Pertemuan VIII Normalization (2) Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika. Caca E. Supriana, S.Si.,MT.

Transkripsi

1 Pertemuan VIII Normalization (2) Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika Universitas Pasundan Caca E. Supriana, S.Si.,MT. id 2014

2 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 atributatribut ini merupakan satu kunci relasi. BCNF dapat memiliki lebih dari satu kunci. Properti penting BCNF adalah relasi tidak memiliki informasi yang redundan. 2

3 BCNF sudah pasti 3NF, tetapi belum tentu sebaliknya. Perbedaan BCNF dengan 3NF : Pd Pada BCNF suatu atribut tib t yang bergantung secara fungsional terhadap kunci primer, mungkin saja merupakan kunci primer bagi atribut yang lain (ketergantungan t funsional Trivial). i Pada 3NF hal ini bisa saja terjadi dan tidak menjadi masalah. 3

4 Ada dua kasus yang membuat 3NF harus dijadikan BCNF : Dl Dalam satu entity terdapat lebih dari satu atribut key, dan masing masing dari key menentukan atributnya masing masing. g Ketergantungan terjadi dari atribut non key ke atribut key, Atribut non key menentukan bagian dari atribut key. 4

5 Contoh BCNF Gambaran relasi yang termasuk 3NF tetapi tidak termasuk BCNF A B C Mahasiswa Mata Kuliah Pengajar Bagaimana dengan tabel disamping ini? Samsul Basis Data Lukman Merry Perancangan Yenny Sistem Andri Perancangan Yenny Sistem Rika Basis Data Lukman Winda Pemrograman Billy Gatel 5

6 Contoh BCNF Tabel tersebut berada dalam 3NF. Pada tabel tersebut terdapat ketergantungan : Mahasiswa, Mata kuliah pengajar Pengajar mata kuliah Atribut non key (pengajar) bergantung secara fungsional terhadap kunci primer, tetapi atribut tersebut (pengajar) juga merupakan kunci primer bagi atribut yang lain (mata kuliah). Mahasisw a Mata Kuliah Pengajar Samsul Basis Data Lukman Merry Andri Perancanga n Sistem Perancanga n Sistem Yenny Yenny Rika Basis Data Lukman Winda Pemrograma n Billy Gatel 6

7 Bisa dibuat beberapa kemungkinan : {Mahasiswa, pengajar} dan {mahasiswa, MK} {MK, pengajar} dan {MK, mahasiswa} {Pengajar, MK} dan {pengajar, mahasiswa} 7

8 Contoh lain BCNF Entity StudentConcentration termasuk dalam 3NF, tetapi selama ada ketergantungan g antara FacultyName dengan MajorMinor, maka entity ini tidak berada dalam bentuk Boyce Codd. 8

9 Untuk mengatasi masalah ini, maka Entity StudentConcentration dipecah menjadi entity StudentConcentration dan Faculty. Apabila belum terdapat entity Faculty maka dapat dibuat entity baru, tetapi bila sudah ada maka dapat dibuat relasi antara Faculty dengan StudentConcentration dengan tambahan atribut MajorMinor.(Pada gambar dibawah, MajorMinor diganti menjadi MajorArea) 9

10 4NF Relasi memenuhi e syarat at BCNF Tidak berisi kebergantungan banyak nilai. Untuk menghilangkan kebergantungan banyak nilai dari satu relasi, kita membagi relasi menjadi dua relasi baru. Masing masing relasi berisi i dua atribut tib t yang mempunyai hubungan banyak nilai. 10

11 Contoh 4NF 11

12 Contoh hli lain 4NF Pada gambar berikut ini terdapat relasi dimana seorang member bisa menguasai beberapa software, dan juga dapat memiliki referensi terhadap hd beberapa b buku. Relasi yang terjadi adalah many to many, dimana setiap relasi many to many harus dibuat entitas tambahan (dipisah). 12

13 Ini Adalah Solusi yang SALAH 13

14 Solusi yang Lebih TEPAT MID SID MID BID Bill ERWin Bill ERWin Bible John VB.Net John VB For Dummies John Java John JavaFor Dummies Mary ERWin Steve PowerBuilder Bible 14

15 5NF 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. 15

16 Terdapat relasi seperti berikut dimana aantara a software dengan book terdapat hubungan. Karena relasi bersifat many to many, maka harus dibuat suatu entitas tambahan (dipisah) 16

17 Solusi yang salaha Apabila terdapat data software dan book tetapi tidak ada data member, maka MemberSoftwareBook tidak dapat menjelaskan jl siapa member yang terkait. ki 17

18 Solusi yang tepat Data Member, Software dan book disimpan secara terpisah. Walaupun salah satu entitas tidak memiliki data yang dapat direlasikan dengan entitas yang lain, tidak akan mempengaruhi data di entitas lainnya. 18

19 Normalizationation The three steps of data normalization are: 1NF All repeating groups are removed 2NF All Partial dependencies are removed 3NF All Transitive dependencies are removed All non key attributes must depend on the entire primary key, and nothing but the primary key, so help me CODD. 19

20 Normalization i Un normalized Data Student Number Student Name Major Status Course Number (1 n) Course Title (1 n) Term (1 n) Professor Id (1 n) UN-NORMALIZED DATA Professor Department (1 n) Grade (1 n) 20

21 Normalization 1NF Student Number Student Name Major Status UNORMALIZED DATA Course Number (1 n) Course Title (1 n) Term (1 n) STUDENT 1NF Student Number (PK) Student Name Major Status STUDENT - COURSE Professor Id(1 n) Student Number (FK,PK) Professor Department (1 n) Grade (1 n) Course Number (PK) Course Title Term Professor Id Professor Department Grade 21

22 Normalization 2NF STUDENT Student Number (PK) Student Name Major Status 1NF 2NF STUDENT - COURSE Student Number (FK,PK) Course Number (PK) Course Title Term Professor Id STUDENT - COURSE Student Number (FK,PK) Course Number (FK,PK) Term Professor Id Professor Department t Grade Grade Professor Department COURSE Course Number (PK) Course Title 22

23 Normalization 3NF 2NF STUDENT - COURSE Student Number (FK,PK) Course Number (FK,PK) Term Professor Id Professor Department Grade 3NF STUDENT - COURSE Student Number (FK,PK) Course Number (FK,PK) Professor Id (FK) Term Grade COURSE Course Number (PK) Course Title PROFESSOR Professor Id (PK) Professor Department 23

24 Normalization Results Summary UNORMALIZED DATA 1NF 2NF 3NF Normalized ERD Student Number STUDENT STUDENT Student Name Student Number (PK) Student Number (PK) Major Student Name Student Name Status Major Major Course Number (1 n) Status Status Course Title (1 n) Term (1 n) STUDENT - COURSE STUDENT - COURSE STUDENT - COURSE STUDENT - COURSE Professor Id(1 n) Student Number (FK,PK) Student Number (FK,PK) Student Number (FK,PK) Student Number (FK,PK) Professor Department (1 n) Course Number (PK) Course Number (FK,PK) Course Number (FK,PK) Course Number (FK,PK) Grade (1 n) Course Title Term Professor Id (FK) Professor Id (FK) Term Professor Id Term Term Professor Id Professor Department Grade Grade Professor Department Grade Grade COURSE Course Number (PK) Course Title COURSE Course Number Course Title PROFESSOR Professor Id (PK) Professor Department PROFESSOR Professor Id (PK) Professor Department 24