PENGENALAN DATABASE

Pengenalan Database
Information Technology For Management 6th Edition
Turban, Leidner, McLean, Wetherbe
Lecture Slides by L. Beaubien, Providence College
John Wiley & Sons, Inc.
Organisasi Data

Permasalahan bisnis saat ini yang
terkait dengan kebutuhan
terhadap organisasi data:
1. Jenis bisnis yang semakin banyak dan beragam
2. Persaingan bisnis yang semakin ketat (lokal
maupun global.
3. Jumlah data transaksi rutin yang harus
diproses semakin banyak
4. Para konsumen menuntut kecepatan pelayanan
yang berkualitas prima.
5. Pengambilan keputusan dituntut untuk
semakin cepat dan berkualitas sehinga
membutuhkan jumlah data yang cukup untuk
membantu pemahaman masalah yang semakin
kompleks dan harus segera mengambil
keputusan.
1.
Hirarki Data
Bit : (binary digit): satuan data terkecil
yang dapat diolah oleh komputer.
Byte: kumpulan sejumlah bit yang mewakili
satu karakter yang dapat berupa satu
huruf, satu angka, simbol khusus, dsb.
Field: kumpulan karakter yang membentuk
satu atau sekelompok kata, suatu nomor
identitas, suatu icon/image /gambar, dsb.
Record: satu kelompok field seperti kesatuan
dari nama mhs, NPM, mata kuliah yang diambil,
kode mata kuliah, nilai yang diperoleh.
File: satu kelompok record yang terkait.
Database: kumpulan sejumlah file terkait.
Hierarchy of Data
Data Life Cycle Process
Hirarki Data
Internal Data: seluruh data yang berisikan data
transaksi, dll yang terjadi di internal organisasi.
External Data: sejumlah data yang berasal dari
luar perusahaan yang terkait dengan atau
dibutuhkan oleh organisasi yang bersangkutan,
Contoh: Data pemasok, distributor, mitra bisnis,
pemerintah, data ekonomi, data persaingan
pasar, dll.
Personal Data: sekumpulan data khusus yang
dibutuhkan oleh pengguna secara individual.
Data Warehouse : suatu tempat penyimpanan
seluruh data sejarah yang terorganisir
berdasarkan ‘subject’ untuk mendukung
pembuatan keputusan.
Hirarki Data
Data Mart: bagian kecil dari data warehouse
yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan para
pengguna di masing-masing divisi fungsional
suatu perusahaan/organisasi. Contoh: Data mart
divisi marketing, Data mart divisi SDM, Data mart
divisi keuangan, Data mart divisi produksi, dsb.
Meta Data : Data yang terkandung didalam data
yang lebih luas.
Data Visualization: penayangan data yang telah
diproses (informasi) dalam format text, grafik,
tabel, dsb.
Data Governance: suatu metode untuk
mengatur/mengelola seluruh data dan informasi
yang diperlukan dalam suatu organisasi.
OLTP VS Batch Processing
Online Transaction processing (OLTP):
pengolahan data per transaksi secara online saat
kejadian transaksi bisnis operasional rutin.
Contoh: Saat pelanggan membayar, TPS secara
langsung / online/real time mengurangi stok sesuai
pengurangan barang yang telah dibeli, menambah
jumlah kas, meningkatkan posisi/level penjualan
barang dimaksud, dsb.
Batch Processing: pengelompokan data transaksi
dalam beberapa batch (kelompok) untuk diproses
oleh komputer pada setiap periode yang ditentukan
(per malam hari, perminggu, per bulan, dsb).
Contoh: 1. tansaksi tabungan pada bank
dikumpulkan dan diproses secara kelompok pada
setiap jam 15.00 saat operasional tabungan telah
ditutup. 2. Data transaksi kegiatan masing-masing
karyawan akan diproses setelah terkumpul selama
30 hari untuk proses penggajian.
 Transaction Processing System (TPS): sistem
informasi berbasis komputer atau web yang
mengolah data transaksi operasional rutin
(memonitor data, mengumpulkan data, memproses,
menyimpan, menampilkan, dsb) menjadi laporan
transaksi rutin.
 Online Analytical Processing / OLAP (Business
Intelligence / BI): proses penganalisaan data yang
kompleks(rumit/multidimensional/terkait banyak
hubungan) dengan graphical software untuk
menghasilkan informasi mengenai ‘apa yang telah
terjadi’ dan ‘apa yang sedang terjadi’ yang penting
bagi pembuat keputusan (manajemen) untuk
meningkakan produktivitas dan keunggulan daya
saing (competitive advantage). Contoh: data
mining, DSS (Decision Support System, dan
aktivitas analisis lainnya)
 Data Mining: proses mencari dan menganalisa
informasi bisnis bernilai tinggi/strategis dari
suatu data warehouse atau data mart dengan
dua jenis operasi:
a. memprediksi tren / kondisi bisnis ke depan
dari perusahan yang bersangkutan/yang
dianalisis.
b. mengidentifikasi/mendeteksi pola-pola
bisnis yang tidak diketahui sebelumnya.
Contoh aktivitas data mining:
1. memprediksi target pasar ke depan mengenai
hal apa saja yang bisa meningkatkan penjualan.
2. Berdasarkan analisis data mining baru diketahui
bahwa bila strategi bisnis yang ada diteruskan
akan segera membawa kebangkrutan.
DSS (Decision Support System): Sistem
Informasi berbasis web yang interaktif yang
digunakan oleh pihak manajemen
operasional dan taktikal untuk membantu
pengambilan keputusan yang bersifat semi
rutin.
(akan dijelaskan pada sesi lain yang
khusus membahas sistem-sistem informasi
untuk mendukung pihak manajemen
operasional, taktikal, dan strategis).

Metode Database
• File-Based Approach
(Pendekatan/metode berbasis file)
• Kelemehan File Based Approach
• Database Approach
(Pendekatan/metode berbasis
Database) menggunakan DBMS
• Database Management Systems
(DBMS)
• Manfaat dan kekurangan DBMS
File-Based Approach
• Adalah sekumpulan program
aplikasi yang membantu para endusers dalam membuat laporanlaporan. Masing-masing aplikasi
tersebut mendefinisikan dan
mengatur data -nya sendiri-sendiri
(tidak terintegrasi)
Kelemahan File BasedApproach
• Data terpisah sendiri-sendiri sehingga
bisa terjadi duplikasi data
• Ketergantungan data pada data yang
lain sehingga data lain yang tidak
diperlukan menjadi ikut dicari dan
ditampilkan
• Format file tidak
diseragamkan/distandarkan sehingga
berlain-lainan
• Tidak ada pengamanan terhadap data
Pendekatan Database
• DBMS: suatu aplikasi yang
membuat para pengguna mampu
mendefinisikan dan memanipulasi
data, membuat, melakukan
pemeliharaan, dan mengawasi
serta mengendalikan akses ke
database.
Terdiri atas 2 aplikasi utama:
• Data Definition Language untuk
mendefinisikan database
• Data Manipulation Language untuk
melakukan insert, update, retrieve,
delete, dsb.
• Data Definition Language / DDL)
– Perintah - perintah yang digunakan
Administrator basis data untuk
mendefinisikan skema dan subskema
basis data.
– Hasil kompilasi DDL disimpan dalam
berkas spesial disebut KATALOG
SISTEM yang memadukan METADATA
(data yang menjelaskan obyek dalam
basis data)
4-16
• Data Manipulation Language / DML)
– DML Prosedural
• Perintah untuk menentukan data
apa dan bagaimana cara
mendapatkannya
– DML Non-Prosedural
• Perintah untuk menentukan data
apa yang diperlukan, tanpa
menyebutkan caranya
• Cara
– Mengetikkan perintah yang ditujukan
kepada DBMS untuk memanipulasi
rekaman atau data
• Melalui program aplikasi yang
menghasilkan instruksi internal ke
DBMS untuk mengambil data dan
mengirim hasil ke program
CONTOH
select
npm,t_rang94.kd_mk,nm_mk,nilai,kode_sem
from mk3,t_rang94
where mk3.kd_mk=t_rang94.kd_mk and
npm='32294755‘
order by kode_sem
Layanan-layanan DBMS
• Menyediakan layanan pengontrolan
akses ke database seperti berikut:
– Sistem pengamanan yang mencegah
para pengguna yang tidak berhak
untuk mengakses database.
– Sistem pengatur keakuratan yang
selalu menjaga konsistensi semua
data yang disimpan.
– Sistem pengontrolan dan pengaturan
antrian akses ke database.
– Sistem backup
– Sistem recovery control
– User control Catalog
Komponen Database System
• Data:
– Tersebar /terdistribusi (misal: di masingmasing cabang)
– Terintegrasi
• Hardware
– Menyesuaikan kapasitas data yang
diperlukann
• Software:
– Aplikasi untuk membuat file, insert,
retreave (mencari dan menampilkan),
menghapus, pengendalian keamanan data,
pengendalian keakuratan data,
memperbaiki/mengembalikan ke kondisi
semula.
Pemodelan Database
• Hierarchical
– Dari umum ke semakin khusus (Top down),
(cara pohon terbalik/inverted tree)
– Field-field hanya memiliki saatu ‘parent’,
masing-masing parent memiliki sejumlah
‘children’.
– Proses operasinya cepat
• Network
– Relationships (keterhubungan) dibuat
melalui daftar-daftar yang saling terkait
(linked) mengggunakan pointer-pointer.
– “Children” memiliki sejumlah “parents”
– Jauh lebih fleksibel dibanding hierarchical.
– Sulit pembuatan permodelannhya sehingga
model network ini belum dikembangkan
lagi.
Pemodelan Database
• Relational
– Flat, berbasis tabel dua dimensi dengan
akses query berganda.
– Pengecekan relasi-relasi/keterkaitan
berdasarkan sejumlah tabel.
– Fleksibel, cepat, dan data dapat berdiri
sendiri , tidak tergantung data lain yang
belum tentu diperlukan.
• Object oriented
– Data dianalisa pada level konseptual.
– Inheritance, abstraction, encapsulation.
– Contoh: data pelanggan memuat secara
lengkap menyeluruh termasuk nomor
identifikasi pelanggan, nama, alamat,
nomor telepon, no. rekening, dan banyak
detail lengkap lainnya dalam satu
kesatuan.
Database Concept, Data Redundancy,
Data Independence, Data Dictionary
Database Concept: integrasi secara logika
(logical integration) dari record-record yang
berasal dari berbagai lokasi fisik / storage
yang satu sama lainnya dapat saling berkaitkaitan.
Tujuan ditetapkannya database concept adalah:
- Menghilangkan data redundancy (seperti
penggunaan ruang storage yang tidak efisien,
pengelolaan record-record yang melambat,
dan data yang tidak konsisten, terduplikasi)
- Menciptakan kemandirian data (data
independence) misalnya bila dilakukan
perubahan-perubahan pada struktur data,
maka pemrograman tidak perlu ikut diubah,
karena program yang memproses data
terpisah dari data itu sendiri yang tersimpan
didalam database.
Database Concept, Data Redundancy,
Data Independence, Data Dictionary
Data Dictionary: definisi dari setiap
data yang disimpan dalam
database dimana semua definisi
dikelola juga oleh DBMS. Definisi
tersebut berisi misalnya kumpulan
kode, singkatan, penjelasan,
petunjuk lokasi didalam
perusahaan, nomor telepon yang
bisa dihubungi, dsb dalam bentuk
tabel.
Manfaat DBMS
– Pengawasan/monitoring terhadap
duplikasi data
– Menjaga konsistensi / keakuratan
data
– Menghasilkan output /informasi yang
lebih beragam
– Penyebaran data (data sharing) yang
lebih fleksibel
– Meningkatkan keamanan data
– Sesuai standard pengelolaan data
internasional
– Menghemat biaya dalam jangka
waktu tertentu
– Meningkatkan kualitas akses data
dan kualitas respon (cepat, mudah,
beragam fasilitas, dsb)
– Meningkatkan produktivitas
Kekurangan DBMS
– Berbiaya tinggi terutama softwarenya
– Memerlukan konfigurasi hardware
yang besar
– Perlu tambahan SDM karena DBMS
yang baik dan terus dikembangkan
perlu dikelola oleh ahlinya seperti
DBA (Database Administratorr) dan
staff-nya.
Metode Akses
1. Akses Berurutan (Sequential
Access): proses pencarian dan
penyimpanan data secara
berurutan sesuai urutan lokasi
tempat data yang dicari /yang
ingin disimpan berada.
SASD (Sequential Access
Storage Device): secondary
strorage yang memiliki metode
akses data secara berurutan
(sequential). Contoh: Magnetic
Tape.
Metode Akses
2. Direct Access / Random Access/
Hashed Access: proses pencarian
dan penyimpanan data secara
langsung pada lokasi yang
diinginkan.
DASD (Direct Access Storage Device):
secondary strorage yang memiliki
metode akses data secara langsung
(direct) pada lokasi yang diinginkan.
Contoh: Magnetic Disk.
Cara Kerja DASD
Magnetic Disk (hard disk, CD, CD-ROM,
DVD) dibagi kedalam sejumlah track
dan setiap track dibagi kedalam
sejumlah sector yang memuat alamatalamat peyimpanan data.
Untuk mengakses data yang berada di
suatu sector, maka alat yang bernama
read/write head bergerak di atas disk
yang sedang berputar dan bertumpu
pada lokasi yang sesuai keinginan
pencarian data.
Kelebihan DASD daripada SASD:
-proses akses lebih cepat
-berbiaya lebih murah
-kapasitas penyimpanan lebih besar
Personil Database
1. Database Administrator (DBA): Spesialis
informasi yang ahli di bidang pembuatan,
pengembangan, dan pengamanan
database.
DBA harus memiliki kemampuan manajerial
juga dituntut memiliki keahlian teknis.
Kemampuan managerial dalam hal TUGAS
dan TANGGUNG JAWAB seorang DBA yaitu:
membuat perencanaan,
analisis,
perancangan,
implementasi , tanggung
jawab operasi,
pengamanan, dan
pengembangan database system,
serta pengelolaan database staff, dan
pembuatan keputusan yang tepat.
Personil Database
Keahlian teknis dalam hal
memahami seluruh proses bisnis
pada perusahaan/organisasi
yang ditanganinya, keahlian
teknologi database (Hardware,
software, network, serta
manajemen data yang tepat).
Personil Database
2. Database Programmer: seorang
ahli di bidang pemrograman
database yang efektif, efisien,
mudah, aman, dan sesuai dengan
kebutuhan suatu organisasi yang
memerlukan pengelolaan
database system.
Database Programmer bertanggung
jawab kepada DBA.
Personil Database
3. Pemakai /pengguna akhir (End User)
Orang yang mengakses database melalui
terminal, dengan menggunakan querylanguage atau program aplikasi yang
dibuatkan oleh programmer
Para pengguna perlu dilibatkan baik
secara langsung ataupun tidak
langsung dalam memberikan
masukan dan feedback (umpan
balik) dalam proyek pembangunan /
pengembangan database system
yang sesuai kebutuhan.
- Casual User
: pemakai yang
berinteraksi dengan sistem basis
tanpa menulis program. Mereka
menyatakan dengan bahasa query
yang telah disediakan oleh DBMS.
-
-
Naïve User :
pemakai yang
berinteraksi dengan sistem basis
data melalui pemanggilan satu
program aplikasi permanen.
Sophisticated/Speciallized user :
Pemakai yang menulis aplikasi
basis data non konvensional
tetapi untuk keperluan khusus .
4-34
4. System Engineer:
• Orang/team yang
bertanggung jawab atas
pemasangan sistem basis
data, dan juga
mengadakan peningkatan
dan melaporkan
kesalahan dari sistem
tersebut.
4-35