## PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PERPUSTAKAAN YAYASAN LENTERA INSAN
Aulia Paramita Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: aulia.pps@gmail.com

## Abstrak
Data  merupakan  suatu  bentuk  keterangan-keterangan  yang  belum  diolah  atau  dimanipulasi sehingga  belum  begitu  berarti  bagi  sebagian  pemakai.  Supaya  menjadi  berguna,  data  perlu diolah terlebih dahulu menjadi sebuah informasi. Proses pengolahan data dapat dilakukan di berbagai  tempat,  misalkan di database operasional,  aplikasi  operasional,  maupun  teknologi data warehouse .  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  fase  pengembangan data  warehouse .  Penelitian  ini  bertujuan  merancang data  warehouse di  perpustakaan Yayasan  Lentera  Insan  karena  sebelumnya  hanya  secara  manual  untuk  menghubungkan modul-modul data yang terpisah.  Hasil yang didapat adalah diperlukan pengkodean khusus untuk  id  guru  dan  id  siswa  pada database data warehouse dan field yang  diperlukan  pada tabel  waktu  sudah  disesuaikan  dengan  kebutuhan  manajemen  perpustakaan.  Dengan dirancangnya data  warehouse dapat  dihasilkan  data  yang  terstruktur  dan  terintegrasi sehingga  bisa  menjadi  masukan  bagi  pihak  perpustakaan  dalam  proses  pengambilan keputusan.
Kata Kunci : data warehouse , pengambilan keputusan, star schema

## Pendahuluan
Sejak  berdiri  pada  tahun  2000,  Yayasan  Lentera  Insan  tetap  memfokuskan  diri  untuk  bisa memberikan  pendidikan  terbaik  untuk  siswa-siswanya.  Melalui  fasilitas  pendidikan  yang diberikan, siswa dan juga guru dapat secara optimal melaksanakan proses belajar mengajar. Salah  satu  fasillitas  yang  disediakan  oleh  yayasan  yaitu  perpustakaan,  agar  dapat memudahkan baik guru maupun siswa yang memiliki minat baca yang tinggi. Namun pada kenyataannya,  data-data  perpustakaan  belum  terintegrasi  dengan  baik  karena  masih  secara manual  dalam  menghubungkan  modul-modul  yang  terpisah  dan  hal  ini  menyulitkan  dalam pengambilan keputusan.
Data warehouse adalah suatu konsep dan kombinasi teknologi yang memfasilitasi organisasi untuk  mengelola  dan  memelihara  data  historis  yang  diperoleh  dari  sistem  atau  aplikasi operasional (Ferdiana, 2008). Data warehouse menyimpan, mengelola dan memberikan data untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  strategis  yang  bertujuan  untuk  menyampaikan informasi untuk keperluan analisis.

## Tujuan Penelitian
1.    Membuat  sebuah  perancangan star  schema untuk  data  warehouse  Perpustakaan  di Yayasan Lentera Insan.
2.   Merancang database data warehouse .

## Manfaat Hasil Penelitian
Output dari penelitian ini berupa  rancangan data warehouse perpustakaan yang diharapkan akan memberikan manfaat bagi Yayasan dalam pengambilan keputusan strategis.

## Tinjauan Pustaka

## Data Warehouse
Data warehouse merupakan suatu sistem terstruktur berskala besar untuk menganalisis data statis yang telah ditransformasikan dari berbagai aplikasi asalnya agar sesuai dengan struktur
bisnis,  terkumpul  dalam  waktu  yang  lama,  direpresentasikan  dalam  terminologi  bisnis  dan terangkum  untuk  memudahkan  analisis  ( Vivek  Gupta,  System  Services  Corp. ). Data warehouse mempunyai beberapa karakteristik, yaitu :
1. Subject Oriented (Berorientasi Subyek)
Data  warehouse berorientasi  subyek  artinya data  warehouse didesain  untuk menganalisis  data  berdasarkan  subyek-subyek  tertentu  dalam  organisasi,  bukan  pada proses atau fungsi aplikasi tertentu.
Secara garis besar perbedaan antara data operasional dan data warehouse yaitu :

## Tabel 1. Perbedaan Data Operasional dan Data Warehouse
Data Operasional Data Warehouse Dirancang berorientasi hanya pada aplikasi dan fungsi tertentu Dirancang berdasar pada subjek-subjek tertentu (utama) Fokusnya pada desain database dan proses Fokusnya pada pemodelan data dan desain data Berisi rincian atau detail data Berisi data-data history yang akan dipakai dalam proses analisis Relasi antar tabel berdasar aturan terkini (selalu mengikuti rule/aturan terbaru) Banyak aturan bisnis dapat tersaji antara tabel- tabel 2. Integrated (Terintegrasi)
Data  warehouse dapat  menyimpan  data-data  yang  berasal  dari  sumber-sumber  yang terpisah  kedalam  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.
3. Time-variant (Rentang Waktu)
Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu.
4. Non-volatile
Non-volatile ,maksudnya  data  pada data  warehouse tidak  di-update  secara real  time tetapi  di  refresh  dari  sistem  operasional  secara  reguler.  Data  yang  baru  selalu ditambahkan  sebagai  suplemen  bagi  database  itu  sendiri  dari  pada  sebagai  sebuah perubahan.  Database  tersebut  secara  kontinu  menyerap  data  baru  ini,  kemudian  secara incremental disatukan dengan data sebelumnya.
Dasar dari suatu data warehouse adalah suatu data yang besar yang mengandung informasi bisnis.  Data-data  yang  ada  di  dalam data  warehouse bisa  berasal  dari  banyak  sumber, misalkan  dari  database  operasional  atau  transaksional  dan  sumber  dari  luar  misalkan  dari web, penyedia jasa informasi, dari perusahaan lain dan lain sebagainya.

## Star Schema
Pada  sistem  OLTP  ( Online  Transactional  Processing )  digunakan  suatu  teknik  pemodelan data yang disebut sebagai E-R ( Entity-Relationship ). Pada data warehouse digunakan teknik pemodelan  data  yang  disebut dimensional  modelling  technique .  Pemodelan  dimensional adalah suatu model berbasis pemanggilan yang mendukung akses query volume tinggi. Star Schema adalah alat dimana pemodelan dimensional diterapkan dan berisi sebuah tabel fakta pusat.  Tabel  fakta  berisi  atribut  deskriptif  yang  digunakan  untuk  proses query dan foreign key untuk  menghubungkan  ke  tabel  dimensi.  Atribut  analisis  keputusan  terdiri  dari  ukuran performa, matrik operasional, ukuran agregat, dan semua  matrik yang lain yang diperlukan untuk menganalisis performa organisasi. Tabel fakta menunjukkan apa yang didukung oleh data warehouse untuk  analisis  keputusan.  Tabel  dimensi  mengelilingi  tabel  fakta  pusat. Tabel  dimensi  berisi  atribut  yang  menguraikan  data  yang  dimasukkan  dalam  tabel  fakta. Tabel  dimensi  menunjuk  bagaimana  data  akan  dianalisis.  Contoh Star  Schema ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Contoh Star Schema

## Tabel Dimensi Waktu
Tabel  dimensi  waktu  adalah  suatu  tabel  dimensi  yang  harus  ada  dalam  sebuah data warehouse karena  setiap data  warehouse adalah time  series .  Waktu  merupakan  dimensi pertama  yang  harus  diperhatikan  dalam  proses sort  order dalam  suatu database karena ketika hal itu pertama kali dilakukan, loading data secara berturut-turut dalam interval waktu tertentu  akan  masuk  kedalam  tempat  yang  sebenarnya  dalam  sebuah disk . Data  designer menyatakan  secara  eksplisit  mengenai  kebutuhan  tabel  dimensi  waktu  karena  jika  kunci waktu di dalam tabel fakta adalah tipe data tanggal, beberapa SQL query mendapat kendala langsung  dari  kunci  waktu  pada  tabel  fakta  dan  menggunakan natural  SQL untuk  kendala pada bulan dan tahun.

## Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini adalah metode grounded ( grounded research ) yaitu suatu metode penelitian berdasarkan pada fakta dan menggunakan analisis perbandingan dengan tujuan mengadakan generalisasi empiris, menetapkan konsep, membuktikan  teori,  mengembangkan  teori,  pengumpulan  dan  analisis  data  dalam  waktu yang  bersamaan.  Setelah  mengumpulkan  data,  penulis  melanjutkan  proses  penelitian,  yaitu menentukan masalah yang  ingin diselidiki, mengumpulkan data atau informasi yang ada di lapangan,  menganalisis  dan  menjelaskan  masalah  yang  ditemukan  serta  membuat  laporan hasil penelitian.

## Hasil dan Pembahasan
Berikut ini merupakan penjelasan hasil dari penelitian.

## Perencanaan proyek
Pada  fase  perencanaan  proyek  dihasilkan  sebuah  subyek  dari  data warehouse,  yaitu proses_pinjam .

## Mendefinisikan Kebutuhan
Pada fase ini mendefinisikan semua sumber data yang digunakan dalam data warehouse dan mendefinisikan  kebutuhan  informasi  yang  harus dihasilkan  oleh  data  warehouse  melalui analisis reporting.
1. Sumber data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  data  warehouse  adalah  data-data  dalam  database perpustakaan, yang berisi antara lain :
a. Tabel buku
b. Tabel jenis
c. Tabel pengarang
d. Tabel program
e. Tabel terbit
Buku *Isbn
Judul Jenis Edisi Jml Siswa *Nis Ajar *Kd_map el *Kd_pngaran g Penerbit *Kd_pnerbit Buku_has_pengarang *Buku_isbn *Pengarang_kd_pngara ng Jenis *No_jeni s Pengarang Buku_has_penerbit *Buku_isbn *Penerbit_kd_pnerb
it Buku_has_ajar
*Buku_isbn *Ajar_kd_map el Pinjam_siswa *kd_pinjam Buku_isbn Siswa_has_Pinjam_sis *Siswa_nis *Pinjam_sis_kd_pinja m
Guru *Nip_gur u Pinjam_gur u *kd_pinjam Buku_isbn Guru_has_Pinjam_guru *Guru_nip_guru *Pinjam_guru_kd_pinja mm
f. Tabel penerbit
g. Tabel ajar
h. Tabel buku_mapel
i. Tabel data_buku
j. Tabel sumber
k. Tabel siswa
l. Tabel guru
m. Tabel pinjam_siswa
n. Tabel proses_pinjam
Adapun  gambar  ER-Diagram  database  perpustakaan  yang  digunakan  bisa  dilihat  pada gambar 2.

## Gambar 2. ER-Diagram Perpustakaan
2. Kebutuhan Informasi
Berdasarkan hasil pengamatan dan wawancara langsung kepada petugas atau manajemen perpustakaan didapat kebutuhan informasi sebagai berikut.

## Proses_pinjam
*Kd_pinjam Nis Isbn Kd_mapel No_jenis Kd_sumber Kd_pngarang Kd_pnerbit Denda Datekey Siswa
*Nis
Nama Tmp_lhr
Tgl_lahir Jen_kel Alamat Kd_pos Ajar *Kd_mapel m_mapel Jam Kls *Isbn Judul Jenis Edisi
Jml

## Pengarang
*Kd_pngarang Nm_dpn Nm_blkng Date
*Datekey Actualdate Year
Quarter
Month Week Dayofyear Dayofmonth Dayofweek Buku Penerbit *Kd_pnerbit Nm_pnerbit Alamat Sumber *Kd_sumber
Nm_sumber
Jenis *No_jenis
Nm_jenis
a.    Kecenderungan terhadap buku-buku yang dipinjam oleh guru dan siswa.
b. Kecenderungan proses peminjaman.
c. Informasi mengenai jenis buku yang sering dipinjam.
d. Informasi mengenai nama pengarang yang bukunya sering dipinjam.
e. Informasi mengenai nama penerbit yang bukunya sering dipinjam.

## Desain
Pada fase ini aktivitas yang dilakukan adalah membuat model data dimensional yang berupa S tar  Schema ,  mendesain  proses  ETL  ( Extraction, Transformation,  Loading )  dan menganalisis metadata yang digunakan dalam data warehouse .
Model Data Dimensional
Berdasarkan  ER-Diagram  Perpustakaan  dan  kebutuhan  informasi yang  dibutuhkan  oleh petugas  dan  manajemen  perpustakaan  maka  model data  dimensional  yang  dibuat  dalam bentuk star schema untuk data warehouse perpustakaan bisa dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Star Schema untuk Data Warehouse Perpustakaan

## Desain Proses ETL
Proses  selanjutnya  setelah star  schema dibuat  adalah  membuat desain  proses  ETL.  Desain proses  ETL  yang  dipakai  bisa  dilihat  pada  gambar  4  dibawah  ini.  Proses  ETL  mengambil data  dari source  systems menggunakan query .  ETL  berkoneksi  dengan  source  system database  dan mengambil  data  dengan  query.  Setelah  data  hasil query diambil  langkah selanjutnya dilakukan eksekusi proses ETL dan mengirimnya ke database data warehouse .

## Gambar 4. Desain Proses ETL

## Kesimpulan dan Saran
Simpulan Beberapa simpulan yang bisa diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Diperlukan  pengkodean  khusus  untuk  id  guru  dan  id  mahasiswa  pada database  data warehouse .
b. Field yang  diperlukan  pada  tabel  waktu  sudah  disesuaikan  dengan  kebutuhan manajemen perpustakaan.

## Saran
Agar  sistem  penelitian  yang  telah  dirancang  ini  menjadi  lebih  sempurna,  maka  penulis memberikan beberapa saran, yaitu :
a. Pada saat fase perancangan proyek, subyek data warehouse bisa dikembangkan menjadi beberapa subyek sesuai dengan kebutuhan manajemen perpustakaan.
b. Perlu adanya pengembangan bahwa data warehouse perpustakaan sebagai data mart dari suatu data warehouse di Yayasan Lentera Insan.

## Daftar Pustaka
Dzulqarnain. (2010). Data Warehouse . Diakses dari http://blog.ub.ac.id/dzulqarnain/2010/11/01/data-warehouse.
Febriady,  M.  (2011). Rancang  Bangun  Data  Warehouse  Untuk  Menunjang  Evaluasi Akademik  Di  Fakultas .  Prosiding  Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Aplikasinya (KNTIA).
Ferdiana, R. (2008). Strategi pengelolaan asset data menggunakan konsep data warehouse dalam cara pandang organisasi . Diakses dari http://micresearch.net/file.axd?file=Data+warehouse+dalam+definisi+organisasi+da n+bisnis.pdf.
Hutabarat,  Bernaridho,  I.  (2005). Data  Warehouse  dengan  SQL  Server  2005 .  Yogyakarta: Elex Media Komputindo.
Handojo,  A.(2004). Pembuatan  Data  Warehouse  Pengukuran  Kinerja  Proses  Belajar Mengajar  Di  Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas  Kristen  Petra. Jurnal Informatika . Vol. 5 No. 1 Tahun 2004. 53-58.
Kalyani, (2008). Data warehouse . Diakses dari http://www.cse.buffalo.edu/DBGROUP/nachi/ecopres/kalyani.ppt#258,3,OLTP vs.Warehousing.
Turban,  (2005). Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems  (Sistem  Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas). Jilid 1. Yogyakarta:  Andi Offset.
Yuadi, Imam. (2007). Perpustakaan Digital: Paradigma, Konsep, dan Teknologi Informasi yang Digunakan. Diakses dari http://journal.unair.ac.id/filerPDF/PERPUSTAKAAN%20DIGITAL.pdf.