Perancangan Data Warehouse Pada Perpustakaan Bina Sarana Informatika Part I

Dibawah ini adalah link dari jurnal "Perancangan Data Warehouse Pada Perpustakaan Bina Sarana Informatika"

Klik Disini 

Analisis Kebutuhan Yang Diperlukan Untuk Membangun Data warehouse adalah sebagai berikut :

1.      Menganalisa Kebutuhan

-  Mendefinisikan Kebutuhan Fungsional 
Mendefinisikan kebutuhan fungsional ini digunakan untuk membicarakan mengenai fitur dan fungsi dari data warehouse. Dan ini yang kebutuhan fungsional pada perpustakaan Bina Sarana Informatika

• Data warehouse harus mampu melakukan analisa terhadap data buku 
• Data warehouse harus mampu melakukan analisa terhadap data anggota 
• Data warehouse harus mampu melakukan analisa terhadap data pengembalian buku 

-  Studi Kelayakan  

Studi kelayakan digunakan untuk memeriksa sumber data, dan untuk memahami data dengan membuat data resiko utama dan mengverifikasi kepada pengguna 

 

-  Mendefinisikan Kebutuhan Non-Fungsional 
Mendefinisikan kebutuhan non-fungsional digunakan untuk memberikan batasan kepada kebutuhan fungsionalnya yang tidak secara langsung terkait pada fitur-fitur tertentu. Ini adalah kebutuhan non-fungsional pada perpustakaan Bina Sarana Informatika

• Seluruh pengguna data warehouse harus dapat melakukan pengaksesan data warehouse tanpa harus melakukan log in berulang kali, pengguna hanya harus melakukan sekali log in untuk windows pada PC/Laptop 
• Data warehouse harus tidak bisa diakses diluar jaringan perusahaan dan aplikasi data warehouse yang berbasis web ini dapat diakses dari mana saja di dalam jaringan perusahaan 
• Spesifikasi minimum untuk computer yang digunakan untuk melihat OLAP adalah windows XP service pack 2 dengan processor Intel Dual Core dengan memori RAM 1 GB dan resolusi SVGA 
• Jika proses ETL terjadi kegagalan dikarenakan mati listrik dipusat data, data yang ada didalam data warehouse tidak boleh ada yang rusak dan dapat dipulihkan, selain itu tidak boleh ada kehilangan data 

Menganalisa Sistem 
Aplikasi yang dibuat untuk menunjang kegiatan operasional perpustakaan merupakan aplikasi berbasis Desktop dengan menggunakan bahasa pemograman Microsoft Visual Basic 6.0 dengan system operasi Windows dan menggunakan database MySQL. Aplikasi ini digunakan untuk staff perpustakaan, dosen dan mahasiswa dengan hak akses yang berbeda beda

  
Perancangan Arsitektur
-  Arsitektur Logik Data Warehouse

Sumber data yang digunakan adalah database perpustakaan yang merupakan database yang berisi semua data perpustakaan yang diambil dari cabang perpustakaan. Dari sumber data tersebut secara berkala dilakukan pemilihan data yang akan dimuat dalam database terpisah agar database operasional tidak terganggu oleh kinerja system itu sendiri 
-  Arsitektur Fisik Data Warehouse
Untuk rancangan arsitektur fisik data warehouse pengguna mengakses data warehouse melalui aplikasi yang dihubungkan dengan server. Pengguna tidak dihubungkan langsung dengan database operasional dikarenakan agar kegiatan operasional tidak terganggu oleh program aplikasi data warehouse itu sendiri. Database dan data warehouse perpustakaan berada pada 1 mesin yang sama sehingga proses ektraksi, transformasi dan pemuatan dilakukan di mesin data warehouse dan tidak menggangu kerja mesin operasional 

Perancangan Model Data Dimensional 
Model data dimensional untuk system informasi perpustakaan dirancang berbentuk schema bintang yang terdiri dari table fakta dan table dimensi 
-  Table Fakta Buku
Table ini berisi semua data dan informasi mengenai buku yang terdapat di perpustakaan. Table ini digunakan untuk menganalisa buku apa saja yang tersedia di perpustakaan, penerbit buku dan kategori buku yang ada di perpustakaan 
-  Table Dimensi Cabang
Table ini adalah hasil dari transformasi dari table factbuku dan factmahasiswa. 

Pengoperasian Data Warehouse 
Didalam proses pengoperasian data warehouse sendiri terdapat proses penting didalamnya yaitu ETL (Extraction, Transformation, Loading). Proses ini dilakukan setelah proses pemuatan data sumber dari database perpustakaan.
-  Proses Mempopulasikan Table Fakta Buku 
-  Proses Mempopulasikan Table Dimensi Cabang 

Penyampaian Informasi 
Dalam perancangan tahap ini platform database yang digunakan adalah MySQL
-  Laporan Jumlah Anggota Per Jurusan
-  Laporan Jumlah Buku Per Kategori 

Spesifikasi Perangkat Lunak 
Untuk dapat berjalannya data warehouse dengan baik dan benar dibutuhkan beberapa perangkat keras maupun perangkat lunak agar dapat berjalan optimal. Beberapa perangkat antara lain sebagai berikut ini : 

-  Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) 
Processor : Intel Core2 Duo 2.26 GHz atau lebih tinggi
Memory : 1 GB RAM atau lebih
Hard Disk : 80 GB atau lebih

Display : VGA 800x600 atau lebih 
-  Spesifikasi Perangkat Lunak (Software)
DBMS : MySQL version 5
OLAP Tool : Pentaho Kettle Data Integration
Multi Dimensional : Schema Workbench 3.0.4
Report Tool : Mondrian 6
Web Browser : Google Chrome atau Mozilla FireFox

Continue Reading...

Data Warehouse Part 2

Data Warehouse VS Data Mart

Data Warehouse adalah beberapa data yang menyimpan data sekarang dan data masa lampau dari berbagai sumber di suatu perusahaan yang bisa dijadikan sebagai pendukung pengambilan keputusan tetapi bukan untuk melakukan proses transaksional. Sedangkan untuk Data Mart sendiri adalah bagian dari datawarehouse yang tidak bisa dipisahkan yang mengandung sedikit informasi dibandingkan datawarehouse dan di data mart sendiri menangani sebuah proses bisnis seperti penjualan.
Tujuan dari datawarehouse sendiri adalah untuk meningkatkan kualitas informasi bisnis dan membuat informasi agar dapat diterima dengan mudah oleh para penggunanya.

4 Karakteristik Data Warehouse adalah sebagai berikut : 
1. Subject Oriented
Datawarehouse yang dikumpulkan dan dipilah berdasarkan subject nya. seperti : Penjualan, Produk, dan Pelanggan.
2. Integrated
Datawarehouse yang dikonstruksikan dengan cara diintegrasikan ke sejumlah sumber data yg berbeda
3. Time Variant
Datawarehouse yang menghasilkan informasi-informasi berdasarkan historical nya (waktu).
4. Non-Volatile
Datawarehouse yang sekali nya data direkam, tidak akan bisa diupdate kembali suatu hari, maka dari itu datawarehouse ini membutuhkan 2 operasi pengaksesan data yaitu : Initial loading of data dan Akses data.

Contoh Software Data Mart :
- SmartMart (IBM)
- Visual Warehouse (IBM)
- PowerMart (Informatica)

Komponen Metadata

Metadata didalam datawarehouse bisa dikatakan kamus data/katalog data di dalam DBMS(Database Management System). Metadata berisi tentang informasi tentang logical struktur data, informasi file dan alamatnya, informasi index, dll.

Tipe-Tipe Metadata antara lain :
1. Operasi Metadata
Terdiri dari semua informasi tentang sumber data.
2. Extraksi Dan Informasi Metadata
Terdiri dari data extraksi yang berasal dari sistem sumber, yaitu :

• Extraction Frequencies
• Extraction Method
• Business Rules untuk data extraction 

3. End-User Data
 Adalah peta navigasi untu datawarehouse

Untuk fungsi dari metadata sendiri yaitu :

1. Menggabungkan semua bagian yang ada pada datawarehouse untuk digabungkan menjadi satu.
2. Menyediakan informasi tentang isi dan struktur pada pengembang
3. Membuka jalan bagi end-user dan membuat isi yang dapat dikenal oleh mereka.

Referensi :
- Slide Dosen Data Warehouse 

Continue Reading...

Tersadar

Detik demi detik telah berlalu
Menit demi menit telah menghilang
Tak tahu sudah berapa lama aku memendam rindu ini
Aku tersadar bahwa tiada semenitpun kulewatkan tanpa memikirkanmu
Kadang aku berpikir apakah aku sanggup menyimpan rindu ini dalam waktu yang lama ?
Tapi aku tersadar bahwa sudah cukup lama bertahan pada rindu ini

Kau tahu ? Tentu tidak..
Kaupun tak tahu bagaimana sulitnya memendam rindu ini sendiri
Menunggumu untuk berpaling dan melempar senyum padaku

Kasih..
Tak bisakah kau mengerti dan pahami
Bahwa ada seorang gadis yang sedang menunggu dan menatapmu dari kejauhan
Menunggumu datang dan memeluknya

Kasih..
Tak bisakah kau membalas sedikit rasa rindu itu
Rasa rindu yang sudah membunuh secara perlahan
Rasa rindu yang ingin memelukmu selamanya
Rasa rindu yang ingin menyandarkan kepala dipundakmu
Rasa rindu yang menginginkan perhatian kecilmu

Kasih..
Ku tahu kau tak akan pernah mengerti akan rasa rindu ini
Tapi satu yang harus kau tahu bahwa..
Sebuah ketulusan hati dan perasaan hanya untukmu

Continue Reading...

Semusim

Semuanya tlah terjadi
Cintaku telah pergi
Dan kini ku sendiri
Tanpa dirimu lagi
Tak mudah menepis cerita indah..

Semusim tlah kulalui
Tlah kulewati tanpa dirimu
Tetapi bayang wajahmu
Masih tersimpan dihati..

Tak pernah kubayangkan
Kau putuskan cintaku
Ku coba tuk lupakan
Semua tentang dirimu
Tak mudah bagiku melupakanmu

Semusim tlah kulalui
Tlah kulewati tanpa dirimu
Tetapi bayang wajahmu
Masih tersimpan dihati..

Continue Reading...

Data Warehouse Part 1

Data Warehouse adalah sekumpulan data-data yang dapat dibuat untuk membuat keputusan dimasa mendatang. Data-data tersebut juga terdiri dari data masa lampau hingga masa kini.(http://kresnapw.wordpress.com/2013/10/02/data-mining-dan-data-warehouse/).

Mengapa kita membutuhkan adanya Data Warehouse ?

1. Karena kita mempunyai banyak data
2. Karena kita mempunyai sedikit informasi
3. Karena kita kurang pengetahuan
4. Karena seorang atasan di perusahaan memerlukan informasi/data yg konsisten untuk memutukan suatu keputusan yang strategis untuk bisnis di masa mendatang

Contoh-contoh area yang strategis untuk implementasi/penggunaan data warehouse antara lain :

• Retailer
• Pabrik
• Keuangan
• Perusahaan Penerbangan
• Peralatan
• Pemerintah

Manfaat dari Data Warehouse adalah sebagai berikut :

1. Dapat mengakses data dalam skala besar
2. Mempunyai data yang konsisten
3. Dapat meminimalkan biaya administrasi
4. Dapat meningkatkan kinerja pegawai perusahaan sehingga pekerjaan lebih efektif
5. Dapat melakukan analisis secara tepat dan cepat

Perbedaan OLTP dan OLAP

OLTP adalah sebuah sistem yang digunakan untuk proses transaksi melalui komputer yang terhubung oleh jaringan komputer

Sedangkan OLAP adalah sebuah Business Intelligency yang digunakan untuk membuat suatu analisis bisnis, seperti : penjualan, marketing, keuangan, dan lain-lain.(http://adiwira058.wordpress.com/2008/12/09/perbedaan-oltp-dengan-olap/)

Referensi :

- Slide Dosen Data Warehouse

- http://kresnapw.wordpress.com/2013/10/02/data-mining-dan-data-warehouse/
- http://adiwira058.wordpress.com/2008/12/09/perbedaan-oltp-dengan-olap/

Continue Reading...