digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Teddy Hidayat
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

Tesis
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

COVER Teddy Hidayat
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

BAB 1 Teddy Hidayat
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

BAB 2 Teddy Hidayat
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

BAB 3 Teddy Hidayat
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

BAB 4 Teddy Hidayat
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

BAB 5 Teddy Hidayat
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

PUSTAKA Teddy Hidayat
PUBLIC Open In Flipbook Alice Diniarti

OLAP didesain untuk membantu user dalam melakukan analisis suatu subjek, misalnya penjualan di suatu perusahaan. Data yang diolah disimpan dalam bentuk multidimensional atau disebut juga data cube. Dengan semakin banyaknya sumber-sumber data eksternal yang dapat dimanfaatkan untuk bisnis, data cube tidak hanya berisi data yang berasal dari satu sumber saja. Ravat dkk. (2016) telah melakukan penelitian bagaimana melakukan integrasi antara data cube dalam bentuk Relational OLAP (ROLAP) dan Web OLAP (WOLAP) menjadi bentuk pemodelan unified view yang disebut dengan unified cube. Tesis ini bertujuan untuk menerapkan model unified cube untuk mengintegrasikan data cube pada ROLAP. Dalam tesis ini, integrasi data cube pada ROLAP dengan pemodelan unified cube diterapkan pada data-data yang berasal dari sumber eksternal dalam bentuk file csv yang memiliki atribut measure dan bersifat time series. Persoalan utama yang harus ditangani adalah proses mapping data pada extrinsic link, yaitu link yang menggambarkan relasi antar dimensi dari data cube yang berbeda. Dalam tesis ini, extrinsic link diimplementasikan dalam bentuk tabel extrinsic link. Selain itu, telah dikembangkan pula beberapa template SQL untuk melakukan query terhadap suatu unified cube yang diimplementasikan pada ROLAP. Telah dilakukan pengujian yang melibatkan dua sumber data yang membentuk dua buah data cube dalam ROLAP. Pengujian menunjukkan bahwa model unified cube yang diterapkan dalam tesis ini telah dapat digunakan untuk melakukan operasi OLAP terhadap dua cube secara bersamaan dan terhadap dua measure yang berada pada cube yang berbeda.