Kamis, 22 Oktober 2009

Apa itu Currency, Ole Object dan Look Up Wizard pada Ms Acces ?

Currency adalah tipe khusus dari field number. Field ini sama dengan tipe number yang telah memiliki properti fieldsize double dan format mata uang.

Ole Object atau Object Linking dan Embedding (OLE) dalam konteks database Access adalah kemampuan untuk menyimpan object (file) yang dibuat aplikasi lain dalam field Access. Misal File Gambar, Grafik dll.

Look Up Wizard Dalam MS Acces adalah sebuah tools yang dapat mendefinisikan daftar dari nilai-nilai yang valid dengan mudah dan cepat.

Structured Query Language (SQL) adalah

Structured Query Language (SQL) Yaitu sebuah bahasa yang digunakan untuk mengakses data dalam basis data relasional.

Bahasa ini secara de facto merupakan bahasa standar yang digunakan dalam manajemen basis data relasional. Saat ini hampir semua server basis data yang ada mendukung bahasa ini untuk melakukan manajemen datanya.

Keuntungan Menggunakan Database

Keuntungan Database diantaranya :

• Mengurangi pengulangan data, Redudansi lebih sedikit dan terkontrol.
• Mampu berbagi pakai data yang sama di banyak aplikasi dan sistem.
• Independensi data, Data yang independent dari aplikasi akan meningkatkan adaptabilitas dan fleksibilitas.
• Memadukan data dari beberapa file.
• Memanggil data dan informasi secara tepat.
• Meningkatkan keamanan.
• Dapat membangun superdatabase yang terdiri dari semua item data yang iperlukan oleh sebuah organisasi.
• Kemampuan untuk sharing data antar aplikasi.
• Penyimpanan data dalam format yang fleksibel karena database didefinisikan secara terpisah dari sistem informasi dan program-program aplikasi yang akan enggunakan database.
• DLL

Rabu, 05 Agustus 2009

Java 2 Micro Edition

Teknologi Java
Salah satu teknologi yang ditawarkan adalah 􀂳write once run everywhere􀂴, Java 2
MicroEdition (J2ME) merupakan salah satu bagian dari teknologi Java yang
dikembangkan untuk memungkinkan aplikasi aplikasi Java bisa berjalan di perangkat
perangkat mobile semacam Nokia 9120, Palm, Pocket PC dan sebagainya.
Java 2
Pada perkembangan selanjutnya, Sun Microsystem memperkenalkan Java versi 1.2 atau
lebih dikenal dengan nama Java 2 yang terdiri atas JDK dan JRE versi 1.2. Aplikasiaplikasi
java yang kompatibel dengan Java 2 ini dikenal dengan Java 2 Compliant. Pada
Java 2 ini, java dibagi menjadi 3 kategori:
Java 2 Standart Edition (J2SE)
Kategori ini digunakan untuk menjalankan dan mengembangkan aplikasiaplikasi
Java pada level PC (Personal Computer)
Java 2 Enterprise Edition (J2EE)
Kategori ini digunakan untuk menjalankan dan mengembangkan aplikasi-aplikasi
Java pada lingkungan entriprise dengan menambahkan fungsionalitasfungsionalitas
Java semacam EJB (Enterprise Java Bean), Java CORBA, Servlet
dan JSP serta Java XML (Extensible Markup Language)
Java 2 Micro Edition (J2ME)
Kategori ini digunakan untuk menjalankan dan mengembangkan aplikasi-aplikasi
Java pada handled devices atau perangkat-perangkat semacam handphone, Palm,
PDA, dan Pocket PC.
Java 2 Micro Edition
J2ME dirancang untuk dapat menjalankan program Java pada perangkat-perangkat
semacam handphone dan PDA, yang memiliki karakteristik yang berbeda dengan sebuah
komputer biasa, misalnya kecilnya jumlah memori pada handphone dan PDA.
J2ME terdiri atas komponen-komponen sebagai berikut :
Java Virtual Machine (JVM)
Komponen ini untuk menjalankan program program Java pada emulator atau handled
devices.
Java API (Application Programming Interface)
Komponen ini merupakan kumpulan librari untuk menjalankan dan mengembangkan
program Java pada handled devices.
Tools lain untuk pengembangan aplikasi Java semacam emulator Java Phone,
emulator Motorolla.

Dalam J2ME dibagi menjadi dua bagian yang dikenal dengan istilah configuration
dan
profile.
J2ME Configuration
J2ME Configuration mendefinisikan lingkungan kerja J2ME runtime. Oleh karena setiap
handled devices memiliki fitur-fitur yang berbeda-beda, J2ME Configuration ini
dirancang yakni menyediakan librari standar yang mengimplementasikan fitur standar
dari sebuah handled devices. Mengapa perlu J2ME Configuration bisa dikatakan
merupakan JRE pada handled devices. Lingkungan kerja yang dimaksud meliputi Java
Virtual Machine yang digunakan untuk menjalankan program Java.
Ada dua kategori J2ME Configuration saat ini, yaitu :
CLDC (Connected Limited Device Configuration)
Kategori ini umumnya digunakan untuk aplikasi Java pada handphone semacam
Nokia, Samsung Java Phone, Motorola i85s, PDA (Personal Digital Assistant)
semacam PALM, Pocket PC. Umumnya perangkat-perangkat tersebut hanya
memiliki memori berukuran 160-512 KiloBytes.
CDC (Connected Device Configuration)
Kategori ini umumnya digunakan untuk aplikasi Java pada perangkat-perangkat
handled devices dengan ukuran memori paling tidak 2 Megabytes. Contohnya adalah
internet TV, Nokia Communicator dan car television atau TV pada mobil.

J2ME Profile
Jika J2ME Configuration menyediakan librari-librari Java untuk implementasi fitur-fitur
standar dari sebuah handled devices, J2ME Profile menyediakan implementasi
implementasi tambahan yang sangat spesifik dari sebuah handled devices. Kemampuan
standart itulah yang diimplementasikan oleh J2ME Configuration, sedangkan
kemampuan fitur lain sangat bergantung pada jenis perangkat handled yang digunakan
akan diimplementasikan oleh J2ME Profile.
Ada lima kategori J2ME Profile saat ini, yaitu :

Mobile Information Device Profile (MIDP)
Foundation Profile (FP)
Personal Profile
RMI Profile
Personal Digital Assitance Profile
MIDP menyediakan librari-librari Java untuk implementasi dasar antarmuka (GUI),
implementasi jaringan, database dan timer. MIDP dirancang khususnya untuk wireless
phone dan pager. Buku ini hanya akan membahas pengembangan aplikasi wireless
dengan MIDP saja yang bekerja pada CLDC.
Java Community Process (JCP)
Spesifikasi untuk J2SE, J2EE dan J2ME dikembangkan dibawah pengawasan
Java
Community Process (JCP). Spesifikasi yang dihasilkan adalah Java Specification
Request
(JSR). JCP terdiri dari para ahli dari berbagai perusahaan yang tergabung untuk
membentuk Spesification. JSR ini melalui beberapa tahap pada JCP sebelum selesai.
Setiap JSR diberi nomor.

Selasa, 16 Juni 2009

Data WareHousing and Online Analytical Processing (OLAP)

DATA WAREHOUSING
AND
ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)

Overview

Data Warehouse dan OLAP merupakan elemen penting yang mendukung decision support. Terutama bagi perusahaan – perusahaan besar dengan database yang kompleks.

Data Warehouse membantu para pekerja teknologi (manager,executive,analyst) untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat dan mudah.
DATA WAREHOUSE
Definisi
Datawarehouse : Merupakan kumpulan data dari berbagai resource, yang disimpan dalam suatu gudang data (repository )dalam kapasitas besar.
Data warehouse memungkinkan user untuk memeriksa history data dan melakukan analisis terhadap data sehingga dapat mengambil keputusan berdasarkan analisa yang dibuat.

Manfaat Data Warehouse

Kemampuan mengakses data yang berskala perusahaan.
Kemampuan memiliki data yang konsisten.
Dapat melakukan analisis secara cepat.
Dapat digunakan untuk mencari redundansi usaha di perusahaan.
Menemukan gap antara pengetahuan bisnis dengan proses bisnis.
Meminimalkan biaya administrasi.
Meningkatkan kinerja pegawai perusahaan untuk dapat melakukan tugasnya dengan lebih efektif.
Karakteristik Data Warehouse
Subject Oriented : Data warehouse berfokus pada entitas – entitas bisnis level tinggi.
Integrated : Data disimpan dalam format yang konsisten (dalam konvensi penamaan, constraint domain, atribut fisik dan pengukuran)
Time variant : Data diasosiasikan dengan suatu titik waktu.
Non-volatile : Data yang berasal dari banyak resource terbebut tidak dapat diubah karena bersifat read only.

Arsitektur Data Warehouse

Desain Data Warehouse (1)

- Mendefinisikan arsitektur, perencanaan kapasitas, memilih server storage, server OLAP dan database, dan toolsnya.
- Mengintegrasikan server, storage dan client tools.
- Mendesain skema warehouse dan views
- Menentukan pengaturan physical database, data placement, pemartisian, metode pengaksesan
Desain Data Warehouse (2)
- Mengkoneksikan source menggunakan gateway, ODBC driver, atau yg lainnya
- Mendesain dan mengimplementasikan script untuk extraksi data, cleaning, transformasi, load dan refresh
- Menggabungkan repository dengan definisi skema dan view, script dan metadata lainnya
- Mendisain dan mengimplementasikan aplikasi end user
- Membuat data warehouse dan aplikasinya
Transformasi Data Menjadi Informasi
Perbedaan Data Warehouse dan View
Data warehouse merupakan penyimpanan yang stabil
Data warehouse tidak selalu relational, tetapi bisa juga multidimensional. Sedangkan view merupakan relational database
Data warehouse dapat diindex untuk mengoptimalkan performance, sedangkan view tidak dapat diindex secara independent
Karakteristik data warehouse mendukung spesifikasi dari funcionalitinya, sedangkan view tidak
Data warehouse menyediakan integrasi dan temporal data dalam jumlah yang besar umumya lebih dari satu database dimana view merupakan extraksi dari sebuah database
Pemodelan Data
Skema tabel yang sering digunakan adalah skema bintang (star schema), yang digunakan pada OLAP
Skema tabel ini membentuk struktur informasi multidimensi yang kompatibel dengan kebutuhan bisnis.
Star Schema
Karakteristik Star Schema
Pusat skema bintang adalah fact table.
Fact table berisi indikator – indikator kinerja pokok.
Tabel di sekeliling fact table adalah dimension table
Tiap dimension table di-relasikan fact table berdasarkan primary key-nya
Skema bintang diimplementasikan menggunakan teknologi relational database.
OLAP
Definisi
OLAP : Sistem yang bertugas mengubah data yang disimpan dalam data warehouse dan mentransformasikan data menjadi struktur multidimensi (cube).
OLTP vs OLAP
OLAP Server
Relational OLAP : RDBMS perluasan yang melakukan pemetaan operasi data multidimensi menjadi operasi relasional standar.
Multidimensional OLAP : Server yang secara langsung mengimplementasikan data dan operasi multidimensi.
Hybrid OLAP : Memberi kebebasan pada user / administrator untuk
memilih partisi yang berbeda.
Multidimensional Data Model (1)
Terdiri atas sekumpulan dimensi (independent variable) dan ukuran / nilai numerik (dependent variable)
Untuk semua record pada tiap dimensi, mempunyai nilai atribut yang sesuai dengan nilai cell pada dimensi tersebut.
Contoh : dimensi à
Product (pid), Location (locid), Time (timeid)
nilai à
Sales
Multidimensional Data Model (2)
Multidimensional Data Model (3)
Untuk setiap dimensi, penentuan nilai dilakukan berdasarkan konsep hirarki.

PRODUCT TIME LOCATION
year
quarter
country
Category
week
month
state
Pname
date
city
Tipe Penelusuran Data (OLAP Query)
Roll-up : Menampilkan data yang semakin meningkat ke level agregasinya, misalnya untuk mengetahui total penjualan di tiap kota dapat melalui informasi total penjualan di tiap negara.
Drill-down : Menampilkan rincian – rincian melalui query. Kita melakukan drill-down terhadap hirarki suatu tabel dimensi atau lebih, misalnya melihat ringkasan bulanan, mingguan, dst.
Pivot : pembentukan cross tabulation
Slice and dice : Persamaan dan
    pembuatan range selection pada satu
    atau banyak dimensi.

Data Warehouse

BAB I

Definisi Data Warehouse

I.1. Pengertian Data, Informasi dan Database

Sebelum kita membahas tentang data warehouse, hal yang harus dipahami terlebih dahulu yaitu pengertian tentang data,informasi dan database.

Menurut Steven Alter, data merupakan fakta,gambar atau suara yang mungkin atau tidak berhubungan atau berguna bagi tugas tertentu.

Menurut McLeod, data terdiri dari fakta-fakta dan angka yang secara relatif tidak berarti bagi pemakai. Sedangkan informasi adalah data yang sudah diproses atau data yang memiliki arti.

Disini kita dapat melihat bahwa data merupakan suatu bentuk keterangan-keterangan yang belum diolah atau dimanipulasi sehingga belum begitu berarti bagi sebagian pemakai. Sedangkan informasi merupakan data yang sudah di olah sehingga memiliki arti.

Menurut James A. O'Brien Database adalah suatu koleksi terintegrasi dimana secara logika berhubungan dengan record dari file.

Menurut Fatansyah, Database adalah kumpulan data yang saling berhubungan yang disimpan secara bersama sedemikian rupa dan tanpa pengulangan (redudansi) yang tidak perlu, untuk memenuhi berbagai kebutuhan.

Jadi Database adalah tempat penyimpanan data yang saling berhubungan secara logika, sehingga bisa digunakan untuk mendapatkan suatu informasi yang diperlukan oleh suatu organisasi atau perusahaan.

Sedangkan data yang diperoleh suatu organisasi atau perusahaan umumnya didapat dari kegiatan operasional sehari-hari atau hasil dari transaksi.

Dari perkembangan model database, muncullah apa yang disebut dengan data warehouse.

I.2. Pengertian Data Warehouse

Pengertian Data Warehouse dapat bermacam-macam namun mempunyai inti yang sama, seperti pendapat beberapa ahli berikut ini :

Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management.

Menurut Vidette Poe, data warehouse merupakan database yang bersifat analisis dan read only yang digunakan sebagai fondasi dari sistem penunjang keputusan.

Menurut Paul Lane, data warehouse merupakan database relasional yang didesain lebih kepada query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandung history data dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.

Jadi, data warehouse merupakan metode dalam perancangan database, yang menunjang DSS(Decission Support System) dan EIS (Executive Information System). Secara fisik data warehouse adalah database, tapi perancangan data warehouse dan database sangat berbeda. Dalam perancangan database tradisional menggunakan normalisasi, sedangkan pada data warehouse normalisasi bukanlah cara yang terbaik.

Dari definisi-definisi yang dijelaskan tadi, dapat disimpulkan data warehouse adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan untuk query dan analisisis, bersifat orientasi subjek, terintegrasi, time-variant,tidak berubah yang digunakan untuk membantu para pengambil keputusan.

I.3. Istilah-istilah yang berhubungan dengan data warehouse

Istilah-istilah yang berkaitan dengan data warehouse :

Data Mart
Adalah suatu bagian pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan.
On-Line Analytical Processing(OLAP)
Merupakan suatu pemrosesan database yang menggunakan tabel fakta dan dimensi untuk dapat menampilkan berbagai macam bentuk laporan, analisis, query dari data yang berukuran besar.
On-Line Transaction Processing(OLTP)
Merupakan suatu pemrosesan yang menyimpan data mengenai kegiatan operasional transaksi sehari-hari.

Dimension Table
Tabel yang berisikan kategori dengan ringkasan data detail yang dapat dilaporkan. Seperti laporan laba pada tabel fakta dapat dilaporkan sebagai dimensi waktu(yang berupa perbulan, perkwartal dan pertahun).
Fact Table
Merupakan tabel yang umumnya mengandung angka dan data history dimana key (kunci) yang dihasilkan sangat unik, karena key tersebut terdiri dari foreign key(kunci asing) yang merupakan primary key (kunci utama) dari beberapa dimension table yang berhubungan.
DSS
Merupkan sistem yang menyediakan informasi kepada pengguna yang menjelaskan bagaimana sistem ini dapat menganalisa situasi dan mendukung suatu keputusan yang baik.

I.4. Karakteristik Data Warehouse

Karakteristik data warehouse menurut Inmon, yaitu :

Subject Oriented (Berorientasi subject)

Data warehouse berorientasi subject artinya data warehouse didesain untuk menganalisa data berdasarkan subject-subject tertentu dalam organisasi,bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu.

Data warehouse diorganisasikan disekitar subjek-subjek utama dari perusahaan(customers,products dan sales) dan tidak diorganisasikan pada area-area aplikasi utama(customer invoicing,stock control dan product sales). Hal ini dikarenakan kebutuhan dari data warehouse untuk menyimpan data-data yang bersifat sebagai penunjang suatu keputusan, dari pada aplikasi yang berorientasi terhadap data.
Jadi dengan kata lain, data yang disimpan adalah berorientasi kepada subjek bukan terhadap proses. Secara garis besar perbedaan antara data operasional dan data warehouse yaitu :

Data Operasional	Data Warehouse
Dirancang berorientasi hanya pada aplikasi dan fungsi tertentu	Dirancang berdasar pada subjek-subjek tertentu(utama)
Focusnya pada desain database dan proses	Focusnya pada pemodelan data dan desain data
Berisi rincian atau detail data	Berisi data-data history yang akan dipakai dalam proses analisis
Relasi antar table berdasar aturan terkini(selalu mengikuti rule(aturan) terbaru)	Banyak aturan bisnis dapat tersaji antara tabel-tabel

Integrated (Terintegrasi)

Data Warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Dengan demikian data tidak bisa dipecah-pecah karena data yang ada merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep data warehouse itu sendiri.

Syarat integrasi sumber data dapat dipenuhi dengan berbagai cara sepeti konsisten dalam penamaan variable,konsisten dalam ukuran variable,konsisten dalam struktur pengkodean dan konsisten dalam atribut fisik dari data.

Contoh pada lingkungan operasional terdapat berbagai macam aplikasi yang mungkin pula dibuat oleh developer yang berbeda. Oleh karena itu, mungkin dalam aplikasi-aplikasi tersebut ada variable yang memiliki maksud yang sama tetapi nama dan format nya berbeda. Variable tersebut harus dikonversi menjadi nama yang sama dan format yang disepakati bersama. Dengan demikian tidak ada lagi kerancuan karena perbedaan nama, format dan lain sebagainya. Barulah data tersebut bisa dikategorikan sebagai data yang terintegrasi karena kekonsistenannya.

Time-variant (Rentang Waktu)
Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. Untuk melihat interval waktu yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu data warehouse, kita dapat menggunakan cara antara lain :

Cara yang paling sederhana adalah menyajikan data warehouse pada rentang waktu tertentu, misalnya antara 5 sampai 10 tahun ke depan.
Cara yang kedua, dengan menggunakan variasi/perbedaan waktu yang disajikan dalam data warehouse baik implicit maupun explicit secara explicit dengan unsur waktu dalam hari, minggu, bulan dsb. Secara implicit misalnya pada saat data tersebut diduplikasi pada setiap akhir bulan, atau per tiga bulan. Unsur waktu akan tetap ada secara implisit didalam data tersebut.
Cara yang ketiga,variasi waktu yang disajikan data warehouse melalui serangkaian snapshot yang panjang. Snapshot merupakan tampilan dari sebagian data tertentu sesuai keinginan pemakai dari keseluruhan data yang ada bersifat read-only.

Non-Volatile
Karakteristik keempat dari data warehouse adalah non-volatile,maksudnya data pada data warehouse tidak di-update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler. Data yang baru selalu ditambahkan sebagai suplemen bagi database itu sendiri dari pada sebagai sebuah perubahan. Database tersebut secara kontinyu menyerap data baru ini, kemudian secara incremental disatukan dengan data sebelumnya.

Berbeda dengan database operasional yang dapat melakukan update,insert dan delete terhadap data yang mengubah isi dari database sedangkan pada data warehouse hanya ada dua kegiatan memanipulasi data yaitu loading data (mengambil data) dan akses data (mengakses data warehouse seperti melakukan query atau menampilan laporan yang dibutuhkan, tidak ada kegiatan updating data).

BAB. II

Kegunaan Data Warehouse

II.1 Perlunya Data Warehouse

Seperti pengertian-pengertian yang kita sebutkan sebelumnya, data warehouse diperlukan bagi para pengambil keputusan manajemen dari suatu organisasi/perusahaan.

Dengan adanya data warehouse, akan mempermudah pembuatan aplikasi-aplikasi DSS dan EIS karena memang kegunaan dari data warehouse adalah khusus untuk membuat suatu database yang dapat digunakan untuk mendukung proses analisa bagi para pengambil keputusan.

II.2 Tugas-tugas Data warehouse

Ada empat tugas yang bisa dilakukan dengan adanya data warehouse

Menurut Williams, keempat tugas tersebut yaitu:

Pembuatan laporan
Pembuatan laporan merupakan salah satu kegunaan data warehouse yang paling umum dilakukan. Dengan menggunakan query sederhana didapatkan laporan perhari,perbulan, pertahun atau jangka waktu kapanpun yang diinginkan.
On-Line Analytical Processing (OLAP)
Dengan adanya data warehouse,semua informasi baik detail maupun hasil summary yang dibutuhkan dalam proses analisa mudah didapat.

OLAP mendayagunakan konsep data multi dimensi dan memungkinkan para pemakai menganalisa data sampai mendetail, tanpa mengetikkan satupun perintah SQL. Hal ini dimungkinkan karena pada konsep multi dimensi, maka data yang berupa fakta yang sama bisa dilihat dengan menggunakan fungsi yang berbeda. Fasilitas lain yang ada pada sofware OLAP adalah fasilitas rool-up dan drill-down. Drill-down adalah kemampuan untuk melihat detail dari suatu informasi dan roll-up adalah kebalikannya.
Data mining
Data mining merupakan proses untuk menggali(mining) pengetahuan dan informasi baru dari data yang berjumlah banyak pada data warehouse, dengan menggunakan kecerdasan buatan (Artificial Intelegence), statistik dan matematika. Data mining merupakan teknologi yang diharapkan dapat menjembatani komunikasi antara data dan pemakainya.

Beberapa solusi yang diberikan data mining antara lain :
1. Menebak target pasar
  Data mining dapat mengelompokkan (clustering) model-model pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap pemebeli sesuai dengan karakteristik yang diinginkan.
2. Melihat pola beli dari waktu ke waktu
  Data mining dapat digunakan untuk melihat pola beli dari waktu ke waktu.
3. cross-market analysis
  
  Data mining dapat dimanfaatkan untuk melihat hubungan antara satu produk dengan produk lainnya.
4. Profil pelanggan
  Data mining bisa membantu pengguna untuk melihat profil pembeli sehingga dapat diketahui kelompok pembeli tertentu cenderung kepada suatu produk apa saja.
5. Informasi summary
  
  Data mining dapat membuat laporan summary yang bersifat multi dimensi dan dilengkapi dengan informasi statistik lainnya.
Proses informasi executive

Data warehouse dapat membuat 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 mengetahui segala rinciannya secara lengkap, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan. Informasi dan data pada laporan data warehouse menjadi target informative bagi user.

II.3. Keuntungan Data Warehouse

Data warehouse merupakan pendekatan untuk menyimpan data dimana sumber-sumber data yang heterogen(yang biasanya tersebar pada beberapa database OLTP) dimigrasikan untuk penyimpanan data yang homogen dan terpisah. Keuntungan yang didapatkan dengan menggunakan data warehouse tersebut dibawah ini (Ramelho).

Data diorganisir dengan baik untuk query analisis dan sebagai bahan untuk pemrosesan transaksi.
Perbedaan diantara struktur data yang heterogen pada beberapa sumber yang terpisah dapat diatasi.
Aturan untuk transformasi data diterapkan untuk memvalidasi dan mengkonsolidasi data apabila data dipindahkan dari database OLTP ke data warehouse.
Masalah keamanan dan kinerja bisa dipecahkan tanpa perlu mengubah sistem produksi.

Membangun data warehouse tentu saja memberikan keuntungan lebih bagi suatu perusahaan, karena data warehouse dapat memberikan keuntungan strategis pada perusahaan tersebut melebihi pesaing-pesaing mereka. Keuntungan tersebut diperoleh dari beberapa sumber (Sean Nolan,Tom Huguelet):

Kemampuan untuk mengakses data yang besar
Kemampuan untuk memiliki data yang konsistent
Kemampuan kinerja analisa yang cepat
Mengetahui adanya hasil yang berulang-ulang
Menemukan adanya celah pada business knowledge atau business process.
Mengurangi biaya administrasi
Memberi wewenang pada semua anggota dari perusaahan dengan menyediakan kepada mereka informasi yang dibutuhkan agar kinerja bisa lebih efektif.

BAB III

Membangun Data Warehouse

III.1. Menentukan Bentuk Data Warehouse

Data warehouse memiliki berbagai macam bentuk yang sering digunakan. Jadi sebelum membangun suatu data warehouse kita harus memutuskan bentuk data warehouse seperti apa yang dibutuhkan oleh aplikasi yang kita rancang.

III.2. Anatomi Data Warehouse

Penerapan awal dari arsitektur data warehouse dibuat berdasarkan konsep bahwa data warehouse mengambil data dari berbagai sumber dan memindahkannya ke dalam pusat pengumpulan data yang besar. Konsep ini sebenarnya lebih cenderung kepada sebuah lingkungan mainframe yang terpusat.

Keunggulan teknologi Client Server memungkinkan data warehouse diterapkan dalam berbagai macam cara untuk menampung kebutuhan pemakai sistem secara lebih proposional. Dalam suatu kasus, misalkan saja pemakai tertentu perlu menggabungkan data dari sebuah sistem pengumpulan data yang statis dengan data dari sistem operasional yang dinamis hanya dengan sebuah query saja.

Berikut ini adalah tiga jenis dasar sistem Data Warehouse :

1. Functional Data Warehouse (Data Warehouse Fungsional)

Kata operasional disini merupakan database yang diperoleh dari kegiatan sehari-hari. Data warehouse dibuat lebih dari satu dan dikelompokkan berdasar fungsi-fungsi yang ada di dalam perusahaan seperti fungsi keuangan(financial),marketing,personalia dan lain-lain.

Keuntungan dari bentuk data warehouse seperti ini adalah, sistem mudah dibangun dengan biaya relatif murah sedangkan kerugiannya adalah resiko kehilangan konsistensi data dan terbatasnya kemampuan dalam pengumpulan data bagi pengguna.

2. Centralized Datawarehouse (Data Warehouse Terpusat)

Bentuk ini terlihat seperti bentuk data warehouse fungsional, namun terlebih dahulu sumber data dikumpulkan dalam satu tempat terpusat, kemudian data disebar ke dalam fungsinya masing-masing, sesuai kebutuhan persuhaan. Data warehouse terpusat ini, biasa digunakan oleh perusahaan yang belum memiliki jaringan eksternal.

Keuntungan dari bentuk ini adalah data benar-benar terpadu karena konsistensinya yang tinggi sedang kerugiannya adalah biaya yang mahal serta memerlukan waktu yang cukup lama untuk membangunnya.

3. Distributed Data Warehouse (Data Warehouse terdistribusi)

Pada data warehouse terdistribusi ini, digunakan gateway yang berfungsi sebagai jembatan penghubung antara data warehouse dengan workstation yang menggunakan sistem beraneka ragam. Dengan sistem terdistribusi seperti ini memungkinkan perusahaan dapat mengakses sumber data yang berada diluar lokasi perusahaan(eksternal).

Keuntungannya adalah data tetap konsisten karena sebelum data digunakan data terlebih dahulu di sesuaikan atau mengalami proses sinkronisasi. Sedangkan kerugiannya adalah lebih kompleks untuk diterapkan karena sistem operasi dikelola secara terpisah juga biaya nya yang paling mahal dibandingkan dengan dua bentuk data warehouse lainnya.

III.3 Arsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse

III.3.1. Arsitekur Data Warehouse

Menurut Poe, arsitektur adalah sekumpulan atau struktur yang memberikan kerangka untuk keseluruhan rancangan suatu sistem atau produk. Ada arsitektur client-server,arsitektur networking dan masih banyak arsitektur lainnya. Arsitektur data menyediakan kerangka dengan mengidentifikasikan dan memahami bagaimana data akan pindah melalui sistem dan digunakan dalam perusahaan. Arsitektur data untuk data warehouse mempunyai komponen utama yaitu read-only database.

Karakterisitik arsitektur data warehouse (Poe) :

Data diambil dari sistem asal (sistem informasi yang ada), database dan file.
Data dari sistem asal diintegrasikan dan ditransformasi sebelum disimpan ke dalam Database Management System (DBMS) seperti Oracle,Ms SQL Server, Sybase dan masih banyak yang lainnya.
Data warehouse merupakan sebuah database terpisah bersifat hanya dapat dibaca yang dibuat khusus untuk mendukung pengambilan keputusan
Pemakai mengakses data warehouse melalui aplikasi front end tool

Arsitektur dan komponen utama dari data warehouse dapat dilihat pada gambar berikut ini :

Sumber : Conolly,T.M.,Begg

Operational Data
Sumber data dari data warehouse dapat diambil langsung dari mainframe, basis data relasional seperti Oracle, Ms SQL server dan sebagainya. Selain itu dapat melaluo Operational Data Source(ODS). ODS menampung data yang diekstrak dari sistem utama atau sumber-sumber data yang ada dan kemudian data hasil ekstrasi tersebut dibersihkan.
Load manager

Load manager juga disebut sebagai komponen front-end yang bertugas melakukan seluruh operasi yang berhubungan dengan ekstrasi dan me-load data ke warehouse.
Warehouse Manager

Warehouse manager melakukan seluruh operasi-operasi yang berhubungan dengan kegiatan manajemen data di dalam warehouse. Operasi-operasi tersebut meliputi :

Analisis terhadap data untuk memastikan konsistensi
- Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara menjadi tabel-tabel data warehouse.
Penciptaan indeks-indeks dan view berdasarkan tabel-tabel dasar
Melakukan denormalisasi dan agregasi jika diperlukan
Backing-Up dan mengarsipkan data

Query manager

Query manager juga disebut komponen back-end, melakukan operasi-operasi yang berhubungan dengan manajemen user queries. Operasi-operasi yang dilakukan oleh komponen ini termasuk mengarahkan query kepada tabel-tabel yang tepat dan menjadwalkan eksekusi dari query tersebut.
End-user Access Tools

Prinsip atau tujuan utama dari dibangunnya data warehouse adalah untuk menyediakan informasi bisnis kepada user-user untuk dapat melakukan pengambilan keputusan secara cepat dan tepat.User ini berinteraksi dengan warehouse melalui end-user access tools. Data warehouse harus secara efisien mendukung secara khusus kebutuhan user serta secara rutin melakukan analisis. Performa yang baik dapat dicapai dengan merencanakan dahulu keperluan-keperluan untuk melakukan joins,summations dan laporan-laporan per periode dengan end-users.

Berdasarkan kategori yang dikemukakan oleh Berson dan Smith terdapat lima grup utama dari tools tersebut, antara lain :
Reporting and query tools
Application development tools
Executive information System (EIS) tools
Online Analytical Processing (OLAP) tools
Data mining tools

Arsitektur dan infrastruktur dari data warehouse sangat erat hubungannya dan satu dengan lainnya saling berkaitan.

III.3.2. Infrastruktur Data Warehouse
Infrastruktur data warehouse adalah software, hardware, pelatihan dan komponen-komponen lainnya yang memberikan dukungan yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan data warehouse(Poe).

Salah satu instrumen yang mempengaruhi keberhasilan pengembangan data warehouse adalah pengidentifikasian arsitektur mana yang terbaik dan infrasruktur apa yang dibutuhkan. Arsitektur yang sama, mungkin memerlukan infrastruktur yang berbeda, tergantung pada lingkunan perusahaan ataupun organisasi.

III.4. Struktur Data Warehouse

Seperti yang kita lihat sebelumnya pada arsitektur data warehouse, ada beberapa struktur yang spesifik terdapat pada bagian warehouse manager. Bagian tersebut merupakan struktur data warehouse.

Menurut Poe, Vidette, data warehouse memiliki struktur yang spesifik dan mempunyai perbedaan dalam tingkatan detail data
dan umur data.

Komponen dari struktur data warehouse adalah:

Current detail data

Current detail data merupakan data detil yang aktif saat ini,mencerminkan keadaan yang sedang berjalan dan merupakan level terendah dalam data warehouse. Didalam area ini warehouse menyimpan seluruh detail data yang terdapat pada skema basis data. Jumlah data sangat besar sehingga memerlukan storage yang besar pula dan dapat diakses secara cepat. Dampak negatif yang ditimbulkan adalah kerumitan untuk mengatur data menjadi meningkat dan biaya yang diperlukan menjadi mahal.
Berikut ini beberapa alasan mengapa current detail data menjadi perhatian utama :

Menggambarkan kejadian yang baru terjadi dan selalu menjadi perhatian utama
1. Sangat banyak jumlahnya dan disimpan pada tingkat penyimpanan terendah.
2. Hampir selalu disimpan dalam storage karena cepat di akses tetapi mahal dan kompleks dalam pengaturannya.
3. Bisa digunakan dalam membuat rekapitulasi sehingga current detail data harus akurat.

Older detail data

Data ini merupakan data historis dari current detail data, dapat berupa hasil cadangan atau archive data yang disimpan dalam storage terpisah. Karena bersifat back-up(cadangan), maka biasanya data disimpan dalam storage alternatif seperti tape-desk.
Data ini biasanya memilki tingkat frekuensi akses yang rendah. Penyusunan file atau directory dari data ini di susun berdasarkan umur dari data yang bertujuan mempermudah untuk pencarian atau pengaksesan kembali.
- Lighlty summarized data
  
  Data ini merupakan ringkasan atau rangkuman dari current detail data. Data ini dirangkum berdasar periode atau dimensi lainnya sesuai dengan kebutuhan.
  Ringkasan dari current detail data belum bersifat total summary.Data-data ini memiliki detil tingkatan yang lebih tinggi dan mendukung kebutuhan warehouse pada tingkat departemen. Tingkatan data ini di sebut juga dengan data mart. Akses terhadap data jenis ini banyak digunakan untuk view suatu kondisi yang sedang atau sudah berjalan.
Highly summarized data

Data ini merupakan tingkat lanjutan dari Lightly summarized data, merupakan hasil ringkasan yang bersifat totalitas, dapat di akses misal untuk melakukan analisis perbandingan data berdasarkan urutan waktu tertentu dan analisis menggunakan data multidimensi.
Metadata

Metadata bukan merupakan data hasil kegiatan seperti keempat jenis data diatas. Menurut Poe, metadata adalah 'data tentang data' dan menyediakan informasi tentang struktur data dan hubungan antara struktur data di dalam atau antara storage(tempat penyimpanan data).
Metadata berisikan data yang menyimpan proses perpindahan data meliputi database structure,contents,detail data dan summary data, matrics,versioning, aging criteria,versioning, transformation criteria. Metadata khusus dan memegang peranan yang sangat penting dalam data warehouse.

Metadata sendiri mengandung :
- Struktur data
  Sebuah direktori yang membantu user untuk melakukan analisis Decission Support System dalam pencarian letak/lokasi dalam data warehouse.
- Algoritma
  Algoritma digunakan untuk summary data. Metadata sendiri merupakan panduan untuk algoritma dalam melakukan pemrosesan summary data antara current detail data dengan lightly summarized data dan antara lightly summarized data dengan hightly summaried data.
- Mapping
  
  Sebagai panduan pemetaan(mapping) data pada saat data di transform/diubah dari lingkup operasional menjadi lingkup data warehouse.

III.5 Metodologi Perancangan Database untuk Data Warehouse

Menurut Kimball ada sembilan tahap metodologi dalam perancangan database untuk data warehouse, yaitu :

Langkah 1 : Pemilihan proses

Data mart yang pertama kali dibangun haruslah data mart yang dapat dikirim tepat waktu dan dapat menjawab semua pertanyaan bisnis yang penting
Pilihan terbaik untuk data mart yang pertama adalah yang berhubungan dengan sales, misal property sales, property leasing,property advertising.

Langkah 2 : Pemilihan sumber

Untuk memutuskan secara pasti apa yang diwakili atau direpresentasikan oleh sebuah tabel fakta.
Misal, jika sumber dari sebuah tabel fakta properti sale adalah properti sale individual maka sumber dari sebuah dimensi pelanggan berisi rincian pelanggan yang membeli properti utama

Langkah 3 : Mengidentifikasi dimensi

Set dimensi yang dibangun dengan baik, memberikan kemudahan untuk memahami dan menggunakan data mart
Dimensi ini penting untuk menggambarkan fakta-fakta yang terdapat pada tabel fakta
Misal, setiap data pelanggan pada tabel dimensi pembeli dilengkapi dengan id_pelanggan,no_pelanggan,tipe_pelanggan,tempat_tinggal, dan lain sebagainya.
Jika ada dimensi yang muncul pada dua data mart,kedua data mart tersebut harus berdimensi sama,atau paling tidak salah satunya berupa subset matematis dari yang lainnya.
Jika sebuah dimensi digunakan pada dua data mart atau lebih,dan dimensi ini tidak disinkronisasi,maka keseluruhan data warehouse akan gagal, karena dua data mart tidak bisa digunakan secara bersama-sama

Langkah 4 : Pemilihan fakta

Sumber dari sebuah tabel fakta menentukan fakta mana yang bisa digunakan dalam data mart.
Semua fakta harus diekspresikan pada tingkat yang telah ditentukan oleh sumber

Langkah 5 : Menyimpan pre-kalkulasi di tabel fakta

Hal ini terjadi apabila fakta kehilangan statement

Langkah 6 : Melengkapi tabel dimensi

Pada tahap ini kita menambahkan keterangan selengkap-lengkapnya pada tabel dimensi
Keterangannya harus bersifat intuitif dan mudah dipahami oleh pengguna

Langkah 7 : Pemilihan durasi database

Misalnya pada suatu perusahaan asuransi, mengharuskan data disimpan selama 10 tahun atau lebih

Langkah 8 : Menelusuri perubahan dimensi yang perlahan

Ada tiga tipe perubahan dimensi yang perlahan, yaitu :
- Tipe 1. Atribut dimensi yang telah berubah tertulis ulang
- Tipe 2. Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan sebuah dimensi baru
- Tipe 3. Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan alternatif sehingga nilai atribut lama dan yang baru dapat diakses secara bersama pada dimensi yang sama.

Langkah 9 : Menentukan prioritas dan mode query

Pada tahap ini kita menggunakan perancangan fisik.

Dengan langkah-langkah tadi, seharusnya kita bisa membangun sebuah data warehouse yang baik.

III.6. Model untuk Data Warehouse

Berikut di bawah ini adalah penjelasan dari model untuk data warehouse

III.6.1. Model Dimensional

Model dimensional merupakan rancangan logikal yang bertujuan untuk menampilkan data dalam bentuk standar dan intuitif yang memperbolehkan akses dengan performa yang tinggi.

Model dimensional menggunakan konsep model hubungan antar entity (ER) dengan beberapa batasan yang penting. Setiap model dimensi terdiri dari sebuah tabel dengan sebuah komposit primary key, disebut dengan table fakta, dan satu set table yang lebih kecil disebut table dimensi. Setiap table dimensi memiliki sebuah simple primary key yang merespon tepat pada satu komponen primary key pada tabel fakta. Dengan kata lain primary key pada table fakta terdiri dari dua atau lebih foreign key. Struktur karakteristik ini disebut dengan skema bintang atau join bintang.

Fitur terpenting dalam model dimensional ini adalah semua natural keys diganti dengan kunci pengganti(surrogate keys). Maksudnya yaitu setiap kali join antar table fakta dengan table dimensi selalu didasari kunci pengganti. Kegunaan dari kunci pengganti adalah memperbolehkan data pada data warehouse untuk memiliki beberapa kebebasan dalam penggunaan data, tidak seperti halnya yang diproduksi oleh sistem OLTP.

Sebuah sistem OLTP memerlukan normalisasi untuk mengurangi redudansi, validasi untuk input data, mendukung volume yang besar dari transaksi yang bergerak sangat cepat. Model OLTP sering terlihat seperti jaring laba-laba yang terdiri atas ratusan bahkan ribuan tabel sehingga sulit untuk dimengerti.

Sebaliknya, dimension model yang sering digunakan pada data warehouse adalah skema bintang atau snowflake yang mudah dimengerti dan sesuai dengan kebutuhan bisnis, mendukung query sederhana dan menyediakan performa query yang superior dengan meminimalisasi tabel-tabel join. Berikut contoh perbandingan diagram antara model data OLTP dengan dimension table data warehouse :

Model data OLTP

Dimension Model

III.6.2.1. Schema Bintang

Skema bintang merupakan struktuk logikal yang memiliki tabel fakta yang terdiri atas data faktual ditengahnya, dan dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data.

Jenis-jenis Skema Bintang

Skema bintang sederhana

Dalam skema ini, setiap table harus memiliki primary key yang terdiri dari satu kolom atau lebih.

Primary key dari table fakta terdiri dari satu atau lebih foreign key.Foreign key merupakan primary key pada table lain.

Skema bintang dengan banyak table fakta

Skema bintang juga bisa terdiri dari satu atau lebih table fakta. Dikarenakan karena table fakta tersebut ada banyak, misalnya disamping penjualan terdapat table fakta forecasting dan result. Walaupun terdapat lebih dari satu table fakta, mereka tetap menggunakan table dimensi bersama-sama.

Adapun ketentuan dalam pembacaan skema bintang adalah :

Bagian yang ada di bawah judul tabel merupakan kolom-kolom tabel tersebut
Primary key dan Foreign key diberi kotak
Primary key diarsir sedang Foreign key yang bukan primary tidak
Foreign key yang berhubungan ditunjukkan dengan garis yang menghubungkan tabel.

Kolom yang bukan kunci disebut kolom data pada table fakta dan atribut pada table dimensi

III.6.2.3 Snowflake Schema

Merupakan varian dari skema bintang dimana table-table dimensi tidak terdapat data yang di denormalisasi. Dengan kata lain satu atau lebih table dimensi tidak bergabung secara langsung kepada table fakta tapi pada table dimensi lainnya. Sebagai contoh, sebuah dimensi yang mendeskripsikan produk dapat dipisahkan menjadi tiga table (snowflaked) seperti contoh dibawah ini :

Snowflake Schemes

III.6.2.4. Star atau Snowflake

Keduanya merupakan model-model dimensional, perbedaannya terletak pada implementasi fisikal. Skema snowflake memberi kemudahan pada perawatan dimensi, dikarenakan strukturnya yang lebih normalisasi. Sedangkan skema bintang lebih efisien serta sederhana dalam membuat query dan mudah diakses secara langsung oleh pengguna.

Adapun starflake merupakan gabungan diantara keduanya. Keuntungan menggunakan masing-masing model tersebut dalam data warehouse antara lain :

Efisien dalam hal mengakses data
Dapat beradaptasi terhadap kebutuhan-kebutuhan user
Bersifat fleksibel terhadap perubahan yang terjadi khususnya perubahan yang mengarah pada perkembangan
Memiliki kemampuan dalam memodelkan situasi bisnis secara umum
Meskipun skema yang dihasilkan sangat kompleks, tetapi pemrosesan query dapat diperkirakan, hal ini dikarenakan pada level terendah, setiap table fakta harus di query secara independen.

BAB IV

Hubungan Data Warehouse Dengan DSS

IV.1. Definisi Decision Support System

Istilah dari decision support system telah digunakan dengan banyak cara (Alter 1980) dan menerima banyak definisi yang berbeda menurut pandangan dari sang penulis (Druzdzel dan Flynn 1999). Finlay (1994) dan lainnya mendefiniskan DSS kurang lebih sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang membantu dalam proses pengambilan keputusan.

Turban (1995) mendefinisikan secara lebih spesifik dengan, sesuatu yang interaktif,flexible dan dapat menyesuaikan diri(adaptable) dari sistem informasi berdasarkan komputer, khususnya pengembangan untuk mendukung pemecahan masalah dari non-struktur management, untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Dengan menggunakan data, mendukung antar muka yang mudah digunakan dan memberikan wawasan untuk sang pengambil keputusan.

Definisi lainnya bisa jadi gugur dibandingkan dengan dua pandangan ekstrim berikut, Keen dan Scott Morton (1978), DSS adalah dukungan berdasar kan komputer untuk para pengambil keputusan management yang berurusan dengan masalah semi-struktur. Sprague dan Carlson (1982), DSS adalah sistem berdasarkan komputer interaktif yang membantu para pengambil keputusan menggunakan data dan model-model untuk memecahkan masalah yang tak terstruktur(unstructured problem). Menurut Power (1997), istilah DSS mengingatkan suatu yang berguna dan istilah inklusif untuk banyak jenis sistem informasi yang mendukung pembuatan pengambilan keputusan. Dia dengan penuh humor menambahkan bahwa jika suatu sistem komputer yang bukan OLTP, seseorang akan tergoda untuk menyebutnya sebagai DSS.

Seperti yang kita lihat, DSS memiliki banyak arti dengan maksud yang kurang lebih hampir sama, yaitu suatu sistem komputer yang berguna bagi para pengambil keputusan untuk memecahkan masalah mereka yang kurang lebih berhadapan dengan masalah non-struktur atau semi-struktur.

IV.2. Hubungan antar DSS dengan Data Warehouse

Setelah kita lihat dan selami tentang data warehouse, kita dapat menyimpulkan bahwa data warehouse adalah sebuah model database yang berguna untuk menyimpan dan memproses data dengan pendekatan kepada kegunaan data dalam pengambilan keputusan bagi EIS atau DSS.

Sebuah DSS (tergantung dengan yang disupport-nya)membutuhkan data warehouse agar dapat menjalankan kerjanya dengan baik. Dan memang data warehouse sendiri dibangun untuk memenuhi kebutuhan DSS.

IV.3. Contoh Data Warehouse Yang Ada

Contoh dari data warehouse yang digunakan bersamaan dengan DSS, misalkan saja pegawai peminjaman bank memverikasi data peminta pinjaman atau suatu perusahaan engineer melakukan tawar menawar dalam beberapa project dan ingin tahu jika dia bisa kompetitive dalam harga terhadap para pesaingnya.

Contoh yang lain masih lebih banyak lagi, yang kesemuanya membutuhkan kecepatan dalam pengambilan keputusan dan kemudahan dalam penggunaannya.

Bab V

Kesimpulan dan Penutup

V.1. Kesimpulan

Data warehouse merupakan suatu cara/metode dari suatu database yang berorientasi kepada subjek, non-volatile, time-variance dan terintegrasi yang digunakan untuk mempermudah para pengambil keputusan dalam memecahkan masalah.

Keberadaan data warehouse sangat penting sebagai tools dari DSS, karena data warehouse memang digunakan untuk itu. Dengan adanya data warehouse, diharapkan suatu perusahaan dapat lebih unggul dari kompetitornya dan lebih jeli lagi dalam melihat peluang pasar.

Daftar Pustaka

http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_support_system

Conolly,Thomas dan Begg Carolyn(2002). Database systems – A Practical Approach to Design, Implementation and Management, edisi-3. Addison Wesley Longman.Inc., USA

Fatansyah(2002). Buku Teks Ilmu Komputer – Basis Data, cetakan-4. Informatika

Inmon, W.H.(2002). Building the Data Warehouse,edisi-3. Wiley Computer Publishing.

Kimball,R.,Merz, R (1998). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. Expert Methods for Designing, Developing and Deploying Data Warehouses. Wiley Computer Publishing, Canada.

Mcleod,Raymond(1996). Sistem Informasi Manajemen, Jilid-1. Terjemahan Teguh,H. PT. Prenhallindo, Jakarta.

Nolan,Sean And Huguelet, Tom(2000).Microsoft SQL Server 7.0 Data Warehousing Training Kit. Microsoft Prees, USA

Poe, Vidette(1998). Building Data Warehouse for Decision Support, edisi-2. Prentice Hall.

Rabu, 15 April 2009

Definisi Blog

Berbagi macam pendapat tentang definisi blog :

WEB dan log (weblog) adalah media di mana pemiliknya menuliskan catatan pengalaman pribadi, opini berupa tulisan maupun gambar yang bisa terus diperbarui dan diakses melalui internet. Pemilik weblog-disebut weblogger-bebas mencurahkan pemikiran baik berupa tulisan maupun gambar di situ, melengkapi dengan desain yang diingini dan melengkapinya dengan fasilitas yang memungkinkan terjadinya interaksi antara pemilik dan pengunjung weblog-nya. *(wikipedia Indonesia).
Blog adalah cara mudah untuk mengenal kepribadian seseorang Blogger. Topik-topik apa yang dia sukai dan tidak dia sukai, apa yang dia pikirkan terhadap link-link yang dia pilih, apa tanggapannya pada suatu isu. Seluruhnya biasanya tergambar jelas dari Blog-nya. Karena itu Blog bersifat sangat personal.*( Enda Nasution).
Blog adalah web yang Berisi tulisan yang disusun secara kronologis, Mengandalkan perangkat lunak CMS, Memiliki fasilitas komentar, Memiliki format sindikasi, misalnya RSS atau Atom, Tulisannya dibuat dari sudut pandang pribadi penulisnya. *(Jean Citta Paramitha Rahmadan).
Blog adalah catatan berkala yang dibuat oleh seseorang atau sekelompok orang yang dapat diakses melalui web dan dapat dikelola dengan menggunakan (basis) web. *(Budi Rahardjo).

Dan masih banyak lagi definisi blog lainnya.

Provider Blog gratis diantaranya wordpress, blogger, trippod dan lain-lain.

Fungsi Blog

Ada berbagai macam f ungsi blog diantarnya :

Blog sebagai media sehala:Bentuk ini hanya memaparkan pengalaman hidup penulis,atau satu nukilan, semata-mata hanya suka-suka saja, kemudian menutup ruang komen bagi pembaca.

Blog sebagai media dua hala:Bentuk ini serupa seperti yang pertama, hanya saja dengan cara ini, mampu memberi peluang kepada pembaca untuk memberi komen serta mengenali penulis seterusnya menjalin persahabatan melalui blog itu.

Blog sebagai media berbagai hala:Bentuk ini pun hanya memiliki perbedaan tipis dengan dua bentuk diatas, jika keduanya hanya di buat dengan suka-suka, yang ini di buat dengan tujuan tertentu. Diantaranya sebagai maklunat dan pendidikan, promosi barang jualan, perhidmatan, dan pengiklanan.

· Maklumat dan Pendidikan: Blog jenis ini hanya boleh di buat oleh penulis yang berpendidikan ataupun yang mempunyai pengalamannya sendiri.

· Promosi barangan jualan dan perhidmatan: Blog jenis ini sekiranya kita tidak mampu membuatnya kita boleh mengupah orang lain, yang penting kita ada barangan atau perhidmatan sendiri atau pun mengedar barangan orang lain yang ingin kita pasarkan.

· Pengiklanan: Blog jenis ini saya dapati adalah blog yang lebih mudah digunakan, kita hanya perlu mengetahui sedikit sebanyak cara dan teknik “blogging”. Sementara itu kita tidak perlu mengeluarkan modal yang banyak, ini karena kita boleh memulai blog kita di www.blogger.com/start dengan percuma. Bagi yang mampu bisa menggunakan domain dan hosting yang membutuhkan biaya seperti di www.namsahaz.com serta mengunakan weblog www.wordpress.com Salah satu contohnya adalah “Google Adsense” dan ini juga disebut dengan “pay per click”. Apabila kita menggunakan blog bentuk ini, maka kita berperan sebagai “Adsense Publisher”, yang mana kita berkerja dengan Google sebagai majikan. Setiap iklan yang diklik akan dibayar berupa cek setelah sampai minimum USD100 apabila nilai minimum tidak dapat dicapai pada bulan itu, maka akan dibawa ke hadapan hingga nilai USD100 cukup dan cek akan tiba di tangan anda.

Blog sebagai media dengan cara yang salah: Bentuk ini selalu di gunakan oleh mereka yang tidak bertanggungjawab, yang mereka tahu akan mendapat keuntungan secara mudah dengan memaparkan benda-benda yang dilarang, bagi mereka yang penting adalah uang. ( saya kira saya tidak perlu mengulas lanjut tentang rupa bentuk blog ini, tentunya anda semua sudah dapat memaklumi hal tersebut).

Sejarah Perkembangan Blog

Awal mula blog muncul sekitar tahun 1993, milik NCSA atau The National Center for Supercomputing Applicaion yang merupakan pusat dari SuperComputing Amerika Serikat beralamat di http://archive.nsca.uiuc.edu.SDG/Software/mosaic/docs/old-whats-new/whats-new-0693.html, tampilan situs ini mirip sebuah blog dan isinya menampilkan hal2 baru di situs web NCSA.

Menurut harian the New York Times yang disebut sebagai penemu blog adalah Justin Hall, pria kelahiran Chicago pada 16 Desember tahun 1974, dan blognya adalah www.links.net pada tahun 1994 yang berisi links from the underground. Namun pada saat itu istilah blog ataupun webblog belum dikenal, Istilah WEBLOG pertama kali di populerkan oleh John Barger (www.robotwisdom.com) pada tahun 1997.

Blog adalah kependekan dari Weblog, istilah yang pertama kali digunakan oleh Jorn Barger pada bulan Desember 1997. John Barger menggunakan istilah Weblog untuk menyebut kelompok website pribadi yang selalu diupdate secara kontinyu dan berisi link-link ke website lain yang mereka anggap menarik disertai dengan komentar-komentar mereka sendiri. Secara garis besar, Weblog dapat dirangkum sebagai kumpulan website pribadi yang memungkinkan para pembuatnya menampilkan berbagai jenis isi pada web dengan mudah, seperti karya tulis, kumpulan link internet, dokumen-dokumen(file-file WOrd,PDF,dll), gambar ataupun multimedia.

Para pembuat blog dinamakan Blogger. Melalui Blognya, kepribadian Blogger menjadi mudah dikenali berdasarkan topik apa yang disukai, apa tanggapan terhadap link-link yang di pilih dan isu-isu didalamnya. Oleh karena itu Blog bersifat sangat personal. Perkembangan lain dari Blog yaitu ketika Blog memuat tulisan tentang apa yang seorang Blogger pikirkan, rasakan, hingga apa yang dia lakukan sehari-hari. Blog kemudian juga menjadi Diary Online yang berada di Internet. Satu-satunya hal yang membedakan Blog dari Diary atau Jurnal yang biasa kita miliki adalah bahwa Blog dibuat untuk dibaca orang lain.