PAPER Data Warehouse

44
TUGAS PAPER Data Warehouse KELOMPOK : 7 Nama : Ardiyanto 1501167273 Kartika Sari Putri 1501172121 Leni Gustini 1501166301 Susanti Kusuma 1501192470 Wendy 1501153993 06 PJM

description

PAPER Data Warehouse

Transcript of PAPER Data Warehouse

TUGAS PAPER

Data Warehouse

KELOMPOK : 7

Nama :

Ardiyanto 1501167273

Kartika Sari Putri 1501172121

Leni Gustini 1501166301

Susanti Kusuma 1501192470

Wendy 1501153993

06 PJM

Abstrak

Datawarehouse di perusahaan yang sebenarnya dapat berakibat langsung bagi

kegiatan bisnis. Seperti kita ketahui bahwa dataware house merupakan komponen penting bagi

suatu perusahaan untuk penyimpanan data-data yang penting dan menghasilkan informasi yang

tentunya dapat berguna bagi para eksekutif dalam pengambilan keputusan. Bagi perusahaan

besar, datawere house adalah hal yang sangat riskan dan tentunya sangat dijaga keberadaannya.

Maka dari itu, dalam paper ini akan membahas tentang sejarah datawarehouse,

karakteristik data warehouse, keuntungan dan kerugian, data warehouse environment,

pendekatan dimensional, pendekatan normalisasi serta bentuk dari data warehouse, hubungannya

dengan data mining dan data mart juga contoh datawarehouse di salah satu perusahaan yaitu

bank mandiri.

Metode analisa yang digunakan adalah metode pengumpulan data melalui artikel dan e-

journal yang dapat ditemukan dengan pencarian menggunakan internet. Data tersebut

dikumpulkan dan dicari kebenarannya untuk dituangkan kedalam paper ini. Juga dilihat

keberadaannya disalah satu perusahaan sebagai contoh dalam penulisan paper ini.

Kata kunci: Datawarehouse, Data mart, Data mining, Analisa

BAB I

Pendahuluan

1.1 Latar Belakang

Pada era bisnis global yang telah berkembang pesat dewasa ini banyak perusahaan yang

menyadari bahwa informasi yang tepat dan berguna dapat menjadi kunci untuk meraih sukses

dalam kompetisi dunia bisnis. Informasi yang tepat dan berguna tersebut penting karena dapat

digunakan untuk menunjukkan kecenderungan perkembangan bisnis dimasa mendatang,

meramalkan perubahan pasar, melakukan analisis terhadap kinerja perusahaan serta dapat

membantu dalam pengambilan keputusan manajemen. Hal inilah yang menyebabkan timbulnya

investasi besar-besaran pada teknologi dan sistem informasi. Untuk dapat menghadapi

persaingan bisnis global perusahaan harus dapat dengan cepat menggunakan data yang ada baik

historis maupun geografis karena itulah saat ini telah berkembang konsep baru dan tools yang

penting yang dapat memberikan solusi terhadap kebutuhan penyediaan data dan informasi bagi

eksekutif dalam perusahaan. Teknologi baru tersebut dikenal dengan data warehouse. Data

warehouse dapat membantu eksekutif dalam mengambil keputusan secara cermat, cepat dan

akurat, selain itu data warehouse menyediakan tampilan yang user friendly kepada penggunanya.

Data warehouse merupakan metode dalam perancangan database, yang menujang DSS

(Decission Support System) dan EIS (Executive Information System). Secara fisik data

warehouse adalah database, tapi perancangan data warehouse dan database sangat berbeda.

Dalam perancangan database tradisional menggunakan normalisasi, sedangkan pada data

warehouse normalisasi bukanlah cara yang terbaik.

Dan untuk meningkatkan daya saing dalam era globalisasi ini, perusahaan harus mampu

mengambil keputusan dengan cepat dan tepat untuk menentukan langkah yang tepat dalam

menjalankan usa hanya. Perusahaan-perusahaan yang telah menerapkan teknologi informasi

berbasis database untuk menyimpan datanya tentunya lama–kelamaan akan memiliki data

dengan jumlah yang sangat besar. Data yang telah tersimpan di dalam database tersebut dapat

diolah sedemikian rupa sehingga dapat dihasilkan data yang berguna untuk keperluan analisis

selanjutnya. Hasil dari pengolahan tersebut dinamakan data warehouse.

1.2 Ruang Lingkup

Ruang lingkup dari penulisan paper ini akan di batasi pada karakteristi data warehouse,

keuntungan dan kekurangan data warehouse, sejarah data warehouse, pendekatan dimensional

dan normalisasi dari data warehouse, bottom up design, top down design, hybrid design, evolusi

penggunaannya didalam perusahaan serta bentuk dari data warehouse.

1.3 Tujuan dan Manfaat

Tujuan dari penulisan paper ini adalah :

Untuk mengetahui bagaimana karakteristik dari data warehouse.

Untuk mengetahui apa keuntungan dan kekurangan dari data warehouse.

Untuk mengetahui bagaimana sejarah dari data warehouse.

Untuk mengetahui pendekatan dimensional dan normalisasi dari data warehouse.

Untuk mengetahui bottom up design, top down design dan hybrid design.

Untuk mengetahui evolusi penggunaan data warehouse didalam perusahaan

Untuk mengetahui bentuk dari data warehouse.

Manfaat dari penulisan paper ini adalah :

Dapat menambah wawasan mahasiswa, khususnya jurusan Informatika, tentang Apakah

dan seperti apakah data warehouse itu serta peranannya didalam suatu perusahaan.

Dapat mengerti keuntungan dan kekurangan dari data warehouse.

1.4 Metodologi

Metodologi akan menekankan pada aspek-aspek sebagai berikut:

Memberikan gambaran yang jelas mengenai Data Warehouse.

Teknik pengumpulan data yang kami gunakan adalah teknik pengumpulan data secara

dokumen/kualitatif

Analisis data yang kami lakukan dengan menggunakan deskripsi kualitatif

BAB II

Landasan Teori

2.1 Teori Umum

2.1.1 Bank

2.1.1.1 Pengertian Bank

Bank adalah sebuah organisasi, biasanya korporasi, disewa oleh negara atau

pemerintah federal, dengan fungsi utama, yaitu: (1) untuk menerima permintaan san

deposito, instrument kehormatan ditarik terhadap resiko mereka, dan membayar bunga

atas mereka sebagai ketentuan dari hokum, (2) untuk catatan diskon, membuat pinjaman,

dan berinvestasi dalam pemerintahan atau surat berharga lainnya, (3) untuk

mengumpulkan cek, draft, catatan, dan lain-lain, (4) untuk menangani draft dan cek kasir,

(5) untuk menfesahkan cek deposan, dan (6) ketika disahkan pemerintah penyewa,

bertindak sebagai fidusia kapasitas (Jerry M. Rosenberg, 1993).

Bank adalah lembaga keuangan yang memiliki kegiatan utama menghimpun dan

menyalurkan kembali dana ke masyarakat dalam bentuk kredit serta memberikan jasa-

jasa dalam lalu lintas pembayaran dan peredaran uang (Kuncoro, 2002).

Bank merupakan suatu badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam

bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam rangka meningkatkan

taraf hidup rakyat banyak (Drbanker, 2014)

2.1.1.2 Jenis-jenis Bank

Jenis Bank berdasarkan fungsinya (Drbanker, 2014), yaitu:

a. Bank Sentral, yaitu: Bank Indonesia. Bertugas mengatur kebijakan dalam bidang

keuangan (moneter) dan pertumbuhan perekonomian di Indonesia.

b. Bank Umum, Bank yang dapat memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran.

c. Bank Perkreditan Rakyat, Bank yang dapat menerima simpanan hanya dalam bentuk

deposito berjangka, tabungan, atau bentuk yang lain.

d. Bank Umum yang khusus untuk melaksanakan kegiatan tertentu, yaitu: melaksanakan

kegiatan pembiayaan jangka panjang, pembiayaan untuk mengembangkan koperasi,

pengembangan pengusaha golongan ekonomi lemah/pengusaha kecil, pengembangan

ekspor non migas, pembangunan perumahan.

Jenis Bank berdasarkan kepemilikannya, yaitu:

a. Bank Umum Milik Negara, Bank yang hanya dapat didirikan berdasarkan undang-

undang (UU).

b. Bank Umum Swasta, Bank yang didirikan dan menjalankan usaha oleh golongan

pengusaha tertentu setelah mendapatkan izin dari menteri keuangan.

c. Bank Campuran, Bank yang didirikan bersama-sama oleh satu atau lebih bank umum

yang berkedudukan di Indonesia dan didirikan oleh WNI atau badan Hukum

Indonesia dengan satu atau lebih yang berkedudukan di luar negeri.

d. Bank Pembangunan Daerah, bank milik pemerintah daerah.

e. Bank Syariah, bank yang menerapkan prinsip perbankan berdasarkan Syariah Islam.

Jenis Bank menurut kegiatannya, yaitu:

a. Corporate Bank, Pelayanan berskala besar.

b. Retail Bank, Pelayanan berskala kecil.

c. Retail Corporate Bank, Pelayanan berskala besar dan kecil.

Jenis Bank menurut status dan kedudukannya, yaitu:

a. Bank Devisa, bank yang dalam kegiatan usahanya dapat melakukan transaksi dalam

valuta asing, baik dalam penghimpunan dan penyaluran dana, serta dalam pemberian

jasa-jasa keuangan. Bank devisa dapat melayani secara langsung transaksi-transaksi

dalam skala Internasional.

b. Bank Non Devisa, bank umum yang masih berstatus non devisa hanya dapat

melayani transaksi-transaksi di dalam negeri (domestik).

2.1.2 Data

2.1.2.1 Pengertian Data

Data merupakan sesuatu yang belum jadi (berbentuk kondisi atau sebuah keadaan,

gambar, suara, huruf, angka, bahasa, atau simbol) bagi penerimanya dan masih

memerlukan proses pengolahan untuk menjadi data yang benar-benar diperlukan

(Anneahira).

Data merupakan deskripsi dasar dari benda, peristiwa, aktivitas dan transaksi yang

direkam, dikelompokkan, dan disimpan tetapi belum terorganisir untuk menyampaikan

arti tertentu (Turban, 2010, p41).

Data merupakan komponen paling penting dalam DBMS, berasal dari sudut pandang

end-user. Data bertindak sebagai jembatan yang menghubungkan antara mesin dengan

pengguna (Connolly dan Begg, 2014).

2.1.2.2 Jenis Data

Jenis data dapat dikelompokkan menjadi dua (Hendry,2012), yaitu:

a. Data Kualitatif (Non metric) adalah data yang berisikan jenis kelamin, pendidikan,

warga, suku, dan lain-lain yang tidak dapat dihitung dengan matematika.

b. Data Kuantitatif adalah data yang berbentuk angka (metric) seperti jumlah penjualan,

berat badan, jarak dalam ukuran kilometer dan lain-lain.

- Data Diskrit adalah data yang memiliki nilai khusus dan merupakan hasil

perhitungan serta biasanya berbentuk bilangan bulat. Contohnya, jumlah

penumpang bus 10 orang.

- Data Kontiniu (Continue Data) adalah data yang memiliki nilai yang menempati

semua interval pengukuran dan merupakan hasil pengukuran serta bisa berupa

bilangan pecahan dan bulat. Contohnya, jarak antara rumah di Sawah Besar,

Jakarta Pusat ke Binus Jakarta Barat 30,25Km.

2.2 Teori Khusus

2.2.1 Data Warehouse

2.2.1.1 Pengertian Data Warehouse

Data Warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subject,

terintegrasi, time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses

pengambilan keputusan manajemen (W.H. Inmon, 2002; and John Wang, 2008).

Data Warehouse merupakan database yang bersifat analisis dan read-only yang

digunakan sebagai fondasi dari sistem penunjang keputusan (Vidette Poe, 1998).

Data Warehouse merupakan repository pusat untuk sementara atau bagian signifikan

dari data dimana berbagai sistem bisnis suatu perusahaan dikumpulkan (Rouse).

2.2.2 Query

2.2.2.1 Pengertian Query

Query dalam konteks Web Semantic berarti teknologi dan protocol yang programatis

dapat mengambil informasi dari Web Data (W3C).

Query adalah mekanisme utama untuk mengambil informasi dari database dan terdiri

dari pertanyaan yang disajikan ke database dalam format yang telah ditetapkan (Mike

Chapple).

Query adalah perintah bahasa pemograman SQL berupa perintah sederhana yang

berisi instruksi-instruksi untuk memanipulasi data (Andre, 2013).

Query adalah proses melakukan pengambilan atau pencarian informasi yang ada di

dalam database (Betha & Husni, 2012).

2.2.2.2 Jenis Query

Secara umum terdapat dua jenis query (Hakim, 2012), yaitu:

a. Query DDL

DDL (Data Definition Language) adalah kumpulan perintah SQL yang digunakan

untuk membuat (CREATE), mengubah (ALTER, RENAME) dan menghapus

(DROP) struktur dan definisi dari objek-objek database seperti table, view, index,

function, trigger, dan field.

b. Query DML

DML (Data Manipulation Language) adalah kumpulan perintah SQL yang

berhubungan dengan proses mengolaj dan memanipulasi data didalam tabel. DML tidak

terkait dengan perubahan struktur dan definisi tipe data dari objek database.

BAB III

Pembahasan

3.1. Pengertian

Data Warehouse merupakan sebuah produk IT yang digunakan database yang saling

bereaksi yang dapat digunakan untuk query dan analisisis, bersifat orientasi subjek, terintegrasi,

time-variant,tidak berubah yang digunakan untuk membantu para pengambil keputusan. Untuk

pengertiannya sendiri secara harafiah, terdapat beberapa pengertian dari Data Warehouse ini

sendiri yang dikemukakan oleh para ahli. Seperti :

Menurut W. H. Inmon dan Richard D. H, mengatakan bahwa Data Warehouse adalah

koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi kepada subjek, terintegrasi, time -

variant, dan bersifat tetap. Koleksi data tersebut digunakan untuk mendukung proses

pengambilan keputusan dalam manajemen.

Menurut Paul Lane, menyatakan bahwa data warehouse merupakan database relasional

yang didesain lebih kepada query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya

mengandung history data dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya.

Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan

memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.

3.1. Skema Data Warehous

3.2. Sejarah.

Awal mula dari terbentuknya sebuah konsep untuk pergudangan data atau yang biasa

disebut dengan Data Warehouse ini dimulai pada era tahun 80'an, ketika peneliti dari IBM

(International Business Machines) yang bernama Barry Devlin dan Paul Murphy yang memang

sedang mengembangkan sebuah ide yang bertemakan "Business Data Warehouse". Pada

dasarnya, konsep dari Data Warehousing ini dimaksudkan untuk memberikan model arsitektur

yang ditujukan pada aliran data dari sistem operasional ke Decision Support Environment.

Konsep ini juga dibuat untuk mengatasi berbagai macam masalah mengenai aliran data yang

berada pada sistem operasional yang akhirnya berdampak sampai kepada Decision Support

Environment, terutama masalah pembiayaan yang menghabiskan dana cukup banyak yang biasa

terjadi. Bagaimana bisa? Jadi, dengan tidak adanya konsep arsitektur dari Data Warehouse ini,

perusahaan harus menyediakan sejumlah besar redundansi yang dibutuhkan untuk mendukung

kegiatan Decision Support Environment yang dilakukan beberapa dalam sekali jalan.

Dalam perusahaan besar yang memiliki beberapa Decision Support Environment yang

berjalan secara independen, masalah ini merupakan masalah yang sering dijumpai. Walaupun

masing - masing dari mereka dioperasikan oleh user yang berbeda, tetapi mereka membutuhkan

data dalam jumlah yang besar didalam sebuah penyimpanan data yang sama. Terlebih lagi,

proses pengumpulan data yang berasal dari berbagai macam sumber dalam jangka panjang akan

mengakibatkan duplikasi data yang akan terjadi didalam masing - masing Decision Support

Environment. Selain itu, sistem operasional yang ada didalam perusahaan akan memeriksa

kembali secara berkala semua data yang telah dikumpulkan untuk dijadikan Decision Support

Requirement yang baru.

Perkembangan penting dari Data Warehousing dari runtutan tahun :

Pada tahun 1960an , General Mills dan DarthMouth College melakukan pengembangan

konsep Data Warehousing dalam sebuah proyek penelitian bersama yang

mengembangkan apa yang disebut dengan the terms dimensions and facts

Pada tahun 1970an , organsasi ACNielsen dan IRI membuat data mart dimensional yang

diperuntukan untuk perusahaan atau kegiatan penjualan secara retail

Pada tahun 1970an juga, seorang ahli bernama Bill Inmon mulai mendefinisikan dan

melakukan diskusi dengan ahli yang lain mengenai Data Warehouse

Pada tahun 1975 , sebuah organisasi bernama Sperry Univac memperkenalkan sebuah

produk manajemen database dan sistem pelaporan (reporting system) yang merupakan

pertama kalinya didunia yang sudah mencakup 4GL, disebut dengan MAPPER

(MAintain, Prepare, and Produce Executive Report). Produk ini merupakan platform

pertama yang ada di muka bumi ini yang memang dirancang untuk membangun sebuah

Information Center (dan juga merupakan pelopor dari contemporary Enterprise Data

Warehousing platforms)

Pada tahun 1983 , sebuah perusahaan yang bernama TeraData memperkenalkan sebuah

produk yang berupa sistem database manajemen yang secara spesifik dirancang atau

dibuat untuk mendukung proses decision support

Pada tahun 1983 juga, sebuah perusahaan yang bernama Sperry Martin Richard Jones

memperkenalkan dan mendefinisikan sebuah pendekatan yang dinamakan Sperry

Information Center approach, dimana pendekatan ini belum dinyatakan benar adanya

apabila dikaitkan kepada pengertian atau teori yang dikemukakan oleh Inmon

sebelumnya. Dikarenakan pada pendekatan ini tidak banyak mengandung karakteristik

dari sebuah Data Warehouse yang telah dikemukakan Inmon yang nantinya teori Inmon

ini dilanjutkan oleh Devlin. Pendekatan ini pertama kali digunakan pada sebuah

organisasi yang bernama TSB England Wales

Pada tahun 1984 , ditemukannya Metaphor Computer Systems yang merupakan sebuah

workstation komersial yang menawarkan paket perangkat keras ataupun perangkat lunak

lengkap dengan GUI (Graphic User Interface). Ditemukan oleh David Lidle dan Don

Massaro yang akhirnya juga merilis apa yang disebut dengan DIS (Data Interpretation

System). DIS merupakan paket lengkap perangkat keras ataupun lunak yang dikhususkan

untuk penggunaan bisnis dan ditujukan untuk membentuk atau membuat DBMS

(Database Management System) dan juga digunakan untuk Analytic System

Pada tahun 1988 , Barry Devlin dan Paul Murphy mempublikasikan sebuah artikel " An

architecture for a business and information system in IBM Systems Journal" dimana pada

saat itu mereka juga memperkenalkan sebuah istilah yang disebut Business Data

Warehouse

Pada tahun 1990 , Ralph Kimball mendirikan Red Brick System, sekaligus

memperkenalkan Red Brick Warehouse. Yang merupakan sebuah DBMS yang secara

spesifik dirancang untuk kepentingan Data Warehouse

Pada tahun 1991 , Bill Inmon menemukan Prism Solution, dengan produknya yakni Prism

Warehouse Manager. Yang merupakan sebuah perangkat lunak yang digunakan untuk

kepentingan pengembangan Data Warehouse

Pada tahun 1992, Bill Inmon juga memperkenalkan sebuah buku yang berjudul "Building

the Data Warehouse"

Pada tahun 1995 , didirikannya perusahaan komersil yang mempromosikan Data

Warehouse

Pada tahun 1996 , Ralph Kimball mempublikasikan sebuah buku yang berjudul "The Data

Warehouse Toolkit"

Pada tahun 2000 , Daniel Linstedt mengeluarkan Data Vault, yang memungkinkan sebuah

DAta Warehouse dapat diaudit dengan real time.

3.3. Karakteristik Data Warehouse

Menurut Bapak Data Warehouse atau W. H. Inmon, data warehouse mempunyai 4

(empat) karakteristik, yaitu :

A. Berorientasi pada subyek.

Data warehouse berorientasi subjek, artinya data warehouse berorientasi terhadap

subjek-subjek utama dalam suatu perusahaan, seperti data warehouse untuk customer,

produk, dan sebagainya. Dapat juga dikatakan bahwa data warehouse didesain untuk

membantu dalam menganalisis data berdasarkan subjek-subjek tertentu sehingga hanya

data yang benar-benar diperlukan yang dimasukkan ke dalam data warehouse.

B. Terintegrasi

Data warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang

terpisah ke dalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu sama lain. Data

tidak dapat dipecah-pecah karena data yang ada merupakan suatu kesatuan yang

menunjang keseluruhan konsep data warehouse itu sendiri.

Syarat integrasi sumber data dapat dipenuhi dengan cara konsisten dalam penamaan

variabel, ukuran variabel, dan atribut fisik dari data. Misalnya untuk tabel pelanggan

yang berasal  dari sumber data I, format untuk jenis kelamin menggunakan format F dan

M (Female dan Male). Sedangkan untuk tabel pelanggan yang berasal dari sumber data II

menggunakan format P dan L (Perempuan dan Laki-Laki). Maka data tersebut sebelum

masuk ke dalam data warehouse harus dilakukan integrasi terlebih dahulu. Misalnya

memilih format dari salah satu sumber data atau menggunakan format yang baru,

misalnya 0 untuk perempuan/female dan 1 untuk laki-laki/male.

C. Rentang waktu

Data yang berada di dalam data warehouse akurat dan valid pada titik waktu tertentu atau

dalam interval waktu tertentu (hanya pada saat proses ETL/update). Setiap data yang

dimasukkan ke data warehouse pasti memiliki dimensi waktu. Dimensi waktu ini akan

dipergunakan sebagai pembanding dalam perhitungan untuk menghasilkan laporan yang

diinginkan. Selain itu, dengan menggunakan dimensi waktu, pembuat keputusan dapat

mengenal kecenderungan dan pola dari suatu data.

D. Non - Volatile

Data pada data warehouse tidak di-update secara real time, tetapi di-refresh dari sistem

operasional secara reguler. Data yang baru selalu ditambahkan sebagai tambahan bagi

database itu sendiri. Database tersebut secara berkesinambungan mengambil data baru

ini, dan kemudian disatukan dengan data sebelumnya. Data yang berada dalam data

warehouse bersifat read-only, dan tidak berubah setiap saat sehingga hanya terdapat dua

kegiatan dalam data warehouse, yaitu mengambil data (loading data), dan akses data

(mengakses data warehouse, seperti melakukan query untuk menampilkan laporan yang

dibutuhkan, tidak ada kegiatan updating data).

3.4. Tujuan dari penggunaan Data Warehouse

Adanya tujuan dari penggunaan Data Warehouse ini sendiri adalah untuk

mengintegrasikan data organisasi dalam jumlah yang besar menjadi sebuah wadah yang dimana

para penggunanya dapat dengan mudah menjalankan query, membuat laporan serta melakukan

analisa. Yang secara garis besar tujuannya adalah untuk melakukan management terhadap

sejumlah besar data dan menganalisanya.

3.5. Keuntungan dan kerugian dari Data Warehouse

3.5.1. Keuntungan

Ada beberapa keuntungan yang dapat diraih dari penggunaan Data Warehouse dalam

sebuah perusahaan, yakni :

Berpotensi tinggi untuk mendapatkan pengembalian investasi. SEbuah organisasi

harus berkomitmen dalam melakukan investasi pada banyak sumber daya untuk

menjamin keberhasilan dari penggunaan Data Warehouse dan biaya yang

diinvestasikan sangat beragam mulai dari 50. 000 pound sampai dengan lebih dari

10 juta pound. Variasi atau rentang harga itu dikarenkan dengan banyaknya solusi

teknis yang tersedia.

Keunggulan kompetitif yang dapat diraih oleh perusahaan yang telah dibuktikan

dengan adanya pengembalian investasi yang sangat besar dari penggunaan Data

Warehosue. Keunggulan lainnya juga dirasakan pada saat perusahaan

membiarkan akses dari penetapan data maker yang dapat mengungkapkan

informasi yang tersedia sebelumnya, tidak dikenal dan belum dimanfaatkan

seperti pelanggan, tren, dan tuntutan

Peningkatan produkrivitas dalam pengambilan keputusan. Penggunaan Data

Warehouse dapat meningkatkan produktivitas dari para pelaku pengambil

keputusan dengan menciptakan database yang terintegrasi, konsisten, dan

berfokus pada subyek dan data historis. Mengintegrasikan data dari beberapa

sistem yang tidak compatible kedalam bentuk konsisten yang dapat dimengerti

oleh perusahaan. Dengan mengubah data menjadi sebuah informasi yang

bermakna, penggunaan Data Warehouse memungkinkan para pemangku jabatan

untuk melakukan analisa dengan lebih akurat dan konsisten.

3.5.2. Kerugian

Selain berbagai macam kelebihan dari penggunaan Data Warehouse, ternyata juga

terdapat beberapa kekurangannya, yaitu :

Datawarehouse bukan merupakan lingkungan yang cocok untuk data yang tidak

terstruktur.

Data perlu di ekstrak, diubah (ETL) dan di load ke datawarehouse sehingga

membutuhkan tenggang waktu untuk memindahkannya.

Semakin lama dipelihara, semakin besar biaya untuk merawat sebuah

datawarehouse.

Datawarehouse dapat menjadi ketinggalan dari data terbaru yang relatif cepat,

karena data yang digunakan di datawarehouse tidak di update secara cepat.

sehingga data yang ada tidak optimal

3.6. Bentuk dari Data Warehouse

3.6.1. Functional Data Warehouse

Yang dibuat berdasarkan fungsi yang berbeda didalam perusahaan, seperti pada devisi

dan bagiannya masing - masing. Jadi, pada bagian keuangan memiliki gudang data

tersendiri, pada bagian HR juga punya bagiannya sendiri, dan lain sebagainya.

3.6.1. functional Data warehouse

3.6.2. Centralized Data Warehouse

Sama seperti pada functional Data Warehouse hanya saja pada bentuk ini, segala data

yang didapat dari berbagai sumber dikumpulkan terlebih dahulu pada sebuah wadah atau

tempat baru setelah itu data tersebut dipilah - pilah sesuai dengan fungsi atau kebutuhan

yang ada.

Keuntungan dari penggunaanya adalah ada pada tingkat konsistensi data yang sangat

tinggi, karena data yang ada didalamnya sudah benar - benar terpadu. Kerugiannya ada

pada waktu serta biaya yang diperlukan untuk pembangunannya

3.6.2

Centralized Data Warehouse

3.6.3. Distributed Data Warehouse

Pada bentuk ini, digunakannya gateway yang berfungsi untuk menjembatani atau

menghubungkan antara sumber data dengan workstation yang menggunakan sistem yang

beraneka ragam. Sehingga memungkinkan pengguna untuk mengakses data yang berada

diluar dari perusahaan.

Keuntungan dari penggunaanya adalah dengan kebisaanya untuk dapat mengakses data

diluar dari perusahaan, yang dimana data tersebut telah disinkronisasi terlebih dahul agar

terjaga konsistensinya.

3.6.3. Distributed Data Warehouse

Hubungan data warehouse dengan Data mart dan data mining

Data mart

Merupakan bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen

atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan.

Karakteristik yang membedakan data mart dan data warehouse (Connolly, Begg, Strachan1999)

adalah :

1.Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah

departemen atau fungsi bisnis

2.Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse

3.Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data

mart lebih mudah dipahami dan dinavigasi

Data Mining dan Data Warehouse

Data mining adalah suatu proses yang digunakan untuk mencari informasi dan knowledge yang

berguna, dimana diperoleh dari data-data yang dimiliki.

•Kualitas dan konsistensi data merupakan persyaratan untuk data mining untuk menjamin

keakuratan model-model prediksi. Data warehouse dipopulasikan dengan data yang bersih dan

konsisten.

•Data mining akan sangat berguna jika mendapatkan data dari banyak sumber untuk

mendapatkan sebanyak mungkin keterhubungan antar data. Data warehouse hanya berisikan data

dari beberapa sumber.

Contoh datawarehuse pada bank mandiri :

Bank Mandiri didirikan pada tanggal 2 Oktober 1998 yang merupakan bagian dari program

restrukturisasi perbankan yang dilaksanakan oleh pemerintah. Untuk mendukung bisnis yang

terjadi didalamnya, Bank Mandiri membutuhkan data-data dan informasi penting terutama yang

berkaitan dengan transaksi ataupun laporan. Sumber data yang diperoleh dari sistem Core

Banking, Eximbills, ICS, LOS, MAKSI maupun SAP. Data tersebut diolah di dalam sistem

datawarehouse yang berperan penting dalam penyusunan laporan antara lain :

a. Laporan Bank Indonesia (Regulatory Reporting) seperti :

- Laporan Bulanan Bank Umum (LBU)

- Sistem Informasi Debitur (SID)

- Laporan Harian Bank Umum (LHBU)

- Laporan Berkala Bank Umum (LBBU)

- Data Feeding Aplikasi Anti Money Laundering (AML)

b. Laporan Performance Measurement System (PMS)

c. Laporan Management Information System (MIS)

BAB IV

Kesimpulan dan Saran

4.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang bisa didapat dari paper ini adalah data warehouse merupakan

kumpulan data yang disimpan dan data tersebut akan digunakan untuk membantu pengambilan

keputusan. Data warehouse sendiri memiliki karakteristik seperti berinteraksi pada objek,

terintegrasi, time variant, non volatile. Selain itu, data warehouse juga sering berintegrasi dengan

aplikasi lain untuk mendukung laporan maupun analisis data. Dalam pencarian data di dalam

data warehouse kita bisa mining untuk data yang kita cari atau lebih spesifik. Contoh perusahaan

yang menerapkan data warehouse adalah Bank Mandiri.

4.2 Saran

Data warehouse sangatlah peting bagi perusahaan oleh karena itu perusahaan perlu

mnegetahui lebih dalam mengenai data warehouse. Perusahaan perlu mengetahui bagaimana

bentuk data warehouse, apa saja manfaat dalam penerapaan data warehouse, kekurangan

maupun kelebihannya. Selain itu perusahaan juga perlu merancang arstiketur yang baik dalam

penerapannya dan mengetahui aplikasi apa yang dapat membantu dan mendukung data

warehouse sehingga data yang ada di perusahaan bisa berguna dalam pengambilan keputusan,

laporan maupun meningkatkan kualitas maupun service yang ada di dalam perusahaan.

Daftar Pustaka

Andre. Tutorial Belajar MySQL Part 5: Pengertian SQL (Structured Query Language).

Duniailkom. http://www.duniailkom.com/tutorial-mysql-pengertian-sql-structured-query-

language/. 2013. 1 Jun 2014.

Anneahira. Pengertian Data dan Metode Pengambilannya. AnneAhira.com.

www.anneahira.com/pengertian -data.htm/. ___. 1 Jun 2014.

Betha, Sidik Ir & Husni I. Pohan, Ir. M,Eng. Pemrograman Web dengan HTML. Bandung:

Informatika Bandung. 2012.

Chapple, Mike. Query Definition. About.com.

databases.about.com/cs/administration/g/query.htm. __. 1 Jun 2014.

Connolly, Thomas and Carolyn Begg. Database Systems: A Practical Approach to Design,

Implementation, and Management. Pearson Education, Limited. 2014.

Drbanker. Jenis-Jenis Bank dan Fungsi Perbankan. Belajar Perbankan Online.

Bankernote.com/jenis-jenis-bank-dan –fungsi-perbankan/. Apr 2014. 1 Jun 2014.

Hakim, Zainal. Jenis Query pada MySQL. Zainalhakim.web.id.

http://www.zainalhakim.web.id/posting/jenis-query-pada-mysql.html. Jul 2012. 1 Jun

2014.

Hendry. Jenis dan Tipe Data. http://teorionline.net/jenis-dan-tipe-data/. Sep 12. 1 Jun 2014.

Inmon, W.H.. Building the Data Warehouse, Third Edition. Wiley Computer Publishing. 2002.

Kuncoro. Manajemen Perbankan, Teori dan Aplikasi. Jakarta: Erlangga. 2002. P.68.

Poe, Vidette; Partricia Klauer & Stephen Brobst. Building a Data Warehouse for Decision

Support. Prentice Hall PTR. 1998.

Rosenberg, Jerry M.. Dictionary of Banking and Finance. Wiley. 1993.

Rouse, Margaret. Data Warehouse or Information Warehouse. WhatIs.com. TechTarget.

http://searchsqlserver.techtarget.com/definition/data-warehouse. __. 1 Jun 2014.

Turban. Electronic Commerce: A Managerial Perspective 2006, 4/E. Pearson Education. 2010.

W3C. Query. W3.org. www.w3.org/standards/semanticweb/query. __. 1 Jun 2014.

Wang, John. Data Warehouse and Mining: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications,

Volume 3. IGI Global Snippet. 2008.

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Picture

Binusian ID :1501167273

Full Name : Ardiyanto

Email : chenxiaob.yahoo.co.id

Address Current

Jl.Angke Indah gang 6 No.340

Jakarta Barat 11330

DKI Jakarta, Indonesia

Permanent

Jl.Angke Indah gang 6 No.340

Jakarta Barat 11330

DKI Jakarta, Indonesia

Phone Numbers : Mobile : 62-8-1212173343

Home : 62-21-6311655

: Fax : 62-21-6311655

:Office: 62-21-6311655

Gender Male

Birth Place/Date : Jakarta, 01November 1993

Nationality : Indonesia

Martial Status : Single

Region : Christian

Formal Education

Jan 2011-Present :Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia

Bacheleor (S1), Information Systems GPA: 2.77

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

PICTURE

PERSONAL INFORMATION

Binusian ID 1501172121

Full Name Kartika Sari Putri

E-Mail [email protected]

Address Current :

Jalan U No.13

Jakarta Barat

DKI Jakarta, Indonesia

Permanent :

Perum PDP blok A.14 no.12

Karawang, 41352

Jawa barat, Indonesia

Phone Number Mobile : 0899-415-4440

Home : 0267-480173

Gender Female

Birth Place / Date Karawang / 29 Oktober 1992

Nasionallity Indonesia

Marital Status Single

Religion Christian

FORMAL EDUCATION

September 2011-Present Bina Nusantara University, Jakarta,

Indonesia

Backelor(S1), Information System GPA :

3.75

ORGANIZATION EXPERINCE

Oct 2011 – present Himsisfo, Vice of Project Management

Help to analysis, design and requirement in

organization

Aug 2012 – Aug 2013 Himsisfo, Vice of coordinator commission 2

Help coordinate commission 2

Jun 2013 – Sept 2013 Himsisfo, Coordinator

Coordinator of community relations in study

tour

Jun 2012 – Aug 2012 Himsisfo, Coordinator of community

relations

Coordinator of community relations in AKSI

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Picture

Binusian ID :1501166301

Full Name : Leni Gustini

Email : shinyeon_yeon.yahoo.com

Address Current

Jl Haji Senen no 54

Jakarta Barat 00000

DKI Jakarta, Indonesia

Permanent

Jl Raya Kosambi n0 52

Karawang 41313

Phone Numbers : Mobile : 62-85-781898236

Home : 62-26-7436449

Fax : 62-85-781898236

Office: 62-85-781898236

Gender : Female

Birth Place/Date : Jungkat, 01 Agustus 1993

Nationality : Indonesia

Martial Status : Single

Region : Christian

Formal Education

Jan 2011-Present :Bina Nusantara University, Jakarta

,Indonesia

Bacheleor (S1), Information Systems GPA: 3.52

Organization Experience

Oct 2011 – Present : HIMSISFO, Commite

Commitee

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Picture

Binusian ID :1501192470

Full Name : Susanti Kusuma

Email : [email protected]

Address Current

:Komp. Karang Anyar , Jl. Karang Anyar Permai,

Raya kav 53-54 Blk. Blok B18 000,

Jakarta Pusat 10470

DKI Jakarta, Indonesia

Permanent

Jl.Sukaramai N0 100

Lhokseumawe 24531

DI Aceh, Indonesia

Phone Numbers : Mobile : 62-857-6010798

Home : 62-857-6010798

Fax : 62-857-6010798

Office: 62-857-6010798

Gender : Female

Birth Place/Date : Perbaungan, 01 September 1993

Nationality : Indonesia

Martial Status : Single

Region : Buddha

Formal Education

Jan 2011-Present :Bina Nusantara University, Jakarta

,Indonesia

Bacheleor (S1), Information Systems GPA: 2.77

Organization Experience

Sept 2011 – Jul 1012 : HIMSISFO, Activis

Komisi Tiga

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Picture

Personal Information

Binusian ID :1501153993

Full Name : Wendy

Email : wendywijayaa.gmail.com

Address Current

Jl Muara karang blok Q 4 selatan nomor 18

Jakarta Utara 14450

DKI Jakarta, Indonesia

Permanent

Jl Muara karang blok Q 4 selatan nomor 18

Jakarta Utara 14450

DKI Jakarta, Indonesia

Phone Numbers : Mobile : 62-899-9887587

Home : 62-21-6625049

Fax : 62-21-6625049

Office: 62-21-6625049

Gender : Male

Birth Place/Date : Jakarta, 04 Juni 1993

Nationality : Indonesia

Martial Status :Single

Region : Buddha

Formal Education

Jan 2011-Present :Bina Nusantara University, Jakarta

,Indonesia

Bacheleor (S1), Information Systems GPA: 2.50