8 

BAB 2

LANDASAN TEORI

 

2.1 Pendekatan Basisdata

2.1.1 Pengertian Database

Menurut Connolly dan Begg (2005, p15) database adalah sebuah

kumpulan bersama dari data yang terkait secara logis, dan deskripsi dari

data, yang dibuat untuk memenuhi kebutuhan informasi sebuah organisasi.

Pengertian lain dari database adalah kumpulan data yang saling terkait yang

disimpan (biasanya dengan redudansi yang terbatas dan terkontrol) sesuai

dengan sebuah skema. Sebuah database dapat melayani satu atau beberapa

aplikasi (Inmon, 2005, 493).

Jadi database adalah kumpulan data-data yang secara logis saling

berhubungan dan terintegrasi dimana dapat digunakan sebagai sumber

kebutuhan informasi sebuah organisasi.

2.1.2 Pengertian OLTP (On-Line Transaction Processing)

Menurut Connolly dan Begg (2005, p1149), OLTP adalah sistem yang

telah dirancang untuk mengatasi jumlah hasil transaksi yang tinggi, dengan

transaksi yang biasanya membuat perubahan kecil bagi data operasional

organisasi, yaitu data yang memerlukan penanganan operasi secara harian.

9  

2.1.3 Pengertian Data Warehouse

Menurut Inmon (2005, p389), data warehouse adalah sekumpulan data

yang bersifat subject-oriented, integrated, time-variant dan non-volatile

untuk mendukung proses pengambilan keputusan.

Menurut Turban (2003, p418), data warehouse adalah tempat

penyimpanan data historis yang berorientasi subjek, yang diatur agar dapat

diakses dan diterima untuk aktivitas proses analisis.

Jadi, data warehouse adalah penyimpanan data historis yang

berorientasi subjek untuk mendukung proses pengambilan keputusan.

2.1.4 Data mart

Menurut Inmon (2005, p389), data mart adalah sebuah struktur data

yang terbagi-bagi, yang diperoleh dari data warehouse dimana data tersebut

telah didenormalisasi berdasarkan kebutuhan manajemen.

Menurut Connolly dan Begg (2005, p1171), data mart adalah bagian

dari data warehouse yang mendukung kebutuhan informasi dari departemen

tertentu atau fungsi bisnis dalam perusahaan.

Jadi, data mart adalah bagian dari data warehouse yang dirancang untuk

mendukung kebutuhan informasi manajemen dari unit departemen tertentu

dalam suatu perusahaan.

10  

2.1.5 Perbandingan OLTP dan Data warehouse

Menurut Connolly dan Begg (2005, 1153) perbandingan antara OLTP

dan data warehouse adalah sebagai berikut:

Tabel 2.1 Perbedaan OLTP dan Data Warehouse

OLTP Data warehouse Menyimpan data sekarang Menyimpan data historis Menyimpan data yang detail Menyimpan data yang detail, light,

dan ringkas Data bersifat dinamis Data bersifat statis Proses berulang-ulang Proses ad hoc, tak terstruktur, dan

heuristic Hasil transaksi yang tinggi Hasil transaksi medium atau bahkan

rendah Pola penggunaan dapat diprediksi Pola penggunaan tidak dapat

diprediksi Berbasis transaksi Berbasis analisis Berorientasi aplikasi Berorientasi subjek Mendukung keputusan sehari-hari Mendukung strategi pengambilan

keputusan Menyediakan pengguna operasional dalam jumlah yang besar

Menyediakan pengguna manajerial dalam jumlah yang cenderung sedikit

2.1.6 Karakteristik Data Warehouse

Menurut Inmon (2005, p30) karakteristik data warehouse adalah

subject-oriented, integrated, time variant, dan nonvolatile.

2.1.6.1 Subject-Oriented

Data warehouse berorientasi subjek artinya data

warehouse dirancang untuk menganalisa data berdasarkan subjek-

subjek tertentu dalam organisasi, bukan pada proses atau fungsi

aplikasi tertentu.

11  

Data warehouse diorganisasikan disekitar subjek-subjek

utama dari perusahaan (customers, products dan sales) dan tidak

diorganisasikan pada area-area aplikasi utama (customer

invoicing, stock control dan product sales). Hal ini dikarenakan

kebutuhan dari data warehouse untuk menyimpan data-data yang

bersifat sebagai penunjang suatu keputusan, daripada aplikasi

yang berorientasi terhadap data. Jadi dengan kata lain, data yang

disimpan adalah berorientasi kepada subjek bukan terhadap

proses.

Gambar 2.1 Data warehouse subject-oriented

12  

2.1.6.2 Integrated

Data warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal

dari sumber-sumber yang terpisah ke dalam suatu format yang

konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Dengan

demikian data tidak bisa dipecah-pecah karena data yang ada

merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep

data warehouse itu sendiri. Syarat integrasi sumber data dapat

dipenuhi dengan berbagai cara seperti konsisten dalam penamaan

variabel, konsisten dalam ukuran variabel, konsisten dalam

struktur pengkodean dan konsisten dalam atribut fisik dari data.

Gambar 2.2 Pokok persoalan dari integrasi

13  

2.1.6.3 Time-Variant

Model analisis yang diterapkan pada sebuah data

warehouse berfokus pada perubahan data faktual berdasarkan

waktu. Dalam hal ini data warehouse harus mampu menyimpan

data untuk suatu objek tertentu dalam kurun waktu yang berbeda-

beda. Waktu merupakan bagian data yang sangat penting dalam

data warehouse.

Gambar 2.3 Pokok persoalan dari time variant

2.1.6.4 Nonvolatile

Karakteristik yang keempat dari data warehouse adalah

non-volatile, maksudnya data pada data warehouse tidak di-

update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional

secara regular. Data baru selalu ditambahkan sebagai suplemen

dari database bukan sebagai pergantian data. Database tersebut

14  

secara terus-menerus menyerap data baru itu, kemudian secara

incremental disatukan dengan data sebelumnya.

Gambar 2.4 Pokok persoalan dari non-volatility

2.1.7 Struktur Data Warehouse

Menurut Inmon (2005, p33) struktur data warehouse adalah current

detail data, older detail data, lightly summarized data, highly summarized

data, dan metadata.

2.1.7.1 Current Detail Data

Current detail data merupakan data detil yang aktif saat

ini, mencerminkan keadaan yang sedang berjalan dan merupakan

level terendah dalam data warehouse. Di dalam area ini

warehouse menyimpan seluruh detail data yang terdapat pada

skema basis data. Jumlah data sangat besar sehingga memerlukan

storage yang besar pula dan dapat diakses secara cepat. Dampak

15  

negatif yang ditimbulkan adalah kerumitan untuk mengatur data

menjadi meningkat dan biaya yang diperlukan menjadi mahal.

2.1.7.2 Older Detail Data

Data ini merupakan data historis dari current detail data,

dapat berupa hasil cadangan atau archive data yang disimpan

dalam storage terpisah. Karena bersifat back-up (cadangan), maka

biasanya data disimpan dalam storage alternative seperti tape-

desk.

Data ini biasanya memiliki tingkat frekuensi akses yang

rendah. Penyusunan file atau directory dari data ini disusun

berdasarkan umur dari data yang bertujuan mempermudah untuk

pencarian atau pengaksesan kembali.

2.1.7.3 Lightly Summarized Data

Data ini merupakan ringkasan atau rangkuman dari

current detail data. Data ini dirangkum berdasarkan periode atau

dimensi lainnya sesuai dengan kebutuhan.

Ringkasan dari current detail data belum bersifat total

summary. Data-data ini memiliki detil tingkatan yang lebih tinggi

dan mendukung kebutuhan warehouse pada tingkat departemen.

Tingkatan data ini disebut juga dengan data mart. Akses terhadap

data jenis ini banyak digunakan untuk view suatu kondisi yang

sedang atau sudah berjalan.

16  

2.1.7.4 Highly Summarized Data

Data ini merupakan tingkat lanjutan dari Lightly

summarized data, merupakan hasil ringkasan yang bersifat

totalitas, dapat diakses untuk melakukan analisis perbandingan

data berdasarkan urutan waktu tertentu dan analisis menggunakan

data multidimensi.

2.1.7.5 Metadata

Metadata bukan merupakan data hasil kegiatan seperti

keempat jenis data diatas. Menurut Poe et. al (1996, p253),

metadata adalah ‘data tentang data’ dan menyediakan informasi

tentang struktur data dan hubungan antara struktur data di dalam

atau antara storage (tempat penyimpanan data).

Metadata berisikan data yang menyimpan proses

perpindahan data meliputi database structure, contents, detail data

dan summary data, matrics, versioning, aging criteria, versioning,

transformation criteria. Metadata khusus dan memegang peranan

yang sangat penting dalam data warehouse.

17  

Gambar 2.5 Struktur Data Warehouse

2.1.8 Anatomi Data Warehouse

Menurut Inmon (2005, p193) anatomi data warehouse adalah data

warehouse fungsional, data warehouse terpusat dan data warehouse

terdistribusi.

2.1.8.1 Data Warehouse Fungsional

Data Warehouse Fungsional ini merupakan bentuk

database dimana data warehouse dibuat lebih dari satu dan

dikelompokkan berdasarkan masing-masing fungsi yang ada

dalam perusahaan, seperti fungsi financial atau keuangan, fungsi

marketing atau pemasaran, fungsi kinerja personalia dan lain-lain.

18  

Keuntungan dari bentuk ini adalah sistem akan mudah dibangun

dengan biaya relatif murah. Kerugian dari penggunaan bentuk ini

adalah resiko kehilangan konsistensi data dan terbatasnya

kemampuan pengguna dalam hal pengumpulan data.

2.1.8.2 Data Warehouse Terpusat

Data Warehouse Terpusat ini merupakan database fisikal

tunggal yang memuat semua data untuk area fungsional yang

khusus, departemen, divisi atau perusahaan. Data warehouse ini

digunakan ketika terdapat kebutuhan akan data informasional dan

terdapat banyak end-user yang sudah terhubung ke komputer

pusat atau jaringan.

Bentuknya menyerupai functional data warehouse, akan

tetapi sumber datanya lebih dahulu dikumpulkan atau

diintegrasikan pada suatu tempat terpusat, baru kemudian data

tersebut dibagi-bagi berdasarkan fungsi-fungsi yang dibutuhkan

oleh perusahaan. Bentuk data warehouse terpusat ini sering

digunakan oleh perusahaan-perusahaan yang belum mempunyai

jaringan eksternal. Keuntungan bentuk Data Warehouse Terpusat

ini adalah data benar-benar terpadu karena konsistensi yang tinggi.

Namun demikian membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang

mahal dalam membentuk data warehouse seperti ini.

19  

2.1.8.3 Data Warehouse Terdistribusi

Data Warehouse Terdistribusi adalah data warehouse

dimana komponen tertentu dari data warehouse tersebut

didistribusikan melewati sebuah database fisikal yang berbeda.

Data Warehouse Terdistribusi biasanya melibatkan data yang

paling teredudansi, dan sebagai akibatnya, menimbulkan proses

load dan update yang sangat kompleks.

Data Warehouse Terdistribusi ini menggunakan gateway

yang berfungsi sebagai jembatan antara lokasi data warehouse

dengan workstation yang menggunakan sistem yang

beranekaragam, sehingga pada bentuk data warehouse ini

memungkinkan perusahaan untuk mengakses sumber data yang

terdapat diluar lokasi perusahaan (eksternal). Bentuk data

warehouse ini mempunyai kelebihan dalam hal pengaksesan data

dari luar perusahaan yang telah mengalami sinkronisasi terlebih

dahulu dan tetap terjaga konsistensinya. Tetapi bentuk ini juga

memiliki kerugian yaitu bentuk ini merupakan yang paling mahal

dan kompleks untuk diterapkan karena sistem operasinya dikelola

secara terpisah.

2.1.9 Perencanaan dan Perancangan Data Warehouse

Menurut Kimball dan Ross (2002, p3) dalam perencanaan data

warehouse faktor-faktor di bawah ini harus diperhatikan:

20  

a. Tujuan

Tujuan pembangunan data warehouse harus memenuhi kriteria di bawah

ini:

1) Meningkatkan kemampuan akses informasi

2) Kualitas data yang dihasilkan harus dapat diandalkan

3) Memberikan integrasi dan interfungsi dalam perusahaan

4) Meningkatkan apresiasi user dalam menangkap/menyentuh data

b. Terkait dengan perencanaan strategi organisasi dalam menjalankan

aktivitasnya

c. Merujuk pada kebutuhan masa depan dan pada kemungkinan user baru

dalam perusahaan

d. Kriteria fasilitas yang dapat diberikan oleh data warehouse:

1) Akuisi data yang mendukung integrasi data

2) Navigasi yang memudahkan user untuk mencari dan load data

3) Akses yang mudah dan cepat

Tahap-tahap pembangunan data warehouse adalah sebagai berikut:

1) Strategic Information Analysis

2) Planning Design

3) Constructing/Implementing

4) Operational Support

 

2.1.10 P

d

s

y

n

q

p

2.1.11 A

Peralatan P

Menuru

data wareho

sederhana d

yang jelas.

normalisasi

query deng

pengguna ak

Arsitektur D

Arsitekt

G

Perancangan

ut Inmon (20

ouse adalah

dengan tabel-

Rancangan

yang digun

gan cepat s

khir atau oran

Data Wareh

tur Data Wa

Gambar 2.6

n Data Ware

005, p360),

skema bint

-tabel yang

ini, walaup

nakan pada

serta mudah

ng awam ya

house

rehouse men

6 Arsitektur

ehouse

alat yang d

ang. Skema

relatif sedik

pun bertolak

database tr

h dimengert

ang tidak me

nurut Conno

r Data Wareh

dimaksud da

a bintang me

kit dan hubu

k belakang

ransaksi, ma

ti bahkan

ngerti strukt

olly dan Beg

house

alam peranca

erupakan str

ungan antar

dengan str

ampu melak

oleh analis

tur database

g (2005, p11

21 

angan

ruktur

tabel

ruktur

kukan

s dan

e.

157) :

22  

Arsitektur data warehouse terdiri dari :

1. Operational Data

Sumber data untuk data warehouse diberikan dari :

a) Mainframe data operasional disimpan dalam hirarkis generasi

pertama dan dalam database jaringan, diperkirakan bahwa

sebagian besar data operasional perusahaan disimpan di dalam

sistem ini.

b) Data - data departemen disimpan dalam kepemilikan file sistem

seperti VSAM, RMS, dan relational DBMSs seperti Informix dan

oracle.

c) Data private disimpan dalam workstations dan private server.

d) Sistem eksternal seperti internet, database komersial, atau

database yang berhubungan dengan pemasok atau pelanggan

sebuah organisasi.

2. Operational Data Store

Operational Data Store (ODS) adalah sebuah sebuah tempat

penyimpanan data operasional saat ini dan terintegrasi yang

digunakan untuk melakukan analisis. ODS menyusun dan

menyediakan data dengan cara yang sama seperti data warehouse,

tetapi sebenarnya bertindak secara sederhana sebagai tempat

penyimpanan sementara untuk data-data sebelum dipindahkan ke

warehouse.

Sebuah ODS biasa diciptakan ketika sistem operasional

tidak dapat memenuhi kebutuhan laporan. ODS menyediakan

23  

kemudahan dalam pemakaian sebuah relational database dalam

mengambil keputusan yang mendukung fungsi-fungsi data

warehouse. Membangun sebuah ODS merupakan langkah yang

tepat dalam proses pembangunan sebuah data warehouse karena

ODS dapat menyediakan data yang sudah di-extract dari sumber

sistem.

3. Load Manager

Load Manager menjalankan semua operasi yang

berhubungan dengan proses extract dan load data ke dalam data

warehouse. Data dapat di-extract secara langsung dari sumber

data atau umumnya dari penyimpanan data operational. Operasi-

operasi yang dijalankan oleh load manager dapat meliputi

transformasi data yang sederhana untuk mempersiapkan data

sebelum disimpan ke dalam data warehouse.

4. Warehouse Manager

Warehouse Manager menjalankan semua operasi yang

berhubungan dengan pengelolaan data dalam data warehouse.

Operasi-operasi yang dijalankan oleh warehouse manager

meliputi:

a) Analisis data untuk memastikan konsistensi data tersebut

b) Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat

penyimpanan sementara ke dalam tabel data warehouse.

c) Membuat index dan view pada tabel pusat.

d) Membuat denormalisasi (jika dibutuhkan).

24  

e) Membuat agregasi (jika dibutuhkan).

f) Back-up dan archieve data.

5. Query manager

Query manager menjalankan semua operasi yang

berhubungan dengan pengelolaan query pengguna. Operasi-

operasi yang dijalankan oleh query manager meliputi

pengarahan query pada tabel yang tepat dan penjadwalan

pelaksanaan query. Dalam beberapa kasus, query manager juga

menghasilkan profil query yang memperbolehkan warehouse

manager untuk menentukan index dan agregasi yang tepat.

6. Detailed Data

Area ini menyimpan semua detail data di dalam skema

database. Dalam banyak kasus, detail data tidak disimpan secara

online tetapi dapat disediakan dengan cara melakukan agregasi

data ke tingkatan detil berikutnya. Namun, secara berkala, detail

data dimasukkan ke dalam warehouse untuk melengkapi data

agregasi.

7. Lightly and Highly Summarized Data

Area ini menyimpan semua data agregasi yang dihasilkan

oleh warehouse manager. Tujuan dari ringkasan informasi ini

adalah untuk mempercepat kinerja dari query. Meskipun ada

kenaikan biaya operational yang berhubungan dengan

peringkasan data tersebut, tetapi akan diimbangi dengan

penghapusan kebutuhan untuk secara berkelanjutan menjalankan

25  

operasi peringkasan (seperti penyotiran atau pengelompokkan)

dalam menjawab query-query pengguna. Ringkasan data akan

diperbarui secara berkelanjutan ketika ada data baru yang

dimasukkan ke dalam warehouse.

8. Archive/Backup Data

Area ini menyimpan detil data dan ringkasan data dengan

tujuan untuk pengarsipan dan backup. Meskipun ringkasan data

dihasilkan dari detil data, tetapi memungkinkan untuk

melakukan backup ringkasan data secara online jika data tersebut

disimpan melebihi periode penyimpanan detil data. Data tersebut

dipindahkan ke arsip penyimpanan seperti tape magnetic atau

optical disk.

9. Metadata

Area ini menyimpan semua definisi metadata yang

digunakan oleh semua proses di dalam warehouse. Metadata

digunakan untuk berbagai tujuan meliputi :

a) Proses extract dan load – metadata digunakan untuk

memetakan sumber data ke dalam gambaran umum dari

data di dalam warehouse.

b) Proses pengelolaan warehouse – metadata digunakan

untuk mengotomatisasi produksi dari tabel ringkasan.

c) Sebagai bagian dari proses pengelolaan query – metadata

digunakan untuk mengarahkan sebuah query ke sebuah

sumber data yang paling sesuai.

26  

10. End-User Access Tools

5 kelompok utama end-user access tools :

a) Reporting and query tools

Reporting tools meliputi production reporting tools

dan report writers. Production reporting tools digunakan

untuk menghasilkan laporan operasional yang teratur atau

untuk mendukung sejumlah pekerjaan dengan volume yang

tinggi seperti pesanan pelanggan dan pembayaran karyawan.

Sebaliknya, report writer adalah desktop tools yang dibuat

untuk end-users.

Query tools untuk data warehouse relational

dirancang untuk dapat menerima SQL atau untuk

menghasilkan pernyataan SQL agar dapat melakukan query

pada data yang disimpan di dalam warehouse. Query tools

sangat populer diantara pengguna bisnis aplikasi.

b) Application development tools

Kebutuhan-kebutuhan end-users seperti membangun

kemampuan untuk membuat laporan dan query tools

keduanya sangat tidak memadai karena analisa yang

dibutuhkan tidak dapat dijalankan. Dalam situasi seperti ini,

pengguna akan membutuhkan application development tools

yang dirancang untuk kebutuhan client-server.

27  

c) Executive Information System (EIS) Tools

Executive Information System sebenarnya

dikembangkan untuk mendukung pengambilan keputusan

tingkat tinggi. Namun, semakin meluas untuk mendukung

semua tingkat pengelolaan. Sekarang ini batasan perbedaan

antara EIS dan decision support tools lainnya semakin tidak

jelas karena para pengembang EIS menambahkan fasilitas

query tambahan dan menyediakan custom-built application

untuk bisnis are seperti penjualan, pemasaran, dan

keuangan.

d) Online Analitical Processing (OLAP) Tools

Online Analitical Processing Tools merupakan

konsep database multidimensi dan mengijinkan pengguna

untuk menganalisa data menggunakan view yang kompleks

dan multidimensi. Contoh-contoh bisnis aplikasi untuk

OLAP meliputi penilaian keefektifan strategi pemasaran,

prediksi penjualan produk, kapasitas perencanaan.

e) Data Mining Tools

Data Mining adalah proses menemukan korelasi,

pola, dan gaya baru yang bermanfaat dengan ‘menggali’

(mining) data dalam jumlah yang banyak dengan

menggunakan teknik statistika, matematika, intelejensia

semu.

28  

2.1.12 Aliran Data dalam Data Warehouse

Aliran data dalam data warehouse menurut Connolly dan Begg (2005,

p1162) :

Gambar 2.7 Aliran Data dalam Data Warehouse

Data Warehouse fokus pada 5 pengelolaan utama aliran data yaitu

inflow, upflow, downflow, outflow, dan metaflow.

2.1.12.1 Inflow

Inflow adalah proses yang berhubungan dengan proses

extract, cleansing, dan loading data dari sumber sistem ke dalam

data warehouse. Data harus direkonstruksi terlebih dahulu

29  

sebelum disimpan di dalam data warehouse. Rekonstruksi data

meliputi:

a. Pembersihan data yang kotor (cleansing dirty data).

b. Merestruksturisasi data agar sesuai dengan kebutuhan data

warehouse, contoh: menambah atau menghilangkan fields,

melakukan denormalisasi data.

c. Memastikan bahwa sumber data konsisten.

2.1.12.2 Upflow

Upflow adalah proses yang berhubungan dengan

penambahan nilai pada data di dalam data warehouse dengan cara

meringkas, membungkus, dan mendistribusikan data. Beberapa

aktifitas yang berhubungan dengan upflow :

1. Meringkas data dengan cara memilih, memproyeksikan,

menggabungkan, dan mengelompokkan data relational ke

dalam view yang lebih cocok dan berguna bagi end-users.

2. Membungkus data dengan cara mengubah detil atau ringkasan

data ke dalam bentuk yang lebih berguna seperti dokumen

teks, grafik, bagan, dan animasi.

3. Mendistribusikan data ke kelompok yang sesuai untuk

meningkatkan ketersediaan dan kemampuan aksesnya.

30  

2.1.12.3 Downflow

Downflow adalah proses yang berhubungan dengan

pengarispan dan backup data di dalam data warehouse.

Pengarsipan data-data lama sangat penting karena dapat

mempertahankan efektifitas dan kinerja dari data warehouse.

Downflow juga meliputi proses yang memastikan bahwa data

warehouse yang digunakan dapat mengatasi kehilangan data atau

kekeliruan hardware/software.

2.1.12.4 Outflow

Outflow adalah proses yang membuat data tersedia dan

dapat digunakan oleh end-users. Dua aktifitas utama dari outflow:

1. Pengaksesan, fokus pada kepuasan permintaan end-users

atas data yang mereka butuhkan.

2. Pengiriman, fokus pada pengiriman informasi ke end-users

workstation dan juga disebut sebagai tipe proses ‘publish

and subscribe’.

2.1.12.5 Metaflow

Metaflow adalah proses yang berhubungan dengan

pengelolaan metadata. Metaflow juga merupakan proses

pemindahan metadata.

31  

2.1.13 Sketsa Data Warehouse

2.1.13.1 Tabel Fakta

Fakta adalah sebuah ukuran dari kinerja bisnis, biasanya

berupa angka-angka dan penjumlahan (Kimball dan Ross, 2002,

p402). Hal ini berlanjut pada pengertian dari tabel fakta sebagai

media penyimpanan untuk fakta yang ada.

Pengertian tabel fakta menurut Kimball dan Ross, tabel fakta

pada sebuah skema bintang ialah tabel pusat dengan pengukuran

performa bisnis dalam bentuk angka yang memiliki karakteristik

yang berupa composite key, yang tiap-tiap elemennya adalah

foreign key yang didapat dari tabel dimensi. Sedangkan menurut

Inmon (2005, p497) tabel fakta adalah pusat dari tabel star join

dimana data dengan banyak kepentingan disimpan.

2.1.13.2 Tabel Dimensi

Dimensi adalah sebuah entitas independent pada sebuah

model dimensional yang berfungsi sebagai pintu masuk atau

mekanisme untuk memecah-mecah pengukuran tambahan yang

ada pada tabel fakta dari model dimensional (Kimball dan Ross,

2002, p399).

Pengertian tabel dimensi menurut Kimball dan Ross adalah

sebuah tabel pada model dimensional yang memiliki sebuah

primary key tunggal dan kolom dengan atribut deskriptif.

Pengertian lain dari tabel dimensi adalah tempat di mana data

32  

tambahan yang berhubungan dengan tabel fakta ditempatkan pada

sebuah tabel multidimensional (Inmon, 2005, p495).

2.1.13.3 Permodelan dalam Dimensional

Permodelan dalam dimensional adalah sebuah teknik desain

logis yang bertujuan untuk menampilkan data dalam bentuk biasa

dan intuitif yang mengijinkan akses dengan performa yang baik

(Connolly dan Begg, 2005, p1183). Ada 3 jenis permodelan

dalam dimensional yaitu star schema, snowflake schema, dan

starflake schema.

2.1.13.4 Skema Bintang

Skema Bintang (Star Schema) menurut Connolly dan Begg

(2005, p1183) adalah struktur logis yang mempunyai sebuah tabel

fakta yang berisi data faktual di pusat, dikelilingi oleh beberapa

tabel dimensi yang mengandung data referensi (dimana dapat

didenormalisasi). Menurut Inmon (2005, p503) skema bintang

adalah sebuah struktur data dimana data didenormalisasi dengan

tujuan untuk mengoptimalkan akses data.

33  

2.1.13.4.1 Keuntungan menggunakan Skema Bintang

Menurut Poe et. al (1996, p121) skema bintang

merupakan standar rancangan data warehouse karena :

a) Membangun database yang mempunyai response

time yang cepat.

b) Memperluas pilihan front end data access tools

karena beberapa produk memerlukan rancangan

skema bintang.

c) Paralel dalam perancangan database,dimana

pengguna biasanya melihat dan menggunakan data.

d) Memudahkan pemahaman dan navigasi metadata

baik untuk perancang maupun pemakai.

e) Menghasilkan rancangan yang dapat diubah dan

ditambahkan dengan mudah sesuai dengan

perkembangan dan pertumbuhan data warehouse.

2.1.13.4.2 Perancangan Skema Bintang

Menurut Poe et. al (1996, p120) tujuan dari

database pendukung keputusan dapat dicapai

merancang database yang disebut skema bintang.

Skema bintang merupakan suatu struktur sederhana

yang secara relatif terdiri dari beberapa table dan alur

gabungan yang dirumuskan dengan baik. Database ini

34  

menyediakan response time query, skema bintang yang

dapat dipahami oleh analis, end user, bahkan bagi orang

yang belum terbiasa dengan struktur database.

Perancangan database skema bintang ini berlawanan

dengan struktur normalisasi yang digunakan utuk

database proses transaksi.

2.1.13.4.3 Skema Bintang Sederhana

Gambar 2.8 Skema Bintang Sederhana

Dalam skema bintang ini, setiap tabel harus

memiliki primary key yang dapat terdiri dari satu kolom

atau lebih. Primary key dari tabel fakta terdiri dari satu

atau lebih foreign key. Foreign key adalah kolom pada

35  

sebuah tabel yang nilainya didefinisikan menjadi

primary key pada tabel lain. Gambar diatas

menunjukkan hubungan antara tabel fakta dan tabel

dimensi. Keuntungan menggunakan skema bintang

sederhana :

a. Mudah dimengerti karena strukturnya sederhana.

b. Mempunyai response time yang cepat.

2.1.13.4.4 Skema Bintang dengan Banyak Tabel Fakta

Gambar 2.9 Skema Bintang dengan Banyak Tabel Fakta

Skema bintang juga dapat terdiri dari beberapa

tabel fakta. Hal ini terjadi karena tabel-tabel fakta

tersebut berisi fakta yang tidak saling berhubungan atau

karena perbedaan waktu pemuatan data, disamping itu

36  

juga dapat meningkatkan kinerja database. Tabel fakta

yang banyak biasa digunakan untuk menyimpan

berbagai tingkat dari data yang beragam, terutama jika

data dalam jumlah besar.

2.1.13.4.5 Skema Bintang Majemuk

Gambar 2.10 Skema Bintang Majemuk

Tabel fakta dalam skema bintang majemuk

memiliki dua kumpulan foreign key, yang pertama

mengandung suatu referensi dengan tabel dimensi

sedangkan sisanya adalah primary key yang merupakan

gabungan dari satu atau lebih kolom yang menghasilkan

suatu identifikasi yang unik untuk setiap barisnya.

Perbedaan antara skema bintang sederhana dengan skema

37  

bintang majemuk adalah tidak saling terkaitnya primary

key dengan foreign key dalam skema bintang majemuk.

2.1.13.5 Skema Snowflake

Gambar 2.11 Skema Snowflake

Skema Snowflake adalah variasi dari skema bintang dimana

tabel dimensi tidak memiliki data denormalisasi (Connolly dan

Begg, 2005, p1184). Skema snowflake memungkinkan sebuah

dimensi untuk memiliki dimensi lain. Perbedaan antara skema

bintang dan skema snowflake adalah skema bintang menggunakan

tabel dimensi yang masih denormalisasi sedangkan skema

snowflake menggunakan tabel fakta dan dimensi yang sudah

dinormalisasi. Skema snowflake dibuat berdasarkan OLTP

sehingga semua data akan termuat secara detil dalam setiap tabel

fakta dan dimensi.

38  

Kelebihan penggunaan skema snowflake :

a. Kecepatan memindahkan data dari data OLTP ke dalam

metadata.

b. Ukuran penyimpanan berukuran kecil.

c. Struktur yang normal lebih mudah untuk di-maintain dan

update.

Kekurangan penggunaan skema snowflake :

a. Kecepatan kinerja menurun disebabkan karena semakin

banyaknya join antar tabel-tabel dalam skema ini.

b. Sulit dalam mencari isi skema karena terlalu kompleks.

2.1.13.6 Keuntungan dari Penggunaan Pemodelan Dimensional

Menurut Connolly dan Begg (2005, p1185) keuntungan dari

penggunaan pemodelan dimensional adalah:

a. Efisiensi

Konsistensi dari struktur database memungkinkan akses

data secara lebih efisien dengan menggunakan berbagai

macam tools seperti report writers dan query tools.

b. Kemampuan untuk menangani kebutuhan perubahan

Skema bintang dapat beradaptasi terhadap perubahan di

dalam kebutuhan pengguna.

39  

c. Ekstensibilitas

Model dimensional didesain untuk dapat diperluas.

Contoh:

a) Penambahan fakta

b) Penambahan dimensi

c) Penambahan atribut dimensional

d. Kemampuan untuk membuat model situasi bisnis yang

umum

Selalu ada banyak perkembangan pendekatan dalam

menangani model situasi bisnis yang umum.Situasi ini

dapat dipahami dengan baik dengan pemrograman dalam

report writer, query tools, dan user interface lainnya.

e. Pemrosesan query yang dapat diprediksi

Aplikasi data warehouse yang menggunakan drill down

akan dengan mudah ditambahkan lebih banyak atribut

dimensi dari dalam sebuah skema bintang.

2.1.14 Metadata

Metadata adalah data dari data. Menurut Inmon (2005, p102) metadata

adalah sebuah komponen penting dalam data warehouse, yang telah menjadi

bagian dari pengolahan informasi selama ada program dan data. Di dalam

dunia data warehouse, metadata berada dalam level yang penting, yaitu

mempengaruhi tujuan paling efektif dalam data warehouse. Dengan bantuan

40  

metadata, end user dapat dengan cepat menuju data yang penting atau

menentukan bahwa data tersebut tidak ada. Metadata juga bertindak seperti

indeks dari sebuah data warehouse.

Menurut Connolly dan Begg (2005, p1159) metadata juga bisa

digunakan untuk hal-hal berikut ini:

a. Proses pengambilan dan pemuatan data (metadata digunakan untuk

memetakan sumber data ke dalam suatu view data di dalam warehouse)

b. Proses manajemen warehouse (metadata digunakan untuk otomatisasi

produksi dari tabel rangkuman)

c. Sebagai bagian dari proses manajemen query (metadata digunakan

untuk mengarahkan sebuah query ke sumber data yang paling tepat)

Menurut Ponniah (2001, p36) metadata terbagi dalam tiga kategori

utama:

a. Operational Metadata

Data untuk data warehouse berasal dari beberapa sistem operasional

perusahaan. Sistem ini memiliki struktur data yang berbeda. Elemen

data yang dipilih untuk data warehouse memiliki panjang field dan tipe

data yang berbeda-beda. Dalam pemilihan data dari sistem ke dalam

data warehouse, data dipecah kemudian disatukan kembali dengan data

lain. Tetapi saat data disampaikan kepada end user, data harus dapat

tampil seperti semula. Operational metadata memuat semua dari

informasi tentang sumber data operasional tersebut.

41  

b. Extraction and Transformation Metadata

Extraction dan transformation metadata memuat data mengenai proses

ekstrasi data dari berbagai sistem sumber, seperti frekuensi ekstrasi,

metode ekstrasi, dan aturan bisnis untuk ekstrasi data. Juga, kategori

metadata ini memuat informasi semua transformasi data yang berada di

dalam data staging area.

c. End-User Metadata

End-user metadata adalah peta navigasional dari data warehouse.

Dengan metadata ini pengguna akhir dapat menemukan informasi dari

data warehouse.

2.1.15 Granularity

Menurut Inmon (2005, p41) granularity adalah masalah desain paling

penting dalam data warehouse karena mempengaruhi volume data yang

berada di dalam data warehouse dan jenis query yang dapat dijawab.

Volume data di dalam sebuah warehouse berbanding terbalik dengan level

detail dari sebuah query. Semakin kecil level dari granularity, semakin

fleksibel data yang dikeluarkan. Semakin tinggi level granularity, data yang

dikeluarkan malah semakin tidak tetap.

 

2.1.16 A

p

b

a

b

a

d

f

m

a

b

c

Gambar 2.1

Agregasi

Menuru

pengelompo

berdasarkan

atau aggreg

beberapa re

agregasi, ni

dikenakan fu

fungsi agreg

Agregas

membutuhka

a. Nilai ya

b. Unit dat

c. Unit-un

rata-rata

12 Contoh G

ut Inmon

okkan bebera

beberapa k

gate record

ecord oper

ilai dari da

ungsi agrega

gasi, seperti c

si data opera

an banyak fo

ang diambil d

ta operasiona

it data dap

a, dan sebaga

Granularity

(2005, p

apa record

kejadian. Re

d, dimana b

asional yan

ata operasio

asi, nilai dar

count dan su

asional menj

orm, termasu

dari data ope

al dapat dihi

at diproses

ainya

y Data (Pon

p114) agr

operasional

ecord ini di

berisi nilai

ng dikelom

onal yang d

ri data opera

um.

jadi single d

uk diantarany

erasional dap

itung, diman

untuk men

nniah, 2001,

regasi mer

menjadi seb

sebut denga

dari hasil

mpokkan. U

dikelompokk

asional harus

data wareho

ya:

pat diringkas

na jumlah un

nemukan ter

p24)

rupakan p

buah satu re

an profile re

perhitungan

Untuk melak

kan harus

s dapat diken

ouse record

s

nit dicatat

rtinggi, tere

42 

proses

ecord

ecord

n dari

kukan

dapat

nakan

dapat

ndah,

43  

d. Kejadian pertama dan terakhir dapat dilacak

e. Data jenis tertentu, termasuk dalam batas-batas beberapa parameter,

dapat diukur

f. Data yang efektif dalam beberapa waktu tertentu dapat dilacak

g. Data paling awal dan paling akhir dapat dilacak

2.1.17 Denormalisasi

Menurut Connolly dan Begg (2005, p1184), denormalisasi adalah proses

penggabungan tabel dengan tujuan meningkatkan kinerja yang ada.

Sebenarnya denormalisasi adalah proses yang melanggar bentuk normal dari

sebuah normalisasi.

Denormalisasi dikatakan sesuai jika ada sejumlah entitas berhubungan

dengan tabel dimensi yang sering diakses, menghindari overhead karena

harus menggabungkan tabel-tabel tambahan untuk mengakses atribut.

Denormalisasi dikatakan tidak tepat jika data tambahan tidak diakses secara

sering, karena overhead pengamatan dari perluasan tabel dimensi mungkin

tidak diimbangi dengan peningkatan kinerja query.

2.1.18 DTS (Data Transformation Service)

Menurut Vieira (2000, p901), banyak organisasi yang melakukan

sentralisasi data dengan tujuan mendapatkan informasi yang akurat. Data

dapat disimpan di berbagai macam format dalam sumber yang berbeda.

Sebelum disimpan dalam data warehouse, data tersebut perlu divalidasi,

44  

dibersihkan, digabungkan, dan kemudian ditransformasi. Proses DTS

meliputi:

a. Data Validation

Validasi data perlu dilakukan sebelum data tersebut ditransfer dari

database OLTP ke data warehouse. Jika data tidak benar, maka

integritas dari analisis bisnis yang dilakukan akan meragukan.

b. Data scrubbling

Data scrubbling adalah proses rekonsiliasi data yang berlangsung antar

sumber data yang sama.

c. Data Migration

Data yang dipindahkan dari database OLTP ke data warehouse,

sebelumnya disimpan terlebih dahulu di dalam intermediate database.

Pada bagian ini data akan divalidasi dan direkonsiliasi. Proses migrasi

data sebaiknya dilakukan pada saat rendahnya aktivitas dalam sistem

OLTP sehingga tidak mempengaruhi pengguna yang menggunakan

sistem tersebut. Jika migrasi dilakukan dari beberapa sumber data yang

terlibat dalam proses replikasi, maka migrasi harus dilakukan pada saat

semua sumber disinkronisasi untuk memastikan bahwa data yang

konsisten telah disalin dari sumbernya.

d. Data Transformation

Ketika data dipindahkan dari OLTP ke data warehouse, banyak

dilakukan perubahan bentuk dari data yang ada sehingga menjadi lebih

praktis dan operasional. Contoh-contoh transformasi data yang harus

45  

dipertimbangkan sebelum data dipindahkan dari OLTP ke data

warehouse:

1) Membagi satu field menjadi beberapa field

2) Menggabungkan beberapa field yang memiliki nilai yang sama

menjadi satu field, contohnya menggabungkan field first_name dan

last_name menjadi name.

2.1.19 Metodologi Perancangan Data Warehouse

Menurut Kimball dan Ross (2002, p33), ada 9 langkah dalam

penyusunan data warehouse yang disebut ‘Nine-Step Methodology’.

Langkah-langkah tersebut adalah:

1. Choosing the proses

Proses yang lebih mengacu pada pokok data mart tertentu. Data mart

pertama yang dibangun harus tepat waktu, sesuai dengan anggaran, dan

mampu menjawab berbagai macam permasalahan bisnis yang penting

secara komersial.

2. Choosing the grain

Memilih grain berarti menentukan apa saja yang akan ditampilkan di

tabel fakta. Saat grain untuk tabel fakta dipilih, kita dapat

mengidentifikasi tabel dimensi. Keputusan grain untuk tabel fakta juga

menentukan grain dari masing-masing dimensi tabel.

46  

3. Identifying and comforming the dimensions

Dimensi mengatur konteks untuk memberikan pertanyaan tentang fakta di

dalam tabel fakta. Sebuah set dimensi yang dibangun dengan baik

membuat data mart menjadi lebih mudah dimengerti dan digunakan.

4. Choosing the facts

Grain dari tabel fakta menentukan fakta mana yang akan digunakan di

dalam data mart. Semua fakta harus diekspresikan pada tingkat yang

diajukan oleh grain. Fakta tambahan dapat ditambahkan ke dalam tabel

fakta kapanpun selama grain konsisten dengan tabel.

5. Storing pre-calculations in the fact table

Saat fakta sudah dipilih masing-masing fakta tersebut harus dikaji ulang

untuk menentukan apakah masih ada peluang untuk melakukan pre-

calculations. Sebuah contoh umum dari kebutuhan untuk menyimpan

pre-calculations terjadi ketika fakta-fakta terdiri dari keuntungan dan

kerugian.

6. Rounding out the dimension tables

Dalam tahap ini, kembali pada tabel dimensi dan menambah sebanyak

mungkin teks deskripsi ke dalam dimensi. Teks deskripsi sebaiknya

intuitif dan mudah dimengerti oleh user.

7. Choosing the duration of the database

Durasi mengukur seberapa jauh untuk kembali ke tabel fakta. Di banyak

perusahaan, ada kebutuhan untuk melihat jangka waktu yang sama selama

satu atau dua tahun sebelumnya.

47  

8. Tracking slowly changing dimensions

Perubahan dimensi dapat terjadi dengan seiring berjalannya waktu pada

tabel dimensi. Perubahan yang dimaksud adalah penambahan data

ataupun perubahan data. Ada tiga jenis slowly changing dimensions:

a. Di mana atribut dari dimensi yang berubah ditulis ulang

b. Di mana atribut dari dimensi yang berubah menyebabkan sebuah

record dimensi baru dibuat

c. Dia mana atribut dari dimensi yang berubah menyebabkan sebuah

atribut alternatif dibuat sehingga keduanya dapat diakses di dalam

record dimensi yang sama

9. Deciding the query priorities and the query modes

Dalam tahap ini kita akan membahas masalah desain fisik. Masalah dari

desain fisik yang paling penting dan berpengaruh kepada persepsi end-

user terhadap data mart adalah urutan fisik dari tabel fakta pada disk dan

kehadiran disimpan pre-store atau aggregations. Di luar masalah-masalah

tersebut ada masalah desain fisik tambahan yang mempengaruhi

administrasi, backup, indexing performance, dan keamanan.

2.1.20 Keuntungan Penggunaan Data Warehouse

Menurut Connoly dan Begg (2005, p1152) kesuksesan implementasi

dari sebuah data warehouse dapat memberikan keuntungan untuk sebuah

organisasi, seperti:

48  

a. Potential high returns on investment

Sebuah perusahaan harus mengeluarkan banyak biaya untuk sebuah

data warehouse dan biaya yang bervariasi dari € 50,000 sampai €10 juta

tergantung dari solusi teknis yang diberikan. Tetapi survey oleh

International Data Corporation (IDC) pada 1996 melaporkan bahwa

rata-rata 3 tahun returns n investment (ROI) dalam data warehouse

mencapai 401%, lebih dari 90%-nya mencapai 40% ROI, setengah dari

perusahaan mencapai lebih dari 160% ROI, dan seperempatnya

mencapai lebih dari 600% ROI (IDC, 1996).

b. Competitive advantage

Pengembalian yang besar dalam investasi perusahaan merupakan hasil

dari keuntungan kompetitif dari teknologi ini. Keuntungan kompetitif

meningkat dengan memperbolehkan decion-maker mengakses data yang

memperlihatkan apa yang sebelumnya tidak ada, tidak jelas, dan tidak

diketahui seperti pelanggan, tren, dan peminatan.

c. Increased productivity of corporate decision-makers

Data warehouse meningkatkan produktifitas dari gabungan decision-

maker dengan membuat sebuah database konsisten yang terintegrasi,

subject-oriented, historical data. Data warehouse memadukan data dari

sejumlah sistem ke dalam sebuah bentuk yang konsisten. Dengan

mentransformasikan data menjadi informasi yang bermanfaat, sebuah

data warehouse mengijinkan para decision-maker untuk menunjukkan

analisis yang nyata, akurat, dan konsisten.

49  

2.1.21 OLAP (On-line Analytical Processing)

Menurut Connolly dan Begg (2005, p1205) OLAP (On-line Analytical

Processing) adalah perpaduan dinamis, analisis, dan konsolidasi dari data

multi-dimensional yang besar.

Menurut Inmon (2005, p533) OLAP merupakan departemen pengolahan

untuk mart dan lingkungan.

Menurut Ponniah (2001, p352) karakteristik OLAP adalah:

a. Pengguna memiliki multidimensional dan logical view dari data di

dalam data warehouse

b. Memfasilitasi query yang interaktif dan analisis yang kompleks kepada

pengguna

c. Memungkinkan pengguna untuk menelusuri detail yang lebih baik atau

untuk menulusuri agregasi dari matriks sepanjang dimensi bisnis

tunggal atau di beberapa kumpulan dimensi

d. Menyediakan kemampuan untuk melakukan perhitungan rumit dan

perbandingan

e. Menyajikan hasil dalam beberapa cara, seperti chart atau grafik.

2.2 Pemahaman Obyek Studi

2.2.1 Pengertian Sumber Daya Manusia

Menurut Hasibuan (2000, p269) sumber daya manusia adalah

kemampuan terpadu dari daya pikir dan daya fisik yang dimiliki seseorang

individu.

50  

Menurut Mathis dan Jackson (2000, p19) sumber daya manusia adalah

orang yang mengatur perubahan dalam perusahaan, yang perubahannya

tersebut berpengaruh kepada semua pegawai.

Berdasarkan beberapa pengertian sumber daya manusia di atas, dapat

disimpulkan bahwa sumber daya manusia adalah kemampuan terpadu

manusia yang terlibat di dalam suatu perusahaan yang melakukan perubahan

dan perubahannya berpengaruh kepada semua pegawai.

2.2.2 Departemen Sumber Daya Manusia

Menurut Carrell et. al (1992, p7) departemen sumber daya manusia

adalah aktivitas yang meliputi:

1. Permasalahan kompensasi dan tunjangan, seperti administrasi asuransi,

upah, dan administrasi gaji, kompensasi pengangguran, rencana pensiun,

liburan/cuti, dan account keuntungan yang fleksibel

2. Layanan karyawan, seperti layanan outplacement, rencana bantuan

karyawan, program kesehatan, rencana tabungan, dan jasa relokasi

3. Tindakan afirmatif dan kesempatan kerja sama

4. Program analisis kerja

5. Pengujian prakaryawan, termasuk pengujian obat terlarang

6. Survey terhadap sikap (penelitian)

Selain itu, departemen sumber daya manusia mungkin untuk

melaksanakan beberapa kegiatan bersama-sama dengan departemen lain

dalam organisasi, termasuk wawancara, produktivitas/program motivasi,

51  

pelatihan dan pengembangan, perencanaan karir, prosedur disiplin, dan

penilaian kinerja.

2.2.3 Manajemen Sumber Daya Manusia

Menurut Dessler (2003, p2) manajemen sumber daya manusia adalah

kebijakan dan praktek yang terlibat dalam melaksanakan aspek sumber daya

manusia dari posisi manajemen, termasuk perekrutan, penyaringan,

pelatihan, penghargaan dan penilaian.

Menurut Mondy (2010, p4) manajemen sumber daya manusia adalah

pemanfaatan individu untuk mencapai tujuan organisasi.

Menurut Hasibuan (2000, p10) manajemen sumber daya manusia adalah

ilmu dan seni yang mengatur hubungan dan peranan tenaga kerja agar efektif

dan efisien membantu terwujudnya tujuan perusahaan, karyawan, dan

masyarakat. Fungsi-fungsi manajemen sumber daya manusia terdiri dari

perencanaan, pengorganisasian, pengarahan, pengendalian, pengadaan,

pengembangan, kompensasi, pengintegrasian, pemeliharaan, kedisiplinan,

dan pemberhentian. Tujuannya adalah agar perusahaan mendapatkan

rentabilitas laba yang lebih besar dari persentase tingkat bunga bank.

Jadi, dapat disimpulkan bahwa manajemen sumber daya manusia adalah

kebijakan dan praktek pemanfaatan individu untuk mencapai tujuan

organisasi agar efektif dan efisien membantu terwujudnya tujuan

perusahaan, karyawan, dan masyarakat.

52  

2.2.4 Kompensasi

Menurut Milkovich dan Newman (2004, p4) kompensasi dapat bersifat

finansial (transaksional) maupun nonfinansial (relasional). Kompensasi

finansial itu sendiri meliputi dua bagian, yaitu sebagai berikut:

1. Kompensasi yang didasarkan atas kinerja, seperti gaji pokok, insentif,

dan bonus.

2. Kompenasi yang tidak didasarkan atas kinerja (fringe benefit), yang

antara lain terdiri dari:

a. Proteksi (seperti jaminan sosial tenaga kerja, fasilitas kesehatan),

b. Time away from work (seperti cuti atau izin meninggalkan

pekerjaan, tetapi tetap dibayar)

c. Layanan (seperti kantin dan antar jemput)

Kompensasi nonfinansial terdiri dari empat hal, yaitu:

a. Pengakuan dan status. Misalnya, harapan akan diperolehnya pengakuan

dan status yang baik saat menjadi perwira TNI atau pejabat pemerintah

menyebabkan banyak orang berbondong-bondong mendaftar menjadi

anggota TNI atau pegawai negeri sipil

b. Employment security. Banyak orang yang memutuskan untuk bekerja

menjadi pegawai badan usaha milik negara (BUMN) dengan

pertimbangan bahwa employment security di BUMN lebih terjamin

dibandingkan jika bekerja di perusahaan swasta

c. Tantangan pekerjaan. Bekerja di perusahaan yang baru berdiri atau

bekerja di perusahaan yang dalam kondisi yang dalam kondisi kritis

53  

tidak jarang menjadi sasaran bgi individu yang senang menghadapi yang

senang menghadapi tantangan

d. Kesempatan belajar. Perusahaan asing atau dunia pendidikan (seperti

perguruan tinggi) menjadi target bagi orang-orang yang ingin mendapat

kesempatan belajar.

2.2.5 Penggajian dan Pajak

Menurut Mulyadi (2001, p407) pembayaran gaji yang pada umumnya

merupakan pembayaran atas penyerahan jasa yang dilakukan oleh karyawan yang

mempunyai jenjang manajer. Sedangkan upah umumnya merupakan pembayaran

jasa yang dilakukan oleh karyawan pelaksana ( buruh ). Umumnya gaji

dibayarkan secara tetap perbulan, sedangkan upah dibayarkan berdasarkan hasik

kerja atau jumlah satuan produk yang dihasilkan karyawan.

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia penggajian adalah proses, cara,

perbuatan membayar gaji. Sedangkan gaji adalah upah kerja yang dibayar

dalam waktu yang tetap atau balas jasa yang diterima pekerja dalam bentuk

uang berdasarkan waktu tertentu.

Jadi, bisa disimpulkan bahwa penggajian adalah proses, cara, dan semua

catatan dari upah karyawan, bonus, dan potongan.

Menurut Soemitro (1977, p22) pajak adalah iuran rakyat kepada kas

negara (peralihan kekayaan dari sektor partikelir ke sektor pemerintah)

berdasarkan UU (dapat dipaksakan) dengan tiada mendapat jasa timbal (tege

prestatie) yang langsung dapat ditunjuk dan yang digunakan untuk

membiayai pengeluaran umum (publieke uitgauen).

54  

Berdasarkan UU KUP Nomor 28 Tahun 2007 pajak adalah kontribusi

wajib kepada negara yang terutang oleh orang pribadi atau badan yang

bersifat memaksa berdasarkan Undang-Undang, dengan tidak mendapatkan

imbalan secara langsung dan digunakan untuk keperluan negara bagi

sebesar-besarnya kemakmuran rakyat.

Jadi, pajak adalah iuran rakyat kepada kas negara berdasarkan undang-

undang yang dapat dipaksakan dengan tidak mendapat balas jasa secara

langsung.

2.2.6 Manajemen Personalia

Menurut Flippo (1988, p5), manajemen personalia adalah perencanaan,

pengorganisasian, pengarahan, dan pengendalian atas pengadaan tenaga

kerja, pengembangan, kompensasi, integrasi, pemeliharaan, dan pemutusan

hubungan kerja dengan sumber daya manusia untuk mencapai sasaran

perorangan, organisasi, dan masyarakat.

Dalam bentuk kerangka, definisi tersebut akan tampak seperti :

1. Fungsi-fungsi manajemen :

a. Perencanaan

Perencanaan berarti penentuan program personalia yang akan

membantu tercapainya sasaran yang telah disusun untuk perusahaan

itu. Dengan kata lain proses penentuan akan melibatkan partisipasi

aktif dan kesadaran penuh dari manajer personalia, dengan

keahliannya dalam bidang sumber daya manusia.

55  

b. Pengorganisasian

Organisasi adalah alat untuk mencapai tujuan, manajer

personalia menyusun suatu organisasi dengan merancang struktur

hubungan antara pekerjaan, personalia, dan faktor-faktor fisik.

c. Pengarahan

Fungsi sederhana dari pengarahan adalah untuk membuat atau

mendapatkan karyawan melakukan apa yang diinginkan, dan harus

mereka lakukan (pemberian perintah).

d. Pengendalian

Pengendalian adalah fungsi manajerial yang berhubungan

dengan pengaturan kegiatan agar sesuai dengan rencana personalia

yang sebelumnya telah dirumuskan berdasarkan analisis terhadap

sasaran dasar organisasi.

2. Fungsi-fungsi operasional :

a. Pengadaan tenaga kerja

Fungsi operasional dari manajemen personalia adalah berupa

usaha untuk memperoleh jenis dan jumlah yang tepat dari

personalia yang diperlukan untuk menyelesaikan sasaran organisasi.

Hal-hal yang dilakukan dalam kaitan ini adalah penentuan sumber

daya manusia yang dibutuhkan dan perekrutannya, seleksi, dan

penempatan. Penentuan sumber daya manusia yang diperlukan

harus bersandar pada tugas-tugas yang tercantum pada rancangan

pekerjaan yang ditentukan sebelumnya.

56  

b. Pengembangan

Pengembangan merupakan peningkatan keterampilan melalui

pelatihan yang perlu untuk prestasi kerja yang tepat. Kegiatan ini

amat penting dan terus tumbuh karena perubahan-perubahan

teknologi, reorganisasi pekerjaan, tugas manajemen yang semakin

rumit.

c. Kompensasi

Fungsi ini dirumuskan sebagai balas jasa yang memadai dan

layak kepada personalia untuk sumbangan mereka kepada tujuan

organisasi.

d. Integrasi

Integrasi merupakan usaha untuk menghasilkan suatu

rekonsiliasi (kecocokan) yang layak atas kepentingan-kepentingan

perorangan (individu), masyarakat, dan organisasi. Definisi ini

berpijak atas dasar kepercayaan bahwa masyarakat kita terdapat

tumpang tindih kepentingan yang cukup berarti.

e. Pemeliharaan

Pemeliharaan merupakan usaha untuk mengabadikan

angkatan kerja yang mempunyai kemauan dan mampu untuk

bekerja. Terpeliharanya kemauan untuk bekerja sangat dipengaruhi

oleh komunikasi dengan para karyawan, keadaan jasmani (fisik)

karyawan, dan kesehatan serta keselamatan kerja.

57  

f. Pemutusan hubungan kerja

Jika fungsi pertama manajemen personalia adalah untuk

mendapatkan karyawan, adalah logis bahwa fungsi terakhir adalah

memutuskan hubungan kerja dan mengembalikan orang-orang

tersebut kepada masyarakat. Organisasi bertanggung jawab untuk

melaksanakan proses pemutusan hubungan kerja sesuai dengan

persyaratan-persyaratan yang telah ditentukan, dan menjamin

bahwa warga masyarakat yang dikembalikan itu berada dalam

keadaan yang sebaik mungkin.

2.2.7 Pensiun

Pensiun adalah jaminan hari tua dan sebagai balas jasa terhadap

Pegawai Negeri yang telah bertahun-tahun mengabdikan dirinya kepada

Negara. Pada pokoknya adalah menjadi kewajiban setiap orang untuk

berusaha menjamin hari tuanya, dan untuk ini setiap Pegawai Negeri Sipil

wajib menjadi peserta dari suatu badan asuransi sosial yang dibentuk oleh

pemerintah. Karena pensiun bukan saja sebagai jaminan hari tua, tetapi juga

adalah sebagai balas jasa, maka Pemerintah memberikan sumbangannya

kepada Pegawai Negeri

(http://www.bkn.go.id/in/peraturan/pedoman/pedoman-

pegawai/pensiun.html).

58  

Berdasarkan UU No 11 tahun 1992, di Indonesia mengenal 3 jenis dana

pensiun yaitu:

1. Dana pensiun pemberi kerja, adalah dana pensiun yang dibentuk oleh

orang atau badan yang mempekerjakan karyawan, selaku pendiri, untuk

menyelenggarakan program pensiun manfaat pasti atau program pensiun

iuran pasti, bagi kepentingan sebagian atau seluruh karyawannya sebagai

peserta, dan menimbulkan kewajiban terhadap pemberi kerja.

2. Dana pensiun lembaga keuangan, adalah dana pensiun yang dibentuk oleh

bank atau perusahaan asuransi jiwa untuk menyelenggarakan program

pensiun iuran pasti, bagi perorangan, baik karyawan maupun pkerja

mandiri yang terpisah dari dana pensiun pemberi kerja bagi karyawan

bank atai perusahaan asuransi jiwa.

3. Dana pensiun berdasarkan keuntungan, adalah dana pensiun pemberi kerja

yang menyelenggarakan program pensiun iuran pasti, dengan iuran hanya

dari pemberi kerja yang didasarkan pada rumus yang dikaitkan dengan

keuntungan pemberi kerja.

2.2.8 Manajemen Waktu

Manajemen waktu merupakan perencanaan, pengorganisasian,

penggerakan, dan pengawasan produktivitas waktu. Waktu menjadi salah

satu sumber daya unjuk kerja. Sumber daya yang mesti dikelola secara

efektif dan efisien. Efektifitas terlihat dari tercapainya tujuan menggunakan

waktu yang telah ditetapkan sebelumnya. Dan efisien tidak lain mengandung

dua makna,yaitu: makna pengurangan waktu yang ditentukan, dan makna

59  

investasi waktu menggunakan waktu yang ada. Manajemen waktu bertujuan

kepada produktifitas yang berarti rasio output dengan input.

(http://id.shvoong.com/business-management/management/1658500-

manajemen-waktu/)

2.2.9 Manajemen Talent

Menurut Michaels et. al (2001, p19) suatu perusahaan sebaiknya

menanamkan pola pikir talent dan melakukan pemetaan SDM

1. Pola pikir talent

Yang dimaksud dengan pola pikir talent adalah cara pandang bahwa

agar bisnis dapat sukses diperlukan talent yang hebat. Untuk

mendapatkan talent yang hebat maka pimpinan perusahaan harus ikut

terlibat dalam proses manajemen talent.

Mengenai hal ini, Larry Bossidy – mantan CEO Allied Signal –

mengatakan bahwa mencari dan mengembangkan talent merupakan

tugas pimpinan perusahaan yang tidak dapat didelegasikan. Pimpinan

perusahaan tidak boleh lagi menyerahkan sepenuhnya urusan mengenai

SDM hanya kepada praktisi SDM.

Beberapa langkah yang perlu dilakukan oleh pemimpin perusahaan:

a. Menentukan standar talent

Misalnya untuk dapat menjadi bagian dari talent pool, karyawan

harus terlebih dulu masuk ke dalam kategori A Player (competent).

Syarat untuk masuk ke dalam kategori ini adalah menunjukkan

kinerja dan ketrampilan (kompetensi) yang tinggi.

60  

b. Terlibat aktif dalam keputusan menyangkut talent pool perusahaan

Ini tidak terbatas pada keputusan untuk mempromosikan dan

mengembangkan talent.

c. Melakukan review terhadap talent yang ada

Pimpinan perusahaan diharapkan ikut serta aktif dalam proses seleksi

terhadap para talent yang akan dipromosikan (talent review). Salah

satu perusahaan terkemuka di Indonesia menyebut sesi talent review

sebagai round test. Dalam round test tersebut, tiap talent akan

diundang ke kantor pusat, diminta mengerjakan studi kasus dan

mempresentasikan hasilnya ke panel penilai yang terdiri dari

pimpinan perusahaan dan para senior manager. Peserta yang

menempati rangking teratas akan diprioritaskan untuk mendapatkan

promosi saat tersedia posisi yang lowong.

d. Menanamkan pola pikir talent ke seluruh perusahaan

Ketika pola pikir talent telah tertanam di dalam diri karyawan, maka

tiap orang diharapkan berlomba untuk menunjukkan ketrampilan

(kompetensi) dan kinerja terbaiknya. Saat perusahaan memiliki

kebijakan bahwa hanya karyawan yang masuk talent pool yang dapat

dipromosikan maka kemungkinan adanya kasak kusuk untuk

mempromosikan karyawan di luar talent pool menjadi tertutup.

e. Bersedia menginvestasikan dana untuk mengembangkan talent

Sebagai calon pimpinan puncak perusahaan di masa depan maka

sudah selayaknya perusahaan menginvestasikan dana bagi

pengembangan diri para talent. Beberapa perusahaan besar di

61  

Indonesia memiliki leadership development program, sebagai

wahana untuk mengembangkan para talent.

f. Ikut bertanggung jawab atas keberhasilan para talent

Dengan pemikiran bahwa kegagalan atau keberhasilan talent

merupakan kegagalan atau keberhasilan perusahaan, maka pimpinan

perusahaan akan lebih bertanggung jawab dalam pelaksanaan

manajemen talent.

2. Pemetaan SDM

Tujuan pemetaan SDM adalah untuk membagi SDM ke dalam

kelompok-kelompok yang lebih kecil berdasarkan kriteria tertentu.

Tanpa adanya pemetaan SDM yang baik, maka pengembangan SDM

dan manajemen talent tidak akan berjalan efektif. Investasi untuk

pengembangan SDM bagi individu yang berasa pada kelompok A

Player tentu berbeda dengan investasi untuk pengembangan SDM bagi

individu yang berada di kelompok C player. Perusahaan juga tentunya

tidak akan menempatkan seseorang yang berada dalam kelompok C

Player ke dalam kategori talent pool.

62  

a. Matriks Sembilan Kotak (Nine Boxes Matrix)

KET

ERA

MPI

LAN

/KO

PETE

NSI

Ren

dah

Sed

ang

Ti

nggi

Potential

Competent High Flyer

Performer

Competent

Problem Employee

Gambar 2.13 Matriks Sembilan Kotak

Matriks sembilan kotak sebagaimana dimaksud di atas memetakkan

SDM di suatu perusahaan ke dalam lima kelompok besar, yaitu

sebagai berikut:

• High flyer (sering juga disebut sebagai A+ player)

• Competent (A player)

• Performer (B player)

• Potential (C player)

• Problem employee (C- player)

2.2.10 Pengembangan SDM

Menurut Purnawanto (2010, p143), di samping untuk tujuan

memperbaiki kualitas SDM, pengembangan SDM merupakan salah satu cara

yang efektif untuk mendapatkan dan mempertahankan karyawan.

63  

Perusahaan yang tidak mempunyai perhatian dalam pengembangan SDM

akan ditinggalkan oleh talent yang dimilikinya dan tidak akan menjadi

pilihan para talent di pasar tenaga kerja.

Bentuk pengembangan SDM yang paling banyak dilakukan perusahaan

adalah sebagai berikut:

1. Training

Melatih karyawan yang ingin menggunakan HRIS sangat penting untuk

keberhasilan HRIS. HRIS (Human Resources Implementation System)

adalah sistem terintegrasi yang dirancang untuk menyediakan informasi

yang digunakan dalam SDM dalam mengambil keputusan.

Pelatihan ini berlangsung dalam beberapa tingkatan. Pertama, setiap

orang dalam organisasi yang bersangkutan dengan data para karyawan

harus dilatih untuk menggunakan bentuk record baru yang kompatibel

dengan persyaratan system requirements.

Selain itu, anggota staf SDM dan eksekutif SDM harus dilatih pada

sistem. Dukungan dan instruksi dari vendor hardware dan software juga

penting dalam rangka untuk organisasi untuk menyadari keuntungan

penuh dari sistem. Satu penelitian HRIS keberhasilan menemukan

bahwa kehadiran pelatihan in-house dikaitkan dengan lebih besar

kepuasan pengguna dengan HRIS.

Ada 5 tujuan utama dari proses training :

a. Meningkatkan kinerja

Karyawan yang tidak melakukan pekerjaannya dengan memuaskan

karena kurangnya keterampilan adalah kandidat utama untuk

64  

diberikan training. Meskipun pelatihan tidak bisa menyelesaikan

semua masalah kinerja tidak efektif, program training sering

berperan dalam mengurangi masalah tersebut.

b. Meng-update keterampilan karyawan

Semua manajer harus selalu menyadari kemajuan teknologi yang

akan membuat organisasi mereka berfungsi lebih efektif. Perubahan

teknologi sering berarti bahwa pekerjaan berubah. Dengan

demikian, keterampilan karyawan harus diperbarui melalui training

sehingga kemajuan teknologi berhasil diintegrasikan ke dalam

organisasi.

c. Memecahkan masalah organisasi

Manajer harus mencapai tujuan mereka melalui dengan segala

kekurangan dan kelebihan organisasi (masalah keuangan, manusia

dan teknologi). Manajer diharapkan untuk mencapai tujuan yang

tinggi meskipun konflik pribadi, kebijakan dan standar yang tidak

jelas, penjadwalan keterlambatan, kekurangan persediaan, tingginya

tingkat absensi dan mutasi, masalah dengan serikat pekerja, dan

lingkungan hukum yang membatasi.

d. Mempersiapkan promosi

Salah satu cara penting untuk menarik, mempertahankan, dan motif

personal adalah melalui program sistematis pengembangan karir.

Mengembangkan kemampuan karyawan adalah konsisten dengan

kebijakan personil promosi dari dalam, dan training sangat penting

dalam sebuah sistem pengembangan karir. Training memungkinkan

65  

seorang karyawan untuk memperoleh keterampilan yang

dibutuhkan untuk promosi dan memudahkan transisi dari

pekerjaannya yang sekarang untuk terlibat dalam tanggung jawab

yang lebih besar.

e. Orientasi karyawan baru

Selama beberapa hari pertama dalam bekerja, karyawan baru

member kesan awal terhadap organisasi dan manajer. Kesan ini bisa

sangat menguntungkan untuk atau tidak menguntungkan, dan dapat

mempengaruhi kepuasan kerja dan produktivitas. Oleh karena itu,

banyak administrator berusaha untuk meng-orientasi karyawan baru

kepada organisasi dan pekerjaan.

2. Coaching

Coaching ditujukan untuk memperbaiki karakteristik dasar individu

(motive, traits, value dan knowledge) agar ketrampilan dan kinerja

individu dapat meningkat. Sebagai panduan dalam melaksanakan

coaching dikenal apa yang disebut Individual Development Plan (IDP).

Kunci dari efektivitas IDP adalah adanya sikap disiplin dan konsisten

dari coach dan coachee. Agar para coach dapat melakukan proses

coaching dengan baik, perusahaan dapat melakukan beberapa hal, yaitu:

a. Memperbaiki pemahaman para coach mengenai proses coaching

melalui pemberian booklet dan tutorial CD mengenai coaching.

b. Meningkatkan keterampilan para coach untuk melakukan proses

coaching melalui pelatihan ‘hot to coach’.

66  

Gambar 2.14 Contoh IDP

http://www.excellencegateway.org.uk/page.aspx?o=163061

3. Mentoring

Mentoring merupakan suatu proses interaktif antara individu yang

dianggap lebih berpengalaman serta terampil (mentor) dengan individu

yang dianggap dapat memperoleh keuntungan dari kelebihan tersebut

(mentee). Interaksi dalam mentoring seharusnya dipahami sebagai social

exchange dimana sebuah hubungan timbal balik terjadi di dalam

hubungan antara dua orang, seperti halnya sebuah pertemanan. Mentee

biasanya akan mendapat benefit berupa adanya transfer pengetahuan,

ketrampilan, dan pengalaman.

67  

Agar program mentoring berjalan efektif, makan diperlukan seorang

coordinator program, yang biasanya merupakan praktisi SDM. Peran

dari coordinator program ini adalah sebagai berikut :

a. Mengkoordinasikan dan memonitor program mentoring yang

dijalankan perusahaan.

b. Memecahkan persoalan yang mungkin timbul diantara mentor dan

mentee.

c. Menyimpan data dan informasi mengenai mentee.

d. Menyediakan fasilitas yang diperlukan untuk keberhasilan program

mentoring.

e. Melatih mentor dan mentee mengenai hal-hal yang terkait program

mentoring. Misalnya: peran dan tanggung jawab mentor dan

mentee, prosedur dan aturan program mentoring, bagaimana

menjadi mentor dan mentee yang baik, dan lain-lain.

68  

Tabel 2.2 Tabel Perbedaan Coaching dan Mentoring dalam Beberapa Aspek

Coaching Mentoring

Key Goals Mengoreksi perilaku yang kurang tepat, meningkatkan kinerja dan mengajarkan ketrampilan yang terkait dengan peran dan tanggung jawab.

Mendukung dan membimbing pertumbuhan pribadi dari mentee.

Initiatives for Mentoring

Coach mengajarkan proses pembelajaran serta instruksi.

Orang yang diberikan mentoring yang bertanggung jawab akan proses pembelajaran yang berlangsung.

Focus Masalah yang berlangsung pada saat ini serta peluang pembelajaran.

Pengembangan karir pribadi yang berisfat jangka panjang.

Roles Menitikberatkan pada gaya ‘telling’ dengan umpan balik yang tepat

Menitikberatkan pada proses mendengar, memberikan role model serta nasehat.

Duration Biasanya berkonsentrasi pada kebutuhan jangka pendek

Berkonsentrasi pada kebutuhan jangka panjang

Relationship Coach merupakan atasan dari coachee

Mentor jarang merupakan atasan dari mentee. Sangat dianjurkan mentor bukan berhubungan secara hirarki langsung dengan mentee

69  

2.2.11 Hubungan Antara Teknologi Informasi, SDM, dan Proses

Gambar 2.15 Konsep Hubungan Antara Teknologi Informasi, SDM, dan Proses

Menurut Purnawanto (2010, p12), gambar di atas menjelaskan kaitan

antara TI, SDM, dan proses. Era knowledge economy menuntut adanya

perubahan dalam cara memperebutkan pasar atau customer. Pemasaran tidak

dapat lagi dilakukan dengan cara konvensional karena pemasaran harus

didasarkan atas informasi yang lengkap dan akurat mengenai segala aspek

yang terkait dengan pasar atau customer. Tanpa piranti TI, informasi

mengenai pasar atau customer tidak dapat di-capture, diolah, disimpan, dan

didistribusikan secara efektif. Walaupun demikian, informasi mengenai

pasar atau customer juga menjadi sia-sia belaka jika tanpa knowledge

worker, yang akan mengubah informasi tersebut menjadi knowledge.

Mengubah informasi menjadi knowledge terkait dengan kemampuan

kognisi SDM, sedangkan mentransformasikan knowledge menjadi layanan

atau produk yang bermanfaat terkait dengan daya kreasi dan inovasi SDM

dalam merancang dan mengeksekusi proses. Berpikir kreatif saja tidaklah

cukup karena harus diikuti dengan aplikasi di lapangan secara inovatif.

Sebaliknya, aplikasi yang inovatif tidak pernah terjadi tanpa didahului oleh

adanya daya pikir kreatif.