Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## IMPLEMENTASI ETL DATA WAREHOUSE DENGAN KONSEP FITUR METADATA DAN CLEANSING DATA
1 I Gusti Ngurah Agung Trisna Putra, 2 I Nyoman Aditya Mahendra, 3 I Made Suwija Putra 1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana, Bali
1,2,3 Jl. Raya Kampus Unud Jimbaran, Kec. Kuta Sel., Kabupaten Badung, Bali 80361, Indonesia Email: gustitrisna@student.unud.ac.id , adityamahendra@student.unud.ac.id , putrasuwija@unud.ac.id
(Diterima: 8 Januari 2020, direvisi:16 April 2020, disetujui:24 April 2020  )

## ABSTRACT
The rapid development of technology makes the demand for data processing and presentation needs to  be  better.  Udayana  cake  shop  that  sells  various  types  of  cakes  that  are  self-produced  and  have several  branches  spread  across  Bali.  Udayana  cake  shop  has  a  problem  while  analyzing  the transaction process due to the large amount of data sent from each branch in a month. The results of this  analysis  process  are  used  for  supporting  references  in  making  decisions  by  store  management. The  exact  method  of  massive  data  collection  used  in  analyzing  the  transaction  process  is  the  data warehouse technology approach. Data warehouse supports the ability to do queries decision making, the financial situation, product stocks, and services. The development of this data warehouse uses star scheme modeling and the application of data collection there are stages of ETL (extract, transform, and load) to be able to read data from the OLTP (Online Transaction Processing) system. The design of the system uses OLAP (Online Analytical Processing) to design applications that can collect, store, and manipulate multidimensional data for analysis purposes .
Keywords: Star Skema, Data Warehouse, ETL, Python

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  membuat  permintaan  atas  kebutuhan  pengolahan  dan penyajian data yang lebih baik. Pada toko kue udayana merupakan jenis toko yang menjual berbagai jenis  kue  yang  diproduksi  sendiri  dan  memiliki  beberapa  cabang  yang  tersebar  di  Bali.  Toko  kue udayana kesulitan dalam menganalisis proses traksaksi dikarenakan banyaknya data yang dikirim dari masing-masing  cabang  setiap  bulannya.  Hasil  proses  analisa  ini  digunakan  untuk  acuan  pendukung dalam pengambilan keputusan oleh pihak manajemen toko. Metode pengumpulan data massive yang tepat  digunakan  dalam  menganalisis  suatu  proses  transaksi  adalah  pendekatan  teknologi  data warehouse .  Data warehouse mendukung  kemampuan  melakukan query untuk  mendukung pengambilan  keputusan,  melihat  keadaan  finansial,  stok  produk,  dan  layanan  dengan  mudah. Pengembangan  data warehouse ini  menggunakan  pemodelan star skema  dan  dalam  penerapan pengumpulan  data  ada  tahapan  ETL  ( extract , transform ,  dan load )  untuk  dapat  membaca  data  dari sistem  OLTP  (Online Transaction Processing ).  Perancangan  pada  sistem  menggunakan  OLAP (Online  Analytical Processing )  untuk  mendesain  aplikasi  yang  bisa  mengumpulkan,  menyimpan, serta memanipulasi data multidimensi sebagai tujuan analisis.
Kata Kunci: Star Skema, Data Warehouse , ETL, Python

## 1 PENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  dan  informasi  saat  ini  semakin  pesat  sehingga  menghasilkan kumpulan data yang besar. Kumpulan data besar dapat diimplementasikan disuatu DBMS ( Database Management  System )  yang  nantinya  diolah  untuk  mendapatkan  kebutuhan  informasi  yang  cepat, akurat dan menjadi suatu informasi yang lebih berguna[1]. Toko Kue Udayana merupakan jenis toko kue  yang  menjual  berbagai  jenis  kue  yang  diproduksi  sendiri.  Toko  ini  memiliki  beberapa  cabang yang tersebar di Bali sehingga kesulitan dalam menganalisis transaksi disetiap cabang yang ada untuk pengambilan  keputusan.  Sistem  operasional  pada  toko  kue  ini  masih  terbatas  sehingga  dalam pembuatan  laporan  akhir  setiap  penjualan  dimasing-masing  cabang  masih  konvensional.  Proses
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue
pengambilan data transaksi dari masing-masing cabang ke toko pusat masih menggunakan email atau sms. Hal ini menyebabkan tidak adanya sinkronisasi data dari toko cabang dan toko pusat.
Perkembangan  teknologi  dalam  bidang  informasi  terus  berkembang  dan  kebutuhan  masyarakat yang  meningkat, sehingga menimbulkan permintaan dalam hal penyajian data dalam bentuk laporan penjualan  pada  suatu  perusahaan.  Solusi  yang  diberikan  yaitu  dengan  menerapkan  teknologi  data warehouse untuk  pengumpulan  data  transaksi  yang  bersifat  historis  dan  disimpan  secara  terstruktur dalam sebuah data warehouse . Data warehouse merupakan sumber informasi yang diharapkan dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang tepat[2].
Penggunaan  data warehouse pada  perusahaan  bertujuan  membantu  proses  penyimpanan  dan penyajian  data  sehingga  perusahan  dapat  mencatat  segala  transaksi  yang  terstruktur.  Penerapan  data warehouse merupakan  tempat  untuk  sinkronisasi  data  yang  didalamnya  terjadi  penyamaan  struktur data  sehingga  data  transaksi  dapat  diterima  pada  data warehouse .  Proses  sinkronisasi  didalam  data warehouse atau disebut dengan proses ETL ( extract , transform , dan load ) yang menjembatani antara data transaksi dengan media penyimpanan data warehouse [3].
ETL merupakan sekumpulan proses mengumpulkan, menyaring, mengolah, dan menggabungkan data  yang  harus  dilalui  dalam  pembentukan  data warehouse .  Proses  ETL  ini  terdiri  dari  proses Extracting , tranforming ,  dan load ing. Extracting adalah  proses  memilih  dan  mengambil  data  dari suatu  kumpulan  data  sebuah  perusahaan. Tranforming merupakan  proses  membersihkan  dan mengubah  struktur  data  dari  bentuk  asli  menjadi  bentuk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  data warehouse . Load merupakan  proses  terakhir  yang  berfungsi  untuk  memasukan  data  kedalam  data warehouse [4].
Dalam  data warehouse diperlukan database metadata  untuk  mendeskripsikan  data,  definisi masing-masing tabel, struktur penyimpanan data dan proses ETL.  Metadata diperlukan didalam data warehouse karena  untuk  menggambarkan  dan  menjelaskan  data  dan  gudang  data  baik  struktur  dan prosesnya  untuk  mempermudah  pengguna.  Metadata  dapat  membantu  pengguna  dalam  penggunaan data warehouse dalam meningkatkan dan memelihara data warehouse . Definisi data didalam metadata membantu menghindari kesalahpahaman dalam makna kolom tertentu [5].
Penelitian sebelumnya mengenai penerapan teknologi data warehouse di sebuah perguruan tinggi yang  dilakukan  oleh  Yetli  Oslan  dan  Harianto  Kristanto  dengan  judul  Proses  ETL  Data Warehouse Untuk Peningkatan Kinerja Biodata Dalam Menyajikan Profil Mahasiswa Dari Dimensi Asal Sekolah [6].  Data warehouse yang  dibangun  menggunakan  proses  ETL  manual  dan  terdapat  proses cleaning data yang masih secara manual.
Oleh karena itu penelitian ini mencoba membangun engine ETL yang bekerja automatic dengan basis  metadata  dan cleaning data  menggunakan  bahasa  python.  Bahasa  python  yang  bersifat  open source sehingga bisa menyesuaikan dengan kebutuhan perusahaan dengan tampilan OLAP yang dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Proses engine ETL  bisa  dilakukan  secara  manual  dan otomatis yang dapat ditentukan rentang waktunya.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Pada  saat  akan  melakukan  suatu  penelitian  maka  hal  yang  paling  utama  yang  dibutuhkan  ialah sebuah  dukungan  dari  setiap  hasil  dari  setiap  penelitian  yang  sebelumnya  memang  sudah  ada  dan masih saling berkaitan dengan hasil dari penelitian tersebut.
Berdasarkan  penelitian  dari  Made  Pradnyana  Ambara  (2016)  dari  jurnalnya  yang  berjudul “Desain Sistem Semantic Data Warehouse dengan Metode Ontology dan Rule Based untuk Mengolah Data  Akademik  Universitas  XYZ  di  Bali”  mengungkapkan  perancangan  sebuah  data warehouse dengan  menggunakan snowflake  schema .  Namun  pada  pengimplementasian  aplikasi  OLTP  ( Online Transaction  Processing )  yang  dibangun  masih  kurang  memadai  karena  data warehouse yang dibangun  menggunakan  proses  ETL  ( Extract , Transform ,  dan Load )  yang  masih  melibatkan administrator sebagai operator yang  mengerjakan proses kerja ETL atau menjadwalkan proses ETL. Jadi pada penelitian memiliki kelebihan yakni dibuatkan ETL yang dapat berjalan secara otomatis[7].
Sedangkan dari penelitian Dewa Komang Tri Adhitya Putra (2019) dari jurnalnya yang berjudul “Rancang  Bangun Engine ETL  Data Warehouse dengan  Menggunakan  Bahasa  Python” mengemukakan engine ETL  data warehouse yang  sudah  menerapkan cleansing data  namun  belum terdapat  metadata  dari  sistem  yang  dibangun.  Metadata  merupakan  data  yang  mendeskripsikan  data
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue
lebih  detail  saat  digunakan  disuatu  data warehouse. Fitur  metadata  ini  berguna  untuk user manual agar  mengetahui  tabel  asal  dan  tabel  tujuan  dalam  melakukan  proses extrat pada  sebuah  sistem. Sehingga  pada  penelitian  ini  dibuatkan  metadata  dalam  merancang  dan  membangun  data warehouse [8].

## 3 METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam perancangan data warehouse ini yaitu metode waterfall . Metode waterfall merupakan pendekatan klasik dalam pengembangan perangkat lunak yang menggambarkan metode pengembangan linier dan berurutan. Penelitian diawali dengan mengidentifikasi masalah yang ditemukan,  kemudian  data  dikumpulkan  dan  mendesain  arsitektur database .  Tahapan  selanjutnya mendesain  mesin  ETL  dan  sistem  OLAP  menggunakan  bahasa  HTML  yang  kemudian  dilakukan pengujian  terhadap  sistem  yang  sudah  dibangun.  Tahapan  terakhir  adalah  dokumentasi  dalam pembuatan laporan sistem. Alur penelitian sebagaimana dapat dilihat pada gambar 1.
Mulai Pengumpulan, pengolahan, dan transform data Desain arsitektur dan database Perancangan GUI Implementasi sistem Pengujian sistem Sudah sesuai? Kesimpulan dan pembuatan laporan Selesai Pendefinisia n masalah Tidak Iya

## Gambar 1 Alur penelitian
Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  yang  digunakan  dalam  pengerjaan  penelitian  ini.  Dimulai dari  tahap  pendefinisian  masalah  yang  menentukan  studi  kasus  yang  akan  diangkat  didalam penelitian.  Tahap  pengumpulan,  pengolahan  dan transform data  untuk  selanjutnya  dibuat  desain arsitektur dan database . Tahap perancangan GUI, tahap ini dilakukan perancangan sistem engine ETL yang kemudian di implementasikan dalam bentuk OLAP ( Online Analytical Processing ).

## 3.1 Gambaran Umum Sistem
Studi  kasus  yang  diangkat  pada  ETL  ini  adalah  kasus  toko  kue.  Tahapan  dalam  proses  ETL dimulai  dari  inisiliasi database dan  menjadikan  data  yang  bisa  dianalisis  sesuai  kebutuhan user . Gambaran umum sistem dapat dilihat pada gambar 2.
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue
So u rc e transform DWH Metadata OLAP Extract Load

## Gambar 2 Gambaran umum sistem
Gambar 2 merupakan gambaran umum sistem yang digunakan dalam melakukan penelitian ini. Sumber  data  OLTP  yang  digunakan  berasal  dari database db_toko yang  kemudian  dilakukan  proses extract dan transform seluruh data di OLTP. Didalam proses ETL terdapat proses penyamaan struktur data dan proses cleansing data yang berfungsi untuk menghilangkan duplikat data guna menghasilkan data yang lebih berkualitas. Data yang sudah melalui proses cleansing kemudian di load dan disimpan menuju database db_tokokue yang merupakan database data warehouse .

## 3.2 Rancangan Skema OLTP
Data transaksi pada database OLTP menyimpan secara keseluruhan data transaksional pembelian dan  penjualan  pada  toko  kue  udayana,  dimana  konsep  yang  digunakan  adalah  konsep  relasional databse. Pada rancangan database OLTP terdapat 9 tabel yang memiliki fungsi tersendiri dan saling berhubungan. Rancangan skema OLTP dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3 Rancangan skema OLTP
Gambar  3  merupakan  rancangan  skema  OLTP  yang  terdapat  9  tabel  didalamnya,  diantaranya tabel transaksi berfungsi untuk menyimpan transaksi penjualan, tabel detail transaksi berfungsi untuk menyimpan  transaksi  secara  lebih  detail,  tabel  kue  berfungsi  untuk  menyimpan  data  kue,  tabel pelanggan berfungsi untuk menyimpan data pelanggan, tabel cabang berfungsi untuk menyimpan data nama  dan  alamat  cabang,  tabel  transaksi  bahan  berfungsi  untuk  menyimpan  transaksi  bahan,  tabel
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue
supplier berfungsi untuk menyimpan data supplier, tabel detail supplier berfungsi untuk  menyimpan data supplier secara lebih detail, dan tabel bahan berfungsi untuk menyimpan data bahan.

## 3.3 Rancangan Skema Data Warehouse
Data  dari  proses  OLAP  tersebut  akan  tersimpan  pada database data warehouse .  Rancangan database data warehouse ini dibangun dengan menggunakan star skema. Skema tersebut terdiri dari tabel  fakta  dan  tabel-tabel  dimensi  yang  terhubung  dengan  tabel  fakta.  Terdapat  2  tabel  fakta  yaitu tabel fakta  penjualan  dan tabel  fakta supply ,  dan  6 tabel  dimensi  yaitu  dimensi kue,  dimensi  waktu, dimensi  pelanggan,  dimensi  cabang,  dimensi  supplier,  dan    dimensi  bahan.  Rancangan  skema  data warehouse dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Rancangan skema data warehouse
Gambar  4  merupakan  rancangan  skema  data warehouse berisikan  tabel fakta_penjualan terdapat  beberapa field diantaranya kode_penjualan,  kode_waktu,  kode_pelanggan, kode_cabang,  jumlah_kue_terjual,  total_penjualan yang  berelasi  antar  tabel  dimensi lainya.  Pada  tabel  fakta_ supply terdapat field - field diantaranya kode_ supply ,  kode  supplier, kode_waktu,  kode_bahan,  kode_cabang,  jumlah_bahan yang  berelasi  antar  tabel  dimensi lainnya.  Tabel fakta_penjualan tabel fakta_ supply berfungsi  untuk  menampung  semua  data yang berelasi agar mempermudah dalam pemanggilan isi data didalam tabelnya.

## 3.4 Rancangan Skema Metadata
Rancangan database metadata merupakan database yang berisikan deskripsi atau penjelasan dari kegunaan  suatu  tabel.  Didalam database metadata  ini  terdapat  6  tabel  diantaranya tb_ field _dbkue, tb_master_kue, tb_mappinng_ field , tb_mapping_tabel, tb_master_tokokue, tb_ field _dbtokokue, tb_riwayat dan tb_detail_riwayat.
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## Gambar 5 Rancangan skema metadata
Gambar 5  merupakan rancangan skema  metadata  yang berisikan tabel tb_mapping_ field terdapat beberapa field diantaranya id_mapping_ field , id_tabel_asal, nama_ field _asal, id_tabel_tujuan,  nama_ field _tujuan,  deskripsi yang  berelasi  antar  tabel  lainya.  Pada tb_mapping_tabel terdapat field - field diantaranya id_mapping_tabel,  id_tabel_oltp, nama_tabel_asal,  id_tabel_dwh,  nama_tabel_tujuan,  deskripsi yang  yang  berelasi antar tabel dimensi lainnya. Tabel tb_mapping_ field tabel tb_mapping_tabel berfungsi untuk menampung  semua  data  yang  berelasi  agar  mempermudah  dalam  pemanggilan  isi  data  didalam tabelnya. Pada dua tabel utama ini menjelaskan metadata tentang tabel apa saja yang ada di toko kue, alur  jalannya  data  dari database OLTP  ke  dalam database DWH.  Untuk  mempermudah  dalam mencari  informasi database db_metadata_tokokue juga  sudah  dilengkapi  dengan  deskripsi  pada setiap tabelnya. Pada db_metadata_tokokue juga terdapat tb_riwayat dan tb_detail_riwayat untuk  menyimpan  kapan,  tabel  asal  dan  tabel  tujuan  dan  total  data  yang berhasil dilakukan ETL pada engine ETL toko kue ini.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  merupakan  implementasi  ETL  dan  pengujian  OLAP  yang  telah dirancang  pada  pembahasan  sebelumnya  dengan  tujuan  agar engine ETL  dan  tampilan  OLAP  dapat bekerja  sesuai  kebutuhan.  Proses  ETL  bekerja  dengan  2  cara  yaitu  dengan  proses  manual  ETL  dan proses Automatic ETL yang bekerja sesuai dengan penjadwalan yang ditentukan. Pada kedua proses ini sudah dilengkapi dengan proses cleansing data agar nantinya data inputan pada OLAP sudah data yang sudah sesuai dengan yang di inginkan dalam menunjang kebutuhan pengambilan keputusan.

## 4.1 Cleansing Data
Proses  pemasukkan  data  yang  sudah  terlanjur  ada  dalam database masih  dapat  dibersihkan ( cleansing )  dengan  konsep  yang  dibahas  pada  jurnal  ini.  Secara  garis  besar  kualitas  data  dapat dilakukan atas inisiatif dari beberapa pemeran/role. Proses cleansing dalam penelitian ini difokuskan pada  pembersihan  nama  kue  yang  sangat  terbuka  untuk  terjadinya  kesalahan  saat  pemasukkan  data. Hal  ini  ini  disebabkan  karena  antar  muka  yang  digunakan  saat input berupa text box ,  dan  tipe  data yang masuk ke database merupakan varchar ,  seperti terlihat pada Gambar 6.
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## Gambar 6 Hasil proses cleansing data
Gambar 6 merupakan gambar hasil dari proses cleansing data yang terjadi pada Data Warehouse Toko  Kue.  Proses cleansing atas  data  dilakukan  dengan  langkah-langkah  mengumpulkan  data  kue yang di inputkan, lalu melalui proses cleansing data, setelah data di extract maka data hasil transform ke database data warehouse akan  sama  seperti  nama  kue  yang  benar  yang  telah  ditentukan.  Dalam proses cleansing ditemukan beberapa kendala yang dapat diselesaikan secara tuntas, melalui langkah- langkah  di  atas.  Namun,  ada  juga  yang  tidak  dapat  diselesaikan  karena  harus  mencari  dokumen manual atau bertanya kepada yang bersangkutan.

## 4.2 Fitur Metadata
Metadata  pada  Toko  Kue  berfungsi  untuk  mendeskripsikan  data,  mendefinisikan  objek-objek yang terdapat pada masing-masing tabel yang ada pada Toko Kue. Pada fitur show tabel metadata ini dapat  menampilkan  data  suatu  tabel  secara  lebih  detail  seperti  id,  nama field ,  tipe  data,  length,  dan deskripsi. Fitur metadata ini berguna untuk user manual agar mengetahui tabel asal dan tabel tujuan dalam  melakukan  proses extrat pada  Toko  Kue.  Pada  fitur  ini  juga  sudah  dilengkapi  dengan field deskripsi yang menjelaskan fungsi tabel, fungsi field pada tabel, relasi yang terjalin antar tabel, serta relasi  yang  tejalin  antara field yang  ada.  Pada  fitur  ini  juga user dapat  mengetahui field mana  saja yang akan dilakukan proses ETL ke dalam database data warehouse Toko Kue. List table metadata sebagaimana gambar 7.
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## Gambar 7 List tabel metadata
Pada  Gambar  7 List Tabel  Metadata  menunjukan  metadata  dari  semua  tabel  yang  ada  pada database OLTP. Pada tabel metadata dapat menjelaskan tipe data dan deskripsi suatu tabel field yang ada pada database OLTP.

## 4.3 Fitur Manual ETL
Proses  manual  ETL  merupakan  cara  yang  digunakan  untuk  menjalankan  proses  ETL  secara manual  yang  artinya  proses  ini  berjalan  ketika user menjalankan  service  yang  ada  pada  ETL. Tampilan interface pada manual ETL dapat dililhat pada gambar 8 berikut.

## Gambar 8 Tampilan manual ETL
Pada  tampilan  manual  ETL  terdapat  beberapa checkbox untuk  memilih  dimensi  apa  saja  yang ingin  di extract kedalam  data warehouse . Jika checkbox yang  dipilih  terdapat  data  baru,  maka  akan muncul  data  baru  serta  kode  dari checkbox yang  akan  di extract .  Apabila user akan  melanjutkan proses ETL maka dapat menekan button “ LOAD NOW ” untuk melakukan proses load kedalam tabel data warehouse . Kemudian setelah proses extract dan load selesai terdapat riwayat proses ETL yang menunjukan data apa saja yang telah  masuk kedalam warehouse , informasi mengenai tabel asal dan tabel tujuan dari proses ETL, menampilkan kapan proses ETL dilakukan serta total banyak data yang di ETL ke dalam data warehouse .
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## Gambar 9 Tampilan ETL jika berhasil
Pada  tampilan  manual  ETL  ini  menampilkan  jika  proses extract data  berhasil  dan  dilanjutkan dengan load data.  Dapat  dilihat  juga  pada  gambar  9  riwayat  proses  ETL  bertambah  karena  sudah dilakukannya proses ETL pada engine .
start Mengecek data pada database OLTP Apakah ada data baru? Extrac Transform Data Load Data Selesai ETL tidak berjalan Data sudah terupdate pada tampilan ETL
Gambar 10 Flowchart manual ETL
Gambar 10 merupakan flowchart manual ETL yang  dimulai dari mengecek data pada database OLTP.  Tahap  berikutnya  jika  terdapat  data  baru  maka  proses  ETL  akan  berjalan  yang  kemudian disimpan pada data warehouse , jika tidak maka proses ETL tidak berjalan.

## 4.4 Fitur Automatic ETL
Proses Automatic ETL  merupakan  cara  yang  digunakan  untuk  menjalankan  ETL  secara  lebih efisien  tanpa  harus  ada user yang  menjalankan service secara  manual.  Proses Automatic ETL  akan menjalankan  proses extract data, transform data,  dan load data  secara  otomatis  dengan  mengatur waktu (hari) maka proses ETL berjalan sesuai hari yang diinginkan.
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## Gambar 11 Tampilan Automatic ETL
Gambar  11  merupakan  tampilan  dari  fitur  Automatic  ETL  yang  ada  pada  Toko  Kue.  Terdapat input tipe number untuk menentukan ETL akan otomatis dilakukan setiap berapa hari sekali. Setelah dilakukan setting , proses ETL pada Toko Kue akan otomatis dilakukan sesuai dengan yang diinginkan user .

## 4.5 Hasil Sistem OLAP
Penelitian  ini  membangun  sistem  analisa  data  didalam  data warehouse disebut  OLAP  ( Online Analytical Processing ) yang ditujukan untuk manajemen level atas didalam sebuah perusahaan yang bertujuan  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Sistem  OLAP  ini  menyediakan  berbagai jenis laporan seperti laporan penjualan dan pembelian barang pada bulan atau tahun tertentu didalam bentuk grafik dan tabel.

## Gambar 12 Halaman utama OLAP
Gambar  12  merupakan  halaman  utama  OLAP  yang  menampilan  grafik  penjualan  dan  grafik pembelian  dari  toko  kue  udayana.  Pada  tampilan  grafik  penjualan  toko  kue  udayana  ini  berisikan informasi pendapatan toko, cabang dengan penjualan terbanyak, cabang dengan penjualan terdikit dan nama  pembeli  yang  paling  sering  mengunjungi  toko  serta  sudah  dilengkapi  grafik  batang  untuk memudahkan  dalam  proses analytical .  Pada  tampilan  grafik  pembelian  toko  kue  udayana  ini  ini
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue
terdapat total bahan yang dibeli, barang yang paling sering dibeli, supplier terbanyak, dan barang yang paling  jarang  di supply serta  sudah  dilengkapi  grafik  batang  untuk  memudahkan  dalam  proses analytical.

## Gambar 13 Tampilanf Filter waktu pada OLAP penjualan
Gambar  13  merupakan  tampilan filter waktu  yang  menampilkan  grafik  penjualan  berdasarkan filter waktu  (tanggal,  bulan  dan  tahun)  pada screenshot ditampilakan  hasil  penjualan  toko  kue  dari tanggal 1 hingga 31 pada semua bulan dan semua tahun.
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## Gambar 14 Tampilan filter total kue terjual
Gambar  14  merupakan  tampilan filter total  kue  terjual  pada  semua  cabang  berdasarkan filter waktu bulan Januari hingga Desember. Terdapat juga dua filter lainnya yaitu banyak kue terjual per- cabang dan filter total pelanggan di setiap cabang, ketiga filter dapat juga digabungkan dengan filter waktu  sesuai  dengan  kebutuhan analytical .  Ketiga  fitur filter pada  olap  penjualan  ini  jika  sudah menekan tombol ‘lihat statistik dan tabel’ akan menampilan dalam bentuk grafik pada bagian atas dan dalam bentuk tabel pada bagian bawah filter .
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue
Gambar 15 Tampilan filter waktu pada OLAP supply
Gambar  15  merupakan  tampilan filter waktu  yang  menampilkan  grafik  pembelian  berdasarkan filter waktu  (tanggal,  bulan  dan  tahun)  pada screenshot ditampilakan  hasil  pembelian  toko  kue  dari tanggal 1 hingga 31 pada semua bulan dan semua tahun.
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## Gambar 16 Tampilan filter total bahan dibeli
Gambar  16  merupakan  tampilan filter total  bahan  dibeli  berdasarkan filter waktu  bulan Januari hingga  Desember.  Terdapat  juga  dua filter lainnya  yaitu  total  supplier  memasok  bahan  dan  cabang tersering  membeli  bahan,  ketiga filter dapat  juga  digabungkan  dengan filter waktu  sesuai  dengan kebutuhan analytical .  Ketiga  fitur filter pada  olap  pembelian  ini  jika  sudah  menekan  tombol  ‘lihat statistik  dan  tabel’ akan  menampilan dalam  bentuk  grafik  pada  bagian  atas  dan  dalam  bentuk  tabel pada bagian bawah filter .
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## Gambar 17 Tampilan show list tabel pada OLAP
Gambar  17  merupakan  tampilan show list tabel  pada  OLAP  yang  menampilkan  tabel  dimensi yang  ada  pada database OLAP.  Pada  tampilan  ini  dapat  menampilkan  isi  dari  tabel  setiap  tabel dimensi yang dipilih.

## 5 KESIMPULAN
Hasil  implementasi  dan  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan engine ETL yang bisa bekerja secara manual atau otomatis dapat  mempermudah  manajemen  level  atas  dalam  mengambil  keputusan.  Apalagi engine ETL  yang dibangun sudah dilengkapi dengan fitur cleansing data, dimana sangat penting adanya fitur ini untuk meminimalisir  adanya  salah input oleh user .  Untuk  mempermudah  pada  proses  ETL,  rancangan engine ETL sudah dilengkapi juga dengan fitur metadata, dimana fitur ini berfungsi untuk mengetahui informasi tabel yang ada untuk mempermudah user technical metadata. Engine ETL yang dibangun sudah  mampu  melakukan  proses extract , transform dan load dari database OLTP  menuju database tujuan data  warehouse dan  juga  dapat  menampilakan  riwayat  atau history proses  yang  sudah dilakukan engine ETL . Tampilan  OLAP  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  sudah  mampu menampilkan  grafik  pembelian  dan  penjualan  toko  kue  berdasarkan  tabel  yang  ditampilkan  dengan menggunakan filter waktu, filter jenis kue, filter cabang, filter pelanggan, dan filter supplier.
Putra, Implementasi ETL Data Warehouse Dengan Konsep Fitur Metadata Dan Cleansing Data Pada Toko Kue

## REFERENSI
[1] T.  Baibul,  “ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  DATA WAREHOUSE PERPUSTAKAAN (STUDI  KASUS:  PERPUSTAKAAN  UNIVERSITAS  BINADARMA  PALEMBANG,” Semin. Nas. Inform. 2013 (semnasIF 2013) UPN ”Veteran” Yogyakarta, 18 Mei 2013 , 2017.
[2] D.  Edi and S.  Betshani,  “Analisis  Data  dengan  Menggunakan  ERD  dan  Model  Konseptual Data Warehouse ,” J. Inform. , 2012.
[3] I. W. S. Pramana, P. R. Iswardani, and P. A. Mertasana, “IT Governance Evaluation of Hotel Warehouse Section Using the COBIT 5 Framework,” Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 5–12, 2018.
[4] A.  .  N.  Narendra,  S.  I.  Murpratiwi, and M.  Sudarma,  “Design  of  E-Grant  Application  Data Warehouse ,” Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 2, no. 1, p. 11, 2017.
[5] P.  R.  Iswardani,  I.  W.  S.  Pramana, and K.  O.  Saputra,  “Design  of  Data Warehouse for Monitoring Hotel ’ s Food and Beverage Cost,” pp. 1–4.
[6] Y.  Oslan and H.  Kristanto,  “Proses  ETL  ( Extract Transform ation Load ing)  Data Warehouse untuk  Peningkatan  Kinerja  Biodata  dalam  Menyajikan  Profil  Mahasiwa  dari  Dimensi  Asal Sekolah,” Res. Fair Unisr , vol. 3, no. 1, 2016.
[7] M. P. Ambara, M. Sudarma, and I. N. S. Kumara, “Desain Sistem Semantic Data Warehouse dengan Metode Ontology dan Rule Based untuk Mengolah Data Akademik Universitas XYZ di Bali,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 15, no. 1, p. 8, 2016.
[8] I.  M.  S.  Putra and D.  K.  T.  Adhitya  Putra,  “Rancang  Bangun Engine ETL  Data Warehouse dengan Menggunakan Bahasa Python,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 113–123, 2019.
[9] O. Herden, “Data Warehouse ,” in Taschenbuch Datenbanken , 2015.
[10] R. Kimball and M. Ross, The Data Warehouse Toolkit . Wiley Computer Publishing, 2002.
[11] W. H. Inmon, Building The Data Warehouse . Wiley Computer Publishing, 2002.
[12] L. M. Yulyantari, “Sistem Informasi Eksekutif Data Alumni Perguruan Tinggi Menggunakan Data Warehouse ,” pp. 18–25.
[13] A.  Riezka,  I.  Atastina, and K.  Maulana,  “Analisis  Dan  Implementasi  Data-Cleaning  Dengan Menggunakan Metode Multi-Pass Neighborhood (Mpn),” 2011.
[14] D. Dharmayanti, A. M. Bachtiar, and A. Hery and i, “PEMODELAN DATA WAREHOUSE ,” vol. 12, no. 2, pp. 151–168.
[15] I.  Tresnawati,  E.  Susilowati,  D. Warehouse , and S.  Schema,  “PADA  SISTEM PENGOLAHAN,” no. November, pp. 1–7, 2014.