An online analytical processing multi-dimensional data warehouse for malaria data

Pemanfaatan teknologi informasi sangat penting bagi rumah sakit, karena berpengaruh pula terhadap kualitas pelayanan kesehatan yang secara manual diubah menjadi digital dengan menggunakan teknologi informasi.Dalam penelitian ini penulis menggunakan metodologi Nine step sebagai acuan dalam merancang suatu data warehouse, untuk pemodelan menggunakan skema konstelasi fakta dengan 3 tabel fakta dan 11 tabel dimensi. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya terletak pada sumber data yang diekstrak langsung dari database SIMRS yang digunakan rumah sakit, sehingga tidak ada ekstraksi data secara manual.Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan desain data warehouse berbasis Online Analytical Processing (OLAP) sebagai sarana penunjang kualitas pelayanan kesehatan rumah sakit. OLAP yang dihasilkan akan berupa desain data warehouse dengan berbagai dimensi yang akan menghasilkan tampilan informasi berupa Chart maupun Grafik sehingga informasinya mudah dibaca dan dipahami oleh berbagai pihak. AbtractThe use of information technology is very important for hospitals, because it also affects the quality of health services, which manualy changed to digital using information technology. In this study, the authors used the Nine step methodology as a reference in designing a data warehouse for modeling using a fact constellation schema with 3 fact tables and 11 dimension tables. the different in this study from previous research is that the data source was taken directly from the SIMRS database used by the hospital, so there is no manual data extraction.The aim of this research is to be able to produce a Data Warehouse design based on Online Analytical Processing (OLAP) as a means of supporting the quality of hospital health services. The resulting OLAP will be a data warehouse design with various dimensions will produce the displays information in the form of a graph or chart so that the information is easy to read and understand by various parties.

Download Full-text

Analysis on Ship Equipment Consumption Data Based on Data Mining

Advanced Materials Research ◽

10.4028/www.scientific.net/amr.846-847.1141 ◽

2013 ◽

Vol 846-847 ◽

pp. 1141-1144

Author(s):

Dan Dan Chen ◽

Zhi Gang Yao

Keyword(s):

Data Mining ◽

Cluster Analysis ◽

Regression Analysis ◽

Data Warehouse ◽

Comprehensive Analysis ◽

Online Analytical Processing ◽

Consumption Data ◽

Ship Maintenance ◽

Analytical Processing

A comprehensive analysis on a large amount of ship equipment consumption data accumulated over the years is achieved through the establishment of data warehouse, online analytical processing, regression analysis, cluster analysis, etc. by means of data mining. The analysis results present important references for equipment guarantee department in terms of equipment preparation and carrying, etc. and provide the comprehensive analysis and utilization on massive ship maintenance support data with technical means.

Download Full-text

Pengembangan Data Warehouse dan Online Analytical Processing (OLAP) untuk Data Artikel pada Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)

Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi ◽

10.25126/justsi.v1i1.2 ◽

2020 ◽

Vol 1 (1) ◽

Author(s):

Bella Krisanda Easterita ◽

Issa Arwani ◽

Dian Eka Ratnawati

Keyword(s):

Data Warehouse ◽

Online Analytical Processing ◽

Analytical Processing

Saat ini, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) telah terakreditasi dengan peringkat 2. Dengan JTIIK yang telah terakreditasi, maka peminat peneliti untuk mengirimkan artikel ke JTIIK semakin tinggi. Namun, proses untuk menerbitkan suatu artikel memerlukan waktu lebih dari satu tahun. Agar proses penerbitan tidak memerlukan waktu yang terlalu lama, mulai pada tahun 2018 JTIIK menerbitkan jurnal sebanyak enam kali dimana penerbitan mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya. Dari peningkatan penerbitan ini, data yang disimpan juga akan semakin bertambah. Sebuah sistem diperlukan untuk mengelola data yang besar dari beberapa sumber dan melakukan analisis yang dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan data warehouse dan Online Analytical Processing (OLAP) sebagai langkah penyelesaian untuk masalah dalam mengelola dan menganalisis banyaknya data dari beberapa sumber. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sebagai tahapan pertama. Berdasarkan hasil analisis didapatkan 2 information package yaitu information package data artikel dan information package data penulis. Penelitian dilanjutkan dengan perancangan data warehouse dengan menggunakan snowflake schema yang menghasilkan 2 tabel fakta dan 4 tabel dimensi. Selanjutnya dilakukan implementasi ETL dan OLAP. Kemudian dilakukan 2 jenis pengujian. Hasil pengujian pertama yaitu validasi kebutuhan menunjukkan bahwa data warehouse yang dibangun telah sesuai dengan kebutuhan yang dirancang. Hasil pengujian kedua yaitu performansi proses ETL dari segi waktu menunjukkan bahwa hasil rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk eksekusi proses ETL adalah 14,5 detik.

Download Full-text

Data Warehouse Development

Encyclopedia of Information Science and Technology, First Edition ◽

10.4018/978-1-59140-553-5.ch127 ◽

2005 ◽

pp. 729-733

Author(s):

José María Cavero Barca ◽

Esperanza Marcos Martinez ◽

Mario G. Piattini ◽

Adolfo Sánchez de Miguel

Keyword(s):

Decision Support ◽

Data Warehouse ◽

Processing Technology ◽

Online Analytical Processing ◽

Data Synthesis ◽

Analytical Processing

The concept of data warehouse first appeared in Inmon (1993) to describe a “subject oriented, integrated, non-volatile, and time variant collection of data in support of management’s decisions” (31). It is a concept related to the OLAP (online analytical processing) technology, first introduced by Codd et al. (1993) to characterize the requirements of aggregation, consolidation, view production, formulae application, and data synthesis in many dimensions. A data warehouse is a repository of information that mainly comes from online transactional processing (OLTP) systems that provide data for analytical processing and decision support.

Download Full-text

PARALLEL PROCESSING OF OLAP QUERIES USING A CLUSTER OF WORKSTATIONS

International Journal of Information Technology & Decision Making ◽

10.1142/s0219622007002484 ◽

2007 ◽

Vol 06 (02) ◽

pp. 279-299 ◽

Cited By ~ 4

Author(s):

S. DEHURI ◽

R. MALL

Keyword(s):

Parallel Processing ◽

Parallel Algorithms ◽

Data Warehouse ◽

Performance Studies ◽

Response Times ◽

Online Analytical Processing ◽

Practical Solution ◽

Data Intensive ◽

Cluster Of Workstations ◽

Analytical Processing

Online analytical processing (OLAP) queries normally incur enormous processing overheads due to the huge size of data warehouses. This results in unacceptable response times. Parallel processing using a cluster of workstations has of late emerged as a practical solution to many compute and data intensive problems. In this article, we present parallel algorithms for some of the OLAP operators. We have implemented these parallel solutions for a data warehouse implemented on Oracle hosted in a cluster of workstations. Our performance studies show that encouraging speedups are achieved.

Download Full-text

Rancang Bangun Data Warehouse Untuk Pembuatan Laporan dan Analisis pada Data Kunjungan Pasien Rawat Jalan Rumah Sakit Universitas Airlangga Berbasis Online Analytical Processing (OLAP)

Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence ◽

10.20473/jisebi.3.1.40-51 ◽

2017 ◽

Vol 3 (1) ◽

pp. 40

Author(s):

Nur Ardista ◽

Purbandini Purbandini ◽

Taufik Taufik

Keyword(s):

Data Warehouse ◽

Medical Record ◽

Process Analysis ◽

Health Care Facilities ◽

Multidimensional Analysis ◽

Online Analytical Processing ◽

Multidimensional Data ◽

Microsoft Excel ◽

Number Of Patients ◽

Analytical Processing

Abstrak— Rumah Sakit Universitas Airlangga (RSUA) merupakan sarana pelayanan kesehatan yang dikelola di bawah naungan Universitas Airlangga. Seiring berjalannya proses bisnis, jumlah pasien RSUA yang semakin bertambah menyebabkan data kunjungan pasien rawat jalan yang harus dikelola oleh bagian rekam medis semakin banyak. Data tersebut dikelola untuk digunakan dalam pembuatan laporan. Informasi dalam laporan dihasilkan melalui perhitungan secara manual atau menggunakan formula Microsoft Excel menjadi kendala dalam pembuatan laporan selain adanya kebutuhan laporan dengan format beragam dan analisis multidimensional. Data warehouse berbasis Online Analytical Processing (OLAP) dapat diterapkan untuk menangani masalah tersebut. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan membangun data warehouse berbasis OLAP agar dapat digunakan oleh bagian rekam medis RSUA dalam pembuatan laporan. Data warehouse dibangun melalui tujuh tahap yaitu analisis, desain, proses ETL (Extraction, Transformation, and Loading), penerapan OLAP, uji coba, eksplorasi untuk hasil laporan dan analisis, serta evalusi. Perancangan data warehouse menggunakan Nine Step Methodology dengan pemodelan berupa fact constellation schema. Hasil implementasi data warehouse adalah aplikasi OLAP yang dapat digunakan untuk membantu kinerja bagian rekam medis RSUA dalam pembuatan laporan, baik berupa tabel pivot maupun grafik. Penilaian pengguna terhadap sistem data warehouse menunjukkan kategori baik dengan hasil penilaian sebesar 73.61 persen. Kata Kunci— Data Warehouse, Rawat Jalan, ETL, Nine Step Methodology, OLAPAbstract— Airlangga University Hospital is a health care facilities managed by the auspices of Airlangga University. Increasing number of patients in RSUA caused more outpatients’ visits data must be managed by the medical record unit. The data was used to report making. The information in the reports generated through manual calculation or used function of Microsoft Excel became a problem of report making in addition to their reporting needs with diverse formats and multidimensional analysis. Data warehouse based on Online Analytical Processing (OLAP) could implemented to solved the problem. The goal of this research were to designing and implementing the data warehouse based on OLAP so it could be used by medical record unit to making report. Data warehouse was implemented in seven process : analysis, design, ETL (Extraction, Transformation, and Loading), implementing OLAP, trial, explore the report and analysis, and evaluation. Design of data warehouse were using Nine Step Methodology and fact constellation schema model.The outcome of this research was an OLAP application that can used to help the task of RSUA medical record unit to making report using pivot table or chart. User ratings against the data warehouse system showed good category with the results of 73.61 percent in assessment. Keywords— Data Warehouse, Outpatient, ETL, Nine Step Methodology, OLAP

Download Full-text

ARRANGEMENT AND MODULATION OF ETL PROCESS IN THE STORAGE

Science Review ◽

10.31435/rsglobal_sr/31012020/6866 ◽

2020 ◽

pp. 3-8

Author(s):

Jala Aghazada

Keyword(s):

Data Analysis ◽

Data Processing ◽

Data Warehouse ◽

Analytical Data ◽

Online Analytical Processing ◽

Processing Data ◽

Analytical Processing ◽

Different Sources ◽

Operational Data ◽

Important Significance

Data warehouse (DW) is the basis of systems for operational data analysis (OLAP-Online Analytical Processing). Data extracted from different sources transforms and load in DW. Proper organization of this process, which is called ETL (Extract, Transform, Load) has important significance in creation of DW and analytical data processing. Forms of organization, methods of realization and modeling of ETL processes are considered in this paper.

Download Full-text

ANALISA TERHADAP LAYANAN PASIEN PADA DATA WAREHOUSE RSUD DR.R. GOETENG TAROENADIBRATA PURBALINGGA MENGGUNAKAN LAPORAN OLAP DENGAN NINE-STEP METHODOLOGY

Journal of Informatics Information System Software Engineering and Applications (INISTA) ◽

10.20895/inista.v2i1.84 ◽

2019 ◽

Vol 2 (1) ◽

pp. 20-32

Author(s):

Pradika Destarini ◽

Agus Priyanto ◽

Atik Febriani

Keyword(s):

Data Warehouse ◽

Online Analytical Processing ◽

Analytical Processing

RSUD dr.R.Goeteng Taroenadibrata Purbalingga merupakan salah satu rumah sakit pemerintahan daerah yang sebagai pusat layanan kesehatan di Purbalingga. Setiap hari hampir ratusan pasien yang harus dilayani oleh rumah sakit tersebut, sehingga semakin bertambahnya data kunjungan pasien khususnya rawat inap dan rawat jalan yang harus dikelolapun semakin banyak. Data warehouse sendiri merupakan salah satu cara yang digunakan dalam proses analisa serta pembuatan laporan yang di butuhkan suatu perusahaan atau instansi pemerintahan pada data dengan jumlah yang banyak. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap periode tahun 2013 sampai dengan 2017. Adanya sistem laporan Online Analytical Processing (OLAP) berfungsi untuk mempermudah dan mempercepat proses pengumpulan data untuk penyajian informasi sesuai dengan kebutuhan pihak rumah sakit. Nine-Step Methodology digunakan dalam penelitian ini sebagai pengembangan data warehouse yang meliputi Pemilihan Proses, Pemilihan Grain,Identifikasi dan Penyesuaian, Pemilihan Fakta, Penyimpanan Pre-calculation di tabel fakta, Memastikan tabel dimensi, Pemilihan durasi database, Melacak perubahan dimensi secara perlahan, serta Penentuan prioritas dan model query. Hasil yang di dapat dalam penelitian ini dapat mempercepat dalam penyajian informasi sesuai kebutuhan sehingga mampu memaksimalkan dalam menganalisis informasi tersebut.

Download Full-text

Implementasi OLAP Menggunakan Dashboard Holistics Software Pada LPPM STMIK Pelita Nusantara

Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP) ◽

10.34012/jutikomp.v2i1.457 ◽

2019 ◽

Vol 2 (1) ◽

pp. 55-59

Author(s):

Anita Sindar RMS

Keyword(s):

Data Warehouse ◽

Online Analytical Processing ◽

End User ◽

Analytical Processing

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) merupakan lembaga institusi penting dari sebuah perguruan tinggi, wadah para dosen melaporkan kewajiban penelitian dan pengabdian sekaligus untuk penilaian Tri Dharma dosen. Rancangan OLAP bertujuan untuk mempermudah para stockholder tertarik melihat laporan berdasarkan issue, judul artikel, jumlah pengutipan dari setiap dosen, membantu pengambil keputusan dalam review kinerja para dosen dalam melaksanakan Tri Dharma Perguruan Tinggi. Teknik Online Analytical Processing (OLAP) yaitu digunakan untuk meningkatkan analisis bisnis, dilakukan oleh end-user pada sistem online. Untuk memfasilitasi OLAP diperlukan data warehouse dengan sekumpulan tool yang memiliki kemampuan multidimensi menghasilkan dashboard publikasi setiap dosen. Grafik dashboard OLAP menunjukkan adanya peningkatan jumlah pulikasi dosen setiap tahun nasional maupun internasional. Persentase dana penelitian dengan biaya sendiri 90%, biaya dari dikti 70%, biaya dari yayasan 70%.

Download Full-text

Online Analytical Processing em Ambientes Virtuais de Aprendizagem da Educação a Distância

10.5753/desafie.2015.10035 ◽

2020 ◽

Author(s):

Charles Freitas ◽

Roberta Gouveia ◽

Adenilton Silva

Keyword(s):

Knowledge Discovery ◽

Data Warehouse ◽

Online Analytical Processing ◽

Knowledge Discovery In Databases ◽

E Learning ◽

Analytical Processing

Este artigo apresenta o processo Knowledge Discovery in Databases (KDD) aplicado no contexto da Educação a Distância (EaD) e dos ambientes virtuais de aprendizagem. O objetivo consiste em aplicar o processo KDD para traçar o perfil da EaD no Brasil e efetuar uma análise acurada dos cursos realizados em ambientes e-learning, bem como revelar os principais desafios da área. A metodologia consiste em coletar dados abertos governamentais de alta granularidade dos sistemas Universidade Aberta do Brasil (UAB) e e-MEC, em seguida aplicar o processo ETL, organizar e integrar os dados em um Data Warehouse e aplicar as tecnologias OLAP, visando obter uma visão contextualizada e realista da modalidade a distância no âmbito nacional.

Download Full-text