Pertemuan kedua membahas tentang EDM ( Enterprise Data Model ), Arsitektur Aplikasi Basis Data, serta pemodelan data ke dalam bentuk relasional ( bagaimana menentukan atribut, entitas, relasi, serta kardinalitas relasi ).

1. Desain Basis Data
( Minggu 2 )
Oleh :
Andrew B. Osmond

2. Objektif :
• Range Aplikasi Basis Data
• Enterprise Data Model
• Metode Perancangan Basis Data
• Pemodelan Data ( Skema basisdata, business rule, entity relationship
model, elemen ER )

3. Range Aplikasi Basis Data
• Basis data personal
• Two-tier client / server database

4. Range Aplikasi Basis Data
• Multi-tier client / server database

5. Enterprise Data Modeling
• Merupakan langkah pertama dalam pengembangan database, di
mana ruang lingkup dan isi umum database yang terorganisir
ditentukan.
• Tujuannya adalah untuk menciptakan gambaran keseluruhan atau
penjelasan terhadap data yang terorganisir, tidak untuk mendesain
basis data tertentu.

6. Enterprise Data Modeling

7. SDLC
Project Identification
and Selection
Project Initiation
and Planning
Analysis
Physical Design
Implementation
Maintenance
Logical Design
Pemodelan data secara konseptual
Meliputi skema logika dari
basisdata, yakni : tabel,
kolom, baris, primary key,
foreign key, constraint
Spesifikasi bagaimana data dari skema logis
disimpan dalam memori sekunder
komputer dengan sistem manajemen
database.

8. So?
• Untuk mendesain basis data, analisis mutlak diperlukan untuk melihat
gambaran kebutuhan sistem secara keseluruhan.
• Langkah berikutnya adalah menentukan objek yang diperlukan untuk
membuat konsep data.
• Contoh :
Sebuah toko jual beli binatang peliharaan ( My Pets ) ingin
membuat sistem jual beli sederhana. My Pets hanya menjual anjing &
kucing. Anjing yang dijual berjenis husky, pitbull, dan herder. Sementara
kucing yang dijual berjenis Anggora dan Persia. Pembeli yang membeli
anjing / kucing akan dicatat datanya dalam aplikasi supaya dapat
dikabari apabila toko sedang mempunyai promo.

9. Memodelkan data
• Objek apa saja yang muncul dari kasus di atas?

10. Memodelkan data
• Setelah objek terbentuk, aktfitas apa yang bisa kita definisikan dari
contoh di atas?
menjual
membeli

11. Bussiness Rule
• Sebuah pernyataan yang mendefinisikan atau membatasi beberapa
aspek bisnis. Hal ini dimaksudkan untuk menegaskan struktur bisnis
atau untuk mengontrol atau mempengaruhi perilaku bisnis.
• Contoh :
• Seorang mahasiswa dapat mengambil 24 SKS apabila IP semesternya > 3.00
• Mahasiswa tidak dapat mengajukan sidang tingkat apabila masih ada nilai E.

12. Model RE
Model
Relational Entitas
ENTITAS
RELASI
ATRIBUT

13. Model RE

14. Model RE

15. Entitas
Seharusnya
• Sebuah objek yang memiliki
beberapa atribut.
• Sebuah objek yang akan kita
modelkan
Tidak seharusnya
• Pengguna dalam sistem basis
data.
• Output dari sistem basis data (
contoh : laporan ).

16. Entitas
Inappropriate entities
System user System output

17. Atribut
• Simple vs Composit
Mahasiswa
Nama Alamat
Jalan
Kota
Kabupaten
Kode Pos
composit

18. Atribut
• Single-valued vs Multivalue
Mahasiswa
Nama Alamat
Jalan
Kota
Kabupaten
Kode Pos
composit
Hobi*
multivalue

19. Atribut
• Stored vs Derivied
Mahasiswa
Nama
Jalan
Kota
Kabupaten
Kode Pos
composit
Hobi*
multivalue
Alamat
Tanggal_lahir
Umur
derivied

20. Atribut
• Identifier
Mahasiswa
Nama
Jalan
Kota
Kabupaten
Kode Pos
composit
Hobi*
multivalue
Alamat
Tanggal_lahir
Umur
derivied
NIM

21. Identifier ( Keys )
• Sebuah atribut ( kombinasi dari beberapa atribut ) yang membedakan
nilai dari masing-masing entitas.
• Karakteristik identifier :
• Nilainya tidak berubah
• Tidak boleh null
• Tidak ada intelligent identifier

22. Relasi
• Relasi digambarkan dalam bentuk belahketupat ( diamond ).
• Relasi dapat mempunyai atribut  entitas asosiatif

23. Derajat Relasi
• Merupakan jumlah entitas yang dapat berpartisipasi
• Unary
• Binary
• Ternary

24. Kardinalitas Relasi
• One to One / 1 : 1
• Tiap entitas pada relasi berpasangan tepat satu.
• Many to Many / M : N
• Banyak entitas A dapat berelasi dengan banyak entitas B.
• One to Many / 1 : M
• Satu entitas A dapat berelasi dengan banyak entitas B.
Siswa Orang tuapunya
Siswa
Mata
kuliah
mengambil
Kategori
Buku
Bukumengandung

25. Bagaimana cara menentukan kardinalitas relasi?
• Tidak ada aturan baku, tapi di sini saya akan mencoba mengenalkan
bagaimana menentukan kardinalitas sebuah relasi.
• Penentukan relasi dapat ditentukan dari urutan 1 : 1, 1 : M, M : N.
• Kardinalitas relasi bergantung pada data yang disediakan dan asumsi
pada sebuah aturan bisnis.

26. Aturan 1 : 1 / M : N
• Pada relasi 1 : 1 / M : N, relasi antar dua entitas akan menjadi entitas
asosiatif dan memunculkan minimal dua atribut baru, yakni atribut
primer dari masing-masing entitas yang berelasi.
Entitas 1 Entitas 2Relasi 1
Atribut A Atribut B Atribut DAtribut C
Atribut C
Atribut A Atribut E

27. Aturan 1 : M
• Pada relasi 1 : M, atribut primer dari entitas yang mempunyai
kardinalitas 1 akan muncul di entitas yang mempunyai kardinalitas M
sebagai entitas lemah.
Entitas 1 Entitas 2Relasi 1
Atribut A Atribut B Atribut DAtribut C
Atribut A

28. Contoh Kasus
• Tentukan kardinalitas relasi pada bentuk relasi berikut :
Siswa
Mata
kuliah
mengambil
NIM Nama Kode_mk MK
NIM Nama
1104112345 Burhan
1104112346 Agam
1104112347 Rinai
Kode_mk MK
CEG3C3 Desain Basis Data
CEG3C4 Keamanan Sistem

29. Contoh Kasus
• Uji untuk relasi 1 : M  1 mahasiswa dapat mengambil banyak mata
kuliah. Maka bentuk tabel datanya sebagai berikut :
Untuk bentuk relasi 1 : M, maka terdapat duplikasi untuk kode MK
CEG3C3 dan CEG3C4. Artinya 1 MK hanya dapat diambil oleh satu
orang mahasiswa sehingga bentuk relasi 1 : M tidak dapat dipakai.
Kode_mk MK NIM
CEG3C3 Desain Basis Data 1104112345
CEG3C4 Keamanan Sistem 1104112345
CEG3C3 Desain Basis Data 1104112346
CEG3C4 Keamanan Sistem 1104112346
CEG3C3 Desain Basis Data 1104112347
CEG3C4 Keamanan Sistem 1104112347

30. Contoh Kasus
• Uji untuk relasi M : N  banyak mahasiswa dapat mengambil banyak
mata kuliah. Maka bentuk tabel datanya sebagai berikut :
Untuk bentuk relasi M : N, kita lihat bahwa tidak terdapat data yang
duplikat sehingga relasi M : N dapat dipakai. ( Ini hanya merupakan
ilustrasi, apabila bentuk tabelnya masih seperti di atas maka tidak
dapat mengakomodasi kebutuhan mahasiswa mengulang ).
Kode_mk NIM
CEG3C3 1104112345
CEG3C4 1104112345
CEG3C3 1104112346
CEG3C4 1104112346
CEG3C3 1104112347
CEG3C4 1104112347