A.Pengertian Umum

Data merupakan fakta mengenai suatu objek seperti manusia, benda, peristiwa, konsep, keadaan dan sebagainya yang dapat dicatat dan mempunyai arti secara implisit. Data dapat dinyatakan dalam bentuk angka, karakter atau simbol, sehingga bila data dikumpulkan dan saling berhubungan maka

dikenal dengan istilah basis data (database) [Ramez2000]. Sedangkan menurut George Tsu-der Chou basis data merupakan kumpulan informasi bermanfaat yang diorganisasikan ke dalam aturan yang khusus. Informasi ini adalah data yang telah diorganisasikan ke dalam bentuk yang sesuai dengan

kebutuhan seseorang [Abdul1999]. Menurut Encyclopedia of Computer Science and Engineer, para ilmuwan di bidang informasi menerima definisi standar informasi yaitu data yang digunakan dalam pengambilan keputusan.

Definisi lain dari basis data menurut Fabbri dan Schwab adalah sistem berkas terpadu yang dirancang terutama untuk meminimalkan duplikasi data.

Menurut Ramez Elmasri mendefinisikan basis data lebih dibatasi pada arti implisit yang khusus, yaitu:

a. Basis data merupakan penyajian suatu aspek dari dunia nyata (real world).

b. Basis data merupakan kumpulan data dari berbagai sumber yang secara logika mempunyai arti implisit. Sehingga data yang terkumpul secara acak dan tanpa mempunyai arti, tidak dapat disebut basis data.

c. Basis data perlu dirancang, dibangun dan data dikumpulkan untuk suatu tujuan. Basis data dapat

digunakan oleh beberapa user dan beberapa aplikasi yang sesuai dengan kepentingan user.

Dari beberapa definisi-definisi tersebut, dapat dikatakan bahwa basis data mempunyai berbagai

sumber data dalam pengumpulan data, bervariasi derajat interaksi kejadian dari dunia nyata,

dirancang dan dibangun agar dapat digunakan oleh beberapa user untuk berbagai kepentingan

[Waliyanto2000].

B.Konsep Basis Data

Data diorganisasikan kedalam bentuk elemen data (field), rekaman (record), dan berkas (file).

Definisi dari ketiganya adalah sebagai berikut:

Elemen data adalah satuan data terkecil yang tidak dapat dipecah lagi menjadi unit lain yang bermakna. Misalnya data siswa terdiri dari NIS, Nama, Alamat, Telepon atau Jenis Kelamin. Rekaman merupakan gabungan sejumlah elemen data yang saling terkait. Istilah lain dari rekaman adalah baris atau tupel. Berkas adalah himpunan seluruh rekaman yang bertipe sama.

n Analogi ≈ Lemari Arsip

Lemari Arsip Basis Data

NIM	Nama	Alamat	Tgl. Lahir
0400100252	Adi	Jl. Akasia	12 Januari 1980
0400200144	Sandi	Jl. Pulau Kawe	1 April 1981
0300100312	Heru	Jl. Ahmad Yani	31 Juli 1980

C.Model Data
1. Model Data

Data yang disimpan menggambarkan beberapa aspek dari suatu organisasi.

Model data, adalah himpunan deksripsi data level tinggi yang dikonstruksi untuk menyembunyikan beberapa detail dari penyimpanan level rendah. Beberapa manajemen basis data didasarkan pada model data relasional, model data hirarkis,

atau model data jaringan.

1.1 Model Data Hirarkis

Model hirarkis biasa disebut model pohon, karena menyerupai pohon yang dibalik. Model ini menggunakan pola hubungan orang tua-anak. Setiap simpul (biasa dinyatakan dengan lingkaran atau kotak) menyatakan sekumpulan medan. Simpul yang terhubung ke simpul pada level di bawahnya disebut orang tua. Setiap orang

tua bisa memiliki satu (hubungan 1:1) atau beberapa anak (hubungan 1:M), tetapi setiap anak hanya memiliki satu orang tua. Simpul – simpul yang dibawahi oleh simpul orang tua disebua anak. Simpul orang tua yang tidak memiliki orang tua

disebut akar. Simpul yang tidak mempunyi anak disebut daun. Adapun hubungan ntara nak dn orng tua disebut cabang.

1.2 Model Data Jaringan

Model jaringan distandarisasi pda tahun 1971 oleh Data Base Task Group (DBTG). Itulah sebabnya disebut model DBTG. Model ini juga disebut model CODASYL (Conference on Data System Languages), karena DBTG adalah bagian dari CODASYL. Model ini menyerupai model hirarkis, dengan perbedaan suatu simpul anak

bisa memilki lebih dari satu orang tua. Oleh karena sifatnya demikian, model ini bias menyatakan hubungan 1:1 (satu arang tua punya satu anak), 1:M (satu orang tua punya banyak anak), maupun N:M (beberapa anak bisa mempunyai beberapa orangtua). Pada model jaringan, orang tua diseut pemilik dan anak disebut anggota.

1.3 Model Data Relasional

Model relasional adalah model data yang paling banyak digunakan saat ini. Pembahasan pokok pada model ini adalah relasi, yang dimisalkan sebagai himpunan dari record. Deskripsi data dalam istilah model data disebut skema. Pada model relasional, skema untuk relasi ditentukan oleh nama, nama dari tiap field (atau

atribut atau kolom), dan tipe dari tiap field.

D.Sistem File dan Sistem Basis Data

Secara garis besar, sekumpulan data data dapat disimpan dengan dua pendekatan setiap jenis data disimpan dalam file (berkas) yang berbeda-beda, tanpa perlu mempertimbangkan keterkaitan antar data. Contoh: data mahasiswa dalam file mahasiswa, data KRS dalam file KRS (yang berbeda file dengan file mahasiswa). Merupakan analogi dari hardcopy sistem berkas

(menggunakan kertas, misal). data disimpan sebagai kumpulan data yang saling berkaitan, sebagai satu kesatuan (dapat secara fisik sebagai satu file atau beberapa file dengan metadata secukupnya).

Aplikasi basis data pada masa lampau umumnya dibangun secara langsung sebagai kumpulan berkas-berkas. Kelemahan sistem file yang terpisah-pisah:

redundansi data (data redundancy) dan inkonsistensi data (data inconsistency). Data terulang di tempat yang berbeda. Antara tempat satu dengan lainnya dimungkinkan adanya ketidakkonsistenan. Bagian kepegawaian: (NIP, NAMA,

ALAMAT, GOL/PANGKAT, DAFTAR ANAK, TGL NIKAH), bagian keuangan: (NIP, NAMA, GAJI POKOK, TUNJANGAN ANAK & ISTRI, IURAN ASKES)

perlu algoritma atau program aplikasi yang berbeda untuk pengaksesan data yang berbeda.

isolasi data, karena format file yang berbeda-beda. Satu dgn dBASE, lainnya dgn Excel, lainnya dengan program yang sudah tersedia.

integritas data sulit diterapkan. Pembatasan biasanya melalui program yang mengakses data. Misal untuk membatasi kolom

SALDO dari suatu data perbankan agar saldo tidak boleh negatif. Penambahan constraint baru juga lebih kompleks akses bersama dengan menjaga data tetap aman lebih kompleks untuk diakomodasi.

Akses bersama diperlukan untuk meningkatkan unjuk kerja, apalagi dengan data yang banyak dan dipakai oleh banyak bagian dalam organisasi. Akses bersama yang tidak dikelola dengan baik dapat mengarah ke ketidakkonsistenan data.

Keamanan pada akses bersama

Sistem Basis Data

[Waliyanto2000] Gabungan antara basis data dan perangkat lunak SMBD (Sistem Manajemen Basis Data) termasuk di dalamnya program aplikasi yang dibuat dan bekerja dalam satu sistem disebut dengan Sistem Basis Data

C. J. Date menyatakan bahwa sistem basis data dapat dianggap sebagai tempat untuk sekumpulan

berkas data yang terkomputerisasi dengan tujuan untuk memelihara informasi dan membuat informasi

tersebut tersedia saat dibutuhkan.

Basis data saat ini telah diaplikasikan hampir pada setiap organisasi yang melibatkan data dalam volume besar karena adanya aktifitas / transaksi yang perlu dicatat.

Banking: all transactions

Airlines: reservations, schedules

Universities: registration, grades

Sales: customers, products, purchases

Online retailers: order tracking, customized recommendations

Manufacturing: production, inventory, orders, supply chain

Human resources: employee records, salaries, tax deductions

E.Operasi Dasar Basis Data

n Pembuatan Basis Data (Create Database)

n Penghapusan Basis Data (Drop Database)

n Pembuatan File/Table baru ke suatu basis data (Create Table)

n Penghapusan File/Table dari suatu basis data (Drop Table)

n Penambahan data baru ke suatu file/table di sebuah basis data (insert)

n Pengambilan data dari sebuah file/table (Retrieve/Search)

n Pengubahan data dari sebuah file/table (Update)

n Penghapusan data dari sebuah file/table (Delete)

F.Aspek Penting dalam Pemanfaatan Basis Data

Meskipun telah banyak SMDB (contoh??) tersedia, bagaimanapun mereka adalah sekedar alat (tools). Pencapaian tujuan tetap

bergantung pada penggunanya (DBA, application, programmers,

sophisticated users, naive users).

Aspek penting pemanfaatan optimal basis data

1 analisis ) menginventarisasi entitas dan atribut yang ada

dalam organisasi yang akan dipresentasikan: perlu memahami

SOP, business model desain/perancangan ) memilih bentuk basis data yang tepat sehingga model yang telah dirumuskan dan permasalahn yang ada mampu diakomodasi efisiensi & unjuk kerja. Rancangan yang ada disesuaikan dengan resource yang ada dan pemanfaatannya dapat diusahakan untuk mencapai unjuk kerja maksimum ) normalisasi, optimasi query

Contoh Masalah dalam Organisasi

Suatu PUSKESMAS ingin melakukan pencatatan pendaftaran dan pemeriksaan pasien dengan membuat suatu sistem informasi. Inventarisasi entitas : pasien, obat, dokter, pembayaran desain. Berapa tabel yang diperlukan kalau data-data disimpan pada tabel? Kolom-kolomnya apa saja?

Cotoh Rancangan

pemeriksaan (NoRM, NamaPasien,alamat, umur, namaIbuPasien, telp, tgl periksa,dokterJaga, diagnosaSakit, noResep, obat, biaya)

pasien(noRM, namaPasien, Alamat, Telp, namaIbuPasien) dokter(NIP, namaDokter, spesialisasi) obat(kodeObat, namaObat, jenisObat) penyakit(kodePenyakit, namaPenyakit)

pemeriksaan(noRM, tgl periksa, dokter, kodePenyakit, noResep)

resep(noResep, tglResep, obat, dosis)

G. Tujuan dibangunnya Basis Data

n Kecepatan dan Kemudahan (Speed)

n Efisiensi ruang penyimpanan (Space)

n Keakuratan (Accuracy)

n Ketersediaan (Avaiability)

n Kelengkapan (Completeness)

n Keamanan (Security)

n Kebersamaan pemakai (Shareability)

H. Penerapan Basis Data

n Bidang Fungsional

q Kepegawaian

q Pergudangan

q Akuntansi

q Reservasi

q Layanan Pelanggan

n Bentuk Perusahan

q Perbankan

q Rumah Sakit

q Produsen Barang

q Sekolah

q Telekomunikasi

I.DBMS ( Database Management Sistem )

DBMS (Database Management System)

Menurut Date, Sistem Basis Data adalah system terkomputerisasi yang tujuan utamanya adalah memelihara informasidan membuat informasi tersebut tersedia saat

dibutuhkan. Manajemen Sistem Basis Data (Database Management System 􀂱 DBMS) adalah perangkat lunak yang didesain untuk membantu dalam hal pemeliharaan dan utilitas kumpulan data dalam jumlah besar. DBMS dapat menjadi alternative penggunaan secara khusus untuk aplikasi, semisal penyimpana n data dalam fiel dan

menulis kode aplikasi yang spesifik untuk pengaturannya.

1. Tinjauan Sejarah

Generasi pertama DBMS didesain oleh Charles Bachman di perusahaan General Electric pada awal tahun 1960, disebut sebagai Penyimpanan Data Terintegrasi (Integrated Data Store). Dibentuk dasar untuk model data jaringan yang kemudian distandardisasi oleh Conference on Data System Languages (CODASYL). Bachman kemudian menerima ACM Turing Award (Penghargaan semacam Nobel pada ilmu komputer) di tahun 1973. Dan pada akhir 1960, IBM mengembangkan sistem manajemen informasi (Information Management System) DBMS. IMS dibentuk dari representasi data pada kerangka kerja yang disebut dengan model data hirarki. Dalam waktu yang sama, dikembangkan sistem SABRE sebagai hasil kerjasama antara IBM dengan perusahaan penerbangan Amerika. Sistem ini memungkinkan user untuk mengakses data yang sama pada jaringan komputer. Kemudian pada tahun 1970, Edgar Codd, di Laboratorium Penelitian di San

Jose, mengusulkan model data relasional. Di tahun 1980, model relasional menjadi paradigma DBMS yang paling dominan. Bahasa query SQL dikembangkan untuk basis data relasional sebagai bagian dari proyek Sistem R dari IBM. SQL distandardisasi di akhir tahun 1980, dan SQL-92 diadopsi oleh American National

Standards Institute (ANSI) dan International Standards Organization (ISO). Program yang digunakan untuk eksekusi bersamaan dalam basis data disebut transaksi. User

menulis programnya, dan bertanggung jawab untuk menjalankan program tersebut secara bersamaan terhadap DBMS. Pada tahun 1999, James Gray memenangkan Turing Award untuk kontribusinya pada manajemen transaksi dalam DBMS.

Pada akhir tahun 1980 dan permulaan 1990, banyak bidang sistem basis data yang dikembangkan. Penelitian pada bidang basis data meliputi bahasa query yang powerful, model data yang lengkap, dan penekanan pada dukungan analisis data yang kompleks dari semua bagian organisasi. Beberapa vendor memperluas sistemnya

dengan kemampuan penyimpanan tipe data baru semisal image dan text, dan kemampuan query yang kompleks. Sistem khusus/spesial dikembangkan oleh banyak vendor untuk membuat data warehouse, mengkonsolidasi data dari beberapa basis data. Penomena yang paling menarik adalah adanya enterprise resource planning

(ERP) dan management resource planning (MRP), yang menambahkan substansial layer dari fitur berorientasi pada aplikasi. Paket yang termasuk didalamnya meliputi Baan, Oracle, PeopleSoft, SAP, dan Siebel. Paket-paket ini mengidentifikasi himpunan tugas secara umum (misal manajemen inventori, perencanaan sumber daya

manus ia, analisis finansial) dan menyediakan aplikasi layer secara umum untuk menangani keperluan tersebut. Data disimpan dalam DBMS relasional, dan aplikasi layer dapat disesuaikan untuk perusahaan yang berbeda. Lebih jauh lagi, DBMS

memasuki dunia internet. Pada saat generasi pertama dari Web site menyimpan datanya secara eksklusif dalam file system operasi, maka saat ini DBMS dapat digunakan untuk menyimpan data yang dapat diakses melalui Web browser. Query

dapat digenerate melalui form Web, dan format jawabannya menggunakan markup language semisal HTML untuk mempermudah tampilan pada browser. Semua vendor basis data menambahkan fitur ini untuk DMS mereka. Manajemen basis data mempertimbangkan pentingnya suatu data bersifat on-line, dan dapat diakses melalui jaringan komputer. Saat sekarang bidang seperti ini diwujudkan dalam basis data multimedia, video interaktif, perpustakaan digital,proyek ilmuwan seperti proyek

pemetaan, proyek sistem observasi bumi milik NASA, dll.

2. Komponen Utama DBMS

Komponen utama DBMS dapat dibagi menjadi 4 macam :

· Perangkat Keras

· Perangkat Lunak

· Data

· Pengguna

3. Keuntungan 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).

4. Level Abstraksi Dalam DBMS

Data dalam DBMS dapat digambarkan dalam tiga level abstraksi, yaitu konseptual, fisik, dan eksternal. Data definition language (DDL) digunakan untuk mendefinisikan skema eksternal dan konseptual. Semua vendor DBMS menyertakan perintah SQL untuk menggambarkan aspek dari skema fisik. Informasi tentang skema

konseptual, eksternal dan fisik disimpan dalam katalog sistem.

Memiliki beberapa tinjauan (views), skema konseptual tunggal (logical) dan skema fisik.

· Menggambarkan bagaimana cara user melihat data

· Skema konseptual mendefinisikan struktur logika

· Skema fisikal menggambarkan file dan indeks yang digunakan

Skema didefinisikan menggunakan DDL (Data Definition Language), datadimodifikasi dengan menggunakan DML (Data Management Language).

A. Pengembangan Basis Data

Database diproses oleh DBMS untuk digunakan oleh pengembang maupun pengguna, yang mengakses DBMS secara langsung atau tidak langsung melalui program-program aplikasi. Database terdiri dari empat elemen utama yaitu data pengguna, metadata, indeks dan metadata aplikasi [David2002].

Data Pengguna

Hampir semua database me-representasikan data pengguna sebagai relasi dengan menganggapnya sebagai tabel data. Kolom dalam tabel berisi field-field atau atribut dan baris tabel berisi record/tuple(rekaman) untuk keterangan entitas dalam lingkungan bisnis. Tidak semua relasi diperlukan, beberapa relasi lebih baik distrukturkan dengan proses normalisasi.

Metadata

Penjelasan struktur dari suatu tabel disebut dengan metadata dan terkadang disebut dengan system tables. Bentuk dari metada dapat digambarkan seperti dibawah ini yang terdiri dua tabel. Tabel

pertama berisi daftar tabel-tabel di dalam suatu database sedangkan tabel yang kedua berisi daftar kolom-kolom pada suatu tabel.

Indeks

Tipe database ini digunakan untuk meningkatkan kinerja dan akses suatu database. Terkadang tipe data ini disebut dengan overhead data, terdiri dari prinsip-prinsip indeks serta beberapa penggunaan struktur data link list. Indek tidak hanya digunakan untuk pengurutan, tetapi digunakan juga untuk mengakses cepat ke

database terutama pencarian data. Apbila suatu tabel contuhnya tabel Mahasiswa, mengalami pengubahan data(penambahan/pengubahan/penghapusan) maka tabel indeks mengalami pengubahan juga.

Application Metadata

Application metadata digunakan untuk menyimpan struktur dan format dari user forms, report, queries dan komponen-komponen aplikasi lainnya.

B. Konsep Dasar Tabel

Tabel merupakan blok dasar yang paling umum digunakan dalam sistem basis data, atau disebut juga dengan relasi. Komponen tabel terdiri dari beberapa kolom yang ditandai dengan jenis atribut. Perpotongan antara baris dan kolom disebut nilai atribut. Tujuan penggunaan tabel adalah untuk menyederhanakan logika pandangan terhadap data. Beberapa kententuan-ketentuan dalam penyusunan sebuah tabel adalah sebagai berikut [Waliyanto2000]:

a. Urutan baris diabaikan, sehingga pertukaran baris tidak berpengaruh pada isi informasi tabel.

b. Urutan kolom diabaikan serta identifikasi kolom dibedakan dengan jenis atribut.

c. Tiap perpotongan antara baris dan kolom berisi atribut tunggal

d. Tiap baris dalam tabel harud dibedakan, sehingga tidak ada dua baris atau lebih dalam table mempunyai nilai atribut yang sama secara keseluruhan.

Tabel yang memenuhi ketentuan ini disebut dengan tabel normal, jika belum maka dilakukan proses normalisasi. Salah satu keuntungan menggunakan basis data adalah konsistensi data selalu terjaga dengan menghindari adanya data rangkap (redudant data). Perbedaan antara data rangkap dan data duplikat adalah duplikasi data terjadi bila satu atribut mempunyai dua atau lebih nilai yang sama, sedangkan data rangkap adalah bila satu atribut mempunyai dua atau lebih nilai yang sama, namun bilai salah

satu nilai dihapus, maka tidak ada informasi yang hilang, sehingga duplikasi data ini tidak perlu ada.

C. Normalisasi

Proses normalisasi menyediakan cara sistematis untuk meminimalkan terjadinya kerangkapan data diantara relasi dalan perancangan logikal basis data. Format normalisasi terdiri dari lima bentuk, yaitu:

Form Normal Pertama (1NF). Suatu tabel dikatakan sudah 1NF jika telah memenuhi ketentuan

sebagai berikut:

• Tidak ada atribut mempunyai nilai berulang atau nilai array

• Tidak mempunyai baris yang rangkap

Bentuk unnormal mengijinkan nilai-nilai pada suatu atribut dapat berulang.

Form Normal Kedua (2NF).

Relasi dapat dikatakan format normal kedua jika sudah dalam format normal pertama dan diikuti kondisi sebagai berikut:

Key terdiri dari atribut tunggal Setiap atribut nonkey ketergantungan fungsional pada semua key atau tidak terjadinya

ketergantungan pada key composite. Misalnya tabel UNIV berada dalam normal kedua dengan mengasumsikan DNO sebagai key, kecuali

CRSE. Jika ditentukan CNO dan SECNO sebagai key composite, atribut nonkey CNAME tergantung hanya pada CNO, bukan pada SECNO, sehingga CNAME tidak secara ketergantungan fungsional

penuh terhadap key (CNO, SECNO).

Form Normal Ketiga (3NF).

Relasi dikatakan format normal ketiga jika sudah dalam format normal kedua dan tidak ada ketergantungan transitif diantara atribut. Misalnya tabel STUDNT mempunyai atribut SSNO sebagai key (2NF). Ketergantungan transitif terjadi diantara DNO dan COLREG. Saat DNO determinan COLREG tanpa melibatkan key SSNO. Contohnya, DNO=’CS’ termasuk COLREG=’Arts/Sc.’ tidak tergantung oleh atribut SSNO, sehingga STUDNT belum termasuk 3NF.

Yang menjadi catatan, ketergantungan transitif tidak akan terjadi jika ada ketergantungan fungsional diantara atribut-atribut nonkey yang melibatkan key. Misalnya atribut nonkey SNAME determinan atribut nonkey lainnya yaitu MAJOR, DEGREE, ADVSR dan DNO. Tetapi hal ini merupakan ketergantungan fungsional bukan ketergantungan transitif selagi semua melibatkan key SSNO.

Form Normal Boyce-Codd (BCNF).

BCNF menentukan setiap determinan adalah kunci kandidat

(candidate key). Misalnya UNIV mempunyai dua determinan yaitu DNO dan DNAME yang merupakan kunci kandidat sehingga termasuk ke dalam BCNF. Di lain pihak CRSLST dalam 3NF tetapi tidak

dalam BCNF. Atribut komposisinya (CNO, SECNO, SID, OFRNG) sebagai kunci-kunci kandidat dan tidak ada ketergantungan transitif, sehingga CRSLST termasuk ke dalam 3NF. Namun atribut CNO adalah determinan saat SECNO tergantung penuh secara fungsional terhadap CNO, walaupun CNO bukan kunci kandidat, sehingga CRSLST belum termasuk BCNF.

Form Normal Keempat (4NF).

Bentuk ini adalah bentuk normal ketiga atau BCNF dengan nilai atribut tidak tergantung pada nilai banyak (multivalue dependency).

Form Normal Kelima (5NF). Konsep pada bentuk ini adalah ketergantungan pada gabungan beberapa atribut (join dependency).

Anomali (Pelanggaran) dan Normalisasi

Untuk mengilustrasikan adanya anomali, anggap terjadi pada atribut Jenjang dari Fakultas, misalnya Kebidanan. Jika Jaka Sembung kembali berkelana (tidak jadi kuliah) maka baris yang berhubungan dengan Jaka Sembung akan dihapus dan terjadi kehilangan informasi bahwa Kebidanan mempunyai jenjang D3. Kita dapat saja mengetahui bahwa Jenjang Kebidanan adalah D3, tetapi dalam database tersebut tidak ada informasi yang menyatakan Jenjang Kebidanan.

Contoh lain misalnya penambahan mahasiswa baru yang bernama Suparman yang ingin kuliah di Fakultas Teknik. Fakta dari informasi tabel kita tidak dapat mengetahui apa jenjang dari Fakultas Teknik dan juga apakah Fakultas Teknik terdapat pada Universitas yang bersangkutan. Dari hal ini kita tidak akan mengetahui apakah dapat nilai Teknik tersebut dapat dimasukkan ke dalam atribut Fakultas atau tidak. Apabila dapat dimasukkan ke atribut Fakultas, bagaimana dengan atribut Jenjang-nya? DBMS hanya dapat bekerja dengan informasi yang terdapat pada tabel-tabel dan aturan-aturan yang bekerja pada tabel-tabel tersebut dengan tepat dan mungkin. Bagaiman hubungan antara anomali dan normalisasi? Jawaban yang singkat adalah dengan

menyusun tabel-tabel dalam database cukup dinormalkan (dalam praktek umumnya sampai normal keempat), dan menjamin bahwa anomali tidak terjadi pada database. Porses normalisasi kelihatan sangat menyulitkan, ketika melihat dari definisi tiap-tiap tingkatan normalisasi. Namun dalam prakteknya kita dapat mencapainya dengan menjamin bahwa tabel-tabel terdiri dari tabel “single-theme”. Walaupun dalam 2NF dapat terjadi penambahan maupun penghapusan data yang mengakibatkan anomali, kita dapat membentuk tabel tersebut menjadi beberapa tabel “single-theme “.

B A B III

P E N U T U P

A. Resume

Melihat dari pengertian basis data adalah kumpulan data yang saling berhubungan, yang menggambarkan kegiatan atau kejadian dalam suatu organisasi dan dibuat untuk suatu tujuan tertentu maka absis data dapat disimpulkan sebagai rangkain suatu pengerjaan yang dapat direncanakan,dibuat,disusun dengan tingkat kesulitan yang minimum dibandingkan dengan sebuah pengerjaan dengan analisis lemari arsip, dan dipastikan tingkat kekeliruan hanya sedikit. Karena semua telah terangkum dalam sebuah kumpulan data.

Dalan basis data juga dibutuhkan keuletean dalam pengerjaan dan perancangan, karena sesuatu dianggap berhasil apabila telah dibuat suatu perencaan secara matang.

Didalam pengerjaan menggunakan basis data juga dibutuhkan suatu sistem yang terpadu, yang dapat mengelolah sebuah kumpulan data atau sering juga disebut data besar. Kumpulan data tersendiri diartikan sebagai banyak data yang di asumsikan dalam satu gabungan data. Dalam pengerjaannya harus cermat dalam perancangan table, dan diharapkan tidak terjadinya pengulangan, selain itu juga harus ada kecermatan dalam penentuan kata kunci utama atau primary key.

Biasanya yang berhubungan dengan suatu basis data adalah pembuatan tabel. Tidak semudah apa yang kita bayangkan di benak kita yaitu membuat tabel dengan mudah, tapi harus ada pekerjaan ekstra yaitu perencanaan,pembuatan,penentuan field,record dan sebagainya hingga menentukan apa yang diangkat sebagai kata kunci utama, karena sebuah tabel dalam pencarian data didalam proses basis data dianalogikan dengan menggunakan kata kunci utama, tabel – tabel yang digunakan juga mempunya arti tertentu dan semuanya tersusun rapi dalam artian tidak teracak sedikitpun, apabila teracak maka data tersebut tidak dapat dikategorikan sebagai sebuah basis data.

Dalam pengerjaan juga harus dapat membedakan mana yang disebut data, mana juga yang disebut informasi, karena banyak orang belum bisa menafsir atau menelaa dengan baik perbedaan kedua kata tersebut.

Yang dimaksud dengan sebuah sistem yang mengelolah sebuah data besar atau kumpulan dari banyak data disebut DBMS atau Database Managemen Sistem atau Sistem manajeme Basis Data. Dengan menggunakan DBMS kita dapat mengelolah kumpulan data besar dengan mudah.

Pada bangku SMA saya pernah diajarkan pengenalan sebuah program Microsoft Office yaitu, Microsoft Office Acces. Dalam penggunakan Microsoft Acces, kita diperkenalkan dengan bagaimana cara kita membuat tabel barang, dan bagaimana kita dapat bekerja dengan menggunakan point – point didalam Microsoft Acces seperti menggunakan Query,Form, tabel dan report sebagai dasar pengenalan. Dan saya merasa bahwa tidak semudah membalik telapak tangan untuk kita dapat mengerti dan memahami dengan jelas cara bekerja dengan basis data dalam kurun waktu yang singkat.

Apalagi basis data adalah kumpulan data secara sistematis. Dalam perancanagan saja memakan waktu yang cukup relative. Penggunakan basis data pada masa lampau dianggap belum efisiensi karena mengalami banyak kesalahan, pengulangan, kesulitan dan usang dimakan waktu. Apalagi dijaman modern seperti ini di abad ke 21 banyak perkemabangan yang terjadi baik secara kasat mata maupun secara tidak kasat mata, terutama yang terjadi kasat mata adalah perubahan Ilmu pengetahuan dan Teknologi. Dunia computer yang dulu hanya dikusai oleh sebagian kecil orang terutama orang – orang pintar, kini aplikasinya dapat dirasakan odalam berbagai hal.

Conroh penerapan basis data dalam kehidupan sehari – hari yaitu:

1. Perbankan, dalam perbankan seluruh data nasabah diolah menggunakan basis data dan DBMS. Contoh konkrit saja dalam pembayaran Uang SPP mahasiswa Politeknik Negeri Ambon pada Bank BTN, yaitu menggunakan basis data dalam proses pembayaran dan pencarian data dengan menggunakan primary key atau kata kunci yaitu Nomor Induk Mahasiswa yang dikeluarakan oleh pihak Akademik. Dan hal ini memudahkan pekerjaan seorang Teller.

2. Perkantoran, dalam perkantoran contohnya Kantor Walikota Ambon bagian kepegawaian. Seluruh data Guru di simpan menggunakan sistem pendekatan basis data dan diolah. Jadi seluruh data guru yang ada di Kota Ambon ini dapat dilihat dengan menggunakan primary key nama sekolah.

Dari 2 contoh kongkrit diatas dapat disimpulkan bahwa basis data mengambil andil penting di setiap pekerjaan yang berhubungan dengan data, baik personal atau individu maupun kelompok.

Kemampuan bekerja menggunakan basis data bagi saya adalah sebuah hal istimewa karena dapat menguasai banyak hal dimulai dari perencanaan,pembuatan,penyusunan hingga menampilkan data, data tidak susah seperti zaman dulu lagi dalam hal mencari sebuah data, dan juga dalam disimpan dalam berbagai bentuk hardcopy dan soft copy. Lebih mudah, irit waktu, dan tidak membutuhkan terlalu banyak energy atau tenaga yang keluar.

B. Kesimpulan

Data nilai yang menggambarkan suatu fakta atau kejadian

informasi data yang telah diolah menjadi bentuk yang lebih

berguna bagi penerimanya, terutama dalam kaitannya dengan pengambilan tindakan atau keputusan

basis data kumpulan data yang saling berhubungan, yang menggambarkan kegiatan atau kejadian dalam suatu organisasi dan dibuat untuk suatu tujuan tertentu

DBMS sistem yang diperlukan untuk membantu mengelola

kumpulan data yang besar

SMBD terdiri atas:

· Kumpulan data yang saling berhubungan

· Sekumpulan program untuk mengelola data tersebut :

membuat, menyimpan, mencari

· suatu lingkungan yang nyaman dan efisien untuk digunakan

C. Saran

Makalah mini jauh dari kesempurnaan, jadi penulis mengharapakan saran kritik yang membangun agar kedepannya makalah ini dapat di perbaharui.

D A F T A R P U S T A K A

http://www.asep-hs.web.ugm.ac.id

www.asep-hs.web.ugm.ac.id/.../BASIS%20DATA%20DAN%20DBMS/BASIS%20DATA%20DAN%20DBMS.pdf

Haidar Dzacko. 2007. Basis Data (Database). Copyright© 2007 Mangosoft All rights reserved. +Created 11/09/2007

Version 1.2.5 #Release 24/10/2007 BASIS DATA (DATABASE)

diah.staff.gunadarma.ac.id/.../files/.../

PENGANTAR+BASIS+DATA.doc