NORMALISASI

1.      Pengertian

• Normalisasi adalah suatu teknik yang menstrukturkan data dalam cara-cara tertentu untuk membantu mengurangi atau mencegah timbulnya masalah yang berhubungan dengan pengolahan data dalam basis data
• Kriteria yang mendefinisikan level-level pada normalisasi adalah bentuk normal (norm form)

 

2.      Tujuan normalisasi

• Normalisasi perlu dilakukan agar kerelasian dalam basis data menjadi mudah dimengerti, mudah dipelihara, mudah memprosesnya, dan mudah untuk dikembangkan sesuai kebutuhan baru

 

3.      Penyimpangan dalam modifikasi

• Penyimpangan dalam proses modifikasi data disebut anomalies
• Ada 3 bentuk penyimpangan :

a.       Delete anomalies

§  Adalah proses penghapusan suatu entity logik yang mengakibatkan hilangnya informasi tentang entity yang tidak direlasikan secara logik

§  Contoh :

Tabel Kuliah

Nomhs	Nama	Kode Mtk	SKS
123456	Ali baba	INA 101	3
123457	Pipiyot	TFD 234	2
123467	Nirmala	INA 201	3
123445	Lala	INA 101	3

 

Apabila “Ali baba” membatalkan mengambil matakuliah “INA 101”, maka apabila record tersebut dihapus akan menyebabkan seluruh informasi tentang ‘Ali baba” akan ikut terhapus

b.      Insert anomalies

§  Adalah proses penyisipan entity logik yang memerlukan penyisipan entity logik yang lain

c.       Update anomalies

§  Adalah proses mengupdate data pada suatu entity logik yang mengakibatkan perubahan pada lebih dari satu tempat dalam suatu relasi

§  Contoh : Perubahan SKS pada “INA 101” tidak hanya dilakukan pada satu record saja, tetapi pada record dan relasi lain yang memuat data tersebut

 

4.      Keharusan menghilangkan masalah-masalah akibat ketergantungan

• Yang harus dilakukan adalah jika struktur data dalam relasi dirancang sedemikian rupa sehingga atribut-atribut bukan kunci hanya tergantung pada atribut kunci dan tidak pada atribut lain
• Ada 3 ketergantungan :

a.      Functional Dependence (FD)

·         FD akan muncul diantara dua rinci data dalam suatu struktur data jika nilai salah satu rinci data mengimplikasikan nilai pada rinci data kedua

·         Atau rinci data pertama menentukan (determines) rinci data kedua

·         Contoh :

Matakuliah (Kode, Nama, SKS, Semester)

FD = Matakuliah.Kode à (Matakuliah.Nama, Matakuliah.Semester)

Matakuliah.nama à (Matakuliah.Kode, Matakuliah.Semester)

b.      Full Functional Dependence (FFD)

·         Suatu rinci data dikatakan FFD pada suatu kombinasi rinci data jika FD pada kombinasi rinci data dan tidak FD pada bagian lain dari kombinasi rinci data

·         Contoh : SKS pada tabel matakuliah hanya bergantung pada kode matakuliah, dan tidak ditentukan oleh siapa yang mengambil matakuliah tersebut

c.       Transitive Dependence (TD)

·         Muncul jika suatu nilai pada rinci data pertama menentukan nilai pada rinci data kedua yang bukan CK, dan nilai pada rinci data kedua menentukan nilai pada rinci data ketiga

·         Jadi TD terjadi jika suatu nilai rinci data mempunyai ketergantungan dengan pada dua nilai rinci data

 

5.      Efek-efek normalisasi

• Akibat yang muncul dalam proses normalisasi :

a.       Masalah kekangan dalam basis data

·         Duplikasi rinci data

·         Adanya Integritas referensial yang harus terjaga dan nilai-nilai pada AK tidak boleh null maka proses dekomposisi akan menghasilkan suatu set yang yang inheren pada batasan integritas referensial

b.      Ketidakefisienan dalam menampilkan kembali data tersebut

 

6.      Atribut tabel

• Atribut adalah karakteristik atau sifat yang melekat pada sebuah tabel, atau disebut juga kolom data
• Pengelompokan atribut :

a.       Atribut Key

§  Adalah satu atau gabungan dari beberapa atribut yang dapat membedakan semua baris data dalam tabel secara unik (tidak boleh ada dua atau lebih baris data dengan nilai yang sama untuk atribut tetentu)

§  Ada 3 key :

§  Superkey

·         Merupakan satu atau kumpulan atribut yang dapat membedakan setiap baris data dalam sebuah tabel secara unik

·         Contoh : superkey di tabel mahasiswa

o   (nomhs, nama, alamat, tgllahir)

o   (nomhs, nama, tgllahir)

o   (nomhs, nama)

o   (nomhs)

§  Candidate key

·         Merupakan kumpulan atribut minimal yang dapat membedakan setiap baris data dalam sebuah tabel secara unik

·         Sebuah CK  pasti superkey, tapi belum tentu sebaliknya

·         Contoh : pada tabel mahasiswa

o   (nomhs)

o   (nama)

§  Primary key

·         Dari beberapa CK dapat dipilih satu untuk dijadikan PK, yang memiliki keunikan paling baik

·         Contoh : dari tabel mahasiswa, yang layak dijadikan PK adalah nomhs

b.      Atribut deskriptif

§  Merupakan atribut yang bukan merupakan anggota dari PK

c.       Atribut sederhana

§  Adalah atribut atomik yang tidak dapat dipilah lagi

§  Contoh : Nomhs, Nama

d.      Atribut komposit

§  Adalah atribut yang masih bisa diuraikan lagi menjadi sub-atribut yang masing-masing memiliki makna

§  Contoh : Alamat à Alamat, Kota, Propinsi, Kode Pos

e.       Atribut bernilai tunggal

§  Ditujukan pada atribut-atribut yang memiliki paling banyak satu nilai untuk setiap baris data

§  Contoh : Nomhs, Nama, Tanggal lahir à hanya dapat berisi satu nilai untuk seorang mahasiswa

f.       Atribut bernilai banyak