metode penelitian

5
Arsitektur Three-Tier
Salah satu arsitektur data warehouse adalah
arsitektur three-tier seperti pada Gambar 2 (Han
& Kamber 2006), yaitu:
1
Lapisan bawah (bottom tier)
Lapisan bawah adalah server data
warehouse yang biasanya sebuah sistem
basis data relasional. Pada lapisan ini
data diambil dari basis data operasional
dan sumber eksternal lainnya, diekstrak,
dibersihkan dan ditransformasi. Data
disimpan sebagai data warehouse.
2
Lapisan tengah (middle tier)
Lapisan tengah OLAP server yang
biasanya diimplementasikan dengan
OLAP Relasional (ROLAP) atau OLAP
Multidimensi (MOLAP).
3
Lapisan atas (top tier)
Lapisan atas adalah lapisan front-end
client, berisi query dan perangkat
analisis, dan atau perangkat data mining
(seperti : analisis tren, prediksi dan
lainnya).
langsung datang ke Pusat Pelayanan Jasa dan
Informasi BAKOSURTANAL dan
staf
pelayanan jika pemesan melakukan pemesanan
melalui fax. Staf pelayanan juga sebagai
administrator yang mengelola aplikasi ini.
Aplikasi pemesanan adalah aplikasi berbasis
web dengan menggunakan basis data MySQL
versi 5.0.51a. Tujuan dari pembuatan aplikasi
pemesanan adalah untuk melakukan masukan
(input) pemesanan menggantikan lembar
pemesanan manual.
Praproses Data Penjualan Tahun 2001-2007
Sebelum masuk ke pembuatan data
warehouse, data harus diproses terlebih dahulu.
Tahapan praproses meliputi :
1 Ekstraksi (extraction)
Data
penjualan
produk
BAKSOURTANAL tahun 2001-2007
yang dikelola Pusat Pelayanan Jasa dan
Informasi disimpan dalam Microsoft
Excel dengan format Excel (.xls).
Sebelum diubah menjadi file bertipe text
document (.txt), dilakukan pemilihan
atribut-atribut yang relevan. Kemudian
data disimpan per bulan dan tahun
tertentu..
Data yang berasal dari aplikasi
pemesanan, tidak perlu lagi dilakukan
tahap ekstraksi karena atribut-atribut yang
akan dimasukkan dalam data warehouse
sudah relevan.
2 Pembersihan (cleaning)
Gambar 5 Arsitektur three-tier data warehouse
(Han & Kamber 2006).
METODE PENELITIAN
Secara garis besar penelitian ini terdiri dari
tiga kegiatan yaitu pembuatan aplikasi
pemesanan, praproses data pemesanan tahun
2001-2007 dan pengembangan data warehouse.
Pembuatan Aplikasi Pemesanan
Dari segi kebutuhan sistem, pengguna
aplikasi pemesanan adalah pemesan yang
Pembersihan data penjualan produk
BAKOSURTANAL tahun 2001-2007
dilakukan terhadap data atribut jenis data
yang tidak konsisten penulisannya.
Kondisi tersebut dapat diatasi dengan
menyeragamkan nama jenis data. Pada
data atribut yang bernilai null seperti
atribut kualifikasi data penjualan 20012003 dilakukan pengisian dengan
menuliskan “Tidak ada keterangan”. Di
sisi lain input yang diberikan aplikasi
pemesanan telah diperiksa oleh sistem.
Dengan demikian tidak perlu dilakukan
pembersihan data.
3 Transformasi (transformation)
Proses transformasi yang dilakukan
pada
data
penjualan
produk
BAKOSURTANAL tahun 2001-2007
adalah konversi format atribut tanggal.
Penulisan tanggal yang semula terdiri atas
6
a Pendefinisian Dimensi
tanggal, bulan dan tahun, akan diubah
menjadi bulan dan tahun saja.
Pada tahap ini didefinisikan dimensi
yang
akan
digunakan
dalam
pembuatan
data
warehouse.
Dimensi yang terlibat adalah dimensi
waktu, dimensi jenis data, dimensi
kualifikasi dan dimensi skala.
Pada aplikasi pemesanan transformasi
telah dilakukan. Pengguna akan dibantu
oleh sistem dengan memilih format
penulisan tanggal yang sesuai dari basis
data.
b Pendefinisian
Perancangan
Multidimensi.
4 Pemuatan (loading)
Pada tahap ini data sudah siap untuk
dimasukkan ke data warehouse.
Pada tahap ini akan ditentukan skema
kubus data yang akan digunakan,
yaitu skema galaksi.
5 Refresh
Tahapan ini dilakukan jika ada data
baru yang masuk.
c Pendefinisian Level Dimensi atau
Hirarki
Pengembangan Data Warehouse
Untuk masing-masing dimensi akan
ditentukan tingkat perincian yang
diperlukan berserta hirarki yang
membentuknya. Dengan data yang
ada dimensi waktu dapat disusun
dalam tiga level yaitu tahun >
triwulan > bulan. Dimensi jenis data
memiliki dua level yaitu nama unit
kerja dan nama jenis data. Dimensi
kualifikasi memiliki satu level yaitu
jenis kualifikasi.
Dimensi skala
memiliki satu level yaitu skala.
Penelitian ini akan dilakukan dalam
beberapa
tahap
yaitu
tahap
analisis,
perancangan
dan
pembangunan
data
warehouse, dan pembangunan aplikasi OLAP.
Tahap-tahap tersebut diantaranya :
1 Analisis
Pengguna aplikasi OLAP berbasis
web adalah kepala bagian pelayanan
sebagai pengguna biasa dan staf
pelayanan sebagai administrator. Untuk
mengelola aplikasi OLAP administrator
memiliki akses langsung ke sistem
manajemen basis data MySQL dimana
data penjualan ditempatkan serta ke
modul Palo dimana data warehouse
tersebut dikelola.
d Pendefinisian Measure
Pada tahap ini ditentukan ukuran
yang akan dianalisis pada data
penjualan BAKOSURTANAL.
e Pendefinisian Fungsi Agregat
Kepala bagian pelayanan sebagai
pengguna
biasa
dan
pengambil
keputusan, dapat berinteraksi dengan
sistem melalui antarmuka grafis berbasis
web.
Fasilitas sistem yang dapat
dimanfaatkan, yaitu :
Pada tahap ini didefinisikan fungsi
agregat numerik yang digunakan
yaitu fungsi SUM (penjumlahan).
f Pembuatan Data warehouse
Data warehouse akan dikembangkan
menggunakan Palo Server 2.5.
• Memilih dimensi / atribut melalui
kotak drop-down list.
• Menampilkan data dalam bentuk grafik
bar, pie dan line.
Sebelum ke proses pembangunan
aplikasi OLAP dilakukan analisis nilai
dan atribut untuk mendapatkan atributatribut yang tepat dalam pembuatan data
warehouse.
2
Perancangan dan Pembangunan Data
Warehouse
Tahap pembuatan data warehouse
meliputi:
Kubus Data dan
Model
Data
3
Pembangunan Aplikasi OLAP
Langkah
pertama
dalam
pembangunan aplikasi yaitu pembuatan
struktur kubus data di OLAP server
Palo. Pembuatan struktur kubus data
dilakukan pada Palo Excel Add-in.
Langkah selanjutnya yaitu pengisian
data untuk kubus data dari data
warehouse.
Untuk data penjualan
produk BAKOSURTANAL tahun 20012007 disimpan dalam format .txt,
kemudian data dimuat menggunakan
fasilitas Data Import dari Excel Add-In
7
Palo. Di sisi lain data dari aplikasi
pemesanan yang telah tersimpan dalam
MySQL, dengan bantuan MySQL
Connector ODBC dapat di-import juga
menggunakan fasilitas Data Import dari
Excel Add-In Palo.
Pembuatan aplikasi OLAP berbasis
web diimplementasikan menggunakan
bahasa pemrograman PHP, Palo PHP
API, dan Javascript. Koneksi PHP ke
Palo menggunakan library tambahan
yang terdapat di dalam package Palo 2.5
SDK. Penambahan library dilakukan
agar fungsi-fungsi Palo dapat dijalankan
melalui script PHP.
Tampilan
antarmuka menggunakan kode HTML
(Hypertext Markup Language) dan CSS
(Cascading Style Sheet).
• Sistem Operasi Microsoft Windows
XP
• Web server package XAMPP versi 2.5
• Bahasa pemrograman PHP 5.1.2
• MySQL versi 5.0.51a
• Web browser Mozilla Firefox 3.0
2 Perangkat keras
Spesifikasi minimal :
• Memory 512 MB DDR RAM
• Harddisk 40 GB
• Monitor 15” dengan resolusi 1024x768
• Mouse dan keyboard
Visualisasi hasil operasi OLAP
(summary) ditampilkan melalui web
dalam bentuk grafik.
Grafik yang
ditampilkan adalah bar, pie dan line.
Pembuatan aplikasi OLAP berbasis
web
tersebut telah dibangun pada
penelitian sebelumnya (Herlambang A
2007; Permana A.Y 2008). Sehingga
aplikasi telah siap digunakan untuk
penelitian ini.
Gambar 6 menunjukkan arsitektur
aplikasi OLAP berbasis web, yang dapat
dijelaskan sebagai berikut:
1 Pemrosesan data dan pembuatan
skema data warehouse dengan
Microsoft Excel dan MySQL.
2 Pembentukan struktur kubus data
dilakukan di Palo Excel Add-In.
3 Pengisian struktur kubus data yang
sudah terbentuk dengan data dari
data warehouse melalui fasilitas Data
Import di Palo Excel Add-In.
4 Web server mengakses kubus data
Palo server melalui Palo PHP API.
Aplikasi OLAP menggunakan library
JpGraph untuk menampilkan grafik.
Lingkungan Pengembangan
Kebutuhan antarmuka yang direncanakan
bagi aplikasi pemesanan berbasis web untuk
pembelian sebagai berikut :
1 Perangkat lunak
Perangkat lunak yang dibutuhkan :
Gambar 6 Arsitektur
aplikasi
OLAP
berbasis web (Sumber: diadopsi
dari Herlambang 2007).
Namun demikian, untuk aplikasi OLAP
berbasis web dibangun dengan menggunakan
perangkat sebagai berikut :
1
Perangkat lunak
Perangkat lunak yang dibutuhkan :
• Sistem Operasi Microsoft Windows
XP
8
data input, pengguna aplikasi akan
dibantu dengan memilih isian dari
beberapa pilihan yang telah disediakan
sistem.
• Microsoft Excel 2003 (perangkat
lunak untuk membantu pembuatan
data warehouse)
• Palo Server 2.5 (berfungsi sebagai
OLAP server yang melakukan
fungsi
agregasi
dan
tempat
penyimpanan struktur dan kubus
data multidimensi)
• Perancangan Proses
Proses yang dijalankan adalah proses
menyimpan data input ke dalam basis
data. Apabila form pemesanan sudah
lengkap terisi, maka data akan berhasil
disimpan. Administrator dapat melihat
data pemesanan yang telah tersimpan,
melalui aplikasi ini.
• Web server package XAMPP versi
2.5
• Bahasa pemrograman PHP 5.1.2
• JpGraph 1.205 (library PHP untuk
menghasilkan grafik)
• Perancangan Output
Output yang dihasilkan adalah tabel data
pemesanan dan tabel jenis produk yang
tersedia.
Juga dapat menampilkan
crosstab dan grafik dari hasil aplikasi
OLAP.
• Web browser Mozilla Firefox 3.0
• MySQL Connector ODBC 5.1
2 Perangkat keras
Spesifikasi minimal :
Praproses Data Pemesanan Tahun 2001-2007
• Memory 512 MB DDR RAM
Pada penelitian ini, data sumber diperoleh
dengan format Excel (.xls).
Data yang
digunakan adalah data penjualan produk surta
tiap bulan tahun 2001-2007. Data penjualan
pada tahun 2001-2003 tidak memiliki atribut
kualifikasi pembeli. Dari data ini, kemudian
dipilih atribut-atribut yang akan digunakan
untuk membuat data warehouse. Atribut dipilih
berdasarkan kebutuhan analisis data penjualan
setiap pengguna.
• Harddisk 80 GB
• Monitor 15”
1024x768
dengan
resolusi
• Mouse dan keyboard
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembuatan Aplikasi Pemesanan
1
Aplikasi pemesanan dibangun dengan
menggunakan bahasa pemrograman PHP dan
basis data MySQL. Tujuan dari pembangunan
aplikasi ini adalah sebagai alat bantu atau tools
yang mempermudah pemesan untuk mengisi
data produk yang akan dipesan. Dengan
demikian, data input dari pemesan bisa
langsung tersimpan dalam basis data.
Kemampuan dari aplikasi ini adalah :
• Pemesanan produk bisa dilakukan secara
online.
Ekstraksi (extraction)
Proses ekstraksi diawali dengan
menggabungkan data tiap bulan menjadi
satu file. Kemudian atribut-atribut yang
tidak terpilih atau tidak relevan dibuang.
Pemilihan atribut berdasarkan subjek
utama yang akan dianalisis untuk proses
pengambilan keputusan. Atribut yang
digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Atribut hasil ekstraksi data dan
deskripsi tiap atribut
• Staf pelayanan tidak perlu menginput
ulang data pemesanan.
Atribut
Tanggal
• Menyimpan data penjualan ke dalam
basis data, sehingga relatif rapi dan
aman.
Deskripsi
Menyatakan tanggal
pemesanan
Kualifikasi
Nama kualifikasi
Jenis data
Nama jenis data
Desain aplikasi pemesanan meliputi:
Skala
Nilai skala
• Perancangan Input
Jumlah lembar
Menyatakan
lembar
Menyatakan
harga
Input aplikasi ini adalah data pemesanan
produk surta yang harus diisi oleh
pemesan. Untuk menjaga kekonsistenan
Jumlah harga
jumlah
jumlah