Tugas Power Point untuk memenuhi TB1 Mata Kuliah Sistem Informasi Manajemen

1. Modul ke:
Fakultas
Program Studi
SISTEM INFORMASI
MANAJEMEN
(Menjelaskan dasar-dasar intelijen bisnis: database
dan manajemen informasi.)
Disusun Oleh :
06Ekonomi Bisnis
Manajemen
Modul/CPMK Ke:
KRESNA WIJAYA KESUMA 43118010252
BAGAS ARYAWIDURA 43118010314
FUJAN WILL CAHYANTO RASYID 43117010418
Diampu oleh:
Prof. Dr. Hapzi, MM

2. 1. Mengorganisasikan Data Dalam
Lingkungan File Tradisional
Sistem informasi yang efektif memberi pengguna informasi yang
akurat, tepat waktu, dan relevan. Informasi yang akurat bebas dari
kesalahan. Informasi tepat waktu jika tersedia bagi pengambil
keputusan saat dibutuhkan. Informasi menjadi relevan bila berguna
dan sesuai untuk jenis pekerjaan dan keputusan yang
membutuhkannya. Anda mungkin terkejut mengetahui bahwa
banyak bisnis tidak memiliki informasi yang tepat waktu, akurat,
atau relevan karena data dalam sistem informasi mereka tidak
diatur dan dipelihara dengan baik. Itulah mengapa pengelolaan
data sangat penting. Untuk memahami masalahnya, mari kita lihat
bagaimana sistem informasi mengatur data dalam file komputer
dan metode manajemen file tradisional.

3. SYARAT DAN KONSEP ORGANISASI FILE
Sistem komputer mengatur data dalam hierarki yang dimulai dengan bit dan byte
dan berlanjut ke bidang, catatan, file, dan database (lihat Gambar Slide
Selanjutnya). Sedikit mewakili unit data terkecil yang dapat ditangani komputer.
Sekelompok bit, disebut byte, mewakili satu karakter, yang bisa berupa huruf,
angka, atau simbol lain. Pengelompokan karakter menjadi kata, sekelompok kata,
atau angka lengkap (seperti nama atau usia seseorang) disebut bidang.
Sekelompok bidang terkait, seperti nama siswa, kursus yang diambil, tanggal, dan
nilainya, terdiri dari rekor; sekelompok record dengan tipe yang sama disebut file.
Misalnya, catatan pada Gambar tersebut dapat merupakan file kursus siswa.
Sekelompok file terkait membuat database. File kursus siswa yang diilustrasikan
pada Gambar tersebut dapat dikelompokkan dengan file tentang sejarah pribadi
siswa dan latar belakang keuangan untuk membuat database siswa. Rekaman
menggambarkan entitas. Entitas adalah orang, tempat, benda, atau peristiwa
tempat kami menyimpan dan memelihara informasi. Setiap karakteristik atau
kualitas yang menggambarkan entitas tertentu disebut atribut.

4. Sistem komputer mengatur data dalam hierarki yang dimulai dengan bit, yang
mewakili 0 atau 1. Bit dapat dikelompokkan untuk membentuk byte untuk
mewakili satu karakter, angka, atau simbol. Byte dapat dikelompokkan untuk
membentuk sebuah field, dan field terkait dapat dikelompokkan untuk
membentuk sebuah record. Catatan terkait bisa dikumpulkan untuk membentuk
file, dan file terkait bisa diatur ke dalam database.

5. MASALAH DENGANLINGKUNGAN FILE TRADISIONAL
Di sebagian besar organisasi, sistem cenderung tumbuh secara mandiri tanpa
rencana seluruh perusahaan. Akuntansi, keuangan, manufaktur, sumber daya
manusia, serta penjualan dan pemasaran semuanya mengembangkan sistem dan
file data mereka sendiri. Gambar slide berikutnya mengilustrasikan pendekatan
tradisional untuk pemrosesan informasi. Setiap aplikasi, tentunya membutuhkan
file dan program komputernya sendiri untuk beroperasi. Misalnya, area fungsional
sumber daya manusia mungkin memiliki file induk personalia, file penggajian, file
asuransi kesehatan, file pensiun, file milis, dan seterusnya hingga puluhan, mungkin
ratusan, file dan program ada. Di perusahaan secara keseluruhan, proses ini
menyebabkan beberapa file induk dibuat, dipelihara, dan dioperasikan oleh divisi
atau departemen terpisah. Karena proses ini berlangsung selama 5 atau 10 tahun,
organisasi dibebani dengan ratusan program dan aplikasi yang sangat sulit untuk
dipelihara dan dikelola. Masalah yang ditimbulkan adalah redundansi dan
inkonsistensi data,

6. Penggunaan pendekatan tradisional untuk pemrosesan file mendorong setiap
area fungsional dalam perusahaan untuk mengembangkan aplikasi khusus.
Setiap aplikasi membutuhkan file data unik yang kemungkinan besar
merupakan bagian dari file master. Himpunan bagian dari file master ini
menyebabkan redundansi dan inkonsistensi data, pemrosesan yang tidak
fleksibel, dan sumber daya penyimpanan yang terbuang percuma.

7.  Redundansi dan Inkonsistensi Data
Redundansi data adalah adanya data duplikat di beberapa file data sehingga data yang sama
disimpan di lebih dari satu tempat atau lokasi. Redundansi data terjadi ketika berbagai
kelompok dalam organisasi secara independen mengumpulkan bagian data yang sama dan
menyimpannya secara independen satu sama lain. Redundansi data menghabiskan sumber
daya penyimpanan dan juga menyebabkan ketidakkonsistenan data, di mana atribut yang
sama mungkin memiliki nilai yang berbeda.
 Ketergantungan Data-Program
Ketergantungan data program mengacu pada kopling data yang disimpan dalam file dan
program spesifik yang diperlukan untuk memperbarui dan memelihara file tersebut sehingga
perubahan dalam program memerlukan perubahan pada data. Setiap program komputer
tradisional harus menggambarkan lokasi dan sifat data yang digunakannya. Dalam lingkungan
file tradisional, setiap perubahan dalam program perangkat lunak memerlukan perubahan
data yang diakses oleh program itu. Satu program dapat dimodifikasi dari kode pos lima digit
menjadi sembilan digit. Jika file data asli diubah dari kode pos lima digit menjadi sembilan
digit, maka program lain yang memerlukan kode pos lima digit tidak akan berfungsi dengan
baik. Perubahan semacam itu dapat menghabiskan jutaan dolar untuk diterapkan dengan
benar.
 Redundansi danInkonsistensi Data
 Ketergantungan Data-Program

8.  Kurangnya Fleksibilitas
Sistem file tradisional dapat memberikan laporan terjadwal rutin setelah upaya pemrograman
ekstensif, tetapi tidak dapat memberikan laporan ad hoc atau menanggapi persyaratan
informasi yang tidak terduga secara tepat waktu. Informasi yang diperlukan oleh permintaan
ad hoc ada di suatu tempat di sistem tetapi mungkin terlalu mahal untuk diambil. Beberapa
programmer mungkin harus bekerja selama berminggu-minggu untuk mengumpulkan item
data yang diperlukan dalam file baru.
 Keamanan Buruk
Karena hanya ada sedikit kontrol atau pengelolaan data, akses dan penyebaran informasi
mungkin di luar kendali. Manajemen mungkin tidak memiliki cara untuk mengetahui siapa
yang mengakses atau bahkan membuat perubahan pada data organisasi.
 Kurangnya Berbagi dan Ketersediaan Data
Karena potongan informasi dalam file yang berbeda dan bagian organisasi yang berbeda tidak
dapat dikaitkan satu sama lain, hampir tidak mungkin informasi dibagikan atau diakses pada
waktu yang tepat. Informasi tidak dapat mengalir dengan bebas melintasi area fungsional yang
berbeda atau bagian organisasi yang berbeda. Jika pengguna menemukan nilai yang berbeda
dari bagian informasi yang sama dalam dua sistem yang berbeda, mereka mungkin tidak ingin
menggunakan sistem ini karena mereka tidak dapat mempercayai keakuratan datanya.
 Kurangnya Fleksibilitas
 Keamanan Buruk
 Kurangnya Berbagi danKetersediaan Data

9. Teknologi database mengatasi banyak masalah organisasi file
tradisional. Definisi yang lebih ketat dari database adalah
kumpulan data yang diatur untuk melayani banyak aplikasi secara
efisien dengan memusatkan data dan mengontrol data yang
berlebihan. Daripada menyimpan data dalam file terpisah untuk
setiap aplikasi, bagi pengguna tampaknya data disimpan hanya di
satu lokasi. Sebuah database tunggal melayani banyak aplikasi.
Misalnya, alih-alih perusahaan menyimpan data karyawan dalam
sistem informasi terpisah dan file terpisah untuk personel,
penggajian, dan tunjangan, perusahaan dapat membuat
database sumber daya manusia tunggal yang umum.
2. Pendekatan Database Untuk
Pengelolaan Data

10.  SISTEM MANAJEMEN DATABASE
Sistem manajemen basis data (DBMS) adalah perangkat lunak yang
memungkinkan organisasi untuk memusatkan data, mengelolanya secara efisien,
dan menyediakan akses ke data yang disimpan oleh program aplikasi. DBMS
bertindak sebagai antarmuka antara program aplikasi dan file data fisik. Ketika
program aplikasi memanggil item data, seperti pembayaran kotor, DBMS
menemukan item ini dalam database dan menyajikannya ke program aplikasi.
Menggunakan file data tradisional, programmer harus menentukan ukuran dan
format dari setiap elemen data yang digunakan dalam program dan kemudian
memberitahu komputer di mana mereka berada.
DBMS membebaskan programmer atau pengguna akhir dari tugas untuk
memahami di mana dan bagaimana data sebenarnya disimpan dengan
memisahkan pandangan logis dan fisik dari data. Pandangan logis menyajikan data
seperti yang akan dipersepsi oleh pengguna akhir atau spesialis bisnis, sedangkan
tampilan fisik menunjukkan bagaimana data sebenarnya diatur dan terstruktur
pada media penyimpanan fisik.

11.  Cara DBMS Memecahkan MasalahLingkungan File
Tradisional
DBMS mengurangi redundansi dan inkonsistensi data dengan
meminimalkan file terisolasi di mana data yang sama diulang. DBMS
mungkin tidak memungkinkan organisasi untuk menghilangkan
redundansi data sepenuhnya, tetapi dapat membantu mengontrol
redundansi. Bahkan jika organisasi memelihara beberapa data yang
berlebihan, menggunakan DBMS menghilangkan ketidakkonsistenan data
karena DBMS dapat membantu organisasi memastikan bahwa setiap
kejadian data yang berlebihan memiliki nilai yang sama. DBMS
melepaskan program dan data, memungkinkan data untuk berdiri sendiri.
Akses dan ketersediaan informasi akan ditingkatkan dan biaya
pengembangan dan pemeliharaan program berkurang karena pengguna
dan pemrogram dapat melakukan kueri ad hoc data dalam database.
DBMS memungkinkan organisasi untuk mengelola data, penggunaan, dan
keamanannya secara terpusat.

12. Database sumber daya manusia tunggal memberikan banyak tampilan
data yang berbeda, tergantung pada kebutuhan informasi pengguna.
Diilustrasikan di sini adalah dua kemungkinan pandangan, satu minat
untuk spesialis tunjangan dan satu lagi untuk anggota departemen
penggajian perusahaan.

13.  DBMSRelasional
Database memiliki tabel terpisah untuk entitas SUPPLIER dan tabel untuk entitas PART.
Setiap tabel terdiri dari kisi kolom dan baris data. Setiap elemen data individu untuk
setiap entitas disimpan sebagai bidang terpisah, dan setiap bidang mewakili atribut untuk
entitas itu. Bidang dalam database relasional juga disebut kolom. Untuk entitas SUPPLIER,
nomor identifikasi pemasok, nama, jalan, kota, negara bagian, dan kode pos disimpan
sebagai kolom terpisah dalam tabel SUPPLIER dan setiap kolom mewakili atribut untuk
entitas SUPPLIER. Informasi aktual tentang pemasok tunggal yang berada dalam tabel
disebut baris. Baris biasanya disebut sebagai catatan, atau dalam istilah yang sangat
teknis, sebagai tupel. Data untuk entitas PART memiliki tabel terpisahnya sendiri. Bidang
untuk Supplier_Number dalam tabel SUPPLIER secara unik mengidentifikasi setiap
rekaman sehingga rekaman dapat diambil, diperbarui, atau disortir. Ini disebut bidang
kunci. Setiap tabel dalam database relasional memiliki satu bidang yang ditetapkan
sebagai kunci utamanya. Bidang kunci ini adalah pengenal unik untuk semua informasi di
setiap baris tabel dan kunci utama ini tidak dapat diduplikasi. Supplier_ Number adalah
kunci utama untuk tabel SUPPLIER dan Part_Number adalah kunci utama untuk tabel
PART. Perhatikan bahwa Supplier_Number muncul di tabel SUPPLIER dan PART. Dalam
tabel SUPPLIER, Supplier_Number adalah kunci utama. Ketika bidang Supplier_Number
muncul di tabel PART, itu disebut kunci asing dan pada dasarnya adalah bidang pencarian
untuk mencari data tentang pemasok bagian tertentu.

14. Database relasional mengatur data dalam bentuk tabel dua dimensi.
Diilustrasikan di sini adalah tabel untuk entitas SUPPLIER dan BAGIAN
yang menunjukkan bagaimana mereka mewakili setiap entitas dan
atributnya. Supplier_Number adalah kunci utama untuk tabel SUPPLIER
dan kunci asing untuk tabel BAGIAN.

15.  Operasi DBMS Relasional
Tabel database relasional dapat digabungkan dengan mudah untuk mengirimkan data
yang dibutuhkan oleh pengguna, asalkan dua tabel memiliki elemen data yang sama. Kita
membutuhkan informasi dari dua tabel: tabel SUPPLIER dan tabel PART. Perhatikan bahwa
kedua file ini memiliki elemen data bersama: Supplier_Number. Dalam database
relasional, tiga operasi dasar, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.5, digunakan untuk
mengembangkan kumpulan data yang berguna: pilih, gabung, dan proyek. Operasi
pemilihan membuat subset yang terdiri dari semua rekaman dalam file yang memenuhi
kriteria yang disebutkan. Pilih membuat, dengan kata lain, subset baris yang memenuhi
kriteria tertentu. Operasi gabungan menggabungkan tabel relasional untuk memberikan
informasi lebih banyak kepada pengguna daripada yang tersedia di tabel individual.
Operasi proyek membuat subset yang terdiri dari kolom dalam tabel, memungkinkan
pengguna untuk membuat tabel baru yang hanya berisi informasi yang diperlukan. Dalam
contoh kami, kami ingin mengekstrak dari tabel baru hanya kolom berikut: Part_Number,
Part_Name, Supplier_Number, dan Supplier_Name.

16. Operasi pilih, gabung, dan proyek memungkinkan data dari
dua tabel berbeda untuk digabungkan dan hanya atribut yang
dipilih yang akan ditampilkan.

17.  Database danDatabase Non-Relasional di Cloud
Sistem manajemen database non-relasional menggunakan model data yang lebih
fleksibel dan dirancang untuk mengelola kumpulan data besar di banyak mesin
terdistribusi dan untuk meningkatkan atau menurunkan skala dengan mudah.
Mereka berguna untuk mempercepat kueri sederhana terhadap volume besar
data terstruktur dan tidak terstruktur, termasuk Web, media sosial, grafik, dan
bentuk data lain yang sulit dianalisis dengan alat tradisional berbasis SQL. Ada
beberapa jenis database NoSQL, masing-masing dengan fitur dan perilaku
teknisnya sendiri. Oracle NoSQL Database adalah salah satu contohnya, seperti
Amazon's SimpleDB, salah satu Amazon Web Services yang berjalan di cloud.
SimpleDB menyediakan antarmuka layanan Web sederhana untuk membuat dan
menyimpan beberapa kumpulan data, membuat kueri data dengan mudah, dan
mengembalikan hasilnya.

18. KEMAMPUAN SISTEMMANAJEMEN DATABASE
DBMS mencakup kemampuan dan alat untuk mengatur, mengelola, dan
mengakses data dalam database. Yang terpenting adalah bahasa definisi
datanya, kamus data, dan bahasa manipulasi datanya. DBMS memiliki
kemampuan definisi data untuk menentukan struktur konten database. Ini akan
digunakan untuk membuat tabel database dan untuk menentukan karakteristik
bidang di setiap tabel. Informasi tentang database ini akan didokumentasikan
dalam kamus data. Kamus data adalah file otomatis atau manual yang
menyimpan definisi elemen data dan karakteristiknya.

19. Microsoft Access memiliki kapabilitas kamus data dasar yang menampilkan
informasi tentang ukuran, format, dan karakteristik lain dari setiap bidang dalam
database. Yang ditampilkan di sini adalah informasi yang disimpan dalam tabel
SUPPLIER. Ikon kunci kecil di sebelah kiri Supplier_Number menunjukkan bahwa
itu adalah bidang kunci.

20. Membuat Kueri dan Pelaporan
DBMS mencakup alat untuk mengakses dan memanipulasi informasi dalam
database. Kebanyakan DBMS memiliki bahasa khusus yang disebut bahasa
manipulasi data yang digunakan untuk menambah, mengubah, menghapus, dan
mengambil data dalam database. Bahasa ini berisi perintah yang mengizinkan
pengguna akhir dan spesialis pemrograman untuk mengekstrak data dari database
untuk memenuhi permintaan informasi dan mengembangkan aplikasi. Bahasa
manipulasi data yang paling menonjol saat ini adalah Structured Query Language,
atau SQL.

21. Microsoft Access dan DBMS lainnya menyertakan kemampuan untuk membuat
laporan sehingga data yang diinginkan dapat ditampilkan dalam format yang
lebih terstruktur dan halus daripada yang mungkin hanya dengan membuat
kueri. Crystal Reports adalah generator laporan populer untuk DBMS
perusahaan besar, meskipun juga dapat digunakan dengan Access. Access juga
memiliki kemampuan untuk mengembangkan aplikasi sistem desktop. Ini
termasuk alat untuk membuat layar entri data, laporan, dan mengembangkan
logika untuk memproses transaksi.

22. MERANCANG DATABASES
Untuk membuat database, Anda harus memahami hubungan antar data, jenis data
yang akan disimpan dalam database, bagaimana data akan digunakan, dan
bagaimana organisasi perlu mengubah untuk mengelola data dari perspektif seluruh
perusahaan. . Database membutuhkan baik desain konseptual maupun desain fisik.
Desain database konseptual, atau logis, adalah model abstrak database dari
perspektif bisnis, sedangkan desain fisik menunjukkan bagaimana database
sebenarnya diatur pada perangkat penyimpanan akses langsung.

23.  DiagramNormalisasi danHubungan Entitas
Desain database konseptual menjelaskan bagaimana elemen data dalam database akan
dikelompokkan. Proses desain mengidentifikasi hubungan antara elemen data dan cara
paling efisien untuk mengelompokkan elemen data bersama-sama untuk memenuhi
persyaratan informasi bisnis. Proses ini juga mengidentifikasi elemen data yang
berlebihan dan pengelompokan elemen data yang diperlukan untuk program aplikasi
tertentu. Grup data diatur, disempurnakan, dan disederhanakan hingga tampilan logis
keseluruhan dari hubungan di antara semua data dalam database muncul. Untuk
menggunakan model database relasional secara efektif, pengelompokan data yang
kompleks harus disederhanakan untuk meminimalkan elemen data yang berlebihan dan
hubungan banyak-ke-banyak yang canggung. Proses pembuatan struktur data yang kecil,
stabil, namun fleksibel dan adaptif dari kelompok data yang kompleks disebut
normalisasi.

24. Bisnis menggunakan database mereka untuk melacak transaksi
dasar, seperti membayar pemasok, memproses pesanan,
melacak pelanggan, dan membayar karyawan. Tetapi mereka
juga membutuhkan database untuk memberikan informasi
yang akan membantu perusahaan menjalankan bisnis dengan
lebih efisien, dan membantu manajer dan karyawan membuat
keputusan yang lebih baik. Jika sebuah perusahaan ingin
mengetahui produk mana yang paling populer atau pelanggan
yang paling menguntungkan, jawabannya ada pada datanya.
. Memanfaatkan Database Untuk Meningkatkan Kinerja Bisnis dan
Pengambilan Keputusan.

25. TANTANGAN DATABESAR
Hingga sekitar lima tahun yang lalu, sebagian besar data yang dikumpulkan
oleh organisasi terdiri dari data transaksi yang dapat dengan mudah
dimasukkan ke dalam baris dan kolom sistem manajemen basis data
relasional. Sejak itu, telah terjadi ledakan data dari lalu lintas web, pesan
email, dan konten media sosial (tweet, pesan status), serta data yang
dihasilkan mesin dari sensor (digunakan dalam pengukur pintar, sensor
pabrikan, dan meter) atau dari sistem perdagangan elektronik. Data ini
mungkin tidak terstruktur atau semi-terstruktur sehingga tidak cocok untuk
produk database relasional yang mengatur data dalam bentuk kolom dan
baris. Kami sekarang menggunakan istilah big data untuk mendeskripsikan
kumpulan data ini dengan volume yang sangat besar sehingga melampaui
kemampuan DBMS biasa untuk menangkap, menyimpan, dan menganalisis.

26. INFRASTRUKTUR KECERDASAN BISNIS
Misalkan Anda menginginkan informasi yang ringkas dan andal tentang operasi
saat ini, tren, dan perubahan di seluruh perusahaan. Jika Anda bekerja di
perusahaan besar, data yang Anda butuhkan mungkin harus disatukan dari
sistem terpisah, seperti penjualan, manufaktur, dan akuntansi, dan bahkan dari
sumber eksternal, seperti data demografis atau pesaing. Anda mungkin semakin
perlu menggunakan data besar. Infrastruktur kontemporer untuk intelijen bisnis
memiliki serangkaian alat untuk memperoleh informasi yang berguna dari semua
jenis data yang berbeda yang digunakan oleh bisnis saat ini, termasuk data besar
semi-terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar. Kemampuan ini
mencakup gudang data dan data mart, Hadoop, komputasi dalam memori, dan
platform analitik.

27.  Gudang Data danData Mart
Alat tradisional untuk menganalisis data perusahaan selama dua dekade
terakhir adalah gudang data. Gudang data adalah basis data yang menyimpan
data terkini dan historis yang berpotensi menarik bagi pengambil keputusan
di seluruh perusahaan. Data tersebut berasal dari banyak sistem transaksi
operasional inti, seperti sistem untuk penjualan, akun pelanggan, dan
manufaktur, dan dapat mencakup data dari transaksi situs Web. Gudang data
mengekstrak data terkini dan historis dari beberapa sistem operasional di
dalam organisasi. Data ini digabungkan dengan data dari sumber eksternal
dan diubah dengan mengoreksi data yang tidak akurat dan tidak lengkap serta
merestrukturisasi data untuk pelaporan dan analisis manajemen sebelum
dimuat ke dalam gudang data.

28.  Hadoop
Produk DBMS relasional dan data warehouse tidak cocok untuk mengatur dan
menganalisis big data atau data yang tidak mudah masuk ke dalam kolom dan
baris yang digunakan dalam model datanya. Untuk menangani data tidak
terstruktur dan semi-terstruktur dalam jumlah besar, serta data terstruktur,
organisasi menggunakan Hadoop. Hadoop adalah kerangka perangkat lunak
sumber terbuka yang dikelola oleh Apache Software Foundation yang
memungkinkan pemrosesan paralel terdistribusi dari sejumlah besar data di
komputer murah. Ini memecah masalah big data menjadi sub-masalah,
mendistribusikannya di antara hingga ribuan node pemrosesan komputer
yang tidak mahal, dan kemudian menggabungkan hasilnya menjadi kumpulan
data yang lebih kecil yang lebih mudah dianalisis. Anda mungkin pernah
menggunakan Hadoop untuk menemukan tiket pesawat terbaik di Internet,
mendapatkan petunjuk arah ke restoran, menelusuri Google, atau terhubung
dengan teman di Facebook.

29.  Komputasi DalamMemori
Cara lain untuk memfasilitasi analisis data besar adalah dengan
menggunakan komputasi dalam memori, yang terutama mengandalkan
memori utama (RAM) komputer untuk penyimpanan data. (DBMS
konvensional menggunakan sistem penyimpanan disk.) Pengguna mengakses
data yang disimpan dalam memori primer sistem, sehingga menghilangkan
kemacetan dari pengambilan dan pembacaan data dalam basis data
tradisional berbasis disk dan secara dramatis mempersingkat waktu respons
kueri. Pemrosesan dalam memori memungkinkan kumpulan data yang
sangat besar, sebesar ukuran data mart atau gudang data kecil, untuk
disimpan seluruhnya dalam memori. Perhitungan bisnis yang rumit yang
biasanya memakan waktu berjam-jam atau berhari-hari dapat diselesaikan
dalam hitungan detik, dan ini bahkan dapat diselesaikan pada perangkat
genggam.

30.  PlatformAnalitik
Vendor database komersial telah mengembangkan platform analitik
berkecepatan tinggi khusus menggunakan teknologi relasional dan non-
relasional yang dioptimalkan untuk menganalisis kumpulan data besar.
Platform analitik ini, seperti IBM Netezza dan Oracle Exadata, menampilkan
sistem perangkat keras-perangkat lunak yang telah dikonfigurasi sebelumnya
yang secara khusus dirancang untuk pemrosesan kueri dan analitik. Misalnya,
IBM Netezza memiliki fitur database, server, dan komponen penyimpanan
yang terintegrasi erat yang menangani kueri analitik kompleks 10 hingga 100
kali lebih cepat daripada sistem tradisional. Platform analitik juga mencakup
sistem dalam memori dan sistem manajemen basis data non-relasional
NoSQL.

31. KASUS
(Kontroversi yang membingungkan disekitar database keselamatan
produk konsumen.)
1. What is the value of the CPSC database to consumers, businesses, and the
U.S. government?
Nilai bagi konsumen sangat positif dengan adanya database CPSC, konsumen dapat
mengetahui dalam mencari produk, mengetahui keluhan-keluhan dari konsumen lain
atas produk tertentu dan melihat peringatan keselamatan yang dikeluarkan oleh CPSC
terhadap produk-produk yang ditawarkan produsen pelaku bisnis. Nilai bagi bisnis
yaitu kurang menguntungkan, dimana dengan adanya database CPSC banyak
pengguna yang dapat menyampaikan keluhan yang mengakibatkan database akan
terisi dengan informasi yang kurang akurat, menyesatkan dan kecaman-kecaman
terhadap produk tertentu. Serta hal ini juga akan membuka penyalahgunaan dari
pelanggan untuk menggertak atau mengancam yang berupaya mencemarkan
reputasi produsen. Nilai bagi pemerintah AS, database CPSC sangat membantu
pemerintah AS dalam mengontrol produk-produk yang kurang berkuwalitas yang
tidak diatur oleh pemerintah seperti makanan, senjata api dan mobil, terutama peran
pemerintah dalam memberi perlindungan konsumen memilih produk2 berkualitas
baik yang ditawarkan produsen pelaku bisnis
Jawab :

32. KASUS
(Kontroversi yang membingungkan disekitar database keselamatan
produk konsumen.)
2. What problems are raised by this database? Why is it so controversial? Why
is data quality an issue?
Permasalahan yang diangkat yaitu banyaknya orang tua yang telah kehilangan
anak-anak mereka karena kecacatan rancangan dari suatu produk tempat tidur
bayi dengan penyangga pada sisinyayang longgar yang dialamai oleh Witte
salah satu orang tua korban yang berharap akan adanyasumber informasi
publik yang bisa menampung keluhan panggan mengenai keselamatan
sebuahproduk. Dengan adanya database ini keluhanckeluhan dapat
disampaikan secara langsungmelalui online ke dalam database tersebut yaitu
pengguna database dapat mencari produk danmembaca keluhan serta
peringatan keselamatan yang dikeluarkan oleh CPSC. Kualitas datamerupakan
permasalahan karena menjaga database yang bebas dari laporan-laporan yang
tidakakurat cenderung memerlukan lebih banyak waktu dan jam daripada
dapatyang dapat disediakanoleh para staf CPSC
Jawab :

33. KASUS
(Kontroversi yang membingungkan disekitar database keselamatan
produk konsumen.)
3. Name two entities in the CPSC database and describe some of their
attributes.
1) Pengguna, atribut : nama pengguna, alamat pengirim surat, nomor
telepon, alamat surel,yang diharapkan dapat membatasi jenis
komentar anonim yang dapat merugikanprodusen
2) Pengunjung, atribut : gambaran produk, bahaya atau resiko produk,
nama pabrikan,informasi nomor kontak, dan pengesahan bahwa pihak
pengirim menggunakan data yang akurat.
Jawab :

34. KASUS
(Kontroversi yang membingungkan disekitar database keselamatan
produk konsumen.)
4. When buying a crib, or other consumer product for your family, would you
use this database? Why or why not?
Jawab :
Iya, saya akan memanfaatkan database tersebut karena dengan adanya
database tersebut sayadapat mencari produk dan membaca keluhan-
keluhan yang tertera mengenai produk tersebutserta dapat melihat
peringatan keselamatan dari produk tersebut sehingga dapat meminimalisir
atau mencegah terjadinya kecelakaan saat menggunakan produk yang akan
dibeli. Dengan adanya database ini, konsumen juga akan lebih merasa aman
dalam membeli suatu produk danjuga konsumen juga dapat menyampaikan
keluhan ketika telah membeli produk yang menurutmereka tidak aman
sehingga dapat memberi peringatan kepada konsumen lain untuk berhati-
hatijika ingin membeli produk tersebut sehingga keselamatan konsumen
terjamin dan merasa puaskarena tidak salah memilih produk.

35. Terima Kasih
Sumber : E-book "Kenneth_C.Laudon,Jane_P_.Laudon_-_Management_Information_System_13th_Edition_"