QUERI DATABASE SISTEM AKADEMIK PERGURUAN TINGGI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "QUERI DATABASE SISTEM AKADEMIK PERGURUAN TINGGI"

Transkripsi

1 QUERI DATABASE SISTEM AKADEMIK PERGURUAN TINGGI Assalamualaikum teman-teman,, Pada kesempatan kali ini saya akan memberikan sedikit contoh query yang digunakan dalam pengolahan database. Dalam queri ini terdapat beberapa fungsi MySQL yang menggunakan fungsi agregasi, fungsi create view dan fungsi penggunaan 2 select dalam 1 queri. Tetapi sebelum kita melakukan queri kita harus mempunyai suatu database dan sebuah permasalahan dalam sebuah database tersebut, jadi silakan ambil data dari link dibawah ini yang merupakan sebuah contoh permasalahannnya di sertai dengan database bernama evaluasi yang merupakan contoh sebuah database akademik di perguruan tinggi,, Ya sebelum kita melakukan queri kita harus memahami data-data dari database tersebut baik tabel dan kolomnya,, Dan apabila ada sebuah data base yang mempunya isi seperti ini (sama dengan persoalan pada file di download linknya): Matakuliah(kodemk,namamk,sks) Dosen(nip,nama) Mahasiswa(nim,nama,dosenpembimbing) Kuliah(kodekuliah,kodemk,nip,thnakademik,semester) Peserta(nim,kodekuliah,nilai) (Untuk lebih lengkapnya silakan dibaca dalam link) Asumsi 1. matakuliah hanya ditawarkan sekali dalam setahun, yaitu pada semester 1 (ganjil) saja atau semester 2 (genap) saja dan tidak kedua-duanya 2. bila pernah mengulang matakuliah, nilai yang diikutkan untuk perhitungan IP adalah nilai terakhir 3. Matakuliah dikatakan lulus bila nilai yang diperoleh minimal 'd' Langkah pertama yang dilakukan sebelum kita akan menqueri suatu database kita harus mencari relasi antar tabel, misal tabel matakuliah dengan tabel kuliah disana terdapat kolom data kodemk yang dapat digunakan sebagai acuan persamaan dan kodemk itu. Kemudian relasi kuliah mempunyai relasi one to

2 many, karena dalam tabel matakuliah, kolom kodemk merupakan sebuah unique number, yang tidak akan mempunya data yang sama dan sedangkan pada kolom kodemk yang ada pada tabel kuliah, data kodemk bisa digunakan lebih dari satu. Hal pembacaan data seperti ini sangat diperlukan sebelum kita melakukan queri suatu database. Untuk memperudah analisis lihatlah bagan di bawah ini: (terdapat dalam file pdf) Dari gambar di atas tersebut dapat kita simpulkan bahwa setiap tabel saling berhubungan, sehingga kalau kita ingin menggunakan 2 buah tabel dalam suatu query kita harus menyamakan data yang merupakan penghubung tabel 1 ke tabel yang lain, misal pada tabel mahasiswa dengan tabel peserta yang menghubungkan kedua tabel tersebut ialah kolom nim, sehingga pada penquerian di butuhkan sebuah statment yang menyamakan kedua data nim tersebut. Dan apabila kita ingin menggabung lebih dari 2 tabel sekaligus, kita harus menyamakan data- data yang sama, misal kita ingin menggabungkan tabel peserta, kuliah dan matakuliah, yang harus di samakan agar ketiga tabel tersebut saling berhubungan ialah, data kodemk yang ada pada mata kuliah dan kuliah, data kodekuliah yang ada pada peserta dan kuliah. Setelah memahami struktur database kita bisa menuju persoalan yang ada, A. tampilkan banyaknya SKS yang telah diselesaikan oleh masing-masing mahasiswa i. bila matakuliah yang diulang semua masuk dalam perhitungan ii. bila matakuliah yang diulang hanya yang sesuai dengan asumsi yang masuk dalam perhitungan B. tampilkan data-data yang bisa untuk melakukan perhitungan IPK (berdasar asumsi di atas)

3 C. Tampilkan dosen yang pernah mengampu kelas matakuliah yang pesertanya tidak lebih dari 15 mahasiswa. D. Tampilkan nama mahasiswa yang telah lulus lebih dari 100 SKS E. Bila kode matakuliah untuk Tugas Akhir adalah M0012, tampilkan banyaknya siswa yang telah lulus tugas akhir Sebelum kita melakukan penquerian kita pertama juga harus menganalis soal, soal mana yang membutuhkan sebuah tabel bantu (dalam hal ini pembuatan sebuah tabel dibutuhkan fungsi CREATE VIEW (NAME) AS (QUERY). Jadi kita tidak harus langung menquery menggunakan di phpmyadmin tetapi lebih baik kita buat sebuah bagan di selember kertas terlebih dahulu. Kemudian masuk dalam persoalan, soal B dapat dikatakan yang paling penting dan apabila hasil penquerian soal ini dibuat menjadi sebuah tabel bantu maka tabel ini dapat digunakan untuk menyokong penquerian pada soal nomer A, D,E,. Jadi pembuatan yang paling mendasar adalah membuat query pada soal B dan hasil penquerian tersebut kita gunakan sebagai tabel baru. PEMBUATAN QUERY PADA SOAL B (PEMBUATAN DATA UNTUK PERHITUNGAN IPK) Langkah awal dalam penquerian suata permasalahan adalah menentukan apa yang kita ingin tampilkan dalam tabel tersebut. Dalam permasalahan ini yang akan kita tampilkan adalah data yang dapat digunakan untuk perhitungan IPK, sehingga data-data yang dibutuhkan ialah data nim, nilai(nilai setiap mahasiswa), kodemk, sks, thnakademik, semester kemudian data tersebut Cuma membutuhkan 3 tabel saja yaitu: matakuliah, kuliah dan peserta. Kemudian yang terakhir untuk menggabungkan ketiga tabel tersebut kita harus menyamakan colom-colom yang sama sebagai penghubung yaitu colom kodekuliah dan kodemk. Mengapa tidak dicantumkan nama mahasiswa dalam penquerian tersebut?? Itu karena nim dapat dikatakan sudah mencukupi untuk membedakan mahasiswa yang satu dengan yang lain, dan apabila di ada masalah yang meminta dicantumkan nama mahasiswa, maka kita dapat memanggil data nama mahasiswa di tabel mahasiswa dengan menyamakan nim yang sudah ada. Hasil penquerian permasalahan berdasarkan analisis tersebut: SELECT nim, nilai, kuliah.kodemk, sks, thnakademik, semester FROM peserta, matakuliah, kuliah WHERE peserta.kodekuliah = kuliah.kodekuliah AND matakuliah.kodemk = kuliah.kodemk

4 ORDER BY nim Dalam SELECT terdapat data yang mengikut sertakan nama tabelnya dan ada yang tidak, seperti kuliah.kodemk, Mengapa demikian?? Hal ini disebabkan pada colom kodemk terdapat pada dua tabel, yaitu pada tabel kuliah dan matakuliah, sehingga nama tabel harus dicantumkan agar kodemk tidak menjadi data yang ambigu. Kemudian FROM digunakan untuk memilih tabel mana yang akan digunakan, hal ini sesuai dengan analisis. Dan pada analisis untuk menggabungkan tabel-tabel kita harus menyamakan kolom-kolom yang sama,dan disini kita menggunkan perintah WHERE. perintah ORDER BY merupakan perintah yang digunakan untuk mengurutkan data pada tabel hasil penquerian, disini tabel saya urutkan berdasarkan nim. Akan tetapi apabila kita lihat hasil dari tabel tersebut, ansumsi nomer 2 yaitu apabila mengulang maka nilai yang digunakan adalah nilai terakhir belumlah masuk, pada tabel ini semua kuliah yang dillakukan mahasiwa di cantumkan semua. Sehingga tabel hasil queri ini masihlah kotor(belum selesai) jadi kita harus memberi batasan batasan tertentu. Namun sebelumnya mungkin kita membutuhkan data-data dari hasil querian ini, maka lebih baik kita membuat tabel dari queri ini Query untuk membuat tabel dari queri diatas: CREATE VIEW dataipkotor AS SELECT nim, nilai, kuliah.kodemk, sks, thnakademik, semester FROM peserta, matakuliah, kuliah WHERE peserta.kodekuliah = kuliah.kodekuliah AND matakuliah.kodemk = kuliah.kodemk ORDER BY nim menggabungkan Perintah CREATE VIEW dataipkotor AS merupakan sebuah perintah untuk membuat sebuah tabel bernama dataipkotor. Tabel hasil querian tersebut kita namakan dataipkotor karena memang data tersebut belum sesuai dengan yang kita inginkan Kemudian untuk membuat sebuat queri yang menghasilkan data ip yang sesuai dengan ansumsi nomer 2, yaitu nilai yang digunakan adalah nilai yang ada pada tahun akademik terakhir, kita harus mencari tahun yang terakhir dengan menggunakaan fungsi MAX.Apabila queri diatas langsung diberi fungsi maks dengan mengroupkan kodemk maka akan menghasilkan kodemk dengan tahun akademik yang terakhir

5 namun sayangnya hal tersebut akan menghasilkan data pada kolom niai yang random untuk setiap nim, misal tadi peserta dengan nim S2001 mempunyai nilai A, maka apabila menggunakan queri diatas bisa saja nilai berubah menjadi E(Gawat nich.. LoL), jadi untuk mengakalinya kita buat sebuah tabel bantu baru misal aja dinamai tbltahun. Di tabel ini kita gunakan fungsi MAX pada data thnkakademik sehinngga nanti relasinya kita kedua tabel dataipkotor dengan tbltahun dengan menyamakan nim, kodemk, dan thnakademik kedua tabel tersebut saling bersinambungan. Na... ini queri pembuatan tabel pembantu tbltahun CREATE VIEW tbltahun as SELECT nim, kodemk,max(thnakademik)as thnakademik FROM peserta, kuliah WHERE peserta,kodekuliah=kuliah.kodekuliah GROUP BY nim, kodemk ORDER BY nim Disini tahun akademik di berikan fungsi maksimal dengan pengrupan kodemk, sehingga akan menghasilkan kodemk yang paling terakhir di ambil, setelah membuat tabel bantu ini kita dapat menentukan data ip yang sesuai dengan ansumsi di atas Yup ini merupakan queri penggabungan tbltahun tabel dataipkotor SELECT peserta.nim, nilai, kuliah.kodemk, sks, kuliah.thnakademik, kuliah.semester FROM peserta, matakuliah, kuliah, tbltahun WHERE peserta.kodekuliah = kuliah.kodekuliah AND matakuliah.kodemk = kuliah.kodemk AND kuliah.thnakademik = tbltahun.thnakademik AND peserta.nim = tbltahun.nim AND kuliah.kodemk = tbltahun.kodemk ORDER BY nim Pada query ini kodemk, peserta, nim, tahun akademik harus disamakan dengan tabel yang lain, karena kalau tidak maka akan menghasilkan query yang berdouble-double dan hasil tidak sesuai.

6 Kemudian karena kita membutuhkan data dari tabel ini kita lebih baik membuat hasil queri ini sebagai tabel dataip Queri pembuatan tabel dataip CREATE VIEW dataip AS SELECT peserta.nim, nilai, kuliah.kodemk, sks, kuliah.thnakademik, kuliah.semester FROM peserta, matakuliah, kuliah, tbltahun WHERE peserta.kodekuliah = kuliah.kodekuliah AND matakuliah.kodemk = kuliah.kodemk AND kuliah.thnakademik = tbltahun.thnakademik AND peserta.nim = tbltahun.nim AND kuliah.kodemk = tbltahun.kodemk ORDER BY nim Yap permasalahan b sudah selesai... PEMBUATAN QUERY PADA SOAL A (MENENTUKAN BANYAKNYA SKS YANG DIAMBIL MAHASISWA) I) Apabila Asumsi Kedua Diabaikan Pada kasus kali ini untuk melihat jumlah sks yang diambil setiap mahasiswa kita membutuhkan data berupa nim, dan sks, tapi yang ditampilkan di sini cukup digunakan data nim karena sudah dapat digunakan untuk membedakan mahasiswa satu dengan mahasiswa yang lain. Dan untuk mengetahui banyaknya sks yang diambil dibutuhkan suatu fungsi agregasi SUM pada sks yang berdasarkan grup n im. Dan karena pada permasalahan ini kita hanya menentukkan banyaknya mahasiswa tanpa menggunakan asumsi kedua maka kita membutuhkan tabel dari dataipkotor karena pada tabel ini sudah ada data yang kita butuhkan dan disini asumsi kedua tidak ada, jadi querinya adalah sebagai berikut:

7 SELECT nim, SUM(sks) AS banyaksks FROM dataipkotor GROUP BY nim ORDER BY nim Disini colom jumlah banyaknya sks yang di ambil mahasiswa kita namakan dengan banyaksks,... II) Apabila Asumsi Kedua Dipakai Pada kasus yang ini tidaklah terlalu berbeda dengan yang pertama, perbedaannya cuma pada asumsi kedua dipakai. Jadi kali ini kita dapat menggunakan tabel yang telah kita buat pertama yaitu tabel dataip, di dalam tabel ini data kodemk sudah diambil yang paling akhir dari tahun akademik, jadi pada queri ini kita hanya mengganti tabelnya saja, sehingga querinya adalah sebagai berikut: SELECT nim, SUM(sks) AS banyaksks FROM dataip GROUP BY nim ORDER BY nim Disini peserta yang mengulang matakuliah, nilainya hanya akan diambil yang terakhir PEMBUATAN QUERY PADA SOAL C (MENAMPILKAN DOSEN YANG PERNAH MENGAMPU KELAS YANG MAHASISWANYA TIDAK LEBIH DARI 15 PESERTA) Seperti biasa sebelum melakukan queri kita harus menganalisis kasus ini, pada kasus ini data yang akan ditampilkan adalah nip dosen dan nama dosen yang mengampu kelas matakuliah kurang dari 15 peserta. Padahal setiap dosen bisa mengampu lebih dari satu matakuliah sehingga digunakan fungsi SELECT DISTINCT. SELECT DISTINCT mempunyai fungsi apabila terdapat nilai yang sama maka SQL akan mengambil salah satunya, ini tidak dipermasalahkan karena yang kita butuhkan adalah nama dosen yang mengampu kelas yang pesertanya kurang dari 15. Dan setelah itu bagaimana cara kita untuk

8 mendapatkan dosen yang mmengajar kurang dari 15 peserta dalam satu kelas?? Caranya adalah kita harus mencari relasi antara tabel peserta dengan tabel dosen. Dan ternyata kita membutuhkan tabel kuliah untuk menggabungkan kedua tabel tersebut dan relasinya adalah nip pada tabel dosen dengan kuliah dan kita lanjutkan dengan kodekuliah pada tabel kuliah dengan kodekuliah pada tabel peserta. Jadi hubungan dengan tabel dosen dengan peserta adalah nip dan kodekuliah dan penghubung antara keduanya adalah tabel kuliah. Sehingga untuk mencari banyaknya peserta dalam satu kelas matakuliah adalah dengan menggunakan fungsi COUNT pada nim peserta dengan digrup oleh kodekuliah. Digunakan nim karena merupakan pembeda pada setiap mahasiswa, sedangkan digunakan grup kodekuliah karena ini merupakan pembeda bagi setiap dosen, walaupun 2 kode kuliah dapat digunakan untuk 1 dosen. Oleh karena itu kita harus membagi menjadi satu subqueri lagi yaitu queri untuk menghitung banyaknya peserta yang ikut dalam setiap kodekuliah. Dan setelah itu kita gabungkan subqueri tersebut dengan tabel dosen tapi untuk menggabungkan keduanya kita membutuhkan tabel kuliah sebagai perantara. Dan kita pilih jumlah peserta dari subqueri itu yang jumlahnya kurang dari 15 Berdasarkan analisis query yang digunakan menjadi: SELECT DISTINCT dosen.nip, nama FROM dosen, kuliah, ( SELECT COUNT( nim ) AS banyakp, kodekuliah FROM peserta GROUP BY kodekuliah ) AS Y WHERE kuliah.kodekuliah = Y.kodekuliah AND kuliah.nip = dosen.nip AND Y.banyakp <15 Disini subqueri kita misalkan Y, dan banyak peserta pada setiap kuliah dimisalkan banyakp, dan subqueri dapat dikatakann merupakan sebuah tabel Y. Dan digunakan nama tabel didepan nip karena nip berada di dua tabel yaitu tabel dosen dan kuliah. PEMBUATAN QUERY PADA SOAL D (MENAMPILKAN NAMA MAHASISWA YANG TELAH LULUS LEBIH DARI 100 SKS)

9 Pada kasus kali ini kita hanya akan menampilkan data nama mahasiswa yang telah lulus lebih dari 100 sks jadi disini kita melakukan analisis yang hampir sama dengan diatas sehingga kita membutuhkan satu subqueri untuk membantu kita. Pada subqueri ini kita akan melakukan penjumlahan sks untuk setiap nim yang berbeda pada tebel dataipkotor, digunakan tabel dataipkotor karena pada permasalahan ini kita disuruh menampilkan mahasiswa yang telah lulus lebih dari 100 sks dan disini asumsi kedua tidaklah masuk juga pada subqueri ini kita pilih yang nilai bukanlah E karena syarat kelulusan sks adalah minimala nilai bernilai D. Kemudian pada queri utamanya kita akan memilih yang nimnya mempunyai jumlah sks yang lebih dari 100, kemudian kita gabungkan dengan tabel mahasiswa untuk mendapatkan nama dari nim yang telah lulus lebih dari 100 sks, Sehingga querinya menjadi SELECT nama, mahasiswa.nim FROM mahasiswa, ( SELECT nim, SUM( sks ) AS banyaksks FROM dataipkotor WHERE UPPER( nilai )!= "E" GROUP BY nim )Y WHERE mahasiswa.nim = Y.nim AND banyaksks <100 Pada subqueri ini terdapat fungsi UPPER ini berfungsi untuk membuat huruf menjadi UPPERCASE, karena kalu tidak dipakai nilai e dan E tidaklah sama. PEMBUATAN QUERY PADA SOAL E (MENAMPILKAN BANYAK MAHASISWA YANG TELAH LULUS LULUS TUGAS AKHIR(M0012)) Analisis kasus untuk soal E tidaklah terlalu membingungkan, disini kita hanya memilih nim yang kodemknya M0012 dan nilai dari matakuliah tersebut tidaklah E pada tabel dataip, karena disini kita disuruh menampilkan banyaknya mahasiswa yang telah lulus pada matakuliah tersebut jadi kita menggunakan fungsi COUNT() terhadap data nim

10 Sehingga querinya menjadi SELECT COUNT(nim) AS bnyklulusta FROM dataipkotor WHERE kodemk="m0012" AND UPPER(nilai)!="E" Disini digunakan tabel dari dataip yang telah kita buat pertama kali kolom yang telah di beri fungsi count diberikan nama sebagai bnyklulusta Yup.. sekian dulu untuk pelajaran querinya Untuk soal selanjutnya akan dilanjutkan dalam posting yang berikut..

Tugas Basis Data Dosen : Khabib Mustofa

Tugas Basis Data Dosen : Khabib Mustofa Tugas Basis Data Dosen : Khabib Mustofa Diberikan sejumlah tabel untuk memodelkan sebagian dari suatu sistem akademik perguruan tinggi sebagai berikut. Matakuliah(kodemk,namamk,sks) berisi daftar matakuliah

Lebih terperinci

TUGAS BASIS DATA DOSEN : KHABIB MUSTOFA

TUGAS BASIS DATA DOSEN : KHABIB MUSTOFA TUGAS BASIS DATA DOSEN : KHABIB MUSTOFA Tugas Basis Data Dosen : Khabib Mustofa Diberikan sejumlah tabel untuk memodelkan sebagian dari suatu sistem akademik perguruan tinggi sebagai berikut. Matakuliah(kodemk,namamk,sks)

Lebih terperinci

Penyelesaian: Soal A.i

Penyelesaian: Soal A.i Query SQL SOAL: Diberikan sejumlah tabel untuk memodelkan sebagian dari suatu sistem akademik perguruan tinggi sebagai berikut. Matakuliah(kodemk,namamk,sks) = berisi daftar matakuliah yang ditawarkan

Lebih terperinci

Problem Solving SQL Kasus : Database Akademik oleh Otniel Yosi V

Problem Solving SQL Kasus : Database Akademik oleh Otniel Yosi V Problem Solving SQL Kasus : Database Akademik oleh Otniel Yosi V Diberikan sejumlah tabel untuk memodelkan sebagian dari suatu sistem akademik perguruan tinggi sebagai berikut. Matakuliah(kodemk,namamk,sks)

Lebih terperinci

Contoh-contoh query SQL

Contoh-contoh query SQL Contoh-contoh query SQL Pada kesempatan kali ini saya akan menjelaskan contoh-contoh query dalam MySQL. Tabeltabel yang akan kita gunakan adalah sebagai berikut: matakuliah(kodemk, namamk, sks, berisi

Lebih terperinci

Latihan : Sebutkan record berapa saja yang akan ditampilkan berdasarkan perintah berikut :

Latihan : Sebutkan record berapa saja yang akan ditampilkan berdasarkan perintah berikut : Latihan : Sebutkan record berapa saja yang akan ditampilkan berdasarkan perintah berikut : Б TmpLahir= Bogor V TmpLahir = Aceh (mhs) Б ( TmpLahir = Bogor V TmpLahir = Aceh ) ^ agama=2(mhs) Б semester=

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : 56505 / Sistem Basis Data Revisi 1 Satuan Kredit Semester : 3 SKS Tgl revisi : 01 September 2014 Jml Jam kuliah dalam seminggu

Lebih terperinci

MODUL SISTEM BASIS DATA FUNGSI AGREGAT

MODUL SISTEM BASIS DATA FUNGSI AGREGAT MODUL SISTEM BASIS DATA FUNGSI AGREGAT Oleh : (4112107) Kelas : A PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASIFAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PESANTREN TINGGI DARUL ULUM JOMBANG 2013/2014 KATA PENGANTAR Puji syukur Alhamdulillah

Lebih terperinci

Modul Praktikum II Matakuliah Basis Data 2

Modul Praktikum II Matakuliah Basis Data 2 A. TUJUAN Modul Praktikum II Matakuliah Basis Data 2 Fungsi Agregat pada MySQL Mahasiswa mampu menggunakan fungsi COUNT untuk menghitung banyaknya data dari hasil suatu query di dalam basis data Mahasiswa

Lebih terperinci

System Technology Database 1. Struktur Dasar SQL. Dahlia Widhyaestoeti, S.Kom dahlia74march.wordpress.

System Technology Database 1. Struktur Dasar SQL. Dahlia Widhyaestoeti, S.Kom dahlia74march.wordpress. System Technology Database 1 6 Dahlia Widhyaestoeti, S.Kom [email protected] dahlia74march.wordpress.com Orang yang gagal selalu mencari jalan untuk menghindari kesulitan, sementara orang

Lebih terperinci

Satuan Acara Perkuliahan

Satuan Acara Perkuliahan Satuan Acara Perkuliahan Mata Kuliah : Sistem Basis Data Kode Mata Kuliah / SKS: KK-1057 / 3 SKS Semester : Ganjil / Genap Dosen : Dini Yuristia, S.T. Hari, jam, ruang : Deskripsi Mata Kuliah Mata kuliah

Lebih terperinci

V. BASIS DATA RELATIONAL. Baris berupa RECORD Model Data Relational Kolom berupa FIELD

V. BASIS DATA RELATIONAL. Baris berupa RECORD Model Data Relational Kolom berupa FIELD 4//0 V. BASIS DATA RELATIONAL Baris berupa RECORD Model Data Relational Tabel Kolom berupa FIELD Perangkat lunak ini umumnya disebut dengan Sistem Pengelola Basis Data( Data base Management system / DBMS)

Lebih terperinci

MODUL 3. View PRAKTIKUM BASIS DATA LANJUT TEKNIK PERANGKAT LUNAK UNIVERSITAS PGRI RONGGOLAWE

MODUL 3. View PRAKTIKUM BASIS DATA LANJUT TEKNIK PERANGKAT LUNAK UNIVERSITAS PGRI RONGGOLAWE MODUL 3 View PRAKTIKUM BASIS DATA LANJUT TEKNIK PERANGKAT LUNAK UNIVERSITAS PGRI RONGGOLAWE Tujuan Pembelajaran : Memahami definisi View Dapat membuat View Dapat Memanggil data melalui View Merubah definisi

Lebih terperinci

MODUL IV FUNGSI AGREGAT

MODUL IV FUNGSI AGREGAT MODUL IV FUNGSI AGREGAT A. TUJUAN Memahami fungsi-fungsi agregat dan penggunaannya. Memahami operasi pengelompokan data. Mampu menyelesaikan kasus-kasus yang melibatkan penggunaan fungsifungsi agregat.

Lebih terperinci

Praktikum Basis Data 2017 TE UM

Praktikum Basis Data 2017 TE UM MODUL 3 SQL A. TUJUAN - Memahami SQL, komponen-komponen, dan penggunaannya. - Mengenal operasi-operasi DML menggunakan phpmyadmin. - Mampu melakukan operasi-operasi retrieve yang spesifik - Mampu penguraikan

Lebih terperinci

1. Mahasiswa mampu mengenal dan memahami Bahasa Pemrograman MySQL 2. Mahasiswa mampu mengimplementasikan DDL dan DML.

1. Mahasiswa mampu mengenal dan memahami Bahasa Pemrograman MySQL 2. Mahasiswa mampu mengimplementasikan DDL dan DML. A. TUJUAN 1. Mahasiswa mampu mengenal dan memahami Bahasa Pemrograman MySQL 2. Mahasiswa mampu mengimplementasikan DDL dan DML. B. ALAT DAN BAHAN 1. Personal komputer. 2. Aplikasi MySQL. C. TEORI SINGKAT

Lebih terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM BASIS DATA LANJUT I

LAPORAN PRAKTIKUM BASIS DATA LANJUT I LAPORAN PRAKTIKUM BASIS DATA LANJUT I Oleh Annissaul Hidayah 11120018 Rizki Fadila 11120024 Desmala Paranti 11120031 Fakultas Teknik Program Studi Teknik Informatika Universitas Wijaya Kusuma Surabaya

Lebih terperinci

MODUL V DATA MANIPULATION LANGUAGE (DML) 1

MODUL V DATA MANIPULATION LANGUAGE (DML) 1 MODUL V DATA MANIPULATION LANGUAGE (DML) 1 Tujuan : Praktikan dapat memahami dan mengisi tabel dalam database Praktikan dapat memahami dan memanipulasi data dalam database Tugas Pendahuluan Apa yang anda

Lebih terperinci

@Tessy Badriyah, SKom. MT. PERTEMUAN 12 VIEW

@Tessy Badriyah, SKom. MT. PERTEMUAN 12 VIEW PERTEMUAN 12 VIEW Tujuan Pembelajaran : Memahami definisi View Dapat membuat View Dapat Memanggil data melalui View Merubah definisi View Insert, Update, dan Delete data melalui View Menghapus (drop) view

Lebih terperinci

MODUL 8 STRUCTURED QUERY LANGUAGE (BAGIAN 2)

MODUL 8 STRUCTURED QUERY LANGUAGE (BAGIAN 2) MODUL 8 STRUCTURED QUERY LANGUAGE (BAGIAN 2) STRUKTUR DASAR 1. Klausa Select Perintah SQL untuk NIM dan nama mahasiswa yang ada di tabel Mahasiswa, maka perintah SQL berikut ini : Select nim, nama_mhs

Lebih terperinci

PERTEMUAN 5 PENGGUNAAN FUNGSI GROUP

PERTEMUAN 5 PENGGUNAAN FUNGSI GROUP PERTEMUAN 5 PENGGUNAAN FUNGSI GROUP Tujuan Pembelajaran : Mengidentifikasi Fungsi Group yang tersedia Menggambarkan Penggunaan dari Fungsi Group Mengelompokkan data dengan Klausa GROUP BY Meng-include

Lebih terperinci

Normalisasi Vs Denormalisasi

Normalisasi Vs Denormalisasi DENORMALISASI Denormalisasi Pelanggaran Normalisasi basis data disebut dengan Denormalisasi. Satu-satunya alasan mengapa kita boleh melakukan denormalisasi adalah pertimbangan performansi. Jika performansi

Lebih terperinci

Kontrak Kuliah. Perintah Manipulasi Data Lanjutan. Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom

Kontrak Kuliah. Perintah Manipulasi Data Lanjutan. Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom Kontrak Kuliah Perintah Manipulasi Data Lanjutan Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom 1 Persiapan Sebelum memulai praktikum, buatlah tabel emp dan masukkan data sbb: 2 Mengurutkan data dengan ORDER BY Untuk mengurutkan

Lebih terperinci

Rencana Pelaksanaan Pembelajaran

Rencana Pelaksanaan Pembelajaran : Basis Data PROGRAM STUDI : Teknik Informatika PERTEMUAN : 1 Kompetensi Dasar : Mahasiswa dapat melakukan instalasi MySQL (XAMPP) serta melakukan konfigurasi user 1. Mahasiswa mampu melakukan instalasi

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 5 QUERY Datasheet view Hasil tampilan data dari perintah query sesuai definisi dari Design view atau SQL view B.3. Query dengan Perint

PRAKTIKUM 5 QUERY Datasheet view Hasil tampilan data dari perintah query sesuai definisi dari Design view atau SQL view B.3. Query dengan Perint Praktikum 5 Query A. TUJUAN 1. Menjelaskan penggunaan query dengan interface yang disediakan oleh MS Access 2. Menjelaskan query dengan perintah SQL B. DASAR TEORI B.1. Definisi Query Query adalah permintaan

Lebih terperinci

Oracle Academic Initiative

Oracle Academic Initiative Oracle Academic Initiative Oracle9i Introduction to SQL Oleh: Tessy Badriyah, SKom.MT Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya BAB 6 : Aggregate Data dg Fungsi

Lebih terperinci

LAPORAN TUGAS BASIS DATA I

LAPORAN TUGAS BASIS DATA I LAPORAN TUGAS BASIS DATA I Disusun untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Basis Data I yang dibimbing oleh Bapak Muhammad Zainal Arifin Oleh : KATYA LINDI CHANDRIKA 140535605307 UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS

Lebih terperinci

SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI INDONESIA TANJUNG PINANG

SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI INDONESIA TANJUNG PINANG M O D U L S Q L SISTEM BASIS DATA 2 Disusun oleh : Siti Yuliyanti, ST SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI INDONESIA TANJUNG PINANG Jl. Brigjen Katamso No.92 Km 2.5 Tanjungpinang Kepulauan Riau November 24, 2010 SQL

Lebih terperinci

Microsoft Access 2007

Microsoft Access 2007 BAHAN AJAR Microsoft Access 2007 Database Relationships dan Query 2012 MICROSOFT ACCESS 2007 Database Relationship Database relationship adalah relasi atau hubungan antara beberapa tabel dalam database

Lebih terperinci

MICROSOFT ACCESS. Database Relationship. Basis Data Relationship Database and Query - Teknik Informatika UNSIL Page 1

MICROSOFT ACCESS. Database Relationship. Basis Data Relationship Database and Query - Teknik Informatika UNSIL Page 1 Basis Data Relationship Database and Query - Teknik Informatika UNSIL Page 1 MICROSOFT ACCESS Database Relationship Database relationship adalah relasi atau hubungan antara beberapa tabel dalam database

Lebih terperinci

3 rd DML : Selection(3)

3 rd DML : Selection(3) 3 rd DML : Selection(3) S1 TI - AMIKOM Yogyakarta 2009 MODUL PRAKTIKUM SISTEM BASIS DATA MODUL PRAKTIKUM SISTEM BASIS DATA 3 rd Data Manipulation Language: Select ( 3) Akhmad Dahlan Laboratorium Basis

Lebih terperinci

Microsoft Access 2007

Microsoft Access 2007 Praktikum Pengantar Komputer dan Internet Microsoft Access 2007 Database Relationships dan Query Tim Asisten 2009 2010 MICROSOFT ACCESS 2007 Database Relationship Database relationship adalah relasi atau

Lebih terperinci

Panduan Penggunaan SISTEM INFORMASI AKADEMIK UNIVERSITAS TADULAKO MAHASISWA

Panduan Penggunaan SISTEM INFORMASI AKADEMIK UNIVERSITAS TADULAKO MAHASISWA Panduan Penggunaan SISTEM INFORMASI AKADEMIK UNIVERSITAS TADULAKO MAHASISWA SUB BAGIAN PENDIDIKAN & PENGAJARAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS TADULAKO 2016 Menjalankan Program Untuk menjalankan Siakad,

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN

RENCANA PEMBELAJARAN FRM/KUL/01/ Written by Checked by Approved by valid date Leon Andretti Abdillah, S.Kom.,MM Merry Agustina, M.M.,M.Kom M.Izman Herdiansyah, ST., MM., Ph.D Mata Kuliah : Praktikum Basis Data Semester :1

Lebih terperinci

Basis Data. Bagian IV SQL (2) Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika Universitas Pasundan

Basis Data. Bagian IV SQL (2) Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika Universitas Pasundan Basis Data Bagian IV SQL (2) Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika Universitas Pasundan Fungsi Agregasi Fungsi agregasi digunakan untuk melakukan operasi pada kelompok-kelompok baris data. Fungsi ini

Lebih terperinci

Oracle Academic Initiative

Oracle Academic Initiative Oracle Academic Initiative Oracle9i Introduction to SQL Oleh: Tessy Badriyah, SKom.MT Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. BAB 12 : Pembuatan View Halaman

Lebih terperinci

Pertemuan III Oleh: Ilham Rais Arvianto, M.Pd

Pertemuan III Oleh: Ilham Rais Arvianto, M.Pd Bahasa Basis Data Pertemuan III Oleh: Ilham Rais Arvianto, M.Pd Bahasa Basis Data Data Definition Language (DDL) Pembuatan BD baru (create database) PenghapusanBD (drop database) Pembuatan tabel kedalam

Lebih terperinci

CONTOH SQL. ERD untuk entitas Mahasiswa mengambil/mengikuti Kuliah. N mengikuti. N Kuliah. Mahasiswa MEMBUAT (CREATE) TABEL. Buat tabel mahasiswa:

CONTOH SQL. ERD untuk entitas Mahasiswa mengambil/mengikuti Kuliah. N mengikuti. N Kuliah. Mahasiswa MEMBUAT (CREATE) TABEL. Buat tabel mahasiswa: CONTOH SQL ERD untuk entitas Mahasiswa mengambil/mengikuti Kuliah. Mahasiswa N mengikuti N Kuliah MEMBUAT (CREATE) TABEL. Buat tabel mahasiswa: Nama field Tipe Keterangan Nim Char(8) Nama Varchar(30) Ttl

Lebih terperinci

MANUAL PROSEDUR PENYELENGGARAAN SEMESTER PENDEK

MANUAL PROSEDUR PENYELENGGARAAN SEMESTER PENDEK MANUAL PROSEDUR PENYELENGGARAAN SEMESTER PENDEK FAKULTAS ILMU BUDAYA UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG 2013 Manual Prosedur Penyelenggaraan Semester Pendek Fakultas Ilmu Budaya UNIVERSITAS BRAWIJAYA Kode Dokumen

Lebih terperinci

BAB VI AGREGASI SQL DAN VIEW

BAB VI AGREGASI SQL DAN VIEW BAB VI AGREGASI SQL DAN VIEW 6.1 Bahasan dan Sasaran 6.1.1 Bahasan - Agregasi sql yang diperlukan dalam perhitungan data - View yang merupakan tabel bayangan yang berisi query baik dari satu tabel atau

Lebih terperinci

BUKU PANDUAN PENGGUNAAN SIMAK (SISTEM INFORMASI AKADEMIK) UNIVERSITAS UDAYANA

BUKU PANDUAN PENGGUNAAN SIMAK (SISTEM INFORMASI AKADEMIK) UNIVERSITAS UDAYANA BUKU PANDUAN PENGGUNAAN SIMAK (SISTEM INFORMASI AKADEMIK) UNIVERSITAS UDAYANA Berikut ini adalah panduan penggunaan SIMAK (Sistem Informasi Akademik) Universitas Udayana. 1. Login imissu. Setiap mahasiswa

Lebih terperinci

Pertemuan 10. Bahasa Query Terapan

Pertemuan 10. Bahasa Query Terapan Pertemuan 10 Bahasa Query Terapan Structured Query Language (SQL) SQL merupakan bahasa query terapan yang banyak digunakan oleh berbagai DBMS, diterapkan dalam berbagai development tools dan program aplikasi

Lebih terperinci

SUBQUERY VIEW JOIN PRAKTIKUM BERKAS DAN BASIS DATA 2010/2011. Rizki Arif Firdaus

SUBQUERY VIEW JOIN PRAKTIKUM BERKAS DAN BASIS DATA 2010/2011. Rizki Arif Firdaus SUBQUERY VIEW JOIN PRAKTIKUM BERKAS DAN BASIS DATA 2010/2011 SubQuery Subquery merupakan bentuk query yang berada dalam query lain atau disebut juga nested query atau subselect. Dengan kata lain, dimungkinkan

Lebih terperinci

Apa yang akan dibahas? Pengertian SQL Penggolongan Statement SQL Aturan Gramatika SQL Struktur Dasar SQL Query Satu (1) Tabel

Apa yang akan dibahas? Pengertian SQL Penggolongan Statement SQL Aturan Gramatika SQL Struktur Dasar SQL Query Satu (1) Tabel Sistem Basis Data 1 Apa yang akan dibahas? Pengertian SQL Penggolongan Statement SQL Aturan Gramatika SQL Struktur Dasar SQL Query Satu (1) Tabel 2 SQL SQL (Structured Query Language) Bahasa standar yang

Lebih terperinci

Pertemuan 10 Structure Query Language(SQL)

Pertemuan 10 Structure Query Language(SQL) Pertemuan 10 Structure Query Language(SQL) INDIKATOR 1. Mengenal perintah dasar SQL (SELECT,FROM,WHERE) 2. Menggunakan SELECT dan FROM dalam satu tabel 3. Menggunakan asterisk(*) 4. Menggunakan nama lain

Lebih terperinci

BAHASA QUERY KOMERSIAL

BAHASA QUERY KOMERSIAL Pertemuan 10 BAHASA QUERY KOMERSIAL BAHASA QUERY KOMERSIAL STRUKTUR QUERY LANGUAGE (SQL) SQL dipublikasikan oleh E.F. CODD (1970) mengenai model relational. Kemudian pada tahun 1974, D. Chamberlin dan

Lebih terperinci

BAB 2 : Dasar Penulisan Statemen SQL. 2.1. Sasaran Mengetahui kemampuan dari SQL SELECT Statement Dapat membuat perintah SQL dengan SELECT Statement

BAB 2 : Dasar Penulisan Statemen SQL. 2.1. Sasaran Mengetahui kemampuan dari SQL SELECT Statement Dapat membuat perintah SQL dengan SELECT Statement BAB 2 : Dasar Penulisan Statemen SQL 2.1. Sasaran Mengetahui kemampuan dari SQL SELECT Statement Dapat membuat perintah SQL dengan SELECT Statement 2.2. Dasar Statement SELECT Sintak (cara penulisan) dari

Lebih terperinci

Join Antar Tabel. M. Saefudin SKom, MMSI

Join Antar Tabel. M. Saefudin SKom, MMSI Join Antar Tabel M. Saefudin SKom, MMSI 1 Kompetensi Dasar: 1. Memahami definisi join 2. Memahami jenis operasi join 3. Memahami penerapan Cross Join/Cartesian Join, Inner Join dan Outer Join Indikator:

Lebih terperinci

DATA MANIPULATION LANGUAGE

DATA MANIPULATION LANGUAGE DATA MANIPULATION LANGUAGE PRAKTIKUM BERKAS DAN BASIS DATA 2010/2011 Memasukkan Data Kasus Memasukkan data untuk tabel fakultas: kode_fakultas PA TK nama Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Teknik INSERT

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) PROGRAM STUDI : DIII MANAJEMEN INFORMATIKA Semester : 4

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) PROGRAM STUDI : DIII MANAJEMEN INFORMATIKA Semester : 4 GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) PROGRAM STUDI : DIII MANAJEMEN INFORMATIKA Semester : 4 Berlaku mulai : Genap/2007 JUDUL MATA KULIAH : STRUCTURE QUERY LANGUAGE II NOMOR KODE / SKS : 390103045

Lebih terperinci

PENGERTIAN DATABASE MySQL

PENGERTIAN DATABASE MySQL PENGERTIAN DATABASE MySQL RAHMAT AMIN [email protected] Abstrak Istilah basis data mengacu pada koleksi dari data-data yang saling berhubungan, dan perangkat lunaknya seharusnya mengacu sebagai

Lebih terperinci

MODUL II SQL A. TUJUAN

MODUL II SQL A. TUJUAN MODUL II SQL A. TUJUAN Memahami SQL, komponen-komponen, dan kegunaannya Mengenal operasi-operasi DDL dan DML Mampu melakukan operasi-operasi retrieve yang spesifik Mampu menguraikan dan mentranslasikan

Lebih terperinci

SQL LANJUT BASIS DATA. Rajif Agung Yunmar, S.Kom., M.Cs.

SQL LANJUT BASIS DATA. Rajif Agung Yunmar, S.Kom., M.Cs. SQL LANJUT BASIS DATA Rajif Agung Yunmar, S.Kom., M.Cs. PRE TEST Sebutkan 4 jenis perintah pengolahan data dengan SQL. Jelaskan! Jelaskan apa yang disebut dengan operator perbandingan. Berikan contohnya.

Lebih terperinci

Sistem Manajemen Basis Data. Normalisasi vs Denormalisasi

Sistem Manajemen Basis Data. Normalisasi vs Denormalisasi Sistem Manajemen Basis Data Normalisasi vs Denormalisasi Normalisasi 2 Normalisasi Sebuah upaya untuk memperoleh sebuah basis data dengan struktur yang baik (ruang penyimpanan yang efisien) dengan cara

Lebih terperinci

Pertemuan 11: Fungsi Agregat

Pertemuan 11: Fungsi Agregat Pertemuan 11: Fungsi Agregat Sub Pembahasan: 1. Fungsi Count 2. Fungsi Sum 3. Fungsi Avg 4. Fungsi Max 5. Fungsi Min Definisi Fungsi agregat dalam basis data adalah kumpulan fungsi-fungsi yang berkaitan

Lebih terperinci

Stored Procedure. M. Saefudin SKom, MMSI

Stored Procedure. M. Saefudin SKom, MMSI Stored Procedure M. Saefudin SKom, MMSI Kompetensi Dasar: 1. Memahami tujuan stored procedure 2. Memahami penerapan stored procedure Indikator: 1. Mampu menjelaskan manfaat dari stored procedure 2. Memahami

Lebih terperinci

Contoh SQL Constraint

Contoh SQL Constraint Contoh SQL Constraint Anda dapat menggunakan constraint untuk membatasi tipe data yang disimpan ke dalam tabel. Constraint dapat digunakan pada saat pertama kali membuat table dengan statement CREATE TABLE

Lebih terperinci

MODUL 5 INTERNET PROGRAMMING : MySQL

MODUL 5 INTERNET PROGRAMMING : MySQL MODUL 5 INTERNET PROGRAMMING : MySQL A. Tujuan : 1. Memahami tentang sistem database 2. Memahami dasar-dasar MySQL. 3. Memahami relasi di MySQL B. Dasar Teori PENGENALAN DATABASE Basis Data: Himpunan kelompok

Lebih terperinci

SUBQUERY VIEW JOIN PRAKTIKUM BERKAS DAN BASIS DATA 2010/2011. Rizki Arif Firdaus

SUBQUERY VIEW JOIN PRAKTIKUM BERKAS DAN BASIS DATA 2010/2011. Rizki Arif Firdaus SUBQUERY VIEW JOIN PRAKTIKUM BERKAS DAN BASIS DATA 2010/2011 SubQuery Subquery merupakan bentuk query yang berada dalam query lain atau disebut juga nested query atau subselect. Dengan kata lain, dimungkinkan

Lebih terperinci

Praktikum 2 Mata Kuliah : Sistem Pengolahan Basis Data Dosen : Nandang Hermanto

Praktikum 2 Mata Kuliah : Sistem Pengolahan Basis Data Dosen : Nandang Hermanto Praktikum 2 Mata Kuliah : Sistem Pengolahan Basis Data Dosen : Nandang Hermanto Pengenalan DDL o Create Database, Drop Database o Create Table,. Alter Table, Drop Table Pengenalan DML (Insert, Select,

Lebih terperinci

SOAL TES KEMAMPUAN LOGIKA PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI TAHUN AJARAN 2013/2014 SEMESTER GANJIL. Tipe Soal I (Satu) TTD NIM Nama Ruang

SOAL TES KEMAMPUAN LOGIKA PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI TAHUN AJARAN 2013/2014 SEMESTER GANJIL. Tipe Soal I (Satu) TTD NIM Nama Ruang SOAL TES KEMAMPUAN LOGIKA PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI TAHUN AJARAN 2013/2014 SEMESTER GANJIL Tipe Soal I (Satu) TTD NIM Nama Ruang Aturan dan Ketentuan 1. Soal uji program berbentuk pilihan ganda (A,

Lebih terperinci

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Lulus tepat waktu adalah keinginan seluruh mahasiswa. Tidak hanya itu, lulus tepat waktu adalah keuntungan bagi dua pihak. Pertama, pihak mahasiswa, karena

Lebih terperinci

MODUL VII STORED PROCEDURE

MODUL VII STORED PROCEDURE MODUL VII STORED PROCEDURE A. TUJUAN - Memahami konsep dasar stored procedure, kelebihan dan kekuranganya. - Memahami implementasi stored procedure di dalam basis data. - Mampu menyelesaikan operasi operasi

Lebih terperinci

Oracle Academic Initiative

Oracle Academic Initiative Oracle Academic Initiative Oracle9i Introduction to SQL Oleh: Tessy Badriyah, SKom.MT Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Bab 2 : Dasar Penulisan Statement

Lebih terperinci

BAHASA QUERY KOMERSIAL

BAHASA QUERY KOMERSIAL Pertemuan 10 BAHASA QUERY KOMERSIAL BAHASA QUERY KOMERSIAL STRUKTUR QUERY LANGUAGE (SQL) SQL dipublikasikan oleh E.F. CODD (1970) mengenai model relational. Kemudian pada tahun 1974, D. Chamberlin dan

Lebih terperinci

MENGOPERASIKANPERANGKAT LUNAK BASIS DATA

MENGOPERASIKANPERANGKAT LUNAK BASIS DATA MENGOPERASIKANPERANGKAT LUNAK BASIS DATA Untuk membuka program MS Acceess yaitu : klik start, run, access klik start, program, microsoft office, microsoft access klik start, explorer, microsoft office,

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 4 MENGURUTKAN DAN MENYARING DATA 24 Hasilnya akan sama dengan : SELECT KodeBuku, Judul FROM Buku ORDER BY Judul; Karena secara default data

PRAKTIKUM 4 MENGURUTKAN DAN MENYARING DATA 24 Hasilnya akan sama dengan : SELECT KodeBuku, Judul FROM Buku ORDER BY Judul; Karena secara default data Praktikum 4 Mengurutkan Data dan Menyaring Data A. TUJUAN 1. Menjelaskan cara mengurutkan data 2. Menjelaskan cara menyaring data B. DASAR TEORI B.1. Mengurutkan Data Mengurutkan Data ada dua bentuk :

Lebih terperinci

BAHASA QUERY KOMPLEKS

BAHASA QUERY KOMPLEKS BAHASA QUERY KOMPLEKS BAHASA QUERY KOMERSIAL STRUKTUR QUERY LANGUAGE (SQL) SQL dipublikasikan oleh E.F. CODD (1970) mengenai model relational. Kemudian pada tahun 1974, D. Chamberlin dan R.F. Boyce mengembangkan

Lebih terperinci

Panduan Penggunaan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (mahasiswa.atmaluhur.ac.id)

Panduan Penggunaan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (mahasiswa.atmaluhur.ac.id) Panduan Penggunaan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (mahasiswa.atmaluhur.ac.id) 1. KRS Online (Mahasiswa) KRS Online digunakan untuk pengisian matakuliah dan waktu kuliah yang diambil oleh mahasiswa

Lebih terperinci

BAHASA QUERY KOMERSIAL

BAHASA QUERY KOMERSIAL BAHASA QUERY KOMERSIAL BAHASA QUERY KOMERSIAL STRUKTUR QUERY LANGUAGE (SQL) SQL dipublikasikan oleh E.F. CODD (1970) mengenai model relational. Kemudian pada tahun 1974, D. Chamberlin dan R.F. Boyce mengembangkan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN(SAP)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN(SAP) Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Bobot Kredit Semester Penempatan : Kedudukan Mata Kuliah : SATUAN ACARA PERKULIAHAN(SAP) : SISTEM BASIS DATA : TI029 : 3 SKS Mata Kuliah Prasyarat : - Penanggung Jawab

Lebih terperinci

ER-Diagram. KodeMK NamaMK. Nim. Ambil. KdJur SKS 1 JURUSAN. Milik

ER-Diagram. KodeMK NamaMK. Nim. Ambil. KdJur SKS 1 JURUSAN. Milik SistemBasisdata Jumadi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Gunung Djaati Bandung ER-Diagram TaSmst Nilai Nama Nim KodeMK NamaMK MAHASISWA N Ambil N MATAKULIAH KdJur N Nim

Lebih terperinci

PRAKTIKUM BASIS DATA

PRAKTIKUM BASIS DATA LAPORAN MODUL V PRAKTIKUM BASIS DATA Disusun untuk Memenuhi Matakuliah Praktikum Basis Data Dibimbing oleh Triyanna Widyaningtyas, S.T., M.T. Oleh: Dwitha Fajri Ramadhani 160533611410 Ika Damayanti 160533611505

Lebih terperinci

Basis Data 1. Dasar SQL Query. Arif Basofi, S.Kom. MT. Teknik Informatika, PENS

Basis Data 1. Dasar SQL Query. Arif Basofi, S.Kom. MT. Teknik Informatika, PENS Basis Data 1 Dasar SQL Query Arif Basofi, S.Kom. MT. Teknik Informatika, PENS Tujuan Mengenal dan Memahami Struktur Dasar Perintah- Perintah SQL Query Database 2 SQL - Pendahuluan Bahasa user yang meminta

Lebih terperinci

PERTEMUAN 5 & 6 MEMBUAT QUERY

PERTEMUAN 5 & 6 MEMBUAT QUERY PERTEMUAN 5 & 6 MEMBUAT QUERY Query merupakan objek database yang dapat digunakan untuk memasukkan data yang berupa rumus. Selain itu, kita juga dapat melakukan proses pengurutan dan penyaringan data melalui

Lebih terperinci

B a s i s D a t a. Tatap MUka. SQL Query & Agregate Function. Arif Basofi PENS

B a s i s D a t a. Tatap MUka. SQL Query & Agregate Function. Arif Basofi PENS Tatap MUka 3 SQL Query & Agregate Function Arif Basofi Topik Sintaks Dasar SQL Query Operasi Aritmatika dalam SQL SQL Fungsi Agregate dan Group SQL Joint Table S Q L - Pendahuluan Bahasa user yang meminta

Lebih terperinci

Latihan Query mysql PHP QUERY

Latihan Query mysql PHP QUERY QUERY Query apaan sih? Query adalah sebuah pertanyaan atau sebuah permintaan. Sebelum masuk kedalam program Aplikasi PHP, kamu harus belajar Query dulu biar kamu bisa mengelolah Database,,,untuk itu ikuti

Lebih terperinci

Modul 3 : Query Penggabungan Tabel

Modul 3 : Query Penggabungan Tabel Modul 3 : Query Penggabungan Tabel Tujuan Praktikum - Mahasiswa dapat membedakan perbedaan macam-macam join tabel. - Mahasiswa mampu melakukan query untuk join tabel. - Mahasiswa dapat membedakan union,

Lebih terperinci

MySQL. Setelah Anda melakukan tahapan-tahapan di atas Anda akan dapatkan screen seperti ini

MySQL. Setelah Anda melakukan tahapan-tahapan di atas Anda akan dapatkan screen seperti ini MySQL 1. Mengenal MySQL MySQL adalah salah satu jenis database server yang sangat terkenal. MySQL termasuk jenis RDBMS (Relational Database Management System), itulah sebabnya istilah seperti table, baris,

Lebih terperinci

Pertemuan 11. Bahasa Query Terapan Lanjutan

Pertemuan 11. Bahasa Query Terapan Lanjutan Pertemuan 11 Bahasa Query Terapan Lanjutan JOIN JOIN digunakan untuk memilih data dari dua tabel atau lebih. 1. INNER JOIN Menggabungkan dua tabel dimana diantara dua tabel datanya bersesuaian. 2. LEFT

Lebih terperinci

Pertemuan 5 : Review Query dengan SQL

Pertemuan 5 : Review Query dengan SQL Tugas Pratikum Basis Data Najih Ahyadu Zaman, S.Kom Kerjakan latihan soal dibawah ini. Dicoba dan dipahami. Pelajari materi SQL!!! Kisi-kisi UTS diakhir halaman Pertemuan 5 : Review Query dengan SQL SQL

Lebih terperinci

Mahasiswa mengetahui & memahami mengenai DML, DCL di SQL. (Isi_Field_1, Isi_Field_2,, Isi_Field_N) ;

Mahasiswa mengetahui & memahami mengenai DML, DCL di SQL. (Isi_Field_1, Isi_Field_2,, Isi_Field_N) ; P - 4 Bab 3 : SQL 3.1 Tujuan Mahasiswa mengetahui & memahami mengenai DML, DCL di SQL. 3.2 Materi 1. Data Modeling Language (DML) 2. Operator 3. Fungsi Agregat 4. Ekspresi Query 5. Fungsi dan Ekspresi

Lebih terperinci

STRUCTURE QUERY LANGUAGE (SQL)

STRUCTURE QUERY LANGUAGE (SQL) STRUCTURE QUERY LANGUAGE (SQL) Structure Query Language (SQL) adalah bahasa query standar yang digunakan untuk mengakses basis data relasional. SQL mempunyai kemampuan sebagai berikut : a. Query (memperoleh

Lebih terperinci

Sistem Informasi Terpadu

Sistem Informasi Terpadu Lecturer s Guide Panduan Dosen Panduan Penggunaan Portal Akademik Universitas Gadjah Mada Sistem Informasi Terpadu Universitas Gadjah Mada DAFTAR ISI Sistem Informasi Terpadu 0 DAFTAR ISI 1 1 Tentang Portal

Lebih terperinci

Manual Prosedur Pembimbingan Akademik

Manual Prosedur Pembimbingan Akademik Manual Prosedur Pembimbingan Akademik Program Studi Sastra Jepang Jurusan Bahasa dan Sastra Fakultas Ilmu Budaya Universitas Brawijaya Malang 2014 Manual Prosedur Pembimbingan Akademik Program Studi Sastra

Lebih terperinci

Daftar Hadir Ujian dan DPNA

Daftar Hadir Ujian dan DPNA Daftar Hadir Ujian dan DPNA A. Daftar Hadir Ujian Daftar Hadir Ujian (untuk matakuliah selain tugas akhir, pengabdian masyarakat, dan praktek lapangan) dapat didownload oleh Petugas Monitoring Perkuliahan

Lebih terperinci

PETUNJUK PENGGUNAAN SIKADU UNIVERSITAS WAHID HASYIM HAK AKSES : MAHASISWA

PETUNJUK PENGGUNAAN SIKADU UNIVERSITAS WAHID HASYIM HAK AKSES : MAHASISWA PETUNJUK PENGGUNAAN SIKADU UNIVERSITAS WAHID HASYIM HAK AKSES : MAHASISWA 1. LOGIN - Mahasiswa mengakses halaman http://sikadu.unwahas.ac.id/sia untuk membuka sikadu (sistem akademik). - Setelah halaman

Lebih terperinci

Praktikum Basis Data 13 Structure Query Language 1

Praktikum Basis Data 13 Structure Query Language 1 Praktikum Basis Data 13 Structure Query Language 1 Pokok Bahasan : - Perintah SELECT tanpa kriteria - Perintah SELECT dengan kriteria - Perintah SELECT untuk relasi table - Klausa ORDER BY untuk pengurutan

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) Mata Kuliah : Pemrogaman Web (3 sks) Kode : TFP 3308 Prasyarat : Sistem Manajemen Basis Data Program studi : Teknik Informatika ( S1) Semester : IV Dosen : Prita Haryani

Lebih terperinci

MEMAHAMI KONSEP DATABASE. Oleh : Yuhefizar, S.Kom

MEMAHAMI KONSEP DATABASE. Oleh : Yuhefizar, S.Kom MEMAHAMI KONSEP DATABASE Oleh : Yuhefizar, S.Kom Database Management System(DBMS) merupakan paket program (Software) yang dibuat agar memudahkan dan mengefisienkan pemasukan, pengeditan, penghapusan dan

Lebih terperinci

PENGANTAR KOMPUTER DAN INTERNET

PENGANTAR KOMPUTER DAN INTERNET PENGANTAR KOMPUTER DAN INTERNET MODUL PRAKTIKUM 5 MICROSOFT ACCESS 2007 Bagian I UNIVERSITAS KRISTEN DUTA WACANA Prodi Teknik Informatika 2007/2008 Microsoft Access A. Pengertian Microsoft Access Merupakan

Lebih terperinci

PERTEMUAN 2 PEMILIHAN DAN PENGURUTAN DATA

PERTEMUAN 2 PEMILIHAN DAN PENGURUTAN DATA PERTEMUAN 2 PEMILIHAN DAN PENGURUTAN DATA Tujuan Pembelajaran : Membatasi baris yang didapatkan dari suatu query Mengurutkan baris yang didapat dari suatu query TEORI DAN PERCOBAAN 2.1. Membatasi Baris

Lebih terperinci

BAB IV REKAYASA ULANG BASISDATA

BAB IV REKAYASA ULANG BASISDATA BAB IV REKAYASA ULANG BASISDATA Pada Bab 4 ini dibuat rancangan untuk sistem baru yang dinamakan Facis. Facis ini merupakan hasil rekayasa ulang dari sistem lama (Simak). Hasil rekayasa ulang meliputi

Lebih terperinci

Buku Panduan Simpol Staf

Buku Panduan Simpol Staf 1. Login Ini adalah halaman login untuk kelas regular. - Ketikkan username dan password anda. Buku Panduan Simpol Staf Jika anda ingin mengakses simpol staf untuk kelas malam, klik terlebih dahulu kelas

Lebih terperinci

INTERNET PROGRAMMING DATABASE

INTERNET PROGRAMMING DATABASE INTERNET PROGRAMMING DATABASE Muhmmad Zen Samsono Hadi, ST. MSc. [email protected] POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA Bahasan Sistem Database ER Diagram Database MySQL Internet Application Pendahuluan

Lebih terperinci

Basis Data. Structured Query Language (SQL)

Basis Data. Structured Query Language (SQL) Basis Data Structured Query Language (SQL) Pengenalan SQL Basis Data SQL Berfungsi sebagai bahasa query interaktif sekaligus juga sebagai bahasa pemrograman basis data. SQL meliputi: Definisi data Manipulasi

Lebih terperinci

Kegiatan Praktikum Sistem Basis Data Kelompok B

Kegiatan Praktikum Sistem Basis Data Kelompok B Kegiatan Praktikum Sistem Basis Data Kelompok B Hari/tanggal : Kamis, 17-4-2014 & Kamis,..,..,2014 Pertemuan ke : 6 dan 7 Pokok Bahasan : Perintah SQL dengan DML Tujuan : Memahami dan mampu mengimplementasikan

Lebih terperinci

Student s Guide. Portal Akademik. Panduan Mahasiswa. Sistem Informasi Terpadu UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Student s Guide. Portal Akademik. Panduan Mahasiswa. Sistem Informasi Terpadu UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Student s Guide Portal Akademik Sistem Informasi Terpadu UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Pendahuluan Tentang Portal Akademik USU Portal akademik Universitas Sumatera Utara (USU), merupakan sebuah sistem informasi

Lebih terperinci