Transformasi Ontologi ke Model Dimensional - Togatorop, Parmonangan R.; Simanjuntak, Christina; Nababan, Christine; Silitonga, Genii (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2022)
Data warehouse adalah salah satu komponen penting untuk analisis bisnis yang efektif. Salah satu model pada data warehouse adalah dimensional model yang banyak digunakan karena performa permrosesan yang lebih cepat dari model lain. Dua faktor utama pada perancangan dimensional model adalah adalah sumber data dan kebutuhan bisnis.Salah satu sumber data yang banyak digunakan adalah ontologi karena mampu merepresentasikan data menjadi informasi yang koheren yang dapat dimasukkan ke dalam Data Warehouse. Dalam penelitian ini dihasilkan sebuah tools berbasis ontologi yang digunakan untuk secara otomatis mendapatkan dimensional model untuk data warehouse dari sumber data dan kebutuhan bisnis. Tahapan yang dilakukan mengidentifikasi semua informasi pada file ontology yang dimasukkan pengguna, kemudian daftar dimensi dan fact dihasilkan berdasarkan aturan perancangan dimensional model. Pembuatan fact tabel dan dimensi tabel dirancang berdasarkan rule perancangan dimensional model yang diperkenalkan oleh Kimball. Setelah tabel fact dan dimensidiidentifikasi, maka tabel fact dan dimensi tersebut diubah ke dalam bentuk kueri yang dapat dieksekusi pada MySQL. Penelitian ini berhasil menghasilkan dimensional model dari sumber data ontology.AbstractThe data warehouse is one of the essential components for effective business analysis. One of the models in the data warehouse is the dimensional model that is widely used because the processing performance is faster than other models. The two main factors in designing a dimensional model are data sources and business requirements. One of the most widely used data sources is ontology because it is able to represent data into coherent information that can be entered into the Data Warehouse. In this research, an ontology-based tool is produced which is used to automatically obtain dimensional models for the data warehouse from data sources and business needs. The step taken identifies all the information in the ontology file entered by the user, then a list of dimensions and facts is generated based on the design rules for the dimensional model. The creation of fact tables and dimension tables are designed based on the dimensional model design rules introduced by Kimball. After the fact and dimension tables are identified, the fact and dimension tables are converted into queries that can be executed in MySQL. This study succeeded in producing dimensional models from the ontology data source.