TUGAS TAMBAHANTUTORIAL OLAP (STUDY KASUS JURUSAN)

Oleh :Narulia Dwi Sukmawan (09560003)Danang Banyu P (09560040)

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKAFAKULTAS TEKNIKUNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG2014

BAB I

DASAR- DASAR OLAP

Olap

Online Analytical Processing, atau disingkat OLAP adalah sebuah pendekatan secara cepat menyediakan jawaban-jawaban terhadap kueri analitik yang multidimensi di dalam alam. OLAP adalah bagian dari kategori yang lebih global dari pemikiran bisnis, yang juga merangkum hubungan antara pelaporan dan penggalian data. Aplikasi khusus dari OLAP adalah pelaporan bisnis untuk penjualan, pemasaran, manajemen pelaporan, manajemen proses bisnis (MPB), penganggaran dan peramalan, laporan keuangan dan bidang-bidang yang serupa. Istilah OLAP merupakan perampingan dari istilah lama database OLTP (Online Transaction Processing).Database yg dikonfigurasikan untuk pelayanan OLAP model data multidimensi, bisa digunakan untuk analisis komplek dan kueri khusus (ad hoc) dengan suatu laju waktu eksekusi. Mereka meminjam aspek database navigasi dan database hierarki yang lebih cepat daripada yang sefamilinya. Nigel Pendse menyarankan suatu alternatif dan mungkin istilahnya lebih deskriptif yang menjelaskan bahwa konsep OLAP adalah Analisis Cepat dari Informasi Multidimensi yang dapat di-sharing (FASMI). Keluaran dari kueri OLAP ditampilkan secara khusus dalam format matrik atau pivot. Dimensinya membentuk baris berupa ukuran dan kolom berupa nilai dari matrik.

Desain Konsep

Di dalam inti sebarang sistem OLAP merupakan konsep dari sebuah kubus OLAP (disebut juga sebagai kubus multidimesi atau hiperkubus) yang terdiri dari numeric fact yang disebut ukuran dan dikategorikan sebagai dimensi. Kubus metadata secara khusus terbuat dari sebuah skema bintang atau skema kristal salju dari tabel di dalam sebuah database yang berhubungan. Ukuran diturunkan dari rekord dalam fact table dan dimensi-dimensi yang diturunkan dari tabel-tabel dimensi.

-1-

Setiap pengukuran bisa dijadikan gagasan karena memiliki sebuah himpunan label, atau meta- data yang dihubungkan dengannya. Sebuah dimensi merupakan apa yang dijelaskan label-label ini; ia juga menyediakan informasi tentang ukuran.

Contoh sederhana untuk menjadikan kubus yang berisi penyimpanan sales sebagai ukuran dan tanggal/jam sebagai sebuah dimensi. Setiap penjualan memiliki label tanggal/jam yang menjelaskan lebih tentang penjualan itu.Sebarang jumlah dimensi dapat ditambahkan ke struktur seperti penyimpanan, kasir, atau pelanggan dengan menjumlahkan sebuah kolom ke fact table. Bisa pula analis melihat ukuran sepanjang sebarang kombinasi dari dimensi-dimensi itu. Ide dasar dari OLAP adalah cukup sederhana. Mari kita pikirkan bahwa data memesan buku sejenak. Misalkan Anda ingin tahu berapa banyak orang memesan buku tertentu setiap bulan selama tahun. Anda dapat menulis permintaan yang cukup sederhana untuk mendapatkan informasi yang Anda inginkan. menangkap adalah bahwa mungkin membutuhkan waktu yang lama untuk SQL Server untuk churn melalui banyak baris data.

Dan bagaimana jika tidak semua data dalam tabel SQL Server tunggal, tetapi tersebar di dalam berbagai database seluruh organisasi Anda? Info pelanggan, misalnya, mungkin dalam database Oracle, dan informasi pemasok dalam database xBase warisan. SQL Server dapat menangani permintaan didistribusikan heterogen, tetapi mereka lebih lambat.

Bagaimana jika, setelah melihat angka-angka bulanan, Anda ingin menelusuri ke nomor mingguan atau harian? Itu akan lebih memakan waktu dan memerlukan menulis pertanyaan bahkan lebih. Di sinilah OLAP masuk Ide dasarnya adalah ruang penyimpanan trade off sekarang untuk meningkatkan kecepatan query kemudian. OLAP melakukan hal ini dengan menyimpan precalculating dan agregat. Bila Anda mengidentifikasi data yang ingin Anda simpan dalam database OLAP, Analisis Jasa analisis di muka dan angka keluar angka-angka harian, mingguan, dan bulanan dan toko mereka pergi (dan toko agregat lainnya pada saat yang sama). Hal ini memakan banyak ruang disk, tetapi itu berarti bahwa ketika Anda ingin mencari data Anda dapat melakukannya dengan cepat.

Kemudian dalam bab ini, Anda akan melihat bagaimana Anda dapat menggunakan Analisis Layanan untuk mengekstrak informasi ringkasan dari data Anda. Pertama, meskipun, Anda harus membiasakan diri dengan kosakata baru. Konsep dasar OLAP termasuk:

Cube

Dimension table

Dimension

Hierarchy

Level

Fact table

Measure

Schema

1. Kubus

Unit dasar dari penyimpanan dan analisis dalam Analisis Jasa adalah kubus. kubus adalah kumpulan data yang telah dikumpulkan untuk memungkinkan permintaan untuk kembali data dengan cepat. Sebagai contoh, sebuah kubus data mungkin agar dikumpulkan menurut periode waktu dan dengan judul, membuat kubus cepat ketika Anda mengajukan pertanyaan tentang perintah oleh minggu atau perintah menurut judul.Kubus dipesan ke dimensi dan ukuran. Data untuk kubus berasal dari serangkaian pementasan tabel, kadang-kadang disebut bintang-schema database. Dimensi dalam kubus dimensi berasal dari tabel dalam database pementasan, sementara tindakan berasal dari fakta tabel dalam database pementasan.

2. Dimensi meja

Sebuah tabel dimensi hidup dalam database pementasan dan berisi data yang ingin Anda gunakan untuk grup merangkum nilai-nilai Anda. Dimensi tabel berisi kunci utama dan semua atribut lain yang menggambarkan entitas yang tersimpan dalam tabel. Contohnya meja Pelanggan yang berisi kota, informasi negara dan kode pos untuk dapat menganalisis penjualan secara geografis, atau meja Produk yang berisi kategori dan lini produk untuk mendobrak angka penjualan.

3. Dimensi

Masing-masing kubus memiliki satu atau lebih dimensi, masing-masing berdasarkan tabel satu atau lebih dimensi. Sebuah dimensi merupakan kategori untuk menganalisis data bisnis: waktu atau kategori pada contoh di atas. Biasanya, dimensi memiliki hirarki alami sehingga hasil yang lebih rendah dapat "digulung" menjadi hasil yang lebih tinggi. Sebagai contoh, di tingkat geografis Anda mungkin memiliki total kota agregasi higga menjadi total negara, atau jumlah total negara ke negara.

4. Hirarki

Hirarki A dapat terbaik divisualisasikan sebagai sebuah pohon node. bagan organisasi sebuah perusahaan adalah contoh dari sebuah hirarki. Masing-masing dimensi dapat berisi beberapa hierarki, beberapa dari mereka adalah hierarki alam (hubungan orangtua-anak antara nilai-nilai atribut terjadi secara alami dalam data), hirarki navigasi lain (hubungan orangtua-anak dibentuk oleh pengembang.)

5. Tingkat

Setiap lapisan dalam hirarki disebut level. Misalnya, Anda dapat berbicara tentang tingkat seminggu atau sebulan tingkat dalam hierarki waktu fiskal, dan tingkat kota atau tingkat negara dalam hierarki geografi.

6. Fakta meja

Sebuah kehidupan tabel fakta dalam database pementasan dan berisi informasi dasar yang Anda ingin meringkas. Ini mungkin agar detail informasi, catatan penggajian, informasi efektivitas obat, atau apa pun yang setuju dengan penjumlahan dan rata-rata. Setiap meja yang Anda gunakan dengan Sum atau fungsi Rata-rata dalam permintaan total adalah taruhan yang baik untuk menjadi tabel fakta. Tabel fakta berisi kolom untuk fakta individu serta bidang kunci asing terkait fakta-fakta dengan tabel dimensi.

7. Mengukur

Setiap kubus akan berisi satu atau lebih tindakan, masing-masing berdasarkan kolom dalam tabel fakta bahwa Anda '; d ingin menganalisis. Dalam kubus informasi pesanan, misalnya, tindakan akan hal-hal seperti unit penjualan dan laba.

8. Skema

Fakta tabel dan tabel dimensi yang terkait, yang tidak mengejutkan, mengingat bahwa Anda menggunakan tabel dimensi untuk informasi grup dari tabel fakta. Hubungan dalam bentuk kubus sebuah skema. Ada dua dasar skema OLAP: bintang dan kepingan salju. Dalam skema bintang, setiap tabel dimensi berhubungan langsung ke tabel fakta. Dalam skema kepingan salju, beberapa tabel dimensi yang berhubungan langsung dengan tabel fakta. Misalnya, jika Anda termasuk OrderDetails kubus sebagai tabel fakta, dengan Pelanggan dan Order sebagai tabel dimensi, dan

Pelanggan terkait dengan Pesanan, yang pada gilirannya berhubungan dengan OrderDetails, maka

Anda sedang berhadapan dengan skema kepingan salju.

BAB II

Tutorial Membuat OLAP

Petunjuk dalam pembuatan OLAP dengan Microsoft SQL Server 2008 dan database Adventureworks 2008 (STUDY KASUS : JURUSAN)

1. Pertama-tama kita diharuskan menginstall Microsoft SQL Server 2008 dan juga memasukkan database Adventureworks 2008 kedalam SQL server tersebut . Mengenai penginstalan sudah dibahas pada bab sebelumnya. Langsung mengenai OLAP, disini kita harus masuk pada BIS(Business Intelligence Development Studio) yang terdapat pada Microsoft SQL Server.

2. Lalu muncul SQL Server dijalankan seperti berikut ini

3. Kita pilih menu File New Project

-7-

4. Dalam menu Business Intelligence project, kita pilih Analysis Services Project

5. Dalam kolom Name, kita isi nama yang kita inginkan. DIsini kita menuliskan Coba1 kemudian klikOK

-1313-

6. Kita lihat pada Solution Explorer, terdapat tulisan Coba1, dimana disini nantinya kita akan membuat OLAP.

7. Pertama kita menentukan source data yang akan kita gunakan dengan cara, klik kanan pada data source pada menu solution explorer kemudian pilih New Data Source.

8. Kemudian kita pilih next

9. Kemudian kita pilih New

10.Pada textbox server name, kita tulis localhost dan pada textbox select or enter database, kita pilihAdventureWorks 2008

11.Kemudian kita coba test connection

12.Jika sukses, maka koneksi telah berhasil. OK untuk melanjutkan.

13.Kita kembali pada menu awal, kita pilih data source yang telah kita buat tadi lalu kita klik next

14.Kemudian setelah next, kita pilih inherit untuk menghindari error dalam men deploy SQLServer.Lalu kita klik Next

15.Setelah itu kita masukkan nama data source pada textbox yang telah disediakan. Disini kita isi dengan nama coba1 lalu kita klik finish.

16.Kita lihat pada solution explorer coba1.ds keluar dibawah data source. Langkah selanjutnya kitabuat data source view.

17.Klik kanan pada Data Source View kemudian pilih New Data Source View.

18.Klik next

19.Kita pilih coba1 kemudian klik next.

20.Muncul table dimensi, fakta, view, pada kolom sebelah kiri. Disini kita akan menambahkan hanya table dimensi dan fakta karena OLAP hanya berdasarkan dua table tersebut. Caranya pada textboxfilter kita ketikkan dim lalu klik tombol >> sebelah kanan.

21.Disini table Dimensi saja yang akan dikeluarkan pada sebelah kiri kolom kemudian kita akan menambahkan semua kedalam kolom kanan dengan cara klik >>

22.Kita juga akan menambahkan table fakta dengan cara yang sama. Pada textbox filter, ketik Factlalu klik sebelah kanan textbox

23.Kemudian kita klik tombol >>

24.Setelah semuanya masuk, kita klik next.

25.Kita beri nama coba1 lalu klik finish

26.Kemudian kita akan melihat table-tabel relasi dari AdventureWorks2008 ini. Disini semua tablefakta dan dimensi yang telah tersedia dalam Adventure ini akan ditampilkan dalam diagram pane

27.Kita bisa melihat keseluruhan dengan mengklik pojok kanan bawah pada diagram pane untuk melihat keseluruhan (mini map). Cara lain kita klik kanan pada diagram pane (pada tempat yang kosong). Kemudian kita pilih switch to diagonal layout

28.Kita akan melihat perubahan pada diagram pane yang sekarang lebih pada diagonal. Selanjutnya kita akan mencoba membuat diagram baru. Klik kanan pada diagram organizer, lalu pilih New Diagram.Kemudian kita beri nama pada new diagram tersebut. Dengan nama InternetSales.

-2121-

29.Lalu kita akan mencari table fakta dari InternetSales ini dikarenakan table fakta mempunyai relasipada table-tabel dimensi yang lain. Kita drag FactInternetSales kedalam diagram pane

30.Setelah itu kita klik kanan pada table FactInternetSales ini lalu pilih Show RelatedTables

31.Kemudian kita akan melihat tabel-tabel yang mempunyai hubungan pada InternetSales. Langkah selanjutnya kita akan membuat kubus dengan wizard yang mana dimensi-dimensi secara otomatis menyesuaikan apa yang akan kita buat dalam kubus ini (kita data membuat secara manual dimensi dengan cara klik kanan pada dimension new dimension).Kita akan langsung pada pembuatan kubus. Klik kanan pada Cube new cube

32.Kita pilih next

33.Kita pilih use existing table, lalu klik next

34.Lalu disini kita akan pilih measure dimana measure ini hanya terdiri dari tabel-tabel fakta. Kitapilih FactInternetSales. Lalu kita klik next

35.Kemudian kita pilih Sales amount dan Order quantity. Klik next.

36.Kemudian kita pilih semua, lalu pilih next

37.Kita beri nama dengan coba1. Lalu kita klik finish.

38.Kita melihat pada Solution explorer, kubus dan dimensi telah diisi dan pengaplikasian OLAP dapat dilakukan. Mengenai pengoprasian yang kita buat, kita akan jelaskan sebagai berikut: Klik Start All programs Microsoft SQL Server 2008 BIS

39.Kita pilih pada recent project, klik UAS

40.Disini kita melihat pada kubus strukturnya dimana kita nanti berhubungan dengan produk pada IntenetSales. OLAP disini kita dapat melihat berapa order quantity dan juga sales amount pada tiap-tiap produk baik itu nanti kita dapat melihat dengan mudah penjualan terbanyak, maupun produk- produk apa yang laku keras dipasaran. Untuk melihatnya, pertama-tama kita harusmendeploy dulu dengan cara klik menu build kemudian pilih deploy UAS

41.Setelah sukses deploy, kita menuju pada browser

42.Disini kita melihat ada tabel dengan menu drop filter, drop row, drop dimension, dan juga view detail dari apa yang kita lihat. Kita akan memasukkan order quantity dan Sales amount pada view detail dengan cara expand measure kemudian pilih fact internetsales, lalu drag order quantity dan sales amout kepada view detail

43.Setelah itu kita akan mendrag juga produk yang telah kita buat pada dimension pada drop rowhere

44.Kita dapat melihat secara detail produk-produk apa saja yang disediakan dengan cara klik padacategory kemudian klik kanan kemudian expand item

45.Hal yang sama juga bisa dilakukan untuk sub category untuk melihat secara detail.

46.Kemudian kita akan memfilter apa saja yang kita lihat berdasarkan tanggal order dengan cara dragorder date kepada filter row

47.Disini kita dapat menseleksi kapan order paling banyak dan juga paling rendah pada internetsales ini. Yang terakhir kita akan menseleksi produk dengan cara select dimension lalu kita isi dengan produk

-3030-

48.Disini kita mengisikan pada hierarchy, product. Color, Operator: not equal, dan juga filter expression: black. Disini maksudnya kita hanya ingin melihat produk-produk dan juga internetsalesnya dengan warna selain black yang akan ditampilkan pada view detail.49.Kita juga dapat melihat terbesar dan terkecil dari sales amount dengan cara klik pada sales amount kemudian klik kanan kemudian klik Sort Descending untuk terbesar ke terkecil dan Sort Ascending untuk terkecil ke terbesar.

Mungkin ini sebagian kecil dari OLAP yang kami buat, dan semoga berguna untuk kita semua. TerimaKasih.

-32-