Contents. Normalisasi. Bentuk Normalisasi. Dependency. Status Kunci (Key) Dekomposisi

Transkripsi

1

2 (Normalize) merupakan salah satu cara pendekatan atau teknik yang digunakan dalam membangun disain logik basis data relation dengan menerapkan sejumlah aturan dan kriteria standar. Tujuan : menghasilkan struktur tabel yang normal atau baik. Teknik : upaya agar disain lojik tabeltabel berada dalam normal form yang dapat didefinisikan dengan menggunakan ketergantungan fungsi. 2

3 Normal : suatu aturan yang dikenakan pada relasi-relasi atau tabel-tabel dalam basis data dan harus dipenuhi oleh relasi atau tabel tersebut pada level-level normalisasi. Merupakan kumpulan data yang direkam tidak ada keharusan dengan mengikuti suatu format tertentu. Pada bentuk tidak normal terdapat repeating group, sehingga pada kondisi seperti ini akan menjadi permasalahan dalam memanipulasi data (insert, update, dan delete anomalies). 3

4 Tabel 1.1 Contoh Unnormalize NIS # Nama Kd_Wali # Nm_Wali Kd_kelas # Nm_kelas Ali Wawan P-103 Pagi S-103 Siang Hayfa Zahra P-103 Pagi M-101 Malam S-103 Siang 4

5 Dalam relational database tidak diperkenankan adanya repeating group karena dapat berdampak terjadinya anomalies. Oleh karena itu tahap unormalisasi akan menghasilkan bentuk normal pertama (1 st Normal Form) yang dapat didefinisikan sebagai berikut : kesatu : suatu relasi atau tabel memenuhi normal kesatu jika dan hanya jika setiap atribut dari relasi tersebut hanya memiliki nilai tunggal (scalar value) dalam satu baris atau record. 5

6 Tabel 1.2 Contoh 1 st Normal Form NIS # Nama Kd_Wali # Nm_Wali Kd_kelas # Nm_kelas Ali Wawan P-103 Pagi Ali Wawan S-103 Siang Hayfa Zahra P-103 Pagi Hayfa Zahra M-101 Malam Hayfa Zahra S-103 Siang normalisasi pertama mempunyai ciri : setiap data dibentuk datar atau rata (flat file), data dibentuk dalam satu record demi satu record dan nilai dari fieldfield berupa atomik value artinya berupa nilai yang tidak dapat dibagi-bagi lagi. 6

7 Dalam relational database tidak diperkenankan adanya partial functional dependency kepada primary key, karena dapat berdampak terjadinya anomalies. Oleh karena itu tahap normalisasi pertama akan menghasilkan bentuk normal kedua (2 nd Normal Form) yang dapat didefinisikan sebagai berikut : kedua : suatu relasi memenuhi normal kedua jika dan hanya jika relasi tersebut memenuhi normal pertama dan setiap atribut yang bukan kunci bergantung secara fungsional (FD) kepada kunci utama (primary key). 7

8 Tabel 1.3 Contoh 2 nd Normal Form Tabel. Siswa NIS # Nama Kd_Wali # Nm_Wali Ali Wawan Hayfa Zahra Tabel. Kelas Kd_kelas # Nm_kelas P-103 Pagi S-103 Siang P-103 Pagi M-101 Malam S-103 Siang Tabel. Siswa_Kelas NIS ## Kd_kelas ## P S P M S-103 8

9 normal kedua ini mempunyai syarat yaitu bentuk data yang telah memenuhi kriteria bentuk normal kesatu. Atribut bukan kunci haruslah bergantung secara fungsi pada kunci utama (primary key), sehingga untuk membentuk normal kedua haruslah sudah ditentukan kuncikunci field. 9

10 Dalam relational database tidak diperkenankan adanya transitive dependency karena dapat berdampak terjadinya anomalies. Oleh karena itu tahap normalisasi kedua akan menghasilkan bentuk normal ketiga (3 rd Normal Form) yang dapat didefinisikan sebagai berikut : ketiga : suatu relasi memenuhi normal ketiga jika dan hanya jika relasi tersebut memenuhi normal kedua dan setiap atribut yang bukan kunci tidak mempunyai transitive functional dependency kepada kunci utama (primary key). 10

11 Tabel 1.4 Contoh 3 rd Normal Form Tabel. Siswa Tabel. Kelas NIS # Nama Kd_Wali # Kd_kelas # Nm_kelas Ali P-103 Pagi Hayfa S-103 Siang P-103 Pagi M-101 Malam S-103 Siang Kd_Wali # Nm_Wali Wawan Zahra Tabel. Siswa_Kelas NIS ## Kd_kelas ## P S P M S

12 normal ketiga ini relasi haruslah dalam bentuk normal kedua dan semua atribut bukan kunci utama tidak punya hubungan transitif. Artinya setiap atribut bukan kunci harus bergantung hanya pada primary key secara keseluruhan, danbbentuk normalisasi ketiga sudah didapat tabel yang optimal. 12

13 Ketergantungan () merupakan konsep yang mendasari normalisasi. menjalankan hubungan antara atribut atau secara lebih khusus menjelaskan nilai suatu atribut yang menentukan nilai atribut lainnya. akan mencari acuan untuk pendekomposisian data ke dalam bentuk yang paling efisien. 13

14 Adalah suatu kondisi dimana satu atribut atau beberapa atribut dari suatu relasi yang keberadaannya bergantung pada atribut lain. Suatu atribut Y mempunyai ketergantungan fungsional terhadap atribut X jika dan hanya jika setiap nilai X berhubungan dengan sebuah nilai Y. Definisi di atas biasanya dituangkan dalam bentuk notasi : X Y artinya : X secara fungsional tergantung Y Y secara fungsional menentukan X 14

15 Tabel 1.5 Fungsional Kd_Pemasok Kota Kd_Barang Jumlah S101 Tangerang C S102 Jakarta C Sebagai keterangan mengenai notasi di atas bahwa yang sebelah kiri notasi disebut determinant, sedangkan bagian sebelah kanan disebut dependent. Relasi ini mengandung Kd_Pemasok, Kota, Barang, dan Jumlah. Artinya Kd_Pemasok secara fungsional menentukan kota, telah terlihat bahwa untuk Kd_pemasok yang sama dan Kota juga sama, sehingga Kd_Pemasok Kota. 15

16 Adalah ketergantungan secara fungsional suatu atribut kepada atribut lainnya melalui atribut yang lain pula. Misalkan ; R adalah relasi yang memiliki 3 (tiga) atribut A, B, dan C yang mempunyai ketergantungan fungsional. A B B C artinya : FD disebut Transitive FD C tergantung kepada A secara transitive melalui B 16

17 Tabel 1.6 Transitive Kd_Pemasok Kd_Kota Kota Kd_Barang Jumlah S101 K101 Tangerang C S102 K102 Jakarta C Pada relasi di atas terdapat ketergantungan transitif antara Kd_Pem Kd_Kota dan Kd_Kota Kota, sehingga dapat dinotasikan : Kd_Pem Kd_Kota Kota 17

18 Terjadi apabila suatu relasi terdapat terlalu banyak set FD, maka dapat dilakukan penghapusan trivial dependency, misalkan ada relasi sebagai berikut : Tabel 1.7 Trivial Kd_Pemasok Kota Kd_Barang Jumlah S101 Tangerang C S102 Jakarta C Suatu trivial FD jika dan hanya jika bagian sebelah kanan dari set FD adalah suatu subset dari bagian sebelah kiri, maka himpunan tersebut ditulis sbb : {Kd_Pemasok, Kd_barang} Kd_Pemasok. Sebaliknya, non trivial FD adalah FD yang bukan trivial, dan yang sebetulnya adalah bentuk integrity rules/constraints (aturan-aturan integritas) 18

19 Kunci (key) adalah satu atau gabungan dari beberapa atribut yang dapat membedakan semua baris data (row) dalam tabel secara unik, artinya jika suatu atribut dijadikan sebagai key, maka tidak boleh ada dua atau lebih baris data dengan nilai yang sama untuk atribut tersebut. Key yang diterapkan pada suatu tabel dan dapat dibedakan menjadi beberapa macam kunci sbb : 19

20 Adalah satu atribut atau kumpulan atribut yang secara unik untuk mengidentifikasikan sebuah record di dalam relasi atau himpunan dari satu atau lebih entitas. Super key dapat digunakan untuk mengidentifikasikan secara unik sebuah entitas. Misalkan dalam tabel matakuliah yang merupakan super key adalah KODE_MK, NAMA_MK, dan SKS. 20

21 Kunci calon (candidat key) suatu set atribut dari sebuah entitas yang memiliki nilai unik. Biasanya salah satu dari atribut di dalam suatu relasi mempunyai nilai yang unik. Salah satu dari candidate key tersebut dapat dijadikan sebagai primary key. 21

22 Candidate key juga merupakan salah satu atribut yang mengidentifikasi secara unik suatu kejadian spesifik dari entitas. Misalkan dalam tabel matakuliah yang merupakan candidate key adalah KODE_MK dan NAMA_MK dan tabel mahasiswa : NIM dan NAMA_MAHASISWA 22

23 Kunci utama (primary key) adalah candidate key dalam suatu relation yang dipilih salah satu menjadi primary key atau nilai atribut yang unik dan dipakai untuk membedakan satu kolom (tuple) dengan yang lainnya. Primary key juga merupakan atribut yang tidak mengidentifikasi secara unik suatu kejadian spesifik, tapi juga dapat mewakili setiap kejadian dari suatu entitas. Misalnya dalam tabel matakuliah yang merupakan primary key adalah KODE_MK. 23

24 Kunci tamu (foreign key) adalah satu atau sejumlah atribut yang melengkapi suatu relationship (hubungan yang menunjukkan ke induknya). Foreign key ditempatkan pada entitas anak dan sama dengan primary key induk direlasikan. Hubungan antara entitas induk dengan anak adalah hubungan satu lawan banyak (one to many). Misalnya dalam tabel mahasiswa yang merupakan primary key adalah NIM. 24

25 Untuk membedakan antara super key, primary key, foreign key dan candidate key dapat dilihat di gambar 1.1 Mahasiswa NIM # Nm_Siswa Alamat J_Kel Matakuliah Kode_MK # NIM ## Nama_MK SKS Tabel. Mahasiswa NIM # Nm_Siswa Alamat J_Kel XXX XXX XXX XXX Tabel. Matakuliah Kode_MK # NIM ## Nama_MK SKS XXX XXX XXX XXX Gambar 1.1 Status Key 25

26 Kunci tamu (foreign key) dari tabel Matakuliah adalah NIM, karena akan berhubungan dengan tabel Mahasiswa. Primary key untuk tabel Matakuliah adalah Kode_MK karena unik. Sedangkan candidate key pada tabel Matakuliah adalah NIM dan Kode_MK, karena unik dan menunjukkan hubungan dengan tabel Mahasiswa. Hubungan entitas Mahasiswa dengan Matakuliah adalah banyak ke banyak (many to many), dengan pengertian bahwa satu mahasiswa mempunyai lebih dari 1 (satu) nilai dan 1 (satu) Matakuliah dipunyai oleh beberapa mahasiswa. 26

27 Untuk menunjukkan hubungan tersebut, maka dipakai file konektor yang berisi kunci tamu dari kedua file (mahasiswa dan matakuliah), sehingga tabel Mahasiswa_Matakuliah berisi atribut Kode_MK, NIM, dan Nilai. Hubungan banyak ke banyak secara jelas dapat dilihat pada gambar

28 Mahasiswa NIM # Nm_Siswa Alamat J_Kel Gambar 1.2 Many to Many Kode_MK ## NIM ## Matakuliah Kode_MK # NIM ## Nama_MK SKS Tabel. Mahasiswa Nilai NIM # Nm_Siswa Alamat J_Kel XXX XXX XXX XXX Tabel. Nilai NIM ## Kode_MK ## Nilai XXX XXX XXX Tabel. Matakuliah Kode_MK # NIM ## Nama_MK SKS XXX XXX XXX XXX 28

29 adalah satu proses pemecahan suatu tabel menjadi beberapa tabel yang lebih kecil, pengertian dari dekomposisi tersebut bukan berarti spesialisasi. Karena keduanya mempunyai perbedaan, kalau spesialisasi memecah tabel secara horisontal sedangkan dekomposisi memecah tabel secara vertikal. Jika akan menguji spesialisasi tidak diperlukan uji lossless maka data tidak akan hilang, sedangkan dekomposisi harus dilakukan uji lossless karena jika tidak dilakukan akan terjadi lossy atau kehilangan data. 29

30 Aman (Lossless Join Decomposition) adalah jika dilakukan dekomposisi atau penguraian tabel, maka dekomposisinya harus dijamin aman. yang benar adalah jika tabel-tabel hasil dekomposisi itu digabungkan kembali maka dapat menghasilkan tabel awal sebelum dilakukan dekomposisi, sehingga proses dekomposisi tidak menyebabkan hilangnya informasi yang ada. 30

31 Misalkan sebuah tabel ABC yang mempunyai 2 (dua) set FD sbb : A B dan B C. Tabel 1.8 tabel ABC A B C A1 100 C1 A2 200 C2 A3 300 C3 Sesuai FD yang telah ditentukan, maka tabel awal tersebut di dekomposisikan menjadi 2 (dua) tabel baru yaitu tabel AB dan tabel BC. 31

32 Tabel 1.9 tabel AB A B A1 100 A2 200 A3 300 Tabel 1.10 tabel BC B C 100 C1 200 C2 300 C3 Bila terdapat kedua tabel baru di atas dilakukan proses join (natural), maka akan diperoleh kembali tabel awal. Dengan demikian proses dekomposisi telah dilakukan dengan benar atau aman (tidak ada informasi yang hilang) 32

33 adalah suatu proses pada basis data yang tidak memberikan efek samping (misal menyebabkan ketidakkonsistenan data atau membuat sesuatu data menjadi hilang ketika data lain dihapus). Anomali pada basis data dibedakan menjadi 3, yaitu : 33

34 1. Anomali Peremajaan (Update) Terjadi apabila ada perubahan pada sejumlah data yang mubazir pada suatu tabel tetapi tidak seluruhnya diubah. contoh : Tabel 1.11 Pesanan_Beli Pemasok Kota Barang Jumlah Kartika Jakarta Monitor 100 Citra Bandung Printer 500 Chandra Semarang Keyboard 550 Citra Bandung Mouse 250 Pada contoh tabel Pesanan_Beli terjadi anomali peremajaaan, seandainya pemasok Citra pindah ke Bogor, dan perubahan hanya dilakukan pada baris kedua, dan baris keempat tidak dilakukan perubahan, maka hal ini menyebabkan adanya data tidak konsisten. 34

35 2. Anomali Penyisipan (Insert) Terjadi apabila pada saat penambahan hendak dilakukan, ternyata ada elemen data yang masih kosong, dan elemen data tersebut justru menjadi kunci. contoh : Tabel 1.12 Kuliah_Ruang Kuliah Ruang Tempat Jaringan Komputer R/901 Gedung R Basis Data L/601 Gedung L Sistem Pakar J/403 Gedung J Pada contoh tabel Kuliah_Ruang terjadi anomali penyisipan, seandainya pemasok Citra pindah ke Bogor, dan perubahan hanya dilakukan pada baris kedua, dan baris keempat tidak dilakukan perubahan, maka hal ini menyebabkan adanya data tidak konsisten. 35

36 3. Anomali Penghapusan (Delete) Terjadi apabila suatu baris (record) yang tidak terpakai dihapus, dsb akibat ada data lainnya yang hilang. contoh : Tabel 1.13 Tabel Kursus NIS Nama Kursus Biaya 1011 Bahasa Inggris Bahasa Perancis Bahasa Inggris Bahas Jepang Pada contoh tabel Kursus terjadi anomali penghapusan, apabila data dengan NIS : 1012 yang mengambil kursus bahasa Perancis dihapus, maka data yang menyatakan biaya sebesar juga akan terhapus, padahal data tsb masih diperlukan. 36

37