Category: Analisa dan Perancangan Basis Data


Menurut Connoly (2002,p16), Database Management System adalah sistem software yang dapat mendefinisikan, membuat, memelihara dan mengontrol akses ke basis data.

dbms

Fasilitas yang disediakan oleh DBMS adalah:

  • Dapat mendefinisikan basis data dengan menggunakan Data Definition Language (DDL). DDL dapat memberi fasilitas kepada pengguna untuk menspesifikasikan tipe data, struktur dan batasan aturan mengenai data yang bisa disimpan ke dalam basis data.
  • Pengguna dapat menambah, mengedit, menghapus dan mendapatkan kembali data dengan menggunakan data manipulation language.
  • Dapat mengontrol akses ke basis data, yaitu mencegah pengguna tanpa otoritas, sistem integrasi untuk memelihara konsistensi penyimpanan data, sistem control untuk memperbolehkan pengguna untuk akses, sistem kontrol untuk pengembalian data yang bisa mengembalikan data ke keadaan semula apabila ada kegagalan software atau hardware, catalog yang dapat diakses pengguna yang mendeskripsikan data dalam basis data.

Keuntungan:

  • Konsistensi data
  • Pengontrolan duplikasi data
  • Semakin banyak informasi yang didapat dari data yang sama

Perancangan basis data merupakan proses menciptakan perancangan untuk basis data yang akan mendukung operasi dan tujuan perusahaan (Connolly,2002,p279). Dalam merancang suatu basis data, digunakan metodologi-metodologi yang membantu dalam tahap perancangan basis data. Metodologi perancangan adalah pendekatan struktur dengan menggunakan prosedur, teknik, alat, serta bantuan dokumen untuk membantu dan memudahkan dalam proses perancangan. Dengan menggunakan teknik metode disain ini dapat membantu dalam merencanakan, mengatur, mengontrol, dan mengevaluasi database development project (Connolly,2002,p418).

Proses dalam metodologi perncangan dibagi menjadi tiga tahap :

  1. Conseptual Database Design
  2. Logical Database Design
  3. Physical Database Design

Conceptual Database Design

Conceptual database design adalah proses membangun suatu model berdasarkan informasi yang digunakan oleh perusahaan atau organisasi, tanpa pertimbangan perencanaan fisik (Connolly,2002,p419).

konsep

Langkah pertama : Membuat local conceptual data model untuk setiap pandangan yang spesifik. Local conceptual data model terdiri dari :

a. Entitiy types

Menurut Connoly (2002,p331), entity types adalah kumpulan objek yang mempunyai karakteristik yang sama, dimana telah diidentifikasi oleh perusahaan.Menurut Silberschatz (2002,p27), entity types adalah kumpulan dari entity yang memiliki tipe dan karakteristik yang sama.

Entity dapat dibedakan menjadi dua yaitu :

· Strong Entity : entity yang keberadaannya tidak tergantung kepada entity lain (Fathansyah,1999,p94).

· Weak entity : entity yang keberadaannya tergantung dari entity lain (Fathansyah,1999,p94).

Contohnya adalah entity mahasiswa dan orang tua. Dimana mahasiswa merupakan strong entity dan orang tua merupakan weak entity karena keberadaan entity orang tua tergantung dari entity mahasiswa.

b. Relationship types

Menurut Connolly (2002,p334) definisi dari relationship types adalah kumpulan antar entity yang saling berhubungan dan mempunyai arti.

c. Attribute dan attribute domains

Attribute adalah karakteristik dari suatu entity atau relasi (Connolly,2002,p338). Setiap attribute diperbolehkan untuk memiliki nilai yang disebut dengan domain. Attribute domains adalah kumpulan dari nilai-nilai yang diperbolehkan untuk satu atau lebih attribute.

Ada beberapa jenis dalam attribute :

· Simple attribute dan Composite attribute

Simple attribute adalah attribute yang terdiri dari komponen tunggal dimana attribute tersebut tidak dapat dipisahkan lagi, sedangkan composite attribute adalah attribute yang masih dapat dipisahkan menjadi beberapa bagian. Contoh dari simple attribute adalah nama_barang sedangkan untuk composite attribute adalah alamat pada entity mahasiswa, karena dalam alamat bisa dibagi menjadi bagian entiti jalan, entiti kode_pos dan entiti kota (Silberchatz,2002,p29).

· Single-valued attribute dan Multi-valued attribute

Single-valued attribute adalah attribute yang memiliki satu nilai pada setiap entity, sedangkan multi-valued attribute adalah attribute yang mempunyai beberapa nilai pada setiap entity (Connolly,2002,p340). Contoh dari single-valued attribute adalah Nim, nama_Mhs, tanggal_lahir, dan lain-lain. Sedangkan untuk multi-valued attribute contohnya adalah jam_pelajaran, hobi, dan lain-lain.

· Derived attribute

Derived attribute merupakan attribute yang nilai-nilainya diperoleh dari hasil perhitungan atau dapat diturunkan dari attribute lain yang berhubungan (Silberschatz,2002,p30). Contohnya adalah attribute umur pada entity mahasiswa dimana attribute tersebut diturunkan dari attribute tanggal_lahir dan tanggal_hari_ini.

d. Primary key dan alternate keys

Primary key adalah key yang telah menjadi candidate key yang dipilih secara unik untuk mengidentifikasi suatu entity types. Candidate key adalah kumpulan attribute minimal yang unik untuk mengidentifikasikan suatu entity types (Connolly,2002,p340).

Alternate key adalah key yang digunakan sebagai alternatif dari key yang telah didefinisikan (Fathansyah,1999,p104).

e. Integrity constraints

Integrity constraints adalah batasan-batasan yang menentukan dalam rangka melindungi basis data untuk menghindari terjadinya inconsistent. (Connolly,2002,p457).

Pada tahap conceptual model, langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut :

a. Mengidentifikasi entity types

Bertujuan untuk menentukan entity types utama yang dibutuhkan. Menentukan entity dapat dilakukan dengan memeriksa user’s requirement specification. Setelah terdefinisi, entity diberikan nama yang tepat dan jelas seperti mahasiswa, dosen, mata_kuliah.

b. Mengidentifikasikan relationship types

Bertujuan untuk mengidentifikasi suatu relationship yang penting yang ada antar entity yang telah diidentifikasi. Nama dari suatu relationship menggunakan kata kerja seperti mempelajari, memiliki mempunyai dan lain-lain.

c. Mengidentifikasi dan menghubungkan attribute dengan entity atau relationship types

Bertujuan untuk menghubungkan attribute dengan entity atau relationship yang tepat. Attribute yang dimiliki setiap entity atau relationship memiliki identitas atau karakteristik yang sesuai dengan memperhatikan attribute berikut : simple/composite attribute, single/multi-valued attribute dan derived attribute.

d. Menentukan attribute domain

Bertujuan untuk menentukan attribute domain pada conceptual data model. Contohnya yaitu menentukan nilai attribute jenis_kelamin pada entity mahasiswa dangan ‘M’ atau ‘F’ atau nilai attribute sks pada entity mata_kuliah dengan ‘1’, ’2’, ‘3’ dan ‘4’.

e. Menentukan candidate key dan primary key attributes

Bertujuan untuk mengidentifikasi candidate key pada setiap entity dan memilih primary key jika ada lebih dari satu candidate key. Pemilihan primary key didasari pada panjang dari attribute dan keunikan key di masa datang.

f. Mempertimbangkan penggunaan enhance modeling concepts (pilihan)

Pada langkah ini bertujuan untuk menentukan specialization, generalization, aggregation, composition. Dimana masing-masing pendekatan dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang ada.

Specialization dan generalization adalah proses dalam mengelompokan beberapa entity dan menghasilkan entity yang baru. Beda dari keduanya adalah cara prosesnya, dimana spesialisasi menggunakan proses top-down dan generalisasi menggunakan proses bottom-up.

Aggregation menggambarkan sebuah entity types dengan sebuah relationship types dimana suatu relasi hanya akan ada jika telah ada relationship lainnya.

g. Mengecek redundansi

Bertujuan untuk memeriksa conceptual model untuk menghindari dari adanya informasi yang redundan. Yang dilakukan pada langkah ini adalah :

· Memeriksa kembali one-to-one relationship.

Setelah entity diidentifikasikan maka kemungkinan ada dua entity yang mewakili satu objek. Untuk itu dua entity tersebut harus di-merger bersama. Dan jika primary key-nya berbeda maka harus dipilih salah satu dan lainnya dijadikan alternate key.

· Menghilangkan relasi yang redundansi.

Untuk menekan jumlah model data, maka relationship data yang redundan harus dihilangkan.

h. Memvalidasi conceptual model dengan transaksi.

Bertujuan untuk menjamin bahwa conceptual data model mendukung kebutuhan transaksi. Dengan menggunakan model yang telah divalidasi tersebut, dapat digunakan untuk melaksanakan operasi secara manual. Ada dua pendekatan yang mungkin untuk mejamin bahwa local conceptual data model mendukung kebutuhan transaksi yaitu :

· Mendeskripsikan transaksi

Memeriksa seluruh informasi (entities, relationship, dan attribute) yang diperlukan pada setiap transaksi yang disediakan oleh model dengan mendokumentasikan penggambaran dari tiap kebutuhan transaksi.

· Mengunakan transaksi pathways

Pendekatan kedua, untuk memvalidasi data model dengan keperluan transaksi yang melibatkan diagram yang mewakili pathways diambil dari tiap transaksi secara langsung yang terdapat pada E-R diagram menggambarkan komponen-komponen dari entity dan relasi yang masing-masing dilengkapi dengan attribute-attribute yang merepresentasikan seluruh fakta dari real-world yang kita tinjau (Fathansyah,1999,p79). Sedangkan menurut Silberschartz (2002,p42), E-R diagram dapat menyatakan keseluruhan struktur logical dari basis data dengan menggunakan bagan.

i. Melihat kembali conceptual data model dengan pengguna.

Bertujuan untuk melihat kembali conceptual model dan memastikan bahwa data model tersebut sudah benar.

Logical Database Design

Logical database design adalah proses pembuatan suatu model informasi yang digunakan pada perusahan berdasarkan pada model data yang spesifik, tetapi tidak tergantung dari Database Management System (DBMS) yang khusus dan pertimbangan fisik yang lain (Connolly,2002,p441).

view_level

DBMS adalah software yang memungkinkan pemakai untuk mendefinisi, membuat, memelihara, dan mengontrol akses ke basis data (Connolly,2002,p16). Fasilitas-fasilitas yang disediakan oleh DBMS antara lain :

1. Memperbolehkan user untuk mendefinisikan basis data.

2. Memperbolehkan user untuk menambah , mengubah, dan menghapus serta mengambil data dari basis data.

3. Menyediakan kontrol akses ke basis data. Seperti security, integrity, concurrency control, recovery control system dan user-accessible catalog.

Langkah kedua : membuat dan memvalidasi local logical data model untuk setiap pandangan. Bertujuan untuk membuat local logical data model dari local conceptual data model yang mempresentasikan pandangan khusus dari perusahaan dan memvalidasi model tersebut untuk menjamin kebenaran strukturnya (dengan menggunakan teknik normalisasi) dan menjamin bahwa model tersebut mendukung kebutuhan transaksi.

Menurut Conolly (2002,p376), normalisasi merupakan suatu teknik untuk menghasilkan suatu relasi yang sangat diperlukan dimana kebutuhan datanya diberikan oleh perusahaan. Dalam proses normalisasi membutuhkan beberapa tahap untuk dapat diimplementasikan. Tahap-tahap normalisasi menurut (Conolly,2002,p387) adalah :

a. Bentuk tidak normal (UNF)

Merupakan bentuk normalisasi dimana terdapat tabel yang memiliki satu atau lebih data yang berulang.

b. Bentuk normal pertama (1NF)

Merupakan bentuk normalisasi dimana data yang dikumpulkan menjadi satu field yang sifatnya tidak akan berulang dan tiap field mempunyai satu nilai.

c. Bentuk normal kedua (2NF)

Merupakan bentuk normalisasi dimana field yang bukan kunci tergantung secara fungsi pada suatu primary key.

d. Bentuk normal ketiga (3NF)

Merupakan bentuk normalisasi dimana tidak ada field yang bukan primary key tergantung transitive kepada primary key.

e. Bentuk BCNF (Boyce-Codd Normal Form)

Merupakan bentuk normalisasi dimana jika dan hanya jika setiap determinant adalah candidate key.

Pada perancangan model logical langkah kedua, tahapan-tahapannya adalah :

  1. Menghilangkan features yang tidak compatible dengan model relasional (pilihan). Bertujuan untuk menghasilkan model yang kompatibel dengan model relasional. Yaitu dengan :
    • Menghilangkan many-to-many (*:*) binary relationship types
    • Menghilangkan many-to-many (*:*) recursive relationship types
    • Menghilangkan complex relationship types
    • Menghilangkan multi-valued attributes
  2. Memperoleh relasi untuk local logical data model.

Bertujuan untuk membuat hubungan logical model yang mewakili entity, relationship dan attribute yang telah didefinisi. Mendeskripsikan komposisi tiap hubungan memakai Database Definition Language (DDL) untuk relasi yang diikuti dengan daftar dari relasi attribute yang mudah lalu mengidentifikasikan primary key dan foreign key dari suatu relasi. Untuk memperoleh relasi untuk local data model, maka diperlukan penjelasan untuk mendeskripsikan struktur yang mungkin dalam data model saat ini.

Bahasa dalam basis data dapat dibedakan menjadi dua bentuk :

· Data Definition Language (DDL)

DDL merupakan bahasa dalam basis data yang memungkinkan pengguna untuk membuat atau menghapus basis data, membuat atau menghapus tabel membuat struktur penyimpanan tabel. Hasil dari kompilasi DDL adalah kumpulan tabel yang disimpan dalam file khusus yang disebut dengan kamus data.

· Data Manipulation Language (DML)

DML merupakan bahasa dalam basis data yang memungkinkan pengguna untuk melakukan manipulasi data pada suatu basis data, seperti menambah, mengubah, menghapus data dari suatu basis data.

  1. Memvalidasi relasi dengan menggunakan normalisasi

Dengan menggunakan normalisasi, maka model yang dihasilkan mendekati model dari kebutuhan perusahaan, konsisten dan memiliki sedikit redundansi dan stabilitas yang maksimum.

  1. Memvalidasi relasi dengan transaksi pengguna

Bertujuan untuk menjamin bahwa relasi dalam model logikal tersebut mendukung user’s requirements specification secara detail. Selain itu juga untuk meyakinkan bahwa tidak ada kesalahan yang muncul sewaktu membuat suatu relasi.

  1. Mendefinisikan Integrity constraints

Bertujuan untuk mendefinisikan integrity constraints yang disampaikan dalam pandangan. Terdapat lima tipe integrity constraints yang harus diperhatikan, yaitu :

· Required data

· Attribute domain constraints

· Entity integrity

· Referential integrity

· Enterprise Constraints

  1. Melihat kembali local logical data model dengan pengguna

Bertujuan untuk menjamin local logical data model dan mendukung dokumentasi yang menggambarkan model yang sudah benar.

Langkah ketiga : Membuat dan memvalidasi global logical data model. Bertujuan untuk menyatukan local logical data model menjadi global logical data model.

Pada perancangan model logikal langkah ketiga, tahapan-tahapannya adalah :

a. Menggabungkan local logical data model menjadi global model

Pada langkah ini, setiap local logical data model menghasilkan E-R diagram, skema relasional, kamus data dan dokumen pendukung yang mendeskripsikan constraints dari model. Beberapa tugas yang harus dikerjakan adalah sebagai berikut :

· Memeriksa lembali nama dan isi dari entities dari relationships dan candidate key.

· Memeriksa kembali nama dan isi dari relationships/ foreign keys.

· Menggabungkan entities atau hubungan dari local data model.

· Mengikutsertakan (tanpa menggabungkan) entities atau relationships yang unik pada tiap local data model.

· Menggabungkan relationships atau foreingn key dari local data model.

· Mengikutsertakan (tanpa menggabungkan) relationships atau foreign key unik pada tiap local data model.

· Memeriksa untuk entities (hubungan) dan relationships atau foreign key.

· Memeriksa integrity constraints.

· Menggambarkan ER-diagram.

· Melakukan update dokumen.

b. Memvalidasi global logical data model

Bertujuan untuk memvalidasi relasi yang dibuat dari global logical data model dengan teknik normalisasi dan menjamin bahwa model tersebut mendukung kebutuhan transaksi

c. Mengecek pertumbuhan yang akan datang

Bertujuan untuk menentukan apakah ada perubahan yang signifikan seperti keadaan yang tidak terduga dimasa mendatang dan menilai apakah model logikal tersebut dapat menampung atau menyesuaikan perubahan yang terjadi.

d. Melihat kembali global logical data model dengan pengguna

Bertujuan untuk menjamin model data logikal yang bersifat global telah tepat untuk perusahaan.

Physical Database Design

Phisical database design adalah suatu proses untuk menghasilkan gambaran dari implementasi basis data pada tempat penyimpanan, menjelaskan dasar dari relasi, organisasi file dan indeks yang digunakan untuk efisiensi data dan menghubungkan beberapa integrity constraints dan tindakan keamanan (Connolly,2002,p478).

dbms_1

Langkah keempat : Menterjemahkan global logical data model untuk target DBMS. Bertujuan untuk menghasilkan skema basis data relasional dalam global logical data model yang dapat diimplemetasikan ke DBMS.

Pada perancangan model physical, langkah-langkahnya adalah :

a. Merancang basis relasional

Dalam memulai merancang physical design, diperlukan untuk mengumpulkan dan memahami informasi tentang relasi yang dihasilkan dari logical database design. Informasi yang penting bisa didapatkan dari kamus data dan DDL.

b. Merancang representasi dari data yang diperoleh

Bertujuan untuk menentukan bagaimana setiap data yang diperoleh mewakili global logical data model ke dalam DBMS.

c. Merancang enterprise constraints

Pada langkah ini bertujuan untuk merancang batasan-batasan yang ada pada perusahaan.

Langkah kelima : Merancang representasi physical. Bertujuan untuk menentukan organisasi file yang optimal untuk penyimpanan dan menentukan indeks yang dibutuhkan untuk meningkatkan performa.

Terdapat tiga faktor yang memungkinkan digunakannya representasi physical :

1. Transaction throughput

2. Response time

3. Disk storage

Dalam langkah kelima ini perlu untuk memahami system resources untuk meningkatkan performa basis data.

  • Main memory

Dengan semakin besar main memory yang ada maka akan dapat meningkatkan performa DBMS dan aplikasi basis data yang digunakan.

  • CPU

CPU mengontrol tugas-tugas dari system resources lain dan mengeksekusi prosesnya.

  • Disk I/O

Dengan menggunakan DBMS yang besar, maka disk I/O yang diperlukan sangat signifikan dalam menyimpan dan mengambil data. Untuk menghindari kemacetan transfer data, maka :

Ø File sistem operasi harus dipisahkan dari file basis data.

Ø File utama basis data harus dipisahkan dari file indeks.

Ø File recovery log harus dipisahkan dari basis data yang sedang tidak digunakan.

· Network

Ketika jumlah data yang ditransfer telah banyak, maka dengan menggunakan network sangat dianjurkan. Selain itu juga untuk menghindari dari kemacetan dalam mentransfer data.

Pada langkah kelima ini, tahapan-tahapannya adalah :

  1. Menganalisis transaksi

Bertujuan untuk mengerti fungsi dari transaksi yang dijalankan pada basis data dan menganalisa transaksi yang penting. Kriteria kemampuan yang harus diidentifikasikan dalam menganalisa transaksi adalah :

· Transaksi dapat berjalan secara sering dan akan mempunyai dampak yang signifikan pada performa.

· Transaksi yang kritis pada operasi dan bisnis.

· Waktu selama sehari atau seminggu ketika akan ada permintaan yang tinggi pada saat basis data dibuat.

  1. Memilih file organisasi

Bertujuan untuk menyimpan data secara tepat ke tempat penyimpanan data. Ada beberapa pilihan struktur penyimpanan (Silberschatz,2002,p422), yaitu :

Ø Heap

Ø Hash

Ø Sekuensial berindeks

Ø Clusters

  1. Memilih indeks

Bertujuan untuk meningkatkan performa dalam suatu sistem basis data. Salah satu pendekatan untuk memilih organisasi file yang cocok untuk relasi adalah untuk menyimpan tuples yang tidak disimpan dan dibuat sebanyak secondary indexes sebagaimana diperlukan. Oleh karena itu, atribut yang digunakan adalah:

· Atribut yang sering digunakan untuk join operations untuk membuat lebih efisien.

· Atribut yang sering dipesan untuk mengakses tuples pada suatu relasi didalam urutan yang menunjukkan atribut.

  1. Memperkirakan kebutuhan ruang penyimpanan

Bertujuan untuk memperkirakan jumlah ruang penyimpanan yang akan diperlukan dalam basis data. Perkiraannya didasari pada ukuran setiap tabel dalam suatu relasi. Contohnya dalam lima tahun mendatang berapa kapasitas hard disk yang dibutuhkan untuk menampung data.

Langkah keenam : Merancang pandangan pengguna. Bertujuan untuk merancang pandangan pengguna yang telah diidentifikasi selama mengumpulkan kebutuhan dan menganalisis langkah dari relasional Database Application Lifecycle. Contohnya pada branch terdiri dari direktur dan manajer pandangan.

Langkah ketujuh : Merancang keamanan. Dalam sebuah sistem basis data, keamanan adalah elemen yang sangat penting mengingat isi dari basis data berupa informasi yang sangat penting. menurut Silberschatz (2002,p239) ukuran keamanan yang dapat diambil untuk melindungi basis data antara lain dari segi :

· Sistem basis data : ada beberapa pengguna berwenang yang dizinkan untuk mengakses bagian basis data tertentu dan ada para pengguna yang lain hanya diizinkan untuk membaca data yang diinginkannya, tetapi tidak punya hak untuk mengubahnya. Kewajiban dari sistem basis data ini adalah menjaga batasan seperti di atas tetap terjaga.

· Sistem operasi : tidak peduli betapa aman sistem basis datanya, apabila terjadi kelemahan dalam sistem operasi. Hal ini sama artinya dengan adanya akses yang tidak diinginkan dalam basis data. Jadi tingkat keamanan perangkat lunak dalam sistem operasi sangatlah penting seperti halnya keamanan yang dilakukan secara fisik.

· Jaringan : seluruh sistem basis data memperbolehkan untuk mengakses lewat terminal atau jaringan, keamanan software-level dalam software jaringan sangat penting sebagai keamanan fisik, keduanya dibutuhkan dalam internet dan jaringan pribadi.

· Fisik : situs yang mengandung sistem komputer harus secara fisik aman dari entri secara diam-diam dan bahaya oleh para penyelundup.

· Manusia : otorisasi pada pengguna harus dilakukan secara hati-hati untuk mengurangi adanya kejadian dimana pengguna yang berwenang memberikan akses kepada orang lain dengan imbalan suap atau lainnya.

Langkah kedelapan : Mempertimbangkan pengenalan dan redundansi kontrol. Pada langkah physical database design ini mempertimbangkan denormalisasi skema relational untuk meningkatkan performa. Hasil dari normalisasi adalah perancangan basis data logikal secara structural, konsisten, dan menekan jumlah redudansi. Faktor yang perlu dipertimbangkan adalah :

· Denormalisasi membuat implementasi lebih kompleks

· Denormalisasi selalu mengorbankan fleksibilitas

· Denormalisasi akan membuat cepat dalam retrieve data tetapi lambat dalam update.

Ukuran performa dari suatu perancangan basis data dapat dilihat dari sudut pandang tertentu yaitu melalui pendekatan efisiensi data (Normalisasi) atau pendekatan efisiensi proses (Denormalisasi). Efisiensi data dimaksudkan untuk meminimalkan kapasitas disk, dan efisiensi proses dimaksudkan untuk mempercepat proses saat retrieve data dari basis data.

Langkah kesembilan : Memonitor dan memasang sistem operasi. Bertujuan untuk memonitor sistem operasi, meningkatkan performa dan menentukan perancangan sistem yang tepat atau menggambarkan perubahan kebutuhan.

Basis data dapat didefinisikan dalam sejumlah sudut pandang, seperti menurut Connolly (2002,p14), definisi basis data adalah kumpulan data yang dihubungkan secara bersama-sama, dan gambaran dari data yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi dari suatu organisasi. Berbeda dengan sistem file yang menyimpan data secara terpisah, pada basis data data tersimpan secara terintegrasi. Basis data bukan menjadi milik dari suatu departemen tetapi sebagai sumber daya perusahaan yang dapat digunakan bersama.

Menurut Date (1990,p5), definisi dari basis data adalah kumpulan terintegrasi dari file yang merupakan representasi data dari suatu model enterprise.

Sedangkan menurut Fathansyah (1999,p2), basis data adalah :

  • Himpunan kelompok data (arsip) yang saling berhubungan yang diorganisasi sedemikian rupa agar kelak dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat dan mudah.
  • Kumpulan data yang saling berhubungan yang disimpan secara bersama sedemikian rupa dan tanpa pengulangan (redudansi) yang tidak perlu, untuk memenuhi berbagai kebutuhan.
  • Kumpulan file/ tabel/ arsip yang saling berhubungan yang disimpan dalam media penyimpanan elektronis.

Data dalam basis data disimpan dalam tiga struktur, yaitu file, tabel atau objek. File terdiri dari record dan field, tabel terdiri dari baris dan kolom. Objek terdiri dari data dan instruksi program yang memfungsikan data. Tabel terdiri dari kolom-kolom yang saling terkait, seperti file yang terdiri dari record yang saling terkait. File didalam basis data dapat terhubung kepada beberapa tabel. Dalam sebuah tabel, data pada tiap kolom terdiri dari ukuran dan tipe yang sejenis (char/ numeric).

bd_file_u

bd_harddisk_u

Keuntungan dari basis data:

  • Mengurangi duplikasi data
  • Meningkatkan integritas data
  • Memelihara independensi data
  • Meningkatkan keamanan data
  • Memelihara konsistensi data
  • Manipulasi data lebih canggih
  • Mudah untuk digunakan
  • Mudah untuk di akses

Kekurangan:

  • Sistem lebih rumit, jadi memerlukan tenaga ahli dalam disain, program dan implementasi
  • Lebih mahal
  • Bila ada akses yang tidak benar, kerusakan dapat terjadi
  • Karena semua data di tempat terpusat, kerusakan software dan hardware dapat terjadi
  • Proses pemeliharaan dapat memakan waktu karena ukurannya yang besar
  • Proses back up data memakan waktu

Keakuratan data dalam proses bisnis akan menjadi hal yang sangat penting terutama mengenai data security. Karena data tersebut diperlukan sebagai bahan pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan, baik untuk perekrutan, pendidikan dan pelatihan serta penugasan security. Selain itu dengan basis data prosesnya cepat dan mudah, karena terdapat software pembantu pada basis data yang disebut Database Management System (DBMS) yang dapat mengorganisasi, memanipulasi (mengubah, menyimpan, menghapus) maupun mengambil data kembali. DBMS juga menerapkan mekanisme pengamanan data, pemakaian data secara bersama, dan menjamin konsistensi data. Kemudahan dalam pengoperasian ini dimaksudkan untuk pengguna demi meningkatkan kinerja pada bagian operasional dalam mengolah data. Dan proses kecepatan berguna untuk menampilkan data atau informasi tentang data security yang memiliki banyak record dengan cepat tanpa memakan banyak waktu dalam mencari file yang tersimpan di dalam arsip.

Oleh karena itu untuk mendukung sistem informasi security yang efektif perlu dirancang suatu sistem basis data security yang lebih komprehensif, sehingga akan mempermudah dalam mengolah data – data yang dibutuhkan.

Siklus Hidup Aplikasi Basis Data menurut Connoly dan Begg

Metodologi perancangan basis data yang digunakan dalam penulisan ini adalah metodologi yang dibuat oleh Connoly dan Begg seperti yang terlihat pada gambar berikut ini.

siklus

Keterangan gambar :

1. Database planning

Yakni kegiatan perencanaan, agar kegiatan di tiap-tiap stage pada siklus hidup dapat direalisasikan seefektif dan seefisien mungkin.

2. System Definition

Yakni kegiatan menentukan ruang lingkup dan batasan pada aplikasi basis data, pengguna, dan area aplikasi.

3. Requirements collection and analysis

Yakni kegiatan pengumpulan dan analisis informasi mengenai bagian dari perusahaan yang akan didukung oleh aplikasi basis data.

4. Database design

Yakni kegiatan perancangan konseptual, logikal, dan fisikal pada basis data.

5. DBMS selection (optional)

Yakni kegiatan menyeleksi DBMS yang cocok untuk diterapkan pada aplikasi basis data.

6. Application design

Yakni kegiatan perancangan user interface dan program aplikasi yang akan digunakan dan akan memproses basis data.

7. Prototyping (optional)

Yakni kegiatan membangun model pekerjaan atau kegiatan pada aplikasi basis data, yang memungkinkan perancang atau pengguna untuk memvisualisasikan dan mengevaluasi bagaimana tampilan dan kegunaan dari sistem yang dihasilkan.

8. Implementation

Membuat bagian luar (external), konseptual, dan mendefinisikan basis data internal, serta program aplikasi.

9. Data conversion and loading

Yaitu peralihan dengan pemuatan sistem lama ke sistem yang baru.

10. Testing

Dengan menguji coba kesalahan atau error pada aplikasi basis data dan memvalidasikan penentuan kebutuhan pengguna.

11. Operational maintenance

Pada stage ini aplikasi basis data secara penuh diterapkan, dimana sistem secara terus menerus diawasi dan dipelihara. Akan sangat penting apabila kebutuhan yang baru tergabung pada aplikasi basis data melalui stage sebelumnya pada siklus hidup

Sebelum adanya sistem basis data, sistem yang digunakan untuk mengelola data adalah sistem file atau dikenal juga dengan file-based system.

Menurut Connoly (2002,p7), file-based system adalah kumpulan dari program aplikasi yang berfungsi untuk menghasilkan laporan untuk pengguna. Tiap program mempunyai dan mengelola datanya masing-masing.

File-based system sebagai sistem penyimpanan dan pengurutan data dengan cara mengumpulkan data-data yang sejenis, memberi judul atau label dan melakukan index berdasarkan alfabet, untuk memudahkan proses pencarian data kembali.

Sistem ini menggunakan metode desentralisasi yang berarti masing-masing departemen menyimpan dan mengontrol datanya masing-masing.

File-based system menggunakan program aplikasi yang dapat memproses data sehingga dapat menghasilkan laporan yang dapat digunakan oleh masing-masing departemen yang mengelolanya.

Sistem ini dapat bekerja dengan baik apabila jumlah data yang disimpan tidak terlalu banyak, bahkan dapat bekerja dengan baik pada data dengan jumlah banyak tetapi hanya bila proses yang dilakukan adalah simpan dan ambil data. Sistem mulai tidak bekerja dengan baik saat diperlukan proses cek silang antar data, atau saat data berhubungan dengan data lain.

Dari keterangan di atas dapat diambil kesimpulan yaitu sistem file adalah sistem penyimpanan data dengan sistem pengurutan tertentu dengan tingkat keterkaitan antar file yang sangat rendah. Beberapa kekurangan dari sistem file adalah:

1. Duplikasi data

Karena menggunakan metode desentralisasi, tiap departemen mempunyai file masing-masing dan terjadinya duplikasi data tidak dapat dihindari. Duplikasi data membuang biaya karena butuh tempat penyimpanan lebih, karena harus memasukkan data lebih dari satu kali, dan dapat menyebabkan hilangnya integritas data.

2. Pemisahan dan isolasi data

Saat data disimpan pada beberapa file, akan ada kesulitan saat kita perlu memproses suatu data yang berhubungan dengan data di file yang berbeda.

3. Ketergantungan data

Apabila data dalam beberapa file saling terkait maka bila kita ingin mengubah suatu spesifikasi dari data, misalnya mengubah nama field, maka kita harus mengetahui semua file dan data yang terhubung dan memodifikasi semua file dan data tersebut. Proses ini membutuhkan waktu yang tidak sebentar.

4. Ketidaksesuaian format

Struktur dari suatu file tergantung dari bahasa pemrograman yang membangunnya. Bila file dibangun menggunakan COBOL maka filefile yang dibangun menggunakan C. tersebut belum tentu bisa digabungkan dengan

5. Peningkatan jumlah program aplikasi secara cepat

Hal ini dapat menyebabkan kesulitan dalam pemeliharaan file sehingga dapat menyebabkan tidak sesuainya hasil yang diharapkan.

Karena beberapa kekurangan inilah maka dikembangkan sistem baru yaitu basis data.

Follow

Get every new post delivered to your Inbox.