L1 Lampiran 1. Mengatur aggregasi pada OLAP Keterangan : Pada

L1
Lampiran 1. Mengatur aggregasi pada OLAP
Keterangan :
Pada tampilan seperti diatas,kita harus menentukan performance dari cube yang telah
kita buat. Disini kita harus menentukan jumlah performance yang tepat untuk cube kita.
Pertama tentukan performance yang diinginkan kemudian klik tombol start, maka akan
muncul grafik baru disebelah kanan yang kemudian dapat kita lihat apakah performance
sekian persen sudah optimal. Performance harus ditentukan dengan hati-hati karena akan
berpengaruh pada waktu query dan besarnya data.
L2
Lampiran 2. Tampilan Analysis Manager
Keterangan :
Gambar diatas adalah gambar meta data dari cube-cube yang sudah dibuat yang berisi
tentang status,size,jumlah partisi dan waktu proses dari cube-cube yang sudah dibuat.
Pertama klik kanan pada folder ‘Cubes’,kemudian klik ‘Process All Cubes’. Maka akan
muncul tampilan ‘Process’ yang akan memberitahu apakah prosesnya sukses atau tidak.
L3
Lampiran 3. Cube Browser Fakta Pembelian
Keterangan :
Tampilan pada layar ini merupakan cube browser bagi fakta pembelian. Pada sisi
vertikal terdapat nama material, sedangkan pada sisi horizontal terdapat measure fakta
pembelian yaitu qty pembelian, qty retur pembelian dan total pembelian. Cube tersebut
dapat dilihat berdasarkan waktu
dan supplier tertentu sesuai kebutuhan. Terdapat
tompol close untuk keluar dari layer, dan tombol help untuk masuk ke menu bantuan.
L4
Lampiran 4. Cube Browser Fakta Penjualan
Keterangan :
Tampilan pada layar ini merupakan cube browser bagi fakta penjualan. Pada sisi vertikal
terdapat nama karyawan, sedangkan pada sisi horizontal terdapat measure fakta
penjualan yaitu qty penjualan, qty retur penjualan dan total penjualan. Cube tersebut
dapat dilihat berdasarkan waktu, jenis produk dan customer tertentu sesuai kebutuhan.
Terdapat tompol close untuk keluar dari layer, dan tombol help untuk masuk ke menu
bantuan.
L5
Lampiran 5. Cube Browser Fakta Piutang
Keterangan :
Tampilan pada layar ini merupakan cube browser bagi fakta piutang. Pada sisi vertikal
terdapat nama customer, sedangkan pada sisi horizontal terdapat measure fakta
penjualan yaitu jml_piutang, jml_byr_piutang dan jumlah_akhir_piutang. Cube tersebut
dapat dilihat berdasarkan waktu, jenis produk dan customer tertentu sesuai kebutuhan.
Terdapat tompol close untuk keluar dari layer, dan tombol help untuk masuk ke menu
bantuan.
L6
Lampiran 6. Cube Browser Fakta Hutang
Keterangan :
Tampilan pada layar ini merupakan cube browser bagi fakta hutang. Pada sisi vertikal
terdapat nama material, sedangkan pada sisi horizontal terdapat measure fakta hutang
yaitu jml_hutang, jml_byr_hutang dan jumlah_akhir_hutang. Cube tersebut dapat dilihat
berdasarkan waktu, material, dan supplier tertentu sesuai kebutuhan. Terdapat tompol
close untuk keluar dari layer, dan tombol help untuk masuk ke menu bantuan.
L7
Lampiran 7. DTS Package Dimensi Customer
Keterangan :
Gambar diatas merupakan proses transformasi data yang terjadi pada dimensi customer.
Data dari OLTP akan di transformasikan kedalam staging area untuk mengubah
karakteristik data yang masuk, dimana tiap data memiliki format/tipe yang berbeda,
menjadi bentuk data yang konsisten dan terintegrasi. Data yang telah tersaring akan
dikumpulkan ke data warehouse untuk digunakan sebagai sumber data menganalisis
laporan.
L8
Lampiran 8. DTS Package Dimensi Jenis Produk
Keterangan :
Gambar diatas merupakan proses transformasi data yang terjadi pada dimensi jenis
produk. Data dari OLTP akan di transformasikan kedalam staging area untuk mengubah
karakteristik data yang masuk, dimana tiap data memiliki format/tipe yang berbeda,
menjadi bentuk data yang konsisten dan terintegrasi. Data yang telah tersaring akan
dikumpulkan ke data warehouse untuk digunakan sebagai sumber data menganalisis
laporan.
L9
Lampiran 9. DTS Package Dimensi Karyawan
Keterangan :
Gambar diatas merupakan proses transformasi data yang terjadi pada dimensi karyawan.
Data dari OLTP akan di transformasikan kedalam staging area untuk mengubah
karakteristik data yang masuk, dimana tiap data memiliki format/tipe yang berbeda,
menjadi bentuk data yang konsisten dan terintegrasi. Data yang telah tersaring akan
dikumpulkan ke data warehouse untuk digunakan sebagai sumber data menganalisis
laporan.
L10
Lampiran 10. DTS Package Dimensi Material
Keterangan :
Gambar diatas merupakan proses transformasi data yang terjadi pada dimensi material.
Data dari OLTP akan di transformasikan kedalam staging area untuk mengubah
karakteristik data yang masuk, dimana tiap data memiliki format/tipe yang berbeda,
menjadi bentuk data yang konsisten dan terintegrasi. Data yang telah tersaring akan
dikumpulkan ke data warehouse untuk digunakan sebagai sumber data menganalisis
laporan.
L11
Lampiran 11. DTS Package Dimensi Produk
Keterangan :
Gambar diatas merupakan proses transformasi data yang terjadi pada dimensi produk.
Data dari OLTP akan di transformasikan kedalam staging area untuk mengubah
karakteristik data yang masuk, dimana tiap data memiliki format/tipe yang berbeda,
menjadi bentuk data yang konsisten dan terintegrasi. Data yang telah tersaring akan
dikumpulkan ke data warehouse untuk digunakan sebagai sumber data menganalisis
laporan.
L12
Lampiran 12. DTS Package Dimensi Supplier
Keterangan :
Gambar diatas merupakan proses transformasi data yang terjadi pada dimensi supplier.
Data dari OLTP akan di transformasikan kedalam staging area untuk mengubah
karakteristik data yang masuk, dimana tiap data memiliki format/tipe yang berbeda,
menjadi bentuk data yang konsisten dan terintegrasi. Data yang telah tersaring akan
dikumpulkan ke data warehouse untuk digunakan sebagai sumber data menganalisis
laporan.
L13
Lampiran 13. DTS Package Fakta Hutang dan Fakta Piutang
Keterangan :
Gambar diatas merupakan proses transformasi data yang terjadi pada fakta piutang dan
fakta hutang. Data dari OLTP akan di transformasikan kedalam staging area untuk
mengubah karakteristik data yang masuk, dimana tiap data memiliki format/tipe yang
berbeda, menjadi bentuk data yang konsisten dan terintegrasi. Data yang telah tersaring
akan dikumpulkan ke data warehouse untuk digunakan sebagai sumber data
menganalisis laporan.
L14
Lampiran 14. DTS Package Fakta Penjualan dan Fakta Pembelian
Keterangan :
Gambar diatas merupakan proses transformasi data yang terjadi pada fakta penjualan
dan pembelian. Data dari OLTP akan di transformasikan kedalam staging area untuk
mengubah karakteristik data yang masuk, dimana tiap data memiliki format/tipe yang
berbeda, menjadi bentuk data yang konsisten dan terintegrasi. Data yang telah tersaring
akan dikumpulkan ke data warehouse untuk digunakan sebagai sumber data
menganalisis laporan.
L15
Lampiran 15. Skema Bintang Fakta Pembelian
Keterangan :
Gambar diatas merupakan skema bintang fakta pembelian yang tabelnya dibagi menjadi
2 bagian yaitu table fakta dan table dimensi. Table fakta hanya ada 1 yaitu fakta
pembelian. Table dimensinya terdiri dari dimensi supplier, dimensi waktu, dan dimensi
material.
L16
Lampiran 16. Skema Bintang Fakta Penjualan
Keterangan :
Gambar diatas merupakan skema bintang fakta penjualan yang tabelnya dibagi menjadi
2 bagian yaitu table fakta dan table dimensi. Table fakta hanya ada 1 yaitu fakta
penjualan. Table dimensinya terdiri dari dimensi produk, dimensi waktu, dimensi jenis
produk, dimensi customer, dan dimensi karyawan.
L17
Lampiran 17. Skema Bintang Fakta Piutang
Keterangan :
Gambar diatas merupakan skema bintang fakta piutang yang tabelnya dibagi menjadi 2
bagian yaitu table fakta dan table dimensi. Table fakta hanya ada 1 yaitu fakta piutang.
Table dimensinya terdiri dari dimensi produk, dimensi waktu, dimensi jenis produk, dan
dimensi customer.