MANAJEMEN BASIS DATA : PERUSAHAAN BUANA FINANCE DENGAN METODELOGI ACTIVE DATABASE

DESKRIPSI SOAL :

Pada suatu perusahaan yang bergerak di bidang keuangan yang disebut Buana Finance. Buana merupakan salah satu perusahaan pembiayaan atau yang biasa disebut leasing yang kini mulai berkembang. Leasing umumnya membiayai pembelian kendaraan nasabah atau konsumen, dimana nasabah yang bersangkutan dapat membayar kendaraan nya secara bertahap sesuai dengan ketentuan dan perjanjian kontrak.

Informasi yang dicatat pada perusahaan leasing antara lain :

·                Nasabah

·                Vendor penyedia mobil

·                Bank sumber dana

·                Credit Marketing Officer

·                Sistem angsuran dan pembayaran

Banyaknya data yang hanya tersimpan pada database perusahaan ini memerlukan analisis kinerja penjualan. Dari analisis kinerja penjualan tersebut perusahaan dapat mengetahui berapa besar laba yang diperoleh bahkan kerugian. Untuk menganalisa kinerja penjualan diperlukan data historis dari kegiatan penjualan yang kemudian datanya diolah untuk menghasilkan informasi kinerja penjualan.

Analisis kinerja penjualan sangat dibutuhkan karena dari situ lah dapat diketahui gambaran kondisi dari perusahaan sebenernya. Jika kinerja penjualan sedang menurun berarti perusahaan sedang dalam keadaan tidak sehat begitu pun sebaliknya jika kinerja penjualan naik berarti perusahaan dalam keadaan sehat.

Perusahaan dapat menganalisa dan mengetahui faktor-faktor yang dapat menjaga kinerja penjualan agar selalu dalam posisi sehat. Analisis dapat dilakukan dengan mengumpulkan data penjualan yang bersifta historis atau lampau dan kemudian melihat grafik kinerja penjualan. Terdapat banyak macam komponen terkait penjualan diantaranya, hubungan antara variasi produk yang dijual, jumlah produk yang dijual, waktu penjualan, promosi produk yang dijual, dan segmentasi pasar.

Dalam melakukan analisis perusahaan perlu memiliki data yang banyak secara kuantitas dan baik secara kualitas. Pihak manajemen perusahaan membutuhan teknologi yang membantu memahami analisis data yang akan dilakukan.

A. METODOLOGI

            1. PENGERTIAN

            Dalam studi kasus ini, metodologi yang digunakan adalah database aktif. Database aktif adalah suatu sistem basis data yang tidak hanya menyimpan data tetapi juga dapat melakukan suatu aksi tertentu terhadap sebuah event dengan menambahkan suatu elemen dinamis dan memiliki kemampuan memantau event untuk mendeteksi ketika data tertentu dimasukkan, dihapus, diubah, atau dipilih kemudian secara otomatis mengeksekusi suatu aksi sebagai respon dari event yang terjadi dan kondisi tertentu terpenuhi.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan yang menjadi sifat dari tingkah laku rule dalam sebuah basis data aktif yaitu :

1.      Termination, suatu eksekusi dari aksi dapat menyebabkan terjadinya event yang lain dan bisa jadi event ini merupakan rule lain yang dijalankan. Apabila tidak ada suatu kondisi terminal, maka hal ini akan terus berulang menjadi loop tanpa akhir.

2.      Priority, jika beberapa rule di-trigger oleh event yang sama, maka harus dieksekusi berdasarkan urutan rule-nya.

3.      Error handling, jika eksekusi dari rule menghasilkan error maka sistem harus bisa menangani.

Basis data aktif sebagai basis data dengan rule memiliki beberapa ciri-ciri tertentu, antara lain :

1.      Secara alami bersifat algoritmik

2.      Kondisi yang ditetapkan adalah data pengguna

3.      Deskripsi kerjanya adalah mengubah dan meng-query data oleh pengguna sesuai dengan rule yang dijalankan

4.      Output yang ditentukan secara lengkap oleh spesifikasi dari query/perubahan yang dilakukan

Arsitekstur Active Database termasuk dalam sistem arsitektur berlapis ( layered architecture ) dimana semua komponen basis data aktif terletak “di atas” basis data konvensional yang dapat digambarkan seperti ini

Gambar 1. Arsitektur Active Database

2. TAHAPAN METODOLOGI

Untuk menyelesaikan studi kasus tersebut menggunakan metodologi database aktif dengan asumsi bahwa Lessor maka tahapan yang harus dilakukan adalah

a.       Tentukan kandidat entitas berdasarkan identifikasi pada studi kasus

b.      Identifikasi karakteristik yang dapat menjadi atribut pada kandidat entitas

c.       Identifikasi hubungan antar entitas dalam studi kasus

d.      Identifikasi rasio kardinalitas dari setiap hubungan

e.       Membuat model ERD (Entity Relational)

f.       Merubah ERD ke dalam bentuk database

g.      Menambahkan trigger-trigger yang digunakan untuk mengupdate data secara otomatis

B. REPORT

            Report Lessee (Penyewa)

Laporan ini dibutuhkan agar suatu perusahaan mengetahui lessee mana yang bermasalah dan yang tidak bermasalah. Melihat dari track record lessee, perusahaan dapat mengetahui cara yang baik untuk melayani lessee.  Misalkan, dilihat dari pekerjaan lessee, perusahaan dapat menentukan berapa biaya yang harus dikeluarkan lesee untuk membayar kredit ke lessor agar pembayaran tetap berjalan lancar.

2               Report Laba Rugi Perbulan

Laporan ini digunakan untuk mengetahui berapa besar laba yang diperoleh bahkan kerugian agar diketahui gambaran kondisi dari perusahaan sebenarnya. Jika kinerja penjualan sedang menurun berarti perusahaan sedang dalam keadaan tidak sehat begitu pun sebaliknya jika kinerja penjualan naik berarti perusahaan dalam keadaan sehat. Laporan ini dapat membantu pihak lessor untuk mendapatkan tambahan modal dari bank.

3          Report Variasi Produk Terjual Perbulan

Dari laporan tersebut dapat dilihat variasi produk apa yang paling diminati oleh pihak lessee dan yang tidak diminati, sehingga pihak lessor dapat mengetahui cara untuk meningkatkan laba.

4          Report Analisis Pasar dan Pemasaran

Laporan ini dapat diperoleh dari promosi produk yang dijual. Dari laporan ini, perusahaan dapat menganalisis tentang minat pasar dan mengetahui apakah cara pemasaran mereka diterima baik oleh masyarakat.

5           Report Segmentasi Pasar

Laporan ini untuk mengetahui perilaku lessee terhadap jasa yang ditawarkan oleh pihak lessor berdasarkan demografi,geografi , dan psikologi.

C. DATABASE TRANSAKSIONAL dan DATABASE ANALISIS (OLTP dan OLAP)

           

Gambar 2. CDM Studi Kasus

Gambar 3. PDM Studi Kasus

E. PROTOTYPE

     create table vendor(

         id_vendor      int primary key,

         nama              varchar2(30) not null,

         telp                varchar2(20) not null,

         alamat            varchar2(50) not null);

      create or replace trigger lowercase_vendor before insert on vendor

      for each row

      begin

       :new.nama := lower(:new.nama);

     end;

 

     insert into vendor values ('111', 'YAMAHA', '0313314567', 'Surabaya');

     insert into vendor values ('112', 'HONDA', '031333568', 'Surabaya');

     select * from vendor;

maka saat diview akan muncul seperti dibawah ini :

Id_vendor	Nama	Telp	Alamat
111	yamaha	0313314567	surabaya
112	honda	031333568	surabaya

 

         create table history_alamat_vendor(

             waktu date,

             id_vendor int,

             alamat varchar2(10),

             oleh varchar (50) );

 

         create trigger update_vendor after update on vendor

         for each row

         begin

          --.new.alamat=

         insert into history_alamat_vendor (id_vendor, alamat)

         values (NOW(), OLD.id_vendor, OLD.alamat, USER());

         end;

          update vendor set alamat='SAALTIGA' where id_vendor='111';

select * from vendor;

Ketika diupdate akan berubah menjadi seperti dibawah ini :

Id_vendor	Nama	Telp	Alamat
111	yamaha	0313314567	salatiga
112	honda	031333568	surabaya

Kemudian dalam tabel history_alamat_vendor akan secara otomatis masuk data yang telah diupdate :

Waktu	Id_vendor	alamat	oleh
Friday, May 29, 2015	111	surabaya	user