Ringkasan Pertemuan 5 - Manajemen Basis Data

1. Organisasi Data
     Ø  Organisasi Data

              Data bisnis telah diorganisasikan menjadi hirarki yang terdiri dari data field,catatan, dan file. Data field adalah unit data terkecil. Contohnya,  kode mata kuliah yang sedang diambil. Catatan adalah suatu kumpulan data field yang berhubungan seperti (MIS105) kode mata kuliah yang akan memiliki hubungan dengan nama mata kuliah. File adalah suatu kumpulan catatan yang berhubungan, seperti satu file dari seluruh catatan yang berisi  field  kode-kode mata kuliah dan namanya, seperti Tabel 6.1 adalah satu contoh file yang dapat disebut MATA KULIAH.

     Ø  Hierarki Data

Basis data adalah sekumpulan file. Definisi umum dari basis data adalah kumpulan
 dari seluruh data basis komputer sebuah perusahaan. Definisi basis data lebih sempit adalah kumpulan data yang berada di bawah kendali peranti lunak sistem manajemen basis data, seperti data perusahaan yang dikendalikan dan diadministrasikan oleh sistem manajemen basis data tetapi berbeda dengan bila file komputer yang terdapat di dalam komputer pribadi seorang manajer dianggap di luar  basis data.

Ø  Spreadsheet sebagai Basis Data Sederhana

Tabel yang berisi baris dan kolom dapat disajikan dalam suatu spreadsheet. Kolom dalam spreadsheet mencerminkan field data sedangkan judul kolom berisi nama-nam field data. Baris-baris dalam tabel berisi nilai-nilai field.  Figur 6.1 menggambarkan speadsheet Excel yang berisi nilai-nilai dari tabel MATA KULIAH. Konsep tabel merupakan konsep yang penting, karena struktur basis data yang paling populer bagi organisasi bisni, struktur basis data relasional, secara konseptual serupa dengan sekumpulan tabel yang saling berhubungan.

Ø  Flat Files

Flat files (file datar) adalah suatu tabel yang tidak memiliki kolom-kolom yang berulang. Lihatlah 6.2 huruf-huruf pada kode mata kuliah yang menunjukkan bidang akademis telah dipisahkan dan ditempatkan pada satu kolom terpisah. Mata kuliah untuk bidang akademis disajikan sebagai kolom dalam baris yang sama. Kolom-kolom untuk kode mata kuliah dan uraiannya mengalami pengulangan sehingga tabel tersebut bukanlah flat file. Kolom-kolom yang berulang melanggar persyaratan bagi flat file. Alasan dari sebuah tabel harus menjadi flat file adalah karena komputer membaca field-field data dari suatu record secara berurutan.

Alasan kedua untuk  flat file adalah memungkinkan struktur basis data relasional untuk dinormalisasi. Normalisasi adalah suatu proses formal untuk menghapus field data yang berulang sambil tetap menjaga kemampuan basis data untuk menambah, mengubah, dan menghapus tanpa menyebabkan kesalahan.

Ø  Field-field Kunci

                        Tabel 6.3  menunjukkan nilai-nilai dalam tabel BUKU dan menggambarkan  konsep dari suatu kunci. Kunci (key) di dalam suatu tabel adalah satu field yang berisi satu nilai yang unik mengidentifikasi masing-masing record. Artinya setiap baris dalam tabel akan teridentifikasi secara unik. Satu field dalam banyak kasus dapat menjadi kunci bagi suatu tabel. Nilia field ISBN adalah “X125”, sehingga mengetahui nilai field JUDUL adalah “Contoh-contoh Basis Data”. Field ISBN adalah field kunci.

Terlihat bahwa nilai dari field JUDUL dapat mengidentifikasi setiap baris. Akan tetapi, judul “Manajemen Bisnis” muncul dua kali, sehingga komputer tidak dapat mengetahui apakah nilai ISBN untuk “P1963” atau “A129” yang seharusnya dipergunakan. Beberapa tabel mungkin memiliki dua field yang merupakan kandidat untuk menjadi kunci. Kandidat kunci adalah sebuah field yang secara unik mengidentifikasi masing-masing baris tabel namun tidak dipilih untuk menjadi kunci. Dalam tabel MATA KULIAH yang telah dijelaskan dalam Tabel 6.1,  field Uraian akan mengidentifikasi masing-masing baris. Field Kode yang dipilih menjadi kunci. Nilai field yang panjang (seperti field Uraian versus field seperti Kode) dihindari, karena memiliki risiko salah ketik lebih tinggi.

           Tabel 6.4 menunjukkan proyek, namun tidak terdapat satu nilai field data yang teridentifikasi setiap baris. Nilai dalam kolom field Kode berulang di antara baris-baris. Tetapi, nilai-nilai dalam field Kode dan Angka dikombinasikan, nilai hasil kombinasi menjadi unik.

Ø  Tabel-tabel yang Berhubungan

             Hubungan antar tabel-tabel MATA KULIAH dan PROYEK (Tabel 6.1 dan 6.4). Tabel tersebut berbagi satu field yang sama, yaitu Kode dan nilai field Kode menentukan baris mana di dalam tabel yang tergabung. Misalnya, ingin mengetahui proyek yang diisyaratkan untuk mata kuliah berjudul “Literasi Sistem Informasi”, maka harus menemukan nilai yang cocok di field data yang dimilki kedua tabel. “MIS105” adalah nilai field Kode di dalam tabel PROYEK menunjukkan mata kuliah “Literasi Sistem Informasi”. Sehingga, terhubung dengan nilai field Kode di dalam tabel PROYEK yang menunjukkan mata kuliah “Literasi Sistem Informasi” memiliki proyek tertentu “Pembuatan Home Page” dan “Bekerja dengan menggunakan Windows.

            Tabel 6.5 tabel JURUSAN menunjukkan enam jurusan yang menawarkan mat kuliah dalam tabel MATA KULIAH. Kedua tabel ini tidak berbagi kolom yang sama. Sehingga akan menambahkan field Singkatan pada tabel MATA KULIAH sehingga kedua tabel akan dapat digabungkan oleh satu field yang sama. Tabel 6.6 menunjukkan tabel MATA KULIAH setelah ditambahkan Singkatan. Lalu, seorang mahasiswa yang mengalami kesulitan dalam mata kuliah “Pengantar Pemasaran” dapat mencocokkan nilai field Singkatan “MGTMKT” di dalam tabel MATA KULIAH dengan nilai field Singkatan  “MGTMKT” di tabel JURUSAN dan menghubungi “910-4500” untuk mendapatkan bantuan.

Tabel 6.5

Tabel 6.6

2. Struktur Basis Data

Istilah database mengacu pada semua data yang disimpan  pada sumber daya yang berbasis komputer milik organisasi. Sistem manajemen database (DBMS) adalah suatu aplikasi perangkat lunak yang menyimpan struktur database, data itu sendiri, hubungan antar data didalam database, maupun fomulir dan laporan.

Ø  Struktur Database Hierarkis

Sistem manajemen database mempunyai sejarah pendek. Sistem  pertama adalah IDS (Integrated Data Store), sistem ini mempengaruhi kerja Comitte. Database IDS mengikuti struktur database hierarkis yaitu struktur kelompok data, subkelompok data, dan subkelompok cabang. Struktur database hierarkis populer karena bekerja sangat baik dengan sistem pemrosesan transaksi, dan aplikasi informasi akuntansi. Tugas akuntansi adalah salah satu operasi bisnis pertama yang dikomputerisasi.

Ø  Struktur Database Jaringan

Struktur ini memungkinkan satu catatan tertentu menunjuk catatan lain dalam database. Secara konseptual, tiap catatan dalam database dapat memiliki penunjuk ke tiap catatan lain dalam database.

Ø  Struktur Database Relasional

Konsep dari suatu struktur basis data yang terdiri atas table-tabel dimana relasi terbentuk secara implisit dengan kecocokan nilai-nilai dalam field data yang sama, akan mudah untuk dipergunakan dan dipahami.

Contoh database relasional, misalkan senat mahasiswa ingin membantu para mahasiswa menjual buku bekas mereka kepada mahasiswa yang membutuhkannya. Dua minggu sebelum akhir semester senat mahasiswa menerima daftar buku yang akan diperlukan mahasiswa semester depan. Seorang anggota senat membuat tabel bernama BUKU dalam database yang berisi nama buku, pengarang buku, dan jumlah buku yang diperlukan untuk semester depan. Tabel 9.6 memperlihatkan isi tabel BUKU.

Seminggu sebelum akhir semester para mahasiswa diminta untuk mendaftarkan buku yang ingin dijual. Tabel 9.7 menunjukkan nilai-nilai dari field nomor mahasiswa (ID), field nama keluarga, nama depan, dan nama buku yang dijual. Tabel buku secara implisit berhubungan dengan tabel MAHASISWA melalui kolom bersama “NamaBuku”. Dan berapa mahasiswa yang mempunyai buku karangan McLeod dan Schell? Pertanyaan ini memerlukan hubungan antara BUKU dan MAHASISWA.

3. Menggunakan Basis Data

Pemakai database dapat berupa orang atau program aplikasi, menggunakan database dari komputer personal dan mengambil data dan informasi dengan menggunakan query language atau laporan yang telah dirancang. Query language seperti SQL, adalah sarana memenuhi permintaan.  Gambar dibawah ini memperlihatkan query-by-example spesifik yang menanyakan siapa saja mahasiswa yang memiliki buku Banking Principles untuk dijual. Contoh Output OLAP: Harga Pembelian Rata-rata

On-line analytical processing (OLAP)  menjadi fitur umum dalam perangkat lunak sistem manajemen database. Para penjual memasukkan fitur untuk memungkinkan analisis data yang serupa dengan tabulasi statistik.

Ø  Suatu Model Sistem Manajemen DATABASE

               Model yang menunjukkan elemen utama meliputi data description language processor, performance statistic processor, modul backup/recovery, dan manajer database. Data description language processor mengubah kamus data menjadi skema database. Performance statistic processor memelihara statistik yang mengidentifikasi data apa yang sedang digunakan, siapa yang menggunakan, dan seterusnya seperti memecah tabel besar menjadi dua tabel terpisah (satu tabel catatan yang jarang ditanyakan dan tabel kedua sebaliknya). 

Suatu salinan cadangan (backup copy) dari database dibuat secara periodik, umumnya harian. Saat transaksi selanjutnya diproses terhadap file master, suatu  log transaksi menyimpan catatan dari semua perubahan. Kemuadian saat terjadi bencana, log transaksi diproses terhadap backup database untuk merekonstruksi database. Modul backup/recovery menyelesaikan rekonstruksi ini.  Manajer database menangani permintaan data para pemakai.

Ø  Pengelola Database

Orang yang bertanggung jawab atas database. Tugas DBA:

• Perencanaan database meliputi kerja sama dengan para manajer untuk mendefinisikan skema perusahaan dan dengan para pemakai untuk mendefinisikan subskema.
• Penerapan database mencakup penciptaan database yang sesuai spesifikasi dari DBMS yang dipilih, menetapkan dan menegakkan kebijakan serta prosedur penggunaan database.
• Operasi database mencakup menawarkan program-program pendidikan bagi pemakai database dan menyediakan bantuan.
• Keamanan database meliputi pemantauan kegiatan database dengan menggunakan statistik yang disediakan DBMS.

Ø   Penemuan Pengetahuan dalam Database

Ø  Data Warehousing

Adalah perkembangan dari konsep database yang menyediakan suatu sumber daya data yang lebih baik dan memungkinkan pemakai memanipulasi dan menggunakan data secara intuitif.

Ø  Data Mart

Suatu database yang berisi data yang hanya menjelaskan satu segmen dari operasi perusahaan, misalnya suatu perusahaan memiliki data mart pemasaran, sumber daya data (warehouse).

Ø  Data Mining

Adalah proses menemukan hubungan dalam data yang tidak diketahui oleh pemakainya. Data ini membantu pemakai dengan mengungkapkan berbagai hubungan dan menyajikan dalam suatu cara yang dapat dimengerti sehingga dapat menjadi dasar pengambilan keputusan. Misalkan bank memutuskan untuk menawarkan reksa dana  ke pelanggan. Ada jenis Data mining:

ü  Data mining berdasarkan verifikasi

Satu pendekatan adalah para manajer mengidentifikasi karakteristik yang mereka yakin dimiliki oleh pasar sasaran. Misalkan para manejer ingin mengarah pada pasangan muda, berpenghasilan ganda, dan kaya. Query dapat dimasukkan ke dalam DBMS dan catatan yang tepat dapat dipanggil. Kekurangan pendekatan ini adalah proses pemanggilan kembali diarahkan sepenuhnya oleh pemakai. Informasi yang dipilih tidak lebih baik.

ü  Data mining berdasarkan penemuan

Sistem ini menganalisis database, mencari kelompok dengan karakteristik umum. Misalnya bank, sistem data mining mungkin mengidentifikasi bukan hanya kelompok pasangan muda tetapi juga pasangan yang sudah pensiun yang bergantung pada jaminan sosial dan pensiun.

ü  Kombinasi dat mining verifikasi dan penemuan

Perkembangan data mining di masa depan mengkombinasikan pendekatan hipotesis dan penemuan. Pengembangannya menggunakan penalaran yang sama yang mendasari konsep sistem pendukung keputusan (DSS-decision support system). Konsep tersebut memungkinkan pemakai dan komputer bekerja sama menyelesaikan masalah. Pemakai menerapkan keahlian dalam area masalah, dan komputermelakukan analisis data yang canggih untuk memilih data yang tepat dan menempatkannya dalam format yang tepat untuk pengambilan keputusan.

·           Proses KDD

Langkah-langkah proses KDD:

1. Mendefinisikan data dan tugas. Pemakai dapat bekerja sama dengan seorang pengelola database dan seorang analis sistem mengidentifikasi data apa yang diperlukan untuk memberikan dukungan pemakai yang diperlukan dalam area masalah tertentu.
2. Mendapatkan data. Mengumpulkan data baru dan memasukkan ke dalam database.
3. Membersihkan data. Semua data yang digunakan di edit untuk memastikan data ada dalam format yang tepat. Misal, inkonsistensi nama dan kode disesuaikan.
4. Mengembangkan hipotesis dan model pencarian. Pemakai dan spesisalis informasi mendefinisikan karakteristik data yang akan dipanggil, dan spesialis menyediakan model matematika untuk membantu pemanggilan kembali dan analisis.
5. Menggali data itu. Model menguji hipotesis dan mencari pola baru dan pengetahuan baru.
6. Menguji dan memastikan. Model prediksi untuk memastikan data yang dipilih digunakan untuk mencapai tujuan pemakai.
7. Menafsirkan dan menggunakan. Menggunakan pertimbangan menafsirkan data dan membuat keputusan yang diperlukan.

4. Menempatkan Sistem Manajemen Basis Data dalam Perspektif.

Sistem manajemen database memungkinkan penciptaan database dalam penyimpanan akses acak komputer, pemeliharaan isinya, dan penyediaan isi bagi pemakai tanpa pemrograman khusus yang mahal. Kemudahan penggunaanya dapat membantu mengakses isi database tanpa pelatihan  mahal.

Ø  Keuntungan DBMS

1.    Mengurangi pengulangan data

Jumlah total  file dikurangi, dibandingkan bila  file komputer disimpan terpisah di tiap aplikasi komputer, dengan menghapus data duplikasi di berbagai file. Data duplikat file selebihnya ditempatkan dalam satu file kecuali diperlukan untuk membentuk hubungan implisit.

2.    Mencapai independensi data

Spesifikasi data disimpan dalam skema dari pada dalam tiap program aplikasi. Perubahan dapat dibuat pada struktur data tanpa mempengaruhi program yang mengakses data.

3.    Mengintegrasikan data dari beberapa file

Saat file dibentuk sehingga menyediakan kaitan logis, organisasi fisik tidak lagi menjadi kendala. Organisasi logis, pandangan pemakai dan program aplikasi, tidak harus tercermin pada medium penyimpanan fisik.

4.    Mengambil data dan informasi secara cepat

Hubungan logis, data manipulation language, query language memungkinkan pemakai mengambil data dalam hitungan detik atau menit , seperti COBOL (memerlukan beberapa jam atau hari mengambil data karena tidak ditulis untuk mengkases data.

5.    Meningkatkan keamanan

DBMS mainframe maupun komputer mikro dapat menyertakan beberapa lapis keamanan seperti kata sandi, directory pemakai, dan bahasa sandi.

Ø  Kerugian DBMS

1.    Memperoleh perangkat lunak yang mahal

DBMS mainframe merupakan pengeluaran yang besar bagi organisasi kecil. Untungnya, hukum Moore masih berlaku sehingga biaya perangkat terus turun.

2.    Memperoleh konfigurasi perangkat keras yang besar

DBMS memerlukan kapasitas penyimpanan dan memori yang lebih besar, kemudahan menarik informasi mendorong lebih banyak pengguna sehingga menyebabkan meningkatnya sumber daya komputer untuk mengakses basis data.

3.    Memperkerjakan dan mempertahankan staf  DBA

DBMS menuntut pengetahuan khusus agar dapat memanfaatkan secara penuh dan pengetahuan paling baik diberikan oleh administrator basis data.