Metode Semantik untuk Implicit Natural Query Berbasis

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
ANALISA DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE
UNTUK PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN
PENJUALAN DAN PEMASARAN DI PT. XYZ
Irwan Limintono, Aris Tjahjanto
Bidang Keahlian Manajemen Teknologi Informasi
Magister Manajemen Teknologi
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Email: irwan.limintono@gmail,com
ABSTRAK
PT. XYZ merupakan salah satu pabrik pulp dan kertas tertua di Indonesia.
Seiring dengan ditutupnya pabrik-pabrik pulp dan kertas di Eropa dan Amerika Utara,
industri pulp dan kertas di Indonesia memiliki potensi tumbuh yang besar. Akan tetapi
jumlah pemain di industri kertas juga sangat banyak sehingga menyebabkan kompetisi
yang ketat. Pengambilan keputusan penjualan dan pemasaran baik di level operasional
(penjadwalan produksi, pembelian), manajerial (peramalan, anggaran) maupun strategik
(investasi) harus dilakukan secara cepat dan tepat untuk merespon pasar. Hal ini
merupakan kunci utama untuk dapat memenangkan persaingan. Hampir tidak mungkin
untuk mengandalkan intuisi saja dalam pengambilan keputusan-keputusan tersebut.
Oleh karena itu dibutuhkan data warehouse untuk membantu pengambilan keputusan
penjualan dan pemasaran di PT. XYZ Dalam melakukan desain data warehouse, ada
beberapa tahapan yang harus dilaksanakan, masing-masing adalah; menganalisa sistem
yang ada saat ini ,dilanjutkan dengan analisa kebutuhan. Setelah dilakukan perencanaan
desain data warehouse untuk mendapatkan desain data warehouse yang sesuai dengan
kebutuhan. Langkah terakhir adalah melakukan verifikasi desain yang sudah dibuat
dengan kebutuhan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu proses pengambilan
keputusan di departemen penjualan dan pemasaran PT. XYZ sehingga keputusan yang
diambil dapat membantu memberikan keunggulan kompetitif bagi PT. XYZ untuk
memenangkan persaingan di industri kertas.
Kata Kunci: Data Warehouse, Pengambilan Keputusan Penjualan dan Pemasaran,
Sistem Pendukung Keputusan.
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Industri kertas saat ini dikuasai oleh negara-negara di Amerika Utara dan Eropa
Utara dengan menguasai 56,4% produksi dunia yang mencapai 221,3 juta ton.
Sementara itu, kapasitas produksi pulp (bubur kertas) Indonesia diperkirakan mencapai
6,73 juta ton pada 2007 dengan pangsa pasar dunia sebesar 2,5%. Dengan ditutupnya
beberapa perusahaan di kedua kawasan Amerika Utara dan Eropa Utara serta didukung
oleh ketersediaan bahas baku yang melimpah, Indonesia berpotensi untuk menguasai
industri pulp dan kertas dunia. Pengambilan keputusan penjualan dan pemasaran baik di
level operasional (penjadwalan produksi, pembelian), manajerial (peramalan, anggaran)
maupun strategik (investasi) harus dilakukan secara cepat dan tepat untuk merespon
pasar. Hal ini merupakan kunci utama untuk dapat memenangkan persaingan. Hampir
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
tidak mungkin untuk mengandalkan intuisi saja dalam pengambilan keputusankeputusan tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan data warehouse untuk membantu
pengambilan keputusan penjualan dan pemasaran di PT. XYZ
Data Warehouse
Ada empat pendekatan utama untuk membangun sebuah lingkungan Data
Warehouse yaitu top-down, bottom-up, hibrid dan federasi., Pada pendekatan top-down,
data warehouse menjadi pusat dari lingkungan analitik. Data Warehouse didesain dan
dibangun terlebih dahulu baru kemudian membangun Data Mart berdasarkan Data
Warehouse. Pada pendekatan bottom-up, yang dilakukan adalah kebalikannya, Data
Mart dibangun terlebih dahulu sejalan dengan proses bisnis. Kemudian data mart
diorganisasi ke dalam suatu Data Warehouse. Pendekatan hibrid mencoba untuk
menggabungkan pendekatan top-down dan bottom-up. Sedangkan pendekatan federasi
melibatkan integrasi dari sistem-sistem yang berlainan. Pada penelitian ini digunakan
pendekatan bottom-up yang dicetuskan pertama kali oleh Ralph Kimball.
Karakteristik Data Warehouse:
Karakteristik dari Data Warehouse adalah sebagai berikut:
1. Berorientasi Subyek
2. Terintegrasi
3. Time-variant
4. Non Volatile
5. Ringkas
6. Tidak ternormalisasi
7. Metadata
Tujuan Data Warehouse
Salah satu aset yang paling penting dalam suatu organisasi adalah informasi.
Informasi ini hampir selalu dikelola oleh organisasi dalam dua bentuk: data sistem
operasional dan data warehouse. Secara sederhana dapat dijabarkan bahwa data dari
sistem operasional adalah bagaimana data itu dimasukkan, sedangkan data warehouse
adalah bagaimana data itu dikeluarkan/digunakan. Menurut Ralph Kimball(1998),
tujuan dari pembuatan Data Warehouse adalah sebagai berikut:
1. Membuat informasi organisasi dapat diakses dengan mudah
2. Menampilkan informasi organisasi secara konsisten
3. Sumber informasi yang mampu beradaptasi terhadap perubahan
4. Sebagai dasar untuk pengambilan keputusan
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-2
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
Elemen-elemen Data Warehouse
Gambar 1. Elemen-elemen Data Warehouse
Analisis Keputusan Pemasaran Aspek Eksternal
Keputusan pemasaran aspek eskternal adalah keputusan pemasaran terhadap hal
yang diluar kendali perusahaan. Keputusan apek eksternal ini antara lain meliputi
1. Keputusan Siapa Pelanggan
2. Keputusan Siapa Rekanan
3. Keputusan Strategi Pesaing
Analisis Keputusan Aspek Internal
Keputuan pemasaran aspek internal adalah keputusan pemasaran yang dapat
dikendalikan oleh perusahaan. Aspek internal ini meliputi bauran pemasaran yaitu :
Produk, Harga, Tempat dan Promosi. Keputusan aspek internal meliputi:
1. Keputusan Produk
 Keputusan bauran produk
 Keputusan lini produk
 Keputusan pemberian merek/branding
2. Keputusan Penentuan Harga
3. Keputusan Tempat
4. Keputusan Strategi Promosi
METODE
Metodologi Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-3
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data yang selanjutnya akan
digunakan pada tahapan analisa sistem saat ini dan analisa kebutuhan. Pengumpulan
data dilakukan dengan beberapa metode yaitu: Observasi, Telaah Dokumen,Wawancara,
dan Studi Literatur
Analisa Sistem Saat Ini
Dari data yang diperoleh dari tahap pengumpulan data sebelumnya akan
dilakukan analisa terhadap sistem yang ada saat ini. Analisa sistem saat ini saling terkait
dengan analisa kebutuhan.Analisa sistem saat ini antara lain meliputi: Analisa
Organisasional, Analisa Proses Bisnis Departemen Penjualan dan Pemasaran, Analisa
Legacy System/Sistem Sumber
Analisa Kebutuhan
Selain untuk kebutuhan analisa terhadap sistem yang ada saat ini, data yang
diperoleh dari tahap pengumpulan data sebelumnya juga digunakan pada analisa
kebutuhan. Analisa kebutuhan yang dilakukan yaitu: Analisa Kebutuhan Informasi, dan
Analisa Kebutuhan Fungsional
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-4
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
Perancangan Data Warehouse
Pada tahap ini dilakukan perancangan Data Warehouse sesuai dengan hasil
analisa kebutuhan. Perancangan Data Warehouse ini meliputi Pemodelan Dimensional
dan Desain Proses ETL
Verifikasi dan Rekomendasi
Pada tahap ini dilakukan proses verifikasi hasil rancangan Data Warehouse yang
telah dibuat untuk dibandingkan dengan hasil analisa kebutuhan. Setelaj itu memberikan
rekomendasi rancangan Data Warehouse yang sesuai dengan kebutuhan PT. XYZ untuk
memberikan solusi terhadap permasalahan yang ada.
ANALISA PERMASALAHAN
Dari hasil analisa sistem saat ini dan analisa kebutuhan diperoleh kebutuhan
informasi untuk mendukung proses pengambilan keputusan pemasaran sebagai berikut:
Tabel 1. Faktor Eksternal Keputusan Pemasaran
Jenis
Keputusan
Keputusan
Siapa
Pelanggan
Pelanggan utama(Key
Account)
Kepuasan
pelanggan
Siapa
Rekanan
Kinerja Agen
Kinerja
Ekspedisi
Strategi
Pesaing
Strategi
bersaing
Pengambil
Keputusan
Kepala Bagian
Penjualan,
Kepala Unit
masing-masing
Kepala Unit
Region
Pemasaran dan
Pengembangan
Produk
Kepala Bagian
Penjualan,
Kepala Unit
masing-masing
Region
Kepala Bagian
Penjualan,
Kepala Unit
masing-masing
Region
Direksi,
Kepala Bagian
Pemasaran,
Kepala Bagian
Penjualan
Analisa
Kebutuhan Informasi
Regularitas,
Profitabilitas
pelanggan,
Peramalan
Kepuasan
pembelian,
pelanggan
Kelancaran
pembayaran
Regularitas
,
Profitabilitas
pelanggan,
Intelijen
pemasaran yang
reliable
• Frekuensi pembelian,
Volume pembelian, Nilai
pembelian,Keuntungan
penjualan.
Pembayaran
Keluhan pelanggan
Kinerja
pengiriman
Frekuensi
pembelian,
Volume pembelian, Nilai
pembelian,
Keuntungan
penjualan,
Perbandingan
data
intelijen pemasaran dari
seluruh agen
Perbandingan
harga,
Kinerja pengiriman
Pesaing di setiap Permintaan,
lini produk dan pesaing
wilayah penjualan Harga
jual
Pangsa pasar
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-5
Jumlah
pesaing,
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
Tabel 2. Faktor Internal Keputusan Pemasaran
Jenis
Pengambil
Keputusan
Keputusan
Keputusan
Produk
Lini produk Direksi, Kepala
baru
Unit Pemasaran
dan
Pengembangan
Produk,
Kepala Kepala
Bagian
Menghentikan Direksi,
Pemasaran,
penjualan
Bagian
Kepala Bagian
produk
Pemasaran
Penjualan
Kepala Bagian
Penjualan
Harga
Harga jual
Direksi, Kepala
Bagian
Pemasaran
Kepala Bagian
Harga
jual Direksi, Kepala
Penjualan
NOS
Bagian
Pemasaran
Kepala Bagian
Penjualan
Tempat
Membuka
Direksi, Kepala
area
Bagian
penjualan
Pemasaran
baru
Kepala Bagian
PenjualanKepala
Menutup area Direksi,
pejualan
Bagian
Pemasaran
Kepala Bagian
Penjualan
Analisa
Kebutuhan Informasi
Kelayakan
operasional,
Kelayakan
ekonomis
Biaya produksi, Jumlah
pesaing,
Harga jual pesaing,
Pangsa
pasar,
Permintaan Pasar
Kelayakan
Biaya Produksi, Target
ekonomis
Penjualan, Penjualan,
Jumlah pesaing, Harga
jual pesaing, Pangsa
pasar, Permintaan Pasar
Tren
penjualan, Biaya Produksi, Target
Profitabilitas,
Penjualan, Penjualan,
Peramalan penjualan Jumlah Pesaing, Harga
Pesaing, Pangsa Pasar,
Tren penjualan,
Biaya
Produksi,
Permintaan Pasar
Profitabilitas,
Realisasi
Penjualan,
Umur persediaan
Level persediaan, Harga
pesaing
Kelayakan
operasional,
Kelayakan
ekonomis,Peramalan
penjualan
Kelayakan
operasional,
Kelayakan
ekonomis
Biaya
Produksi,
Penjualan
Target
Penjualan,
Jumlah Pesaing, Harga
Pesaing, Pangsa
Pasar,
Biaya
Produksi,
Permintaan pasar
Penjualan
Target
Penjualan,
Jumlah Pesaing, Harga
Pesaing, Pangsa Pasar,
Permintaan pasar
DESAIN DATA WAREHOUSE
Berdasarakan analisa yang telah dilakukan kemudian dirancang desain
pemodelan dimensional yang sesuai dengan kebutuhan yang telah dijelaskan
sebelumnya
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-6
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
Gambar 2. Skema Snowflake Tabel Fakta Penjualan
Gambar 3. Skema Bintang Tabel Fakta Realisasi Penjualan
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-7
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
Gambar 4. Skema Snowflake Tabel Fakta Pembayaran
Gambar 5. Skema Snowflake Tabel Fakta Persediaan
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-8
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
Gambar 6. Skema Snowflake Tabel Fakta Intelijen Pemasaran
Gambar 7. Skema Snowflake Tabel Fakta Keluhan Pelanggan
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-9
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi IX
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruari 2009
KESIMPULAN
1. Desain data warehouse yang telah dibuat dapat memenuhi kebutuhan informasi yang
dibutuhkan perusahaan untuk mendukung proses pengambilan keputusan baik aspek
eksternal maupun internal
2. Desain data warehouse yang telah dibuat dapat mengatasi kendala-kendala yang
dihadapi yaitu, dapat menggabungkan data dari berbagai sumber data, memiliki data
yang konsisten, waktu pemrosesan yang lebih cepat, dan dapat melihat data historis
3. Desain data warehouse dapat memenuhi kebutuhan fungsional yang diinginkan oleh
manajemen yaitu, tampilan yang dinamis, mudah menampilkan grafis dan dapat
membandingkan data historis.
DAFTAR PUSTAKA
Cassie, Claire (1997). “Marketing Decision Support Systems”. Industrial Management
& Data Systems, Vol. 97, Hal. 293-297.
Inmon, W.H., (2002), Building the Data Warehouse, 3rd edition, John Wiley & Sons,
Inc., Canada.
Kendall, K.E., dan Kendall, J.A., (2002), Analysis and Design, 5th edition, Pearson
Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey.
Kimball, R., Reeves, L., Ross, M., dan Thornhwaite, W., (1998), The Data Warehouse
Lifecycle Toolkit : Expert Methods for Designing, Developing, and Deploying
Data Warehouses, John Wiley & Sons, Inc., Canada..
Kimball, R. dan Ross, M., (2002), The Data Warehouse Toolkit : The Complete Guide to
Dimensional Modeling, 2nd edition, John Wiley & Sons, Inc., Canada..
Kimball, R. dan Caserta, J., (2004), The Data Warehouse ETL Toolkit : Practical
Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data,. Wiley
Publishing, Inc., Canada.
Kotler, P., (2000), Marketing Management, 10th edition, Prentice Hall, Inc., Upper
Saddle River, New Jersey.
O’Brien, J., (2005), Introduction to Information System, 12th edition, The McGraw-Hill
Companies, Inc.
Trisiana, (2002), Analisis Kebutuhan, Desain dan Implementasi OLAP Berbasis Web
untuk Analisis Penjualan di Perusahaan X, Tesis Magister, Institut Teknologi
Sepuluh Nopember, Surabaya.
Turban, E., Aronson J., dan Peng Liang, T., (2005), Decision Support Systems and
Intelligent Systems, 7th edition, Pearson Education, Inc., Upper Saddle River,
New Jersey.
Turban, E., Rainer Jr., R.K., Potter, R.E, (2005), Introduction to Information
Technology, 3rd edition, John Wiley & Sons, Inc., Canada.
ISBN : 978-979-99735-7-3
C-20-10