CONTOH MAKALAH OLAP PADA MATA KULIAH BASIS DATA 2

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur kami ucapkan kepada Allah SWT karena atas limpahan rahmat, hidayah dan inayah-Nya lah makalah yang berjudul On-Line Analytical Processing (OLAP) ini dapat terselesaikan. Shalawat beriring salam  disampaikan kepada Nabi Muhammad SAW karena dengan ke Rasulan Beliaulah kita telah dibawa dari alam yang penuh dengan kejahiliahan menuju alam yang penuh keimanan seperti yang kita rasakan sekarang ini.

Makalah ini untuk memenuhi tugas mata kuliah BASIS DATA2. Dalam penulisan makalah ini, tentu saja tidak akan dapat diselesaikan dengan sendirinya  tanpa adanya dorongan dan semangat, serta bimbingan dari berbagai pihak, sehingga dengan bantuan tersebut makalah ini dapat terselesaikan dengan baik. Penulisan  menyadari dalam penyajian makalah ini masih terdapat banyak kekurangan, untuk itu diharapkan saran dari pembaca agar dapat diperbaiki pada pembuatan makalah yang akan datang. Semoga makalah ini bermanfaat sebagaimana yang diharapkan.

                                                                                               Padang, 18 juni 2016

           

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR ...........................................................................................  i

DAFTAR ISI .........................................................................................................  ii

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang ................................................................................................. 1

BAB II PEMBAHASAN ....................................................................................... 2

2.1 Pengertian OLAP............................................................................................... 2

2.2 Keuntungan OLAP ........................................................................................... 2

2.3 Penyajian Data Multidimensi.............................................................................. 3

2.4 Peralatan Dan Kategori OLAP......................................................................... 3

2.5 Penerapan SQL pada OLAP............................................................................. 3

BAB III PENUTUP

3.1 Kesimpulan....................................................................................................... 4

3.2  Saran................................................................................................................ 4

DAFTAR PUSTAKA

          BAB 1

PENDAHULUAN

1.1            Latar Belakang

Data telah berkembang sangat pesat dalam beberapa dekade terakhir. Banyak bentuk-bentuk yang dulu “hanya“ mempunyai teknologi sebagai tempat penyimpanan data yang terdiri dari field-field, record dan diolah serta ditampilkan menjadi informasi dalam berbagai format tampilan yang sederhana, bermula dari bentuk yang sederhana tersebut maka didapatkan suatu metoda untuk menampilkan suatu database yang berguna untuk menganalisa data untuk suatu keperluan tertentu. Sejak tahun 1980-an , baik organisasi swasta maupun pemerintahan telah bekerja dengan data dalam interval megabyte sampai gigabyte bahkan terabyte. Oleh karena itu, kebutuhan akan alat cangih dan cepat dalam menganalisis data semakin meningkat. Hal ini dikarenakan maju atau mundurnya perusahaan akan sangat bergantung oleh seberapa cepat dan canggihnya sistem informasi yang mereka miliki serta kemampuan mereka dalam menganalisis informasi dengan sistem tersebut.

 Dengan memanfaatkan relational database yang sudah ada maka didapat suatu cara untuk mengantisipasi kebutuhan guna menganalisa data secara cepat untuk membantu mendapatkan keputusan dalam suatu aplikasi atau organisasi. Sudah sekian lama, perusahaan menganalisis data dengan menggunakan relational DBMS yang sangat sederhana, dan tentunya memiliki keterbatasan dalam melakukan aggregate, summarize, consolidate, sum, view, dan analyze. Kekurangan tersebut akan muncul jika datanya bersifat multidimensi, karena banyak perusahaan menganalisis berbagai data dalam satu waktu yang bersamaan. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu multidimensional data analysis sehingga muncullah Online Analytical Processing (OLAP).

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Pengertian OLAP

Online Analytical Processing (OLAP ) merupakan suatu metode pendekatan untuk menyajikan jawaban dari  permintaan proses analisis yang bersifat dimensional secara cepat, yaitu desain dari aplikasi dan teknologi yang dapat mengoleksi, menyimpan, memanipulasi suatu data multidimensi untuk tujuan analisis. Online Analytical Processing (OLAP ) merupakan terminologi yang menerangkan teknologi yang meng gunakan view multidimensi penge- lompokkan data untuk menyedia- kan akses cepat terhadap informasi strategis untuk keperluan analisa lebih lanjut (Codd et al.,1995).

2.2 Keuntungan OLAP

1.      Meningkatkan produktifitas pema- kai akhir bisnis, pengembang IT, dan keseluruhan organisasi. Peng- awasan yang lebih dan akses tepat waktu terhadap informasi strategis dapat membuat pengambilan kepu- tusan lebih efektif.

2.      Mengurangi “backlog” pengembangan aplikasi bagi staf IT dengan membuatpemakai akhir dapat me- rubah schema dan membangun model sendiri.

3.      Penyimpanan pengawasan organisasi melalui integritas data koorporasi sebagai aplikasi OLAP tergantung pada data warehouse dan sistem OLTP untuk memper- baharui sumber tingkatan data mereka.

4.      Mengurangi aktifitas query dan lalu lintas jaringan pada sistem OLTP atau pada data warehouse.

5.      Meningkatkan hasil dan keuntung- an secara potensial dengan meng- izinkan organisasi untuk merespon permintaan pasar lebih cepat.

2.3  Penyajian Data Multidimensi

1.      Server basis data OLAP menggunakan struktur multidimensi untuk menyimpan data dan hubung an antar data. Struktur multidimensi data dapat digambarkan seperti ku- bus data, dan kubus di dalam ku- bus data. Setiap sisi kubus adalah sebuah dimensi.

2.      Data multidimensi adalah data yang dapat dimodelkan sebagai atribut dimensi dan atribut ukuran.

3.      Contoh atribut dimensi adalah nama barang dan warna barang, contoh atribut ukuran adalah jumlah barang.

Server basis data OLAP multi dimensi mendukung operasi analitikal, seperti :

a.       Konsolidasi

melibatkan pengelompokkan data seperti ekspresi roll-up sederhana atau kompleks yang melibatkan hubungan antar data. Contoh : kantor-kantor cabang dikelompokkan menurut kota, dan kota dikelompokkan berdasarkan negara

b.      drill-down

kebalikan dari konsolidasi, menampilkan data secara rinci yang berisikan penggabungan data.

c.       slicing & dicing (atau dikenal dengan istilah pivoting)

menerangkan kemampuan untuk melihat data dari sudut pandang yang berbeda-beda.

2.4 Peralatan Dan Kategori OLAP

Aturan-aturan Codd untuk peralatan OLAP :

1.    Multi-dimensional conceptual view.

2.    Transparency.

3.    Accessibility.

4.    Consistent reporting performance.

5.    Client-server architecture.

6.    Generic dimensionality.

7.    Dynamic sparse matrix handling.

8.    Multi user support.

9.    Unrestricted cross dimensional operations.

10.  Intuitive data manipulation.

11.  Flexible reporting.

      12.  Unlimited dimensions & aggregation levels.

Kategori Peralatan OLAP :

Peralatan OLAP dikategorikan sesuai dengan arsitektur basis data yang digunakan (menyediakan da- ta untuk ksebutuhan OLAP). Kategori utama peralatan OLAP (Berson & Smith, 1997) :

a.       Multi-dimensional OLAP (MOLAP atau MD-OLAP).

1.      Sebuah basis data multidimensional menyimpan informasi dalam sejumlah array multidimensional.

2.      Karena dimensi dapat diakses secara mudah, maka user dapat melakukan query pada basis data MOLAP dengan sangat cepat.

3.      Selain mengandung data mentah, basis data MOLAP juga mengandung agregasi data sehingga dapat memberikan respon yang cepat terhadap query.

b.      Relational OLAP (ROLAP), disebut juga multi-relational OLAP.

Relasional pengolahan analisis online (ROLAP) adalah bentuk pengolahan analisis online ( OLAP ) yang melakukan analisis multidimensi dinamis data yang tersimpan dalam database relasional bukan di database multidimensi (yang biasanya dianggap sebagai standar OLAP).

c.       Managed Query Environment (MQE), disebut juga hybrid OLAP (HOLAP).

Hybrid OLAP, Menggabungkan kedua teknologi diatas. HOLAP menggunakan Relational Database untuk menyimpan Detail data dan menggunakan Multidimensional Database untuk menyimpan Aggregate nya. HOLAP Menggabungkan kelebihan-klebihanya yang ada pada MOLAP. HOLAP juga memanfaatkan teknologi MOLAP cube untuk mendapatkan performance yang lebih cepat.

2.5  Penerapan SQL pada OLAP

Contoh penggunaan fungsi CUME (menghitung total kumulatif nilai kolom) : tampilkan penjualan triwulan untuk kantor cabang B003, dalam bentuk year-to-date

Asumsi : terdapat tabel Branch Quarter Sales  dengan 3 atribut : branchNo, quarter, quarterlySales, yang menggam barkan semua penjualan pro- perti untuk triwulan tersebut.

SELECT quarter, quarterlySales,

CUME(quarterlySales) AS Year- to-Date

FROM BranchQuarterSales

WHERE branchNo = ‘B003’ Tabel hasil

Quarter	quarterlySales	Year-to-Date
1	960000	960000
2	1290000	2250000
3	2000000	4250000

           

BAB III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan

Dengan menyediakan kemampuan untuk memodelkan masalah-masalah bisnis yang nyata dan lebih efisien atas penggunaan sumber daya manusia, OLAP memungkinkan organisasi secara keseluruhan untuk merespon lebih cepat terhadap permintaan pasar. Pasar responsif, pada gilirannya, sering menghasilkan peningkatan pendapatan dan profitabilitas.