By HendraNet Page 1 / 109

Transkripsi

1 BASIS DATA Page 1 / 109

2 DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... iv Daftar Gambar... viii Daftar Tabel... x 1 PENGENALAN BASIS DATA Data dan Informasi Siklus Informasi Pentingnya data dan informasi Sistem Basis Data dan Sistem File Definisi Basis Data dan Sistem Basis Data (DBMS) Komponen Sistem Basis Data Abstraksi Data Model Basis Data Basis Data relational Alternative Terminology Perancangan Basis Data Relational Faktor penting menyangkut pemodelan data dari dunia nyata Metodologi Perancangan Basis Data Bahasa Basis Data ENTITY RELATIONSHIP MODEL ER Sebagai Salah Satu Pemodelan Konseptual Basis Data Entitas dan Himpunan Entitas Atribut Relasi Derajat Himpunan Relasi Kardinalitas Relasi Key Diagram ER Page 2 / 109

3 2.9 Constraint Cardinalitas KONVERSI ER KE TABEL Himpunan Entitas Lemah Spesialisasi Generalisasi Aggregasi Ringkasan notasi simbol di ER Penurunan skema ER ke Tabel Representasi Atribut sebagai Kolom Representasi Himpunan Entitas sebagai Tabel Representasi Relasi (* pada kardinalitas N to N) Hubungan kardinalitas dengan tabel yang terbentuk Representasi Spesialisasi (IS A) Representasi Aggregasi NORMALISASI Definisi Normalisasi Tujuan Normalisasi Update Anomaly Insertion Anomaly Deletion Anomaly The Three Keys Functional Dependencies Partial Funcional Dependency Transitive Functional Dependency Bentuk Normal dan Langkah-Langkah Normalisasi Bentuk Normal Pertama (1st Normal Form) Bentuk Normal Ke Dua (2nd Normal Form) Bentuk Normal Ke Tiga (3rd Normal Form) Bentuk Normal Boyce Codd (BC Normal Form) Bentuk-Bentuk Normal Lainnya Denormalisasi ALJABAR RELASIONAL Query dan Aljabar Relasional Page 3 / 109

4 5.2 Operasi Select Operasi Project Operasi Cartesian Product Operasi Union Operasi Set Difference Operasi Intersection Operasi rename BAHASA BASIS DATA Pendahuluan Standarisasi SQL Membangun Basidata Membuat BasisData Membuat Tabel Data Melakukan Perubahan pada Tabel Maintenance Data pada Basisdata Memasukan Data Merubah Data Menghapus Data Mengakses Basisdata Menganti Judul Kolom Function pada SQL Menentukan Kondisi Mengurutkan Data BAHASA BASIS DATA LANJUTAN Fungsi Aggregation Query dari Beberapa Tabel Nama Alias Bentuk-bentuk Perintah Join LEFT JOIN RIGHT JOIN FULL JOIN Subquery Page 4 / 109

5 1 PENGENALAN BASIS DATA Overview Dalam kehidupan sehari-hari kita sering membahas mengenai data dan informasi. Informasi berasal dari kumpulan data yang disimpan secara terstruktur pada sebuah sistem yang dikenal dengan basis data (database). Pada bab awal ini akan dibahas tentang definisi, komponenn sistem basis data, sistem file, abstraksi data, bahasa basis data, database administrator dan struktur sistem. Tujuan 1. Mahasiswa mengetahui dan mengerti konsep basis data.. 2. Mahasiswa mengetahui mengenai komponen-komponen sistem basis data. 3. Mahasiswa mengetahui mengenai abstraksi data dan Database Language. Page 5 / 109

6 1.1. Data dan Informasi Menurut Turban, Aronson, and Liang (2005) data dan informasi didefinisikan sebagai berikut: Data, merupakan sesuatu yang menyangkut barang, kejadian, aktivitas, dan transaksi yang telah tercatat, diklasifikasikan, dan disimpan namun belum memiliki makna. Data dapat berupa nilai numerik, alphanumerik, gambar, dan suara. Informasi, adalah data yang telah dikelola dalam bentuk tertentu untuk memberikan makna atau arti bagi penerimanya Siklus Informasi Data dan informasi akan saling berkesinambungan sehingga membentuk suatu siklus yang disebut information cycle (siklus informasi). Data ditangkap oleh indera kemudian menjadi inputan dalam sebuah model untuk diubah menjadi informasi bagi penerimanya yang nantinya akan membantu pengambilan keputusan dan menjadi sebuah hasil tindakan. Gambar 1-1 Siklus informasi Page 6 / 109

7 1.3. Pentingnya data dan informasi Data dan informasi sebagai sebuah aset penting perusahaan/organisasi. Informasi yang benar dapat menjadikan suatu perusahaan/organisasi memperoleh margin untuk melakukan aksi. Data dan informasi sebagai salah satu parameter kemajuan perusahaan/organisasi (maturity level) Sistem Basis Data dan Sistem File Pada sebuah institusi, data merupakan salah satu hal yang sangat penting. Setiap bagian/divisi dari institusi memiliki data sendiri-sendiri. Tapi setiap bagian pun membutuhkan sebagian data dari bagian yang lain. Hal ini yang biasa dikenal sebagai shared data. Setiap divisi memiliki aplikasi sendirisendiri dalam melakukan manipulasi dan pengambilan data tersebut. Setiap aplikasi memiliki file-file dalam sistem operasi yang digunakan untuk menyimpan data-data. Seiring dengan berkembangnya institusi, bertambahnya bagian/divisi, bertambah pula data dan aplikasi yang digunakan. Bertambahnya aplikasi, bertambah pula file-file yang dibuat. Gaya sistem pemrosesan-file tersebut menyebabkan setiap data disimpan dalam bentuk record dalam berbagai macam file, dan diperlukan aplikasi yang berbeda dalam melakukan pengambilan record dari, dan penambahan record ke dalam file. Hal ini berlaku pada masa sebelum adanya Sistem Basis Data (DBMS). Menyimpan data dalam bentuk file yang berbeda-beda, memiliki kekurangan-kekurangan: Data redundancy dan inconsistency. Dikarenakan programer yang berbeda membuat file dan aplikasi masing-masing, menyebabkan beragam format dan aplikasi yang dibuat. Bahkan, aplikasi pun dibuat menggunakan bahasa pemrograman yang berbeda-beda. Lebih jauh lagi, data atau informasi yang sama bisa terdapat dalam beberapa file yang berbeda. Ini yang disebut dengan redundancy. Redundancy data ini lama kelamaan akan menyebabkan inconsystency dari data. Kesulitan dalam pengaksesan data. Page 7 / 109

8 Dikarenakan setiap aplikasi memiliki file tersendiri untuk penyimpanan dan pengambilan data, maka jika suatu bagian dari institusi membutuhkan data dari bagian lain, akan menemui kesulitan. Hal ini dikarenakan aplikasi yang dimiliki bagian tersebut, tidak dapat membaca file yang terdapat di bagian lain. Isolasi data. Dikarenakan data tersebar dalam berbagai macam file, dan file tersebut dalam beragam format, pembuatan aplikasi baru akan terasa sulit ketika harus membaca format dari masing-masing file tersebut. Masalah integritas. Data yang disimpan harus memenuhi hal yang dinamakan dengan consistency constraint. Jika sebuah constraint berubah, maka seluruh aplikasi yang digunakan harus mengakomodasinya. Masalah akan muncul, jika constraint melibatkan beberapa data dari file yang berbeda-beda. Masalah keamanan. Tidak semua pengguna dari basis data dapat mengakses semua data. Hal ini akan sulit dilakukan jika menggunakan gaya penyimpanan data dalam file. Page 8 / 109

9 Gambar 1-2 Perkembangan Database 1.5. Definisi Basis Data dan Sistem Basis Data (DBMS) Basis data adalah penyimpanan kumpulan informasi secara sistematik dalam sebuah komputer sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola dan memanggil kueri (query) basis data disebut sistem manajemen basis data (database management system, DBMS). DBMS memiliki karakteristik sebagai berikut: Software program Supplements operating system Manages data Page 9 / 109

10 Queries data and generates reports Data security Sedangkan sistem adalah sebuah tatanan yang terdiri atas sejumlah komponen fungsional yang saling berhubungan dan secara bersama-sama bertujuan untuk memenuhi suatu proses pekerjaan. Sehingga bisa dikatakan bahwa sistem basis data adalah sistem yang terdiri atas kumpulan file-file yang saling berhubungan dan dikelola oleh program (DBMS) yang memungkinkan beberapa pemakai dan atau program lain yang memiliki otoritas untuk mengakses dan memanipulasi data tersebut. Kelebihan pemakaian DBMS adalah: Data berdiri sendiri (Data Independence) Pengaksesan data efisien (Efficient data access) Integritas data dan keamanan terjamin (Data integrity and security) Administrasi data (Data administration) Dapat diakses bersamaan (Concurrent access ) Recovery saat terjadi kegagalan (Crash recovery) Mengurangi waktu pembangunan aplikasi (Reduced application development time) 1.6. Komponen Sistem Basis Data Komponen-komponen pada sebuah sistem basis data antara lain: Perangkat keras Sistem operasi Basis data DBMS (Database Management System) Pemakai Aplikasi lain Page 10 / 109

11 1.7. Abstraksi Data Gambar 1-3 Komponen DBMS Tujuan utama dari sistem basis data adalah untuk menyediakan fasilitas untuk view data secara abstrak bagi penggunanya. Namun bagaimana sistem menyimpan dan mengelola data tersebut, hanya diketahui oleh sistem itu sendiri. Abstraksi data merupakan level dalam bagaimana melihat data dalam sebuah sistem basis data. Berikut ini tiga level abstraksi data: 1. Level fisik Merupakan level terendah pada abstraksi data yang menunjukkan bagaimana sesungguhnya data disimpan. Pada level ini pemakai melihat data sebagai gabungan dari struktur dan datanya sendiri. 2. Level lojik Page 11 / 109

12 Merupakan level berikutnya pada abstraksi data, menggambarkan data apa yang disimpan pada basis data dan hubungan apa saja yang ada di antara data tersebut. 3. Level view Merupakan level tertinggi dari abstraksi data yang hanya menunjukkan sebagian dari basis data. Banyak user dalam sistem basis data tidak akan terlibat dengan semua data atau informasi yang ada atau yang disimpan. Para user umumnya hanya membutuhkan sebagian data atau informasi dalam basis data yang kemunculannya di mata user diatur oleh aplikasi end user Model Basis Data Gambar 1-4 Abstraksi Data. Hierarchical Memiliki struktur pohon dimana field hanya memiliki satu buah induk (parent), masing-masing parent memiliki banyak child (anak). Model ini memiliki kecepatan yang baik. Network Relationship dibuat menggunakan linked list (pointer). Berbeda dengan model hierarchical satu anak dapat memiliki beberapa induk. Model ini memiliki fleksibilitas yang tinggi. Page 12 / 109

13 Relational Model ini direpresentasikan dalam tabel dua dimensi, tabel-tabel tersebut memiliki hubungan yang disebut dengan relasi. Model ini memiliki fleksibilitas dan kecepatan yang tinggi. Object oriented Object Oriented Database adalah sebuah sistem database yang menggabungkan semua konsep object oriented seperti pewarisan, abstraksi, enkapsulasi, dll. Model ini dapat berinteraksi dengan baik dengan bahasa pemrograman berorientasi objek seperti java dan C++. Page 13 / 109

14 Gambar 1-5 Model Database Page 14 / 109

15 1.9. Basis Data relational Dalam beberapa tahun terakhir, system pengelola basis data (Database Management System - DBMS) menjadi pilihan dalam hal penyimpanan data bagi sistem informasi mulai dari pemrosesan aplikasi transaksi komersial yang besar hingga ke aplikasi yang berbasis desktop PC. Kebanyakan yang digunakan pada masa ini adalah Model basis data relasional dengan menggunakan Relational Database Management System (RDBMS). RDBMS menyediakan layanan pengorganisasian data yang mudah tetapi memiliki kemampuan untuk menangani jumlah data yang sangat besar. Beberapa contoh dari RDBMS diantaranya: SQL Server, dibuat oleh Microsoft. MS Access, dibuat oleh Microsoft. Oracle Database, dibuat oleh Oracle. MySQL, dibuat oleh MySQL AB. Firebird, dibuat oleh komunitas open source berdasarkan dari kode Interbase. PostgreSQL, dibuat oleh komunitas open source. DB2, dibuat oleh IBM. Basis data relasional memiliki satu struktur lojik yang disebut relation (relasi). Struktur relasi merupakan strukture data 2-dimensi dan pada level fisik berupa table (tabel). Attribute merepresentasikan elemen dari data yang berkaitan dengan relasi. Sebagai contoh, relasi Mahasiswa memiliki atribut-atribut seperti nim, nama, tempat lahir. tanggal_ lahir, dan alamat. Pada buku-buku teks mengenai perancangan basis data, sebuah relasi dinotasikan secara konvensional dengan Relation(attribute1, attribute2,..) dengan aturan : nama dari relasi dan atribut-atribut dari relasi yang berada didalam tanda kurung. Contohnya: Mahasiswa(NIM, Nama, Alamat, Jenis_kelamin ). Nilai data dari atribut dari sebuah relasi akan disimpan dalam tuple atau row (baris) dari tabel. Gambar dibawah merupakan ilustrasi dari sebuah relasi. Page 15 / 109

16 Gambar 1-6 Ilustrasi sebuah relasi Alternative Terminology Table-oriented Set-oriented Record-Oriented Table Relation Record-type, file Row Tuple Record Column Attribute Field Gambar 1-7 Terminologi Ada beberapa istilah/ terminologi yang berkaitan dengan konsep basis data relational. Ada beberapa cara pandang terhadap data pada konsep basis data rational. Yang pertama adalah pandangan yang berorientasi tabel (table-oriented) dimana sebuah entity-set direpresentasikan secara lojik menjadi sebuah tabel (table) yang terdiri dari baris (row) dan kolom (column). Kedua adalah pandangan berorientasi set/kumpulan (set-oriented) dimana entity-set direpresentasikan sebagai relasi (relation), nilai-nilai data yang sesuai dengan atributnya (attribute) disimpan dalam sebuah tempat yang Page 16 / 109

17 dinamakan tuple. Terminologi yang terakhir adalah pandangan berorientasi record (record-oriented) dimana entity-set di representasikan dengan record-type/ file sedangkan nilai dari tiap-tiap entity direpresentasikan dengan record yang terstruktur berdasarkan field-field yang dimiliki Perancangan Basis Data Relational Merupakan proses untuk merepresentasikan fakta dunia nyata (real world) yang dikehendaki ke dalam sistem komputer, sehingga mudah dipahami pemakai dengan mempertimbangkan kemudahan implementasi dan pemrosesannya. Tujuan dari perancangan basis data : Memenuhi kebutuhan informasi pada saat ini dan akan datang Kemudahan pengembangan sesuai dengan perkembangan organisasi Penerapan mekanisme pengamanan data Istilah dunia nyata (real world) bermakna terhadap keseluruhan data yang belum terstruktur yang secara nyata ada/terkait dalam lingkup sistem yang sedang ditinjau. Dunia nyata disini bisa dikatakan sebagai sebuah domain secara utuh/penuh maupun subdomain, sebagai contoh jika kita menganggap suatu perusahaan sebagai suatu domain maka kita dapat menganggap unit-unit yang ada dalam perusahaan tersebut adalah subdomain atau bisa saja sebuah proses bisnis atau aktivitas yang ada di perusahaan tersebut juga bisa kita anggap sebagai sebuah subdomain bahkan domain. Setiap dunia nyata (real world) yang ada memiliki karakter yang tidak sama/unik. Sebagai contoh dunia nyata bagi sistem perbankan pasti tidak sama dengan dunia nyata bagi sistem rumah sakit. Pertanyaannya adalah apakah dunia nyata di bank yang satu dengan bank yang lain pasti sama? Faktor penting menyangkut pemodelan data dari dunia nyata 1. Adanya aturan, rule dari proses bisnis yang akan dijadikan model. 2. Ada struktur (keteraturan) data yang akan disimpan dan bagaimana struktur data yang akan diimplementasikan ke dalam sebuah basis data secara fisik. Page 17 / 109

18 3. Karakteristik dari data yang akan disimpan sudah jelas. Contoh : Dalam sistem rumah sakit misalnya ada : dokter, pasien, obat, kamar, dan lainlain Metodologi Perancangan Basis Data Merupakan cara bagaimana suatu basis data dibuat melalui tahap-tahap tertentu, mulai dari tahap investigasi masalah sampai tahap implementasinya. Secara umum ada dua tahapan proses perancangan basis data, yaitu : perancangan logika basis data perancangan fisik basis data 1. Perancangan logika basis data Merupakan proses pendefinisian entitas dan relasi (relationship) dari dunia nyata yang dirancang, berdasarkan kebutuhan informasi dan pengolahan data dari organisasi yang bersangkutan. Entity / entitas adalah sekumpulan objek yang dapat diidentifikasi dan dibedakan di lingkungan pemakai Relasi adalah hubungan yang terjadi antar kelompok entitas. Sasaran dari perancangan logika basis data adalah fleksibilitas model data yang dihasilkan dan efisiensi pengimplementasiannya dalam komputer. 2. Perancangan fisik basis data Merupakan proses untuk mengimplementasikan hasil perancangan logika ke dalam komputer secara fisik yang bergantung kepada software DBMS yang dipilih. Proses yang dilakukan : Menentukan struktur utk setiap tabel, meliputi nama field, jenis, lebar dan field kuncinya. Menentukan nama basis data dan nama setiap tabel, serta lokasi tempat penyimpanannya (drive, directory / folder). Menghitung perkiraan tempat (space) yg dibutuhkan utk seluruh tabel dan utk seluruh index. Implementasi dengan menggunakan software DBMS. Page 18 / 109

19 Terdapat dua pendekatan dalam perancangannya : 1. Pendekatan konvensional Perancangan basis data tanpa melalui tahap perancangan konseptual. Secara umum mempunyai tahapan perancangan sebagi berikut: Pembuatan model relasi Normalisasi Implementasi dengan menggunakan DBMS tertentu (Access, SQL, dsb.). Struktur tabel, atribut kunci, aturan integritas, relasi antar tabel REAL WORLD Pembuatan Model relasi Model Data Relasi Normalisasi Skema Basis Data Gambar 1-8 Pendekatan Konvensional Implementasi melalui DBMS Basis Data 2. Pendekatan Entity-Relationship Menggunakan pendekatan model konseptual. Secara umum, mempunyai tahapan sebagai berikut : Pembuatan model konseptual (model E-R) Identifikasi entitas dan atributnya Pendefinisian relasi antar entitas Penentuan atribut relasi antar entitas Menggambar diagram E-R Transformasi menjadi model relasi Page 19 / 109

20 Nomalisasi Implementasi dengan menggunakan DBMS tertentu (Access, SQL, dsb.). Struktur tabel, atribut kunci, aturan integritas, relasi antar tabel REAL WORLD Pembuatan Model Data E-R Model Data Relasi Normalisasi Skema Basis Data Model Konseptual Implementasi melalui DBMS Basis Data Bahasa Basis Data Gambar 1-9 Pendekatan ER 1. Data Definition Language (DDL) Data Definition Language ini berfungsi untuk menspesifikasikan skema basis data. Degan bahasa ini user dimungkinkan untuk membuat tabel baru, indeks, mengubah struktur tabel, menetukan stuktur penyimpanan tabel, dan masih banyak lagi. Hasil dari kompilasi DDL adala kumpulan tabel yang tersimpan pada sebuah file khusus yang disebut dengan kamus data (data dictionary) atau data directory. Kamus data merupakan sebuah file yang berupa metadata, yaitu data tentang data. Kamus data ini akan selalu diakses pada suatu operasi basis data sebelum suatu file data yang sesungguhnya diakses. 2. Interactive Data Manipulation Language (DML) Level abstraksi yang telah dibahas sebelumnya tidak hanya berlaku pada definisi atau struktur data tetapi juga pada manipulasi data. Manipulasi data itu sendiri dapat berupa: i. pengambilan informasi yang tersimpan pada basis data. ii. Pemasukan informasi baru ke dalam basis data. iii. Penghapusan informasi dari basis data. iv. Modifikasi informasi yang tersimpan pada basis data Page 20 / 109

21 Pada level fisik, kita harus mendefinisikan algoritma yang memungkinkan pengaksesan yang efisien terhadap data. Pada level yang lebih tinggi, yang dipentingkan bukan hanya efisiensi akses tetapi juga efisiensi interaksi user dengan sistem. DML merupakan bahasa yang memungkinkan user untuk mengakses atau memanipulasi data sebagaimana telah direpresentasikan oleh model data. Terdapat dua macam DML, yaitu: Prosedural, mengharuskan user untuk menentukan data apa yang dibutuhkan dan bagaimana untuk mendapatkan data tersebut. Nonprosedural, mengharuskan pemakai untuk menentukan data apa yang dibutuhkan tanpa menyebutkan bagaimana mendapatkan data tersebut. 3. Transaction Control Transaction control adalah bahasa basis data yang mengatur transaksi yang dilakukan oleh Data Manipulation Language (DML). Transaction control ini memiliki peran yang sangat besar untuk menentukan dilakukan atau tidaknya perubahan-perubahan data yang ada pada basis data. Contoh dari transaction control ini adalah perintah commit dan rollback. 4. Embedded and Dinamic SQL, contoh C,C++,Java, Cobol, Pascal, etc. Tidak semua DBMS memiliki fasilitas ini, salah satu contoh DBMS yang memiliki fasilitas ini adalah oracle dimana oracle dapat me-load class yang ditulis menggunakan bahasa pemrograman java kedalam database. 5. Authorization, untuk mendefinisikan hak akses spesifik terhadap objekobjek basis data. Page 21 / 109

22 2 ENTITY RELATIONSHIP MODEL Overview Salah satu pemodelan basis data secara konseptual adalah pemodelan berbasis relasi antar entitas. Pemodelan ini dikenal karena mudah dimengerti. Konsep utama dari pemodelan ini berakar pada Entitas entitas dan relasi antar entitas. Pada bab ini akan di bahas pengertian entitas, atribut dan relasi, derajat himpunan relasi, kardinalitas relasi, serta pengenalan key sebagai salah satu constraint dalam ER. Tujuan 1. Mahasiswa memahami definisi salah pemodelan konseptual basis data menggunakan ER. 2. Mahasiswa memahami Konsep Entitas, Atribut, Relasi dan Kardinalitas relasi. Page 22 / 109

23 2.1 ER Sebagai Salah Satu Pemodelan Konseptual Basis Data Didalam membuat sebuah Basis Data, hal pertama yang harus dilakukan adalah mendesain tabel tabel yang akan digunakan untuk menyimpan data sesuai bisnis proses yang kita inginkan. Proses konseptual adalah pandangan secara konsep tentang basis data. Pandangan konseptual ini tentunya harus bisa diimplementasikan kedalam bentuk tabel, karena basis data relasional hanya mengenal tabel. ER adalah salah satu pemodelan basis data konseptual yang menggambarkan basis data ke dalam bentuk Entitas-Entitas dan Relasi yang terjadi di antara entitas-entitas yang ada. Entitas diartikan sebagai objek didunia nyata yang bisa dibedakan dengan objek yang lain. Relasi diartikan sebagai hubungan yang terjadi diantara satu entitas dengan entitas yang lainnya. 2.2 Entitas dan Himpunan Entitas Definisi entitas adalah objek yang dirasa penting di sistem tersebut, yg bisa berupa : Objek Konkrit Contoh : Orang, Buku Objek Abstrak Contoh : Jadwal, Pinjaman, Tabungan Bambang adalah salah satu contoh dari entitas. Sedangkan bambang, susi, sumarno merupakan himpunan entitas orang. Dapat kita katakan bahwa Himpunan Entitas (Entity Set): Sekelompok entitas yang sejenis dan berada dalam lingkup yang sama. Kumpulan entitas orang dengan karakteristik mempunyai nim, prodi, dsb bisa kita katakan merupakan himpunan entitas mahasiwa. Entitas menunjuk kepada pada individu suatu objek sedangkan himpunan entitas menunjuk pada rumpun (family) dari individu tersebut. Perancangan Basis data 24 Page 23 / 109

24 Bambang Susi Entitas orang entitas orang Sumarno Mahasiswa Himpunan entitas orang yang mempunyai kesamaan karakteristik yaitu nim, prodi, dsb membentuk himpunan entitas mahasiswa Gambar 2-1 Himpunan Entitas Mahasiswa Sebuah entitas / himpunan entitas dapat di gambarkan / di notasikan dengan sebuah gambar persegi panjang. Berikut merupakan contoh entitas mahasiwa, jadwal dan pinjaman. Mahasiswa Jadwal Pinjaman Gambar 2-2 Contoh himpunan entitas Setiap entitas mempunyai atribut yang melekat pada entitas tersebut. Berikut gambaran konseptual basis data (* entitas dan atribut) yang direfleksikan kedalam bentuk fisik dari basis data (* tabel dan kolom). Atribut Entitas MAHASISWA Entitas 1 Entitas 2 Entitas 3 Gambar 2-3 Gambaran Himpunan entitas di Tabel Page 24 / 109

25 2.3 Atribut Atribut merupakan gambaran karakteristik dari sebuah entitas atau himpunan entitas. Cth : atribut untuk himpunan entitas mahasiswa adalah nim, nama, alamat, ipk, program studi, hobi, dsb. Setiap atribut mempunyai domain value set yaitu batasan batasan yg dibolehkan bagi suatu atribut. Tipe tipe atribut dapat dibedakan. Simple dan Composite Atribut Simple yaitu suatu atribut yang tidak bisa dibagi menjadi bagian yg lebih kecil lagi. Cth atribut simple adalah Jenis Kelamin. Atribut Composite yaitu suatu atribut yang dapat di bagi menjadi beberapa bagian. Cth atribut composite Nama dpt di bagi menjadi nama depan dan nama belakang. Gambar 2-4 Contoh Atribut Komposit Single value dan multivalued Atribut Single Value yaitu suatu atribut yang bisa di isi paling banyak 1 nilai utk setiap baris data. Cth atribut single value adalah Jenis Kelamin. Atribut Multivalued yaitu suatu atribut yang bisa lebih dari 1 nilai yang sejenis utk setiap baris data. Cth atribut mutlivalued value adalah Alamat, No telp dan hobi. Ketiga atribut tersebut bisa berisi lebih dari 1. Cth untuk 1 entitas orang bisa mempunyai lebih dari 1 nilai untuk atribut hobi yang isinya musik, olahraga begitu juga untuk telp dan alamat (* karena bisa mempunyai > 1 no telp dan > 1 alamat) Page 25 / 109

26 Derived attribute Derived Attribute yaitu suatu atribut yang nilainya didapatkan dari hasil pengolahan atribut lain. Contoh atribut derived adalah umur yaitu didapatkan dari perhitungan tanggal lahir dan tanggal sekarang. IPK yang didapatkan dari penjumlahan nilai di bagi dengan jumlah sks yang diambil. Notasi atribut digambarkan dengan gambar elips. Atribut kunci biasa di beri tanda # atau garis bawah. Cth himpunan entitas mahasiswa mempunyai atribut nim sebagai key, prodi, nama, ipk, dsb 2.4 Relasi nama prodi Mahasiswa Gambar 2-5 Entitas mahasiswa dengan Atribut #nim ER menggambarkan entitas-entitas dengan atributnya yang saling berelasi. Relasi menggambarkan hubungan antara entitas satu dengan entitas yang lain sesuai dengan proses bisnisnya. Notasi relasi didalam diagram ER digambarkan dengan notasi belah ketupat. Perhatikan contoh relasi antara mahasiswa dengan organisasi berikut. ipk Relasi mahasiswa mempunyai organisasi Mahasiswa mempunyai Organisasi Gambar 2-6 Relasi di gambarkan dengan belah ketupat Gambar di atas menunjukkan hubungan antara entitas mahasiswa dan entitas organisasi. Relasi yang terjadi adalah relasi mempunyai, dimana mahasiwa mempunyai organisasi. Entitas mahasiwa memiliki atribut nim, Page 26 / 109

27 nama, alamat, prodi, ipk, dsb. Sedangkan entitas organisasi memiliki atribut kd_organisasi, nama_organisasi, jenis_organisasi (* olahraga/kesenian/jurusan dsb). 1 Mahasiswa bisa mempunyai 0 atau lebih organisasi pada semester dan tahun ajaran tertentu. 1 Organisasi bisa di punyai 0 atau lebih mahasiswa pada semester dan tahun ajaran tertentu. Kardinalitas relasi adalah n ke n. Dampak dari kardinalitas n ke n ini, relasi menjadi atribut, primary key dari entitas mahasiwa dan primary key dari entitas organisasi masuk ke tabel relasi sebagai atribut. Atribut tambahan berupa semester dan tahun ajaran merupakan atribut tambahan pada tabel relasi mempunyai, atribut ini disebut atribut deskriptif. Atribut deskriptif ini muncul karena adanya kebutuhan dari proses bisnis untuk mencatat historis mahasiwa tersebut per semester dan tahun ajaran tertentu, sehingga bisa di lihat track record organisasi mahasiwa tersebut selama belajar di kampus dari semester ke semester berikutnya. Berikut merupakan contoh gambaran antara entitas mahasiwa dan entitas organisasi. Susi Organisai LINUX Sumarno Bambang Sumarno Mempunyai organisasi Pecinta Satwa Di semester 1 tahun ajaran 2008/2009 Organisai Pecinta Satwa Gambar 2-7 Himpunan Entitas Mahasiwa Ber-Relasi dengan Himpunan Entitas Organisasi 2.5 Derajat Himpunan Relasi Jika dilihat dari jumlah entitas yang dihubungkan oleh sebuah relasi, maka kita bisa membagi menjadi 3 macam: Unary (Hanya me-relasi-kan 1 entitas) Page 27 / 109

28 Gambar 2-8 Contoh Derajat Relasi Unary Relasi di atas menggambarkan entitas karyawan yang berrelasi dengan entitas karyawan. Entitas karyawan bisa merupakan karyawan biasa tetapi bisa juga merupakan manajer. Relasi yang terjadi yaitu relasi karyawan bekerja untuk manajer (* entitas manajer adalah salah satu karyawan juga). Perhatikan kardinalitas relasinya, 1 karyawan hanya bekerja untuk 1 manajer, tetapi 1 manajer bisa mempunyai banyak bawahan. Binary (Me-relasi-kan 2 entitas) Gambar 2-9 Contoh Derajat Relasi Binary Relasi di atas menggambarkan entitas pelangan yang ber-relasi dengan entitas pinjaman. 1 pelanggan bisa mempunyai banyak nomor pinjaman, dan 1 nomor pinjaman hanya untuk 1 pelanggan. Page 28 / 109

29 Ternary (Me-relasi-kan 3 entitas) Gambar 2-10 Contoh Derajat Relasi Ternary Relasi di atas menggambarkan entitas karyawan yang berrelasi dengan entitas cabang dan entitas pekerjaan melalui relasi bekerja_di. 1 karyawan bekerja di sebuah id pekerjaan tertentu dan juga bekerja di sebuah cabang tertentu. Ada 3 entitas yang terlibat dari relasi di atas 2.6 Kardinalitas Relasi Kardinalias relasi menggambarkan banyaknya jumlah maksimum entitas dapat ber-relasi dengan entitas pada himpunann entitas yang lain. Pada himpunan relasi biner, pemetaan kardinalitas relasi dapat berupa salah satu dari pilihan berikut : Satu ke Satu Gambar 2-11 Relasi dengan Kardinalitas 1 ke 1 Relasi di atas menggambarkan bahwa untuk setiap entitas di himpunan entitas A berpasangan dengan maksimal 1 entitas di Page 29 / 109

30 himpunan entitas B. Asumsi kita akan membuat sebuah tugas yaitu menjadi pj_cuci_piring. 1 Orang di tugaskan untuk menjadi pj_cuci_piring di maksimal 1 hari. Begitupun juga jika di balik, pada 1 hari, maksimal 1 orang yang menjadi pj_cuci_piring. Dari A ke B kardinalitasnya maksimal 1, dan dari B ke A kardinalitasnya maksimal 1. Oleh karena itu relasi ini berkardinalitas 1 ke 1. Satu ke Banyak Gambar 2-12 Relasi dengan Kardinalitas 1 ke Banyak Relasi di atas menggambarkan bahwa untuk setiap entitas di himpunan entitas A berpasangan dengan banyak entitas di himpunan entitas B. Asumsi yang berbeda di pakai ketika memandang relasi ini, 1 orang bisa memperoleh pj_cuci_piring untuk > 1 hari. Tetapi 1 hari hanya di pj-kan hanya untuk maksimal 1 orang. Dari A ke B kardinalitasnya maksimal adalah banyak, dan dari B ke A kardinalitasnya maksimal 1. Oleh karena itu relasi ini berkardinalitas 1 ke banyak. Banyak ke Satu Gambar 2-13 Relasi dengan Kardinalitas Banyak ke 1 Page 30 / 109

31 Relasi di atas menggambarkan bahwa untuk setiap entitas di himpunan entitas A berpasangan dengan maksimal 1 entitas di himpunan entitas B. Asumsikan bahwa untuk 1 hari pj_cuci_piring boleh di berikan pada banyak orang, sedangkan 1 orang hanya di berikan tugas untuk menjadi pj_cuci_piring sebanyak maksimal 1 hari. Dari A ke B kardinalitasnya maksimal adalah 1, dan dari B ke A kardinalitasnya maksimal adalah banyak. Oleh karena itu relasi ini berkardinalitas banyak ke 1. Banyak ke Banyak 2.7 Key Gambar 2-14 Relasi dengan Kardinalitas Banyak ke Banyak Relasi di atas menggambarkan bahwa untuk setiap entitas di himpunan entitas A berpasangan dengan maksimal banyak entitas di himpunan entitas B. Asumsikan bahwa dalam 1 hari pj_cuci_piring bisa di bebankan pada banyak orang dan 1 orang bisa di bebankan untuk menjadi pj_cuci_piring lebih dari 1 hari. Dari A ke B kardinalitasnya maksimal adalah banyak, dan dari B ke A kardinalitasnya maksimal adalah banyak. Oleh karena itu relasi ini berkardinalitas banyak ke banyak. Penggunaan key merupakan cara untuk membedakan suatu entitas didalam himpunan entitas dengan entitas lain. Key dipilih karena unik, untuk setiap entitas sehingga bisa di bedakan dari entitas yang lain. Kita bisa mendefinisikan key sebagai satu atau gabungan dari beberapa atribut yang dapat membedakan semua row dalam relasi secara unik. Macam key ada 3 yaitu : Superkey Page 31 / 109

32 Superkey yaitu satu atau lebih atribut (kumpulan atribut) yang dapat membedakan satiap baris data dalam sebuah relasi secara unik. Contoh super key yaitu = Nim, nama, alamat, kota Nim, nama, alamat Nim, nama Nim Candidate Key Kumpulan atribut minimal yang dapat membedakan setiap baris data dalam sebuah relasi secara unik. Cth Nim 2.8 Diagram ER Primary Key Primary key merupakan salah satu dari candidate key yang terpilih. Alasan pemilihan primary key : Lebih sering di jadikan acuan Lebih ringkas Jaminan keunikan key lebih baik Contoh dari primary key adalah Nim Merupakan diagram model konseptual untuk menggambarkan struktur logis dari basisdata berbasis grafis. #nim nama kota #kd_org nama alamat Mahasiswa Organisasi ipk umur prodi jenis Gambar 2-15 Contoh Diagram ER Notasi yang digunakan di Diagram ER adalah : Garis : Link yang menghubungkan atara Entitas dengan atribut, dan entitas dengan relasi atau entitas Elips dobel : Menunjukkan atribut yang multivalued Elips dengan garis terputus : Menunjukkan atribut turunan Page 32 / 109

33 2.9 Constraint Cardinalitas Dalam menggambarkam kardinalitas pada Diagram ER, digunakan garis panah (->) yang menunjukkan Satu atau garis biasa ( ) yang menunjukkan Banyak. #nim nama kota #kd_org nama alamat umur Gambar 2-16 Relasi 1 ke 1 1 Mahasiswa hanya boleh menjabat 1 jabatan dlm 1 periode tertentu. 1 Jabatan hanya boleh di jabat oleh 1 mahasiswa dlm 1 periode tertentu. #nim alamat ipk ipk Mahasiswa nama Mahasiswa prodi kota prodi umur Gambar 2-17 Relasi 1 ke banyak #kd_org Organisasi Organisasi jenis jenis nama 1 Jabatan hanya boleh di jabat oleh 1 mahasiswa dlm 1 periode tertentu dan 1 organisasi tertentu. 1 Mahasiswa boleh menjabat 1 jabatan dlm 1 periode tertentu di organisasi yang berbeda. Page 33 / 109

34 #nim nama kota #kd_org nama alamat ipk Mahasiswa Organisasi prodi jenis umur Gambar 2-18 Relasi Banyak ke 1 1 Jenis Beasiswa boleh di berikan untuk banyak mahasiwa 1 Mahasiwa hanya boleh mendapatkan 1 Jenis beasiwa #nim alamat ipk nama Mahasiswa kota prodi umur Gambar 2-19 Relasi Banyak ke Banyak 1 Mahasiswa boleh mengambil banyak mata kuliah 1 Mata kuliah boleh di ambil banyak mahasiwa #kd_org Organisasi jenis nama Page 34 / 109

35 3 KONVERSI ER KE TABEL Overview Pemodelan ER adalah pemodelan konseptual sebuah basis data relasional. Desain ER bisa di konversikan kedalam bentuk tabel fisik yang akan di simpan di dalam basis data. Didalam bab ini akan di bahas lebih lanjut dari ER yaitu tentang weak entity, spesialisasi, agregasi dan penurunann Diagram ER ke bentuk tabel. Penekanan pada bab ini adalah kapan dan bagaimana kita menggunakan weak entity, spesilisasi dan aggregasi dan bagaimana menurunkan konseptual ER kedalam tabel. 1. Mahasiswa memahami konsep Weak Entity, Spesialisas dan Aggregasi 2. Mahasiswa memahami konsep penurunan dari Diagram ER ke Tabel 3.1 Himpunan Entitas Lemah Tujuan Secara umum, Himpunan Entitas Lemah tidak memiliki primary key dan selalu bergantung pada entitas lain. Notasi entitas lemah digambarkan dengan double persegi panjang, sedangkan relasi untuk himpunan entitas lemah digambarkan dengan double diamond. Diskriminator / key parsial adalah atribut atribut yg dpt membedakan entitas entitas yang terdapat di himpunan entitas lemah. Diskriminator tidak sama dengan primary key. Konsep diskriminator hanya di pakai pada himpunan entitas lemah. Primary key pada Himpunan Entitas lemah ada 2 yaitu primary key dari entitas kuat yg berelasi dan diskriminator / key parsialnya. Diskriminator di notasikan dengan garis bawah yang putus putus. Page 35 / 109

36 #nip Pegawai nama Nama penerima Tunjangan Nomor jabatan Besar tunjangan Gambar 3-1 Contoh Himpunan Entitas Lemah Relasi di atas menggambarkan bahwa seorang pegawai mendapatkan fasilitas tunjangan dari perusahaan tempat dia bekerja. Tunjangan dalam hal ini adalah entitas lemah. Tunjangan sebagai entitas tidak bisa berdiri sendiri, tunjangan harus bergantung pada entitas pegawai (* tidak akan ada tunjangan jika tidak ada pegawai). Kardinalitas relasi yang terjadi pada himpunan entitas lemah biasanya merupakan banyak ke 1 / 1 ke banyak dengan kardinalitas 1 di himpunan entitas yang lebih kuat. 3.2 Spesialisasi Spesialisasi merupakan proses desain top-down dengan mendesain subgrouping didalam didalam himpunan entitas yang berbeda dari himpunan entitas. Tujuan dari spesialisasi adalah memberikan gambaran konseptual tentang perbedaan karakteristik dari himpunan entitas yang hampir serupa dengan konsep sub grouping / pengelompok an. Subgrouping di atas menjadi himpunan entias yang levelnya lebih rendah dan memiliki atribut tersendiri yang tidak dimiliki pada level di atasnya. Atribut ini khas dan merupakan pembeda dari entitas di subgroup yang lain. IS A dinotasikan dengan gambar segitiga berlabel IS A. Sifat dari spesialisasi adalah inheritan atribut yaitu atribut pada level tinggi secara otomatis akan di turunkan pada level di bawahnya. Page 36 / 109

37 nama #Id_pegawai Pegawai Besar tunjangan Gaji Per Bulan IS A Upah Per Jam Jumlah Jam Kerja Pegawai Tetap Gambar 3-2 Contoh Spesialisasi Contoh di atas menggambarkan bahwa entitas pegawai mempunyai 2 subgroup yaitu pegawai tetap dan pegawai honorer. Kedua entitas pegawai tetap dan pegawai honorer sama sama mempunyai atribut turunan yaitu nama dan id_pegawai dari entitas pegawai. Perbedaan dari pegawai tetap dan pegawai honorer terdapat di atribut yang melekat pada subgroupnya. Atribut besar tunjangan dan gaji perbulan hanya terdapat di himpunan entitas pegawai tetap, sedangkan atribut upah per jam dan jumlah jam kerja terdapat di himpunan entitas pegawai honorer. 3.3 Generalisasi Generalisasi merupakan proses desain bottom-up dengan mengkombinasikan jumlah himpunan entitas yang digunakan secara bersama sama. Spesialisasi dan generalisasi sama sama digambarkan dengan notasi IS A, yang membedakan adalah sudut pandangnya saja. Jika Spesialisasi kita mendefinisikan entitas secara umum kemudian mencari subgroup dari entitas tersebut, tetapi generalisasi memandang sebaliknya, dari adanya subgroup subgroup yang berbeda kemudian di cari entitas umum yang mewakili 2 himpunan entitas tersebut. 3.4 Aggregasi Pegawai Honorer Agregasi adalah enkapsulasi dari entitas entitas yang berelasi (*n-n). Pada umumnya terbentuk dari kardinalitas relasi banyak ke banyak. Didalam konsep aggregasi terdapat istilah enkapsulasi relasi dari kedua entitas. Enkapsulasi di perlukan karena kedua himpunan entitas yang ber-relasi Page 37 / 109

38 tersebut merupakan 1 kesatuan yang tidak bisa di pisah. Notasi aggregasi di gambarkan dengan gambar persegi panjang yang membungkus himpunan entitas yang saling ber-relasi. Gambar 3-3 Contoh Aggregasi Gambar di atas menunjukkan relasi dosen mengajar sebuah mata kuliah dan mahasiswa mengambil mata kuliah yang diajarkan oleh dosen tertentu. Aggregasi di perlukan dikarenakan tidak di mungkinkan mahasiwa untuk mengambil mata kuliah tanpa adanya dosen yang bersedia untuk mengajar mata kuliah tersebut. Dalam kasus di atas menekankan bahwa himpunan entitas dosen harus ber-relasi terlebih dahulu dengan himpunan entitas mata kuliah, kemudian relasinya di pandang sebagai 1 entitas yang berrelasi dengan himpunan entitas mahasiwa lewat relasi mengambil. Primary key dari kedua himpunan entitas dosen dan mata kuliah akan secara implisit masuk ke relasi mengajar dengan di tambah 2 atribut deskriptif (* semester dan thn_ajaran). Relasi tersebut di anggap sebagai 1 entitas seperti gambar di bawah ini. Gambar 3-4 Relasi di pandang sebagai Himpunan Entitas Page 38 / 109

39 3.5 Ringkasan notasi simbol di ER Gambar 3-5 Ringkasan Notasi pada Diagram ER Page 39 / 109

40 3.6 Penurunan skema ER ke Tabel Penurunan skema dimaksudkan untuk mengubah sebuah konsep hubungan entitas dan relasi kedalam bentuk fisik tabel tabel yang berelasi. Inti dari Entity Relationship adalah menggambarkan hubungan di dunia nyata kedalam bentuk entitas entitas yang saling ber-relasi, dari diagram ini bisa di buat kedalam bentuk tabel yang langsung di implementasikan kedalam basis data. Secara umum penurunan diagram ER ke tabel memiliki aturan sebagai berikut : Setiap himpunan entitas menjadi Tabel (* baik himpunan entitas kuat atau lemah) Setiap atribut menjadi kolom di tabel Kardinalitas relasi akan menentukan jumlah tabel yang terbentuk (* akan di bahas di bawah lebih detail) 3.7 Representasi Atribut sebagai Kolom Pada atribut bertipe simple, single dan derived direpresentasikan sama persis seperti diagram ER. Tetapi untuk atribut komposit dan multivalued mempunyai aturan tersendiri. Atribut komposit akan dipecah dengan membuat atribut terpisah untuk masing masing komponennya. Cth atribut nama pada tabel mahasiwa, di pecah menjadi 2 kolom yaitu nama depan dan nama belakang. Atribut multivalued mengharuskan untuk di pecah menjadi 2 Tabel. Atribut multivalued M dari entitas E direpesentasikan oleh tabel terpisah EM. Perhatikan gambar di bawah yang menunjukkan bagaimana penurunan sebuah atribut multivalued : Gambar 3-6 Atribut multivalued di pecah menjadi entitas baru Page 40 / 109

41 3.8 Representasi Himpunan Entitas sebagai Tabel Himpunan entitas kuat di representasikan kedalam tabel dengan kolom sama persis dengan atribut yang sudah di definisikan di diagram ER. Perhatikan gambar di bawah ini : Gambar 3-7 Atribut himpunan entitas kuat di representasikan kedalam tabel Himpunan entitas lemah akan menjadi tabel tersendiri yang didalamnya ada kolom primary key yang merupakan identifikasi dari himpunan entitas kuat. Contoh di bawah menggambarkan himpunan entitas lemah di turunkan kedalam tabel. Gambar 3-8 Penurunan Himpunan Entitas Lemah ke tabel Page 41 / 109

42 3.9 Representasi Relasi (* pada kardinalitas N to N) Relasi dari Himpunan Banyak ke Banyak direpresentasikan kedalam Tabel tersendiri dengan primary key dari 2 Entitas menjadi atribut di Tabel Relasi. Perhatikan relasi banyak ke banyak berikut dan contoh penurunan ke tabel : Gambar 3-9 Penurunan Kardinalitas relasi N to N menjadi Tabel 3.10 Hubungan kardinalitas dengan tabel yang terbentuk Kardinalitas relasi dari Himpunan Entitas yang saling ber-relasi akan menentukan banyaknya tabel yang bisa di buat. Adapun aturannya sebagai berikut : 1 ke 1 Pilih primary key di 1 himpunan entitas untuk menjadi foreign key bagi himpunan entitas yang lain. Page 42 / 109

43 1 ke banyak / banyak ke 1 Primary key pada Tabel berkardinalitas sedikit menjadi foreign key pada tabel berkardinalitas banyak. Banyak ke banyak Sudah jelas di atas 3.11 Representasi Spesialisasi (IS A) Ada 2 pendekatan yang dipakai didalam menurunkan spesialisasi kedalam tabel. Pendekatan 1 Bentuklah tabel untuk level entitas yg lebih tinggi Bentuklah tabel untuk level entitas yg lebih rendah (*dengan memasukkan primary key pada level yg lebih tinggi ke tabel dengan level yang lebih rendah) Gambar 3-10 Representasi spesialisasi ke tabel metoda 1 Pendekatan 2 Bentuklah tabel untuk tiap himpunan entitas dengan semua atribut lokal dan turunan. Bisa jadi tabel pada level tinggi tidak perlu di simpan jika spesialisasi adalah total. Jika diperlukan bisa dibuat view yang menggabungkan tabel-tabel spesialisasi. Page 43 / 109

44 Gambar 3-11 Representasi spesialisasi ke tabel metoda Representasi Aggregasi Untuk merepresentasikan aggregasi, buatlah tabel yang terdiri dari : Foreign key dari himpunan entitas yang berhubungan Setiap atribut deskriptif Atribut baru untuk primary key di tabel relasi Gambar 3-12 Representasi Aggregasi untk tabel mata kuliah, dosen dan Dosen mengajar mt kul Page 44 / 109

45 Gambar 3-13 Representasi Aggregasi untuk tabel Mahasiwa dan Mahasiwa Mengambil Mtkul Page 45 / 109

46 4 NORMALISASI Overview Bab ini akan membahas konsep normalisasi database berikut konsep-konsep lain yang mendasarinya. Dalam bab ini juga akan ditampilkan contoh penerapan normalisasi untuk tabel-tabel sederhana dalam kasus database akademik di sebuah perguruan tinggi. Tujuan 1. Mahasiswa memahami definisi dan tujuan normalisasi 2. Mahasiswa mampu mengidentifikasi super key, candidate key dan primary key dari sebuah table 3. Mahasiswa mampu mengidentifikasi functional dependency yang ada pada sebuah tabel, termasuk partial dan transitive FD 4. Mahasiswa mengenal bentuk normal pertama, ke dua, ke tiga dan BCNF serta mampu melakukan normalisasi dengan menerapkan bentuk-bentuk normal tersebut 5. Mahasiswa mengenal sekilas tentang bentuk-bentuk normal lain dan memahami konsep denormalisasi Page 46 / 109

47 4.1 Definisi Normalisasi Normalisasi adalah langkah-langkah sistematis untuk menjamin bahwa struktur database memungkinkan untuk general purpose query dan bebas dari insertion, update dan deletion anomalies yang dapat menyebabkan hilangnya integritas data (E.F. Codd, 1970) 4.2 Tujuan Normalisasi Pada dasarnya normalisasi dilakukan untuk memperbaiki desain tabel yang kurang baik sehingga penyimpanan data menjadi lebih efisien dan bebas anomali data. Untuk memperjelas pemahaman tentang proses normalisasi, perhatikan diagram berikut: Gambar 4-1 Diagram Normalisasi Intinya, normalisasi dilakukan terhadap desain tabel yang sudah ada dengan tujuan untuk meminimalkan redundansi (pengulangan) data dan menjamin integritas data dengan cara menghidari 3 Anomali Data: Update, Insertion dan Deletion Anomaly Update Anomaly Tabel 4-1 Contoh Update Anomaly NIM Nama_Mhs Kd_Jur Nama_Jur Kode_MK Nama_MK SKS Nilai 1-01 Tukimin TE Elektro TE-001 Elektronika 3 A 1-01 Tukimin TE Elektro DU-001 English 2 A 2-01 Jamilah IF Informatika IF-001 Algoritma 3 B 2-01 Jamilah IF Informatika DU-001 English 2 C 2-02 Maemunah IF Informatika IF-002 Database 2 A Tabel di atas adalah contoh tabel yang memiliki desain yang kurang baik. Perhatikan bahwa jika kita ingin mengupdate jumlah sks mata kuliah English dari 2 menjadi 3 sks, maka kita harus mengupdate lebih dari 1 record, yaitu baris 2 dan 4. Jika hanya salah satu baris saja yang diupdate, maka data menjadi tidak konsisten (ada mata kuliah English dengan 2 sks dan ada mata kuliah Page 47 / 109

48 English dengan 3 sks). Kondisi seperti inilah yang disebut dengan update anomaly Insertion Anomaly Tabel 4-2 Contoh Insert Anomaly NIM Nama_Mhs Kd_Jur Nama_Jur Kode_MK Nama_MK SKS Nilai 1-01 Tukimin TE Elektro TE-001 Elektronika 3 A 1-01 Tukimin TE Elektro DU-001 English 2 A 2-01 Jamilah IF Informatika IF-001 Algoritma 3 B 2-01 Jamilah IF Informatika DU-001 English 2 C 2-02 Maemunah IF Informatika IF-002 Database 2 A Pada tabel yang sama seperti contoh di atas, terjadi pula insertion anomaly. Misalkan terdapat mahasiswa baru dengan nim 1-02 bernama Zubaedah dengan kode jurusan TE dan nama jurusan Elektro. Data mahasiswa tersebut tidak dapat dimasukkan ke dalam tabel sebab dia belum mengambil kuliah apapun (misalnya karena belum melakukan registrasi). Kondisi inilah yang disebut dengan insertion anomaly Deletion Anomaly Tabel 4-3 Contoh Delete Anomaly NIM Nama_Mhs Kd_Jur Nama_Jur Kode_MK Nama_MK SKS Nilai 1-01 Tukimin TE Elektro TE-001 Elektronika 3 A 1-01 Tukimin TE Elektro DU-001 English 2 A 2-01 Jamilah IF Informatika IF-001 Algoritma 3 B 2-01 Jamilah IF Informatika DU-001 English 2 C 2-02 Maemunah IF Informatika IF-002 Database 2 A Pada contoh tabel di atas terjadi deletion anomaly. Perhatikan bahwa jika kita menghapus data mahasiswa bernama Maemunah maka kita harus menghapus data pada baris ke 5, hal ini akan mengakibatkan kita juga kehilangan data mata kuliah Database. Kondisi inilah yang disebut dengan deletion anomaly. Selain 3 anomali di atas, ada beberapa konsep yang mendasari normalisasi. Adapun konsep-konsep penting yang mendasari normalisasi Page 48 / 109

49 adalah konsep mengenai super key, candidate key, primary key, functional dependency dan tentu saja bentuk-bentuk normal yang menjadi acuan kita dalam melakukan normalisasi terhadap desain sebuah tabel. Pemahaman terhadap konsep-konsep ini sangat penting dan akan dibahas di beberapa sub bab berikutnya. 4.3 The Three Keys Konsep tentang key adalah konsep yang penting untuk memahami keterkaitan antar atribut data dalam tabel dan akan sangat berguna dalam proses normalisasi. Dalam setiap tabel, terdapat 3 macam key: a) Super key Super key adalah satu atribut atau gabungan atribut (kolom) pada tabel yang dapat membedakan semua baris secara unik. b) Candidate key Candidate key disebut juga dengan minimal super key, yaitu super key yang tidak mengandung super key yang lain. Setiap candidate key pasti merupakan super key, namun tidak semua super key akan menjadi candidate key. c) Primary key Primary key adalah salah satu candidate key yang dipilih (dengan berbagai pertimbangan) untuk digunakan dalam DBMS. Tiap tabel hanya memiliki 1 primary key, namun primary key tersebut bisa saja dibentuk dari beberapa atribut (kolom). Untuk memperjelas pemahaman kita terhadap 3 macam key di atas, perhatikan contohnya pada tabel mata_kuliah di bawah ini: Tabel 4-4 Tabel Mata Kuliah Kode_MK Nama_MK Semester SKS DU-001 English 2 2 DU-002 Kalkulus 1 3 IF-001 Algoritma 1 3 IF-002 Database 2 3 IF-003 Artificial Intelligence 5 2 TE-001 Elektronika 4 3 Beberapa super key dari tabel di atas adalah: 1. (kode_mk) Page 49 / 109

50 Dari 6 baris data yang ada pada tabel di atas tak ada satupun yang memiliki kode_mk yang sama. 2. (nama_mk) Demikian pula dengan nama_mk, masing-masing baris data memiliki nama_mk yang unik. Tidak ada satupun baris data yang memiliki kolom nama_mk dengan nilai yang sama persis. 3. (kode_mk,nama_mk,semester) Walaupun beberapa baris data memiliki kolom semester dengan nilai yang sama (misalnya baris 1&4, baris 2&3) namun tidak ada satupun baris data yang memiliki kombinasi kode_mk, nama_mk dan semester yang sama persis. 4. (kode_mk,nama_mk, sks) Kombinasi kode_mk, nama_mk dan sks juga digolongkan sebagai super key dengan alasan yang kurang lebih sama dengan poin (kode_mk,nama_mk, semester, jml_temu) Kombinasi kode_mk, nama_mk, semester dan jml_temu juga digolongkan sebagai super key dengan alasan yang kurang lebih sama dengan poin 3 dan 4. Sedangkan yang bukan super key adalah: 1. (sks) Perhatikan bahwa kolom sks tidak bisa membedakan baris data secara unik, contohnya baris data 2,3, 4 dan 6 sama-sama memiliki kolom sks bernilai (semester) Kolom semester juga tidak bersifat unik, contohnya baris data 1 dan 4 sama-sama memiliki kolom semester bernilai 2 3. (semester, sks) Kombinasi semester dan sks juga tidak membedakan tiap baris data secara unik, contohnya baris data ke 2 dan 3 sama-sama memiliki kolom semester bernilai 1 dan sama-sama memiliki kolom sks bernilai 3 Candidate key dari tabel mata_kuliah dipilih dari super key yang sudah ada. Super key yang akan menjadi candidate key adalah super key yang tidak mengandung super key lain di dalamnya. Perhatikan 5 super key yang sudah kita peroleh dari analisis sebelumnya: 1. (kode_mk) 2. (nama_mk) 3. (kode_mk,nama_mk,semester) Page 50 / 109