basis data bab 1 sd 9

Bahan Kuliah: Sistem Basis Data

FTI –Teknik Informatika URINDO : Edisi 1 Tahun 2007 – [email protected] Refisi : 1

-

1

BAB 1

PENGERTIAN

SISTEM MANAJEMEN BASIS DATA

1.1. Basis Data

Basis data atau database, berasal dari kata basis dan data, adapun pengertian dari kedua

pengertian tersebut adalah sebagai berikut :

Basis : dapat diartikan sebagai markas atau gudang, tempat bersarang atau

berkumpul.

Data : representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek seperti

manusia (pegawai, siswa, pembeli, pelanggan), barang, hewan

peristiwa, konsep, keadaan, dan sebagainya yang direkam dalam

bentuk angka, huruf, simbol, teks, gambar, bunyi, atau kombinasinya.

Dari kedua pengertian tersebut, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa pengertian

dari Basis Data adalah Kumpulan file / table yang saling berelasi (berhubungan) yang

disimpan dalam media penyimpanan eletronik. Dapat dikatakan pengertian lain dari basis

data adalah koleksi terpadu dari data yang saling berkaitan yang dirancang untuk

memenuhi kebutuhan informasi suatu enterprise (dunia usaha). Dari pengertian tersebut

dapat diambil kesimpulan pada masing – masing table / file didalam database berfungsi

untuk menampung / menyimpan data – data, dimana masing – masing data yang ada pada

table / file tersebut saling berhubungan dengan satu sama lainnya.

Tujuan dari dibentuknya basis data pada suatu perusahaan pada dasarnya adalah

kemudahan dan kecepatan dalam pengambilan kembali data.



-

2

Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1.1, terlihat bahwa pada gambar

diatas itu bukan basis data melainkan lemari arsip, dimana pada setiap rak dalam lemari

tersebut dapat menyimpan dokumen – dokumen manual yang terdiri dari lembaran –

lembaran kertas. Masalah yang dihadapi pada lemari arsip adalah kelambatan dalam

menelusuri data – data yang ada pada lemari arsip tersebut, misalkan kita ingin mencari

arsip untuk pegawai tertentu dihasilkan dengan lambat dikarenakan petugas harus mencari

lembaran – lembaran yang ada pada dokumen tersebut dan ini sangat menyita waktu.

Sedangkan kalau kita bicara basis data, maka seluruh data – data disimpan dalam basis

data pada masing – masing table / file sesuai dengan fungsinya, sehingga kita dengan mudah

dapat melakukan penelusuran data yang diinginkan hal ini akan mengakibatkan pada kecepatan

atas informasi yang disajikan.

Lemari arsip di sebuah ruang

Basis Data di sebuah hardisk

Gambar 1.1. Lemari Arsip dan Basis Data

Dosen

Matakuliah

Mahasiswa Nilai

HARD DISK

(Basia Data NilaiMahasiswa)

Table Matakuliah

Table Mahasiswa

Table Dosen

Table Nilai



-

3

Didalam suatu media penyimpanan (hard disk misalnya), kita dapat menempatkan

lebih dari 1 (satu) basis data dan tidak semua bentuk penyimpanan data secara elektronik

dikatakan basis data, karena kita bisa menyimpan dokumen berisi data dalam file teks

(dengan program pengolahan kata), spread sheet, dan lainnya.

Yang ditonjolkan dalam basis data adalah pengaturan / pemilahan / pengelompokan

/ pengorganisasian data yang akan disimpan sesuai dengan fungsi / jenisnya. Hal tersebut

bisa berbentuk sejumlah file / table terpisah atau dalam bentuk pendefinisian kolom / field

data dalam setiap file / table tersebut.

1.2. Hirarki Data

Hirarki data dalam dikelompokkan menjadi 3 (tiga) buah yaitu file, record dan elemen

data, untuk lebih jelaskan dapat dilihat pada gambar 1.2. berikut ini.

File / Berkas / Table

Rekaman / Record / Baris …………. ………….

Elemen Data / Field / Atribut …… …….. ……..

Gambar 1.2. Hirarki Data

Pengertian dari gambar tersebut diatas adalah sebagai berikut :

1). Elemen Data / Field / Atribut adalah satuan data terkecil yang tidak dapat dipecah

lagi menjadi unit lain yang bermakna. Pada data Mahasiswa, field / atribut datanya

Database



-

4

dapat berupa : nim, nama_m, tpt_lhr_m, tgl_lhr_m, alm_m dan dan atribut lainnya yang

menyangkut mahasiswa tersebut. Istilah lain elemen data adalah medan / field, kolom,

item, dan atribut. Istilah yang umum dipakai adalah field, atribut atau kolom.

2). Rekaman / Record / Baris adalah gabungan sejumlah elemen data yang saling

terkait. Contohnya adalah nim, nama_m, tpt_lhr_m, tgl_lhr_m, alm_m an atribut láinnya

dari seorang Mahasiswa dapat dihimpun dalam sebuah record / baris.

3). Berkas / File / Table adalah kumpulan record sejenis yang mempunyai panjang atribut

/ field sama, namun berbeda isi datanya.

Dalam basis data relasional, berkas mewakili komponen yang disebut Table atau

Relasi. Sedangkan pengertian Data value (nilai atau isi data) adalah data aktual atau

informasi yang disimpan pada setiap field / atribut. Field nama_m menunjukkan tempat

dimana informasi nama mahasiswa disimpan, sedangkan isi datanya adalah Mulyani,

Ahmad Sofyan dan lain sebagainya.

Berikut ini dapat diberikan illustrasi dari pengertian ketiga pengertian file, field, record dan

data value (isi data ).

Mahasiswa nama table / file

Record / baris

Atribut / field : nim,nama_m,tpt_lhr_m,tgl_lhr_m,j_kelamin,alm_m,kota_m,aama_m dan

kode_jur



-

5

Data value / Isi data :

Pada record pertama : 01031417 adalah isi data untuk kolom nim, Mulyanti

untuk kolom nama_m dan seterusnya

Gambar 1.3. Contoh file, field, record dan data value

Pada contoh diatas yang merupakan table / file adalah Mahasiswa, yang merupakan field

adalah nim,nama_m,tpt_lhr_m,tgl_lhr_m,j_kelamin,alm_m,kota_m,aama_m dan kode_jur, sedangkan

untuk isi data pada record pertama adalah 01031417 (nim), Mulyanti (nama_m) dan seterusnya. Pada

tabel mahasiswa tersebut misalkan jumlah mahasiswanya adalah 2000 untuk berbagai jurusan, maka

jumlah recordnya adalah 2000 juga dan kita dapat melakukan manipulasi data pada tabel tersebut

yaitu insert, update dan delete.

1.3. Sistem Basis Data

Sistem basis data dapat diartikan sebagai kumpulan file / table yang saling

berhubungan (dalam sebuah basis data di sebuah sistem komputer), dan sekumpulan

program (DBMS / Database Management System) yang memungkinkan beberapa user

(pemakai), dan / atau program lain untuk mengakses dan memanipulasi file (table) tersebut.

Komponen – komponen utama dari sebuah sistem basis data adalah sebagai berikut :

1). Perangkat keras (hardware)

2). Sistem operasi (operating system)

3). Basis data (database)

4). Sistem (aplikasi/perangkat lunak) pengelola basis data (DBMS)

5). Pemakai (user)

6). Aplikasi (perangkat lunak) lain (bersifat optional)

Pada gambar 1.3. sistem basis data dapat dilihat bahwa basis data pada intinya

adalah disimpan pada media penyimpanan elektronik (hardisk), sedangkan database adalah

terdiri dari beberapa file / table yang saling berelasi (berhubungan). Basis data tersebut dikelola

oleh DBMS (database management system) dan database tersebut dapat dimanfaatkan oleh

beberapa user (pemakai) yang dapat melakukan manipulasi pada database. Tidak semua user



-

6

dapat melakukan manipulasi data didalam database, hal ini diatur sesuai dengan hak aksesnya

dari masing – masing user tersebut.

Gambar 1.4. Sistem Basis Data

1.3.1. Perangkat Keras

Perangkat keras yang biasanya terdapat dalam sistem basis data adalah

sebagai berikut:

1). Komputer (satu untuk yang stand-alone atau lebih dari satu untuk sistem

jaringan).

1). Memori sekunder yang on-line (harddisk).

3). Memori sekunder yang off-line (tape) untuk keperluan backup data.

4). Media / perangkat komunikasi (untuk sistem jaringan).

1.3.2. Sistem Operasi

Merupakan program yang mengaktifkan / memfungsikan sistem komputer,

mengendalikan seluruh sumber daya dalam komputer dan melakukan operasi –

Basis Data

Basis Data X: Table A Table B Table C Table D Table E

Dll

Database management

system (DBMS)

PC

PC

PC

Basis Data Y: Table J Table K Table L Table M Table N

Dll



-

7

operasi dasar dalam komputer (operasi input/output), pengelolaan file, dan lain

sebagainya.

Program pengelola basis data (DBMS) akan aktif (running) jika sistem

operasi yang dikehendakinya (sesuai) telah aktif.

Contoh daripada sistem operasi pada sistem komputer adalah MS-DOS, MS

Windows (3.11,95,98 dan lainnya) untuk yang stand alone dan MS Windows (2000

Server, UNIX, LINUX, Novel_Netware dan lain sebagainya) utuk yang jaringan.

1.3.3. Basis Data

Sebuah sistem basis data dapat memiliki beberapa basis data. Setiap basis

data dapat memiliki sejumlah objek basis data (seperti file/table, store procedure,

indeks, dan lainya). Disamping berisi / menyimpan data, setiap basis data juga

mengandung / menyimpan definisi struktur (baik untuk basis data maupun objek-

objeknya secara detail).

1.3.4. Sistem pengelola basis data (DBMS)

Pengelolaan basis data secara fisik tidak ditangani langsung oleh user

(pemakai), tetapi ditangani oleh sebuah perangkat lunak (sistem) yang khusus /

spesifik.

Perangkat inilah disebut DBMS, yang akan menentukan bagaimana data

diorganisasi, disimpan, diubah, dan diambil kembali. Perangkat tersebut juga

menerapkan mekanisme pengamanan data (security), pemakaian data secara

bersama (sharing data), pemaksaan keakuratan / konsistensi data, dan sebagainya.

Perangakat lunak yang termasuk DBMS adalah MS-Access, Foxpro, Dbase-IV,

Foxbase, Clipper, dan lainnya untuk kelas sederhana, dan Oracle, Informix, Sybase,

MS-SQL Server, dan lainnya untuk kelas kompleks / berat.

1.3.5. Pemakai (Users)

Ada beberapa jenis / tipe pemakai pada sistem basis data, berdasarkan cara

mereka berinteraksi pada basis data, diantaranya adalah:



-

8

1). Programmer

Aplikasi

Adalah pemakai yang berinteraksi dengan basis data

melalui DML (data manipulation language), yang

disertakan dalam program yang ditulis dalam bahasa

pemrograman induk (seperti pascal, cobol, clipper,

foxpro, dan lainnya).

2). User Mahir

(casual user)

Adalah pemakai yang berinteraksi dengan sistem tanpa

menulis modul program. Mereka menyatakan query

(untuk akses data), dengan bahasa query yang telah

disediakan oleh suatu DBMS.

3). User Umum

(End User)

Adalah pemakai yang berinteraksi dengan sistem basis

data melalui pemanggilan satu program aplikasi

permanen, yang telah ditulis / disediakan sebelumnya.

4). User Khusus

(Specialized User)

Adalah pemakai yang menulis aplikasi basis data non

konvensional untuk keperluan khusus, seperti untuk

aplikasi AI, Sistem Pakar, Pengolahan Citra, dan lainnyal,

yang bisa saja mengakses basis data dengan / tanpa

DBMS.

Untuk sebuah sistem basis data yang stand-alone, maka pada suatu saat

hanya ada satu pemakai, sedangkan untuk jaringan pada suatu saat ada banyak

pemakai yang dapat berhubungan (menggunakan) basis data yang sama. Pilihan

untuk stand-alone atau jaringan (multiuser) tergantung pada (ditentukan oleh)

kebutuhan pemakai, perangkat keras yang tersedia, sistem operasi yang digunakan,

serta DBMS yang dipilih.

1.3.6. Aplikasi (perangkat lunak) lain

Aplikasi lain ini bersifat optional, ada tidaknya tergantung pada kebutuhan

kita. DBMS yang kita gunakan lebih berperan dalam pengorganisasian data dalam

basis data, sementara bagi pemakai basis data (khususnya yang menjadi end user)

dapat disediakan program khusus untuk melakukan pengisian, pengubahan dan

pengambilan data.



-

9

1.4. Sistem Manajemen Basis Data (DBMS)

DBMS adalah koleksi terpadu dari program-program (sistem perangkat lunak) yang

digunakan untuk mendefinisikan, menciptakan, mengakses dan merawat database (basis

data). Tujuannya adalah menyediakan lingkungan yang mudah dan aman untuk

penggunaan dan perawatan database. Contoh daripada DBMS adalah Ms-Access, MS Sql

Server dan Oracle.

Pertanyaan Soal

1. Jelaskan pengertian daripada basis data (database) ?

2. Berikan penjelasan mengenai perbedaaan antara lemari arsip dengan database didalam suatu

perusahaan ?.

3. Jelaskan pengertian daripada file, record, field dan data value dan berikan masing – masing

contohnya ?.

4. Jelaskan pengertian daripada sistem basis data, apa saja komponen utama dari sistem basis

data ?.

5. Jelaskan pengertian sistem operasi dan berikan contoh beberapa sistem operasi yang saudara

ketahui ?.

6. Jelaskan pengertian daripada DBMS, dan berikan contohnya untuk kelas DBMS yang sederhana

maupun yang kompleks ?.



-

10

BAB 2

OPERASI DASARI BASIS DATA

2.1. Operasi Dasar

Didalam sebuah disk (hard disk), basis data dapat diciptakan dan dapat pula

ditiadakan. Dalam sebuah disk kita dapat menempatkan beberapa (lebih dari satu) basis

data (Misalnya basis data nilaiMahasiswa, kepegawaian, keuangan, penjualan, pepustakaan

dan lainnya). Sementara dalam sebuah basis data kita dapat menempatkan satu atau lebih

file / table. Misalkan dalam basis data penjualan terdiri dari table barang, faktur, pelanggan

dan transaksi barang.

Operasi-operasi dasar yang dapat kita lakukan berkenaan dengan basis data adalah

sebagai berikut:

1). Pembuatan basis data baru (create database), identik dengan pembuatan lemari arsip

yang baru.

2). Penghapusan basis data (drop database), identik dengan perusakan lemari arsip,

sekaligus beserta isinya jika ada.

3). Pembuatan table baru ke suatu basis data (create table), yang identik dengan

penambahan map arsip baru ke sebuah lemari arsip yang telah ada.

4). Penghapusan table dari suatu basis data (drop table), identik dengan perusakan map

arsip lama yang ada di sebuah lemari arsip.

5). Penambahan / pengisian data baru di sebuah basis data (insert), identik dengan

penambahan lembaran arsip ke sebuah map arsip.

6). Pengambilan data dari sebuah table (retrieve / search), identik dengan pencarian

lembaran arsip dalam sebuah map arsip.

7). Pengubahan data dalam sebuah table (update), identik dengan perbaikan isi lembaran

arsip yang ada di sebuah map arsip.

8). Penghapusan data dari sebuah table (delete), identik dengan penghapusan sebuah

lembaran arsip yang ada di sebuah map arsip.



-

11

Operasi pembuatan basis data dan tabel merupakan operasi awal yang hanya

dilakukan sekali dan berlaku seterusnya. Sedangkan untuk operasi pengisian, perubahan,

penghapusan dan pencarian data merupakan operasi rutin yang berlaku berulang-ulang.

2.2. Kegunaan Database

Penyusunan satu basis data digunakan untuk mengatasi masalah – masalah

pada penyusunan data, antara lain:

1). Redundansi dan inkonsistensi data

2). Kesulitan pengaksesan data

3). Isolasi data untuk standarisasi

4). Multiple user (banyak pemakai)

5. Masalah keamanan (security)

6. Masalah integrasi (kesatuan)

7. Masalah data independence (kebebasan data)

2.2.1. Redundansi dan inkonsistensi data

Jika table dan program aplikasi diciptakan oleh programmer yang

berbeda dengan waktu yang berselang cukup panjang, maka ada beberapa

bagian data mengalami penggandaan pada table yang berbeda pada suatu

database.

C o n t o h

Nama, alamat, dan telpon dari mahasiswa di sebuah Perguruan Tinggi tercatat pada

table Anggota (pada database Perpustakaan), KRS dan juga pada Keuangan.

Apabila kita berbicara sistem yang berbasis jaringan maka 1(satu) table mahasiswa

bisa dimanfaatkan oleh beberapa sub database yang menginginkannya.

Penyimpanan dibeberapa tempat untuk data yang sama ini disebut sebagai

redundansi dan mengakibatkan pemborosan ruang penyimpanan dan juga biaya

untuk akses lebih tinggi.



-

12

Penyimpanan data yang sama berulang-ulang di beberapa tempat dalam

database dapat mengakibatkan juga inkonsistensi (tidak konsisten). Hal ini terjadi,

bila suatu ketika mahasiswa tersebut pindah alamat berubah, maka seluruh table

yang memuat data tersebut harus diubah / update. Bila salah satu saja yang

diupdate, maka menjadi tidak konsisten.

2.2.2. Kesulitan dalam pengaksesan data

Pada suatu saat dibutuhkan untuk mencetak data siapa saja mahasiswa yang berada di kota „Bekasi Timur‟, padahal belum tersedia program yang telah ditulis untuk mengeluarkan data tersebut. Maka kesulitan akan timbul, dan penyelesaian ke arah itu adalah DBMS yang mampu mengambil data secara langsung dengan bahasa yang familiar dan mudah digunakan (user frindly).

2.2.3. Isolasi data untuk standarisasi

Jika data tersebar dalam beberapa file / table dalam bentuk format yang tidak

sama, maka ini akan menyulitkan dalam menulis program aplikasi untuk mengambil

dan menyimpan data. Maka haruslah data dalam satu basis data dibuat satu format,

sehingga mudah dibuat program aplikasinya.

2.2.4. Multiple User (Banyak Pemakai)

Dalam rangka mempercepat semua daya guna sistem dan mendapat responsi

waktu yang cepat, beberapa sistem mengijinkan banyak pemakai untuk meng “update

“ data secara simultan. Salah satu alasan mengapa basis data dibangun karena

nantinya data tersebut digunakan oleh banyak orang dalam waktu yang sama atau

berbeda, diakses oleh program yang sama tapi berbeda orang dan waktu.

Semua itu memungkinkan terjadi, karena data yang diolah tidaklah tergantung

dan menyatu dalam program tapi ia terlepas dalam satu kelompok data.

2.2.5. Masalah keamanan (security)

Tidak semua pemakai sistem basis data diperbolehkan untuk mengakses

semua data. Misalkan data mengenai gaji seorang karyawa hanya boleh dibuka oleh

bagian keuangan dan personalia, tidak diperkenankan bagian gudang membaca dan



-

13

mengubahnya.

2.2.6. Masalah integritas (kesatuan)

Basis data berisi file / table yang saling terkait, masalah utama adalah

bagaimana kaitan antar table itu terjadi. Meskipun kita mengetahui table A berkaitan

dengan table B, namun secara teknis ada field / atribut kunci yang mengaitkan /

merelasikan table tersebut.

2.2.7. Masalah data independence (kebebasan data)

Paket bahasa yang diciptakan oleh DBMS, perubahan pada struktur file /

table, setiap kali kita hendak melihat data cukup dengan utility list, menambah data

dengan Append (misal untuk DBMS Clipper atau Foxpro), merubah struktur table

dengan Design Table, melakukan penelurusan data dengan query (misal untuk

Access, Sql Server, MySql atau Oracle). Ini berarti perintah-perintah dalam paket

DBMS bebas terhadap basis data. Apapun perubahan dalam basis data semua

perintah akan mengalami kestabilan tanpa mengalami perubahan.

2.3. Keuntungan Sistem Basis Data

Keuntungan-keuntungan yang dapat diperoleh dari penerapan sistem basis data

pada suatu perusahaan adalah sebagai berikut:

1). Mengurangi redudansi data

Data yang sama pada beberapa aplikasi cukup disimpan sekali saja.

2). Integritas Data

Dimana data terismpan secara akurat karena tidak adanya redudansi data.

3). Menghindari inkonsisten data

Sebagai akibat tidak adanya data yang redundansi data, sehingga tidak terjadi

inkonsisten data, karena data yang akan diupdate cukup dilakukan sekaligus saja.

4). Penggunaan data bersama

Data yang sama dapat diakses atau dimanfaatkan oleh beberapa user pada saat yang

bersamaan.



-

14

5). Standarisasi data

Akibat tidak adanya redundansi, inkonsisten, dan integritas data, maka akan terciptanya

adanya standarisasi data.

6). Jaminan Keamanan Data (Security Data)

Data yang tersimpan hanya dapat diakses oleh yang mempunyai otoritas terhadap data

tersebut.

7). Menyeimbangkan kebutuhan data

Data ditentukan prioritas suatu operasi, misalkan antara update dengan retrieve data.

2.4. Kerugian Sistem Basis Data

Kerugian - kerugian yang ada dengan diterapkannya basis data pada suatu

perusahaan adalah sebagai berikut:

1). Diperlukan harware (perangkat keras tambahan) : CPU yang lebih kuat, terminal yang

lebih banyak, alat komunikasi.

2). Biaya Performance yang lebih besar : listrik, personil yang lebih tinggi klasifikasinya,

biaya telekomunikasi antar lokasi.

3). Rawannya keberhasilan operasi : gangguan listrik, dan komunikasi.

4). Sistem kelihatan lebih kompleks : banyaknya aspek yang harus diperhatikan.

2..5. Contoh Database

Berikut ini ini adalah contoh dari database Penjadwalan_mengajar_dosen pada STMIK

„Revanda Jaya‟ Bekasi, dimana pada database tersebut terdiri dari file / table Dosen,

Matakuliah, Jurusan dan Mengajar.

1. Dosen

Dosen ={nid,nama_d,tempat_lhr,tgl_lahir,jkelamin,alamat,kota,kodepos,gajipokok}

Dengan data value sebagai berikut:



-

15

Gambar 2.1. Data value Dosen

2. Matakuliah

Matakuliah ={kdmk,nama_mk,sks,semester}


Gambar 2.2. Data value Matakuliah

3. Jurusan

Jurusan ={kode_jur,nama_jur,sjenjang,nama_kajur}


Gambar 2.3. Data value Jurusan

4. Mengajar



-

16

Mengajar ={nid,thn_akademik,smt,hari,jam_ke,kdmk,waktu,kelas,kode_jur}


Gambar 2.4. Data value Mengajar

Implementasi relasi (hubungan antar table) yang ada pada database tersebut dapat dilihat

pada gambar berikut ini (Dengan database MS-SQL Server 2000 dan MS-Access):

Gambar 2.5. Diagram database Penjadwalan_mengajar_doseen dengan SQL-Server 2000



-

17

Gambar 2.6. Relationship database Penjadwalan_mengajar_doseen dengan MS-Access

Pada gambar tersebut diatas terlihat bahwa pada table mengajar, berelasi kepada table

dosen, matakuliah dan jurusan, dikarenakan pada table mengajar tersebut membutuhkan data –

data yang ada pada ketiga tabel tersebut, artinya:

Seorang dosen bisa mengajar lebih dari satu matakuliah pada semester yang

sama.

Satu matakuliah bisa diajar (diampu) oleh banyak dosen dan jurusan.

Operasi manipulasi yang dapat dilakukan pada database tersebut adalah sebagai

berikut:

1). Insert : Kita dapat melakukan pemasukan data – data baru pada file / table

dosen, matakuliah, jurusan dan mengajar.

2). Delete : Kita dapat melakukan penghapusan data yang telah ada pada file / table

dosen, matakuliah, jurusan dan mengajar untuk data – data yang tidak

diperlukan lagi.

3). Update : Kita dapat melakukan perubahan data – data alamat dan kota seorang

dosen pada file / table dosen dikarenakan dosen tersebut pindah alamat,

dan kita dapat melakukan perubahan untuk data yang lainnya pada

database tersebut.



-

18

4). Retrieve : Kita dapat menampilkan Informasi mengenai dosen menurut jenis

kelamin, kota alamat dan lainnya, informasi mengenai transaksi

mengajar dosen, informasi jurusan, informasi mengenai matakuliah

berdasarkan sks nya dan informasi lainnya.

2.6. Abstraksi Data

Kegunaan utama sistem basis data adalah agar pemakai (user) mampu menyusun

suatu pandangan abstaksi dari data. Pemakai atau user dapat dikelompokkan menjadi tiga

tingkatan abstaksi saat memandang suatu basis data, yaitu :

1). Level Phisik.

2). Level Konseptual.

3). Level Padangan Pemakai ( View )

2.6.1. Level Phisik

Level abstraksi paling rendah, menggambarkan bagaimana (how) data disimpan

dalam kondisi sebenarnya. Level ini tentu paling kompleks, struktur data level terendah

digambarkan pada level ini. Level ini digunakan oleh programmer, yang digunakan untuk

melakukan pemrograman dengan mengunakan database dan DBMS tertentu sesuai dengan

kebutuhan daripada end-user.

2.6.2. Level Konseptual

Level abstraksi data level lebih tinggi yang menggambarkan data apa (what) yang

disimpan dalam basis data, dan hubungan relasi yang terjadi antar data. Level ini

menggambarkan keseluruhan basis data. Pemakai tidak memperdulikan kerumitan dalam

struktur level phisik lagi, penggambaran cukup dengan memakai kotak, garis dan

keterangan secukupnya. Level ini digunakan oleh database administrator, yang

memutuskan informasi apa yang akan dipelihara dalam satu database.



-

19

2.6.3. Level Pandangan Pemakai (View Level)

Level abstraksi tertinggi yang mengambarkan hanya satu bagian dari keseluruhan

database. Bila pada level konseptual data merupakan suatu kumpulan besar dan kompleks,

pada level ini hanya sebagian saja yang dilihat dan dipakai. Hal ini disebabkan beberapa

pemakai database tidak membutuhkan semua isi database. Level ini sangat dekat dengan

pemakai (user), dan setiap user kemungkinan hanya membutuhkan sebagian dari database.

Ada beberapa kelompok user dengan pandangan berbeda butuh data dalam database, jadi

pada level ini yang memakai adalah pemakai akhir atau end-user.

Misalkan pemakai akhir pada bagian keuangan hanya memakai data untuk file /

table pembayaran, mahasiswa dan karyawan, tetapi tidak membutuhkan file / table buku dan

nilai. Demi kemudahan interaksi antara pemakai dengan sistem, maka view level ini

didefinisikan. Jadi ada beberapa pandangan disusun untuk mengakses satu sistem

database yang sama.

Hubungan antar level tersebut dapat dilihat pada gambar 2.7 berikut ini :

Bagian Keuangan Bagian Perpustakaan Bagian Akademik

Gambar 2.7. Abstraksi Data

View 1 View 2 View 3

Level Konseptual

Level Phisik



-

20

Pertanyaan Soal

1. Sebutkan dan jelaskan operasi – operasi dasar yang berkenaan dengan basis data (database)

?.

2. Jelaskan dan berikan contoh masalah redundancy dalam suatu basis data (database) ?.

3. Jelaskan keuntungan – keuntungan apa saja dengan diterapkannya basis data (database)

pada suatu perusahaan ?.

4. Jelaskan kerugian - kerugian apa saja dengan diterapkannya basis data (database) pada

suatu perusahaan ?.

5. Berikan contoh suatu database, kelompokkan mana sebagai file / table, dan field / atributnya ?

6. Jelaskan operasi manipulasi apa saja yang dapat dilakukan berkenaan dengan pembentukan

basis data (database) ?.

7. Jelaskan pengertian level konseptual pada abstraksi data ?.



-

21

BAB 3

BAHASA BASIS DATA

(DATABASE LANGUAGE)

DBMS merupakan perantara bagi pemakai dengan basis data dalam Disk. Cara

berkomunkasi / berinteraksi antara pemakai dengan basis data diatur dalam suatu bahasa khusus

yang ditetapkan oleh perusahaan pembuat DBMS. Bahasa ini disebut sebagai bahasa basis data

yang meliputi sejumlah perintah (statement) yang diformulasikan dan dapat diberikan user dan

dikenali / diproses DBMS untuk melakukan suatu aksi / pekerjaan tertentu.

3.1. Deskripsi Bahasa Basisdata

Bahasa basis data umumnya dapat ditempelkan (embbeded) ke bahasa pemrogarman lain,

misalkan ditempelkan kedalam bahasa Java,C/C++, Pascal, Basic, Fortran, Ada dan lainnya. Bahasa

tempat ditempelkannya instruksi bahasa basisdata disebut sebagai inang (host language). Pada

program bahasa inag yang ditempeli kode-kode bahasa basisdata mka saat source program

dikompilasi maka source program terlebih dahulu dilewatkan ke pre-kompilator (pre-compiler) yang

menterjemahkan instruksi bahasa basisdata menjadi instruksi asli bahasa pemrograman inang.

Setelah itu, kode-kode yang telah dalam bahasa inang dikompilaasi menggunakan kompilator

bahasa inang sehingga menghasilkan kode biner yang mengaitkan ( link) instruksi – instruksi bahasa

basisdata ke pustaka (library) yang berfungsi menghubung DBMS. Hasil – hasil instruksi bahasa

basisdata segera ditangkap program bahasa inang dan diolah sesuai keperluan aplikasi.

Selain itu vendor DBMS juga selalu menyertakan fasilitas inteaktif memberi perintah ke DBMS

secara langsung. Cara ini umumnya dipergunakan administrator untuk menjalankan tugasnya

mengolah seluruh basisdata organisasi.

3.2. Komponen Bahasa Basisdata

Berdasarkan fungsinya, bahasa basis data dapat dipilah ke dalam 3 (tiga) bentuk yaitu :

1. Data Definition Language (DDL)

2. Data Manipulation Language (DML)

3. Data Control Language (DCL)



-

22

DDL berfungsi menspesifikasikan skema atau struktur basisdata, hasil pernyataan DDL

adalah himpunan definisi data yang disimpan secara khusus pada data dictionary (data directory).

DML berisi sekumpulan operasi manipulasi data pada basisdata, DML biasa disebut bahasa

query yaitu bahasa untuk meminta informasi dari basisdata karena komponen paling kompleks di

DML adalah operaasi query. Sebenarnya DML tidak hanya berisi operasi utnuk query, namun juga

meliputi operasi penghapusan, pembaruan dan penyisipan.

DCL merupakan sub bahasa untuk mengendalikan struktur internal basisdata, DCL untuk

menyesuaikan sistem agar supaya lebih efisian dan DCL sangat bergantung pada vendor.

3.2.1. Data Definition Language (DDL)

Struktur / skema basis data yang menggambarkan / mewakili desain

basis data secara keseluruhan dispesifikasikan dengan bahasa khusus yaitu

DDL. Dengan bahasa ini kita dapat membuat tabel (create table) baru, indeks,

mengubah table, menentukan struktur penyimpanan table, dan lainnya. Hasil

dari kompilasi perintah DDL, adalah kumpulan table yang disimpan dalam file

khusus yang disebut kamus data (data dictionary).

Kamus data merupakan suatu metadata (superdata), yaitu data yang

mendiskripsikan data sesungguhnya. Contoh perintah DDL dengan Foxpro

adalah create matakuliah, modify report, modify structure, dan lainnya,

sedangkan perintah DDL dengan MS-SQl Server 2000, contohnya adalah

create new database Penjadwalan_mengajar_dosen dan contoh lainnya adalah

new table dosen dengan struktur sebagai berikut:



-

23

Gambar 3.1. Create database dengan MS-SQL Server 2000

Gambar 3.2. Create table mahasiswa dengan MS-SQL Server 2000

3.2.2. Data Manipulation Language (DML)

Bentuk bahasa basis data untuk melakukan menipulasi dan pengambilan

data pada suatu basis data. Manipulasi data pada dabase dapat berupa :

1). Penyisipan / penambahan data pada file / table dalam suatu basis data.

2). Penghapusan data pada file / table dalam suatu basis data.

3). Pengubahan data pada file / table dalam suatu basis data.

4). Penelusuran data pada file / table dalam suatu basis data.

Pada level phisik kita harus mendefinisikan alghoritma yang memungkinkan

pengaksesan yang efisien terhadap data. Pada level yang lebih tinggi yang dipentingkan



-

24

bukan efisien akses, tapi juga efisiensi interaksi pemakai dengan sistem.

DML merupakan bahasa yang bertujuan memudahkan pemakai untuk mengakses

data sebagaimana direpresentasikan oleh model data. Ada 2 (dua) jenis DML adalah

sebagai berikuit :

1). Prosedural, yang mensyaratkan pemakai menentukan, data apa yang diinginkan serta

bagaimana cara mendapatkannya.

2). Nonprosedural, yang membuat pemakai dapat menentukan data apa yang diinginkan

tanpa menyebutkan bagaimana cara mendapatkannya.

Contoh paket bahasa prosedural DML : dBase, FoxBase, sedang untuk

Nonprosedural DML : SQL (Structure Query Language), QBE (Query By Example).

Query

Adalah pernyataan yang diajukan untuk mengambil informasi di dalam suatu basis data.

Query merupakan bagian dari DML yang untuk pengambilan informasi disebut Query

Language.

Berikut ini adalah contoh penggunakan perintah query dengan menggunakan database MS-

SQL Server 2000, dapat dilihat pada gambar 3.3. berikut ini :

Perintah Query (SQL)

Hasil Query

Gambar 3.3. Perintah Query dengan MS-SQL Server 2000



-

25

3.3. Pengguna Database

Basis data yang telah diciptakan yang terdiri dari beberapa table yang saling

berkaitan, tentunya harus dimanfaatkan oleh para pengguna. Di dalam suatu basis data

terdapat beberapa pengguna, antara lain adalah:

1). Database Manager

Satu database manager adalah satu modul program yang menyediakan

interface antara penyimpanan data low-level dalam database dengan satu aplikasi

program dan query yang diajukan ke sistem.

Tugas dan tanggungjawab database manager:

a. Interaksi dengan manager file

b. Integritas

c. Keamanan

d. Bakcup dan recovery

2). Database Administrator

Orang yang mempunyai kekuasaan sebagai pusat pengontrolan terhadap

seluruh sistem baik data maupun program yang mengakses data disebut sebagai

database administrator.

Fungsi database administrator:

a. Mendefinisikan pola struktur database.

b. Mendefinisikan struktur penyimpanan dan metode akses.

c. Mampu memodifikasi pola dan organisasi phisik.

d. Memberikan kekuasaan pada user untuk mengakses data.

e. Menspesifikasikan keharusan integritas data.

3). Database User

Ada 4 macam pemakai database yang berbeda keperluan dan cara aksesnya,

yaitu : 1. Programmer Aplikasi, 2. Casual User (user mahir), 3. User Umum (end user),



-

26

dan 4. User khusus (specialized user).

3.4. Basis Data Relasional

Pada model relasional, basis data akan “disebar” (dipilah-pilah) kedalam berbagai

tabel 2 dimensi. Setiap tabel terdiri atas lajur mendatar yang disebut dengan baris data

(row / record), dan lajur vertical yang biasa disebut dengan kolom (columm / field). Di setiap

pertemuan baris data dan kolom itulah item-item data (satuan data terkecil) ditempatkan.

Ilustrasi Model Data Relasional

Sebelum penerapan basis data dilakukan, lebih dahulu kita harus mengetahui

contoh data yang akan digunakan. Contoh data ini harus dianalisis untuk mengetahui

karakteristik mengenai masing-masing tabel data. Pengetahuan karakteristik dijadikan

dasar untuk penetapan struktur dari masing-masing tabel. Didalam penerapan basis data,

penetapan struktur table dilakukan sebelum penyimpanan data.

Berikut contoh data yang akan digunakan (data yang ada tidak menggambarkan

kenyataan yang sesungguhnya ).

1. Data dosen, dengan isi data sebagai berikut:

Karakreristik data :

Memiliki 9 buah kolom data.

Kolom pertama berisi data angka tetapi tidak menunjukkan suatu jumlah (disebut alfa

numerik) dengan lebar (banyaknya karakter) tetap, 5 karakter / dijit.



-

27

Kolom kedua berisi data karakter / string dengan lebar maksimum 30 karakter.

Kolom ketiga berisi data karakter / string dengan lebar maksimum 10 karakter.

Kolom keempat berisi data penanggalan / date.

Kolom kelima berisi data karakter / string dengan lebar maksimum 6 karakter.

Kolom keenam berisi data karakter / string dengan lebar maksimum 50 karakter.

Kolom ketujuh berisi data karakter / string dengan lebar maksimum 20 karakter.

Kolom kedelapan berisi data karakter / string dengan lebar maksimum 5 karakter.

Kolom kesembilan berisi data numeric dengan lebar maksimum 8 karakter.

Contoh diatas adalah karakteristik data untuk data dosen, data ini diambilkan dari

contoh database pada sub bab 2.5 (contah database). Atas dasar karakteristik data tersebut

selanjutnya kita bisa membentuk database physical (dengan catatan table – table yang telah

terbentuk telah dilakukan normalisasi data) dengan menggunanan MS-Access, SQL Server,

MYSql, Oracle atau tool database lainnya.

Berangkat dari mendefinisikan karakteristik tersebut di atas, maka kita dapat

menetapkan struktur dari masing-masing table. Secara minimal yang harus ditentukan

dalam struktur table adalah :

1). Nama kolom (field / atribut).

2). Tipe data (data type)

3). Lebar (banyaknya karakter / dijit maksimum yang dapat ditampung.

4). Pendefinisian kolom (apakah null atau not null)

Berangkat dari karakteristik yang dapat kita simpulkan dari fakta yang ada dari

masing-masing data, struktur dari table dosen pada basis data

Penjadwalan_mengajar_dosen, yang dapat ditentukan adalah sebagai berikut (struktur

dengan MS-SQL Server):

1. Table dosen



-

28

Adapun untuk struktur untuk table Matakuliah Jurusan dan Mengajar adalah sebagai

berikut:

2. Table matakuliah

3. Tabel jurusan

4. Tabel mengajar

Untuk kolom Allow Nulls jika tidak ada tanda check list maka kolom (field) tersebut harus isi

datanya dan tidak boleh kosong.



-

29

Untuk tanda key adalah kolom (field) tersebut adalah sebagai primary key pada table yang

terbentuk. Pendefinisan untuk tipe data dan lebar field harus disesuaikan dengan data sesungguhnya,

lebar tidak boleh kurang tapinhindari lebar yang berlebihan.

Pertanyaan Soal

1. Jelaskan dan berikan contoh pengertian dari DDL (data definition language) ?.

2. Jelaskan pengertian dari DML (data manipulation language), manipulasi apa saja yang dapat

kita lakukan berkenaan dengan basis data (database) ?.

3. Jelaskan pengertian daripada Query ?.

4. Jelaskan pengertian database administrator, fungsi apa saja yang harus dilakukan oleh

database administrator ?.

5. Berikan penjelasan tentang karakteristik data untuk table matakuliah, jurusan dan mengajar ?.



-

30

BAB 4

NORMALISASI DATA

Perancangan basis data diperlukan, agar kita bisa memiliki basis data yang kompak dan

efisien dalam penggunaan ruang penyimpanan, cepat dalam pengaksesan dan mudah dalam

pemanipulasian (tambah, ubah, hapus) data.

Dalam merancang basis data, kita dapat melakukannya dengan :

1. Menerapkan normalisasi pada struktur table yang telah diketahui.

2. Langsung membuat model ER (Entity Relationship)

Proses Normalisasi, merupakan proses pengelompokan data elemen menjadi table-table

yang menunjukkan entity dan relasinya. Pada proses normalisasi selalu diuji pada beberapa kondisi,

apakah ada kesulitan pada saat menambah / insert, menghapus / delete, mengubah / update, dan

membaca / retrieve pada suatu Database.

Bila ada kesulitan pada pengujian tersebut, maka relasi tersebut dipecahkan menjadi

beberapa table lagi, sehingga diperoleh database yang optimal.

4.1. Atribut Table

Normalisasi lebih difokuskan pada tinjauan komprehensif terhadap setiap kelompok data

(table) secara individual. Lebih jauh tinjauan tersebut dititikberatkan pada data di masing – masing

kolom pembentuk tabel. Kita menggunakan istilah baru, yaitu atribut yang sebenarnya identik dengan

pemakaian istilah kolom data atau field.

Sebagai contoh :

o Table Dosen, memiliki 9 buah field / atribut, yaitu : nid, nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir,

jkelamin, alamat, kota, kodepos, dan gajipokok.

o Table Matakuliah, memiliki 4 buah atribut, yaitu : kdmk, nama_mk, sks dan semester.



-

31

o Table Jurusan, memiliki 4 buah atribut, yaitu : kode_jur, nama_jur, jenjang, dan

nama_kajur.

o Table Mengajar, memiliki 9 buah atribut, yaitu : nid, thn_akademik, smt, hari, jam_ke,

kdmk, waktu, kelas, dan kode_jur.

Dari 4 table di atas, masing-masing table memiliki field / atribut sebagai key, dan lainnya

sebagai atribut deskriptif. Ada pula atribut yang tergolong atribut sederhana atau komposit dan

lainnya.

4.1.1. Key dan Atribut Deskriptif

Key, adalah satu atau gabungan beberapa atribut yang dapat membedakan semua baris data

(row) dalam tabel secara unik. Artinya adalah apabila suatu field / atribut dijadikan key, maka tidak

boleh ada dua atau lebih baris data dengan nilai yang sama untuk field / atribut tersebut.

Sehubungan dengan pernyataan tersebut, maka kita dapat membedakan 3 (tiga) macam key

yang dapat diterapkan pada suatu tabel :

1. Superkey.

2. Candidate-Key.

3. Key Primer (Primary-Key).

4. Kunci tamu (Foreign Key)

a. Superkey

Superkey adalah merupakan satu atau lebih field / atribut (kumpulan atribut) yang dapat

membedakan setiap baris data dalam sebuah table secara unik. Bisa terjadi, ada lebih dari 1

kumpulan atribut yang bersifat seperti itu pada sebuah table.

Pada tabel Dosen yang memiliki 4 buah field / atribut tersebut, yang dapat menjadi superkey

adalah :

o (nid, nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir, jkelamin, alamat, kota, kodepos, gajipokok)

o (nid, nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir, jkelamin, alamat, kota, kodepos)

o (nid, nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir, jkelamin, alamat, kota,)

o (nid, nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir, jkelamin, alamat,)

o (nid, nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir, jkelamin,)

o (nid, nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir)



-

32

o (nid, nama_d, tempat_lhr)

o (nid, nama_d,)

o (nid)

o (nama_d)

b. Candidate-Key

Candidate_key adalah merupakan kumpulan field / atribut minimal yang dapat membedakan

setiap baris data dalam sebuah table secara unik.Sebuah Candidate-key tidak boleh berisi atribut atau

kumpulan atribut yang telah menjadi superkey yang lain. Jadi sebuah Candidate-key pasti superkey,

tapi belum tentu sebaliknya.

Pada table Dosen tersebut diatas, yang dapat menjadi Candidate-key adalah :

(nid).

(nama_d), jika kita bisa menjamin tidak ada nilai yang sama untuk atribut ini.

Pada sebuah table dimungkinkan ada lebih dari satu Candidate-key, seperti contoh diatas.

Salah satu dari Candidate–key ini (jika memang lebih dari satu) dapat dijadikan sebagai Key Primer

(Primary key).

c. Primarye-Key

Primary_key adalah candidate-key yang dipilih untuk mengidentifikasi tupel secara unik pada

suatu relasi. Kunci utama dapat terbentuk dari satu atribut atau lebih.

Pemilihan Key Primer dari sejumlah Candidate-key pada suatu table didasari pada ketiga hal

berikut ini:

1. Key tersebut lebih sering (natural) untuk dijadikan acuan.

2. Key tersebut lebih ringkas.

3. Jaminan keunikan Key tersebut lebih baik.

Dengan pertimbangan tersebut, kedua Candidate-key pada table dosen, yaitu nid dan

nama_d, yang lebih cocok sebagai Key Primer adalah (nid). Hal ini dikarenakan bahwa jaminan

keunikan daripada nid (nomor induk dosen) akan terjamin karena karena setiap nid pada suatu

perguruan tinggi pastinya tidak akan sama nilainya, sedangkan kenapa tidak memilih nama_d, karena

nama_d kemungkinan ada yang sama nilainya.



-

33

c. Foreign-Key

Kunci tamu adalah satu atribut (satu set atribut) yang melengkapi satu relationship

(hubungan) yang menunjukkan ke induknya. Kunci tamu ditempatkan pada relasi anak dan sama

dengan kunci primer induk direlasikan.

Hubungan antara relasi induk dengan anak adalah satu lawan banyak (one to many

relationship).

Gambar 4.1. Relasi one to many

Kunci tamu dari table / relasi mengajar adalah : nid, kdmk dan kode_jur karena dalam table

ini membutuhkan data – data yang ada dalam table dosen, matakuliah dan jurusan

Kunci primer untuk table / relasi mengajar adalah nid,thn_akademik,smt,hari,jam_kei,

karena unik dan mewakili entity.

Dalam hal hubungan 2 buah relasi yang mempunyai relation banyak ke banyak (many to

many), maka terdapat 2 buah kunci tamu pada relasi konektornya.



-

34

Contoh:

Relasi Proyek RelasiPegawai

Gambar 4.2. Relasi many to many

Hubungan relasi proyek dengan pegawai adalah many to many, dengan pengertian bahwa

satu pegawai mengerjakan lebih dari 1 proyek dan 1 proyek dikerjakan oleh beberapa pegawai.

Untuk menunjukkan hubungan tersebut, maka dipakai relasi konektor yang berisi kunci tamu

dari kedua relasi (proyek dan pegawai). Sehingga relasi konektor proyek_pegawai berisi atribut :

Relasi Proyek_pegawai

Pada relasi proyek_pegawai tersebut atribut nik dan no_proyek merupakan kunci tamu

(FK) dan keudnya juga menjadi primay key, dan keduanya merupakan kunci primer (primary key) pada

relasi induknya.

Sehingga hasilnya menjadi sebagai berikut :

Relasi Proyek RelasiPegawai

Relasi Proyek_pegawai

Keterangan : FK = Foreign Key (kunci tamu), PK = Primary Key (kunci utama)

No_proyek Tgl_mulai Tgl_selesai Anggaran

NIK Nama Alamat ….

NIK (FK ) / (PK) No_proyek (FK) / (PK)

Jam Kerja

No_proyek (PK) Tgl Mulai Tgl Selesai

Anggaran

NIK (PK) Nama Alamat

….

NIK (FK) / (PK) No Proyek (FK) / (PK)

Jam Kerja



-

35

Gambar 4.3. Dekomposisi many to many

d. Atribut Deskriptif

Atribut diskriptif adalah atribut – atribut yang tidak menjadi atau merupakan anggota dari Key

Primer pada suatu table didalam database. Pada table dosen diatas, yang menjadi atribut diskriptif

adalah nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir, jkelamin, alamat, kota, kodepos, gajipokok.

4.1.2. Atribut Sederhana dan Atribut Komposit

Atribut sederhana adalah merupakan atribut atomik yang tidak dapat dipilah lagi menjadi

lainnya, sedangkan atribut komposit adalah merupakan atribut yang masih dapat diuraikan lagi

menjadi sub-sub atribut yang masing-masing memiliki makna.

Sebagai contoh pada table dosen tersebut diatas:

Nama_d, tempat_lhr merupakan contoh atribut sederhana, karena tidak dapat diuaraikan

lagi menjadi atribut lainnya.

Alamat seorang dosen adalah merupakan contoh atribut komposit, karena dapat diuraikan

menjadi beberapa sub atribut seperti : alamat_jln, kelurahan,kecamatan rt,rw,no_rumah,

yang masing – masing memiliki makna tersendiri.

Contoh Atribut sederhana:



-

36

Contoh Atribut Komposit:

Gambar 4.4. Atribut sederhana dan komposit

Pada atribut alamat, dipecah menjadi 6 (enam) atribut (alamat_jln,

kelurahan,kecataman,rt,rw,no_rumah), bertujuan jika kelak ada rencana / kebutuhan untuk

melakukan pengolahan data terhadap sub-sub atribut tersebut. Misalkan untuk mencari dosen yang

tinggal di kelurahan atau kecamatan tertentu siapa saja, atau ingin mecari dosenj yang tinggal di kota

tertentu (Bekasi misalnya) siapa saja dapat dihasilkan dengan mudah dengan memanfaatkan fasilitas

SQL (query).

4.1.3. Atribut Bernilai Tunggal dan Atribut Bernilai Banyak

Atribut bernilai tunggal ditujukan pada atribut – atribut yang memiliki paling banyak satu nilai

untuk setiap baris data.

Pada table dosen, atribut (nid, nama_d, tempat_lhr, tgl_lahir, jkelamin, alamat, kota, kodepos,

gajipokok) merupakan atribut bernilai tunggal, karena atribut-atribut tersebut hanya dapat berisi satu

nilai. Jika ada seorang dosen yang memiliki 2 tempat tinggal, maka hanya salah satu saja yang boleh

dimasukkan ke atribut alamat.

Atribut bernilai banyak ditujukan pada atribut-atribut yang dapat kita isi dengan lebih dari satu

nilai, tetapi jenisnya sama. Pada table dosen, kita dapat menambahkan atribut hobbi. Seorang dosen

ada yang mempunyai 1 hobi, banyak hobi, bahkan ada yang tidak punya hobi.



-

37

Atribut bernilai Tunggal Atribut bernilai Banyak (hobi)

Gambar 4.5. Atribut bernilai tunggal dan banyak

4.1.4. Atribut Harus Bernilai (Mandatory Attribute ) dan Nilai Null

Mandatory Attribute adalah merupakan sejumlah atribut yang ada pada suatu table yang

harus berisi data dan tidak boleh kosong.

Sedangkan Non Mandatory Attribute adalah sejumlah atribut yang ada pada suatu table

yang boleh tidak diisi datanya / boleh kosong. Nilai Null digunakan untuk mengisi atribut – atribut yang

nilainya memang belum siap / tidak ada. Misalkan pada table dosen kita tambahkan 1 (satu) record,

seperti tampak pada gambar berikut:

Gambar 4.6. Atribut harus bernilai dan nilai null

Atribut nid dan nama_d adalah atribut mandatory dan nilainya tidak boleh kosong (not null),

hal ini juga berhubungan pada saat kita mendesain table pada database, pada saat table

dosen tersebut di create maka pendefinisian atribut tersebut harus not null/ dan biasanya

yang menjadi primary key pada suatu table pasti nilainya not null.

Untuk atribut yang berisi null adalah karena data yang ada maasih meragukan atau belum ada

sama sekali, jadi pada saat kita meng create table untuk atribut tersebut harus didefinisikan



-

38

null, kalau kita mendefinisikan not null, walaupun datanya belum ada atau meragukan maka

kita harus mengisi datanya.

Pada contoh diatas yang menjadikan mandatory atribut adalah nid dan nama_d,karena pada

saat petugas melakukan input (pemasukan data) nid pasti ada nama_d, karena nim akan terbentuk

kalau nama_d (nama dosen) nya ada, tidak mungkin ada nim sedangkan nama_d nya tidak ada dan

pada atribut ini nilainya harus ada tidak boleh kosong (null) jadi harus isi datanya. Sedangkan untuk

atribut non mandatory adalah tempat_lhr,tgl_lahir,jkelamin,alamat dan lainnya, karena pada atribut

tersebut nilainya boleh kosong dikarenakan datanya belum siap atau masih meragukan.

4.1.5. Atribut Turunan (Derived Attribute)

Atribut turunan adalah atribut yang nilai-nilainya diperoleh dari pengolahan atau dapat

diturunkan dari atribut atau table lain yang berhubungan. Penambahan atribut tahun_masuk pada

table dosen merupakan contoh atribut turunan.

Gambar 4.7. Atribut turunan

Atribut tahun_masuk pada contoh diatas dapat ditiadakan, karena atribut tersebut dapat

diperoleh dari atribut nid, yaitu 2 digit pertama yang menyatakan tahun masuk dosen, jadi tidak perlu

dibuat untuk atribut tersebut.

Pertanyaan Soal

1. Jelaskan pengertian daripada Key dan atribut deskriptif ?.

2. Jelaskan dan berikan contoh pengertian dari superkey, candidate key, primary key dan foreign

key ?.

3. Jelaskan dan berikan contoh pengertian daripada atribut sederhana dan komposit ?.



-

39

4. Jelaskan dan berikan contoh pengertian daripada atribut bernilai tunggal dan bernilai banyak

?.

5. Jelaskan dan berikan contoh pengertian daripada atribut turunan ?.

6. Berikan penjelasan, mana yang merupakan superkey, candidate key, primary key dan foreign

key dari table (relasi) Matakuliah, Jurusan dan Mengajar dari database

Penjadwalan_mengajar_dosen ?.



-

40

BAB 5

ANOMALI DAN INTEGRITAS DATA

PADA MODEL RELASIONAL

5.1. Anomali

Anomali adalah proses pada basisdata yang memberikan efek samping yang tidak diharapkan

menyebabkan ketidak-konsistenan data atau membuat sesuatu data menjadi hilang ketika data lain

dihapus). Anomali pada basis data dapat dibedakan menjadi 3 (tiga ), yaitu beikut ini:

Anomali Peremajaan (Update)

Anomalsi Penghapusan (Delete), dan

Anomali Penyisipan (Insert).

Berikut ini adalah contoh relasi KRS (Kartu Rencana Studi) mahasiswa pada suatu perguruan tinggi.

Dalam relasi ini terdapat 8 (delapan) atribut, yaitu nim,nama_m,kdmk,nama_mk,sks,smt,tahun dan

status_ambil, dengan data – data yang ada sebagai berikut:

Gambar 5.1. Relasi KRS

a. Anomali Peremajaan (Update).

Anomali peremajaan terjadi apabila ada perubahan pada sejumlah data yang mubazir pada suatu

table tetapi tidak seluruhnya diubah. Pada contoh relasi KRS tersebut, terjadi anomali peremajaan,

seandainya nama matakuliah „Pengantar Teknologi Informasi‟ berubah menjadi „Sistem Teknologi

Informasi‟, dan perubahan hanya dilakukan pada record 1pertama, dan record kedua dan empat tidak

dilakukan perubahan, maka hal ini menyebabkan adanya ketidakkonsistenan.

b. Anomali Penyisipan (Insert).

Anomali peremajaan terjadi apabila pada saat penambahan hendak dilakukan, ternyata ada elemen

data yang masih kosong, dan elemen data tersebut justru menjadi kunci.

Pada contoh relasi KRS tersebut terjadi anomali peremajaan, seorang mahasiswa mengambil



-

41

beberapa matakuliah untuk semester dan tahun akademik tertentu. Masalahnya, bagaimanakah

menyimpan fakta bahwa ada suatu matakuliah baru yang tidak diambil oelh mahasiswa ?. Penyisipan

tidak bisa dilakukan karena tidak ada informasi mahasiswa yang mengambil matakuliah tersebut.

c. Anomali Penghapusan (Delete).

Anomali peremajaan terjadi apabila suatu baris (record) yang tidak terpakai dihapus,

akibatya ada data lainnya yang hilang.

Pada contoh relasi HRS tersebut terjadi anomali penghapusan, apabila data pada record

dihapus, maka seluruh data yang ada pada record tersebut akan terhapus juga, padahal data tersebut

masih diperlukan.

5.2. Ketergantungan Fungsional

Diberikan suatu tabel, misal T dengan 2 atribut A dan B, kita dapat menyatakan notasi

baerikut :

A B

B

Pengertian dari notasi tersebut adalah : A secara fungsional menentukan B, atau B secara

tergantung pada A.

Diberikan 2 row r1 dan r2 dalam tabel T dimana A B.

Jika r1(A)=r2(A}, maka r1(B)=r2(B}.

Contoh KF :

Nama_kul S S

Gambar 5.2. Ketergantungan fungsional

Dari data diatas, Ketergantungan Fungsional yang dapat diajukan adalah :

0. Nim nama_mhs, Artinya adalah atribut Nama_mhs hanya tergantung pada atribut Nim.

adalah setiap nilai nim yang sama, maka pasti nama_mhs – nya juga sama.

0. Nama_kul, Nim Indeks_nilai, Artinya adalah atribut Indeks_nilai tergantung pada atribut

dan Nim secara bersama – sama. KF mempunyai pengertian bahwa setiap indeks nilai

pada mahasiswa tertentu untuk matakuliah tertentu yang diambilnya.

Contoh Non KF :

Row 1

Row 2

Row 3 Row 4

Row 5

Row 6 Row 7



-

42

0. Nama_kul Nim, artinya adalah atribut Nim tidak tergantung pada Nama_kul. Buktinya bahwa

Row 1 dan row 2, dengan nilai Mata_kul sama tetapi nilai Nim – nya tidak sama.

0. Nim Indeks_nilai, artinya adalah bahwa atribut Indeks_nilai tidak hanya tergantung pada

Nim. Buktinya terlihat pada row 1 dan 6, dengan nilai Nim sama, tapi nilai Indeks_nilai – nya

5.3. Domain Atribut

Domain Atribut adalah merupakan suatu gugus nilai yang mungkin dimiliki oleh suatu atribut

suatu table / relasi dalam database. Berikut ini adalah contoh relasi rekening pada suatu database

perbankan.

00

ng

Pada relasi rekening diatas mempunyai pengertian sebagai berikut yang berhubungan dengan

:

Domain dari atribut Status adalah { Saving, Checking }, yang mempunyai arti adalah

mungkin diberikan pada atribut status adalah hanya Saving dan Checking

Domain dari atribut Saldo, adalah semua bilangan nyata yang positif, domain atribut ini

gugus tak hingga.

Domain atribut No_Rekening adalah semua kode rekening yang meungkin dikeluarkan

tersebut.

5.4. Integritas Data

Informasi yang disimpan pada basisdata hanya bagus jika DBMS membantu mencegah

si yang disimpan pada basisdata hanya bagus jika DBMS membantu mencegah pemasukan informasi

yang tidak benar. Konstrain integritas adalah syarat yang dispesifikasikan pada skema basisdata dan

mebatasi data yang dapat disimpan dalam basisdata. Jika basisdata memenuhi semua konstrain

integritas yang dispesifikasikan pada skema basisdata maka basis data adalah legal. DBMS

memaksakan konstrain integritas sehingga hanya mengijinkan basisdata legal yang akan disimpan

oleh DBMS. Konstrain integritas menjamin bahwa perubahan – perubahan yang dilakukan orang yang

diotorisasi tidak menghasilkan pelanggarakan konsistensi data.



-

43

Integritas data mengacu ke konsistensi dan akurasi data yang disimpan dalam basisdata.

as data mengacu ke konsistensi dan akurasi data yang disimpan dalam basisdata. Konstrain

integritas dispesifikasikan dan dipaksakan pada waktu yang berbeda, yaitu:

0. Ketika DBA mendefinisikan skema basisdata (lewat DDL), DBA menspesifikasikan konstrain

yang harus selalu dipenuhi basisdata.

0. Ketika aplikasi basisdata dijalankan, DBMS melakukan Pemeriksaan untuk mencegah

pelanggaran dan mencegah perubahan – perubahan yang melanggar konstrain integritas.

beberapa situasi, DBMS tidak melarang suatu aksi yang dapat menimbulkan pelanggaran

kemudian DBMS membuast tindakan – tindakan otomatis untuk memenuhi konstrain

Dengan demikian dijamin perubahan – perubahan pada basisdata tidak menghasilkan

melanggar konstrain integritas.

5.4.1. Jenis konstrain integritas

Integritas dapat dikelompokkan menjadi 2 (dua), yaitu integritas didalam relasi yaitu aturan

entitas dan aturan integritas domain dan integritas dengan luar relasi yaitu aturan integritas referensial.

Selain itu terdapat aturan integritas untuk memenuhi aturan – aturan yang berlaku di

disebut aturan integritas perusahaan atau aturan bisnis yang harus dipenuhi oleh basisdata. Dengan

demikian, dapat diringkaskan integritas data di model relasional, meliputi:

0. Aturan integritas domain.

0. Aturan integritas entitas.

0. Aturan integritas referensial.

0. Aturan integritas perusahaan (didefiniskan pemakai).

Hubungan antara domain, entitas dan referensial integritas dapat dilihat pada gambar berikut

Domain Integrity (column)

Entity Integrity (rows)

Referensial Integrity

(between tables



-

44

Gambar 5.4. Hubungan antar konstrain integritas

b. Integritas domain

Domain adalah nilai – nilai yang dimungkinkin diasosiasikan dengan setiap atribut.

beberapa atribut mempuyai domain yang sama, misalnya atribut nama_pelanggan, nama_pekerja

dapat mempunyaim domain yang sama. Namun tidak jelas apakah nama_pekerja dan nama_kota

seharusnya mempunyai doamin yang sama. Pada level implementasi, baik nama_pekerja dan

nama_kota adalah string karakter. Namun kita tidak bisa membuat query “tampilkan nama pekerja

yang namanya sama dengan nama kota” sebagai query yang mempunyai arti. Dengan demikian, jika

kita memandang basisdata pada level konseptual buka level fisik, maka nama_pekerja dan nama_kota

adalah mempunyai domain yang berbeda.

Konstrain domain tidak hanya memungkinkan kita menguji nilai-nilai yang dimasukkan

tapi juga memungkinkan kita melakukan pemeriksaan query untuk menjamin perbandingan

dibuat mempunyai arti.

b. Integritas entitas

Null merepresentasikan suatu nilai untuk atribut dimana pada saat itu nilainya belum

tidak diterapkan untuk tupel itu. Null adalah cara menanggapi ketidaklengkapan atau kondisi

kekecualian yang terjadi pada data. Null tidak sama dengan nilai numerik nol (0) atai string teks spasi.

ai numerik nol (0) atai string teks spasi.

Null dapat menyebabkan masalah pada implementasi, kesulitan akan muncul karena

pada model relasional berdasarkan kalkulus predikat order pertama yaitu logika bernilai dua

atau logika boole-yaitu nilai yang diperbolehkan hanyalah true atau false.

Kita dapat menciptakan kalimat Create Table yang mencegah kolom yang bernilai

Null dengan menggunakan konstrain Not Null, konstrain ini berlaku untuk kolom. Jika kita

menempatkan Not Null segera setelah tipe data dari kolom maka peletakan nilai Null di kolom

akanj ditolak. Bila tidak dinyatakan, SQL mengasumsikan Null diijinkan kecuali bila

dispesifikasikan sebagai bagian dari kunci utama dengan Primary Key.

Create Table Dosen

(

nid char(10) Primary Key,

nama_d varchar(50) Not Null,



-

45

tempat_lhr varchar(25),

tgl_lahir datetime,

jkelamin varchar(10),

alamat varchar(90),

kota varchar(30),

kodepos char(5),

gajipokok numeric(9)

)

nama_d tidak boleh diisi dengan Null, sedangkan tempat_lhr, tgl_lahir, jkelamin,

alamat, kota, kodepos, gajipokok boleh diisi dengan nilai Null pada kalimat insert ataupun

update. Sementara nid dengan sendirinya adalah not null karena sebagai bagia dari kode

primer yang didefinisikan dengan primary key.

a. Integritas referensial

Integritas pengacuan adalah jika foreign key terdapat di relasi maka nilai foreign key harus

cocok pada nilai candidate key suatu tupel di relasi asal (home relation) atau nilai foreign key

seluruhnya Null. Kita sering berkehendak menjamin nilai yang muncul di satu relasi untuk suatu

himpunan atribut tertentu juga muncul sebagai himpunan atribut tertentu pada relasi lain.

Cretae Table Mangajar

(

nid char(10) not null,

thn_akademik char(4) not null,

smt int not null,

hari varchar(10) not null,

jam_ke char(1) not null,

kdmk char(9),

waktu char(10),

kelas char(5),

kode_jur char(2),

Constraint PkAjar Primary Key(nid,thn_akademik,smt,hari,jam_ke),



-

46

Constraint Fkmatakuliah Foreign Key(kdmk) References Matakuliah(kdmk),

Constraint Fkdosen Foreign Key(nid) References Dosen(nid),

Constraint Fkjurusan Foreign Key(kode_jur) References Jurusan(kode_jur)

)

b. Integritas enterprise

Integritas keperusahaan adalah aturan – aturan tambahan yang dispesifikan pemakai atau

administrator basisdata. Pemakai menspesifikasikan konstrain tambahan yang harus dipenuhi data.

Konstrain tipe, domain, kunci dan referensial bersifat struktural, membatasi struktur ata.

Aturan perusahaan tidak berkaitan erat dengan struktur. Konstrain perusahaan ini disebut konstrain

semantiks karena diturunkan dari domain aplikasi tertentu yang dimodelkan basidata.

Contoh : jika telah dibatasi jumlah staf di satu kantor cabang berjumlah 20 orang, maka

administrator harus dapat menspesifikasikan ketentuan itu dan DBMS mampu memaksakan konstrain

ketentuan ini. Anggota staf baru tidak dapat dimasukkan ke relasi staf jika jumlah staf saat itu telah

mencapai 20.

Pertanyaan Soal

1. Jelaskan pengertian daripada anomali dan sebutkan 3 (tiga) anomali dalam suatu database

(basis data) ?.

2. Jelaskan dan berikan contoh terjadinya anomali peremajaan (update), penyisipan (insert) dan

penghapusan (delete) ?.

3. Berikan contoh terjadinya ketergantungan fungsional pada suatu database ?.

4. Berikan penjelasan entitas integritas, domain integritas dan referensial integritas serta berikan

contohnya ?.



-

47

BAB 6

BENTUK – BENTUK NORMALISASI

Ketika merancang basisdata menggunakan model relasional, kita sering menemui beberapa

alternatif dalam pendefinisian himpunan skema relasi. Beberapa pilihan lebih nyaman dibanding

pilihan – pilihan lain untuk beragam alasan.

Aturan-aturan normalisasi dinyatakan dalam istilah bentuk normal. Bentuk Normal adalah

suatu aturan yang dikenakan pada relasi-relasi dalam basis data dan harus dipenuhi oleh relasi

tersebut pada level-level normalisasi. Suatu relasi dikatakan dalam bentuk normal tertentu jika

memenuhi kondisi-kondisi tertentu.



-

48

6.1. Bentuk Normalisasi

Bentuk – bentuk Normalisi yang ada dalam mendesain basis data adalah sebagai

berikut :

1). Bentuk normal pertama (1NF)

2). Benatuk normal kedua (2NF)

3). Bentuk normal ketiga (3NF)

4). Bentuk normal Boyce-Codd (BCNF)

5). Bentuk normal keempat (4 NF)

6). Bentuk normal kelima (5NF)

Bentuk normal pertama (1NF) s/d normal ketiga (3NF), merupakan bentuk normal yang

umum dipakai. Artinya adalah pada kebanyakan relasi, bila ketiga bentuk normal tersebut

telah dipenuhi, maka persoalan anomali tidak akan muncul lagi didalam kita melakukan

perancangan database.

Kriteria dalam proses normalisasi adalah kebergantungan fungsional, kebergantungan banyak

nilai dan kebergantungan join. Ketiga tipe kebergantungan tersebut digunakan untuk menilai relasi –

relasi yang dihasilkan dari konversi diagram ER menjadi kumpulan relasi – relasi. Proses normalisasi

membentuk relasi – relasi bentuk normal menggunakan dekomposisi yang memecah relasi menjadi

relasi – relasi berbentuk normal lebih tinggi.

Berikut ini adalah gambar untuk langkah – langkah melakukan normalisasi data, seperti

tampak berikut ini:

Tabel dengan atribut

bernilai jamak

Tabel bentuk

normal pertama

Tabel bentuk

normal kedua

Tabel bentuk

normal ketiga

Tabel bentuk

Normal boyce-codd

Menghilangkan atribut bernilai jamak

Menghilangkan ketergantungan

parsial

Menghilangkan ketergantungan

transitif

Menghilangkan anomali

tersisa disebabkan ketergantungan fungsional

Menghilangkan ketergantungan nilai



-

49

Gambar 6.1. Langkah – langkah Normalisasi

6.1.1. Bentuk Normal Pertama (1 NF)

Bentuk normal pertama dikenakan pada tabel yang belum ternormalisasi (masih

memiliki atribut yang berulang).

Berikut ini adalah contoh data – data yang belum ternormalisasi

NIP Nama Jabatan Keahlian Lama (tahun)

107 Daffa Analis Senior Access Oracle

6 1

109 Revan Analis Yunior Access Clipper

2 2

112 Dilla Pogrammer Access Clipper Visual Basic

1 1 1

Gambar 6.2. Relasi Pegawai

Keahlian menyatakan atribut yang berulang (misal, fika punya tiga keahlian, dan

Rian punya 2 keahlian).



-

50

a. Definisi Bentuk Normal Pertama (1NF)

Suatu relasi dikatakan bentuk normal pertama, jika dan hanya jika setiap

atribut bernilai tunggal untuk setiap baris. Tiap field hanya satu pengertian, bukan

merupakan kumpulan kata yang mempunyai arti mendua, hanya satu arti saja dan

juga bukanlah pecahan kata – kata sehingga artinya lain. Tidak ada set atribut yang

berulang-ulang atau atribut bernilai ganda.

Pada data tabel sebelumnya, contoh data belum ternormalisasi sehingga

dapat diubah ke dalam bentuk normal pertama dengan cara membuat setiap baris

berisi kolom dengan jumlah yang sama dan setiap kolom hanya mengandung satu

nilai.

b. Contoh Normal Pertama (1NF)

Berikut ini adalah contoh data pada relasi pegawai yang telah memenuhi

bentuk normal pertama

NIP Nama Jabatan Keahlian Lama

107 Daffa Analis Senior Access 6

107 Daffa Analis Senior Oracle 1

109 Revan Analis Yunior Access 2

109 Revan Analis Yunior Clipper 2

112 Dilla Pogrammer Access 1

112 Dilla Pogrammer Clipper 1

112 Dilla Pogrammer Visual Basic 1

Gambar 6.3. Relasi pegawai memenuhi 1NF

Berikut ini adalah contoh data pada relasi mahasiswa yang belum memenuhi

bentuk normal pertama.

NIM Nama Dosen Wali Kode_mk1 Kode_mk2 Kode_mk3

9820001 Nia Dela Didik 1234 1435

9810004 Andik P Primadina 1234 1435 1245



-

51

9810006 Rini Tukino 1324 1545 1245

9820008 Basuki Djuwadi 1324 1545

Gambar 6.4. Relasi Mahasiswa belum 1NF

Relasi mahasiswa yang mempunyai NIM, nama dan Dosen Wali mengikuti 3

mata kuliah, tabel tersebut belum memenuhi normal pertama karena ada perulangan

Kode_mk 3 kali padahal hal tersebut bisa dijadikan 1 atribut saja. Jadi bentuk normal

pertama dari data di atas adalah :

NIM Nama Dosen Wali Kode_mk

9820001 Nia Dela Didik 1234

9820001 Nia Dela Didik 1435

9810004 Andik P Primadina 1234



9810006 Rini Tukino 1324




9820008 Basuki Djuwadi 1324

9820008 Basuki Djuwadi 1545

Gambar 6.5. Relasi Mahasiswa memenuhi 1NF

Berikut ini adalah contoh data pada relasi matakuliah yang telah memenuhi

bentuk normal pertama.

Kode_mk Matakuliah Sks Pengasuh

1234 Sistem Basis Data 2 Didik Setiyadi,M.Kom.

1435 Alghoritma 4 Tukino,S.Kom,MM.Si

1545 Jaringan Komputer 2 Djuwadi,M.Kom.



-

52

1245 Bahasa Inggris I 2 Dra. Siti Azizah

Gambar 6.6. Relasi matakuliah memenuhi 1 NF

Relasi matakuliah tersebut merupakan bentuk 1 NF, karena tidak ada atribut

yang bernilai ganda, dan tiap atribut satu pengertian yang bernilai tunggal.

6.1.2. Bentuk Normal Kedua (2 NF)

Definisi Bentuk Normal Kedua (2 NF) adalah :

1). Memenuhi bentuk 1 NF (normal pertama).

2). Atribut bukan kunci haruslah bergantung secara fungsi pada kunci utama /

primary key.

Sehingga untuk membentuk normal kedua tiap tabel / file haruslah

ditentukan kunci-kunci atributnya. Kunci atribut haruslah unik dan dapat mewakili

atribut lain yang menjadi anggotanya. Pada contoh tabel Mahasiswa yang memenuhi

normal pertama (1 NF), terlihat bahwa NIM merupakan Primery Key (PK).

NIM Nama, Dosen Wali. Artinya adalah bahwa atribut Nama dan Dosen Wali

bergantung pada NIM.

Tetapi NIM Kode_mk. Artinya adalah bahqa atribut Kode_mk tidak tergantung

pada NIM.

Untuk memenuhi normal kedua, maka pada relasi mahasiswa tersebut dipecah

menjadi 2 relasi sebagai berikut:

NIM Nama Dosen Wali

9820001 Nia Dela Didik

9810004 Andik P Primadina

9810006 Rini Tukino

9820008 Basuki Djuwadi



-

53

Gambar 6.7. Relasi mahasiswa memenuhi 2NF

NIM Kode_mk

9820001 1234

9820001 1435

9810004 1234

9810004 1435

9810004 1245

9810006 1324

9810006 1545

9810006 1245

9810006 1324

9820008 1324

9820008 1545

6.1.3.

Gambar 6.8. Relasi ambil_kuliah memenuhi 2NF

Bentuk Normal Ketiga (3 NF)

Definisi Bentuk Normal Ketiga (3 NF) adalah:

1). Memenuhi bentuk 2 NF (normal kedua).

2). Atribut bukan kunci tidak memiliki dependensi transitif terhadap kunci utama / primary

key.

Berikut Contoh relasi yang memenuhi bentuk 2 NF, tetapi tidak memenuhi bentuk 3 NF.

No Pesanan No Urut Kode Item Nama Item

50001 0001 P1 Pensil

50001 0002 P2 Buku Tulis

50001 0003 P3 Penggaris

50001 0004 P4 Penghapus



-

54

50002 0001 P3 Penggaris

50002 0002 P5 Bulpen

50002 0003 P6 Spidol

50003 0001 P1 Pensil

50003 0002 P2 Buku Tulis

Gambar 6.9. Relasi pesanan_barang belum memenuhi 3NF

Atribut No Pesanan dan No Urut merupakan kunci primer, baik kode item dan nama

item mempunyai dependensi fungsional terhadap kunci primer tersebut.

Pada relasi di atas, setiap kode item sama, maka nilai nama item juga sama,

sehingga menunjukkan adanya dependensi dua atribut tersebut, tapi manakah yang

menentukan, apakah kode item bergantung pada nama item, atau sebaliknya? Jadi

nama item memiliki dependensi fungsional terhadap Kode item.

Pada relasi ini menunjukkan bahwa nama item tidak memiliki dependensi

secara langsung terhadap kunci primer (No pesanan dan No Urut). Dengan kata

lain Nama Item memiliki dependensi transitif terhadap kunci primer.

Sehingga untuk memenuhi bentuk 3 NF, maka relasi di atas didekomposisi menjadi

dua buah relasi sebagai berikut:

No Pesanan No Urut Kode Item

50001 0001 P1

50001 0002 P2

50001 0003 P3

50001 0004 P4

50002 0001 P3

50002 0002 P5

50002 0003 P6

50003 0001 P1

50003 0002 P2



-

55

Gambar 6.10. Relasi pesanan_barang memenuhi 3NF

Kode Item Nama Item

P1 Pensil

P2 Buku Tulis

P3 Penggaris

P4 Penghapus

P5 Bulpen

P6 Spidol

Gambar 6.11. Relasi barang memenuhi 3NF

6.1.4. Bentuk Normal Boyce-Codd (BCNF)

Definisi Bentuk BCNF adalah :

1). Memenuhi bentuk 3 NF (normal ketiga).

2). Semua penentu (determinan) adalah kunci kandidat (atribut yang bersifat unik).

Setiap atribut harus bergantung fungsi pada atribut superkey.

BCNF merupakan bentuk normal sebagai perbaikan terhadap 3 NF. Suatu relasi

yang memenuhi BCNF selalu memenuhi 3 NF, tetapi tidak untuk sebaliknya. Suatu

relasi yang memenuhi 3 NF belum tentu memenuhi BCNF. Karena bentuk 3 NF

masih memungkinkan terjadi anomali.

Pada contoh berikut ini terdapat tabel SEMINAR, kunci primer adalah no_siswa +

seminar, dengan pengertian bahwa :

Siswa dapat mengambil satu atau dua seminar.

Setiap seminar membutuhkan 2 instruktur.

Setiap siswa dibimbing oleh salah satu dari 2 instruktur seminar.

Setiap instruktur boleh hanya mengambil satu seminar saja.



-

56

Pada contoh ini, no_siswa dan seminar menunjukkan seorang instruktur.

No_siswa Seminar Instruktur

2201001

2201002

2201003

2201002

2201004

2281

2281

2291

2291

2291

Budi

Kardi

Joni

Rahmad

Rahmad

Gambar 6.12. Relasi seminar

Bentuk tabel SEMINAR adalah memenuhi bentuk normal ketiga (3 NF), tetapi tidak

BCNF karena nomor seminar masih bergantung fungsi pada instruktur, jika setiap

instruktur dapat mengajar hanya pada satu seminar. Seminar bergantung fungsi

pada satu atribute bukan superkey seperti yang disyaratkan oleh BCNF.

Maka relasi SEMINAR harus didekomposisi menjadi dua relasi, yaitu relasi pengajar

dan seminar_instruktur, seperti berikut ini :

Instruktur Seminar

Budi

Kardi

Joni

Rahmad

2281

2281

2291

2291

Gambar 6.13. Relasi pengajar

No_siswa Instruktur

2201001 2201002 2201003 2201002 2201004

Budi Kardi Joni Rahmad Rahmad



-

57

Gambar 6.14. Relasi seminar_instruktur

6.1.5. Bentuk normal keempat ( 4 NF )

Suatu relasi dikatakan dalam bentuk normal keempat dengan ketentuan sebagai

berikut ini :

Bila dan hanya bila telah berada dalam bentuk BCNF dan tidak ada

multivalued dependency nontrivial.

Multivalued dependency (MVD) dipakai dalam bentuk normal keempat ( 4

NF ).

Dependensi ini dipakai untuk menyatakan hubungan satu ke bantak (one to

many).

Contoh :

Matakuliah Dosen Isi

Pengenalan Komputer Budi Sanjaya

Dasar Komputer Pengenalan pengolahan kata Pengenalan lembaran kerja

Matematika Sugeng Paijo Differensial Integral

Relasi tersebut menggambarkan mengenai dosen yang mengajar matakuliah

tertentu dengan isi matakuliah yang bersangkutan. Contoh dua dosen yang

mengajar pengenalan komputer, yaitu Budi dan Sanjaya. Adapun isi matakuliah

Pengenalan Komputer adalah Dasar Komputer, Pengenalan Pengolahan Kata

dan Pengenalan Lembaran Kerja.

Relasi berikut ini memperlihatkan relasi yang telah dinormalisasikan berdasarkan

relasi sebelumnya.

Matakuliah Dosen Isi

Pengenalan Komputer Budi Dasar Komputer

Pengenalan Komputer Budi Pengenalan pengolahan kata

Pengenalan Komputer Budi Pengenalan lembaran kerja

Pengenalan Komputer Sanjaya Dasar Komputer



-

58

Pengenalan Komputer Sanjaya Pengenalan pengolahan kata

Pengenalan Komputer Sanjaya Pengenalan lembaran kerja

Matematika Sugeng Paijo Differensial

Matematika Sugeng Paijo Integral

Relasi tersebut memenuhi bentuk BCNF karena primary key nya adalah

gabungan dari matakuliah, dosen dan isi. Masalah tersebut dapat dipecahkan

melalui dekompoisi, hal ini disebabkan karena terdapat kenyataan bahwa antara

Dosen dengan Isi tidak ada ketergantungan. Solusi masalah tersebut diajukan

oleh R. Fagin melalui konsep dependensi nilai banyak. Secara umum dependensi

nilai banyak muncul pada relasi yang paling tidak memiliki tiga atribut dan dua

diantaranya bernilai banyak, dan nilai – nilainya tergantung hanya pada atribut

ketiga.

Pada suatu relasi R dengan atribut A, B, C, atribut B dikatakan bersifat

multidependen terhadap A jika :

Sekumpulan nilai B yang diberikan pada pasangan ( A, C) hanya tergantung pada

nilai A, dan, tidak tergantung pada nilai C.

Hubungan diatas dinyatakan dengan :

A , dibaca “ A menentukan banyak nilai B” atau “B multidependen terhadap

A”

Teorema Faqin yang berkaitan dengan multivalued dependency adalah :

Bila R ( A, B, C ) merupakan suatu relasi, dengan A, B, C adalah atribut – atribut

relasi tersebut, maka proyeksi dari R berupa ( A, B ) dan ( A, C ) jika R memenuhi

MVD A B | C

Perlu diketahui bahwa bila terdapat : A B, A C, maka keduanya dapat

ditulis menjadi : A B | C

Berdasarkan teorema Faqin diatas, maka relasi tersebut diatas dapat didekomposisi

menjadi dua relasi sebagai berikut :

Matakuliah Dosen



-

59

Pengenalan Komputer Budi

Pengenalan Komputer Sanjaya

Matematika Sugeng Paijo

Matakuliah Isi

Pengenalan Komputer Dasar Komputer

Pengenalan Komputer Pengenalan pengolahan kata

Pengenalan Komputer Pengenalan lembaran kerja

Matematika Differensial

Matematika Integral

6.1.5. Bentuk normal kelima ( 5 NF )

Dependensi gabungan mendasari bentuk normal kelima. Suatu relasi R ( X,W,Z)

memenuhi dependensi gabungan jika gabungan dari proyeksi A, B, C dengan A, B, C

merupakan sub himpunan dari atribut – atribut R. Dependensi gabungan sesuai dengan

definisi diatas dinyatakan dengan notasi :

* (A, B, C )

dengan A = XY, B = YZ, C = ZX

Sebagai contoh terdapat hubungan dealer yang mengageni suatu perusahaan

distributor kendaraan. Dalam hal ini distributor memiliki sejumlah produk kendaraan.

Dealer Distributor Kendaraan

Sumber Jaya Nissan Truk Nissan

Sumber Jaya Toyota Toyota Kijang

Sumber Jaya Toyota Truk Dyna

Asterindo Nissan Sedan Nissan

Relasi tersebut memenuhi dependensi gabungan :

*(Dealer Distributor, Distributor Kendaraan, Dealet Kendaraan)

Sehingga relasi tersebut dapat didekomposisi menjadi tiga buah relasi yaitu :



-

60

Deal_Dist (Dealer_Distributor).

Dist_Kend (Distributor_Kendaraan).

Deal_Kend (Dealer_Kendaraan).

Gabungan ketiga relasi tersebut akan membentuk relasi DDK dan gabungan kedua

proyeksi diatas bisa jadi menghasilkan relasi antara yang salah, namum ketiganya akan

menghasilkan relasi sesuai aslinya.

Bentuk normal Kelima ( 5 NF ) yang terkadang disebut PJ/NF ( Projection Join /

Normal Form ), menggunakan acuan dependensi gabungan. Suatu relasi berada dalam 5 NF

jika dan hanya jika setiap dependensi gabungan dalam R tersirat oleh kunci kandidat relasi R.

Dealer Distributor

Sumber Jaya Nissan

Sumber Jaya Toyota

Asterindo Nissan

Distributor Kendaraan

Nissan Truk Nissan

Nissan Sedan Nissan

Toyota Toyota Kijang

Toyota Truk Dyna

Dealer Distributor Kendaraan

Sumber Jaya Nissan Truk Nissan

Sumber Jaya Nissan Sedan Nissan

Sumber Jaya Toyota Toyota Kijang



-

61

Sumber Jaya Toyota Truk Dyna

Asterindo Nissan Truk Nissan

Asterindo Nissan Sedan Nissan

Dealer Kendaraan

Sumber Jaya Truk Nissan

Sumber Jaya Sedan Nissan

Sumber Jaya Toyota Kijang

Sumber Jaya Truk Dyna

Asterindo Sedan Nissan

6.2. Dependensi Transitif

Definisi bentuk dependensi transitif adalah sebagai berikut :

Atribut Z mempunyai dependensi transitif terhadap X, bila :

1). Y memiliki Dependensi fungsional terhadap X.

2). Z memiliki dependensi fungsional terhadap Y.

Sehingga : X Y Z

Berikut ini adalah contoh tabel relasi yang menunjukkan terjjadinya dependensi transitif

pada tabel relasi kuliah berikut ini :

Kuliah Ruang Tempat Waktu

Jaringan Komputer Merapi Gedung Utara Senin, 08.00 – 09.50

Basis Data Rama Gedung Selatan Selasa, 07.00 – 08.45

Sistem Pakar Sinta Gedung Selatan Rabu, 10.00 – 11.45

Sistem Operasi Merapi Gedung Utara Selasa, 08.00 – 08.50

Gambar 6.15. Relasi kuliah

Pada tabel tersebut diatas menunjukkan bahwa :

Kuliah { Ruang, Waktu }

Ruang Tempat

Terlihat bahwa Kuliah Ruang Tempat

Dengan demikian Tempat mempunyai dependensi transitif terhadap Kuliah.

Pertanyaan Soal



-

62

1. Jelaskan pengertian bentuk normalisasi, dan sebutkan bentuk – bentuk normalisasi yang

saudara ketahui ?.

2. Jelaskan dan berikan contoh bentuk normal pertama (1 NF) ?.

3. Jelaskan dan berikan contoh bentuk normal kedua (2 NF) ?.

4. Jelaskan dan berikan contoh bentuk normal ketiga (3 NF) ?.

5. Jelaskan dan berikan contoh bentuk normal BNCF ?.

6. Jelaskan dan berikan contoh bentuk normal keempat (4 NF) dan normal kelima (5 NF) ?.

7. Jelaskan dan berikan contoh pengertian dari ketergantungan fungsional dan ketergantungan

transitif ?.

BAB 7

PENERAPAN BENTUK NORMALISASI

Pada proses perancangan database dapat dimulai dari dokumen dasar yang dipakai

dalam sistem sesuai dengan lingkup sistem yang akan dibuat rancangan databasenya. Berikut ini

adalah contoh dokumen mengenai faktur pembelian barang pada PT. Revanda Jaya..

FAKTUR PEMBELIAN BARANG



-

63

PT REVANDA JAYA Jl. Bekasi Timur No. 2 Bekasi Timur Kode Supplier : G01 Tanggal : 07/02/2001 Nama Supplier : Gobel Nustra Nomor : 998

Kode Nama Barang Qty Harga Jumlah

A01 AC Split ½ PK 10 1.350.000 13.500.000

A02 AC Split 1 PK 10 2.000.000 20.000.000

Total Faktur 33.500.000

Jatuh Tempo Faktur : 09/03/2001

FAKTUR PEMBELIAN BARANG PT REVANDA JAYA Jl. Bekasi Timur No. 2 Bekasi Timur Kode Supplier : S02 Tanggal : 02/02/2001 Nama Supplier : Hitachi Nomor : 779

Kode Nama Barang Qty Harga Jumlah

R01 Rice Chocker C3 10 150.000 1.500.000

Total Faktur 1.500.000

Jatuh Tempo Faktur : 09/03/2001

Gambar 7.1. Faktur pembelian barang

Sehubungan dengan dokumen dasar tersebut, tahapan yang harus dilakukan untuk

melakukan normalisasi data adalah sebagai berikut:

1. Bentuk Unnormalisasi

Langkah pertama dalam melakukan normalisasi data adalah dengan membentuk contoh data

tersebut didtas dengan membentuk unnormalisasi data, dengan cara mencantumkan semua

atribut data yang ada apa adanya seperti terlihat berikut ini :



-

64

No

Fac

Kode

Supp

Nama

Supp

Kode

Brg

Nama Barang Tanggal Jatuh

Tempo

Qt

y

Harga Jumlah Total

779

998

S02

G01

Hitachi

Gobel

Nustra

R02

A01

A02

Rice Chocker C3

AC Split ½ PK

AC Split 1 PK

02/02/01

07/02/01

09/03/01

09/03.01

10

10

10

150000

135000

2000000

1500000

13500000

20000000

1500000

33500000

Gambar 7.2. Relasi faktur unnormalisasi

Pada relasi diatas adalah dengan menuliskan semua data yang ada yang akan direkam,

data yang double tidak perlu ditulis. Terlihat baris / record yang tidak lengkap. Sulit dibayangkan

bagaimana bentuk baris yang harus dibentuk untuk merekam data itu.

2.. Bentuk Normal Pertama (1 NF)

Bentuklah menjadi bentuk normal pertama dengan memisah-misahkan data pada atribut-

atribut yang tepat dan bernilai atomik, juga seluruh record / baris harus lengkap adanya. Bentuk

relasi adalah flat file. Dengan normal pertama kita dapat membuat satu tabel yang terdiri dari 11

Atribut yaitu

(No_Faktur, Kode_Supplier, Nama_Supplier, Kode_Barang, Nama_Barang, Tanggal,

Jatuh_Tempo, Qty, Harga, Jumlah, Total ).

Sehingga hasil daripada pembentukan normal pertama (1 NF) adalah sebagai berikut ini :

No

Fac

Kode

Supp

Nama Supp Kode

Brg

Nama Barang Tanggal Jatuh

Tempo

Qty Harga Jumlah Total

779

998

998

S02

G01

G01

Hitachi

Gobel Nustra

Gobel Nustra

R02

A01

A02

Rice Chocker C3

AC Split ½ PK

AC Split 1 PK

02/02/01

07/02/01

07/02/01

09/03/01

09/03/01

09/03/01

10

10

10

150000

135000

2000000

1500000

13500000

20000000

1500000

33500000

33500000

Gambar 7.3. Relasi memenuhi 1 NF



-

65

Pada normal pertama tersebut masih terjadi banyak kelemahan, terutama pada proses

ANOMALI insert, update dan delete berikut ini:

a). Inserting / Penyisipan

Kita tidak dapat memasukkan kode dan nama supplier saja tanpa adanya transaksi

pembelian, sehingga supplier baru bisa dimasukkan kalau ada transaksi pembelian.

b). Deleting / Penghapusan

Bila satu record / baris di atas dihapus, misal nomor faktur 779, maka berakibat pada

penghapusan data supplier S02 (Hitachi) padahal data tersebut masih diperlukan.

c). Updating / Pengubahan

Kode dan nama supplier terlihat ditulis berkali-kali, bila nama supplier berubah, maka di

setiap baris yang ada harus dirubah, bila tidak menjadi tidak konsisten.

Atribut jumlah (merupakan atribut turunan) seharusnya tidak perlu, karena setiap harga

dikali kuantitas akan menghasilkan jumlah, sehingga hasilnya akan menjadi lebih konsisten.

3. Bentuk Normal Kedua (2 NF)

Bentuk normal kedua dengan melakukan dekomposisi relasi diatas menjadi beberapa

relasi dan mencari kunci primer dari tiap-tiap relasi tersebut dan atribut kunci haruslah unik.

Melihat permasalahan faktur di atas, maka dapat diambil beberapa kunci kandidat : ( No_Faktur,

Kode_Supplier, dan Kode_Barang ). Kunci kandidat tersebut nantinya bisa menjadi kunci primer

pada relasi hasil dekomposisi.

Dengan melihat normal pertama, kita dapat mendekomposisi menjadi tiga relasi berserta

kunci primer yang ada yaitu : relasi Supplier (Kode_Supplier), relasi Barang (Kode_Barang), dan

Relasi Faktur (No_Faktur). Dengan melihat ketergantungan fungsional atribut-atribut lain terhadap

atribut kunci, maka didapatkan 3 (tiga) relasi sebagai berikut :

Relasi Supplier



-

66

Kode_Supplier Nama _Supplier

S02

G01

G01

Hitachi

Gobel Nustra

Gobel Nustra

Relasi Barang

Kode_Barang Nama_Barang Harga

R02

A01

A02

Rice Chocker C3

AC Split ½ PK

AC Split 1 PK

150000

135000

2000000

Relasi Faktur

No_Faktur (Kode_Barang) (Kode _Supplier) Tanggal Jatuh_tempo Qty

779

998

998

R02

A01

A02

S02

G01

G01

02/02/01

07/02/01

07/02/01

09/03/01

09/03/01

09/03/01

10

10

10


Kamus Data dari masing-masing relasi tersebut diatas adalah sebagai berikut:

Supllier = { Kode_Supplier, Nama_Supplier }

Barang = { Kode_Barang, Nama_Barang, Harga }

Faktur = { No Faktur, Kode Barang Kode_Supplier, Tanggal, Jatuh_Tempo, Qty }

Dengan pemecahan relasi di atas, maka untuk pengujian bentuk normal kesatu (1 NF)

yaitu insert, update, dan delete akan terjawab. Kode dan nama supplier baru dapat masuk

kapanpun tanpa adanya transaksi pada tabel faktur. Demikian pula untuk proses update dan

delete untuk tabel Supplier dan Barang.

Pada bentuk normal kedua tersebut masih terjadi permasalahan yaitu pada relasi Faktur,

yaitu :

1). Atribut Quantitas pada relasi Faktur, tidak tergantung pada kunci utama, atribut tersebut

bergantung fungsi pada Kode Barang + no_faktur, hal ini dinamakan ketergatungan transitif



-

67

dan haruslah dipilah menjadi dua relasi.

2). Masih terdapat pengulangan, yaitu setiap kali satu faktur yang terdiri dari 5 macam barang

maka 5 kali juga dituliskan no_faktur, tanggal, dan jatuh_tempo. Hal ini harus dipisahkan bila

terjadi penggandaan tulisan berulang-ulang.

4. Bentuk Normal Ketiga (3 NF)

Bentuk normal ketiga mempunyai syarat, setiap relasi tidak mempunyai atribut yang

bergantung transitif, harus bergantung penuh pada kunci utama dan harus memenuhi bentuk

normal kedua (2 NF).

Untuk emmenuhi bentuk normal ketiga (3 NF), maka pada relasi faktur harus

didekomposisi (dipecah) lagi menjadi dua relasi yaitu relasi faktur dan relasi transaksi barang,

sehingga hasilnya adalah sebagai berikut ini:

Relasi Supplier Relasi Barang

Kode_Supplier Nama Supplier Kode_Barang Nama_Barang Harga

G01 S02

Gobel Nustra Hitachi

R01 A01 A02

Rice Cooker CC3 AC Split ½ PK AC Split 1 PK

150.000 1.350.000 2.000.000

Relasi Faktur

No_Faktur Tanggal Jatuh_Tempo Kode_Supplier



-

68

779

998

02/02/2001

07/02/2001

09/03/2001

09/03/2001

S02

G01

Relasi Transaksi_Barang

No_Faktur Kode_Barang Qty

779 998 998

R01 A01 A02

10 10 10


Kamus Data dari masing-masing relasi tersebut diatas adalah sebagai berikut:

Supllier = { Kode_Supplier, Nama_Supplier }

Barang = { Kode_Barang, Nama_Barang, Harga }

Faktur = { No Faktur, Kode_Supplier, Tanggal, Jatuh_Tempo }

Transaksi_Barang = { No Faktur, Kode Barang Qty }

Primary key pada relasi Supplier adalah Kode_Supplier, Primary key pada relasi Barang

adalah Kode_Barang, Primary key pada relasi Faktur adalah No_Faktur dan Foreign key nya adalah

Kode_Supplier, Primary key pada relasi Transaksi_Barang adalah No_Faktur, Kode_Barang dan

keduanya juga menjadi Foreign key.

5. ERD (Entity Relationship Diagram)

Gambaran hubungan antar entitas / relasi yang terbentuk, adalah seperti terlihat pada

gambar berikut ini :

* No_faktur Tanggal Jatuh_tempo ** Kode_supplier

Barang * Kode_barang Nama_barang

Harga

Supplier

* Kode_supplier

nama_supplier

Memiliki Faktur 1 N

Terdiri Dari

1

Transaksi

N 1

N



-

69

Keterangan : * = Primary Key, ** =Foreign Key

Gambar 7.6. ERD (Entity Relationship Diagram)

Pengertian Hubungan (Relation) antar pada gambar ERD (entity relationship diagram)

pada gambar di atas adalah sebagai berikut:

a). Supplier ke Faktur relasinya adalah one to many, artinya adalah satu supplier mempunyai

banyak faktur, faktur punya relasi terhadap supplier.

b). Faktur ke Transaksi_Barang relasinya adalah one to many, artinya adalah satu faktur

mempunyai beberapa transaksi barang (satu faktur terdiri dari satu atau lebih transaksi

barang).

c). Barang ke Transaksi_Barang relasinya adalah one to many, artinya adalah satu barang bisa

terjadi beberapa kali transaksi pembelian barang.

Implementasi ERD (entity relationship diagram) physical pada contoh diatas, bisa dituangkan

kedalam database MS-Access aatau SQL Server, seperti terlihat pada gambar beikut ini:



-

70

Gambar 7.7. ERD dengan database MS-Access 2000



-

71

Gambar 7.8. ERD dengan database SQL Server 2000

Pertanyaan Soal

1. Carilah dokumen dasar seperti dalam contoh faktur diatas, setelah saudara temukan,

kemudian lakukan langkah – langkah normalisasi data ?.

2. Setelah model ERD terbentuk, buatlah ERD physical tersebut dengan menggunakan

database MS-Access atau SQL Server ?.

BAB 8

MODEL DATA DAN ENTITY-RELATIONSHIP MODEL

8.1. Model Data



-

72

Model data adalah sekumpulan konsep yang terintegrasi untuk mendiskripsikan data,

hubungan antar data dan batasan – batasannya dalam suatu organisasi. Model data

merepresentasikan suatu organisasi. Model data harus menyediakan konsep dasar dan notasi yang

memungkinkan perancang basis data dan pemakai utuk dapat mengkomunikasikan pemahamannya

mengenai organisasi data.

8.1.1. Komponen model data.

Komponen model data dapat dikategorikan menjadi 3 (tiga) bagian yang meliputi:

Bagian struktural, memuat sekumpulan aturan untuk melakukan konstruksi basis

data ( database).

Bagian manipulasi, melakukan definisi tipe operasi yang diijinkan pada data,

termasuk operasi yang digunakan untuk melakukan perubahan (update), atau

membaca data (retrieve) dari basis data dan untuk melakukan perubahan struktur

basis data.

Sekumpulan aturan mengenai integritas, yang akan menjaga keakuratan dari data

dalam basis data (database).

8.1.2. Kelompok Model Data

Terdapat 3 (tiga) kelompok model data, yaitu model data berbasis objek, model data

berbasis record dan model data fisikal.

a. Model data berbasis objek.

Pada model ini menjelaskan data pada tingkat konsepsi dan view. Pada model ini

terdapat beberapa macam model, yaitu :

ER model (Entity relationship Model).

OO model (Objek Oriented Model).

Binary Model.

Model data semantik.

Model data infologikal, dan

Model data fungsional.

b. Model data berbasis record.



-

73

Pada model ini menjelaskan data pada tingkat konsepsi dan view, memakai

seluruh struktur lojik basis data dan menyediakan uraian tingkat tinggi dari

implementasi. Terdiri dari sejumlah fixed format record dengan berbagai tipe.

Pada model ini teradapat 3 (tiga) macam tipe,yaitu :

Model data relational.

Model data nerwork, dan

Model data hirarki.

b.1. Model relational.

Pada model ini menggambarkan data dan relationship diantara data oleh suatu

koleksi tabel, contoh nya:

Customer

Name Street City Number

Lowery Maple Queens 900

Shiver Nort Bronx 556

Shiver Nort Bronx 647

Hodges Sidehill Brooklyn 801

Hodges Sidehill Brooklyn 647

Account

Number Balance

900 55

556 100000

647 1005366

801 10533

Gambar 8.1. Model Relational

b.2. Model network (jaringan)

Pada model ini menggambarkan koleksi record – record dan relationship diantara

data ditunjukkan oleh link (penghubung) yang dapat dipandang sebagai pointer

(penunjuk), contoh nya:

900 55

556 100000

647 105366

801 10533



-

74

Lowery Maple

Shiver Nort

Hodges Sidehill

Gambar 8.2. Model Network

b.3. Model hirarki

Pada model ini sama seperti pada model network dalam hal data dan relationship

diantara data digambarkan oleh record dan link. Perbedaannya adalah record

disusun sebagai “collection of tree” dengan sembarang grafik. contoh nya:

Gambar 8.3. Model Hirarki

8.1.3. Database Instance & Schema

Database instance adalah data yang berada dalam basis data pada suatu saat

tertentu. Database schema merupakan rancangan (deskripsi) keseluruhan database. Skema

dispesifikasikan selama proses desain basis data yang tidak diharapkan untuk selalu berubah,

tetapi data aktual yang berada dalam basis data bisa selalu berubah (misalkan dengan

adanya penambahan data (insert), penghapusan data (delete) dan lain sebagainya.

Skema kadang disebut juga sebagai intension dari database, sedangkan instance

disebut dengan extention atau state dari dabase.

B5 … London

B3 … Glasgow

B4 … Bristol

SL41 Julie … Assistant 9000






-

75

Konsep database schema berhubungan dengan definisi type (bentuk) dalam bahasa

pemrograman, sedangkan konsep database instance berhubungan dengan definisi variable

dalam bahasa pemrograman. Sistem basis data mempunyain banyak schema berdasarkan

tingkat abstraksi yaitu:

Physical schema tingkat terendah.

Conceptual schema tingkat menengah.

Eksternal schema (subschema) tingkat tertinggi.

Sistem basis data sangat mendukung semua tingkat pada ketiga schema tersebut.

Pada schema conseptual menggambarkan semua item data dan relationship diantara item –

item data serta batasan – batasan integritasnya, hanya terdapat satu conceptual schema

didalam suatu database. Skema internal merupakan gambaran lengkap dari model internal,

maliputi definisi dari stored record, metode representasi, data field dan indeks serta skema

hashing jika ada, hanya terdapat satu schema dalam suatu databse.

8.1.4. Mapping.

DBMS (database management system) bertanggung jawab didalam pemetaan

diantara tiga tipe skema tersebut dan DBMS menguji skema untuk konsistensi yang berarti

harus menguji bahwa setiap skema eksternal diturunkan dari skema konseptual, dan harus

menggunakan informasi didalam skema konseptual untuk memetakan antara masing –

masing skema eksternal dan skema internal.

Skema konseptual berhubungan dengan skema internal yang melalui conceptual /

internal mapping. Hal ini memungkinkan DBMS untuk menemukan aktual record atau

kombinasi record dalam penyimpanan fisik yang merupakan sebuah logical record dalam

skema konseptual, bersama dengan batasan – batasan yang harus dijaga dalam operasi

untuk logical record tersebut.

Dimungkinkan juga perbedaan – perbedaan dalam nama entitas, nama atribut, urutan

atribut, tipe data dan lain sebagainya. Setiap skema eksternal berhubungan dengan skema

konseptual melalui eksternal / konseptual mapping. Hal ini memungkinkan DBMS memetakan

nama – nama dalam pandangan pemakai kedalam bagian yang relevan dalam skema

konseptual.



-

76

8.2. Entity Relationship Model

Model data entity relationship (E-R) adalah berdasarkan pada persepsi dari dunia nyata yang

terdiri dari sekumpulan objek – objek dasar yang desebut entity, dan relationship antara objek – objek

tersebut. Pembentuk Model E-R (Entity Relationship) pada dasarnya terdiri dari 2 komponen, yaitu :

Entiti (Entity) / entitas dan Relasi (Relation) atau hubungan.

8.2.1. Entiti

Merupakan suatu objek yang dapat diidentifikasi secara unik dalam lingkungan

pemakai, suatu yang penting bagi pemakai dalam konteks sistem yang akan dibuat.

Sekelompok entiti yang sejenis dan berada dalam lingkup yang sama membentuk

sebuah Himpunan Entiti.

Contoh Himpunan Entiti Mahasiswa atribut entiti

NIM Nama Alamat Tgl Lahir

980001 Ali Akbar Jl. Merdeka No.10, Jakarta 40121 02-01-1979

980002 Budi Haryanto Jl. Gajah Mada No.2, Jakarta 45123 06-10-1978

980003 Rini Susanti Jl. Adil No.123, Bogor 43123 27-07-1977

Himpunan Entiti Mahasiswa

Gambar 8.4. Himpunan entiti mahasiswa

8.2.2. Atribut

Merupakan elemen bagian dari entiti yang berfungsi menjelaskan karakter entiti.

Contoh dalam Entiti Mahasiswa ada atribut : Nim, Nama, Alamat, Telpon dan Tgl Lahir.

Dimana Nim merupakan PK (Primery Keys) dan Nama, Alamat, Telpon dan Tgl Lahir

merupakan atribut Deskriptif.

8.2.3. Relasi / Hubungan



-

77

Relasi menunjukkan adanya hubungan di antara sejumlah entiti yang berada dalam

sejumlah himpunan entiti yang berbeda. Misalkan himpunan entiti Mahasiswa berhubungan

dengan himpunan entiti Matakuliah.

Himpunan Relasi : kumpulan semua relasi diantara entiti – entiti yang terdapat pada

himpunan entiti – himpunan entiti tersebut. Istilah Himpunan relasi jarang digunakan, dan lebih

sering disingkat dengan Relasi saja.

8.2.4. Varian Relasi

Relasi berfungsi menghubungkan antar entiti. Entiti yang berelasi tidak hanya terdiri

dari dua relasi saja. Tetapi entiti bisa berelasi dengan dirinya sendiri atau berelasi lebih dari 2

entiti. Relasi ini dapat dikelompokkan menurut varian sebagai berikut :

Relasi Unary

Relasi yang terjadi dari sebuah himpunan entiti ke himpunan entiti yang sama. Sering

disebut sebagai Relasi Tunggal. Misalkan relasi yang terjadi pada Pasien dan Syarat. Relasi

ini menunjukkan adanya persyaratan menjadi pasien rawat inap. Misalkan pasien hanya boleh

mengikuti rawat inap bila telah terdaftar menjadi pasien rawat jalan.

Gambar 8.5. Relasi Unary

Relasi Binary

Relasi yang terjadi dari dua himpunan entiti. Relasi ini kerap terjadi dan paling banyak

digunakan. Contoh relasi biner adalah relasi antara Pasien dengan Obat.

Pasien Memakai Obat

Pasien Syarat



-

78

Gambar 8.6. Relasi Biner

Relasi Treenary

Relasi yang terjadi dari hubungan3 (tiga) buah entiti. Contoh relasi ini adalah

hubungan antara Pasien, Tindakan dan Dokter.

Gambar 8.7. Relasi Treenary

Relasi N-nary

Relasi yang menghubungkan lebih dari 3 (tiga) buah entiti, dimasukkan dalam relasi

multi entiti. Bentuk relasi semacam ini sedapat mungkin dihindari karena akan mengaburkan

derajat relasi yang ada dan juga akan menyebabkan desain databasenya semakin kompleks.

8.2.5. Kardinalitas Relasi Biner

Model relasi entiti didasarkan pada persepsi dunia nyata yang terdiri dari himpunan

obyek dasar yang disebut entiti dan relasi antar entiti. Entiti dapat diartikan suatu obyek yang

dapat diidentifikasi secara unik, obyek dapat berupa orang, benda, peristiwa dan lainnya.

Entiti dikarakteriasi dan direpresentasikan dengan suatu gugus atribut. Contoh atribut

dari Mahasiswa adalah : Nim, Nama, Alamat, Telpon, Tgl Lahir dan lainnya.

Sekelompok entiti yang mempunyai karakteristik entiti yang sama disebut Himpunan Entiti.

Contoh himpunan entiti adalah, himpunan entiti Kustomer, himpunan entiti Rekening,

himpunan entiti Bank, dan lainnya. Dari beberapa himpunan tadi mungkin terjadi relasi,

misalkan relasi Kustomer dengan Rekening ( Kustomer mempunyai rekening )

Pasien Dilakukan Tindakan

Dokter



-

79

Khusus Relasi Biner, relasi antar anggota dari dua himpunan entiti yang terlibat dapat

bersifat :

Relasi 1-1 ( one to one relationship )

Setiap entiti dari suatu himpunan entiti tertentu diasosiasikan atau direlasikan dengan tepat

satu entiti dari himpunan yang lain.

R1 = Mempunyai

Gambar 8.8. Relasi 1 - 1

Relasi 1 – m ( one to many relationship )

Setiap entiti dari suatu himpunan entiti direlasikan dengan satu atau lebih entiti anggota

himpunan yang lain. Sebaliknya satu entiti himpunan yang lain direlasikan tepat dengan satu

entiti anggota himpunan pasangannya.

R1 = Mempunyai

Gambar 8.9. Relasi 1 – m

Relasi m - n ( many to many relationship )

Setiap entiti dari suatu himpunan entiti direlasikan dengan satu atau lebih entiti dari himpunan

yang lain dan berlaku pula sebaliknya.

Kustomer R1 Rekening 1 1

Kustomer R1 Rekening m 1



-

80

R1 = Pinjam

Gambar 8.10. Relasi m – n

Sifat ketiga relasi tersebut disebut sebagai kardinalitas relasi biner. Alat bantu yang banyak

dipakai dalam mendiskripsikan pola hubungan (relasi) antar entiti adalah Entity Relationship

Diagram atau Diagram Relasi Entiti atau lebih sering disingkat dengan ERD.

8.2. 6. Entity Relationship Diagram ( ERD )

ERD berisi komponen - komponen himpunan entiti dan himpunan relasi yang masing -

masing dilengkapi dengan atribut – atribut yang merepresentasikan seluruh fakta dari “ dunia

nyata “.

Nomor Simbol Nama Simbul

1.

ENTITI

Digunakan untuk menggambarkan obyek yang

dapat diidentifikasi dalam lingkungan pemakai.

2.

ATRIBUT

Untuk menggambarkan elemen – elemen dari

suatu entiti, yang menggambarkan karakter

entiti.

3.

HUBUNGAN

Menggambarkan relasi ( hubungan ) antar entiti

Kustomer R1 Bank n m



-

81

4.

GARIS

Digunakan untuk menghubungkan entiti dengan

entiti, atau entiti dengan atribut.

Gambar 8.11. Notasi – notasi dalam ERD

Berikut ini dalah contoh penerapan model ER yang dapat ditaungkan kedalam Diagram – ER (

ERD ) :

Mahasiswa

m

alamat nim

nama telp

Tglhir

Nim nilai



-

82

Gambar 8.12. Contoh ERD

Hubungan (relasi) antar tabel yang terjadi pada ERD tersebut diatas adalah sebagai berikut :

Relasi Dosen dengan Matakuliah adalah one to many, dengan pengertian bahwa

seorang dosen bisa mengajarkan satu atau lebih matakuliah.

Relasi Mahasiswa dengan Matakuliah adalah many to many, dengan pengertian bahwa

seorang mahasiswa bisa mempelajari satu atau lebih matakuliah, demikian juga untuk

sebaliknya, bahwa satu matakuliah bisa dipelajari oleh satu atau lebih mahasiswa.

Diagram – ER (ERD / entity relationship diagram) tersebut diatas dapat dituangkan kedalam

kamus data berikut ini :



-

83

Kamus Data :

Mahasiswa = { Nim, nama, alamat, telp, tglhir }

Matakuliah = { Kode, namamk, sks, smester }

Dosen = { NID, namads, alamatd, telpon }

Mempelajari = { Nim, Kode, nilai }

Mengajar = { NID, Kode, hari, waktu }

Gambar 8.13. Contoh ERD dengan kamus data

Primary key untuk masing – masing entiti tersebut diatas adalah sebagai berikut :

Entiti mahasiswa = nim, karena pasti unik, tidak mungkin nim : mhs0001 misalkan

dipakai oleh lebih dari 2 orang mahasiswa.

Entiti matakuliah = kode, karena pasti unik, tidak mungkin kode matakuliah : mk001

misalkan dipakai oleh lebih dari 2 matakuliah.

Entiti dosen = nid, karena pasti unik, tidak mungkin nid : ds0001 misalkan dipakai

oleh lebih dari 2 orang dosen.

Entiti mempelajari = nim dan kode ( dimana kedua atribut tersebut adalah sebagai

foreign key jadi dua atribut tersebut bisa dijadikan primary key pada entiti

mempelajari, karena tidak ada satu atribut yang menyatakan unik pada entiti tersebut.

Entiti mengajar = nid dan kode ( dimana kedua atribut tersebut adalah sebagai

foreign key jadi dua atribut tersebut bisa dijadikan primary key pada entiti mengajar,

karena tidak ada satu atribut yang menyatakan unik pada entiti tersebut.

Berikut ini adalah implementasi pembentukan ERD (entity relationship diagram)

tersebut dengan menggunakan software ERWIN (Entity relationship for windows) Erx.3.0

Mahasiswa Mempelajari Matakuliah n m

Mengajar Dosen 1

m



-

84

Gambar 8.14. Contoh ERD dengan ERWIN ERX.3.0

Pertanyaan Soal

1. Jelaskan dan berikan contoh model data network dan hirarki ?.

2. Jelaskan pengertian entiti, atribut dan relasi dan berikan contohnya ?.

3. Jelaskan dan berikan contoh relasi unary dan binary ?.

4. Jelaskan dan berikan contoh kardinalitas relasi biner untuk one to one, one to many dan many

to many ?.

5. Jelaskan dan gambarkan simbol – simbol yang digunakan didalam ERD, dan berikan contoh

ERD dalam suatu database ( minimal 3 entitas / tabel / file ) ?.

BAB 9

ALJABAR RELASIONAL DAN KALKULUS RELASIONAL

Bahasa query formal basis data relasional adalah bahasa untuk meminta informasi dari basis

data. Sebelum basis data relasional, query terhadap basis data merupakan tugas yang sangat sukar.

Pemogram harus berususan dengan skema fisik internal dari basis data.

Bahasa query relasional misalkan SQL (sructured query language) berbeda dengan bahasa

pemrograman konvensional. Di SQL, kita menspesifikasikan properti – properti informasi yang hendak



-

85

diambil tapi tidak mencantumkan rincian algoritma pengambilan. SQL adalah deklaratif, yaitu pada

query dideklarasikan informasi yang merupakan jawaban yang dikehendaki bukan cara komputasi.

Query kompleks yag diperlukan pada kebanyakan aplikasi nyata memerlukan pengetahuan

mendalam mengenai bahasa da semantiknya. Bahasa query relasional formal merupakan bahasa

antara yang digunakan basis data, yaitu SQL dikonversi menjadi bahasa rlasional formal sehingga

dapa diterapkan sekumpulan informasi untuk memperoleh query paling efisien. Terdapat dua jenis

bahasa query relasional formal yang utama, yaitu:

1. Aljabar relasional.

2. Kalkulus relasional.

9.1. Aljabar relasional

Relational Algebra (aljabar relasional) merupakan kumpulan operasi terhadap relasi

dimana setiap operasi menggunakan satu atau lebih relasi untuk menghasilkan satu relasi yang

baru dan termasuk kategori prosedural dan juga menyediakan seperangkat operator untuk

memanipulasi data.

Terdapat lima operasi dasar dalam aljabar relasional, yaitu:

1. Selection ( )

2. Projection ( )

3. Cartesian – product ( X, juga disebut sebagai cross product )

4. Union ( )

5. Set – difference ( - )

6. Rename ( )

Operasi – operasi turunan dari operasi – operasi dasar tersebut adalah:

1. Set intersection ( )

2. Theta join ( )

3. Natural-join ( )

4. Outer-join ( )

5. Division ( )

Semua operasi tersebut menghasilkan relasi baru. Bahasa disebut aljabar relasional karena

bahasa berdasar sejumlah operator yang beroperasi pada relasi – relasi (tabel – tabel). Masing –

masing operator beroperasi pada satu relasi atau lebih atau menghasilkan relasi – relasi lain sebagai



-

86

hasil. Query adalah sekedar ekspresi yang melibatkan operator – operator itu. Hasil ekspresi adalah

relasi yaitu jawaban terhadap query.

SQL adalah bahasa yang deklaratif yang berarti tidak menspesifikasikan algoritma yang

digunakan untuk pengolahan query. Ekspresi relasional dapat dipandang sebagai spesifikasi algoritma

(meskipun dalam level lebih tinggi dibanding algoritma untuk bahasa pemrograman konvensional).

Pemrogram menggunakan query SQL, DBMS menggunakan aljabar relasional sebagai

bahasa antara dalam spesifikasi algoritma query. Langkah – langkah dalam DBMS untuk pengolahan

query adalah:

1. DBMS melakukan parsing terhadap string dari query SQL dan menerjemahkannya

menjadi ekspresi aljabar relasional yang dapat menuntun kedalam algoritma sederhana

yang tidak efisien.

2. Setelah itu, bagian query optimizer mengkonversi ekspresi aljabar relasional ini menjadi

ekspresi lain yang ekvivalen nemun lebih efisien untuk dieksekusi.

3. Berdasarkan ekpresi aljabar relasional yang telah dioptimasi, query optimizer

mempesiapkan rencana eksekusi query (query execution plan) yang kemudian

ditransformasikan menjadi kode yang dapat dieksekusi pembangkit kode di DBMS.

4. Karena ekspresi aljabar mempunyai semantik matematika yang presisi maka sistem

dapat memferifikasi ekvivalensi ekspresi yang dioptimasi yang dihasilkan dari manipulasi

ekpresi asal. Semantiks ini juga memungkinkan pembandingan rencana – rencana

evaluasi query yang berbeda.

Aljabar relasional merupakan kunci pemahaman kerja internal DBMS relasional,

pemahaman aljabar relasional merupakan hal yang esensi dlam merancang query SQL yang

diolah secara efisien. Aljabar relasional banyak digunakan pada optimasi query dan

pengolahan query tersebar. Aljabar relasional mendefinisikan sekumpulan operator dan rumus

untuk memanipulasi himpunan data.

9.1.1. Operasi aljabar relasional

Untuk mengimplementasikan kedalam operasi aljabar relasional, berikut ini diberikan relasi –

relasi dari database Penjadwalan_mengajar_dosen pada STMIK „Revanda Jaya‟ Bekasi. Relasi –

relasi tersebut meliputi:

5. Dosen



-

87

Dosen ={nid,nama_d,tempat_lhr,tgl_lahir,jkelamin,alamat,kota,kodepos,gpokok}

Primary key relasi Dosen adalah nid, karena tidak ada seorang dosen yang nid (nomor

induk dosen) sama dengan dosen yang lainnya.


6. Matakuliah

Matakuliah ={kdmk,nama_mk,sks,semester}

Primary key relasi Matakuliah adalah kdmk, karena tidak ada kode suatu matakuliah yang

kdmk (kode matakuliah) sama dengan matakuliah yang lainnya.




-

88

7. Jurusan

Jurusan ={kode_jur,nama_jur,sjenjang,nama_kajur}

Primary key relasi Jurusan adalah kode_jur, karena tidak ada kode_jur (kode jurusan)

yang sama dengan jurusan yang lainnya.


8. Mengajar

Mengajar ={nid,thn_akademik,smt,hari,jam_ke,kdmk,waktu,kelas,kode_jur}

Primary key relasi Matakuliah adalah nid,thn_akademik,smt,hari,jam_ke, kondisi :

Bila primary key nid,thn_akademik, maka tidak bisa karena seorang dosen pada

tahun akademik yang sama bisa mengajar lebih dari satu matakuliah.

Bila primary key nid,thn_akademik,smt, maka tidak bisa karena seorang dosen

pada tahun akademik dan semester yang sama bisa mengajar lebih dari satu

matakuliah.

Bila primary key nid,thn_akademik,smt,hari, maka tidak bisa karena seorang

dosen pada tahun akademik, semester dan hari yang sama bisa mengajar lebih

dari satu matakuliah.

Sehingga primary key pada relasi mengajar adalah

nid,thn_akademik,smt,hari,jam_ke, maka unik dan dijadikan primary key pada

relasi tersebut.




-

89

9.1.2. Operasi Selection ( )

Selection / Select ( ), adalah operasi untuk menyeleksi tupel – tupel yang memenuhi suatu

predikat, kita dapat menggunakan operator perbandingan (<,>,>=,<=,=,#) pada predikat. Beberapa

predikat dapat dikombinasikan menjadi predikat manjemuk menggunakan penghubung AND ( ) dan

OR ( ).

Contoh operasi Select:

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan daftar dosen yang tempat lahirnya di „Bekasi‟.

2. Aljabar relasional:

tempat_lhr=‟Bekasi‟ (Dosen)

3. Hasilnya adalah:

b. Contoh 2

1. Query : Tampilkan daftar dosen yang tempat lahirnya di „Jakarta‟ atau „Bogor‟


tempat_lhr=‟Jakarta‟ tempat_lhr=‟Bogor‟ (Dosen)

3. Hasilnya adalah:



-

90

c. Contoh 3

1. Query : Tampilkan daftar dosen yang tempat lahirnya di „Bogor‟ dan jenis kelaminnya „Pria‟


tempat_lhr=‟Bogor‟ jkelamin=‟Pria‟ (Dosen)

3. Hasilnya adalah:

9.1.3. Operasi Projection ( )

Projection / Project ( ), adalah operasi untuk memperoleh kolom – kolom tertentu. Operasi

project adalah operasi unary yang mengirim relasi argumen dengan kolom – kolom tertentu. Karena

relasi adalah himpunan, maka baris – baris duplikasi dihilangkan.

Sintaks yang digunakan dalam operasi proyeksi ini adalah sebagai berikut :

colum1,…,column ( tabel)

Contoh operasi Project:

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan nid,nama_d,alamat,kota dari relasi Dosen


nid,nama_d,alamat,kota(Dosen)

3. Hasilnya adalah:



-

91

b. Contoh 2

1. Query : Tampilkan nid,nama_d,alamat,kota,gajipokok dari relasi Dosen, dimana gaji

pokoknya lebih besar dari Rp.1200000


nid,nama_d,alamat,kota,gajipokok( gajipokok>1200000 (Dosen))

3. Hasilnya adalah:

c. Contoh 3

4. Query : Tampilkan nid,nama_d,alamat,kota,gajipokok dari relasi Dosen, dimana kota

alamatnya „Cibitung‟ dan gaji pokoknya lebih besar dari Rp.1000000


nid,nama_d,alamat,kota,gajipokok( kota=‟Cibitung‟ gajipokok>1000000 (Dosen))

6. Hasilnya adalah:

9.1.4. Operasi Cartesian-product ( X )

Cartesian-product ( X ), adalah operasi untuk menghasilkan table hasil perkalian kartesian.

Sintaks yang digunakan dalam operasi proyeksi ini adalah sebagai berikut :



-

92

R X S = {(x,y) | x R dan y S}

Operasi cartesian-product memungkinkan kita mengkombinasikan informasi beberapa relasi,

operasi ini adalah operasi biner. Sebagaimana telah dinyatakan bahwa relasi adalah subset hasil

cartesian-product dan himpunan domain relasi – relasi tersebut. Kita harus memilih atribut – atribut

untuk relasi yang dihasilkan dari cartesian-product.

Contoh operasi Cartesian-product:

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan nid,nama_d (dari relasi Dosen), nama_mk (dari relasi Matakuliah),

thn_akademik,smt,hari,jam_ke,waktu,kelas (dari relasi Mengajar) dimana semester

mengajar adalah pada semester „1‟.


nid,nama_d,nama_mk, thn_akademik,smt,hari,jam_ke,waktu,kelas ( smt=1

Dosen.nid=Mengajar.nid Mengjar.kdmk=Matakuliah.kdmk(DosenxMatakuliahxMengajar))

atau:

(Mengajar.nid=Dosen.nid Mengajar.kdmk=Matakuliah.kdmk) smt=1 (((

nid,nama_d (Dosen)) X ( nama_mk (Matakuliah)) X (

thn_akademik,smt,hari,jam_ke,waktu,kelas (Mengajar)))))

3. Hasilnya adalah:

b. Contoh 2

1. Query : Tampilkan nama_d (dari relasi Dosen), nama_mk,sks (dari relasi Matakuliah),

hari,jam_ke,waktu (dari relasi Mengajar) dimana sks matakuliah >3 atau hari mengajar =

„Jumat‟.



-

93


nama_d,nama_mk,sks,hari,jam_ke,waktu ( sks>3 hari=‟Jumat‟

Mengajar.nid=Dosen.nid Mengajar.kdmk=Matakuliah.kdmk(MengajarxDosenxMatakuliah))

atau:

(Mengajar.nid=Dosen.nid Mengajar.kdmk=Matakuliah.kdmk) (sks>3 hari=‟Jumat‟

((( nama_d (Dosen)) X ( nama_mk,sks (Matakuliah)) X ( hari,jam_ke,waktu (Mengajar)))))

3. Hasilnya adalah:

b. Contoh 3

1. Query : Tampilkan kdmk,nama_mk,sks (dari relasi Matakuliah), smt,hari,jam_ke,waktu

(dari relasi Mengajar) dimana semester (smt) yang diajar dosen pada semester „1‟ dan

jam_ke „1‟


kdmk,nama_mk,sks,smt,hari,jam_ke,waktu ( smt=1 jam_ke=‟1‟

Mengajar.kdmk=Matakuliah.kdmk(MengajarxMatakuliah))

atau:

Mengajar.kdmk=Matakuliah.kdmk smt=1 jam_ke=‟1‟ (( kdmk,nama_mk,sks

(Matakuliah)) X ( hari,jam_ke,waktu (Mengajar)))

3. Hasilnya adalah:



-

94

9.1.5. Operasi Union ( )

Union ( ), adalah operasi untuk menghasilkan gabungan table degan syarat kedua table

memiliki atribut yangsama, yaitu domain atribut ke-i masing – masing table harus sama. Sintaks yang

digunakan dalam operasi union ini adalah sebagai berikut :

R S = {x | x R atau X S}

Operasi ini dapat dilaksanakan apabila R dan S mempunyai atribut yang sama sehingga

jumlah komponennya sama.

R S

A B A B

D A D A

C F H T

G H G H

R S adalah:

A B

D A

C F

G H

H T

Contoh operasi Union:

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan nid (dari relasi Dosen) Union dari nid (dari relasi Mengajar) .


nid (Dosen) nid (Mengajar)

3. Hasilnya adalah:



-

95

9.1.6. Set-difference ( --- )

Set-difference ( -- ), adalah operasi untuk mendapatkan table pada suatu relasi, tapi tidak

ada pada relasi yang lainnya. Sintaks yang digunakan dalam operasi union ini adalah sebagai berikut :

R – S = { x | x R dan X S}

Operasi ini dapat dilaksanakan apabila R dan S mempunyai atribut yang tidak sama yang

akan ditampilkan, artinya adalah atribut R yang tidak ada di S akan ditampilkan, sedangkan atribut

yang sama tidak ditampilkan.

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan nid (dari relasi Dosen) Set-difference dari nid (dari relasi Mengajar).


nid (Dosen) -- nid (Mengajar)

3. Hasilnya adalah:

9.1.7. Rename ( )

Rename ( ), adalah operasi untuk menyalin table lama kedalam table yang baru. Sintaks

yang digunakan dalam operasi union ini adalah sebagai berikut :

[nama_table] (table_lama)

a. Contoh 1

1. Query : Salinlah table baru dengan nama DosenNew dari table Dosen, dimana jenis

kelaminnya adalah „Pria‟.


DosenNew ( jkelamin=‟Pria‟) (Dosen))



-

96

3. Hasilnya adalah:

Untuk operasi rename ini hasil dari perintah tersebut adalah membentuk table baru

dengan nama DosenNew beserta datanya dimana jenis kelaminnya adalah „Pria‟

9.1.8. Set-intersection ( )

Set-intersection / Intersection ( ) termasuk kedalam operator tambahan, karena operator ini

dapat diderivikasi dari operator dasar seperti berikut:

A B = A - ( A – B ), atau A B = B - ( B – A )

Operasi ini merupakan operasi binary, yang digunakan untuk membentuk sebuah relasi baru

dengan tuple yang berasal dari kedua relasi yang dihubungkan, misalkan:

R1 R2

X Y X Y

A C D F

B F A C

H I

R1 R2 adalah:

A B

A C

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan nid (dari relasi Dosen) Set-intersection dari nid (dari relasi Mengajar).


nid (Dosen) nid (Mengajar)



-

97

3. Hasilnya adalah:

9.1.9. Theta-join ( ) / Equi-join ( )

Theta-join ( ) dan equi-join adalah operasi untuk menggabungkan operasi selection dan

cartesian-product dengan suatu kriteria

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan seluruh data yang ada pada relasi Matakuliah dan relasi Mengajar


Matakuliah Mengajar.kdmk=Matakuliah.kdmk Mengajar

3. Hasilnya adalah:

9.1.10. Natural-join ( )

Natural-join ( ) sama seperti operasi equi-join adalah operasi untuk menggabungkan

operasi selection dan cartesian-product dengan suatu kriteria pada kolom yang sama.

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan seluruh data yang ada pada relasi Matakuliah dan relasi Mengajar


Matakuliah Mengajar.kdmk=Matakuliah.kdmk Mengajar

3. Hasilnya adalah:



-

98

9.1.11. Outer-join ( )

Outer-join adalah operasi untuk menggabungkan operasi selection dan cartesian-product

dengan suatu kriteria pada kolom yang sama.

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan nid_nama_d (dari relasi Dosen) dan

thn_akademik,smt,hari,jam_ke,waktu (dari relasi Mengajar) dengan outer join, artinya

adalah pada kolom nid,nama_d pada relasi Dosen akan ditampilkan walaupun dosen

tersebut tidak melakukan transaksi mengajar.


nid,nama_d (Dosen) thn_akademik,smt,hari,jam_ke,waktu (Mengajar)

3. Hasilnya adalah:



-

99

9.1.12 Devision ( )

Devision ( ) adalah operasi yang banyak digunakan dlam query yang mencakup frase

“setiap” atau “untuk semua”, operasi ini juga merupakan pembagian atas tuple – tuple dari dua relasi.

a. Contoh 1

1. Query : Tampilkan nid,hari, waktu (dari relasi Mengajar) dan nid (dari relasi Dosen)

dimana dosen yang jenis kelaminnya „Pria‟ dan lakukan devision pada kedua relasi

tersebut.


nid,hari,waktu (Mengajar)) ( nid ( jkelamin=‟Pria‟ (Dosen)))

4. Hasilnya adalah:

nid,hari,waktu (Mengajar) nid ( gajipokok>1300000 (Dosen))

Hasil akhir adalah:

9.2. Kalkulus relasional



-

100

Pemakai mendiskripsikan informasi yang dikehendaki tanpa memberikan prosedur (deret

operasi) spesifik untuk memperoleh informasi. Pada model relasional, bahasa formal non prosedural

adalah bahasa kalkulus (predikat( relasional yaitu diekspresikan dengan menspesifikasikan predikat

terhadap tuple atau domain yang harus dipenuhi. Kalkulus relasional dibagi menjadi 2 (dua) yaitu:

1. Kalkulus relasional tupel (tuple relational calculus).

2. Kalkulus relasional domain (domain relational calculus).

9.2.1. Kalkulus Relasional Tupel

Kalkulus relasional tupel mendiskripsikan informasi tanpa perlu memberikan prosedur / cara

spesifik untuk memperoleh informasi tersebut. Konsep dasar kalkulus relasional tupel adalah konsep

variable tupel. Variable ini merepresentasikan tupel – tupel pada relasi dan digunakan untuk

mengekstrak data dari relasi. Komponen - komponen lain rumus kalkulus tupel adalah kualifikasi data

dengan membatasi nilai – nilai dari atribut – atribut yang dispesifikasikan.

Query pada kalkulus relasional tupel dapat diekspresikan dengan:

{ t | P(t) }

yaitu himpunan semua tupel t sehingga predikat P bernilai True untuk t, notasi t[A] untuk

menunjukkan nilai tuple t pada atribut A. dan menggunakan t r untuk menunjukkan nilai tupel

t di relasi r. predikat P adalah berupa rumus, beberapa variable tupel dapat muncul di rumus.

Variable tupel dikatakan variable bebas kecuali dikuantifikasi atau .

Maka:

r R s S (r[a]=S[a])

t adalah variable bebas, variable tupel s dikatakan sebagai variable terikat.

Berikut ini contoh kalkulus relasional tupel yang diterapkan pada SQL:

SELECT Dosen.nid,Dosen.nama_d,Dosen.gajipokok

FROM Dosen

WHERE

Dosen.jkelamin=‟Pria‟ AND Dosen.gajipokok>1000000

Pada query diatas sebenarnya menyatakan dua hal yaitu:



-

101

1. Kita berkehandak mengekstrak tupel – tupel pada relasi Dosen yang mempunyai atribut

jkelamin adalah „Pria‟ dan memiliki atribut gajipokok adalah lebih besar dari 1000000.

2. Dari tupel – tupel ini, kita berkehendak menampilkan atribut tertentu yaitu

nid,nama_d,gajipokok.

Dengan demikian atribut Dosen.nid,Dosen.nama_d,Dosen.gajipokok adalah variable – variable

tupel. Bentuk umum dari kalkulus relasional tupel adalah:

TupleVariable1 operator [TupleVariable2 | constant]

Dimana :

TupleVariablen adalah variable tupel dimana i=1 sampai n variable tupel.

Operator adalah +,>,<,>=,<=,<>

Constant adalah sembarang nilai numerik atau string.

Konstrain yag berlaku adalah variable – variable tupel dan konstanta harus mempunyai

domain yang sama antara bagian kiri operator dan bagian kanan operator.

Rumus dapat dikoneksikan operator boolean AND, OR, dan NOT sehingga bentuk umumnya

adalah:

TupleVariable1 operator [TupleVariable2 | constant3]

AND

TupleVariable4 operator [TupleVariable5 | constant6]

AND

.

.

OR

TupleVariablem operator [TupleVariablen | constantp]

Bentukan tersebut digunakan SQL pada klausa SELECT serta WHERE. Dengan demikian

dapat disimpulkan bahwa SQL juga dikembangkan berbasis pada kalkulus relasional tupel.



-

102

Rumus kalkulus relasional tupel dibangun dari atom – atom, atom mempunyai salah satu

bentuk berikut:

s R, dimana s adalah variable tupel dan R adalah relasi, kita tidak mengijinkan

operasi .

S[x] u[y], dimana s dan u adalah variable tupel, x adalah atribut yang didefinisikan di s,

y adalah atribut didefinisikan di u. adalah operator perbandingan (<, <=,=, >=, ).

Kita perlu atribut x dan y yang mempunyai domain – domain yang anggotanya dapat

dibandingkan dengan .

s[x] c, dimana s adalah variable tupel , x adalah atribut yang didefinisikan di s.

adalah operator pembanding dan c adalah konstanta dari domain atribut x.

Rumus dapat dibangun menggunakan aturan – aturan berikut:

atom adalah rumus.

Jika P1 adalah rumus, maka P1 dan (P1)

Jika P1 ddddan P2 adalah rumus, maka P1 P2, P1 P2, dan P1 P2.

Jika P1(x) adalah rumus di x, dimana x adalah vaariable tupel x, maka r R s

S (rr[a]=s[a])

Contoh :

Cari semua nid,nama_d,gajipokok dari semua dari semua dosen yang gaji

pokoknya > 1000000:

{ D.nid \ D.nama_d \ D.gajipokok>1000000 } dimana D Dosen.

Cari semua nid,nama_d dari semua dosen yang mengajar pada ttahun akademik

2004 dan semester 1:

{ D.nid \ D.nama_d \ M.thn_akademik=2004 semester=1 Dosen.nid =

Mengajar.nid }



-

103

9.2.2. Kalkulus Relasional Domain

Kalkulus relasional domain menggunakan variable – variable pada nilai - nilai domain atribut,

bukan nilai – nilai untuk sebuah tupel. Ekspresi pada kalkulus relasional domain berbentuk:

{ < X1, X2, …, Xn > | P (X1, X2, …, Xn)}

Dimana : X1, X2, …,Xn menyatakan variable – variable domain.

P menyatakan rumus – rumus yang disusun dari atom – atom sebagaimana pada kalkulus

relasional tupel.

Atom pada kalkulus relasional domain adalah salah satu dari:

< X1, X2, …, Xn > r, dimana r adalah relasi dengan n atribut dan X1, X2, …, Xn adalah

variable – variable domain atau konstanta – konstanta domain.

x y, dimana x dan y adalah variable domain, adalah operasi pembandingan (<, <=,=,

>=, ). Variable x dan y harus merupakan domain – domain yang dapat dibandingkan

dengan .

x c, dimana x dalah variable domain. adalah operator pembandingan (<, <=,=, >=,

) dan c adalah konstanta.

Contoh :

Cari nip,nama_d,gajipokok daridosen, dimana jenis kelaminnya adalah Pria dan

gaji pokoknya lebih besar 1200000

{ nip | nam_d | gajipokok

(Dosen(nid,nama_d,gajipokok) AND jkelamin=‟Pria‟ AND gajipokok >

1200000) }

Berdasarkan acuan model relasional, ada 2 bahasa query komersial yang tersedia,yaitu SQL

dan QBE.



-

104

9.2.3. QBE (Query By Example)

QBE masing-masing mewakili bahasa query prosedural dan non-prosedural. SQL dibangun

dengan basis aljabar relasional yang dijelaskan bab sebelumnya. SQL memberikan bahasa query

tingkat tinggi ( a high level query language ) dengan struktur sederhana dengan kosakata dan

gramatika yang sederhana pula, seperti berikut :

Select A1, A2, …, An

From T1, T2 ,…, Tn

Where P

Dimana :

A1,A2,…,An : himpunan dari semua atribut yang hendak ditampilkan.

T1,T2,…,Tn : himpunan dari semua tabel yang terlibat (diperlukan) dalam query.

P : predikat / kriteria yg diinginkan tentang informasi yg dicari.

Struktur dasar SQL tersebut equvalen dengan operasi pada aljabar relasional berikut:

A1,A2,…An ( P(T1 X …X Tn))

Beberapa operator SQL yang berkorespondensi dengan operator aljabar relasional :

Aljabar Relasional SQL

AND

OR

or

basis data bab 1 sd 9

Documents