## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA

## Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
81-92
93-103
104-115 116-127 128-139 140-149 150-158 159-169 Perancangan Data Penerimaan Barang Pada PT. Transmart Central Park Warehouse Menggunakan Pentaho dan Tableu Tools Emi Purwati, Syam Gunawan Penerapan Metode Menggunakan Matlab Untuk Memetakan Clustering Fuzzy C-Means Potensi Tanaman Padi Di Kabupaten Bekasi Winarni Merancang untuk Memantau Pengeluaran Belanja Executive Information System Pemeliharaan Kendaraan Dinas pada Biro Umum Pemda Provinsi Lampung
Muhammad Fauzan Azima, Sri Karnila, Hendra Kurniawan
Sistem Informasi Perizinan Siup & Situ pada Kantor PTSA Kota Bandar Lampung Berbasis Website

## Anggi Andriyadi, Syela Angreani
Sistem Informasi Musyawarah Perencanaan Pembangunan (Musrenbang) Kabupaten Studi Kasus Pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kabupaten Pati
Iman Ardhi Prabowo, Fajar Nugraha Sistem Informasi Geografis Rumah Sakit Di Kota Bandar Lampung Berbasis Web Nurjoko Prototype Warehouse Data Aplikasi eM-Tilang Abdul Aziz, Dias Ayu Budi Utami, Albertus Novian BT Rancangan Bangun Media Pembelajaran Berbasis Untuk Mata Pelajaran Simulasi
Android Digital Pada Kelas X SMK Negeri 3 Samarinda Tahun Ajaran 2017/2018 Hetin Tandi Arru, Arif Harjanto
management software technology data system software database system

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM

## Pimpinan Redaksi
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)

## Editor Ahli
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr (can) Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  Volume  01,  No.  02  bulan  Oktober  2018  dapat diterbitkan sesuai dengan periode yang telah ditetapkan.
Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  merupakan  Jurnal  yang  diterbitkan oleh Jurusan Sistem  Informasi  Institut  Informatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Penerbitan jurnal ini sebagai wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi online dari  Jurnal  tersebut  dapat  dilihat  di jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi dalam volume jurnal ini. Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan  kesempatan  kepada  para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk  kembali  mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dan sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat  dalam  menjawab  tantangan  yang  dihadapi  khususnya  bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.

## Bandar Lampung, 25 Oktober 2018

## Redaksi Jurnal Simada
Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## PROTOTYPE DATA WAREHOUSE APLIKASI eM- TILANG
Abdul Azis 1 , Dias Ayu Budi Utami 2 , Albertus Novian BT 3
1 Sistem Informasi, STMIK AMIKOM Purwokerto
2 Sistem Informasi, STMIK AMIKOM Purwokerto
3 Sistem Informasi, STMIK AMIKOM Purwokerto
1 Abdazis9@gmail.com
2 dias@amikompurwokerto.ac.id
3 alnovianbt@gmail.com

## Abstract
The development of information technology today is very advanced. One example of the development of information technology is the implementation of a data warehouse. The data warehouse is a reacting database that can be used for query and analysis, object-oriented, integrated, time-variant, unchanging that is used to help decision makers. The eM -Tilang application system that is  managed  by  the  police  requires  the  implementation  of  a  data  warehouse  in  order  to  improve  community  control  on  the highway  and  reduce  traffic  violations.  the  implementation  of  the  data  warehouse  in  the  eM-Tilang  system  certainly  requires supporting  technologies  such  as  data  mining,  OLAP  (Online  Analytical  Processing),  OLTP  (Online  Transaction  Processing), ETL  (Extract  Transform  Loading)  /  ELT  (Extraxt  Loading  Transform),  especially  Cloud  Computing  IAAS  (As  A  Services infrastructure). The implementation of the data warehouse is expected to assist the police in making informed decisions in or der to improve public order on the highway and reduce traffic violations.
Keywords : Data Warehouse; eM-Tilang; Prototype; Traffic Ticketing

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  sangatlah  semakin  maju.  Salah  satu  contoh dari  perkembangan  teknologi  informasi yaitu implementasi data warehouse. Data warehouse merupakan database yang saling bereaksi yang dapat digunakan untuk query dan  analisis,  bersifat  berorientasi  objek,  terintegrasi,  time-variant,  tidak  berubah  yang  digunakan  untuk  membantu  para pengambil  keputusan.  Sistem  aplikasi  eM-Tilang  yang  dikelola  polisi  memerlukan  implementasi  data  warehouse  guna meningkatkan  penertiban  masyarakat  di  jalan  raya  dan  menekan  pelanggaran  lalulintas.  implementasi  data  warehouse    pada sistem  eM-Tilang  tentunya  memerlukan  teknologi-teknologi  pendukung  seperti  data  mining,  OLAP(Online  Analytical Processing), OLTP(Online  Transaction Processing), ETL(Extract  Transform Loading)/ELT(Extraxt Loading  Transform), Cloud Computing  khususnya  bagian  IAAS(infrastructure  As  A  Services).  Implementasi  data  warehouse  diharapkan  dapat  membantu polisi  dalam  pengambilan  keputusan  guna  guna  meningkatkan  penertiban  masyarakat  di  jalan  raya  dan  menekan  pelanggaran lalulintas.
Kata Kunci: Data Warehouse; eM-Tilang; Prototype; Bukti Pelanggaran

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  kendaraan  kian  hari  semakin  meningkat.  Banyak  kendaraan  yang  berlalu  lalang  di    setiap    kota. Lalu  lintas  merupakan  hal  yang  terpenting  bagi  orang  yang  berkendara  di  jalan. Pengendara harus mematuhi rambu-rambu  lalu  lintas    yang  ada.  Banyak    masyarakat  yang  masih  saja.  Melanggar    rambu-rambu    lalu    lintas. Pihak  kepolisian  bertindak  tegas  dengan  adanya  pelanggaranpelanggaran  tersebut.
Bukti  Pelanggaran  atau  disingkat  Tilang  adalah  denda  yang  dikenakan  oleh  Polisi  kepada  pengguna  jalan  yang melanggar peraturan. Para pengguna jalan atau  mereka  para pengendara kendaraan bermotor seringkali  melanggar peraturan  yang  telah  ditetapkan  oleh  undang-undang  lalu  lintas.  Tilang  diharapkan  mampu  menangani  permasalah berlalu  lintas.  Tilang  merupakan  alat  utama  yang  dipergunakan  dalam  penindakan  bagi  pelanggar  peraturan-
Page |  151                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 1  No. 2 Oktober 2018
peraturan  lalu  lintas  jalan  tertentu,  sebagaimana  tercantum  dalam  Bab  VI  Pasal  211  sampai  dengan  Pasal  216 KUHAP dan penjelasannya. Ada tiga utama fungsi tilang yaitu:
1. Sebagai surat panggilan ke Pengadilan Negeri
2. Sebagai Pengantar untuk membayar denda ke Bank / Panitera.
3. Sebagai tanda penyitaan atas barang bukti yang disita baik berupaSIM, STNK atau Kendaraan Bermotor.
Polisi memberhentikan pelanggar dengan sopan dan santun, kemudian menerangkan tentang kesalahan pelanggar. Pelanggar diberikan surat tilang dan akan diurus di Pengadilan. Pelanggar akan membayar denda di Pengadilan. Hal tersebut memerlukan waktu yang lama dalam  mengurus tilang. Pelanggar yang tidak mempunyai waktu luang akan kerepotan untuk mengurusnya.
Tilang  elektronik  yang  biasa  disebut  eM-Tilang  ini  adalah  digitalisasi  proses  tilang,  dengan  memanfaatkan teknologi  diharapkan  seluruh  proses  tilang  akan  lebih  efisien  dan  juga  efektif  juga  membantu  pihak  kepolisian dalam  manajemen administrasi.  Aplikasi dikategorikan kedalam dua user,  yang pertama  yaitu pihak kepolisian dan yang kedua adalah pihak kejaksaaan. Pada sisi kepolisian, sistem akan berjalan pada komputer tablet dengan sistem operasi  Android  sedangkan  pada  pihak  kejaksaan  sistem  akan  berjalan  dalam  bentuk  website,  sebagai  eksekutor seperti proses sidang manual.
Dari ketiga fungsi utama di atas, aplikasi eM-Tilang tidak menerapkan fungsi sebagai pengantar untuk membayar denda  ke  Bank  /  Panitera  karena  mekanisme  melibatkan  form  atau  kertas  tilang,  pada  eM-Tilang  form  atau  kertas bukti pelanggar tidak digunakan, aplikasi ini hanya  mengirim reminder berupa  ID  Tilang yang  menyimpan seluruh data  atau  catatan  Polisi  mengenai  kronologis  tilang  yang  akan  diberikan  kepada  pengadilan  atau  kejaksaan  yang memiliki  website  dengan  integrasi database yang  sama,  sehingga  apikasi  ini  hanya  mendigitalisasi  tilang  pada fungsi nomer dua. Sistem aplikasi eM-Tilang ini tentunya mempunyai database yg banyak. Dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk menganalisa data yang di dalamnya.
Hal  ini  dapat  diatasi  dengan  inovasi  dibidang  teknologi.  Inovasi  dibidang  teknologi  yang  dimaksud  adalah implementasi data warehouse pada sistem eM-Tilang.  Tujuan dari perancangan data warehouse eM-Tilang  adalah untuk mengarsipkan dan menganalisis data historis sistem eM-Tilang seperti data jumlah pelanggar, usia pelanggar terbanyak, dan pasal apa yang sering dilanggar, serta informasi lain dari operasi harian dalam suatu periode waktu.

## 2. KERANGKA TEORI

## 2.1 e-Tilang
Menurut  Fairuz  Salsabila  dan  Indah  Prabawati  elektronik  Tilang  (E-Tilang)  adalah  sebuah  layanan  berbasis elektronik  melalui aplikasi  mobile  yang berfungsi untuk  melakukan transaksi pembayaran titipan denda tilang BRI secara online, dimana  masyarakat (pelanggar lalu lintas) tidak harus datang ke  Kejaksaan Negeri untuk  melakukan pembayaran  titipan  denda  tilang  secara  manual  sehingga  memudahkan  dan  mempercepat  masyarakat  dalam penyelesaian perkara pelanggaran lalu lintas tanpa harus mengikuti sidang tilang di Pengadilan Negeri.

## 2.1 Data warehouse
Data  warehouse adalah  sekumpulan  data  yang  diperoleh  dari  berbagai  sumber  yang  digunakan  untuk  mendukung proses  pembuatan  keputusan  manajemen  di  dalam  perusahaan.  Beberapa  karakteristik data  warehouse menurut Inmon (2002: 31) antara lain:
Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## a. Subject Oriented
Data  warehouse disusun  berdasarkan  subjek-subjek  utama  suatu database (seperti  pelanggan,  produk, penjualan)  dimana  setiap  area  fisik  subjek  diimplementasikan  sebagai  kumpulan  dari  table  yang  berhubungan dalam  data  warehouse  dan  tidak  berorientasi  pada  proses  atau  fungsi  aplikasi  tertentu.  Orientasi  subjek  ini berbeda dengan Online Transaction Processing (OLTP). Berikut tabel perbandingan sistem OLTP dengan Data Warehouse (Connoly & Begg, 2002: 1049).
Tabel 1. Tabel Perbandingan Sistem OLTP dan Sistem Data Warehouse Sistem OLTP Sistem Data warehouse Menangani data sekarang Menangani data historis Menyimpan detailed data Menyimpan  detailed,  lightly,  dan  highly  summarized data Data bersifat dinamis Data bersifat statis Proses berulang Proses sewaktu-waktu tidak terstruktur dan heuristic Jumlah transaksi tinggi Jumlah transaksi rendah sampai sedang Transaction driven Analysis driven Berorientasi aplikasi Berorientasi subjek Mendukung keputusan harian Mendukung keputusan strategis Melayani banyak user Melayani sedikit user (manajerial) b. Integrated
Dari  semua  aspek  data  warehouse,  integrasi  adalah  yang  paling  penting.  Data  diambil  dari  banyak  sumber  ke suatu data warehouse . Data tersebut diubah, diformat ulang, disusun ulang, diringkas, dan seterusnya. Hasilnya, ketika data tersebut sampai di data warehouse , data tersebut mempunyai satu gambaran fisik tunggal.
c. Time Variant
Data warehouse menggunakan time stamp untuk  merepresentasikan data historis.  Dimensi waktu sangat kritis untuk  mengidentifikasikan trend,  memprediksi operasi-operasi  mendatang, dan  mengatur sasaran-sasaran  yang beroperasi.
d. Non Volatile
Tidak  seperti  halnya record pada database operasional  yang  biasanya  selalu  diakses  dan  dimanipulasi,  data pada  data  warehouse  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda.  Data  pada  data  warehouse  di-load  dan  diakses oleh  user  yang  bersangkutan,  tetapi  tidak  dapat  dan  tidak  boleh diupdate .  Sebagai  gantinya,  ketika  data  pada data warehouse di- load ,  data  tersebut  di- load dalam  format  statis.  Nantinya,  ketika  suatu  perubahan  terjadi, record  statis  baru  akan  disimpan.  Dengan  begitu, record lampau  dari  data  tersebut  tetap  tersimpan  di  data warehouse.  Arsitektur data  warehouse merupakan  suatu  kerangka  yang  dirancang  dengan  cara  memahami bagaimana data dipindahkan di dalam sistem. Karakteristik arsitektur dari data warehouse adalah:
a. Data diambil dari sistem informasi yang telah ada, database , dan file .
b. Data tersebut diintegrasikan dan ditransformasikan sebelum disimpan ke dalam data warehouse .
c. Data warehouse adalah read-only database yang diciptakan untuk mengambil keputusan.
d. User mengakses data warehouse melalui front-end tool atau aplikasi.
Page |  153                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 1  No. 2 Oktober 2018
Gambar 1. Gambar Arsitektur Data Warehouse (Connolly & Begg, 2002: 1053)

## 3. METODOLOGI
Pada    tahapan  perancangan    dilakukan    perancangan    model    dan    aplikasi  berdasarkan  hasil    analisis    terhadap permasalahan    yang    dihadapi.  perancangan  data warehouse menurut  Kimball  dan  Ross  (2002)  yang  terdiri  dari  9 langkah  ( Nine-Step  Methodology ),  yaitu: (1)  memilih proses; (2)  memilih  grain; (3) identifikasi dan  menyesuaikan dimensi;  (4)  memilih  fakta;  (5)  menyimpan  pre-kalkulasi  dalam  tabel  fakta;  (6)  melengkapi  tabel  dimensi;  (7) memilih durasi dari database; (8)  melacak perubahan dimensi secara  perlahan; (9)  menentukan prioritas dan  mode query.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  tahapan-tahapan  yang  dilalui  dalam  proses  pembentukan  sistem    data warehouse pada  sistem  aplikasi eM-Tilang :

## 1.  Memilih Proses
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan,  maka  diputuskan  orientasi  pembentukan  sistem  data  warehouse dilakukan pada proses pendataan pelanggar dan pembayaran denda.

## 2.  Memilih Grain
Grain   merupakan  data  dari  calon   fakta  yang  akan  dianalisis.  Dengan   melakukan  pemilihan  grain,   maka dapat  diputuskan  hal-hal  apa  saja  yang  akan  direpresentasikan  pada  record  tabel  fakta.  Grain-grain  yang terdapat dalam perancangan sistem data warehouse perusahaan ini meliputi :
a) Pendataan
Pada  proses  pendataan  pelanggar,  data  yang  dianalisis  meliputi  pelanggar  di  usia  berapa  yang  paling  sering melanggar, profesi apa yang sering melanggar, pasal mana yang sering dilangar, di waktu kapan yang sering banyak pelanggarnya.
Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## b) Pembayaran
Pada  proses  pembayaran  denda,  data  yang  dianalisa  meliputi  jenis  pembayaran  seperti  apakah  yang  sering digunakan (cash/ transfer), berapa  rupiah denda tertinggi dalam satu bulan, jumlah uang denda rata-rata tiap bulan dalam setahun.

## 3. Identifikasi dan penyesuaian dimensi
Pada tahap ini dilakukan penyesuaian dimensi dengan grain yang ada
Tabel 2 . Identifikasi dan penyesuaian

## 4. Pemilihan fakta
Dalam    tahap    ini    dilakukan    pemilihan    fakta-fakta    yang    sesuai    dengan    kebutuhan.    Setiap    fakta    yang terbentuk,  terdiri  dari  atribut  dimensi  dan  data  measure.  Fakta-fakta  yang  telah  diidentifikasikan  selanjutnya  akan diformulasi    dalam    bentuk    laporan,    diagram,    ataupun  grafik    yang    dapat    merepresentasikan    data-data  dalam bentuk yang mudah dipahami bagi pengguna. Fakta yang terbentuk dari perancangan data warehouse ini adalah :
1) Pendataan  Pelanggar,  meliputi  Id_pelanggar,  Nama_pelanggar,  No_sim,  No_hp_pelanggar,  Alamat_pelanggar, No_stnk.
2) Pembayaran, meliputi No_rekening-pelanggar, No_rekening_polisi, No_transaksi, Nama_bank, Waktu_transaksi, Jumlah_transaksi.

## 5. Menyimpan prekalkulasi pada tabel fakta
Prekalkulasi yang dilakukan pada perancangan data warehouse ini meliputi :
Dimensi/Grain Pelanggar Bank Waktu Pasal Surat Tilang Pengadilan Penilang Usia yang sering melanggar v V v V Jenis profesi yang sering melanggar v V v V Pasal mana yang sering dilanggar V v V v Kapan sering terjadi banyak pelanggaran v V V v Jenis pembayaran yang digunakan v v V V Denda tertinggi dalam satu bulan v V v V v Uang denda rata-rata perbulannya dalam setahun v V v V
Page |  155                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 1  No. 2 Oktober 2018
Tabel 3 . Prekalkulasi FAKTA ATRIBUT PREKALKULASI Pendataan Pelanggar Usia_rata_rata Average Jenis_profesi Max Pembayaran Denda Jenis_pembayaran Max Denda_maksimal Max Denda_rata-rata Average

## 6. Melengkapi tabel dimensi
Pada    tahapan    ini    dilakukan    penambahan    deskripsi    teks    pada    dimensi.    Deskripsi    tersebut    harus    mudah dipahami oleh user. Berikut deskripsi teks dari tabel dimensi :
Tabel 4 . Tabel Dimensi DIMENSI ATRIBUT DESKRIPSI USIA RATA-RATA Kategori_usia, umur Laporan dapat dilihat berdasarkan usia rata-rata pelanggar, yaitu bisa berdasarkan kategori usia(dewasa=18-30 th, pemuda=kurang  dari  18  th, dan  orang  tua=  lebih  dari  30), umur(satuan tahun) JENIS PROFESI Pekerjaan, kategori_pekerjaan,   Laporan dapat dilihat berdasarkan jenis profesi pelanggar, yaitu bisa berdasarkan Pekerjaan, Kategori_pekerjaan. JENIS PEMBAYARAN No_pembayaran, Waktu_bayar, Jenis_bayar, banyak_bayar Laporan dapat dilihat berdasarkan jenis pembayaran, yaitu  bisa  berdasarkan  waktu bayar, dan jenis bayar. DENDA MAKSIMAL No_pembayaran, No_pasal, Isi_putusan, Banyak_bayar, Waktu_bayar Laporan dapat dilihat berdasarkan  Denda  Maksimal, yaitu bisa berdasarkan waktu. DENDA RATA-RATA No_pembayaran, No_pasasl, Isi_putusan, Waktu_bayar, jumlah_denda Laporan dapat dilihat berdasarkan  Denda  Rata-rata, yaitu bisa berdasarkan waktu.

## 7. Pemilihan durasi basis data
Periode waktu dari data yang digunakan dalam data warehouse ini adalah :

## Gambar 2. Durasi Basis Data

## 8. Melacak perubahan dari dimensi secara perlahan
Mengamati  perubahan  dari  dimensi  pada  masing-masing  tabel  dimensi  dapat  dilakukan  melalui  tiga cara, yaitu  mengganti  secara  langsung  pada  tabel  dimensi,  pembentukan record baru  pada    setiap  perubahan  yang terjadi,  dan  perubahan  data  yang  membentuk  kolom  baru  yang  berbeda.  Dalam  perancangan  ini digunakan cara   yang  kedua,   yaitu  jika  terdapat   perubahan  atribut  pada  tabel,   maka   akan   menyebabkan pembentukan
Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
suatu record baru.  Contohnya,    seperti    terdapat    perubahan    alamat    pelanggan,    maka    akan  mengakibatkan penambahan record baru  pada tabel  dimensi  dengan  tetap  menyimpan record yang lama.  Hal  ini  dilakukan untuk  menjaga  data  yang  lama  agar  tetap  tersimpan,  sehingga  dapat  diketahui perubahannya yang terjadi dari awal sampai akhir.

## 9. Memutuskan prioritas dan mode dari query
Dalam    tahap  ini    dibahas  mengenai  proses    ETL    ( extract , transform , and  loading ), backup yang    dilakukan secara berkala, dan analisis kapasitas media penyimpanan data. Proses tersebut yaitu :
a) Proses ETL ( Extract, Transform, and Loading )
Proese ETL dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Proses ETL
b) Proses backup
Proses backup dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Proses Backup
c) Analisis kapasitas media penyimpanan
Dalam    proses    pengolahan    data,    kapasitas    media    penyimpanan    menjadi    salah    satu    faktor    yang    perlu dijadikan    bahan    pertimbangan.    Transaksi    yang    terjadi    setiap    hari    pada    data  transaksional/operasional perusahaan  (OLTP)   akan  menyebabkan pertumbuhan data pada database   operasional perusahaan,    yang nantinya juga  akan  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan   data  pada  data   warehouse.  Oleh  karena  itu, perlu  dilakukan analisis    pertumbuhan    data    untuk    membantu    dalam    memperkirakan    besarnya    media  penyimpanan  data  yang dibutuhkan untuk beberapa  periode  tahun ke depan.   Hal ini dilakukan dengan  melakukan  perhitungan  terhadap jumlah  record  yang  dihasilkan  permasing-masing  tabel  yang  ada selama periode tertentu, kemudian diakumulasi dengan penggunaan ukuran space berdasarkan jenis tipe data  yang  digunakan  pada  masing-masing  atribut  yang terdapat    pada    tabel    yang    terbentuk    dalam database .    Sehingga    dapat    menjadi    bahan    pertimbangan    dalam proses  pengimplentasian  sistem  yang dilakukan nantinya.

## d) Rancangan Skema Bintang
Pada  perancangan  sistem    data  warehouse    perusahaan  ini  menggunakan  skema  bintang,  dimana  tabel  fakta ditempatkan  di  tengah,  dikelilingi  oleh  tabel-tabel  dimensi.    Penggunaan  skema  bintang  ini  dipilih  karena  bentuk skema  ini  mudah  dipahami  dan  digunakan,  sehingga  memudahkan  dalam  melakukan  proses  pembentukan  query. Skema    bintang    yang    dihasilkan    pada    penelitian    ini    terdiri    dari    dua    skema,    yaitu    skema  Pembayaran  dan skema pendataan. Skema database pembayaran eM-Tilang.
Page |  157                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 1  No. 2 Oktober 2018
Gambar 5. Skema Pembayaran Aplikasi eM-Tilang
Skema database pendataan eM-Tilang
Gambar 6. Skema Database Pendataan Aplikasi eM-Tilang
Hasil Aplikasi eM-Tilang :
Gambar 7. Aplikasi eM-Tilang
Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Pembuatan prototype data  warehouse pada  aplikasi  eM-Tilang  membuat  desain database menjadi  lebih  rapi  dan terintegrasi sesuai dengan fungsi masing-masing.

## 5. KESIMPULAN
Pembuatan prototype data warehouse dapat menghasilkan manajemen database aplikasi eM-Tilang menjadi lebih terintegrasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Salsabila,  F  &  Prabawati,  Indah.  2018. Inovasi  Program  Elektronik  Tilang  (E-Tilang)  Dalam  Meningkatkan Pelayanan Publik Di Kepolisian Resort (Polres) Kediri. Jurnal Publika Vol. 06 No. 02.
Connoly,  T.,  &  Begg,  C.  2002. Database  System:  A  Practical  Approach  to  Design,  Implementation,  and Management . Edisi ke-3. USA: Addison-Wesley.
Inmon, W.H. 2002. Building the Data Warehouse, Third Edition . New York: John Wiley & Sons.
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261 email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA