20 April 2012

Sistem Basis Data "Relational Model & Ketergantungan Fungsi"





DAFTAR ISI

Daftar Isi  ………...……………………………………....…….........................…
Kata Pengantar………...……………………………....………..................………
Pendahuluan ………...…………………………….....……....................…………
Basisdata ………...……………………………….………….........................……
Pengertian Basis data ………...…………………..………...........…………………
Hikari Data ………...…………………………..………….........................………
Model Koseptual Basis Data ………...………………………………………………
Relasi (Relastion) ………...…………………………………............………………
Field (Atribut) Kunci………...……………………………….............………………
Key ………...…………………………………………………................................
Domain ………...…………………………………………………...........................
Kamus Data (Data Dictionary) ………...………………………………..……………
Pendefinisian Data Element dalam Kamus Data ………...………..................………
Implementasi Kamus Data ………...………………………………………….………
Kebergantungan Fungsi ………...…………………………………....……….………
Teknik Normalisasi ………...……………………………………...........….…………
Tahapan Normalisasi ………...……………………………………........…..…………
Penerapan Bentuk Normalisasi ………...………………………………..………….
Referensi ………...………………………………………………............................……



KATA PENGANTAR


Rasa syukur yang dalam kami sampaikan ke hadiran Tuhan Yang Maha Pemurah,  karena berkat kemurahanNya makalah ini dapat kami selesaikan sesuai yang diharapkan. Dalam makalah ini kami membahas “Relational Model & Ketergantungan Fungsi”.

Makalah ini dibuat dalam rangka syarat penilai dengan mata kuliah “SISTEM BASIS DATA” , dan diharapkan dapat memberikan pengetahuan mengenai Relation Model dan Ketergantungan Fungsi.
Demikian makalah ini Kami buat semoga bermanfaat,

                                                                           Jakarta, 20 april 2012



Kelompok 3    








Relational Model & Ketergantungan Fungsi

Pendahuluan
Perancangan merupakan suatu hal yang sangat penting dalam pembuatan basis data. Permasalahan yang dihadapi pada waktu perancangan yaitu bagaimana basis data yang akan dibangun ini dapat memenuhi kebutuhan saat ini dan masa yang akan datang. Untuk itu diperlukan perancangan basis data baik secara fisik maupun secara konseptualnya. Perancangan konseptual akan menunjukkan entity dan relasinya berdasarkan proses yang diiginkan oleh organsisasinya. Untuk menentukan entity dan relasinya perlu dilakukan analisis data tentang informasi yang ada dalam spesifikasi di masa yang akan datang.
Suatu basis data dibangun berdasarkan kebutuhan informasi dalam suatu organisasi, oleh sebab itu pada umumnya perancangan basis data dimulai dari pengamatan kebutuhan informasi. Proses perancangan basis data , dibagi menjadi 3 tahapan yaitu :
1. Perancangan basis data secara konseptual, tahapan ini merupakan upaya untuk membuat model yang masih bersifat konsep..
2. Perancangan basis data secara logis, merupakan tahapan untuk memetakan model konseptual kemodel basis data yang akan dipakai (modal relasional, hirarkis, atau jaringan). Perancangan ini tidak bergantung pada DBMS yang akan dipakai, itulah sebabnya perancangan basis data secara logis terkadang disebut pemetaan model data.
3. Perancangan basis data secara fisis, merupakan tahapan untuk menuangkan perancangan basis data yang bersifat logis menjadi basis data fisis yang tersimpan pada media penyimpanan eksternal (yang spesifik terhadap DBMS yang dipakai ).

Basisdata
Beberapa pengertian basisdata :
ü  Basisdata merupakan kumpulan tabel-tabel atau files yang saling berelasi.
ü  Basisdata merupakan kumpulan data non-redundant yang dapat digunakan bersama (shared) oleh system aplikasi yang berbeda atau basis data merupakan kumpulan data non redundant yang saling terkait satu sama lainya yang dinyatakan oleh atribut-atribut kunci dari table-tabelnya.
Karena tidak semua pengguna basisdata terlatih dengan baik dan penggunanya terbagi dalam beberapa tingkatan, maka kompleksitas basisdata akan tersembunyi dari para penggunanya melalui beberapa level abstraksi data, yaitu :
·         Level Fisik : merupakan tingkatan terendah dalam abstraksi data yang menunjukkan bagaimana data disimpan, yang pada umunya tidak terlihat oleh oleh pengguna atau programmer aplikasinya
·         Level konseptual : mengambarkan data apa saja yang sebenarnya (secara fungsional) disimpan didalam basisdata beserta relasi-relasinya didalam basisdata, dimana administrator basisdata (DBA) membangun dan mengolah basisdata, contohnya: penguna akan mengetahui bahwa data penjualan disimpan didalam tabel-tabel barang, produksi, keuangan, marketing
·         Level View : merupakan tingkatan tertinggi, yaitu pengguna aplikasi dan programmer hanya mengenal struktur data.

Data dapat dinyatakan dalam bentuk angka, karakter atau simbol, sehingga bila data dikumpulkan dan saling berhubungan maka dikenal dengan istilah basis data (database) [Ramez2000].

Sedangkan menurut George Tsu-der Chou basis data merupakan kumpulan informasi bermanfaat yang diorganisasikan ke dalam aturan yang khusus. Informasi ini adalah data yang telah diorganisasikan ke dalam bentuk yang sesuai dengan kebutuhan seseorang [Abdul1999].

Menurut Encyclopedia of Computer Science and Engineer, para ilmuwan di bidang informasi menerima definisi standar informasi yaitu data yang digunakan dalam pengambilan keputusan.

Definisi lain dari basis data menurut Fabbri dan Schwab adalah sistem berkas terpadu yang dirancang terutama untuk meminimalkan duplikasi data.

Menurut Ramez Elmasri mendefinisikan basis data lebih dibatasi pada arti implisit yang khusus, yaitu:
a. Basis data merupakan penyajian suatu aspek dari dunia nyata (real world).
b. Basis data merupakan kumpulan data dari berbagai sumber yang secara logika
    mempunyai arti implisit. Sehingga data yang terkumpul secara acak dan tanpa
                mempunyai arti, tidak dapat disebut basis data.
c. Basis data perlu dirancang, dibangun dan data dikumpulkan untuk suatu tujuan.

Basis data dapat digunakan oleh beberapa user dan beberapa aplikasi yang sesuai dengan kepentingan user.

Dari beberapa definisi-definisi tersebut, dapat dikatakan bahwa basis data mempunyai berbagai sumber data dalam pengumpulan data, bervariasi derajat interaksi kejadian dari dunia nyata,dirancang dan dibangun agar dapat digunakan oleh beberapa user untuk berbagai kepentingan [Waliyanto2000]

Hirarki Data
Data diorganisasikan kedalam bentuk elemen data (field), rekaman (record), dan berkas (file).

Definisi dari ketiganya adalah sebagai berikut:

  • Elemen data adalah satuan data terkecil yang tidak dapat dipecah lagi menjadi unit lain yang bermakna. Misalnya data siswa terdiri dari NIS, Nama, Alamat, Telepon atau Jenis Kelamin.

  • Rekaman merupakan gabungan sejumlah elemen data yang saling terkait. Istilah lain dari rekaman adalah baris atau tupel.

·         Berkas adalah himpunan seluruh rekaman yang bertipe sama.


Model Konseptual Basisdata
Perancangan model konseptual basis data dalam sebuah organisasi menjadi tugas dari Administrator basis data. Model konseptual merupakan kombinasi beberapa cara untuk memproses data untuk beberapa aplikasi. Model konseptual tidak tergantung pada aplikasi individual, DBMS digunakan, Hardware komputer dan model fisiknya.
Pada perancangan model konseptual basis data ini penekanan dilakukan pada struktur data dan relasi antara file. Pada perancangan model konseptual ini dapat dilakukan dengan menggunakan model data relasional.

Relasi (Relation)
Relasi Adalah Sekumpulan data yang disimpan secara terstruktur, dan melakukan operasi-operasi atas data atas permintaan penggunanya.

Basis Data Relasional menggunakan tabel dua  dimensi yang terdiri atas baris dan kolom untuk memberi gambaran sebuah berkas data.

Derajat Relationship
o Menjelaskan jumlah entity yang terlibat dalam suatu relationship
- Unary Degree (Derajat satu) :  hanya satu entity yang terlibat
- Binary Degree (Derajat dua) : menghubungkan dua entity
- Ternary Degree (Derajat tiga) : menghubungkan tiga entity
Cardinality Ratio Constraint
o Menjelaskan batasan jumlah relasi suatu entity dengan entity lainnya
o Jenis rasio kardinalitas :
- One to one (1:1)
- One to many/many to one (1: M / M:1)
- Many to many (M : N)
                                
o Batasan kardinalitas
- Kardinalitas Minimum Adalah jumlah minimum instansiasi relasi B yang berasosiasi dengan setiap instansiasi entitas A
- Kardinalitas Maksimum Adalah jumlah maksimum instansiasi relasi B yang berasosiasi  dengan setiap instansiasi entitas A

 Participation Constraint
o Menjelaskan apakah keberadaan  suatu entity tergantung pada hubungannya dengan entity lain
- Total participation, yaitu keberadaan suatu entity tergantung pada hubungannya dengan entity lain. Di dalam diagram ER digambarkan dengan dua garis  penghubung antara entity dengan relationship. 
- Partial participations, yaitu keberadaan suatu entity tidak tergantung pada hubungan dengan entity lain. Di dalam diagram ER digambarkan dengan satu garis penghubung
antara entity dengan relationship. 


Field (Atribut) Kunci
setiap file selalu terdapat kunci dari file berupa field atau satu set field yang dapat mewakili record. Misalnya Nomor Pokok Mahasiswa (NPM) merupakan kunci dari tabel mahasiswa suatu Perguruan Tinggi, setiap pencarian cukup dengan menyebut nomor mahasiswa tersebut maka dapat diketahui identitas mahasiswa lainnya seperti nama, alamat dan atribut lainnya.
Nomor Pegawai (NIP) bagi data dosen, NIK untuk data karyawan, Kode_Kuliah untuk data Mata kuliah, dan lain sebagainya.

Jenis Atribut Pada Entitas
Atribut yang melekat pada suatu entitas ada bermacam tipe seperti yang akan dijelaskan sebagai berikut :
  • Atribut Sederhana : atribut sederhana merupakan atribut atomik yang tidak dapat lagi dipecah menjadi atribut lain. Contoh
Entitas mahasiswa mempunyai atribut sederhana berupa NIM, Nama Mahasiswa .
  • Atribut Komposit : atribut komposit merupakan atribut yang masih dapat dipecah menjadi sub-sub atribut yang masing-masing memiliki arti tersendiri.
Contoh : entitas mahasiswa mempunyai atribut alamat. Alamat disini dapat dipecah menjadi sub atribut seperti nama_kota, kode_pos.
  • Atribut Bernilai Tunggal : yaitu atribut yang hanya memiliki satu nilai untuk setiap barisnya.
Contoh : entitas mahasiswa mempunyai atribut NPM, Nama, Alamat isi data dari atribut ini hanya boleh diisi dengan 1 data. Setiap mahasiswa hanya memiliki 1 NPM, 1 Nama, 1 Alamat.
  • Atribut Bernilai Jamak : yaitu atribut yang boleh memiliki lebih dari satu nilai untuk setiap barisnya.
Contoh : entitas mahasiswa mempunyai atribut Hobby isi data dari atribut ini boleh lebih dari 1 data. Mahasiswa Roshita memiliki NPM 13402021 beralamat di Jalan Garuda 32 Yogyakarta memiliki Hobby (Olah Raga, Nyanyi, Masak dan Nonton TV)
  • Atribut Harus Bernilai : yaitu atribut yang harus memiliki nilai data untuk setiap barisnya. Biasanya atribut seperti ini sudah ditetapkan dalam perancangan tabelnya sehingga jika dalam pengisian dokosongi akan terjadi kesalahan.
Contoh : entitas mahasiswa mempunyai atribut NPM dan Nama_Mahasiswa yang harus diisi datanya, sebab jika tidak diisi akan terjadi kekacauan dalam basis data.
  • Atribut Bernilai Null : yaitu atribut yang boleh tidak memiliki nilai data untuk setiap barisnya.
Contoh : entitas mahasiswa mempunyai atribut Alamat, Hobby, Nama_Pacar yang boleh untuk tidak diisi tetapi kalau diisi akan lebih baik,
  • Atribut Turunan : yaitu atribut yang nilai-nilainya diperoleh dari pengolahan atau dapat diturunkan dari atribut lain yang berkaitan.
Contoh : entitas mahasiswa mempunyai atribut IPK yang diperoleh dari pengolahan atribut Nilai pada tabel (entitas Nilai) dengan kode NIM mahasiswa yang sama dan diproses sehingga menghasilkan IPK untuk mahasiswa yang bersangkutan.

KEY
KEY  Adalah sejumlah atribut yang mengidentifikasi record/baris dalam sebuah relation secara unique.

 Beberapa jenis key:

o Super Key : satu atribut atau kumpulan atribut yang secara unik mengidentifikasi sebuah
record  di dalam relasi atau himpunan dari satu atau lebih entitas yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi secara unik sebuah entitas dalam entitas set.

o Candidate Key : atribut-atribut yang menjadi determinan yang dapat dijadikan identitas record pada sebuah relation bisa terdapat satu atau lebih candidate key

o Primary key  : candidate key yang menjadi identitas record karena dapat mengidentifikasi record secara unik / suatu kolom dimana nilai unik digunakan untuk mengidentifikasi setiap baris di dalam tabel.



Karakteristik Kunci Utama (Primary Key)  :
1.      Mandatory
2.      Unique
3.      Stable
4.      Short

o Altenate key : candidate key yang tidak dijadikan primary key

o Composite key  : key yang terdiri dari 2 atribut atau lebih. Atribut-atribut tersebut bila berdiri sendiri tidak menjadi identitas record, tetapi bila dirangkaikan menjadi satu kesatuan akan dapat mengidentifikasi secara unik.

o Foreign key  : non key atribut pada sebuah relation yang juga menjadi key (primary) atribut di  relation lainnya. Foreign key biasanya digunakan sebagai penghubung antara record-record dan kedua relation tersebut / nilai kolom pada suatu tabel yang diperlukan untuk memenuhi nilai kolom dari kunci utama pada tabel lain.

Domain
Domain merupakan koleksi dari segala kemungkinan atas nilai-nilai atribut yang dimiliki

Domain adalah identifikasi String yang mendifinikasikan wilayah otonomi administrasi, wewenang , atau kontrol di Internet.
Nama Domain dibentuk dengan aturan dan prosedur dari Domain Name System (DNS).
Nama Domain Digunakan dalam konteks berbagai jaringan dan aplikasi spesifik penamaan dan pengalaman tujuan. Secara umum, nama domain merupakan Internet Protocol (IP) / Sumber Daya, Seperti komputer pribadi yang dingunakan untuk mengakses internet, komputer server hosting Situs web, atau situs web itu sendiri atau layanan lain yang dikomunikasikan melalui internet.

Nama domain yang diselenggarakan ditingkat bawahan (sub-Domain) dari DNS Root Domain, yang tak bernama. Set pertama tingkat nama domain adalah top-level domain (TLD), termasuk top-level-domain-generik (gTLD), seperti domain-domain terkemuka com, net,dan, org, dan kode Negara top-level (ccLTDs).

Dibawah ini Domain tingkat atas dalam Hirarki DNS adalah nama Domain tingkat kedua dan ketiga yang biasanya terbuka untuk reservasi oleh penggunaan akhir yang ingin menghubungkan jaringan area lokal ke internet, menciptakan sumber daya internet lainnya yang dapat diakses publik atau menjalankan situs web, pendaftaran nama-nama Domain ini biasanya di kelola oleh pendaftaran nama domain yang menjual jasa mereke kepada publik.






Kamus Data (Data Dictionary)
Kamus data adalah suatu daftar data elemen yang terorganisir dengan definisi yang tetap dan sesuai dengan sistem, sehingga user dan analis sistem mempunyai pengertian yang sama tentang input, output, dan komponen data strore.

Kamus data ini sangat membantu analis sistem dalam mendefinisikan data yang mengalir di dalam sistem, sehingga pendefinisian data itu dapat dilakukan dengan lengkap dan terstruktur. Pembentukan kamus data dilaksanakan dalam tahap analisis dan perancangan suatu sistem.

Pada tahap analisis, kamus data merupakan alat komunikasi antara user dan analis sistem tentang data yang mengalir di dalam sistem, yaitu tentang data yang masuk ke sistem dan tentang informasi yang dibutuhkan oleh user. Sementara itu, pada tahap perancangan sistem kamus data digunakan untuk merancang input, laporan dan database.

Pembentukan kamus data di dasarkan atas alur yang terdapat pada DFD. Alur data pada DFD ini bersifat global, dalam arti hanya menunjukan nama alur datanya tanpa menunjukan struktur dari alur data itu. Untuk menunjukan struktur dari alur data secara terinci maka dibentuklah kamus data yang didasarkan pada alur data didalam DFD.

Form Kamus Data
Suatu sistem dapat diuraikan ke dalam 4 form kamus data yang menerangkan isi database sistem dalam bentuk hirarki seperti yang digambarkan sebagai berikut :
Dari gambar di atas tampak bahwa data flow dan data store ada pada level tertinggi. Di sini lebih baik menganggap data flow dan data store sebagai file dari data. Selanjutnya struktur data yang ada pada data flow dan data store terletak pada level kedua atau middle level. Di sini struktur data dianggap sebagai record data. Yang terakhir adalah data element yang terletak pada level terendah, karena data element merupakan bagian dari struktur data. Di sini data element dianggap sebagai field.

Data Flow Dictionary Entry
Data flow dictionary entry ini menerangkan setiap data flow pada DFD. Data flow ini dapat berupa:
a. Satu struktur yang terdiri dari satu elemen data tunggal.
b. Satu struktur yang terdiri dari satu paket elemen data.
c. Multiple struktur.

Berdasarkan uraian di atas, maka hubungan antara alur data pada DFD dan alur data pada elemen kamus data adalah one to one relationship (relasi satu-satu). Jika DFD berisi 40 alur data, maka kamus data harus mempunyai 40 elemen alur data.

Data flow dictionary entry berisi hanya summary data atau data ringkasan, dan menerangkan alur yang mengidentifikasikan dari mana alur itu berasal dan kemana alur itu menuju.

Data Store Dictionary Entry
Data store dictionary enty menerangkan setiap data store yang unik dalam DFD. Jika data store yang sama muncul lebih dari satu, maka hanya satu bentuk tunggal yang akan digunakan.
Seperti halnya data flow dictionary entry, data store dictionary entry hanya berisi summary data.




Data Structure Dictionary Entry
Data structure dictionary entry ini dilengkapi dengan setiap struktur yang ada pada bentuk data store dan data flow.
Tujuan dari data structure dictionary entry adalah untuk menghubungkan summary description (deskripsi ringkasan) dari data flow dan data strore dictionary entry ke deskripsi detail dari data element dictionary entry.

Data Element Dictionary Entry
Data element dictionary entry menyediakan dasar untuk skema database. Bentuk ini menyediakan data element dictionary (DED) dari kamus data yang berdasarkan komputer.

Bentuk elemen data digunakan oleh setiap elemen data, termasuk semua struktur, baik yang ada pada data flow maupun data store. Hanya bentuk tunggal yang digunakan untuk masing-masing elemen data, walaupun elemen data itu muncul beberapa kali di dalam sistem.

Tujuan dari data element dictionary entry adalah untuk menstandarkan deskripsi dari suatu elemen sehingga elemen itu direferensikan dengan cara yang sama setiap kali digunakan.

Hal ini sangat penting, khususnya jika suatu sistem dikembangkan dan dimaintain oleh sekelompok user dan information specialists. Jadi mereka dapat menggunakan istilah yang sama untuk satu elemen yang sama pula, dan tidak akan ada penggunaan istilah yang berbeda untuk elemen yang sama.


Pendefinisian Data Elemen Dalam Kamus Data
Kamus data mendefinisikan data elemen dengan cara :
Ø  Menguraikan arti dari alur data dan data store dalam DFD
Ø  Menguraikan komposisi paket data pada alur data ke dalam alur yang lebih elementary (kecil) contoh : alamat langganan yang terdiri dari nama jalan, kota dan kode pos.
Ø  Menguraikan komposisi paket data dalam data store.
Ø  Menspesifikasikan nilai dan unit informasi dalam alur data dan data store.
Ø  Menguraikan hubungan yang terinci antara data strore dalam suatu entity relationship diagram (ERD) 



Notasi “=“
Elemen data elementary adalah suatu dekomposisi yang tidak mempunyai arti dalam konteks lingkungan user.
Contoh :
Nama = Nama_Depan + Nama_Belakang
Nama_Depan dan Nama_Belakang dari contoh di atas tidak mempunyai arti, dan tidak ada komentar yang ditunjukan dengan “* *“
Contoh :
Current_Height = *Unit : 150 Cm*

Notasi “ ( ) “
Berdsarkan contoh di atas dapat diberikan kamus datanya sebagai berikut :
Nama_Langganan = (Title) + Nama_Depan + (Nama_Tengah) + Nama_Belakang
Customer_Address = (Shipping_Address) + (Billing_Address)

Notasi “ { } “
Notasi ini digunakan untuk menggambarkan suatu komponen data secara berulang
Contoh :
Order = Customer_Name + Shipping_Address + 1{item}10

Notasi “ [ ] “
Contoh :
Jenis_Kelamin = [ Pria I Wanita ]

Notasi “ * * “
Contoh :

Contoh : Data Flow untuk Perhitungan Pajak

Penjualan        = *Jumlah penjualan selama satu tahun*
   *Dalam ribuan rupiah*
Pajak rate        = *Satuan pajak yang berlaku ditentukan oleh pemerintah dalam %*
Jumlah Pajak  = *Jumlah pajak yang harus dibayar hasil perkalian dari sales*
    *pajak rate dalam ribuan rupiah*

Notasi “ Alias “
Contoh :
Client = Alias untuk customer.

Contoh Kasus :



Ø  Kamus data dari slip order di atas adalah :
ORDER          = TOP HEADER + ISI + FOOTER
   *Slip Order yang valid*
TOP HEADER= NOMOR+NAMA_LANGGANAN+ALAMAT+TANGGAL_ORDER+
   UNTUK_DIKIRIM_PADA_TANG-GAL+ ALAMAT_PENGIRIMAN

NOMOR         = *nomor order terdiri dari 8 digit*
NAMA_LANGGANAN= (Title) + Nama_Depan + Nama_Belakang
ISI                   = 1{NO+NAMA_BARANG+NOMOR_BARANG+JUMLAH_BARANG
                           +HARGA_SATUAN+JUMLAH}10
NO                  = *Nomor unit dari barang yang diorder*
   *maksimum 10 macam setiap order formulir*
NOMOR_BARANG = * 10 digit *
HARGA_SATUAN = * dalam rupiah*
FOOTER        = TOTAL+DISCOUNT+PAJAK+TOTAL_AKHIR
TOTAL           = *Total dari jumlah barang yang diorder*
DISCOUNT   = *Jumlah potongan yang dibentuk untuk pembelian > 3 macam*
PAJAK           = *Jumlah pajak penjualan yang harus dibayar oleh langganan*
    *Total dikali persentase pajak penjualan*
TOTAL_AKHIR = *Jumlah yang harus dibayar oleh langganan*
     *Total ditambah pajak dikurang discount*

IMPLEMENTASI KAMUS DATA
Kamus data dapat diimplementasikan dengan menggunakan beberapa pendekatan, diantaranya :
1. Automatisasi kamus data
            2. Manual kamus data.
            3. Hybrid kamus data.

Automatisasi kamus data
Pembuatan kamus data dapat dilakukan secara automatissasi dengan menggunakan program kamus data prosessor, yang berfungsi :
Menerima definisi sebagai input yang mendukung alur data, elemen data, file-file, proses dan memberikan format dan prosedur definisi
contoh :
            Paket ISDOS
            Sebagai paket program kamus data
contoh :
            ISFOD

Manual Kamus Data
Kamus data ini dibuat secara manual atau dengan kata lain pembuatan kamus data ini dilakukan dengan :
ü  􀂬 Membuat kartu indeks untuk masing-masing item yang didefinisikan
ü  􀂬 Menulis nama item tersebut dan tingkatannya.
ü  􀂬 menulis definisi dengan menggunakan operator-operator.
ü  􀂬 Menggunkan bagian belakang dari kartu untuk membuat catatan tentang
    karakteristik fisik
ü  􀂬 Membuat masing-masing satu kartu untuk suatu nama alias
ü  􀂬 Membuat satu entry untuk masing-masing satu istilah
ü  􀂬 Membuat entry secara berurutan.

Hybrid Kamus Data
Cara lain dalam membuat kamus data adalah dengan mengembangkan kamus data yang dibuat secara manual dengan menggunakan tool-tool yang sederhana.

Kebergantungan Fungsi
Kebergantungan Fungsi didefinisikan sebagai hubungan antara satu relasi dengan relasi lainnya.
Misalnya : sebuah relasi R, atribut Y dan R adalah bergantung fungsi pada atribut X dari R jika dan hanya jika setiap nilai X dalam R punya hubungan dengan tepat satu nilai Y dalam R (dalam setiap satu waktu). File relasi pegawai atribut berisi : No Pegawai, No KTP, Nama, Tempat Lahir, Tgl Lahir, Alamat, Kota. Isi dari atribut nama bergantung pada No Pegawai. Jadi dapat dikatakan bahwa atribut nama bergantung secara fungsi pada No Pegawai dan Nomor Pegawai menunjukkan secara fungsi nama. jika anda mengetahui no pegawai maka anda dapat menentukan nama pegawai tersebut.

Isi dari atribut nama bergantung pada No Pegawai. Jadi dapat dikatakan bahwa atribut nama bergantung secara fungsi pada No Pegawai dan Nomor Pegawai menunjukkan secara fungsi nama. jika anda mengetahui no pegawai maka anda dapat menentukan nama pegawai tersebut. Notasi untuk kebergantungan fungsi ini adalah


Teknik Model Data Relasional ada 2 yaitu :
         Teknik Normalisasi
         Teknik Entity Relationship
Namun yang akan dibahas lebih lanjut adalah Teknik Normalisasi. 

Teknik Normalisasi
Beberapa pengertian mengenai normalisasi :
Ø  Istilah Normalisasi berasal dari E. F.Codd, salah seorang perintis teknologi basis data. selain dipakai sebagai metodologi tersendiri untuk menciptakan struktur tabel 9 relasi) dalam basis data (dengan tujuan utnuk mengurangi kemubaziran data) , normalisasi terkadang hanya diipakai sebagai perangkat verifikasi terhadap tabel-tabel yang dihasilkan oleh metodologi lain ( misalnya E-R). Normalisasi memberikan panduan yang sangat membantu bagi pengembang untuk mencegah penciptaan struktur tabel yang kurang fleksibel atau mengurangi keflekxibelan.
Ø  Kroenke mendefinisikan normalisasi sebagai proses untuk mengubah suatu relasi yang memiliki masalah tertentu ke dalam dua buah relasi atau lebih yang tida memiliki masalah tersebut. Masalah yang dimaksud oleh kroenke ini sering disebut dengan istilah anomali.
Ø  Normalisasi merupakan sebuah teknik dalam logical desain sebuah basis data / database, teknik pengelompokkan atribut dari suatu relasi sehingga membentuk struktur relasi yang baik (tanpa redudansi).
Ø  Normalisasi adalah suatu proses memperbaiki / membangun dengan model data relasional, dan secara umum lebih tepat dikoneksikan dengan model data logika.
Proses normalisasi adalah proses pengelompokan data elemen menjadi tabel-tabel yang menunjukkan entity dan relasinya. Pada proses normalisasi dilakukan pengujian pada beberapa kondisi apakah ada kesulitan pada saat menambah/menyisipkan, menghapus, mengubah dan mengakses pada suatu basis data. Bila terdapat kesulitan pada pengujian

tersebut maka perlu dipecahkan relasi pada beberapa tabel lagi atau dengan kata lain perancangan basis data belum optimal.
Tujuan dari normalisasi itu sendiri adalah untuk menghilangkan kerangkapan data, mengurangi kompleksitas, dan untuk mempermudah pemodifikasian data.

Tahapan Normalisasi


  1. Bentuk Normal Kesatu (1 NF / First Normal Form)
Bentuk Bentuk Normal Kesatu mempunyai ciri yaitu setiap data dibentuk dalam file flat, data dibentuk dalam satu record demi satu record dan nilai dari field berupa “atomic value”. Tidak ada set atribut yang berulang ulang atau atribut bernilai ganda (multi value). Tiap field hanya satu pengertian, bukan merupakan kumpulan data yang mempunyai arti mendua. Hanya satu arti saja dan juga bukanlah pecahan kata kata sehingga artinya lain.
Atom adalah zat terkecil yang masih memiliki sifat induknya, bila dipecah lagi maka ia tidak memiliki sifat induknya.
Contoh :
Kelas (Kode Kelas, Nama Kelas, Pengajar)
Ini merupakan bentuk 1NF karena tidak ada yang berganda dan tiap atribut satu pengetian yang tunggal

Contoh Data :




Mahasiswa (NPM, Nama, Dosen Wali, Semester1, Semester2 Semester3)
Mahasiswa yang punya NPM, Nama, Dosen Wali mengikuti 3 mata kuliah. Di sini ada perulangan semester sebanyak 3 kali. Bentuk seperti ini bukanlah 1NF.


     2. Bentuk Normal Kedua (2NF)
Bentuk Normal kedua mempunyai syarat yaitu bentuk data telah memenuhi kriteria bentuk Normal Kesatu. Atribut bukan kunci haruslah bergantung secara fungsi pada kunci utama, sehingga untuk membentuk Normal Kedua haruslah sudah ditentukan kunci-kunci field. Kunci field harus unik dan dapat mewakili atribut lain yang menjadi anggotanya. Dari contoh relasi mahasiswa pada bentuk Normal Kesatu, terlihat bahwa kunci utama adalah NPM. Nama Mahasiswa dan Dosen Wali bergantung pada NPM, Tetapi Kode Semester bukanlah fungsi dari Mahasiswa maka file siswa dipecah menjadi 2 relasi yaitu :

Relasi Mahasiswa
           dan

Relasi Ambil Kuliah




     3. Bentuk Normal Ketiga (3NF)
Untuk menjadi bentuk Normal Ketiga maka relasi haruslah dalam bentuk Normal Kedua dan semua atribut bukan primer tidak punya hubungan yang transitif. Artinya setiap atribut bukan kunci harus bergantung hanya pada kunci primer secara menyeluruh. Contoh pada bentuk Normal kedua di atas termasuk juga bentuk Normal Ketiga karena seluruh atribut yang ada di situ bergantung penuh pada kunci primernya.

Boyce-Codd Normal Form (BNCF)
Boyce-Codd Normal Form mempunyai paksaan yang lebih kuat dari bentuk Normal ketiga. Untuk menjadi BNCF, relasi harus dalam bentuk Normal Kesatu dan setiap atribut dipaksa bergantung pada fungsi pada atribut super key.
Pada contoh dibawah ini terdapat relasi Seminar,
Kunci Primer adalah NPM + Seminar. Siswa boleh mengambil satu atau dua seminar. Setiap seminar membutuhkan 2 pembimbing dan setiap siswa dibimbing oleh salah satu diantara 2 pembimbing seminar tersebut. Setiap pembimbing hanya boleh mengambil satu seminar saja. pada contoh ini NPM dan Seminar menunjukkan seorang Pembimbing.

Relasi Seminar

Bentuk Relasi Seminar adalah bentuk Normal Ketiga, tetapi tidak BCNF karena Kode Seminar masih bergantung fungsi pada Pembimbing, jika setiap Pembimbing dapat mengajar hanya satu seminar. Seminar bergantung pada satu atribut bukan super key seperti yang disayaratakan oleh BCNF. Maka relasi Seminar harus dipecah menjadi dua yaitu :


Penerapan Bentuk Normalisasi
Proses perancangan basis data dapat dimulai dari dokumen dasar yang dipakai dalam sistem sesungguhnya. Kadang-kadang basis data dibentuk dari sistem nyata yang mempunyai bentuk masih belum menggambarkan entitas-entitas secara baik. Sebagai contoh basis data yang dibangun dari daftar faktur pembelian sebagai berikut :


Langkah Pertama
Bentuklah menjadi tabel Un-Normalized, dengan mencantumkan semua field data yang ada.

Menuliskan semua data yang akan direkam, bagian yang doubel tidak perlu dituliskan. Terlihat record-record yang tidak lengkap, sulit untuk membayangkan bagaimana bentuk record yang harus dibentuk untuk merekam data tersebut.

Langkah Kedua
Ubahlah menjadi bentuk Normal Kesatu dengan memisahkan data pada field-field yang tepat dan bernilai atomik, juga seluruh record harus lengkap datanya. Bentuk file masih flat.
Dengan bentuk Normal Kesatu ini telah dapat dibuat satu file dengan 11 field yaitu No faktur, Kode Suplier, Nama Suplier, Kode Barang, Nama Barang, Tanggal, Jatuh Tempo, Quntity, Harga, Jumlah, Total.


Namun bentuk Normal Kesatu ini mempunyai banyak kelemahan diantaranya yaitu :
         Penyisipan data
Kode Suplier dan Nama Suplier tidak bisa ditambahkan tanpa adanya transaksi pembelian.
         Penghapusan data
Jika salah satu record dihapus maka semua data yang ada di situ akan terhapus juga.
         Pengubahan data
Data suplier ditulis berkali-kali (Kode dan Nama). Jika suatu saat terjadi perubahan Nama suplier maka harus mengganti semua record yang ada data supliernya. Bila tidak maka akan terjadi inkonsistensi.
         Redundansi
Field jumlah merupakan redundansi karena setiap harga dikalikan kuantitas hasilnya adalah jumlah, sehingga field ini dapat dibuang. Bila tidak maka dapat mengakibatkan inkonsistensi jika terjadi perubahan harga.

Langkah Ketiga
Pembentukan Normal Kedua dengan mencari field kunci yang dapat dipakai sebagai patokan dalam pencarian dan yang mempunyai sifat yang unik. Melihat kondisi dari permasalahn faktur di atas dapat diambil kunci kandidat sbb :
§  No faktur
§  Kode Suplier
§  Kode Barang

Buatlah tiga tabel dengan kunci tersebut, lihatlah kebergantungan fungsional field lain terhadap kunci, maka didapatkan tabel sebagai berikut :


Dengan pemecahan seperti di atas maka sebagian dari pertanyaan pengujian pada bentuk normal kesatu yaitu masalah penyisipan, penghapusan dan pengubahan dapat dijawab. Data suplier dapat ditambahkan kapan saja tanpa harus ada transaksi pembelian.
Namun permasalahan masih ada yaitu pada tabel nota.
§  Field Kuantitas dan Harga tidak bergantung peenuh pada kunci primer nomor nota, ia juga bergantung fungsi pada kode barang. Hal ini disebut sebagai kebergantungan yang transitif dan harus dipisahkan dari tabel.
§  M = redundansi masih terjadi, yaitu setiap kali satu nota yang terdiri dari 5 macam barang yang dibeli maka 5 kali pula nota dituliskan ke nomor nota, tanggal nota, tempo dan total. Ini harus dipisahkan bila terjadi penggandaan tulisan yang berulang-ulang.

Langkah Ke 4
Bentuk normal ketiga mempunyai syarat setiap tabel tidak mempunyai field yang bergantung transitif, harus bergantung penuh pada kunci utama. Maka terbentuklah tabel sebagai berikut :


Langkah Ke-5
Pengujian di sini untuk memastikan kebenaran isi tabel dan hubungan antara tabel tersebut. Ujian bahwa setiap tabel haruslah punya hubungan dengan tabel yang lainnya. Bila tidak ada penghubungan antar tabel maka dapat dikatakan perancangan untuk membuat satu basis data adalah gagal.

Langkah Ke-6 Relasi Antar tabel
Gambarkan hubungan relasi antar file yang ada sebagai berikut :







Pengertian relasi di atas adalah
§  Satu supplier punya banyak nota
§  Nota punya relasi dengan suplier bukan sebaliknya suplier punya relasi terhadap nota.
§  Satu nota punya banyak transaksi barang
§  Satu barang terjadi beberapa kali transaksi pembelian barang.

Langkah Ke-7
Permasalahan di atas hanya terbatas pada satu dokumen Faktur pembelian barang, padahal pada kenyataannya tentu faktur tersebut mempunyai dokumen pelengkap misalnya nota penjualan barang, laporan stok barang, laporan penjualan, laporan pembelian dan masih banyak lagi laporan dan dokumen data enty lainya.
Dengan langkah-langkah perancangan seperti di atas maka diperoleh field-field untuk melengkapi tabel-tabel yang ada dalam satu basis data. Misalnya tabel barang dengan bertambahnya field yang lain menjadi :



     Daftar Pustaka

Ali, Muhammad. 1995. Materi Kuliah Basis Data. Jakarta.
Encyclopedia of Computer Science and Engineer
Abdul. 1999. George Tsu-der Chou
Ramez. 2000. Real world
Waliyanto. 2000. System Basis data
















Tidak ada komentar:

Posting Komentar