BAB2LANDASAN TEORI2.1 Teori- Teori Umum2.1.1 DataMenurut O'brien (2001, p14), data adalah fakta atau observasi mentah, yang pada umumnya mengenai fenomena fisik atau transaksi bisnis. Secara lebih spesifik, data merupakan objek pengukuran atribut-atribut dari suatu entitas seperti manusia, tempat, benda, atau kejadian.Menurut Stair dan Reynolds (2006, p6), data memiliki nilai yang kecil hila berdiri sendiri, tetapi nilai tersebut bertarnbah besar jika terdapat hubungan di dalamnya.Jadi, data merupakan kumpulan fakta atau hasil observasi mentah, yang akan semakin bertambah nilainyajika memiliki hubungan di dalamnya.2.1.2 DatabaseMenurut Connolly dan Begg (2005, plS), database adalah sekumpulan koleksi dari data yang terhubung secara logikal, dan deskripsi dari data-data tersebut, yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi dari suatu perusahaan.Menurut Turban et a1 (2005, p446), database adalah sekumpulan file terhubung yang menyimpan data dan hubungan di dalamnya secara logikal.Jadi, database adalah kumpulan data dan hubungannya yang tersimpan secara logikal untuk memenuhi kebutuhan informasi perusahaan.2.1.3 Data MartMenurut Connolly dan Begg (2005, pl171), data mart adalah bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan dari suatu departemen atau fungsi bisnis tertentu.Menurut Turban et al (2005, p73), data mart adalah gudang data (datawarehouse) kecil yang didesain untuk unit bisnis strategis atau departemen.Jadi, data mart adalah bagian kecil dari data warehouse yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan suatu unit bisnis tertentu.2.1.4OLTPMenurut Rainer et al (2009, p234), OLTP (Online Transaction Processing) adalah pernrosesan transaksi bisnis secara online langsung setelah transaksi itu teljadi. Sebagai contoh rnisalnya saat membeli barang di sebuah toko, sistem langsung mengurangi persediaan stok sesuai jumlah barang yang dibeli dan menambahkan jumlah kas toko sesuai denganjumlah uang yang dibayarkan.2.1.5OLi\JPMenurut Connolly dan Begg (2005, pl205), OLAP (Online Analytical Processing) adalah perpaduan dinamis, analisis, dan konsolidasi dari data mnlti dimensional berukuran besar.Menurut Turban et al (2005, p76), OLAP menggambarkan pernrosesan analitis dari data segera setelah transaksi teljadi. Kelebihan OLAP adalah kemampuannya untuk menciptakan struktur bisnis (wilayah penjualan, kategori produk, kalender fiskal, saluran partner, dan sebagainya) dan menggabungkannya dengan cara tertentu sehinggapengguna dapat dengan cepat menjawab berbagai pertanyaan bisnis.Jadi, OLAP adalah perpaduan dan pemrosesan analitis data multidimensional untuk membantu pengguna menjawab berbagai pertanyaan bisnis.2.1.6 Data WarehouseMenurut Connolly dan Begg (2005, pll51), data warehouse adalah sekumpulan data yang bersifat subject-oriented, integrated, time variant, dan non-volatile untuk mendukung proses pengambilan keputusan.Menurut Turban et al (2005, p69), data warehouse adalah tempat penyimpanan data historis yang berorientasi subjek, yang diatur sedemikian rupa sehingga dapat diakses dalam aktivitas pemrosesan analitis (seperti penggalian data, pendukung keputusan, perrnintaan data, dan aplikasi Jainnya).Jadi, data warehouse adalah penyimpanan data historis yang berorientasi subjek untuk mendukung proses pengambilan keputusan.2.1.7Perbedaan OLTP denganData WarehouseMenurut Connolly dan Begg (2005, pl153), perbedaan antara OLTP dengan data warehouse adalah sebagai berikut :OLTPData WarehouseM:ell:Yin:t(llll}data d!lfil,saatiili.:Mell:YilllPii:ffd, filhistQri$. , >L. .. \. ;.(,>,'Menyimpan data detailMenyimpan detailed, lightly, and highly.Data. (!ffiamissununarized dataD!lt seti hl e s!itiis . Proses berulang-ulangProses ad hoc, tidak terstruktur, dan heuristicTabel2.1 Tabel perbedaan OLTP dan data warehouse Hasil.tranSaksitingkattillw- .lli !!l(si' :tUig ta.r: ill# iilis paLJPola penggunaan dapat diprediksi Pola peng aan tidak dapat diprediksi. Betba is tr!Uisa.ksi. $erha is iuiB.l{ is < . .Berorientasipaa aplikasi Berorientasi pada subjekMeriti1lk:ung:kePtl1:us se:!iB.ri-liarj.,,.. .. iMeti