 75
BAB V
HASIL DAN PEMBAHASAN
V.1
Arsitektur Sistem Informasi
Perancangan Arsitektur
Sistem Informasi
yang
sudah
ada
diperusahaan
mengalami perubahan sebatas teknologi integrasi data.
Arsitektur Sistem yang akan diajukan adalah sebagai berikut :
S
a
les
De p a r tm e n t
Fina nc ia l
De p a r tme n t
e n t
Logis tic
De p a r tme n t
e n t
ED I
SA
DW
S
SA
CABA NG
NO N
CD IS
DA T A
E
X
T
E
RNAL
P
r m a r y
im a r y
A
p
p
lic a tio n
S
e
c
onda r y
A
p
p
lic a tio n
(C D IS )
AP M S
A
p
p
lic a tio n
NO N
C
D
IS
E
X
T
E
RNAL
DAT A
D
a
ta b ase
Pr ima r y
a r y
D
a
ta b ase C D IS
AP M S
Da ta b a s e
D
a
ta w a r e hou s e
OS A
P m a r
r m a r
y
OS A
S c o n d a r
e c o n d a r
y
In t ra n e t
Tools
D
e
velo p e r
Pote nt ia l
B s n is In te le g in c e
is n is In te le g in c e
Sa le s
Ad min
in
Sa le s
Ad min
in
Sa le s
Ad m in
Gambar 5.1 Arsitektur Sistem Informasi
|
 76
Sistem-sistem yang terdapat dalam arsitektur diatas adalah sebagai berikut
1. Sistem Primary
Berikut merupakan spesifikasi dari system primary yang ditahun 2006 akan
menggunakan SAP system atau saat ini menggunakan AS/400:
Tabel 5.1 Spesifikasi Sistem Primary
No
Spesifikasi
Description
1
2
3
Database
Aplikasi
Users
AS/400 atau Oracle 9i
Prism atau SAP
Trade Marketing Departemen
Financial
&
Accounting
Departement
Logistik Departement
Produksi Departemen
Manufacturing Departemen
Dari system primary sales yang ada didalam arsitektur perancangan
system akan
dibentuk
integrasi
system secara
automatisasi
ke
suatu database
sebagai data warehouse.
Informasi
yang
dibutuhkan
dari
system primary
sales
akan
dimasukan
kedalam data warehouse untuk kepentingan pembuatan laporan.
Laporan yang dihasilkan baik menggunakan oracle sales analyzer tools maupun
menggunakan webbased, atau mungkin add-hock query, akan diambil dari data
warehouse, sehingga seluruh sumber data dalam proses pembuatan laporan adalah
sama.
|
 77
2.
Sistem Secondary
Spesifikasi
dari
system
secondary
yang
akan
diintegrasikan
dengan
data
warehouse adalah sebagai berikut :
Table 5.2 Spesifikasi system secondary
No
Spesifikasi
Description
1
2
3
Database
Aplikasi
Users
Oracle 9i
Web Based (Java Application)
Trade
Marketing
Departemen
(sa
kp,
sa
cabang)
Distribusi
Seluruh
informasi
yang dibutuhkan dari secondary sales akan dimasukan
kedalam data warehouse, kemudian akan diproses
menjadi laporan-laporan
yang
dibutuhkan baik laporan yang berasal dari secondary sales maupun laporan yang
membutuhkan informasi dari intergrasi beberapa sistem.
3. Sistem APMS
Spesifikasi dari system APMS yang akan diintegrasikan dengan data warehouse
adalah sebagai berikut :
|
 78
Table 5.3 Spesifikasi system APMS
No
Spesifikasi
Description
1
2
3
Database
Aplikasi
Users
Oracle 8i
Web Based (Java Application)
Trade Marketing Departemen
(SA KP, SA
Cabang)
Market & Research Departemen (Marketing
Admin)
Seluruh
informasi
yang dibutuhkan
dari sistem APMS akan
dimasukan
kedalam
data warehouse, kemudian akan diproses
menjadi laporan-laporan yang dibutuhkan
baik laporan yang berasal dari APMS maupun laporan yang membutuhkan informasi
dari integrasi beberapa sistem, sehingga integrasi dengan sistem primary sales
maupun integrasi dengan sistem secondary sales dapat dilakukan secara automatisasi
sehingga segala kesalahan informasi dapat dikurangi serta dapat mempercepat proses
promosi.
4.
Non CDIS Data
Non CDIS Data adalah berupa teks files yang akan dimasukan kedalam data
warehouse, untuk proses memasukan
informasi non CDIS kedalam data warehouse
mempunyai tools untuk upload secara otomatis. Proses pengumpulan data untuk SA-
DWS yang tidak memiliki sistim CDIS dilakukan melalui media komunikasi dial-up
untuk
mengakses
situs
intranet
FFI
dan
melakukan
input
data
langsung
di
server
|
|
79
bendera online. Data tersebut secara otomoatis akan di upload untuk digabung dengan
data dari sistim CDIS untuk menjadi kesatuan data yang utuh.
5.
Data External
Data
Warehouse juga memungkinkan untuk External
data
seperti
data-data
competitor
perusahaan,
dimasukan
kedalam data
warehouse.
Didalam
data
warehouse akan diproses untuk dapat menghasilkan suatu laporan yang dapat
dijadikan alat pengambilan keputusan.
V.2
Perancangan Table Data Warehouse
Perancangan sistem Data warehouse dibuat berdasarkan kebutuhan informasi
untuk Trade Marketing Department dari seluruh sistem yang digunakan. Dari
informasi yang dibutuhkan oleh Trade Marketing Department untuk menunjang
bisnis proses, data warehouse dibagi menjadi dua bagian dasar data yaitu
master
data dan data transaksi. Berikut merupakan perancangan dari masing-masing data :
V.2.1 Table Master Data
Tabel Master data yang dibutuhkan oleh Trade Marketing Department dalam
proses pembuatan laporan adalah sebagai berikut :
1.
Tabel master data produk
Tabel
master data produk yang akan dirancang dalam data warehouse
disesuaikan dengan struktur produk serta data dari seluruh produk
yang diproduksi
|
 80
oleh
PT.
Frisian
Flag
Indonesia.
Struktur
produk
didalam data warehouse
disusun
berdasarkan kategori produk yang dihasilkan. Tujuan utamanya adalah untuk
menyusun struktur produk ini agar pihak manahemen dapat melihat potensi setiap
kategori produk
yang disusun
serta
dapat melihat bagian produk
mena
yang
perlu
ditingkatkan dalam penjualannya. Dengan
adanya susunan
struktur produk ini
maka
perusahaan diharpkan dapat
melakukan analisa pasar terhadap seluruh produk.
Berikut merupakan gambaran dari susunan struktur produk secara garis besar didalam
data warehouse :
All Product
Product
Group
Sub Group
Brand
Flavor
Pack
Size
Production
Description
Gambar 5.2 Struktur Produk
|
|
81
Susunan struktur produk didalam data warehouse dibagi menjadi 5 tingkatan,
antara lain :
Tingkat I : All Product
All Product merupakan gabungan atau jumlah dari seluruh produk-produk yang
diproduksi oleh PT. Frisian Flag Indonesia.
Tingkat II : Product Group
Product Group merupakan urutan kedua dari struktur produk, dimana product group
yang ada di PT. Frisian Flah Indonesia terdiri dari kategori produk-produk dibawah
ini :
-
Powder Milk
-
SCM
-
Sterillized
-
UHT
Tingkat III : Sub Group
Sub Group Product adalah merupakan gabungan atau jumlah dari beberapa brand
yang terdiri dari :
-
Infant
-
Gum
-
Mainstream
-
Adult
-
Creamer
-
Filled
|
|
82
-
Flavored
-
Full Cream
-
Milk
-
Flavored Milk
Tingkat IV : Brand
Brand adalah merupakan bagian dari Sub Group serta merupakan penjumlahan dari
beberapa produk description, antara lain :
-
Frisian Flag 1
-
Frisian Flag 2
-
Friso 1
-
Friso 2
-
Frisian Flag 123
-
Frisian Flag 456
-
Fristi
-
Calcimex
-
Omela
-
Yes
Tingkat V : Product Description
Product description merupakan seluruh produk yang diproduksi oleh PT. Frisian Flag
Indonesia, dimana total dari product description terdiri dari 439 Produk. Informasi
product description akan dipergunakan oleh Trade Marketing Department untuk
melihat potensi penjualan produk sampai Level paling bawah dari struktur produk.
Berkut merupakan struktur dari produk-produk yang diproduksi oleh PT.
Frisian Flag Indonesia :
|
 83
All Product
SCM
Powder Milk
Sterillized
UHT
Creamer
Filled
Flavoured
Full
Cream
Adult
Gum
Infant
Mainsream
tream
Flavoured
Milk
Milk
Flavoured
Milk
Infant
BKKM390C
48X390C
KOM390C
48X390GR
BSKM45S
120X45GR
BSKM45S
120X45GR
CAL200K 24x200GR
123FC200K
24X200GR
FF 1 400K
15X400GR
BBFC26S 120X26GR
BCCO 200 BOTTLE
24X200ML
YES!SM200
BOTTLE 24X200ML
BCCO125CP S
36X125ML
BCFC200 CRTPACK
36X200ML
BKKM390C S-
WRAP 48X390C
KOM390CSC
C
S-WRAP 48X390C
BSKM45SD
120X45GR
BSKM45SD
120X45GR
CAL200KS S-WRAP
24X200GR
123FC200KS S-
WRAP 24X200GR
FF 1 400K S-WRAP
15X400GR
BBFC26S S-WRAP
120X26GR
BCCO200S
200S
BOTTLE S-WRAP
24X200ML
YES!SM200S
BOTTLE S-WRAP
24X200ML
BCST125CP
36X125ML
BCFC200 CRTPACK
S6 36X200ML
BKKM390CP
PROMO
48X390GR
KOM390CP
PROMO
48X390GR
BSKM455-MT
120X45GR
BSKM455-MT
120X45GR
CAL200K P3
24X200GR
123FC200KPROMO
PROMO
24X200GR
FF 1 1000K
10X1000GR
BBFC200K
24X200GR
BCST200 BOTTLE
24X200ML
YES!SM200
BOTTLE 40X200ML
YES!CO 200
CRTPACK
36X200ML
YES!SM200
CRTPACK
36X200ML
BKKM390C
PROMO+S-WRAP
BSKMCO390C
48X390GR
BSKM397C
48X397GR
CAL400K 24X400GR
123FC200KPROMO
PROMO
2
24X200GR
FF 2 400K S-WRAP
15X400GR
BBFC200KS S-
WRAP 24X200GR
YES!CO 200
BOTTLE 24X200ML
YES!SM200 BTL S-
WRAP 40X200ML
YES!CO200S
200S
CRTPACK S6
36X200ML
YES!SM 200S
CRTPACK S6
36X200ML
OMELA390C
48X390GR
BSKMCO390C S-
WARP 48X390GR
BSKM397CS S-
WRAP
48X397GR
CAL400K S-WARP
24X400GR
123FC200K P3
24X200GR
FF 2 1000K
10X1000GR
FRISTI VA26S
120X26GR
YES!CO 200
BOTTLE S-WRAP
24X200ML
FRISCO 200CP S
36X200ML
OMELA390CS
S-WRAP
48X390GR
BSKMCO390C
PROMO48X390GR
48X390GR
BSKM397CP
PROMO 48X397GR
CAL400K P3
24X400GR
B456V200K
24X200GR
FRISO1 200K
1 200K
15X200GR
FRISTI VA200KS S-
WRAP 24X200GR
BSKMCO390C
PROMO+S-WRAP
48X390GR
BSKM397C
PROMO+S-WRAP
48X397GR
CAL400K P3 S-
WRAP 24X400GR
B456V200K S-
WRAP 24X200GR
FRISO 2 200K S-
WRAP 15X200GR
FRISTI VA200K
PROMO 24X200GR
BSKM123FC
120X45GR
CAL1000K
15X1000GR
B456V200KPROMO
PROMO
24X200GR
FRISO2 400K
2 400K
15X400GR
FRISTI VA200KS
PROMO S-WRAP
24X200GR
BSKM123CO
120X45GR
CAL1000KP3
P3
15X1000GR
B456V200KPROMO
PROMO
2
24X200GR
BSKM123COSD
120X45GR
CAL EXTRA 200K
24X200GR
B456V200K P3
24X200GR
BSKM123COMT
120X45GR
CAL EXTRA 200K
S-WRAP24X200GR
24X200GR
B456V200K P3 S-
WRAP 24X200GR
BSKM456FC
120X45GR
CAL EXTRA 200K
P3 S-WRAP
24X200GR
B456V400K
24X400GR
BSKM456FCSD
120X45GR
CAL EXTRA 400K
24X400GR
B456V400K S-
WRAP 24X400GR
BSKM456FCMT
120X45GR
CAL EXTRA 400K S-
WRAP 24X400GR
BSKM456CO
120X45GR
CAL EXTRA 400K
P3 24X400GR
BSKM456COSD
120X45GR
CAL EXTRA 400K
P3 S-WRAP
24X400GR
BSKM456COMT
120X45GR
BSKMCOFFEE
120X45GR
BSKMCOFFEEMT
120X45GR
BSKMCOFFEESD
120X45GR
Gambar 5.3 Struktur Produk Detail
Dari struktur produk diatas maka dibentuk tabel untuk master data produk.
Dibawah ini merupakan uraian dari tabel master data produk :
•
Nama tabel : Master_Product
•
Field-Field atau kolom untuk Master_Product :
|
 84
Field-field atau kolom dari tabel master_product terdiri dari :
Tabel 5.4 Field Master Product
Master_Product
PK
Product_ID
PrdGroup_id
PrdGroup_Name
PrdSubGroup_id
PrdSubGroup_Name
PrdBrand_id
PrdBrand_Name
PrdFlavour_id
PrdFlavour_Name
PrdPacksize_id
PrdPacksize_Name
PrdPacktype_id
PrdPacktype_Name
Product_Name
Berikut merupakan gambaran secara lengkap mengenai kolom atau field dari
tabel master_product.
Tabel 5.5 Field Master Product Detail
Nama Kolom
Variabel
Keterangan Kolom
PrdGroup_Id
PrdGroup_Name
Integer
Character
PrdGroup_Id dan
PrdGroup_name berisi semua
produk group. PrdGroup_Id berisi
id yang digunakan sebagai
penghubung dengan tabel lain,
dan PrdGroup_name berisi nama
dari produk group
Penghubung dengan tabel lain,
dan PrdGroup_name berisi nama
dari produk group
|
 85
PrdSubGroup_Id
PrdSubGroup_Name
Integer
Character
PrdSubGroup_Id dan
PrdSubGroup_Name merupakan
kolom tabel yang digunakan
untuk seluruh sub group produk.
PrdSubGroup_Id berisi id yang
digunakan sebagai penghubung
dengan tabel lain.
PrdSubGroup_Name berisi nama
dari seluruh produk sub group
PrdBrand_Id
PrdBrand_Name
Integer
character
PrdBrand_Id dan
PrdBrand_Name merupakan
kolom tabel yang digunakan
untuk seluruh produk brand.
PrdBrand_Id berisi id yang
digunakan sebagai penghubung
tabel lain.
PrdBrand_Name berisi nama dari
seluruh Brand
PrdFlavour_Id
PrdFlavour_Name
PrdPacksize_Id
PrdPacksize_Name
PrdPacktype_Id
PrdPacktype_Name
Integer
Character
Integer
Character
Integer
Character
Flavour, packsize, packtype
adalah merupakan attribute dari
table master product, dimana
ketiga field ini tidak termasuk
kedalam struktur produk akan
tetapi merupakan keterangan dari
produk. Field ini diperlukan
dalam proses pembuatan laporan,
seperti berapa besar sales untuk
produk berukuran 250 gr, maka
akan dilihat pada packsize.
|
 86
Product _Id
Integer
Product_Id dan Product_Name
merupakan kolom yang
digunakan untuk seluruh produk
description. Product_Id berisi id
yang digunakan sebagai
pengubung dengan tabel lain.
Product_Name
Character
Product_Name berisi nama dari
seluruh brand
?
Update data tabel master produk
Update data untuk
seluruh field dalam tabel
master produk dilakukan
setiap ada penambahan dari master produk
yang dimasukan
kedalam
sistem
primary. Pengecekan kedalam sistem primary dilakukan secara otomatis, dan
update
master data kedalam data warehouse akan dilakukan secara otomatis
juga,
dimana
akan
ada
satu
program untuk
mengecek
indikasi
jika
ada
penambahan dan perubahan master produk didalam sistem primary.
2.
Tabel master data customer
Tabel
master
data
customer
yang
akan
dibentuk
dalam
data
warehouse adalah merupakan informasi seluruh data customer yang dimiliki
oleh PT. Frisian Flag Indonesia. Master customer yang ada di PT. Frisian Flag
Indonesia, dapat
dilihat
dari
berbagai
segmen,
antara
lain
:
customer
berdasarkan organisasi, customer berdasarkan office atau kantor cabang yang
dimiliki oleh PT. Frisian Flag Indonesia, serta customer berdasarkan groups.
Dalam perancangan
data
warehouse
akan
mangambil
master
data
customer
berdasarkan
groups,
sebab
dalam laporan
yang
dibutuhkan
oleh
Trade
Marketing
Department
informasi yang dibutuhkan adalah
customer
berdasarkan group, karena dengan
customer berdasarkan groups akan dapat
melihat potensi sampai Level distributor.
|
 87
Master
data customer
yang
ada
didalam data warehouse
merupakan
penggabungan
anatara
sistem primary
sales
yang
hanya
sampai
Level
distribusi dengan secondary sales sampai Level salesman. Berikut merupakan
struktur customer berdasarkan groups secara global :
FFI
Sales Office
(SO)
Area Sales Office
(ASO)
Distributor
(DWS)
Sales Supervisor
(SS)
Van Sales
(VS)
Gambar 5.4 Struktur Customer
Struktur customer secara detail dalam data warehouse dibentuk sesuai dengan
struktur customer yang dimiliki oleh perusahaan, dibawah
ini
merupakan
struktur
customer berdasarkan groups :
|
 88
Naional
tional
General
Trade
Modern
Trade
Contract
Manufacturing
Export
SO1
Sumatra
SO2
Jabotabek 1
SO3
Jabotabek 2
SO4
West Java
SO5
Central Java
SO6
East Java
SO7
Sulawesi & East
Indonesia
RAO
Sumatra
RAO
Jabotabek
/
W.Java
RAO Java &
Oth Island
Head
Office
Head
Office
ASO
Banda Aceh
ASO Medan
ASO Bandar
Lampunga
ASO Pontianak
Atri Distribusindo
PT - Cileduk
ASO Jakarta 2
ASO Bandung 1
ASO Bandung 2
ASO Semarang
ASO Yogyakarta
1
ASO Surabaya 1
ASO Surabaya 2
ASOMakasar 1
Makasar 1
ASI Makasar 2
Medan
Pakan Baru
B. lampung
Jakarta
Semarang
Yogyakarta
Logistic Mgr
Logistic Mgr
ASO
Pakan Baru
ASO Jakarta 1
Atri Distribusindo
PT – Ps Minggu
ASO Yogyakarta
2
ASO Denpasar
ASO
Manado
Palembang
Bandung
Surabaya
ASO
Palembang
Audhi
Auto Lestari
PT Jakarta
ASO Balikpapan
Denpasar
Balikpapan
Ditalivino – 1
UD
-
Jakarta
Makasar
Ditalivino – 2
UD
-
Jakarta
Manado
Kencana Distrindo
PT - Jakarta
ASO Jakarta 3
Atri Distribusindo
PT - Cileduk
Atri Distribusindo
PT – Ps Minggu
Audhi
Auto Lestari
PT Jakarta
Ditalivino– 1
– 1
UD
-
Jakarta
Ditalivino– 2
– 2
UD
-
Jakarta
Gambar 5.4 Struktur Customer Detail
Dari
struktur
customer diatas
maka dibentuk
dua
tabel
untuk
master
data customer,
yakni
tabel
master
customer
untuk
level primary sales,
dan
tabel master customer untuk level secondary sales. Pemisahan tabel customer
ini
merupakan pemecahan
masalah
dimana tidak semua
customer
dari sales
group
memiliki level sampai Salesman. Ini banyak terjadi pada penjualan
modern trade seperti hero, carefour, dan lain sebagainya, dimana penjualan
hanya sampai pada level nama customer saja. Walaupun dua tabel ini terpisah
akan tetapi
kedua
tabel dihubungkan
oleh
satu
id
yaitu distributor_id.
Sehingga dengan adanya struktur tabel master customer seperti ini, maka akan
memudahkan
perusahaan
dalam proses
menghasilkan
laporan.
Dibawah
ini
merupakan tabel-tabel dari master customer :
Primary customer
?
Nama tabel : Primary_Customer
|
 89
?
Field-Field atau kolom untuk Primary_Customer :
Field-field atau kolom dari tabel Primary_Customer terdiri dari :
Table 5.6 Field Primary Customer
Primary_Customer
PK
Customer_Id
Channel_Id
Channel_Name
SalesOffice_Id
SalesOffice_Name
SalesGroup_Id
SalesGroup_Name
Customer_Name
Berikut
merupakan
gambaran
secara
lengkap
mengenai kolom atau field
dari tabel Primary_Customer.
Table 5.7 Field Primary Customer Detail
Nama Kolom
Variabel
Keterangan Kolom
Channel_Id
Channel_Name
Integer
Character
Channel_Id
dan
Channel_Name
merupakan
kolom tabel
yang
beris
seluruh distribution channel
channel_Id berisi id yang digunaka
sebagai penghubung dengan tabel lain
dan Channel_Name berisi nama dar
seluruh brand
SalesOffice_Id
SalesOffice_NameCharacter
Integer
SalesOffice_Id dan SalesOffice_Name
merupakan
kolom
tabel
yang berisi
seluruh Sales
Office. SalesOffice_Id
berisi
id
yang
digunakan
sebagai
penghubung dengan tabel lain.
SalesOffice_Name berisi nama dari
seluruh office
|
 90
SalesGroup_Id
SalesGroup_Name
Integer
Character
SalesGroup_Id dan SalesGroup_Name
merupakan
kolom
tabel
yang berisi
seluruh
Sales
Group. Sales
Group_Id
berisi
id
yang
digunakan
sebagai
penghubung dengan tabel lain.
SalesGroup_Name berisi nama dari
seluruh sales group.
Customer_Id
Customer_Name
Integer
Character
Customer_Id
dan
Customer_Name
merupakan
kolom tabel
yang
beris
seluruh customer
sampai
Leve
primary sales, customer yang terdapa
pada
primary
sales
terdiri dar
distributor untuk tradition dan ke
account
seperti
hero
untuk
moder
trad.
Customer_Id berisi id yan
digunakan sebagai penghubung denga
tabel lain.
Customer_Name
berisi nama
dar
seluruh Customer.
|
 91
Secondary Customer
?
Nama Tabel : Secondary_Customer
?
Field-field atau kolom untuk Secondary_Customer :
Field-field atau kolom dari tabel Secondary_Customer terdiri dari :
Tabel 5.8 Field Secondary Customer
Secondary_Customer
PK
Customer_Id
Customer_Name
SS_Id
SS_Name
VS_Id
Vs_Name
•
Update Data
Update data untuk seluruh field baik dalam table master
primary_customer
maupun
table
secondary_customer dilakukan
setiap
ada
penambahan
dari
master
customer baik pada system primary maupun system secondary. Pengecekan kedalam
system primary dan system secondary dilakukan secara otomatis, begitupun dengan
update master data kedalam data warehouse akan dilakukan secara otomatis.
3. Tabel master data time
Tabel master data time dalam data warehouse dijadikan sebagai indikasi periode
dalam
proses menghasilkan informasi-informasi yang dibutuhkan dari
data
warehouse.
Dibawah ini merupakan dari table master time :
•
Nama table : Master_Time
•
Field-field atau kolom untuk Master_Time :
|
 92
Tabel 5.9 Master Time
Master_Time
PK
Day_Id
Year_Id
Year_Desc
Qtr_Id
Qtr_Desc
Month_Id
Month_Desc
Weekly_Id
Weekly_Desc
Day_Desc
•
Tabel master_time dibuat berdasarkan struktur time dibawah ini :
Tahunan
Quarter
Bulanan
Mingguan
Harian
Gambar 5.6 Struktur Master Time
4. Tabel master data program
Master data program merupakan
master data
yang berisi program yang akan
diberlakukan untuk outlet atau toko dari masing-masing distributor.
Untuk menghasilkan laporan yang berhubungan data program, maka didalam
data warehouse dibentuk satu table dengan spesifikasi sebagai berikut :
|
    93
•
Nama table : Master_Program
•
Field-field dari table Master_Program
Tabel 5.10 Master Program
Master_Program
PK
Program_Id
AllProgram_Id
AllProgram_Name
Program_Name
•
Master_Program akan berisi berdasarkan struktur program dibawah ini :
All Program
All Program
Program Name &
Program Id
Non Program
(200801)
Toko Kita
(200802)
RDD Reguler
(3239645)
Gambar 5.7 Struktur Master Program
5.
Tabel master data promo produk
Master
data
promo
produk
yang
dikategorikan
kedalam
program
promosi,
data
master data
promo diambil dari
system Account Promotion Monitoring System
atau APMS.
Agar perusahaan dapat melihat potensi penjualan jika diadakan suatu promosi
maka didalam data
warehouse dibentuk
master
tabel
untuk
promo
produk dengan
spesifikasi sebagai berikut
•
Nama tabel : Master_PromoProd
|
 94
•
Field-field atau kolom untuk tabel Master_PromoProd adalah sebagai berikut :
Tabel 5.11 Master Promotion Product
Master_PromoProd
PK
PromoProd_Id
PromoProd_Name
StartDate_Promo
Enddate_Promo
6. Tabel master data channel
Master data channel adalah informasi yang berisi channel dalam setiap
penjualan, baik penjualan pada modern trade maupun traditional trade.
Untuk
menunjang
kebutuhan
akan
informasi
channel,
didalam
data
warehouse dibentuk tabel master data channel dengan spesifikasi sebagai berikut :
•
Nama tabel : Master_channel
•
Field-field atau kolom untuk tabel Master_channel adalah sebagai berikut :
Tabel 5.12 Master Channel
Master_Channel
PK
Outletclass_Id
Allchannel_Id
Allchannel_Name
Sector_Id
Sector_Name
Channel_Id
Channel_Name
SubChannel_Id
SubChannel_Name
Outletclass_Name
|
 95
7. Tabel master data lokasi
Master data lokasi adalah merupakan informasi yang berisi lokasi pada
masing-masing toko atau outlet
yang dimiliki oleh distributor, master lokasi ini
berlaku untuk transaksi secondary sales.
Untuk
menunjang kebutuhan Trade Marketing Department untuk master data
lokasi,
didalam data
warehouse
akan
dibentuk
tabel
master
data
lokasi
dengan
spesifikasi sebagai berikut :
•
Nama tabel : Master_Location
•
Field-field atau kolom yang terdapat dalam tabel Master_Location adalah :
Tabel 5.13 Master Location
Master_Location
PK
Location_Id
AllLocation_Id
AllLocation_Name
LocationGroup_Id
LocationGroup_Name
Location_Name
•
Tabel Master_Location akan berisi seperti struktur lokasi dibawah ini :
|
 96
All Program
Non Program
(200801)
Toko Kita
(200802)
RDD Reguler
(3239645)
Pasar A (200453)
Non Pasar A (200453)
Bus Station (200461)
Pasar B (200454)
Non Pasar B (200454)
Train Station (200462)
Pasar C (200455)
Non Pasar C (200455)
Airport (200463)
School (200467)
Harbor (200464)
Recreation Centre (200465)
Sport Club (200466)
Institution (200468)
Gambar 5.8 Struktur Master Location
V.2.2 Tabel Data Transaksi
Sumber data transaksi adalah merupakan
sumber data yang berisi seluruh
informasi transaksi yang dilakukan perusahaan ke seluruh rekan bisnis, baik transaksi
penjualan, pengiriman stock, dan transaksi lainnya.
Sumber data transaksi yang akan digunakan didalam data warehouse, diambil
berdasarkan kebutuhan akan informasi dari setiap system yang telah diuraikan seperti
|
|
97
diatas, baik dari system secondary, system primary
maupun system APMS, dimana
setiap datat transaksi akan dimasukkan kedalam satu database yaitu data warehouse.
Berikut
merupakan sumber
data
transaksi yang
disediakan didalam data
warehouse :
1. Sumber data penjualan atau data sales
Sumber data penjualan yang disediakan didalam Data warehouse dengan kondisi
sebagai berikut :
•
Level penjualan merupakan summary dari penjualan salesman per produk
disuatu distributor per hari.
•
Untuk update data dilakukan 1 hari sekali, dimana data yang ada di data
warehouse adalah -1 hari dari data production.
•
Sumber
penjualan
yang
ada
didalam
data
warehouse
terdiri dari
Gross
Sales dan Net Sales.
Tabel-tabel
yang
disediakan
didalam
data
warehouse
dari
sumber
data
penjualan
adalah sebagai berikut :
•
Tabel-tabel
yang berisi data system primary sales pada level customer untuk
modern trade dan level distributor pada traditional trade, dimana tabel dibagi
menjadi
4
bagian,
yaitu
transaksi sales
harian
atau daily,
transaksi
minggu
atau weekly, transaksi bulanan atau monthly, dan transaksi tahunan atau
yearly.
Pembagian
ini
bertujuan
untuk
mempercepat
proses
dalam
menghasilkan
data
kumulatif
seperti
sales
bulanan
atau tahunan,
serta data
sales harian hanya disimpan dalam jangka waktu 3 bulan hal ini mengingat
kapasitas data warehouse yang terbatas, maka dengan adanya pembagian
tabel ini, jika perusahaan membutuhkan data sales trend tahunan dapat
mengambil dari tabel sales tahunan.
|
 98
Tabel 5.14 Tabel Penjualan
Sales_Daily
Sales_Weekly
Sales_Monthly
Sales_Yearly
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Day_Id
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Weekly_Id
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Month_Id
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Year_Id
Sales_Values
Sales_Carton
Sales_Ton
Sales_Value
Sales_Carton
Sales_Ton
Sales_Values
Sales_Carton
Sales_Ton
Sales_Values
Sales_Carton
Sales_Ton
•
Tabel-tabel yang berisi data
secondary sales pada level salesman atau
vansales, tabel transaksi secondary sales juga dibagi menjadi 4 bagian antara
lain :
Tabel 5.15 Tabel Penjualan Secondary
SalesDWS_Daily
SalesDWS_Weekly
SalesDWS_Monthly
SalesDWS_Yearly
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Product_Id
Day_Id
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Product_Id
Weekly_Id
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Product_Id
Month_Id
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Product_Id
Month_Id
Salesdws_values
Salesdws_Carton
Salesdws_Ton
Salesdws_values
Salesdws_Carton
Salesdws_Ton
Salesdws_values
Salesdws_Carton
Salesdws_Ton
Salesdws_values
Salesdws_Carton
Salesdws_Ton
2. Data sales return
Data sales return yang dibutuhkan perusahaan dalam menghasilkan
laporan
adalah:
•
Data sales return yang berasal dari system primary.
•
Data sales return sampai level customer untuk modern trade dan
level
distributor untuk traditional trade.
•
Update data dilakukan 1 hari sekali, dimana data yang ada di data warehouse
adalah -1 hari dari data production.
|
 99
Tabel-tabel
yang disediakan
dalam
data warehouse
untuk keperluan
informasi
atau data dari sales return adalah :
Tabel 5.16 Tabel Retur Penjualan
SalesReturn_Daily
SalesReturn_Weekly
SalesReturn_Monthly
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Day_Id
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Weekly_Id
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Month_Id
Return_Desc
SalesReturn_values
SalesReturn_Carton
SalesReturn_To
Return_Desc
SalesReturn_values
SalesReturn_Carton
SalesReturn_To
Return_Desc
SalesReturn_values
SalesReturn_Carton
SalesReturn_To
SalesReturn_Yearly
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Year_Id
Return_Desc
SalesReturn_values
SalesReturn_Carton
SalesReturn_To
Dengan spesifikasi sebagai berikut :
Tabel 5.17 Batasan dalam Tabel Sales Return
Nama Tabel
Sumber Data
Update Data
Lama Data Didalam Tabel
SalesReturn_Daily
Setiap Hari
SalesReturn_Weekly
Setiap Hari
SalesReturn_Monthly
Setiap Closing Bulanan
SalesReturn_Yearly
Sistem Primary Setiap Closing TahunanPenjumlahan Sales return setiap
Sales return setiap hari dengan data
transaksi 3 bulan
Penjumlahan Sales return setiap
minggu, dengan menyimpan data
transaksi selama 1 quarter tahun
berjalan.
Penjumlahan Sales return setiap
bulan, dengan menyimpan data
transaksi selama 1 tahun.
tahun, dengam menyimpan data
transaksi selama 3 tahun.
|
 100
3. Sumber data sales budget
Sumber data
sales budget yang dibutuhkan oleh perusahaan dalam
menghasilkan
laporan adalah :
•
Data sales budget diambil dari system primary.
•
Level data
sales budget
yang diperlukan
adalah
pada
level customer,
level
produk detail serta dalam satu bulan.
Tabel-tabel yang disediakan dalam data warehouse
untuk keperluan data dari
sales
budget adalah :
Tabel 5.18 Sales Budget
Data_SalesBudget
PK
PK
PK
Customer_Id
Product_Id
Month_Id
Budget_values
Budget_Carton
Budget_Ton
Dengan spesifikasi sebagai berikut :
•
Sumber data sales budget diambil dari system primary.
•
Update data sales budget didalam data warehouse : setiap closing bulanan.
•
Lama data didalam data warehouse
:
Penjumlahan sales budget dalam satu
bulan, dengan menyimpan data sales budget selama 1 tahun.
4. Data credit notes
Untuk memenuhi kebutuhan perusahaan akan
informasi data credit notes maka
didalam data warehouse disediakan tabel untuk credit notes, sebagai berikut :
|
 101
Tabel 5.19 Credit Note
CNDWS_Daily
CNDWS_Weekly
CNDWS_Monthly
CNDWS_Yearly
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Product_Id
Day_Id
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Product_Id
Weekly_Id
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Product_Id
Month_Id
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Product_Id
Year_Id
creditnotedws_values
creditnotedws_carton
creditnotedws_Ton
creditnotedws_values
creditnotedws_carton
creditnotedws_Ton
creditnotedws_values
creditnotedws_carton
creditnotedws_Ton
creditnotedws_values
creditnotedws_carton
creditnotedws_Ton
Dengan spesifikasi sebagai berikut :
Tabel 5.20 Batasan Dalam Tabel Credit Note
Update
Lama data didalam data
Nama Tabel
Sumber Data
Data
warehouse
CNDWS_Daily
CNDWS_Weekly
CNDWS_Monthly
CNDWS_Yearly
Sistem Primary
Setiap hari
Setiap hari
Setiap
Closing
Bulan
Setiap
Closing
Tahun
Credit Note setiap hari dengan data
transaksi 3 bulan
Penjumlahan credit notes setiap
minggu dengan data transaksi
selama 1 quarter tahun berjalan
Penjumlahan credit notes setiap
bulan dengan data transaksi selama
1 tahun
Penjumlahan credit notes setiap
tahun dengan data transaksi selama
3 tahun lalu
5. Sumber data kunjungan salesman ke toko atau callcard
Untuk
memenuhi kebutuhan perusahaan dari
sumber data callcard
maka didalam
data warehouse disediakan tabel untuk sumber data callcard, yang terdiri dari :
|
 102
Target_MarchandiseSTD
PK
PK
VS_Id
Month_Id
Target_Marchandisestd
EffectiveCall
PK
PK
VS_Id
Month_Id
Effective_Call
Target_EffectiveCall
PK
PK
VS_Id
Month_Id
Target_EffectiveCalles
Target_Availability
PK
PK
PK
VS_Id
Product_Id
Month_Id
Target_Avil
Mandays
PK
PK
VS_Id
Month_Id
Mandays
Target_Mandays
PK
PK
VS_Id
Month_Id
Target_Mandays
Tabel 5.21 Effective Call
Marchandise_STD
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Month_Id
Marchandise_std
Availability
PK
PK
PK
PK
PK
PK
VS_Id
Outletclass_Id
Location_Id
Program_Id
Month_Id
PrdGroup_Id
Availability
Dengan spesifikasi sebagai berikut :
Tabel 5.22 Batasan Dalam Tabel Effective Call
Nama Tabel
Sistem Aplikasi
Sumber Data
Update
Marchandise_STD
Target Marchandise_STD
EffectiveCall
Target_EffectiveCall
Availability
Target_availability
Mandays
Target_Mandays
Sistem secondary
Sistem
secondary
Sistem secondary
Sistem secondary
sales, callcard
callcard
sales, callcard
callcard
Setiap closing bulanan
Setiap closing bulanan
Setiap closing bulanan
Setiap closing bulanan
6. Sumber data total toko
Untuk memenuhi kebutuhan perusahaan dari sumber data total toko disetiap
distributor, maka didalam data warehouse disediakan tabel sebagai berikut :
Dengan spesifikasi sebagai berikut :
-. Sumber data dari system aplikasi yang digunakan : system secondary.
-. Sumber data yang diambil dari system aplikasi : total toko setiap distributor.
-. Update data : dilakukan setiap closing bulanan.
|
 103
APMS
System
Data_Transaksi
Sales Return
Target_Sales Promo
Actual Cost Budget
Data_Transaksi
Sales Credit_Note
Availability Effectve
ive
Call Manday
Marchandise STD
Distribution STD
Customer Base
V.3
Entity Relationship Diagram Atau ERD
Relational atau hubungan antara tabel-tabel yang ada didalam data
warehouse,
baik
dari
tabel
master
data maupun
tabel
data
transaksi, dihubungkan
dengan field id pada
masing-masing tabel. Berikut
merupakan entity relational
diagram atau ERD secara garis besar :
Entity
Entity
Item 1
Item 2
Item3
Action
= One
= One or moe
re
=
Many
= One, Optional
= Many, Opional
tional
Data_Transaksi
SPF Number
Promo Actual Cost
Budget Promo
Contain
Master
Data
Master_Product
Master_Customer
Master_Time
Promo Product
Attributes
?
Entity
Transfer
Data
Master Data
Master_Product
Master_Customer
Master_Time
Contain
Primary
System
Transfer
Data
Datawarehouse
Transfer
Data
Secondary Sales
Contain
Table1
Master_CustomerDws
Master_Location
Master_Channel
Master_Program
Master Data
Master_Product
Master_Customer
Master_Time
Promo
Product
Master_Location
Master_Channel
Master_Program
Master_Customer_dws
Transfer
Data
Data Transaction
Sales
Return Sales
Target Sales
Budget Promo
Budget
Mandays
Target Mandays
Availiability Target
Availiability Target
Effective Call
Distrbution Std
ibution Std
Target Distribution Std
Marchendiser Std Target
Marchandise Std
Customer Stock
Data
Warehouse PT. Frisian Flag ndonesia
Indonesia
Gambar 5.9 Entity Relationship Diagram
Data warehouse diambil dari tiga system aplikasi yaitu system APMS, system
primary
dan
system secondary,
dengan
masing-masing
data
yang dibutuhkan oleh
Trade Marketing Department.
V.4
Batasan Data Didalam Data Warehouse
Batasan data didalam data warehouse disesuaikan dengan kebutuhan data di
masing-masing tabel.
Batasan data didalam tabel data warehouse terbagi menjadi beberapa bagian :
|
 104
1. Batasan tabel master data
Batasan-batasan untuk tabel master data adalah :
Tabel 5.23 Batasan Master Data
Nama tabel
Batasan data
Sistem
Aplikasi
Update data
Primary_Customer
Secondary_Custome
r
Master_Product
Master_Time
Master_Program
Master_PromoProd
Master_Channel
Master_Location
Seluruh Customer
Seluruh customer sampai level
salesman
Seluruh product sampai level
product detail
Seluruh tanggal, minggu,
bulan
Seluruh program
Seluruh product promosi
Seluruh master channel
Seluruh master location
Primary
Secondary
Primary
Secondary
Apms
Secondary
Secondary
Setiap penambahan
dan perubahan
customer
Setiap penambahan
dan perubahan
customer
Setiap ada
penambahan dan
perubahan product
Setiap awal tahun
setiap penambahan
dan perubahan
program
Setiap penambahan
promosi terhadap
satu product
Setiap ada
penambahan master
channel baru
Setiap ada
penambahan master
location baru
|
 105
2. Batasan tabel data transaksi
-. Batasan tabel data transaksi dari sisi master data.
Tabel 5.24 Batasan Data Transaksi
Nama Tabel
Level
Customer
Level
Product
Level
Time
Level
Location
Level
Channel
Level
Program
Sales_daily
Sales_weekly
Sales_monthly
Sales_yearly
SalesDWS_Daily
SalesDWS_Weekly
SalesDWS_Monthly
SalesDWS_Yearly
SalesReturn_Daily
SalesReturn_Weekly
SalesReturn_Monthly
SalesReturn_Yearly
Sales_budget
CNDWS_Daily
CNDWS_Weekly
CNDWS_Monthly
Cusomer
Cusomer
Cusomer
Cusomer
Salesman
Salesman
Salesman
Salesman
Customer
Customer
Customer
Customer
Customer
Salesman
Salesman
Salesman
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
Product
description
daily
weekly
monthly
yearly
daily
weekly
monthly
yearly
daily
weekly
monthly
yearly
monthly
daily
weekly
monthly
-
-
-
-
location
location
location
location
-
-
-
-
-
location
location
location
-
-
-
-
outletclass
outletclass
outletclass
outletclass
-
-
-
-
-
outletclass
outletclass
outletclass
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
|
 106
CNDWS_Yearly
Salesman
Product
description
yearly
location outletclass
-
Marchandise_STD
Salesman
-
monthly
-
outletclass
-
Target_MarchandiseSTD
Salesman
-
monthly
-
-
-
EffectiveCall
Salesman
-
monthly
-
-
-
Target_EffectiveCall
Salesman
-
monthly
-
-
-
Availability
Salesman
subgroup
monthly
location outletclass
program
Target_Availability
Salesman
subgroup
monthly
-
-
-
Mandays
Salesman
-
monthly
-
-
-
Target_Mandays
Salesman
-
monthly
-
-
-
Customer_Base
Salesman
-
monthly
location outletclass
-
-. Batasan tabel data transaksi dari update data, system aplikasi yang digunakan untuk
proses pengambilan data transaksi,
lama data disimpan dalam data warehouse atau
batasan penyimpanan data,
update data
untuk data
transaksi serta batasan dari data
transaksi itu sendiri.
Tabel 5.25 Batasan Data Periode Transaksi
Nama Tabel
Batasan
penyimpanan
data
Update
data
Sistem
Aplikasi
Batasan data transaksi
Sales_daily
Sales_weekly
Sales_monthly
Sales_yearly
SalesDWS_Daily
SalesDWS_Weekly
SalesDWS_Monthly
Tiga bulan
Satu quarter
Satu tahun
tiga tahun
Tiga bulan
satu quarter
Satu tahun
harian
mingguan
bulanan
tahunan
harian
mingguan
bulanan
primary
primary
primary
primary
secondary
secondary
secondary
Primary sales harian
Total primary sales
Total primary sales
Total primary sales
Secondary sales harian
Total Secondary sales
Total Secondary sales
|
 107
SalesDWS_Yearly
tiga tahun
tahunan
secondary
Total Secondary sales
SalesReturn_Daily
Tiga bulan
harian
primary
Sales return harian
SalesReturn_Weekly
Satu quarter
mingguan primary
Total sales return
SalesReturn_Monthly
Satu tahun
bulanan
primary
Total sales return
SalesReturn_Yearly
tiga tahun
tahunan
primary
Total sales return
Sales_budget
Satu tahun
bulanan
primary
Total sales budget
CNDWS_Daily
Tiga bulan
harian
secondary
Credit note harian
CNDWS_Weekly
Satu quarter
mingguan secondary
Total Credit note
CNDWS_Monthly
Satu tahun
bulanan
secondary
Total Credit note
CNDWS_Yearly
tiga tahun
tahunan
secondary
Total Credit note
Marchandise_STD
Satu quarter bulanan
secondary
Marchandise standart
Target Marchandise
Target_MarchandiseSTD Satu quarter bulanan
secondary
standart
EffectiveCall
Satu quarter bulanan
secondary
CallCard yang effective
Target CallCard yang
Target_EffectiveCall
Satu quarter bulanan
secondary
effective
Availability
Satu quarter bulanan
secondary
Total availability
Target_Availability
Satu quarter bulanan
secondary
Target availability
Mandays
Satu quarter bulanan
secondary
Total Mandays
Target_Mandays
Satu quarter bulanan
secondary
Target Mandays
Customer_Base
Satu quarter bulanan
secondary
Total jumlah outlet
|
 108
V.5
Laporan Yang Dapat Dihasilkan Dari Data Warehouse
Dari
laporan
yang dibutuhkan oleh Trade
Marketing Department yang telah
dibahas pada system informasi yang dibutuhkan oleh Trade Marketing Department,
data warehouse telah menyediakan tabel untuk menunjang pembuatan laporan yang
dibutuhkan.
Berikut beberapa laporan yang bisa dihasilkan dari data warehouse.
Tabel 5.26 Laporan Didalam Data Warehouse
Nama Laporan
Tabel Master data
Tabel data
transaksi
Daily Sales Primary Report
Primary_Customer
Master_Product
Master_Time
Sales_daily
Sales_monthly
Monthly Primary sales Report
Primary_Customer
Master_Product
Master_Time
Sales_monthly
Channel Contribution & performance report
Primary_Customer
Master_Product
Master_Time
Sales_monthly
Sales Primary Trend Report
Primary_Customer
Master_Product
Master_Time
Sales_yearly
Sales_monthly
Sales Review Report
Secondary_Customer
Master_Product
Master_Time
Master_Channel
SalesDWS_Monthly
Sales_Target
Customer Base Report
Secondary_Customer
Master_Product
Master_Time
Master_Channel
Master_Program
Master_Location
Customer_Base
Toko kita monitoring
Secondary_Customer
Master_Channel
Customer_Base
|
 109
Master_Time
Rekapitulasi Laporan Penjual harian atau
RLPH
Secondary_Customer
Master_Product
Master_Time
Master_Channel
SalesDWS_Daily
Active Outlet & Distribution Standard
Analysis Report atau AODAR
Secondary_Customer
Master_Product
Master_Time
Master_Channel
Master_Program
Master_Location
SalesDWS_Monthly
Availability
Marchandise_STD
Target_Marchandise
STD
Customer_Base
Distribution_STD
Sales Force Productifity atau SFPR
Secondary_Customer
Master_Product
Master_Time
SalesDWS_Monthly
EffectiveCall
Target_Effectivecall
Mandays
Target_Mandays
Selain laporan diatas seluruh master data dan data transaksi yang disediakan didalam
data warehouse merupakan sumber data proses pembuatan laporan.
V.6
Perbandingan Antar Database Untuk Data Warehouse
Setelah
perancangan
system data
warehouse,
proses
yang
dilakukan
selanjutnya adalah
pemilihan
database
yang
digunakan
dalam proses
implementasi
data
warehouse.
Berikut
merupakan
perbandingan
beberapa database
untuk
data
warehouse :
|
 110
Tabel 5.27 Perbandingan Antar Database
Unsur
Penilaian
Bobot
Penilaian
A
Oracle 9i Standart
Edition
SQL Server 2000
IBM DB2
Skala
1-5
B
Penilaian
A*B
Skala
1-5
C
Penilaian
A*C
Skala
1-5
D
Penilaian
A*D
Harga
Quality
Features
Indexe
Table
Trigger
Procedure
Multiple Triggers
Service
Integration Data
1
2
3
2
3
3
4
5
4
4
3
8
15
8
12
5
2
1
1
2
5
4
3
2
6
4
3
2
3
3
4
6
6
6
9
Total Penilaian
46
20
31
Dari
tabel
diatas
dapat
disimpulkan
bahwa
database
yang
digunakan
untuk
implementasi data warehouse adalah oracle 9i Standard edition.
Setelah selesai
pemilihan
database yang
akan
dipakai
untuk
datawarehouse
maka yang harus kita lakukan adalah penetapan budget untuk pembelian database
tersebut beserta perangkat dan jasa-jasa lainnya seperti training, consultan dan
support, berikut ini adalah estimasi biaya untuk setiap databasenya :
Tabel 5.28 Estimasi Biaya
Biaya
Oracle 9i
SQL Server
IBM DB2
Database (2 License) - @ $10.000
$
20.000
$
9.998
$
15.000
PPN 10%
$
2.000
$
1.000
$
1.500
Windows License (2 Windows 2003 Server) -
@ $700
$
1.400
$
1.400
$
1.400
PPN 10%
$
140
$
140
$
140
Hardware (2 Server) - $6000
$
12.000
$
12.000
$
12.000
PPN 10%
$
1.200
$
1.200
$
1.200
Spesifikasi : Xeon 3Ghz, Memory DDR 3GB, HDD 2x73 SCSI, DVD 16x
Consultant (1 Hari = US$ 100, Termasuk
Pajak)
$
9.100
$
9.100
$
9.100
Training (Termasuk Pajak)
$
1.000
$
1.000
$
1.000
Support (Termasuk Pajak)
$
2.500
$
2.500
$
2.500
TOTAL BIAYA
$
49.340
$
38.338
$
43.840
|
|
111
V.7
Tahap-Tahap Implementasi Data Warehouse
Didalam melakukan implementasi data warehouse ada beberapa tahapan
proses yaitu :
Tahap 1 : Data warehouse Project Preparation
Berikut merupakan hal-hal yang dilakukan dalam tahap project preparation :
-. Menyusun tahap implementasi data warehouse.
-. Melaksanakan kickoff metting.
-. Melakukan proses seleksi software.
-. Melakukan persiapan hardware untuk kepentingan data warehouse.
-. Melakukan proses
instalasi software yang dibutuhkan
untuk
implementasi
data warehouse.
-. Mengumpulkan seluruh informasi mengenai data-data yang dibutuhkan oleh
Trade
Marketing
Department
baik
yang
berasal
dari
system primary
sales
maupun system lain.
-. Membuat analisis dan dokumentasi manajemen resiko
-. Membuat dokumentasi untuk kepentingan data warehouse.
Tahap 2 : Conceptual Design Data warehouse
Hal-hal yang dilakukan dalam proses conceptual design data warehouse
antara lain :
-. Melakukan proses design untuk data warehouse secara conceptual.
Tahap 3 : Detail Design Data warehouse
Proses dalam tahap detail design data warehouse adalah sebagai berikut :
-. Detail design untuk tabel-tabel yang ada didalam data warehouse.
-. Membuat dummy data untuk melakukan test detail design.
-. Konfersi Interface Programming data untuk data warehouse.
|
|
112
-. Membuat Aplikasi laporan-laporan yang dibutuhkan oleh Trade Marketing
Department dengan sumber data yang berasal dari data warehouse.
Tahap 4 : Conversion Data & Prototyping Data warehouse
Tahapan conversion data & prototyping data warehouse adalah :
-. Melakukan konfersi data dari system akan dimasukkan kedalam data
warehouse atau proses upload data.
-.
Melakukan
authorization
user terhadap
data-data
yang
ada
didalam
data
warehouse.
-. User acceptance test terhadap data warehouse.
-. End user training.
-. Menjalankan data warehouse.
Tahap 5 : Post Production Support
Tahapan dalam post productin support adalah :
-. Functional akan mensupport users.
-. After live support.
-. Quality check.
-. Dokumentasi seluruh hasil dari data warehouse.
Dalam tahapan proses implementasi data warehouse dapat melakukan proses seperti
work breakdown structure (WBS) dibawah ini :
|
 113
Data
Warehouse
Datawarehouse
Project
Preparation
Conceptual
Design
Datawarehouse
Detail Design
Datawarehouse
Conversion Data
&
Prototyping
Datawarehouse
Post
Production
Support
Menyusun tahap
implementasi
datawarehouse
Proses
Conceptual
Design
Detail design
Datawarehouse
Melakukan
konfersi data
Functional akan
mensupport user
Kickoff metting
Membuat dummy
data
Authorization
user
After live support
Proses seleksi
software
Konversi
Interface
programming
data
User Acceptance
test
Quality Check
Persiapan
hardware
Membuat
Aplikasi laporan
End User
Training
Dokumentasi
seluruh hasil dari
datawarehouse
Proses instalasi
software
Menjalankan
Datawarehouse
Seluruh infotmasi
mengenai data-
data
Membuat
dokumentas
Gambar 5.10 Work Breakdown Structure
Untuk waktu yang dibutuhkan disetiap proses
implementasi data warehouse,
disusun berdasarkan work breakdown structure, berikut merupakan detail waktu yang
dibutuhkan dalam proses implementasi data warehouse didalam perusahaan :
|
 114
Berikut merupakan estimasi jadwal untuk proses implementasi data warehouse :
Tabel 5.29 Jadual Implementasi
|
 115
Berikut merupakan estimasi jadwal untuk proses implementasi data warehouse :
Tabel 5.30 Gantt Chart Implementasi Datawarehouse
V.8
Manajemen Resiko Pengembangan dan Implementasi
Dalam pengembangan dan implementasi data warehouse, diperlukan suatu
manajemen atas resiko proyek. Adapun resiko-resiko
yang
mungkin
terjadi
dalam
proses adalah sebagai berikut:
a. Perancangan data warehouse tidak sesuai dengan kebutuhan manajemen
b. Implementasi data warehouse tidak sesuai dengan perencanaan waktu, biaya,
cakupan dan perancangan data warehouse.
c. Post production data warehouse
tidak
menghasilkan informasi
yang
sesuai
dengan rancangan data warehouse
Untuk
itu,
perlu
didokumentasikan
suatu
perencanaan tanggapan
atas
resiko
(risk
response planning) yang mungkin terjadi dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Persetujuan tertulis dari
manajemen atas cakupan proyek dan perancangan data
warehouse.
|
|
116
b.
Evaluasi kontinu atas perkembangan proyek, kecukupan sumber daya terhadap
WBS yang sudah disusun, dan melakukan tindak lanjut terhadap perubahan yang
terjadi selama proses implementasi.
c.
Perjanjian pengadaan hardware dengan pemasok juga memasukkan persyaratan
performance dan kapasitas untuk memastikan bahwa hardware yang digunakan
memadai untuk suatu data warehouse yang diimplementasikan.
d. Perjanjian pengadaan software dengan pemasok dengan service-level agreement
yang
memastikan
tingkat
kemampuan
software
dan
basis data
yang digunakan
memadai untuk suatu data warehouse yang diimplementasikan.
e. Perjanjian
dengan
konsultan
berdasarkan
suatu
fixed
fee
dengan
cakupan
penugasan yang
memastikan jasa konsultan diberikan hingga data warehouse
berhasil diimplementasikan.
f.
Umpan balik dari users dan
tindak
lanjut perbaikan dan pemeliharaan atas data
warehouse.
V.9
Perubahan Sistem Informasi Trade Marketing Department
Setelah
melakukan
implementasi
data
warehouse
ada
beberapa
perubahan
system informasi didalam Trade Marketing Department antara lain :
1. Sumber data
informasi atau
laporan baik untuk primary sales maupun secondary
sales berada didalam satu sumber yaitu data warehouse.
2. Standarisasi tools yang digunakan untuk melakukan akses kedalam data warehouse
adalah :
-. Menyediakan laporan standard yang dibutuhkan oleh Trade
Marketing
Department, yang dapat diakses melalui webtools dengan sumber data
warehouse.
|
|
117
-. Sumber data Oracle Sales Analyzer atau OSA yang digunakan oleh Trade
Marketing Department untuk melakukan analisa data akan diambil dari data
warehouse.
-. Menyediakan raw data yang dibutuhkan oleh Trade Marketing Department
kedalam suatu server yang dapat diakses oleh user melalui webtools.
-. Menyediakan satu user development
untuk akses kedalam data warehouse
dengan authorization yang terbatas atau read only authorization, untuk
keperluan ad-hoc query jika ada perubahan format ataupun perubahan field
laporan.
3.
Setiap
informasi
yang
dibutuhkan
oleh
Trade Marketing
Department
baik
dari
antar
department
maupun
data
berasal
dari external
perusahaan,
harus
dimasukan
kedalam data warehouse sebelum diolah menjadi sebuah laporan, hal ini
dimaksudkan agar tidak terjadi kembali perbedaan data antar system.
4. Setiap user yang akan menggunakan data warehouse diberikan user id dan
password sesuai dengan authorization terhadap
suatu
data dari
masing-masing
user,
hal ini dimaksudkan untuk menjaga keamanan data.
V.10
Contoh Format Laporan Didalam Data Warehouse
Dari list laporan yang dapat dihasilkan dari data warehouse dapat dilihat pada
lampiran, dimana sumber data dari format laporan tersebut diambil dari master data,
data warehouse serta data transaksi dari data warehouse.
|