1

PENGANTAR BASIS DATA I

I. Pendahuluan

Sebuah sistem database tidak lain adalah sistem penyimpanan catatan secara

terkomputerisasi. Database itu sendiri dapat dipandang sebagai suatu jenis filling cabinet

elektronik. Database merupakan sebuah tempat penyimpanan untuk file-file data yang

terkomputerisasi. Seorang user dari sistem dapat melakukan operasi-operasi terhadap file-file

tersebut. Operasi yang dapat dilakukan antara lain :

1. Menambah file baru ke dalam database2. Menambah data ke dalam file yang sudah ada3. Mengambil (retrieve) dari file yang sudah ada4. Merubah data dari file yang sudah ada5. Menghapus data dari file yang sudah ada6. Menghapus file dari database

Basis data meneyediakan fasilitas atau mempermudah dalam menghasilkan informasi yang digun akan pemakai untuk mendukung pengambilan keputusan. Hal inilah yang menjadikan alas an dari penggunaan teknologi basis data pada saat sekarang (dunia bisnis). Berikut contoh penggunaan aplikasi basis data dalam dunia bisnis :

Bank : Pengelolaan data nasabah, akunting, semua transaksi perbankan Bandara : Pengelolaan data reservasi, penjadualan Universitas : Pengelolaan pendaftaran, alumni Pabrik : Pengelolaan data produksi, persediaan barang, pemesanan, agen Penjualan : Pengelolaan data customer, produk, penjualan Kepegawaian : Pengelolaan data karyawan, gaji, pajak Telekomunikasi : Pengelolaan data tagihan, jumlah pulsa

II. Sistem Pemrosesan File / Sistem Pengorganisasian Tradisional

Sebelumnya sistem yang digunakan untuk mengatasi semua permasalahan bisnis,

menggunakan pengelolaan data secara tradisional dengan cara menyimpan record-record

pada file-file yang terpisah, yang disebut juga sistem pemrosesan file. Dimana masing-

masing file diperuntukan hanya untuk satu program aplikasi saja

2

Gambar 1. Ilustrasi Sistem Pemrosesan File

Kelemahan dari sistem pemrosesan file antara lain :

1. Timbulnya data rangkap (redundancy data) dan ketidakkonsistenan data (inconsistency

data)

Karena file-file dan program aplikasi disusun oleh programmer yang berbeda, sejumlah

informasi mungkin memiliki duplikasi dalam beberapa file. Sebagai contoh nama mata kuliah

dan sks dari mahasiswa dapat muncul pada suatu file yang memiliki record-record mahasiswa

dan juga pada suatu file yang terdiri dari record-record matakuliah. Kerangkapan data seperti

ini dapat menyebabkan pemborosan tempat penyimpanan data.Ketidakkonsistenan data

misalnya apabila terjadi perubahan jumlah sks mata kuliah, sedangkan perubahan hanya

diperbaiki pada file mata kuliah dan tidak diikuti perbaikan pada file mahasiswa. Hal ini

mengakibatkan kesalahan dalam laporan nilai mahasiswa.

2. Kesukaran dalam mengakses data

Munculnya permintaan-permintaan baru yang tidak diantisipasi sewaktu membuat program

aplikasi, sehingga tidak memungkinkan untuk pengambilan data. Misalnya pada file

mahasiswa tdak tersimpan data nilai sedangkan ada permintaan yang membutuhkan laporan

data mahasiswa beserta nilainya, hal ini menimbulkan kesulitan untuk mengakses data nilai.

3. Data terisolir (Isolation Data)

Karena data tersebar dalam berbagai file, dan file-file mungkin dalam format-format yang

berbeda, akan sulit menuliskan program aplikasi baru untuk mengambil data yang sesuai.

3

4. Masalah pengamanan (Security Problem)

Tidak semua pemakai diperbolehkan mengakses seluruh data. Bagian Mahasiswa hanya

boleh mengakses file mahasiswa. Bagian Mata kuliah hanya boleh mengakses file mata

kuliah, tidak boleh mengakses file mahasiswa.Tetapi sejak program-program aplikasi

ditambahkan secara ad-hoc maka sulit melaksanakan pengamanan seperti yang diharapkan.

5. Data Dependence

Terjadi ketergantungan pada satu program aplikasi. Apabila terjadi perubahan atau kesalahan

pada program aplikasi maka pemakai tidak dapat mengakses data.

III. Sistem Pemrosesan Database / Sistem Pengorganisasian Database Kontemporer

Databse adalah susunan record data operasional lengkap dari suatu organisasi/perusahaan

yang diorganisir dan disimpan secara terintegrasi dengan menggunakana metode tertentu

dalam komputer sehingga mampu memenuhi informasi optimal diperlukan oleh user. Sistem

database adalah sistem penyusunan database.

Gambar 2. Ilustrasi Sistem Pemrosesan Database

Tujuan database adalah :

1. Kontrol data agar tidak terjadi kerangkapan data2. Standarisasi dalam format data dan program aplikasi yang digunakan3. Meningkatkan kerja sistem

4

Konsep Dasar Basis Data

Data adalah representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek seperti manusia

(pegawai, mahasiswa, pembeli dll), barang, hewan, peristiwa, konsep, keadaan dsb yang

direkam dalam bentuk angka, huruf, symbol, teks, gambar, bunyi atau kombinasinya.

Basis Data adalah sekumpulan data yang terintegrasi yang diorganisasikan untuk memenuhi

kebutuhan para pemakai dalam suatu organisasi.

DBMS (Database Management Sytem) adalah perangkat lunak yang menangani semua pengaksesan ke basis data

Tujuan DBMS adalah : Efisiensi dan kenyamanan dalam memperoleh dan menyimpan informasi dalam database

Sistem Basis Data terdiri dari basis data dan DBMS

Konsep Database adalah integrasi logis dari record-record dalam banyak file

Tujuan utamanya meminimalkan pengulangan dan mencapai independensi data

Data redundancy

Duplikasi data, data yang sama disimpan dalam beberapa file

Data inconsistency

Duplikasi data akan mengakibatkan data menjadi tidak konsisten

Data independence

Kemampuan untuk membuat perubahan dalam struktur data tanpa membuat perubahan

pada program yang memproses data

Komponen Sistem Database

Database Application

Database Management

System (DBMS)

Database

5

1. Data

Didalam database, data :

- Disimpan secara terintegrasi (integrated), artinya database merupakan gabungan dari

berbagai macam file aplikasi yang berbeda yang disusun dengan menghilangkan

bagian-bagian yang rangkap (redundant). Sebagai alat penghubung digunakan key.

- Dipakai secara bersama-sama (shared), artinya masing-masing bagian dari suatu data

dapat digunakan atau diakses bersama-sama dalam waktu yang bersamaan oleh user

untuk aplikasi yang berbeda.

2. Perangkat keras (Hardware)

Mencakup peralatan atau peramgkat computer yang digunakan untuk pengelolaan sistem

database. Contoh : alat I/O, komunikasi data dsb

3. Perangkat lunak (Software)

Sebagai penghubung antara pemakai (user) dan database, Contoh : DBMS

4. Pemakai (User)

Dibagi menjadi 4 kategori :

a. Sytem Engineer

Tenaga ahli yang bertanggung jawab atas pemasangan Sistem database, dan juga

mengadakan peningkatan dan melaporkan kesalahan dari sistem tsb kepada pihak penjual.

b. Databse Administrator DBA)

Tenaga ahli yang mempunyai tugas untuk mengontrol sistem database secara keseluruhan,

meramalkan kebutuhan akan sistem database, merencanakannya dan mengaturnya.

c. Programmer

Membuat program aplikasi yang diperlukan oleh pemakai akhir dengan menggunakan

database dan bahasa pemrograman

d. Pemakai akhir (End-user)

Tenaga yang menggunakan atau mengakses (retrieve, create, delete, modify) database dari

terminal sesuai dengan haknya dengan menggunakan query language atau program aplikasi

yang disediakan oleh programmer.

Pemakai akhir (End-User) dapat dibagi menjadi 2 :- pengguna aplikasi : adalah orang yang mengoperasikan program

aplikasi yang dibuat oleh pemrogram aplikasi.- pengguna interaktif : adalah orang yg dpt memberikan perintah-

perintah pada antar muka basisdata, misalnya SELECT, INSERT dsbHierarki Data Dalam Database

6

1. Database, kumpulan file yg saling terkait satu sama lain

2. File, kumpulan record yg saling terkait & memiliki format field yg sama & sejenis

3. Record, kumpulan field

4. Field, atribut dari record yg menunjukkan item dari data seperti nama,alamat dsb

5. Byte, atribut dari field yg berupa huruf yg membentuk nilai dari sebuah field

6. Bit, bagian terkecil dari data scr keseluruhan, berupa karakter ASCII 0 atau 1

komponen pembentuk byte

Level Abstraksi Data

1. Level penyajian penampakan, representasi hasil pengolahan database menggunakan

SI dlm format yg mudah dipahami pemakai

2. Level konseptual, memperlihatkan file-file data yg dibuat & hubungannya satu sama

lain dlm lingkungan database

3. Level fisik, absraksi data yg memperlihatkan struktur & jenis data serta bagaimana

data tsb disimpan & diorganisasikan dlm media penyimpanan

Ilustrasi Hierarki & Abstraksi Data

Keuntungan Pemakaian Database

7

1. Terkontrolnya kerangkapan data (Mengurangi redundancy)

- Pada non database

Setiap program aplikasi mempunyai file tersendiri sehingga banyak field yang terulang

kembali pada file lain. Hal ini akan membuang ruang storage.

-Database

Hanya mencantumkan satu kali saja field yang sama yang dapat dipakai oleh semua aplikasi

yang memerlukannya.

2. Terpeliharanya keselarasan (ke-konsistenan) data

Apabila ada perubahan data pada aplikasi yang berbeda maka secara otomatis perubahan itu berlaku untuk keseluruhan

3. Data dapat dipakai secara bersama (shared)

Data dapat dipakai secara bersama-sama oleh beberapa program aplikasi (secara batch maupun on-line) pada saat bersamaan.

4. Dapat diterapkan standarisasi

Dengan adanya pengontrolan yang terpusat maka DBA dapat menerapkan standarisasi data yang disimpan sehingga memudahkan pemakaian, pengiriman maupun pertukaran data.

5. Keamanan data terjamin

DBA dapat memberikan batasan-batasan pengaksesan data, misalnya dengan memberikan password dan pemberian hak akses bagi user (mis : modify, delete, insert, retrieve)

6. Terpeliharanya integritas data

Jika kerangkapan data dapat dikontrol dan ke-konsistenan data dapat dijaga maka data menjadi akurat.

7. Terpeliharanya keseimbangan (keselarasan) antara kebutuhan data yang berbeda dalam setiap aplikasi. Struktur database diatur sedimikian rupa sehingga dapat melayani pengaksesan data dengan cepat

8. Data independence (kemandirian data)

Dapat digunakan untuk bermacam-macam program aplikasi tanpa harus merubah format data yang sudah ada.

Kerugian dari Sistem Database

8

1. Storage yang digunakan besar2. Dibutuhkan tenaga yang trampil dalam mengelola data3. Software (perangkat lunaknya) mahal4. Kerusakan pada sistem database dapat mempengaruhi departemen lain yang terkait.

Perbedaan antara file manajemen tradisional dan file manajemen database

File Manajemen Tradisional File Manajemen Database

1. Sifat : program oriented

Suatu susunan data dalam file dirancang untuk satu program aplikasi. Terjadi saling ketergantungan yang tinggi

1. Sifat : data oriented

Database dapat diubah struktur penyimpanan maupun cara pengaksesan tanpa merubah program aplikasi yang ada

2. Kaku

Apabila format fisik file berubah maka program aplikasi harus berubah juga

2. Luwes

Database dapat digunakan secara umum oleh program aplikasi apa saja tanpa memperhatikan struktur datanya.

3. Kerangkapan data

Setiap program aplikasi mempunyai file data sendiri sehingga mengakibatkan kerangkapan data antara yang satu dengan yang lain tidak selaras.

3. Terkontrolnya kerangkapan data

Dengan adanya satu sistem file dengan pengontrolan terpusat maka kerangkapan data dapat terkontrol sehingga penjamin keselarasan data.

Beberapa istilah yang digunakan pada Database

1. Enterprise

Suatu bentuk organisasi seperti : bank, universitas, rumah sakit, pabrik dsb.

Data yang disimpan dalam basis data merupakan data operasional dari suatu enterprise.

Contoh data operasional :

- Data keuangan

- Data mahasiswa

- Data pasien

2. Entitas

Suatu obyek yang dapat dibedakan dari lainnya yang dapat diwujudkan dalam basis data

Contoh entitas dalam lingkungan Bank terdiri dari : nasabah, simpanan, hipotik

Contoh entitas dalam lingkungan pabrik terdiri dari : supplier, part, shipment

Kumpulan dari entitas disebut Himpunan Entitas, contoh semua nasabah, semua supplier

3. Atribut (Elemen data)

9

Karakteristik dari entitas tsb.

Contoh entitas nasabah, atributnya terdiri dari : kode nasabah, nama nasabah, alamat nasabah

4. Nilai Data (Data Value)

Isi data/ informasi yang tercakup dalam setiap elemen data

Contoh atribut nama nasabah dapat berisi nilai data : Nina, Rika, Titin dsb.

5. Kunci elemen Data (Key Data Elemen)

Tanda pengenal yang secara unik mengidentifikasikan entitas dari suatu kumpulan entitas.

Contoh entitas nasabah yang mempunyai atribut-atribut Kode Nasabah, Nama Nasabah,

Alamat Nasabah dsb menggunakan kunci elemen data kode nasabah.

6. Record Data

Kumpulan isi elemen data (atribut) yang saling berhubungan

Contoh : kumpulan Atribut Kode Nasabah, Nama Nasabah, Alamat Nasabah berisikan

“931109”, “Nina”, “J. Sudirman 63A”

Contoh informasi dari suatu enterprise

ENTITAS ATRIBUT NILAI DATA

Pelanggan Kode PelangganNama PelangganAlamat

123HPT. Maju TerusJl. Salemba 53

Rekening Kode RekeningJenis RekeningJumlah Rekening

63H250Cek1.000.000

Penyalur Kode PenyalurNama PenyalurAlamat

3H20PT. Jaya ElektronikJL. Margonda Raya 100

Penemuan Pengetahuan Dalam Database

I.Data Ware Housing/Gudang data

• Merupakan kumpulan data dari berbagai sumber yang disimpan dalam suatu gudang

data (repository) dalam kapasitas besar dan digunakan untuk proses pengambilan

keputusan

• Perkembangan dari konsep database yang menyediakan sumber daya data yang lebih

baik

• Sangat besar, berkualitas tinggi dan mudah di ambil

10

KARAKTERISTIK DATA WAREHOUSE

1.Subject Oriented

Pada sistem operasional, data disimpan berdasarkan aplikasi. Set data hanya terdiri

dari data yang dibutuhkan oleh fungsi yang terkait dan aplikasinya. Sedangkan pada data

warehouse, data disimpan berdasarkan berdasarkan subjeknya. Misalnya untuk sebuah

perusahaan manufaktur subjek bisnis yang penting, yaitu penjualan, pengangkutan, dan

penyimpanan barang.

2. Integrated

Data yang tersimpan dalam data warehouse berasal dari sumber-sumber terpisah ke

format konsisten dan saling terintegrasi

3.Time variant

Pada data warehouse, data yang tersimpan adalah data historis dalam kurun waktu

tertentu, bukan data terkini. Oleh karena itu data yang tersimpan mengandung keterangan

waktu, misalnya tanggal, minggu, bulan, catur wulan, dan sebagainya.

Karakteristik time variant pada data warehouse memiliki karakteristik sebagai berikut :

• Melakukan analisa terhadap hal di masa lalu.

• Mencari hubungan antara informasi dengan keadaan saat ini.

• Melakukan prediksi hal yang akan datang.

4. Non-volatile.

Data tidak diupdate secara real time tapi di refresh dari sistem operasional.Secara

reguler dan kotinyu meresap data baru secara incremental disatukan dengan data sebelumnya

II.Data Mart

• Suatu bagian pada data warehouse yang medukung pembuatan laporan dan analisa

data pada satu unit,bagian atau operasi pada suatu perusahaan.

• Miniature data warehouse

• Memberikan informasi kepada segmen fungsional organisasi

III.Data Mining

• Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali suatu basis data menjadi informasi yang lebih berharga.

• Data mining biasa juga dikenal nama lain seperti Knowledge discovery (mining) in database (KDD), ekstaksi pengetahuan (knowledge extraction), Analisa data/pola dan kecerdasan bisnis (business intelligence) dan merupakan alat yang penting untuk memanipulasi data untuk penyajian informasi sesuai kebutuhan user dengan tujuan

11

untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan perilaku , secara umum definisi data mining dapat diartikan sebagai berikut :

Proses penemuan pola yang menarik dari data yang tersimpan dalam jumlah besar Ekstraksi dari suatu informasi yang berguna atau menarik (non-trivial), implicit,

sebelumnya belum diketahui potensial kegunaannya) pola atau pengetahuan dari data yang disimpan dalam jumlah besar.

Ekplorasi dari analisa secara otomatis atau semiotomatis terhadap data dalam jumlah besar untuk mencari pola atau aturan yang berarti.

Solusi yang diberikan Datamining• Menebak target pasar, megelompokkan model-model pembeli dan melakukan

klasifikasi dengan karakteristik yang diinginkan• Melihat pola beli dari waktu ke waktu, melihat pola beli pembeli dari waktu ke

waktu• Cross market analysis, melihat hubungan antara 1 produk dengan produk lainnya• Profil pelanggan, Data mining bisa membantu pengguna untuk melihat profil

pembeli sehingga dapat diketahui kelompok pembeli tertentu cenderung kepada suatu produk apa saja.

• Informasi summary, Data mining dapat membuat laporan summary yang bersifat multi dimensi dan dilengkapi dengan informasi statistik lainnya.

Konsep Data Mining

Data mining sangat perlu dilakukan terutama dalam mengelola data yang sangat besar untuk memudahkan aktifitas recording suatu transaksi dan untuk proses data warehousing agar dapat memberikan informasi yang akurat bagi penggunanya.

Alasan utama mengapa data mining sangat menarik perhatian industri informasi dalam beberapa tahun belakangan ini adalah :

• Tersedianya data dalam jumlah yang besar

• Semakin besarnya kebutuhan untuk mengubah data tersebut menjadi informasi dan pengetahuan yang berguna karena sesuai fokus bidang ilmu ini yaitu melakukan kegiatan mengekstraksi atau menambang pengetahuan dari data yang berukuran/berjumlah besar, informasi ini yang nantinya sangat berguna untuk pengembangan, berikut langkah-langkahnya :

12

1. Data cleaning (untuk menghilangkan noise data yang tidak konsisten) Data integration (di mana sumber data yang terpecah dapat disatukan)

2. Data selection (dimana data yang relevan dengan tugas analisis dikembalikan ke dalam database)

3. Data transformation (dimana data berubah atau bersatu menjadi bentuk yang tepat untuk menambang dengan ringkasan performa atau operasi agresi)

4. Knowledge Discovery (proses esensial dimana metode yang intelejen digunakan untuk mengekstrak pola data)

5. Pattern evolution (untuk mengidentifikasi pola yang benar-benar menarik yang mewakili pengetahuan berdasarkan atas beberapa tindakan yang menarik)

6. Knowledge presentation (dimana gambaran teknik visualisasi dan pengetahuan digunakan untuk memberikan pengetahuan yang telah ditambangkan kepada user)