AUDIT COMMAND LANGUAGE - · PDF filehanya dapat digunakan untuk mengumpulkan dan mengevaluasi bukti ... Built-in audit dan ... Kemampuan untuk membaca berbagai macam tipe

PANDUAN PRAKTIKUM AUDIT IT PTA 2017/2018 1

AUDIT COMMAND LANGUAGE

A. Pengertian ACL

ACL merupakan salah satu jenis audit software yang termasuk dalam kategori

Generalized Audit Software (GAS). Seperti halnya program GAS yang lainnya, ACL

hanya dapat digunakan untuk mengumpulkan dan mengevaluasi bukti yang dihasilkan

dari pemrosesan transaksi. Oleh karena itu ACL lebih berorientasi pada pendekatan

auditing around the computer dibanding auditing through the computer. Namun demikian,

ACL memiliki manfaat yang cukup besar dalam membantu pelaksanaan tugas auditor.

ACL for Windows dirancang khusus untuk menganalisis data dan menghasilkan

laporan audit untuk user non-teknis sampai expert. Dengan menggunakan ACL pekerjaan

auding akan lebih cepat dibandingkan proses audit manual yang memerlukan waktu

sampai berjam-jam bahkan sampai berhari-hari.Dengan beberapa kemampuan ACL ,

analis data akan lebih efesien dan lebih meyakinkan. Berikut beberapa kemampuan ACL :

Mudah dalam penggunaan. ACL for Windows sesuai dengan namanya adalanh

softwere berbasis windows, dimana sistem operasi windows telah dikenal user

Friendly (mudah dipengguna). Kemudahan ini ditunjukan dengan user hanya

melakukan click pda gambar-gambar tertentu(icon) untuk melakukan suatu pekerjaan

dan didukung pula fasilitas Wizard untuk mendefinisikan data yang akan dianalisis.

Built-in audit dan analisis data secara fungsional. ACL for Windows didukung

dengan kemampuan analisis untuk keperluan audit / pemeriksaan seperti : Analisis

Statistik, menghitung total, stratifikasi, sortir, index dll

Kemampuan menangani file yang tidak terbatas. ACL for Windows mampu

menangi berbagai jenis file dengan ukuran file yang tidak terbatas.

Kemampuan untuk membaca berbagai macam tipe data. ACL for Windows

dapat membaca file yang berasal dari berbagai format antara lain : Flate Sequential

dBase (DBS). Text (TXT), Delimited, Print, ODBC (Microsoft Acces database,

Oracle).


Kemampuan untuk mengeksport hasil audit ke berbagai macam format data

antara lain: Plain Text (TXT), dBase III (DBF), Delimited (DEL), Excel (XLS),Lotus

(WKS), Word (DOC) dan WordPerfect (WP).

B. TIPE-TIPE DATA YANG BISA DIBACA OLEH ACL

ACL mampu membaca tipe file data berikut :

1. Flate Sequential

Flat Sequential file data berisi baris atas consecutive data yang diatur satu

persatu setelah yang lainnya. Sama dengan baris atasinformasi yang dibagi

menjadi bagian- bagian seperti pada buku telefon. Flate sequen memiliki baris

data yang dibagi menjadi beberapa field. Misalnya satu field nam akhir dan

satu field lain bernama awal dll

2. Dbase

ACL secara otomatis dapat mendeteksi, menganalisa dan kemudian membuat

suatu format dBase file. Hal ini berlaku juga untuk dBase file yang dibuat

dengan Dbase compatible products, semacam FoxPro, Visual FoxPro dan

Clipper.

Catatan : ACL tidak akan mampu membaca associated file, semacam index dan

file memo.

3. TXT

File data berupa text berisi hanya karakter yang bisa dicetak.semacam huruf

dari a sampai z, angka 1 sampai 9 dan sebagian besar tombol pada keyboard).

4. Delimited

Kebanyakan file data berisi field yang tidak memiliki posisi tetap dalam sebuah

record.

5. Print Files

Print Files adalah text dalam bentuk laporan tercetak.

6. ODBC

ODBS adalah singkatan dari “Open Database Conectivity”. Merupakan sebuah

teknologi APL (Aplication Programing Laterface)standar yang memungkinkan

aplikasi mengakses multiple database dari pihak ke tiga.


7. Tape

ACL dengna mudah mengakses dan membaca data root tape atau cartiges.

Mengakses suatu file pada tape ha,pir sama dengan memproses file dengan disk

based file.

C. Manfaat ACL

1. Dapat membantu dalam mengakses data baik langsung (direct) kedalam

sistenm jaringan ataupun indirect (tidak langsung) melalui media lain

seperti softcopy dalam bentuk text file/report.

2. Menempatkan kesalahan dan potensial “fraud” sebagai pembanding dan

menganalisa file-file menurut aturan-aturan yang ada.

3. Mengidentifikasi proses perhitungan kembali dan proses verifikasi yang

benar.

4. Dapat melaksanakan tugas pengawasan dan pemeriksaaan dengan lebih

fokus, cepat, efisien, dan efektif dengan lingkup yang lebih luas dan analisa

lebih mendalam. Mengidentifikasi penyimpangan (Fraud Detection) dapat

dilakukan dengan cepat dan akurat sehingga memiliki waktu lebih banyak

alam menganalisa data dan pembuktian.


D. Struktur Menu

Struktur menu pada ACL for Windows versi 7.0 digambarkan sebagai berikut:

E. Cara Membuat Project Baru pada ACL

1. Masuk ke ACL for windows V. 7.0.

2. Pada tampilan utama pilih menu File, kemudian pilih New Project.

3. Apabila ingin membuka kembali project yang sudah tersimpan, pilih Open

Project.


4. Setelah memilih New Project, ketik nama project anda dalam kotak File Name.

5.Klik Save.

F. Cara Input File Baru pada ACL

1. Klik No Input File pada pojok kanan atas tampilan utama ACL.

2. Setelah itu akan muncul tampilan Select Input File Definition, pilih New.

3. Kemudian pada tampilan Select Data Source, pilih radio botton Disk, lalu Next.

4. Kemudian pilih File yang ingin dibuka.

5. Lalu pada tampilan Data Definition Wizard – CharacterSet,pilih radio button

PCs andall other types of computer, kemudian pilih Next.


6. Lalu pada tampilan Data Definition Wizard – File Format, pilih radio button

dBASEcompatible file, kemudian pilih Next.

7. Lalu pada Data Definition Wizard – Final, pilih Finish.


8. Lalu apabila ada tampilan Input File „Untitled‟ changed, Save As, klik Ok.

Melakukan Edit Input File Definition

Input File Definition yang sudah didefinisikan dapat di-edit kembali baik

diperbaiki, dihapus maupun ditambah field baru. Untukmengaksesnya pilih menu Edit

kemudian pilih Input File Definition.

G. Cara Untuk Memunculkan Command Log dan Merapihkan Tampilan

Untuk Memunculkan Command Log:

Pilih menu Window, lalu pilih Open Command Log.

Untuk Merapihkan Tampilan:

Pilih menu Window, lalu pilih Arrange All.


H. Title, Description, dan Type File

1. File AUDIT_MANUFAKTUR

Title Description Type Field

JABATAN JABATAN ASCII

DEVISI DEVISI ASCII

GAJI GAJI NUMERIC

DOMISILI DOMISILI ASCII

NAMA_PEGAWAI NAMA PEGAWAI ASCII

RECORD_DELETED - ASCII

2. File DATA_GAJI

Title Description Type

NAMA_PEGAWAI NAMA PEGAWAI ASCII

DIVISI DIVISI ASCII


NO_PEGAEWAI NOMER PEGAWAI ASCII

GAJI GAJI NUMERIC

TGL_PEMBYR TANGGAL

PEMBAYARAN DATE


3. File DATA_MESIN


NAMA_MESIN NAMA MESIN ASCII

NO_PRODUK NOMER PRODUK ASCII

JNS_PRODUK JENIS PRODUK ASCII

NO_MESIN NOMER MESIN ASCII

KPS_PRODUK KAPASITAS

PRODUK NUMERIC



4. File DATA_PEGAWAI


NO_PEGAWAI NOMER PEGAWAI ASCII

NAMA_PEG NAMA PEGAWAI ASCII

DOMISILI DOMISILI ASCII


JNS_KLM JENIS KELAMIN ASCII

NO_TELP NOMER TELEPHON NUMERIC

DIVISI DIVISI ASCII

GAJI GAJI NUMERIC

KODE_POS KODE POS NUMERIC


5. File DATA_CUSTOMER


NAMA_CUSTO NAMA CUSTOMER ASCII

NO_CUSTOMR NOMER CUSTOMER ASCII

ALAMAT ALAMAT ASCII

JML_PEMBEL JUMLAH PEMBELIAN NUMERIC

UKURAN UKURAN ASCII

JNS_BAHAN JENIS BAHAN ASCII


6. File DATA_PEMBELIAN



NAMA_PRODUK NAMA PRODUK ASCII

NAMA_VENDOR NAMA VENDOR ASCII

NO_VENDOR NOMER VENDOR ASCII


TGL_PEMBEL TANGGAL

PEMBELIAN DATE

JML_PEMBEL JUMLAH PEMBELIAN NUMERIC


7. File DATA_PENJUALAN



NAMA_PRODU NAMA PRODUK ASCII

UKURAN UKURAN ASCII

JML_PENJUA JUMLAH PENJUALAN NUMERIC

TGL_PENJUA TANGGAL

PENJUALAN DATE

NAMA_CUSTO NAMA CUSTOMER ASCII

NO_CUSTOMR NOMER CUSTOMER ASCII

8. File DATA_PRODUK


NAMA_PRODU NAMA PRODUK ASCII


UKURAN UKURAN ASCII

KD_PRODUK KODE PRODUK ASCII

HRG_PRODUK HARGA PRODUK NUMERIC

JNS_BAHAN JENIS BAHAN ASCII

NO_PRODUK NOMER PRODUK ASCII

JML_PRODUK JUMLAH PRODUK NUMERIC

RECORD_DELLETED - ASCII

RECORD_DEL - ASCII


9. File DATA_VENDOR


NAMA_VENDOR NAMA VENDOR ASCII

NO_VENDO NOMER VENDOR ASCII

ALAMAT ALAMAT ASCII

TGL_PEMEBL TANGGAL

PEMBELIAN DATE

NO_TLP NOMER TELPHON ASCII

KOTA_VENDO KOTA VENDOR ASCII


RECORD_DEL - ASCII


JOIN

Perintah join digunakan untuk mecocokan field-field dari dua file input yang telah

disort ke dalam suatu file ketiga. Perintah join dapat berkerja dengan menggunakan dua

file terbuka yang secara sekaligus menggabungkan field-field dari dua file dengan struktur

yang berbeda untuk menghasilkan file ketiga.

Untuk melaksanakan perintah JOIN hal yang harus di perhatikan adalah

menentukan primary dan secondary file-nya. Hasil perintah JOIN menghasilkan file

baru.

Primary dan Secondary File

Pada saat kita membuka dua file, file pertama yang sedang kita gunakan adalah

Primary File, file kedua yang kita buka disebut Secondary file. Kita hanya dapat

memiliki satu Primary File yang sedang aktif dan juga hanya dapat memiliki satu

Secondary File. Primary file tidak selalu merupakan file pertama yang dibuka dan

biasanya merupakan file yang jumlah recordnya terbesar.

Sort

Sort adalah sub menu yang terdapat pada menu Data. Sort digunakan untuk

pengurutan data. Pada saat melakukan perintah SORT akan terbentuk file definisi yang

baru terlihat di View. Lakukan Sort terhadap Secondary file sebelum dilakukan perintah

Join. Kita harus mengurutkan secondary file secara ascending berdasarkan karakter kunci

sebelum menggunakan perintah Join. Lebih baik lagi jika primary file terurut juga secara

ascending berdasarkan kunci tersebut. Untuk menggunakan perintah join terhadap dua file,

field yang dijadikan kunci harus mempunyai field yang sama dikedua file tersebut.

Pilihan Output

Perintah Join mempunyai Dua pilihan output. Pemilihan output menentukan record yang

terkandung dalam file ke tiga.


1. Matched Record (record yang sama)

Matched record dari primary file dan secondary file yang terkandung dalam file

output dapat digunakan sebagai berikut :

Dalam menggunakan Join Matched Record, pemillihan kunci field haruslah

sama antara file primary dan file secondary. Jika terdapat lebih dari satu kunci field

yang cocok dangan secondary file, ACL hanya menggunakan satu field saja dari

record pertama yang cocok. Jika ada record yang cocok pada secondary file, ACL

tidak akan menghasilkan sebuah output record.

Contoh Kasus :

PT. Y X G KUY sejahtera akan melakukn pemeriksaan terhadap seluruh

Data Perusahaa. Salah satu yang akan diperiksa ialah Data Penjualan yang dimiliki

perusahaan. Perusahaan ingin melihat kecocokan antara Data Penjualan dengan

data customer berdasarkan nomor Customer. Bagaimana cara yang harus dilakukan

perusahaan untuk melihat kecocokan tersebut jika perusahaan menggunakan

software Audit Command Language (ACL) ?

Langkah-Langkah :

1. Lakukan SORT pada File DATA_PENJUALAN.dbf berdasarkan

NO_CUSTOMR dan simpan SORT filenya dengan nama

SORT_PENJUALAN.


Tampilan View sebagai berikut :

Note : File yang akan di join adalah file yang sudah di SORT


2. Lakukan SORT pada file DATA_CUSTOMER.dbf berdasarkan

NO_CUSTOMR dan simpan filenya dengan nama SORT_CUSTOMER.


Tampilan View sebagi berikut :

Note : File yang akan di join adalah file yang sudah di SORT

3. Aktif pada primary file , yang menjadi primary file adalah file yang memiliki

jumlah record terbanyak atau terbesar. Untuk melihat jumlah record pertama-

tama kita harus aktif pada file tersebut, lalu jumlah record dapat dilihat seperti

gambar di bawah ini :

4. Pilih menu Data lalu pilih submenu JOIN.

5. Pada Main pilih SORT_PENJUALAN sebagai secondary filenya.

6. Pada Primary key dan Secondary key pilih NO_CUSTOMR.

7. Klik checkbox Presort untuk meyakinkan Primary key sudah terurut.

8. Untuk Primary Fields dan Secondary Fields listboxnya pilih semua fields

yaitu dengan cara mengklik Add All.

9. Kemudian klik check box Presort Secondary File untuk meyakinkan

secondary filenya sudah terurut.


10. Klik tab More pada Scope Klik All dan pada Join Categories pilih Matched

Primary Records.

11. Kemudian kembali lagi pada tab Main Pada text box To ketik

JOIN_MATCHED.


12. Klik OK, maka tampilan Command Log akan muncul sebagai berikut :

13. Kemudian akan muncul tampilan di Jendela View seperti gambar berikut ini :

Analisis : Berdasarkan hasil dari kecocokan antara Data Penjualan dengan Data

Customer yang dilihat berdasarkan Nomor Customer, terdapat 50 records

produced yang artinya ada 50 records yang memiliki kecocokan dan 20 records

bypassed yang artinya ada 20 records yang memiliki ketidak cocokan.

2. Unmatched Record

Hanya unmatched record dalam primary file yang merupakan output file.


Apabila kita memilih pilihan outputnya adalah Join Unmatched Record

maka ACL hanya akanmenampilkan record-record dari primary file yang tidak

sama dengan secondary file

Contoh Kasus :

PT. Y X G KUY sejahtera akan melakukan pemeriksaan terhadap seluruh

Data Perusahaa. Salah satu yang akan diperiksa ialah Data Penjualan yang dimiliki

perusahaan. Perusahaan ingin melihat ketidakcocokan antara Data Penjualan

dengan data customer berdasarkan nomor Customer. Bagaimana cara yang harus

dilakukan perusahaan untuk melihat kecocokan tersebut jika perusahaan

menggunakan software Audit Command Language (ACL) ?

Langkah- langkah

1. Pertama-tama ikuti langkah 1 s/d 9 sama seperti perintah JOIN_MATCHED.

2. Klik tab More pada Scope Klik All dan pada Join Categories pilih Unmatched

Primary Records.


3. Kemudian ke tab Main, maka Secondary fields akan otomatis terhighlight.

4. Pada tex box To ketik JOIN_UNMATCHED

5. Klik OK, maka tampilan Command Log akan muncul sebagai berikut :


6. Kemudian tampilan pada Default_View sebagai berikut :

Analisis : Berdasarkan hasil dari kecocokan antara Data Penjualan dengan Data

Customer yang dilihat berdasarkan Nomor Customer, terdapat 20 records

produced yang artinya ada 20 records yang memiliki kecocokan dan 50 records

bypassed yang artinya ada 50 records yang memiliki ketidak cocokan.

JOIN KASUS 1

PT.Terserah Mau Apa akan melakukan pemeriksaan terhadap seluruh data

peruahaan salah satunya Data Mesin. Perusahaan ingin melihat kecocokan antara

Data mesin dan Data Produk berdasarkan Jenis Produk. Bagaimana langkah yang

harus dilakukan perusahaan untuk melihat kecocokan tersebut jika perusahaan

menggunakan software Audit Command Language (ACL) ?

JOIN KASUS 2

PT. Yudi STYLE akan melakukan pemeriksaan terhadap semua data

perusahaan, salah satunya adalah Data Pembelian yang dimiliki perusahaan.

Perusahaan ingin melihat kecocokan antara Data Pembelian dan Data Vendor.

Bagaimanakah langkah yang harus dilakukan perusahaan untuk melihat kecocokan

dan ketidakcocokan tersebut jika perusahaan menggunakan Audit Command

Language (ACL) ?


MERGE

Perintah merge digunakan untuk menggabungkan atau mengkombinasikan dua file

yang memiliki struktur record yang sama yang akan menghasil file baru. Kedua file harus

dalam keadaan terurut secara ascending. Sebelum melakukan perintah merge kita harus

melakukan perintah extract.

Perintah extract digunakan untuk melakukan pemisahan (extract) berdasarkan

record atau field dari suatu file dan berdasarkan field tertentu yang dipilih. Kemudian hasil

extract disimpan pada file yang lain. Hasil file ini akan menjadi input file definition.

Extract berdasarkan record menghasilkan suatu file yang berisi semua field yang

sama dengan file sumber . Jika terdapat kondisi yang mengikutinya maka hasil extract

adalah semua field dengan kondisi tertentu.Sedangkan extract berdasarkan field

menghasilkan satu file lain yang berisi pilihan field tertentu.

Biasanya yang di merge adalah data yang sama untuk periode atau lokasi yang

berbeda. Sebagai contoh kita gunakan merge untuk menggabungkan file berdasarkan dua

waktu periode yang berbeda atau cabang-cabang perusahaan.

CONTOH KASUS :

PT Labala akan melakukan pemeriksaan terhadap data penjualan, mengaudit dan

membuat rincian data penjualan yang jenis produk kaos yang berukuran XL dan dress

yang berukuran L serta dengan jumlah penjualan lebih dari sama dengan Rp. 10.000.000.

Bagaimana auditor melakukan pemeriksaan apabila memerlukan data nama customer,

jenis produk, ukuran dan jumlah penjualan menggunakan Audit Command Language?

Langkah-langkah :

A. Menciptakan Extract Pertama

1. Aktif pada file DATA_PENJUALAN.

2. Pilih perintah Extract pada menubar Data.

3. Pada Main, Klik radio buttons Fields.


4. Klik Extract Fields, pilih fields yang dibutuhkan (Nama Customer, Jenis

Produk, Ukuran dan Jumlah Penjualan) lalu klik OK.

5. Klik If, isi kolom Expression dengan rumus : JNS_PRODUK = „Kaos‟ AND

UKURAN = „XL‟ AND JML_PENJUA >= 10.000.000.


6. Jika sudah, Klik Verify untuk memastikan apakah rumus yang diinput sudah

benar valid, lalu klik OK.

7. Pada text box To ketik Penjualan_Kaos_XL, klik OK.


8. Maka hasil akan muncul pada Command Log dan Default _View.

ANALISIS : Dari data diatas diketahui bahwa Extract 1 yaitu Data

Penjualan_Kaos_XL berhasil dibuat dengan 5 file yang aktif dari 50 record

yang memiliki jenis produk yaitu kaos dengan ukuran XL dan jumlah

penjualan lebih besar sama dengan Rp. 10.000.000.

B. Menciptakan Extract Kedua :

1. Aktif pada file DATA_PENJUALAN.

2. Pilih perintah Extract pada menubar Data.

3. Pada Main, Klik radio buttons Fields.


4. Klik Extract Fields, pilih fields yang dibutuhkan (Nama Customer, Jenis

Produk, Ukuran dan Jumlah Penjualan) lalu klik OK.

5. Klik If, isi kolom Expression dengan rumus : JNS_PRODUK = „Dress‟ AND

UKURAN = „L‟ AND JML_PENJUA >= 10.000.000.

6. Jika sudah klik Verify untuk memastikan apakah rumus yang diinput sudah

benar atau valid lalu klik OK.


7. Pada text box To ketik Penjualan_Dress_L.

8. Maka hasilnya akan muncul pada Command Log dan Default_View.


ANALISIS :

Dari data diatas diketahui bahwa Extract 2 yaitu Data Penjualan_Dress_L

berhasil dibuat dengan 3 file yang aktif dari 50 record yang memiliki jenis

produk yaitu dress dengan ukuran XL dan jumlah penjualan lebih besar sama

dengan Rp. 10.000.000.

C. Menggabungkan Extract 1 dan Extract 2

1. Aktif pada file Extract 1 (Penjualan_Kaos_XL).

2. Klik menubar Data lalu klik Merge.

3. Pada dropdown Secondary File pilih Penjualan_Dress_L.

4. Klik Jenis Produk pada list box Primary Keys dan Secondary Keys.

5. Checklist Presort pada checkbox.

6. Pada text box To ketik Penjualan_Kaos_Dress

7. Maka hasilnya akan muncul pada Command Log dan Default_View.


ANALISIS :

Dari hasil yang ada pada Command Log dan Default_View diketahui bahwa dari

50 customer, terdapat 8 customer yang jumlah penjualan lebih dari sama dengan

Rp. 10.000.000, dimana penjualan dengan jenis produk kaos berukuran XL 5

customer dan penjualan dengan jenis produk dress berukuran L 3 customer.

MERGE KASUS 1

PT LABALA akan melakukan pemeriksaan terhadap Data Pegawai perusahaan.

Perusahaan menugaskan seorang auditor untuk mengaudit dan diminta membuat rincian

gaji pegawai yang mempunyai jabatan sebagai karyawan yang berjenis kelamin laki-laki

dan perempuan serta memiliki gaji lebih dari sama dengan Rp. 2.000.000. Bagaimana

auditor melakukan pemeriksaan apabila memerlukan data Nama Pegawai , Jenis Kelamin,

Jabatan, Gaji dan No Telp Pegawai menggunakan Audit Command Language?

MERGE KASUS 2

PT LABALA akan melakukan pemeriksaan terhadap Data Mesin, mengaudit dan

membuat rincian Data Mesin yang memiliki jenis produk sweter dan blouse, serta

kapasitas produksi lebih dari 1.000. Bagaimana auditor melakukan pemeriksaan , apabila

memerlukan data nama mesin, jenis produk dan kapasitas prduksi mengunakan ACL?


FILTER

Filter adalah suatu jenis dari expression yang digunakan untuk mengidentifikasikan

record yang sesuai dengan sekumpulan kriteria tertentu. Filter dapat digunakan sebagai

filter lokal atau filter global.

FILTER LOKAL Suatu local filter dapat dikatakan sebagai satu contoh logical

expression. Local filter digunakan ketika sebuah perintah dijalankan satu kali saja

dan filter lokal bersifat sementara.

Filter global berlaku untuk semua view sebuah input file definition setiap kali kita

menjalankan sebuah perintah dari menu atau tombol. Suatu global filter akan tetap

ada sampai kita menghapusnya atau menutup input file.

Expression

Fungsi yaitu membuat rumus /perhitungan / kriteria seleksi data Expression digunakan

untuk perintah-perintah ACL dengan cara melakukan kalkulasi, manipulasi data, dan filter

data dengan parameter-parameter spesifik. Pada sesi ini kita akan mencoba menggunakan

expression untuk melakukan filter data dan membuat rumus dari data yang sudah ada pada

file.

Contoh Kasus :

PT. Balabala Suka saat ini sudah menggunakan Audit Command Language sebagai

aplikasi yang membantu perusahaan untuk mempermudah pekerjaan dalam melaksanakan

pemeriksaan audit. Pada akhir periode ini, perusahaan ingin melihat Data Penjualan salah

satunya penjualan Kaos. Bagian akuntansi PT.Balabala diminta oleh pimpinan perusahaan

untuk memeriksa dokumen penjualan perusahaan berdasarkan Jenis Produk Kaos dengan

Ukuran L. Berikut merupakan langkah – langkah yang harus dilakukan PT.Balabala dalam

melakukan identifikasi menggunakan software ACL.


Langkah-langkah:

FILTER LOKAL

1. Aktifkan pada file Data PENJUALAN.dbf.

2. Pilih menu Analyze lalu pilih Count.

3. Klik If untuk membuka expression builder.

4. Lalu buat expressi JNS_PRODUK = „Kaos‟ AND UKURAN = „L‟

5. Dalam kotak teks Save As, ketik PENJUALAN_KAOS untuk menamai filter

tersebut.


6. Setelah itu klik Verify untuk memastikan sudah sesuaikah ekspresi tersebut.

7. Klik OK untuk menutup expression builder dan kembali ke kotak dialog Count.

Nama filter Expression sekarang muncul dalam kotak teks IF.


8. Klik OK. Dan akan keluar hasilnya pada command log sebagi berikut :

Analisis : Dari hasil pada Command Log diketahui bahwa dari 50 record

PENJUALAN, terdapat 4 record PENJUALAN yang berdasarkan Jenis Produk

Kaos dengan Ukuran „L‟.

FILTER GLOBAL

1. Aktif pada file Data PENJUALAN.dbf.

2. Klik tombol (Edit view filter) pada jendela View atau pilih Tools dari menu

dan pilih Set Global Filter untuk membuka kotak dialaog set global filter.

3. Pilih filter PENJUALAN_KAOS yang telah dibuat.


4. Maka secara otomatis filter PENJUALAN_KAOS akan muncul pada kolom

Expression.

5. Klik OK untuk menjalankan filter PENJUALAN_KAOS sebagai global filter.

PENJUALAN_KAOS akan muncul dalam kotak Default Filter dalam View.

Kotak tenggah pada status bar juga menunjukkan bahwa PENJUALAN_KAOS

adalah global filter yang sedang berjalan.

FILTER KASUS 1 :

Kepala HRD PT LABALA ingin mengetahui Domisili Pegawainya . Kepala HRD

ingin mengetahui Domisili pegawai yang berdomisili di daerah Bekasi dan akan

dilampirkan dalam laporan gaji pegawai perusahaan.


FILTER KASUS 2 :

Seorang auditor pada PT.Balabala ingin melakukan pemeriksaan terhadap data perusahaan.

Salah satu aspek yang akan diperiksa adalah Data Pegawai.Auditor membutuhkan data pegawai

perusahaan untuk memriksa gaji yang lebih besar samadengan Rp.10.000.000 dengan melihat

divisi pegawai. Lalu akan membuat filter untuk mempermudah pekerjaan audit dan menyimpanya

dengan file GAJI_JBTN_AUDIT.


RELATION & SUMMARIZE

Relation digunakan untuk menghubungkan dua file atau lebih untuk berbagai

macam keperluan. Relation mempermudah user dalam melihat hubungan relasi antara

fielad dalam dua atau lebih file. Sebelum kita mulai menggunakan perintah relation, hal

yang penting adalah mengerti betul field-field yang akan kita olah. Kita memelukan

perencanaan terhadap file dan field mana yang akan kita hubungkan dan bagaimana kita

menghubungkannya.

Perencanaan relation :

1. Tentukan Parent File

Parent file adalah file induk yang memiliki beberapa field atau data yang sama

dengan child file

2. Tentukan child file

Child file adalah file yang akan dihubungka dengan parent file.

PEMBELIAN

KD_PRODUK

NAMA_PRODUK

NO_VENDOR

NAMA_VENDOR

TGL_PEMBELIAN

PEMBELIAN

PRODUK

KD_PRODUK

JNS_BAHAN

KD_PRODUK

NAMA_PRODUK

UKURAN

VENDOR

NAMA_VENDOR

NO_VENDOR

ALAMAT

NAMA-PEMBELIAN

TGL_PEMBELIAN


Keterangan :

Parent File

Child File

Dalam proses relation, field kunci harus di index terlebih dahulu. Fungi index pada

dasarnya memiliki fungsi yang sama dengan sort tetapi index tidak membentuk data file

baru, melainkan membentuk index file yang bisa dinamai, disave dan di apply ke input file

kapanpun. Jika index diaktifkan maka record-record akan ditampilkan sesuai urutan yang

diinginkan.

Perintah summarize digunakan untuk menampilkan ringkasan data berdasarkan

field tertentu (field kunci) dan field yang mengikutinya. Pada perintah ini dapat

menggunakan lebih dari satu field kunci.

Contoh Kasus

Pada akhir periode PT. Labala ingin melakukan pemeriksaan terhadap Data Pembelian

yang terjadi di perusahaan. Untuk melakukan pemeriksaan tersebut perlu dilakukan

identifikasi antara hubungan Data Pembelian, Data Vendor dan Data Produk. Field kunci

yang dibutuhkan untuk Data Vendor adalah No Vendor dan pada Data Produk adalah Jenis

Produk. Setelah itu perlu dibuat ringkasan dari hasil identifikasi tersebut dalam satu file

dengan nama Relation1 dengan menambahkan field Nama Produk dari Data Produk,

Jumlah Pembelian dari Data Pembelian serta Nama Vendor dan Alamat Vendor dari Data

Vendor.

A. Mengidentifikasi Rencana

1. Data file DATA_PEMBELIAN. DBF sebagai Parent File.

2. Data file DATA_VENDOR.DBF dan DATA_PRODUK.DBF sebagai Child

File.

3. Data_Pembelian dan Data_Vendor dapat dihubungkan dengan field

NO_VENDOR.

4. Data_Pembelian dan Data_Produk dapat dihubungkan dengan field

JNS_PRODUK.


5. Indexlah DATA_VENDOR berdasarkan field NO_VENDOR dan

DATA_PRODUK berdasarkan field JNS_PRODUK.

B. Mengindex File Child

1. Untuk mengindex Data_Vendor, aktif pada file DATA_VENDOR.DBF.

2. Pilih Data dari menubar, lalu klik Index.

3. Pada tab Main, klik list box Index On lalu pilih NO_VENDOR untuk memilih

field kunci yang akan di index, kemudian klik OK.


4. Dalam kotak To, ketik INDEX_VENDOR untuk member nama file index, lalu

klik OK.

5. Setelah klik OK. Jumlah record yang di index akan tampak di kotak status line

bagian tengah. ACL menayangkan hasilnya dalam window Command Log

sebagai berikut :

6. Untuk mengindex Data Produk, aktif pada file DATA_PRODUK.DBF.

7. Ulangi langkah 2 sampai 5, untuk Index On klik JNS_PRODUK, dan pada

kotak To ketik INDEX_PRODUK lalu klik OK.


8. Setelah klik OK. Jumlah record yang diindex akan tampak pada kotak status

line bagian tengah. ACL menayangkan hasilnya dalam window Command Log

sebagai berikut :

C. Menetapkan Relasi Data

1. Aktif file pada parent file, yaitu data file DATA_PEMBELIAN.DBF, lalu pilih

Data pada menubar dan klik Relations. Lalu Add Input File.


2. Pada button Add Input File klik file DATA_VENDOR, lalu klik Add.

3. Lakukan hal yang sama untuk Add file DATA_PRODUK , lalu Add kemudian

Close.

4. Untuk merelationkan draf field NO_VENDOR pada file DATA_VENDOR ke

NO_VENDOR pada file DATA_PEMBELIAN. Lalu drag field NO_PRODUK

yang ada pada file DATA_PRODUK ke JNS_PRODUK pada file

DATA_PEMBELIAN lalu klik finish.


D. Membuat Ringkasan

1. Aktifkan data pada Parent File, yaitu data file DATA_PEMBELIAN, lalu pilih

data pada menu bar dan klik Summarize. Sehingga akan muncul jendela seperi

berikut :

2. Klik Sunmmarize On, masukan field kunci pada masing-masing Child File, lalu

klik OK.


3. Kik Other Fields, masukan field tambahan seperti sesuai dengan soal pada

masing-masing file, kemudian klik OK.


4. Di tab Output, pada To pilih File dan pada As ketikkan nama file yang akan

disimpian (Relation1) lalu klik OK.

5. Maka hasil dari fungsi Summarize dapat dilihat pada Command Log dan

memunculkan file baru berupa Relation1.

RELATION & SUMMARIZE KASUS 1

Pada akhir periode PT. Labala ingin melakukan pemeriksaan terhadap Data Pegawai

pada perusahaan. Untuk melakukan pemeriksaan tersebut perlu dilakukan identifikasi

antara hubungan Data Pegawai, Data Gaji dan Data Audit Manufaktur. Field kunci yang

dibutuhkan untuk Data Gaji adalah No Pegawai dan pada Data Audit Manufaktur adalah

Jabatan. Setelah itu perlu dibuat ringkasan dari hasil identifikasi tersebut dalam satu file


dengan nama Relation One dengan menambahkan field Nama Pegawai dari Data Pegawai,

Divisi dan Gaji dari Data Gaji serta Domisili dari Audit Manufaktur.

RELATION & SUMMARIZE KASUS 2

Pada akhir periode PT. Labala ingin melakukan pemeriksaan terhadap Data Penjualan

yang terjadi di perusahaan. Untuk melakukan pemeriksaan tersebut perlu dilakukan

identifikasi antara hubungan Data Penjualan, Data Customer dan Data Produk. Field kunci

yang dibutuhkan untuk Data Customer adalah No Customer dan pada Data Produk adalah

Jenis Produk. Setelah itu perlu dibuat ringkasan dari hasil identifikasi tersebut dalam satu

tampilan screen dengan menambahkan field Nama Produk dari Data Produk, Jumlah

Penjualan dari Data Penjualan serta Nama Customer dan Alamat Vendor dari Data

Customer.


MySQL

A. Pengertian MySQL

MySQL adalah salah satu Aplikasi DBMS yang sudah sangat banyak digunakan oleh

para pemograman aplikasi web.

MySQL merupakan dua bentuk lisensi, yaitu FreeSoftware dan Shareware. MySQL

yang biasa kita gunakan adalah MySQL FreeSoftware yang berada dibawah Lisensi

GNU/GPL (General Public License).

MySQL Merupakan sebuah database server yang free, artinya kita bebas menggunakan

database ini untuk keperluan pribadi atau usaha tanpa harus membeli atau membayar

lisensinya. MySQL pertama kali dirintis oleh seorang programmer database bernama

Michael Widenius. Selain database server, MySQL juga merupakan program yang dapat

mengakses suatu database MySQL yang berposisi sebagai Server, yang berarti program

kita berposisi sebagai Client. Jadi MySQL adalah sebuah database yang dapat digunakan

sebagai Client mupun server.

Database MySQL merupakan suatu perangkat lunak database yang berbentuk

database relasional atau disebut Relational Database Management System (RDBMS)

yang menggunakan suatu bahasa permintaan yang bernama SQL (Structured Query

Language).

Fase penting dalam pengembangan MySQL:

MySQL dirilis pertama kali secara internal pada 23 mei 1995.

Versi windows dirilis pada 08 januari 18 untuk windows 5 dan windows NT.

Versi 3.23 : beta dari bulan juni 2000. Dan dirilis pada bulan anuari 2001.

Versi 4.0 : beta dari bulan Agustus 2002, dan dirilis pada bulan Maret 2003.

Versi 4.1 : beta dari bulan juni 2004, dan dirilis pada bulan oktober 2004.

Versi 5.0 : beta dari bulan Maret 2005, dan dirilis pada bulan oktober 2005.

Sun Microsystems membeli MySQLAB pada tanggal 26 Februari 2008.

Versi 5.1 dirilis 27 November 2008


B. Tipe Data pada MySQL

Tipe data adalah suatu bentuk pemodelan data yang dideklarasikan pada saat

melakukan pembuatan tabel. Tipe data ini akan mempengaruhi setiap data yang akan

dimasukkan ke dalam sebuah tabel. Data yang akan dimasukkan harus sesuai dengan

tipe data yang dideklarasikan.

Berbagai type data pada MySQL dapat dilihat pada tabel berikut :

a. Tipe data untuk Bilangan

No Tipe Data Deskripsi

1 INT Nilai Integer yang bisa bertanda atau tidak. Jika bertanda, maka

rentang yang di perbolehkan adalah -2147483648 sampai

2147483647, sedangkan jika tidak bertanda maka rentangnya

dari 0 sampai 4294967295

2 TINYINT Nilai integer yang sangat kecil. Rentangnya -128 – 127 untuk

yang bertanda dan 0 – 255 untuk yang tidak bertanda

3 SMALLINT Nilai integer yang sangat kecil dengan rentang -31768 sampai

32767 untuk yang bertanda. Sedangkan untuk yang tidak

bertanda dari 0 – sampai 65535

4 MEDIUMINT Integer dengan ukuran sedang dengan rentang -8388608 sampai

8388607 atau 0 sampai 16777215.

4 BIGINT Integer dengan ukuran besar dengan rentang -

9223372036854775808 sampai 9223372036854775807 atau 0

sampai 1844674473709551615

6 FLOAT Bilangan pecahan dengan panjang (termasuk jumlah desimal) M

dan jumlah desimal D. Presesi desimalnya bisa sampai 24 digit.

Defaultnya Float (10,2). Bilangan Float selalu bisa bertanda.

7 DOUBLE

(M,D)

Bilangan pecahan dengan presisi dua kali lipat. Panjang

(termasuk jumlah desimal) M dan jumlah desimal D. Presisi

desimalnya bisa sampai 53 digit. Defaultnya Double (16,4)

bilangan float selalu bertanda. Sinonim dari DOUBLE adalah


REAL.

8 DECIMAL

(M,D)

Bilangan Pecahan dan harus didefinisikan M dan D-nya. Setiap

desimal membutuhkan tempat 1 byte. Sinonim dari DECIMAL

adalah NUMERIC.

b. Tipe data Tanggan dan Waktu


1 DATE Adalah tipe data tanggal dengan format YYYY-MM-DD,

antara 1000-01-01 and 9999-12-31.

2 DATETIME Adalah kombinasi tanggal dan waktu dengan format YYYY-

MM-DD HH:MM:SS dan rentang data antara 1000-01-01

00:00:00 sampai dengan antara 9999-12-31 23:59:59.

3 TIMESTAMP Sebuah pertanda waktu antara 1 januari 1970 tengan malam

sampai dengan tanhun2037. Formatnya mirip DATETIME

tetapi tanpa pembatas di antara angkanya.

4 TIME Menyimpan waktu dalam format HH:MM:SS

5 YEAR(M) Menyimpan data tahun dalam format 2 atau 4 digit. Jika M

diisi dengan nilai 2, maka rentang tahunya menjadi 1970-

2069 sedangkan jika M diisi dengan nilai 4 maka YEAR bisa

bernilai 1901 sampai dengan 2155. Default nilai M adalah 4

c. Tipe data String


1 CHAR (M) String dengan ukuran tetap. Ukuranya antara 1 sampai

255 karakter. Ukuran ditentukan dengan nilai M.

2 VARCHAR(M) String dengan ukuran bervariasi antar 1 sampai dengan

255 karakter.


3 TEXT String dengan ukuran maksimum 65535 karakter. String

yang tersimpan di dalam text di anggap tidak case

sensitive.untuk kapasitas yang lebih kecil bisa

menggunakan TINYTEXT dengan kapasitas maksimal

255 karakter, sedangkan untuk kapsitas yang lebih besar

bisa menggunakan MEDIUMTEXT (Maksimal

16777215) dan LONGTEXT (maksimal 4294967295)

4 BLOB Binary Large Objects adalah tipe data untuk

menyimpan data binary dalam jumlah besar. Bisa

digunakan untuk meyimpan citra. Untuk penyimpanan

data yang lebih kecil bisa menggunakan TINYBLOB

(maksimal 255 karakter) sedangkan untuk kapasitas

yang lebih besar bisa menggunakan MEDIUMBLOB

(maksimal 16777215 karakter) dan LONGBLOB

(makasimal 429467295 karakter)

5 ENUM Enumerasi atau sebuah list (daftar). Jadi misalnya anda

ingin bahwa sebuah nilai terbatas hanya boleh dengan

nilai tertentu saja maka anda bisa membuat sebuah

daftar. Misalnya saja nilai itu hanya bisa terdiri dari A-

E, maka anda bisa membuatnya menjadi ENUM

(„A‟,‟B‟,‟C‟,‟D‟,‟E‟)

C. Kelebihan MySQL

Database MySQL memiliki beberapa kelebihan dibanding database lain, diantaranya:

MySQL merupakan Database Management System (DBMS).

MySQL sebagai Relation Database Management System (RDBMS) atau disebut

dengan database Relational.

MySQL Merupakan sebuah database server yang free, artinya kita bebas

menggunakan database ini untuk keperluan pribadi atau usaha tanpa harus membeli

atau membayar lisensinya.


MySQL merupakan sebuah database client.

MySQL mampu menerima query yang bertupuk dalam satu permintaan atau Multi-

Threading.

MySQL merupakan Database yang mampu menyimpan data berkapasitas sangat

besar hingga berukuran GigaByte sekalipun.

MySQL diidukung oleh driver ODBC, artinya database MySQL dapat diakses

menggunakan aplikasi apa saja termasuk berupa visual seperti visual Basic dan

Delphi.

MySQL adalah database menggunakan enkripsi password, jadi database ini cukup

aman karena memiliki password untuk mengakses nya.

MySQL merupakan Database Server yang multi user, artinya database ini tidak

hanya digunakan oleh satu pihak orang akan tetapi dapat digunakan oleh banyak

pengguna.

MySQL mendukung field yang dijadikan sebagai kunci primer dan kunci uniq

(Unique).

MySQL memliki kecepatan dalam pembuatan table maupun peng-update an table.

D. Mengenal SQL ( Structured Query Language )

SQL adalah kependekan dari Structured Query Language. Dalam bahasa inggris SQL

dibaca sebagai SECUEL atau ES-KYU-EL. Standar SQL mula mula didefinisikan oleh

ISO (International Standards Organization) dan ANSI (the American National Standards

Institute.

SQL adalah sebuah bahasa permintaan database yang terstruktur. Bahasa SQL ini

dibuat sebagai bahasa yang dapat merelasikan beberapa tabel dalam database maupun

merelasikan antar database. SQL merupakan standar dalam pengaksesan database

relasional. Pengetahuan akan SQL akan memudahkan siapaun untuk menggunakan

MySQL.


SQL dibagi menjadi tiga bentuk Query, yaitu :

1. DDL (Data Defination Language)

DDL adalah sebuah metode Query SQL yang berguna untuk mendefinisikan

data. DDL merupakan suatu perintah yang digunakan untuk menciptakan struktur data,

atau untuk membangun database. DDL mempunyai tugas untuk membuat objek SQL

dan menyimpan definisinya dalam tabel.

Berikut perintah-perintah yang terdapat dalam DDL :

a. Create

Perintah yang digunakan untuk membuat database, tabel dan objek lain

dalam database.

b. Alter

Perintah yang digunakan untuk memodifikasi tabel, seperti menambah,

mengubah dan menghapus kolom, field.

c. Drop

Digunakan untuk menghapus database, tabel dan objek lain dalam

database.

PERINTAH DDL

PERINTAH CREATE

Membuat database dengan nama“audit”.

CREATE DATABASE nama_database;

Untuk melihat database yang telah kita buat, gunakan perintah:

SHOW DATABASES;=


Untuk mengaktifkan database yang ingin kita pakai, gunakan perintah:

USE nama_database;

Setelah mengaktifkan database, maka untuk membuat tabel dari database “audit”. Sintaks

penulisannya sebagai berikut:

CREATE TABLEnama_tabel (

Kolom1 tipe_data opsi_kolom,

Kolom2 tipe_data opsi_kolom,

....................

KolomN tipe_data opsi_kolom,

PRIMARYKEY(nama_kolom)

);


Setelah membuat tabel, untuk melihat output dari tabel tersebut gunakan perintah:

SHOW TABLES;

Untuk memeriksa tabel yang telah dibuat sesuai dengan spesifikasi yang ditentukan,

gunakan

perintah:

DESCRIBE nama_tabel; atau DESC nama_tabel;


PERINTAH ALTER

Membuat field “Kode Pos Pegawai” pada tabel “Data Pegawai” menggunakan

perintah:

ALTER TABLE nama_tabel

ADD COLUMN (column_definition,...);

Setelah menjalankan perintah diatas maka Data_Pegawai akan bertambah kolom

Kode_Pos_Pegawai:

PERINTAH DROP

Jika kita menghapus database maka tabel-tabel yang ada didalamnya juga akan

terhapus.

DROP DATABASE nama_database;

Keterangan : Jangan drop database jika ingin melanjutkan ke perintah

selanjutnya.


2. DML( Data Manipulation Language)

DML adalah sebuah metode Query yang dapat digunakan apabila DDL

telah terjadi, sehingga fungsi dari Query DML ini untuk melakukan pemanipulasian

database yang telah dibuat.

Query yang dimiliki DML adalah:

a. Insert

Perintah yang digunakan untuk memasukkan data ke dalam tabel yang

sudah dibuat.

b. Select

Perintah yang digunakan untuk menampilkan isi dari tabel atau relasinya.

c. Update

Perintah yang digunakan untuk melakukan perubahan/pembaruan data data.

d. Delete

Perintah yang digunakan untuk melakukan penghapusan data.

PERINTAH DML

PERINTAH INSERT

Memasukkan data secara bersamaan kedalam database “audit”. Sebelum

memasukkan data ke dalam tabel “audit” perlu diperhatikan tipe data yang

digunakandalamsetiap kolom. Lalu masukkan sintaks sebagai berikut :

INSERT INTO nama_tabelVALUES

NO.PEGAWAI NAMA PEG JNS KLM DOMISILI KODE POS

A150 Gena Riyanti P Depok 14045

A178 Erliza Putri P Bekasi 14332

A190 Sera Anggreani P Bekasi 11234

A210 Yudi Arafat L Jakarta 14310

A131 Yusup Maulana L Depok 16232


(‘data_kol1’,’data_kol2’,’.....’,’data_kolN’),

(‘data_kol1’,’data_kol2’,’.....’,’data_kolN’);

PERINTAH SELECT

Perintah SELECT digunakan untuk menampilkan kembali sebuah data yang

telah disimpan didalam database. Pengambilan data dapat dilakukan dengan

beberapa cara diantaranya adalah :

Pengambilan data sederhana

Untuk melihat data-data yang telah dimasukkan ke dalam tabel

“Data_Pegawai” menggunakan sintaks :

SELECT *FROM nama_tabel;

Selain itu perintah SELECT juga dapat digunakan untuk menampilkan data

berdasarkan kolom-kolom, dengan menentukan nama kolom yang akan diambil.


Gunakan perintah :SELECT daftar_pilihan_kolom FROM nama_tabel;

Membatasi suatu perintah SELECT dengan WHERE

Dengan menggunakan WHERE dapat mengambil atau memilih baris

data tertentu saja dari tabel.

Contoh 1 : Mencari datadari pegawai bernama “Yudi Arafat”.

SELECT*FROMnama_tabel

WHEREbatasan_batasan_utama;

Mengurutkan pemilihan data menggunakan ORDER BY Perintah ORDER BY

digunakan untuk mengurutkan baris data.

Contoh 1 :Mengurutkan baris data dimana Nomor_Pegawai dipengaruhi oleh

urutan

”Nama_Pegawai”.

SELECT daftar_pilihan_kolom *FROM nama_tabel

WHERE Nomor_Pegawai ORDER BY Nama_Pegawai;


Membatasi pengambilan data menggunakan klausa LIMIT

Perintah LIMIT berguna untuk mengambil baris data berdasarkan posisinya

dalam sekumpulan baris data hasil pemilihan LIMIT mungkin diberikan

dengan satu atau dua agrument, yang mana berupa.

LIMIT jumlah_baris

LIMIT jumlah_diabaikan,jumlah_baris

Contoh : Menampilkan tabel Data_Pegawai sebanyak 3 baris pertama :

Mengelompokkan pemilihan baris data menggunakan klausa GROUPBY

Perintah GROUPBY adalah fungsi untuk mengelompokkan data dalam

sebuah kelompok yang ditunjuk. Fungsi ini akan menghasilkan kelompok data

dengan menghilangkan data yang sama dalam satu tabel. Jadi, apabila dalam

satu kolom terdapat beberapa data yang sama, data yang akan ditampilkan

hanya salah satu.


PERINTAH UPDATE

Perintah UPDATE dipakai untuk mengubah isi data di baris-baris yang ada.

UPDATE nama_tableSET

Kolom1=’data_baru’,

Kolom2=’data_baru’,

............................................................

kolomN=’data_baru’

WHERE[kondisi];

Contoh : Merubah Nama_Pegawai “Yudi Arafat” menjadi “Yudi Style”.


PERINTAH DELETE

Menggunakan perintah DELETE tetap harus dengan klausa WHERE karena

jika tidak, maka data dalam tabel akan terhapus semua.

Contoh : Akan menghapus baris dengan nomor pegawai “A245”.

Dari gambar diatas dapat terlihat bahwa pegawai dengan nama Dwina Septiani

dengan Nomor Pegawai A245 sudah dihapus dari dalam tabel Data Pegawai.

3. DCL (Data Control Language)

DCL adalah sebuah metode Query SQL yang digunakan untuk memberikan hak

otorisasi mengakses Database, mengalokasikan space, pendefinisian space, dan

pengauditan penggunaan database.

Query yang dimiliki DCL adalah:

a. Grant

Perintah yang digunakan untuk mengizinkan User mengakses tabel dalam database.

b. Revoke Grantuk

Perintah yang digunakan untuk membatalkan izin hak User yang ditetapkan oleh

perintah.

c. Commit


Perintah untuk menetapkan penyimpanan database.

d. Rollback

Perintah yang digunakan untuk membatalkan penyimpanan database.

4. PERINTAH DCL

Sebagai DBA/root

Membuat user baru.

Memberikan hak akses perintah select pada database audit di semua tabel untuk user

yusup@localhost.

Login ke yusup@localhost.


Tidak bisa insert, karena hanya diberi hak akses select saja.

Login lagi ke root. Hapus hak akses user yusup terhadap databases.

Login ke user yusup apakah hak akses select tadi sudah dihapus oleh root.


KASUS 1 :

Buatlah tabel dengan nama Data_Gaji kemudian buatlah tabel dengan data

sebagai berikut :

NAMA

PEGAWAI

DIVISI JABATAN NO.

PEGAWAI

GAJI TGL

PEMBAYARAN

Gena Riyanti HRD Direktur

Utama A150 23770500 31/03/2017

Erliza Putri Manajemen Manager A178 11000000 01/04/2017

Sera

Anggreani Finace Sekretaris A190 14000000 31/03/2017

Yudi Arafat Manajemen Sekretaris A210 11000000 31/03/2017

Dwina Marketing Manager A245 11000000 31/03/2017

Tubagus IT Staff A268 4865150 02/04/2017

Trida Aprilia IT Staff A289 2356599 31/03/2017

Priangga Nur Produksi Staff A944 6000000 31/03/2017

Cahya Puspita Produksi Karyawan A301 4123250 31/03/2017

KASUS 2 :


a) Tampilkan tabel Data_Gaji dengan hanya menampilkan kolom Nama Pegawai dan

Jabatan!

b) Tampilkan hanya yang memiliki Jabatan sebagai Staff !

c) Tampilkan tabel Data_Gaji Pegawai yang mempunyai gaji lebih dari Rp.10.000.000 !

d) Tampilkan dengan urutan data Divisi dengan 5 baris pertama dimulai dari baris ke 4 !

INNER JOIN

Contoh soal :

1. Lakukan Join dari 2 tabel tersebut dan tampilkan data berdasarkan id_Customer, Nama

Customer dan Total bayar.

2. Lakukan Join dari 3 tabel tersebut dan tampilkan data berdasarkan id_Customer, tgl_

transaksi , nam_produk , jns_bahan dan harga_produk.

Tabel_Customer

Id_Customer Nama_Customer Alamat

Jenis

Kelamin Telp

C0001 Gena Riyanti Depok P

87722821061

C0002 Erliza Putri Bekasi P

87756756465

C0003 Sera Anggreani Bekasi P

57657837653

C0004 Yudi Arafat Jakarta L

97763635675

C0005 Dwina Tangerang P 67754387855

C0006 Yusuf Depok L 87765436689

Tabel_Penjualan

Id_Penjulaan Id_Customer Id_Produk Tgl_Transaksi Total_Bayar

P001 C0001 P345 01/02/2017 30000000

P002 C0002 R768 22/01/2017 45000000

P003 C0003 M986 21/04/2017 51000000

P004 C0004 F575 22/03/2017 53654000

P005 C0005 V979 02/01/2017 45768000

P006 C0006 B098 02/02/2017 12380000


Tabel_Produk

Id_Produk Nama_Produk Jns_Bahan Harga_Produk

P345 PSD Denim 1000000

R768 Rip Curl Katun 340000

M986 Macbeth Denim 3000000

F575 Famous Katun 296000

V979 Volcom Wools 423000

B098 Billabong Denim 259000

Jawaban :

1. Membuat Tabel_Customer

2. Untuk memeriksa tabel yang telah dibuat sesuai dengan spesifikasi yang

ditentukan, gunakan perintah:

3. Memasukan Data Pada Tabel


4. Melihat Data-Data yang Telah Dimasukkan ke Dalam Tabel

5. Membuat Tabel_Penjualan






9. Membuat Tabel_Produk






Jawaban :


1.

2.

Documents

AUDIT COMMAND LANGUAGE - · PDF filehanya dapat digunakan untuk mengumpulkan dan mengevaluasi bukti ... Built-in audit dan ... Kemampuan untuk membaca berbagai macam tipe