Pembuatan Data Warehouse Penjualan Produk dan Penerapan Dalam Studi Kasus Divisi Greenscope Energy – PT. Tustika Nagata Surabaya

Abstrak : Dengan semakin berkembangnya banyak perusahaan manufaktur di Indonesia, akan sangat berpengaruh terhadap daya saing bagi perusahaan, sehingga perusahaan dituntut agar dapat memantau setiap proses penjualannya. Meningkatnya pendapatan yang dihasilkan perusahaan berimbas pada banyaknya data yang harus dikelola, sehingga dibutuhkan struktur penyipanan data yang tepat. Pengelolahan hubungan antar data disini adalah penerapan data warehouse yang dapat memantau proses penjualan secara real time serta penggunaan association rule mining.

Langkah pembuatan :

1. Pengumpulan Data dan Survey :

Data yang dipergunakan  merupakan data penjualan dari tahun 2007 – tahun 2011 dengan satuan bulanan yaitu bulan Januari – Desember. Dimana jumlah data keseluruhan adalah 1564 data.

Data yang diperoleh memiliki 4 atribut dengan scope time satuan bulanan untuk selanjutnya data yang diperoleh dari proses wawancara akan dilakukan langkah langkah sebagai berikut :

• Melakukan cleansing data.

Dalam proses cleansing data dimana penulis membuang data – data yang tidak diperlukan seperti tulisan yang dobel (sama), penulisan huruf yang tidak sama besar kecilnya, urutan yang tidak sama dirapikan, dan lain-lain.

• Membuat star schema.

Pada tahapan ini akan dilakukan perancangan star schema dan Desain Extract, Transformation, Loading (ETL) dikarenakan data warehouse menggunakan model data dimensional atau sering disebut sebagai star schema. Star schema mempunyai dua bagian, yaitu tabel fakta dan tabel dimensi. Setelah star schema dibuat maka proses selanjutnya adalah melakukan proses ETL dari database operasional ke database data warehouse. Sebelum proses ETL ini diproses harus dibuat dulu desain untuk proses ETL-nya.

• Melakukan Extract, Transformation, Loading (ETL).

Pada tahapan ini proses ETL secara periodik mengekstrak data dari sumber sistem, mentranformasikannya ke sebuah format yang umum, dan kemudian memuatnya ke dalam data store target, yang umumnya sebuah data warehouse atau data mart. ETL sangat penting untuk integrasi data dan data warehousing.

•  Membuat cube.

Pada tahapan ini dimana dilakukan sebuah pembentukan database dimana data disimpan dalam bentuk cell, dan posisi dari sel-sel tersebut ditentukan oleh beberapa variable yang disebut dimensional. Hasil dari tahapan ini adalah sebuah visualisasi data warehouse yang telah dibuat sebelumnya. Hasil cube dapat dilihat pada Gambar 1.

• Penerapan association rule mining.

Proses penerapan association rule mining dibuat setelah hasil cube telah dapat ditampilkan. Dengan menggunakkan penerapan association rule mining penulis berharap pihak perusahaan dapat melihat tingkat kecendrungan produk yang dibeli konsumen.

    2. Menentukan Tujuan

Pada tahap ini menentukan tujuan yang akan digunakan untuk pembuatan data warehouse dan penerapan penggunaan association rule mining dalam penyaranan cross-selling.

Beberapa langkah dalam penentuan : 

• Analisa Strategis Perusahaan Greenscope Energy – PT. Tustika Nagata Surabaya menginginkan proses pencatatan data penjualan yang dapat digunakan secara real time, dan dapat membantu dalam proses pengumpulan data penjualan

• Penentuan dimensi

Semua dimensi diambil dari laporan data penjualan Greenscope Energy – PT. Tustika Nagata Surabaya.

• Perancangan dan pembuatan data warehouse.

Pada tahap ini dilakukan proses perancangan data warehouse di awali dengan pembuatan desain yang

disesuaikan dengan analisa kebutuhan perusahaan. Sesudah itu baru akan dilakukan pembuatan data

warehouse.

• Penerapan association rule mining dalam data warehouse.

Pada tahap ini dilakukan penerapan association rule mining pada data warehouse yang akan dibuat dengan menggunakan wizard dari SQL Server.

• Penyesuaian Tampilan data warehouse dengan teknologi

yang akan digunakan. Pada tahap ini dilakukan penyesuaian tampilan dengan terminologi yang akan digunakan dalam pembuatan data warehouse.

Disain dan Implementasi

• Analisis Proses Bisnis

mengharapkan adanya sebuah dukungan teknologi dalam mengelola data penjualan yang sangat besar dan juga proses pencatatan yang lebih terkomputerisasi agar dapat memberikan jaminan data agar tidak mengalami kehilangan data.

• Analisis Tujuan Pembangunan Sistem Datawarehouse

Data warehouse pada penelitian ini dibangun berdasarkan kebutuhan bagi PT. Green Scope Energy untuk dapat memiliki sistem pengumpulan data yang baik sehingga dapat  mengetahui proses-proses transaksi penjualan dengan lebih mudah berdasarkan kebutuhan yang diinginkan oleh PT. Green Scope Energy.

• Perancangan dan pembuatan data warehouse

Pada bagian ini akan dilakukan proses perancangan data warehouse yang selanjutnya akan dilakukan pembuatan data warehouse. Hasil pembuatan data warehouse, dapat ditunjukkan oleh star schema pada Gambar 3.

Sumber : digilib.its.ac.id/public/ITS-paper-24337-5208100032-Paper.pdf