KomuniTi, Vol. VI, No. 1 Maret 2014 42

## IMPLEMENTASI DATA WAREHOUSE DAN DATA MINING UNTUK PENENTUAN RENCANA STRATEGIS PENJUALAN BATIK (Studi Kasus Batik Mahkota Laweyan)

## Fatah Yasin Al Irsyadi
Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A. Yani Tromol Pos I Pabelan, Kartasura, Surakarta, Indonesia E-mail : fatah.yasin@ums.ac.id,

## Abstrak
Batik Mahkota Laweyan merupakan perusahaan batik yang sudah menyebar di berbagai daerah di Indonesia. Perusahaan ini telah memiliki data-data yang terakumulasi dan menumpuk tanpa adanya tindak lanjut terhadap data tersebut. Hal ini juga tidak didukung dengan pembuatan laporan akhir yang dilakukan dengan baik. Oleh karena itu perlu dibangun sebuah data warehouse yang bisa dijadikan sebagai sumber informasi bagi manajemen Batik Mahkota Laweyan terkait tren jenis motif batik berdasarkan kategori barang dan wilayah pemasarannya dari waktu ke waktu. Salah satu proses penting yang harus dilakukan dalam pengoperasian data warehouse adalah proses penyalinan data dari basis data operasional. Sebelum data operasional masuk ke dalam data warehouse, terlebih dahulu dilakukan proses ETL (extract, transform, load) terhadap data tersebut. Proses tersebut dimaksudkan untuk standarisasi data yang digunakan dalam data warehouse. Sementara itu, skema yang dirancang untuk pengembangan data warehouse di Batik Mahkota Laweyan menggunakan model Snowflake Schema. Hasil penelitian menunjukkan data warehouse Batik Mahkota Laweyan memiliki empat tabel dimensi (dimensi Produk, dimensi Wilayah, dimensi Waktu, dan dimensi Pelanggan), empat tabel sub dimensi (dimensi Kategori, dimensi Sub_Kategori, dimensi Pola dan dimensi Jenis Kelamin) dan satu tabel Fakta, yaitu Fakta Penjualan. Proses ekstraksi menghasilkan tabel-tabel dimensi (dimensi Produk, dimensi Wilayah, dimensi Waktu dan dimensi Pelanggan) dan tabel-tabel sub dimensi (dimensi Kategori, dimensi Sub_Kategori, dimensi Pola dan dimensi Jenis Kelamin). Semua monitoring terhadap data-data penjualan produk Batik Mahkota Laweyan dilakukan menggunakan cube browser. Informasi yang ditampilkan oleh setiap dimensi dapat dilihat secara lebih rinci dengan proses drill down atau roll up sesuai dengan aturan hirarki field setiap dimensi.
Kata kunci : ETL, Snowflake Schema, Cube browser, drill down, roll up
data yang terakumulasi tersebut menjadi tidak optimal.
Di sisi lain, salah satu aset utama yang dimiliki oleh suatu perusahaan adalah data bisnis dalam jumlah yang luar biasa banyak. Ini melahirkan kebutuhan akan adanya

## A. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi telah menyebab- kan banyak orang dapat memperoleh data dengan mudah bahkan cenderung berlebihan. Data tersebut semakin lama semakin banyak dan terakumulasi, akibatnya pemanfaatan
teknologi yang dapat memanfaatkannya untuk membangkitkan pengetahuan-pengetahuan baru, yang dapat membantu dalam pengaturan strategi bisnis. Prediksi minat konsumen sangat penting bagi suatu perusahaan, dimana dengan adanya prediksi tersebut suatu perusahaan dapat mengambil sebuah keputusan atau strategi yang benar dan tepat bagi konsumennya. Teknologi data warehouse dan data mining hadir sebagai solusi.
Salah satu perusahaan retail besar yang ada di Kota Solo adalah Batik Mahkota Laweyan yang sudah menyebar di berbagai daerah di Indonesia. Perusahaan ini telah memiliki data- data yang terakumulasi dan menumpuk tanpa adanya tindak lanjut terhadap data tersebut. Hal ini juga tidak didukung dengan pembuatan laporan akhir yang dilakukan dengan baik. Pelaporan akhir yang dibutuhkan oleh top manajemen adalah pelaporan yang dapat memberikan informasi secara komprehensif, sehingga berdasarkan laporan tersebut pimpinan dapat menentukan kebijakan yang optimal dalam menentukan kapasitas produksi sehingga mencapai efisiensi dalam hal biaya dan efektif dalam waktu (Suwarningsih, 2008).
Masalah tersebut terjadi karena kurangnya pengetahuan tentang pemanfaatan data-data yang melimpah tersebut. Oleh karena itu, ketersediaan data penjualan yang melimpah tersebut akan dimanfaatkan untuk pengemba- ngan sebuah data warehouse yang kemudian
dapat digunakan sebagai solusi bisnis untuk merencanakan pemasaran secara strategis di masa mendatang.
Berdasarkan latar belakang tersebut, peneliti bermaksud untuk membangun sebuah data warehouse yang bisa dijadikan sebagai sumber informasi bagi manajemen Batik Mahkota Laweyan terkait dengan rencana strategis perusahaan di masa yang akan datang yang berkaitan dengan tren jenis motif batik berdasarkan kategori barang dan wilayah pemasarannya dari waktu ke waktu.

## B. METODOLOGI
Penelitian ini termasuk jenis research and development karena akan meneliti dan mengembangkan sebuah data warehouse untuk menghasilkan informasi produksi, tren batik di suatu wilayah tertentu untuk mendukung rencana strategis pemasaran produk di masa yang akan datang.
Perencanaan arsitektur pada pengemba- ngan data warehouse ini meliputi arsitektur logical dan arsitektur fisik. Arsitektur logical berupa rancangan tahapan alur data dari sumber data sampai menjadi data pada data warehouse , sedangkan arsitektur fisik berupa gambaran konfigurasi teknis dari data warehouse tersebut. Perencanaan arsitektur tersebut dirancang sesuai dengan kondisi yang ada di perusahaan. Rancangan arsitektur logical dari suatu data warehouse dapat dilihat pada  gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur logical data warehouse pemasaran produk
KomuniTi, Vol. VI, No. 1 Maret 2014 44
Data yang diperlukan untuk membangun data warehouse pemasaran produk bersumber dari basis data operasional perusahaan. Berdasarkan hasil pengambilan data di Batik Mahkota Laweyan, data yang terekam dalam basis data tersebut berasal dari catatan transaksi penjualan secara harian yang disimpan dalam aplikasi Microsoft Excel.
Tabel 1 merupakan cuplikan data transaksi penjualan yang dilakukan oleh Batik Mahkota Laweyan selama 3 tahun yang dimulai pada awal tahun 2010 sampai dengan akhir tahun 2012.

## Tabel 1. Data Transaksional
mengakibatkan penambahan atau perubahan data pada basis data operasional.
Tidak semua data yang ada pada basis data operasional digunakan untuk keperluan pembangunan data warehouse pemasaran produk. Hanya data yang berkaitan dan diperlukan untuk dipresentasikan dalam data warehouse pemasaran produk saja yang digunakan. Tempat pelaksanaan proses seleksi dan penyiapan data yang dimuat ke dalam data warehouse disebut staging area . Data yang berada pada staging area untuk diproses lebih lanjut ke dalam data warehouse dikenal dengan istilah data staging.
Sebelum data masuk ke dalam data warehouse , terlebih dahulu dilakukan proses
Data Warehouse yang dikembangkan di Batik Mahkota Laweyan akan digunakan untuk menjawab pertanyaan yang bersifat strategis guna mendukung keputusan-keputusan yang akan diambil oleh perusahaan. Sesuai dengan tujuan penelitian, informasi yang akan digali dari data warehouse yang dikembangkan di Batik Mahkota Laweyan adalah “produk batik yang paling banyak terjual berdasarkan kategori dan wilayah pemasarannya”.
Salah satu proses penting yang harus dilakukan dalam pengoperasian data warehouse adalah proses penyalinan data dari basis data operasional. Proses penyalinan data tersebut dilakukan setiap periode waktu tertentu, terutama setelah terjadi transaksi yang
ETL ( extract, transform, load ) terhadap data tersebut. Proses tersebut dimaksudkan untuk standarisasi data yang digunakan dalam data warehouse .
Sementara itu, skema yang dirancang untuk pengembangan data warehouse di Batik Mahkota Laweyan menggunakan model Snowflake Schema . Model ini dipilih dengan pertimbangan mampu memberikan informasi yang dicari dengan mudah oleh pihak perusahaan yang jika menggunakan database transaksional informasi tersebut sangat sulit untuk diperoleh.

## C.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Selama kurun waktu 3 tahun (2010-2012) telah tercatat data transaksi penjualan yang dilakukan oleh Batik Mahkota Laweyan sebanyak 1201 kali transaksi, yang tersimpan di aplikasi Microsoft Excel. Selanjutnya data transaksi tersebut akan digunakan sebagai sumber data  bagi data warehouse , sehingga akan dilakukan proses ekstraksi, transformasi dan load terhadap data tersebut.

## 1.  Hasil Rancangan Snowflake
Informasi utama yang akan digali dalam data warehouse adalah “produk yang paling banyak terjual berdasarkan kategori dan wilayah pemasaran selama waktu tertentu”. Berdasarkan pertanyaan yang diajukan
tersebut maka dari sumber database catatan transaksional yang dimiliki oleh Batik Mahkota Laweyan dapat dimunculkan 4 (empat) tabel dimensi dan 1 (satu) tabel fakta ( fact table ), yaitu sebagai berikut:
1. Dimensi produk, terhubung dengan 3 (tiga) sub dimensi yaitu kategori, subkategori dan pola.
2.  Dimensi wilayah
3.  Dimensi waktu
4.  Dimensi pelanggan, terhubung dengan 1 (satu) sub dimensi yaitu jenis kelamin
5.  Fakta Penjualan
Agar bisa digunakan sebagai dasar perhitungan fungsi agregat atau ringkasan, makatabel fakta harus memiliki minimal 1 (satu) field yang berfungsi sebagai measure (ukuran). Berkaitan dengan informasi yang akan digali, maka measure yang ditambahkan dalam tabel fakta adalah field “jumlah unit terjual”. Selain itu, measure lainnya yang ditambahkan dalam tabel fakta ini adalah “jumlah total penjualan”.
Berdasarkan hasil penentuan tabel-tabel tersebut, maka hubungan-hubungan antara dimensi dan tabel fakta dirancang dalam bentuk Snowflake Schema yang ditunjukkan pada gambar 2.
Dimensi Produk kode_produk nama_produk kode_kategori kode_subkategori kode_pola Dimensi Kategori kode_kategori nama_kategori Dimensi Wilayah kode_wilayah nama_wilayah Dimensi Waktu kode_waktu tanggal bulan kuartal tahun Fakta Penjualan kode_fakta kode_waktu kode_produk kode_pelanggan kode_wilayah jumlah_unit_terjual total_penjualan Dimensi Pelanggan kode_pelanggan nama_pelanggan kode_kelamin Dimensi Jenis Kelamin kode_kelamin jenis_kelamin Dimensi Sub_Kategori kode_subkategori subkategori Dimensi Pola
kode_pola nama_pola
Gambar 2. Snowflake Schema yang diterapkan

## Implementasi Data Warehouse dan Data Mining
KomuniTi, Vol. VI, No. 1 Maret 2014 46

## 2.  Proses ETL ( Extract, Transform and

## Load )
Proses ETL dilakukan untuk memindahkan data-data transaksional dari tabel sumber data menuju data warehouse . Namun, dikarenakan data-data yang diambil dari tabel sumber tidak sesuai dengan format dan standar data
warehouse maka diperlukan proses ETL agar data yang dimasukkan ke dalam data warehouse sesuai dengan standar snowflake schema yang telah dirancang. Diagram proses ETL yang dilakukan secara keseluruhan dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Diagram Proses ETL secara keseluruhan
Hasil proses ETL berupa tabel Dimensi Produk yang ditunjukkan pada tabel 2. Pada tabel ini, selain untuk mengekstraksi data nama-nama produk, juga diciptakan suatu struktur indeks sebagai kunci primer pada dimensi produk.

## Tabel 2. Potongan Tabel Dimensi Produk
KODE_ PRODUK NAMA_PRODUK PRO-8B20 BAHAN STANDAR CAP PARANG KUSUMO PRO-90CC BOLERO STANDAR CAP GRADASI PRO-7EF7 KAOS BATIK STANDAR CAP SIDO ASIH PRO-B447 HEM STANDAR PRINT KELENGAN ………… ………………. ………… ………………. ………… ………………. 1)   Contoh Proses ETL
Berikut ini contoh proses ETL untuk beberapa dimensi yang ada pada Snowflake
Schema yang diterapkan.
a)  Proses ETL dimensi produk.
Dimensi produk merupakan tabel yang berisi khusus tentang data-data identitas produk. Dimensi ini terdiri atas 2 (dua) kolom yaitu kode_produk dan nama_ produk. Pemisahan data produk dari data penjualan diperlukan proses ETL khusus untuk data produk, seperti ditunjukkan gambar  4.
Gambar 4. Diagram Proses ETL Dimensi Produk
PRO-E361 KAOS BATIK STANDAR CAP SOGAN PRO-DB69 BLAZER PARIS PRINT KOMBINASI POLOS PRO-8FCF BOLERO STANDAR TULIS TUMPAL PRO-3374 ROK PANJANG STANDAR

## PRINT SOGAN
b)   Proses ETL Dimensi Kategori
Dimensi kategori merupakan tabel yang berisi khusus tentang data-data kategori suatu produk. Hasil proses ETL, dimensi ini terdiri atas 2 (dua) kolom yaitu kode_kategori, dan nama_kategori. Pemisahan data kategori produk dari data penjualan diperlukan proses ETL khusus untuk data kategori produk, seperti ditunjukkan gambar 5.

## Gambar 5. Diagram Proses ETL Dimensi Kategori
Hasil proses ETL tersebut berupa tabel Dimensi Kategori yang ditunjukkan contoh pada tabel 3. Pada tabel ini, selain untuk mengekstraksi data nama-nama kategori, juga diciptakan suatu struktur indeks sebagai kunci primer pada dimensi kategori produk.

## Tabel 3. Potongan Tabel Dimensi Kategori
KODE_ KATEGORI NAMA_KATEGORI K-3236 Blus K-BFC5 Celana K-5292 Bolero K-EEE0 Kaos …….. ……….. …….. ……….. …….. ……….. K-2719 Mukena K-D083 Kemben K-7524 Sprei
c)   Proses ETL Dimensi Sub Kategori
Dimensi sub kategori merupakan tabel yang berisi khusus tentang data-data sub kategori suatu produk agar informasi yang dikandung lebih rinci. Hasil proses ETL, dimensi ini memiliki 2 (dua) kolom yaitu kode_subkategori, dan subkategori. Pemisahan data sub kategori produk dari data penjualan diperlukan proses ETL khusus untuk data sub kategori, seperti ditunjukkan gambar 6.

## Gambar 6. Diagram Proses ETL Dimensi Sub_ Kategori
Hasil proses ETL tersebut berupa sebuah tabel Dimensi Sub Kategori yang ditunjukkan contoh pada tabel 4. Pada tabel ini, selain untuk mengekstraksi data nama-nama sub kategori, juga diciptakan suatu struktur indeks sebagai kunci primer pada dimensi sub kategori produk.

## Tabel  4.  Potongan  Tabel  Dimensi Sub Kategori
KODE_ SUBKATEGORI SUBKATEGORI SUB-F437 Polar SUB-28D6 Sby ………….. ………………….. ………….. ………………….. SUB-F898 Katun SUB-4622 Sutra
Cara yang cama bisa dilakukan terhadap dimensi-dimensi yang lain sehingga diperoleh tabel-tabel sebagai berikut:
Hasil proses ETL dari tabel sumber Data Penjualan berupa tabel Dimensi Wilayah yang ditunjukkan contoh pada tabel 5. Pada tabel ini, telah diekstrak

## Implementasi Data Warehouse dan Data Mining
KomuniTi, Vol. VI, No. 1 Maret 2014 48
data nama-nama kota, dan juga diciptakan suatu struktur indeks sebagai kunci primer pada dimensi wilayah dengan nama kolom kode_lokasi.

## Tabel 5. Potongan Tabel Dimensi Wilayah
KODE_LOKASI KOTA W-DE13 CILACAP W-1F1C MALANG ……………. ………………… W-01E1 SEMARANG W-A15A JAKARTA SELATAN
Hasil proses ETL dari tabel sumber Data Penjualan berupa tabel Dimensi Pelanggan yang ditunjukkan contoh pada tabel 6. Pada tabel ini, telah diekstrak data nama-nama pelanggan dan kode jenis kelaminnya. Dimensi ini juga diciptakan suatu struktur indeks sebagai kunci primer pada dimensi pelanggan dengan nama kolom kode_pelanggan.

## Tabel 6. Potongan Tabel Dimensi Pelanggan
KODE_ PELANGGAN NAMA_ PELANGGAN JENIS_ KELAMIN P-0FF9 BAPAK SUGENG 1 P-31FD BAPAK IMRON 1 ………….. ……………….. ………….. ………….. ……………….. ………….. P-F063 IBU ENDAH SARI 0 P-4509 IBU HERUYONO 0 P-2520 BAPAK HERU 1
Hasil proses ETL dari tabel sumber Data Pelanggan berupa tabel Dimensi Jenis Kelamin yang ditunjukkan contoh pada tabel 7. Pada tabel ini, telah diekstrak data jenis kelamin pelanggan agar bisa diketahui tren pelanggan berdasarkan jenis kelamin. Dimensi ini juga diciptakan suatu struktur indeks sebagai kunci primer pada dimensi jenis kelamin dengan nama kolom kode_jk.
Tabel 7. Tabel Dimensi Jenis Kelamin KODE_JK JENIS_KELAMIN 1 PRIA 0

## WANITA
Hasil proses ETL dari tabel sumber Data Penjualan berupa tabel Dimensi Waktu yang ditunjukkan contoh pada tabel 8. Pada tabel ini, telah diekstrak data waktu agar bisa diketahui tren transaksi yang dilakukan berdasarkan waktu. Dimensi ini juga diciptakan suatu struktur indeks sebagai kunci primer pada dimensi jenis kelamin dengan nama kolom kode_waktu.

## Tabel 8. Potongan Tabel Dimensi Waktu
KODE_
WAKTU TANGGAL BULAN TAHUN KUARTAL 40180 02 1 2010 1 40182 04 1 2010 1 40183 05 1 2010 1 40184 06 1 2010 1 40192 14 1 2010 1 …………. …….. …….. ……….. ……….. …………. …….. …….. ……….. ……….. 41265 22 12 2012 4 41266 23 12 2012 4 41268 25 12 2012 4 41270 27 12 2012 4
Hasil proses ETL dari tabel sumber Data Penjualan berupa tabel Dimensi Pola yang ditunjukkan contoh pada tabel 9. Pada tabel ini, telah diekstrak data nama_pola agar bisa diketahui tren produk berdasarkan nama pola. Dimensi ini juga diciptakan suatu struktur indeks sebagai kunci primer pada dimensi pola dengan nama kolom kode_pola.

## Tabel 9. Tabel Dimensi Pola
KODE_POLA NAMA_POLA P-01 CAP P-02 PRINT P-03 TULIS P-04 LAINNYA

## C.  Pembuatan Tabel Fakta Penjualan (Sales Fact)
Dari hasil proses ETL empat dari delapan dimensi yaitu dimensi waktu, produk, wilayah, dan pelanggan, pada masing-masing dimensi tersebut telah terbentuk sebuah kolom sebagai indeks (kunci primer). Indeks ini kemudian dijadikan sebagai kunci referensi yang akan dimasukkan ke dalam tabel Fakta Penjualan.
Dengan demikian, tabel fakta penjualan hanya berisi 1 buah kolom kunci primer, kolom-kolom kunci referensi ( foreign key ) dari 4 buah dimensi utama dan 2 buah kolom sebagai measure .
Tabel 10 memperlihatkan potongan data dari tabel transaksi penjualan setelah diubah menjadi tabel Fakta Penjualan yang terdiri atas 7 buah kolom.

## Tabel 10. Potongan Tabel Fakta Penjualan
KODE_ FAKTA KODE_ WAKTU KODE_ PRODUK KODE_ PELANGGAN KODE_ DAERAH JUMLAH TOTAL_ PENJUALAN 1 40180 PRO-68FD P-1EE1 W-0ACE 11 4400000 2 40182 PRO-6BB3 P-958B W-44E4 17 2890000 3 40183 PRO-C895 P-2520 W-1F1C 4 220000 4 40183 PRO-D97F P-2520 W-1F1C 4 220000 5 40183 PRO-062F P-2520 W-1F1C 4 220000 …………. …….. …….. ……….. ……….. ……….. ……….. …………. …….. …….. ……….. ……….. ……….. ……….. …………. …….. …….. ……….. ……….. ……….. ……….. 1197 41266 PRO-7866 P-9440 W-1190 23 575000 1198 41268 PRO-1760 P-C3B9 W-58A1 12 2160000 1199 41270 PRO-0A6A P-C3B9 W-58A1 21 1890000 1200 41270 PRO-7697 P-5B88 W-5AE1 25 5000000 1201 41273 PRO-5918 P-B26D W-0D39 1 125000

## D.  Ekspor Data ke DBMS PostgreSQL
Data-data hasil proses ETL dalam tabel fakta maupun dimensi-dimensi yang masih tersimpan dalam format Microsoft Excel selanjutnya diekspor ke pengolah database PostgreSQL .
Proses ekspor ini juga menggunakan aplikasi yang sama pada saat proses ETL yaitu dengan menggunakan Apatar Tool.
Tahap pertama yang dilakukan adalah membuat database dan tabel-tabel sebagai tujuan ekspor data dari Excel ke PostgreSQL . Jumlah tabel yang dibuat sebanyak 9 (sembilan) tabel sesuai dengan jumlah tabel fakta dan dimensi
rancangan snowflake . Tabel-tabel tersebut dibuat dalam sebuah database yang meliputi:
1.  Fakta_penjualan, terdiri atas kolom kode_fakta, kode_waktu, kode_ produk, kode_pelanggan, kode_ wilayah, harga, jumlah, dan total_ penjualan.
2.  Waktu, terdiri dari kolom kode_waktu, tanggal, bulan, tahun dan kuartal.
3.  Produk, terdiri dari kolom kode_ produk, nama_produk, kode_kategori, kode_subkategori, dan kode_pola.
4.  Pelanggan, terdiri atas kolom kode_ pelanggan, nama_pelanggan, dan kode_jk.
5.  Wilayah, terdiri atas kolom kode_ wilayah, kota, dan propinsi.
6.  Kategori, terdiri dari kolom kode_ kategori dan nama_kategori.
7.  Subkategori, terdiri atas kolom kode_ subkategori dan subkategori.
8.  Pola, terdiri dari kolom kode_pola dan nama_pola.
9.  Jenis kelamin, terdiri dari kolom kode_jk dan jenis_kelamin.
Tahap selanjutnya adalah mendesain proses ekspor dengan menggunakan Apatar Tool yang bertujuan untuk memindahkan data dari Microsoft Excel menuju DBMS PostgreSQL. Data-data hasil ekspor inilah yang nantinya akan diolah menggunakan Analysis Manager Microsoft SQL Server sebagai data warehouse dalam bentuk Cube . Gambar 7 memperlihatkan rancangan proses ekspor data- data dari semua tabel dalam Microsoft Excel menuju PostgreSQL sesuai dengan rancangan Snowflake .
Gambar 7. Rancangan Proses Ekspor Data
kunci referensi ( foreign key ) sampai tabel yang memiliki paling banyak memiliki foreign key . Gambar 8 memperlihatkan progres eksekusi proses ekspor yang terjadi pada salah satu tabel dalam Snowflake yaitu tabel fakta penjualan.
Rancangan proses ekspor dalam Apatar Tool ini kemudian dieksekusi untuk mulai memindahkan data-data dari Excel menuju PostgreSQL. Proses eksekusi secara bertahap dimulai dari tabel yang paling sedikit memiliki
Gambar 8. Progres Eksekusi Proses Ekspor Data Fakta Penjualan
1)  Hasil proses ekspor data tabel Fakta Penjualan ditunjukkan pada gambar 9. Sedangkan untuk tabel fakta yang lain bisa dilakukan dengan cara yang sama. Berdasarkan pada rancangan proses ekspor data tabel fakta, maka proses ekspor data tabel Fakta Penjualan merupakan tabel terakhir dari rangkaian proses ekspor data.
Gambar 9. Hasil Ekspor Data Fakta Penjualan
tahap pembuatan cube memerlukan waktu yang lama karena ada beberapa item yang harus diatur dan dikonfigurasi.
Berikut ini adalah tahap-tahap pembuatan cube data penjualan secara multidimensi:

## 1)  Konfigurasi Data Source
Data source perlu dikonfigurasi untuk menentukan database PostgreSQL yang

## E.  Perancangan dan Pembuatan Cube
Data warehouse yang digunakan selama 3 tahun yaitu tahun 2010 sampai 2012 siap dibangun menggunakan data-data dalam DBMS PostgreSQL. Data-data tersebut akan ditampilkan dalam cube browser yang disediakan dalam aplikasi Microsoft SQL Server. Namun,
KomuniTi, Vol. VI, No. 1 Maret 2014 52
digunakan sebagai sumber data baru pembuatan cube . Nama data source dalam pengaturan ini adalah “Laweyan” dengan menggunakan PostgreSQL ANSI ODBC Driver Setup seperti yang ditunjukkan gambar 10. Database yang digunakan adalah database hasil ekspor yang terdapat dalam PostgreSQL.

## Gambar 10. Pembuatan Data Source Laweyan
Data source Laweyan ini yang kemudian digunakan sebagai sumber data pembuatan cube menggunakan Analysis Manager seperti pada gambar 11.
Gambar 11. Data Source Laweyan

## 2)  Perancangan Model Snowflake dalam Cube
Tahap berikutnya adalah proses penentuan tabel-tabel dalam data source yang akan ditampilkan secara multidimensi dalam cube browser serta aturan-aturan field sesuai dengan hirarki untuk proses roll up dan drill down . Semua tabel yang terdapat
dalam DBMS PostgreSQL digunakan sebagai sumber model snowflake yang kemudian ditampilkan secara multi- dimensi.
Tabel Fakta Penjualan digunakan sebagai pusat analisis data dalam snowflake . Kolom-kolom yang berupa foreign key mengacu pada dimensi-dimensi yang ter- hubung. Sedangkan kolom jumlah dan total_penjualan digunakan sebagai measure . Fakta penjualan inilah yang kemudian ditampil kan secara multidimensi meng- guna kan cube browser dengan diberi nama
cube “ Penjualan”.
Berikut adalah aturan penentuan dimensi serta hirarki field yang digunakan dalam cube “Penjualan”:
1) Dimensi
Cube Penjualan dirancang dengan menggunakan 4 buah dimensi utama yaitu Waktu, Pelanggan, Wilayah dan Produk.
a)  Dimensi Waktu
Dimensi waktu dibuat dengan
aturan star schema karena tidak terhubung ke sub dimensi yang lebih rinci. Dimensi waktu ini merupakan tabel referensi dari fakta penjualan untuk melihat detil waktu yang terjadi terhadap transaksi penjualan dengan aturan hirarki field yang ditampilkan secara urut meliputi Tahun, Kuartal, dan Bulan. Sehingga, informasi yang ditampilkan dapat dilihat berdasarkan tahun, kuartal atau bulan terjadinya transaksi penjualan.
b)  Dimensi Pelanggan
Dimensi pelanggan dibuat dengan aturan snowflake karena
terhubung ke sub dimensi yang lebih rinci yaitu sub dimensi Jenis Kelamin. Dimensi pelanggan ini merupakan tabel referensi dari fakta penjualan untuk melihat detil pelanggan yang melakukan transaksi dengan aturan hirarki field yang ditampilkan secara urut meliputi Jenis Kelamin dan Nama Pelanggan. Sehingga, informasi yang ditampilkan dapat dikelompokkan berdasarkan jenis kelamin atau nama pelanggan yang melakukan transaksi.
c)  Dimensi Wilayah
Dimensi wilayah diciptakan dengan aturan star schema karena tidak terhubung ke sub dimensi yang lebih rinci. Dimensi wilayah merupakan tabel referensi dari fakta penjualan untuk melihat detil wilayah tujuan yang sering melakukan transaksi dengan aturan hirarki field yang ditampilkan secara urut meliputi Propinsi dan Nama Kota. Sehingga, informasi yang ditampilkan dapat dikelompokkan berdasarkan propinsi atau kota yang melakukan transaksi.
d)  Dimensi Produk
Dimensi produk dibuat dengan aturan snowflake karena terhubung ke sub dimensi yang lebih rinci, yaitu sub dimensi kategori, subkategori dan pola. Dimensi produk ini merupakan tabel referensi dari fakta penjualan untuk melihat detil dari sebuah
produk dengan aturan hirarki field yang ditampilkan secara urut meliputi Nama Pola, Subkategori, Nama Kategori dan Nama Produk.
2) Measure
Aturan measure dimaksudkan untuk menentukan kolom-kolom yang menjadi ukuran sebagai bahan analisis data transaksi penjualan yang terjadi. Dalam Fakta Penjualan, field yang diatur sebagai measure adalah Jumlah untuk melihat jumlah unit produk yang terjual dan Total Penjualan untuk mengetahui nilai hasil penjualan produk.
Gambar 12 menunjukkan aturan- aturan dimensi dan measure yang digunakan sebagai bahan analisis data, sedangkan gambar 13 memperlihatkan hasil proses perancangan model Snowflake .
Gambar 12. Aturan Dimensi dan Measure
Gambar 13. Snowflake Cube Penjualan
Data-data dengan aturan fungsi agregat ini kemudian diproses untuk di load ke dalam cube. Waktu yang dibutuhkan untuk proses loading ini tergantung dari jumlah data. Semakin banyak data yang di load ke dalam cube maka semakin lama proses agregat yang dilakukan. Proses agregat yang dilakukan ditunjukkan pada gambar 15.

## Gambar 15. Proses Fungsi Agregat
Proses agregat telah berhasil dilakukan. Berdasarkan hasil ini telah teridentifikasi jumlah data yang terproses sebanyak 1201 baris data dengan durasi waktu yang dibutuhkan selama 1 detik.
4)  Hasil Cube Penjualan
Data warehouse penjualan yang dibangun siap digunakan dan
3)  Storage Design
Tahap ini dilakukan untuk melakukan pengaturan terhadap rancangan penyimpanan data warehouse dan fungsi agregat dalam Cube. Fungsi agregat merupakan fungsi untuk meringkas perhitungan- perhitungan agar proses kueri dalam cube lebih cepat.
Storage Design yang digunakan bertipe MOLAP ( Multidimensional On- line Analytical Processing ) sesuai dengan tujuan pembuatan data warehouse yang digunakan untuk melihat data secara multidimensi. Pengaturan fungsi agregat yang dilakukan menggunakan aturan Performance Gain sebesar 40% seperti ditunjukkan pada gambar  14.
Gambar 14. Pengaturan Fungsi Agregat dalam Storage Design
ditampilkan secara multidimensi dengan menggunakan Cube Browser.
Tampilan awal cube Penjualan seperti ditunjukkan pada gambar 16.
Gambar 16. Cube Penjualan
Gambar 16 memperlihatkan dalam cube terdapat 4 (empat) buah dimensi yaitu Produk, Waktu, Wilayah dan Pelanggan dengan
dimensi Pelanggan terdapat dalam tabel, serta 2 (dua) buah field measure yaitu Jumlah dan Total Penjualan.
Masing-masing dimensi dapat dimasukkan atau dikeluarkan dari tabel untuk melihat data sesuai dengan kebutuhan analisis dengan cara drag and drop. Selain itu,  informasi yang ditampilkan oleh setiap dimensi dapat dilihat secara lebih rinci dengan proses drill down atau roll up sesuai dengan aturan hirarki field setiap dimensi.
Contoh tampilan cube untuk mencari informasi rinci terkait jumlah produk yang terjual dan total penjualan berdasarkan Produk dan Waktu untuk semua pelanggan dan wilayah dapat dilihat pada gambar  17.
Gambar 17. Contoh Cube Penjualan Berdasarkan Produk dan Waktu
Implementasi Data Warehouse dan Data Mining
KomuniTi, Vol. VI, No. 1 Maret 2014 56
Cube Browser ini bisa digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan strategis terkait dengan data-data penjualan. Contoh pertanyaan strategis yang sering dikemukakan antara lain:
1)  Berapa jumlah dan total penjualan produk pola Print yang terjadi di Kota Bogor pada Kuartal 1 tahun 2010?
Gambar 18. Informasi jumlah dan total penjualan produk pola Print yang terjadi di Kota Bogor pada Kuartal 1 tahun 2010
2)  Bagaimana perbandingan jumlah pengguna berdasarkan jenis kelamin untuk produk pola Print selama tahun 2010-2012?
Gambar 19. Informasi perbandingan jumlah pengguna berdasarkan jenis kelamin untuk produk pola Print selama tahun 2010-2012

## F. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Data warehouse Batik Mahkota Laweyan memiliki empat tabel dimensi (dimensi Produk, dimensi Wilayah, dimensi Waktu dan dimensi Pelanggan), empat tabel sub dimensi (dimensi Kategori, dimensi Sub_ Kategori, dimensi Pola dan dimensi Jenis Kelamin) dan satu tabel Fakta, yaitu Fakta Penjualan.
2.  Proses ekstraksi dilakukan agar data transaksi sesuai dengan format data warehouse. Proses ekstraksi menghasilkan tabel-tabel dimensi (dimensi Produk, dimensi Wilayah, dimensi Waktu dan dimensi Pelanggan) dan tabel-tabel sub dimensi (dimensi Kategori, dimensi Sub_ Kategori, dimensi Pola dan dimensi Jenis Kelamin).
3. Semua monitoring terhadap data- data penjualan produk Batik Mahkota Laweyan dilakukan menggunakan cube browser , sehingga masing-masing dimensi dapat dimasukkan atau dikeluarkan dari tabel untuk melihat data sesuai dengan kebutuhan analisis dengan cara drag and drop. Informasi yang ditampilkan oleh setiap dimensi dapat dilihat secara lebih rinci dengan proses drill down atau roll up sesuai dengan aturan hirarki field setiap dimensi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini, Dyah. 2009. Analisis Perubahan Kelompok Berdasarkan Perubahan Nilai Jual Pada Bloomberg Market Data dengan Menggunakan Formal Concept Analysis . Available from : http://www.gunadarma. ac.id-/Akuntansi/Artikel_92106032.pdf  [16 Maret 2013].
Ardelina, Sari. 2012. Analisis dan Perancangan Data Warehouse Persediaan dan Penjualan pada PT Pertamina (Persero) Aviation DPPU Halim Perdana Kusuma . Skripsi. Jakarta: Bina Nusantara, Jakarta.
Bühlman, P. dan Yu, B. 2002. Analyzing Bagging, The Annals of Statistics . Vol. 30 no. 4, hal 927-961.
Golfarelli, Matteo and Rizzi, Stefano. 2009. A Survey on Temporal Data Warehousing . International Journal of Data Warehousing & Mining, 5(1), 1-17, January-March 2009.
Hirji, Karim K. 2001. Exploring Data Mining Implementation. Communications of the ACM. July 2001/ Vol. 44, No. 7
Hoffer, Jeffery A., Prescott, Mary B., McFadden, Fred R. 2002. Modern Database Management Sixth Edition . Prentice Hall.
Jindal, Rajni and Taneja, Shweta. 2012. Comparative Study of Data Warehouse Design Approaches: A Survey . International Journal of Database Management Systems (IJDMS) Vol.4, No.1, February 2012
Jogiyanto, HM. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi Pendekatan Tersetruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis . Penerbit Andi, Yogyakarta.
Kadir, Abdul. 2008. Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining.
Kurniawan, Sandy, Hidayat, Taufiq. 2007. Penerapan Data Mining dengan Metode Interpolasi untuk Memprediksi Minat Konsumen Asuransi (Studi Kasus Asuransi Metlife). Media Informatika, Vol. 5, No. 2. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
Lesmana, Dody Putu. 2012. Perbandingan Kinerja Decision Tree J48 dan ID3 Dalam Pengklasifikasian Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus . Jurnal Teknologi dan Informatika , Vol. 2, no. 2.
Manjunath T. N., Ravindra S. Hegadi, Umesh I. M., and Ravikumar G. K. 2012. Realistic Analysis of Data Warehousing and Data Mining Application in Education Domain . International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. 2, No. 4, August 2012
Mulyadi. 2001. Sistem Akuntansi . Jakarta: Graha Ilmu, Yogyakarta.
Nugroho, Radityo Adi. Tambotoh, Johan. Hoetama, Tony Justinus. 2008. Aplikasi Data Warehouse untuk Analisis Penjualan Mobil Berbasis MDM (Multidimensional Modelling) dan Star Schema Design (Studi Kasus PT. Asco Automotive). Jurnal Teknologi Informasi – Aiti, Vol. 5 No. 2. Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga.
Savitri, Dian Arini. 2013. Implementasi Data Warehouse Sistem Penjualan Batik Di Kampung Batik Laweyan (Studi Kasus Batik Mahkota Laweyan). Skripsi. Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Sunjaya. 2010. Aplikasi Mining Data Mahasiswa dengan Metode Klasifikasi Decision Tree . Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2010. Yogyakarta.

## Implementasi Data Warehouse dan Data Mining
KomuniTi, Vol. VI, No. 1 Maret 2014 58
Suwarningsih, Wiwin. 2008. Aplikasi Data Mining dengan Menggunakan Teknik ARM untuk Pengolahan Informasi Rendemen Obat. Jurnal INKOM, Vol 2, no. 2. LIPI, Bandung.
Widyawati, Dewi Kania. 2012. Perancangan Struktur Data Warehouse Untuk Mendukung Perencanaan Pemasaran Produk Menggunakan Star Schema . Jurnal Ilmiah ESAI Volume 6, No.3. ISSN No. 1978- 6034. Politeknik Negeri Lampung, Lampung.