PROSES EXTRACTION, TRANSFORMATION, AND LOADING PADA PEMODELAN DATA WAREHOUSE PO. SUMBER ALAM KUTOARJO

Authors

  • (*) Agustinus Fritz Wijaya,  Universitas Kristen Satya Wacana
  • Antonius Teddy Sugiarto,  Universitas Kristen Satya Wacana

(*) Corresponding Author

DOI:

https://doi.org/10.21460/jutei.2017.11.2

Keywords:

Data Warehouse, Ekstraksi, Transformasi, Loading, Star Schema, Multidimensi, Suku Cadang

Abstract

Teknologi informasi dimanfaatkan oleh sebagian besar perusahaan otobus dalam sistem pergudangan yang mengatur segala informasi suku cadang bus. Data dari kegiatan pencatatan suku cadang di bagian gudang PO. Sumber Alam dari tahun ke tahun akan terus bertambah. Data-data transaksi tersebut harus dipindahkan ke sebuah data warehouse melalui proses ekstraksi, transformasi, dan load data yang dapat mengolah berbagai data menjadi satu kesatuan sistem. Perancangan model data warehouse pada PO. Sumber Alam ini menggunakan pendekatan star schema. Pendekatan ini memiliki satu tabel fakta yang terdapat di pusat bintang dengan beberapa tabel dimensi yang mengelilinginya. Tabel fakta yang terbentuk dari perancangan data warehouse di bagian gudang PO. Sumber Alam yang merupakan transaksi permintaan suku cadang dari bagian bengkel ke bagian gudang guna kebutuhan perbaikan armada bus.

References

[1] Ma, X., Yao-Jan Wu, Yinhai Wang, 2014, E-Science Transportation Platform for Data Sharing, Visualization, Modeling, and Analysis, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2215.

[2] Gour, V., S. Sarangdevot, Govind S., and Anand S., 2010, Improve Performance of Extract, Transform, and Load (ETL) in Data Warehouse, International Journal on Computer Science and Engineering Vol. 02 No. 03 pp. 786-789.

[3] Lin, S. H., Yuan-Chii G. L., and Chien-Yeh H., 2010, Data Warehouse Approach to Build a Decision-Support Platform for Orthopedics Based on Clinical and Academic Requirements, International Journal of Bio-Science and Bio-Technology Vol. 57 pp. 89-96.

[4] Inmon, W. H., 2002, Building The Data Warehouse 3rd ed., New York: John Wiley & Sons.

[5] Chou, Jui-Sheng; Tseng, Hsien-Cheng, 2011, Establishing Expert System for Prediction Based on the Project-Oriented Data Warehouse, Expert Systems With Applications Journal Vol. 38 pp. 640-651.

[6] Kerkri, E. M., C. Quantin, et. al., 2001, An Approach for Integrating Heterogeneous Information Sources in a Medical Data Warehouse, J Med Syst Vol. 25 Issue 3 pp. 167-176.

[7] Roelofs, E., dkk., 2013, Benefits of a Clinical Data Warehouse with Data Mining Tools to Collect Data for a Radiotherapy Trial, Radiotherapy and Oncology Journal Vol. 108 Issue 1 pp. 174-179.

[8] Sultan, F., Abdul Aziz, 2010, Deal Strategy to Improve Datawarehouse Performance, International Journal on Computer Science and Engineering Vol. 02 No. 02 pp. 409-415.

[9] Ponniah, P., 2001, Data Warehousing Fundamentals, Wiley-Interscience Publication.

[10] Glorio, O., dkk., 2011, A Personalization Process for Spatial Data Warehouse Development, Decision Support System Journal Vol. 52 Issue 4 pp. 884-898.

Downloads

Published

2017-04-17

How to Cite

[1]
A. F. Wijaya and A. T. Sugiarto, “PROSES EXTRACTION, TRANSFORMATION, AND LOADING PADA PEMODELAN DATA WAREHOUSE PO. SUMBER ALAM KUTOARJO”, JUTEI, vol. 1, no. 1, Apr. 2017.