ARTIKEL Warehouse Pemeriksaan Uji Kelayakan Kendaraan...
Transcript of ARTIKEL Warehouse Pemeriksaan Uji Kelayakan Kendaraan...
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 0||
ARTIKEL
Data Warehouse Pemeriksaan Uji Kelayakan Kendaraan Bermotor
Pada UPTD Pengujian Kendaraan Bermotor Purwoasri
Oleh:
ASNUL KHOTIPAH
13.1.03.03.0068
Dibimbing oleh :
1. ERNA DANIATI, M.Kom.
2. AIDINA RISTYAWAN, M.Kom.
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI
TAHUN 2017
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 1||
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 2||
DATA WAREHOUSE PEMERIKSAAN UJI KELAYAKAN
KENDARAAN BERMOTOR PADA UPTD PENGUJIAN KENDARAAN
BERMOTOR PURWOASRI
ASNUL KHOTIPAH
13.1.03.03.0068
Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
Email: [email protected]
Erna Daniati, M.Kom1 dan Aidina Ristyawan, M.Kom
2
UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI
Abstrak
Uji kendaraan yang dilakukan setiap hari mengakibatkan jumlah data yang disimpan
semakin banyak. Sehingga terjadi penumpukan data uji kendaraan yang jumlahnya sangat
besar dan belum memiliki nilai manfaat bagi instansi. Karena belum adanya sistem yang
bisa untuk melakukan penglahan data tersebut. Permasalahan pada penelitian ini adalah
bagaimana cara memanfaatkan data uji kelayakan kendaraan bermotor yang jumlahnya
banyak dan menghasilkan laporan secara periodik dengan data warehouse dan proses
pengolahannya menggunakan metode OLAP. Data yang belum diolah dilakukan
pengolahan data terlebih dahulu, analisis data, dan melaporkan hasil analisis data dengan
Metode merancang data warehouse ini yaitu Nine Step Design Methodology dan OLAP.
Dari penelitian ini menghasilkan data warehouse Uji kelayakan kendaraan pada UPTD
PKB Purwoasri serta jumlah kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan untuk data
histori. Tujuan penelitian ini adalah Memanfaatkan data uji kelayakan kendaraan
bermotor untuk diolah menjadi satu kesatuan di dalam data warehouse, sehingga menjadi
informasi yang lebih bermanfaat berupa laporan secara periodik dan dapat digunakan
untuk membantu dalam pengambilan keputusan manajer bagi UPTD PKB Purwoasri.
Kata kunci : uji kendaraan, data warehouse, OLAP dan Nine Step Design Methodology.
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 3||
A. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang
semakin pesat, hampir semua kegiatan
manusia dipengaruhi oleh teknologi
informasi. Pengaruh teknologi tersebut
dapat menghasilkan data dalam jumlah
yang besar. UPTD Pengujian Kendaraan
Bermotor Purwoasri juga memiliki data
yang jumlahnya sangat besar, yaitu data
uji kelayakan kendaraan bermotor. Akan
tetapi, tanpa disadari data yang jumlahnya
besar tersebut belum memiliki nilai
manfaat bagi instansi, karena belum ada
fungsinya. Akibatnya pemanfaatan sumber
daya (resource) di UPTD Pengujian
Kendaraan Bermotor Purwoasri kurang
maksimal. Untuk itu dibutuhkan data
warehouse sebagai pengolahan data
tersebut agar lebih bermanfaat dan
memiliki guna yang tinggi. Data
warehouse merupakan salah satu bagian
dari teknologi informasi yang dapat
menunjang kegiatan instansi tersebut
(Supawi, 2003).
Menurut W.H Inmon (Reddy, dkk,
2010), sebuah data warehouse merupakan
suatu cara yang digunakan untuk
pengolahan data dalam jumlah besar yang
bersifat subject-oriented, terintegrasi, time
variant, dan nonvolatile serta membantu
eksekutif dan mamajerial instansi dalam
penentuan kebijakan, agar dapat
menghasilkan keputusan yang cepat dan
tepat sesuai dengan hasil analisa dari data
dan fakta yang ada. Data warehouse
menyediakan suatu tool yang disebut
Online Analytical Processing (OLAP)
untuk melakukan analisis data
multidimensional secara interaktif yang
nantinya akan menjadi fasilitas yang
memudahkan untuk melakukan proses
data mining (Reddy, dkk, 2010).
Keuntungan dari menerapkan data
warehouse adalah kemampuan mengakses
data enterprise, kemampuan dalam
konsistensi data, kemampuan
menampilkan hasil analisis secara cepat,
menemukan gap antara pengetahuan bisnis
dan bisnis proses, mengurangi biaya
administrasi, dan menampilkan informasi
yang memang dibutuhkan secara efektif
(Nolan & Huguelet, 2000). Dengan adanya
keuntungan yang dijanjikan oleh data
warehouse maka akan sangat membantu
pihak manajemen perusahaan dalam
membuat keputusan yang akan berdampak
pada kelangsungan hidup perusahaannya
sendiri.
Dalam penelitian ini memiliki
tujuan masalah antara lain: (1)
Memanfaatkan data uji kelayakan
kendaraan bermotor untuk diolah menjadi
satu kesatuan di dalam data warehouse,
sehingga menjadi informasi yang lebih
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 4||
bermanfaat berupa laporan secara periodik
dan dapat digunakan untuk membantu
dalam pengambilan keputusan manajer
bagi UPTD Pengujian Kendaraan
Bermotor Purwoasri.
B. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan
metode OLAP (Online Analytical
Processing). Adapun beberapa langkah
penerapan OLAP (Online Analytical
Processing) dalam pembuatan data
warehouse adalah sebagai berikut :
1) Pemilihan Proses
Pada UPTD Pengujian Kendaraan
Bermotor Purwoasri terdapat beberapa
proses pendataan kendaraan, antara lain
pendataan pendaftaran, pemeriksaan atau
pengujian, pembayaran dan pengarsipan.
Adapun proses yang dipilh dalam
perancangan data warehouse pada UPTD
Pengujian Kendaraan Bermotor Purwoasri
yaitu proses pengujian kendaraan.
Tabel 1. Memilih Proses
Proses
Bisnis Deskripsi
Fungsi
Yang
Terlibat
Uji
Kendaraan
Bermotor
Melakukan
pendataan
kendaraan yang
telah melakukan uji
kendaraan bermotor
dan sudah
dinyatakan lolos
Pemilik
Kendaraan,
Penguji,
Admin,
Kepala
bagian.
Lanjutan Tabel Memilik Proses
Proses
Bisnis Deskripsi
Fungsi
Yang
Terlibat
oleh penguji.
Kemudian data
akan disimpan pada
sistem pengujian
kendaraan bermotor
dan admin akan
membuat laporan
hasil uji kendaraan
untuk diberikan
kepada kepala
bagian.
2) Pemilihan Grain
Grain adalah proses untuk
menentukan apa yang digambarkan oleh
record di dalam tabel fakta (Mardiani,
2013). Berikut adalah grain yang ada
dalam perancangan data warehouse pada
UPTD Pengujian Kendaraan Bermotor
Purwoasri.
Tabel 2. Menentukan Grain
Grain /
Fakta Deskripsi
Proses Bisnis
Yang Terkait
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
Analisis
yang
dilakukan
dilihat dari
berbagai
sudut
pandang
dimensi yang
Pendataan
Pengujian
Kendaraan,
Pemilik
Kendaraan,
Jenis dan Merk
Kendaraan,
Desa dan
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 5||
Lanjutan Tabel Menentuan Grain
Grain /
Fakta Deskripsi
Proses Bisnis
Yang Terkait
berhubungan
dengan
informasi
pengujian
kendaraan
bermotor.
Kecamatan dan
Tahun
Pengujian.
3) Identifikasi dan Penyesuaian
Dimensi
Pada tahap ini dilakukan identifikasi
dan penyesuaian dimensi yang terkait
dengan fakta yang ditampilkan dalam
bentuk matriks. Dimensi yang digunakan
dalam fakta uji kelayakan kendaraan pada
UPTD Pengujian Kendaraan Bermotor
Purwoasri adalah dimensi pemilik, desa,
kecamtan, jenis kendaraan, merk
kendaraan, penguji dan dimensi tahun uji.
Tabel 3. Mengindentifikasi Dan
Menyesuaikan Dimensi
Dimensi Keterangan Grain /
Fakta
Pemilik
Kendaraan
Pemilik Kendaraan
diidentifikasikan
menjadi
id_pemilik dan
nama_pemilik.
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
Jenis
Kendaraan
Jenis Kendaraan
diidentifikasikan
menjadi
id_jenis_kend dan
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
Lanjutan Tabel Mengidentifikasi dan
Penyesuaian Dimensi
Dimensi Keterangan Grain /
Fakta
jenis_kend.
Kecamatan Kecamatan
diidentifikasikan
menjadi
id_kecamatan dan
kecamatan.
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
Desa Desa
diidentifikasikan
menjadi id_desa
dan desa.
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
Merk
Kendaraan
Merk Kendaraan
diidentifikasikan
menjadi id_merk
dan merk.
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
Penguji Penguji
diidentifikasikan
menjadi nip,
penguji, pangkat
dan jabatan.
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
Tahun Uji
Kendaraan
Tahun Uji
Kendaraan
diidentifikasikan
menjadi
id_tahunUji dan
tahun_uji.
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
4) Pemilihan Fakta
Pada tahap ini dilakukan pemilihan
fakta yang akan digunakan pada tabel
fakta uji kelayakan kendaraan. Setiap
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 6||
fakta yang terbentuk, terdiri dari atribut
dimensi dan data measure. Fakta-fakta
yang telah diidentifikasikan selanjutnya
akan diformulasi dalam bentuk laporan,
diagram, ataupun grafik yang dapat
merepresentasikan data-data dalam bentuk
yang mudah dipahami bagi pengguna.
Tabel 4. Memilih Fakta
Fakta Keterangan Dimensi
Fakta
Jumlah
Kendaraan
Bermotor
Fakta jumlah
kendaraan
bermotor
merupakan
kumpulan
berbagai
informasi
tentang data
jumlah
pengujian
kendaraan
bermotor yang
di analisis dari
dimensi-
dimensi yang
ada. Fakta
jumlah
kendaraan
bermotor
menampilkan
jumlah
kendaraan
yang -
Dimensi
Pemilik
Kendaraa,
Dimensi
Jenis
Kendaraan,
Dimensi
Kecamatan,
Desa,
Dimensi
Merk
Kendaraan,
Dimensi
Penguji dan
Dimensi
Tahun Uji
Kendaraan.
Lanjutan Tabel Pemilihan Fakta
Fakta Keterangan Dimensi
dimilki oleh
seseorang
yang telah
melakukan
uji kendaraan
berdasarkan
sudut
pandang
dimensi yang
akan di
ambil.
Dimensi
5) Penyimpanan Pre Calculation di
Tabel Fakta
Pada tabel grain telah ditentukan
sebelumnya yang merupakan calon-calon
fakta. Masing-masing fakta memiliki data
yang dapat dihitung, pada tahap inilah
perhitungan tersebut dilakukan. Hal ini
terjadi apabila fakta kehilangan
statement.
Tabel 5. Menyimpan Perhitungan
Awal Dalam Tabel Fakta
Penyiapan Prekakulasi di tabel
fakta
Fakta Jumlah Kendaraan Bermotor
a. id_fakta
b. nip
c. id_jenis_kend
d. id_pemilik
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 7||
e. id_desa
f. id_tahunUji
g. id_kecamatan
h. id_merk
i. no_chasis
j. Jumlah_Kendaraan_Bermotor
6) Memastikan Tabel Dimensi
Dalam tahap ini, kembali pada tabel
dimensi yang sudah dibuat sebelumnya
dan menambahkan gambaran teks
terhadap dimensi yang memungkinkan.
Gambaran teks harus mudah dimengerti
dan digunakan oleh user.
Tabel 6. Tabel Dimensi
Nama
Tabel
Dimensi
Column
Name
Data
Type
Len
ght
Def
ault
PK
?
Not
Null
?
Dim.
Pemilik
id_pemilik Int 11 √ √
nama_pem
ilik
Varch
ar
50
Dim.
Jenis
Kend.
id_jenis_k
end
Int 11 √ √
Jenis_kend Varch
ar
25 √
Dim.
Kecam
atan
id_kecama
tan
Int 11 √ √
kecamatan Varch
ar
50 √
Dim.
Desa
id_desa Int 11 √ √
desa Varch
ar
50 √
Lanjutan Tabel Dimensi
Nama
Tabel
Dimensi
Column
Name
Data
Type
Len
ght
D
ef
a
ul
t
P
K
?
Not
Null?
Dim.
Merk
id_merk Int 11 √ √
merk Varch
ar
50 √
Dim.
Penguji
nip Int 11 √ √
penguji Varch
ar
50 √
pangkat Varch
ar
50 √
jabatan Varch
ar
50 √
Dim.
Tahun
Uji
id_thnUji Int 11 √ √
tahun_uji Date 0 √
no_uji Varch
ar
20 √
7) Pemilihan Durasi Database
Data yang dimasukkan kedalam
data warehouse ialah data uji kelayakan
kendaraan yang telah tersimpan kedalam
database UPTD Pengujian Kendaraan
Bermotor Purwoasri untuk seluruh
wilayah kabupaten Kediri dari tahun 1986
sampai tahun 2017.
Pada tahap ini yang dilakukan
adalah menentukan pembatasan waktu
data yang diambil dan dipindahkan
kedalam tabel fakta.
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 8||
8) Melacak perubahan Dimensi
Secara Perlahan
Sebagian data yang berada dalam
tabel dimensi memiliki nilai yang tetap
dan berubah. Untuk nilai yang tetap,
misalnya jenis kelamin pemilik kendaraan
dan juga ada beberapa kemungkinan
atribut atau nilai dari datanya akan
berubah dalam waktu yang cukup lama,
misalnya nama pemilik, desa atau
kecamatan pemilik, nomor kendaraan dan
sebagainya. Oleh karena itu data yang
sudah lama harus dilakukan perubahan
updating agar keakuratan data tetap
terjaga.
9) Penentuan Prioritas dan Model
Query
Data warehouse yang dibuat akan
menjadi dasar dalam pembuatan laporan
di UPTD Pengujian Kendaraan Bermotor
Purwoasri, baik dalam pembuatan
dokumentasi atau pencarian informasi. Di
Pengujian Kendaraan Bermotor Purwoasri
ini dapat membuat laporan analisis dalam
bentuk tabel ataupun grafik dari beberapa
dimensi.
ANALISIS DAN PERANCANGAN
SISTEM
Analisis Sistem
1) Analisis Sistem Lama
Gambar 1. Flowchart Sistem Lama
2) Analisis Sistem Baru
Gambar 2. Flowchart Sistem Baru
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 9||
Perancangan Sistem
1. Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram Data Warehouse
Uji Kendaraan
2. Activity Diagram
Gambar 4. Activity Diagram OLAP Data
3. Sequence Diagram
Gambar 5. Sequence Diagram OLAP Data
C. HASIL DAN KESIMPULAN
Dari hasil pengolahan data uji
kendaraan yang dihasilkan oleh sistem
adalah berupa tabel-tabel dimensi yang
terdiri dari 6 dimensi yaitu :
1) Dimensi Pemilik
Dimensi pemilik merupakan salah
satu tabel dimensi hasil pengolahan data
dengan OLAP. Pada dimensi ini
menampilkan nama-nama pemilik
kendaraan beserta jumlah kendaraan
yang dimilikinya, berdasarkan data uji
kendaraan yang berjumlah 1829 record.
Tabel 7. Dimensi Pemilik
Pemilik Count_data
∑ Sum
Total 1829.00
Sundiyah 2.00
M. Sai’in Halim 1.00
Gatot Priyol., SE 1.00
Imam Sholikin 1.00
Agung Edy Putro 1.00
Tajemiati 1.00
Sriyati 1.00
Sudjono Teguh 1.00
Guntur 1.00
Arif Khohari 1.00
Moh. Ihsan Budi 1.00
Pemkab Kediri 5.00
……………. ………………
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 10||
2) Dimensi Merk
Dimensi merk merupakan salah
satu tabel dimensi hasil pengolahan data
dengan OLAP. Pada dimensi ini
menampilkan nama-nama merk
kendaraan beserta jumlah tiap-tiap merk
berdasarkan data uji kendaraan.
Tabel 8. Dimensi Merk
Merk Count_data
∑ Sum
Total 1829.00
Mitsubishi 947.00
Daihatsu 298.00
Isuzu 211.00
Suzuki 184.00
Mercedes Benz 11.00
Aweko 1.00
3) Dimensi Jenis Kendaraan
Dimensi jenis kendaraan
merupakan salah satu tabel dimensi hasil
pengolahan data dengan OLAP. Pada
dimensi ini menampilkan jenis-jenis
kendaraan beserta jumlahnya
berdasarkan data uji kendaraan.
Tabel 9. Dimensi Jenis Kendaraan
Jenis Kendaraan Count_data
∑ Sum
Total 1829.00
Pick Up 973.00
Microbus 85.00
Truck 482.00
MPU 17.00
Truck Tandum 19.00
Truk Tronton 8.00
Kereta Tempelan 2.00
Tandum Box 1.00
Truck Box 34.00
Kemudi Kembar 3.00
Dump Truck 101.00
Mobil Barang 15.00
Bus 7.00
Truck Tangki 10.00
Pick Up Box 27.00
……………. ………………
Toyota 85.00
Nissan 17.00
Hino 62.00
Chevrolet 6.00
Meco 1.00
Tata 1.00
Kia 1.00
Hyundai 1.00
Remaja 3.00
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 11||
4) Dimensi Wilayah
Dimensi wilayah merupakan tabel
dimensi hasil penggabungan 2 dimensi
yaitu desa dan kecamatan. Yang
menampilkan jumlah kendaraan pada
tiap-tiap kecamatan dan pemecahannya
dibeberapa desa dalam waktu tertentu
berdasarkan data uji kendaraan.
Tabel 10. Dimensi Wilayah
Wilayah Count_data
∑ Sum
Total 1829.00
Donorojo
Total 1333.00
Semen 123.00
Puhrubuh 116.00
Sido mulyo 118.00
Selopanggung 141.00
Bulu 113.00
Pagung 177.00
Bobang 99.00
Titik 109.00
Kedak 105.00
Puhsarang 68.00
Joho 75.00
Kanyoran 89.00
Tulakan 298.00
Ponorogo 115.00
Ngadirojo 61.00
……… ……….
5) Dimensi Penguji
Dimensi penguji merupakan salah
satu tabel dimensi hasil pengolahan data
dengan OLAP. Pada dimensi ini
menampilkan nama-nama penguji
kendaraan beserta jumlah penguji dalam
melakukan pengujian kendaraan
berdasarkan data uji kendaraan.
6) Dimensi Tahun Uji
Dimensi tahun uji merupakan salah
satu tabel dimensi hasil pengolahan data
dengan OLAP. Pada dimensi ini
menampilkan tahun uji kendaraan yang
merupakan hasil extract dari tanggal uji.
Tabel 11. Dimensi Tahun Uji
Tahun Uji Count_data
∑ Sum
Total 1829.00
1986 1.00
2000 1.00
2001 36.00
2002 138.00
2003 82.00
2004 74.00
2005 79.00
2006 37.00
2007 38.00
2008 61.00
2009 60.00
2010 37.00
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 12||
Lanjutan Tabel Dimensi tahun Uji
Tahun Uji Count_data
∑ Sum
2011 42.00
2012 178.00
2013 360.00
2014 354.00
2015 58.00
2016 192.00
2017 1.00
Grafik hasil OLAP Data
Gambar 6. Grafik Tahun Uji
Gambar diatas menunjukkan grafik
jumlah kendaraan pada tiap-tiap
tahunnya berdasakan data uji kendaraan.
KESIMPULAN
Dengan adanya penumpukan data
uji kelayakan kendaraan yang belum
memiliki nilai manfaat, maka akan
dibuatnya data warehouse uji kelayakan
kendaraan pada UPTD Pengujian
Kendaraan Bermotor Purwoasri untuk
memanfaatkan data tersebut dengan diolah
menjadi satu kesatuan di dalam data
warehouse, sehingga menjadi informasi
yang lebih bermanfaat bagi UPTD
Pengujian Kendaraan Bermotor Purwoasri
dan dapat digunakan dalam pengambilan
keputusan manajer.
SARAN
Dari hasil pembuatan data
warehouse dengan olap ini, penulis
menyadari bahwa masih banyak
kekurangan dalam sistem tersebut. Sistem
ini hanya sebatas menampilkan banyaknya
jumlah kendaraan yang dimiliki oleh
seseorang disuatu wilayah tertentu dalam
kurun waktu tertentu, untuk membantu
manajer dalam pengambilan keputusan.
Pada sistem ini hanya bisa
digunakan untuk melihat jumlah
kendaraan yang sudah melakukan uji saja,
belum bisa digunakan untuk melihat jenis
kendaraan apa saja yang tidak melakukan
pengujian kendaraan (pelanggaran). Jadi
penulis sangat mengharapkan untuk
penelitian selanjutnya bisa
menyempurnakan dari kekurangan sistem
pada penelitian sebelumnya.
D. DAFTAR PUSTAKA
Ari, M. R. (2016). “Sistem Informasi
Skripsi Mahasiswa dengan OLAP pada
Program Studi Sistem Informasi Fakultas
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Asnul Khotipah| 13103030068 Fakultas Teknik – Prodi Sistem Informasi
simki.unpkediri.ac.id || 13||
Teknik Universitas Nusantara PGRI
Kediri”. simki.unpkediri.ac.id .
Daniel. (2013). "Studi Tentang Pelayanan
dan Pengujian Kelaikan Kendaraan
Bermotor di UPT. Pengujian Kendaraan
Bermotor Dinas Perhubungan Kota
Samarinda". eJournal Administrasi
Negara .
Hakim, D. K. (April 2011). "Implementasi
Online Analytical Processing (OLAP)
Pada Studi Kasus Sistem Informasi
Manajemen Perijinan Menggunakan Alat
Bantu Microsoft Business Intelligence
Development Studio". Techno, ISSN
1410-8607. Vol.12, No.1, 13-18.
Johari, I., Soeyapto, D., & Mardiani.
(n.d.). "Penerapan Data Mining untuk
Data Jumlah Kendaraan Menggunakan
Algoritma Expectation Maximization
(EM) Pada DISPENDA Kota Palembang".
Ndoloe, L. A. (2012). "Rancangan
Bangun Sistem Informasi Lulusan Dengan
Metode Online Analytical Processing
(OLAP) Pada Politeknik Negeri Kupang".
Semarang: UNDIP.
Rosul, M., & Irawan, Y. (2014). "Sistem
Informasi Pengujian Kendaraan Bermotor
Dinas Perhubungan Komunikasi dan
Informatika Kabupaten Kudus". Prosiding
SNATIF No.1.
Santoso, B. (Juli 2013). "Analisa
Pemrosesan Data Secara Online (Online
Analytical Processing/OLAP) Untuk
Dunia Pendidikan". Telematika, Vol. 10
,No.1, , 71-78.
Triesia, D., Pramiarta, D., & Rahman, A.
(n.d.). "Perancangan Data Warehouse
Pasien pada RS. Muhammadyah
Palembang".
Simki-Techsain Vol. 01 No. 06 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX