Tiga Jenis Arsitektur Taksonomi

Secara garis besar, taksonomi XBRL dapat dimodelkan dengan tiga cara: simple, tuple, dan dimensional. Masing-masing cara pemodelan memiliki tujuan tertentu serta kekuatan dan kelemahan masing-masing. Gambar 1 menampilkan perbedaan struktur ketiga model tersebut secara umum untuk tiga informasi yang dilaporkan dalam neraca: kas dalam mata uang rupiah, kas dalam mata uang valas, dan kas total.

Gambar 1 Perbedaan Struktur Model Dimensional, Simple, dan Tuple

Simple Model

Model yang paling sederhana untuk XBRL taksonomi adalah simple model. Pada simple model, setiap informasi yang dilaporkan diwakilkan dengan satu item (base item). Ini berarti, satu item yang menunjuk pada satu context tertentu hanya boleh ditempelkan pada satu fact (value). Contoh 1 menunjukkan potongan instance dengan model simple. Jika <p0:item3> dilaporkan dengan value yang berbeda, misal 200, tetapi merujuk pada context yang sama yaitu “c”, maka dua fact tersebut akan dianggap duplikat.

Contoh 1 Instance dengan Model SImple

 

Dimensional Model

Model dimensional dibuat untuk mengakomodasi kebutuhan multidimensionality reporting yang biasanya digunakan user untuk menganalisis data berdasarkan dimensi dan breakdown tertentu. Oleh karena itu, satu informasi yang dilaporkan, selain diwakili dengan satu base item juga diwakili oleh satu atau lebih dimensi dan membernya.

Gambar 2 Hypercube Aset

 

Hypercube menghubungkan base item dan kombinasi dimensi yang memungkinkan dari base item tersebut. Dalam gambar 1 di atas, item Aset berhubungan dengan hypercube, dan hypercube tersebut berhubungan dengan 2 dimensi. Visualisasi hypercube tersebut dapat dilihat pada gambar 2 (dengan penambahan 1 dimensi lain pada sumbu z yaitu dimensi jenis uang). Dengan model dimensional, user dapat menganalisis “Aset” dari 3 dimensi: mata uang, kategori aset, dan jenis uang. Koordinat yang diwarnai pada gambar 2 mewakili point of view Aset dengan dimensi kategori aset berupa kas, dimensi mata uang berupa rupiah, serta dimensi jenis uang secara keseluruhan.

Setiap fact dalam instance harus memiliki scenario (kombinasi dimensi dan member) yang berbeda. Jika ada yang sama berarti akan dianggap sebagai data duplikat. Karena satu context hanya bisa memuat satu scenario, maka jumlah context yang harus dibentuk harus sama dengan banyak fact yang dilaporkan.

Contoh 2 Instance dengan Model Dimension


Tuple Model

Tuple pada dasarnya sama dengan simple model, di mana setiap informasi diwakili oleh satu item. Akan tetapi pemodelan dengan tuple adalah menuntut daftar elemen yang terurut. Ini berarti urutan dari item yang didefinisikan pada taksonomi harus diikuti dengan urutan yang sama pada instance.

Tuple juga bisa memiliki anak berupa tuple lain. Banyaknya fact yang dilaporkan per tuple ini bisa tidak terbatas (kecuali jika max occurrence atribut dari child tuple didefinisikan pada taksonomi, maka  jumlah tuple yang dapat dilaporkan dapat divalidasi). Contoh 3 menunjukkan bahwa tuple <t1:tuple1> mengapit kelompok item <p0:Item1>, <p0:Item2>, dan <p0:Item3> di mana satu set tuple tersebut bisa terus berulang tanpa dianggap sebagai informasi yang duplikat.

Contoh 3 Instance dengan Model Tuple

Karena karakteristik yang berbeda itulah ketiga model tersebut memiliki kekuatan dan kelemahan masing-masing. Tabel 1 membandingkan kekuatan dan kelemahan tersebut dilihat dari berbagai aspek.

Tabel 1 Perbandingan Dimensional, Simple, dan Tuple

 

Tagged , , , , , , ,

2 thoughts on “Tiga Jenis Arsitektur Taksonomi

  1. itu yang di contoh BSMS berapa ya mbak larasss? hehehh😀

  2. roland says:

    thanks for sharing

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: