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

Tugas 4

A.  DBMS (DATABASE MANAGEMENT SYSTEM)

1.   Pengertian DBMS :

• Menutut C.J. Date :  DBMS adalah merupakan software yang menghandel seluruh akses pada database untuk melayani kebutuhan user.
• Menurut S, Attre   :  DBMS adalah software, hardware, firmware dan procedure-procedure yang memanage database. Firmware adalah software yang telah menjadi modul yang tertanam pada hardware (ROM).
• Menurut Gordon C. Everest  :  DBMS adalah manajemen yang efektif untuk mengorganisasi sumber daya data.

Jadi DBMS  :  Semua peralatan komputer (Hardware+Software+Firmware). DBMS dilengkapi dengan bahasa yang berorientasi pada data (High level data langauage) yang sering disebut juga sebagai bahasa generasi ke 4 (fourth generation language).

Fungsi DBMS  :  -  Definisi data dan hubungannya

• Memanipulasi data
• Keamanan dan integritas data
• Security dan integritas data
• Recovery/perbaikan dan concurency data
• Data dictionary
• Unjuk kerja / performance

Peralatan untuk menetapkan/menentukan pendekatan database disebut DBMS. DBMS merupakan software (dan hardware) yang kusus didesain untuk melindungi dan memanage database.

Dengan menggunakan DBMS, maka dapat :

• Mendefinisikan data dan hubungannya.
• Mendokumentasikan struktur dan definisi data
• Menggambarkan, mengorganisasikan dan menyimpan data untuk akses yang selektif/dipilih dan efisien.
• Hubungan yang sesuai antara user dengan sumber daya data.
• Perlindungan terhadap sumber daya data akan terjamin, dapat diandalkan, konsisten dan benar.
• Memisahkan masalah Logical dan physical sehingga merubah implementasi database secara fisik tidak menghendaki user untuk merubah maksud data (Logical).
• Menentukan pembagian data kepada para user untuk mengakses secara concurent pada sumber daya data.

Contoh DBMS :

• Database Hierarchy            : Pengaksesan data harus mengikuti aturan hierarchy yang sudah didefinisikan terlebih dahulu. Contoh : IMS-2 (Information Management System) oleh IBM, 1968
• Data Network : Data membentuk jaringan yang lebih bebas dari model hierarchy. Contoh  :  IDMS (Integrated Database Management System) oleh Cullinet  Software Inc,  1972
• Data Relational : Data dikelompokkan secara bebas menurut jenisnya lewat proses normalisasi. Contoh  :  -   INGRES oleh UN of CA & Relational Tech., 1973
• System-R oleh IBM Research, 1975
• ORACLE oleh Relational Software Inc. , 1979
• DBASE II oleh Ashton-Tate, 1981

 

2.   Komponen Utama DBMS

Komponen utama DBMS dapat dibagi menjadi 4 macam :

• Perangkat Keras
• Perangkat Lunak
• Data
• Pengguna

 

3.   Keuntungan Dan Kerugian Penggunaan DBMS

      Pengunaan DMBS untuk mengelola data mempunyai beberapa keuntungan, yaitu :

• Kebebasan data dan akses yang efisien
• Mereduksi waktu pengembangan aplikasi
• Integritas dan keamanan data
• Administrasi keseragaman data
• Akses bersamaan dan perbaikan dari terjadinya crashes (tabrakan dari proses serentak).
• Mengurangi data redundancy : Data redundansi dapat direduksi/dikurangi, tetapi tidak dapat dihilangkan sama sekali (untuk kepentingan keyfield)
• Membutuhkan sedikit memory untuk penyimpanan data

Kerugian pengunaan DBMS antara lain :

• Memperoleh perangkat lunak yang mahal (teknologi DBMS, Operation, Conversion, Planning, Risk). DBMS mainframe masih sangat mahal. DBMS berbasis mikro biayanya mencapai beberapa ratus dolar, dapat menggambarkan suatu organisasi yang kecil secara berarti
• Memperoleh konfigurasi perangkat keras yang besar. DBMS sering memerlukan kapasitas penyimpanan primer dan sekunder yang lebih besar daripada yang diperlukan oleh program aplikasi lain. Juga, kemudahan yang dibuat oleh DBMS dalam mengambil informasi mendorong lebih banyak terminal pemakai yang disertakan dalam konfigurasi daripada jika sebaliknya.
• Mempekerjakan dan mempertahankan staf DBA DBMS memerlukan pengetahuan khusus agar dapat memanfaatkan kemampuan secara penuh. Pengetahuan khusus ini paling baik diberikan oleh pengelola database.

 

Gambar DBMS