Resume pertemuan 6 (Diemnsional model)

Dalam menggambarkan relasi database pada data warehouse dapat digunakan 2 pendekatan model skema yaitu star schema atau snowflake schema. Disebut star schema karena Entity Relationship Diagram atau ERD-nya yang menyerupai bintang, tabel fakta berada di tengah dengan dikelilingi tabel dimensi di sampingnya.

Berikut adalah contoh gambar star schema :

Sedangkan snowflake schema lebih kompleks dibandingkan dengan star schema karena merupakan pengembangan dari star schema, karena tabel-tabel dimensinya merupakan hasil normalisasi dari beberapa tabel yang berhubungan.

Berikut adalah contoh gambar snowflake schema :

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Paiman dkk. (2010) yang berjudul “Analisis Perbandingan Antara Model Dimensi Star Schema Dan Snowflake”, didapat kesimpulan mengenai kelebihan dan kekurangan baik dari star schema maupun snowflake schema. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengolah database adventureworks yang merupakan database sampel yang telah disiapkan oleh Microsoft SqlServer 2005. Dari database tersebut dibuat beberapa skenario yang diterapkan menggunakan dua model skema yaitu star schema dan snowflake schema.

Berikut adalah kelebihan dan kekurangan model dimensi star schema.

Kelebihan model dimensi star schema :

1. cenderung mudah dipahami karena modelnya yang lebih sederhana,
2. memudahkan mencari isi karena kesderhanaannya dengan cara melihat step by step dari masing-masing dimensinya,
3. proses query lebih cepat pada saat proses OLAP.

Kekurangan model dimensi star schema :

1. ukuran data lebih besar karena ada data yang disimpan ulang,
2. maintenance dan update lebih sulit.

Berikut adalah kelebihan dan kekurangan model dimensi snowflake schema.

Kelebihan model dimensi snowflake schema :

1. ukuran data lebih kecil di dalam tempat penyimpanan,
2. lebih mudah dilakukan maintenance dan update,
3. proses query lebih cepat pada saat proses ETL.

Kekurangan model dimensi snowflake schema :

1. cenderung lebih sulit dipahami karena kompleksitasnya,
2. sulit mencari isi karena melihat strukturnya yang kompleks dan bercabang-cabang.

referensi :

Paiman, A.S., William, R., Willyam, F., 2010. Analisis Perbandingan Antara Model Dimensi Star Schema Dan Snowflake. Universitas Bina Nusantara, Jakarta.

Windy, 2012. OLAP (Online Analytical Processing). http://kegiatanwindy.blogspot.com/2012_02_01_archive.html.

Ramadhan, T.I., 2013. Perancangan dan Pembuatan Data Warehouse (Studi Kasus Database Swalayan Kopma UGM). Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Tugas pertemuan 4 (Lanjutan tugas pertemuan 3)

download paper disini

Gambaran arsitektur sistem pada studi kasus dapat dilihat pada Gambar 2. Alur kerja sistem data warehouse penelitian ini adalah sebagai berikut.

1. Data pada masing masing source yaitu source inspeksi jalan, source monitoring kepadatan jalan, dan source pengembalian kondisi jalan dimasukkan ke server database menggunakan proses ETL.

2. Data pada database server kemudian dimasukkan ke Database Server OLAP Server. Pada OLAP server dihasilkan report yang dibutuhkan oleh user.

3. Kemudian data pada Database Server OLAP Server dimasukkan ke dalam report server web server. Pada report server web server menampilkan report yang telah dihasilkan sebelumnya pada internet explorer.

4. User mengakses report yang telah dihasilakan oleh sistem data warehouse.

hasil analisis saya :
- dengan adanya jurnal ini membantu kontraktor untuk menyatukan semua data dari masing-masing sistem sumber yang berbeda ke dalam satu database yang berintegrasi sehingga mudah diakses, dianalisis, dan dapat menghasilkan report yang dibutuhkan dengan cepat.