evaluasi basis data sistem informasi manajemen universitas

EVALUASI BASIS DATA SISTEM INFORMASI
MANAJEMEN UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO
(SIMUNCP)
1,2
Nahrun Hartono1, Rusmala2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Cokroaminoto Palopo
e-mail: [email protected], [email protected]
Abstrak
Basis data merupakan bagian penting dari sistem informasi salah satu peran sistem basis
data yaitu sebagai sumber informasi bagi Sistem Informasi. Sistem Informasi Manajemen
Universitas Cokroaminoto Palopo (SIMUNCP) merupakan aplikasi berbasi web yang
menggunakan MySQL sebagai sistem basis datanya. Evaluasi dilakukan untuk mengidentifikasi
kesalahan kesalahan yang ada pada basis data SIMUNCP, setelah dilakukan evaluasi pada basis
data tersebut maka dapat diketahui bahwa pada basis data tersebut terdapat beberapa kesalahan
kesalahan yang secara keseluruhan dari kesalahan tersebut pada basis data SIMUNCP sangat
memungkinkan terjadinya kesalahan dalam penambahan data (insert), kesalahan dalam
pengubahan data (update) dan kesalahan dalam penghapusan data (delete). Maka dari itu
dilakukan perancangan basis data baru dengan mengacu pada hasil evaluasi yang telah
dilakukan. Setelah itu dilakukan pengujian kualitas data pada aspek akurasi dan aspek non
duplikat, pengujian dilakukan dengan mengeksekusi query, setiap query yang dieksekusi akan
menghasilkan record dan kolom hasilnya kemudian dibandingkan antara basis data baru setelah
evaluasi dengan basis data lama sebelum evaluasi.
Kata kunci—basis data, evaluasi, kualitas data
Abstract
The database is an importan part of the information system, the one of character
database is as sources of information for information system. Cokroaminoto Palopo
University’s information system (SIMUNCP) is aplication base on web that use MySQL as
database in it system. The evaluation is done for indentifiction the errors that be present in
database of SIMUNCP, after done the evaluation about database that can be cognizat of the
database there is some faults that overall of error in database SIMUNCP, more possible the
mistake happen in adding data (insert), the fault in changing data (update) and the fault in
removing data (delete). Thererore, have to design a new database based on evaluation result
that have been conducted. After that, do the testing of quality data about accurateness aspect
and non duplicating aspect. The testing is done by axecuting a query, each query that execute
will produce the record and column, then the results are compared between a new datebase
with after evaluate with the former database before evaluation.
Keywords—database, evaluation, data quality
1. PENDAHULUAN
K
ebutuhan akan akses data yang cepat dan fleksibel merupakan hal yang sangat penting diera
modern saat ini dimana semua kebutuhan kebutuhan manusia telah terdigitalisasi, manusia
telah meminimalisir penggunaan kertas dan digantikan dengan data data digital yang di
simpan pada komputer sebagai pusat data. Sistem penyimpanan dan pengelolaan data sering
disebut sebagai Sistem Manajemen Basis Data (SMBD). Sama halnya dengan data data
Received June1st,2012; Revised June25th, 2012; Accepted July 10th, 2012
hardcopy maka sistem basis data juga ditujukan untuk menyimpan, mencari, penggunaan dan
pembagian hak akses data [1]. Basis data memiliki peran yang sangat penting bagi Sistem
Informasi Manajemen (SIM), salah satu peran sistem basis data yaitu sebagai sumber informasi
bagi Sistem Informasi Manajemen, mengimplikasikan bahwa basis data yang digunakan harus
mampu memenuhi kebutuhan berbagai informasi bagi para penggunanya [2]. Secara umum
sistem basis data terbagi menjadi beberapa komponen yaitu data, hardware, software dan user.
Basis data dalam perancangannya memiliki aturan tersendiri dan menggunakan bahasa
pemrograman tersendiri untuk mengelolanya. SQL atau disebut juga dengan SEQUEL
(Structured English Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang memiliki tujuan
khusus dan dirancang untuk mengelola data dalam Sistem Manajemen Basis Data (SMBD), atau
untuk pengolahan aliran data dalam Sistem Manajemen Basis Data Relasional (SMBDR). SQL
memiliki tiga bagian utama yaitu bahasa pemrograman untuk mendefinisikan data (Data
Definition Language-DDL), untuk manipulasi dan akses data (Data Manipulation LanguageDML) dan bagian yang digunakan untuk pengawasan/kontrol pemakai (Data Control
Language) [3]. Tabel, kolom dan record merupakan elemen penting dalam basis data, ketiga
elemen tersebut tidak dapat dipisahkan satu sama lain, dan tidak menutup kemungkinan dalam
satu basis data terdapat banyak tabel, didalam tabel memiliki bayak kolom dan kolom-kolom
tersebut berisi record-record (data) [4].
Sistem Informasi Manajemen Universitas Cokroaminoto Palopo (SIMUNCP) adalah
sebuah aplikasi web yang diimplementasikan pada jaringan Local Area Network (LAN) dan
menggunakan MySQL sebagai sistem manajemen basis datanya. Dikarenakan tidak adanya
dokumentasi yang menjelaskan rancangan serta alur data hal ini menyebabkan sulitnya
menambahkan fitur untuk meningkatkan fungsionalitas aplikasi SIMUNCP maupun
mengintegrasikan aplikasi aplikasi baru pada basis data SIMUNCP. pada penelitian sebelumnya
yang dilakukan oleh M. Fachrurrozi yang berjudul Peningkatan Fungsionalitas Perangkat Lunak
Melalui Restrukturisasi Data, membahas tentang perbaikan fungsi dari perangkat lunak dengan
melakukan perbaikan pada basis data perangkat lunak, pendeteksian kesalahan pada basis data
lama dilakukan dengan metode database smell, hasilnya kemudian dijadikan rujukan untuk
merancangan basis data baru untuk diimplementasikan pada aplikasi lalu kemudian dilakukan
pengujian, pengujian dilakukan terhadap basis data baru dengan menggunakan data lama yang
telah dipindahkan [5]. Saat ini basis data SIMUNCP berkisar kurang lebih 245 megabyte, salah
satu hal yang menjadi masalah pada basis data SIMUNCP yang digunakan saat ini adalah
persoalan penginputan data dimana terkadang user salah melakukan penginputan data
khususnya nim mahasiswa, sementara basis data yang digunakan saat ini tidak menyediakan
fitur constraint check. Fitur constraint check sendiri berfungsi untuk membatasi penginputan
data pada basis data, user akan dipaksa memasukkan data sesuai dengan format/aturan pada
constraint check yang telah dibuat. Sebagai contoh adalah penggunaan constraint check untuk
membatasi penginputan nim mahasiswa, dimana nim mahasiswa pada Universitas
Cokroaminoto Palopo adalah sepuluh karakter angka, dengan menggunakan constraint check
maka user akan dipaksa mengikuti aturan tersebut, selain itu pembatasan penginputan data juga
dapat mencegah terjadinya eksploitasi antar muka aplikasi ke suatu basis data.
Kesalahandalampembuatan program antar muka yang melakukan komunikasi ke server basis
datadapatmenyembabkanmunculnyakerawanan
keamananterhadapdatayangdisimpan.InjeksiSQL melalui program antar muka dapat dilakukan
jika
terjadi
kesalahan
pemograman.
Akar
penyebab
dari
injeksi
SQL
adalahketidakcukupanvalidasimasukan [6]. Maka dari itu perlu dilakukan evaluasi pada basis
data tersebut agar dapat diketahui kesalahan kesalahan apa saja yang ada pada basis data
SIMUNCP, yang kemudian hasil evaluasi tersebut dijadikan rujukan untuk merancang basis
data baru.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini akan dilakukan evaluasi pada basis data SIMUNCP dengan jumlah tabel
sebanyak 105 tabel dan 2104 field. Evaluasi dilakukan dengan menganalisis struktur dari basis
data SIMUNCP guna mendapatkan informasi penggunaan key dan relasi, selanjutnya adalah
melakukan identifikasi queryquery yang digunakan oleh aplikasi SIMUNCP guna mendapatkan
tabel dan kolom apa saja pada basis data yang digunakan oleh aplikasi SIMUNCP. Hasil
evaluasi kemudian dijadikan rujukan untuk merancang basis data baru dengan melakukan
perbaikan perbaikan pada basis data lama. Hasil dari rancangan basis data baru setelah evaluasi
kemudian dibandingkan dengan basis data lama sebelum evaluasi dengan mengeksekusi query,
adapun aspek yang dibandingkan adalah aspek non duplikat dan aspek akurasi. Aspek non
duplikat dilakukan dengan membandingkan hasil eksekusi query SELECT yang akan
menghasilkan data pada kolom yang terseleksi dan hasil eksekusi SELECT dengan klausa
GROUP BY yang akan menghasilkan data yang sebenarnya pada kolom yang terseleksi, query
tersebut dieksekusi pada basis data baru setelah evaluasi dan basis data lama sebelum evaluasi.
Adapun tabel yang dilakukan pengujian adalah tabel yang menyimpan data mahasiswa yaitu
pada tabel mhsw dan tabel yang menyimpan data dosen yaitu pada tabel dosen, kedua tabel
tersebut dipilih karena diasumsikan bahwa seharusnya tabel tersebut tidak terdapat data data
duplikat. Aspek yang kedua adalah aspek akurasi, untuk aspek akurasi pengujian dilakukan pada
akurasi baris dan akurasi kolom hal tersebut dilakukan dengan mengesekusi joinquery yang
didapatkan dari source code aplikasi SIMUNCP, setiap query yang dieksekusi akan
menghasilkan jumlah baris record dan jumlah kolom, hasil tersebut kemudian dilakukan
perbandingan antara basis data lama sebelum evaluasi dengan basis data baru setelah evaluasi.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan evaluasi basis data SIMUNCP yang akan menjadi rujukan
untuk merancangan basis data baru. Setelah itu dilakukan pengujian pada aspek akurasi dan
pengujian pada aspek non duplikat. Berdasarkan hasil analisis dan identifikasi key pada basis
data SIMUNCP maka dapat diketahui bahwa: 1). Terdapat 14 tabel pada basis data yang tidak
menggunakan primary key. Primary key sendiri merupakan satu atau lebih nilai pada kolom
untuk membuat sebuah record unik. 2). Tidak adanya penggunaan foreign key pada semua tabel.
foreign key berguna untuk menjamin integritas referensial dan untuk memastikan nilai pada
suatu kolom (atau kumpulan kolom) sesuai dengan nilai yang ada pada tabel lain. 3).
Berdasarkan query yang ada pada source code aplikasi SIMUNCP maka diketahui bahwa
terdapat 11 tabel yang tidak digunakan.
Secara keseluruhan hasil evaluasi pada basis data yang digunakan SIMUNCP saat ini
sangat memungkinkan terjadinya kesalahan penambahan data (insert), kesalahan pengubahan
data (update), kesalahan dalam penghapusan data (delete). Setelah dilakukan evaluasi pada
basis data SIMUNCP selanjutnya adalah melakukan perancangan basis data baru dan
melakukan perbaikan perbaikan dari hasil evaluasi yang dilakukan sebelumnya, secara umum
perbedaan struktur basis data sebelum dan setelah evaluasi ditunjukkan pada tabel 1.
No
1
2
3
4
Tabel 1 Perbedaan struktur basis data sebelum dan setelah evaluasi
Perbedaan
Setelah Sebelum
Keterangan
Evaluasi Evaluasi
Primary Key
Ya
Ya
Sebelum evaluasi terdapat 14 tabel yang tidak
menggunakan Primary Key
Foreign Key
Ya
Tidak
Check Contstraint
Ya
Tidak
Jumlah Tabel
94
105
Beberapa tabel setelah evaluasi tidak
digunakan/dirancangan karena tidak
disebutkan pada source code aplikasi
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
No
Perbedaan
5
Jumlah Kolom
Setelah
Evaluasi
1132
Sebelum
Evaluasi
2104
Keterangan
Beberapa kolom tidak digunakan/tidak
dirancangan pada basis data baru, karena
tidak disebutkan di source code aplikasi dan
memiliki informasi yang sama pada tabel
yang saling berelasi
Dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan antara basis data sebelum evaluasi dengan basis
data setelah dilakukan evaluasi, basis data baru dirancang dengan menggunakan PostgreSQL hal
ini dikarenakan basis data tersebut merupakan aplikasi basis data open source yang mendukung
fitur check constraint. Check constraint sendiri digunakan untuk membatasi penambahan data
pada basis data [7]. Setelah melakukan perancangan basis data baru, hal selanjutnya yang
dilakukan adalah memindahkan data data yang ada ke basis data yang baru dirancang,
pemindahan data dilakukan dengan eksport dan import. Setelah semua data berhasil
dipindahkan selanjutnya dilakukan pengukuruan kualitas data.
Pengukuran kualitas data untuk aspek non duplikat dilakukan dengan membandingkan
hasil pengujian pada basis data lama sebelum evaluasi dengan basis data baru setelah evaluasi,
sedangkan untuk aspek akurasi hanya dilakukan pada basis data baru setelah evaluasi. Hal ini
disebabkan karena tidak adanya pembanding akurasi pada basis data sebelum evaluasi,
sedangkan pada basis data baru setelah evaluasi dapat diukur tingkat akurasinya dengan
menjadikan basis data lama sebelum evaluasi sebagai pembanding. Query pengujian aspek
akurasi akan berbeda antara basis data lama sebelum evaluasi dengan basis data baru setelah
evaluasi, hal ini disebabkan karena adanya perubahan struktur pada basis data yang baru,
namun perubahan query tersebut tidak akan mempengaruhi informasi yang dihasilkan.
Pengukuran kualitas data aspek akurasi dilakukan dengan mengeksekusi 51 query yang
dieksekusi pada basis data sebelum dan setelah evaluasi, hasil pengujian kualitas data aspek
akurasi baris dan akurasi kolom ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Hasil pengukuran kualitas data aspek akurasi
Pada gambar 1 ditunjukkan grafik hasil pengujian untuk aspek akurasi baris pada basis
data baru setelah evaluasi adalah sebesar 0.99 atau dengan nilai persentase sebesar 99%
sedangkan untuk aspeka kurasi kolom pada basis data baru setelah evaluasi adalah sebeser 0.84
atau dengan nilai persentasi sebesar 84%.
Pengukuran kualitas data aspek non duplikat dilakukan pada data mahasiswa yang
terdapat pada tabel mhsw dan data dosen yang terdapat pada tabel dosen, yang seharusnya data
mahasiswa dan data dosen tidak terjadi duplikasi. Untuk mengukur aspek non duplikat pada
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
data tersebut dilakukan dengan mengeksekusi query, adapun query yang digunakan untuk
pengujian kualitas data aspek non duplikat yaitu dengan mengeksekusi query SELECT tanpa
klausa GROUP BY dan query SELECT dengan klausa GROUP BY. Hasil pengukuran kualitas
data aspek non duplikat ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil pengujian kualitas data aspek non duplikat
Pada gambar 2 dapat dilihat bahwa pada data mahasiswa untuk basis data lama sebelum
evaluasi dihasilkan nilai sebesar 0.96 atau dengan nilai persentase sebesar 96% dan untuk data
dosen dihasilkan nilai 0.99 atau dengan nilai persentase sebesar 99% yang berarti terdapat data
yang duplikat pada data mahasiswa dan data dosen sedangkan pada basis data baru setelah
evaluasi untuk data mahasiswa dihasilkan nilai 1 atau dengan nilai persentase 100% dan untuk
data dosen juga dihasilkan nilai 1 dengan nilai persentase 100% yang berarti pada basis data
baru setelah evaluasi dilakukan tidak terdapat lagi data mahasiswa dan data dosen yang
duplikat.
4. KESIMPULAN
Evaluasi basis data dilakukan untuk mendapatkan kemungkinan kesalahan kesalahan
yang dapat terjadi pada basis data SIMUNCP, evaluasi dilakukan dengan mengidentifikasi
struktur basis data SIMUNCP serta mengidentifikasi query pada source code aplikasi untuk
mengetahui tabel dan kolom apa saja pada basis data yang digunakan oleh aplikasi SIMUNCP.
Setelah dilakukan evaluasi maka dapat disimpulkan bahwa pada basis data tersebut sangat
memungkinkan terjadinya kesalahan dalam penambahan data (insert), kesalahan dalam
pengubahan data (update), serta kesalahan dalam penghapusan data (delete). Hasil evaluasi
kemudian dijadikan rujukan untuk merancang basis data baru untuk memperbaiki kesalahan
kesalahan tersebut. Setelah basis data baru dirancang selajutnya memidahkan data data yang ada
dibasis data lama, lalu kemudian dilakukan pengujian kualitas data. Hasil pengujian kualitas
data pada basis data baru setelah evaluasi untuk aspek akurasi baris adalah 99% hasil ini tidak
mencapai 100% disebabkan karena adanya perubahan struktur pada basis data baru setelah
evaluasi sehingga beberapa data perlu dilakukan penyesuaian saat proses import data ke basis
data baru setelah evaluasi. Sama halnya dengan aspek akurasi kolom yang tidak mencapai nilai
100% hal tersebut disebabkan terjadi perubahan jumlah kolom pada basis data baru setelah
evaluasi, perubahan tersebut disebabkan karena beberapa kolom pada tabel tertentu di basis data
lama sebelum evaluasi memiliki nilai yang sama pada tabel lain, sehingga kolom kolom tersebut
tidak dirancang. Untuk hasil pengujian kualitas data untuk aspek non duplikat pada basis data
lama untuk data mahasiswa dan dosen yaitu senilai 96% dan 99% yang berarti masih terdapat
data yang duplikat pada data mahasiswa dan data dosen hal ini disebabkan tidak adanya
constraint unique pada tabel yang menyimpan data mahasiswa dan data dosen, sedangkan pada
basis data baru setelah evaluasi diberikan constraint unique pada tabel yang menyimpan data
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
mahasiswa dan dosen sehingga setelah dilakukan pengujian dihasilkan nilai 100% yang berarti
tidak ada lagi data mahasiswa dan data dosen yang duplikat.
5. SARAN
Dari keseluruhan pemaparan pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pada
penelitian dilakukan evaluasi basis data untuk mengidentifikasi kesalahan kesalahan yang ada
pada basis data, hasil evaluasi tersebut kemudian dijadikan acuan untuk merancang basis data
baru. Setelah itu dilakukan pengujian kualitas data aspek akurasi dan aspek non duplikat,
sedangkan untuk aspek aspek lain seperti integritas turunan, kelengkapan data dan konsistensi
data belum dilakukan pengujian, hal ini merupakan keterbatasan pengetahuan penulis dan
keterbatasan waktu sehingga penelitian ini masih terdapat banyak kekurangan, penulis berharap
penelitian ini menjadi acuan untuk penelitian selanjutnya yang menyangkut tentang evaluasi
basis data dan pengukuran kualitas data.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Utami, E., & Raharjo, S. (2006). RDBMS dengan PostgreSQL di GNU/Linux. Yogyakarta:
Andi.
[2] Raharjo, S., Sutanta, E., & Utami, E. (2007). Analisis aspek-aspek kualitas schema
database (studi kasus pada database akademik ista yogyakarta). Seminar Nasional
Teknologi (pp. D1 -D13). Yogyakarta: SNT Amikom.
[3] Darmanto, E. (2015). Analisa Optimalisasi Bahasa SQL Berdasarkan Relational Algebra
pada Kasus Rekapitulasi Mahasiswa Layak Wisuda. Jurnal SIMETRIS , 6 (2), 405-414.
[4] Nugroho, B. (2008). Panduan Lengkap Menguasai Perintah SQL. Jakarta Selatan:
MediaKita.
[5] Fachrurrozi, M. (2013). Peningkatan Fungsionalitas Perangkat Lunak Melalui
Restrukturisasi Data (Studi Kasus: Sistem Informasi Akademik Fakultas Ilmu Komputer
UNSRI). Jurnal GENERIC, 4 (1), 33-38.
[6] Raharjo, S. (2013). Integrity Constraint Basis Data Relasional dengan Menggunakan
PL/PGSQL dan CHECK Constraint. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan
Multimedia. Yogyakarta.
[7] Hartono, N., Utami, E., & Amborowati, A. (2016). Migrasi dan Optimalisasi Database
Sistem Informasi Manajemen Universitas Cokroaminoto Palopo. Jurnal Buana Informatika,
7(4).
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)