BAB 2 LANDASAN TEORI
advertisement
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Sistem Informasi Menurut James A. O’Brien (2003, p7), sistem informasi diorganisir dengan kombinasi dari manusia, perangkat keras, piranti lunak, jaringan komunikasi dan sumber data yang mengumpulkan, melakukan transformasi, dan menyebarkan informasi dalam organisasi. Orang mengandalkan sistem informasi untuk berkomunikasi satu sama lain dengan menggunakan berbagai macam peralatan fisik (hardware), instruksi pemrosesan informasi dan prosedur (software), saluran komunikasi (networks), dan penempatan data (data resources) semenjak permulaan peradaban. Menurut Turban, Rainer dan Potter (2001, p17), suatu sistem informasi mengumpulkan, memproses, menempatkan, menganalisis dan menyebarkan informasi untuk tujuan yang khusus. Sama seperti sistem yang lainnya, sistem informasi meliputi masukan (data, instruksi) dan keluaran (laporan, perhitungan). Sistem informasi memproses masukan dan menghasilkan keluaran yang dikirim ke pengguna pada sistem yang lain. Whitten, Bentley dan Dittman (2000, p8) menjelaskan sistem informasi sebagai pengaturan dari orang, data, proses, penyajian informasi, dan teknologi informasi yang berinteraksi untuk mendukung dan meningkatkan operasi harian dalam bisnis serta mendukung pemecahan masalah dan kebutuhan manajemen dan pengguna dalam pengambilan keputusan. Menurut Laudon (2003, p7), sistem informasi adalah sekumpulan komponen yang saling berhubungan dan bekerja sama untuk mengumpulkan, memproses, menempatkan, dan menyebarkan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan, koordinasi, dan kontrol dalam organisasi. 2.2 Pengertian Teknologi Informasi Menurut Turban, Rainer dan Potter (2001, p3), teknologi informasi adalah komponen individual yang secara khas diatur dalam sistem informasi yang berbasiskan komputer. Menurut Tessy Badriyah http://newserver.eepis- its.edu/~tessy/simbab1.pdf, teknologi informasi adalah jawaban dari dunia industri terhadap permintaan kebutuhan akan sarana pengolahan data dan komunikasi yang cepat dan murah (menembus ruang dan waktu). Teknologi informasi juga dapat dikatakan sebagai sebuah teknologi yang berhubungan dengan pengolahan data menjadi informasi dan proses penyaluran informasi tersebut dalam batas-batas ruang dan waktu. Teknologi informasi menurut pendapat Haag, Cummings, dan McCubbrey (2004, p4) adalah alat berbasiskan komputer yang digunakan orang untuk bekerja dengan informasi serta mendukung informasi dan kebutuhan pemrosesan informasi dalam suatu organisasi. 2.3 Konsep Dasar Data Warehouse Di bawah ini dijelaskan konsep dasar data warehouse seperti pengertian, karakteristik dan lain-lain : 2.3.1 Pengertian Data Menurut George Schell dan Raymond McLeod, Jr (2001, p12), data terdiri dari fakta-fakta seperti bilangan, angka, dan jumlah bilangan yang secara relatif tidak begitu berguna bagi pengguna. Sebagai contoh, data adalah jumlah jam kerja dari setiap pekerja dalam perusahaan. Saat data ini diproses, data ini dapat diubah menjadi informasi. Prosesnya adalah jam kerja dari setiap pekerja ini dikalikan dengan tarif per jam dan menghasilkan pendapatan kotor, kemudian pendapatan kotor dari setiap pekerja ditambahkan dan menjadi daftar gaji total. Jumlah dari daftar gaji ini adalah informasi bagi pemilik perusahaan. Menurut Turban, Rainer dan Potter (2001, p17), data adalah fakta mentah atau deskripsi dasar tentang sesuatu, kejadian, kegiatan, dan transaksi yang ditangkap, direkam, disimpan, dan diklasifikasikan, namun tidak terorganisir untuk menyampaikan arti khusus. 2.3.2 Pengertian Database Database berdasarkan pendapat Connolly dan Begg (2002, pp1415) adalah kumpulan dari data yang saling berhubungan secara logikal yang saling berbagi dan deskripsi data tersebut dibagi dan dirancang untuk menemukan kebutuhan informasi sebuah organisasi. Database adalah tempat penyimpanan data yang tunggal, besar dan dapat digunakan pada saat bersamaan oleh banyak departemen dan pengguna. Proses integrasi semua data items dengan duplikasi yang paling minimum merupakan cara yang lebih baik dibandingkan pemutusan hubungan filefile dengan data yang berulang. Database tidak hanya dimiliki oleh satu departemen saja tetapi merupakan sumber terpadu yang dibagi. Database tidak hanya menyimpan data operasional suatu organisasi tetapi juga deskripsi data itu sendiri. Menurut Elmasri dan Navathe (2000, p4), database adalah kumpulan data yang saling berhubungan. Data berarti fakta yang memiliki arti yang implisit dan diketahui serta disimpan. Database memiliki kekayaan yang implisit sebagai berikut : - Database menyajikan beberapa aspek dari dunia nyata, yang dinamakan miniworld. - Database secara logikal adalah kumpulan data yang terpadu dengan arti yang tidak bisa dipisahkan. - Database dirancang, dibangun, dan dipopulasikan dengan data untuk tujuan khusus. 2.3.3 Pengertian Data Warehouse Menurut W.H. Inmon (2002, p31) data warehouse adalah jantung dari lingkungan terarsitektur dan merupakan pondasi dari semua proses DSS (Decision Support System). Data warehouse adalah kumpulan data yang berorientasi subjek, terintegrasi, nonvolatile, dan time-variant untuk mendukung pengambilan keputusan manajemen. Berdasarkan Turban, Rainer dan Potter (2001, p155), data warehouse adalah sebuah sistem pengelolaan database relasional atau multidimensional yang dirancang untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan. Data warehouse juga merupakan tempat penyimpanan terpusat dari corporate data yang dibutuhkan terutama untuk mendukung keputusan berorientasi internal, yang diekstrak dari Transaction Processing Systems, corporate suppliers data, dan database eksternal. Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Data_warehouse menyatakan bahwa data warehouse merupakan catatan yang terdiri dari informasi baik operasional maupun transaksi yang lalu dari sebuah perusahaan, yang ditempatkan dalam database yang dirancang untuk mengistimewakan penganalisisan data yang efisien dan pelaporan (terutama OLAP). Menurut Haag, Cummings, dan McCubbrey (2004, p142), data warehouse adalah kumpulan logikal informasi yang berasal dari database operasional yang berbeda-beda yang digunakan untuk menciptakan kecerdasan bisnis yang mendukung aktivitas analisis bisnis dan tugas pengambilan keputusan. Berikut ini tabel perbedaan antara data warehouse dengan data operasional : Tabel 2.1 Perbedaan data operasional dan data warehouse 2.4 Data Operasional Data Warehouse / DSS Data Beorientasi aplikasi Berorientasi subyek Sifatnya terperinci Sifatnya diringkas Akurat Mewakili waktu tertentu Dapat diperbarui Tidak dapat diperbarui Kebutuhan untuk proses adalah yang utama Kebutuhan untuk proses tidak utama Akses satu unit pada satu waktu Akses serangkaian pada satu waktu Berdasarkan transaksi Berdasarkan analisis Selalu tersedia Tidak selalu tersedia Dikelola secara keseluruhan Dikelola per bagian Tidak berulang Berulang Struktur statis Struktur fleksibel Mendukung operasi harian Mendukung kebutuhan manajerial Aspek Penting dalam Data Warehouse Beberapa aspek penting dalam data warehouse adalah karakteristik dari data warehouse itu sendiri dan granularity. 2.4.1 Karakteristik Data Warehouse Berdasarkan W.H. Inmon (2002, pp31-35), karakteristik data warehouse terbagi menjadi empat bagian antara lain : a. Subject Oriented b. Integrated c. Nonvolatile d. Time Variant 2.4.1.1 Subject Oriented Subject oriented artinya data diorganisir berdasarkan topik bisnis bukan oleh nomor pelanggan, atau nomor lainnya. Orientasi subyek dalam data warehouse ditunjukkan pada Gambar 2.1 di bawah ini. Sistem operasi klasik terorganisir seputar aplikasi dari perusahaan. Untuk perusahaan asuransi, aplikasinya adalah auto, health, life, dan casualty. Area subyek utama dari perusahaan asuransi adalah customer, policy, premium, dan claim. subject orientation operational data warehouse auto customer life policy health premium casualty claim applications subjects Gambar 2.1 Data yang berorientasi subyek 2.4.1.2 Integrated Integrated artinya data disimpan sebagai unit tunggal, bukan sebagai kumpulan file-file yang mungkin mempunyai struktur atau pengaturan yang berbeda. Dari semua aspek dalam data warehouse integrasi adalah aspek yang paling penting. Data dalam data warehouse diambil dari sumber beragam yang terpisah. Saat data tersebut diambil, data diubah, diformat ulang, diringkas, dirangkai ulang dan seterusnya. Hasilnya, ketika telah terletak dalam data warehouse, data memiliki gambaran fisik terpadu yang tunggal. Gambar 2.2 di bawah mengilustrasikan integrasi yang terjadi saat data dari lingkungan operasional yang berorientasi aplikasi melewati data warehouse. integration operational data warehouse encoding appl A m,f m,f appl B 1,0 appl C x,y attribute measurement appl A pipeline-cm pipeline-cm appl B pipeline-inches appl C pipeline-mcf Gambar 2.2 Masalah mengenai integrasi 2.4.1.3 Nonvolatile Nonvolatile artinya data tidak terus-menerus berubah, data baru dapat ditambahkan berdasarkan jadwal tetapi data lama tidak dibuang. Sebagaimana mestinya, data dalam lingkungan operasional diperbaharui tetapi data dalam data warehouse menunjukkan serangkaian karakteristik yang berbeda. Data dalam data warehouse biasanya diisi dan diakses tetapi tidak diperbaharui. Sebaliknya, data akan dimuat dalam snapshot static format saat data dalam data warehouse dimuat. Saat perubahan berikutnya terjadi, snapshot record yang baru ditulis. Dengan begitu, sejarah data disimpan dalam data warehouse. nonvolatility operational insert data warehouse change access delete load record-by-record manipulation mass load/access of data of data Gambar 2.3 Masalah mengenai nonvolatility 2.4.1.4 Time Variant Karakteristik terakhir yang menonjol dari data warehouse adalah variasi waktu. Time variant artinya dimensi waktu secara eksplisit termasuk dalam data sehingga kecenderungan dan perubahan seiring waktu dapat dipelajari. Perbedaan waktu menunjukkan bahwa setiap unit data dalam data warehouse akurat satu kali dalam satu waktu. Dalam beberapa kasus, sebuah record diberi keterangan waktu. Dalam kasus lainnya, sebuah record memiliki tanggal transaksi. Tetapi pada setiap kasus, terdapat beberapa bentuk penandaan waktu untuk menunjukkan waktu pada saat record tertentu akurat. Gambar 2.4 mengilustrasikan bagaimana variasi waktu dari data dalam data warehouse dapat ditampilkan dalam beberapa cara. time variancy operational data warehouse ▪ batas waktu – 60 -90 hari ▪ batas waktu – 5-10 tahun ▪ records ter-update ▪ sophisticated snapshots of data ▪ struktur kunci bisa/tidak mengandung elemen waktu ▪ struktur kunci mengandung elemen waktu Gambar 2.4 Masalah mengenai time variancy 2.4.2 Granularity Menurut W.H. Inmon (2002, pp43-44), aspek tunggal yang paling penting dalam merancang data warehouse adalah permasalahan granularity. Granularity menunjukkan tingkatan rincian atau ringkasan dari unit data dalam data warehouse. Semakin rinci datanya maka semakin rendah tingkat granularity-nya dan sebaliknya. Sebagai contoh, transaksi sederhana memiliki tingkat granularity yang rendah sedangkan ringkasan dari semua transaksi dalam satu bulan memiliki tingkat granularity yang tinggi. Gambar 2.5 di bawah mengilustrasikan permasalahan granularity. granularity the level of detail high level of detail- low level of detail- low level of granularity high level of granularity Contoh : Contoh : rincian dari setiap panggilan yang ringkasan dari panggilan dilakukan pelanggan per bulan telepon yang dilakukan pelanggan per bulan Gambar 2.5 Granularity 2.5 Struktur Data Warehouse Struktur data warehouse berdasarkan pendapat W.H. Inmon (2002, pp3536) meliputi older level of detail (biasanya on alternate, bulk storage), current level of detail, lightly summarized data (tingkat data mart), dan highly summarized data. Data mengalir dari lingkungan operasional ke data warehouse. Biasanya transformasi data yang signifikan terjadi pada perjalanan dari tingkat operasional ke tingkat data warehouse. Saat data telah tersimpan lama, data melewati current detail ke older detail. Selama data diringkas, data melewati current detail ke lightly summarized data, kemudian dari lightly summarized data ke highly summarized data. Gambar 2.6 di bawah ini menunjukkan struktur data warehouse yang mempunyai tingkatan rincian yang berbeda dalam data warehouse. monthly sales by product line 1981-1992 highly summarized lightly summarized (data mart) m e t a d a t a weekly sales by subproduct line 1984-1992 current detail operational transformation sales detail 1990-1991 old detail sales detail 1984-1989 Gambar 2.6 Struktur dari data warehouse 2.5.1 Current Detail Data Current detail data adalah data yang dapat diperbarui pada suatu waktu tertentu sehingga keakuratan datanya sah. Contohnya rincian penjualan dari tahun 1990-1991. 2.5.2 Older Detail Data Saat data sudah berumur lama maka data akan berpindah dari current detail data ke older detail data. Older detail data biasanya menggunakan media penyimpanan alternatif atau disebut juga bulk storage. Contohnya rincian penjulan dari tahun 1984-1989. 2.5.3 Lightly Summarized Data Lightly summarized data adalah data rinci yang telah diringkas tetapi data ini belum dapat menjadi dasar pengambilan keputusan manajerial sebab sifatnya belum sepenuhnya ringkasan akhir. Contohnya laporan penjualan per minggu berdasarkan subproduk dari tahun 19841992. Kapasitas dari lightly summarized data lebih sedikit daripada data rinci yang ada karena adanya perbedaan level detail yang dapat diakses. 2.5.4 Highly Summarized Data Highly summarized data adalah data yang diringkas dari lightly summarized data yang sifatnya sudah merupakan ringkasan secara keseluruhan. Data ini memiliki tingkat granularity yang tinggi dalam data warehouse yang dapat membantu DSS analyst/end user untuk mendefinisikan dan menemukan informasi yang digunakan untuk pengambilan keputusan perusahaan. Contohnya laporan penjualan per bulan berdasarkan produk dari tahun 1981-1992. 2.5.5 Metadata Menurut W.H. Inmon (2002, p113), komponen yang paling penting dalam data warehouse adalah metadata atau data tentang data, telah menjadi bagian dari lingkungan pergaulan proses informasi sejak adanya program dan data. Akan tetapi, metadata dalam dunia data warehouse membawa kepada tingkat kepentingan yang baru yaitu memberikan kegunaan yang paling efektif dari data warehouse. Metadata mengijinkan pengguna / DSS analyst untuk melakukan navigasi melalui berbagai kemungkinan. Metadata bertindak sebagai indeks dari isi data warehouse. Metadata dikatakan berada di atas data warehouse dan menjaga jejak dari apa yang ada dalam data warehouse. Biasanya, jejak penyimpanan item metadata adalah sebagai berikut : - Struktur data yang diketahui programmer. - Struktur data yang diketahui DSS analyst. - Sumber data yang menyuplai data warehouse. - Transformasi data ketika data masuk ke dalam data warehouse. - Model data. - Hubungan antara model data dan data warehouse. - Sejarah dari ekstrak. Metadata digunakan untuk tujuan yang beragam termasuk berikut ini, (Connolly, 2002, p1055) : • Proses loading dan extraction – metadata digunakan untuk memetakan sumber data ke dalam gambaran yang umum dari data dalam data warehouse. • Proses pengelolaan warehouse – metadata digunakan untuk mengotomatisasi produksi tabel ringkasan. • Bagian dari proses pengelolaan query – metadata digunakan untuk mengarahkan query pada sumber data yang paling tepat. 2.6 Anatomi Data Warehouse Data warehouse terdiri atas tiga jenis dasar sistem, yaitu : 2.6.1 Data Warehouse Fungsional Data warehouse fungsional dibangun berdasarkan kebutuhan informasi dari tiap bagian fungsi bisnis perusahaan. Data warehouse fungsional merupakan pendekatan yang digunakan untuk membangun suatu sistem data warehouse dengan biaya investasi yang rendah. Source Functional Data Warehouse Workstation Source Source Functional Data Warehouse Workstation Gambar 2.7 Bentuk data warehouse fungsional 2.6.2 Data Warehouse Terpusat Data warehouse terpusat dibangun dari data operasional yang dikumpulkan dalam pusat penyimpanan data yang digunakan oleh pengguna untuk membangun data warehouse fungsional masing-masing. Berdasarkan W.H. Inmon (2002, p201), kebanyakan organisasi membangun dan memelihara lingkungan data warehouse terpusat yang tunggal. Pengaturan ini masuk akal karena alasan sebagai berikut : - Data dalam warehouse terintegrasi antar perusahaan dan gambaran terintegrasi digunakan hanya pada kantor pusat. - Perusahaan beroperasi pada model bisnis terpusat. - Volume dari data dalam data warehouse seperti tempat penyimpanan tunggal yang terpusat. - Sekalipun data dapat terintegrasi dan diedarkan antar area lokal yang beragam, data tersebut akan tidak praktis untuk diakses. Source Source Functional Data Warehouse Centralized Data Warehouse Workstation Functional Data Warehouse Source Workstation Gambar 2.8 Bentuk data warehouse terpusat 2.6.3 Data Warehouse Terdistribusi Perusahaan yang memiliki cabang tersebar di seluruh dunia membutuhkan informasi yang mencakup tidak hanya wilayah lokal saja tetapi juga wilayah global. Global data warehouse membutuhkan informasi terpadu dari data warehouse terpusat tempat informasi dikumpulkan. Di samping itu, ada kebutuhan yang lain untuk data warehouse yang terpisah di setiap cabang perusahaan. Dalam kasus ini, data warehouse terdistribusi dibutuhkan. (Inmon, 2002, p202) Tiga tipe dari data warehouse terdistribusi : - Data warehose yang terdistribusi secara geografi terdiri dari data warehouse lokal dan data warehouse global. - Data warehouse yang terdistribusi dalam banyak prosesor, secara logis ada satu data warehouse tetapi secara fisiknya ada banyak data warehouse yang saling berhubungan. - Data warehouse yang tumbuh dalam sumber yang tidak terkoordinasi. site B site A local operational processing local operational processing abcde local data warehouse local local operational processing data warehouse local data warehouse site C local operational processing local global data warehouse data warehouse Gambar 2.9 Bentuk data warehouse terdistribusi 2.7 Kegunaan Data Warehouse Kegunaan data warehouse dalam suatu organisasi antara lain (Greenfield, 2005, http://www.dwinfocenter.org ) : Untuk menampilkan tugas dari server yang terasosiasi dengan querying dan reporting pada server atau disk yang tidak digunakan oleh Transaction Processing Systems. Untuk menggunakan model data atau teknologi server yang mempercepat querying dan reporting serta apa yang tidak tepat untuk pemrosesan transaksi. Untuk menyediakan suatu lingkungan yang relatifnya sejumlah kecil pengetahuan aspek teknikal dari teknologi database dibutuhkan untuk penulisan dan pemeliharaan queries dan reports atau menyediakan arti untuk mempercepat penulisan dan pemeliharaan queries dan reports oleh personil teknikal. Untuk menyediakan tempat penyimpanan data Transaction Processing Systems yang telah dibersihkan dan tidak membutuhkan perbaikan sistem pemrosesan transaksi. Untuk mempermudah pada basis yang regular, untuk query dan report data dari multiple Transaction Processing Systems atau dari sumber data eksternal atau dari data yang harus ditempatkan untuk tujuan query atau report. Untuk menyediakan tempat penyimpanan data Transaction Processing Systems yang mengandung data dari jangka waktu yang lebih lama yang secara efisien berpegang dalam Transaction Processing Systems atau dapat menghasilkan laporan pada masa sebelumnya. Untuk mencegah pengguna yang hanya memiliki kepentingan querying dan reporting data Transaction Processing Systems yang tidak memiliki akses ke database Transaction Processing Systems dan logika yang digunakan untuk memelihara database tersebut. Kegunaan data warehouse menurut Connolly (2002, p1048) adalah : Pengembalian dari investasi yang berpotensial tinggi Penelitian yang dilakukan oleh International Data Corporation (IDC) dalam 1996 melaporkan bahwa rata-rata 3 tahun Return On Invesment (ROI) dalam data warehouse mencapai 401%, dengan lebih dari 90% perusahaan yang disurvei mencapai lebih dari 40% ROI, setengah dari perusahaan mencapai lebih dari 160% ROI, dan seperempat lagi lebih dari 600% ROI. Memberikan keuntungan yang kompetitif Keuntungan yang kompetitif didapat dengan memperbolehkan pengambil keputusan mengakses data yang dapat menyatakan informasi yang sebelumnya tidak tersedia, tidak diketahui, dan tidak dipilih contohnya pelanggan, trend dan permintaan. Meningkatkan produktivitas pembuat keputusan yang terpadu Data warehouse meningkatkan produktivitas dari pengambil keputusan terpadu dengan menciptakan suatu database yang terintegrasi dari data yang konsisten, berorientasi subjek dan historical. Ini mengintegrasikan data dari sistem yang bertentangan ke dalam format yang menyediakan satu gambaran organisasi yang konsisten. Dengan mengubah data menjadi informasi yang berguna, data warehouse memperbolehkan manajer bisnis untuk menampilkan analisis yang lebih akurat, konsisten, dan nyata. 2.8 Arsitektur Data Warehouse Menurut Mallach (2000, pp473-474), elemen utama dari data warehouse dan entiti eksternal utama yang berinteraksi dengan data warehouse, antara lain : ¾ Transaksi atau database operasional lain dari mana data warehouse terpopulasi. Ekstenal data juga dimasukkan ke dalam data warehouse. Titik kunci yang perlu diingat di sini adalah data transaksi menyuplai data warehouse. Data warehouse mendapatkan duplikat data transaksi, bukan menempatkan data transaksi secara langsung. ¾ Proses untuk mengekstrak data dari database ini dan membawanya ke dalam data warehouse. Proses ini harus sering mengubah data ke dalam struktur database dan format internal dari data warehouse. ¾ Proses untuk membersihkan dan memastikan data dalam kualitas yang cukup untuk tujuan pengambilan keputusan yang akan digunakan. ¾ Proses untuk memuat data yang telah dibersihkan ke dalam database data warehouse. Empat proses dari extraction sampai loading sering mengacu secara kolektif sebagai data staging. ¾ Proses untuk menciptakan ringkasan data yang diinginkan : averages, precalculated total dan sejenisnya, yang diharapkan diminta sesering mungkin. Hal ini ditempatkan dalam data warehouse seiring dengan data yang diimpor dari sumber eksternal dan internal. ¾ Metadata, data tentang data memiliki pusat tempat penyimpanan informasi yang sangat berguna untuk memberi tahu pengguna tentang apa yang ada dalam data warehouse, dari mana datangnya, siapa yang bertanggung jawab dalamnya, dan banyak lagi. Metadata juga dapat memberi tahu query tool yang ada dalam data warehouse, ke mana untuk mencarinya, siapa yang berwenang mengaksesnya, dan ringkasan apa yang telah diperhitungkan sebelumnya. ¾ Database data warehouse itu sendiri. Database ini mengandung ringkasan dan rincian data dari data warehouse. Beberapa orang menganggap metadata adalah bagian dari database juga. Yang lain menganggap metadata berada di luar database. Penulis akan menempatkan metadata di luar database namun hal itu adalah pilihan dari pertanyaan, bukan benar atau salah. Di lain pihak, metadata adalah bagian data warehouse karena data warehouse tidak digunakan untuk proses transaksi individual sehingga database-nya tidak perlu diorganisir untuk akses transaksi dan pola pencarian (satu record pada satu waktu, menggunakan salah satu dari beberapa kunci). Sebaliknya, hal itu dapat dioptimalisasi untuk pola akses yang sangat berbeda yang digunakan untuk analisis. ¾ Query tools biasanya meliputi end-user interface untuk menyingkapi pertanyaan pada database, dalam prosesnya query tools dinamakan on-line analytical processing (OLAP). Query tools juga meliputi automated tools untuk pembongkaran pola dalam data, sering disebut sebagai data mining. Data warehouse yang harus memiliki paling tidak satu dari dua tipe ini dan bisa memiliki keduanya. ¾ User atau pemakai untuk siapa data warehouse ada dan apabila tanpa siapa akan menjadi tidak berguna. Gambar di bawah ini menunjukkan keseluruhan dari diagram arsitektural dari sistem data warehouse : Create Queries Metadata Extract Database Clean Data mining Transform Load Users Transactional Data and other staging Summarize external data sources The Data Warehouse Gambar 2.10 Arsitektur data warehouse 2.9 Perancangan Data Warehouse dengan Skema Bintang Skema bintang (Connolly, 2002, p1079) adalah struktur logikal yang memiliki tabel fakta yang mengandung data faktual pada pusatnya dan dikelilingi oleh tabel dimensi yang mengandung data referensi (yang dapat didenormalisasi). Skema bintang merupakan tabel fakta yang terdapat di tengah, yang terhubung pada serangkaian tabel dimensi. Skema bintang mengeksploitasi karakteristik dari data faktual seperti fakta yang dihasilkan oleh kejadian pada masa lampau, dan tak mungkin untuk berubah, tanpa mempedulikan bagaimana mereka dianalisis. 2.9.1 Keuntungan Menggunakan Skema Bintang Berikut ini adalah keuntungan menggunakan skema bintang dalam lingkungan data warehouse (Connolly, 2002, pp1081-1082): Efisiensi Konsistensi struktur database pokok memperbolehkan akses yang lebih efisien ke data oleh alat yang beragam termasuk report writers dan query tools. Kemampuan untuk menangani kebutuhan yang selalu berubah Skema bintang dapat mengadaptasi terhadap perubahan dalam kebutuhan pengguna, sebagaimana semua dimensi ekuivalen dalam hal penyediaan akses ke tabel fakta. Hal ini berarti rancangan dapat lebih baik mendukung ad hoc user queries. Pemrosesan query yang dapat diprediksi Aplikasi drill down data warehouse akan secara sederhana menambah atribut dimensi yang lebih banyak dari dalam skema bintang tunggal. Drill across application akan menghubungkan tabel fakta yang terpisah melalui dimensi yang terbagi. Walaupun keseluruhan rangkaian skema bintang dalam model dimensional perusahaan kompleks, pemrosesan query dapat diprediksi karena pada tingkat terendah, setiap tabel fakta harus di-query secara mandiri. Dapat mempersempit lingkup data untuk pemrosesan Decision Support Systems sehingga lebih sederhana dalam mengakses dan menganalisisnya. Menurut Poe (1996, p121) keuntungan menggunakan skema bintang adalah : Membentuk rancangan database yang menyediakan response time yang cepat. Menyederhanakan pemahaman dan navigasi dari metadata untuk pengembang dan pengguna. Memperluas pilihan dari alat untuk mengakses front-end data. 2.9.2 Perancangan Skema Bintang Skema bintang terdiri dari dua macam tabel antara lain : ¾ Tabel Fakta Berdasarkan Connolly dan Begg (2002, p1079), setiap model dimensional (Dimensional Model) disusun dalam satu tabel dengan campuran primary key dan dinamakan tabel fakta. Sebagaimana bagian besar data dalam data warehouse disajikan sebagai fakta, tabel fakta dapat berhubungan erat dengan tabel dimensi. Dengan demikian, sangat penting untuk memperlakukan tabel fakta sebagai data referensi read-only yang tidak akan berubah seiring waktu. Tabel fakta mengandung satu atau lebih ukuran yang dinyatakan dengan angka atau fakta yang terdapat pada setiap record. Fakta yang paling berguna dalam tabel fakta adalah numerik karena aplikasi data warehouse tidak mengakses record tunggal. Sebaliknya, data warehouse mengakses ratusan, ribuan, bahkan jutaan record pada satu waktu dan hal yang paling penting dilakukan pada record yang begitu banyak adalah mengagregasikan mereka. ¾ Tabel Dimensi Serangkaian tabel yang lebih kecil dinamakan tabel dimensi. Tabel dimensi umumnya terdiri dari deksripsi informasi tekstual. Atribut dimensi digunakan sebagai pembatas dalam queries data warehouse. 2.9.3 Skema Bintang Sederhana Menurut Poe (1996, p124) dalam skema bintang sederhana primary key dari tabel fakta disusun dari satu atau lebih foreign key. Foreign key adalah kolom dari suatu tabel yang nilainya merupakan primary key dari tabel lainnya. Gambar di bawah ini menggambarkan hubungan antara tabel fakta dan dimensi dalam skema bintang sederhana. Tabel Dim 1 Kunci 1 atribut atribut ……… atribut Tabel Fakta Tabel Dim 2 Kunci 2 atribut atribut ……… atribut Kunci 1 Kunci 2 Kunci 3 kolom data kolom data ……… kolom data Tabel Dim 3 Kunci 3 atribut atribut ……… atribut Gambar 2.11 Skema Bintang Sederhana 2.9.4 Skema Bintang dengan Banyak Tabel Fakta Konsep skema bintang dengan banyak tabel fakta sama dengan skema bintang sederhana. Perbedaannya adalah skema bintang dengan banyak tabel fakta memiliki lebih dari satu tabel fakta yang saling berhubungan dengan tabel dimensi yang sama. Berikut ini adalah gambar skema bintang dengan banyak tabel fakta : Tabel Dim 1 Tabel Fakta 1 Kunci 1 Tabel Dim 2 Kunci 1 atribut atribut ……… atribut Kunci 2 Kunci 2 atribut atribut ……… atribut Kunci 3 kolom data kolom data ……… kolom data Tabel Dim 3 Kunci 3 atribut atribut ……… atribut Tabel Fakta 2 Kunci 1 Kunci 2 Kunci 3 kolom data kolom data ……… kolom data Gambar 2.12 Skema Bintang dengan banyak Tabel Fakta 2.9.5 Skema Bintang Majemuk Menurut Poe (1996, pp129-130), primary key pada tabel fakta dalam skema bintang tunggal atau sederhana dibentuk dengan menggabungkan kolom foreign key. Dalam beberapa aplikasi, foreign key yang digabungkan kemungkinan tidak memiliki identifier yang unik untuk setiap barisnya pada tabel fakta. Aplikasi seperti ini membutuhkan skema bintang majemuk. Dalam skema bintang majemuk, tabel faktanya memiliki sekumpulan foreign key yang mengacu pada tabel dimensi dan primary key. Primary key ini terdiri dari satu atau lebih kolom yang menyediakan identifier yang unik untuk setiap barisnya. Dalam skema bintang majemuk, primary key dan foreign key tidaklah identik. Inilah yang membedakan skema bintang majemuk dengan skema bintang sederhana. Skema bintang majemuk dapat digambarkan seperti di bawah ini : Tabel Dim 1 Tabel Fakta Kunci 1 Fkey 1 atribut atribut ……… atribut Kunci 2 Fkey 2 Tabel Dim 3 atribut atribut ……… atribut Fkey 3 Kunci 3 Kunci 1 atribut atribut ……… atribut Tabel Dim 2 Kunci 2 kolom data kolom data ……… kolom data Gambar 2.13 Skema Bintang majemuk 2.9.6 Skema Snowflake Skema snowflake adalah variasi dari skema bintang yang tabel dimensinya tidak mengandung data denormalisasi. Skema snowflake mengijinkan dimensi memiliki dimensi. (Connolly, 2002, p1080) Skema snowflake merupakan perbaikan skema bintang yang beberapa hirarki dimensionalnya dinormalisasi menjadi serangkaian tabel dimensi yang lebih kecil. Berikut adalah gambar skema snowflake. Tabel Dim 1 Tabel Dim 2 Kunci 1 Atribut 4 Tabel atribut 5 Atribut 5 Atribut 5 Atribut 6 Tabel atribut 6 Tabel Fakta Kunci 1 Kunci 2 Kunci 2 Atribut 7 Kunci 3 Kunci 6 kolom data kolom data ……… kolom data Atribut 8 Atribut 6 Tabel Dim 6 Tabel Dim 4 Kunci 4 Atribut Tabel Dim 3 Kunci 3 Atribut 1 Kunci 6 Tabel atribut 8 Atribut 2 Atribut Atribut 8 Atribut 3 Tabel Dim 5 Kunci 4 Kunci 5 Kunci 5 Atribut Gambar 2.14 Skema Snowflake 2.9.7 Agregasi Agregasi (Mallach, 2000, pp514-515) adalah jenis yang penting dari summarization. Agregasi adalah serangkaian dari elemen bersamaan dengan beberapa dimensi dari database. Toko dapat diagregasi dalam tempat, hari dapat diagregasi dalam minggu, bulan diagregasi dalam tiga bulan, dan produk dapat diagregasi dalam kategori. Menurut Poe (1996, p136), agregasi adalah proses akumulasi data fakta sepanjang atribut yang sudah ditentukan sebelumnya. Dalam konteks perancangan database harus diputuskan mengenai penciptaan agregasi selama proses transformasi data dan pemuatan data yang telah dihitung ke dalam data warehouse. Faktor-faktor yang mendorong pembuatan agregasi : 2.9.8 - Meningkatkan kinerja query dari end-user. - Mengurangi jumlah total dari siklus CPU yang digunakan. Denormalisasi Menurut Wikipedia, denormalisasi adalah proses kebalikan dari normalisasi, yang digunakan untuk mengoptimalisasikan penampilan database dengan menambahkan data berulang. Terkadang relasi tabel yang sudah dinormalisasikan akan memperlambat proses query database. Dan salah satu solusinya adalah denormalisasi. (http://en.wikipedia.org/wiki/Denormalization.) Berdasarkan pendapat Connolly dan Begg (2002, p1080), denormalisasi adalah tepat pada saat terdapat sejumlah entiti yang terhubung dengan tabel dimensi yang sering kali diakses dan menghindari penggabungan yang berlebih dengan tabel tambahan yang sering diakses. Denormalisasi tidak tepat pada saat data tambahan tidak sering diakses, hal ini disebabkan kelebihan dari pengamatan tabel dimensi yang diperluas tidak seimbang dalam tampilan query. 2.10 SWOT Menurut Strickland dan Thompson (2001, pp117-127), analisis SWOT adalah proses untuk menentukan kekuatan dan kelemahan perusahaan, kesempatan eksternal serta ancaman. Analisis SWOT juga menyediakan suatu gambaran apakah posisi bisnis perusahaan dalam keadaan baik atau tidak. Analisis SWOT didasari oleh prinsip dasar bahwa usaha dalam membuat strategi harus bertujuan menghasilkan kesesuaian antara kemampuan sumber perusahaan dan situasi eksternalnya. Strength adalah sesuatu yang dijalani perusahaan dengan baik atau karakteristik yang menyediakan daya saing yang tinggi. Weakness adalah sesuatu yang kurang dari perusahaan atau kondisi yang menempatkan kerugiannya. Opportunity adalah faktor penting untuk menentukan strategi perusahaan. Manajer tidak dapat secara benar menyesuaikan strategi terhadap situasi perusahaan tanpa melakukan identifikasi terhadap setiap kesempatan perusahaan dan menilai pertumbuhan serta keuntungan potensial. Threats adalah faktor tertentu dalam lingkungan eksternal perusahaan yang mengancam keuntungan dan daya kompetitif. 2.11 Critical Success Factor Menurut McLeod dan Schell (2001, p109), Critical Success Factor adalah salah satu aktivitas dari perusahaan yang memiliki pengaruh kuat terhadap kemampuan perusahaan dalam menemukan objektif atau tujuannya. Critical Success Factor menurut Laudon (2003, p384) adalah sejumlah kecil tujuan operasional yang dapat diidentifikasikan dan dibentuk oleh industri, perusahaan, manajer, dan lingkungan yang lebih tersebar dan dipercaya untuk memastikan kesuksesan perusahaan. 2.12 Perdagangan Berjangka Berikut ini dijelaskan beberapa hal yang berhubungan dengan perdagangan berjangka : 2.12.1 Definisi Perdagangan Berjangka Perdagangan berjangka (futures trading) adalah segala sesuatu yang berkaitan dengan jual beli komoditi dengan penyerahan kemudian berdasarkan kontrak berjangka. Perdagangan berjangka merupakan salah satu bentuk perdagangan derivatif. Derivatif adalah kontrak finansial antara dua atau lebih pihak yang nilainya di masa datang ditentukan dari nilai komoditi atau asetnya. Perdagangan berjangka berlangsung hanya di pasar-pasar yang terorganisasi atau dikenal sebagai Bursa Berjangka. Bursa Berjangka memperdagangkan kontrak berjangka untuk berbagai komoditi (pertanian, perkebunan, pertambangan, atau produk-produk finansial seperti mata uang), bahkan indeks seperti indeks saham. Tempat tertentu yang memperdagangkan kontrak berjangka disebut pasar berjangka. Dengan demikian, di Bursa terdapat banyak pasar berjangka sesuai dengan banyaknya komoditi yang diperdagangkan. Sebagai pasar yang terorganisasi, transaksi di Bursa hanya dilakukan anggota Bursa yang terdiri dari pialang berjangka dan pedagang berjangka. Para pengguna Bursa yang bukan anggota Bursa tetapi ingin memanfaatkan Bursa untuk tujuan lindung nilai (hedging) atau investasi (spekulasi) harus menyalurkan keinginannya tersebut melalui anggota Bursa yang berstatus pialang berjangka. Meskipun penyerahan komoditi secara fisik dapat terjadi sebagai wujud pemenuhan kontrak yang jatuh tempo, sebagian besar kontrak berjangka diakhiri dengan cara offset sebelum kontrak jatuh waktu. Offset adalah melakukan transaksi (beli / jual) kontrak berjangka yang sama dalam jumlah dan bulan penyerahan yang sama pula tetapi berlawanan dengan posisi terbuka kontrak berjangka yang dimiliki sebelumnya (kontrak jual atau kontrak beli). 2.12.2 Fungsi dan Manfaat Ekonomi Perdagangan Berjangka Ada dua fungsi utama perdagangan berjangka, yaitu sebagai sarana pengelolaan resiko (risk management) melalui kegiatan lindung nilai dan sebagai sarana pembentukan harga. ¾ Lindung nilai (hedging) Lindung nilai adalah suatu mekanisme proteksi terhadap resiko harga. Dapat dikatakan bahwa aktivitas lindung nilai merupakan alat manajemen resiko. Di dalam praktek lindung nilai itu terkandung substitusi sementara transaksi tunai (cash transactions) dengan transaksi pasar di masa yang akan datang. Mekanisme lindung nilai terdiri dari transaksi yang berlawanan antara posisi di pasar fisik dan posisi di pasar berjangka untuk melindungi pihak yang melakukan lindung nilai dari pengaruh pergerakan harga fisik yang tidak sesuai dengan perkiraan atau perhitungan sebelumnya. Jenis lindung nilai ada dua yaitu lindung nilai jual (selling hedge) dan lindung nilai beli (buying hedge). Lindung nilai jual adalah mengambil posisi jual di pasar berjangka dengan tujuan untuk melindungi diri dari kemungkinan penurunan harga komoditi yang akan dihasilkan atau dimilikinya, contohnya hasil panen. Lindung nilai beli adalah mengambil posisi beli di pasar berjangka untuk melindungi naiknya harga komoditi yang dibeli di pasar fisik. Gambaran lindung nilai jual oleh produsen dengan kemungkinan harga turun setelah melakukan selling hedging : Tabel 2.2 Contoh selling hedging Pasar Fisik Pasar Berjangka 10 Maret 2002 10 Maret 2002 Memiliki 24 ton biji cokelat Menjual 24 ton kontrak biji Dengan harga obyektif cokelat Rp 2.000,-/kg September untuk penyerahan Pada harga Rp 2.020,-/kg 2 September 2002 2 September 2002 Menjual 24 ton biji cokelat Membeli 24 ton kontrak biji Pada harga Rp 1.920,-/kg cokelat untuk penyerahan Sepetember Pada harga Rp 1.940,-/kg Rugi : Rp 80,-/kg Untung : Rp 80,-/kg Total untung / rugi = 0 Gambaran lindung nilai beli oleh konsumen dengan kemungkinan harga naik setelah melakukan buying hedging : Tabel 2.3 Contoh buying hedging Pasar Fisik Pasar Berjangka 11 Maret 2002 11 Maret 2002 Menjual 125 ton biji cokelat Membeli 125 ton kontrak biji Pada harga Rp 1.980,-/kg cokelat untuk penyerahan Juli (untuk penyerahan 4 bulan 2002 mendatang) Pada harga Rp 2.000,-/kg 5 Juli 2002 5 Juli 2002 Membeli 125 ton biji cokelat Menjual 125 ton kontrak biji Pada harga Rp 1.990,-/kg cokelat untuk penyerahan Juli 2002 Pada harga Rp 2.010.,-/kg Rugi : Rp 10,-/kg Untung : Rp 10,-/kg Total untung / rugi = 0 ¾ Sarana pembentukan harga (price discovery) Pada dasarnya, perdagangan berjangka merupakan salah satu alternatif penemuan atau pembentukan harga. Adapun istilah penemuan atau pembentukan harga dipakai untuk menjelaskan proses ketika pembeli dan penjual sepakat pada harga tertentu dan syarat jual-beli (terms of trade) yang tertentu pula. Selain dari dua fungsi di atas, perdagangan berjangka dapat dimanfaatkan juga sebagai alternatif investasi, Kelompok yang memanfaatkan Bursa untuk tujuan investasi adalah kelompok yang dikenal sebagai investor atau spekulator. Mereka memanfaatkan adanya perubahan harga untuk mencari keuntungan, yaitu membeli kontrak berjangka pada saat harga rendah dan menjualnya kembali pada saat harga tinggi karena yakin bahwa harganya akan turun. Pada saat itu, ia akan membeli kembali kontraknya. Di samping memiliki fungsi seperti yang disebutkan sebelumnya, perdagangan berjangka memberi beberapa manfaat ekonomi lain bagi pelaku usaha, petani, masyarakat luas, bahkan negara. Beberapa di antaranya adalah : ¾ Penyediaan lapangan pekerjaan baru Kehadiran perdagangan berjangka menyediakan lapangan pekerjaan baru bagi masyarakat secara luas, terutama masyarakat yang tertarik untuk berkiprah di dalamnya. ¾ Peningkatan penerimaan devisa Dengan memiliki Bursa Berjangka sendiri di dalam negeri, diharapkan banyak investor luar negeri yang tertarik berinvestasi di Indonesia. Jika hal itu terjadi, secara otomatis penerimaan devisa negara akan meningkat. ¾ Kepastian usaha Perdagangan berjangka memungkinkan para processor (pengolah) hasil pertanian menentukan batas keuntungan mereka, meningkatkan daya saing, dan mengurangi premi resiko. 2.12.3 Institusi dalam Perdagangan Berjangka Struktur industri perdagangan berjangka pada dasarnya terdiri dari empat unsur atau lembaga, yaitu : a. Unsur pengawas, yaitu Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi; b. Unsur penyelenggara, yaitu Bursa Berjangka dan Lembaga Kliring Berjangka; c. Unsur pelaku dan penunjang. Unsur pelaku adalah pialang berjangka, sedangkan unsur penunjang adalah penasehat berjangka dan pengelola sentra dana berjangka serta perbankan dan tenaga ahli di bidang akuntansi, hukum, pergudangan, lembaga penguji mutu; d. Unsur pengguna, yaitu dunia usaha dan masyarakat umum yang terbagi dalam dua kelompok (kelompok hedger dan kelompok investor atau speculator). Kelompok hedger adalah pihak yang memanfaatkan Bursa Berjangka untuk melakukan pengelolaan resiko akibat gejolak harga dari komoditi yang ditanganinya (hedging atau lindung nilai). Adapun kelompok investor atau speculator adalah pihak yang memanfaatkan pergerakan harga komoditi yang terjadi di Bursa untuk mencari keuntungan. 2.12.4 Definisi Bursa Berjangka Bursa Berjangka, selanjutnya disebut Bursa, adalah suatu organisasi berdasarkan keanggotaan dan berfungsi menyediakan fasilitas bagi terselenggara serta terawasinya kegiatan transaksi kontrak berjangka agar sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Sebagai self-regulatory organization (SRO), Bursa memiliki wewenang untuk membuat peraturan sendiri berupa peraturan dan tata tertib yang harus dipatuhi setiap anggota dan pihak-pihak lain yang terlibat dalam transaksi. Penegakan peraturan itu sangat penting dalam rangka mewujudkan kepercayaan nasabah terhadap pasar. Syarat Bursa adalah harus berbentuk badan hukum perseroan terbatas (PT), minimal terdiri dari sebelas badan usaha yang tidak berafiliasi satu dengan yang lainnya. PT. Bursa Berjangka itu berbeda dengan PT pada umumnya karena membawa misi khusus, yaitu mengelola pasar berjangka yang mengutamakan pelayanan terbaik dan memberikan kemudahan bagi anggotanya dalam melakukan setiap transaksi. 2.12.5 Definisi Kontrak Berjangka Berbeda dengan pengertian kontrak dalam perdagangan biasa, kontrak berjangka adalah kontrak yang standar (standardized contract) dengan jumlah, mutu, jenis, tempat, dan waktu penyerahan yang telah ditetapkan terlebih dahulu. Istilah kontrak-nya sendiri sama dengan istilah kontrak dalam perdagangan biasa yang berarti perjanjian mengikat secara hukum di antara dua pihak untuk membeli atau menjual aset tertentu, termasuk komoditi. Oleh karena bentuknya yang standar itu, hanya harganya yang dinegosiasikan di Bursa Berjangka. 2.12.6 Spesifikasi Dasar Kontrak Berjangka Pada intinya, kontrak berjangka yang ditetapkan Bursa mempunyai spesifikasi dasar yang sama bagi setiap komoditi atau instrumen keuangan yang diperdagangkan di pasar berjangka. Instrumen itu adalah persyaratan yang berhubungan dengan harga (seperti jumlah, mutu, waktu, dan tempat penyerahan). a. Besaran Lot (Contract Unit) Setiap kontrak berjangka mempunyai standar unit perdagangan yang ditetapkan Bursa. Umumnya, setiap Bursa menetapkan unit kontrak atau besaran lot berdasarkan pada kebiasaan dan praktik perdagangan fisik komoditi yang bersangkutan. Misalnya unit kontrak emas adalah 1 kg (1000 gram)/lot. b. Mutu (Quality) Mutu komoditi yang dapat diserahkan dalam kontrak berjangka yang ditetapkan Bursa umumnya berdasarkan standar (spefikasi teknis) mutu yang diakui dan dikenal secara internasional. Misalnya mutu emas adalah 99,99%. Ketentuannya jika mutu yang diserahkan pedagang adalah 99,99% atau kurang maka ia wajib membayar premium atau potongan sesuai ketentuan. c. Waktu dan Tempat Penyerahan (Time and Place of Delivery) Semua bulan dan tempat penyerahan untuk setiap komoditi dalam kontrak berjangka ditetapkan Bursa berdasarkan karakteristik komoditi yang bersangkutan. Dasar pertimbangan dalam penentuan bulan penyerahan kontrak untuk komoditi agro (pertanian) adalah keadaan iklim yang berkaitan dengan masa tanam, panen, dan pemasaran sepanjang tahun, serta konsentrasi volum perdagangan dan masa perdagangan yang lamban. Adapun penetapan lokasi penyerahan umumnya berdasarkan tempat yang memiliki sarana dan fasilitas yang dilengkapi alat transportasi, gudang, dan pelabuhan, serta merupakan pusat produksi atau pemasaran dalam perdagangan fisik komoditi yang bersangkutan. 2.12.7 Jenis Kontrak yang diperdagangkan Kontrak berjangka yang saat ini diperdagangkan di Bursa Berjangka Jakarta selaku penyelenggara perdagangan berjangka yang telah memperoleh ijin usaha dari BAPPEBTI adalah kontrak berjangka produk hasil pertanian (olein, CPO, dan kopi robusta), produk pertambangan (emas), dan produk finansial (mata uang, indeks gabungan saham yang diperdagangkan di Bursa Berjangka luar negeri). 2.12.8 Penyelesaian Transaksi dalam Kontrak Berjangka Secara garis besar, ada tiga macam penyelesaian transaksi dalam kontrak berjangka : a. Penyelesaian transaksi secara likuidasi (off-setting) Penyelesaian transaksi kontrak berjangka sebelum kontrak yang bersangkutan jatuh tempo, dapat dilakukan dengan cara liquidation by off-set. Suatu kontrak berjangka beli dapat dilikuidasi setiap saat atau diselesaikan dengan melakukan transaksi jual untuk kontrak berjangka komoditi yang bulan penyerahan dan jumlah lotnya sama dengan kontrak beli sebelumnya, demikian pula sebaliknya. b. Penyelesaian transaksi dengan penyerahan fisik (physical delivery settlement) Kontrak berjangka yang masih terbuka pada hari perdagangan terakhir bulan berjalan (jatuh tempo) harus diselesaikan dengan cara penyerahan komoditi atau produk secara fisik. Pelaksanaan penyerahan dan pembayaran antara penjual dan pembeli dilakukan anggota kliring yang bersangkutan melalui lembaga kliring berdasarkan prosedur yang telah ditentukan. c. Penyelesaian transaksi secara tunai (cash settlement) Untuk kontrak-kontrak tertentu yang tidak mungkin diselesaikan secara fisik, penyerahan dapat dilakukan secara tunai sesuai peraturan dan tata tertib yang berlaku. 2.12.9 Definisi Posisi Beli dan Posisi Jual Posisi beli adalah posisi membeli kontrak berjangka yang jika posisi itu tidak dilikuidasi sebelum kontrak jatuh tempo, pemegangnya harus menerima penyerahan sejumlah komoditi yang menjadi subjek kontrak berjangka secara fisik sesuai ketentuan kontrak dan sebaliknya untuk posisi jual. 2.12.10Definisi Open Position Open position atau posisi terbuka kontrak berjangka adalah posisi beli atau posisi jual kontrak berjangka yang belum dilikuidasi sebelum kontrak jatuh tempo. Open position disebut juga open interest. Berikut ini adalah gambaran dari open interest atau open position : Tabel 2.4 Open interest (i) Posisi Beli A C E D Jumlah 5 4 5 3 Posisi Jual B D A C Total : Volume 5 4 5 + 14 3 + 17 Open Interest 5 4 + 9 3 6 - Jadi dari tabel 2.4 dapat diperlihatkan dengan lebih jelas setiap nasabah yang melakukan transaksi dengan tabel seperti di bawah ini : Tabel 2.5 Open interest (ii) Nasabah A B C D E Total Absolutnya Volume 5 <5> 4 <4> 0 18 <5> <3> 3 5 0 16 Open Interest <5> 1 <1> 5 0 12/2 = 6 2.12.11Mekanisme Transaksi Berikut ini adalah mekanisme transaksi dalam Bursa Berjangka : 1. Nasabah membuka rekening di kantor Pialang. 2. Dalam membuka rekening di kantor Pialang : - Wakil Pialang menyerahkan aplikasi yang telah diisi ke Desk Manager (DM) beserta komentar mengenai kelayakan untuk trading. - Desk Manager memeriksa informasi sehubungan dengan objektifitas dari investasi di futures tersebut. - Desk manager menulis rekomendasi pendukung dan menyerahkan berikut aplikasinya ke Compliance Office (CO). - Compliance Office mengulas kembali dan mengkonsultasikan dengan Executive Director untuk persetujuan. 3. Jika disetujui, nasabah : - Menandatangani (a) Customer Agreement, (b) Risk Disclosure Statement dan (c) Statement on the Rules and Regulation di depan Desk Manager dan Compliance Office. - Menyetor margin di bank settlement pada rekening yang terpisah (segregated account) di bank settlement (dalam hal ini Bank Niaga). 4. Nasabah diperbolehkan memesan kepada Pialang. 5. Pialang yang dihubungi nasabah, melakukan : - Wakil pialang (dealer) menerima pesanan (order) dari nasabah. - Membaca ulang pesanan didengar nasabah. - Pesanan ditulis di kartu amanat dan di time stamp. - Wakil pialang menghubungi Screen Trader (ST) di floor. - Pesanan ditulis di kartu amanat dan di time stamp. 6. Oleh pialang, pesanan diteruskan ke pelaksana transaksi di lantai Bursa. 7. Pelaksana transaksi di lantai Bursa, melakukan : - Masukkan pesanan. - Menghubungi Wakil Pialang menginformasikan filled order . 8. Pesanan yang diinput oleh pelaksana transaksi di lantai Bursa, oleh JaFeTS (sistem komputerisasi Bursa Berjangka Jakarta) dilakukan : - Penyepadanan (matching) dengan dua tahap yaitu ducth auction (15 menit pertama) dan continuous auction (setelah 15 menit pertama). - Didaftarkan di Lembaga Kliring untuk dijamin transaksinya. 9. Di kantor pialang berjangka, dilakukan : - Menerima konfirmasi filled pesanan (jika terjadi transaksi) dan di time stamp. - Menghubungi nasabah dan menginformasikan pesanan yang berhasil diperdagangkan. - Melaporkan transaksi dan keuangan kepada nasabah. 10. Di Kliring Berjangka Indonesia, dilakukan : - Menjamin transaksi yang terjadi. - Menyelesaikan keuangan di bank settlement. - Membuat laporan keuangan. - Mengirim laporan keuangan kepada pialang berjangka.
