunakan dalam dunia intelegensia semu / artificial intelligence, daripada di dunia statistika. Neural Networks pertama kali diperkenalkan oleh McCullock dan Pits dalam seminar dalam Perang Dunia ke-2 yang mulanya hanya menyampaikan sebuah ide tentang unit pemrosesan sederhana (seperti sebuah neuron dalam otak manusia).
56 Ide tersebut dapat dihubungkan bersama-sama dalam jaringan yang besar sehingga membangun sebuah sistem dengan kemampuan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang sulit dan menampilkan pola-pola yang kompleks dari yang dapat dibuat oleh satu buah unit saja (Berson, Smith, 1997, p 375).
5. Teknik Rule Induction Rule Induction (Berson, Smith, 1997, p 469) adalah salah satu teknik dalam data mining yang paling sering digunakan dalam menemukan pengetahuan dalam sistem unsupervised learning. Rule (aturan) adalah bentuk sederhana dari “jika ini maka ini dan kemudian ini“. Agar aturan-aturan tersebut bermanfaat maka harus ditambahkan informasi tambahan sesuai dengan keadaan sebenarnya, yaitu: keakuratan yang menunjukkan seberapa sering aturan tersebut benar. Penerapannya yaitu pada angka yang menunjukkan seberapa sering aturan tersebut dipakai.
2.1.23 Data Mining vs Online Analytical Processing (OLAP) Data mining dan OLAP (Seidman, Claude, 2000, p 11) merupakan komponen-komponen dari Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services. Keduanya merupakan tools pendukung pengambilan keputusan, tetapi data mining dan OLAP dirancang untuk pengguna yang berbeda. OLAP dibuat khusus untuk menyimpan data dalam bentuk tabel singkat untuk menyediakan pemanggilan dan navigasi data tersebut oleh end-users. Banyak pemakai yang menganggap bahwa ini adalah sebuah solusi data mining karena pemakai dapat menemukan informasi tentang data dengan mencari informasi-infomasi singkat, yang kemudian di analisa untuk menemukan
57 hubungan kausal yang lebih. Bagaimana pun juga dari banyak kasus, banyak pemakai mencari melalui dimensi-dimensi yang berisi arti dan hubungan yang telah dikenal dengan baik. OLAP dapat digunakan untuk mencoba menemukan data baru. Tetapi karena penemuan data telah diselesaikan oleh end users, dengan bantuan sebuah tool OLAP, penemuan data akan menjadi tidak teratur dan tidak lengkap. Data mining tidak terlalu mementingkan untuk memperbolehkan end user dengan mudah melihat datadata yang telah terangkum, namun lebih pada menemukan pola dan rule baru yang dapat digunakan sebagai hasil untuk masa mendatang. Jadi kesimpulan dari perbedaan yang ada adalah OLAP merupakan suatu mekanisme penyimpanan dan retrieval yang efisien, sedangkan data mining adalah untuk knowledge discovery. (lihat tabel 2.5) Tabel 2.5 Perbandingan OLAP dan Data Mining OLAP Aplikasinya lebih umum
Data Mining Aplikasinya lebih khusus dan spesifik dibanding OLAP Bidang ilmu yang mempengaruhi dan Bidang ilmu yang mempengaruhi dan digunakan hanya untuk aplikasi digunakan meliputi ilmu matematika, statistik, AI, dan lain-lain database Merupakan end-user access tool dari Merupakan tahap lanjut dari OLAP data warehouse
58 2.1.24 Definisi Rekayasa Piranti Lunak (Software Engineering) Software Engineering sebagai suatu disiplin teknologi yang terkait dengan pemeliharaan dan produksi produk perangkat lunak secara sistematis yang dikembangkan dan dimodifikasi tepat waktu dan dengan perkiraan biaya (Fairley, 1985, p 5). Software Engineering berbeda dengan pemrograman komputer tradisional. teknik pada Software Engineering digunakan untuk menentukan, merancang, menerapkan, memvalidasi dan merawat produk software dengan batasan waktu dan anggaran yang ditetapkan pada proyek tersebut. Kesimpulannya, Software Engineering berhubungan dengan masalah-masalah yang terdapat pada managerial yang terdapat di luar wilayah pemrograman tradisional.
59 2.1.25 Model – model Rekayasa Piranti Lunak (Software Engineering)
1. Linier Sequential Model (Waterfall Model) Model ini (Pressman, 2001, p 28) mendekati ke pengembangan software yang mulai dari tingkatan sistem dan prosesnya menuju dari analisa, rancangan, coding, pengujian, dan pendukungan. (lihat gambar 2.13)
Gambar 2.13 Linier Sequential Model
60 2. Prototyping Model Membuat Prototyping Model (Pressman, 2001, p 31) dimulai dengan kebutuhan yang dikumpukan. Dari pengembang lalu pelanggan mencobanya dan kemudian hasilnya digambarkan untuk keseluruhan sasaran hasil untuk perangkat lunak. Lalu “rancangan cepat” kemudian terjadi. Rancangan yang cepat memusat pada suatu penyajian aspek perangkat lunak tersebut. Itu semua yang akan dilihat oleh pelanggan untuk membuat perangkat lunak tersebut lebih terfokus. (lihat gambar 2.14)
Gambar 2.14 Prototyping Model
61 3. RAD Model (Rapid Application Development) RAD Model (Pressman, 2001, p 33) adalah suatu pengembangan incremental software
yang
memproses
model
yang
penekanannya
kepada
suatu
pengembangan yang singkat. Model RAD adalah suatu pengadaptasian yang berkecepatan tinggi dan juga sebagai model percontohan yang linier di mana perkembangan yang cepat dicapai dengan penggunaan konstruksi componentbased. (lihat gambar 2.15)
Gambar 2.15 RAD Model
62 4. Incremental Model Incremental model (Pressman, 2001, p 35) menggabungkan elemen-elemen dari linier sequential model dengan filosofi iterative dari prototyping. Berdasarkan gambar di bawah ini, incremental model membutuhkan linier sequential pada tahapan awal sebagai progress waktu yang telah dijadwalkan. Tiap-tiap linier sequence menghasilkan “incremental” yang dapat disampaikan. (lihat gambar 2.16)
Gambar 2.16 Incremental Model
63 5. Spiral Model Spiral Model (Pressman, 2001, p 37) adalah suatu perangkat lunak evolusioner yang memproses model secara kooperatif dengan membuat prototype dengan aspek yang sistematis dan yang dikendalikan pada linier model. Model ini menyediakan potensi untuk meningkatkan versi pada perangkat lunak tersebut. (lihat gambar 2.17)
Gambar 2.17 Spiral Model
2.1.26 Definisi State Transition Diagram (STD) State Transition Diagram (Yourdon, 1989, p 259) merupakan suatu modeling tool yang menggambarkan sifat ketergantungan pada waktu dari suatu sistem. Pada awalnya hanya digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang memiliki sifat real-time.
64 2.1.27 Notasi State Transition Diagram (STD) Notasi yang digunakan (lihat gambar 2.18) pada State Transition Diagram adalah (Yourdon, 1989, p 260): merupakan state
merupakan event Gambar 2.18 Notasi STD
2.1.28 Condition dan Action Untuk melengkapi State Transition Diagram diperlukan dua hal lagi yaitu (Yourdon, 1989, p 265): 1. Condition adalah suatu event pada external environment yang dapat dideteksi oleh sistem 2. Action adalah yang dilakukan oleh sistem bila terjadi perubahan state atau merupakan reaksi terhadap condition. Action akan menghasilkan output, message display pada layar, dan juga menghasilkan perhitungan.
2.1.29 Definisi Fact-Finding Fact-Finding adalah sebuah proses yang menggunakan teknik-teknik seperti interview dan kuisioner untuk mengumpulkan data-data mengenai sistem, hal-hal yang dibutuhkan dan preferensi.
65 2.1.30 Teknik Fact-Finding Adapun teknik-teknik yang digunakan dalam Fact-Finding Connolly (2005, p 317) adalah: 1. Memeriksa Dokumen Dengan memeriksa dokumen-dokumen yang digunakan, maka bisa didapatkan informasi mengenai keadaan internal perusahaan dan mengenai kebutuhan perusahaan akan sistem yang akan dibangun. Dari analisa dokumen, maka akan didapat pula permasalahan yang timbul dengan sistem yang sudah ada sekarang. 2. Interview Interview adalah teknik fact finding yang paling banyak digunakan dan merupakan teknik yang dapat menggali informasi paling banyak. Teknik ini sendiri dibagi menjadi 2 bagian yaitu unstructured interviews dan structured interviews, dimana kedua teknik ini dibedakan dari pertanyaan yang diajukan kepada responden. Unstructured interviews merupakan interview yang pertanyaannya dikembangkan sendiri oleh sang pewancara selama wawancara berlangsung. Sedangkan structured interviews, merupakan interview yang pertanyaannya sudah disusun sebelumnya dan ditambahkan berdasarkan jawaban dari responden. 3. Observasi kegiatan perusahaan Observasi adalah salah satu teknik yang paling efektif dalam menganalisa sistem. Dengan teknik ini, dimungkin bagi pengamat untuk terlibat dalam sistem atau hanya mengamati seseorang yang melakukan aktivitasnya dalam memahami sistem tersebut. Data yang diperoleh akan sangat berguna dan informatif jika
66 data yang dikumpulkan melalui metode lain seperti pertanyaan-pertanyaan dan penjelasan yang diberikan oleh end-users mempunyai nilai validitas yang cukup. 4. Riset / Penyelidikan Salah satu teknik yang paling berguna adalah riset terhadap aplikasi dan masalah yang dihadapi. Catatan transaksi komputer, buku referensi, dan internet adalah sumber yang baik untuk mengumpulkan informasi. Dari sumber-sumber tersebut, bisa didapat informasi bagaimana orang atau pihak lain menyelesaikan masalah yang sama atau mirip dengan masalah yang dihadapi sekarang dan apakah aplikasi yang dibangun menyelesaikan masalah secara tuntas atau hanya menyelesaikan sebagian masalah. 5. Kuesioner Salah satu teknik lain yang digunakan dalam mengumpulkan data adalah melalui kuesioner. Kuesioner adalah dokumen yang disusun dan dibuat untuk keperluan khusus, yaitu untuk mengumpulkan data dan fakta dari sejumlah besar orang dengan memiliki kontrol dari respon yang diberikan oleh responden. Kuesioner sendiri mempunyai dua format, yaitu free-format questions dan fixed-format questions. Keduanya dibedakan dari jawaban atau respon yang bisa diberikan oleh responden. Free-format questions memberikan keleluasaan responden dalam memberikan jawaban, dimana responden dapat menuliskan jawaban yang mereka berikan di tempat yang sudah disediakan. Fixed-format questions membatasi keleluasaan responden dalam memberikan jawaban, dimana responden hanya dapat menjawab dengan memilih pilihan jawaban yang telah disediakan.
67 2.2 Teori Khusus
2.2.1 Definisi Penjualan Menurut Mulyadi (1997, p 204) “Kegiatan penjualan terdiri dari transaksi penjualan barang atau jasa, baik secara kredit maupun tunai”. Dalam transaksi penjualan kredit, jika order dari pelanggan telah dipenuhi dengan pengiriman barang atau penyerahan jasa, untuk jangka tertentu perusahaan memiliki piutang kepada pelanggannya. Kegiatan penjualan secara kredit ini ditangani oleh perusahaan melalui sistem penjualan kredit. Dalam transaksi penjualan tunai, barang atau jasa baru diserahkan oleh perusahaan kepada pembeli jika perusahaan telah menerima kas dari pembeli. Kegiatan penjualan secara tunai ini ditangani oleh perusahaan melalui sistem penjualan tunai. Fungsi penjualan bertanggung jawab melayani kebutuhan barang pelanggan, mengisi faktur penjualan kartu kredit untuk memungkinkan fungsi gudang dan fungsi pengiriman melaksanakan penyerahan barang kepada pelanggan. Menurut Ikatan Akutansi Indonesia, kegiatan penjualan terdiri dari transaksi penjualan barang dan jasa baik secara kredit maupun secara tunai; penjualan adalah peningkatan jumlah aktiva atau penurunan kewajiban suatu badan usaha yaitu: timbul dari penyerahan barang, jasa atau aktiva usaha lainnya di dalam suatu periode. Dari definisi tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa penjualan terjadi apabila ada perpindahan dan timbulnya suatu klaim pembayaran serta berasal dari operasi normal perusahaan, di samping itu biasanya pembelian diakui pada saat penyerahan barang kepada langganan atau perusahaan. Barang-barang dipisahkan
68 secara fisik atau diberi tanda tertentu yang merupakan kepunyaan pelanggan setelah mereka memberikan indikasi ingin membeli atau suatu maksud tegas dari kedua belah pihak untuk melakukan transaksi jual beli. Jadi kriteria penjualan terdiri dari: 1. Adanya bukti kuat bahwa pembeli mempunyai maksud membeli dan penjual mempunyai maksud menjual. 2. Penentuan mengenai barang tertentu yang akan dijual dan dalam keadaan siap dijual. 3. Perjanjian antara pembeli dan penjual mengenai harga jual atau formula untuk mencapai harga jual.
2.2.2 Definisi Advertising Advertising merupakan permasangan iklan melalui berbagai bentuk presentasi dan promosi non-pribadi yang dibayar mengenai gagasan, barang, atau jasa oleh sponsor yang teridentifikasi. Tujuan pemasangan iklan adalah tugas komunikasi tertentu yang harus dilakukan terhadap khalayak sasaran tertentu selama periode waktu tertentu. Tujuan pemasangan iklan dapat dikelompokkan berdasarkan tujuan utamanya yaitu: 1. Menginformasikan a. Menceritakan kepada pasar tentang produk baru. b. Menganjurkan kegunaan baru produk tertentu. c. Menginformasikan pasar tentang perubahan harga. d. Menjelaskan cara kerja produk. e. Menggambarkan layanan yang tersedia.
69 f. Mengoreksi kesan yang salah. g. Mengurangi ketakutan pembeli. h. Menciptakan citra perusahaan. 2. Membujuk a. Menciptakan preferensi merek. b. Mendorong pergantian ke merek suatu organisasi. c. Mengubah persepsi pelanggan tentang atribut produk. d. Membujuk pelanggan membeli sekarang. e. Membujuk pelanggan untuk menerima kunjungan tenaga penjualan. 3. Mengingatkan a. Mengingatkan pelanggan bahwa produk itu mungkin diperlukan dalam waktu dekat. b. Mengingatkan pelanggan di mana membeli produk tersebut. c. Mempertahankan produk tersebut tetap ada di benak konsumen selama bulan musimnya. d. Mempertahankan kesadaran prosuk tertinggi (top-of-mind) di benak.
2.2.3 Definisi Advertising Agency Advertising agency atau biro pemasangan iklan merupakan perusahaan jasa pemasaran yang membantu dalam merencanakan, mempersiapkan, menerapkan, dan mengevaluasi semua atau bagian-bagian dari program pemasangan iklan mereka. Biro pemasangan iklan dewasa ini mempekerjakan para spesialis yang sering dapat menjalankan tugas tugas pemasangan iklan lebih baik daripada staf perusahaan pemasang iklan itu sendiri. Biro juga membawa sudut pandang pemikiran dari luar
70 untuk memecahkan masalah perusahaan tersebut, bersama dengan banyaknya pengalaman dari bekerja dengan klien dan situasi yang berbeda-beda. Dengan demikian, dewasa ini bahkan perusahaan yang mempunyai departemen pemasangan iklan sendiri yang kuat masih menggunakan biro pemasangan iklan. Kebanyakan biro pemasangan iklan besar mempunyai staf dan sumber daya untuk menangani semua fase kampanye pemasangan iklan untuk klien mereka mulai dari menciptakan rencana pemasaran sampai menciptakan kampanye iklan dan menyiapkan, menempatkan, dan mengevaluasi iklan. Biro biasanya mempunyai empat departemen: kreatif, yang menciptakan dan memproduksi iklan; media, yang memilih media dan memasang iklan; riset, yang mempelajari karakteristik dan keinginan khalayak; dan bisnis, yang menangani kegiatan bisnis biro tersebut. Tiaptiap klien atau kelompok klien diawasi oleh seorang eksekutif khusus, dan orangorang tiap-tiap departemen biasanya ditugasi menggarap satu atau lebih klien atau kelompok klien.
2.2.4 Definisi Pemasaran Pemasaran adalah suatu proses kegiatan yang dipengaruhi oleh berbagai faktor sosial, budaya, politik, ekonomi, dan manajerial. Akibat dari pengaruh berbagai faktor tersebut adalah masing-masing individu maupun kelompok mendapatkan kebutuhan dan keinginan dengan menciptakan, menawarkan, dan menukarkan produk yang memiliki nilai komoditas. Terdapat dua unsur taktik pemasaran, yaitu: a. Diferensiasi, yang berkaitan dengan cara membangun strategi pemasaran dalam berbagai aspek di perusahaan. Kegiatan membangun strategi pemasaran inilah
71 yang membedakan diferensiasi yang dilakukan suatu perusahaan dengan yang dilakukan oleh perusahaan lain. b. Bauran pemasaran, yaitu seperangkat strategi-strategi pemasaran produk, harga, promosi dan tempat yang dipadukan oleh perusahaan untuk menghasilkan tanggapan yang diinginkan dalam pasar sasaran.
