Data Cleansing dengan Pentaho Data Integration di PT. PUTERA HANDAL INDOTAMA

Septiandy, Septiandy (2019) Data Cleansing dengan Pentaho Data Integration di PT. PUTERA HANDAL INDOTAMA. Internship thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (276kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (127kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (185kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (249kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (262kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (2MB)

Abstract

Pengoloahan data yang baik dan benar sangat penting bagi perusahaan. Hal ini yang dijadikan sebagai peluang bisnis oleh PT Putera Handal Indotama dengan menawarkan jasa, produk, dan solusi di bidang teknologi data dengan tujuan utama yaitu data driven Indonesia. Masalah yang ditangani salah satunya dengan pembuatan data cleansing. Data cleansing dilakukan tanpa mengubah nilai asli data, tujuan akhirnya adalah data bersih yang siap dikonsumsi. Pekerjaan data cleansing dilakukan dengan Pentaho Data Integration (PDI) yang membuat kettle sehingga user bisa melakukan pembaruan data lebih mudah. Tool ini dapat membaca data yang bersumber dari file dan dapat berintegrasi dengan berbagai macam sistem basis data.

Item Type:	Thesis (Internship)
Keywords:	Data Cleansing, Kettle, Pentaho Data Integration.
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Computer Engineering
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	18 Mar 2021 09:24
Last Modified:	08 Jun 2023 01:12
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/13813

Actions (login required)

View Item