## NOSQL MODEL DATA WAREHOUSE METADATA SURVEI DINAMIS
STUDI KASUS: SURVEI RUMAH TANGGA
Lutfi Rahmatuti Maghfiroh 1 , Ibnu Santoso 2
Politeknik Statistika STIS e-mail: 1 lutfirm@stis.ac.id, 2 ibnu@stis.ac.id

## Abstrak
Suatu survei yang dilakukan antar periode cenderung mengalami perubahan metadata. Meski demikian, seluruh data dan metadata tersebut haruslah disimpan secara terintegrasi untuk keperluan data retrieval yang  efisien.  Tantangan  yang  muncul  dengan  perubahan  metadata  ini  adalah  ketika  dilakukan  suatu query untuk data lebih dari satu periode. Satu query untuk data satu periode tentu tidak efisien. Di sisi lain, satu query untuk data beberapa periode dapat menyebabkan terjadinya  masalah konsistensi data karena adanya perubahan metadata. Pada penelitian kini, kami melakukan studi lebih lanjut terhadap beberapa  model  metadata  data  warehouse  yang  dapat  mengakomodasi  perubahan  metadata  secara dinamis seperti data warehouse tradisional, Multi Version Data Warehouse (MVDW) dan Manajemen metadata  menggunakan  model  non-relasional  seperti  NoSQL.  Dari  hasil  penelitian  sebelumnya didapatkan bahwa model non-relasional pada database NoSQL menghasilkan waktu query yang lebih cepat dan penyimpanan yang lebih efisien dibandingkan model relasional, namun model tersebut belum dapat  menangani  model  survei  rumah  tangga  yang  berbeda-beda.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  model  data  warehouse  yang  dapat  mengelola  perubahan  metadata  pada  survei  rumah tangga  yang  berbeda-beda  secara  dinamis.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  hasil  bahwa  model  yang diusulkan telah dapat menangani perubahan metadata dari model survei rumah tangga yang berbeda- beda dengan waktu dan tempat penyimpanan yang tidak jauh berbeda dari hasil penelitian sebelumnya.
Kata kunci: Metadata, Data warehouse , MVDW, NoSQL

## Abstract
A survey conducted between periods tends to experience changes in metadata. However, all data and metadata must be stored in an integrated manner for data retrieval efficiency. There are difficulty in query performed for data in between periods because of metadata changes. One query for one period data is certainly not efficient. On the other hand, one query for data for several periods can cause data consistency problems  due  to  changes  in  metadata. In the latest study,  we  conduct  further  studies  on several data warehouse metadata models that can accommodate dynamic metadata changes such as traditional data warehouse, Multi Version Data Warehouse (MVDW) and metadata management using non-relational models such as NoSQL. From the results of previous studies it was found that the non- relational model in the NoSQL database resulted in faster query time and more efficient storage than the relational model, but the model had not been able to handle different household survey models. This study  aims  to  produce  a  data  warehouse  model  that can  manage  changes  in  metadata  in  household surveys that vary dynamically. The results of the test show that the proposed model has  been able to handle changes in metadata from household survey models that vary with time and place of storage that are not much different from the results of previous studies.
Keywords: Metadata, Data warehouse, MVDW, NoSQL

## PENDAHULUAN
Salah  satu  tugas  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  adalah  mendiseminasikan data  hasil  survei  dan  sensus  yang  telah dilaksanakan.  Diseminasi  data  hasil  survei selain dipublikasikan dalam bentuk naskah buku  cetak  juga  disebarluaskan  dalam bentuk  raw  data  jika  diperlukan  oleh pengguna  data.  Pengguna  data  BPS  yang membutuhkan  raw  data  dapat  mengajukan permohonan  secara  online  lewat  aplikasi Silastik  (https://silastik.bps.go.id)  setelah sebelumnya  menelusuri  kuesioner,  layout file, dan sampel data di https://s.bps.go.id/layoutdata. Untuk  mendapatkan  raw  data  hasil survei/sensus  yang  utuh  dan  mudah dipahami, pengguna data
harus mencocokkan terlebih dahulu antara kuesioner,  layout  file,  dan  sampel  data untuk  data  periode  tertentu.  Setelah  itu, petugas akan melakukan disclosure control untuk  menghilangkan  identitas  individual pada  raw  data.  Setelah  itu,  raw  data  yang telah  melewati  proses  disclosure  control dapat diserahkan kepada pengguna data.
SOP seperti ini tidak menjadi masalah jika  pengguna  data  hanya  membutuhkan raw  data  untuk  satu  periode  saja.  Masalah dapat muncul jika penguna data membutuhkan data untuk multi periode atau data  time  series.  Adanya  perubahan  data dan metadata untuk survei setiap periodenya  menyebabkan  pengguna  data juga  harus  menelusuri  kuesioner,  layout file,  dan  sampel  data  untuk  periode  survei yang berbeda. Demikian juga petugas harus melakukan  query  secara  terpisah  untuk mendapatkan  raw  data  survei  periode berbeda  karena  database  juga  disimpan secara  terpisah.  Tabel  1  dan  tabel  2 menunjukkan contoh kasus perbedaan data dan  metadata  untuk  blok  yang  sama  di survei yang sama di tahun yang berbeda.
Kasus  yang  pertama  adalah  adanya perbedaan  penamaan  variabel.  Sebagai contoh,  untuk  pertanyaan  umur  pada periode  yang  satu  adalah  di  rincian  5 disimpan dalam variabel B4AR5 sedangkan untuk  periode  yang  lain  adalah  di  rincian 407 disimpan dalam variabel R405. Hal ini
akan  menimbulkan  masalah  dan  kesulitan bagi  pengguna  dalam  mencari  nama variabel  yang  sama  karena  dalam  dua periode survei saja variabel yang digunakan sudah  berberda.  Belum  lagi  jika  ada perbedaan  variabel  lagi  di  periode  yang lain.
Kasus  selanjutnya  adalah  adanya perbedaan  pengkodean  responden  untuk jawaban  yang  sama  dalam  periode  yang berbeda.  Sebagai  contoh,  rincian  8  untuk periode 1 untuk jawaban “Ya” dan “Tidak” adalah kode 1 dan kode 2, sedangkan pada rincian  408  periode  2  kode  untuk  jawaban tersebut adalah kode 1 dan kode 5. Masalah yang hampir sama dengan kasus sebelumnya akan timbul lagi pada kasus ini, namun dengan item yang berbeda.
Selain  itu,  ada  juga  kasus  tidak  ada kontinuitas  suatu  variabel.  Suatu  variabel mungkin  tidak  ditanyakan  lagi  di  periode survei yang lain. Sebagai contoh, rincian 10 dan 11 pada periode 1 tidak ditanyakan pada survei  periode  2  dan  terdapat  perbedaan konsep definisi pada rincian 14-15 periode 1  dengan  rincian  412-413  periode  2. Perubahan metadata ini berpotensi menimbulkan masalah inefisiensi dan juga potensi  kesalahan  data  yang  diambil  pada proses data retrieval.
Namun  bisa  saja,  kasus  pertanyaan yang  belum  muncul  di  periode  survei sebelumnya akan muncul di periode survei yang  lain.  Kasus  lain  yang  berdampak hampir  sama  adalah  bisa  saja  suatu pertanyaan muncul di suatu periode survei, kemudian  tidak  muncul  di  suatu  periode survei yang lain, kemudian muncul kembali di suatu periode survei.
Untuk  keperluan  data  retrieval  yang efisien, data survei dan metadatanya untuk setiap  periode  seharusnya  disimpan  secara terintegrasi  dalam  suatu  data  warehouse. Data Warehouse (DW) adalah suatu tempat penyimpanan  data  yang  terintegrasi  dan berorientasi  subyek.  Penggunaan  data warehouse untuk menyimpan dan menyusun data berdasarkan subyek bertujuan untuk mempermudah data retrieval  dan  juga  analisis  data.  Namun, penyimpanan  data  pada  data  warehouse dengan perubahan metadata masih menjadi
tantangan dalam proses data retrieval yang efisien.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  model  data  warehouse  yang
cocok untuk metadata survei rumah tangga dinamis  dan  melakukan  ujicoba  terhadap model  yang  dihasilkan  dari  sisi  validitas, kecepatan, dan kebutuhan tempat
Ta be l 1. MAP E untuk S eti ap Me tode Ta be l 2. La yo ut ku esio ne r da n m etada ta un tu k s ur vei x d i p eriod e 2
penyimpanan. Tujuan praktis dari penelitian  ini  adalah  supaya  nantinya pengguna  data  tidak  perlu  repot  untuk mencocokkan  kuesioner,  layout  file,  dan sampel data untuk data survei yang berbeda periode.  Demikian  juga  untuk  petugas nantinya  tidak  perlu  melakukan  query secara  terpisah  untuk  mendapatkan  data survei  yang  berbeda  periode.  Cukup  satu query  saja  untuk  mendapatkan  data  yang diperlukan meskipun berbeda periode.
Sebagaimana dijelaskan pada penelitian  sebelumnya  pada  penelitian Maghfiroh  &  Baskara  (2017),  untuk menangani perubahan metadata dalam data warehouse,  Kimbal  &  Ross  (2013) memperkenalkan  konsep  slowly  changing dimensions (SCD) untuk melacak perubahan.  Namun,  teknik  ini  masih memiliki  keterbatasan  yang  hanya  dapat menangani perubahan pada atribut struktur anggota  pada  model  multidimensional. Teknik ini tidak dapat menangani perubahan  pada  struktur  atribut  non- anggota  seperti  menambahkan  atribut, menghapus  atribut.  Body  dkk  (2002) memperkenalkan  model  multidimensional temporal  untuk  menangani  perubahan struktur Data Warehouse. Namun, pendekatan ini terbatas hanya
menggunakan  satu  tabel  fakta  untuk menyimpan  semua  versi  data.  Hal  ini membatasi  perubahan  skema  dan  hanya mendukung  perubahan  struktur  pada  tabel dimensi.
Bebel dkk (2006) menangani perubahan  data  warehouse  menggunakan multiversion  data  warehouse  (MVDW) dengan  menyediakan  format  model  untuk membuat MVDW. Penelitian
ini dilanjutkan  oleh  Wrembel  dan  Morzy (2006),  yang  menambahkan  penanganan definisi  dan  melakukan  query  di  MVDW. Penelitian  lainnya  oleh  Wrembel  dan Morzy  (2006)  mengusulkan  query  pada MVDW  dan  menggunakan  MVDW  untuk menangani metadata pada penelitian
Wrembel  dan  Babel  (2007).  Model  yang diusulkan diimplementasikan
menggunakan model relasional pada Oracle PL/SQL.
Kelemahan  dari  model  relasional adalah  adanya  asumsi  bahwa  data  telah terstruktur dan disimpan dalam bentuk baris dan  kolom  tabel.  Tabel  memiliki  jumlah kolom yang sama dan tipe data yang sama pula  (Parker  dkk,  2013).  Model  ini belumdapat  menangani  data survei dengan berbagai struktur dengan perubahan variabel.  NoSQL  ( Not  Only  SQL )  dapat digunakan  untuk  mengatasi  masalah  ini karena  model  NoSQL  fleksibel.  Menurut Fitri  (2013),  Database  NoSQL  juga menyediakan mekanisme yang lebih mudah dan  sederhana  untuk  menyimpan  dan mengambil  data  dibandingkan  database relasional.  Beberapa  penelitian  lanjutan yang  dilakukan  oleh  Chevalier  dkk mengusulkan
implementasi Data
warehouse  dan  model  multidimensional menggunakan  NoSQL.  Namun,  penelitian tersebut belum dapat menangani perubahan metadata.  Selain  itu  tidak  terdapat  cara menangani  perubahan  konsep  dan  definisi variabel yang ada dalam survei.
Maghfiroh  &  Baskara  (2017)  sudah membangun  model  DW  dengan  NoSQL untuk dapat menangani perubahan data dan metadata  survei.  Namun  ternyata  model yang  diusulkan  masih  belum  dinamis  atau belum bisa menangani perubahan data dan metadata  yang  terjadi  pada  survei  dengan model yang berbeda, baru hanya satu model survei saja.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ini  dimulai  dari identifikasi permasalahan, kemudian melakukan  studi  literatur,  mendefinisikan tujuan dan hipotesis. Desain penelitian yang digunakan adalah experimental design yang dalam hal ini terbagi dalam pemilihan kasus data,  instrumen  yang  digunakan,  analisis data dan interpretasi sebagaimana ditunjukkan pada gambar 1.
Dalam experimental  design ini, tahapan yang dilakukan adalah mempelajari karakteristik  data  sensus/survei,  kemudian melakukan analisis model untuk tiga model utama  Data  warehouse  yang  ada  yaitu Model
Data warehouse Kimball, Multiversion  Data  Warehouse ,  dan  Data warehouse  dengan  NoSQL.  Dari  ketiga model  tersebut  kami  telaah  mana  yang kiranya  paling  sesuai  sebagai  dasar  usulan model  data  warehouse.  Kemudian  model data  warehouse  usulan  diimplementasikan
pada  sampel  data  dan  metadata  survei kemudian  dilakukan  evaluasi  (analisis  dan interpretasi) hasilnya. Hasil evaluasi terhadap  model  usulan  akan  dibandingkan dengan eksperimen yang sama pada model sebelumnya.  Dengan  demikian  kami  dapat mengevaluasi  model  yang  kami  usulkan. Proses dalam tahap experimental design ini ditunjukkan pada gambar 2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 2. Tahapan Eksperimental Desain
1. Model Data Warehouse
Untuk menangani
perubahan metadata  dan  data  yang  ada,  kami merancang  model  DW  dengan  NoSQL berbasis  dokumen.  Model  yang  kami rancang terdiri dari 3 Bagian. Bagian yang pertama  menyimpan  informasi  tentang survei,  yang  tersimpan  dalam  Koleksi Metadata Survei.
Bagian  kedua  menyimpan  informasi tentang  rumah  tangga,  yang  tersimpan dalam  Koleksi  Metadata  Rumah  Tangga dan  Koleksi  Data  Rumah  Tangga.  Koleksi Metadata  Rumah  Tangga  menyimpan metadata  responden  rumah  tangga  dan perubahan  yang  terjadi.  Koleksi  Data Rumah Tangga menyimpan data responden rumah tangga dan perubahan yang terjadi.
Bagian  ketiga  menyimpan  informasi tentang  anggota  rumah  tangga,  yang tersimpan dalam Koleksi Metadata Anggota Rumah Tangga dan Koleksi Data Angoota Rumah Tangga. Koleksi Metadata Anggota Rumah  Tangga  menyimpan  metadata responden  anggota  rumah  tangga  dan perubahan  yang  terjadi.  Koleksi  Data Anggota  Rumah  Tangga  menyimpan  data
responden  anggota  rumah  tangga  dan perubahan yang terjadi.
Jika  survei  hanya  terdiri  dari  data rumah  tangga  (level:  ruta),  maka  metadata dan  data  yang  terisi  hanya  untuk  Koleksi Metadata Survei, Koleksi Metadata Rumah Tangga  dan  Koleksi  Data  Rumah  Tangga. Jika  survei  hanya  terdiri  dari  data  anggota rumah  tangga(level:  art),  maka  metadata dan  data  yang  terisi  hanya  untuk  Koleksi
Metadata Survei, Koleksi Metadata
Anggota Rumah Tangga dan Koleksi Data Anggota Rumah Tangga. Jika survei terdiri dari data rumah tangga dan anggota rumah tangga (level: ruta-art), maka semua koleksi metadata  dan  data  harus  terisi.  Gambar  3 mengilustrasikan hubungan antara metadata survei,  metadata  rumah  tangga,  dan metadata  anggota  rumah  tangga  dalam database NoSQL.
2. Metadata Survei
Metadata survei menyimpan informasi tentang:
•  id
•  nama
•  tahun
•  kategori: Rumah tangga atau yang lain
Gambar 3. Metadata Survei, Metadata Ruta, Metadata ART, dan DB NoSQL
Metadata survei -id -nama -tahun -kategori: Rumah tangga atau yang lain -level: art/ruta/ruta-art -sampling -Bulan -Semester -Triwulan DW NOSQL Ruta Model metadata Model data ART Model metadata Model data
•  level: art/ruta/ruta-art
•  sampling
•  Bulan
•  Semester
•  Triwulan
3. Model Data Rumah Tangga
Model Data Rumah Tangga menyimpan  hasil  respon  survei  untuk rumah  tangga.  Kode  pertanyaan  yang  ada akan  dijadikan  kolom  dan  nilai  jawaban akan menjadi isi dari kolom tersebut. Model Data  Rumah  Tangga  dan  Model  Metadata Rumah  Tangga  akan  terhubung  dengan kolom  id_survei.  Gambar  4  menunjukkan model data Rumah Tangga yang digunakan.

## 4. Model Metadata Rumah Tangga
Model  Metadata  Rumah  Tangga menyimpan  informasi  metadata  yang  ada dan perubahan metadata yang terjadi  antar
survei  yang  sama  pada  periode  yang berbeda. Informasi yang disimpan di Model ini  adalah  kode  variabel,  keterangan  dan kode  induk  dari  kode  tersebut  di  periode survei  sebelumnya.  Model  Data  Rumah Tangga  dan  Model  Metadata  Rumah Tangga  akan  terhubung  dengan  kolom id_survei.  Gambar  5  menunjukkan  model metadata rumah tangga.

## 5. Model Data Anggota Rumah Tangga
Model Data Anggota Rumah Tangga menyimpan  hasil  respon  survei  untuk anggota  rumah  tangga.  Kode  pertanyaan yang  ada  akan  dijadikan  kolom  dan  nilai jawaban  akan  menjadi  isi  dari  kolom tersebut.  Model  Data  Anggota  Rumah Tangga  dan  Model  Metadata  Anggota Rumah  Tangga  akan  terhubung  dengan kolom id_survei. Di model ini juga terdapat kode  ruta  yang  menghubungkan  Model
Gambar 4. Model Data Rumah Tangga
Gambar 5. Model Metadata Rumah Tangga
Data  Anggota  Rumah  Tangga  dan  Model Data Rumah Tangga jika ada sebagaimana ditunjukkan pada gambar 6.

## 6. Model Metadata ART
Model  Metadata  Anggota  Rumah Tangga  menyimpan  informasi  metadata yang  ada  dan  perubahan  metadata  yang terjadi antar survei yang sama pada periode yang  berbeda.  Informasi  yang  disimpan  di Model ini adalah kode variabel, keterangan dan kode induk dari kode tersebut di peride survei  sebelumnya.  Model  Data  Anggota Rumah  Tangga  dan  Model  Metadata Anggota  Rumah  Tangga  akan  terhubung
dengan  kolom  id_survei  sebagaimana ditunjukkan pada gambar 7.

## 7. Algoritma
Untuk  mendapatkan  data  yang  ada dengan perubahan metadata yang ada, kami merancang algoritma. Input yang
digunakan  adalah  query  yang  mengambil data  anggota  rumah  tangga  (art),  rumah tangga (ruta) atau keduanya.
Jika query hanya mengambil data ruta maka  daftar  nama  atribut  akan  di  ekstrak dari  query.  Dari  daftar  nama  atribut  yang ada,  kemudian  kami  cek  koleksi  metadata ruta  untuk  melihat  perubahan  metadata
Gambar 6. Model Data Anggot Rumah Tangga
Gambar 7. Model Metadata Anggot Rumah Tangga
yang ada. Dari metadata, kami mendapatkan daftar nama atribut yang baru yang  dapat  kita  gunakan  di  query. Selanjutnya dari query dengan nama atribut yang  baru  tersebut  kami  ambil  data  ke koleksi  data  ruta  untuk  mendapatkan  data yang diperlukan.
Jika query hanya mengambil data art maka  daftar  nama  atribut  akan  di  ekstrak dari  query.  Dari  daftar  nama  atribut  yang ada,  kemudian  kami  cek  koleksi  metadata art untuk melihat perubahan metadata yang ada.    Dari  metadata,  kita  mendapatkan daftar  nama  atribut  yang  baru  yang  dapat kita  gunakan  di  query.  Selanjutnya  dari query  dengan  nama  atribut  yang  baru tersebut kita ambil data ke koleksi data art untuk mendapatkan data yang diperlukan.
Jika  query  mengambil  data  ruta  dan art,  setelah  hasil  query  didapatkan,  kami juga mengambil kode ruta dari koleksi data ruta  untuk  digunakan  dalam  query  yang dijalankan  dalam  koleksi  data  art.  Dengan demikian query akan mendapatkan data ruta dan  art.  Alur  yang  digunakan  ditunjukkan pada  gambar  8.  Algoritma  usulan  untuk mendapatkan  data  dengan  model  yang diusulkan  dapat  dilihat  di  gambar  10. Algoritma ini lebih kompleks dibandingkan dengan algoritma pada model sebelumnya. Algoritma  dari  model  sebelumnya  dapat dilihat pada gambar 9.
Untuk  mengimplementasikan  model yang sebelumnya dan yang kami buat, kami menggunakan  MongoDB  versi  3.2.  Untuk mengimplementasikan  algoritma,  kami menggunakan  Bahasa  pemrograman  java dengan  Netbeans  8.2.  skema  pengujian yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada  gambar 11.

## 8. Uji Coba
Untuk  melakukan  validasi  terhadap model  yang  kami  rancang,  maka  kami melakukan  eksperimen  pengujian  terhadap model  yang  kami  rancang  dan  model sebelumnya.  Kami  melakukan  eksperimen dengan lingkungan perangkat lunak sistem operasi  Windows  10  64  bit  dan  perangkat keras  prosesor  Inter  ®  Core  ™  i7-8550U CPU  @1.88GHz  1.99GHz  dengan  RAM
8GB  dan  peryimpanan  128TB  SSD+1TB HDD.
Kami  menjalankan  11  kasus  query yang  harus  mendapatkan  hasil  yang  sama antara  model  yang  sebelumnya  dengan model yang kami buat. Kami menggunakan data Survei Angkatan Kerja Nasiona tahun 2010,  2012  dan  2015.  Kami  melakukan iterasi  sebanyak  1000  kali  terhadap algoritma  yang  dijalankan  untuk  setiap query.
•  Kasus  1:  Menampilkan  kode  hubungan
dengan KRT dan jenis kelamin
•  Kasus 2: Menampilkan kode kabupaten/kota,  nama  kabupaten/kota, hubungan  dengan  KRT  dan  jenis kelamin
•  Kasus 3: Menampilkan kode
kabupaten/kota,  nama  kabupaten/kota, hubungan dengan KRT dan umur untuk penduduk laki-laki
•  Kasus 5: Menampilkan kode
kabupaten/kota,  nama  kabupaten/kota, hubungan  dengan  KRT  dan  pendidikan terakhir
•  Kasus 6: Menampilkan kode kabupaten/kota,  nama  kabupaten/kota, hubungan  dengan  KRT  dan  pendidikan terakhir untuk penduduk laki-laki
•  Kasus 7: Menampilkan kode
kabupaten/kota,  nama  kabupaten/kota, hubungan  dengan  KRT  dan  pendidikan terakhir untuk penduduk laki-laki diurutkan berdasarkan kode kabupaten/kota
•  Kasus 8: Menampilkan jumlah penduduk  dikelompokkan  berdasarkan kabupaten/kota
•  Kasus
9: Menampilkan jumlah penduduk  dikelompokkan  berdasarkan kabupaten/kota dan jenis kelamin •  Kasus 10: Menampilkan jumlah penduduk  dikelompokkan  berdasarkan kabupaten/kota  dan  jenis  kelaminnya untuk penduduk yang pendidikan
terakhirnya S1
•  Kasus 11: Menampilkan jumlah penduduk dikelompokkan jenis kelamin dan pendidikannya
Hasil  dari  eksperimen  tersebut  kami bandingkan  hasilnya  untuk  mengevaluasi
model yang kami buat terhadap model yang sebelumnya.
9. Hasil Uji Coba Dari hasil eksperimen, kami melakukan  evaluasi  terhadap  ukuran  data yang tersimpan dan waktu untuk
Ga mbar 8. Alur m enda pa tkan da ta de ng an a da ny a pe ruba ha n d ata da n m eta da ta
menjalankan  query  dari  iterasi  yang dilakukan dengan algoritma yang diusulkan.
Berdasarkan  implementasi  data  yang ada  dengan  model  yang  sebelumnya  dan model  yang  diusulkan.  Ukuran  data  dari kedua  model  tersebut  tidak  jauh  berbeda, bahkan hampir sama. Perbandingan ukuran data ditunjukkan pada gambar 12.
Dengan 11 kasus,  baik  dilihat secara keseluruhan  maupun  satu  per  satu  kasus, waktu  untuk  query  dengan  model  dan algoritma  usulan  cenderung  sedikit  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  model  dan algoritma  sebelumnya.  Hal  ini  dapat dimungkinkan karena model dan algoritma yang diusulkan lebih kompleks dibandingkan dengan model dan algoritma usulan.  Model  dan  algoritma  yang  lebih kompleks  ini  juga  diakibatkan  karena adanya  kebutuhan  untuk  mengakomodasi model survei yang berbeda-beda, dibandingkan dengan model dan algoritma
sebelumnya  yang  hanya  mengakomodasi satu model survei saja. Hasil secara umum dapat dilihat pada gambar 13 dan hasil per kasus dapat dilihat pada gambar 14 - 24
Berdasarkan  hasil  ujicoba,  meskipun ukuran  data  yang  hampir  sama  dan  waktu query  yang  cenderung  sedikit  lebih  tinggi, namun model dan algoritma yang diusulkan dianggap lebih baik karena dapat menangani  perubahan  metadata  dan  data dari  model  survei  yang  berbeda-beda, dibandingkan dengan model dan algoritma sebelumnya yang hanya bisa menangai satu model survei.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Untuk menangani perubahan metadata  dan  data  yang  ada,  kami merancang  model  DW  dengan  NoSQL berbasis  dokumen.  Model  yang  kami rancang  terdiri  dari  3  Bagian,  Metadata

## Gambar 9. Algoritma mendapatkan data dari Maghfiroh & Baskara (2017)
Survei, Data dan Metadata Rumah Tangga serta  Data  dan  Metadata  Anggota  Rumah Tangga
Untuk  mendapatkan  data  yang  ada dengan perubahan metadata yang ada, kami merancang algoritma. Input yang digunakan  adalah  query  yang  mengambil data  anggota  rumah  tangga  (art),  rumah tangga (ruta) atau keduanya.
Ukuran  data  dari  kedua  model tersebut tidak jauh berbeda bahkan hampir sama dan waktu untuk query dengan model
Gambar 10. Algoritma usulan untuk mendapatkan data
dan  algoritma  usulan  cenderung  sedikit lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  model dan algoritma sebelumnya.
Meskipun  model  yang  diusulkan sudah  dapat  mengakomodasi  kebutuhan, namun  waktu  yang  dibutuhkan  untuk menjalankan  query  masih  sedikit  lebih tinggi.  Hal  ini  dikarenakan algoritma yang digunakan memang lebih kompleks dibandingkan  dengan  algoritma  yang digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya. Oleh karena itu, untuk penelitian selanjutnya  kami  menyarankan  untuk
melakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk merancang algoritma yang lebih sederhana sehingga  dapat  menjalankan  query  dengan lebih cepat.
Selain  itu,  penelitian  yang  kami lakukan  baru  terbatas  pada  survei  berbasis rumah tangga. Untuk penelitian selanjutnya,  dapat  dilakukan  penelitian untuk  perancangan  model  DW  dinamis untuk model survei dengan basis yang lain atau  bahkan  model  yang  dapat  digunakan semua model survei tanpa ada batasan.
Gambar 11. Skenario Pengujian
Gambar 12. Perbandingan Ukuran Data dari Implementasi dengan Model Usulan dan Model Sebelumnya

## DAFTAR PUSTAKA

## B. Be˛bel, Z. Królikowski, and R. Wrembel.
2006.  Formal  approach  to  modelling a  multiversion  data  warehouse.  in Bulletin  of  the  Polish  Academy  of Sciences, Technical Sciences , vol. 54, pp. 51–62.
M.  Body  et  al.  2002.  A  Multidimensional and Multiversion Structure for OLAP Applications,  in Proceedings  of  the 5th ACM International Workshop on Data  Warehousing  and  OLAP ,  ser. DOLAP  ’02.  New  York,  NY,  USA: ACM, pp. 1–6.
L.R.  Maghfiroh  and  I.G.B.  Baskara  2017. Survei Data and Metadata Modelling using  Document  Oriented  NoSQL.
The  International  Conference  on
Data and Information Science ICoDis :2017. R.  Kimball  and  M.  Ross  2013 The  Data Warehouse  Toolkit:  The  Definitive Guide to Dimensional Modeling , 3rd ed. Indianapolis: Wiley.

## R. Wrembel and B. Be˛bel. 2007.Metadata
Management  in  a  Multiversion  Data Warehouse.  in Journal  on  Data Semantics VIII , ser. Lecture Notes in Computer Science, S. Spaccapietra et al.,  Eds.  Springer  Berlin  Heidelberg, no. 4380, pp. 118–157.
R. Wrembel and T. Morzy.2006. Managing and Querying Versions of Multiversion  Data  Warehouse.  in Advances  in  Database  Technology
EDBT  2006,  ser. Lecture  Notes  in Computer Science , Y. Ioannidis et al.,
Eds.  Springer  Berlin  Heidelberg,  no. 3896, pp. 1121–1124.
M.  Chevalier  et  al.  2016.    Document- oriented Models for Data Warehouses - NoSQL Document-oriented for Data Warehouses.  in Proceedings  of  the
18th  International  Conference  on Enterprise Information Systems . Rome, Italy: SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, pp.
142–149.
Gambar 13. Waktu Query
——. 2015. Implementing Multidimensional  Data  Warehouses into  NoSQL.  in Proceedings  of  the
17th  International  Conference  on
Enterprise Information Systems . Barcelona,  Spain:  SCITEPRESS  - Science and and Technology Publications, pp. 172–183. ——. 2015. Implementation of Multidimensional  Databases  with DocumentOriented  NoSQL.  in  Big Data  Analytics  and  Knowledge
Discovery,  ser. Lecture  Notes  in Computer  Science ,  S.  Madria  and  T. Hara,  Eds.  Springer  International Publishing, no. 9263, pp. 379–390. ——. 2015 Implementation of Multidimensional Databases in ColumnOriented NoSQL Systems. in Advances in Databases and Information  Systems ,  ser.  Lecture Notes  in  Computer  Science,  M. Tadeusz,  P.  Valduriez,  and  L. Bellatreche, Eds. Springer International Publishing, pp. 79–91. ——.  2015.  How  Can  We  Implement  a Multidimensional  Data  Warehouse Using NoSQL?. in Enterprise Information  Systems ,  ser.  Lecture Notes in Business Information
Processing, S. Hammoudi et al., Eds. Springer International Publishing, no. 241, pp. 108–130.
M. O. Fitri. 2013. Trend Penggunaan Nosql Untuk  Basis  Data  Non  Relasional. Fakultas  Sains  dan  Teknologi  UIN ALauddin , vol. 7, No 1 2013: Januari. Z. Parker, S. Poe, and S. V. Vrbsky. 2013. Comparing  NoSQL  MongoDB  to  an SQL  DB.  in Proceedings  of  the  51st ACM  Southeast  Conference ,  ser. ACMSE  ’13.  New  York,  NY,  USA: ACM, pp. 5:1–5:6.
Gambar  14.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan
Kasus 1 0 50 100 150 200 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms) Jumlah data (baris) model usulan model sebelumnya
Gambar  15.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 2 0 50 100 150 200 250 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms) Jumlah data (baris) model usulan model sebelumnya
Gambar  16.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 3 0 20 40 60 80 100 120 140 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms)
Jumlah data (baris)
model usulan
model sebelumnya
Gambar  17.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 4 0 20 40 60 80 100 120 140 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms) Jumlah data (baris) model usulan model sebelumnya
Gambar  18.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 5 0 50 100 150 200 250 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Wa ktu Q u er y ( ms) Jumlah data (baris) model usulan model sebelumnya
Gambar  19.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 6 0 20 40 60 80 100 120 140 160 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Wa ktu Q u er y ( ms) Jumlah data (baris) model usulan
model sebelumnya
Gambar  20.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan
Kasus 7 0 20 40 60 80 100 120 140 160 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms) Jumlah data (baris) model usulan model sebelumnya
Gambar  21.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 8 0 2 4 6 8 10 12 14 16 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms) Jumlah data (baris) model usulan model sebelumnya
Gambar  22.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 9
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms)
Jumlah data (baris)
model usulan
model sebelumnya
Gambar  23.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 10 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 100 200 300 400
500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms) Jumlah data (baris) model usulan model sebelumnya
Gambar  24.  Perbandingan  Waktu  Query  Model  Usulan  dan  Model  Sebelumnya  dengan Kasus 11 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Waktu Q u e ry ( ms) Jumlah data (baris) model usulan
model sebelumnya