BAB II LANDASAN TEORI

BAB II
LANDASAN TEORI
2.1
Data Mining
Data mining adalah kegiatan untuk menemukan pola yang menarik dalam
jumlah data yang cukup besar. Secara sederhana data mining adalah penambangan
atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari
sejumlah data yang sangat besar, Data mining juga disebut sebagai serangkaian
proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak
diketahui secara manual dari suatu kumpulan data.
Knowledge Discovery in Database (KDD) pada data mining tidak dapat
dipisahkan, karena pada dasarnya data mining sering juga disebut KDD yang
merupakan kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data, historis untuk
menemukan keteraturan atau keterkaitan, pola atau hubungan dalam set data
berukuran besar. Dengan diperolehnya informasi-informasi yang berguna dari
data-data yang ada, hubungan antara item dalam transaksi maupun informasiinformasi yang potensial, selanjutnya dapat diekstrak dan dianalisa lalu diteliti
lebih lanjut.
2.1.1 Karakteristik Data Mining
Karakteristik data mining dibagi menjadi beberapa hal yaitu, sebagai
berikut:
a. Data mining berhubungan dengan penemuan sesuatu yang tersembunyi
dan pola data tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.
11
12
b. Data mining biasa menggunakan data yang sangat besar. Biasanya data
yang besar digunakan untuk membuat hasil yang lebih dapat dipercaya.
c. Data mining berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama
dalam strategi .
Dari beberapa pengertian karakteristik di atas dapat diketahui pengertian
dari data mining yang lebih kompleks. Data mining adalah suatu teknik menggali
informasi berharga yang terpendam atau tersembunyi pada suatu koleksi data
(database) yang sangat besar sehingga ditemukan suatu pola yang unik dan
menarik yang sebelumnya tidak diketahui polanya seperti apa. Kata mining sendiri
berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar
material dasar. Oleh karena itu data mining sebenarnya mempunyai akar yang
panjang dari bidang ilmu seperti artificial intelligent (kecerdasan buatan),
machine learning (mesin pembelajaran), statistik dan database. Beberapa metode
yang
sering disebut dalam literatur
data
mining
antara lain clustering,
classification, association rules mining, neural network, genetic algorithm, dan
lainnya.
2.1.2
Data Mining Task
Secara umum, tugas data mining dibagi menjadi dua kategori yang
penting, yaitu:
a. Predictive Task
Tujuan dari task ini adalah untuk memprediksi nilai dari sebuah atribut
yang penting berdasarkan nilai dari atribut yang lainnya. Atribut yang
13
diprediksi biasanya dikenal sebagai target atau dependent variable,
sedangkan atribut yang digunakan untuk melakukan prediksi dikenal
dengan explanatory atau independent variable.
b. Descriptive Task
Tujuan dari task ini adalah untuk menghasilkan pola (correlations,
trends, clusters, trajectories dan anomalies) yang merangkum keterkaitan
dalam interaksi data.
Pada data mining terdapat pekerjaan penting yang dibagi ke dalam empat
kelompok, yaitu:
1. Predictive Modelling
Predictive Modelling digunakan untuk membangun sebuah model
untuk
target
variable
sebagai
fungsi
dari
explanatory
variable.
Explanatory variable dalam hal ini merupakan seluruh atribut yang
digunakan
untuk
melakukan
prediksi,
sedangkan
target
variable
merupakan atribut yang akan diprediksi nilainya. Predictive modelling task
dibagi menjadi dua tipe, yaitu:
a. Classification: Digunakan untuk memprediksi nilai dari target
variable yang discrete (diskret).
b. Regression:
digunakan
untuk
memprediksi
variable yang continue (berkelanjutan).
nilai
dari
target
14
2. Association Analysis
Association analysis digunakan untuk menemukan aturan association
yang memperlihatkan kondisi-kondisi nilai atribut yang sering muncul
secara bersamaan dalam sebuah himpunan data.
3. Cluster Analysis
Tidak seperti klasifikasi yang menganalisa kelas data objek yang
mengandung label. Clustering menganalisa objek data tanpa memeriksa
kelas label yang diketahui. Label-label kelas dilihatkan di dalam data
training. Karena belum diketahui sebelumnya. Clustering merupakan
proses pengelompokkan sekumpulan objek yang sangat mirip.
4. Anomaly Detection
Anomaly detection merupakan metode pendeteksian suatu data dimana
tujuannya adalah menemukan objek yang berbeda dari sebagian besar
objek lain. Anomaly dapat di deteksi dengan menggunakan uji statistik
yang menerapkan model distribusi atau probabilitas untuk data.
2.1.3
Data Mining Model
Dalam perkembangan teknologi data mining, terdapat model yang
digunakan untuk melakukan proses penggalian informasi terhadap data-data yang
ada. Menurut IBM model data mining dapat dibagi menjadi dua bagian, yaitu:
Verification Model dan Discovery Model.
15
1. Verification Model
Model ini menggunakan perkiraan (hypothesis) dari pengguna, dan
melakukan test terhadap perkiraan yang diambil sebelumnya dengan
menggunakan data-data yang ada. Penekanan terhadap model ini adalah
terletak pada user yang bertanggung jawab terhadap penyusunan perkiraan
dan permasalahan pada data untuk meniadakan atau menegaskan hasil
perkiraan yang diambil.
Sebagai contoh misalnya dalam bidang pemasaran, sebelum sebuah
perusahaan mengeluarkan suatu produk baru ke pasaran, perusahaan
tersebut harus memiliki informasi tentang kecenderungan pelanggan untuk
membeli produk yang akan dikeluarkan. Perkiraan dapat disusun untuk
mengidentifikasikan
pelanggan
yang
potensial dan
karakteristik
dari
pelanggan yang ada. Permasalahan utama dengan model ini adalah tidak
adanya informasi baru yang dapat dibuat, melainkan hanya pembuktian
atau melemahkan perkiraan dengan data-data yang sudah ada sebelumnya.
Data-data yang ada pada model ini hanya digunakan untuk membuktikan
dalam mendukung perkiraan yang telah diambil sebelumnya. Jadi model
ini sepenuhnya tergantung pada kemampuan user untuk melakukan analisa
terhadap permasalahan yang ingin digali dan diperoleh informasinya.
2. Discovery Model
Model ini berbeda dengan verification model, dimana pada model ini
system secara langsung menemukan informasi-informasi penting yang
tersembunyi dalam suatu data yang besar. Data-data yang ada kemudian
16
dipilih untuk menemukan suatu pola, trend yang ada, dan keadaan umum
pada saat itu tanpa adanya campur tangan dan tuntunan dari pengguna.
Hasil temuan ini menyatakan fakta-fakta yang ada dalam data-data yang
ditemukan
dalam waktu
yang
sesingkat mungkin.
Sebagai contoh,
misalkan sebuah bank ingin menemukan kelompok-kelompok pelanggan
yang dapat dijadikan target suatu produk yang akan dikeluarkan.
Pada data-data yang ada selanjutnya diadakan proses pencarian tanpa
adanya proses perkiraan sebelumnya. Sampai akhirnya seluruh pelanggan
dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama.
2.1.4
Tahap-Tahap Data Mining
Data mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap yang dapat dilihat pada
Gambar 2.1. Tahap-tahap tersebut bersifat interaktif, user terlibat langsung dalam
proses pencarian KDD (Knowladge Discovery in Database).
Gambar 2.1 Data mining sebagai suatu kegiatan mengekstrasi atau menambah
pengetahuan dari data yang berukuran besar [2].
17
Secara umum proses atau langkah-langkah KDD untuk melakukan data
mining adalah sebagai berikut:
1. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pada umumnya data yang diperoleh, baik dari database suatu
perusahaan maupun hasil eksperimen, memiliki isian-isian yang tidak
sempurna seperti data yang hilang, data yang tidak valid atau juga hanya
sekedar salah ketik. Selain itu, ada juga atribut-atribut data yang tidak
relevan dengan hipotesa data mining yang kita miliki. Data-data yang
tidak relevan itu juga lebih baik dibuang karena keberadaannya dapat
mengurangi tingkat mutu atau akurasi dari hasil data mining nantinya.
Garbage in garbage out (hanya sampah yang akan dihasilkan bila yang
dimasukkan juga sampah), merupkan istilah yang sering dipakai untuk
menggambarkan tahap ini. Pembersihan data juga akan mempengaruhi
performasi dari sistem data mining karena data yang ditangani akan
berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
2. Integrasi Data (Data Integration)
Tidak jarang data yang diperlukan untuk data mining tidak hanya
berasal dari satu database tetapi juga berasal dari beberapa database atau
file
teks.
Integrasi
data
dilakukan
mengidentifikasi entitas-entitas yang unik
pada
atribut-atribut
yang
seperti atribut nama, jenis
produk, nomor pelanggan, dsb. Integrasi data perlu dilakukan secara
cermat karena kesalahan pada integrasi data dapat menghasilkan hasil
yang menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya.
18
Sebagai contoh bila integrasi data berdasarkan jenis produk ternyata
menggabungkan produk dari kategori yang berbeda maka akan didapatkan
korelasi antar produk yang sebenarnya tidak ada. Dalam integrasi data ini
juga perlu dilakukan transformasi dan pembersihan data karena seringkali
data dari dua database berbeda tidak sama cara penulisannya atau bahkan
data yang ada di satu database ternyata tidak ada di database lainnya.
3. Transformasi Data (Data Transformation)
Beberapa teknik data mining membutuhkan format data yang khusus
sebelum bisa diaplikasikan. Sebagai contoh beberapa teknik standar seperti
analisis
asosiasi
dan
klastering
hanya
bisa
menerima
input
data
kategorikal. Karenanya data berupa angka numerik yang berlanjut perlu
dibagi-bagi menjadi beberapa interval. Proses ini sering disebut binning.
Disini juga dilakukan pemilihan data yang diperlukan oleh teknik data
mining
yang
dipakai.
Transformasi
dan
pemilihan
data
ini juga
menentukan kualitas dari hasil data mining nantinya karena ada beberapa
karakteristik dari teknik-teknik data mining tertentu yang tergantung pada
tahapan ini.
4. Aplikasi Teknik Data Mining
Aplikasi teknik data mining sendiri hanya merupakan salah satu
bagian dari proses data mining. Ada beberapa teknik data mining yang
sudah umum dipakai. Kita akan membahas lebih jauh mengenai teknikteknik yang ada di seksi berikutnya. Perlu diperhatikan bahwa ada kalanya
19
teknik-teknik data mining umum yang tersedia di pasar tidak mencukupi
untuk melaksanakan data mining di bidang tertentu atau untuk data
tertentu. Sebagai contoh akhir-akhir ini dikembangkan berbagai teknik
data mining baru untuk penerapan di bidang bioinformatika seperti analisa
hasil micro array untuk mengidentifikasi DNA dan fungsi- fungsinya.
5. Evaluasi Pola yang Ditemukan
Dalam tahap ini hasil dari teknik data mining berupa pola-pola yang
khas maupun model prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa
yang ada memang tercapai. Bila ternyata hasil yang diperoleh tidak sesuai
hipotesa ada beberapa alternatif yang dapat diambil seperti menjadikannya
umpan balik untuk memperbaiki proses data mining, mencoba teknik data
mining lain yang lebih sesuai, atau menerima hasil ini sebagai suatu hasil
yang di luar dugaan yang mungkin bermanfaat. Terdapat beberapa teknik
data mining yang menghasilkan hasil analisa berjumlah besar seperti
analisis asosiasi. Visualisasi hasil analisa akan sangat membantu untuk
memudahkan pemahaman dari hasil data mining.
6. Presentasi Pola yang Ditemukan Untuk Menghasilkan Aksi
Tahap
terakhir
dari
proses
data
mining
adalah
bagaimana
memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisa yang didapat. Ada
kalanya hal ini harus melibatkan orang-orang yang tidak memahami data
mining.
Karenanya
presentasi
hasil
data
mining
dalam
bentuk
pengetahuan yang bisa dipahami semua orang adalah satu tahapan yang
20
diperlukan dalam proses data mining. Dalam presentasi ini, visualisasi
juga bisa membantu mengkomunikasikan hasil data mining.
Pada dasarnya penggalian data dibedakan menjadi dua fungsionalitas,
yaitu deskripsi dan prediksi. Berikut ini beberapa fungsionalitas penggalian data
yang sering digunakan:
1. Karakterisasi dan Diskriminasi,
yaitu menggeneralisasi, merangkum,
dan mengkontraskan karakteristik data.
2. Penggalian pola berulang, yaitu pencarian pola asosiasi (association
rule) atau pola intra-transaksi, atau pola pembelian yang terjadi dalam
satu kali transaksi.
3. Klasifikasi,
yaitu
membangun
suatu
model
yang
bisa
mengklasifikasikan suatu objek berdasar atribut-atributnya. Kelas target
sudah tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah
bagaimana
mempelajari
data
yang
ada
agar
klasifikator
bisa
mengklasifikasikan sendiri.
4. Prediksi, yaitu memprediksi nilai yang tidak diketahui atau nilai yang
hilang, menggunakan model dari klasifikasi.
5. Penggugusan (Cluster Analysis), yaitu mengelompokkan sekumpulan
objek data berdasarkan kemiripannya. Kelas target tidak tersedia dalam
data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah memaksimalkan kemiripan
intrakelas dan meminimalkan kemiripan antarkelas.
21
6. Analisis Outlier, yaitu proses pengenalan data yang tidak sesuai dengan
perilaku umum dari data lainnya. Contoh: mengenali noise dan
pengecualian dalam data.
7. Analisis trend dan evolusi: meliputi analisis regresi, penggalian pola
sekuensial, analisis periodisitas, dan analisis berbasis kemiripan.
2.2
Disiplin Ilmu Dalam Menentukan Posisi Data Mining
Data mining mulai diteliti lebih jauh oleh parah ahli untuk menentukan
posisi bidang data mining diantara bidang-bidang yang lainnya. Kesamaan data
mining dengan bidang yang lainnya bisa saja terjadi karena adanya kesamaan
karakteristik pada setiap bidang yang dikaji. Diantaranya seperti perbandingan
bidang
data
mining
dengan
bidang
statistik
terdapat
kesamaan
seperti
penyampelan, estimasi, serta pengujian hipotesis. Terdapat kesamaan-kesamaan
yang
lainnya
yang
berhubungan
dengan
kecerdasan
buatan
(artificial
intelligence), pengenalan pola (pattern recognition), dan pembelajaran mesin
(machine learning), yaitu termasuk ke dalam algoritma pencarian, teknik
pemodelan dan teori pembelajaran. Karakteristik-karakteristik tersebut memiliki
kesamaan yang dapat di lihat pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2 Posisi data mining diantara bidang ilmu lainnya [3].
22
2.3
Perbedaan Data Mining Dengan Data Warehouse
Data mining adalah bidang yang sepenuhnya menggunakan apa yang
dihasilkan oleh data warehouse, bersama dengan bidang yang menangani masalah
pelaporan dan manajemen data. Sementara, data warehouse sendiri bertugas
untuk menarik atau melakukan proses query data dari basis data mentah untuk
memberikan hasil data yang nantinya dapat digunakan oleh bidang yang
menangani manajemen, pelaporan, dan data mining.
Maka dari itu data mining sangat berguna untuk melakukan penggalian
informasi baru yang dapat dilakukan dengan bekal data mentah yang diberikan
oleh data warehouse. Hasil yang diberikan oleh bidang manajemen, pelaporan,
dan data mining berguna untuk mendukung aktivitas bisnis cerdas (business
intelligence). Lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.3.
BUSINESS INTELLIGENCE
PERFORMANCE
MANAGEMENT
ENTERPRISE
REPORTING
DATA MINING
DATA WAREHOUSE
EXTRACT, TRANSFORM, LOAD
TRANSACTIONAL DATABASE
Gambar 2.3 Perbedaan data mining dengan data warehouse [4].
23
2.4
Association Rule
Association
dalam Market
Rule
Basket
adalah salah satu teknik
Analysis untuk
utama atau prosedur
mencari hubungan antat item dalam
suatu data set dan menampilkan dalam bentuk association
rule (Budhi dkk,
2007). Association rule (aturan asosiatif) akan menemukan pola tertentu yang
mengasosiasikan data yang satu dengan data yang lain. Untuk mencari association
rule dari suatu kumpulan data, tahap pertama yang harus dilakukan adalah
mencari frequent itemset terlebih dahulu. Frequent itemset adalah sekumpulan
item yang sering muncul secara bersamaan. Setelah semua pola frequent
itemset ditemukan, barulah mencari aturan asosiatif atau aturan keterkaitan yang
memenuhi syarat yang telah ditentukan.
Jika diasumsikan bahwa barang yang dijual di swalayan adalah semesta,
maka setiap
barang akan memiliki bolean variabel yang akan menunjukkan
keberadaannya atau tidak barang tersebut dalam satu transaksi atau satu keranjang
belanja. Pola bolean yang didapat dugunakan untuk menganalisa barang yang
sering
dibeli
secara
bersamaan.
Pola
tersebut
dapat
dirumuskan
dalam
sebuah association rule. Sebagai contoh konsumen biasanya akan membeli kopi
dan susu yang ditunjukkan sebagai berikut:
Kopi  Susu [support =2%, confidence=60%]
Association rule diperlukan suatu variable ukuran yang ditentukan sendiri
oleh user untuk menentukan batasan sejauh mana atau sebanyak apa output yang
diinginkan user.
24
Support dan confidence adalah sebuah ukuran kepercayaan dan kegunaan
suatu
pola
yang
telah
ditemukan.
Nilai support 2%
menunjukkan
bahwa
keseluruhan dari total transaksi konsumen membeli kopi dan susu secara
bersamaan yaitu sebanyak 2%, Sedangkan confidence 60%, yaitu menunjukkan
bila konsumen membeli kopi dan pasti membeli susu sebesar 60%.
Contoh klasik lain yang sering digunakan untuk menjelaskan Association
Rule Mining adalah market basket analysis. Pada market basket analysis, kita
menganalisa kebiasaan customer dalam membeli barang. Misalkan terdapat data
transaksi seperti Gambar 2.4.
Gambar 2.4 Transaksi data mining.
Contoh pengetahuan yang dapat diperoleh dari data di atas adalah {Beer}
 {Diaper}, artinya orang yang beli beer biasanya beli diaper juga. Lebih jauh,
association rule menjelaskan hubungan korelasi antar item dengan lebih jelas,
tidak hanya korelasi atau korelasi lemah saja. Hal ini karena adanya beberapa
metric yang digunakan untuk evaluasi rule.
25
a. Frequent Itemset Generation
Tujuannya untuk mencari seluruh itemset yang memenuhi ambang
batas atau minimum support. Itemset ini disebut frequent itemset (itemset
yang sering muncul). Nilai support ini dapat diperoleh dengan Rumus 2.1.
( )
…….. (2.1)
(Rumus mencari nilai support [2]).
b. Rule Generation
Tujuannya adalah untuk mencari pola atau aturan dengan confidence
tinggi dari frequent itemset yang ditemukan dalam langkah itemset
generation. Aturan ini kemudian disebut dengan aturan yang kuat (strong
rule). Nilai confidence ini dapat diperoleh dengan Rumus 2.2.
(
)
(
)
(Rumus mencari nilai confidence [2])
Rumus 2.2 menjelaskan bahwa untuk mencari nilai confidence itemset
A, B yaitu dengan membagi jumlah transaksi yang mengandung item A
dan B dengan seluruh transaksi yang mengandung item A.
Ketersediaan database mengenai catatan tranksaksi pembelian para
pelanggan
suatu
supermarket
atau
tempat
lain,
telah
mendorong
pengembangan teknik-teknik yang secara otomatis menemukan asosiasi
produk atau item-item yang tersimpan dalam database tersebut. Sebagai
contoh adalah data mengenai transaksi yang terkumpul dari scanner
26
barcode dalam supermarket. Database transaksi ini seperti ini mengandung
record dalam jumlah sangat besar. Setiap record mendaftar semua item
yang dibeli oleh seorang pelanggan dalam suatu transaksi pembelian.
Para manajer ingin tahu apakah suatu kelompok item selalu dibeli
secara bersama-sama. Para manajer bisa menggunakan informasi tersebut
untuk
membuat
layout
supermarket
sehingga
penyusunan
item-item
tersebut bisa optimal satu sama lain. Aturan asosiasi ingin memberikan
informasi tersebut dalam bentuk hubungan ‘if-then’, ‘jika-maka’, atau ‘If
antecendent, then consequent’.
Aturan ini dihitung dari data yang sifatnya probabilistik. Dalam sistem
rekomendasi seperti yang diterapkan oleh toko buku online Amazon.com,
ketika seseorang melihat suatu item,
akan direkomendasikan untuk
membeli item yang lain yang biasanya dibeli oleh pelanggan lain secara
bersama-sama. Misalnya seseorang sedang memeriksa atau melihat CD
tentang lagu Deep Purple pada websitenya Amazon.com, maka akan
ditunjukan juga CD musik lain yang biasanya secara bersama dibeli,
misalnya CD musik Rainbow, Led Zeppelin, Genesis dan lain-lain [5].
2.5
Frequent Pattern Tree (FP-Tree)
FP-Tree adalah struktur penyimpanan data yang dipadatkan. FP-Tree
dibangun dengan memetakan setiap data transaksi ke dalam setiap lintasan
tertentu dalam FP-Tree. Karena dalam setiap transaksi yang dipetakan mungkin
ada yang memiliki item yang sama, maka lintasannya memungkinkan untuk
27
saling menimpa, semakin banyak data transaksi yang mempunyai item yang sama,
maka proses pemadatan dengan FP-Tree akan semakin efektif.
FP-Tree hanya memerlukan dua kali proses scanning atau penelusuran
database untuk menemukan frequent itemsets (Bharat dalam Suprasetyo, 2012).
Penelusuran pertama untuk menghitung nilai support masing-masing item dan
menyeleksi item yang memenuhi minimum support. Sedangkan penelusuran
kedua untuk membentuk frequent itemsets dengan membaca FP-Tree yang
diawali dengan membaca lintasan yang memiliki item dengan nilai frequensi
paling kecil.
Gambar 2.5 FP-Tree [6].
2.6
Algoritma Frequent Pattern Growth
Algoritma
FP-Growth
(Frequent
Pattern
Growth).
Algoritma
ini
merupakan perluasan dari algoritma apriori yang telah ada sebelumnya, oleh
karena setiap melakukan kombinasi item apriori akan menscan database berulang
kali menyebabkan banyaknya waktu yang dibutuhkan untuk melakukan scanning
database
tersebut,
apalagi bila
jumlah
datanya cukup
besar,
selain itu
28
dibutuhkan generate candidate yang besar untuk mendapatkan kombinasi item
dari database. FP-Growth hadir untuk menyelesaikan masalah tersebut, karena
algoritma ini hanya melakukan dua kali proses scanning database untuk
menentukan
frequent
itemset
dan
juga
tidak
membutuhkan generate
candidate seperti yang ada di apriori.
Algoritma FP-Growth dapat menentukan frequent itemset tanpa perlu
melakukan candidate generation. FP-Growth menggunakan struktur data FPTree. Dengan menggunakan cara ini scan database hanya dilakukan sebanyak dua
kali, tidak perlu berulang-ulang. Data akan direpresentasikan dalam bentuk FPTree.
Setelah FP-Tree terbentuk, digunakan pendekatan divide and conquer
untuk memperoleh frequent itemset. FP-Tree merupakan struktur data yang baik
sekali untuk frequent pattern mining. Struktur ini memberikan informasi yang
lengkap untuk membentuk frequent pattern. Item-item yang tidak frequent (tidak
sering muncul) sudah tidak ada lagi dalam FP-Tree.
Sebagai
gantinya
FP-Growth
menggunakan
konsep
pembangunan tree disebut dengan FP-Tree dalam pencarian frequent itemset,
sehingga pemrosesan pun lebih cepat karena frequent itemset dapat langsung
diekstrak dari hasil tree tadi [7].
29
2.7
Divide and Conquer
Divide and Conquer memiliki peranan penting untuk memecahkan suatu
masalah yang besar menjadi beberapa bagian kecil sehingga dapat lebih mudah
untuk dipecahkan. Terdapat metode pada divide and conquer yang akan dijelaskan
di bawah ini:
a. Divide
Membagi masalah menjadi beberapa sub-masalah yang memiliki
kemiripan dengan masalah semula namun berukuran lebih kecil.
b. Conquer
Memecahkan atau menyelesaikan masing-masing sub-masalah secara
rekursif.
c. Combine
Menggabungkan
solusi
masing-masing
sub-masalah
membentuk solusi masalah semula.
Proses Divide and Conquer dapat dilihat pada Gambar 2.6.
Gambar 2.6 Proses divde and conquer [8].
sehingga
30
2.8
State Of The Art
Dalam penelitian teknik penggalian data atau sering dikenal dengan data
mining ini telah dilakukan sebelumnya namun dengan pembahasan yang berbeda,
diantaranya yaitu pada jurnal Widodo [9], di dalam jurnal tersebut dijelaskan
bahwa mencari informasi dalam data akademik berupa data mahasiswa yang telah
mengambil mata kuliah pilihan pada angkatan sebelumnya untuk mencari pola
yang terdapat di dalamnya dengan menerapkan metode aturan asosiasi, dan
aplikasi tersebut dibangun menggunakan teknologi Java. Support dan Confidence
menjadi hasil akhir dari keputusan dalam pengambilan mata kuliah pilihan yang
akan disajikan.
Lalu dengan referensi artikel ataupun jurnal yang lainnya seperti jurnal
yang dibuat oleh Ridwan [10], di dalam jurnal tersebut dijelaskan bahwa aplikasi
yang
dapat
mengklasifikasikan
menampilkan
kinerja
informasi
akademik
yang
mahasiswa.
dapat
Data
digunakan
yang
untuk
diambil pada
penelitian peneliti tersebut menggunakan data training, data target, dan data
riwayat mata kuliah (data akademik) menggunakan metode Naïve Bayes Classifier
dan didukung dengan teknologi PHP dan MySQL dalam pembangunan aplikasi
data mining tersebut. Proses import data training akan menjadi keputusan dalam
perhitungan nilai dari precision, recall, dan accuracy dengan confusion matrix
lalu dapat memilih algoritma yang diinginkan seperti (NBC) dan (C4.5).
Lalu terdapat jurnal lainnya yang dibuat oleh Mardiani [11], pada jurnal
tersebut dijelaskan bahwa hasil yang diperoleh berupa perancangan skema bintang
dari data warehouse dan memberikan informasi tentang nilai-nilai mahasiswa dari
31
yang tertinggi sampai yang terendah. Penerapan metode pada aplikasi mining
menggunakan metode asosiasi dan clustering data mining dan didukung dengan
teknologi SQL Server 2008 Integration Service dan bahasa pemrograman Java.
Aplikasi tersebut menyediakan layanan berupa Mining Model Viewer Cluster,
yaitu
untuk
memberikan
informasi
pengelompokan, dimana setiap kelompok
berupa
gambaran
kategori
berupa
memiliki perbedaan dengan anggota
kelompok lainnya yang berfungsi dalam proses Itemsets Association, seperti
mencari support, size, dan itemset untuk diasosiasikan.
Pada penelitian ini terdapat penelitian yang saling berkaitan dengan judul
yang diangkat dan dapat dilihat pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Tabel state of the art.
No
1.
Peneliti
Ridwan
(2013)
2.
Mardiani
(2013)
3.
Widodo
(2008)
Metode
Data
Algoritma
Data Akademik:
Naïve Bayes 1. Data target
Classifier.
2. Data training dan data
testing
3. Data
riwayat
mata
kuliah
Asosiasi dan Data Akademik:
Clustering
1. Data mahasiswa baru
Data Mining.
2. Data nilai mahasiswa
Association
Rule.
Teknologi
PHP
dan
MySQL.
SQL
Server
2008
Integration
Service
dan
Java.
Data Akademik:
SQL Manager
1.9 Data mahasiswa yang dan Java.
sudah
lulus
selama
beberapa
tahun
ke
belakang
32
2.9
Unified Modelling Language (UML)
UML (Unified Model Language) adalah sebuah bahasa untuk menentukan
visualisasi, kontruksi, dan mendokumentasikan artifact (bagian dari informasi
yang digunakan atau dihasilkan dalam suatu proses pembuatan perangkat lunak.
Artifact dapat berupa model, deskripsi atau perangkat lunak) dari sistem perangkat
lunak, seperti pada pemodelan bisnis dan sistem non perangkat lunak (software)
lainnya. UML merupakan suatu kumpulan teknik terbaik yang telah terbukti
sukses dalam memodelkan system yang besar dan kompleks. UML tidak hanya
digunakan dalam proses pemodelan perangkat lunak, namun hampir dalam semua
bidang yang membutuhkan pemodelan dan UML merupakan standar dasar dalam
bidang analisis dan desain berorientasi, dapat dilihat pada Gambar 2.7.
Gambar 2.7 Unifikasi berbagai metode UML [12].
33
2.9.1
Bagian-Bagian UML (Unified Model Language)
a. View
View digunakan untuk melihat sistem yang dimodelkan dari beberapa
aspek yang berbeda. View bukan melihat grafik, tapi merupakan suatu
abstraksi yang berisi sejumlah diagram. Beberapa jenis view dalam UML
antara lain: use case view, logical view, component view, concurrency
view, dan deployment view.
b. Use Case View
Mendeskripsikan
fungsionalitas
sistem yang
seharusnya
dilakukan
sesuai yang diinginkan external actors. Actor yang berinteraksi dengan
sistem dapat berupa user atau sistem lainnya. View ini digambarkan
dalam use-case
diagram. View
diagram
ini digunakan
dan
kadang-kadang
terutama
untuk
dengan activity
pelanggan,
perancang
(designer), pengembang (developer), dan penguji sistem (tester).
c. Logical View
Mendeskripsikan bagaimana fungsionalitas dari sistem, struktur statis
(class, object, dan relationship) serta kolaborasi dinamis yang terjadi
ketika object mengirim pesan ke object lain dalam suatu fungsi tertentu.
View ini digambarkan dalam class diagrams untuk struktur statis dan
dalam state, sequence, collaboration, dan activity diagram untuk model
dinamisnya. View ini
digunakan
pengembang (developer).
untuk
perancang
(designer)
dan
34
d. Component View
Mendeskripsikan implementasi dan ketergantungan modul. Komponen
yang merupakan tipe lainnya dari code module diperlihatkan dengan
struktur dan ketergantungannya juga alokasi sumber daya komponen dan
informasi administrative lainnya. View ini digambarkan dalam component
view dan digunakan untuk pengembang (developer).
e. Concurrency View
Membagi sistem ke dalam proses dan prosesor. View ini digambarkan
dalam diagram dinamis (state, sequence, collaboration, dan activity
diagrams)
dan
diagram
implementasi
(component dan deployment
diagrams) serta digunakan untuk pengembang (developer), pengintegrasi
(integrator), dan penguji (tester).
f.
Deployment View
Mendeskripsikan fisik dari sistem seperti komputer dan perangkat
(nodes)
dan
digambarkan
bagaimana
hubungannya
dalam deployment
dengan
diagramsdan
lainnya.
digunakan
View ini
untuk
pengembang (developer), pengintegrasi (integrator), dan penguji (tester).
g. Diagram
Diagram berbentuk grafik yang menunjukkan simbol elemen model
yang disusun untuk mengilustrasikan bagian atau aspek tertentu dari
sistem. Sebuah diagram merupakan bagian dari suatu view tertentu dan
ketika digambarkan biasanya dialokasikan untuk view tertentu. Adapun
jenis diagram dalam UML antara lain:
35
1. Use Case Diagram (Statis)
Use case adalah abstraksi dari interaksi antara sistem dan actor.
Use-case bekerja dengan cara mendeskripsikan tipe interaksi antara
user sebuah sistem dengan sistemnya sendiri melalui sebuah cerita
bagaimana sebuah system dipakai. Use-case merupakan konstruksi
untuk mendeskripsikan bagaimana system akan terlihat di mata user.
Sedangkan use case diagram memfasilitasi komunikasi diantara analis
dan pengguna serta antara analis dan client.
2. Class Diagram (Statis)
Class adalah dekripsi kelompok obyek-obyek dengan property,
perilaku (operasi) dan relasi yang sama. Sehingga dengan adanya class
diagram dapat memberikan pandangan global atas sebuah system. Hal
tersebut tercermin dari class-class yang ada dan relasinya satu dengan
yang lainnya. Sebuah sistem biasanya mempunyai beberapa class
diagram. Class diagram sangat membantu dalam visualisasi struktur
kelas dari suatu sistem.
3. Component Diagram (Statis)
Component software merupakan bagian fisik dari sebuah sistem,
karena menetap di komputer tidak berada di benak para analis.
Komponent merupakan implementasi software dari sebuah atau lebih
class.
Komponen dapat berupa source code, komponent biner,
atau executable component. Sebuah komponen berisi informasi tentang
logic class atau class yang diimplementasikan sehingga membuat
36
pemetaan dari logical view ke component view. Sehingga component
diagram merepresentasikan dunia nyata, yaitu component software
yang mengandung component, interface dan relationship.
4. Deployment Diagram (Statis)
Menggambarkan
tata
letak
sebuah
system
secara
fisik,
menampakkan bagian-bagian software yang berjalan pada bagianbagian hardware, menunjukkan hubungan komputer dengan perangkat
(nodes) satu sama lain dan jenis hubungannya. Di dalam nodes,
executeable
memperlihatkan
component dan objek yang
unit
perangkat
dialokasikan
lunak
yang
untuk
dieksekusi
oleh node tertentu dan ketergantungan komponen.
5. State Diagram (Dinamis)
Menggambarkan
suatu objek dari
semua state (kondisi)
suatu class dan
yang
dimiliki
keadaan
oleh
yang
menyebabkan state berubah. Kejadian dapat berupa object lain yang
mengirim pesan. State class tidak
digambarkan untuk semua class,
hanya yang mempunyai sejumlah state yang terdefinisi dengan baik
dan kondisi class berubah oleh state yang berbeda.
6. Sequence Diagram (Dinamis)
Sequence
Diagram digunakan
untuk
menggambarkan
perilaku
pada sebuah skenario. Kegunaannya untuk menunjukkan rangkaian
pesan yang dikirim antara objek juga interaksi antara objek, sesuatu
yang terjadi pada titik tertentu dalam eksekusi sistem.
37
7. Collaboration Diagram (Dinamis)
Menggambarkan kolaborasi dinamis seperti sequence diagram.
Dalam
menunjukkan
diagrams menggambarkan objek
pertukaran
dan
pesan, collaboration
hubungannya
(mengacu
ke
konteks). Jika penekannya pada waktu atau urutan gunakan sequence
diagrams, tapi jika penekanannya pada konteks gunakan collaboration
diagram.
8. Object Diagram (Statis)
Diagram ini meperlihatkan objek-objek serta relasi-relasi antar
objek. Diagram objek memperlihatkan instansi statis dari segala
sesuatu yang ditemui dari pada diagram kelas.
9. Activity Diagram (Dinamis)
Menggambarkan rangkaian aliran dari aktivitas, digunakan untuk
mendeskripsikan aktifitas yang dibentuk dalam suatu operasi sehingga
dapat juga digunakan untuk aktifitas lainnya seperti use caseatau
interaksi.
2.9.2
Notasi Dalam UML
Di dalam UML terdapat macam-macam notasi UML yang berfungsi untuk
memberikan gambaran mengenai proses dalam pembangunan sistem yang terdiri
dari beberapa komponen, yaitu:
38
a. Use Case Diagram
Berikut di bawah ini merupakan simbol-simbol yang digunakan pada
notasi UML (Use Case Diagram):
1. Actor
Actor adalah perwakilan dari orang luar, proses atau hal yang
berinteraksi dengan sistem, subsistem ataupun class. Tiap actor
berpartisipasi dengan satu atau lebih use-case. Actor berpartisipas
use-case dengan pertukaran pesan. Actor dapat digambarkan
seperti Gambar 2.8.
Gambar 2.8 Notasi Actor.
2. Use Case
Use Case merupakan lingkupan sistem yang mengidentifikasikan
hal-hal yang seharusnya dilakukan oleh sistem.
untuk
menggambarkan
mengungkapkan
struktur
suatu
kelakuan
Use-case berguna
dari
sistem
internal dari sistem tersebut.
tanpa
Use-case
merupakan sebuah pekerjaan tertentu, misalnya login ke sistem,
membuat sebuah daftar belanja, dan yang lainnya.
39
Gambar 2.9 Notasi Use Case.
3. Relationship
Relatioship berguna untuk menggambarkan hubungan antar aktor
dan use case dalam sistem. Di dalam diagram use case ada beberapa
bentuk relationship, yaitu:
a) Association
Association, berfungsi sebagai jalur komunikasi antar actor
dengan use case yang saling berpartisipasi. Association dapat
dinotasikan dengan gambar garis lurus, seperti gambar berikut:
Gambar 2.10 Notasi Associaton.
b) External
External, berfungsi untuk menambahkan kelakuan tambahan ke
dalam use case dasar yang tidak tahu menahu tentang hal tersebut.
Relationship dapat digambarkan dengan notasi berikut:
Gambar 2.11 Notasi External.
40
c) Use Case Generalization
Use case Generalization, menggambarkan hubungan antara use
case umum dengan use case yang lebih spesifik yang mewarisi dan
menambah fitur terhadapnya. Relationship jenis akan digambarkan
dalam bentuk notasi seperti berikut ini:
Gambar 2.12 Notasi Generalization.
d) Include
Include merupakan penambahan kelakuan tambahan ke dalam
use case dasar yang secara eksplisit menjelaskan penambahannya.
Gambar 2.13 Notasi Extend.
b. Activity Diagram
Berikut di bawah ini adalah notasi-notasi yang terdapat dan digunakan
pada pembuatan activity diagram.
1. Swimlanes
Menunjukkan siapa yang bertanggung jawab melakukan aktivitas
dalam suatu diagram.
41
Gambar 2.14 Notasi Swimlane.
2. Activity
Merupakan kegiatan dalam aliran kerja dan menggambarkan suatu
kegiatan atau pekerjaan dalam workflow.
Gambar 2.15 Notasi Activity.
3. Start State
Menunjukkan dimana aliran kerja itu akan dimulai, hanya ada satu
start state dalam sebuah workflow.
Gambar 2.16 Notasi Start State.
4. End State
Menunjukkan dimana aliran kerja itu berakhir. Dapat lebih dari
satu end state pada suatu activity diagram.
Gambar 2.17 Notasi End State.
42
5. Decision Point
Menunjukkan dimana sebuah keputusan perlu dibuat dalam aliran
kerja yang memungkinkan adanya perbedaan transisi pada activity
diagram.
Gambar 2.18 Notasi Decision Point.
6. State Transition
Menunjukkan kegiatan selanjutnya setelah melakukan kegiatan
sebelumnya.
Gambar 2.19 Notasi State Transition.
c. Sequence Diagram
Berikut di bawah ini adalah notasi-notasi yang digunakan dalam
pembuatan sequence diagram.
1. Object
Menunjukkan objek yang terdapat dalam sequence diagram.
Gambar 2.20 Notasi Object.
43
2. Object Message
Menunjukkan pesan yang disampaikan untuk objek lainnya dalam
sequence diagram.
Gambar 2.21 Notasi Object Message.
d. Class Diagram
Berikut di bawah ini merupakan notasi yang digunakan pada saat
membuat class diagram.
1. Package
Package berfungsi sebagai sebuah container atau kemasan yang
dapat
digunakan
untuk
mengelompokkan
kelas-kelas
sehingga
memungkinkan beberapa kelas yang bernama sama disimpan dalam
package yang berbeda.
Gambar 2.22 Notasi Package.
2. Class
Class berfungsi sebagai sesuatu yang membungkus informasi dan
perilaku. Secara tradisional, sistem dibangun dengan ide dasar bahwa
akan menyimpan informasi pada sisi baris data dan data perilaku
pengolahnya pada sisi aplikasi.
44
Gambar 2.23 Notasi Class.
3. Interface
Interface berfungsi sebagai suatu sistem yang dirancang untuk
mengolah input dan output dari data.
Gambar 2.24 Notasi Interface.
2.10
Business Modelling
UML dapat digunakan untuk memodelkan berbagai jenis sistem, seperti
sistem software, sistem hardware dan organisasi. Namun secara umum UML
sekarang ini digunakan untuk dua kepentingan, yaitu:
a. Untuk membuat model dalam proses software development.
b. Untuk memodelkan bisnis (business modelling).
2.10.1 Konsep Dasar Dalam Business Modelling
Dalam dunia bisnis dan industri terdapat banyak sistem manual dan
otomatis yang muncul secara regular. Setiap sistem memiliki satu atau banyak
workflow. Business modelling menggambarkan seluruh workflow yang terjadi
dalam suatu organisasi. Workflow adalah urutan aktivitas yang menghasilkan
45
suatu nilai objek yang dapat dilihat bagi satu pihak atau entitas tertentu. Business
modelling adalah sarana sebagai suatu teknik pemodelan yang digunakan untuk
menggambarkan model dalam suatu bisnis.
2.10.2 Elemen Dalam Business Modelling
a. Business Actor
Menggambarkan peran yang dimainkan oleh seseorang atau sesuatu
yang dengannya bisnis berinteraksi.
b. Business Use-Case
Menggambarkan urutan tindakan yang dilakukan oleh suatu bisnis
yang menghasilkan sebuah nilai yang dapat dilihat dan ditunjukkan untuk
suatu business actor tertentu.
c. Business Worker
Menggambarkan sebuah peran atau himpunan dari beberapa peran
dalam bisnis.
d. Business Entity
Menggambarkan benda yang ditangani atau digunakan oleh business
worker selama melakukan suatu business use-case.
e. Use-Case Realization
Menggambarkan
bagaimana
sebuah
bentuk kolaborasi dari berbagai objek.
use-casei
direlasikan
dalam
46
2.11
Model Analisis
Model analisis merupakan suatu model yang menggambarkan realisasi
dari use case-use case dalam use case model dan bertindak sebagai abstraksi dari
model desain. Model analisis merupakan transisi ke dalam model desain dan
kelas-kelas analisis secara langsung berkembang menjadi elemen-elemen model
desain.
2.11.1 Kelas Dalam Model Analisis
1. Boundary
Kelas boundary merupakan kelas yang memodelkan interaksi antara
satu atau lebih actor dengan sistem. Kelas ini dapat berupa:
a. User Interface
User interface merupakan sarana komunikasi antara sistem dengan
user, misalnya jendela (windows).
b. System Interface
System interface merupakan sarana komunikasi antara sistem
dengan
sistem informasi yang
lainnya,
misalnya
communication
protocol.
c. Device Interface
Device interface merupakan sarana komunikasi antara sistem
dengan device (alat), misalnya printer.
2. Control
Digunakan untuk memodelkan “Perilaku Mengatur” khusus untuk satu
atau beberapa use-case saja. Control Object mengkoordinasikan perilaku
47
sistem dan menggambarkan dinamika dari suatu sistem, menangani tugas
utama,
dan
menjalankan
mengontrol
realisasi
alur
kerja
suatu
dari use-case tersebut.
sistem. Control
Tidak
object
semua use
case memerlukan control object.
3. Entitiy
Kelas entity memodelkan informasi yang harus disimpan oleh sistem.
Kelas
ini memperlhatkan
struktur
data
dari sebuah
sistem. Entity
object biasanya bersifat pasif dan tetap. Tanggung jawab utama objek ini
adalah untuk menyimpan dan mengatur informasi dalam sistem.
2.12
Basis Data (Database)
Basis data atau database adalah kumpulan data yang disimpan secara
sistematis di dalam komputer dan dapat diolah atau dimanipulasi menggunakan
perangkat lunak (program aplikasi) untuk menghasilkan informasi. Pendefinisian
basis data meliputi spesifikasi berupa tipe data, struktur, dan juga batasan-batasan
data yang akan disimpan. Basis data merupakan aspek yang sangat penting dalam
sistem informasi dimana basis data merupakan gudang penyimpanan data yang
akan diolah lebih lanjut. Basis data menjadi penting karena dapat menghidari
duplikasi data, hubungan antar data yang tidak jelas, organisasi data, dan juga
update yang rumit.
Proses memasukkan dan mengambil data ke dan dari media penyimpanan
data memerlukan perangkat lunak yang disebut dengan sistem manajemen basis
data (database management system | DBMS). DBMS merupakan sistem perangkat
48
lunak yang memungkinkan user untuk memelihara, mengontrol, dan mengakses
data secara praktis dan efisien. Dengan kata lain semua akses ke basis data akan
ditangani oleh DBMS. Ada beberapa fungsi yang harus ditangani DBMS yaitu
mengolah
pendefinisian
data,
dapat
menangani permintaan
pemakai untuk
mengakses data, memeriksa sekuriti dan integriti data yang didefinisikan oleh
DBA (Database Administrator), menangani kegagalan dalam pengaksesan data
yang disebabkan oleh kerusakan sistem maupun disk, dan menangani unjuk kerja
semua fungsi secara efisien.
Tujuan utama dari DBMS adalah untuk memberikan tinjauan abstrak data
kepada
user
(pengguna).
Jadi
sistem
menyembunyikan
informasi tentang
bagaimana data disimpan, dipelihara, dan tetap dapat diambil (akses) secara
efisien. Pertimbangan efisien di sini adalah bagaimana merancang struktur data
yang kompleks tetapi masih tetap bisa digunakan oleh pengguna awam tanpa
mengetahui kompleksitas strukturnya.
2.12.1 Lingkungan Basis Data
Lingkungan basis data adalah sebuah habibtat dimana terdapat bisnis basis
data untuk dijadikan suatu bisnis. Dalam lingkungan basis data, pengguna
mempunya alat untuk mengakses data. Pengguna (user) melakukan semua tipe
pekerjaan dan keperluan mereka yang bervariasi seperti menggali data (data
mining), memodifikasi data, atau berusaha membuat data baru. Masih dalam
lingkungan basis data, pengguna tertentu tidak diperbolehkan mengakses data,
baik secara fisik maupun logis [13].
49
2.12.2 Jenis Basis Data
a. Basis Data Flat-File
Basis data flat-file ideal untuk data berukuran kecil dan dapat dirubah
dengan mudah. Pada dasarnya, mereka tersusun dari sekumpulan string
dalam satu atau lebih file yang dapat diurai untuk mendapatkan informasi
yang disimpan. Basis data flat-file baik digunakan untuk menyimpan
daftar atau data yang sederhana dan dalam jumlah kecil. Basis data flat-file
akan menjadi sangat rumit apabila digunakan untuk menyimpan data
dengan struktur kompleks walaupun dimungkinkan pula untuk menyimpan
data semacam itu. Salah satu masalah menggunakan basis data jenis ini
adalah rentan pada korupsi data karena tidak adanya penguncian yang
melekat ketika data digunakan atau dimodifikasi.
d. Basis Data Relasional
Basis data ini mempunyai struktur yang lebih logis terkait cara
penyimpanan. Kata "relasional" berasal dari kenyataan bahwa tabel-tabel
yang berada di basis data dapat dihubungkan satu dengan lainnya. Basis
data relasional menggunakan sekumpulan tabel dua dimensi yang masingmasing tabel tersusun atas baris (tupel) dan kolom (atribute). Untuk
membuat hubungan antara dua atau lebih tabel, digunakan key (atribut
kunci) yaitu primary key di salah satu tabel dan foreign key di tabel yang
lain. Saat ini, basis data relasional menjadi pilihan karena keunggulannya.
Beberapa kelemahan yang mungkin dirasakan untuk basis data jenis ini
adalah implementasi yang lebih sulit untuk
data dalam jumlah besar
50
dengan
tingkat
kompleksitasnya
yang
tinggi dan
proses
pencarian
informasi yang lebih lambat karena perlu menghubungkan tabel-tabel
terlebih dahulu apabila datanya tersebar di beberapa tabel.
2.13
ERD (Entity Relationship Diagram)
ERD merupakan salah satu model yang digunakan untuk mendesain
database dengan tujuan menggambarkan data yang berelasi pada sebuah
database.
Umumnya
setelah
perancangan
ERD
selesai berikutnya adalah
mendesain database secara fisik yaitu pembuatan tabel, index dengan tetap
mempertimbangkan performa. Kemudian setelah database selesai dilanjutkan
dengan merancang aplikasi yang melibatkan database. Komponen penyusun ERD
adalah sebagai berikut:
Tabel 2.2 Tabel diagram entity.
Entitas adalah objek dalam dunia nyata yang dapat dibedakan dengan
objek lain, sebagai contoh mahasiswa, dosen, departemen. Entitias terdiri atas
51
beberapa atribut sebagai contoh atribut dari entitas mahasiswa adalah nim, nama,
alamat,
email,
mengidentifikasikan
dan
lainnya.
Atribut
atau
membedakan
nim
mahasiswa
merupakan
yang
satu
unik
untuk
dengan yang
lainnya. Pada setiap entitas harus memiliki satu atribut unik atau yang disebut
dengan primary key. Relasi adalah hubungan antara beberapa entitas. sebagai
contoh relasi antar mahaiswa dengan mata kuliah dimana setiap mahasiswa bisa
mengambil beberapa mata kuliah dan setiap mata kuliah bisa diambil oleh lebih
dari satu mahasiswa. relasi tersebut memiliki hubungan banyak ke banyak.
2.14
Kamus Data (Data Dictionary)
Kamus data (data dictionary) adalah suatu penjelasan tertulis tentang suatu
data yang berada di dalam database. Kamus data pertama berbasis kamus
dokumen tersimpan dalam suatu bentuk hard copy dengan mencatat semua
penjelasan data dalam bentuk yang dicetak. Walau sejumlah kamus berbasis
dokumen masih ada, praktik yang umum saat ini ialah mempergunakan kamus
data yang berbasis komputer. Pada kamus data berbasis computer, penjelasan data
dimasukkan
ke
dalam komputer
dengan
menggunakan Data
Description
Language (DDL) dari sistem manajemen database, sistem kamus atau peralatan
CASE. Kamus data tidak perlu dihubungkan dengan diagram arus data dan
formulir- formulir, kamus data dirancang untuk mendukung diagram arus data.
52
2.14.1 Konsep Dasar Kamus Data
a. Pendefinisian Data Elemen dalam Kamus Data
Kamus data mendefinisikan data elemen dengan cara:
1. Menguraikan arti dari alur data dan data store dalam DFD.
2. Menguraikan komposisi paket data pada alur data ke dalam alur
yang lebih kecil.
Contoh:
Alamat langganan yang terdiri dari nama jalan, kota dan kode pos.
1. Menguraikan komposisi paket data dalam data store.
2. Menspesifikasikan nilai dan unit informasi dalam alur data dan
data store.
3. Menguraikan hubungan yang terinci antara data store dalam suatu
ERD.
2.15
Struktur Tabel
Struktur tabel merupakan kolom-kolom yang terdapat pada tabel atau biasa
disebut juga dengan atribut atau field. Untuk melihat struktur tabel dapat
digunakan perintah sebagai berikut:
Gambar 2.25 Perintah pada struktur tabel.
53
Perhatikan contoh berikut ini:
Gambar 2.26 Hasil dari perintah pada struktur tabel.
2.16
Microsoft Visual Studio 2010
Microsoft Visual Studio 2010 merupakan sebuah perangkat lunak lengkap
(suite) yang dapat digunakan untuk melakukan pengembangan aplikasi, baik itu
aplikasi bisnis, aplikasi personal, ataupun komponen aplikasinya, dalam bentuk
aplikasi console, aplikasi windows, ataupun aplikasi web. Visual studio mencakup
Compiler, SDK, Integrated Development Environment (IDE), dan dokumentasi
(umumnya berupa MSDN Library).
Microsoft Visual Studio 2010 dapat digunakan untuk mengembangkan
aplikasi dalam native code (dalam bentuk bahasa mesin yang berjalan di atas
Windows) ataupun managed code (dalam bentuk Microsoft Intermediate
Language di atas .NET Framework). Selain itu, Visual Studio 2010 juga dapat
54
digunakan untuk mengembangkan aplikasi Silverlight, aplikasi Windows Mobile
(yang berjalan di atas .NET Compact Framework).
2.16.1 Microsoft Visual Basic (.NET)
Microsoft Visual Basic.NET adalah sebuah alat untuk mengembangkan
dan membangun aplikasi yang bergerak di atas sistem .NET Framework, dengan
menggunakan bahasa BASIC (Beginner’s All-purpose Symbolic Instruction Code)
yang merupakan sebuah kelompok bahasa pemrograman tingkat tinggi. Secara
harfiah, BASIC mempunya arti kode instruksi simbolis semua tujuan yang dapat
digunakan oleh para pemula. Dengan menggunakan alat ini, para programmer
data membangun aplikasi Windows Forms, Aplikasi web berbasis ASP.NET, dan
juga aplikasi command-line. Alat ini dapat diperoleh secara terpisah dari beberapa
produk lainnya (seperti Microsoft Visual C++, Visual C#, atau Visual J#), atau
juga dapat diperoleh secara terpadu dalam Microsoft Visual Studio.NET.
Bahasa
Visual
Basic.NET
sendiri
menganut
paradigma
bahasa
pemrograman berorientasi objek yang dapat dilihat sebagai evolusi dari Microsoft
Visual Basic versi sebelumnya yang diimplementasikan di atas .NET Framework.
Peluncurannya mengundang kontrversi, mengingat banyak sekali perubahan yang
dilakukan oleh Microsoft, dan versi baru ini tidak kompatibel dengan versi
terdahulu.
2.17
Dotnetbar
Dotnetbar merupakan sekumpulan toolbox (Add-on Visual Studio) yang
terdiri dari 56
komponen yang menaruk untuk membuat user interface
55
professional dengan mudah. Dotnetbar telah banyak membantu pengembang
aplikasi dalam membuat tampilan user interface, selama 9 tahun lebih telah
membawa banyak perubahan terhadap software developer dalam mengembangkan
software nya.
2.18
Pengujian Black-Box
Pengujian Black-Box
adalah cara pengujian dilaukan dengan hanya
menjalankan atau mengeksekusi unit atau modul kemudian diamati apakah hasil
dari unit tersebut sesuai dengan proses bisnis yang diinginkan. Dengan kata lain,
black-box merupakan user testing, biasanya pengujian perangkat lunak dengan
metode black-box melibatkan client atau pelanggan yang memesan perangkat
lunak tersebut, dari sini dapat diketahui keiinginan client terhadap perangkat lunak
tersebut, missal client ingin tampilannya diubah atau proses perjalanan perangkat
lunak tersebut agar lebih dimengerti.
Kesalahan-kesalahan
dalam pengujian black-box
dapat dilihat pada
kategori di bawah ini:
b. Fungsi-fungsi yang tidak benar atau hilang.
c. Kesalahan interface.
d. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal.
e. Kesalahan kinerja.
f.
Inisialisasi dan kesalahan terminasi.