6 BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1
Data dan Informasi Menurut Hoffer, Prescott dan Topi (2009, p46), data adalah sebuah representasi penyimpanan dari objek-objek dan kejadian-kejadian yang penting dan berarti di lingkungan pemakai. Menurut English (1999, p18), data memiliki tiga pengertian, yaitu arti leksikal, data sebagai bagian dari entity dan data sebagai fakta atau atribut. Data merupakan bentuk plural dari kata bahasa latin datum, yang berarti sesuatu yang diberikan. Sebagai bagian dari suatu entity, data menampilkan representasi entity dalam dunia nyata. Sebagai fakta atau atribut, data adalah simbol atau representasi lain dari beberapa fakta tentang sesuatu. Data adalah bahan mentah di mana informasi berasal dan merupakan dasar untuk aksi dan keputusan intelegensia. Sedangkan informasi adalah data yang dapat digunakan. Informasi adalah data dalam konteksnya. Informasi merupakan makna dari suatu data, sehingga fakta-fakta dapat dimengerti. Jadi, dapat disimpulkan bahwa data adalah kumpulan huruf dan angka yang belum diolah, sedangkan informasi merupakan data yang sudah diolah sehingga dapat digunakan oleh pengguna.
7 2.2
Database Menurut Connolly (2002, p14), database adalah kumpulan relasi-relasi logikal dari data (deskripsi data) yang dapat digunakan bersama dan dibuat untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan oleh perusahaan. Database merupakan katalog
sistem
(metadata)
yang
menyediakan
deskripsi
data
untuk
memungkinkan kemandirian data program (program data independence). Database juga dapat dideskripsikan sebagai relasi data logikal yang terdiri dari entity-entity, atribut-atribut dan hubungan dari informasi organisasi atau perusahaan. Menurut Date (2000, p10), database adalah suatu koleksi atau kumpulan dari data yang persistent, yaitu adanya perbedaan antara satu dengan lainnya dan biasanya merupakan data yang bersifat sementara, yang digunakan oleh sistemsistem aplikasi dari suatu perusahaan. Dari dua teori tersebut, dapat disimpulkan bahwa database merupakan data yang terkumpul sedemikian rupa dalam susunan tabel yang memiliki hubungan satu sama lainnya menjadi sebuah sistem dalam organisasi.
2.3
Database Management System (DBMS) Menurut Turban (2003, p136), DBMS diartikan sebagai program software atau kumpulan program yang menyediakan akses ke database. Menurut Hoffer, Prescott dan McFadden (2005, p7), DBMS merupakan sebuah sistem software yang digunakan untuk menciptakan, memelihara dan menyediakan akses kontrol untuk pengguna database.
8 Menurut Connolly (2002, p16), DBMS adalah sistem software yang memungkinkan user untuk mendefinisikan, membuat dan memelihara database serta menyediakan akses terkontrol untuk database yang bersangkutan. DBMS menyediakan fasilitas untuk : -
Mendefinisikan database melalui Data Definition Language (DDL) yang memungkinkan spesifikasi tipe data, struktur dan batasan-batasan data dan semua spesifikasi disimpan di dalam database.
-
Memasukkan, memperbarui, menghapus dan mengambil data dari database menggunakan Data Manipulation Language (DML). DML menyediakan fasilitas umum pada data yang disebut query language. DBMS dapat digunakan untuk akses ke database yang meliputi:
-
Sistem keamanan yang mencegah user yang tidak memiliki otoritas untuk mengakses database.
-
Sistem integritas yang menjaga konsistensi dari data yang disimpan.
-
Sistem kontrol concurency yang memungkinkan pembagian akses pada database.
-
Sistem kontrol recovery yang dapat mengembalikan database kekeadaan sebelumnya apabila terjadi kegagalan hardware atau software.
-
Katalog yang dapat diakses oleh user yang mengandung deskripsi dari database. Lima komponen DBMS :
-
Perangkat keras (Hardware) meliputi personal computer (PC) sampai dengan jaringan komputer, tempat penyimpanan kedua (secondary storage), hardware processor dan main memory.
9 -
Perangkat lunak (Software) meliputi DBMS, sistem operasi, network software dan program aplikasi pendukung lainnya.
-
Data yang terintegrasi dan dapat digunakan bersama pada sebuah sistem database baik itu single user maupun multi user.
-
Prosedur merupakan instruksi dan aturan yang harus disertakan dalam merancang dan menggunakan database dan DBMS.
-
Manusia (People) meliputi: •
Data Administrator (DA) yang berwenang untuk membuat keputusan stategis dan kebijakan mengenai data yang ada.
•
Database Administrator (DBA) yang menyediakan dukungan teknis untuk implementasi keputusan tersebut dan bertanggung jawab atas keseluruhan kontrol sistem pada level teknis.
•
Database Designer (DD) yang terdiri dari Logical Database Designer dan Physical Database Designer. Logical Database Designer bertugas untuk mengidentifikasi data, hubungan antar data dan menentukan bagaimana data itu disimpan dalam database. Physical Database Designer memutuskan apakah rancangan dari Logical Database Designer akan direalisasikan secara fisikal atau tidak.
•
Application Programmers bertanggung jawab membuat aplikasi database dengan menggunakan bahasa pemrograman yang ada.
•
End Users yang berinteraksi dengan sistem secara online melalui workstation/terminal.
10 Keuntungan dari DBMS adalah sebagai berikut: •
Penggunaan data bersama.
•
Mengurangi kerangkapan data.
•
Menghindari ketidakkonsistenan data.
•
Integritas data terpelihara.
•
Keamanan terjamin.
•
Kebutuhan user yang kompleks dapat teratasi.
•
Pelaksanaan standarisasi.
•
Meningkatkan produktivitas.
•
Layanan backup dan recovery semakin baik. Kerugian DBMS adalah sebagai berikut:
•
Rumit karena penetapan fungsi dari DBMS yang baik menyebabkan DBMS menjadi software yang cukup rumit.
•
Ukuran,
karena
kerumitan
dan
banyaknya
fungsi
mengakibatkan
penambahan tempat penyimpanan dan memori. •
Biaya DBMS mahal.
•
Biaya tambahan hardware.
•
Biaya konversi.
•
Performance.
•
Dampak yang lebih besar terhadap kegagalan. Dapat dikatakan DBMS adalah software komputer yang bertujuan untuk
mengatur database, baik itu membuat tabel baru, mengedit, menghapus dan melakukan kontrol terhadap database.
11 2.4
Data warehouse Menurut Berson dan Smith (1997, p115), data warehouse adalah lingkungan, bukan produk, yang merupakan konstruksi arsitektural dari sebuah sistem informasi yang menyediakan user dengan informasi pengambilan keputusan berdasarkan historical dan masa kini di mana sulit untuk mengaksesnya atau berada dalam penyimpanan data operasional tradisional. Menurut Inmon (2002, p31), data warehouse merupakan kumpulan data yang berorientasi subjek, terintegrasi, bervariasi waktu dan non-volatile, yang mendukung proses pengambilan keputusan oleh manajemen. Dari pendapat kedua ahli di atas, dapat disimpulkan bahwa data warehouse adalah suatu sistem yang dibuat dengan tujuan mendukung pengambilan keputusan perusahaan. Data warehouse merupakan kumpulan data yang berorientasi subjek dan waktu. Karakteristik data warehouse adalah sebagai berikut: a. Berorientasi subjek yaitu, data warehouse diorganisasikan meliputi subjek utama dari perusahaan daripada area aplikasi. Hal ini merefleksikan kebutuhan untuk menyimpan data pendukung keputusan daripada data berorientasi aplikasi. b. Data terintegrasi yaitu, data warehouse menggabungkan data berorientasi aplikasi dari sistem sumber yang berbeda, di mana sering menyertakan data yang tidak konsisten. Data sumber yang terintegrasi harus dibuat menjadi konsisten untuk merepresentasikan tampilan data yang terpadu ke user. c. Time variant yaitu, data pada data warehouse akan menjadi akurat dan valid pada beberapa saat atau beberapa interval waktu.
12 d. Non-volatile data yaitu, data pada data warehouse tidak diperbarui dalam real-time, tetapi akan terjadi refresh dari sistem operasional dalam basis regular. Data baru selalu ditambahkan sebagai tambahan pada database daripada menggantikannya. Menurut Inmon (2002, p35), struktur data warehouse terdiri dari level detail yang berbeda, yaitu older level of detail, current level of detail, lightly summarized data dan highly summarized data. Aliran data awalnya terjadi dari lingkungan operasional ke lingkungan data warehouse. Pada aliran data inilah proses transformasi terjadi. Aliran data pada data warehouse selanjutnya berada pada tingkatan detail. Seiring berjalannya waktu, data dari current detail level mengalir menuju older detail level. Apabila terjadi summarize, data akan beralih dari current detail level menuju lightly summarized data level, yang kemudian akan menuju highly summarized data level.
13
Gambar 2.1 Struktur Data warehouse (Imnon, 2002, p34)
14 2.5
OLTP dan Data warehouse Perbandingan OLTP dan data warehouse OLTP Menangani data sekarang Menyimpan detailed data
Data warehouse Menangani data historis Menyimpan detailed data, lightly summarized data dan highly summarized data Data bersifat dinamis Data bersifat statis Proses berulang Proses sewaktu-waktu, tidak terstruktur dan heuristik Jumlah transaksinya tinggi Jumlah transaksinya rendah sampai sedang Berorientasi aplikasi Berorientasi subjek Mendukung keputusan harian Mendukung keputusan strategis Melayani banyak user Melayani sedikit user (managerial) Transaction Driven Analysis Driven Tabel 2.1 Tabel Perbandingan OLTP dan Data warehouse (Connolly, 2002, p1153)
2.6
Arsitektur Data warehouse Arsitektur dan komponen utama dari data warehouse dapat dilihat pada gambar berikut ini :
15
Gambar 2.2 Karakteristik Data warehouse dan Data Mart Arsitekutur (Connolly, 2002, p1068)
a. Operational Data Sumber data dari data warehouse dihasilkan dari : • Data operasional mainframe berada di database mainframe jaringan dan hirarki generasi pertama. • Data departemen berada di sistem penyimpanan file departemental dan DBMS relational.
16 • Data pribadi berada di workstation pribadi dan server • Sistem eksternal seperti internet, merupakan penyedia database komersial atau database yang terkait dengan perusahaan supplier dan pelanggan. b. Operational Datastore Sumber data dari data warehouse dapat diambil langsung dari mainframe, basis data relasional seperti Oracle, Ms SQL Server dan sebagainya. Selain itu, sumber data dapat juga diambil melalui Operational Data Source (ODS). ODS menampung data yang diekstrak dari sistem utama atau sumber-sumber data yang ada dan kemudian data hasil ekstrasi tersebut dibersihkan. c. Load Manager Load manager juga disebut sebagai komponen front-end yang bertugas melakukan seluruh operasi yang berhubungan dengan ekstrasi dan pengambilan data ke data warehouse. d. Warehouse Manager Warehouse manager melakukan seluruh operasi-operasi yang berhubungan dengan kegiatan manajemen data di dalam data warehouse. Operasi-operasi tersebut meliputi : -
Analisis terhadap data untuk memastikan konsistensi.
-
Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara menjadi tabel-tabel data warehouse.
-
Penciptaan indeks-indeks dan view berdasarkan tabel-tabel dasar.
17 -
Melakukan denormalisasi dan agregasi jika diperlukan.
-
Backing-Up dan mengarsipkan data.
e. Query Manager Query manager juga disebut komponen back-end, melakukan operasi-operasi yang berhubungan dengan manajemen user queries. Operasi-operasi yang dilakukan oleh komponen ini termasuk mengarahkan query kepada tabel-tabel yang tepat dan menjadwalkan eksekusi dari query tersebut. f. Detailed Data Menyimpan seluruh detailed data dalam skema database. Pada regular basis, detailed data di data warehouse untuk tambahan data yang digabungkan. g. Lightly and Highly Summarized Data Menyimpan seluruh definisi awal, dari data gabungan yang dibangun oleh warehouse manager. Rangkuman data diperbarui secara terus menerus sebagai data baru yang disimpan ke data warehouse. h. Archive / Backup Data Menyimpan data detail dan rangkuman untuk kepentingan arsip dan backup. i. Metadata Area ini pada data warehouse menyimpan seluruh definisi metadata (data tentang data) yang digunakan dalam seluruh proses dalam data warehouse. Metadata digunakan untuk kepentingan yang bervariasi, diantaranya adalah :
18 -
Proses extraction dan loading. Metadata digunakan untuk memetakan data sumber menjadi view biasa berisi informasi dalam data warehouse.
-
Proses pengaturan data warehouse. Metadata digunakan untuk otomasi produksi dari tabel rangkuman.
-
Proses pengaturan query. Metadata digunakan untuk mengarahkan query ke data sumber yang tepat.
j. End-user Access Tools Prinsip atau tujuan utama dari dibangunnya data warehouse adalah untuk menyediakan informasi bisnis kepada user-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-keperluan untuk melakukan joins, summations dan laporan-laporan per periode dengan end-users.
2.7
Star Schema (Skema Bintang) Menurut Hoffer, Prescott dan Topi (2009, p521), Star Schema adalah rancangan database sederhana di mana data dimensional (mendeskripsikan bahwa datanya sering digunakan dalam laporan) terpisah dari fakta atau data kejadian yang mendeskripsikan aktivitas bisnis. Menurut Ponniah (2001, p508), Star Schema adalah susunan dari koleksi tabel fakta dan dimensi di dalam model data dimensional, yang berbentuk seperti
19 formasi bintang, dengan tabel fakta terletak di tengah dikelilingi oleh tabel dimensi. Setiap tabel dimensi memiliki hubungan one to many dengan tabel fakta. Kimball berpendapat bahwa Star Schema atau skema bintang adalah salah satu versi dari dimensional model untuk data warehouse. Menurut Kimball dan Ross (2002,p414), Star Schema merupakan representasi generik dari dimensional model pada sebuah database relational di mana sebuah tabel fakta (fact table) dengan gabungan dari composite key dan beberapa tabel dimensi (dimension table) dengan masing-masing primary key. Contoh star schema:
Gambar 2.3 Star Schema (Inmon, 2002, p140) Keuntungan dari star schema adalah sebagai berikut: a. Mudah untuk dimengerti oleh user. Star schema adalah bentuk pemodelan dari data warehouse, karena itu, star schema unggul dalam hal yang kesederhanaannya. User akan dapat mengerti star schema dengan cepat.
20 Maka star schema sering digunakan sebagai media komunikasi dalam pengembangan data warehouse. b. Mengoptimalisasi navigasi. Star schema dapat mengoptimalisasi aplikasi melalui database. Ketika hasil dari query database terlihat kompleks, navigasi yang disediakan oleh star schema masih sederhana dan menuju sasaran. c. Paling tepat untuk query processing. Star schema adalah query-centre structure, artinya star schema berpusat pada pemrosesan query. d. Star schema akan membuat query lebih cepat untuk dieksekusi. Hal ini dikarenakan star schema menyediakan skema kinerja spesifik untuk diaplikasikan pada query.
2.8
Metodologi Perancangan Data warehouse Metodologi yang akan digunakan untuk perancangan data warehouse adalah pendekatan nine-step methodology (Kimball, 2002) yang terdiri dari : - Pemilihan Proses (Choosing the Process), melakukan pemilihan proses pada materi subjek yang dibutuhkan oleh data warehouse. Pada tahap ini, ditentukan pada proses bisnis apa data warehouse akan digunakan. Tahap ini akan menjadi sumber dari penentuan measurement. - Pemilihan Grain (Choosing the Grain), menentukan secara tepat apa yang direpresentasikan oleh record tabel fakta. Pada tahap ini akan ditentukan tingkat detail data yang bisa didapatkan dari model relational. - Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifying and Conforming the Dimension), membuat set dimensi yang dibutuhkan untuk menjawab
21 seluruh pertanyaan yang diajukan pada tabel fakta. Set dimensi ini membuat data warehouse mudah dimengerti dan digunakan. Dimensi harus digambarkan sejelas mungkin dan mudah digunakan. Dimensi harus menggambarkan sejelas mungkin dan memperkuat grain. Tabel dimensi berisi data yang menggambarkan dimensi dari bisnis. Pada model dimensional, hubungan dari measurement diwakili dalam tabel dimensi. Hubungan dalam measurement juga dapat berupa karakteristik seperti siapa, apa, di mana, kapan dan bagaimana dari measurement. Jika proses bisnisnya adalah penjualan, karakteristik dari measurement penjualan bulanan dapat berupa lokasi (di mana), waktu (kapan) dan produk yang terjual (apa). - Pemilihan Fakta (Choosing the Facts), pemilihan tabel fakta yang dapat mengimplikasikan semua grain yang digunakan pada data warehouse. Pada tahap ini, akan diidentifikasi apakah measurement diperlukan, fakta harus berupa angka dan harus memperkuat grain yang ditetapkan pada tahap dua. Pada model dimensional, tabel fakta berisi measurement atau fakta dari proses bisnis. Jika proses bisnisnya adalah penjualan, maka measurement dari proses bisnis ini, misalnya jumlah penjualan perbulan yang ditampung dalam tabel fakta. Sebagai tambahan pada measurement, hal lain yang dimuat di dalam tabel fakta adalah foreign key untuk tabel dimensi. - Penyimpanan Pra-kalkulasi di Tabel Fakta (Storing Pre-Calculation in The Fact Table), setelah tabel fakta terpilih, setiap tabel fakta tersebut harus diperiksa ulang untuk menentukan apakah ada fakta-fakta yang
22 dapat diterapkan pra-kalkulasi dan kemudian dilakukan penyimpanan pada tabel fakta. - Melengkapi Tabel Dimensi (Rounding Out The Dimension Tables), pada tahap ini dilakukan pemeriksaan ulang pada tabel dimensi dan menambahkan deskripsi teks terhadap dimensi, serta menentukan hierarki atribut dimensi untuk mempermudah proses analisis. Gambaran teks haruslah mudah digunakan dan dimengerti oleh pengguna. - Pemilihan Durasi Database (Choosing The Duration of The Database), menentukan waktu periode database untuk beberapa tahun ke belakang. Pada beberapa perusahaan, ada kebutuhan untuk melihat data pada waktu yang sama, tetapi setahun atau dua tahun sebelumnya. Tabel fakta yang sangat besar menyebabkan sedikitnya dua permasalahan desain data warehouse yang signifikan, yaitu : •
Pertama, menimbulkan kesulitan untuk menyimpan data lama. Semakin lama data, semakin besar kemungkinan ada masalah dalam membaca dan mengintepretasikan data lama tersebut.
•
Kedua, adalah penggunaan dimensi-dimensi lama yang penting yang dapat menyebabkan Slowly Changing Dimension (SCD) yang akan dijelaskan pada langkah selanjutnya.
- Pelacakan Slowly Changing Dimensions (Tracking SCD), dimensi berubah secara perlahan seiring berjalannya waktu dan kebutuhan. Tiga tipe utama SCD adalah : •
Tipe 1 : Di mana perubahan atribut dimensi ditulis ulang.
23 •
Tipe 2 : Di mana perubahan atribut dimensi menyebabkan pembentukan record dimensi baru.
•
Tipe 3 : Di mana perubahan atribut dimensi menyebabkan atribut pengganti (koleksi baru). Jadi, baik nilai lama maupun nilai baru dari atribut tersebut dapat diakses secara bersamaan pada record dimensi yang sama.
- Penentuan Prioritas Query dan Mode Query (Deciding The Query Priorities and The Query Modes), pada tahap ini dilakukan pertimbangan perancangan fisikal, seperti keberadaan dari summary (ringkasan) dan aggregate (penjumlahan). Selain itu, masalah administrasi, backup, kinerja indeks dan keamanan juga merupakan faktor yang harus diperhatikan. Isu rancangan kritis database fisikal mempengaruhi persepsi pengguna akhir terhadap data warehouse.
2.9
Bank Bank merupakan lembaga keuangan yang menjadi tempat bagi perusahaan,
badan-badan
pemerintah
dan
swasta,
maupun
perorangan
menyimpan dana-dananya. Melalui perkreditan dan berbagai jasa yang diberikan, bank melayani kebutuhan pembiayaan serta melancarkan mekanisme sistem pembayaran bagi semua sektor perekonomian. Bank merupakan pemasok dari sebagian besar uang yang beredar yang digunakan sebagai alat tukar atau pembayaran, sehingga mekanisme kebijakan moneter dapat berjalan (Suyatno, 1999).
24 2.9.1
Asal Mula Bank Awal mula berdirinya bank secara singkat dapat diuraikan sebagai berikut. Kira-kira tahun 2000 sebelum masehi di Babylonia telah dikenal semacam bank yang meminjamkan emas dan perak dengan tingkat bunga 20% setiap bulan dan dikenal sebagai Temples of Babylon. Pada tahun 500 sebelum masehi, di Yunani didirikan semacam bank yang dikenal sebagai Greek Temple yang menerima simpanan dengan memungut biaya penyimpanannya serta meminjamkannya kembali kepada masyarakat. Pada saat itulah muncul bankir-bankir swasta pertama. Setelah zaman Yunani, muncul usaha bank di Romawi yang operasinya sudah lebih luas lagi, yakni tukar-menukar mata uang, menerima deposito, memberikan kredit, mengirim modal (transfer). Bersamaan dengan jatuhnya kota Roma pada tahun 509 sebelum masehi, perbankan juga ikut jatuh dan berkembang kembali pada tahun 527-565 dengan mata uang Konstantinopel ditetapkan sebagai mata uang internasional. Sekitar awal abad ke-16 para tukang emas di Inggris, Belanda dan Belgia bersedia menerima uang logam (emas dan perak) untuk disimpan. Sebagai bukti penyimpanannya, diberikan suatu tanda deposito yang disebut Goldsmith’s note yang merupakan bukti bahwa tukang emas mempunyai hutang. Lamban laun tanda deposito itu diterima sebagai alat pembayaran atau uang kertas.
25 2.10
Tabungan Tabungan adalah simpanan dari pihak ketiga kepada bank yang penarikannya hanya dapat dilakukan menurut syarat-syarat tertentu (Suyatno, 1999, p43).
2.11
Kliring Kliring adalah sarana perhitungan warkat antar bank yang dilaksanakan oleh Bank Indonesia. Hal ini termasuk dalam tugas Bank Indonesia dalam pembinaan perbankan di Indonesia guna memperluas dan memperlancar serta mengatur lalu lintas pembayaran giral antarbank yaitu kegiatan bayar-membayar dengan warkat bank yang diperhitungkan atas beban dan untuk kepentingan rekening nasabah bank yang telah ditetapkan (Suyatno, 1999, p81). 2.11.1 Penyelenggaraan Kliring Kliring diselenggarakan oleh Bank Indonesia antara bank-bank di suatu wilayah kliring yang disebut dengan kliring lokal. Yang dimaksud dengan wilayah kliring adalah suatu lingkungan tertentu yang memungkinkan
kantor-kantor
tersebut
memperhitungkan
warkat-
warkatnya dalam jadwal kliring yang telah ditentukan. Ada ketentuan-ketentuan khusus bagi bank pelaksana kliring, yaitu: a. Berkewajiban untuk melaksanakan penyelenggaraan kliring sesuai dengan peraturan perundangan yang berlaku. b. Menyampaikan laporan-laporan tentang data kliring setiap minggu bersama dengan laporan likuiditas mingguan kepada Bank Indonesia yang membawahi wilayah kliring yang bersangkutan.
26 c.
Untuk mempermudah bank penyelenggara kliring dalam penyediaan uang kartal, maka ditentukan bahwa hasil kliring hari itu dapat diperhitungkan pada rekening bank tersebut pada Bank Indonesia.
2.11.2 Waktu Kliring Kliring diselenggarakan setiap hari kerja sepanjang kantor penyelenggara dibuka untuk umum. Pertemuan kliring diadakan dua kali sehari dan jadwalnya ditetapkan oleh penyelenggara. Jika salah satu peserta kliring tidak dapat turut serta dalam kliring, maka peserta tersebut diwajibkan untuk mengajukan permohonan pada penyelenggara kliring sepuluh hari sebelumnya. 2.11.3 Warkat Kliring Warkat kliring adalah alat lalu lintas pembayaran giral yang diperhitungkan dalam kliring. Warkat kliring terdiri dari cek bilyet giro, surat bukti penerimaan transfer dari luar kota, wesel bank untuk transfer kredit dan nota debet. Semuanya dinyatakan dalam mata uang rupiah dan bernilai nominal penuh. Semua warkat diperhitungkan kepada peserta lainnya melalui kliring kecuali : a.
Warkat untuk penyelesaian saldo debet.
b.
Warkat-warkat untuk pelimpahan likuiditas dari satu peserta kepada kantornya yang lain.
c.
Penyetoran lain yang ditetapkan Bank Indonesia.
