## PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA SOFTWARE LABORATORY CENTER

## Alvin Chandra
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Nusantara Jln. Kebon Jeruk Raya No. 27, Kebon Jeruk, Jakarta Barat 11530 alvin.chandra@binus.ac.id

## ABSTRACT
The purpose of this study is to analyze the existing database on Software Laboratory Center to obtain necessary information and design data warehouse to integrate existing data to obtain some global information. The methods used are analysis and design method. The method of analysis is done by conducting surveys and analysis of the running system, analysis and identification the weaknesses of the running system, and troubleshooting analysis. And the data warehouse design method is done by applying the nine steps (Nine-Step Methodology) that used by Ralph Kimball's to design star schema. The result is data warehouse that provides some global information which global, relevant, and integrated which can be seen from various points of view that is useful for the leaders to make decisions. Separate data warehouse from operational databases that already exist required by Software Laboratory Center to assist leaders in making strategic decisions in a fast and precise way.
Keywords: Data warehouse, ETL, dimensi, fakta, database

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis database yang ada pada Software Laboratory Center untuk mendapatkan informasi yang diperlukan dan merancang data warehouse untuk mengintegrasikan data-data yang ada sehingga didapatkan informasi yang bersifat global (menyeluruh). Adapun metode yang digunakan adalah metode analisis dan perancangan. Metode analisis dilakukan dengan mengadakan survey dan analisis atas sistem yang sedang berjalan, analisis kelemahan dan identifikasi permasalahan sistem yang berjalan, dan analisis pemecahan masalah. Sedangkan metode perancangan data warehouse dilakukan dengan menerapkan 9 langkah (Nine-Step Methodology) yang digunakan Ralph Kimball dalam merancang skema bintang. Hasil yang dicapai adalah data warehouse yang menyediakan informasi bersifat global, relevan, dan terintegrasi yang dapat dilihat dari berbagai macam sudut pandang sehingga berguna bagi para pimpinan untuk mengambil keputusan. Data warehouse yang terpisah dari database operational yang telah ada dibutuhkan oleh Software Laboratory Center untuk membantu para pimpinan dalam pengambilan keputusan-keputusan yang bersifat strategis secara cepat dan tepat.
Kata kunci: Data warehouse, ETL, dimensi, fakta, database

## PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, Software Laboratory Center sebagai unit kerja dari Bina Nusantara University dituntut untuk mengikuti perkembangan tersebut. Dampaknya adalah persaingan bisnis global yang semakin pesat dan dinamis. Para eksekutif Software Laboratory Center dituntut untuk bijaksana dalam pengambilan kebijakan dan langkah-langkah yang menuntun Bina Nusantara University untuk mengembangkan bisnisnya. Untuk itu, dibutuhkan informasi-informasi yang terstruktur, lengkap, dan akurat. Penggabungan antara teknologi dengan informasi yang benar, akan menghasilkan keuntungan yang besar bagi Software Laboratory Center . Dengan adanya teknologi informasi, dapat dikembangkan suatu sistem yang dapat menyimpan data- data dalam suatu perusahaan yang dikenal dengan sistem basis data. Bagi perusahaan yang telah mengimplementasikan sistem basis data dalam proses bisnisnya, maka perusahaan tersebut akan mempunyai data yang besar juga. Data-data tersebut dapat menjadi dasar pertimbangan bagi para eksekutif dalam mengambil keputusan strategis. Namun, jumlah data yang besar tersebut menjadi kendala bagi para eksekutif untuk menganalisis informasi penting yang ada.
Untuk mengatasi masalah tersebut, maka diperlukan sebuah teknologi yang dapat mengelola informasi yang ada agar diperoleh berbagai keuntungan yang akan membawa kemajuan bagi Software Laboratory Center . Teknologi ini sering disebut dengan data warehouse . Data warehouse merupakan suatu basis data analisis yang dapat mendukung pengambilan keputusan. Dengan adanya data warehouse , berbagai data dalam suatu organisasi dapat diintegrasikan ke suatu tempat penyimpanan yang akan memberikan kemudahan bagi pemakai untuk membuat laporan dan melakukan analisis data. Data warehouse menyediakan pondasi bagi perusahaan yang memiliki sistem aplikasi yang belum terintegrasi. Data warehouse juga mengatur dan menyimpan data-data historis Software Laboratory Center yang diperlukan untuk menghasilkan informasi dan proses analisis dalam jangka panjang.

## METODE
Untuk mendapatkan gambaran mengenai keadaan dan permasalahan yang sedang dihadapi oleh perusahaan, diperlukan data-data yang tepat untuk keperluan analisis dan perancangan aplikasi data warehouse ini. Oleh karena itu, dilakukan berbagai penelitian pada Bina Nusantara University bagian Software Laboratory Center melalui tahap: a. Survey atas sistem yang berjalan.
b. Analisis sistem yang berjalan.
c. Analisis kelemahan sistem berjalan.
d. Identifikasi permasalahan sistem berjalan.
e. Analisis pemecahan masalah

## Pengenalan 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:
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 di- update . 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.
Komponen utama data warehouse menurut Connolly dan Begg (2002: 1053) adalah:
a. Operational Data Source , sumber data ini didapat dari data operasional yang dilakukan pada database awal.
b. Operational Data Store (ODS), tempat penyimpanan data operasional yang sedang terjadi dan yang terintegrasi dimana digunakan untuk analisa.
c. Load Manager (sering juga disebut komponen front-end ), menampilkan semua operasi yang diasosiasikan dengan data yang telah diekstrak dan di- load ke dalam warehouse .
d. Warehouse Manager , menampilkan semua operasi yang diasosiasikan dengan manajemen data dalam warehouse .
e. Query Manager (disebut juga dengan komponen back-end ), menampilkan semua operasi yang diasosiasikan dengan manajemen dari user queries .
f. Detailed Data, Meta-data, Lightly and Hightly Summarized Data, untuk komponen ini sudah dijelaskan pada bagian struktur data warehouse .
g. Archive/ Backup Data, area warehouse yang menyimpan detailed dan summarized data yang bertujuan sebagai arsip dan backup data .
h. End-User Access Tools, dapat dikategorikan menjadi lima grup utama: data reporting and query tools, application development tools, executive information systems (EIS) tools, online analytical processing (OLAP) tools and data mining tools .

## Fungsi Data warehouse
Menurut Williams (1998: 533) data warehouse mempunyai kegunaan sebagai berikut: a. Pembuatan Laporan
Pembuatan laporan merupakan salah satu kegunaan data warehouse yang paling umum. Dengan menggunakan query sederhana dalam data warehouse , dapat dihasilkan informasi per tahun, per kuartal, per bulan dan bahkan per hari.
b. OLAP
Data warehouse digunakan dalam melakukan analisis bisnis untuk mengetahui kecenderungan pasar dan faktor–faktor penyebabnya, karena dengan adanya data warehouse , semua informasi baik detil maupun hasil summary yang dibutuhkan dalam proses analisis mudah didapat. Dalam hal ini data warehouse merupakan tool yang handal untuk analisa data yang kompleks.
c. Data Mining
Data Mining adalah proses untuk mencari informasi dan pengetahuan baru dengan cara menggali ( mining ) data yang berjumlah banyak pada data warehouse dengan menggunakan kecerdasan buatan ( artificial intelligence ), statistik, dan matematika. Data mining merupakan teknologi yang diharapkan bisa menjembatani komunikasi antar data dan pemakainya.
d. Proses Informasi Eksekutif Data warehouse digunakan untuk mencapai ringkasan informasi yang penting dengan tujuan membuat keputusan bisnis, tanpa harus menjelajahi keseluruhan data. Dengan menggunakan data warehouse , segala laporan telah diringkas dan dapat pula diketahui rinciannya secara lengkap, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan. Informasi dan data pada laporan data warehouse menjadi target informatif bagi user , yang dalam hal ini adalah pihak eksekutif.

## Keuntungan Data warehouse
Berdasarkan Connolly & Begg (2002: 1048), pengimplementasian yang sukses dari sebuah data warehouse dapat memberikan keuntungan besar bagi perusahaan, yaitu: a. Keuntungan potensial yang besar dalam investasi.
b. Keuntungan yang kompetitif.
c. Meningkatnya produktivitas dari pengambil keputusan perusahaan

## Teori Permodelan Data warehouse

## a. Skema Bintang
Menurut Creative Data, Skema Bintang adalah suatu teknik standar dalam merancang tabel ringkasan dari data warehouse . Skema bintang terdiri dari sebuah tabel data sentral, atau tabel fakta yang terhubung dengan satu atau lebih tabel dimensi. Disebut skema bintang karena model ini menyerupai bintang, dengan titik-titik yang berpusat dari tengah. Pusat dari skema bintang terdiri dari satu atau lebih tabel fakta dan titik-titik pada skema merupakan tabel dimensi yang memuat informasi pada atribut tertentu dalam tabel fakta.
Gambar 2 Skema Bintang
Skema bintang menjadi standar perancangan data warehouse karena keuntungan- keuntungan yang dimilikinya, yaitu sebagai berikut:
a. Menciptakan desain database yang memberikan waktu respon yang cepat.
b. Menyediakan pendesainan yang dapat dengan mudah dimodifikasi atau ditambahkan sesuai dengan perkembangan dan pertumbuhan data warehouse .
c. Meningkatkan kinerja dimana setiap tabel dimensi dapat diindeks tanpa menimbulkan perancangan ruang pada level database .
d. Selain mengurangi jumlah penggabungan secara fisik ( join physical ) juga mengijinkan pengguna untuk mendefinisikan hirarki dan mengarahkan antar tabel.
e. Pendesainan data secara paralel sehingga pengguna dapat memandang dan menggunakan data secara bersamaan.
f. Memudahkan pemahaman dan pengaturan metadata dari segi pengembang dan pengguna.
g. Memperluas pilihan dari alat pengaksesan data front-end seperti beberapa produk yang perlu pendesainan skema bintang.
b. Skema Snowflake Snowflake merupakan variasi lain dari skema bintang dimana tabel dimensi dari skema bintang diorganisasikan menjadi suatu hirarki dengan melakukan normalisasi. Prinsip dasar dari skema ini tidak jauh berbeda dari skema bintang. Penggunaan tabel dimensi sangatlah mendasar, karena
itulah perbedaan mendasar  dari skema bintang dan skema snowflake . Skema snowflake menggunakan beberapa tabel fakta dan tabel dimensi yang sudah mengalami normalisasi, sedangkan skema bintang menggunakan tabel dimensi yang masih denormalisasi. Skema snowflake dibuat berdasarkan OLTP sehingga semua data akan termuat detail dalam setiap tabel fakta dan tabel dimensi. Keuntungan dari skema snowflake :
a. Kecepatan memindahkan data dari data OLTP ke dalam Metadata .
b. Sebagai kebutuhan dari alat pengambil keputusan tingkat tinggi dimana dengan tipe yang seperti ini seluruh struktur dapat digunakan sepenuhnya.
c. Banyak yang beranggapan lebih nyaman merancang dalam bentuk  normal ketiga.
Sedangkan kerugiannya adalah mempunyai masalah yang besar dalam hal kinerja, hal ini disebabkan karena semakin banyaknya join antar tabel–tabel yang digunakan dalam snowflake , maka kinerja juga semakin lambat lihat Gambar 3.

## c. Skema Starflake
Menurut Connolly dan Begg (2002: 1081), skema starflake merupakan struktur hybrid yang berisi kombinasi antara skema bintang yang telah didenormalisasi dan snowflake yang telah dinormalisasi. Beberapa dimensi dapat menggunakan bentuk tertentu untuk memenuhi berbagai kebutuhan query lihat Gambar 4.
Gambar 3 Skema Snowflake

## Perancangan Data warehouse
Untuk mendapatkan gambaran mengenai keadaan dan permasalahan yang sedang dihadapi oleh perusahaan, diperlukan data-data yang tepat untuk keperluan analisis dan perancangan aplikasi data warehouse ini. Oleh karena itu, dilakukan berbagai penelitian pada Bina Nusantara University bagian Software Laboratory Center melalui tahap:
1. Identifikasi Proses
Pada tahap ini dilakukan penentuan subjek dari permasalahan yang sedang dihadapi. Berdasarkan hasil analisis ditemukan beberapa proses penting dalam kegiatan operasional Software Laboratory Center , yaitu:
• Perekrutan karyawan baru
• Pemantauan kinerja karyawan Software Laboratory Center .
• Transaksi praktikum.
2. Identifikasi Grain
Memilih grain berarti memutuskan secara tepat apa yang digambarkan oleh record dalam tabel fakta. Setelah menentukan grain tabel fakta, dimensi untuk setiap tabel fakta dapat diidentifikasi. Grain dalam perancangan d ata warehouse ini meliputi:
• Laporan Praktikum yang terdiri dari : Laporan Nilai Mahasiswa, Laporan Absensi, Laporan Kelulusan, Laporan Utilisasi Ruang Praktikum
• Laporan Karyawan yang terdiri dari : Laporan IKAA, Laporan Koreksi, Laporan Pembuatan Soal, Laporan Perubahan Nilai.
• Laporan Trainee yang meliputi : Laporan Kehadiran Trainee, Laporan Nilai Trainee.
3. Identifikasi Dimensi
Dalam tahapan ini yang dilakukan adalah identifikasi dimensi dengan detail yang secukupnya untuk mendeskripsikan sesuatu. Hubungan ini biasanya dibuat dalam bentuk table-tabel. Berikut adalah  salah satu contohnya:
Tabel 2 Tabel Grain VS Dimensi Pada Laporan Absensi
Grain Dimensi PersentaseKehadiran PersentaseAbsen Waktu X X
Angkatan X  X
MataKuliah X X Kelas X X

## 4. Identifikasi Fakta
Memilih fakta yang akan digunakan dalam data mart . Masing-masing fakta memiliki data yang dapat dihitung yang kemudian akan ditampilkan dalam bentuk laporan, grafik atau diagram lainnya. Berikut ini adalah fakta-fakta yang terdapat dalam data warehouse yaitu:
• Fakta Laporan Nilai Mahasiswa
• Fakta Laporan Absensi
• Fakta Laporan Kelulusan
• Fakta Laporan Utilisasi Ruang Praktikum
• Fakta Laporan IKAA
• Fakta Laporan Koreksi
• Fakta Laporan Pembuatan Soal
• Fakta Laporan Perubahan Nilai
• Fakta Laporan Kehadiran Trainee
• Fakta Laporan Nilai Trainee

## 5. Menyimpan Pre-Calculation Dalam Tabel Fakta
Pada saat fakta-fakta telah dipilih, setiap fakta harus diperiksa ulang untuk menentukan apakah terdapat kesempatan dalam menggunakan pre-calculation .  Berikut ini salah satu contoh kalkulasi awal yang disimpan dalam tabel fakta, yaitu Fakta_LaporanKoreksi, sebagai berikut:
• TM yang merupakan jumlah hari telat pengoreksian jawaban TM dari setiap karyawan.
• Proyek yang merupakan jumlah hari telat pengoreksian hasil Proyek dari setiap karyawan.
• UTP yang merupakan jumlah hari telat pengoreksian jawaban UTP dari setiap karyawan.
• UAP yang merupakan jumlah hari telat pengoreksian jawaban UAP dari setiap karyawan.
• JumlahHariTelat yang merupakan total  hari telat seluruh pembuatan soal dari setiap karyawan.
• PersentaseKetepatanWaktu yang merupakan persentase ketepatan waktu karyawan dalam pembuatan soal.
6. Rounding Out Tabel Dimensi
Pada tahap ini kembali ke tabel  dimensi dan menambahkan deskripsi teks sebanyak mungkin ke dimensi. Deskripsi teks harus dapat dimengerti oleh user . Dalam tahap ini mencakup informasi berupa Daftar Deskripsi Tabel Dimensi beserta Daftar Tabelnya, dan Gambar skema yang sudah dirancang. Dalam perancangan data warehouse Software Laboratory Center ini dihasilkan sepuluh skema bintang sebagai berikut:
a. Skema bintang Fakta_LaporanNilaiMahasiswa
b. Skema bintang Fakta_LaporanAbsensi
c. Skema bintang Fakta_LaporanKelulusan
d. Skema bintang Fakta_LaporanUtilisasiRuangPraktikum
e. Skema bintang Fakta_LaporanIKAA
f. Skema bintang Fakta_LaporanKoreksi
g. Skema bintang Fakta_LaporanPembuatanSoal
h. Skema bintang Fakta_LaporanPerubahanNilai
i. Skema bintang Fakta_LaporanKehadiranTrainee
j. Skema bintang Fakta_LaporanNilaiTrainee
Berikut adalah salah satu contoh gambar skema bintang untuk Fakta_LaporanAbsensi:
Gambar 5 Gambar Skema Bintang Fakta_LaporanAbsensi

## 7. Memilih Durasi Database
Menentukan batas waktu dari umur data yang diambil dan akan dipindahkan ke dalam tabel fakta. Misalnya, data Software Laboratory Center dua tahun lalu atau lebih diambil dan dimasukkan dalam tabel fakta.
Tabel 3 Tabel Durasi Basis Data Nama Aplikasi Database Database ada sejak tahun Data yang masuk ke data warehouse Data Dalam data warehouse Software SLC 2001 September 2004 – Agustus 2008 3 tahun 11 bulan
8. Mengawasi Perubahan Dimensi
Adapun perubahan dimensi dapat ditanggulangi dengan tiga macam cara, yaitu mengganti secara langsung pada tabel dimensi, pembentukan record baru untuk setiap perubahan baru, dan perubahan data yang membentuk kolom baru yang berbeda. Dalam perancangan ini dipilih cara kedua yaitu jika ada perubahan data, maka data baru akan dimasukkan sebagai record baru dan record lama tetap ada dan tidak dihapus. Dalam analisis yang dilakukan, kemungkinan terjadinya perubahan data adalah pada nama–nama yang ada di dalam tabel dimensi. Sebagai contoh, alamat karyawan jika sewaktu-waktu alamat karyawan berubah. Nama karyawan, jika ternyata ada kesalahan dalam memasukkan nama karyawan, dan lain sebagainya.
9. Memutuskan Prioritas Mode Query
Dalam tahap ini dilakukan penentuan waktu proses ETL ( Extract , Transform , and Load ), backup yang dilakukan secara berkala, dan keamanan penggunaan laporan serta analisis kapasitas media penyimpanan dan pertumbuhan data, termasuk keterangan pelaku dan jangka waktu atau jadwal proses. Untuk ETL sendiri adalah proses-proses dalam data warehouse yang meliputi:
a. Mengekstrak data dari sumber-sumber eksternal.
b. Mentransformasikan data ke bentuk yang sesuai dengan keperluan.
c. Memasukkan data ke target akhir, yaitu data warehouse.
ETL merupakan proses yang sangat penting, dengan ETL data dapat dimasukkan ke dalam data warehouse . ETL juga dapat digunakan untuk mengintegrasikan data dengan sistem yang sudah ada sebelumnya. Tujuan ETL adalah mengumpulkan, menyaring, mengolah, dan menggabungkan data-data yang relevan dari berbagai sumber untuk disimpan ke dalam data warehouse . Hasil dari proses ETL adalah dihasilkannya data yang memenuhi kriteria data warehouse seperti data yang historis, terpadu, terangkum, statis, dan memiliki struktur yang dirancang untuk keperluan proses analisis. Untuk proses backup dan penggunaan laporan dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 4 Tabel Proses Backup Pelaku Backup Dilakukan setiap Keterangan Karyawan DBA Akhir semester sebelum proses ETL selanjutnya dilakukan Backup data warehouse dilakukan untuk menanggulangi proses ETL yang gagal.
Tabel 5 Tabel Penggunaan Laporan Atau Kebutuhan Informasi
User Informasi SLC Manager Informasi digunakan untuk menentukan segala sesuatu yang berhubungan dengan kegiatan praktikum di Software Laboratory Center dan untuk mengambil keputusan-keputusan yang strategis.
Operational Support Section
Informasi  digunakan  untuk mengetahui utilisasi sarana praktikum agar dapat
Head dilakukan maintenance dan pengembangan sarana praktikum untuk menunjang proses kegiatan praktikum yang lebih baik. Research Development and Training Section Head Informasi digunakan untuk meningkatkan perkembangan dari karyawan dan matakuliah praktikum baik melalui peningkatan pelatihan ataupun fasilitas yang dapat menunjang proses kegiatan pelatihan karyawan dan kegiatan praktikum. Academic and Operation Section Head Informasi digunakan untuk mengevaluasi indeks kinerja karyawan dan seluruh kegiatan operasional praktikum agar dapat ditentukan dan dilaksanakan jenis pengembangan pelatihan karyawan dan SAP praktikum bersama bagian Research Development and Training.
Kemudian, di dalam proses OLTP, kapasitas media penyimpanan menjadi salah satu faktor yang sangat penting. Proses insert , update , dan delete akan mempengaruhi pertumbuhan data secara terus menerus. Demikian pula pada perancangan data warehouse , harus dilakukan analisis pertumbuhan data untuk memperoleh perkiraan kapasitas media penyimpanan yang memadai dalam menampung data hingga beberapa tahun ke depan. Rumus yang akan digunakan untuk perhitungan kebutuhan penyimpanan record dalam SQL Server 2005 (SQL Server Books Online) adalah:
a. Num_Rows = Jumlah Baris / Jumlah Record
b. Num_Cols = Jumlah Kolom
c. Fixed_Data_Size = Jumlah byte yang dibutuhkan seluruh kolom fixed-length
d. Num_Variable_Cols = jumlah kolom variable-length
e. Max_Var_Size = Jumlah byte maksimum dari seluruh kolom variable-length
f. Null_Bitmap = 2 + ((Num_Cols + 7) / 8)
g. Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols x 2) + Max_Var_Size
h. Row_Size =  Fixed_Data_Size + Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4
i. Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2)
j. Num_Pages = Num_Rows / Rows_Per_Page
k. Heap size (bytes) = 8192 x Num_Pages
Analisis perkiraan kapasitas media penyimpanan data pada data warehouse Software Laboratory Center adalah seperti berikut ini, dimana ‘n’ adalah variabel tahun. Perkiraan ini dibatasi sampai 5 tahun  mendatang. Berikut adalah perhitungan pertumbuhan data untuk seluruh tabel fakta dengan asumsi tingkat pertumbuhan masing-masing adalah 10%.
R n = R x (n + (1 + i) n ) R = jumlah record n = tahun I = persentase pertumbuhan record
Tabel 6 Tabel Analisis Kapasitas Media Penyimpanan Untuk Tabel Fakta
Nama Tabel Besar 1 Record (Bytes) Jumlah Current Record Jumlah Record Sampai 5 Tahun ke Depan Jumlah Bytes (Mbytes) FaktaLaporanNilaiMahasiswa 121.125 7560 249877 29.6 FaktaLaporanAbsensi 41.625 83160 2748650 115.5 FaktaLaporanKelulusan 29.5 7560 249877 7.6 FaktaLaporanUtilisasiRuangPraktikum 31.175 181440 5997055 192.8 FaktaLaporanIKAA 131 3360 111057 14.3 FaktaLaporanKoreksi 60.375 22680 749632 45.05 FaktaLaporanPembuatanSoal 60.375 6720 222114 13.35 FaktaLaporanPerubahanNilai 33.625 378 12494 0.43 FaktaLaporanKehadiranTrainee 29.5 371 12263 0.375 FaktaLaporanNilaiTrainee 37.625 371 12263 0.46 Total 575.925 313600 10365282 419.475
Tabel 7 Tabel Analisis Kapasitas Media Penyimpanan Untuk Tabel Dimensi
Nama Tabel Besar Record (Bytes) Jumlah Current Record Jumlah Record Sampai 5 Tahun ke Depan Jumlah Bytes (Mbytes) Dim_Ruang 20.25  45 46 0 Dim_Karyawan 21.375 280 580 0.02 Dim_Angkatan 17.125 12 60 0 Dim_Group 14.125 4  4 0 Dim_AstSpv 18.125 24  44 0 Dim_SubCo 18.125 16  36 0 Dim_MataKuliah 80.25 70 75 0 Dim_Kelas 18.125  294 394 0 Dim_Shift 17.125 7  7 0 Dim_Waktu 29.875  117 1942 0.06 Dim_Trainee 81.875 400  930 0.08 Total 336.375 1269 4118 0.16
Berdasarkan hasil analisis kapasitas media penyimpanan data diatas dapat diperkirakan kebutuhan penyimpanan untuk data warehouse Software Laboratory Center adalah 419.635 Mbytes untuk jangka waktu 5 tahun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Evaluasi Perangkat
Perangkat keras yang disarankan untuk digunakan dalam implementasi data warehouse agar memperoleh performa optimal adalah:
• Server (Prosesor Intel Xeon  2.8 GHz, Harddisk 140 GB, Memory 1 GB, DVD-RW).
• Client (Prosesor Intel Core2Duo 1.8 GHz, Harddisk 80 GB, Memory 1 GB, DVD-RW). Sedangkan untuk perangkat lunak yang disarankan dalam menjalankan aplikasi data warehouse pada Software Laboratory Center adalah:
• Server
o Sistem operasi: Microsoft Windows XP Professional Editon Sp. 2
o Database : Microsoft SQL Server 2005
• Client
o Sistem operasi: Microsoft Windows XP Professional Edition Sp. 2
o Database : Microsoft SQL Server 2005
o front end Tool : Microsoft Excel 2007

## Estimasi Waktu
Untuk melakukan implementasi sistem data warehouse akan dilakukan berbagai kegiatan untuk menunjang terlaksananya implementasi sistem dengan baik. Tabel dibawah adalah jadwal kegiatan yang dilakukan dalam perencanaan implementasi sistem data warehouse yang telah dirancang.
Tabel 8 Tabel estimasi waktu implementasi data warehouse No Kegiatan Hari 1 2 3 4 5 6 7 8
1. Instalasi aplikasi
2. Transformasi data
3. Uji coba aplikasi
4. Pelatihan user
5. Evaluasi
Berikut penjelasan kegiatan-kegiatan pengimplementasian data warehouse diatas:

## 1. Instalasi aplikasi
Kegiatan ini adalah instalasi seluruh software yang dibutuhkan untuk mengimplementasi sistem Data warehouse , yaitu aplikasi software Microsoft SQL Server 2005 pada server dan client serta Microsoft Excel 2007 pada client . Hal ini perlu dilakukan karena belum semua software yang dibutuhkan untuk implementasi sudah terinstalasi.
2. Transformasi data
Kegiatan ini merupakan proses restore data warehouse ke dalam DBMS Software Laboratory Center karena DBMS yang digunakan untuk perancangan data warehouse berbeda dengan DBMS Software Laboratory Center . Karena itu dilakukan backup dari DBMS yang digunakan untuk perancangan data warehouse terlebih dahulu, kemudian di restore ke dalam DBMS Software Laboratory Center . Kemudian dilakukan proses extract , transform , dan load seluruh data dari database operasional ke dalam data warehouse .
3. Uji coba aplikasi
Setelah semua syarat dan kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak maka dilakukan uji coba terhadap aplikasi Data warehouse yang telah dibuat. Dalam uji coba ini akan dianalisis apakah aplikasi yang dibuat sesuai dengan kebutuhan, bebas bug, ataupun kesalahan yang dapat mengganggu performa sistem.
4. Pelatihan user
Kegiatan ini dilakukan agar user yang menggunakan aplikasi nantinya dapat beradaptasi dan mengenal aplikasi baru tersebut dengan baik sehingga pengoperasian aplikasi dapat berjalan dengan baik.
5. Evaluasi
Kegiatan ini adalah evaluasi terhadap sistem yang diimplementasikan maupun evaluasi terhadap kegiatan pelatihan user yang telah dilakukan. Kegiatan ini dilakukan untuk mengukur tingkat keberhasilan sistem maupun user dengan menggunakan berbagai indikator.

## Rencana Backup
Untuk melakukan implementasi sistem data warehouse maka akan dilakukan kegiatan backup untuk menunjang terlaksananya implementasi sistem dengan baik. Berikut jadwal kegiatan backup sistem data warehouse :
Tabel 9 Tabel rencana backup Proses Backup Jadwal OLTP Backup OLTP dilakukan setiap hari minggu. data warehouse Backup data warehouse dilakukan setiap akhir semester sebelum proses ETL selanjutnya dilakukan. data Transformation Package Backup terhadap package ini dapat dilakukan pada waktu implementasi sistem untuk pertama kali. Aplikasi Backup aplikasi dapat dilakukan pada waktu implementasi sistem untuk pertama kali.

## SIMPULAN
Dalam penulisan skripsi ini telah dilakukan analisis terhadap sistem yang berjalan pada Software Laboratory Center . Berdasarkan hasil analisis ditemukan beberapa permasalahan pada sistem Software Laboratory Center , yaitu belum adanya data warehouse sehingga menyulitkan manager dalam memperoleh informasi yang bersifat menyeluruh dan mengambil keputusan. Permasalahan itulah yang menjadi alasan dibuatnya data warehouse . Adapun dari penulisan ini dapat ditarik beberapa simpulan sebagai berikut.
1. Dengan dibuatnya data warehouse pada Software Laboratory Center pengaksesan informasi menjadi lebih mudah karena data yang dibutuhkan sudah tersedia dan dapat dilihat dari segala sudut pandang.
2. Data warehouse menghasilkan data yang konsisten, valid, dan akurat dalam bentuk laporan sehingga manager tidak perlu membaca dan menganalisis data dalam waktu yang cukup lama dan tentunya hal ini sangat mempermudah manager dalam  mengambil keputusan secara cepat.
Adapun saran-saran yang harus diperhatikan agar implementasi data warehouse pada Software Laboratory Center berjalan dengan lancar adalah sebagai berikut: 1. Perlu dilakukan pemeliharaan ( maintenance ) data warehouse secara teratur dalam jangka waktu tertentu agar data warehouse dapat berjalan secara optimal.
2. Adanya pengawasan ketat pada saat transformasi data untuk memastikan data yang masuk ke dalam data warehouse adalah data yang konsisten, valid, dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
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, Inc..
Williams, C. (1998). Professional Visual Basic 6 Databases . Chicago: Wrox Press Ltd.