SEPUTAR PELAKSANAAN PERKULIAHAN
SISTEM BASIS DATA
MI / KA (3 SKS)
1.
Deskripsi Mata Kuliah
·
Tujuan
umum dari penyampaian mata kuliah ini adalah membentuk dan menumbuhkan :
a.
pengetahuan
mengenai konsep basis data, model ER dan model relasional, serta proses
perancangan basis data
b.
kemampuan
menangani operasi pada basis data operasional
·
Pada
akhir kuliah sistem basis data ini
peserta kuliah diharapkan mampu :
a.
memahami
konsep yang melatarbelakangi perancangan basis data dengan model ER dan
relasional
b.
melakukan
perancangan dan implementasi basis data dengan model ER dan relasional
c.
melakukan
penanganan operasi terhadap basis data operasional
·
Overview
Basis Data, mencakup sejarah dan motivasi sistem basis data, komponen sistem
basis data, fungsi sistem manajemen basis data, arsitektur basis data dan
independensi data, serta penggunaan bahasa query
·
Pemodelan
Data, mencakup kategorisasi model data, model data konseptual (model ER), model
berorientasi objek, dan model relasional
·
Model
Entity-Relationship, mencakup studi kasus dan penjelasan komponen-komponen
diagram ER
·
Basis
data relasional, mencakup pemetaan skema konseptual ke skema relasional,
integritas entitas dan pengacuan, operasi aljabar relasional, operasi kalkulus
relasional berbasis tupel, serta operasi kalkulus relasional berbasis domain
·
Bahasa
query, mencakup pengantar SQL, bahasa pendefinisian data, bahasa pemanipulasian
data (modifikasi dan seleksi), serta bahasa query lain
·
Perancangan
basis data relasional, mencakup functional dependency (FD), normalisasi (1NF,
2NF, 3NF, BCNF)
2.
Materi Kuliah
§ Terminologi Dan
Konsep Basis Data
|
§ Hirarki data
|
§ Konsep DBMS
|
§ Pemanfaatan ilmu
basisdata
|
§ Abstraksi data
|
§ Model basis data
|
§ Model ER
|
§ Normalisasi
|
§ Perancangan
basisdata
|
§ Studi kasus
|
3.
Resources
- Konsep &
Perancangan Database , Harianto Kristanto,Andi, 2004.
- Basis Data ,
Fathansyah, Informatika, 2001.
- Diktat Kuliah Basis
Data, Iwan Syarif, ITS , 2002.
- Konsep
& Tuntunan Praktis Basis Data,
Abdul Kadir, Andi, 2001.
- Sistem Basis
Data, Edhy Sutanta, Graha Ilmu, 2004.
- Basis Data,
Janner Simarmata, Andi, 2006.
- www.globalkomputer.com/bahasan/database,
22 september 2007
4.
Evaluasi
UTS : 30 %
UAS : 25 %
Tugas : 20%
Quis : 15%
Kehadiran : 10%
Indeks akan
ditentukan berdasarkan nilai akhir dengan kriteria sbb : A (≥ 85), B (75 – 84),
C (65 – 74), D (55 – 64), dan E (< 54). Dalam keadaan tertentu, dapat
dilakukan penyesuaian terhadap kriteria penilaian. Pengajuan koreksi ulang
berkas UTS, UAS, tugas, maupun nilai akhir hanya dapat dilakukan paling lambat
1 (satu) minggu setelah nilai terkait diumumkan.
Pengampu Mata
Kuliah :
Asih
Winantu,S.Kom
A.
Terminologi Dan Konsep Basis Data
Basis data terdiri
dari 2 kata, yaitu basis & data. Basis
dapat diartikan sebagai markas / gudang, tempat berkumpul. Sedangkan data adalah fakta yang mewakili suatu
objek seperti manusia, barang, hewan peristiwa, keadaan dan sebagainya, yang
direkam dalam bentuk angka, huruf simbol, teks gambar, bunyi atau kombinasinya.
Basis data sendiri
dapat di definisikan dalam sejumlah sudut pandang seperti :
1.
himpunan
kelompok data / arsip yang saling berhubungan yang diorganisasi sedemikian rupa
agar kelak dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat & mudah.
2.
Kumpulan
data yang saling berhubungan yang disimpan secara bersama sedemikian rupa dan
tanpa pengulangan/ penumpukan (redundansi), untuk memenuhi berbagai kebutuhan.
3.
Kumpulan
file/ tabel /arsip yang saling berhubungan yang disimpan dalam media
penyimpanan elektronis.
Basis data dan lemari
arsip sesungguhnya memiliki prinsip kerja dan tujuan yang sama. Prinsip
utamanya adalah pengaturan
data/arsip. Dan tujuan utamanya adalah kemudahan
dan kecepatan dalam pengambilan
kembali data/ arsip. Perbedaannya hanya terletak pada media penyimpanan yang
digunakan . jika lemari arsip menggunakan lemari sebagai media penyimpanannya,
maka basisdata mnenggunakan media penyimpanan elektronis seperti disk (disket,
harddisk).
Yang perlu diingat
adalah bahwa tidak semua bentuk penyimpanan data secara elektronis bisa disebut
basis data. Yang sangat ditonjolkan dalam basisdata adalah
pengaturan/pemilaha/pengelompokkan/pengorganisasian data yang akan kita simpan
sesuai fungsi/jenisnya. Pemilahan/ pengelompokan ini dapat berbentuk sejumlah
file/ tabel terpisah atau dalam bentuk pendefinisian kolom-kolom/field-field
data dalam setiap file/tabel.
Tujuan dibangunnya
basis data adalah sebagai berikut :
§
Kecepatan & kemudahan (speed)
Dgn memanfaatkan
basis data, memungkinkan kita untuk dapat menyimpan data atau melakukan
perubahan/ manipulasi terhadap data atau menampilkan kembali data tersebut
secara lebih cepat & mudah.
§
Efisiensi ruang penyimpanan (space)
Karena keterkaitan yang
erat antara kelompok data dalam sebuah basisdata,maka redundansi (pengulangan)
pasti akan selalu ada, sehingga akan memperbesar ruang penyimpanan. Dengan
basisdata, efisiensi ruang penyimpanan dapat dilakukan dengan menerapkan
sejumlah pengkodean, atau dengan membuat relasi-relasi antar kelompok data yang
saling berhubungan.
§
Keakuratan (accuracy)
Pengkodean atau
pembentukan relasi antar data bersama dengan penerapan aturan/batasan (constraint), dmain data, keunikan data, dsb,
yang secara ketat dapat diterapkan dalam sebuah basis data, sangat berguna
untuk menekan ketidak akuratan penyimpanan data.
§
Ketersediaan (availability)
Dengan pemanfaatan
jaringan komputer, maka data yang berada di suatu lokasi/cabang dapat juga
diakses (tersedia/available) bagi lokasi/cabang lain.
§
Kelengkapan (completeness)
Kelengkapan data yang
disimpan dalam sebuah database bersifat relatif, bisa jadi saat ini dianggap
sudah lengkap, tetapi belum tentu pada suatu saat dianggap lengkap. Untuk
mengakomodasi kelengkapan data, seperti
§
Keamanan (security)
aspek keamanan dapat
diterapkan dengan ketat, dengan begitu kita dapat menentukan pemakai basis data
serta obyek-obyek didalamnya ,serta jenis-jenis operasi apa saja yang boleh
dilakukannya.
§
Kebersamaan pemakaian (sharability)
Basis data yang
dikelola dengan aplikasi multi user dapat memenuhi kebutuhan ini.
Alasan mengapa
mempelajari basisdata :
-
perpindahan
dari komputasi ke informasi
-
himpunan
elemen data semakin banyak dan beragam
o
perpustakaan
digital. Video interaktif
o
kebutuhan
untuk memperluas DBMS
-
DBMS
mencakup bidang ilmu lain
o
System
operasi, bahasa pemrograman, teori komputasi, AI, logika, multimedia.
Operasi dasar
pembuatan Basis data :
n Pembuatan Basis Data
(Create Database)
Yang identik dengan
pembuatan lemari arsip yang baru.
n Penghapusan Basis
Data (Drop Database)
Yang identik dengan
perusakan lemari arsip (sekaligus beserta isinya, jika ada)
n Pembuatan File/Table
baru ke suatu basis data (Create Table)
Yang identik dengan
penambahan map arsip baru ke sebuah lemari arsip yang telah ada.
n Penghapusan
File/Table dari suatu basis data (Drop
Table)
Yang identik dengan
perusakan map arsip lama yang ada di sebuah lemari arsip.
n Penambahan data baru
ke suatu file/table di sebuah basis data (insert)
Identik dengan
penambahan lembaran arsip baru kesebuah map arsip.
n Pengambilan data dari
sebuah file/table (Retrieve/Search)
Identik dengan
pencarian lembaran arsip dari sebuah map arsip.
n Pengubahan data dari
sebuah file/table (Update)
Identik dengan
perbaikan isi lembaran arsip yang ada di sebuah map arsip.
n Penghapusan data dari
sebuah file/table (Delete)
Identik dengan
penghapusan sebuah lembaran arsip yang ada di sebuah map arsip.
B.
Hirarki Data
Berdasarkan tingkat
kompleksitas nilai data, tingkatan data dapat disusun kedalam sebuah hirarki, mulai
dari yang paling sederhana hingga yang paling komplek.
1.
basis data, merupakan sekumpulan dari bermacam-macam
tipe record yang memiliki hubungan antar record.
2.
berkas/file, merupakan sekumpulan rekaman data yang
berkaitan denngan suatu objek.
3.
record , merupakan
sekumpulan field/atribut/data item yang saling berhubungan terhadap obyek
tertentu
-
fixed length record, semua field dalam
record memiliki ukuran yang tetap.
-
Variabel length
record,
field-field dalam record dapat memiliki ukuran berbeda (metode penandaan yang
digunakan adalah : end of record marker,
indikator panjang, dan tabel posisi record)
4. field/atribut/data
item, merupakan
unit terkecil yang disebut data,yang tidak dapat dipecah lagi menjadi unit lain
yang bermakna.
-
fixed length field, memiliki
ukuran yang tetap.
-
variabel length
field, field-field
dalam record dapat memiliki ukuran berbeda.
5. byte, adalah bagian terkecil yang dialamatkan dalam
memori.
byte mrupakan sekumpulan bit yang secara konvensional terdiri
atas kombinasi delapan bit yang menyatakan sebuah karakter dalam memori (I
byte= I karakter)
6. bit, adalah sistem binner yang
terdiri atas dua macam nilai, yaitu 0 dan 1. sistem binner merupakan dasar yang
dapat digunakan untuk komunikasi antara manusia dan mesin, yang merupakan
serangkaian komponen elektronik dan hanya dapat membedakan 2 macam keadaan,
yaitu ada tegangan dan tidak ada tegangan yang masuk ke rangkaian tersebut.
C.
Konsep DBMS (database management system)
Database Management
System (DBMS) merupakan paket program (Software)
yang dibuat agar memudahkan dan mengefisienkan pemasukan, pengeditan,
penghapusan dan pengambilan informasi terhadap database.
Software yang
tergolong kedalam DBMS antara lain, Microsoft SQL, MySQL, Oracle, MS. Access, dan
lain-lain
Komponen utama DBMS :
- perangkat
keras
berupa komputer dan
bagian-bagian didalamnya, seperti prosesor, memori & harddisk. Komponen
inilah yang melakukan pemrosesan dan juga untuk menyimpan basis data.
- basisdata
sebuah DBMS dapat
memiliki beberapa basisdata, setiap basisdata dapat berisi sejumlah obyek
basisdata (file,tabel,indeks dsb). Disamping berisi data,setiap basisdata juga
menyimpan definisi struktur (baik untuk basisdata maupun obyek-obyeknya secara
detail).
- perangkat
lunak
perangkat lunak ini
terdiri dari sistem operasi dan perangkat lunak/program pengelola basisdata.
Perangkat lunak inilah yang akan menentukan bagaimana data
diorganisasi,disimpan, diubah dan diambil kembali. Ia juga menerapkan mekanisme
pengamanan data, pemakaian data secara bersama, pemaksaan keakuratan/konsistensi
data, dsb.
Contoh perangkat
lunak DBMS : MS access, SQL Server, Oracle dsb.
- pengguna/user
pengguna dapat
digolongkan menjadi 3 :
·
pengguna
akhir / end user.
Dapat dibagi menjadi
2 :
-
pengguna aplikasi : adalah orang yang mengoperasikan program aplikasi yang
dibuat oleh pemrogram aplikasi.
-
pengguna interaktif : adalah orang yg
dpt memberikan perintah-perintah pada antar muka basisdata, misalnya SELECT,
INSERT dsb.
·
pemrogram
aplikasi
adalah orang yang
membuat program aplikasi yang menggunakan basisdata.
·
administrator
database / DBS (database administrator)
adalah orang yang
bertanggungjawab terhadap pengelolaan basisdata.
Tugas DBA :
-
mendefinisikan
basisdata
-
menetukan
isi basisdata
-
menentukan
sekuritas basisdata
D.
Pemanfaaatan Ilmu Basis Data
Bidang Fungsional :
§
Kepegawaian
§
Pergudangan
(inventory)
§
Akuntansi
§
Reservasi
§
Layanan
Pelanggan
Bentuk Perusahan :
§
Perbankan
§
Rumah
Sakit
§
Produsen
Barang
§
Sekolah
§
Telekomunikasi
E.
Abstraksi Data
Salah satu tujuan
dari DBMS adalah untuk menyediakan fasilitas/antarmuka (interface) kepada user.untuk itu system tersebut akan
menyembunyikan detail tentang bagaimana data disimpan dan dipelihara, sehingga
data yang terlihatoleh user sebenarnya berbeda dengan yang tersimpan secara
fisik.
Abstraksi data
merupakan tingkatan-tingkatan pengguna dalam memandang bagaimana sebenarnya
data diolah dalam sebuah sistem database sehingga menyerupai kondisi yang
sebenarnya dihadapi oleh pengguna sehari-hari.. Sebuah DBMS seringkali
menyembunyikan detail tentang bagaimana sebuah data disimpan dan dipelihara (diolah)
dalam sebuah sistem database, dengan tujuan untuk memudahkan pengguna dalam
menggunakan DBMS tersebut. Karena itu seringkali data yang terlihat oleh pemakai
sebelumnya berbeda dengan yang tersimpan secara fisik.
Terdapat 3 level
abstraksi :
1. Level Fisik (Physical
Level)
Lapis fisik merupakan
lapis terendah, lapis ini menjelaskan bagaimana (how) data sesungguhnya disimpan. Pada lapis inilah struktur data
dijabarkan secara rinci.
2. Level Logik / Konseptual
(Conceptual Level)
Lapis konseptual
lebih tinggi dari lapis fisik. Lapis ini menjabarkan data apa (what) saja yang
sesungguhnya disimpan pada basisdata, dan juga menjabarkan hubungan-hubungan
antardata secara keseluruhan. Seorang pengguna dalam level ini dapat mengetahui
bahwa data mahasiswa disimpan pada tabel mahasiswa, tabel krs, tabel transkrip dan
lain sebagainya. Level ini biasa dipakai oleh DBA.
3. Level Penampakan/pandangan
(View Level)
Lapis pandangan
merupakan lapis tertinggi pada abstraksi data. Pada lapis ini pengguna hanya mengenal
struktur data yang sederhana, yang berorientasi pada kebutuhan pengguna. Data
yang dikenal oleh masing-masing pengguna bisa berbeda-beda dan barangkali hanya
mencakup sebagian dari basis data. Misalnya: Bagian keuangan hanya membutuhkan
data keuangan, jadi yang digambarkan hanya pandangan terhadap data keuangan
saja, begitu juga dengan bagian akuntansi, hanya membutuhkan data akuntansi
saja. Jadi tidak semua pengguna database membutuhkan seluruh informasi yang
terdapat dalam database tersebut.
Sebagai gambaran ,
misalnya terdapat struktur data bertipe record
seperti berikut :
Pegawai = RECORD
Nama :
STRING;
Alamat :
STRING;
Bagian :
STRING;
Gaji : LongInt;
End:
Pada contoh ini record pegawai berisi 4 buah field (nama, alamat, bagian, gaji ).
Setiap field memiliki nama, dan setiap nama memiliki tipe data.
Pada level fisik,
pegawai dapat dijabarkan sebagai blok data yang terletak pada lokasi berurutan
(satuan byte). Pada lapis konseptual masing-masing record dijabarkan dengan
definisi tipe data . pada lapis view, user tertentu hana boleh mengakses data
tertentu, contohnya, seorang yang menangani penggajian berhak mengetahui gaji
seseorang bahkan mengubahnya, tetapi orang yang bekerja di bagian lain tentu
tidak boleh melihatnya.
F.
Model Basis Data
Model database adalah
suatu konsep yang terintegrasi dalam menggambarkan hubungan (relationships) antar data dan
batasan-batasan (constraint) data
dalam suatu sistem database. Model data yang paling umum, berdasarkan pada bagaimana
hubungan antar record dalam database (Record
Based Data Models), terdapat tiga jenis,
yaitu :
a. Model Database Hirarki (Hierarchical Database Model)
Model
hirarkis biasa disebut model pohon, karena menyerupai pohon yang dibalik. Model
ini menggunakan pola hubungan orangtua-anak
b. Model Database Jaringan (Network Database Model)
c. Model Database Relasi (Relational Database Model)
Model Relasional
merupakan model yang paling sederhana sehingga mudah digunakan dan dipahami
oleh pengguna. Model ini menggunakan sekumpulan tabel berdimensi dua ( yang
disebut relasi atau tabel ), dengan masing-masing relasi tersusun atas tupel
atau baris dan atribut. DBMS yang bermodelkan relasional biasa disebut RDBMS (Relational Data Base Management System).
Model database ini dikemukakan pertamakali oleh EF codd, seorang pakar
basisdata. Model ini sering disebut juga dengan database relasi.
Model
database hirarki dan jaringan merupakan model database yang tidak banyak lagi dipakai
saat ini, karena adanya berbagai kelemahan dan hanya cocok untuk struktur
hirarki dan jaringan saja. Artinya tidak mengakomodir untuk berbagai macam
jenis persoalan dalam suatu sistem database.
Model
database relasi merupakan model database yang paling banyak digunakan saat ini,
karena paling sederhana dan mudah digunakan serta yang paling penting adalah
kemampuannya dalam mengakomodasi berbagai kebutuhan pengelolaan database.
Sebuah database dalam model ini disusun dalam bentuk tabel dua dimensi yang
terdiri dari baris (record) dan
kolom (field),
pertemuan antara baris dengan kolom disebut item data (data value), table-tabel
yang ada di hubungkan (relationship) sedemikian
rupa menggunakan field-field kunci (Key field) sehingga
dapat meminimalkan duplikasi data.
Tingkatan Data Dalam Database Relasi
Dalam
suatu sistem database relasi, data yang tersimpan dalam DBMS mempunyai
tingkatan-tingkatan, sebagai berikut :
• Karakter (Characters)
Merupakan
bagian terkecil dalam database, dapat berupa karakter numerik (angka 0 s.d 9),
huruf ( A - Z, a - z) ataupun karakter-karakter khusus, seperti *, &. %, #
dan lain-lain.
• Field atau Attribute
Merupakan
bagian dari record yang menunjukkan suatu item data yang sejenis, Misalnya :
field nama, file NIM dan lain sebagainya. Setiap field harus mempunyai nama dan
tipe data tertentu. Isi dari field di sebut Data Value. Dalam table database,
field ini disebut juga kolom.
Record atau Tupple
Tuple/Record adalah kumpulan data value dari
attributee yang berkaitan sehingga dapat menjelaskan sebuah entity secara lengkap.
Misal : Record entity mahasiswa adalah kumpulan data value dari field nobp,
nama, jurusan dan alamat per-barisnya. Dalam tabel database, Record disebut
juga baris.
• Table/Entity
Entity merupakan sesuatu yang dapat
diidentifikasi dari suatu sistem database, bisa berupa objek, orang, tempat,
kejadian atau konsep yang informasinya akan disimpan di database. Misal. Pada
sistem database akademik, yang menjadi entity adalah, mahasiswa, dosen,
matakuliah dan lain-lain. Dalam aplikasi nantinya, penggunaan istilah Entity
sering di samakan dengan istilah Tabel. (Entity = table). Disebut tabel, karena
dalam merepresentasikan datanya di atur dalam bentuk baris dan kolom. Baris
mewakili 1 record dan kolom mewakili 1 field. Dalam sistem database
tradisional, entity/table ini disebut juga dengan file.
• Database
Kumpulan dari
tabel-tabel yang saling berelasi, disusun secara logis, sehingga menghasilkan
informasi yang bernilai guna dalam proses pengambilan keputusan.
Ada beberapa sifat yang melekat pada suatu tabel
:
• Tidak boleh ada record yang sama (kembar)
• Urutan record tidak terlalu penting, karena data dalam record
dapat diurut sesuai dengan kebutuhan.
• Setiap field harus mepunyai nama yang unik (tidak boleh ada yang
sama).
• Setiap field mesti mempunyai tipe data dan karakteristik
tertentu
Contoh produk DBMS terkenal yang menggunakan
model relasional antara lain adalah :
1.
DB2 (IBM)
2. Rdb/VMS (Digital Equipment Corporation)
3. Oracle (Oracle Corporation)
4. Informix (Informix Corporation)
5. Ingres (ASK Group Inc)
6. Sybase (Sybase Inc)
Di lingkungan PC, produk-produk berbasis
relasional yang cukup terkenal antara lain adalah :
1. Keluarga R:Base (Microrim Corp) antara
lain berupa R:Base 5000
2. Keluarga dBase (Ashton-Tate, sekarang bagian dari Borland International),
antara lain dbase III Plus, dBase IV, serta Visual dBase
3. Microsoft SQL ( Microsoft Corporation)
4. Visual FoxPro (Microsoft Corporation)
MACAM-MACAM PERINTAH DATA BASE
1. Bahasa Definisi Data (Data Definition Language/ DDL)
DDL adalah
perintah-perintah yang biasa digunakan oleh administrator basis data (DBA)
utnuk mendefinisikan skema ke DBMS. Skema adalah deskripsi lengkap tentang
struktur medan,
rekaman, dan hubungan data pada basis data
Index merupakan suatu mekanisme yang lazim digunakan pada basis data, yang
memungkinkan pengambilan data dapat dilakukan dengan cepat.
DDL Digunakan untuk
mespesifikasikan struktur/skema basis data yang menggambarkan/mewakili desain
basis data secara keseluruhan.
Hasil kompilasi
perintah DDL adalah kamus data (File yang berisi metadata (data yang
mendeskripsikan data sesungguhnya).
Struktur penyimpan
dan metode akses yang digunakan oleh sistem basis data disebut dengan data
storage and definition language.
2. Bahasa Manipulasi Data (Data Manipulation laguage/ DML)
DML adalah
perintah-perintah yang digunakan untuk mengubah, manipulasi dan mengambil data
pada basis data. Tindakan seperti menghapus, mengubah, dan mengambil data
menjadi bagian dari DML.
DML pada dasarnya
dibagi menjadi dua :
- Prosedural, yang
menuntut pengguna menentukan data apa saja yang diperlukan dan bagaimana cara
mendapatkannya.
- Nonprosedural, yang
menuntut pengguna menentukan data apa saja yang diperlukan, tetapi tidak perlu
menyebutkan cara mendapatkannya.
3. DQL ( Data
Query Language)
Query sesungguhnya
berarti pertanyaan atau permintaan. Istilah ini tetap dipertahankan dalam
bentuk asli, karena telah populer di kalangan pengguna DBMS di Indonesia
G. Model
Entity-Relationship (ER)
Model Entity-Relationship adalah model data konseptual tingkat tinggi untuk
perancangan basis data. Model data konseptual adalah himpunan konsep yang
mendeskripsikan struktur basis data, transaksi pengambilan dan pembaruan basis
data.
Model ER adalah data konseptual tak tergantung DBMS dan platform perangkat
keras tertentu. Model ER dikemukakan oleh Chen [1976]. Sejak itu, telah
memperoleh banyak perhatian dan perluasan.
Model ER adalah persepsi terhadap dunia nyata sebagai terdiri objek-objek dasar
yang disebut entitas dan keterhubungan (relationship)
antar entitas-entitas itu.
Konsep paling dasar di model ER adalah entitas, relationship dan atribut.
Komponen-komponen
utama model ER adalah:
a. Entitas (entity), Entitas
memodelkan objek-objek yang berada diperusahaan/lingkungan.
b. Relationship. Relationship memodelkan koneksi/hubungan di antara
entitas-entitas.
c. Atribut-atribut (properi-properti), memodelkan properti-properti dari
entitas dan relationship.
d. Konstrain-konstrain (batasan-batasan) integritas, konstrain-konstrain
ketentuan validitas.
Entitas (Entity)
dan Himpunan Entitas (Entitas Sets)
Entitas merupakan individu yang mewakili sesuatu yang nyata (eksistensinya) dan
dapat dibedakan dari sesuatu yang lain. Sebuah kursi yang kita duduki,
seseorang yang menjadi pegawai di sebuah perusahaan dan sebuah mobil yang
melintas di depan kita adalah entitas.
Sekelompok entitas yang sejenis dan berada dalam lingkup yang sama membentuk
sebuah himpunan entitas (entity sets). Sederhananya, entitas menunjuk pada
individu suatu objek, sedang himpunan entitas menunjuk pada rumpun (family) dari individu tersebut.
Seorang pasien, misalnya akan dimasukkan dalam himpunan entitas pasien. Sedang
seorang dokter akan ditempatkan dalam himpunan entitas dokter.
Dalam berbagai pembahasan/literature, penyebutan himpunan entitas (yang kurang
praktis) ini seringkali digantikan dengan sebutan entitas saja.
Karena itu sering ditemui, penggunaan istilah entitas (entity) di sebuah
literature sebenarnya menunjuk pada himpunan entitas.
Kunci Entitas
Sebagaimana model relasional, adalah penting dan berguna untuk memasukkan kunci
yang diasosiasikan dengan himpunan entitas. Kunci pada himpunan entitas S,
adalah himpunan atribut A. Sehingga tidak ada dua entitas di S yang mempunyai nilai
sama untuk tiap atribut di A dan tidak ada subset di A yang dapat menjadi kunci
di S, dengan demikian kunci mempunyai property minimal.
Atribut (Atributes/Properties)
Setiap entitas pasti memiliki atribut yang mendeskripsikan karakteristik
(property) dari entitas tersebut.
Penentuan / pemilihan atribut-atribut yang relevan bagi sebuah entitas
merupakan hal penting lainnya dalam pembentukan model ER. Contoh : nim, nama,
alamat, kode.
Relasi (Relationship)
dan Himpunan Relasi (Relationship Sets)
Relasi menunjukkan adanya hubungan di antara sejumlah entitas yang berasal dari
himpunan entitas yang berbeda.
Misalnya, entitas
seorang mahasiwa dengan
nim = ‘980001’ dan
nama_mhs = ‘Ali
Akbar’ (yang ada di himpunan entitas Mahasiswa)
mempunyai relasi dengan entitas sebuah mata kuliah dengan
kode_kul=’IF-110’ dan
nama_kul=’Struktur
Data’.
Relasi diantara kedua entitas tadi mengandung arti bahwa mahasiswa tersebut
sedang mengambil/mempelajari mata kuliah tersebut di sebuah perguruan tinggi
yang ditinjau.
Kumpulan semua relasi diantara entitas-entitas yang terdapat pada himpunan
entitas-himpuan entitas tersebut membentuk himpunan relasi (relationship sets).
Sebagaimana istilah
himpunan entitas yang banyak sekali disingkat menjadi entitas, istilah himpunan
relasi jarang sekali digunakan dan lebih sering disingkat dengan istilah relasi
saja.
Kardinalitas/derajat Relasi
Kardinalitas Relasi menunjukkan jumlah maksimum entitas yang dapat berelasi
dengan entitas pada himpunan entitas yang lain. Kardinalitas relasi merujuk
kepada hubungan maksimum yang terjadi dari himpunan entitas yang satu ke
himpunan entitas yang lain dan begitu juga sebaliknya.
Kardinalitas di antara dua himpunan entitas (misalnya A dan B) dapat berupa :
a. Satu ke satu (One to One),
setiap entitas pada
himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada
himpunan entitas begitu juga sebaliknya setiap entitas pada himpunan entitas B
berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas A.
b. Satu ke Banyak (one to many),
setiap entitas pada
himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan
entitas B,
tetapi tidak sebaliknya, dimana setiap entitas pada himpunan entitas B
berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas A.
c. Banyak ke Satu (Many
to One),
setiap entitas pada
himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada
himpunan entitas B, tetapi tidak sebaliknya, dimana setiap entitas pada
himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak satu entitas pada himpunan
entitas B.
d. Banyak ke Banyak (Many to Many)
setiap entitas pada
himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan
entitas B,
demikian juga sebaliknya, di mana setiap entitas pada himpunan entitas B dapat
berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas A.
Diagram Entity-Relationship (ER)
Penggambaran Model ER secara sistematis dilakukan melalui diagram ER.
Notasi-notasi simbolik di dalam Diagram ER yang dapat digunakan adalah:
1.
Persegi
panjang, menyatakan Himpunan Entitas.
2.
Lingkaran/Elips,
menyatakan atribut (Atribut yang berfungsi sebagai key digaris bawahi).
3.
Belah
ketupat, menyatakan Himpunan Relasi.
4.
Garis,
sebagai penghubung antara Himpunan Relasi dengan Himpunan Entitas dan Himpunan
Entitas dengan atributnya.
5.
Kardinalitas
Relasi dapat dinyatakan dengan banyaknya garis cabang atau dengan pemakaian
angka (1 dan 1 untuk relasi one to one, 1 dan N untuk relasi one to many atau N
dan N untuk relasi many to many).
Contoh diagram ER :
Tahap Pembuatan Diagram ER
Diagram ER selalu dibuat secara bertahap. Paling tidak ada dua kelompok
penahapan yang biasa ditempuh di dalam pembuatan diagram ER, yaitu :
a. Tahap pembuatan Diagram ER awal (preliminary design). Yaitu :
-
Mengidentifikasi dan menetapkan seluruh entity
yang terlibat dalam sistem database tersebut.
-
Menentukan attribute-attribute atau field dari
masing-masing entity beserta kunci (key)-nya.
Menentukan attribute dari suatu entitas sangat
menentukan baik atau tidaknya sistem database yang dirancang, karena attribute ini
sangat menentukan nantinya dalam proses relasi. Attribute merupakan ciri khas
yang melekat pada suatu entity, misalnya attribute pada mahasiswa dapat berupa
nobp, nama, tempat lahir, tanggal lahir, alamat, nama orang tua, pekerjaan
orang tua dan lain-lain. Dari sekian banyak kemungkinan attribute yang ada pada
entity mahasiswa, kita dapat menggunakan hanya yang perlu saja. Setelah
menentukan attributenya selanjutnya adalah menentukan field kunci. Field kunci
adalah penanda attribute tersebut sehingga bisa digunakan untuk relasi nantinya
dan field kunci ini harus bersifat unik. Misalnya pada entity mahasiswa,
attribute nobp bisa dijadikan field kunci, karena bersifat unik dan tidak ada
mahasiswa yang mempunyai nobp sama.
-
Mengidentifkasi dan menetapkan seluruh himpunan
relasi diantara himpunan-himpunan entity yang ada beserta kunci tamu (foreign
key)- nya.
Setelah menentukan entity dan attribute beserta
field kuncinya, maka selanjutnya adalah menentukan entity yang terbentuk akibat
adanya relasi antar entity. Misalnya antara entity mahasiswa dengan entity
dosen, terjadi suatu hubungan proses mengajar, maka proses mengajar ini
merupakan entity baru. Entity mengajar ini harus kita tentukan juga attribute
yang melekat padanya beserta kunci tamu (foreign key).
Kunci tamu adalah field kunci utama pada tabel lain, dan field tersebut digunakan
juga pada tabel yang satu lagi. Misalnya nobp adalah
field kunci dari entity mahasiswa, pada entity
mengajar terdapat juga attribute NoBP, maka keberadaan attribute nobp pada entity mengajar disebut
sebagai kunci tamu. Proses menentukan hubungan antar entity juga sangat
menentukan kualitas system database yang dirancang.
-
Menentukan derajat relasi untuk setiap himpunan relasi.
Setelah semua entity dan attribute yang
dibutuhkan terbentuk, maka selanjutnya adalah menentukan derajat relasi antar
entity tersebut, apakah satu kesatu, satu ke banyak atau sebaliknya, atau
banyak ke banyak. Berhati-hatilah dalam menentukan derajat relasi ini, karena nantinya
akan berhubungan dengan proses query terhadap data
-
Melengkapi
himpunan entitas dan himpunan relasi dengan atribut-atribut deskriptif (non
key).
Jenis-Jenis Kunci (Key)
• Candidat Key
Sebuah attribute atau lebih yang secara unit mengidentifikasi
sebuat record, disebut candidate key. Attribute ini mempunyai nilai yang unik
pada hampir setiap recordnya. Fungsi dari candidate key ini adalah sebagai calon
primary key.
Contoh candidate-key :
ID_Cus
|
Name
|
NoOfPay
|
Amount
|
112233
|
Tim
|
890
|
9000
|
112231
|
Kate
|
891
|
8000
|
112241
|
Tyson
|
895
|
10000
|
• Primary Key
Salah
satu atrribut dari candidat key dapat dipilih menjadi primary key dengan 3
kriteria sbb :
§ Key tersebut lebih
natural untuk dijadikan acuan
§ Key tersebut lebih
sederhana
§ Key tersebut cukup
uniqe
• Foreign Key
Jika sebuah primary key terhubungan ke table/entity
lain, maka keberadaan primary key pada entity tersebut di sebut sebagai foreign
key. Misal : Primary Key KodeDosen dari entity Dosen digunakan juga pada field
entity KRS, maka keberadaan field KodeDosen pada entity KRS disebut sebagai
foreign key.
• Alternate Key
Setiap atribut dari candidate key yang tidak
terpilih sebagai primary key akan dinamakan alternate key. Pada contoh
sebelumnya bila untuk primary key dipilih ID_Cus maka alternate key nya adalah
No.of Pay
.
KODE
|
MK
|
SKS
|
KD-Dosen
|
TEL 100
|
Fisika
|
3
|
D-101
|
TEL 200
|
Isyarat
|
2
|
D-109
|
TEL 210
|
T.Kendali
|
2
|
D-101
|
KD-Dosen
|
Nama_Dosen
|
D-100
|
Badu,S.T
|
D-101
|
Ir.Thomas
|
D-109
|
Harry,S.T,M.T
|
b. Tahap optimasi Diagram ER (final
design).
H.
Normalisasi
Proses normalisasi adalah proses untuk
memperoleh properti-properti skema relasi yang bagus menjadi bentuk normal
lebih tinggi sehingga syarat-syarat dibawah ini terpenuhi:
a.
Mengoptimalisasi
redudansi (pengulangan data yang tidak perlu). Redudansi tidak bisa dihilangkan
sama sekali karena berguna untuk integritas referensial, tetapi redudansi bisa
dioptimalisasi. Untuk jumlah data yang tidak terlalu banyak mungkin tidak
terlalu berpengaruh dalam hal penggunaan harddisk. Tapi bayangkan jika ada
ribuan, bahkan jutaan redudansi, mungkin akan sangat berpengaruh pada
penggunaan ruang.
b. Menghilangkan
anomali. Anomali pada dasarnya adalah ketidak-konsistenan (inkonsistensi).
Misalkan ada pergantian nama dari Bank Perkasa menjadi Bank Perkasa Utama
sebanyak 4 record. Jika pergantian nama hanya dilakukan pada salah satu record
saja, maka terjadi ketidak-konsistenan yaitu satu nomor bank berrelasi dengan 2
nama bank yang berbeda.
Dekomposisi tabel dapat mengurangi redudansi
yang ada dan menghilangkan anomali.
Perancangan melalui proses normalisasi
mempunyai keuntungan-keuntungan sebagai berikut :
a. Meminimalkan ukuran penyimpanan yang diperlukan untuk penyimpanan data.
b.
Meminimalkan resiko inkonsistensi data pada basis data.
c. Meminimalkan kemungkinan anomaly pembaruan.
d. Memaksimalkan stabilitas struktur data.
Bentuk Normal
Tujuan proses normalisasi adalah mengkonversi relasi menjadi bentuk normal
lebih tinggi. Terdapat beragam tingkat bentuk normal, yaitu :
a. Bentuk normal pertama (1NF)
b. Bentuk normal kedua (2NF)
c. Bentuk normal ketiga (3NF)
d. Bentuk normal Boyce-Codd (BCNF)
e. Bentuk normal keempat (4NF)
f. Bentuk normal kelima (5NF)
Codd mendefinisikan bentuk normal pertama,
kedua dan ketiga di makalah (Codd, 1970). Bentuk normal ketiga kemudian
diperbaiki sehingga mempunyai bentuk normal yang lebih kuat yaitu BCNF (Codd,
1974). Fagin memperkenalkan bentuk normal keempat (Fagin, 1977), kemudian Fagin
juga memperkenalkan bentuk normal kelima (Fagin, 1979).
Bentuk normal pertama untuk menghilangkan atribut bernilai jamak. Bentuk normal
kedua untuk menghilangkan kebergantungan parsial. Bentuk normal ketiga untuk
menghilangkan kebergantungan transitif. Bentuk normal Boyce-Codd untuk
menghilangkan anomaly tersisa disebabkan kebergantungan fungsional. Bentuk
normal keempat untuk menghilangkan kebergantungan nilai jamak. Bentuk normal
kelima untuk menghilangkan anomaly tersisa.
Tiga bentuk normal pertama berkaitan dengan kebergantungan fungsional.
Sementara itu bentuk keempat dan kelima berkaitan dengan redudansi yang
disebabkan kebergantungan banyak nilai (multi-valued
dependencies).
Bentuk Normal Pertama
Bentuk normal pertama adalah ekivalen dengan definisi model relasional. Relasi
adalah bentuk normal pertama (1NF) jika semua nilai atributnya adalah sederhana
(bukan komposit).
Syarat :
o
Tidak
ada set atribut yang berulang atau bernilai ganda.
o
Telah
ditentukannya primary key untuk tabel atau relasi.
o
Tiap
atribut hanya memiliki satu pengertian.
o
Tiap
atribut yang dapat memiiki banyak nilai sebenarnya menggambarkan entitas atau
relasi yang terpisah.
Bentuk Normal Kedua
Syarat :
o
Bentuk
data telah memenuhi kriteria bentuk normal ke satu.
o
Atribut
bukan kunci(non-key attribute)
haruslah memiliki ketergantungan fungsional sepenuhnya pada primary key
Relasi pada bentuk normal kedua harus tidak
menyimpan fakta-fakta mengenai bagian kunci relasi. Bentuk normal kedua
menghilangkan kebergantungan parsial dan masih memiliki anomali-anomali yang
secara praktis tidak dapat diterima.
Bentuk Normal Ketiga
Syarat :
o
Bentuk
data telah memenuhi kriteria bentuk normal ke dua.
o
Atribut
bukan kunci(non-key attribute) tidak
boleh memiliki ketergantungan fungsional terhadap atribut bukan kunci lainnya.
Seluruh atribut bukan kunci pada suatu relasi hanya memiliki ketergantungan
fungsional terhadap primary key di relasi itu saja.
Bentuk normal ketiga menghilangkan kebergantungan transitif, awalnya bentuk
normal ketiga dipikir sebagai bentuk normal puncak/paling akhir. Namun kemudian
dapat ditemukan bentuk normal lebih kuat yaitu bentuk normal Boyce-Codd.
Bentuk Normal Boyce-Codd (BCNF)
BCNF memiliki ketentuan yaitu masing-masing atribut utama bergantung fungsional
penuh pada masing-masing kunci dimana kunci tersebut bukan bagiannya. Relasi
adalah BCNF (optimal) jika setiap determinan atribut-atribut relasi adalah
kunci relasi. Relasi adalah BCNF (optimal) jika kapanpun fakta-fakta disimpan
mengenai beberapa atribut, maka atribut-atribut ini merupakan satu kunci
relasi. BCNF dapat memiliki lebih dari satu kunci. Properti penting BCNF adalah
relasi tidak memiliki informasi yang redundan.
Bentuk Normal Keempat
Relasi dalam bentuk normal keempat (4NF) jika relasi dalam BCNF dan tidak
berisi kebergantungan banyak nilai. Untuk menghilangkan kebergantungan banyak
nilai dari satu relasi, kita membagi relasi menjadi dua relasi baru. Masing –
masing relasi berisi dua atribut yang mempunyai hubungan banyak nilai.
Bentuk Normal Kelima
Bentuk normal kelima (5NF) berurusan dengan properti yang disebut join tanpa
adanya kehilangan informasi (lossless join). Bentuk normal kelima (5NF) juga
disebut PJNF (projection-join normal form). Kasus-kasus ini sangat jarang
muncul dan sulit untuk dideteksi secara praktis.
Contoh Normalisasi pada beberapa tingkatan.
Diberikan tabel
Mahasiswa di bawah ini, akan dilakukan normalisasi sampai bentuk normal ke tiga
Perhatikan bahwa tabel di atas
sudah dalam bentuk normal ke Satu(1NF).
|
|
|
|
|
|
Belum memenuhi kriteria 3NF,
Karena atribut non-key Nilai dan
Bobot masih memiliki ketergantu-
ngan fungsional.
|
|
|
|
|
Bentuk Normal 3 NF3