TUGAS : BUSINESS INTELLIGENCE

1.   Dekskripsi Data WareHouse

      data warehouse adalah kumpulan data dari berbagai sumber yang ditempatkan menjadi satu dalam tempat penyimpanan berukuran besar lalu diproses menjadi bentuk penyimpanan multidimensional dan didesain untuk querying dan reporting.

        sumber data pada pada data Warehouse berasal ari berbagai macam format, software, platform dan jaringan yang beda. Data tesebut adalah hasil dari proses transaksi perusahaan / organisasi sehari-hari. karena berasal dari sumber yang berbeda-beda tadi, maka data pada data Warehouse harus tersimpan dalam sebuah format yang baku.

        data Warehouse juga merupakan salah satu sistem pendukung keputusan, yaitu dengan menyimpan data dari berbagai sumber, mengorganisasikannya dan dianalisa oleh para pengambl kebijakan.Akan tetapi datawarehouse tidak dapat memberikan keputusan secara langsung. Namun ia dapat memberikan informasi yang dapat membuat user menjadi lebih paham dalam membuat kebijakan strategis.

karakteristik umum yang dimiliki warehouse adalah :

• data terintregasi dari berbagai smber yang berasal dari proses transaksional (OLTP)
• data dibuat konsisten
• merupakan aggregate data/kesimpulan data, bukan data yang terperinci 
• data bertahan lebih lama
• data tersimpan dalam format yang tepat sehingga proses query dan analisa dapat dilakukan dengan cepat
• data bersifat read only

KELEBIHAN 

• data terorgnisir dengan baik untuk query analisis dan sebagai bahan yang baik untuk proses transaksi
• perbedaan struktur data yang banyak macamnya dari sumber ang berbeda dapat diatasi.
• memiliki aturan transformasi untuk memvalidasi dan menkonsolidasi data dari OLTP ke data warehouse
• masalah keamanan dan kinerja dapat dipecahkan tanpa perlu mengubah sistem produksi.
• memiliki model data yang banyak macamnya, dan tidak tergantung dari format data awal/sumbernya, sehingga memudahkan dalam menciptakan laporan. 
• proses transformasi/perpindahan dapat dimonitoring. jika terjadi kesalahan dapat diarahkan/diluruskan
• informasi yang disimpan dalam datawarehouse, jadi ketika OLTP data sumbernya hilang, informasi yang diolah tetap terjaga dalam suatu warehouse
• data warehouse tidak memperlambat kerja operasional transaksi
• dapat menyediakan laporna yang bermacam-macam.

KERUGIAN

• data warehouse bukan merupakan lingkungan yang cocok untuk data yang tidak terstuktur.
• data perlu diekstrak, diubah (ETL) dan diload ke data warehouse sehingga membutuhkan tenggang waktu untuk memindahkannya
• semakin lama dipelihara, semakin besar biaya untuk merawat sebuah data warehouse .
• data warehouse dapat menjadi ketinggalan dari data terbaru yang relatfi cepat sehingga data yang ada tidak optimal

2. Deskripsi Data Mart

Data mart adalah suatu bagian pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan. dalam beberapa implementasi data warehouse, data mart adalah miniature data warehouse. data mart sering digunakan untuk memberikan informasi kepada segment fungsional organisasi. contoh data mart adalah unutk departemen penjualan, departemen persediaan dan pengiriman, departemen keuangan, manajemen tingkat atas dan lain-lain. data mart juga dapat digunakan untuk gudang data segmen data untuk mencerminkan bisnis secara geografis teletak dimana masing-masing daerah relatif otonom. Sebagai contoh, sebuah organisasi layanan yang besar mungkin memprlakukan pusat operasi regional sebagai unit usaha perorangan, masing-masing dengan data mart sendiri yang memberikan konstribusi untuk gudang dan data master.Data mart harus dirancang dari perspektif bahwa mereka adalah komponen dari data warehouse terlepas dari fungsi masing-masing atau konstruksi. Ini menyediakan konsistensi dan kegunaan dari informasi seluruh organisasi.

contoh produk data mart sebagai berikut :

• SmartMart(IBM)
• Visual Warehouse (IBM)
• PowerMart (Informatica)

karakteristik Data Mart adalah :

• Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau funsi bisnis.
• data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse.
• data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse.
• data mart lebih mudah dipahami
• data mart bisa bersifat dependent atau independent
• kubus
• aggregation

KELEBIHAN

Data mart dapat meningkatkan waktu respon pengguna akhir, karena berisi data mentah yang memungkinkan sistem komputer untuk fokus pada satu tugas, sehingga meningkatkan kinerja. Berbeda dengan sistem OLTP, data mart juga dapat menyimpan data historis yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis kecenderungan data. Selain itu, data mart tidak begitu mahal dan kompleks sebagai data gudang untuk setup dan melaksanakan karena masalah teknis tidak begitu sulit untuk diselesaikan.

KERUGIAN

mereka memiliki nilai yang terbatas karena mereka tidak dapat melihat organisasi secara keseluruhan dan pelaporan dan analisis potensi tebatas.

3. Deskripsi Data Mining

Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Patut diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Karena itu Data Mining sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik dan database. Data mining adalah proses menerapkan metode ini untuk data dengan maksud untuk mengungkap pola-pola tersembunyi. Dengan arti lain Data mining adalah proses untuk penggalian pola-pola dari data. Data mining menjadi alat yang semakin penting untuk mengubah data tersebut menjadi informasi. Hal ini sering digunakan dalam berbagai praktek profil, seperti pemasaran, pengawasan, penipuan deteksi dan penemuan ilmiah. Telah digunakan selama bertahun-tahun oleh bisnis, ilmuwan dan pemerintah untuk menyaring volume data seperti catatan perjalanan penumpang penerbangan, data sensus dan supermarket scanner data untuk menghasilkan laporan riset pasar.

Alasan utama untuk menggunakan data mining adalah untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan perilaku. Data tersebut rentan terhadap collinearity karena diketahui keterkaitan. Fakta yang tak terelakkan data mining adalah bahwa subset/set data yang dianalisis mungkin tidak mewakili seluruh domain, dan karenanya tidak boleh berisi contoh-contoh hubungan kritis tertentu dan perilaku yang ada di bagian lain dari domain . Untuk mengatasi masalah semacam ini, analisis dapat ditambah menggunakan berbasis percobaan dan pendekatan lain, seperti Choice Modelling untuk data yang dihasilkan manusia. Dalam situasi ini, yang melekat dapat berupa korelasi dikontrol untuk, atau dihapus sama sekali, selama konstruksi desain eksperimental. Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur Data Mining dalam penerapannya antara lain: clustering, classification, association rule mining, neural network, genetic algorithm dan lain-lain. Yang membedakan persepsi terhadap Data Mining adalah perkembangan teknik-teknik Data Mining untuk aplikasi pada database skala besar. Sebelum populernya Data Mining, teknik-teknik tersebut hanya dapat dipakai untuk data skala kecil saja.

fungsi data Mining :

1. fungsi Deskriptif : fungsi data Mining yang memberikan deskriptif /gambaran dari data yang tersedian. contoh : produk yang sering dibeli.
2. fungsi Prediktif : fungsi data Mining yang memberikan prediksi/target pencapaian dari informasi sumber data. contoh : prospek kerja presiden untuk 3 tahun kedepan

KELEBIHAN

• kemampuan dalam mengolah data dalam jumlah yang besar
• pencarian data secara otomatis

KEKURANGAN

• kendala database 
• tidak bisa melakukan analisa sendiri.

4. Deskripsi Data OLAP

OLAP (Online Analitycal Processing) adalah teknologi yang memproses data di dalam database dalam struktur multidimensi, menyediakan jawaban yang cepat untuk query dan analisis yang kompleks [4]. Data yang disajikan biasanya merupakan suatu fungsi agregasi seperti summary, max, min, average dan lain-lain.

karakteristik dari OLAP yaitu :

• mengijinkan user melihat data dari sudut pandang logical dan multidimensional pada data warehouse
• memfasilitasi query yang komplek dan analisa bagi user.
• mengijinkan user melakukan Drill down untuk menampilkan data pada level yang lebih detil atau roll up untuk agregasi dari satu dimensi atau beberapa dimensi.
• menyediakan proses kalkulasi dan perbandingan data
• menampilkan hasil dalam bentuk number termasuk dalam tabel dan grafik.

5. Deskripsi Data MOLAP 

Multidimensional online analitycal processing (MOLAP) menyimpan data dan aggregasi pada struktur data multidimensi. Struktur MOLAP ini tidak tersimpan pada datawarehouse tapi tersimpan pada OLAP server. Sehingga performa query yang dihasilkan olehnya sangat  bagus. Model penyimpanan ini sesuai untuk database dengan ukuran kecil sampai sedang.

6. Deskripsi Data ROLAP

ROLAP (Relational online analitycal processing ) menggunakan tabel pada database relasional datawarehouse untuk menyimpan detil data dan aggregasi kubus. Berbeda dengan MOLAP, ROLAP tidak menyimpan salinan database, ia mengakses langsung pada tabel fact ketika membutuhkan jawaban sebuah query. Sehingga query pada ROLAP mempunyai response time yang lebih lambat dibandingkan ROLAP maupun HOLAP. Karakteristik model ini digunakan untuk menyimpan data yang besar dan jarang dilakukannya proses query. Misalkan, data histori dalam jumlah besar dari beberapa tahun yang sebelumnya.

7. Deskripsi Data HOLAP

Gabungan model MOLAP dan ROLAP dapat kita peoleh dari HOLAP (Hibrid online analitycal processing) Detil data tersmpan pada tabel relasional tapi aggregasi data disimpan dalam format multidimensi. Misalkan proses drill down dilakukan pada sebuah tabel fakta, maka retrive data akan dilakukan dari tabel database relasional sehingga query tidak secepat MOLAP. Kubus HOLAP lebih kecil daripada kubus MOLAP tapi response time query masih lebih cepat jika dibandingkan dengan ROLAP. Model penyimpanan HOLAP ini biasanya sesuai untuk kubus yang membutuhkan performa query yang bagus dengan jumlah data yang besar.

8. BUSINESS INTELLIGENCE

Istilah Business Intelligence pertama kali didengungkan pada tahun 1989 oleh Howard Dresner. Dia menggambarkan istilah tersebut sebagai seperangkat konsep dan metode yang berguna untuk meningkatkan pembuatan keputusan dengan bantuan sistem yang berbasiskan fakta atau realita yang terjadi.Menurut tim studi Busines Intelligence pada Departemen Keuangan Indonesia menyatakan,Business Intelligence (BI) merupakan sistem dan aplikasi yang berfungsi untuk mengubah data-data dalam suatu perusahaan atau organisasi (data operasional, data transaksional, atau data lainnya) ke dalam bentuk pengetahuan. Aplikasi ini melakukan analisis data-data di masa lampau,  menganalisisnya dan kemudian menggunakan pengetahuan tersebut untuk mendukung keputusan dan perencanaan organisasi(Indonesia, 2007).Dari definisi itu, dapat dikatakan bahwa Business Intelligence merupakan suatu sistem pendukung keputusan yang berdasarkan pada data-data fakta kinerja perusahaan. Business Intelligence berguna untuk mengefisienkan finansial, manusia, material serta beberapa sumber daya lainya.

Business Intelligence Software (BI) secara singkat juga dikenal sebagai dashboard. Ini karena secara umum BI berfungsi seperti halnya dashboard pada kendaraan. BI memberikan metrik (ukuran-ukuran) yang menentukan performa kendaraan (organisasi). BI juga memberikan informasi kondisi internal, seperti halnya suhu pada kendaraan. Dan BI juga memberikan sinyal-sinyal pada pengemudi bila terjadi kesalahan pada kendaraan, seperti bila bensin akan habis pada kendaraan. Semuanya berguna bagi pengemudi agar mampu mengendalikan kendaraannya dengan lebih baik dan mampu membuat keputusan yang tepat dengan lebih cepat. Pada prakteknya, BI akan berfungsi sebagai analis, penghitung scorecard,

sekaligus memberikan rekomendasi pada user terhadap tindakan yang sebaiknya diambil. Dengan menjalankan fungsi dashboard, user BI akan mengenali potensi ketidakberesan pada perusahaan sekaligus dengan penyebabnya sebelum hal tersebut berkembang menjadi masalah yang besar. BI akan berfungsi memberikan advance alarm, memberikan informasi trend dan melakukan benchmark. BI berfungsi untuk membantu dalam membuat keputusan perusahaan atau bisnis secara cepat dan akurat.

KEUNTUNG

Ada 7 keunggulan utama BI yang akan memberikan value bagi perusahaan adalah sebagai berikut:

1. Konsolidasi informasi Dengan BI dijalankan di dalam perusahaan, data akan diolah dalam satu platform dan disebarkan dalam bentuk informasi yang berguna (meaningful) ke seluruh organisasi. Dengan ketiadaan information assymmetry, kolaborasi dan konsolidasi di dalam perusahaan dapat diperkuat. Dengan konsolidasi, maka dapat dimungkinkan pembuatan cross-functional dan corporate-wide reports. Meskipun harus diakui, benefit ini juga mampu disediakan oleh software ERP. 

2.  In-depth reporting Software Business Process Management (BPM) memang mampu memberikan report dan analisis, namun cukup sederhana dan hanya bertolak pada kondisi intern. Sedangkan BI mampu menyediakan informasi untuk isu-isu bisnis yang lebih besar pada level strategis.

3.  Customized Graphic User Interface (GUI) Beberapa ERP memang berusaha membuat tampilan GUI yang user friendly, namun BI melangkah lebih jauh dengan menyediakan fasilitas kustomisasi GUI. Sehingga tampilan GUI jauh dari kesan teknis dan memberikan view of business sesuai dengan keinginan masing-masing user.

4.  Sedikit masalah teknis Ini karena  pertama sifatnya yang user friendly meminimasi kemungkinan operating error dari user, dan  kedua BI hanya merupakan software pada layer teratas (information processing) dan bukan business process management.

5. Biaya pengadaan rendah Karena BI hanya software yang bekerja pada layer teratas dari pengolahan informasi, harga software-nya tidak semahal ERP. Biaya pengadaannya pun menjadi lebih murah dibandingkan ERP. Apalagi saat ini banyak ditunjang juga oleh produk BI yang open source.

6. Flexible databank BI membuka kemungkinan untuk berkolaborasi dengan ERP sebagai pemasok databank yang akan diolah menjadi reports dan scorecard, namun BI juga dapat bekerja dari databank yang dibuat terpisah. BI pun menjadi terbuka untuk digunakan oleh analis profesional dan peneliti, yang data olahannya bersifat sekunder.

7. Responsiveness Sifat BI lain yang tidak dimiliki oleh ERP adalah dalam hal kecepatan (responsiveness). Misalnya pada penghitungan service level sebagai salah satu Key Performance Indicator (KPI). Fungsi BI akan memberikan peringatan kepada user sebelum batas bawah dalam service level (lower limit) terlampaui. Akibatnya masalah bisa ditangani sebelum benar-benar muncul ke permukaan. Salah satu contoh padResponsivenessa industri kesehatan, penggunaan BI berjasa mencegah penyebaran suatu penyakit/wabah secara luas (outbreak). Nama-nama vendor BI memang masih asing di Indonesia.

Pengaplikasian Business Intelligence :

Hingga saat ini, organisasi yang telah mengimplementasikan komponen dari Enterprise Performance Management System dan Business Intelligence Oracle pada tahun fiskal 2008 di antaranya Bank of Communications (Cina), CJ Entertainment (Korea), GM Daewoo Auto & Technology (Korea), Huadian Power (China), Hyunjin Materials (Korea), Kolon (Korea), Korea Investment & Securities (Korea), Korea Land Corporation, Korea Zinc (Korea), MIDEA (China), New World Department Stores (Hong Kong), Samsung Electronics (Korea), Sterlite Industries (India) Ltd. (India), Vedanta Resources plc (India), dan Woori Bank (Korea).

PT Coca Cola Distribution Indonesia dan Ayala Corporation dari Filipina tercatat telah mengadopsi komponen software Enterprise Performance Management (EPM) dan Business Intelligence (BI) dari Oracle.

Alternatif lain menggunakan produk BI open source yang saat ini makin populer, yaitu Pentaho.Pentaho Corporation didirikan pada tahun 2004 oleh Richard Daley. Richard sebelumnya telah bekerja di IBM dan bertanggung jawab terhadap bagian BI. Pentaho dalam perjalanannya melakukan akuisisi terhadap berbagai proyek open source terkenal dan melakukan perbaikan terhadapnya seperti JFreeReport. Disusul oleh Mondrian, Kettle dan Weka dimana semua lead developer dari proyek ini tetap dipertahankan.

Dengan demikian stack solusi BI untuk Pentaho semakin lengkap dan bisa dibilang tahun 2007 dan 2008 merupakan tahun keemasan Pentaho dengan peningkatan penjualan lisensi (Pentaho menerapkan opsi dual lisensi: gratis dan berbayar) dan meraih banyak penghargaan.

Pembatasan Hak Akses User Pada Microsoft SQL Server 2008

Secara keseluruhan database yang dibuat pada Microsoft SQL Server 2008 dapat diakses secara penuh. Dalam dunia perkantoran, database pasti digunakan secara bersama – sama. Hal ini beresiko karena database penting dapat digunakan oleh setiap orang. Untuk itu, admin database harus membatasi hak akses user ke database, seperti sintaks INSERT, UPDATE, DELETE. Jadi user hanya bisa melihat data saja dengan menggunakan sintaks SELECT. Lalu bagaimana jika kita ingin agar sebuah user memiliki keterbatasan terhadap akses database sehingga data yang ada dapat terjaga.

Berikut langkah-langkah untuk membuat pembatasan hak akses atau yang lebih dikenal dengan istilah Grant User.

1. Langkah pertama login terlebih dahulu dengan menggunakan user default.

2. Kemudian buat user baru. Klik menu Security –> klik kanan pada menu Logins –> klik New Login.

3. Kemudian ketik nama user yang baru.

4. Hilangkan centang pada kotak Enforce password policy –>masukan password dan confirm password –> pada Default database pilih nama database yang ingin diberikan akses.

5. Kemudian pilih tab User Mapping

6. Maka akan muncul tampilan seperti di bawah ini. Kemudian beri tanda checkilst pada kotak nama database yang telah di pilih sebelumnya.

7. Pada database role membership, beri tanda checklist pada db_owner dan db_denydatawriter agar user hanya mempunyai hak untuk melihat isi tabel.

8.Kemudian klik Ok

9. Setelah itu refresh dan kemudian lihat pada menu Logins , maka akan muncul nama user yang baru saja dibuat.

10. Logout dari user default, dengan cara mengklik Disconnect.

11. Kemudian login kembali dengan mengklik Connect untuk melakukan pengujian dengan menggunakan user yang baru dibuat.

12. Masukkan username dan password dari user yang baru saja dibuat –> klik Connect.

13. Setelah login, coba klik database lain selain database yang telah disetting sebelumnya. Maka akan muncul prompt error, karena user tidak memiliki hak akses terhadap database lain.

14. Kemudian coba hak akses tadi dengan cara membuat query sintaks, yaitu dengan menggunakan perintah SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE. Apabila dengan menggunakan sintaks SELECT berhasil, kemudian bila menggunakan sintaks INSERT, UPDATE, dan DELETE maka akan muncul tulisan error. Itu artinya akses berhasil dilakukan (terblokir), jadi sembarang user tidak dapat mengaksesnya.

Pengertian, Sintak dan Contoh Triger, Store Prodesedur, dan View

1. Trigger
    Trigger merupakan store procedure yang dijalankan secara automatis saat user melakukan modifikasi data       pada tabel. Modifikasi data yang dilakukan pada tabel yaitu berupa perintah INSERT, UPDATE, dan DELETE.

INSERT , UPDATE dan DELETE bisa digabung jadi satu trigger yang dinamakan Multiple Trigger.

Sintak Triger:

CREATE TRIGGER tr_status     

ON daftarnilai

FOR INSERT, UPDATE

AS

DECLARE @kode char(4)

DECLARE @nilai float

SELECT @kode = kode, @nilai = nilai FROM daftarNilai

IF @nilai >= 60

UPDATE daftarSiswa SET status = ‘Lulus’ WHERE kode=@kode

ELSE UPDATE daftarSiswa SET status = ‘Tidak Lulus’ WHERE kode=@kode

go

contoh Triger:

Untuk menganalisa lihat isi kedua tabel diatas dengan perintah

SELECT* FROM daftarSiswa

SELECT* FROM daftarNilai

Setelah Anda melihat hasilnya kemudian jalankan perintah dibawah ini :

INSERT INTO daftarNilai values(’1001′,70)

INSERT INTO daftarNilai values(’1002′,50)

INSERT INTO daftarNilai values(’1003′,80)

Setelah dijalankan Anda bisa lihat kembali isi tabel daftarSiswa dan daftarNilai.

DaftarSiswa
Kode	Status
1001
1002
1003

Di tabel yang lain kita juga punya tabel Daftar Nilai :

DaftarNilai
Kode	Nilai

Daftar nilai ini belum ada isinya yang nantinya akan kita isi dengan perintah INSERT.

Kolom Status pada tabel DaftarSiswa akan kita isi dengan “Lulus” dan “Tidak Lulus” secara automatis saat kita melakukan INSERT dan UPDATE pada tabel DaftarNilai.

2. Store Producure

    Store procedure adalah kumpulan dari statement SQL yang digunakan bersama sama. Store procedure procedure mengijinkan penggunaan statemen SQL lebih dari sekedar statemen SQL biasa untuk meretrieve dan mengupdate database. Store procedure mendukung pemakaian variabel flow control dan cursor.

Sintak SQL dalam Store Procedure :
CREATE PROCEDURE nama_stored_procedurenya @parameter1 tipe_data, @parameter2 2 tipe_data AS isi procedurenya.
Penjelasan

•  nama stored_procedure tidak boleh sama dengan nama fungsi internal, misal CREATE PROCEDURE   SUM, tidak boleh ada spasi, tapi bisa menggunakan karakter _
• Untuk membuat stored procedure gunakan perintah CREATE, untuk mengedit gunakan ALTER , untuk menghapus gunakan DROP. Perintah CREATE, ALTER, DROP dapat digunakan juga untuk membuat TABLE, VIEW, TRIGGER, FUNCTION, misal CREATE VIEW, ALTER FUNCTION,dsb
• SQL Server mengenali parameter/variabel karena ada tanda @, contoh : @nama_barang char(50), @tanggal datetime, dsb
•  Untuk deklarasi parameter di Stored Procedure gunakan DECLARE
• contoh : DECLARE @StartDate datetime, @EndDate datetime, dst... Untuk memasukkan nilai ke sebuah parameter, gunakan SET atau SELECT, contoh : SET @nama='Itanium' SET @Web='Klik-kanan' (perintah SET hanya bisa untuk 1 variabel saja)SELECT @nama='Itanium', @Web='Klik-kanan' (perintah SELECT bisa digunakan untuk banyak variabel)
• Untuk mengambil nilai dari sebuah field dari tabel ke dalam variabel dapat juga menggunakan SET / SELECT , misal : SET @nama= SELECT nama FROM user WHERE login='Itanium') selalu gunakan anda(),perintah ini valid bila data yang ditemukan hanya 1, bila lebih, maka varibale @nama tidak akan ada nilai nya.
• Untuk mengambil data dalam jumlah banyak, misal seperti array atau StringList, gunakan temporary tabel.untuk pembahasan lebih lengkap, tunggu posting berikut nya.

Contoh pembuatan Stored Procedure. Kita akan membuat sebuah Stored procedure yang berfungsi untuk menggantikan perintah SELECT yang rumit, misal untuk laporan stok barang.

Contoh Store Procedure :

Tabel Sales Order 

 Sebagai contoh kita akan membuat tabel sales order dan diisi dengan sebuah data:

CREATE TABLE sales_order(customer_name VARCHAR( 50 ) NOT NULL ,total_price DECIMAL( 9, 0) NOT NULL DEFAULT '0',total_hpp DECIMAL( 9, 0 ) NOT NULL DEFAULT '0',profit DECIMAL( 9, 0 ) NOT NULL DEFAULT '0',so_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,PRIMARY KEY(so_id)) ENGINE = InnoDB;INSERT INTO sales_order (customer_name,so_id) VALUES ('SerbaPrima', 1); 

Tabel Sales Item Kemudian kita akan membuat tabel sales_item diisi dengan 2 data: 

CREATE TABLE sales_item(so_id INT NOT NULL ,item_name VARCHAR( 100 ) NOT NULL ,item_price DECIMAL( 8, 0 ) NOT NULL ,hpp DECIMAL( 8, 0 ) NOT NULL ,item_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,PRIMARY KEY (item_id)) ENGINE = InnoDB;

INSERT INTO sales_item(so_id,item_name,item_price,hpp) VALUES (1, 'Keyboard', 100000,85000);
INSERT INTO sales_item(so_id,item_name,item_price,hpp) VALUES (1, 'Mouse', 50000,40000);

3. View

SQL view digunakan untuk membuat tampilan sebuah tabel. Di dalamnya memungkinkan kita untuk bisa membuat, mengupdate dan menghapus tampilan tabel tersebut. Dan tabel yang ditampilkan merupakan tabel hasil dari perintah-perintah MySql. Didalamnya akan terlihat adanya baris dan kolom seperti halnya tabel biasa dari sebuah database. Dan tabel yang ditampilkan hanya satu tabel sekalipun merupakan hasil perintah pada join MySql.

Sintak VIEW dengan bentuk sbb:

CREATE VIEW namaview AS
SELECT namakolom
FROM namatabel
WHERE persyaratan

View yang dihasilkan merupakan data yang terupdate karena setiap kita menjalakan kueri CREATE VIEW tersebut, maka database akan mengcreate data terbaru.

Contoh SQL View :

CREATE VIEW Mahasiswa Jawa Barat AS
SELECT ID,Nama
FROM Mahasiswa
WHERE Propinsi=Jawa Barat

Hal ini akan menghasilkan tampilan data ID dan nama mahasiswa yang berasal dari propinsi Jawa Barat.

Sedangkan untuk menghapus sebuah view kita menggunakan perintah DROP pada kueri MySQL. Perintahnya adalah sbb:

DROP VIEW Mahasiswa Jawa Barat

Maka view tersebut akan terhapus.

membuat database normalisasi Baitul Mal menggunakan microsoft access

Normalisasi adalah teknik untuk mengorganisasi data kedalam tabel-tabel untuk memenuhi kebutuhan pemakai didalam suatu organisasi

• tabel amil

• tabel barang

• tabel mustahiq 

• tabel muzaki

• tabel pembagian zakat

• tabel zakat

• relation ship

• cdm

• tabel kategori

membuat database dengan menggunakan microsoft SQL visual studio

tugas database

CDM 

PDM

Menampilkan Tabel Nama Peminjam Buku

Menampilkan Tabel Penerbit

Menampilkan Tabel Nama Buku

Membuat PDM