BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1. Teori Umum 2.1.1. Pengertian Data M enurut M cLeod (2007, p9), data terdiri dari fakta – fakta dan angka – angka yang relatif tidak berarti bagi pemakai. Sedangkan menurut O'Brien (2005, p26), data adalah fakta atau observasi mentah yang biasanya mengenai fenomena fisik atau transaksi bisnis. Data adalah fakta – fakta dari sebuah kegiatan, kejadian, dan transaksi yang disimpan tanpa diolah dan diorganisir terlebih dahulu sehingga belum memiliki arti.
2.1.2. Pengertian Sistem M enurut M cLeod (2004, p9), sistem adalah sekelompok elemen – elemen yang terintegrasi dengan maksud yang sama untuk mencapai suatu tujuan. Sedangkan menurut O'Brien (2005, p22), sistem merupakan sekelompok dari elemen – elemen yang saling berhubungan atau saling mempengaruhi dan membentuk satu kesatuan. Sistem adalah sekumpulan unsur atau elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi dalam melakukan kegiatan bersama untuk mencapai suatu tujuan. Sistem itu sendiri dibuat dengan tujuan untuk menyelesaikan masalah dalam sebuah kondisi tertentu. 8
9
2.1.3. Pengertian Informasi M enurut M cLeod (2007, p9), informasi adalah data yang telah diolah sehingga mempunyai makna, biasanya memberitahu pengguna tentang sesuatu yang mereka belum tahu. Sedangkan menurut O'Brien (2005, p27), informasi adalah data yang sudah diubah menjadi hal bermakna dan memiliki konteks yang berguna untuk pengguna tertentu. Informasi adalah data yang telah diolah menjadi sebuah bentuk yang berarti bagi penerimanya.
2.1.4. Pengertian Sistem Informasi Hal ini dijelaskan oleh O'Brien (2005, p6), sistem informasi memiliki pengertian sebagai suatu kesatuan dari manusia, piranti lunak, hardware, jaringan komunikasi, dan sumber data melalui pengumpulan, pengubahan, dan penyebaran informasi dalam suatu organisasi. Aktivitas dari sistem informasi terbagi menjadi 5 (lima), yaitu: Input, Processing, Output, Storage, Control. Sistem informasi adalah sekumpulan komponen (hardware, piranti lunak, brainware, prosedur, dan aturan) yang diorganisasikan secara integral, untuk mengelola data menjadi informasi yang bermanfaat guna memecahkan masalah dan pengambilan keputusan.
10
2.1.5. Pengertian Database Seperti yang dikatakan oleh Connolly dan Begg (2005, p15), database adalah sekumpulan data yang berhubungan secara logika dan deskripsi dari data tersebut yang didesain untuk memenuhi kebutuhan informasi dari sebuah perusahaan. M enurut Date (2000, p2), database adalah suatu tempat penyimpanan elektronik; seperti tempat penyimpanan atau wadah untuk suatu data yang terkomputerisasi. Database adalah kumpulan data yang saling berelasi secara logika antara satu dengan lainnya. Data – data tersebut digunakan sebagai landasan dalam mencari informasi yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan.
2.1.6. Pengertian Database Management System M enurut Date (2000, p8), database management system (DBM S) adalah suatu lapisan piranti lunak yang menghubungkan antara data fisik dengan pengguna sistem. DBM S menurut Connolly dan Begg (2005, p16) adalah suatu sistem piranti lunak yang memungkinkan para penggunanya untuk mendefinisikan, membuat, memelihara, dan mengontrol akses ke database. Sedangkan menurut O'Brien (2005, p149), DBM S berfungsi sebagai piranti lunak antarmuka pengguna dengan database. Database management system (DBM S) adalah suatu piranti lunak yang memungkinkan pengguna untuk mengakses dan memanipulasi database. DBM S tersebut digunakan untuk mempermudah pengaturan data – data yang terdapat dalam database, sehingga data – data tersebut dapat dimanfaatkan semaksimal mungkin.
11
2.1.7. Tingkatan Manajemen
Gambar 2.1
Tingkatan Manajemen
(Sumber: McLeod dan Schell, 2007, p15) M anajemen pada puncak hierarki organisassi seperti direktur dan para wakil direktur, sering disebut berada pada tingkat perencanaan strategis. Istilah ini menunjukkan pengaruh yang ditimbulkan keputusan – keputusan tersebut pada seluruh organisasi selama beberapa tahun yang akan datang. M anajer tingkat menengah mencakup manajer wilayah, direktur produk, dan kepala divisi. Tingkat mereka dinamakan tingkat pengendalian manajemen oleh karena tanggung jawab mereka adalah mengubah rencana menjadi tindakan yang memastikan agar tujuan tercapai. M anajer tingkat bawah mencakup kepala departemen, supervisor, dan pemimpin proyek, yang bertanggung jawab menyelesaikan rencana – rencana yang telah ditetapkan
12
oleh para manajer di tingkat yang lebih tinggi. Tingkatan terendah ini disebut tingkat pengendalian operasional, karena disinilah operasional perusahaan berlangsung.
2.1.8. Pengertian Eksekutif Telah dijelaskan oleh M cLeod (2004, p37), eksekutif adalah manajer pada tingkat atas hierarki organisasi yang berpengaruh kuat pada perusahaan. Pengaruh ini diperoleh dengan terlibat dalam perencanaan strategis dan menetapkan kebijakan perusahaan. Eksekutif merupakan manajer yang ada pada tingkat paling atas dari hierarki struktur organisasi, yang memiliki tanggung jawab besar dalam melakukan pengambilan keputusan dan pembuatan rencana. Hal ini disebabkan karena segala keputusan dan rencana yang dibuat oleh eksekutif berpengaruh terhadap seluruh organisasi.
13
2.2. Teori Khusus 2.2.1. Pengertian Skema Bintang
Gambar 2.2
Skema Bintang
(Sumber: Turban, 2011, p76) M enurut Turban (2011, p75 – 76), skema bintang adalah sebuah dimensional modeling yang menampilkan satu atau beberapa tabel fakta yang terhubung dengan beberapa tabel dimensi. Tabel fakta yang ditampilkan umumnya mengandung sebuah atribut deskriptif (memiliki nilai numerik) yang diperlukan untuk menghasilkan analisa keputusan dan query reporting. Sedangkan tabel dimensi yang ditampilkan mengandung klasifikasi dan kumpulan informasi tentang nilai yang berada dalam tabel fakta.
2.2.2. Pengertian Data Warehouse Inmon (2002, p31) mengatakan bahwa data warehouse adalah suatu koleksi data yang berorientasi subjektif, terintegrasi, non-volatile, dan time-variant yang bertujuan untuk mendukung pengambilan keputusan manajemen.
14
Turban (2011, p52), pada bukunya “Business Intelligence: A M anagerial Approach”, mengatakan bahwa data warehouse adalah kumpulan data yang dibuat untuk mendukung pengambilan keputusan; ia juga adalah sebuah tempat penyimpanan dari data sekarang dan lampau yang memiliki potensi ketertarikan kepada manajer di seluruh organisasi. Data warehouse adalah sebuah database yang menyimpan data baik yang terbaru maupun lampau dari berbagai sumber. Data yang disimpan adalah data yang relevan terhadap pengambilan keputusan dan setelah data tersebut dimasukkan ke dalam data warehouse, pengguna tidak boleh mengubah atau memperbarui data tersebut. Data yang sudah tidak terpakai dihapus, sedangkan perubahan dimasukkan sebagai data baru. 3 (tiga) tipe utama dari data warehouse adalah data mart, operational data stores (ODS), dan enterprise data warehouse (EDW).
2.2.3. Pengertian Data Mart M enurut Turban (2011, p53), sebuah data warehouse mengkombinasikan database di seluruh sebuah perusahaan, sedangkan sebuah data mart biasanya lebih kecil dan berfokuskan kepada sebuah subjek atau departemen tertentu. Sebuah data mart adalah bagian dari data warehouse, biasanya berisikan 1 (satu) area subjek (contoh: marketing, operasional). Sebuah data mart bisa adalah dependent atau independent. Sebuah dependent data mart adalah sebuah bagian yang dibuat langsung dari data warehouse. Sebuah independent data mart adalah sebuah data warehouse kecil yang dirancang untuk sebuah unit bisnis strategis atau sebuah departemen, tetapi tidak
15
bersumberkan dari EDW, yang adalah sebuah database berskala besar yang digunakan pada seluruh bagian dari perusahaan untuk pendukung keputusan.
2.2.4. Pengertian Metadata M enurut Berson (2001, p16), metadata adalah data dari data dan berisi lokasi, deskripsi komponen sistem warehouse, yaitu: nama, definisi, struktur, dan isi dari data warehouse, dan end-user views. Sedangkan menurut Connolly dan Begg (2005, p1159), metadata digunakan untuk berbagai tujuan yang meliputi: •
Proses extraction dan loading Metadata digunakan untuk memetakan sumber data ke pandangan umum dari data – data yang berada di warehouse.
•
Proses pengelolaan warehouse Metadata digunakan untuk mengotomatisasi produksi dari tabel ringkasan.
•
Bagian dari proses manajemen query Metadata digunakan untuk menghubungkan suatu query ke sumber data yang paling sesuai. Metadata adalah data dari data yang mengandung informasi mengenai isi dari
suatu data yang dipakai untuk keperluan manajemen data dalam suatu basis data.
16
2.2.5. Framework Data Warehouse
Gambar 2.3 Framework Data Warehouse (Sumber: Turban, 2011, p57) Pada gambar 2.3, ditunjukkan konsep data warehouse menurut Turban (2011, p57). Berikut ini adalah komponen – komponen penting dalam proses data warehousing: •
Sumber data. Data bersumberkan dari beberapa sistem operasional mandiri dan mungkin juga dari penyedia data eksternal. Data mungkin juga datang dari online transaction processing (OLTP) atau sistem ERP.
•
Ekstraksi dan transformasi data. Data diekstrak dan ditransformas i sebagaimana semestinya dengan menggunakan perangkat lunak yang disebut dengan ETL.
17
•
Pemuatan data. Data dimuat ke dalam sebuah staging area, di mana mereka ditransformasi dan dibersihkan. Data tersebut kemudian siap untuk dimuat ke dalam data warehouse dan/atau data mart.
•
Database komprehensif. Intinya, ini adalah EDW yang digunakan untuk mendukung semua analisis keputusan dengan menyediakan informas i relevan yang detil dan terangkum, bersumberkan dari banyak sumber yang berbeda.
•
Metadata. Metadata dijaga agar mereka bisa diakses oleh pegawai IT dan pengguna.
•
Perangkat middleware. Perangkat middleware memungkinkan akses ke data warehouse. Pengguna ahli seperti analis mungkin menulis sendiri SQL query mereka. Ada banyak aplikasi front-end yang pengguna bisnis bisa gunakan untuk berinteraksi dengan data yang disimpan dalam repositori data, seperi data mining, OLAP, perangkat reporting, dan perangkat visualisasi data.
2.2.6. Pengertian Extraction, Transformation, Loading (ETL) M enurut Vercellis (2009, p53), ETL mengacu pada alat piranti lunak yang didedikasikan untuk melakukan ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data ke dalam data warehouse.
18
•
Ekstraksi. Selama fase pertama, data diekstrak dari sumber internal dan eksternal yang tersedia. Proses ekstraksi ini mungkin akan berlangsung berkali – kali selama ada data baru yang tersedia.
•
Transformasi. Tujuan dari fase transformasi adalah untuk meningkatkan kualitas data yang diekstrak dari berbagai sumber, melalui berbagai pembetulan ketidaksamaan, ketidaktelitian, dan nilai yang hilang. Beberapa kekurangan yang akan dihilangkan selama fase ini adalah: o Ketidaksamaan antara nilai – nilai yang mempunyai atribut yang berbeda padahal mempunyai arti yang sama. o Duplikasi data. o Data yang hilang. o Keberadaan nilai yang tak dapat diterima.
•
Pemuatan. Akhirnya, setelah diekstrak dan mengalami transformasi, data dimasukkan ke dalam tabel di data warehouse supaya tersedia bagi aplikasi analisis dan pendukung keputusan.
2.2.7. Pendekatan Pengembangan Data Warehouse Turban (2011, p72) menyatakan bahwa terdapat 2 (dua) pendekatan pengembangan data warehouse. Pendekatan pertama adalah dari Bill Inmon. Inmon mendukung pendekatan pengembangan top-down yang mengadaptasi perangkat relational database tradisional kepada kebutuhan pengembangan dari data warehouse perusahaan, diketahui juga dengan pendekatan EDW. Pendekatan kedua adalah dari
19
Ralph Kimball, yang menawarkan sebuah pendekatan bottom-up yang mempekerjakan dimensional modeling, diketahui juga dengan pendekatan data mart.
2.2.8. Model Kimball: Pendekatan Data Mart Turban (2011, p72) menyatakan, strategi data mart Kimball adalah sebuah pendekatan “rencanakan yang besar, bangun yang kecil”. Sebuah data mart adalah data warehouse yang berorientasi subjek atau departemen. Ia adalah bagian dari data warehouse yang berfokuskan kepada permintaan dari departemen spesifik seperti marketing atau sales. Dalam kasus ini, data warehouse berarti kumpulan data mart.
2.2.9. Online Analytical Processing (OLAP) M enurut Berson, Smith, dan Thearling (2001, p91), OLAP merupakan nama yang diberikan
untuk database dan
perangkat antar muka pengguna yang
memungkinkan pengguna akhir untuk melakukan navigasi dari satu data ke data lainnya secara cepat. Navigasi data dapat dilakukan karena data sudah dibentuk kembali dan di rekompilasi sehingga memungkinkan sekumpulan data untuk dapat diakses. Sedangkan menurut M cLeod dan Schell (2007, p201), OLAP merupakan piranti lunak yang dikembangkan secara khusus untuk data warehouse yang memungkinkan pengguna untuk melakukan interaksi dengan data warehouse melalui antar muka grafis atau melalui web, dan menghasilkan informasi secara cepat dalam berbagai bentuk, seperti grafik.
20
M enurut Connolly dan Begg (2005, p1205), OLAP merupakan sebuah teknologi yang menggunakan tampilan multi dimensi dari data untuk menyediakan akses secara cepat kepada informasi strategis yang bertujuan untuk analisis lanjutan. OLAP memungkinkan pengguna untuk mendapatkan pengertian dan pengetahuan yang lebih mendalam tentang berbagai macam aspek dari data perusahaan. Dari sumber di atas, dapat dikatakan bahwa OLAP merupakan sebuah piranti lunak untuk database yang memungkinkan pengguna untuk bernavigasi dari satu data ke data lainnya secara cepat, sehingga pengguna dapat melihat data tersebut dari berbagai sudut pandang atau dimensi yang berbeda, dan dapat melihat hasil dari tampilan tersebut dalam berbagai bentuk. Dengan adanya OLAP, pengguna dapat mendapat pemahaman yang mendalam tentang apa saja yang terjadi di perusahaannya.
2.2.10. OLAP Cube M enurut Turban (2011, p77), OLAP cube adalah sebuah struktur data multi dimensi yang memungkinkan untuk melakukan analisis data secara cepat. OLAP cube juga dapat diartikan sebagai kemampuan untuk memanipulasi dan menganalisis data secara efisien dari berbagai sudut pandang.
2.2.11. Analisis OLAP M enurut Vercellis (2009, p60 – p61), dalam beberapa kasus, analisis OLAP didasarkan pada konsep hierarki untuk menyatukan data dan untuk membuat logical view sepanjang dimensi dari data warehouse. Sebuah konsep hierarki menjelaskan
21
sebuah kumpulan data dari tingkat konsep yang lebih rendah ke tingkat konsep yang lebih tinggi. •
Roll-up Operasi roll-up, atau bisa disebut dengan drill-up, terdiri dari sebuah kesatuan data dalam cube, di mana cube tersebut dapat didapatkan dengan dua cara: o Bergerak menuju ke tingkat di atasnya melalui dimensi tunggal yang didefinisikan melalui hanya satu konsep hierarki. Sebagai contoh, untuk dimensi {lokasi}, pengguna dapat berpindah dari tingkat {kota} menuju tingkat {provinsi} dan menjumlahkan data – data {kota} yang terletak pada {provinsi} yang sama dengan menggunakan group-by query.
Gambar 2.4
Ilustrasi Roll-up
(Sumber: Vercellis, 2009, p60)
22
o M engurangi satu dimensi. Sebagai contoh, penghapusan dimens i {waktu} mengarah ke penggabungan data dari seluruh periode {waktu} di dalam sebuah cube. •
Roll-down Operasi roll-down, atau bisa disebut juga drill-down, merupakan operasi yang berlawanan terhadap roll-up. Roll-down memungkinkan navigas i dari sebuah cube dari informasi yang digabungkan dan disatukan menjadi informasi yang lebih rinci. Sebuah operasi drill-down dapat dihasilkan dengan dua cara: o Berpindah menuju tingkat yang lebih rendah melalui sebuah hierarki dimensi tunggal. Sebagai contoh, dalam kasus dimens i {lokasi}, pengguna bisa berpindah dari tingkat {provinsi} menuju tingkat {kota} dan memisahkan data – data {kota} di mana berdasarkan {provinsi} yang sama. o M enambahkan satu dimensi. Sebagai contoh, penambahan dimensi {waktu} mengarah kepada pemisahan data berdasarkan waktu – waktu yang tersedia dalam sebuah cube.
•
Slice and dice M elalui operasi slice, nilai dari sebuah atribut dipilih dan ditetapkan dalam sebuah dimensi. Kemudian, operasi dice akan mengambil sebuah cube dengan memilih beberapa dimensi secara bersamaan.
23
•
Pivot Operasi pivot, atau disebut juga dengan rotation, menghasilkan sebuah rotasi sumbu; menukar beberapa dimensi untuk mendapatkan sudut pandang yang berbeda dari sebuah cube.
2.2.12. Pengertian Business Intelligence (BI) Scheps (2008, p12) menjelaskan bahwa BI intinya adalah pengetahuan bisnis yang tepat waktu, akurat, bernilai tinggi, dan dapat digunakan, dan proses kerja dan teknologi yang digunakan untuk mendapatkannya. M enurut Vercellis (2009, p3), BI adalah sebuah kumpulan model matematika dan metodologi analisis yang mengeksploitasi data yang tersedia untuk menghasilkan informasi dan pengetahuan yang berguna untuk pengambilan keputusan yang kompleks. M enurut Williams dan Williams (2007, p2), BI adalah kombinasi dari produk, teknologi, dan metode untuk mengatur informasi penting yang dibutuhkan manajemen untuk meningkatkan keuntungan dan kinerja. Business Intelligence (BI) adalah segala metode dan proses yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan yang tepat waktu, akurat, bernilai tinggi, dan dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan yang kompleks.
24
2.2.13. Arsitektur Business Intelligence
Gambar 2.5
Arsitektur Business Intelligence
(Sumber: Turban, 2011, p30) M enurut Turban (2011, p30), sebuah sistem BI mempunyai empat komponen penting: sebuah data warehouse, dengan sumber datanya; business analytics, sebuah kumpulan alat untuk memanipulasi, menggali, dan menganalisis data di data warehouse; business performance management (BPM ) untuk memonitor dan menganalisis kinerja; dan sebuah antar muka pengguna (contohnya dashboard).
2.2.14. Business Analytics Turban (2011, p30) menyatakan, end user dapat bekerja dengan data dan informasi yang berada di data warehouse dengan menggunakan bermacam – macam variasi alat dan teknik. Alat dan teknik ini masuk ke dua kategori besar:
25
•
Laporan dan query. Business analytic termasuk pelaporan statis dan dinamis, semua tipe query, penemuan informasi, multidimensional view, dan kemampuan drill down.
•
Data, teks, dan web mining dan alat statistik dan matematika yang canggih lainnya. Data mining adalah proses pencarian hubungan yang tidak diketahui atau informasi di database yang besar atau data warehouse, menggunakan alat – alat seperti neural computing, teknik predictive analytics, atau metode statistik tingkat lanjut.
2.2.15. Business Performance Management Turban (2011, p32) menyatakan bahwa Business Performance Management, atau disebut juga dengan corporate performance management (CPM ), adalah sebuah portofolio dari aplikasi dan metodologi yang berisi arsitektur BI dan bermacam – macam alat di dalamnya. BPM memperluas pemantauan, pengukuran, dan perbandingan dari penjualan, keuntungan, biaya, profitabilitas, dan berbagai indikator kinerja lainnya dengan memperkenalkan konsep manajemen dan feedback.
2.2.16. Keuntungan BI Keuntungan dari BI bagi sebuah perusahaan adalah kemampuan untuk menyediakan informasi akurat juga diperlukan, termasuk sebuah real-time view dari kinerja perusahaan dan bagian – bagiannya. Informasi seperti itu adalah suatu keharusan bagi semua tipe keputusan dan untuk perencanaan strategis. Thompson (2004) juga
26
mencatat bahwa area paling umum dari aplikasi BI adalah pelaporan umum, analisis penjualan dan pemasaran, perencanaan dan prediksi, konsolidasi keuangan, budgeting, dan analisis profitabilitas.
2.2.17. Pengertian Key Performance Indicator (KPI) M enurut Ramos dan Layton (2009, p8), KPI adalah sebuah indikator yang memandu dan mengukur performa kita terhadap target dari bisnis yang kita jalankan, serta mendukung strategi untuk keputusan bisnis yang kita ambil. Sedangkan menurut Arlen (2009, p2), KPI adalah metrik yang mengindikasikan kemajuan untuk mencapai tujuan strategis, di mana metrik tersebut terdiri dari pengukuran proses yang memiliki nilai.
2.2.18. Pengertian Scorecard Pada buku Sharepoint 2010 Evaluation Guide (2009, p30), dijelaskan bahwa scorecard merupakan kumpulan dari KPI (Key Performance Indicator) dan target yang dimanfaatkan oleh pengguna untuk mengukur beberapa faktor – faktor yang mempengaruhi performa di dalam sebuah bisnis. Scorecard mengandung detil dari setiap KPI yang memberikan gambaran mengenai kepemilikan, date stamps, serta batas yang menyediakan transparansi dari proses bisnis dan tindakan strategis dari sebuah perusahaan.
27
2.2.19. Pengertian Report M enurut M ulyadi (2001, p5), laporan merupakan hasil akhir dari sebuah proses yang berisi informasi yang keluar dari sebuah sistem. Laporan dapat berbentuk hasil cetak komputer dan tayangan pada layar monitor komputer.
2.2.20. Pengertian Dashboard M enurut Turban (2011, p137), Dashboard adalah komponen yang umumnya memiliki Performance Management Systems, Performance Measurement Systems, BPM Suites, dan BI Platforms. Dashboard menyediakan tampilan visual dari informasi penting yang disatukan dan diatur dalam sebuah layar tunggal sehingga informasi dapat dipahami cukup dengan sekali lihat, serta mudah untuk dieksplorasi.
2.2.21. Dashboard Design Turban (2011, p138), mengutip dari Eckerson (2006), yang adalah pakar yang terkenal dalam bidang BI dan dashboard secara umum, fitur yang paling dapat dibedakan dari sebuah dashboard adalah tiga lapisan informasinya, yaitu: •
Monitoring Data abstrak dan grafis untuk memonitor key performance metrics.
•
Analysis Dimensi data yang dirangkum untuk dianalisis akar permasalahannya.
•
Management
28
Data operasional yang terperinci yang mengidentifikas i tentang tindakan yang harus dilakukan untuk menyelesaikan masalah.
2.2.22. Karakteristik Dashboard M enurut Turban (2011, p139), semua dashboard yang dirancang dengan baik akam memiliki karakteristik sebagai berikut: •
Dashboard menggunakan komponen visual untuk menggarisbawahi secara sekilas, data dan pengecualian yang membutuhkan tindakan.
•
Dashboard bersifat transparan terhadap pengguna, yang artinya pengguna cukup membutuhkan sedikit pelatihan dan mudah untuk menggunakan dashboard tersebut.
•
Dashboard menggabungkan data dari berbagai macam sistem menjadi sebuah tampilan bisnis yang tunggal, ringkas, tergabung menjadi satu.
•
Dashboard memungkinkan drill-down atau drill-through terhadap sumber data atau laporan yang ada dan menyediakan konteks yang dapat dibandingkan dan dievaluasi secara lebih terperinci.
•
Dashboard menyediakan sebuah tampilan dinamis dan nyata dari data yang diperbaharui secara berkala.
•
Dashboard memungkinkan pengguna untuk tetap mendapatkan informas i baru tentang setiap perubahan di dalam bisnis.
•
Dashboard membutuhkan sedikit perubahan kode program untuk dikirim, diimplementasikan, dan dirawat.
29
2.2.23. Microsoft SharePoint Server 2010 Pada buku Sharepoint 2010 Evaluation Guide (2009, p1), dijelaskan bahw a SharePoint Server 2010 adalah sebuah platform kerjasama bisnis untuk perusahaan dan web. Platform tersebut memberdayakan pengguna untuk terhubung melalui kumpulan fitur yang terintegrasi dengan SharePoint Server. Lingkungan kerjasama yang dihasilkan dari platform ini dapat menolong organisasi untuk memotong biaya sementara memungkinkan mereka untuk merespon kebutuhan bisnis yang berubah dengan cepat. SharePoint Server dapat digunakan di tempat yang ter-install secara langsung dengan SharePoint Server 2010, atau sebagai Host Service, dan dapat digunakan dengan menggunakan teknologi Virtual Machine.
