Makalah Sistem Enterprise Resource Planning

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Konsep ERP adalah sebuah sistem yang mengintegrasikan proses setiap line dalam  manajemen perusahaan secara transparasi dan memiliki akuntabilitas yang cukup tinggi.  Untuk memasuki pasar internasional, ERP merupakan salah satu yang menjadi pra-syarat

dasar bagi perusahaan.

Indonesia merupakan negara yang sedang berkembang, dimana basis perekonomiannya bertumpu di bidang bisnis, makaefisiensi menjadi salah satu faktor yang cukup penting dalam setiap perusahaan. Pada kenyataann ya, masih didapati  banyak perusahaan berskala besar yang masih kurang efisien contohnya saja  dalam penerapan ERP yang merupakan salah satucara untuk meningkatkan efisiensi perusahaan. Jika dilihat dari kondisi perusahaan- perusahaan di Indonesia, banyak perusahaan besar yang belum cukup optimal dalam mengintegrasikansetiap proses dalam perusahaan tersebut ke dalam suatu sistem komputerisasi. Terlebih lagi pada perusahaan - perusahaan yang lebih kecil, pengimplementasian ERP terasa sulit untuk diaplikas ikan  bahkan pemikiran untuk menerapkan sistem yang terintegrasi tersebut seolah - olah  masih menjadi suatu hal yang baru.

1.2 Rumusan Masalah

            Adapun rumusan Masalah dalam penulisan ini yaitu :

1. Apa yang dimaksud ERP ..?
2. Apa Perbedaan OLTP dan OLAP..?
3. Apa yang dimaksud Data Warehousing ..?

1.3 Tujuan Penulisan

Tujuan dari Penulisan Makalah ini yang berjudul “Sistem Enterprise Resource Planning“ yaitu

1.      Untuk Mengetahui pengertian ERP

2.      Untuk Mengetahui Perbedaan OLTP dan OLAP

3.      Untuk Mengetahui Data Warehousing

BAB II

PEMBAHASAN

A.    ENTERPRISE RESOURCE PLANNING ( ERP) SYSTEMS

1.      Pengertian

Enterprise Resource Planning (ERP) merupakan paket peranti lunak, pemersatufungsi atau sistem yang mengintegrasikan fungsi-fungsi (modul-modul) di dalamorganisasi, baik dari segi transaksional maupun dalam rangka pengambilan keputusan.ERP bertujuan untuk mengintegrasi berbagai proses utama suatu organisasi misalnya entri pemesanan, produksi, hutang usaha, penggajian dan sumber daya manusia.

2.      Aplikasi Inti ERP

Fungsionalitas ERP terdiri atas dua kelompok aplikasi secara umum core application dan business analysis application :

Aplikasi inti (core application) yang disebut juga aplikasi

1.      online transaction processing (OLTP), merupakan aplikasi yang secara operasional mendukung berbagaiaktivitas harian perusahaan. Jika aplikasi ini gagal, demikian bisnis. Aplikasi intimeliputi (namun tidak terbatas pada) penjualan dan distribusi, perencanaan bisnis, perencanaan produksi, pengendalian pabrik dan logistik.

2.      Online Analytical Processing-OLAP Sebuah ERP lebih dari sekedar sebuah elaborasi sistem pemrosesan transaksi.Aplikasi ini merupakan tool pendukung keputusan bagi pihak managemen denganmenyediakan informasi real-time sehingga memungkinkan bagi manager menggunakan informasi untuk mengambil keputusan yang tepat waktu, untuk meningkatkan kinerja dan mencapai keunggulan kompetitif. OLAP meliputi;

1.      pendukung keputusan,

2.      pemodelan,

3.      penarikan informasi,

4.      laporan atau analisis ad-hoc dan

5.      analisis what-if .

3.      Konfigurasi Sistem ERP

1.      Konfigurasi Server

Kebanyakan sistem ERP berdasarkan client server model . Arsitektur ERP dasar terbagi ke dalam dua kategori yaitu :

·         two tier model

(model dua tingkat), server memegang kendali atas dua tugas yaituaplikasi dan database. Beberapa vendor ERP menggunakan pendekatan ini untuk aplikasi Local Area Network (LAN) yang mana permintaan pada server dibatasi pada populasi pengguna yang relatif kecil.2)

·         three tier model

(model tiga tingkat), yang terdiri atas lapisan penyajian pada pengguna (tingkat 1), lapisan aplikasi (tingkat 2) dan lapisan aplikasi basisdatabase (tingkat 3), dimana fungsi database dan aplikasi dipisahkan.

B.     OLAP dan OLTP

1.      Pengertian

·         OLAP (OnLine Analytical Processing)

Pengertian OLAP Suatu jenis prangkat lunak yang melakukan pemrosesan untuk menganalisa data bervolume besar dari berbagai perspektif (multidimensi). OLAP seringkali disebut analisis data multidimensi yang berfungsi sebagai data analasis (select). Data multidimensi adalah data yang dapat dimodelkan sebagai atribut dimensi dan atribut ukuran. Contoh atribut dimensi adalah nama barang dan warna barang, sedangkan contoh atribut ukuran adalah jumlah barang.

·         OLTP (Online Transaction Processing Systems)

OLTP (On-line Transaction Processing) memiliki karakteristik dengan jumlah data yang besar namun transaksi yang dilakukan cukup sederhana seperti insert,update, dan delete. Hal utama yang menjadi perhatian dari sistem yang dilakukan OLTP adalah melakukan query secara cepat, data mudah untuk diperbaiki dan dapat diakses melalui komputer yang terhubung dalam jaringan. OLTP berorientasi pada proses yang memproses suatu transaksi secara langsung melalui komputer yang terhubung dalam jaringan. Seperti misalanya kasir pada sebuah super market yang menggunakan mesin dalam proses transaksinya. OLTP mempunyai karakteristik beberapa user dapat creating, updating, retrieving untuk setiap record data, lagi pula OLTP sangat optimal untuk updating data.

2.      Perbedaan OLTP dan OLAP

·         OLTP (Online Transaction Processing)

fungsi aplikasi OLTP merupakan satu aplikasi yang berguna untuk mendukung operasional perusahaan sehari-hari. Contohnya adalah aplikasi untuk merekam pesanan konsumen, merekam pembelian, merekam proses produksi, merekam penggajian karyawan dan lain sebagainya. Aktivitas pemrosesan transaksi, biasanya hanya melibatkan beberapa record. Sebagai contoh, dalam aplikasi untuk merekam pesanan konsumen, aplikasi akan mengakses data dari tabel Konsumen, tabel Pesanan Konsumen, tabel Detail Pesanan, tabel Persediaan dan tabel Karyawan. Setiap tabel memiliki kunci yang berguna untuk sarana relasi antar tabel. Aplikasi pesanan konsumen, hanya akan menambahkan beberapa baris baru dalam tabel Pesanan Konsumen dan tabel Detail Pesanan. 

1.      desine database

-          Desain dalam OLTP bersifat Entity Relational

-          Database untuk mendukung OLTP adalah database yang normal.

-          OLTP mengunakan data seperti :

a.       model ER untuk melihat transaksi sebagai proses model yang tunggal

b.      desinormalisaionel untuk menjagaintegritas data.

OLTP menjadi bentuk yg lebih mudah untuk di ambildan di analisis. rancangan OLTP mengharuskan perancangan logika tabel dan tipe query secara bersama-sama agar tabel tersebut dapat terakses dengan cepat. 

2.      Berdasarkan sumber data Data Operasional, data OLTP adalah data asli. Dalam OLTP datanya adalah hari ini, update setiap saat (datanya dapat di-edit, di-ganti, atau di-hapus)

3.      Berdasarkan Tujuan datanya yaitu :

-           Untuk mengendalikan

-          menjalankan tugas2 utama, Penggunaan OLTP digunakan setiap saat. 

4.      Berdasarkan Data apa yg di tampilkan Bisnis proses yg berkelajutan. 

5.      Query yg digunakan Simple Query.

6.      Kecepatan proses Pada dasarnya sangat cepat 

7.      Space yg dibutuhkan Relativ kecil. 

8.      Kemampuan OLTP 

-          Data bisa saja disimpan pada beberapa platform 

-          Data diorganisasikan berdasarkan fungsi atau operasi seperti penjualan, produksi,dan pemrosesan pesanan 

-          Pemrosesan bersifat berulang 

-          User Melayani banyak pemakai operasional User. Dalam OLTP, penggunanya adalah IT Proffesional. Jumlah Pengguna Untuk OLTP penggunanya adalah puluhan. 

-          Ukuran Database Ukuran database untuk OLTP sekitar MB-GB. l. Access OLTP aksesnya bisa write, read dan lain-lain. Jumlah rekaman yang di akses OLTP sekitar ratusan sampai ribuan. 

-          Unit Pekerjaan OLTP pekerjaannya hanya sederhana misalnya transaksi dalam swalayan. Seperti misalanya kasir pada sebuah super market yang menggunakan mesin dalam proses transaksinya.

·         OLAP (OnLine Analytical Processing) 

1.      Fungsi aplikasi OLAP digunakan untuk pengambilan keputusan. Aplikasi OLAP berfungsi  yaitu

-          untuk mengakses data yang besar (kalau perlu data selama empat atau bahkan lima tahun).

-          untuk menganalisis hubungan antar data guna menemuka ada tidak pola tertentu dalam data yang berguna

-          untuk pengambilan keputusan di masa yang akan datang.

Sebagai contoh, dengan menganalisis data di masa lalu, aplikasi OLAP berhasil mengidentifikasi produk apa yang disukai di daerah tertentu (ternyata ada perbedaan preferensi konsumen antar wilayah pemasaran). 

2.      Desine database yang digunakan untuk mendukung OLAP yaitu :

-          database yang denormalisasi, De-normalized dengan sedikit table

-          menggunakan star / showflake schemas.

olap menggunakan dimensional mode. perancangan dan penerapan dimensional model dilakukan pada data warehouse untuk di ambil dianalisis oleh olap. Dimensional model merupakan permodalan data yang terdiri dari :

-          tabel dimensi merupakan tabel perlengkapan dari tabel fact yg berisi penjelasan tekstuan dari bisnis.

-          tabel fact yg relasianya dapat di gambarkan pada star scema, Skema Bintang (Star Skema) Skema ini seperti bentuk bintang, dimana tabel fakta(fact) dipusatkan di tengah dimensi tabel, Tabel fakta memiliki beberapa key yang merupakan kunci indek individual dalam tabel dimensi.

-          tabel flact merupakan tabel utama dalam dimensional model yang berisi pengukuran nilai angka dari bisnis yang di simpan.

·         Keuntungan dari dimensional model ialah

-          memisahkan rancangan logika tabel dengan tipe query yang di gunakan pengguna.

-           pengguna dimensional model ialah kemudahan pengawasan terhadap penambahan data kemudian penambahan kolom dan rancangan baru serta menagani pergantian kebutuhan bisnis, 

3.      Berdasarkan sumber data Data konsolidasi, data OLAP di peroleh dari beberapa OLTP. datanya adalah

-          data sekarang

-          data hari ini yang berguna untuk melakukan analisis ke depan. 

4.      Berdasarkan Tujuan datanya yaitu

-          Untuk membantu dalam perencanaan,

-          memecahkan masalah

-          mendukung keputusan. Untuk mendukung keputusan harian (operasional). biasanya OLAP digunakan seperlunya saja. 

5.      Berdasarkan Data apa yg di tampilkan Menampilkan data dari berbagai macam aktivitas bisnis. Berorientasi pada transaksi. 

6.      Query yg digunakan Complex Queries. 

7.      Kecepatan proses Tergantung dari data yg dilibatkan, proses akan lebih cepat dengan menggunakan fungsi indexing. 

8.      Space yg dibutuhkan Lebih besar, karena membutuhkan lebih banyak indexing dibandingkan OLTP. 

9.      Kemampuan OLAP Konsolidasi melibatkan pengelompokan data.

Sebagai contoh kantor-kantor cabang dapat dikelompokkan menurut kota atau bahkan propinsi. Transaksi penjualan dapat ditinjau menurut tahun, triwulan, bulan, dan sebagainya. Kadangkala istilah rollup digunakan untuk menyatakan konsolidasi User OLAP penggunanya adalah Knowledge worker maksdunya penggunanya adalah seorang yang bertindak dalam subyek tertentu, atau petinggi dalam suatu perusahaan. Jumlah Pengguna Untuk OLAP penggunanya bisa sampai ratusan bahkan ribuan. 

10.  Ukuran Database Ukuran database untuk OLAP bisa sampai GB- l. Access aksesnya OLAP sering dibaca karena digunakan untuk analisa. Jumlah rekaman yang di akses OLAP data yang diakses bisa sampai jutaan bahkan milyaran. 

11.  Unit Pekerjaan Untuk OLAP query untuk menampilkan data sangat kompleks. yang merupakan bagian dari Business Intelligencey yang berguna untuk menyediakan laporan analisis, seperti :

-          penjualan,

-          marketing,

-          BPM (Business Process Management),

-          budgeting,

-          forecasting,

-          keuangan dan sebagainya. model multidimensi, yang mengijinkan query analisis yang kompleks dengan kecepatan eksekusi yang tinggi.

C.    Data Warehouse

1.      Pengertian Data Warehouse menurut 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 maka 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.

2.      Istilah-istilah yang berhubungan dengan data warehouse

1.      Data Mart

Adalah suatu bagian pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan.

2.      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.

3.      On-Line Transaction Processing(OLTP)

Merupakan suatu pemrosesan yang menyimpan data mengenai kegiatan operasional transaksi sehari-hari.

4.      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).

5.      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.

6.      DSS

Merupakan sistem yang menyediakan informasi kepada pengguna yang menjelaskan bagaimana sistem ini dapat menganalisa situasi dan mendukung suatu keputusan yang baik.

 

3.      Karakteristik Data Warehouse

Karakteristik data warehouse menurut Inmon, yaitu :

1.      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. 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

2.      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.

3.      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 :

Ø  Cara yang paling sederhana adalah menyajikan data warehouse pada rentang waktu tertentu, misalnya antara 5 sampai 10 tahun ke depan.

Ø  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.

Ø  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.

4.      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).

4.      Tugas-tugas Data warehouse

Ada empat tugas yang bisa dilakukan dengan adanya data warehouse ,Menurut

Williams, keempat tugas tersebut yaitu:

a.   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.

b.   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.

c.    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.

d.   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.

5.      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).

Ø  Data diorganisir dengan baik untuk query analisis dan sebagai bahan untuk pemrosesan transaksi.

Ø  Perbedaan diantara struktur data yang heterogen pada beberapa sumber yang terpisah dapat diatasi.

Ø  Aturan untuk transformasi data diterapkan untuk memvalidasi dan mengkonsolidasi data apabila data dipindahkan dari database OLTP ke data warehouse.

Ø  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):

Ø  Kemampuan untuk mengakses data yang besar

Ø  Kemampuan untuk memiliki data yang konsistent

Ø  Kemampuan kinerja analisa yang cepat

Ø  Mengetahui adanya hasil yang berulang-ulang

Ø  Menemukan adanya celah pada business knowledge atau business process.

Ø  Mengurangi biaya administrasi

Ø  Memberi wewenang pada semua anggota dari perusaahan dengan menyediakan kepada mereka informasi yang dibutuhkan agar kinerja bisa lebih efektif.

6.      Jenis – Jenis Sistem 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 fungsikeuangan(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.

7.      Arsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse

·         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) :

1.      Data diambil dari sistem asal (sistem informasi yang ada), database dan file.

2.      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.

3.      Data warehouse merupakan sebuah database terpisah bersifat hanya dapat dibaca  yang dibuat khusus untuk mendukung pengambilan keputusan

4.      Pemakai mengakses data warehouse melalui aplikasi front end tool

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

a.       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.

b.      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.

c.       Warehouse Manager

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

Ø  Analisis terhadap data untuk memastikan konsistensi

Ø  Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara menjadi tabel-tabel data warehouse.

Ø  Penciptaan indeks-indeks dan view berdasarkan tabel-tabel dasar

Ø  Melakukan denormalisasi dan agregasi jika diperlukan

Ø  Backing-Up dan mengarsipkan data

d.      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.

e.       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 :

1.      Reporting and query tools

2.      Application development tools

3.      Executive information System (EIS) tools

4.      Online Analytical Processing (OLAP) tools

5.      Data mining tools

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

·         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.

8.      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:

Ø   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 :

1.      Menggambarkan kejadian yang baru terjadi dan selalu menjadi perhatian utama

2.      Sangat banyak jumlahnya dan disimpan pada tingkat penyimpanan terendah.

3.      Hampir selalu disimpan dalam storage karena cepat di akses  tetapi mahal dan kompleks dalam pengaturannya.

4.      Bisa digunakan dalam membuat rekapitulasi sehingga current detail data  harus akurat.

 

Ø   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.

Ø   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.

Ø   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.

Ø   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 :

Ø  Struktur data

Sebuah direktori yang membantu user untuk melakukan analisis Decission Support System dalam pencarian letak/lokasi dalam data warehouse.

Ø  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.

Ø  Mapping   

Sebagai panduan pemetaan(mapping) data pada saat data di transform/diubah dari lingkup operasional menjadi lingkup data warehouse.

9.      Model untuk Data Warehouse

Berikut di bawah ini adalah penjelasan dari model untuk data warehouse

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 :

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

1.      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.

2.      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 :

Ø  Bagian yang ada di bawah judul tabel merupakan kolom-kolom tabel tersebut

Ø  Primary key dan Foreign key diberi kotak

Ø  Primary key diarsir sedang Foreign key yang bukan primary tidak

Ø  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

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 :

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 :

Ø  Efisien dalam hal mengakses data

Ø  Dapat beradaptasi terhadap kebutuhan-kebutuhan user

Ø  Bersifat fleksibel terhadap perubahan yang terjadi khususnya perubahan yang mengarah pada  perkembangan

Ø  Memiliki kemampuan dalam memodelkan situasi bisnis secara umum

Ø  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 III

Kesimpulan Dan Saran

3.1       Kesimpulan

            Dari pembahasan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan ERP yaitu :

paket peranti lunak, pemersatu fungsi atau sistem yang mengintegrasikan fungsi-fungsi (modul-modul) di dalamorganisasi, baik dari segi transaksional maupun dalam rangka pengambilan keputusan.istilah – istilah yang berhubungan dengan datawarehouse yaitu OLAP dan OLTP ,OLAP merupakan Suatu jenis prangkat lunak yang melakukan pemrosesan untuk menganalisa data bervolume besar dari berbagai perspektif (multidimensi).dan OLTP (On-line Transaction Processing) memiliki karakteristik dengan jumlah data yang besar namun transaksi yang dilakukan cukup sederhana seperti insert,update, dan delete Data warehose merupakan koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management.

3.2       Saran

ERP adalah bagian dari infrastruktur perusahaan, dan sangat penting untuk kelangsungan hidup perusahaan. Semua orang dan bagian yang akan terpengaruh oleh adanya ERP harus terlibat dan memberikan dukungan. ERP ada untuk mendukung fungsi bisnis dan meningkatkan produktivitas, bukan sebaliknya. Tujuan implementasi ERP adalah untuk meningkatkan daya saing perusahaan. Pelajari kesuksesan dan kegagalan implementasi ERP, jangan berusaha membuat sendiri praktek implementasi ERP

silahkan klik link ini :
http://adf.ly/tNBFi
untuk Download Makalah Sistem Enterprise Resource Planning