Data Warehouse pada PT. Olympindo Multi Finance Palembang Area Regional Sumatera II

Telah banyak perusahaan pembiayaan atau yang biasa disebut leasing yang kini mulai berkembang, salah satunya adalah PT. Olympindo Multi Finance Palembang Area Regional Sumatera II. Leasing umumnya membiayai pembelian kendaraan nasabah atau konsumen, dimana nasabah yang bersangkutan dapat membayar kendaraan nya secara bertahap sesuai dengan ketentuan dan perjanjian kontrak. Banyak nya data yang hanya tersimpan pada database perusahaan ini mengakibatkan penumpukan data dan tidak di dapatnya informasi dari kumpulan data tersebut, maka dirancanglah sebuah data warehouse sehingga data-data tersebut terkumpul pada suatu tempat penyimpanan dan saling terintegrasi sehingga di dapat informasi yang dibutuhkan perusahaan dengan menganalisis data tersebut untuk melihat kenginan konsumen dan kinerja perusahaan itu sendiri dalam penjualan kendaraan nya.

Penulis mendapatkan informasi – informasi sebagai berikut :

1. PT. Olympindo Multi Finance memiliki volume penjualan besar.

2. Memiliki 6 cabang pada area regional Sumatera II..

3. PT. Olympindo Multi Finance juga memiliki debitur yang tersebar dari pelosok daerah.

     Perancangan data warehouse menggunakan data yang berasal dari data penjualan selama 4,5 tahun terakhir yang terdiri dari 1 buah tabel fakta (Fakta_Penjualan) dan 7 buah tabel dimensi (Bank, Cabang, Nasabah, CMO, Vendor, Kendaraan dan waktu). Dari data warehouse yang telah dirancang, maka di dapat, Kendaraan dengan kategori minibus, merk Toyota dan Type Pick Up Carry 1.5 merupakan kendaraan yang paling banyak diminati dengan cabang Palembang yang merupakan cabang yang melakukan penjualan tertinggi selama kurun waktu 4,5 tahun terakhir. Sedangkan CMO yang bekerja aktif Untung Suripno dan pembiayaan sendiri atau Self Finance, menjadi cara yang paling disukai nasabah PT. Olympindo Multi Finance ini. Serta vendor yang paling sering melakukan kerjasama adalah ND Mobil sebanyak 403 kali kerjasama.

    Dengan Adanya data warehouse yang telah dirancang oleh penulis, pimpinan perusahaan dapat dengan mudah menganalisis karakteristik penjualan serta mempermudah administrator untuk membuat laporan penjualan di Perusahaan tersebut.

         Berdasarkan laporan yang di dapat dari data warehouse DWPenjualan yang dirancang, maka penulis dapat memberikan saran :

Pimpinan PT. Olympindo Multi Finance Palembang dapat mengambil keputusan dari informasi yang di dapat pada data warehouse yang telah di rancang.

Pimpinan PT. Olympindo Multi Finance Palembang juga diharapkan dapat menindak lanjuti Cabang, CMO yang kinerja nya tidak aktif.

(Permasalahan Dan Solusi Tentang Data Warego)

1. Sebutkan dan jelaskan permasalahan data warehouse yang terjadi pada perusahaan ?

• Data perusahaan tersebar kebanyak tipe system dan struktur yang tidak kompitable.

• Sistem proses pemesanan mungkin dikembangkan 20 th yg lalu dan berjalan pada mainframe lama.

• Beberapa data disimpan dalam file VSAM.

• Data pada perusahaan berada pada berbagai macam system, banyak platform dan struktur yang berbeda.

2. Ada berapa karekteristik yang dimiliki oleh sebuah data warehouse ?

1. Orientasi Subyek.
   Suatu data warehouse didesain dan dibangun secara khusus dari database transaksional berdasarkan keperluan perusahaan, semisal data warehouse untuk kastemer, sales, dan lain-lain. Hanya data yang benar-benar diperlukan yang dimasukkan kedalam database.
2. Integrasi data.
   Untuk mendapatkan informasi yang diinginkan, data yang ada dalam data warehouse akan dibangun dari beberapa macam sistem yang ada diperusahaan. Kemudian data tersebut ditransformasi dan diload. Karena itu ketika disimpan ke dalam data warehouse data tersebut akan diintegrasikan sehingga hanya ada satu cara dan atribut dengan format dan unit yang sama.
3. Nonvolatile
   Pada database transaksional, operasi yang dilakukan adalah operasi update (insert, delete, dan update). Sedangkan dalam data warehouse metode ini tidak digunakan. Data disimpan
   ke dalam data warehouse pada periode waktu tertentu setelah dilakukan beberapa perhitungan (calculation) dan rangkuman (summary).
4. Setiap unit data akan relevan dengan waktu tertentu
   Setiap data yang dimasukkan ke data warehouse pasti memiliki dimensi waktu. Dimensi waktu ini dipergunakan sebagai pembanding dalam perhitungan untuk menghasilkan laporan yang diinginkan. Selain itu, dengan menggunakan dimensi waktu pembuat keputusan dapat mengenal kecenderungan (trend) dan pola dari suatu data.

3. Dalam dimensional modeling, ada berapa pendekatan yang digunakan untuk membuat data warehouse ?

1. Skema bintang (star schema)
   Skema ini mengikuti bentuk bintang, dimana terdapat satu tabel fakta (fact table) di pusat bintang dengan beberapa tabel dimensi (dimensional tables) yang mengelilinginya. Semua tabel dimensi berhubungan dengan ke tabel fakta. Tabel fakta memiliki beberapa key yang merupakan kunci indek individual dalam tabel dimensi.
2. Skema bola salju (snowflake Schema)
   Skema bola salju merupakan perluasan dari skema bintang dengan tambahan beberapa tabel dimensi yang tidak berhubungan secara langsung dengan tabel fakta. Tabel dimensi tersebut berhubungan dengan tabel dimensi yang lain.
3. Fact constellations
   Pada skema ini terdapat beberapa tabel fakta yang menggunakan satu atau beberapa tabel dimensi secara bersama-sama sehingga jika digambarkan akan terlihat seperti sekumpulan bintang. Skema ini juga dikenal dengan galaxy schema.
   Sumber