BAB II LANDASAN TEORI 2.1
Pengertian dan Ruang Lingkup Bisnis Online Bisnis yang dilakukan menggunakan media elektronik dinamakan electronic
business
(e-business),
sedangkan
perdagangan
yang
dilakukan
dengan
menggunakan media elektronik dinamakan electronic commerce (e-commerce). [Cita Yustisia Serfiani,dkk, 2013: 31] Salah satu bentuk e-business dan e-commerce adalah “bisnis online” yaitu bisnis yang dilakukan dalam jaringan internet. Pengertian dan ruang lingkup e-business dan e-commerce lebih luas dibandingkan bisnis online, sebab e-business dan e-commerce tidak hanya berkaitan dengan penggunaan teknologi internet dan komputer tetapi juga teknologi elektronika yang lain seperti telepon rumah, telepon seluler (handphone), ponsel cerdas (smartphone), teleks, telegram, faksimili, televisi, radio, electronic data interchange (EDI), dan lain-lain. Bisnis Online atau e-commerce memiliki 8 karakteristik utama yaitu : a. Menggunakan internet sebagai media utama dalam proses perdagangan b. Kebanyakan menggunakan transaksi elektronik sebagai cara bertransaksi c. Terdapat Pertukaran produk (barang/jasa) dan informasi elektronik d. Penjual dan pembeli tidak perlu bertemu langsung (bertatap muka) e. Pembayaran dapat dilakukan secara offline maupun online f. Pengiriman produk dapat dilakukan secara offline maupun online tergantung jenis produk, apakah berbentuk fisik atau non-fisik (digital) g. Produk yang dijual dapat berwujud fisik maupun non-fisik (data-digital) h. Sasaran konsumennya kebanyakan anak-anak muda yang melek teknologi Ada 4 model Bisnis online yang banyak digunakan di Indonesia yaitu : Mal Online, Ritel Online, Iklan baris, dan Diskon Harian. [Cita Yustisia Serfiani,dkk, 2013: 32] 1.
Mall Online (Online Mall) atau Pasar Online (Marketplace) Yaitu tempat berkumpulnya penjual dan pembeli dalam satu situs (website). Dalam model mal online ditemukan integrasi pembayaran dan 6
7
pengiriman, sehingga transaksinya mudah dilacak. Model mal online dapat dijumpai pada situs ebay, Qo10, Plasa.com, dan Tokopedia, BliBli, Alibaba. 2.
Ritel Online (Online Retail) atau Toko Online (Online Shop) Yakni perusahaan ritel yang sudah sukses berbisnis di dunia nyata (offline) kemudian pindah ke dunia maya (online) untuk memperluas pasar. Contoh : Gramedia.com, Bhinneka.com, Marthatilaar.com dan Alfa Online. Model ini juga dipakai oleh ritel online yang dari awal memang berbisnis online seperti Amazon, Tiket.com. Zalora.com
3.
Iklan Baris/Classfied Advertisement Dalam model ini, penyedia situs hanya memberikan layanan iklan melalui website seperti halnya iklan baris di koran nyata (offline). Jadi transaksi bisnis dalam model ini terjadi karena adanya iklan baris di website. Model bisnis ini paling sulit dilacak karena transaksinya kebanyakan terjadi di dunia nyata (secara offline). Iklan baris online hanya berfungsi sebagai media informasi, bukan tempat transaksi. Contoh : Tokobagus.com, Berniaga.com, Kaskus, Rumah123.com
4.
Diskon Harian/Daily Deals Model bisnis ini menguntungkan pelanggan karena selalu ada diskon dan penawaran menarik setiap hari. Semakin banyak calon pembeli, maka diskonnya akan semakin besar. Contoh : DealGoing.com, Groupon, DealKeren, Disdus, Kindercube, Mbakdiskon.com, dan Murahrek.com Ruang lingkup bisnis online dapat dibagi menjadi 3 jenis berdasarkan interaksi bisnis para pelakunya, yaitu : a. Bisnis ke Bisnis atau Business to Business (B-to-B) b. Bisnis ke Konsumen atau Business to Consumer (B-to-C) c. Konsumen ke Konsumen atau Consumer to Consumer (C-to-C) Dalam bisnis online model B-to-B hubungan bisnis yang terjadi dilakukan antara perusahaan dengan perusahaan atau antara sesama pengusaha/pelaku bisnis online. Pada model B-to-C hubungan bisnis dilakukan antara perusahaan online (pengusaha/pelaku bisnis) dengan para konsumen. Sedangkan model C-to-C hubungan bisnis dilakukan antara pihak konsumen dengan sesama konsumen bisnis online.
8
2.2
Pengertian dan Ruang Lingkup Transaksi Elektronik Masyarakat awam masih banyak yang mengartikan “transaksi” sebagai
“transaksi pembayaran”. Makna “transaksi” sebenarnya lebih luas daripada sekedar “transaksi pembayaran”, sebab transaksi berkaitan dengan tindakan para pihak (penjual dan pembeli) untuk melakukan penjajagan, negosiasi, dan kesepakatan jual-beli yang kemudian diakhiri dengan penyelesaian transaksi (settlement) berupa pembayaran dan penyerahan obyek transaksi. Kadangkala transaksi juga dapat melibatkan pihak ketiga sebagai penjamin transaksi. [Cita Yustisia Serfiani,dkk, 2013: 43] Bisnis online atau e-commerce berkaitan erat dengan transaksi bisnis yang dilakukan dengan menggunakan media elektronik (termasuk internet) atau yang lazim dinamakan “transaksi elektronik” (electronic transaction/e-transaction). Dengan kata lain, “transaksi elektronik” (e-transcation) dapat diartikan sebagai kesepakatan jual-beli antara para pihak (penjual dan pembeli) untuk memperdagangkan produk melalui media elektronik (termasuk media internet) berdasarkan harga, jumlah, kualitas, waktu penyerahan dan syarat lain yang disepakati dalam “kontrak elektronik” (e-contract). Syarat lain dalam sebuah transaksi bisnis misalnya syarat tentang cara pembayaran, asuransi, jaminan purna jual dan cara pengiriman. Pembayaran dalam transaksi elektronik dapat dilakukan dengan cara tunai (uang kartal) atau non-tunai (uang giral). Pembayaran non-tunai dilakukan menggunakan cek, bilyet giro, transfer bank, phone-banking, internet banking, kartu kredit, kartu ATM, kartu debit, uang elektronik atau virtual payment. [Cita Yustisia Serfiani,dkk, 2013: 44] Beberapa bank papan atas (BRI, BNI, Bank Mandiri, BCA) telah meluncurkan alat pembayaran khusus transaksi online yang dinamakan e-payment (e-pay). Bisnis online dan transaksi elektronik diatur dalam UU ITE. Regulasi lebih rinci tentang transaksi elektronik (e-transaction) telah diatur dalam PP 82/2012 tentang Penyelenggaraan Sistem dan Transaksi Elektronik (PSTE). Sedangkan regulasi lebih rinci tentang bisnis online hingga saat ini masih berbentuk draf RPP
9
Perdagangan Secara Elektronik yang ditargetkan akan disahkan menjadi PP paling lambat akhir tahun 2013. Transaksi online dalam bisnis online dapat berbentuk : a. Transaksi melalui chatting dan video conference b. Transaksi melalui surat elektronik / surel / email c. Transaksi melalui situs/website Ada 5 tahap dalam melakukan transaksi bisnis online : a. Find it (menemukan jenis barang) b. Explore it (mencari informasi lebih luas) c. Select it (menyeleksi barang) d. Buy it (membeli barang) e. Ship it (mengirimkan barang)
2.3
Macam – Macam Pembayaran Bisnis Online Pembayaran bisnis online dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah
satunya dengan electronic payment atau e-payment atau e-Pay. [Cita Yustisia Serfiani,dkk, 2013: 267] e-Payment merupakan salah satu bentuk fasilitas internet banking yang bisa dimanfaatkan nasabah bank, sehingga nasabah tidak perlu lagi mentransfer uang via petugas teller atau mesin ATM. Bank yang menawarkan fasilitas pembayaran online menggunakan epayment atau e-pay adalah : Bank Mandiri (Mandiri ClikPay), Bank BNI (BNI Debit Online, dan Doku Wallet), Bank BRI (E-Pay BRI), Bank BCA (BCA ClikPay), dan Bank CIMB Niaga (CIMB Clicks). Pembayaran bisnis online juga dapat dilakukan dengan menggunakan alat pembayaran di dunia maya (Virtual Payment), seperti PayPal dan Ipaymu. Paypal berasal dari luar negeri, sedangkan Ipaymu buatan dalam negeri. Paypal merupakan salah satu virtual payment berskala global yang saat ini paling banyak digunakan untuk melakukan transaksi keuangan melalui internet. Paypal memungkinkan setiap orang membayar dengan cara apapun yang mereka suka, termasuk melalui kartu kredit, rekening bank, Paypal Cerdas Connect atau saldo rekening tanpa memberitahukan informasi keuangan. Paypal memiliki lebih
10
dari 153 juta rekening pengguna di seluruh dunia. PayPal tersedia dalam 190 pasar dan 24 mata uang di seluruh dunia, sehingga memungkinkan bisnis online dapat berkembang di tingkat global. Selain e-payment dan virtual payment, pembayaran bisnis online juga dapat dilakukan dengan berbagai cara yang lain yaitu : a. Pembayaran secara tunai (cash on delivery) b. Pembayaran dengan cek dan bilyet giro c. Pembayaran melalui phone banking d. Pembayaran melalui internet banking e. Pembayaran melalui transfer bank dan non-bank f. Pembayaran menggunakan kartu ATM g. Pembayaran menggunakan kartu debit (debit card) h. Pembayaran menggunakan kartu kredit (credit card) i. Pembayaran dengan uang elektronik (e-money) Pada tanggal 14 Mei 2013, Bank Indonesia (BI) meluncurkan layanan pengiriman uang elektronik lintas operator telekomunikasi sehingga saat ini masyarakat pengguna uang elektronik (e-money) dapat leluasa melakukan transfer dana lintas perusahaan operator telekomunikasi selaku penerbit e-money. [Cita Yustisia Serfiani,dkk, 2013: 268] Program pengiriman uang lintas operator tersebut melibatkan tiga perusahaan operator telekomunikasi terkemuka di tanah air, yaitu Telkomsel, Indosat dan XL dengan total pelanggan 230 juta orang. Dengan adanya kerjasama tersebut pelanggan Telkomsel (T-Cash), Indosat (Dompetku), dan XL (XL Tunai) bisa saling mentransfer uang elektronik melalui telepon seluler (hand-phone). Program interkoneksi kartu ATM/Debit dan uang elektronik diharapkan dapat semakin mempermudah pembayaran bisnis online di tanah air. 2.4
Keuntungan Sistem Pembayaran Online Keuntungan menggunakan sistem pembayaran online berupa keuntungan
bagi perusahaan dan konsumen. Beberapa konsep penting dalam sistem pembayaran yang perlu diketahui, diantaranya : [Jonathan sarwono & K. Prihartono, A.H, 2012: 125]
11
a. Keuntungan bagi perusahaan : keuntungan bagi perusahaan ialah transaksi dapat berjalan selama 24 jam penuh; konsumen dapat berasal dari negara mana saja di seluruh dunia selama konsumen tersebut terhubung dengan internet, transaksi berjalan dengan cepat, transaksi akan aman jika menggunakan sistem keamanan yang tepat dan berkualitas. Kerugian bagi perusahaan jika terjadi fraud atau penyalahgunaan data konsumen untuk transaksi dan pihak merchant. b. Keuntungan bagi konsumen : keuntungan bagi konsumen ialah transaksi dapat dilakukan kapan saja dan darimana saja. Kerugiannya ialah jika data konsumen oleh dicuri oleh hacker atau pihak lain disalahgunakan.
Kerugian lain ialah rata-rata pihak merchant
membebankan biaya transaksi ke konsumen.
2.5
Data Warehouse Dalam buku yang ditulis oleh Mohammad Yazdi Pasudan, Definisi data
warehouse adalah data warehouse merupakan kumpulan data yang berorientasi subyek, terintegrasi, tidak dapat di update, memiliki dimensi waktu, yang digunakan untuk mendukung proses manajemen pengambilan keputusan dan kecerdasan bisnis (Inmon, 2002, h.31-35). Jadi dengan definisi tersebut, maka data warehouse memiliki karakteristik sebagai berikut : 1. Berorientasi subjek Data diorganisasi oleh subjek detail (misal berdasarkan pelanggan, jenis kebijakan dan klaim dalam perusahaan asuransi), yang berisi informasi yang relevan untuk mendukung keputusan. Data warehouse berbeda dengan database operasional. Pada umumnya, database operasional mempunyai sebuah orientasi produk untuk menangani transaksi yang memperbarui database. 2. Terintegrasi Data pada sumber berbeda dapat di enkode dengan cara yang berbeda. Sebagai contoh, data jenis kelamin dapat di enkode sebagai 0 dan 1 di satu tempat dan “m” dan “f” di tempat lain. Di dalam data warehouse, encode tersebut dibersihkan atau dibuat ke dalam satu format sehingga mereka
12
distandarisasi dan konsisten. Banyak organisasi menggunakan terminology yang sama untuk data dari jenis yang berbeda. Sebagai contoh, “penjualan bersih” bisa berarti komisi bersih untuk departemen pemasaran, tetapi retur penjualan kotor bagi departemen akuntansi. Data yang terintegrasi mengatasi inkonsistensi dan menyediakan istilah yang seragam di organisasi keseluruhan, juga format waktu dan data yang bervariasi. 3. Time-variant Data tidak menyediakan status saat ini. Mereka disimpan untuk lima atau sepuluh tahun atau lebih dan digunakan untuk tren, peramalan, dan perbandingan. Ada kualitas sementara pada sebuah data warehouse. Waktu adalah dimensi penting yang harus didukung oleh semua data warehouse. Data untuk analisis dari berbagai sumber berisi berbagai poin waktu (missal harian, mingguan, bulanan). 4. Non-Volatile Sekali dimasukkan ke dalam data warehouse, data adalah read only, mereka tidak bisa diubah atau dibarui. Data using dibuang, dan perubahan direkam sebagai data baru. Ini memungkinkan data warehouse untuk disesuaikan hamper secara eksklusif untuk akses data. Sebagai contoh, sejumlah besar ruang kosong (untuk pertumbuhan data) umumnya tidak diperlukan dan reorganisasi database dapat dijadwalkan bersama dengan operasi pengisian sebuah data warehouse. Data warehouse sebenarnya dapat dianggap sebagai suatu salinan data transaksional/OLTP (Online Transaction Processing) yang terstruktur untuk kebutuhan analisis, reporting, dan data mining. Oleh karena itu, sistem transaksi tidak pernah mengupdate data yang berada dalam data warehouse melainkan hanya menambahkan data ke dalam data warehouse tersebut. Berikut ini pada tabel 1.5 memperlihatkan perbedaan system OLTP (Online Transactional Processing) dan system data warehouse. (Kadir, 2003, h.278).
13
Tabel 2.1 Perbedaan OLTP dan Data Warehouse (Sumber: Mohammad Yazdi Pusadan, 2013.) OLTP Menanganani data saat ini.
Data Warehouse Lebih cenderung menangani data masa lalu.
Data bisa saja disimpan pada beberapa
Data disimpan dalam satu platform.
platform. Data diorganisasi berdasarkan fungsi
Data diorganisasi menuntut subjek
atau operasi, seperti penjualan,
seperti pelanggan atau produk.
produksi, dan pemrosesan pesanan. Pemrosesan bersifat ulang.
Pemrosesan sewaktu-waktu, tak terstruktur, dan bersifat heuristik.
Untuk mendukung keputusan harian
Untuk mendukung keputusan yang
(operasional).
strategis.
Melayani banyak pemakai operasional.
Untuk mendukung pemakai manajerial yang berjumlah relatif sedikit.
Berorientasi pada transaksi.
Berorientasi pada analisis.
Dalam konteks data warehouse, terdapat istilah data warehousing. Data warehousing adalah proses pembangunan data warehouse untuk organisasi tertentu. Dalam data warehousing, data dari berbagai sumber sistem operasional akan di ekstrak dan diintegrasikan ke dalam data warehouse, sehingga data di dalam data warehouse selalu mengandung suatu nilai informasi yang pada akhirnya dapat digunakan untuk menyediakan suatu perspektif data bagi analisis dan pengambilan keputusan (Inmon W.H, 2002, h.19). Secara operasional, data warehouse dapat menangani data transaksi besar dari sumber data transaksi operasional yang bervariasi dan data warehouse juga mengatur arus informasi serta sebatas pengumpulan data. (Barquini, 1999, h.3640).
14
Data warehouse operasional yang berlangsung dapat di monitor juga dapat dibandingkan dengan operasional pada masa lalu. Prediksi operasional pada masa depan dapat dibuat secara rasional dan proses bisnis dapat direncanakan terlebih dahulu dengan melihat sistem yang beroperasi. (Fairhead, 1995, h.89-94). Data warehouse dibangun dalam rangka untuk memisahkan data history dari operasional, secara kontinu melakukan update data history dari transaksi, lebih bersifat statis dan data dikumpulkan untuk analisis bisnis. Disamping itu, manager dapat analyst dapat menggunakan history data untuk aktifitas pengambilan keputusan tanpa mengurangi kegiatan operasional produksi. (Francett, 1999, h.70-78).
2.5.1 Tujuan Data Warehouse Berikut ini adalah tujuan dari data warehouse beserta penjelasannya berdasarkan beberapa informasi yang diperoleh dari internet : 1.
Mempermudah pengaksesan informasi perusahaan Data yang terdapat dalam data warehouse harus dapat dengan mudah dipahami oleh pengguna bukan hanya oleh pengembang saja. Selain itu, pengguna juga dapat mengkombinasikan data dalam data warehouse dengan berbagai cara (slicing and dicing). Kakas yang digunakan untuk mengakses data warehouse sebaiknya sederhana dan mudah dioperasikan.
2.
Menyediakan informasi perusahaan secara konsiten Kredibilitas data yang terdapat dalam data warehouse harus dapat di pertanggungjawabkan. Informasi dari sebuah proses bisnis harus sesuai dengan informasi proses bisnis lainnya, karena informasi yang konsisten adalah informasi yang memiliki kualitas tinggi serta lengkap.
3.
Mampu beradaptasi dan tahan terhadap perubahan Perubahan kebijakan dalam bisnis harus dapat diatasi oleh data warehouse. Dengan kata lain, data warehouse harus dirancang agar mampu menghadapi setiap perubahan dengan terencana. Hal ini berarti perubahan yang terjadi tidak boleh merusak atau mengganggu data dan aplikasi yang telah ada sebelumnya.
15
4.
Mampu mengamankan informasi perusahaan Informasi perusahaan yang tersimpan dalam data warehouse harus dapat tersimpan dengan baik agar tidak jatuh pada tangan yang salah. Dengan demikian, data warehouse harus mampu mengendalikan setiap akses terhadap informasi rahasia perusahaan.
5.
Mampu memberikan dukungan dalam pengambilan keputusan Data warehouse harus memiliki data yang tepat untuk membantu pengambilan keputusan. Pada dasarnya, hanya ada satu output dari data warehouse yaitu keputusan yang dibuat setelah data warehouse memberikan informasi.
6.
Dapat diterima dan dioperasikan dengan baik oleh pengguna Data warehouse yang dibentuk harus dapat dioperasikan oleh pengguna jika tidak maka akan sia-sia saja. Tidak seperti sistem operasional dimana seringkali pengguna tidak memiliki pilihan yang lain kecuali menggunakan sistem baru, pengguna data warehouse biasanya merupakan pilihan. Oleh karena itu, proses penentuan pengguna data warehouse merupakan faktor yang sangat penting.
2.5.2 Mekanisme Data Pada Warehouse Data warehouse 4 (empat) level data (Kimball, 2004, 2-7), yaitu : 1. Level operasional Level ini khusus menyimpan data yang berorientasi pada aplikasi secara detil dan diutamakan untuk memenuhi kebutuhan operasional. Akses pada level operasional pada umumnya memiliki frekuensi yang sangat tinggi. Level ini sering juga disebut dengan OLTP (Online Analytical Transactional Processing). 2. Level integrasi Level ini menyimpan data historis yang terintegrasi serta berorientasi subjek. Data pada level ini lebih sederhana daripada di level operasional dan tidak dapat di-update.
16
3. Level data mart Level ini dirancang sesuai dengan kebutuhan dari pengguna dan merupakan data agregasi. Data mart adalah suatu bagian pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan. Data mart berisi informasi yang relevan bagi user yang ingin mengambil
keputusan,
sebuah
perusahaan
yang
telah
menginvestasikan baik uang dan waktunya dalam sebuah bisnis operasional yang telah mempunyai dan menyimpan data dari berbagai sumber. [Djoni Darmawikarta, 2009: 1] Tujuan membangun sebuah data mart yaitu meningkatkan nilai data yang sudah dimiliki. Sifat-sifat utama data mart adalah : a. Data didalam data mart merupakan penyatuan dari berbagai sumber b. Disiapkan
terutama
untuk
pemakai
non-teknis
(end-user),
karenanya harus mudah dimengerti dan dipakai c. Dipakai untuk analisa dan pelaporan, karenanya kecepatan mengambil (read) penting d. Penimbunan dan sejarah data diperlukan oleh pemakai untuk analisa jangka panjang Data mart mengumpulkan dan menyatukan data dari berbagai sumber. Data dari sumber-sumbernya secara regular dimuat kedalam data mart. Data terpadu yang ditimbun didalam data mart dipersiapkan untuk keperluan analisa dan pelaporan. Para pemakai data mart yang tidak berkeahlian teknis komputer akan lebih mudah memanfaatkannya dan juga menikmati kecepatan penyajiannya, dibandingkan bila mereka harus mengambil data langsung dari sumbernya. 4. Level individual Level ini merupakan tempat terjadinya analisis dan reporting. Data pada level ini bersifat temporal, ad hoc, heuristik, dan non retitif.
17
Pada tabel 1.5.2 dibawah ini, dijelaskan secara umum keterhubungan antara level diatas sebagai berikut :
Tabel 2.2 Aliran Data dalam Mekanisme Data Warehouse (Mohammad Yazdi Pusadan, 2013, h.5)
2.5.3 Arsitektur Data Warehouse Struktur keseluruhan komponen yang membentuk data warehouse disebut sebagai arsitektur data warehouse. Berikut ini menunjukkan arsitektur sistem data warehouse :
Gambar 2.1 Arsitektur Data Warehouse (Poniah, 2001, h.29) Elemen utama yang ada di dalam data warehouse dan entitas eksternal yang berinteraksi dengan data warehouse, meliputi : 1.
Database transaksi atau operasional dimana data warehouse dipopulasikan.
18
Data warehouse meng-copy data transaksi tetapi tidak langsung menyimpannya. Data eksternal juga dimasukkan ke dalam data warehouse. 2.
Proses untuk mengekstrak data dari database dan memasukkannya ke dalam data warehouse. Di dalam proses ini, sering dilakukan proses transformasi data ke dalam struktur database dan format internal data warehouse.
3.
Proses membersihkan data memastikan bahwa data tersebut memiliki kualitas yang cukup untuk digunakan dalam proses pengmabilan keputusan.
4.
Proses memuatkan data yang telah dibersihkan ke dalam data warehouse. Empat tahap proses dari proses ekstrak sampai memuatkan data disebut sebagai data staging.
5.
Proses untuk membuat ringkasan data yang dikehendaki : total perhitungan, rata-rata, dan sebagainya seringkali diminta. Ringkasan data ini disimpan ke dalam data warehouse bersama dengan data yang di impor baik dari sumber internal maupun eksternal.
6.
Metadata, yaitu data yang menjelaskan data. Metadata ini berguna bagi pengguna untuk mengetahui apa yang ada di dalam data warehouse, darimana data itu berasal, dan sebagainya. Metadata juga dapat memberitahukan kepada tool yang digunakan untuk query apa yang ada di dalam data warehouse, bagaimana menemukan data tersebut, siapa yang memiliki hak untuk mengakses data tersebut, dan ringkasan apa yang dapat dibuat.
7.
Database data warehouse itu sendiri. Database ini berisi data yang detail dan ringkasan data dari data yang ada di dalam data warehouse. Karena data warehouse tidak digunakan dalam proses transaksi individu, maka databasenya tidak perlu diorganisasikan untuk akses transaksi dan pengambilan data, melainkan dioptimisasikan untuk pola akses yang berbeda di dalam analisis.
8.
Tool untuk query. Tool untuk query ini meliputi antarmuka pengguna akhir dalam mengajukan pertanyaan kepada database, dimana proses ini disebut sebagai On-line Analytical Processing (OLAP). Tool ini juga terdiri dari tool otomatis yang menemukan pola-pola di dalam data, yang sering disebut
19
sebagai data mining. Data warehouse harus memiliki salah satu dari kedua tipe ini atau malah kedua-duanya.
2.5.4 Proses dalam Data Warehouse Beberapa proses yang terjadi dari basis data operasional menuju data warehouse adalah sebagai berikut (Corey, dkk., 2001, h.9-17) : 1.
Melakukan ekstraksi data dari berbagai sumber Data warehouse biasanya melibatkan lebih dari satu sumber data sehingga proses ekstraksi harus dilakukan terhadap bermacam-macam sumber data.
2.
Melakukan integrasi data ke tempat yang umum Setelah
ekstraksi
selesai,
data
tersebut
keterhubungannya
dengan
data
lainnya
disaring kemudian
dan
diperiksa
data
tersebut
diintegerasikan ke basis data yang sama. 3.
Menyimpan data dalam format yang dapat digunakan oleh pengguna Pada umumnya, data dari sumber yang berbeda memiliki format data yang berbeda pula sehingga agar dapat memanfaatkan informasi yang terkandung didalamnya, data tersebut harus di konversi menjadi satu format yang dimengerti oleh pengguna.
4.
Menyediakan mekanisme bagi pengguna agar dapat mengakses data warehouse Pengguna data warehouse harus memanfaatkan suatu sudut pandang baru yang lebih kompleks untuk mendukung perubahan analisis perusahaan. Oleh sebab itu, data warehouse harus memiliki mekanisme yang fleksibel sehingga dapat memenuhi perubahan kebutuhan pengguna akan akses terhadap basis data.
2.6
Lingkup Data Warehouse (ETL, STAR SCHEMA, OLAP, & CUBE) Lingkup dari data warehouse dibagi menjadi 4 bagian, antara lain :
2.6.1 Extraction Transformation Loading (ETL) Data perusahaan yang berada pada suatu sistem heterogen memiliki format yang berbeda – beda. Namun demikian, data yang berlainan format tersebut harus di kumpulkan, diintegrasikan dan kemudian diolah untuk memberikan informasi
20
bagi proses bisnis perusahaan tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem atau metode yang mampu mengatasi keadaan tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem atau metode yang mampu mengatasi keadaan tersebut, yaitu ETL. ETL adalah salah satu proses dalam data warehouse yang melibatkan (Songini, 2004) :
Pembacaan data dari sumbernya
Pembersihan dan penyesuaian format data tersebut
Penulisan data tersebut ke dalam ruang penyimpanan untuk digunakan lebih lanjut
Data yang digunaka untuk ETL didapatkan dari berbagai sumber, misalnya aplikasi mainframe, kakas CRM, flat file, format spreadsheet Excel, bahkan antrian pesan (message queue).
2.6.1.1 Proses dalam ETL Proses ETL berfungsi untuk mengekstrak dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam data warehouse dalam selang waktu tertentu. Berikut mekanisme ETL : 1.
Extraction adalah suatu proses yang mengidentifikasikan seluruh sumber data yang relevan dan kemudian mengambil data dari sumber-sumber data tersebut.
2.
Transform adalah suatu proses yang memiliki peran dalam melakukan perubahan dan integrasi skema data serta struktur yang berbeda ke dalam skema dan struktur yang telah didefinisikan sebelumnya oleh data warehouse.
3.
Loading adalah suatu proses pemindahan data secara fisik dari sistem operasional ke dalam data warehouse.
2.6.1.2 Extraction Proses ekstraksi dieksekusi menggunakan berbagai kriteria dalam memilih data dan menemukan data yang sesuai dan kemudian mengirimkan data tersebut ke dalam file atau basis data yang lain. Proses ekstraksi ini merupakan langkah
21
pertama dalam ETL, dan menjadi dasar bagi langkah-langkah berikutnya (transformasi dan loading). Data yang menjadi sumber bagi data warehouse pada umumnya merupakan aplikasi atau basis data untuk pemrosesan transaksi bisnis, misalnya sumber data bagi data warehouse analisis penjualan mungkin berupa sistem untuk memasukkan dan menyimpan seluruh data pesanan penjualan. Perancangan dan implementasi proses ekstraksi merupakan hal yang cukup kompleks serta dapat memakan waktu yang tidak sedikit. Hal ini diakibatkan oleh sistem sumber yang mungkin terlalu rumit ataupun pendokumentasiannya buruk sehingga pada akhirnya dapat membingungkan untuk menentukan data mana yang perlu untuk diekstrak karena data yang diekstrak tidak hanya dilakukan sebanyak satu kali saja meelainkan secara periodik untuk mendukung perubahan data pada data warehouse.
2.6.1.3 Transformation Proses transformasi dalam data warehouse dapat dirunutkan sebagai berikut : 1. Ekstraksi data dari level operasional menuju data warehouse membutuhkan perubahan dalam teknologi. 2. Data mengalami format ulang agar memenuhi kriteria data dalam data warehouse yang telah ditetapkan sebelumnya. 3. Data dibersihkan agar data yang tersimpan dalam data warehouse adalah data yang benar-benar diperlukan. 4. Bermacam-macam input data diberlakukan. 5. Nilai default harus diberikan. 6. Konversi format data perlu dilakukan. 7. Volume data masukan perlu dipertimbangkan. Proses transformasi merupakan proses yang paling kompleks dan menyita waktu yang paling banyak dalam ETL karena pada tahap ini, data mengalami proses konversi dari yang sangat sederhana sampai kompleks.
22
2.6.1.4 Loading Loading adalah proses yang paling sederhana dalam ETL karena membutuhkan eksekusi operasi yang paling sedikit. Operasi loading terdiri dari memasukkan record ke dalam bermacam-macam dimensi dan fact tabel dari basis data warehouse.
2.6.2 Star Schema Pada sistem OLTP (Online Transcational Processing) digunakan suatu teknik pemodelan data yang disebut sebagai E-R (Entity-Relationship). Pada data warehouse digunakan teknik pemodelan data yang disebut dimensional modelling technique. Pemodelan dimensional adalah suatu model berbasis pemanggilan yang mendukung akses query volume tinggi. Star Schema adalah alat dimana pemodelan dimensional diterapkan dan berisi sebuah tabel fakta pusat. Tabel fakta berisi atribut deskriptif yang digunakan untuk proses query dan foreign key untuk menghubungkan ke tabel dimensi. Atribut analisis keputusan terdiri dari ukuran performa, metrik operasional, ukurann agregat, dan semua metrik yang lain yang diperlukan untuk menganalisa performa organisasi. Tabel fakta menunjukkan apa yang didukung oleh data warehouse untuk analisis keputusan. Tabel dimensi mengelilingi tabel fakta pusat. Tabel dimensi menunjuk bagaimana data akan di analisis.
Gambar 2.2 Star Schema pada Data Warehouse (Sumber: Mohammad Yazdi Pusadan, 2013.)
23
Tabel dimensi waktu adalah suatu tabell dimensi yang harus ada dalam sebuah data warehouse karena setiap data warehouse adalah time series Waktu merupakan dimensi pertama yang harus diperhatikan dalam proses sort order dalam suatu database karena ketika hal itu pertama kali dilakukan, loading data secara berturut-turut dalam interval waktu tertentu akan masuk kedalam temoat yang sebenarnya dalam sebuah disk. Data designer menyatakan secara eksplisit mengenai kebutuhan tabel dimensi waktu karena jika kunci waktu di dalam tabel fakta adalah tipe data tanggal, beberapa SQL query mendapat kendala langsung dari kunci waktu pada tabel fakta dan menggunakan natural SQL untuk kendala pada bulan dan tahun. Pemodelan multidimensi ( MDM ) adalah teknik untuk mengkonsep model bisnis sebagai satu set langkah-langkah yang dijelaskan oleh aspek usaha normal . Hal ini terutama berguna untuk menyaring , meringkas , dan mengatur data untuk analisis . (Neil Raden, 2012). Bagian dari daya tarik MDMS adalah kesederhanaan mereka . Sebuah desain OLTP sepenuhnya normal untuk sistem order-entry mungkin memiliki puluhan atau bahkan ratusan tabel , membuatnya menjadi tugas yang menakutkan bagi seorang manajer bisnis untuk memahami desain dalam rangka untuk menganalisis data. MDMS di sisi lain , cukup sederhana - bahkan elegan . Model tidak hanya dimengerti oleh pengusaha , tetapi mereka juga disajikan dalam cara yang sangat alami bagi pengguna.
2.6.3 Online Analythical Processing (OLAP) Konsep OLAP pertama diusulkan oleh E.F Codd, untuk merepresentasikan model data multidimensional. OLAP (Online Analytical Processing) adalah teknologi yang memproses data di dalam data warehouse dalam struktur multidimensi, menyediakan jawaban yang cepat untuk query analisis yang kompleks. Tujuan dari OLAP adalah mengordinisir sejumlah data yang besar, agar bisa dianalisa dan dievaluasi dengan cepat menggunakan sarana online. Data warehouse dan OLAP (Online analytical Processing) menyediakan kunci untuk memecahkan masalah yang kompleks, karena secara umum mampu
24
menyediakan data yang terkonsolidasi dan konsiten, berorientasi pada topik tertentu, bersifat historis dan hanya bisa di baca (read only). Semakin
kompleksnya
pengembangan
sistem-sistem
informasi
pemrosesan transaksional yang berevolusi ke arah Online Transcational Processing (OLTP) System, menimbulkan konsekuensi semakin rumit dan semakin banyak data maupun informasi yang harus dianalisis oleh pihak manajemen. Untuk itu dikembangkan suatu metode pengelolaan data dalam skala besar dengan membuat suatu data warehouse. (Chauduri, 1996, h.1). Pada data warehouse, semua data disimpan dan diintegrasikan, termasuk riwayat data (historical data), untuk dimanfaatkan sebagai dukungan penganalissisan data dan pengambilan keputusan nantinya (Pires, 2006, h,10). Online Analytical Processing (OLAP) menawarkan metode analisis data secara kompleks dan terkustomisasi yang disesuaikan dengan kebutuhan akan informasi oleh para analis maupun eksekutif. Data yang dikelola oleh OLAP berasal dari data warehouse (Pires, 2006, h.10). :
Meringkas dan mengumpulkan sejumlah besar data
Melakukan filtering, pengurutan, dan memberikan peringkat (rangking)
Membandingkan beberapa set dari data
Membuat sketsa/bagan/diagram
Menganalisis dan menemukan pola dari data
Menganalisis kecendrungan data OLAP sering kali disebut analisis ddata multidimensional, yaitu : data
yang dapat
dimodelkan sebagai
atribut
dimensi/dimension
dan atribut
ukuran/fact/measure. OLAP dapat digunakan untuk melakukan :
Konsolidasi adalah melibatkan pengelompokkan data
Drilldown adalah suatu bentuk yang merupakan kebalikan dari konsolidasi, yang memungkinkan data yang diringkas dijabarkan menjadi data yang lebih detail.
Slicing and dicing (atau dikenal dengan istilah pivotting) adalah menjabarkan pada kemampuan untuk melihat data dari berbagai sudut pandang.
25
2.6.4 Cube Cube adalah bagian utama dari OLAP. Cube berisi kumpulan banyak data yang telah disatukan (diagregasi) sehingga mempercapat hasil query. Misal, data penjualan yang telah disatukan dengan data periode waktu dan jenis barang, akan memeprcepat hasil query untuk menampilkan data penjualan per minggu, atau per bulan dan berdasarkan jenis barang tertentu (Webb, dkk., 2009, h.107). Berikut ini terdapat bagian dari cube, yaitu :
Storage Location Lokasi penyimpanan cube data dapat disimpan di sejumlah server analisis menggunakan didistribusikan baru, dipartisi fasilitas kubus. Hal ini juga memungkinkan untuk penyebaran sejumlah cube di server berbagai analisis dan akses mereka semua hanya dengan menghubungkan kesalah satu server. Hal ini terkait teknologi cube memungkinkan keuntungan yang terbesar adalah untuk mengurangi biaya penyimpanan karena sekarang masing-masing cube perlu disimpan hanya sekali (pada server tunggal).
Action Konsep action diperkenalkan sebelumnya. Action adalah set operasi yang telah didefinisikan di muka. Sebagai pengguna, dapat memanggil cube atau hanya digunakan untuk keperluan analisis. Action bahkan dapat melakukan tugas eksternal seperti mengirimkan parameter ke aplikasi. Sebagai contoh, seorang analis melihat data penjualan di berbagai kota untuk beberapa produk. Menyadari bahwa penjualan produk tertentu yang rendah dalam kota tertentu, analis memanggil tindakan diskon, yang menyebabkan harga perubahan terjadi dalam sistem penjualan dan merchandising.
Dimmension Pada
umunya,
dimension
adalah
bagian
dari
cube
yang
menggambarkan suatu kategori data, yang digunakan sebagai dasar untuk merangkum data. Misalnya : dimensi waktu atau area. Biasanya pula, dimension memiliki hirarki atau jenjang atau tingkatan. Misal dimensi waktu memiliki tingkatan berupa : tahun, bulan, minggu, hari, dan
26
sebagainya. Dimensi area, seperti propinsi, kabupaten, kecamatan dan desa. Tabel yang digunakan sebagai dimension disebut Dimension Table.
Measure Measure adalah bagian dari cube yang berisi kumpulan data yang akan dirangkum, seperti data jumlah penduduk laki-laki, jumlah penduduk perempuan, kepadatan penduduk, dan lain-lain. Pada umumnya, data yang tergolong dalam measure ini tidak memiliki hirarki atau jenjang, dan dapat dilakukan proses matematis (penjumlahan, pengurangan, dan lain-lain). Tabel yang berisi data-data dalam kelompok Measure ini disebut dengan Fact Table.
2.7
Metode Pengembangan Perangkat Lunak 2.7.1
Pengertian SDLC
Pada awal pengembangan perangkat lunak, para pembuat program (programmer)
langsung
melakukan
pengodean
perangkat
lunak
tanpa
menggunakan prosedur atau tahapan pengembangan perangkat lunak. Dan ditemuilah kendala-kendala seiring dengan perkembangan skala sistem-sistem perangkat yang semakin besar. SDLC dimulai dari tahun 1960-an, untuk mengembangkan sistem skala usaha besar secara fungsional untuk para kongklomerat pada zaman itu. Sistemsistem yang dibangun mengelola informasi kegiatan dan rutinitas dari perusahaanperusahaan yang berpotensi memiliki data yang besar dalam perkembangannya. SDLC atau Software Development Life Cycle atau sering disebut juga System Development Life Cycle adalah proses mengembangkan atau mengubah suatu sistem perangkat lunak dengan menggunakan model-model dan metodologi yang digunakan orang untuk mengembangkan sistem-sistem perangkat
lunak
sebelumnya (berdasarkan base pactice atau cara-cara yang sudah teruji baik). Tahapan-tahapan yang ada pada SDLC secara global adalah sebagai berikut : Inisiasi (Initiation)
27
Tahap ini biasanya ditandai dengan pembuatan proposal proyek perangkat lunak. Pengembangan konsep sistem (system concept development) Mendefinisikan lingkup konsep termasuk dokumen lingkup sistem, analisis manfaat biaya, manajemen rencana, dan pembelajaran kemudahan sistem. Perencanaan (planning) Mengembangkan rencana manajemen proyek dan dokumen perencanaan lainnya. Menyediakan dasar untuk mendapatkan sumber daya (resources) yang dibutuhkan untuk memperoleh solusi. Analisis kebutuhan (requirements analysis) Menganalisis kebutuhan pemakai sistem perangkat lunak (user) dan mengembangkan kebutuhan user. Membuat dokumen kebutuhan fungsional. Desain (design) Mentransformasikan kebutuhan detail menjadi kebutuhan yang sudah lengkap, dokumen desain sistem fokus pada bagaimana dapat memenuhi fungsi-fungsi yang dibutuhkan. Pengembangan (development) Mengonversi desain ke sistem informasi yang lengkap termasuk bagaimana memperoleh dan melakukan instalasi lingkungan sistem yang dibutuhkan, membuat basis data dan mempersiapkan prosedur kasus pengujian, mempersiapkan berkas atau file pengujian, pengodean, pengompilasian, memperbaiki dan membersihkan program, peninjauan pengujian. Integrasi dan pengujian (integration and test) Mendemonstrasikan sistem perangkat lunak bahwa telah memenuhi kebutuhan yang dispesifikasikan pada dokumen kebutuhan fungsional. Dengan diarahkan
28
oleh staf penjamin kualitas (quality assurance) dan user. Menghasilkan laporan analisis pengujian. Implementasi (implementation) Termasuk pada persiapan implementasi, implementasi perangkat lunak pada lingkungan produksi (lingkungan pada user) dan menjalankan resolusi dari permasalahan yang teridentifikasi dari fase integrasi dan pengujian. Operasi dan pemeliharaan (operation and maintenance) Mendeskripsikan pekerjaan untuk mengoperasikan dan memelihara sistem informasi pada lingkungan produksi (lingkungan pada user), termasuk implementasi akhir dan masuk pada proses peninjauan. Disposisi (disposition) Mendeskripsikan aktifitas akhir dari pengembangan sistem dan membangun data yang sebenarnya sesuai dengan aktifitas user.
2.7.1.1 Model SDLC Waterfall Model SDLC air terjun (waterfall) sering juga disebut model sekuensial linier (sequential linear) atau alur hidup klasik (classic life cycle). Model air terjun menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial atau terurut dimulai dari analisis, desain, pengodean, pengujian, dan tahap pendukung (support). Berikut adalah gambar model air terjun.
Sistem / Rekayasa Informasi
Analisis
Desain
Pengodean
Gambar 2.3 Ilustrasi Model Waterfall (Sumber: Rosa A.S.-M.Shalahuddin, 2011.)
Pengujian
29
a. Analisis kebutuhan perangkat lunak Proses pengumpulan kebutuhan dilakukan secara intensif untuk menspesifikasikan kebutuhan perangkat lunak agar dapat dipahami perangkat lunak seperti apa yang dibutuhkan oleh user. Spesifikasi kebutuhan perangkat lunak pada tahap ini perlu untuk didokumentasikan.
b. Desain Desain perangkat lunak adalah proses multilangkah yang focus pada desain pembuatan program perangkat lunak termasuk struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi antarmuka, dan prosedur pengodean. Tahap ini mentranslasi kebutuhan perangkat lunak dari tahap analisis kebutuhan ke representasi desain agar dapat diimplementasikan menjadi program pada tahap selanjutnya. Desain perangkat lunak yang dihasilkan pada tahap ini juga perlu didokumentasikan.
c. Pembuatan kode program Desain harus ditranslasikan kedalam program perangkat lunak. Hasil dari tahap ini adalah program komputer sesuai dengan desain yang telah dibuat pada tahap desain.
d. Pengujian Pengujian fokus pada perangkat lunak secara dari segi lojik dan fungsional dan memastikan bahwa semua bagian sudah diuji. Hal ini dilakukan untuk meminimalisir kesalahan (error) dan memastikan keluaran yang dihasilkan sesuai dengan yang diinginkan.
e. Pendukung (support) atau pemeliharaan (maintenance) Tidak menutup kemungkinan sebuah perangkat lunak mengalamai perubahan ketika sudah dikirimkan ke user. Perubahan bisa terjadi karena adanya kesalahan yang muncul dan tidak terdeteksi saat pengujian atau perangkat lunak harus beradaptasi dengan lingkungan baru. Tahap pendukung atau pemelihraan dapat mengulangi proses pengembangan mulai dari analisis
30
spesifikasi untuk perubahan perangkat lunak yang sudah ada, tapi tidak untuk membuat perangkat lunak baru. Dari kenyataan yang terjadi sangat jarang model air terjun dapat dilakukan sesuai alurnya karena sebab sebagai berikut : Perubahan spesifikasi perangkat lunak terjadi di tengah alur pengembangan. Sangat sulit bagi Pelanggan untuk mendefinisikan semua spesifikasi diawal alur pengembangan. Pelanggan sering kali butuh contoh (Prototype) untuk menjabarkan spesifikasi kebutuhan sistem lebih lanjut. Pelanggan tidak mungkin bersabar mengakomodasi perubahan yang diperlukan di akhir alur pengembangan. Dengan berbagai kelemahan yang dimiliki model air terjun tapi model ini telah menjadi dasar dari model-model yang lain dalam melakukan perbaikan model pengembangan perangkat lunak. Model air terjun sangat cocok digunakan kebutuhan Pelanggan sudah sangat dipahami dan kemungkinan terjadinya perubahan kebutuhan selama pengembangan perangkat lunak kecil. Hal positif dari model air terjun adalah struktur tahap pengembangan sistem jelas, dokumentasi dihasilkan di setiap tahap pengembangan, dan sebuah tahap dijalankan setelah tahap sebelumnya selesai dijalankan (tidak ada tumpang tindih pelaksanaan ) tahap. 2.8
PHP (Hypertext Preprocessor) PHP singkatan dari PHP : Hypertext Prepocessor yaitu bahasa
pemrograman web server-side yang bersifat open source. PHP merupakan script yang terintegrasi dengan HTML dan berada pada server (server side HTML embedded scripting). PHP adalah script yang digunakan untuk membuat halaman website yang dinamis. Dinamis berarti halaman yang akan ditampilkan dibuat saat halaman itu diminta oleh client. Mekanisme ini menyebabkan informasi yang diterima client selalu yang terbaru/up to date. Semua script PHP dieksekusi pada server dimana script tersebut dijalankan. [Anhar, 2010: 3].
31
Sebenarnya saat kita berinternet menggunakan browser seperti Mozilla, Internet Explorer, Opera dan Safari, halaman yang mucul di depan layar komputer kita adalah halaman yang diperoleh dari proses pemanggilan dengan menuliskan alamat sesuai nama file yang terdapat pada web server. Web server adalah aplikasi yang berfungsi untuk melayani permintaan pemanggilan alamat dari pengguna melalui web browser, dimana web server mengirimkan kembali informasi yang diminta tersebut melalui HTTP (Hypertext Transfer Protocol) untuk ditampilkan ke layar monitor komputer kita. Agar kita dapat mengubah isi dari website yang dibuat, kita membutuhkan program PHP. Script-script PHP tersebut yang berfungsi membuat halaman website menjadi dinamis. Dinamis artinya pengunjung web dapat memberikan komentar saran/masukan pada website kita. Website yang kita buat menjadi lebih hidup karena ada komunikasi antara pengunjung dan kita sebagai webmasternya. Secara teknis, database menyimpan data yang diolah oleh bahasa pemrograman PHP yang ada di web server kemudian data tersebut ditampilkan dengan Web Browser dengan cara menuliskan alamat/URL sesuai nama file yang terdapat pada web server.
2.9
Definisi Database Database didefinisikan sebagai kumpulan data yang terintegrasi dan diatur
sedemikian rupa sehingga data tersebut dapat dimanipulasi, diambil, dan dicari secara cepat. Selain berisi data, database juga berisi metadata. Metadata adalah data yang menjelaskan tentang struktur dari data itu sendiri. Sebagai contoh, Anda dapat memperoleh informasi tentang nama-nama kolom dan tipe data yang ada pada sebuah table. Data nama kolom dan tipe yang ditampilkan tersebut disebut metadata. Model database diantaranya adalah model relasional. Dalam model relasional, tabel-tabel yang terdapat dalam suatu database idealnya harus saling berelasi.
32
2.10 Definisi Database Management System (DBMS) Database Management System (DBMS) adalah kumpulan program yang digunakan untuk mendefinisikan, mengatur dan memproses database, sedangkan database itu sendiri esensinya adalah sebuah struktur yang dibangun untuk keperluan penyimpanan data. DBMS merupakan alat atau tool yang berperan untuk membangun struktur tersebut. Contoh program DBMS yaitu MySQL.
2.11 My SQL MySQL adalah salah satu jenis database server yang sangat terkenal dan banyak digunakan untuk membangun aplikasi web yang menggunakan database sebagai sumber dan pengelolaan datanya. MySQL merupakan database yang didukung oleh bahasa pemrogaman script untuk internet (PHP dan Perl). MySQL dan PHP dianggap sebagai pasangan software pengembagan aplikasi web yang ideal, MySQL lebih sering digunakan untuk membanguun aplikasi berbasis web dan untuk pengembangannya menggunakan bahasa pemrogaman script PHP. a.
Data Definition Language (DDL) Kumpulan perintah SQL yang berkaitan dengan pembuatan, perubahan dan
penghapusan database maupun objek-objek yang terdapat dalam database, seperti tabel, indeks, prosedur/fungsi, trigger, dan sebagainya. Perintah SQL yang termasuk kategori DDL adalah :
CREATE, berfungsi untuk membuat database dan objek-objek didalam database
ALTER, berfungsi untuk mengubah database dan objek-objek didalam database.
DROP, berfungsi untuk menghapus database dan objek-objek didalam database
b.
Data Manipulation Language (DML) Kumpulan perintah SQL yang berkaitan dengan data atau isi dari suatu
tabel, dengan perintah didalam DML, kita dapat memanipulasi (menambah, mengubah, dan menghapus) data yang terdapat pada suatu tabel secara mudah. Perintah-perintah yang termasuk dalam DML adalah :
33
INSERT, berfungsi untuk menambah atau memasukkan data baru
UPDATE, berfungsi untuk mengubah data dalam tabel dengan nilai baru.
DELETE, berfungsi untuk menghapus data dari suatu tabel
2.12 Unifield Modeling Language (UML) Menurut Rosa A.S.-M.Shalahuddin (2011:121), model ini merupakan standar bahasa yang banyak digunakan di dunia industri unutk mendefinisikan requirement, membuat analisa dan desain, serta menggambarkan arsitektur dalam pemrogaman berorientasi objek.
2.12.1 Use Case Diagram Menurut Alan Dennis (2009:173) didalam bukunya mengenai sistem analisis dan design menjelaskan bahwa, Use Case adalah suatu penggambaran sederhana dari fungsi sebuah sistem dilihat secara luas dari sudut pandang pengguna. Sedangkan use case diagram adalah diagram fungsional yang didalamnya digambarkan fungsi dasar dari sistem yaitu tentang apa yang dapat dilakukan pengguna dan bagaimaa sistem harus merespon terhadap aksi yang digunakan”. Use case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih actor dengan sistem informasi yang akan dibuat. Diagram ini digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu. Syarat penamaan pada use case adalah nama didefinisikan semudah mungkin dan dapat dipahami. Ada dua hal utama pada use case yaitu pendefinisian apa yang disebut actor dan use case.
Actor merupakan orang, proses, atau sistem lain yang berinteraksi dengan sistem informasi yang akan dibuat di luar sistem informasi yang akan dibuat sendiri, jadi walaupun simbol actor adalah gambar orang, tapi actor belum tentu merupakan orang.
Use case merupakan fungsionalitas yang disediakan sistem sebagai unit-unit yang saling bertukar pesan antar unit atau actor.
34
Berikut adalah simbol-simbol yang ada pada diagram use case : Tabel 2.3 Simbol – simbol Use Case (Sumber: Rosa A.S.-M.Shalahuddin, 2011.) Simbol Use Case
Deskripsi Fungsionalitas yang disediakan sistem sebagai unit-unit yang saling
Nama use case
bertukar pesan antar unit atau actor. Biasanya dinyatakan dengan menggunakan kata kerja
AKtor / Actor
Orang, proses atau sistem lain yang berintegrasi dengan sistem informasi yang akan dibuat di luar sistem informasi yang akan dibuat itu Nama aktor
sendiri. Actor belum tentu merupakan orang, biasanya menggunakan kata benda.
Asosiasi / Association
Komunikasi antara actor dengan use case yang berpartisipasi pada use case atau use case memiliki interaksi dengan actor
Ekstensi / extend «extends»
Relasi use case tambahan ke sebuah uses case dimana use case yang ditambahkan dapat berdiri sendiri walau tanpa use case tambahan.
Generalisasi / Generalization
Hubungan generalisasi dan spesialisai (umum-khusus) antara dua buah use case dimana fungsi yang satu adalah fungsi yang lebih umum dari lainnya.
Include / uses
Ada dua sudut pandang yang cukup besar mengenai include di use case :
35
«uses»
Include berarti use case yang ditambahkan akan selalu dipanggil saat use case tambahan dijalakan.
Include berarti use case yang tambahan akan selalu melakukan pengecekan apakah use case yang ditambahkan telah dijalankan sebelum use case tambahan dijalankan.
2.12.2 Activity Diagram Diagram aktifitas atau activity diagram menggambarkan workflow (aliran kerja) atau aktifitas dari sebuah sistem atau proses bisnis. Yang perlu diperhatikan disini adalah bahwa diagram aktivitas menggambarkan aktivitas sistem, bukan apa yang dilakukan actor. Biasanya diagram ini digunakan untuk mendefinisikan halhal berikut :
Rancangan proses bisnis dimana setiap urutan aktivitas yang digambarkan merupakan proses bisnis sistem yang didefinisikan.
Urutan atau pengelompokan tampilan dari sistem/user interface di mana setiap aktivitas dianggap memiliki sebuah rancangan antarmuka tampilan.
Rancangan pengujian di mana setiap aktivitas dianggap memerlukan sebuah pengujian yang perlu didefinisikan kasus ujinya.
Berikut adalah simbol-simbol yang ada pada diagram aktivitas : Tabel 2.4 Simbol – simbol Activity Diagram (Sumber: Rosa A.S.-M.Shalahuddin, 2011.) Simbol
Deskripsi
36
Status awal
Status awal diagram aktivitas system
Aktivitas
Aktivitas yang dilakukan sistem, biasanya diawali dengan kata kerja.
Percabangan / decision
Asosiasi percabangan dimana jika ada pilihan aktivitas lebih dari satu
Penggabungan / join
Asosiasi penggabungan dimana lebih
dari
satu
aktivitas
digabungkan menjadi satu. Status akhir
Status
akhir
yang
dilakukan
system Swimlane
Memisahkan Nama swinlane
organisasi
bisnis
yang bertanggung jawab terhadap aktivitas yang terjadi.
2.12.3 Sequence Diagram Diagram ini menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dan message yang dikirimkan dan diterima antar objek. Oleh karena itu untuk menggambarkan diagram sequence maka harus diketahui objek-objek yang terlibat dalam sebuah use case beserta metode-metode yang dimiliki kelas yang diinstalasi menjadi objek itu. Berikut adalah simbol-simbol yang ada pada diagram sequence :
37
Tabel 2.5 Simbol – simbol Sequence Diagram (Sumber: Rosa A.S.-M.Shalahuddin, 2011.)
Simbol Actor
Deskripsi Orang, proses atau sistem lain yang berintegrasi dengan sistem informasi yang akan dibuat di
luar sistem
informasi yang akan dibuat itu sendiri. Top Package::nama aktor
Actor belum tentu merupakan orang, biasanya menggunakan kata benda.
Garis hidup / lifeline
Menyatakan kehidupan suatu objek
Objek
Menyatakan objek yang berinteraksi pesan nama objek : nama kelas
Waktu aktif
Menyatakan objek dalam keadaan aktif dan berinteraksi pesan
Pesan tipe create <
>
Menyatakan
suatu
objek
membuat
objek yang lain, arah panah mengarah pada objek yang dibuat
38
Pesan tipe call
Menyatakan suatu objek memanggil
1 : nama_metode()
operasi/metode yang ada pada objek lain atau dirinya sendiri
Pesan tipe send
Menyatakan bahwa suatu objek yang
1 : masukan
telah menjalankan suatu operasi atau metode menghasilkan suatu kembalian ke objek tertentu, arah panah mengarah pada objek yang dikirimi.
Pesan tipe return
Menyatakan bahwa suatu objek yang
1 : keluaran
telah menjalankan suatu operasi atau metode menghasilkan suatu kembalian ke objek tertentu, arah panah mengarah pada objek yang menerima kembalian.
Pesan tipe destroy
Menyatakan suatu objek mengakhiri hidup objek yang lain, arah panah mengarah pada objek yang diakhiri,
<<destroy>>
sebaiknya jika ada create maka ada destroy. X
Penomoran pesan berdasarkan urutan interaksi pesan. Penggambaran letak pesan harus berurutan, pesan yang lebih atas dari lainnya adalah pesan yang berjalan lebih dahulu.
2.13
Metode Pengujian Perangkat Lunak Sebuah perangkat lunak perlu dijaga kualitasnya, dimana kualitas
bergantung pada kepuasan pelanggan (customer). Kualitas perangkat lunak perlu dijaga untuk keperluan sebagai berikut : Agar dapat bertahan hidup di dunia bisnis perangkat lunak Dapat bersaing dengan perangkat lunak yang lain Penting untuk pemasaran global (global marketing)
39
Mengefektifkan biaya agar tidak banyak membuang perangkat lunak, karena kegagalan pemasaran dan produksi. Mempertahankan pelanggan dan meningkatkan keuntungan
2.13.1 Metode Pengujian Black Box Menurut Rosa A.S.-M.Shalahuddin (2011:213) pengujian yang dilakukan untuk menguji perangkat lunak dari segi spesifikasi fungsional tanpa meguji desain dan kode program. Pengujian dimaksudkan untuk mengetahui apakah fungsi-fungsi, masukan dan keluaran dari perangkat lunak sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan
2.13.2 Metode pengujian White Box Menurut Rosa A.S.-M.Shalahuddin (2011:214), pengujian perangkat lunak dari segi desain dan kode program apakah mampu menghasilkan fungsi-fungsi , masukan dan keluaran yang sesuai dengan spesifikasi kebutuhan. Metode ini dilakukan dengan spesifikasi kebutuhan. Pengujian kotak putih dilakukan dengan memeriksa logic dari kode program.
