Basis Data ( Database ) by Jessicasminor

VIEWS: 2,167 PAGES: 50

									Login
 Basis Data
 Basis Data
( Data Base )

       Program Alih Tahun - 2008
    Program Magister Teknik Elektro




 Arief Andy Soebroto ST., M.Kom
               LOGIN
              Menu…
• Manajemen Berkas
• Basis Data dan DBMS
• Komponen Lingkungan Basis Data
• Arsitektur Basis Data
• Bahasa Basis Data

                            Next
• Model Basis Data
• Data Warehouse & Data Mart
• OLAP
• Data Mining
• SQL
• Sistem Basis Data Terdistribusi

                         Back       End
Manajemen Berkas


    Aplikasi
   Penggajian            Laporan



                 Berkas gaji




                Berkas Pegawai
            Berkas Pegawai




            Berkas pelatihan




Aplikasi
Pelatihan             Laporan
 Aplikasi
Penggajian            Laporan



             Berkas gaji




             Berkas Pegawai




             Berkas pelatihan



Aplikasi
Pelatihan              Laporan
• Kelemahan
  – Duplikasi data
  – Pemisahan data
  – Ketidakkonsistenan
  – Dependensi data program
  – Ketidakkompatibelan format berkas




                                        Menu
         Basis Data dan DBMS
• Pengorganisasian sekumpulan data yang
  saling terkait sehingga memudahkan
  untuk mencari informasi
• DBMS (Data Base Management System)
  – Sebuah software untuk membuat,
    memelihara, mengontrol dan mengakses
    basis data dengan cara yang praktis dan
    efisien.
 Aplikasi
Penggajian


Laporan


 Aplikasi
Pelatihan           DBMS
Laporan                     Basis Data

             Permintaan



             Pemutakhiran
            Fitur umum DBMS
•   Independensi data-program
•   Keamanan
•   Integritas
•   Konkurensi
•   Pemulihan (Recovery)
•   Katalog sistem
•   Perangkat produktivitas
          Keunggulan DBMS
• Mengendalikan/mengurangi duplikasi data
• Menjaga Konsistensi dan integritas data
• Memudahkan perolehan informasi lebih
  banyak dari data yang sama
• Meningkatkan keamanan
• Memaksakan penerapan Standar
• Menghemat biaya
• Menanggulangi konflik kebutuhan
  antarpemakai
• Meningkatkan tingkat respon dan
  kemudahan akses
• Meningkatkan produktivitas program
• Meningkatkan pemeliharaan melalui
  independensi data
• Meningkatkan konskurensi
• Meningkatkan layanan backup dan
  recovery
          Kelemahan DBMS

• Kompleksitas yang tinggi
• Memerlukan penyimpanan dan memori
  yang besar
• Harga DBMS yang mahal
• Kadang meminta perangkat khusus
• Biaya konversi antar sistem yang mahal
• Kinerja terkadang kalah
• Dampak kegagalan lebih tinggi karena
  ketergantungan pada DBMS
• Daftar sejumlah DBMS terkenal
  – Access (Microsoft Corp.)
  – DB2 (IBM)
  – Informix (IBM)
  – Ingres (Computer Associate)
  – MySQL (The MySQL AB Company)
  – Oracle (Oracle Corp.)
  – PostgreSQL (www.posrgresql.com)
  – Sybase (Sybase Inc.)


                                      Menu
  Komponen Lingkungan Basis Data



                3.Data

1.Perangkat               5.Orang
   keras
                         Pedoman -
   SELECT *                 1.-
FROM PRIBADI;               2.-
                            3.-
2.Perangkat
                         4.Prosedur
   lunak
• Perangkat Keras
  – PC, minikomputer, Mainframe,...
• Perangkat Lunak
  – Program Aplikasi (bahasa C++, Pascal,
    Delphi, atau Visual BASIC)
• Data
  – Pemakai dapat memperoleh informasi
    yang sesuai dengan kebutuhan masing-
    masing
• Pemakai Akhir
  – Pemakai Aplikasi (Native User)
    • Orang yang mengoperasikan program aplikasi dari
      pemrogram aplikasi
  – Pemakai Interaktif (Sophisticated User)
    • Pemakai yang berinteraksi secara langsung dengan
      DBMS
• Pemrogram Aplikasi
  – Orang yang membuat program aplikasi yang
    melibatkan basis data
• Prosedur
  – Cara Login
  – Cara memakai fasilitas
  – Cara mengaktifkan dan menghentikan DBMS
  – Cara membuat cadangan data dan
    mengembalikan cadangan ke DBMS
• Orang
  – Pemakai akhir
  – Pemrogram aplikasi
  – Administrator basis data
• Administrator Basis Data (DBA)
  – Orang yang bertanggung jawab terhadap
    manajemen basis data
  – Tugas Administrator basis data
    • Mendefinisikan basis data
    • Mendefinisikan struktur dan metode akses
      penyimpan
    • Menentukan keamanan basis data
    • Melakukan pemeliharaan basis data secara rutin




                                               Menu
         Arsitektur Basis Data
• Membuat abstraksi basis data agar dapat
  diakses secara efisien oleh semua User
• ANSI-SPARC (American National Standart
  Institude-Standart Planning and Requirement Comitee)
  – Level Eksternal
  – Level Konseptual
  – Level Internal
• DBTG (Data Base Task Group)
  – Skema dan subskema
              Pemakai 1   Pemakai 2    Pemakai 3


  Level       Pandangan   Pandangan    Pandangan
eksternal         1           2            3




  Level                     Skema
konseptual                Konseptual




  Level                    Skema
 internal                 Internal




Organisasi data             Basis
 Secara fisik               Data
                                         Menu
             Bahasa Basis Data

• Bahasa definisi data (Data Definition Language /
 DDL)
  – Perintah - perintah yang digunakan
    Administrator basis data untuk mendefinisikan
    skema dan subskema basis data.
  – Hasil kompilasi DDL disimpan dalam berkas
    spesial disebut KATALOG SISTEM yang
    memadukan METADATA (data yang
    menjelaskan obyek dalam basis data)
– METADATA berisi definisi rekaman,
  item data, dan objek lain yang
  dibutuhkan oleh DBMS
– Contoh, pernyataan SQL seperti
  CREATE TABLE
• Bahasa Manipulasi Data (Data Manipulation
  Language / DML)


  – Fungsi
      • Mengambil, menambahkan, mengubah, dan
        menghapus data pada basis data
  – DML Prosedural
      • Perintah untuk menentukan data apa dan
        bagaimana cara mendapatkannya
  – DML Non-Prosedural
      • Perintah untuk menentukan data apa yang
        diperlukan, tanpa menyebutkan caranya
• Cara
  – Mengetikkan perintah yang ditujukan kepada
    DBMS untuk memanipulasi rekaman atau
    data
  – Melalui program aplikasi yang menghasilkan
    instruksi internal ke DBMS untuk mengambil
    data dan mengirim hasil ke program
              DBMS

            Antarmuka    Basis
Aplikasi                 Data
           Bahasa host




                         Menu
          Model Basis Data
• Sekumpulan konsep terintegrasi yang
  dipakai untuk menjabarkan data,
  hubungan antardata, dan kekangan
  terhadap data yang digunakan untuk
  menjaga konsistensi
• Disebut juga Struktur data logis
  – Model data Hierarkis
  – Model data Jaringan     Berbasis Rekaman
  – Model data Relasional
  – Model data Berbasis Objek
• Model data Relasional
  – Menggunakan tabel berdimensi dua, yang terdiri dari
    baris dan kolom
     • Kolom = satuan data terkecil
     • Baris = record = kumpulan kolom yang saling terkait
  – Relasi 1-1 dan 1-M
  – Primary key, Foreign key, indeks
  – RDBMS (Relational DBMS)
     • dBASE III+, Ingres, Interbase
• Model data Hierarkis
  – Hubungan Ortu-anak, dimana 1 ortu bisa
    memiliki banyak anak, namun anak hanya
    bisa memiliki 1 ortu
    • Simpul tertinggi yang tidak ber-ortu disebut Akar
    • Masalah : Ketidakpraktisan untuk menyatakan
      hubungan M-M
       – IMS (IBM)                      Akar
                                A


                       B        C        D


                       E    F       G


                            H       I   J
• Model data Jaringan
  – Menyerupai hierarkis namun
      • Tidak mengenal akar
      • Setiap anak bisa memiliki lebih dari 1 ortu
  – Mendukung M-M
          – IDMS/R (Computer Associates)

            Dosen                           Dosen
            Novia                           Zaenal


  Basis
                     Pascal                 Fisika
   Data


Ari       Edi     Dian      Eko              Romi     Tomi
• Model data berbasis Objek
  – Suatu model pemrograman yang berorientasi
    kepada Objek
  – Data dan fungsi dikemas ke dalam bentuk
    objek
  – OODBMS (Object Oriented DBMS)
    •   Gemstone (Gemstone Systems)
    •   Matisse (ADB Inc)
    •   Versant (Cersant)
    •   Objectivity (Objectivity Inc.)
    •   Objectstore (Object Design Inc.)
    •   Jeevan (W3Apps)
    •   Vision (Instyle)
    •   Poet (PoetSoftware)
                                           Menu
   DATA WAREHOUSE DAN DATA MART

• Data Warehouse
  – Basis data yang menyimpan semua data yang
    berasal dari berbagai sistem dan sumber,
    ditujukan untuk keperluan analisis dan
    pengambilan keputusan
    • Tidak untuk pemrosesan transaksi
        OLTP                Data Warehouse
Menangani data saat ini Cenderung menangani
                        data masa lalu
Data bisa disimpan pada Data disimpan dalam 1
beberapa platform       platform
Data diorganisasikan    Data diorganisasikan
berdasarkan fungsi      menurut subjek
Pemrosesan berulang     Pemrosesan sewaktu-
                        waktu, tak terstruktur
Mendukung keputusan Mendukung keputusan
harian (operasional)    strategis
         OLTP             Data Warehouse
Melayani banyak       Untuk mendukung
pemakai operasional   pemakai manajerial
                      berjumlah relatif sedikit
Berorientasi pada     Berorientasi pada
transaksi             analisis
  Sumber
   Data
Operasional
     1
                           • Perangkat EIS
                           • Perangkat pelaporan
                           • Perangkat pengembangan
                             aplikasi




  Sumber
               Manajer
   Data         Data
Operasional
     2        Warehouse

                                     OLAP




 Sumber
                 Data
  Data
eksternal      Warehouse




                                  Data Mining
– Data Warehouse berbentuk multi dimensi
  • Diterapkan menggunakan SMP atau MPP (Bab 6)


                 Tahun n-4

            Tahun n-3

         Tahun n-2

      Tahun n-1

   Jawa Tengah


    Jawa Barat


                                  Produk 3
                             Produk 2
                     Produk 1
– Software
  • HP Intelligent Warehouse (Hewlett Packard)
  • FlowMark (IBM)
  • SourcePoint (Software AG)
– Petunjuk (Laudon dan Laudon-1998)
  • Menentukan misi dan sasaran bisnis
  • Mengidentifikasi data dari semua sumber
  • Menentukan Item data dengan melakukan
    standarisasi nama dan makna
  • Merancang basis data
  • Membangun kebijakan pada data lama
  • Menarik data produksi (operasional) dan
    meletakkan ke basis data Warehouse
• Data Mart
  – Bagian dalam data warehouse yang
    mendukung fungsi tertentu
  – Karakteristik (Connolly, Begg, Strachan-1999)
    • Difokuskan pada kebutuhan pemakai
    • Tidak mengandung data operasional secara rinci
    • Lebih mudah dipahami dan dinavigasi
  – Software
    • SmartMart (IBM)
    • Visual Warehouse (IBM)
    • Powermart (Informatica)


                                               Menu
                      OLap
           (On-line analytical processing)


• Pemrosesan yang memanipulasi dan
  menganalisa data bervolume besar dari
  berbagai dimensi
• Disebut juga analisis data multidimensi
• Software
  – Express Server (Oracle)
  – Powerplay (Cognos Software)
  – Metacube (Informix/Stanford Tech. Group)
  – HighGate Project (Sybase)
• Konsolidasi
  – Melibatkan pengelompokan data
     • Transaksi penjualan dapat dikelompokkan menurut
       tahun, bulan, dsb
• Drilldown
  – Menjabarkan data yang telah ringkas menjadi
    detail
     • Kebalikan dari konsolidasi
• Slicing and Dicing (Pivoting)
  – Menjabarkan data dari berbagai sudut pandang
    Rasa
             Strawberry   Mangga      Nanas       Total
    Sirup

    Biasa    3.500.000    1.750.000   500.000   5.750.000

   Rendah
             2.300.000    1.500.000   250.000   4.050.000
    Kalori

    Total    5.800.000    3.250.000   750.000   9.800.000


Gambar diatas memperlihatkan suatu bentuk tabel yang
sering disebut cross tabulation yaitu sebuah tabel
dengan nilai sebuah atribut (A), membentuk judul baris
dan atribut yang lain (B), membentuk judul kolom. Dan
Nilai dalam masing-masing sel yang merupakan persilangan
Kedua atribut menyatakan nilai perpaduan untuk kedua
atribut
                                                    Menu
             Data mining
• Menemukan pola-pola tersembunyi
  maupun hubungan dalam sebuah basis
  data yang besar dan menghasilkan
  aturan-aturan yang berguna untuk
  menentukan perilaku di masa
  mendatang
• Menggunakan berbagai teknologi
  seperti Statistik, neural network, fuzzy
  logic, genetic algorithm dan yang lain
• Aplikasi data mining
  – Pemasaran
     • Mengidentifikasi pembelian oleh konsumen
     • Menemukan hubungan antara karakteristik
       demografi pelanggan
     • Memperkirakan tanggapan penawaran
  – Bank
     • Mendeteksi penyalahgunaan kartu kredit
     • Mengidentifikasi tingkat loyalitas pelanggan
  – Asuransi
     • Analisis klaim
     • Memperkirakan pelanggan yang akan membeli
       produk baru
                                                      Menu
                      Sql
             Structured Query language


• Mengakses basis data yang tergolong
  relasional
  – SQL86 – SQL99
• Contoh perintah
  – SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE,
    CREATE TABLE, DROP TABLE, GRANT,
    REVOKE
  – Didasarkan pada Microsoft Access, sebuah
    DBMS yang populer di lingkungan Windows

                                         Menu
  Sistem basis data terdistribusi

• Kumpulan data yang dipakai secara
  bersama-sama yang terintegrasi secara
  logis, tetapi secara fisik tersebar pada
  beberapa komputer yang terhubung jaringan
• DDBMS (Distributed DBMS)
  – Mengelola basis data terdistribusi sehingga
    aspek penyebarannya tidak terlihat user
    • Ingres/Star (Relational Tech. Inc.)
                    Sistem
Pemakai global    Basis Data     Pemakai global
                 Terdistribusi



   Sistem           Sistem           Sistem
 Basis Data       Basis Data       Basis Data
Terdistribusi    Terdistribusi    Terdistribusi



     Basis            Basis            Basis
     Data             Data             Data
       1                2                n


                                               Menu
Selesai - 2008

								
To top