basis data - UIGM | Login Student

Pemrograman C
Pengenalan Borland C++
Diktat
BASIS DATA
Manajemen Informatika D3
Fakultas Ilmu Komputer
Suzan Agustri, S.Kom., M.T.I.
NPM
:
Nama :
Kelas
:
UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI
2017
Suzan Agustri
1
Basis Data
S I L A B U S
Kode Mata Kuliah
Jumlah SKS
Kelas
Nama Mata Kuliah
Jadwal
Dosen
Bahasa Pengantar
: MKB224009
: 4 SKS
: 122401
: Basis Data
: Rabu
: Suzan Agustri, S.Kom., M.T.I.
: Bahasa Indonesia
Objektif
Mata kuliah ini merupakan teori basis data yang sangat mendasar tanpa memerlukan
prasyarat pengetahuan tentang basis data sebelumnya. Materi mata kuliah ini
difokuskan pada tiga hal pokok, yaitu: dasar-dasar basis data, model data dan
bagaimana membuat model data yang baik. Selain itu, mata kuliah ini juga membahas
contoh-contoh aturan yang berlaku di lapangan yang terefleksikan dalam perancangan
basis data. Sejumlah aspek lain yang relevan, seperti DBMS, SQL, aplikasi basis data dan
perkembangan teknologi terbaru juga dibahas dalam mata kuliah ini.
Penilaian: Kehadiran 5%, Quiz 20%, Tugas 20%, UTS 25%, UAS 30%.
Buku Teks Utama: Thomas Connolly, Carolyn Begg, Database Systems 4th Ed., 2005
Prasyarat: -
Jadwal Perkuliahan:
Jadwal perkuliahan berikut merupakan panduan yang dapat berubah sewaktu-waktu sesuai kebutuhan
perkuliahan berdasarkan pertimbangan dosen.
Suzan Agustri
Basis Data
Pert. ke1
Tanggal
15-Feb-17
Topik
Pengantar Basis Data
2
22-Feb-17
Model Data Relasional
3
1-Mar-17
QUIZ
4&5
8 & 15-Mar-17
Entity Relationship Diagram
6&7
22 & 29-Mar-17
Normalisasi
8
5-Apr-17
UTS
9
12-Apr-17
Proses Perancangan Basis Data
10
19-Apr-17
Studi Kasus 1 Perancangan Basis Data
11
26-Apr-17
QUIZ
12
3-Mei-17
Studi Kasus 2 Perancangan Basis Data
13
10-Mei-17
Studi Kasus 3 Perancangan Basis Data
14
17-Mei-17
Studi Kasus 4 Perancangan Basis Data
24-Mei-17
UAS
Suzan Agustri
Basis Data
Pengantar Basis Data
PENGANTAR BASIS DATA
Basis data menyediakan fasilitas atau mempermudah dalam menghasilkan informasi yang
digunakan oleh pemakai untuk mendukung pengambilan keputusan. Hal inilah yang
menjadikan alasan dari penggunaan teknologi basis data pada saat sekarang (dunia bisnis).
Berikut ini contoh penggunaan aplikasi basis data dalam dunia bisnis:

Bank: Pengelolaan data nasabah, akunting, semua transaksi perbankan

Bandara: Pengelolaan data reservasi, penjadwalan

Universitas: Pengelolaan pendaftaran, alumni

Penjualan: Pengelolaan data customer, produk, penjualan

Pabrik: Pengelolaan data produksi, persediaan barang, pemesanan, agen

Kepegawaian: Pengelolaan data karyawan, gaji, pajak

Telekomunikasi: Pengelolaan data tagihan, jumlah pulsa
SISTEM PEMROSESAN FILE
Program Aplikasi Mahasiswa
file
mahasiswa
mahasiswa
Program Aplikasi Mata Kuliah
file
mata kuliah
mata kuliah
Gambar 1. Sistem pemrosesan file untuk suatu Universitas
Keterangan:
File Mahasiswa:
Mhs (npm, nama, alamat, tgl_lahir)
MataKul (kd_mk, nama_mk, sks)
File MataKuliah:
MataKul (kd_mk, nama, sks)
Sebelumnya, sistem yang digunakan untuk mengatasi semua permasalahan bisnis,
menggunakan pengelolaan data secara tradisional dengan cara menyimpan banyak
record pada banyak file yang terpisah, yang disebut juga Sistem Pemrosesan File. Dimana
masing-masing file diperuntukkan hanya untuk satu program aplikasi saja. Perhatikan
Suzan Agustri
1
Basis Data
Pengantar Basis Data
Gambar 1 mengenai suatu universitas yang mempunyai dua sistem yakni sistem yang
memproses data mahasiswa dan sistem yang mengelola data mata kuliah.
Kelemahannya dari sistem pemrosesan file ini antara lain:
1. Timbulnya Data Rangkap (Redundancy Data) dan Ketidakkonsistensi Data (Inconsistency
Data)
Karena file dan program aplikasi disusun oleh programmer yang berbeda, sejumlah
informasi mungkin memiliki duplikasi dalam beberapa file. Sebagai contoh nama mata
kuliah dan sks dari mahasiswa dapat muncul pada suatu file memiliki record mahasiswa
dan juga pada suatu file yang terdiri dari record mata kuliah. Kerangkapan data seperti
ini dapat menyebabkan pemborosan tempat penyimpanan dan biaya akses yang
bertambah. Disamping itu dapat terjadi inkonsistensi data. Misalnya, apabila terjadi
perubahan jumlah sks mata kuliah, sedangkan perubahan hanya diperbaiki pada file
mata kuliah dan tidak diperbaiki pada file mahasiswa. Hal ini dapat mengakibatkan
kesalahan dalam laporan nilai mahasiswa.
2. Kesukaran dalam Mengakses Data
Munculnya permintaan-permintaan baru yang tidak diantisipasikan sewaktu membuat
program aplikasi, sehingga tidak memungkinkan untuk pengambilan data.
3. Data Terisolir (Isolation Data)
Karena data tersebar dalam berbagai file, dan file mungkin dalam format yang
berbeda, akan sulit menuliskan program aplikasi baru untuk mengambil data yang
sesuai.
4. Masalah Pengamanan (Security Problem)
Tidak semua pemakai diperbolehkan mengakses seluruh data. Bagian Mahasiswa hanya
boleh mengakses file mahasiswa. Bagian Mata Kuliah hanya boleh mengakses file mata
kuliah, tidak boleh mengakses file mahasiswa. Tetapi sejak program-program aplikasi
ditambahkan secara ad-hoc maka sulit melaksanakan pengamanan seperti yang
diharapkan.
5. Ketergantungan Data (Data Dependence)
Apabila terjadi perubahan atau kesalahan pada program aplikasi maka pemakai tidak
dapat mengakses data.
Suzan Agustri
2
Basis Data
Pengantar Basis Data
SISTEM BASIS DATA
Seiring dengan berjalannya waktu, lambat laun sistem pemrosesan file mulai ditinggalkan
karena masih bersifat manual, yang kemudian dikembangkanlah sistem pemrosesan dengan
pendekatan basis data.
Program Aplikasi Mahasiswa
mahasiswa
DBMS
Basis data
Universitas
Program Aplikasi Mata kuliah
mata kuliah
Gambar 2. Sistem basis data untuk suatu universitas
Keterangan:
Mhs ( npm, nama, alamat, tgl_lahir )
Mt_kul ( kd_mk, nama_mk,sks )
Perhatikan Gambar 2 di atas. Pada sistem ini record data disimpan pada satu tempat yakni
basis data dan diantara program aplikasi maupun pemakai terdapat DBMS (Database
Management System).
Konsep Dasar Basis Data
Data adalah representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek seperti manusia
(pegawai, mahasiswa, pembeli), barang, hewan, peristiwa, konsep, keadaan, dan
sebagainya yang direkam dalam bentuk angka, huruf, simbol, teks, gambar, bunyi atau
kombinasinya.
Basis Data adalah sekumpulan data yang terintegrasi yang diorganisasikan untuk memenuhi
kebutuhan para pemakai di dalam suatu organisasi.
DBMS (DataBase Management System) adalah Perangkat Lunak yang menangani semua
pengaksesan ke basis data
Suzan Agustri
3
Basis Data
Pengantar Basis Data
Sistem Basis Data terdiri dari basis data dan DBMS.
Gambar 3. Sistem Basis Data
Istilah - Istilah Dasar Basis Data
Enterprise
Suatu bentuk organisasi seperti: bank, universitas, rumah sakit, pabrik, dan sebagainya.
Data yang disimpan dalam basis data merupakan data operasional dari suatu enterprise.
Contoh data operasional: data keuangan, data mahasiswa, data pasien
Entitas (Entity)
Suatu obyek yang dapat dibedakan dari lainnya yang dapat diwujudkan dalam basis data.
Contoh Entitas dalam lingkungan bank terdiri dari: Nasabah, Simpanan, Hipotik
Contoh Entitas dalam lingkungan universitas terdiri dari: Mahasiswa, Mata kuliah
Kumpulan dari entitas disebut Himpunan Entitas
Contoh: semua nasabah, semua mahasiswa
Atribut (Elemen Data)
Karakteristik dari suatu entitas.
Contoh: Entitas Mahasiswa atributnya terdiri dari NPM, Nama, Alamat, Tanggal lahir.
Nilai Data (Data Value)
Isi data/informasi yang tercakup dalam setiap elemen data.
Contoh Atribut Nama Mahasiswa dapat berisi Nilai Data: Natawiangga, Nadya, Fatahillah
Kunci Elemen Data (Key Data Element)
Tanda pengenal yang secara unik mengidentifikasikan entitas dari suatu kumpulan entitas.
Contoh Entitas Mahasiswa yang mempunyai atribut-atribut NPM, nama, alamat, tanggal lahir
menggunakan Kunci Elemen Data NPM.
Suzan Agustri
4
Basis Data
Pengantar Basis Data
Record Data
Kumpulan Isi Elemen data yang saling berhubungan.
Contoh: kumpulan atribut NPM, nama, alamat, tanggal lahir dari Entitas Mahasiswa berisikan:
"2009210123", "Natawiangga", "Jl. Sirsak 28 Palembang", "11 Oktober 1991".
Pengguna Basis Data
1. System Engineer
Tenaga ahli yang bertanggung jawab atas pemasangan Sistem Basis Data, dan juga
mengadakan peningkatan dan melaporkan kesalahan dari sistem tersebut kepada
pihak penjual
2. DataBase Administrator (DBA)
Tenaga ahli yang mempunyai tugas untuk mengontrol sistem basis data secara
keseluruhan, meramalkan kebutuhan akan sistem basis data, merencanakannya dan
mengaturnya.
Tugas DBA :
o
Mengontrol DBMS dan software
o
Memonitor siapa yang mengakses basis data
o
Mengatur pemakaian basis data
o
Memeriksa security, integrity, recovery dan concurrency
Program Utilitas yang digunakan oleh DBA:
o
Loading Routines
Membangun versi utama dari basis data
o
Reorganization Routines
Mengatur/mengorganisasikan kembali basis data
o
Journaling Routines
Mencatat semua operasi pemakaian basis data
o
Recovery Routines
Menempatkan kembali data, sebelum terjadinya kerusakan
o
Statistical Analysis Routines
Membantu memonitor kehandalan sistem
Suzan Agustri
5
Basis Data
Pengantar Basis Data
3. End User (Pemakai Akhir)
Ada beberapa jenis (tipe) pemakai terhadap suatu sistem basis data yang dapat
dibedakan berdasarkan cara mereka berinteraksi terhadap sistem:
a. Programmer aplikasi
Pemakai yang berinteraksi dengan basis data melalui Data Manipulation Language
(DML), yang disertakan (embedded) dalam program yang ditulis pada bahasa
pemrograman induk (seperti C, pascal, cobol, dan lain-lain)
b. Pemakai Mahir (Casual User)
Pemakai yang berinteraksi dengan sistem tanpa menulis modul program. Mereka
menyatakan query (untuk akses data) dengan bahasa query yang telah disediakan
oleh suatu DBMS
c. Pemakai Umum (End User/Naïve User)
Pemakai yang berinteraksi dengan sistem basis data melalui pemanggilan satu
program aplikasi permanen (executable program) yang telah ditulis (disediakan)
sebelumnya
d. Pemakai Khusus (Specialized/Sophisticated User)
Pemakai yang menulis aplikasi basis data non konvensional, tetapi untuk keperluankeperluan khusus seperti aplikasi Artificial Intelligence, Sistem Pakar, Pengolahan Citra,
dan lain-lain, yang bisa saja mengakses basis data dengan atau tanpa DBMS yang
bersangkutan.
Keuntungan Sistem Basis Data
1. Terkontrolnya kerangkapan data
Dalam basis data hanya mencantumkan satu kali saja field yang sama yang dapat
dipakai oleh semua aplikasi yang memerlukannya.
2. Terpeliharanya keselarasan (kekonsistenan) data
Apabila ada perubahan data pada aplikasi yang berbeda maka secara otomatis
perubahan itu berlaku untuk keseluruhan
3. Data dapat dipakai secara bersama (shared)
Data dapat dipakai secara bersama-sama oleh beberapa program aplikasi (secara
batch maupun on-line) pada saat bersamaan.
4. Dapat diterapkan standarisasi
Dengan adanya pengontrolan yang terpusat maka DBA dapat menerapkan standarisasi
data
yang
disimpan
sehingga
memudahkan
pemakaian,
pengiriman
maupun
pertukaran data.
Suzan Agustri
6
Basis Data
Pengantar Basis Data
5. Keamanan data terjamin
DBA dapat memberikan batasan-batasan pengaksesan data, misalnya dengan
memberikan password dan pemberian hak akses bagi pemakai (misal: modify, delete,
insert, retrieve)
6. Terpeliharanya integritas data
Jika kerangkapan data dikontrol dan kekonsistenan data dapat dijaga maka data
menjadi akurat
7. Terpeliharanya keseimbangan (keselarasan) antara kebutuhan data yang berbeda
dalam setiap aplikasi
Struktur basis data diatur sedemikian rupa sehingga dapat melayani pengaksesan data
dengan cepat
8. Data independence (kemandirian data)
Dapat digunakan untuk bermacam-macam program aplikasi tanpa harus merubah
format data yang sudah ada
Kelemahan Sistem Basis Data
-
Memerlukan tenaga spesialis
-
Kompleks
-
Memerlukan tempat yang besar
-
Mahal
Suzan Agustri
7
Basis Data
Model Data Relasional
MODEL DATA RELASIONAL
PENGERTIAN BASIS DATA RELASIONAL
Pada model relasional, basis data akan "disebar" atau dipilah-pilah ke dalam berbagai
tabel dua dimensi. Setiap tabel selalu terdiri atas lajur mendatar yang disebut baris data
(row/record) dan lajur vertikal yang biasa disebut dengan kolom (column/field).
Contoh Tabel dan keterhubungannya:
MHS
NPM
Nama
Alamat
10296832
Natawiangga
Palembang
10296126
Anisa
Palembang
31296500
Fatahillah
Lampung
41296525
Farah
Semarang
50096487
Nadya
Bogor
21196353
Andre
Semarang
MKUL
KDMK
MTKULIAH
SKS
KK021
P. Basis Data
2
KD132
SIM
3
KU122
Pancasila
2
NILAI
NPM
KDMK
MID
FINAL
10296832
KK021
60
75
10296126
KD132
70
90
31296500
KK021
55
40
41296525
KU122
90
80
21196353
KU122
75
75
50095487
KD132
80
0
10296832
KD132
40
30
Suzan Agustri
8
Basis Data
•
Model Data Relasional
Keuntungan Basis Data Relasional
1. Bentuknya sederhana
2. Mudah melakukan berbagai operasi data
•
Istilah dalam Basis Data Relasional:
Relasi
Relasi merupakan sebuah tabel yang terdiri dari beberapa kolom dan beberapa baris.
Relasi menunjukkan adanya hubungan diantara sejumlah entitas yang berasal dari
himpunan entitas yang berbeda. Entitas merupakan individu yang mewakili sesuatu yang
nyata dan dapat dibedakan dengan yang lainnya.
Atribut
Atribut merupakan kolom pada sebuah relasi. Setiap entitas pasti memiliki aribut yang
mendeskripsikan karakter dari entitas tersebut. Penentuan atau pemilihan atribut-atribut
yang relevan bagi sebuah entitas merupakan hal penting dalam pembentukan model
data.
Tuple
Tuple merupakan baris pada sebuah relasi atau kumpulan elemen-elemen yang saling
berkaitan menginformasikan tentang suatu entitas secara lengkap. Satu record mewakili
satu data atau informasi tentang seseorang, misalnya: NPM, nama mahasiswa, alamat,
kota, dan lain-lainl.
Domain
Kumpulan nilai yang valid untuk satu atau lebih atribut
Derajat (degree)
Jumlah atribut dalam sebuah relasi
Cardinality
Jumlah tuple dalam sebuah relasi
Suzan Agustri
9
Basis Data
Model Data Relasional
atribut
MHS
NPM
Relasi
Nama
Alamat
10296832
Natawiangga
Palembang
10296126
Anisa
Palembang
31296500
Fatahillah
Lampung
41296525
Farah
Semarang
50096487
Nadya
Bogor
21196353
Andre
Semarang
Baris
Domain
Derajat (Degree)
RELATIONAL KEY
Super key
Satu atribut/kumpulan atribut yang secara unik mengidentifikasi sebuah tuple di dalam
relasi
Candidate key
Suatu atribut atau satu set minimal atribut yang mengidentifikasikan secara unik suatu
kejadian spesifik dari entitas. Atribut di dalam relasi yang biasanya mempunyai nilai unik.
Satu set minimal dari atribut menyatakan secara tak langsung dimana kita tidak dapat
membuang beberapa atribut dalam set tanpa merusak kepemilikan yang unik.
Primary key
Merupakan
satu
atribut
atau
satu
set
minimal
atribut
yang
tidak
hanya
mengidentifikasikan secara unik suatu kejadian spesifik, tapi juga dapat mewakili setiap
Suzan Agustri
10
Basis Data
Model Data Relasional
kejadian dari suatu entitas. Candidate key yang dipilih untuk mengidentifikasikan tuple
secara unik dalam relasi. Setiap kunci candidate key punya peluang menjadi primary
key, tetapi sebaiknya dipilih satu saja yang dapat mewakili secara menyeluruh terhadap
entitas yang ada.
Alternate key
Merupakan candidate key yang tidak dipakai sebagai primary key atau Candidate Key
yang tidak dipilih sebagai primary key.
Foreign key (Kunci Tamu)
Atribut dengan domain yang sama yang menjadi kunci utama pada sebuah relasi tetapi
pada relasi lain atribut tersebut hanya sebagai atribut biasa. Kunci tamu ditempatkan
pada entitas anak dan sama dengan primary key induk direlasikan.
Alternate key
Candidate key
Primary key
MHS
NPM

Nama
Alamat
10296832
Natawiangga
Palembang
10296126
Anisa
Palembang
31296500
Fatahillah
Lampung
41296525
Farah
Semarang
50096487
Nadya
Bogor
21196353
Andre
Semarang
Relational Integrity Rules
1. Null
Nilai suatu atribut yang tidak diketahui dan tidak cocok untuk baris (tuple) tersebut.
Nilai (konstanta) Null digunakan untuk menyatakan/mengisi atribut-atribut yang
nilainya memang belum siap/tidak ada.
Suzan Agustri
11
Basis Data
Model Data Relasional
2. Entity Integrity
Tidak ada satu komponen primary key yang bernilai null.
3. Referential Integrity
Suatu domain dapat dipakai sebagai kunci primer bila merupakan atribut tunggal
pada domain yang bersangkutan.
BAHASA PADA BASIS DATA RELATIONAL
Menggunakan bahasa query → pernyataan yang diajukan untuk mengambil informasi.
Bahasa Query (Query Language) lebih ditekankan pada aspek pencarian data dari
dalam tabel. Aspek pencarian ini sedemikian penting karena merupakan inti dari upaya
untuk pengelolaan data.
Bahasa query terbagi 2:
1. Bahasa Formal
Bahasa query yang diterjemahkan dengan menggunakan simbol-simbol matematis.
Contoh :
•
Aljabar Relasional
Bahasa query prosedural → pemakai menspesifikasikan data apa yang
dibutuhkan dan bagaimana untuk mendapatkannya.
•
Kalkulus Relasional
Bahasa query non-prosedural → pemakai menspesifikasikan data apa yang
dibutuhkan tanpa menspesifikasikan bagaimana untuk mendapatkannya.
Terbagi 2:
1. Kalkulus Relasional Tuple
2. Kalkulus Relasional Domain
2. Bahasa Komersial
Bahasa Query yang dirancang sendiri oleh programmer menjadi suatu program
aplikasi agar pemakai lebih mudah menggunakannya (user friendly).
Contoh:
• QUEL
Berbasis pada bahasa kalkulus relasional
Suzan Agustri
12
Basis Data
Model Data Relasional
• QBE
Berbasis pada bahasa kalkulus relasional
• SQL
Berbasis pada bahasa kalkulus relasional dan aljabar relasional
•
Contoh-contoh Basis Data Relasional:
-
DB2 → IBM
-
ORACLE → Oracle
-
SYBASE → Powersoft
-
INFORMIX → Informix
-
Microsoft Access → Microsoft
Suzan Agustri
13
Basis Data
Entity Relationship Diagram
ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM
Model Entity Relationship
Suatu penyajian data dengan menggunakan Entity dan Relationship
Entity
Obyek yang dapat dibedakan dalam dunia nyata
Entity set
Kumpulan dari entity yang sejenis
Berupa:
-
Obyek secara fisik: Rumah, Kendaraan, Peralatan
-
Obyek secara konsep: Pekerjaan, Perusahaan, Rencana
Relationship
Hubungan yang terjadi antara satu atau lebih entity
Relationship set
Kumpulan relationship yang sejenis.
PEGAWAI
KERJA
PROYEK
Atribut
Karakteristik dari entity atau relationship, yang menyediakan penjelasan detail tentang entity
atau relationship tersebut.
Nilai Atribut
Suatu data aktual atau informasi yang disimpan pada suatu atribut di dalam suatu entity
atau relationship.
Suzan Agustri
14
Basis Data
Entity Relationship Diagram
JENIS-JENIS ATRIBUT

Key
Atribut yang digunakan untuk menentukan suatu entity secara unik.

Atribut Simple
Atribut yang bernilai tunggal.

Atribut Multivalue
Atribut yang memiliki sekelompok nilai untuk setiap instan entity.
TglLahir
Gelar
Nama
NIP
PEGAWAI

Atribut Composite
Suatu atribut yang terdiri dari beberapa atribut yang lebih kecil yang mempunyai arti
tertentu.
Nama
Depan
Nama
Tengah
Nama
Belakang
NAMA
PEGAWAI
Suzan Agustri
15
Basis Data
-
Entity Relationship Diagram
Atribut Derivatif
Suatu atribut yang dihasilkan dari atribut yang lain.
TglLahir
Umur
PEGAWAI
DERAJAT DARI RELATIONSHIP
Menjelaskan jumlah entity yang berpartisipasi dalam suatu relationship

Unary Degree (Derajat Satu)
PEGAWAI

Binary Degree (Derajat Dua)
PEGAWAI

LAPOR
KERJA
DEPARTEMEN
Ternary Degree (Derajat Tiga)
PEGAWAI
KERJA
DEPARTEMEN
PROYEK
Suzan Agustri
16
Basis Data
Entity Relationship Diagram
Cardinality Ratio Constraint

Menjelaskan batasan jumlah keterhubungan satu entity dengan entity lainnya.

Jenis Cardinality Ratio
1:1
Pegawai
Milik
Kendaraan
r1
P1 

 k1
r2
p2 

 k2
r3
p3 

.
.
 k3
.
1
PEGAWAI
1
MILIK
KENDARAAN
AI
1:M / M:1
Pegawai
Kerja
Departemen
r1
P1 

r2

r3

r4

p2 
p3 
p4 
.
Suzan Agustri
 d2
 d3
.
.
M
PEGAWAI
 d1
1
KERJA
DEPARTEMEN
17
Basis Data
Entity Relationship Diagram
M:N
Pegawai
Kerja
Proyek
r1
P1 

r2

r3

r4

p2 
p3 
.
 pr1
 pr2
 pr3
.
.
M
PEGAWAI
N
KERJA
PROYEK
PARTICIPATION CONSTRAINT
Menjelaskan apakah keberadaan suatu entity tergantung pada hubungannya dengan
entity lain.
Terdapat 2 macam Participation Constraint:

Total Participation
Keberadaan suatu entity tergantung pada hubungannya dengan entity lain.
M
PEGAWAI

1
PUNYA
BAGIAN
Partial Participation
Keberadaan suatu entity tidak tergantung pada hubungannya dengan entity lain.
M
PEGAWAI
Suzan Agustri
1
KERJA
PROYEK
18
Basis Data
Entity Relationship Diagram
WEAK ENTITY
Weak Entity adalah suatu Entity dimana keberadaan dari entity tersebut tergantung dari

keberadaan entity lain.
Entity yang merupakan induknya disebut Identifying Owner dan relationship-nya disebut

Identifying Relationship.
Weak Entity selalu mempunyai Total Participation constraint dengan Identifying Owner.

NOPEG
NAMA
………
…
PEGAWAI
MILIK
………
…
TANGGUNGAN
SIMBOL-SIMBOL ER-DIAGRAM
Notasi
Arti
1.
1. Entity
2.
2. Weak Entity
3.
3. Relationship
4.
4. Identifying Relationship
Suzan Agustri
19
Basis Data
Entity Relationship Diagram
5.
5. Atribut
6.
6. Atribut Primary Key
7.
7. Atribut Multivalue
8.
8. Atribut Composite
9.
9. Atribut Derivatif
Suzan Agustri
20
Basis Data
Entity Relationship Diagram
Contoh Penggambaran Diagram ER :
KDPOS
ALM1
ALAMAT
NAPEG
NOPEG
NOBAG
BEKERJA
NABAG
LOKASI
M
1
PEGAWAI
UMUR
BAGIAN
1
M
TGLLHR
1
PIMPIN
1
1
1
KONTROL
M
SELESAIKAN
MILIKI
PUNYA
M
JAM
M
N
PROYEK
TANGGUNGAN
NOPRO
LOKASI
NAPRO
Nama
JNSKEL
Suzan Agustri
HUB
21
Basis Data
Entity Relationship Diagram
TRANSFORMASI DARI ERD KE DATABASE RELASIONAL
1.
Setiap tipe Entity dibuat suatu relasi yang memuat semua atribut simple, sedangkan
untuk atribut composite hanya dimuat komponen-komponennya saja.
NOPEG
ALM1
PEGAWAI
KDPOS
ALAMAT
PEGAWAI (NOPEG, ALM1, KDPOS, …….)
2.
Setiap relasi yang mempunyai atribut multivalue, buatlah relasi baru dimana Primary
Key-nya merupakan gabungan dari Primary Key dari relasi tersebut dengan atribut
multivalue.
NOPRO
LOKASI
………
PROYEK
LOKPR (NOPRO, LOKASI)
3.
Setiap Unary Relationship 1:M, pada relasi perlu ditambahkan suatu foreign key yang
menunjuk ke nilai primary key-nya.
NOPEG
…….
1
KONTROL
PEGAWAI
M
PEGAWAI (NOPEG, ….., SUPERVISOR-ID)
Suzan Agustri
22
Basis Data
4.
Entity Relationship Diagram
Setiap Unary Relationship M:N, buatlah relasi baru dimana primary key-nya merupakan
gabungan dari dua atribut dimana keduanya menunjuk ke primary key relasi awal
dengan penamaan yang berbeda.
NOBAR
…….
M
BARANG
TERDIRI
JUMLAH
N
KOMBAR (NOBAR, NOKOMP , JUMLAH)
5.
Setiap Binary Relationship 1:1, dimana Participation Constraint keduanya total, buatlah
suatu relasi gabungan dimana Primary Key-nya dapat dipilih salah satu.
NOPEG
……
1
PEGAWAI
……
NOPRO
1
KERJA
PROYEK
PEGAWAI (NOPEG, ... , NOPRO, ...)
6.
Setiap Binary Relationship 1:1 dan salah satu Participation Constraint-nya Total, maka
Primary Key pada relasi yang Participation Constraint-nya Partial menjadi Foreign Key
pada relasi yang lainnya.
NOPEG
PEGAWAI
NOBAG
……
1
PIMPIN
……
1
BAGIAN
BAGIAN (NOBAG, ... , MANAGER)
Suzan Agustri
23
Basis Data
7.
Entity Relationship Diagram
Setiap Binary Relationship 1:1, dimana kedua Participation Constraint-nya partial, maka
selain kedua relasi perlu dibuat relasi baru yang berisi Primary Key gabungan dari Primary
Key kedua tipe Entity yang berelasi.
NOPEG
NOPRO
……
1
PEGAWAI
……
1
KERJA
PROYEK
PEKERJAAN ( NOPEG, NOPRO, …)
8.
Setiap Binary Relationship 1 : M, dimana tipe Entity yang bersisi M mempunyai
Participation Constraint Total, maka Primary Key pada relasi yang bersisi 1 dijadikan
Foreign Key pada relasi yang bersisi M.
NOPRO
……
NOBAG
1
BAGIAN
……
M
PUNYA
PROYEK
PROYEK (NOPRO, ... , NOBAG)
9.
Setiap Binary Relationship 1 : M, dimana tipe Entity yang bersisi M mempunyai
Participation Constraint partial, buatlah relasi baru dimana Primary Key-nya merupakan
gabungan dari Primary Key kedua tipe Entity yang berelasi.
NOPEG
……
PEGAWAI
NOPRO
M
KERJA
……
1
PROYEK
PEKERJAAN (NOPEG, NOPRO, ……)
Suzan Agustri
24
Basis Data
Entity Relationship Diagram
10. Setiap Binary Relationship M:N, buatlah relasi baru dimana Primary Key-nya merupakan
gabungan dari Primary Key kedua tipe Entity yang berelasi.
NOPEG
NOPRO
……
PEGAWAI
M
KERJA
……
N
PROYEK
PEKERJAAN (NOPEG, NOPRO, …..)
11. Setiap Ternary Relationship, buatlah relasi baru dimana Primary Key-nya merupakan
gabungan dari Primary Key ketiga tipe Entity yang berelasi.
NOPEG
NOPRO
……
KERJA
PEGAWAI
……
PROYEK
KOTA
NOKOT
……
PEKERJAAN ( NOPEG, NOPRO , NOKOT)
Suzan Agustri
25
Basis Data
Entity Relationship Diagram
12. Setiap tipe Weak Entity, dibuat suatu relasi yang memuat semua atributnya dimana
Primary Key-nya adalah gabungan dari Partial Key dan Primary Key dari relasi induknya
(identifying owner).
NOPEG
NAMA
……
PEGAWAI
1
PUNYA
N
……
TANGGUNGAN
TANGGUNGAN (NOPEG, NAMA, ….)
Hasil Transformasi dari Diagram ER ke database relasional:
Skema Database:
PEGAWAI
(NOPEG, NAPEG, ALM1, KDPOS, TGLLAH, UMUR, SUPERVISOR-ID,
NOBAG)
BAGIAN
(NOBAG, NABAG, LOKASI, MANAGER)
PROYEK
(NOPRO, NAPRO, NOBAG)
LOKPR
(NOPRO, LOKPR)
PEKERJAAN
(NOPEG, NOPRO, JAM)
TANGGUNGAN
(NOPEG, NAMA, JNSKEL, HUB)
Suzan Agustri
26
Basis Data
Normalisasi
NORMALISASI
Definisi
Normalisasi adalah suatu teknik untuk mengorganisasi data ke dalam tabel-tabel untuk
memenuhi kebutuhan pemakai di dalam suatu organisasi.
Tujuan dari normalisasi

Untuk menghilangkan kerangkapan data

Untuk mengurangi kompleksitas

Untuk mempermudah pemodifikasian data
Proses Normalisasi

Data diuraikan dalam bentuk tabel, selanjutnya dianalisis berdasarkan persyaratan
tertentu ke beberapa tingkat.

Apabila tabel yang diuji belum memenuhi persyaratan tertentu, maka tabel tersebut
perlu dipecah menjadi beberapa tabel yang lebih sederhana sampai memenuhi bentuk
yang optimal.
Tahapan Normalisasi
Bentuk Tidak Normal (UNF/Unnormarilzed Form)
Menghilangkan perulangan grup
Bentuk Normal Pertama (1NF/First Normalized Form)
Menghilangkan ketergantungan sebagian
Bentuk Normal Kedua (2NF/Second Normalized Form)
Menghilangkan ketergantungan transitif
Bentuk Normal Ketiga (3NF/Third Normalized Form)
Menghilangkan anomali-anomali hasil dari
ketergantungan fungsional
Bentuk Normal Boyce-Codd (BCNF/Boyce-Codd Normalized Form)
Menghilangkan Ketergantungan Multivalue
Bentuk Normal Keempat (4NF/Fourth Normalized Form)
Menghilangkan anomali-anomali yang tersisa
Bentuk Normal Kelima
Suzan Agustri
27
Basis Data
Normalisasi
KETERGANTUNGAN FUNGSIONAL
Definisi:
Atribut Y pada relasi R dikatakan tergantung fungsional pada atribut X (R.X ---> R.Y), jika dan
hanya jika setiap nilai X pada relasi R mempunyai tepat satu nilai Y pada R.
Misal terdapat skema database Pemasok-barang: Pemasok (No-pem, Na-pem)
Tabel PEMASOK-BARANG
No-pem
Na-pem
P01
Baharu
P02
Sinar
P03
Harapan
Ketergantungan fungsional dari tabel PEMASOK-BARANG adalah:
No-pem ---> Na-pem
Ketergantungan Fungsional Penuh
Definisi:
Atribut Y pada relasi R dikatakan tergantung fungsional penuh pada atribut X pada relasi R,
jika Y tidak tergantung pada subset dari X ( bila X adalah key gabungan)
Contoh:
Tabel KIRIM-BARANG (No-pem, Na-pem, No-bar, Jumlah)
No-pem
Na-pem
No-bar
Jumlah
P01
Baharu
B01
1000
P01
Baharu
B02
1500
P01
Baharu
B03
2000
P02
Sinar
B03
1000
P03
Harapan
B02
2000
Ketergantungan fungsional:
No-pem  Na-pem
No-bar, No-pem  Jumlah (Tergantung penuh terhadap key-nya)
Suzan Agustri
28
Basis Data
Normalisasi
Ketergantungan Transitif
Definisi:
Atribut Z pada relasi R dikatakan tergantung transitif pada atribut X, jika atribut Y tergantung
pada atribut X pada relasi R dan atribut Z tergantung pada atribut Y pada relasi R.
( X  Y, Y  Z, maka X  Z )
Contoh:
No-pem
Kode-kota
P01
1
P01
Kota
No-bar
Jumlah
Jakarta
B01
1000
1
Jakarta
B02
1500
P01
1
Jakarta
B03
2000
P02
3
Bandung
B03
1000
P03
2
Surabaya
B02
2000
Ketergantungan transitif:
No-pem  Kode-kota
Kode-kota  Kota, maka
No-pem  Kota
BENTUK NORMAL KESATU (1NF)
Suatu relasi dikatakan sudah memenuhi Bentuk Normal Kesatu bila setiap data bersifat
atomik yaitu setiap irisan baris dan kolom hanya mempunyai satu nilai data
Tabel KIRIM-1 (UNF)
No-pem
Kode-kota
P01
1
Kota
Jakarta
No-bar
Jumlah
B01
1000
B02
1500
B03
2000
P02
3
Bandung
B03
1000
P03
2
Surabaya
B02
2000
Suzan Agustri
29
Basis Data
Normalisasi
Tabel KIRIM-2 (1NF)
No-pem
Kode-kota
P01
1
P01
Kota
No-bar
Jumlah
Jakarta
B01
1000
1
Jakarta
B02
1500
P01
1
Jakarta
B03
2000
P02
3
Bandung
B03
1000
P03
2
Surabaya
B02
2000
Diagram Ketergantungan Fungsional
Kode-kota
No-pem
Kota
Jumlah
No-bar
BENTUK NORMAL KEDUA (2NF)
Suatu relasi dikatakan sudah memenuhi Bentuk Normal Kedua bila relasi tersebut sudah
memenuhi bentuk Normal kesatu, dan atribut yang bukan key sudah tergantung penuh
terhadap key-nya.
Tabel PEMASOK-1 (2NF)
No-pem
Kode-kota
P01
1
Jakarta
P02
3
Bandung
P03
2
Surabaya
Suzan Agustri
Kota
30
Basis Data
Normalisasi
Tabel KIRIM-3
No-pem
No-bar
Jumlah
P01
B01
1000
P01
B02
1500
P01
B03
2000
P02
B03
1000
P03
B02
2000
BENTUK NORMAL KETIGA (3NF)
Suatu relasi dikatakan sudah memenuhi Bentuk Normal ketiga bila relasi tersebut sudah
memenuhi bentuk Normal kedua dan atribut yang bukan key tidak tergantung transitif
terhadap key-nya.
Tabel PEMASOK-2 (3NF)
Tabel PEMASOK-3 (3NF)
No-pem
Kode-kota
Kode-kota
Kota
P01
1
1
Jakarta
P02
3
2
Surabaya
P03
2
3
Bandung
Tabel KIRIM-3 (3NF)
No-pem
No-bar
Jumlah
P01
B01
1000
P01
B02
1500
P01
B03
2000
P02
B03
1000
P03
B02
2000
Suzan Agustri
31
Basis Data
Normalisasi
Contoh: Normalisasi pada database perkuliahan
Asumsi:

Seorang mahasiswa dapat mengambil beberapa mata kuliah

Satu mata kuliah dapat diambil oleh lebih dari satu mahasiswa

Satu mata kuliah hanya diajarkan oleh satu dosen

Satu dosen dapat mengajar beberapa mata kuliah

Seorang mahasiswa pada mata kuliah tertentu hanya mempunyai satu nilai
Tabel MAHASISWA-1 (UNF)
No-Mhs
Nama
- Mhs
Jurusan
Kode- MK
2683
Welli
MI
MI350
5432
Bakri
Ak.
Nama-MK
Kode-Dosen
NamaDosen
Nilai
Manajamen DB
B104
Ati
A
MI465
Analsis Prc. Sistem
B317
Dita
B
MI350
Manajemen DB
B104
Ati
C
AKN201
Akuntansi Keuangan
D310
Lia
B
MKT300
Dasar Pemasaran
B212
Lola
A
Tabel MAHASISWA-2 (1NF)
Jurusan
Kode-MK
2683
NamaMhs
Welli
MI
MI350
Manajamen DB
2683
Welli
MI
MI465
5432
Bakri
Ak.
5432
Bakri
5432
Bakri
No-Mhs
Suzan Agustri
Nama-MK
Kode-Dosen
B104
NamaDosen
Ati
Nilai
A
Analsis Prc. Sistem
B317
Dita
B
MI350
Manajemen DB
B104
Ati
C
Ak.
AKN201
Akuntansi Keuangan
D310
Lia
B
Ak.
MKT300
Dasar Pemasaran
B212
Lola
A
32
Basis Data
Normalisasi
Diagram Ketergantungan Fungsional
Nama_Mhs
No-Mhs
Jurusan
Nilai
Nama-MK
Kode-MK
Kode-Dosen
Nama-Dosen
Tabel KULIAH (2NF)
Nama-MK
Kode-MK
Kode-Dosen
Nama-Dosen
MI350
Manajamen DB
B104
Ati
MI465
Analsis Prc. Sistem
B317
Dita
AKN201
Akuntansi Keuangan
D310
Lia
MKT300
Dasar Pemasaran
B212
Lola
Tabel MAHASISWA-3
No-Mhs
Nama-Mhs
Jurusan
2683
Welli
MI
5432
Bakri
Ak.
Suzan Agustri
33
Basis Data
Normalisasi
Tabel NILAI
No-Mhs
Nilai
Kode MK
2683
MI350
A
2683
MI465
B
5432
MI350
C
5432
AKN201
B
5432
MKT300
A
Tabel MATAKULIAH (3NF)
Kode-MK
Nama-MK
Kode-Dosen
MI350
Manajamen DB
B104
MI465
Analsis Prc. Sistem
B317
AKN201
Akuntansi Keuangan
D310
MKT300
DasarPemasaran
B212
Tabel DOSEN (3NF)
Kode- Dosen
Nama-Dosen
B104
Ati
B317
Dita
B310
Lia
B212
Lola
Tabel MAHASISWA-3 (3NF)
No-Mhs
Nama-Mhs
Jurusan
2683
Welli
MI
5432
Bakri
Ak.
Suzan Agustri
34
Basis Data
Normalisasi
Tabel NILAI (3NF)
No-Mhs
Kode MK
Nilai
2683
MI350
A
2683
MI465
B
5432
MI350
C
5432
AKN201
B
5432
MKT300
A
Suzan Agustri
35
Basis Data
Proses Perancangan Basis Data
PROSES PERANCANGAN BASIS DATA
Seperti telah disebutkan sebelumnya, sebuah sistem basis data merupakan komponen dasar
sistem informasi organisasi yang besar. Oleh karena itu siklus hidup aplikasi basis data
berhubungan dengan siklus hidup sistem informasi. Berikut ini akan digambarkan langkahlangkah yang terdapat di dalam siklus hidup aplikasi basis data.
Database
Planning
Systems Definition
Requirements
Collection and Analysis
Database
Design
DBMS Selection
Conceptual
Design
Logical Design
Application Design
Physical Design
Implementation
Prototyping
Data Loading
And Convertion
Testing
Operational
Maintenance
Gambar 1. Langkah-langkah Siklus Hidup Aplikasi Basis Data
Suzan Agustri
36
Basis Data
Proses Perancangan Basis Data
Hal yang penting adalah mengetahui bahwa langkah-langkah siklus hidup aplikasi basis
data dapat tidak berurutan, tetapi melibatkan beberapa langkah pengulangan yang
biasanya disebut sebagai feedback loop. Sebagai contoh: masalah-masalah yang ditemui
selama perancangan basis data mungkin harus mengumpulkan dan menganalisis
kebutuhan-kebutuhan tambahan. Seperti yang digambarkan terdapat feedback loop
diantara langkah-langkah yang sering terjadi.
PERANCANGAN BASIS DATA
Pada basis data yang digunakan oleh single user atau hanya beberapa pemakai saja,
perancangan basis data tidak sulit. Tetapi jika ukuran basis data yang sedang atau besar (25
- ratusan pemakai yang berisikan jutaan bytes informasi dan melibatkan ratusan query dan
program-program aplikasi, contoh: industri-industri, asuransi, hotel, travel, dan lain-lain (yang
seluruhnya tergantung pada kesuksesan dari operasi-operasi basis datanya), perancangan
basis data menjadi sangat kompleks. Oleh karena itu para pemakai mengharapkan
penggunaan basis data yang sedemikian rupa sehingga sistem harus dapat memenuhi
kebutuhan-kebutuhan seluruh pemakai tersebut.
Tujuan perancangan basis data:
•
untuk memenuhi informasi yang berisikan kebutuhan-kebutuhan pemakai secara khusus
dan aplikasi-aplikasinya.
•
memudahkan pengertian struktur informasi.
•
mendukung kebutuhan-kebutuhan pemrosesan dan beberapa obyek penampilan
(response time, processing time, dan storage space).
APLIKASI BASIS DATA DALAM LIFECYCLE
Siklus kehidupan sistem informasi sering disebut macro life cycle, dimana siklus kehidupan
basis data merupakan micro life cycle.
Aktivitas-aktivitas yang berhubungan dengan basis data sebagai micro life cycle dan
termasuk fase-fasenya sebagai berikut:
1.
Database planning
Di aktivitas ini akan disusun bagaimana langkah-langkah siklus hidup dapat direalisasikan
secara lebih efisien dan efektif.
2.
System definition
Definisi ruang lingkup basis data (misal : para pemakai, aplikasi-aplikasinya, dan
sebagainya)
Suzan Agustri
37
Basis Data
3.
Proses Perancangan Basis Data
Design
Pada bagian dari fase ini, perancangan sistem basis data secara konseptual, logikal dan
fisik dilaksanakan
4.
Implementation
Pemrosesan dari penulisan definisi basis data secara konseptual, eksternal, dan internal,
pembuatan file-file basis data yang kosong, dan implementasi aplikasi-aplikasi software.
5.
Loading atau Data Conversion
Basis data ditempatkan baik secara memanggil data secara langsung ataupun
merubah file-file yang ada ke dalam format sistem basis data dan memangggilnya
kembali.
6.
Application Conversion
Beberapa aplikasi software dari suatu sistem sebelumnya dikonversikan ke suatu sistem
yang baru.
7.
Testing dan Validation
Sistem yang baru dites dan diuji kebenarannya.
8.
Operation
Operasi-operasi pada sistem basis data dan aplikasi-aplikasinya.
9.
Monitoring dan Maintenance
Selama fase operasi, sistem secara konstan memonitor dan memelihara basis data.
Pertambahan dan pengembangan data dan aplikasi-aplikasi software dapat terjadi.
Modifikasi dan pengaturan kembali basis data mungkin diperlukan dari waktu ke waktu.
Langkah ke-3 disebut juga perancangan basis data. Langkah 3, 4, dan 5 merupakan bagian
dari fase design dan implementation pada siklus kehidupan sistem informasi yang besar.
Pada umumnya basis data pada organisasi menjalani seluruh aktivitas siklus kehidupan di
atas. Langkah 5 dan 6 tidak berlaku jika basis data dan aplikasi-aplikasinya baru.
PROSES PERANCANGAN BASIS DATA
6 Fase proses perancangan basis data:
1. Pengumpulan data dan analisis
2. Perancangan basis data secara konseptual
3. Pemilihan DBMS
4. Perancangan basis data secara logika (data model mapping)
5. Perancangan basis data secara fisik
6. Implementasi sistem basis data.
Suzan Agustri
38
Basis Data
Proses Perancangan Basis Data
Gambar fase-fase perancangan basis data untuk basis data yang besar:
Phase 1 : requirements
collection and analysis
Phase 2 : Conceptual
design
Data requirements
Conceptual & external
Schema design
(DBMS-independent)
Processing requirements
Transaction design
(DBMS-independent)
Phase 3 : Choice of
DBMS
Phase 4: Data model
Mapping (logical design)
Conceptual & external
schema design
(DBMS-dependent)
Phase 5 : Physical design
Internal schema design
(DBMS-dependent)
Phase 6: Implementation
DDL-statements
SDL-statements
frequencies,
performance
constraints
Transaction
implementation
Keterangan:
Secara khusus proses perancangan berisikan 2 aktivitas paralel. Aktivitas yang pertama
melibatkan perancangan dari isi data dan struktur basis data, sedangkan aktivitas kedua
mengenai perancangan pemrosesan basis data dan aplikasi-aplikasi perangkat lunak.
Dua aktivitas ini saling menjalin, misalnya: kita dapat mengidentifikasikan data item yang
akan disimpan dalam basis data dengan menganalisa aplikasi-aplikasi basis data. Dua
aktivitas ini juga saling mempengaruhi satu sama lain. Contohnya: fase perancangan basis
data secara fisik, pada saat kita memilih struktur penyimpanan dan jalur-jalur akses dari filefile basis data yang tergantung pada aplikasi-aplikasi yang akan menggunakan file-file
tersebut.
Di lain pihak, kita biasanya menentukan perancangan aplikasi-aplikasi basis data dengan
mengarah kepada konstruksi skema basis data yang telah ditentukan selama aktivitas yang
pertama.
6 fase di atas tidak harus diproses berurutan. Pada beberapa hal, rancangan tersebut dapat
dimodifikasi dari yang pertama dan sementara itu mengerjakan fase yang terakhir
(feedback loop antara fase) dan feedback loop dalam fase sering terjadi selama proses
perancangan.
Suzan Agustri
39
Basis Data
Proses Perancangan Basis Data
Fase 1 merupakan kumpulan informasi yang berhubungan dengan penggunaan basis data.
Fase 6 merupakan implementasi basis datanya. Fase 1 dan 6 kadang-kadang bukan
merupakan bagian dari perancangan basis data, tetapi merupakan bagian dari siklus
kehidupan sistem informasi secara umum. Inti dari proses perancangan basis data adalah
fase 2, 4, 5.
Fase 1: Pengumpulan data dan analisa
Proses identifikasi dan analisa kebutuhan-kebutuhan data disebut pengumpulan data dan
analisa. Untuk menentukan kebutuhan-kebutuhan suatu sistem basis data, pertama-tama
harus mengenal bagian-bagian lain dari sistem informasi yang akan berinteraksi dengan
sistem basis data, termasuk para pemakai yang ada dan para pemakai yang baru serta
aplikasi-aplikasinya. Kebutuhan-kebutuhan dari para pemakai dan aplikasi-aplikasi inilah
yang kemudian dikumpulkan dan dianalisa.
Aktivitas pengumpulan data dan analisa:
1. Menentukan kelompok pemakai dan bidang-bidang aplikasinya
Menentukan aplikasi utama dan kelompok user yang akan menggunakan basis data.
Individu utama pada tiap-tiap kelompok pemakai dan bidang aplikasi yang telah dipilih
merupakan peserta utama pada langkah-langkah berikutnya dari pengumpulan dan
spesifikasi data.
2. Peninjauan dokumentasi yang ada
Dokumen yang ada yang berhubungan dengan aplikasi-aplikasi dipelajari dan dianalisa.
Dokumen-dokumen lainnya (seperti: kebijaksanaan-kebijaksanaan, form, report, dan
bagan organisasi) diuji dan ditinjau kembali untuk menguji apakah dokumen-dokumen
tersebut berpengaruh terhadap kumpulan data dan proses spesifikasi.
3. Analisa lingkungan operasi dan pemrosesan data
Informasi yang sekarang dan yang akan datang dipelajari. Termasuk juga analisa jenisjenis transaksi dan frekuensi-frekuensi transaksinya dan juga arus informasi dalam sistem.
Input-output data untuk transaksi-transaksi tersebut diperinci.
4. Daftar pertanyaan dan wawancara
Tuliskan tanggapan-tanggapan dari pertanyaan-pertanyaan yang telah dikumpulkan
dari para pemakai basis data yang berpotensi. Ketua kelompok (individu utama) dapat
diwawancarai sehingga input yang banyak dapat diterima dari mereka dengan
memperhatikan informasi yang berharga dan mengadakan prioritas.
Suzan Agustri
40
Basis Data
Proses Perancangan Basis Data
Fase 2 : Perancangan basis data secara konseptual
Tujuan dari fase ini adalah menghasilkan conceptual schema untuk basis data yang
tergantung pada sebuah DBMS yang spesifik. Sering menggunakan sebuah high-level data
model seperti ER/EER model selama fase ini. Dalam conceptual schema, kita harus
memerinci aplikasi-aplikasi basis data yang diketahui dan transaksi-transaksi yang mungkin.
Fase perancangan basis data secara konseptual mempunyai 2 aktivitas paralel:
1. Perancangan skema konseptual:
menguji kebutuhan-kebutuhan data dari suatu basis data yang merupakan hasil dari
fase 1, dan menghasilkan sebuah conceptual database schema pada DBMSindependent model data tingkat tinggi seperti EER (enhanced entity relationship) model.
Skema ini dapat dihasilkan dengan menggabungkan bermacam-macam kebutuhan
pemakai dan secara langsung membuat skema basis data atau dengan merancang
skema-skema
yang terpisah dari
menggabungkan
skema-skema
kebutuhan tiap-tiap
tersebut.
Model
data
pemakai
yang
dan kemudian
digunakan
pada
perancangan skema konseptual adalah DBMS-independent, dan langkah selanjutnya
adalah memilih sebuah DBMS untuk melaksanakan rancangan tersebut.
2. Perancangan transaksi:
menguji aplikasi-aplikasi basis data dimana kebutuhan-kebutuhannya telah dianalisa
pada fase 1, dan menghasilkan perincian transaksi-transaksi ini. Kegunaan fase ini yang
diproses secara paralel bersama fase perancangan skema konseptual adalah untuk
merancang karakteristik dari transaksi-transaksi basis data yang telah diketahui pada
suatu DBMS-independent. Transaksi-transaksi ini akan digunakan untuk memproses dan
memanipulasi basis data suatu saat dimana basis data tersebut dilaksanakan.
Fase 3 : Pemilihan DBMS
Pemilihan basis data di tentukan oleh beberapa faktor, diantaranya: faktor teknik, ekonomi,
dan politik organisasi.
Contoh faktor teknik:
keberadaan DBMS dalam menjalankan tugasnya seperti jenis-jenis DBMS (relational, network,
hierarchical, dan lain-lain), struktur penyimpanan, dan jalur akses yang mendukung DBMS,
pemakai, dan lain-lain.
Faktor-faktor ekonomi dan organisasi yang mempengaruhi satu sama lain dalam pemilihan
DBMS:
1. Struktur data
Jika data yang disimpan dalam basis data mengikuti struktur hirarki, maka suatu jenis
hirarki dari DBMS harus dipikirkan.
Suzan Agustri
41
Basis Data
Proses Perancangan Basis Data
2. Personal yang telah terbiasa dengan suatu sistem
Jika staf programmer dalam suatu organisasi sudah terbiasa dengan suatu DBMS, maka
hal ini dapat mengurangi biaya latihan dan waktu belajar.
3. Tersedianya layanan penjual
Keberadaan
fasilitas
pelayanan
penjual
sangat
dibutuhkan
untuk
membantu
memecahkan beberapa masalah sistem.
Fase 4 : Perancangan basis data secara logika (pemetaan model data)
Fase selanjutnya dari perancangan basis data adalah membuat sebuah skema konseptual
dan skema eksternal pada model data dari DBMS yang terpilih. Fase ini dilakukan oleh
pemetaan skema konseptual dan skema eksternal yang dihasilkan pada fase 2. Pada fase
ini, skema konseptual ditransformasikan dari model data tingkat tinggi yang digunakan pada
fase 2 ke dalam model data dari DBMS yang dipilih pada fase 3.
Pemetaannya dapat diproses dalam 2 tingkat:
1. Pemetaan system-independent:
pemetaan ke dalam model data DBMS dengan tidak mempertimbangkan karakteristik
atau hal-hal yang khusus yang berlaku pada implementasi DBMS dari model data
tersebut.
2. Penyesuaian skema ke DBMS yang spesifik:
mengatur skema yang dihasilkan pada langkah 1 untuk disesuaikan pada implementasi
yang khusus di masa yang akan datang dari suatu model data yang digunakan pada
DBMS yang dipilih.
Hasil dari fase ini memakai perintah-perintah DDL dalam bahasa DBMS yang dipilih yang
menentukan tingkat skema konseptual dan eksternal dari sistem basis data. Tetapi dalam
beberapa hal, perintah-perintah DDL memasukkan parameter-parameter rancangan fisik
sehingga DDL yang lengkap harus menunggu sampai fase perancangan basis data secara
fisik telah lengkap.
Fase ini dapat dimulai setelah pemilihan sebuah implementasi model data sambil menunggu
DBMS yang spesifik yang akan dipilih. Contoh: jika memutuskan untuk menggunakan
beberapa relational DBMS tetapi belum memutuskan suatu relasi yang utama. Rancangan
dari skema eksternal untuk aplikasi-aplikasi yang spesifik seringkali sudah selesai selama
proses ini.
Suzan Agustri
42
Basis Data
Proses Perancangan Basis Data
Fase 5 : Perancangan basis data secara fisik
Perancangan
basis
data
secara
fisik
merupakan
proses
pemilihan
struktur-struktur
penyimpanan dan jalur-jalur akses pada file-file basis data untuk mencapai penampilan
yang terbaik pada bermacam-macam aplikasi.
Selama fase ini, dirancang spesifikasi-spesifikasi untuk basis data yang disimpan yang
berhubungan dengan struktur-struktur penyimpanan fisik, penempatan record dan jalur
akses. Berhubungan dengan internal schema (pada istilah 3 level arsitektur DBMS).
Beberapa petunjuk dalam pemilihan perancangan basis data secara fisik:
1. Response time:
waktu yang telah berlalu dari suatu transaksi basis data yang diajukan untuk
menjalankan suatu tanggapan. Pengaruh utama pada response time adalah di bawah
pengawasan DBMS yaitu: waktu akses basis data untuk data item yang ditunjuk oleh
suatu transaksi. Response time juga dipengaruhi oleh beberapa faktor yang tidak berada
di bawah pengawasan DBMS, seperti penjadwalan sistem operasi atau penundaan
komunikasi.
2. Space utility:
jumlah ruang penyimpanan yang digunakan oleh file-file basis data dan struktur-struktur
jalur akses.
3. Transaction throughput:
rata-rata jumlah transaksi yang dapat diproses per menit oleh sistem basis data, dan
merupakan parameter kritis dari sistem transaksi (misal: digunakan pada pemesanan
tempat di pesawat, bank, dan lain-lain). Hasil dari fase ini adalah penentuan awal dari
struktur penyimpanan dan jalur akses untuk file-file basis data.
Fase 6 : Implementasi sistem basis data
Setelah perancangan secara logika dan secara fisik lengkap, kita dapat melaksanakan
sistem basis data. Perintah-perintah dalam DDL (Data Definition Language) dan SDL (Storage
Definition Language) dari DBMS yang dipilih, dihimpun dan digunakan untuk membuat
skema basis data dan file-file basis data (yang kosong). Sekarang basis data tersebut dimuat
(disatukan) dengan datanya.
Jika data harus dirubah dari sistem komputer sebelumnya, perubahan-perubahan yang rutin
mungkin diperlukan untuk format ulang datanya yang kemudian dimasukkan ke basis data
yang baru. Transaksi-transaksi basis data sekarang harus dilaksanakan oleh para
programmmer aplikasi.
Suzan Agustri
43
Basis Data
Proses Perancangan Basis Data
Spesifikasi secara konseptual diuji dan dihubungkan dengan kode program dengan
perintah-perintah dari embedded DML yang telah ditulis dan diuji. Suatu saat transaksitransaksi tersebut telah siap dan data telah dimasukkan ke dalam basis data, maka fase
perancangan dan implementasi telah selesai, dan kemudian fase operasional dari sistem
basis data dimulai.
Suzan Agustri
44
Sistem Basis Data
Suzan Agustri
Distributed Database
79