BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar/Umum Data Data adalah fakta yang didapat, di mana kenyataan tambahan dapat ditarik menjadi simpulan (Date, 2004, p15). Data merupakan fakta yang dapat dicatat dan mempunyai arti secara implicit (Elmasri, 2000, p24). Dari definisi data menurut Date dan Elmasri, dapat disimpulkan bahwa data adalah sekumpulan baris fakta yang mewakili peristiwa yang terjadi pada organisasi atau pada lingkungan fisik sebelum diolah ke dalam format yang dapat dimengerti dan digunakan manusia. Data yang merupakan bahan baku informasi, adalah nilai yang turut merepresentasikan deskripsi dari suatu obyek atau kejadian. Dalam bahasa Inggris yang baku, kata data hanya digunakan untuk menyebut fakta yang berkuantitas jamak, sedangkan datum digunakan untuk menyebut fakta yang berkuantitas tunggal Informasi Informasi merupakan hasil dari pengolahan data ke dalam suatu bentuk yang lebih berguna dan lebih berarti bagi penerimanya dan menggambarkan suatu kejadian nyata yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.

2 8 Informasi adalah salah satu sumber daya utama suatu organisasi yang dapat dikelola seperti halnya sumber daya yang lain Kualitas Informasi Informasi mempunyai tingkat kualitas yang dapat ditentukan oleh beberapa hal, yaitu: a. Akurasi Informasi harus tepat dan jelas maksudnya. b. Ketepatan Waktu Informasi harus dapat diakses saat dibutuhkan. c. Relevansi Informasi harus memiliki manfaat bagi pemakainya. d. Kelengkapan Informasi harus berisi data yang dibutuhkan Nilai Informasi Nilai informasi ditentukan oleh dua hal, yaitu kualitas dan biaya mendapatkannya. Suatu informasi dikatakan bernilai apabila kualitasnya lebih besar dibandingkan dengan biaya mendapatkannya Database Database adalah kumpulan data yang berhubungan secara logika dan deskripsi dari data tersebut, dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi

3 9 dalam suatu organisasi (Connolly, 2002, p14). Secara lengkap, database adalah tempat penyimpanan tunggal yang besar dari data yang dapat digunakan secara simultan oleh banyak departemen dan pengguna (Connolly, 2002, p14). Database tidak hanya menyimpan data-data operasional suatu organisasi tetapi juga deskripsi dari data tersebut. Database tidak hanya dimiliki oleh satu departemen saja, tetapi juga dibagi untuk sumber daya perusahaan Database Management System (DBMS) DBMS (Connolly, 2002, p16), merupakan sistem perangkat lunak yang memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan, membuat, memelihara, dan mengontrol akses ke database. DBMS menyediakan beberapa fasilitas (Connolly, 2002, p16), yaitu: a. Data definition language (DDL), memungkinkan pengguna untuk mengelompokkan tipe dan struktur data dan batasan-batasan pada data yang akan disimpan ke dalam database. b. Data manipulation language (DML), memungkinkan pengguna untuk memasukkan, mengubah, menghapus, dan mendapatkan kembali data dari database. c. Menyediakan akses kontrol ke database, misalnya: 1. Sistem keamanan, mencegah pengguna yang belum sah mengakses database. 2. Sistem integritas, yang memelihara konsistensi dari penyimpanan data.

4 10 3. Sistem kontrol yang concurrency, yang memungkinkan berbagi akses database. 4. Sistem kontrol recovery, yang mengembalikan database ke dalam keadaan yang sesuai sebelumnya setelah kegagalan hardware atau software. 5. User-accessible catalog, yang berisi deskripsi data dalam database Arsitektur Database Arsiterktur database dibagi menjadi tiga (Connolly, 2002, p34), yaitu: 1. External level Cara pengguna melihat data disebut dengan external level. Level ini mendeskripsikan bagian dari database yang bersangkutan dengan setiap pengguna. External level terdiri dari sejumlah external view dari database. Di dalam external level terdapat entities, attributes, dan relationships dalam real world yang dibutuhkan oleh pengguna. Setiap pengguna memiliki view yang berbeda-beda. View yang berbeda-beda memiliki cara yang berbeda-beda dalam menggambarkan data yang sama. View bisa berisi kombinasi data atau turunan dari beberapa entity. 2. Conceptual level Level konseptual menyediakan pemetaan dan ketidaktergantungan yang diinginkan antara level external dan internal. Level ini menggambarkan data yang disimpan di dalam database dan hubungan di antara data-data tersebut. Level ini berisi struktur logika dari keseluruhan

5 11 database seperti yang dilihat oleh DBA (Database Administrator). Bagian ini adalah tampilan keseluruhan data-data kebutuhan dari organisasi. Level konseptual menggambarkan (Connolly, 2002, p36) : a. Seluruh entity, atribut, dan relationship. b. Batasan-batasan pada data. c. Informasi semantik tentang suatu data. d. Informasi keamanan dan integritas. Level konseptual mendukung external view, di mana beberapa data yang terkandung di dalamnya atau diturunkan dari level konseptual tersedia bagi pengguna. 3. Internal level Internal level merupakan representasi fisik database pada komputer. Tingkatan ini mendeskripsikan bagaimana suatu data disimpan di dalam database. Internal level meliputi implementasi fisik dari database ke arsip yang optimal dan pemanfaatan ruang penyimpanan. Internal level mengulas struktur data dan organisasi file dalam menyimpan data dalam media penyimpanan. Internal level berhubungan dengan hal-hal berikut (Connolly, 2002, p37): a. Alokasi tempat penyimpana data dan index. b. Deskripsi penyimpanan (misalnya: ukuran data). c. Penempatan record. d. Teknik kompresi dan enkripsi data.

6 12 Tujuan dari three level architecture adalah untuk memisahkan setiap tampilan yang dilihat oleh pengguna dari suatu database dari cara database tersebut disimpan secara fisik Entity Relationship ER (Entity Relationship) merupakan pendekatan top-down untuk desain database yang dimulai dengan mengidentifikasi data yang penting yaitu entity dan relationship di antara data yang harus direpresentasikan ke dalam model. Pemodelan ER merupakan teknik yang penting bagi perancang database. Komponen-komponen dari entity relatioship (Connolly, 2002, p331), yaitu: 1. Entity Types Entity types merupakan konsep dasar dalam model ER, adalah sekumpulan obyek dengan ciri yang sama. Entity type memiliki wujud yang bebas dan dapat menjadi obyek dengan wujud fisik atau konseptual. Setiap desainer yang berbeda mengidentifikasikan entity yang berbeda. Cara untuk mengidentifikasi setiap entity type melalui nama dan ciricirinya. Normalnya, database berisi entity type yang berbeda-beda. Setiap entity type digambarkan dengan bentuk persegi panjang yang diberikan nama untuk masing-masing entity dengan kata tunggal. Dalam UML, setiap huruf pertama dari setiap kata menggunakan huruf besar.

7 13 Nama Entity User Barang Gambar 2. 1 Entity Types 2. Relationship Types Merupakan suatu set hubungan antara seluruh entity types. Setiap relationship type diberikan nama yang mendeskripsikan fungsinya. Asosiasi tersebut memiliki nama yang unik sesuai dengan kejadian di antara entity type yang saling berhubungan. Setiap relationship type digambarkan dengan garis yang menghubungkan entity-entity, diberi nama yang sesuai dengan nama relationship-nya. Normalnya, nama relationship ditulis dengan menggunakan kata kerja. Huruf pertama dari nama relationship ditulis dengan menggunakan huruf besar. Relationship digambarkan hanya dengan satu arah.

8 14 Nama relationship St aff Memiliki Cabang Gambar 2. 2 Relationship Types Tingkat tipe relationship adalah jumlah tipe-tipe entity dalam sebuah relationship. Ada beberapa macam tingkat tipe relationship (Connolly, 2002, p336): a. Binary, adalah relationship yang memiliki dua tingkat. Pemilik Saham Gambar 2. 3 Binary Relationship b. Ternary, adalah relationship yang memiliki tiga tingkat. St aff Daftar Cabang Klien Gambar 2. 4 Ternary Relationship

9 15 c. Quaternary, adalah relationship yang memiliki empat tingkat. Pengacara Pembeli Mengatur Keuangan Tawaran Gambar 2. 5 Quaternary Relationship Recursive relationship merupakan tipe relationship di mana entity yang sama digunakan lebih dari sekali dengan peran yang berbeda. Recursive relationship biasanya disebut juga unary relationship. Nama Peran mengawasi supervisor Nama Peran supervisee St aff Gambar 2. 6 Recursive Relationship 3. Attributes

10 16 Atribut merupakan properti dari suatu entity. Atribut menyimpan nilai yang dideskripsikan pada setiap entity dan menggambarkan bagian utama dari data yang disimpan di dalam database. Atribut dapat diklasifikasikan menjadi tiga (Connolly, 2002, p339), yaitu: a. Simple and Composite Attributes Simple attribute merupakan atribut yang tersusun dari komponen tunggal. Atribut ini tidak dapat dibagi menjadi komponen yang lebih kecil. Biasanya disebut atomic attributes. Contohnya, gaji, jabatan. Composite attribute merupakan atribut yang tersusun dari beberapa komponen. Beberapa atribut dapat dibagi untuk menghasilkan komponen yang lebih kecil. Contohnya, alamat yang memiliki sub komponen (Jl.Merpati, Jakarta, 94111) dapat dibagi menjadi jalan (Jl.Merpati), kota (Jakarta), kode pos (94111). b. Single-Valued and Multi-Valued Attributes Single-valued attribute merupakan atribut yang menyimpan nilai tunggal untuk setiap kejadian dari suatu entity. Contoh, nomor induk mahasiswa (NIM). Multi-valued attribute merupakan atribut yang menyimpan beberapa nilai dari suatu entity. Contoh, nomor telepon. c. Derived Attributes Derived attribute merupakan atribut yang menggambarkan nilai yang diturunkan dari nilai satu set atribut, tidak harus berasal dari entity yang sama.

11 17 4. Structural Constraints Constraints seharusnya bisa mewakili batasan-batasan terhadap hubungan yang dirasakan dalam dunia nyata. Jumlah kejadian yang mungkin terjadi dari suatu entity yang saling berhubungan dalam suatu relationship tertentu disebut multiplicity. Ada tiga tipe multiplicity (Connolly, 2002, p345), yaitu: a. One-to-one relationship (1:1) St aff Mengatur Cabang NoStaff NoCabang Multiplicity Setiap cabang diatur oleh 1 staff Setiap staff dapat mengatur 0 atau 1 cabang Gambar 2. 7 One-to-one Relationship b. One-to-many relationship (1:*)

12 18 St aff Mengawasi Propeti NoStaff * NoProperti Setiap properti dapat diawasi oleh 0 atau 1 staff Setiap staff dapat mengawasi 0 atau banyak properti Gambar 2. 8 One-to-many Relationship c. Many-to-many relationship (*:*) SuratKabar Memasarkan Properti NamaSurat 0..* 1..* NoProperti Setiap properti dipasarkan oleh 0 atau banyak surat kabar Setiap surat kabar memasarkan 1 atau banyak properti Gambar 2. 9 Many-to-many Relationship Cardinality mendeskripsikan jumlah maksimum dari relationship yang mungkin terjadi untuk entity yang berpartisipasi dalam memberikan tipe relationship. Misalnya, cardinality untuk binary relationship yaitu one-to-one (1:1), one-to-many (1:*), dan many-to-many (*:*).

13 19 Participation menentukan seluruh atau hanya beberapa entity terlibat dalam suatu relationship. Participation terbagi menjadi dua (Connolly, 2002, p351), yaitu: a. Mandatory, merupakan participation constraint yang menggambarkan keseluruhan entity terlibat dalam suatu relationship tertentu. b. Optional, merupakan participation constraint yang menggambarkan hanya beberapa entity terlibat dalam suatu relationship tertentu Normalisasi Normalisasi merupakan teknik formal untuk menganalisis hubungan berdasarkan primary key atau candidate key dan ketergantungan fungsional. Pada awalnya, proses normalisasi dimulai dengan memindahkan data ke dalam bentuk tabel dengan format baris dan kolom. Tabel tersebut masih berbentuk tidak normal yang disebut unnormalized table (Connolly,2002,p388). Unnormalized form (UNF), merupakan suatu tabel yang terdiri dari satu atau lebih kelompok yang berulang (Connolly, 2002,p387). Kelompok yang berulang (repeating group) adalah atribut atau himpunan atribut di dalam tabel yang memiliki lebih dari satu nilai (multiple value) untuk sebuah primary key pada tabel tersebut (Connolly, 2002, p388). Normalisasi sering dieksekusi melalui beberapa tahap. Tahap-tahap normalisasi (Connolly, 2002, p387), yaitu: 1. First Normal Form (1NF)

14 20 First normal form (1NF), merupakan suatu hubungan di mana intersection dari setiap baris dan kolomnya hanya memiliki satu nilai. Untuk mengubah tabel yang belum normal ke dalam 1NF, maka kelompok yang berulang dalam tabel diidentifikasi dan dibuang. Kelompok yang berulang merupakan atribut atau sekelompok atribut yang memiliki multiple values untuk suatu kejadian tunggal. Ada dua pendekatan untuk membuat kelompok yang berulang (Connolly, 2002, p388), yaitu: a. Menghilangkan kelompok yang berulang dengan memasukkan data yang sesuai ke dalam kolom yang kosong dari baris yang berisi data berulang. Dengan pendekatan ini, redundansi dapat diketahui yang kemudian dihilangkan selama proses normalisasi. b. Menghilangkan kelompok yang berulang dengan meletakkan data yang berulang, bersamaan dengan kopian dari atribut asli, secara terpisah. Primary key diidentifikasi untuk hubungan yang baru. 2. Second Normal Form (2NF) Second normal form (2NF), merupakan relasi dari first normal form dan setiap non-primary-key memiki ketergantungan fungsional secara penuh terhadap primary key. Second normal form diaplikasikan ke dalam suatu hubungan dengan composite key, di mana hubungan tersebut dengan primary key-nya digabungkan dari dua atau lebih atribut. Normalisasi dari 1NF menjadi 2NF meliputi penghapusan ketergantungan parsial. Jika terdapat ketergantungan parsial, maka atribut yang memiliki ketergantungan parsial tersebut dihilangkan dengan

15 21 menempatkannya ke dalam suatu relasi yang baru bersamaan dengan salinan determinannya. 3. Third Normal Form (3NF) Third normal form (3NF), relasi dari 1NF dan 2NF, di mana tidak ada atribut non-primary-key yang memiliki ketergantungan transitif terhadap primary key. Normalisasi dari 2NF menjadi 3NF meliputi penghapusan ketergantungan transitif. Jika terdapat ketergantungan transitif, maka atribut yang memiliki ketergantungan transitif dihilangkan dengan meletakkannya ke relasi baru beserta dengan determinannya. 4. Boyce-Codd Normal Form (BCNF) Suatu relasi dikatakan BCNF jika dan hanya jika setiap determinannya adalah candidate key. Yang dilakukan agar relasi menjadi BCNF adalah menghilangkan anomali dari ketergantungan fungsional. 5. Fourth Normal Form (4NF) Fourth normal form (4NF), merupakan suatu relasi dari bentuk normal Boyce-Codd dan tidak berisi ketergantungan multi-valued nontrivial. 4NF lebih kuat daripada BCNF karena memberikan relasi yang berisi ketergantungan multi-valued dan tidak ada data redundan. Normalisasi BCNF menjadi 4NF adalah dengan cara menghilangkan MVD (multi-valued dependencies) dengan cara menempatkan atribut ke dalam relasi baru beserta dengan determinannya. 6. Fifth Normal Form (5NF)

16 22 Fifth normal form (5NF), merupakan relasi yang tidak memiliki join dependency Fact Finding Technique Pengembang database menggunakan beberapa teknik fact finding selama perancangan database. Ada lima teknik fact finding yang biasanya digunakan (Connolly, 2002, p305), yaitu: 1. Examining Documentation Pemeriksaan dokumentasi dapat sangat berguna ketika pengetahuan yang mendalam tentang kebutuhan database ingin diperoleh. Dokumentasi juga menyediakan informasi pada bagian perusahaan yang terkait dengan permasalahan. Dengan memeriksa dokumen-dokumen, forms, laporan, dan file-file yang berhubungan dengan sistem saat ini, dapat dengan cepat memperoleh pengertian tentang sistem tersebut. 2. Interviewing Interview dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi dari individu-individu secara langsung (face to face). Ada beberapa tujuan menggunakan teknik interview, yaitu mengetahui fakta-fakta, memverifikasi fakta-fakta, klarifikasi fakta-fakta, membangkitkan antusiasme, mendapatkan pengguna akhir yang terlibat, mengidentifikasi kebutuhan, dan mengumpulkan ide-ide dan pendapat. Ada dua tipe dari interview (Connolly, 2002, p306), yaitu unstructured interview dan structured interview. Unstructured interview,

17 23 dilakukan hanya dengan tujuan umum dan dengan pertanyaan-pertanyaan yang belum disusun. Pewawancara mengandalkan yang diwawancarai untuk menyediakan suatu kerangka kerja dan arah interview. Jenis interview ini sering kehilangan fokus. Structured interview, pewawancara memiliki set pertanyaan yang spesifik yang akan ditanyakan kepada yang diwawancarai. Bergantung dari jawaban yang diwawancarai, pewawancara akan memberikan pertanyaan tambahan untuk memperoleh klarifikasi dan perluasan informasi. Adapun keuntungan dari interview (Connoly, 2002, p306), yaitu: a. Memungkinkan orang yang diwawancara menjawab secara bebas dan terbuka terhadap pertanyaan-pertanyaan. b. Memungkinkan orang yang diwawancara merasa menjadi bagian dari proyek tersebut. c. Memungkinkan pewawancara ikut tertarik terhadap ulasan yang dibuat oleh orang yang diwawancara. d. Memungkinkan pewawancara menyesuaikan pertanyaan selama wawancara berlangsung. e. Memungkinkan pewawancara mengamati bahasa tubuh orang yang diwawancara. 3. Observing the Enterprise in Operation Observasi merupakan salah satu teknik fact finding yang paling efektif untuk memahami sistem. Dengan menggunakan teknik ini, memungkinkan untuk melihat orang beraktivitas dan dapat mempelajari

18 24 sistem tersebut secara langsung. Khususnya, teknik ini berguna ketika validitas pengumpulan data hingga kompleksitas pada aspek-aspek tertentu dari sistem. Adapun keuntungan dari observasi (Connoly, 2002, p307), yaitu: a. Memungkinkan validitas fakta dan data yang diperiksa. b. Pengamat dapat melihat dengan tepat apa yang sedang dilakukan. c. Pengamat juga dapat memperoleh data yang menggambarkan lingkungan fisik dari tugas. d. Relatif murah. e. Pengamat dapat mengukur secara langsung. 4. Research Salah satu teknik fact finding yang berguna adalah penelitian terhadap aplikasi dan masalah. Buku referensi dan internet menyediakan informasi bagaimana orang lain menyelesaikan masalah yang serupa. Ini merupakan sumber informasi yang cukup baik. Adapun keuntungan dari penelitian (Connolly, 2002, p308), yaitu: a. Dapat menghemat waktu apabila solusi sudah ada. b. Peneliti dapat melihat bagaimana yang lainnya menyelesaikan masalah yang serupa atau bertemu dengan kebutuhan-kebutuhan yang serupa. c. Peneliti terus mengikuti perkembangan saat ini. 5. Questionnaires Teknik fact finding lainnya adalah melakukan survey melalui kuisioner. Kuisioner memungkinkan fakta-fakta dikumpulkan dari banyak

19 25 orang dan mengontrol jawaban mereka. Ada dua tipe pertanyaan yang dapat digunakan dalam kuisioner (Connolly, 2002, p308), yaitu free-format dan fixed-format. Free-format question memberikan kebebasan kepada responden dalam menjawab. Masalah dari free-format question adalah jawaban dari responden meningkatkan kesulitan dalam tabulasi data dan terkadang jawaban yang diberikan tidak cocok dengan pertanyaannya. Fixed-format question mengharuskan jawaban yang spesifik dari setiap orang. Hal ini membuat tabulasi menjadi lebih mudah. Dengan kata lain, responden tidak dapat menyediakan informasi tambahan. Adapun keuntungan dari kuisioner (Connolly, 2002, p308), yaitu: a. Orang-orang dapat menyelesaikan dan mengembalikan kuisioner dengan mudah. b. Relatif murah dalam mengumpulkan data dari banyak orang. c. Orang-orang akan lebih suka menyediakan fakta nyata seperti jawaban yang dirahasiakan. d. Jawaban dapat ditabulasi dan dianalisis dengan cepat Metodologi Perancangan Database Sistem database merupakan komponen dasar dari sistem informasi yang luas dalam organisasi yang besar, database application lifecycle berhubungan secara inheren terhadap sistem informasi. Adapun tahap-tahap dari database application lifecycle (Connolly, 2002, p273), yaitu: 1. Database Planning

20 26 Merencanakan bagaimana tahap-tahap dalam lifecycle dapat direalisasi lebih efisien dan efektif. Langkah pertama dalam database planning adalah mendefinisikan secara jelas pernyataan aplikasi. Perencanaan database juga harus meliputi pengembangan dari standar yang mengendalikan bagaimana data dikumpulkan, bagaimana format ditentukan, dokumentasi yang dibutuhkan, dan bagaimana implementasi diproses. 2. System Definition Mendeskripsikan lingkup dan batas dari aplikasi database dan user views utama. User view mengidentifikasikan apa yang diperlukan oleh suatu aplikasi database dalam hal data yang ada dan transaksi yang dilakukan terhadap data tersebut. 3. Requirements Collection and Analysis Proses mengumpulkan dan menganalisis informasi tentang bagian dari organisasi yang didukung oleh aplikasi database, dan menggunakan informasi tersebut untuk mengidentifikasi kebutuhan dari pengguna sistem yang baru. Dalam mengumpulkan informasi dapat digunakan teknik fact finding. 4. Database Design Proses membuat desain untuk database yang akan mendukung operasi dan tujuan perusahaan. Desain database dibagi menjadi tiga fase (Connolly, 2002, p ), yaitu: a. Conceptual database design

21 27 Desain database konseptual, merupakan proses membangun suatu model informasi yang digunakan untuk perusahaan. Model data dibangun dengan menggunakan informasi yang didokumentasikan dari spesifikasi kebutuhan pengguna. b. Logical database design Desain database logika, merupakan proses membangun model dari informasi yang digunakan dalam perusahaan sebagai dasar dari model data tertentu, tetapi tidak bergantung terhadap DBMS. c. Physical database design Desain database fisik, merupakan proses untuk menghasilkan gambaran dari implementasi database ke secondary storage, mendeskripsikan relasi dasar, organisasi file, dan index yang digunakan untuk memperoleh akses yang efisien terhadap data dan integritas serta batasan keamanan. 5. DBMS Selection Memilih DBMS yang sesuai untuk mendukung aplikasi database. Dalam memilih DBMS yang baru, ada kesempatan untuk menjamin bahwa proses seleksi telah direncanakan dengan baik, dan sistem memberikan manfaat yang nyata kepada perusahaan. 6. Application Design Mendesain antarmuka pengguna dan program aplikasi yang menggunakan dan mengolah database. Dalam tahap ini, ada dua aspek yang dipertimbangkan yaitu transaction design dan user interface design.

22 28 7. Prototyping Membangun working model dari aplikasi database, yang mengijinkan desainer atau pengguna untuk menggambarkan dan mengevaluasi bagaimana sistem akhir akan terlihat dan berfungsi. Ada dua strategi prototype yaitu requirements prototyping dan evolutionary prototyping. 8. Implementation Realisasi fisik dari database dan desain aplikasi. Implementasi database dapat menggunakan Data Definition Language (DDL) dari DBMS yang telah dipilih atau graphical user interface (GUI), yang menyediakan fungsi yang sama. 9. Data Conversion and Loading Memindahkan beberapa data yang ada ke dalam database baru dan mengkonversi beberapa aplikasi yang ada untuk dijalankan pada database yang baru. Tahap ini hanya dibutuhkan ketika sistem database yang baru menggantikan sistem yang lama. 10. Testing Proses menjalankan program aplikasi dengan tujuan untuk menemukan error. Jika proses testing telah selesai, maka sistem aplikasi siap untuk disahkan dan diserahkan kepada pengguna. 11. Operational Maintenance Setelah aplikasi database telah sepenuhnya diimplementasikan, selanjutnya sistem dipantau dan dipelihara secara berkelanjutan. Jika kinerja turun di bawah level, maka reorganisasi database diperlukan. Bila

23 29 perlu, kebutuhan baru dimasukkan ke dalam aplikasi database melalui tahap sebelumnya dari database lifecycle Metodologi Desain Web Database Perancangan sistem web database, dibandingkan dengan sistem database konvensional, menambahkan dua pertimbangan (Eaglestone, 2001, p262): 1. Perancangan desain web, berhubungan dengan: a. Representasi web data, yaitu penyajian data sebagai halaman web, bisa mengambil dari database atau dimasukkan oleh pengguna. b. Asosiasi web data, yaitu perancangan link untuk navigasi dalam dan antar halaman web. c. Desain tampilan web, yaitu perancangan fitur-fitur halaman web, termasuk penggunaan grafis, animasi, dan lain-lain. 2. Perancangan konektivitas antara halaman web dan database, berhubungan dengan: a. Web database logical mapping, yaitu definisi pemetaan antara data yang ditampilkan dalam halaman web dan data yang disimpan dalam database. b. Web database physical mapping, yaitu implementasi dari mekanisme data dilewatkan antara halaman web dan database. Metode yang digunakan secara spesifik membahas perancangan web database, bukan ruang lingkup perancangan aplikasi web yang lebih luas dan

24 30 kompleks. Oleh sebab itu, terdapat batasan-batasan dari metode yang digunakan, yaitu (Eaglestone, 2001, p263): 1. Yang diperhatikan hanya isu perancangan yang berhubungan secara langsung dengan data dalam database dan yang ditampilkan dalam halaman web. Isu lainnya seperti layout dan fitur-fitur dalam halaman web berada di luar jangkauan metode perancangan. 2. Yang diperhatikan hanya halaman web yang secara eksplisit dirancang untuk aplikasi. Hubungan dengan halaman lain di luar sistem tidak dimodelkan. Sama dengan database, struktur dari web database dapat digambarkan dalam abstraksi yang tingkatannya berbeda, sesuai dengan model konseptual, logika, dan fisik dari sistem database konvensional (Eaglestone, 2001, p263): 1. Model web data konseptual harus menunjukkan struktur informasi yang diwakili dalam halaman web. 2. Model web data logika harus menunjukkan bagaimana struktur konseptual secara nyata diwakili dalam halaman web. 3. Model web data fisik harus menunjukkan bagaimana model logika dari halaman web diimplementasikan. Sehingga perancangan web database dapat digambarkan sebagai berikut (Eaglestone, 2001, p264):

25 Gambar Perancangan Web Database 31

26 32 Tahapan perancangan web database terdiri dari: 1. Analisis data Tujuan analisis data adalah untuk menentukan struktur alami dari data yang akan disimpan dalam database. Analisis data atau pemodelan data, memerlukan deskripsi kebutuhan organisasi dan sistem sebagai inputnya, dan menghasilkan model konseptual dari bagian database yang menyajikan informasi. Dalam kasus di mana database dirancang untuk mendukung aplikasi web secara spesifik, maka analisis hanya didasarkan pada deskripsi dari aplikasi tersebut. Metode analisis data secara umum terbagi atas dua kategori, yaitu top-down dan bottom-up (Eaglestone, 2001, p271). A. Analisis Data Bottom-Up Analisis data dengan pendekatan bottom-up dilakukan dari atribut menuju ke entity dan relationship yang diwakili dalam database. Metode ini terkadang disebut agregasi data atau sintesis. Analisis data bottom-up didasarkan pada gagasan bahwa entity bersifat implisit dari suatu data. Dengan menganalisis semua atribut yang terhubung ke deskripsi organisasi, maka akan mungkin mengidentifikasi relationship di antara entity. Proses analisis data bottom-up terdiri dari: 1. Identifikasi Data Item Data item diidentifikasi dari gambaran organisasi yang akan disajikan oleh database dan kebutuhan sistem. Misalnya identifikasi

27 33 dapat dilakukan pada field-field dalam formulir penyimpanan data atau dari isi berkas dan catatan organisasi lainnya. 2. Identifikasi Relationship antar Data Item Perancang harus mengidentifikasi: a. Atribut-atribut yang berhubungan dengan atribut lainnya; b. Jenis dari relationship yang ada, bisa one-to-many, one-to-one, many-to-many, atau zero-or-one-to-many. Relationship yang teridentifikasi kemudian menjadi dasar untuk menarik kesimpulan atas suatu entity. Langkah selanjutnya adalah menentukan kardinalitas dari setiap relationship. 3. Identifikasi Entity Entity disimpulkan dari atribut dan relationship yang teridentifikasi. Macam-macam relationship yang menunjukkan keberadaan suatu entity, yaitu: a. Many-to-one relationship nilai dari atribut many menentukan nilai dari atribut one, dan umumnya nilai dari atribut many diasumsikan sebagai nama dari entity dan nilai one menunjukkan fakta-fakta entity tersebut. b. Zero-or-one-to-many relationship nilai dari atribut many menentukan nilai dari atribut zero-or-one, meskipun beberapa nilai dari atribut many mungkin tidak berhubungan dengan nilai atribut zero-or-one mana pun. Kemudian nilai atribut many diasumsikan sebagai nama entity, dan nilai atribut zero-or-one

28 34 adalah nama entity lainnya yang terkadang berhubungan dengannya. c. Many-to-many relationship jenis relationship ini mengidentifikasi tiga entity. Nilai dari dua set atribut many dalam relationship masing-masing diidentifikasi sebagai satu entity, dan relationship-nya itu sendiri dianggap sebagai entity asosiasi. Many-to-many relationship digantikan oleh dua one-tomany relationship. d. One-to-one relationship yang dapat diartikan sebagai satu atau dua entity. Dua atribut dalam relationship dapat secara sederhana menjadi pengidentifikasi alternatif untuk suatu entity tunggal, atau dapat juga mengidentifikasi dua entity berbeda. 4. Penggabungan Model Data Kumpulan dari model data yang dihasilkan kemudian harus digabungkan untuk membentuk model data tunggal, yang mana akan menjadi dasar dari database yang dirancang. B. Analisis Data Top-Down Analisis data top-down atau entity-attribute-relationship dikerjakan dari dunia nyata, ke entity yang penting dalam dunia nyata, ke relationship di antara obyek, lalu ke sifat-sifat dari entity tersebut. Proses-proses yang dijalankan yaitu: 1. Identifikasi Entity

29 35 Entity adalah sesuatu yang memiliki keberadaan independen dan diharapkan dapat mewakili informasi. Keberadaan entity dapat disimpulkan melalui penalaran tentang organisasi, dan khususnya tentang kegiatan yang terjadi dan data yang dicatat di dalamnya. Entity biasanya ditunjukkan dengan kata benda atau frasa benda. 2. Identifikasi Relationship antar Entity Langkah selanjutnya adalah menentukan bagaimana sepasang entity berhubungan. Relationship mewakili jenis relasi yang dapat ada di antara fenomena dunia nyata yang disajikan dalam entity. Relationship tersirat dari frasa yang berjenis memiliki... atau memerlukan sejumlah... atau bagian dari.... Frasa jenis ini menunjukkan satu entity yang mendeskripsikan yang lainnya. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengidentifikasi hanya relationship yang berhubungan langsung di antara entity. Jenis relationship ditentukan kemudian. 3. Identifikasi Atribut-Atribut Entity Langkah ketiga adalah mengidentifikasi jenis-jenis fakta tentang entity yang harus disajikan dalam database. Atribut ditandai di mana kata benda atau klausa benda mengidentifikasi sesuatu yang merupakan sifat, kualitas, atau karakteristik dari suatu entity. 4. Penggabungan Model yang Terpisah Sejumlah deskripsi mungkin harus dianalisis dan model konseptual harus digabungkan.

30 36 Analisis top-down mengandalkan lebih banyak pertimbangan analis. Hal ini biasanya akan menghasilkan model konseptual yang lebih sederhana, karena analis akan menyaring entity, relationship, dan atribut yang tidak berhubungan atau tidak berguna dalam hubungannya dengan masalah yang ada. 2. Conceptual database design dalam metodologi desain database (Connolly, 2002, p ), meliputi: Langkah 1 Membangun model data konseptual lokal untuk setiap view Selama analisis, sejumlah user views diidentifikasi dan beberapa user view dikombinasikan dengan user view kolektif yang kemudian diberikan nama yang cocok. Setiap model data konseptual lokal terdiri dari: 1. Entity types 2. Relationship types 3. Attribute dan attribute domains 4. Primary key dan alternate key 5. Integrity constraints Adapun beberapa langkah yang dapat dilakukan untuk membangun model data konseptual lokal, di antaranya: Langkah 1.1 Mengidentifikasi tipe-tipe entity Salah satu metode untuk mengidentifikasi entity adalah memeriksa spesifikasi kebutuhan dari pengguna. Dari spesifikasi ini, dapat diidentifikasi kata benda atau kumpulan

31 37 kata benda yang dapat dikelompokkan menjadi entity yang kemudian diberikan nama yang cocok sesuai dengan spesifikasi tersebut. Langkah 1.2 Mengidentifikasi tipe-tipe relationship Setelah mengidentifikasi entity-nya, maka langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi seluruh relationship yang ada di antara entity-entity tersebut. Untuk mengidentifikasi relationship dapat menggunakan tata bahasa (grammar) dari spesifikasi kebutuhan pengguna. Langkah 1.3 Mengidentifikasi dan menghubungkan atribut-atribut dengan entity dan relationship Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi atribut melalui kata benda yang menjadi properti, berkualitas, pengidentifikasi, dan karakteristik dari setiap entity atau relationship. Langkah 1.4 Menentukan domain dari atribut Langkah selanjutnya adalah menentukan domain dari seluruh atribut. Domain adalah kumpulan nilai yang diperoleh dari satu atau beberapa atribut yang menggambarkan nilainya. Misalnya, menentukan ukuran dan format dari setiap atribut. Langkah 1.5 Menentukan candidate key dan primary key Langkah ini berfokus dengan mengidentifikasi candidate keys untuk setiap entity dan kemudian dipilih satu untuk

32 38 menjadi primary key. Candidate key adalah suatu minimal set dari atribut-atribut suatu entity yang secara unik mengidentifikasi setiap peristiwa dari suatu entity. Pemilihan primary key dari sejumlah candidate key dapat menggunakan beberapa syarat di bawah ini: 1. Candicate key dengan kumpulan atribut yang paling sedikit. 2. Candicate key yang paling tidak mungkin memiliki nilai yang berubah. 3. Candicate key dengan karakter yang paling sedikit untuk tipe data text. 4. Candicate key dengan nilai maksimum yang terkecil untuk tipe data numeric. 5. Candicate key yang paling mudah digunakan dari user view. Langkah 1.6 Mempertimbangkan penggunaan konsep model enhanced (opsional) Tahap ini merupakan tahap opsional. Ada empat pendekatan yang dapat digunakan, yaitu: a. Spesialisasi Spesialisasi adalah proses memaksimalkan perbedaan di antara entity-entity dengan cara mengidentifikasi karakteristik khusus. Spesialisasi menggunakan pendekatan top-down untuk mendefinisikan superclass dan subclass yang saling berelasi. Dimulai dengan mengidentifikasi suatu

33 39 set subclass dari entity, kemudian menghubungkan atributatribut yang spesifik untuk setiap subclass, dan juga mengidentifikasi hubungan di antara tiap subclass. b. Generalisasi Generalisasi merupakan proses meminimalisasi perbedaan-perbedaan di antara entity dengan mengidentifikasi karakteristik umumnya. Proses generalisasi menggunakan pendekatan bottom-up, yang hasilnya dari identifikasi superclass umum dari entity asli. c. Komposisi Komposisi merepresentasikan satu asosiasi di antara entity-entity di mana ada kepemilikan yang kuat di antara seluruh dan bagian dari entity-entity. d. Agregasi Agregasi merepresentasikan hubungan mempunyai atau bagian dari di antara entity-entity. Langkah 1.7 Memeriksa model untuk redundansi Pada tahap ini, model data konseptual lokal diuji dengan suatu tujuan khusus dengan mengidentifikasi apakah ada data yang berulang atau tidak. Jika terdapat data yang berulang, maka harus dihilangkan. Ada dua langkah dalam tahap ini, yaitu: 1. Menguji hubungan one-to-one (1:1)

34 40 Ada dua entity yang diidentifikasi yang merepresentasikan obyek yang sama dalam suatu perusahaan. Dalam hal ini, ada dua entity yang harus digabungkan. Jika primary key berbeda maka dipilih satu untuk menjadi primary key dan yang lain menjadi alternate key. 2. Menghilangkan hubungan yang redundan Hubungan yang redundan terjadi jika informasi yang sama dapat diperoleh melalui relationship yang lain. Oleh karena itu, penting untuk menguji setiap arti dari relationship di antara entity-entity yang memiliki nilai redundansi. Langkah 1.8 Validasi model konseptual lokal terhadap transaksi pengguna Tahap ini dilakukan untuk mengecek apakah model data mendukung transaksi yang dibutuhkan oleh pengguna atau tidak. Jika model data tidak mendukung transaksi tersebut, maka ada entity, relationship, atau atribut yang harus dihilangkan dari model data tersebut. Ada dua pendekatan yang dapat diuji untuk menjamin bahwa model data konseptual mendukung transaksi yang dibutuhkan, yaitu: 1. Mendeskripsikan transaksi-transaksi. 2. Menggunakan jalur transaksi.

35 41 Langkah 1.9 Memeriksa model data konseptual lokal dengan pengguna Model data konseptual lokal ditinjau kembali dengan pengguna untuk menjamin bahwa model data tersebut benarbenar merepresentasikan view. 3. Analisis web data Analisis web data adalah proses di mana suatu model konseptual dihasilkan. Proses analisis web data membutuhkan input berupa deskripsi kebutuhan organisasi dan sistem serta model database konseptual. Tujuan pemodelan informasi halaman web adalah sebagai berikut (Eaglestone, 2001, p288): a. Membentuk pemetaan antara informasi yang disajikan pada halaman web dan yang disimpan dalam database. Juga untuk mengomunikasikan dan menjelaskan desain konseptual kepada pengguna sistem di masa akan datang dan dengan demikian memeriksa keabsahan perancangan. b. Memeriksa kebenaran database sehubungan dengan penggunaannya dalam aplikasi web database. Analisis ini dapat membantu untuk mengidentifikasi informasi yang hilang yang dibutuhkan dari database. c. Memberikan dasar untuk memverifikasi kebenaran desain rinci dan implementasi halaman web. d. Dengan bekerja dari tingkat konseptual ke implementasi fisik, dapat menghindari kompleksitas teknis.

36 42 Proses kemudian dijalankan dalam dua tahapan, seperti terlihat pada gambar di bawah: Gambar Analisis Web Data 1. Ekstraksi Web Data Tujuan dari dua tahapan pertama analisis web data adalah untuk menentukan bagian model database konseptual yang relevan dengan aplikasi web data. Tugas ekstraksi web data adalah mengidentifikasi konsep yang berhubungan dengan deskripsi aplikasi web dan menentukan apakah konsep tersebut sudah dimodelkan dalam model database konseptual. Untuk setiap calon entity, atribut, atau relationship, dicari abstraksi yang berhubungan dalam model database konseptual. Konsep yang cocok kemudian ditambahkan ke model konseptual untuk aplikasi web database. 2. Analisis Konektivitas Web Database

37 43 Langkah ini untuk mengidentifikasi jalur akses ke dalam sistem dan jalur navigasi antar dan di dalam halaman web. Berdasarkan tujuan tersebut, dibuat modifikasi berikut pada model halaman web konseptual (Eaglestone, 2001, p293): a. Di mana ada jalur akses yang tidak berhubungan dengan konsep dalam model ER untuk halaman web, tambahkan ia sebagai concept box. b. Di mana ada jalur navigasi yang teridentifikasi, model ER dianalisis untuk melihat apakah ia berhubungan dengan suatu relationship. Karenanya, kepala panah ditambahkan ke garis relationship dalam model ER, untuk menunjukkan arah navigasi. A. Pemodelan Halaman Web Konseptual Model data konseptual yang akan disajikan dalam halaman web didapat dari analisis web data. Input untuk proses ini adalah deskripsi kebutuhan organisasi dan sistem, bersama dengan model database konseptual. Perluasan Pemodelan ER untuk Pemodelan Web Data Halaman web memainkan peranan yang sama dengan view atau model eksternal. Artinya, ia memisahkan bagian database yang relevan dengan aplikasi dan menyembunyikan sisanya. Seperti view, halaman web untuk aplikasi mewakili entity-entity, atribut-atribut, dan relationship sebagai data.

38 44 Ada dua aspek halaman web yang memerlukan perluasan dalam model ER (Eaglestone, 2001, p285): 1. Hypermedia link hypermedia menyediakan jalur navigasi antar entity yang berhubungan. Dapat digambarkan dalam diagram ER sebagai relationship. Namun, garis relationship harus berupa tanda panah, untuk menunjukkan arah dari setiap link. 2. Konsep spesifik aplikasi web halaman web sendiri mewakili konsep yang penting bagi penggunanya. Konsep tersebut biasanya akan berhubungan dengan entity-entity, relationship, atau atribut dalam model database konseptual. Meskipun demikian, pada suatu waktu dapat saja tidak berhubungan. Dalam kasus tersebut, konsep yang tidak berhubungan dengan abstraksi dalam model database konseptual tetap harus digambarkan dalam model konseptual untuk halaman web, yang diwakili dalam bentuk oval yang disebut concept boxes untuk mewakili entry point. Entry point menuju sistem disediakan oleh halaman beranda. 4. Logical database design Logical database design merupakan proses konstruksi sebuah model dari informasi yang digunakan dalam suatu perusahaan berdasarkan suatu model data, tetapi tidak bergantung pada suatu DBMS khusus. Ada dua langkah dalam tahap desain logika ini, yaitu: Langkah 2 Membangun dan validasi model data logika lokal untuk setiap view

39 45 Pada tahap ini, setiap model data konseptual lokal dipetakan menjadi model data logika lokal yang terdiri dari diagram ER, skema relasional, dan mendukung dokumentasi. Ada enam langkah yang dilakukan pada tahap ini, yaitu: Langkah 2.1 Menghilangkan fitur-fitur yang tidak sesuai dengan model relasional (opsional) Pada tahap ini, dilakukan transformasi beberapa struktur ke dalam bentuk yang ditangani oleh sistem. Tujuan dari tahap ini adalah: 1. Menghilangkan hubungan binary many-to-many (*:*). 2. Menghilangkan hubungan rekursif many-to-many (*:*). 3. Menghilangkan hubungan yang kompleks. 4. Menghilangkan atribut multi-value. Langkah 2.2 Menurunkan relasi untuk model data logika lokal Pada tahap ini, relasi diturunkan untuk model data logika lokal untuk merepresentasikan entity-entity, relationship, dan attribute yang didefinisikan dalam view. Pada awalnya, dengan menggunakan Database Definition Language (DDL) nama relasi dispesifikasikan berdasarkan atribut-atribut sederhana yang ditulis dalam tanda kurung. Kemudian mengidentifikasi primary key dan beberapa alternate key dan foreign key dari relasi tersebut. Relationship yang dimiliki oleh satu entity

40 46 dengan entity lainnya direpresentasikan dengan mekanisme primary key / foreign key. Langkah 2.3 Validasi relasi menggunakan normalisasi Tahap ini dilakukan untuk menguji setiap pengelompokkan atribut pada setiap relasi dengan menggunakan tahapan-tahapan normalisasi yaitu 1NF, 2NF, 3NF, dan BCNF. Sasaran dari langkah ini adalah menjamin setiap relasi yang diturunkan paling tidak berada dalam bentuk BCNF. Jika tidak dalam bentuk BCNF, maka model data harus direstrukturisasi dan model data tersebut harus merepresentasikan perusahaan. Langkah 2.4 Validasi relasi terhadap transaksi pengguna Tujuan dari tahap ini adalah untuk menjamin bahwa model data tersebut mendukung transaksi yang diperlukan di view. Pada tahap ini, dilakukan pengecekan relasi yang dibuat pada langkah sebelumnya mendukung transaksi-transaksi yang diperlukan, dengan demikian dipastikan tidak ada error yang ditemukan selama membuat relasi. Operasi ini dilakukan dengan menggunakan primary key / foreign key yang terhubung dalam relasi, diagram ER, dan kamus data. Langkah 2.5 Mendefinisikan integrity constraints

41 47 Integrity constraints adalah batasan yang digunakan untuk melindungi database menjadi tidak konsisten. Ada lima tipe integrity constraints, yaitu: a. Required data, merupakan batasan keberadaan data di mana beberapa atribut harus selalu berisi nilai yang benar. Dalam hal ini, atribut tersebut tidak boleh bernilai null. b. Attribute domain constraints, merupakan batasan yang menentukan bahwa setiap atribut memiliki domain, yaitu suatu kumpulan nilai yang benar (legal). c. Entity integrity, merupakan batasan yang tidak memperbolehkan primary key bernilai null. d. Referential integrity, merupakan batasan yang berarti jika foreign key memiliki nilai, maka nilai tersebut harus menunjuk ke tuple yang ada dalam relasi parent. Pada umumnya, ada dua hubungan child dalam suatu relationship, yaitu: 1. Mandatory, berarti bahwa tidak ada atribut yang boleh bernilai null. 2. Optional, berarti bahwa ada atribut yang boleh bernilai null. e. Enterprise constraints, merupakan batasan-batasan yang diberikan oleh perusahaan yang menggambarkan dunia nyata, biasanya disebut dengan aturan bisnis.

42 48 Langkah 2.6 Memeriksa model data logika lokal dengan pengguna Model data logika lokal untuk view harus dilengkapi dan didokumentasikan secara keseluruhan. Untuk menyelesaikan tahap ini, maka model data logika lokal ditinjau kembali dan mendukung dokumentasi terhadap pengguna. Apabila hanya memiliki satu view, maka dapat langsung membuat desain database fisik. Tetapi jika memiliki banyak view, maka langkah selanjutnya adalah membangun model data logika global. Langkah 3 Membangun dan validasi model data logika global Tahap ini dilakukan untuk menggabungkan model-model data logika lokal individual ke dalam satu model data logika global yang merepresentasikan perusahaan. Langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam membangun model data logika global adalah: Langkah 3.1 Menggabungkan model data logika lokal ke dalam model global Ada 11 langkah yang harus dilakukan untuk menggabungkan model data logika lokal menjadi model data logika global, yaitu: a) Meninjau kembali nama dan isi dari entity dan candidate key Pemeriksaan kembali nama dan isi dari entity untuk mencegah dua hal, yaitu homonyms atau synonyms. Homonyms adalah keadaan ketika entity memiliki nama yang sama tetapi pada kenyataan fungsinya berbeda.

43 49 Synonyms adalah keadaan ketika entity fungsinya sama tetapi memiliki nama yang berbeda. Hal yang harus dilakukan adalah membandingkan data dari setiap entity secara khusus, dapat menggunakan candidate key untuk mengidentifikasi masalah keekuivalenan entity. b) Meninjau kembali nama dan isi dari relationship / foreign key Langkah yang dilakukan sama dengan ketika memeriksa kembali nama dan isi dari entity, hanya saja pada tahap ini yang diperiksa kembali adalah nama dan isi dari relationship / foreign key. Entity atau relationship yang memiliki nama yang sama harus merepresentasikan konsep dalam dunia nyata dan nama tersebut membedakan setiap view dengan konsep yang berbeda. c) M enggabungkan entity-entity dari model data lokal Ada tiga aktivitas yang dapat dilakukan dalam tahap ini, yaitu: 1. M enggabungkan entity-entity yang memiliki nama yang sama dengan primary key yang sama. 2. M enggabungkan entity-entity dengan nama yang sama tetapi primary key yang berbeda. 3. M enggabungkan entity-entity dengan nama yang berbeda menggunakan primary key yang sama atau berbeda.

44 50 d) Memasukkan entity-entity yang unik ke setiap model data lokal Tahap sebelumnya telah ditemukan entity-entity yang memiliki nama atau isi yang sama. Maka dalam tahap ini, seluruh sisa entity dimasukkan ke dalam model data logika global tanpa mengalami perubahan. e) M enggabungkan relationship / foreign key dari model data lokal Sebelum menggabungkan relationship / foreign key, maka perlu memecahkan beberapa masalah dalam suatu relationship, misalnya multiplicity. Ada dua aktivitas yang dapat dilakukan dalam tahap ini, yaitu: 1. M enggabungkan relationship / foreign key dengan nama yang sama dan tujuan yang sama. 2. M enggabungkan relationship / foreign key dengan nama yang berbeda tetapi dengan tujuan yang sama. f) Memasukkan relationship / foreign key ke setiap model data lokal Tahap sebelumnya telah ditemukan relationship / foreign key yang memiliki nama atau isi yang sama. Maka dalam tahap ini, seluruh sisa relationship / foreign key dimasukkan ke dalam model data logika global tanpa mengalami perubahan.

45 51 g) Memeriksa entity dan relationship / foreign key yang hilang Jika model data perusahaan ada untuk perusahaan, berarti entity dan relationship tidak muncul pada beberapa model data lokal. Maka, atribut dari setiap entity diperiksa dan relationship ke entity dalam model data lokal diperiksa. h) Memberikan foreign key Selama tahap ini berlangsung, entity-entity dan relationship / foreign key digabungkan, primary key berubah, dan relationship yang baru diidentifikasi. Maka foreign key pada child diperiksa, apakah tetap benar dan dibuat beberapa modifikasi. i) Memeriksa integrity constraints Integrity constraints untuk model data logika global diuji agar tidak bertentangan dengan persyaratan semula untuk setiap view. Jika relationship yang baru telah diidentifikasi dan foreign key yang baru telah dibuat, maka harus dijamin bahwa referential integrity constraints yang sesuai ditentukan. j) Menggambarkan diagram ER secara global Diagram ER digambarkan di mana diagram tersebut merepresentasikan seluruh model data logika lokal yang telah digabungkan. k) Mengubah dokumentasi

46 52 Mengubah dokumentasi dilakukan untuk menggambarkan beberapa perubahan yang dibuat selama pengembangan model data global. Langkah 3.2 Validasi model data logika global Pada tahap ini, dilakukan validasi terhadap model data logika global yang telah dihasilkan dengan menggunakan teknik normalisasi dan untuk menjamin model data global mendukung transaksi yang dibutuhkan. Langlah 3.3 Menguji perkembangan yang akan datang Tahap ini dilakukan untuk menguji apakah model data global yang telah dibuat memiliki kemampuan yang luas dengan dampak yang minimal. Langkah 3.4 Memeriksa model data logika global dengan pengguna Model data logika global ini ditinjau kembali berdasarkan pengguna. Tahap ini dilakukan untuk menjamin bahwa model data logika global benar-benar merupakan representasi dari perusahaan. 5. Perancangan web data logika Proses ini menentukan struktur data dari halaman web. Proses memerlukan model web konseptual sebagai input dan akan menentukan skema untuk tiap-tiap halaman web. A. Skema Halaman Web Logika

47 53 Isi data dari halaman web ditentukan sebagai skema halaman web logika. Ini digunakan untuk menentukan struktur data yang ditampilkan dan atau dimasukkan melalui halaman web. Secara spesifik harus dapat menjelaskan hal-hal berikut (Eaglestone, 2001, p311): 1. Struktur dari halaman unik beberapa halaman dalam aplikasi web database memiliki struktur dan isi yang tetap saat ditampilkan. 2. Struktur umum untuk banyak halaman kebanyakan halaman web dari sistem web database secara dinamis dibangun dari data yang diambil dari database untuk menjelaskan instansi atau entity yang berbeda. Oleh sebab itu, ada kumpulan halaman dalam sistem web database yang akan memiliki struktur yang sama tetapi dengan nilai data berbeda. 3. Link model halaman web logika harus mampu mewakili inter-page link, karena akan menggambarkan asosiasi dan jalur navigasi antar data yang diwakili dalam tiap-tiap halaman web. 4. Struktur data kompleks halaman web dapat berisi field-field dengan struktur bersarang dan juga daftar nilai. Dalam metode perancangan web database, struktur halaman web dijelaskan menggunakan skema. Akan ada satu skema untuk setiap halaman yang unik, dan satu untuk menjelaskan setiap kumpulan halaman dengan struktur yang sama. Notasi yang digunakan sama seperti pada ODMG ODL (Object Definition Language) untuk menentukan kelas dalam database obyek.