sistem basis data

1. 1
Konsep Dasar Basis Data
Basis Data ?
Basis : Kumpulan / Gudang
Data : Fakta tentang obyek, orang dan lain-lain
yg dinyatakan dengan nilai (angka, simbol dll)
Hirarki Data :
Elemen Data Rekaman Berkas

2. 2
Konsep Dasar Basis Data
Chou :
Basis data adalah kumpulan informasi bermanfaat yang
diorganisasi kedalam tata cara yang khusus
C.J. Date :
Basis data adalah tempat untuk sekumpulan berkas data
terkomputerisasi
Kesimpulan :
Basis data tidak hanya sekedar sekumpulan berkas (tabel)
yang saling berhubungan, tetapi mencakup hal lain seperti
hub. Antar tabel, view dan bahkan kode (prosedur
tersimpan)

3. 3
Konsep Dasar Basis Data
Evolusi Teknologi Basis Data :
1960s : Sistem Pemrosesan Berkas, DBMS dan Layanan Inf.
Online berbasis teks
1970s : Penerapan sist. Pakar pada sist. Pendukung
Keputusan dan basis data berorientasi object
1980s : Sistem hypertext yg memungkinkan melihat basis
data secara acak berdasarkan suatu kunci
1990s : Sistem basis data cerdas dan sistem basis data
multimedia

4. 4
Konsep Dasar Basis Data
Sistem Pemrosesan Berkas (File Processing System) :
“sekelompok rekaman disimpan pada sejumlah berkas secara terpisah”
Prog. Aplikasi
Personalia
Prog. Aplikasi
Pelatihan Berkas
pelatihan
Berkas
personalia

5. 5
Konsep Dasar Basis Data
Sistem Pemrosesan Berkas (File Processing System) :
Kelemahan (disadvantages) :
Data Redundancy and Inconsistency
Difficulty in Accessing Data
Data Isolation
Integrity Problems
Security Problems
 Atomicity Problems

6. 6
Konsep Dasar Basis Data
Pendekatan Basis Data :
DBMS
Basis
Data
Data tersimpan secara terpusat berbagai
User dapat mengakses data menggunakan
DBMS

7. 7
Konsep Dasar Basis Data
Keuntungan Pemakaian Sistem Basis Data:
 Terkontrolnya kerangkapan data
 Konsistensi data
 Data dapat dipakai bersama
 Memudahkan standarisasi
 Keamanan data terjamin
 Terpeliharanya integritas data
 Data independence :
 Organisasi database dapat diubah tanpa mengganggu prog. Aplikasi
 Memudahkan pengembangan program aplikasi
 Memberikan fasilitas pengontrolan terpusat, demi keamanan dan
integritas data

8. 8
Sistem Basis Data
Sistem : Sebuah tatanan yang terdiri dari sejumlah Komponen
fungsional yang SALING berhubungan untuk
memenuhi suatu tujuan tertentu.
Sistem Basis Data :
Merupakan sistem yang terdiri atas basis data dan sekumpulan
program (DBMS) yang memungkinkan beberapa user mengakses dan
memanipulasi data tersebut.

9. 9
Sistem Basis Data
Komponen Sistem Basis Data :
Basis Data
File1 File3
file2 File4
 Hardware
 Operating System
 Basis Data
 DBMS
 Pemakai / User/brainware
 Software lain
user

10. 10
Sistem Basis Data
DBMS ( Data Base Management System) :
Adalah suatu program komputer yang digunakan untuk
memasukkan, mengubah, menghapus, memanipulasi dan
memperoleh data / informasi secara praktis dan efisien
Contoh Produk DBMS :
 Oracle (Oracle Corp.)
 Informix
 Sybase
 Dbase
 MS Sql, My SQl
 Ingres (ASK Group Inc.)

11. 11
Sistem Basis Data
Pemakai / User :
 Programmer Aplikasi
Cara berinteraksi dengan basis data melalui program yang ditulis
 User Mahir (Casual User)
Cara berinteraksi dengan basis data melalui query yang telah
disediakan oleh DBMS
 User Umum (End User/Naïve User)
Cara berinteraksi dengan basis data melalui pemanggilan
program aplikasi (executable program)
 User Khusus (Specialized User)
User yang dapat mengakses Basis data tanpa / dengan dbms,
misalnya untuk keperluan Artificial Intelligence, Expert System
dll

12. 12
Sistem Basis Data
Abstraksi Data
:
Merupakan tingkatan dalam bagaimana
melihat data dalam Sistem Basis Data
View1 View2 View3
konseptual
Fisik
Level Penampakan : user yang
menikmati sebagian dari Basis
Data
Menggambarkan data apa yg
sebenarnya (secara fungsional)
disimpan dlm Basis Data dan
hubungannya dg data lain
Bagaimana sesungguhnya
suatu data disimpan

13. 13
Sistem Basis Data
Bahasa Basis Data :
Merupakan cara berinteraksi pemakai dg basis
data yang sesuai dengan aturan ditetapkan
oleh pembuat DBMS
Bagian Basis Data :
 Data Definition Language (DDL)
Bahasa yg digunakan untuk menggambarkan basis data secara
keseluruhan, Operasi yang dapat dijalankan adalah membuat tabel
baru, membuat indeks, mengubah tabel, menentukan struktur. Hasil
kompilasi dari DDL ini adalah Kamus Data (Data Dictionary)
 Data Manipulation Language (DML)
Bahasa untuk melakukan manipulasi dan pengambilan data pada
suatu basis data, seperti : penyisipan, penghapusan dan update.

14. 14
Sistem Basis Data
Struktur Sistem Keseluruhan :
Naïve user Programmer casual DBA
Query
Program
Aplikasi
System
Call
Skema
Basis Data
DML
Precompiler
Query
Processor
DDL
Compiler
Exe
Program
Database
Manager
File
Manager File
Data
Kamus
Data
DBMS
Disk

15. 15
Sistem Basis Data
Keterangan :
File manager : mengelola alokasi ruang dalam disk dan struktur data dalam disk
Database manager : menyediakan interface antara low level Dengan prog. Aplikasi
dan query
Query processor : menterjemahkan perintah dlm query Language ke perintah low
level yang dimengerti oleh Database manager
DML precompiler : mengkonversi perintah DML yang ada Di prog. Aplikasi ke
pemanggilan prosedur normal dlm Bahasa induk
DDL compiler : mengkonversi perintah-perintah DDL Kedalam sekumpulan
tabel yang mengandung metadata. Tabel ini kemudian
disimpan dalam kamus data

16. 16
Model Data Dalam SBD
Model Data : Adalah kumpulan perangkat konseptual untuk
menggambarkan Data, hubungan antar data,
semantik dan batasan data.
Model data biasanya digunakan untuk perancangan basis data,
yang disebabkan karena kelangkaan data / fakta yang dimiliki
Henry F. Korth : Ada 2 kelompok model data, yaitu :
 Model data berbasis object
 Model data berbasis record

17. 17
Model Data Dalam SBD
Secara umum :
Data Model
Object Based
Record Based
Physical Based
E-R Model
Semantic Model
Binary Model
Relational Model
Hierarchycal Model
Network Model
Unifying Model
Frame Model

18. 18
Model Data Dalam SBD
Model Data Hirarkis :
Menjelaskan hub logik antar data dlm bentuk hub
bertingkat. Elemen penyusun disebut node, node tertinggi :
root. Suatu node yg lebih rendah hanya diijinkan memp, 1
hub dg node yg lebih tinggi, disebut parent. Parent dapat
mempunyai > 1 hub dg node dibawahnya.
Contoh : Nama Universitas
UDINUS
Nama Fak Jml Mhs
Jml Dosen Jml Fak
Fasilkom 85 8500 5
NIM Fakultas
Nama
A21002 Adam Fasilkom
NIP Pangkat
Nama_D
A001 DR. Vis IIIC
SKS
Nama_mk
KD MK
MKK01 SBD I 2
Univ
Fak
Dosen
MK
Mhs

19. 19
Model Data Dalam SBD
Model Data Jaringan : Distandarisasi oleh Data Base Task Group (DBTG)
tahun 1971. Hampir sama seperti hirarakis, tetapi
dalam model jaringan suatu node dibawahnya bisa
memp hub dengan > 1 node diatasnya
Contoh :
Universitas
Fakultas
Dosen
Mata Kuliah
Mahasiswa
Registrasi

20. 20
Model Data Dalam SBD
E-R model : Model yang menjelaskan hub antar data dalam basis data
berdasarkan suatu persepsi bahwa real word terdiri dari obyek-
obyek dasar yang mempunyai relasi antara obyek-obyek tersebut
Simbil-simbol :
entitas
atribut
Relasi / hubungan
Garis hubung

21. 21
Model Data ERD Dalam SBD
Contoh :
Dosen Mata Kuliah
Mengajar
1 N
Nama_dos
Alamat_dos
Nama_dos
tempat
waktu
kode-_kuliah
Kode_kuliah
Nm_kuliah
SKS

22. 22
Model Data Dalam SBD
Model Data Semantic :
Contoh :
Hampir sama seperti E-R Model, tetapi relasi
antar obyek dasar dinyatakan dengan kata-kata
(semantik).
Mahasiswa
Mata Kuliah
Dosen
mengambil
Mengajar
NIM
Nama
Nama_dos
Alamat
Kode
NM_kul
SKS

23. 23
Model Data Relasional
Menunjukan suatu cara yang digunakan untuk mengelola data
secara fisik dalam memori sekunder dan bagaimana bentuk
relasi dari keseluruhan data dalam sistem yang sedang ditinjau
Kelebihan :
Dapat mengakomodasi berbagai kebutuhan pengelolaan basis data yg ada di
dunia nyata (real word)
Pencarian data dari suatu tabel atau banyak tabel apat dilakukan dengan
cepat
Merupakan model yang paling sederhana sehingga mudah untuk dipahami
Disebut juga : Model Relasional atau Basis Data Relasional (ditemukan oleh :
E.F. Codd)

24. 24
Model Data Relasional
Basis Data akan disebar / dipilah ke dalam tabel dua dimensi
Contoh :
NIM Nama
Mahasiswa
Alamat Tgl Lahir
980001 Ali Akbar Jl. Merdeka No. 10 Jakarta 40121 2 Jan 1979
980002 Budi Haryanto Jl. Gajah Mada No. 2 Jakarta 6 Okt 1978
980003 Imam Faisal Komp. Griya Asri D-2 Depok 40151 13 Mei 1978
980004 Indah Susanti Jl. Adil No. 123 Bogor 21 Juni 1979
Tabel / relasi
Record / tuple
Kolom / Field / Atribut
Baris /
kardi-
nalitas
Item data

25. 25
Model Data Relasional
Istilah-istilah:
RDMS (relational Database Management System) adalah
DBMS yang bermodelkan relasional
Kardinalitas adalah jumlah tupel suatu relasi (tabel)
Derajad / degree / arity adalah jumlah atribut suatu relasi
Domain adalah Himpunan / batasa nilai yang berlaku bagi
suatu atribut
misalnya : Domain atribut nilai adalah A, B, C, D, dan E
Domain tidak sama dengan tipe data suatu atribut
Istilah relasi biasanya untuk membicarakan struktur logis
sedangkan istilah tabel biasanya untuk basis data fisik

26. 26
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Semesta data di dunia nyata ditansformasikan ke dalam sebuah
diagram dengan memanfaatkan perangkat konseptual disebut
dengan ERD (Entity Relationship Diagram).
Simbol / Notasi E-R Diagram :
Strong Entity
Weak Entity
Associative
Entity
Relationship
Identifying
Relationship
Attribute
Multivalued
Attribute
Derived
Attribute
Link

27. 27
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Entity (Entitas)
Merupakan individu yang mewakili sesuatu yang nyata dan dapat dibedakan
dari sesuatu yang lainnya (individu : manusia, tempat, obyek, kejadian,
konsep). Biasanya berhub. Dg baris dlm sebuah tabel).
Entity Sets (Himpunan Entitas) :
Sekelompok entitas yang sejenis dan berada dalam lingkup yang sama
Contoh :
Himpunan Entitas : Pelanggan
Entitas : Budiman, Suherman dll
Himpunan Entitas : Mobil
Entitas : Mobil Suzuki, Mobil Honda dll
Himpunan Entitas : Mahasiswa
Entitas : Ali, Budi, Iman dll

28. 28
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Contoh :
NIM Nama
Mahasiswa
Alamat Tgl Lahir
980001 Ali Akbar Jl. Merdeka No. 10 Jakarta 40121 2 Jan 1979
980002 Budi Haryanto Jl. Gajah Mada No. 2 Jakarta 6 Okt 1978
980003 Imam Faisal Komp. Griya Asri D-2 Depok 40151 13 Mei 1978
980004 Indah Susanti Jl. Adil No. 123 Bogor 21 Juni 1979
Himpunan Entitas
Entitas 1
Entitas 1
Entitas 1
Entitas 1

29. 29
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Atribut (attribute / Properties)
Merupakan karakteristik dari sebuah entitas (biasanya berhubungan
dengan field dalam sebuah tabel). Penentuan atribut bagi suatu
entitas didasarkan pada relevansinya terhadap entitas tersebut.
Atribut Kunci / Identifikasi :
Merupakan atribut pengidentifikasi entitas yang paling unik untuk
semua entitas dalam himpunan entitas
Contoh : Atribut NIM pada Himp. Entitas mahasiswa
Atribut Deskriptif :
Merupakan atribut lain selain atribut kunci yang befungsi sebagai
penjelasan terhadap entitas dalam himpunan entitas
Contoh : Atribut nama, alamat, tgl_lahir pada Himp. Entitas MHS

30. 30
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Ada tiga macam kunci :
® Superkey
Adalah satu / lebih atribut yg dapat membedakan entitas
satu dengan lainnya dalam himp entitas
® Candidate Key
Merupakan kumpulan atribut minimal yang dapat membeda
kan entitas satu dengan lainnya dalam himp entitas.
® Primary Key
Salah satu dari candidate key yang digunakan sebagi peng
identifikasi suatu entitas dalam himp entitas.

31. E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
superkey
Candidate
Key
Primary Key
Contoh : No_KTP No_SIM Nama Alamat
Superkey : No_KTP+No_SIM+Nama+Alamat
No_KTP+No_SIM+Nama
No_KTP+No_SIM+alamat
No_KTP+No_SIM
No_KTP+nama
No_KTP+alamat
No_SIM+ nama
No_SIM+ alamat
No_KTP
No_SIM
Candidate Key:
No_KTP
No_SIM
Primary Key:
No_KTP atau No_SIM
tergantung kebutuhan

32. 32
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Dasar pemilihan Primary Key :
1. Key sering digunakan sebagai acuan
2. Key lebih ringkas
3. Key adalah unik
Atribut Sederhana (Simple Attribute) :
atribut atomik yg tidak dapat di pilah lagi
Atribut Komposit (Composite Attribute) :
atribut atomik yg dapat di pilah lagi
Contoh :
Atribut nama : atribut sederhana (nilai sudah paling kecil / atomik)
Atribut alamat : atribut komposit, karena masih dapat dipilah-pilah
lagi menjadi atribut : jalan, kota dan kode_pos

33. 33
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Atribut bernilai banyak (multivalued attribute) :
Merupakan atribut yang dapat bernilai lebih dari 1 nilai yang sejenis
Atribut bernilai tunggal (Single-valued attribute) :
Merupakan atribut yang hanya mempunyai satu nilai
Contoh :
NIM Nama Alamat Hobi
98001 Rudi Jl. Seroja Renang
Nonton
98002 Wati Dago Raya Tidur
NIM, Nama dan Alamat :
atribut bernilai tunggal
Hobi : atribut bernilai banyak
Atribut Turunan (Derived attribute) :
Merupakan atribut yang nilainya diperoleh dari pengolahan atau diturunkan
dari atribut / tabel lain

34. 34
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Contoh :
NIM Nama Alamat Angkatan IPK
98001 Andi Jl. X 1998 3.2
99011 Susi Jl. Y 1999 3.0
Angkatan, IPK :
Atribut turunan
Atribut harus bernilai (Mandatory Attribute) :
Merupakan atribut-atribut yang harus diisikan nilainya
Atribut tidak harus bernilai (Non Mandatory Attribute / Null) :
Merupakan atribut-atribut yang nilainya boleh dikosongi

35. 35
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Relasi (Relationship) :
Digunakan untuk menunjukan hubungan antar entitas
Himpunan Relasi (Relationship Sets) :
Merupakan kumpulan semua relasi diantara entitas
Contoh :
Mahasiswa Mata Kuliah
NIM Nama ...
98001 Andi ...
98003 Rudi ...
Kode_kul Nama_kul sks
A01 Pancasila 2
A03 Internet I 2
A02 Network I 2
Dari tabel-tabel diatas, dapat dilihat bahwa terdapat hubungan / relasi
antara himp entitas mahasiswa dengan mata kuliah.
--> Andi mempelajari mata kuliah Internet I
--> Rudi mempelajari mata kuliah Internet I dan Network I
98013 Susi ...

36. 36
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Sehingga apabila dimodelkan dengan E-R Diagram :
Mahasiswa Mata kuliah
Mempe
lajari
NIM
Nama
Kode_kul
Nama_kul
sks
Kode_kul
NIM

37. 37
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Kardinalitas / Derajad Relasi :
Merupakan jumlah maksimum entitas yang dapat berelasi dengan
entitas pada himp entitas yang lain.
Macam-macam Kardinalitas :
 Satu ke satu (one to one)
A B
Entitas 1
Entitas 2
Entitas 3
Entitas 4
Entitas 2
Entitas 3
Entitas 4
Entitas 1
Setiap entitas pada himp entitas A
Berhubungan dengan paling banyak
Dengan satu entias pada himpunan
Entitas B dan begitu juga sebaliknya

38. 38
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Contoh :
Dosen Progdi
Menge
palai
1 1
Nama-Dosen alamat Nama_prog
Kode
Nama-Dosen Kode
Satu dosen paling banyak mengepalai satu program studi (walaupun
tidak semua dosen menjadi ketua) dan setiap program studi di kepalai
oleh paling banyak satu dosen.

39. 39
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
 Satu ke banyak (one to many)
Setiap entitas pada himp entitas A
Berhubungan dengan banyak entias
pada himpunan entitas B, tetapi
Tidak sebaliknya
A B
Entitas 1
Entitas 2
Entitas 3
Entitas 4
Entitas 1
Entitas 2
Entitas 3
Entitas 4
Contoh : Setiap agama dapat dianut oleh lebih dari satu mahasiswa,
tetapi tidak sebaliknya (setiap mahasiswa hanya dapat
menganut satu agama)

40. 40
Agama Mahasiswa
dianut
1 N
Kode_agm
Deskripsi
Kode_agm NIM
NIM
Nama
Semester
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)

41. 41
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
 banyak ke banyak (many to many)
Setiap entitas pada himp entitas A
Berhubungan dengan banyak entias
pada himp entitas B, dan sebaliknya
A B
Entitas 1
Entitas 2
Entitas 3
Entitas 4
Entitas 1
Entitas 2
Entitas 3
Entitas 4
Contoh : Setiap dosen dapat mengajar lebih dari satu mata
Kuliah dan setiap mata kuliah dapat diajar oleh lebih
Dari satu dosen

42. 42
Contoh :
Dosen Mata Kuliah
Mengajar
N N
Nama_dos
Alamat_dos
Nama_dos
tempat
waktu
kode-_kuliah
Kode_kuliah
Nm_kuliah
SKS
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)

43. 43
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Tahapan pembuatan E-R Diagram :
 Mengidentifikasi dan menetapkan seluruh himpunan entitas
yang akan terlibat
 Menentukan atribut-atribut kunci dari masing-masing himpunan
entitas
 Mengidentifikasi dan menetapkan seluruh himpunan relasi di
antara himpunan entitas – himpunan entitas yang ada beserta
foreign key (kunci tamu)
 Menentukan derajad / kardinalitas relasi untuk setiap himpunan
entitas
 Melengkapi himpunan entitas dan himpunan relasi dengan
atribut-atribut deskriptif

44. 44
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
ERD dengan kamus data :
Pada sebuah sistem yang kompleks, penggambaran atribut-atribut
dalam sebuah ERD seringkali kelihatan lebih rumit. Untuk itu
pendeklarasian atribut-atribut tersebut dapat menggunakan kamus
data.
Contoh :
Dosen Mata Kuliah
Mengajar
N N
Kamus Data :
Dosen = {Nama_dos, Alamat_dos}
Mengajar = {Nama_dos, KD_kuliah, Waktu, Tempat, Ruang }
Mata Kuliah = {Kd_kuliah, Nm_kuliah, SKS}

45. 45
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Derajad Relasi Minimum :
Menunjukan hubungan (korespondensi) minimum yang boleh terjadi
dalam suatu relasi antar himpunan entitas. Nilai derajad relasi minimum
hanya boleh 0 atau 1.
Contoh :
Mahasiswa Mata Kuliah
Mempela
jari
(0,N)
® Setiap mahasiswa dapat mempelajri banyak mata kuliah tetapi ada
mahasiswa yang belum / tidak mempelajari mata kuliah satupun.
® Setiap mata kuliah dapat dipelajari oleh banyak mahasiswa, tetapi
bisa juga ada mata kuliah yang tidak / belum diikuti oleh satupun
mahasiswa
(0,N)
minimum maksimum

46. 46
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
ERD dalam Notasi Lain :
Notasi :
Notasi Derajad Relasi Minimum - Maksimum
(0,N)
(1,N)
(1,1)
(0,1)
o
o
atau
atau
atau
atau
o
o

47. 47
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Contoh :
Mahasisa Mata Kuliah
Mempela
jari
o o
Kamus Data :
Mahasiswa = {NIM, Nama, Alamat}
Mempelajri = {NIM, KD_kuliah, Waktu, Tempat, Ruang }
Mata Kuliah = {Kd_kuliah, Nmkuliah, SKS}

48. 48
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Varian Entitas :
 Strong Entity (entitas kuat)
Himpunan entitas yg tidak memiliki ketergantungan dg entitas
yang lain.
 Weak Entity (entitas Lemah)
Himpunan entitas yg keberadaannya ketergantungan dengan
entitas yang lain. Himpunan entitas yg demikian tidak memp.
Atribut yg berfungsi sebagai key yg benar-benar menjamin
keunikan entitas.

49. 49
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Orang Tua
Hobbi
Mahasiswa
memiliki
Menye
nangi
NIM
Nama
alamat
Tgl_lhr
NIM
Nm_ortu
NM_ortu
NIM hobbi
alm_ortu
Hobbi
Kunci utama
Kunci yg tidak
menyakinkan

50. 50
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Varian Relasi :
 Relasi Tunggal (Unary Relation)
Relasi yang terjadi dari antar himpunan entitas yg sama
Contoh :
Dosen Mendam
pingi
1
N
Nama_dos
Nama_dos
Keahlian
Nama_dos-P

51. 51
 Relasi Ganda (Redundant Relation)
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Dosen Kuliah
Meng
ajar
Meng
uasai
1
N
N
N
Kd_kul
Nm_dos
tempat
waktu
Nm_dos Kd_kul

52. 52
 Relasi Multi Entitas (N-ary Reation)
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Merupakan relasi yang terdiri dari 3 himpunan entitas / lebih
Kuliah Dosen
Ruang
Penga
jaran
Kd_kul
nm_kul
sks
Kd_rg
waktu
Nama_dos
Kd_rg
Nm_rg
kap
Nama_dos
Kd_kul
Contoh :

53. 53
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Spesialisasi :
Merupakan proses dekomposisi (pengelompokkan) sebuah himpunan
entitas yg melahirkan himpunan entitas baru yang dilakukan secara
top-down.
Contoh :
dosen
Dosen tetap Dosen ttd tetap
Is a
Top - down
Nm_dos
alm_dos
Nm_kantor
alm_kantor
nik
pangkat

54. 54
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Generalisasi :
Contoh :
Mahasiswa
Mahasiswa D3 Mahasiswa S1
Is a
bottom - up
Merupakan penyatuan beberapa himpunan entitas menjadi
sebuah himpunan entitas baru. Atribut dari masing-masing
himpunan entitas disatukan kedalam himpunan entitas baru.

55. 55
Agregasi :
Contoh :
Mahasiswa
Praktikum
Merupakan sebuah relasi yang secara kronologis mensyaratkan
telah adanya relasi lain.
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
mempelajari Kuliah
mengikuti
N N
N
N
NIM
Kd_rg
Kd_kul
nilai
Nama_pr
Kd_rg
Kd_kul
nm_kul
NIM
Nama

56. 56
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Transformasi ERD ke Basis Data Fisik (Tabel)
Aturan-aturan :
1. Setiap Himp. Entitas Ditransformasikan sebagai sebuah tabel
Contoh :
Mahasiswa
nim
Nama_mhs
alamat
Nim nama_mhs alamat
mahasiswa

57. 57
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
2. Relasi dengan Derajad satu-ke-satu yang menghubungkan 2
himp. Entitas akan transformasikan kedalam bentuk penyer
taan atribut-atribut relasi ke salah satu himp. Entitas
( 0,1)
(1,1)
Dosen
Progdi
mengepalai
Kode_dos
nm_dos
Kode_dos
Kode_P
Kode_p
nm_p
Kode_dos nm_dos
Kode_p nm_p Kode_dos
Atribut yg ditambahkan
dosen
progdi

58. 58
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
Ketentuan penyertaan atribut adalah :
 Atribut-atribut relasi akan disertakan ke himp. Entitas
yg mempunyai derajad relasi minimumnya yg lebih besar
 Atribut-atribut relasi akan disertakan ke himp. Entitas
yg mempunyai jumlah record yg lebih sedikit
atau

59. 59
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
3. Relasi dengan Derajad satu-ke-banyak yg menghubungkan 2
himp. Entitas akan transformasikan kedalam bentuk penyer
taan atribut-atribut relasi ke himp. Entitas yg derajad rela
sinya banyak (many).
1
m
dosen
Kuliah
mengajar
Kode_dos
nm_dos
Kode_dos
Kode_kul
ruang
Kode_kul
nm_kul
sks
Kode_dos nm_dos
Kode_kul nm_kul sks kode_dos ruang
Atribut yg ditambahkan
dosen
kuliah

60. 60
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
4. Relasi dengan Derajad banyak-ke-banyak yg menghubungkan
dua himp. Entitas, maka atribut-atribut relasi akan di
ke transformasikan menjadi sebuah tabel
m
m
Mahasiswa
kuliah
krs
nim
nama
nim
Kode_kul
nilai
Kode_kul
Nm_kul
sks
Nim nama
Nim kode_Kul nilai
Kode_kul nm_kul sks
mahasiswa
krs
kuliah

61. 61
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
5. Implementasi Himp. Entitas Lemah
memiliki
mahasiswa
orangtua
Hobbi
nim
nim
nim
nama
hobbi
Nm_ortu
Nm_ortu
Alm_ortu
hobbi
senang
N
N
1
N
Nm_ortu alm_ortu NIM Nm_ortu nama Hobi nim
Senang
mahasiswa
orangtua
Key yang diambil dari entitas kuat
Hobi
hobbi

62. 62
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
6. Implementasi Spesialisasi
dosen
Dosen tetap Dosen tidak tetap
Kd_dos
nm_dos
alm_dos
Nm_kantor
Alm_kantor
nip
pangkat
Tgl_msk
Is a
Kd_dos nm_dos alm_dos Nip pangkat tgl_msk kd_dos Nm_ktr alm_ktr kd_dos
dosen Dosen tetap Dosen tidak tetap
Key yg diambil dari entitas utama
Kd_dos
Kd_dos

63. 63
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
7. Implementasi Generalisasi
mahasiswa
Mahasiswa d3 Mahasiswa s1
nim
nama
alamat
Is a
Nim nama alamat progdi
mahasiswa

64. 64
E-R Model (Model Keterhubungan Entitas)
8. Implementasi unary/tunggal relation
dosen mendampingi
prasyarat
kuliah
n
n
Kd_kul
Nm_kul
1
n
Kd_kul
Kd_dos
Nm_dos
Kd_dos
Kd_dos nm_dos kd_dos_pen
dosen
Kd_kul nm_kul
kuliah
Kd_kul kd_kul_syarat
prasyarat
Nama atribut diganti
sesuai dg fungsinya
Kd_dos_pen
Kd_kul_syarat

65. 65
NORMALISASI DATA
Untuk Merancang Basis Data Dapat Dilakukan :
 Membuat Model ERD
 Menerapakan Normalisasi Terhadap Struktur Tabel
 Menggabungkan Dua Cara Tersebut
Normalisasi
Normalisasi adalah proses pembentukan tabel yang masih mempunyai
anomali menjadi tabel yang normal (tidak ada anomali)
Anomali adalah efek samping dari suatu tabel yang tidak diharapkan
Beberapa jenis anomali : anomali penyisipan, anomali penghapusan
dan anomali peremajaan (update)

66. 66
NORMALISASI DATA
Ada dua cara untuk melakukan normalisasi :
•1. Normalisasi dengan Ketergantungan Fungsional/KF/FD
• 2. Normalisasi dengan tahap-tahap normalisasi
• Normalisasi dengan Ketergantungan Fungsional
Ketergantungan Fungsional :
Definisi : Apabila diberikan 2 row r1 dan r2 dalam tabel
T dimana AB, jika r1(A)=r2(A), maka r1(B)=r2(B)
Notasi : AB dimana A, B adalah atribut dlm suatu tabel T
Arti : atribut A secara fungsional menentukan fungsi terhadap
atribut B atau atribut B secara fungsional tergantung pada
atribut A

67. 67
NORMALISASI DATA
Dengan ketergantungan Fungsional, maka sebuah tabel
Dikatakan normal, jika :
• Jika ada dekomposisi tabel, maka dekomposisinya dijamin
aman (Lossless-Join Decomposition)
• Terpeliharanya Ketergantungan Fungsional pada saat
perubahan data (Dependency Preservation)
• Tidak melanggar Boyce-Code Normal form (BCNF)

68. 68
NORMALISASI DATA
Decomposition
Dekomposisi merupakan upaya penguraikan tabel untuk mendapatkan
Tabel yang baik
Ada dua cara dekomposisi :
 Lossless Join Decomposition (dekomposisi aman)
Proses dekomposisi yang tidak menyebabkan adanya kehilangan
informasi
 Lossy-Join Decomposition (dekomposisi tidak aman)
Proses dekomposisi yang menyebabkan adanya kehilangan
informasi

69. 69
NORMALISASI DATA
Dependency Preservation
Merupakan upaya untuk memelihara ketergantungan Fungsional
Yaitu apabila terjadi perubahan data, maka harus terjamin agar
Perubahan tersebut tidak menghasilkan inkonsistensi data
Boyce-Codd Normal Form (BCNF)
Sebuah tabel dikatakan berada dalam BCNF jika untuk semua KF
Dengan notasi x  y, maka x harus merupakan superkey pada
Tabel tersebut. Jika tidak demikian, maka tabel tersebut harus
Dikomposisi berdasarkan KF yang ada, sedemikian hingga x
Menjadi Superkey tabel-tabel hasil dekomposisi.

70. 70
NORMALISASI DATA
• Normalisasi dengan Tahap-Tahap Normalisasi
 Bentuk Tidak Normal (Unnormalized form)
 Bentuk Normal Kesatu ( 1NF / First Normal Form)
 Bentuk Normal Kedua ( 2NF / Second Normal Form)
 Bentuk Normal Ketiga ( 3NF / Third Normal Form)
Unnormalized Form
Merupakan kumpulan data yang akan direkam, tidak ada keharusan
Mengikuti suatu format tertentu, dapat saja data tidak lengkap
atau terduplikasi

71. 71
Bentuk Normal Kesatu
NORMALISASI DATA
Ciri Bentuk normal kesatu adalah :
o Setiap data dibentuk dalam flat file (file datar/rata)
o Data dibentuk dalam satu record demi satu record dan nilai field
Adalah atomic value.
o Tidak ada set atribut yg berulang-ulang dan bernilai ganda (multivalue)
Bentuk Normal Kedua
Syarat :
o Telah memenuhi kriteria bentuk normal kesatu
o Atribut bukan kunci haruslah bergantung secara fungsi pada
primary key

72. 72
NORMALISASI DATA
Bentuk Normal Ketiga
o Telah memenuhi kriteria bentuk normal kedua
o Semua atribut bukan primer tidaK mempunyai hubungan /
ketergantungan transitif
Ketergantungan Transitif
Definisi :
Atribut Z mempunyai ketergantungan transitif terhadap X bila :
• Y memiliki ketergantungan funsgional terhadap X
• Z memiliki ketergantungan funsgional terhadap Y
Notasi : X  Y  Z Contoh: Nim  Kdpos  kota

73. 73