## ANALISIS DAN PENERAPAN METODE TUNING PADA  BASIS DATA FUNDING

## Indrajani
Information Systems Department, School of Information Systems, BINUS University Jl.KH.Syahdan no.9 Kemanggisan Palmerah Jakarta Indonesia indrajani@binus.ac.id

## ABSTRACT
The purpose of this research is to analyze, design, and implement tuning for the funding database, which include data mart processing that will be used in the formation of analytical reports. The research method used is literature study from a variety of journals, books, e-books, and articles on the internet. Fact finding techniques are also done by analyzing, collecting, and examining the documents, interviews, and observations. Other the research methods are also used to analyze and design database such as SQL tuning, Partitioning, and Indexing. The results obtained from this research is an implementation tuning for the funding database, in which if it is implemented, it will improve performance significantly. The conclusion is by implementing tuning for the funding database, it can help the bank to improve the performance of database system and decrease time to produce analytical reports.
Keywords:  Database, Tuning, Funding, Analytical Report

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis, merancang, dan mengimplementasikan metode tuning pada database funding. Proses pengolahan data mart yang akan digunakan dalam pembentukan analytical report terdapat di dalamnya.  Metode penelitian yang digunakan adalah studi kepustakaan dari berbagai jurnal, buku, e-book, dan artikel-artikel di internet. Selain itu juga dilakukan teknik pengumpulan data, yaitu dengan mempelajari dokumen-dokumen dan wawancara serta observasi. Metode analisis dan perancangan model tuning juga digunakan yaitu SQL Tuning, Partitioning, dan Indexing. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah suatu implementasi tuning pada database funding yang jika diimplementasikan akan meningkatkan kinerja secara signifikan. Simpulan yang dapat ditarik dari penelitian ini adalah tuning merupakan salah satu faktor penting dalam meningkatkan kinerja sistem basis data.
Kata kunci: basis data, tuning, funding, analytical report

## PENDAHULUAN
Ada tiga kelompok besar dalam bisnis perbankan yaitu konsumer, bisnis kredit, serta bisnis tresuri dan internasional. Ketiga bisnis tersebut didukung oleh unit-unit pengendali risiko serta pendukung korporasi. Bisnis perbankan konsumer merupakan core competence dari suatu bank. Bisnis ini meliputi jasa perbankan konsumer, kartu kredit, fasilitas pembayaran sarana umum serta perbankan prioritas. Bisnis kredit merupakan core competence lainnya yang sedang dikembangkan oleh bank, dengan mengandalkan jangkauan jaringan kantor cabang yang luas, kemampuan distribusi lintas jaringan maupun kegiatan pemasaran dan penjualan yang unggul. Bisnis ini menyalurkan kredit korporasi kepada perusahaan dan institusi terkemuka di berbagai sektor industri, kredit komersial maupun ritel bagi sektor usaha kecil dan menengah (UKM), dan kredit pemilikan rumah dan kendaraan bermotor bagi nasabah perorangan.
Dana pihak ketiga adalah unsur terpenting selain kegiatan pengumpulan dana. Seiring dengan berkembangnya kegiatan dan promosi produk perbankan serta tuntutan ketersediaan data yang cepat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, maka sistem yang sudah pernah dikembangkan perlu ditingkatkan kembali dari sisi kinerja. Saat ini, untuk menghasilkan data-data yang dibutuhkan dalam membuat analytical report memerlukan waktu sekitar dua sampai tiga minggu untuk data funding selama satu bulan. Pihak manajemen merasa perlu meningkatkan sistem yang telah ada dari sisi kinerja karena dengan waktu yang terpakai menyebabkan analytical report yang dihasilkan tidak terbarukan sehingga banyak terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan yang merugikan pihak perusahaan dan nasabah.
Ruang lingkup penelitian ini adalah meningkatkan kinerja dari sisi Application Tuning, yaitu upaya memperbaiki kinerja sistem dengan SQL Tuning , indexing dan partitioning . Adapun tujuan penelitian ini adalah mengoptimalisasikan waktu yang dibutuhkan dalam pembentukan tabel fakta dari data mart sehingga pada akhirnya analytical report harian dan bulanan data funding dapat dihasilkan secara lebih cepat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Manfaat penelitian ini adalah menyediakan data untuk mendukung kegiatan analisis sebagai dasar pengambilan keputusan oleh pihak managerial secara lebih cepat

## METODE
Metode penelitian yang digunakan adalah metode pengumpulan data, metode analisis, dan metode perancangan basis data. Teknik yang digunakan dalam metode pengumpulan data  ini mencakup antara lain wawancara, mempelajari dokumen, observasi, dan studi kepustakaan  (Indrajani, Wihendro, & Safan, 2013).  Wawancara dilakukan pada bagian-bagian yang akan menggunakan sistem basis data yang diusulkan. Pertanyaan-pertanyaan yang akan ditanyakan akan disiapkan terlebih dahulu sebelum wawancara berlangsung. Sifat yang akan digunakan adalah gabungan antara pertanyaan tertutup dan terbuka  (Indrajani, 2011). Untuk mendapatkan data dan informasi mengenai kebutuhan pengguna secara lengkap, maka dilakukan juga pengumpulan dokumen-dokumen. Selain itu juga dilakukan observasi langsung ke lapangan  (Indrajani, 2011).
Setelah itu desain dan perancangan yaitu merancang alternatif-alternatif solusi, pengembangan yang mencakup proses create, run, testing, debug dan code . Kemudian  implementasi yaitu tahap ketika code yang telah di- tuning diimplementasikan pada sistem yang berjalan. Terakhir adalah evaluasi yaitu tahap membandingkan processing time system lama dengan yang baru.
Data mart adalah bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan informasi dari suatu departemen (Connolly & Begg, 2010). Perbedaan data mart dengan data warehouse antara lain Data mart fokus untuk departemen tertentu saja dan tidak berisi data operasional yang bersifat detail. Data mart lebih mudah dipahami karena jumlah data yang lebih sedikit. Alasan Pembuatan Data mart adalah untuk memudahkan akses terhadap data-data yang sering digunakan untuk bahan analisis, data yang disajikan Data mart lebih spesifik berdasarkan setiap departemen sehingga memudahkan pencarian data, dan biaya yang dibutuhkan untuk membangun Data mart lebih kecil dibanding data warehouse.
Analytical report adalah  laporan yang berisi ringkasan  informasi yang ditujukan untuk membantu proses pengambilan keputusan oleh pihak manajemen. Contohnya adalah laporan-laporan yang bersifat multidimensional. Di mana laporan-laporan tersebut dapat dilihat dari berbagai sudut pandang. Misalnya segi nasabah, segi produk, segi waktu, segi cabang, dan sebagainya.
Tuning adalah tindakan memodifikasi sistem dengan tujuan meningkatkan kinerja. Manfaat tuning adalah mempercepat response time proses dan meningkatkan throughput (Chan & Immanuel, 2008).  Jenis-jenis tuning yakni Tuning for response time, yaitu tuning yang ditujukan untuk mempercepat response time dan Tuning for throughput, yaitu tuning yang ditujukan untuk meningkatkan jumlah throughput process. Application tuning adalah suatu tindakan yang mayoritas berhubungan dengan perbaikan di sisi sintaks SQL dan memastikan apakah sintaks query yang digunakan telah efisien dan optimal.
SQL tuning merupakan tindakan query optimization . Definisi Query Optimization adalah suatu tindakan memilih execution strategy yang efisien untuk mengeksekusi sebuah query. Kinerja adalah salah satu ukuran terpenting, yang menggambarkan jika proyek ini sukses atau terjadi kesalahan. Berarti desain untuk proses kinerja harus dimulai sejak awal dalam pengembangan basis data. Di sini terdapat beberapa teknik untuk meningkatkan kinerja basis data agar maksimal. Proses tuning kinerja mencakup antara lain pengukuran respon waktu sebelum tuning , pada waktu tuning dilakukan, dan pengukuran respon waktu setelah tuning (Cecilia & Mihai, 2011). Database Administrator bertanggung jawab untuk meningkatkan kinerja sistem basis data. Deteksi penurunan kinerja dapat dilihat dari parameter kinerja system  (Hitesh, Aditya, & Ranjit, 2012).
Partitioning adalah tindakan membagi tabel yang mempunyai record data yang sangat besar menjadi segmen-segmen kecil disebut partition berdasarkan sebuah partitioned key (Anonim1, 2007). Oracle menyediakan lima teknik untuk mempartisi tabel  (Indrajani, 2013) yaitu Range Partitioning, List Partioning, Hash Partitioning, Composite Range-Hash Partitioning, dan Composite Range-List Partitioning. Range Partitioning adalah s etiap partisi dispesifikasi oleh serangkaian nilai dari partitioning key. Sedangkan List  Partitioning yaitu setiap partisi dispesifikasikan oleh sebuah daftar nilai dari key partitioning . Hash Partitioning adalah sebuah algoritma hash diterapkan pada partitioning key untuk membatasi partisi pada baris yang diberikan. Composite Range-Hash Partitioning ialah sebuah kombinasi dari teknik Range dan Hash partitioning . Pertama kali, tabel akan dipartisi dengan teknik range partitioning . Kemudian setiap individu hasil range partitioning tersebut akan dipartisi kembali dengan menggunakan hash partitioning . Terakhir Composite Range-List Partitioning yaitu sebuah kombinasi antara teknik Range dan List Partitioning . Pertama kali, tabel akan dipartisi dengan teknik range partitioning . Kemudian setiap individu hasil range partitioning tersebut akan dipartisi kembali dengan menggunakan list partitioning . Tidak seperti gabungan Range- Hash Partitioning , isi dari setiap subpartisi mewakili sebuah subset logika dari data, dideskripsikan oleh sesuai dengan proses setup  pada range dan list partitioning .
Index adalah data structure yang memungkinkan DBMS mengakses record-record secara lebih cepat dan meningkatkan speed response dari suatu query (Millsap & Garry, 2008).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Divisi Pengembanan Produk dan Jasa  merupakan salah satu divisi pada perusahaan yang bertugas menangani dana pihak ke tiga oleh nasabah untuk berbagai keperluan, misalnya  tabungan, deposito, dan giro. Divisi Teknologi Informasi merupakan salah satu divisi pada perushaan tersebut yang bertugas untuk menangani sisi pengembangan dari aplikasi dan sistem-sistem yang ada. Ke dua divisi tersebut bekerja sama dalam peningkatan kebutuhan laporan-laporan yang dibutuhkan oleh pihak manajemen.

## Gambar 1 Proses Pembentukan Analytical Report
Ketika seseorang ingin mengajukan membuka tabungan, deposito, atau giro pada bank, ia harus menjalani prosedur operasional yaitu mengisi formulir pembukaan tabungan  deposito, atau giro. Selama permohonan tersebut belum ditandatangani, data tersebut ada di dalam server dan terdapat database server yang menyimpan informasi calon nasabah bank tersebut.
Data transaksi harian dari database mainframe dimasukkan ke data warehouse dengan metode Backup dan Restore . Kemudian dilakukan proses ETL dari database server operasional dan server data warehouse ke server data mart dengan proses ETL ( Extract, Transform, Load ). Proses yang terjadi di dalam server data  mart adalah pembentukan beberapa  tabel fakta dari data mart yang kemudian dengan bantuan Analytical Reporting Tools , yaitu Business Object 6.1 , dihasilkan analytical report yang digunakan pihak manajemen untuk memantau kinerja dana pihak ke 3 dan mendukung proses pengambilan keputusan.
Gambar 2 Proses Pembentukan Data Mart
Data transaksi harian dari database mainframe dimasukkan ke data warehouse dengan metode Backup dan Restore . Alasan mengapa harus backup dan restore adalah karena data yang terdapat dalam mainframe terlalu besar, sedangkan bandwidth yang disediakan hanya 1 Mbps maka proses tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama jika melakukan ETL. Setelah itu dilakukan ETL ( Extract, Transform, Load )  di data warehouse dan database server sehingga membentuk data mart yang dibutuhkan oleh Divisi Pengembanan Produk dan Jasa.
Untuk membentuk analytical report dibutuhkan data histori sedangkan perancangan data warehouse berisi data posisi per hari. Proses pembentukan tabel fakta  dari data mart membutuhkan waktu yang lama yaitu  hingga kurang lebih 8-10 jam. Untuk menghasilkan analytical report menggunakan Business Object membutuhkan waktu yang lama, sehingga pengguna lebih memilih untuk langsung query ke data mart . Oleh karena itu, pengguna data funding harus memiliki keahlian di bidang SQL code .

## Beberapa Usulan Pemecahan
Melakukan SQL tuning pada procedure - procedure yang belum optimal. Misalnya  mengganti where clause menjadi join clause untuk menggabungkan beberapa tabel, menggunakan ROWID untuk mengakses data, menggunakan temp table untuk menggabungkan beberapa statement yang dipergunakan berulang kali.Selain itu dapat juga membuat partisi pada tabel yang mengandung lebih dari 2 GB data dan memberi index terhadap data yang sering diakses.

## Proses Pengisian Tabel Histori ACCT_DTL pada Sistem yang Berjalan
Data mart pada sistem yang berjalan hanya menyimpan data posisi, maka dibuat sebuah tabel bernama ACCT_DTL dengan struktur penyimpanan data mart histori menggunakan logika bucket- bucket (block column per bulan) yang menyimpan data bulanan sebanyak 12 bucket . Cara pengisian data ke setiap bucket tiap bulannya adalah: (1) Awalnya, bucket-bucket pada tabel ACCT_DTL akan digeser terlebih dahulu dengan data lama yang ada pada bucket pertama, akan digeser ke bucket kedua, bucket kedua ke bucket ketiga dan begitu seterusnya, meskipun terdapat bucket yang belum berisi data. Jadi setiap data pada bulan baru yang masuk akan terjadi 12 kali pergeseran data, jika proses penggeseran tersebut belum pernah dijalankan dengan sukses pada bulan tersebut. (2) Jika data nasabah A belum pernah terdapat dalam sistem, maka data tersebut akan di-INSERT ke dalam tabel ACCT_DTL pada 1 baris baru di bucket pertama. Jika pada bulan yang sama nasabah melakukan transaksi, maka data pada bucket bulan tersebut akan diubah. (3) Setiap data pada bulan baru akan selalu berada pada bucket yang pertama. Alasan mengapa data yang terbaru selalu dimasukkan ke dalam bucket pertama adalah karena data yang digunakan untuk menghasilkan analytical report bulanan adalah data yang terbaru sehingga dari sisi scripting , akan lebih mudah apabila data yang terbaru selalu diletakkan pada bucket pertama.
Proses pengisian record-record data pada ACCT_DTL menggunakan sebuah PL/SQL procedure yaitu DBP_PRE_PROCESS. Pada procedure DBP_PRE_PROCESS ini dilakukan proses insert record-record baru (jika ada account baru yang melakukan peminjaman) dan proses update record-record (jika nasabah membayar cicilan)

## Proses Pembentukan Tabel Fakta
Sebuah tabel fakta dibentuk dari histori data mart (termasuk salah satunya adalah data pada tabel histori ACCT_DTL) dan beberapa tabel dimensi (untuk menyediakan kategori-kategori apa saja yang dapat ditampilkan oleh suatu analytical report ). Kedua sumber data e tersebut ( data mart dan tabel dimensi) kemudian diolah melalui suatu procedure (setiap tabel fakta diolah oleh procedure yang berbeda).  Setiap tabel fakta digunakan untuk pembentukan sebuah analytical report

## SQL Tuning - Restrukturisasi tabel ACCT_DTL
Pada perancangan sistem yang lama, tabel ACCT_DTL menggunakan sistem bucket . Proses tersebut dapat menyebabkan penurunan kinerja dari database dan juga pemborosan resource sehingga kami merancang suatu sistem baru untuk menyimpan data mart . Pada perancangan sistem yang baru, kami tidak menggunakan 12 bucket untuk menyimpan data histori setiap bulannya. Akan tetapi, hanya menggunakan 1 bucket dalam partisi bulanan untuk menyimpan data histori. Struktur tabel ACCT_DTL_ENH:
Gambar 3 Struktur tabel ACCT_DTL_ENH
Keuntungan yang diperoleh dari perubahan ini adalah mempercepat pengaksesan data pada tabel ACCT_DTL_ENH yang berisi data histori karena adanya range partitioning berdasarkan month_idx dan sub-partition berupa hash partitioning berdasarkan acct_no. Selain itu juga menghilangkan proses update yang menggunakan logika perpindahan data ke bucket berikutnya setiap bulan. Jadi, perubahan ini membuat prosedur SHIFT_ ACCT_DTL dapat dihilangkan.

## Mengganti where clause menjadi join clause untuk menggabungkan table
Gambar 4 Mengganti where clause
Karena untuk menggabungkan beberapa tabel dengan non-join clause (where clause) , hasil akan dievaluasi setelah melakukan cross join seluruh tabel. Sedangkan dengan join clause , hasil akan dievaluasi setelah cross join antar 2 tabel. Sehingga dapat mengurangi jumlah baris yang akan dicocokkan dengan tabel berikutnya

## Menggunakan Temp Table untuk Menampung Join Table yang Digunakan Berulang Kali
Dalam script yang kompleks, seringkali ditemukan penggabungan beberapa tabel. Penggabungan beberapa tabel sekaligus ini dapat menurunkan performa. Setelah kami teliti terdapat beberapa jenis penggabungan tabel yang sering diimplementasikan seperti Join Multiple Table in one statement dan Join Multiple Table using temp table.
Join Multiple Table in one statement, pada join ini terdapat beberapa penggabungan tabel dalam satu statement yang sering dieksekusi pada beberapa query berbeda. Untuk mengeksekusi satu query penggabungan beberapa tabel yang rumit saja memerlukan waktu yang cukup lama, bayangkan jika penggabungan tabel-tabel tersebut sering dieksekusi pada query yang berbeda-beda, tentu akan memakan waktu yang lebih lama dan memboroskan resource . Untuk mengatasi masalah kinerja yang dihadapi, maka pada pada tahap perancangan ini, dirancang suatu alternatif solusi yang dapat meningkatkan kinerja dan menghemat resource , yaitu Join Multiple Table using temp table . Dengan mengimplementasikan solusi tersebut, penggabungan beberapa tabel yang sering dieksekusi ditempatkan dalam satu temp table , sehingga ketika hasil penggabungan tersebut hendak dipergunakan kembali dapat langsung mengakses ke dalam temp table , tidak perlu melakukan penggabungan beberapa tabel yang kompleks lagi.

## Menggunakan ROWID untuk Mengakses Data
Berdasarkan tingkatan access path tercepat, ROWID merupakan cara akses tercepat, sehingga kami menggunakan cursor untuk menunjuk ROWID agar dapat digunakan untuk proses DML. Berikut contoh query yang menggunakan cursor dan ROWID :

## Gambar 5 Menggunakan ROWID

## Menghindari Penggunaan Data Type Convertion
Yang dimaksud dengan data type convertion adalah mengubah tipe data suatu field . Misalnya ingin menampilkan tanggal dalam format lain, seperti contoh berikut ini:
Gambar 6 Data Type Convertion
Sehingga menghasilkan output seperti dibawah ini:
Gambar 7 Output Data Type Convertion
Bentuk code di atas merupakan contoh konversi data secara eksplisit karena keyword data type convertion disebutkan secara langsung dalam query .
Pada perancangan SQL tuning dengan tujuan untuk menghasilkan code yang lebih optimal, penggunaan konversi data secara eksplisit diminimalisasi karena dapat menurunkan kinerja. Sehingga beberapa code yang menggunakan konversi data secara eksplisit diubah menjadi implisit seperti dibawah ini:
Gambar 8 Sebelum SQL Tuning
Menjadi:
Gambar 9 Setelah SQL Tuning

## Partitioning
Tabel  yang  diberi  partisi  adalah  tabel yang berisi data lebih dari 2 GB dan data yang menunjukkan waktu (misalnya: kolom year_month dan month_idx ). Jenis partisi yang diimplementasikan adalah: range, hash dan interval partition . Jenis partisi yang diimplementasikan tersebut disesuaikan dengan jenis data yang terdapat dalam tabel-tabel milik database funding .
Gambar 10 Partitioning

## Indexing
Pada perancangan ini, data yang diberi index adalah kolom dalam suatu tabel yang mengandung banyak data dan kolom tersebut sering diakses baik dalam select statement maupun dalam conditional statement (where clause) . Contoh: kolom record_to_date dalam tabel D_ACCOUNT_DTL. Kolom tersebut sering diakses untuk membentuk analytical report harian maupun bulanan seperti: KPI, AVG TA dan P & L report.
Index yang diimplementasikan adalah B*Tree karena kolom yang diberi index sering menggunakan DML statement (insert, update, delete) , sehingga tidak cocok jika menggunakan bitmap index .
Berikut contoh code indexing pada salah satu tabel :
Gambar 11 Indexing

## Evaluasi
Tabel 1 Evaluasi Sebelum Tuning
Proses ini adalah proses pembentukan data mart . Tampak terlihat kolom process time dalam menit dan jam, ada yang memerlukan waktu lebih dari 8 jam.
Tabel 1 Evaluasi setelah tuning No. Plan Server Minute Second 1 Add Column 2 01 4 40 2 KL EXC COST 01 5 10 3 UN 01 5 35 4 KL COST FIX 01 5 50 5 KL COST% 01 6 20
Dari hasil evaluasi sebelum dan setelah tuning, terlihat ada pengurangan waktu yang siginifikan. Proses yang tadinya memerlukan waktu dalam jam, dapat dikurangi menjadi menit.

## SIMPULAN
Untuk menghasilkan analytical report , Divisi Pengembanan Produk dan Jasa membentuk data histori dari data posisi setiap harinya dengan menggunakan procedure yang belum optimal sehingga membuat proses pembentukan analytical report memakan waktu yang lama.
Setelah menganalisis permasalahan yang menyebabkan lamanya pembentukan analytical report pada database funding , solusi yang diimplementasikan  adalah Model Aplikasi Tuning yang terdiri atas tiga solusi, yaitu: SQL Tuning procedure yang membentuk data histori, indexing kolom yang sering diakses pada sebuah tabel serta partitioning tabel-tabel yang mengandung data di atas 2 GB dan kolom yang mengandung data waktu.
Hasil dari tuning yang diimplementasikan adalah meningkatnya kecepatan dalam pembentukan table fakta sehingga pada akhirnya analytical report data funding dapat dihasilkan secara lebih cepat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, Business Object dipergunakan kembali sebagai reporting tools sehingga analytical report dapat terbentuk tanpa membutuhkan kemampuan pengguna untuk query langsung ke data mart.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim1. (2007). Partioning in Oracle Database 11g. USA: Oracle Corporation.
Cecilia, C., Mihai, G. (2011). Increasing Database Performance using Indexes. Database Systems Journal, II (2):13.
Chan & Immanuel. (2008). 2 days + Performance Tuning Guide 10g Release 2 (10.2). USA: Oracle Corporation.
Connolly, T., Begg, C. (2010). Database System; a Practical Approach to design, Implementation and Management (5 ed.). England: Pearson Education.
Hitesh, K. S., Aditya, S., Ranjit, B. (2012). A Framework for Automated Database TuningUsing Dynamic SGA Parameters and Basic Operating System Utilities. Database Systems Journal, III (4): 25.
Indrajani. (2011). Bedah Kilat 1 Jam – Pengantar dan Sistem Basis Data. Jakarta, Jakarta, Indonesia: Elex Media Computindo.
______. (2011). Perancangan Basis Data Dalam All In 1. Jakarta, Jakarta, Indonesia: Elex Media Computindo.
______. (2014). Rancang Bangun Model Aplikasi Tuning Pada Unit Bisnis Kredit Konsumer. In C. L. Bandung (Ed.). Bandung: JBPTITBPP.
Indrajani, Wihendro, & Safan. (2013). Rancang Bangun Konseptual Basis Data Klinik 24 Jam. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Multimedia 2013. Yogyakarta: STMIK AMIKOM.
Millsap & Garry. (2008). Optimizing Oracle Performance: A Practitioner’s Guide to Optimizing Response Time. Cambridge: O’Reilly.