System Manajemen Basis Data (DBMS)

Document Sample
System Manajemen Basis Data (DBMS) Powered By Docstoc
					                      Sistem manajemen basis data
      Sistem Manajemen Basis Data (database management system, DBMS), atau kadang
disingkat SMBD, adalah suatu sistem atau perangkat lunak yang dirancang untuk mengelola
suatu basis data dan menjalankan operasi terhadap data yang diminta banyak pengguna yang
memungkinkan para pemakai membuat, memelihara, mengontrol, dan meng-akses basis data
dengan cara praktis dan efisien.

      DBMS dapat digunakan untuk meng-akomodasikan berbagai macam pemakai yang
memiliki kebutuhan akses yang berbeda-beda. DBMS pada umumnya menyediakan fasilitas
atau fitur-fitur yang memungkinkan data dapat diakses dengan mudah, aman, dan cepat

      Contoh tipikal SMBD adalah akuntansi, sumber daya manusia, dan sistem pendukung
pelanggan, SMBD telah berkembang menjadi bagian standar di bagian pendukung (back office)
suatu perusahaan. Contoh SMBD adalah Oracle, SQL server 2000/2003, MS Access, MySQL dan
sebagainya.

     DBMS merupakan perangkat lunak yang dirancang untuk dapat melakukan utilisasi dan
mengelola koleksi data dalam jumah yang besar. DBMS juga dirancang untuk dapat melakukan
masnipulasi data secara lebih mudah.

        Sebelum adanya BMS maka data pada umumnya disimpan dalam bentuk flatfile, yaitu file
teks yang ada pada sistem operasi. Sampai sekarangpun masih ada aplikasi yang menimpan
data dalam bentuk flat secara langsung. Menyimpan data dalam bentuk flat file mempunyai
kelebihan dan kekurangan. Penyimpanan dalam bentuk ini akan mempunyai manfaat yang
optimal jika ukuran filenya relatif kecil, seperti file passwd. File passwd pada umumnya hanya
igunakan untuk menyimpan nama yang jumlahnya tidak lebih dari 1000 orang. Selain dalam
bentuk flat file, penyimpanan data juga dapat dilakukan dengan menggunakan program bantu
seperti spreadsheet. Penggunaan perangkat lunak ini memperbaiki beberapa kelemahan dari
flat file, seperti bertambahnya kecepatan dalam pengolahan data. Namun demikian metode ini
masih memiliki banyak kelemahan, diantaranya adalah masalah manajemen dan keamanan
data yang masih kurang.

      Penyimpanan data dalam bentuk DBMS mempunyai banyak manfaat dan kelebihan
dibandingkan dengan penyimpanan dalam bentuk flat file atau spreadsheet, Beberapa fitur
yang secara umum tersedia adalah:

      Performance yang didapat dengan penyimpanan dalam bentuk DBMS cukup besar,
       sangat jauh berbeda dengan performance data yang disimpan dalam bentuk flat file.
       Disamping memiliki unjuk kerja yang lebih baik, juga akan didapatkan efisiensi
       penggunaan media penyimpanan dan memori
      Keamanan / Sekuritas. : DBMS menyediakan sistem pengamanan data sehingga tidak
       mudah diakses oleh orang yang tidak memiliki hak akses. DBMS memiliki sistem
       keamanan yang lebih fleksibel daripada pengamanan pada file sistem operasi.
       Keamanan dalam DBMS akan memberikan keluwesan dalam pemberian hak akses
       kepada pengguna.
      Independensi : DBMS menjamin independensi antara data dan program, data tidak
       bergantung pada program yang meng-akses-nya, karena struktur data-nya dirancang
       berdasarkan kebutuhan informasi, bukan berdasarkan struktur program. Sebaliknya
       program juga tidak bergantung pada data, sehingga walaupun struktur data diubah,
       program tidak perlu berubah. Perubahan struktur database dimungkinkan terjadi tanpa
       harus mengubah aplikasi yang mengaksesnya sehingga pembuatan antarmuka ke dalam
       data akan lebih mudah dengan penggunaan DBMS.
      Konkruensi / data sharing : data dapat diakses secara bersamaan oleh beberapa
       pengguna karena manajemen data dilaksanakan oleh DBMS.
      Integritas : DBMS mengelola file-file data serta relasi-nya dengan tujuan agar data selalu
       dalam keadaan valid dan konsisten. Integritas data lebih terjamin dengan penggunaan
       DBMS. Masalah redudansi sering terjadi dalam DBMS. Redudansi adalah kejadian
       berulangnya data atau kumpulan data yang sama dalam sebuah database yang
       mengakibatkan pemborosan media penyimpanan
      Pemulihan : DBMS menyediakan fasilitas untuk memulihkan kembali file-file data ke
       keadaan semula sebelum terjadi-nya kesalahan (error) atau gangguan baik kesalahan
       perangkat keras maupun kegagalan perangkat lunak.
      Kamus / katalog sistem : DBMS menyediakan fasilitas kamus data atau katalog sistem
       yang menjelaskan deskripsi dari field-field data yang terkandung dalam basisdata.
      Sentralisasi. Data yang terpusat akan mempermudah pengelolaan database.
       kemudahan di dalam melakukan bagi pakai dengan DBMS dan juga kekonsistenan data
       yang diakses secara bersama-sama akan lebiih terjamin dari pada data disimpan dalam
       bentuk file atau worksheet yang tersebar.
      Perangkat Produktivitas : DBMS menyediakan sejumlah perangkat produktivitas
       sehingga memudahkan para pengguna untuk menarik manfaat dari database, misalnya
       report generator (pembangkit laporan) dan query generator (pembangkit query /
       pencarian informasi).

     Sistem Manajemen Basis-Data (DBMS) memiliki berbagai keunggulan dibandingkan
dengan pengelolaan data tanpa DBMS, walaupun tidak terlepas dari beberapa kelemahan.

Keunggulan DBMS antara lain sbb:

      Mengurangi duplikasi data atau data redundancy
      Menjaga konsistensi dan integritas data
      Meningkatkan keamanan data
      Meningkatkan effisiensi dan effektivitas penggunaan data
      Meningkatkan produktivitas para pengguna data
      Memudahkan pengguna dalam menggali informasi dari kumpulan data
      Meningkatkan pemeliharaan data melalui independensi data
      Meningkatkan pemakaian bersama dari data
      Meningkatkan layanan backup dan recovery data
      Mengurangi konflik antar pengguna data

Kelemahan DBMS antara lain sbb:
      Memerlukan suatu skill tertentu untuk bisa melakukan administrasi dan manajemen
       database agar dapat diperoleh struktur dan relasi data yang optimal
      Memerlukan kapasitas penyimpanan baik eksternal (disk) maupun internal (memory)
       agar DBMS dapat bekerja cepat dan efisien.
      Harga DBMS yang handal biasanya sangat mahal
      Kebutuhan akan sumber daya (resources) biasanya cukup tinggi
      Konversi dari sistem lama ke sistem DBMS terkadang sangat mahal, disamping biaya
       pengadaan perangkat keras dan perangkat lunak, diperlukan pula biaya pelatihan.
      Apabila DBMS gagal menjalankan misinya maka tingkat kegagalan menjadi lebih tinggi
       karena banyak pengguna yang bergantung pada sistem ini.

Berikut ini disajikan tabel beberapa DBMS yang terkenal.

                           DBMS                         Perusahaan
                  Access                     Microsoft Corporation
                  DB2                        IBM
                  Informix                   IBM
                  Ingress                    Computer Associate
                  mySQL                      The MySQL Company
                  Oracle                     Oracle Corporation
                  Postgres SQL               Postgres
                  Sybase                     Sybase Inc.
                  Visual dBase               Borland
                  Visual FoxPro              FoxPro Corporation

      DBMS untuk model data berbasis objek biasanya dinamakan sebagai Object Oriented Data
Base Management System (OODBMS). Beberapa OODBMS yang terkenal adalah sebagai
berikut:
                         OODBMS                         Perusahaan
                  Gemstone                   Gemstone System
                  Matisse                    ADB Inc.
                  Versant                    Versant
                  Jeevan                     W3 Apps.
                  Vision                     Insyte
                  Objectivity                Objectivity Inc.
                  ObjectStone                Object Design Inc.
                  Poet                       Poet Software.

     Perlu ditambahkan disini bahwa beberapa DBMS berbasis objek sebenarnya tetap
menggunakan file data relasional biasa, dengan kata lain, programnya berbasis objek tetapi
datanya masih model relasional biasa. Software seperti ini biasanya disebut sebagai Object
Oriented Relational DataBase Management System (OORDBMS), misalnya Visual dBase.
                                  1. Organisasi Data

     Pada penggunaannya di bidang komputerisasi, raw data berupa angka, huruf, gambar dan
bentuk data diubah oleh media input ke dalam bentuk bilangan binari (binary alphabet-bit)
yang disusun dengan “0″ dan “1″. Pengkodean ini disebut American Standart Code for
Informations Interchange (ASCII). Secara sederhana sistem pengkodean ini mempunyai
kesamaan pengkodean Morse yang digunakan pada teknologi telekomunikasi pada masa awal
perkembanganya.

Pada pengkodean secara tradisional ini, data dapat diorganisasikan dalam 6 (enam) tingkatan,
yakni:

  1. Basis Data (Database) : Database merupakan kumpulan keseluruhan file disusun secara
     teratur dan diberi index serta digunakan secara rutin pada operasi sistem informasi.

  2. File (Entity) : File merupakan kumpulan record yang sejenis atau kumpulan data (data set).
     Pembuatan dan pemeliharaan file merupakan faktor yang paling penting dalam sistem
     informasi yang menggunakan komputer. Secara fisik, tingkatan organisasi data ini berupa
     sebuah tabel yang terdiri dari kumpulan baris dan kolom.

  3. Baris (Record) : Record merupakan kumpulan field yang menyatakan beberapa
     karakteristik yang dimiliki oleh objek yang dibutuhkan untuk mengolah data, dalam
     gambaran secara riil tingkatan data ini menunjukkan sebuah baris dan merupakan
     kumpulan dari dari kolom-kolom.

  4. Field : Field menggambarkan beberapa atribut yang dimiliki oleh suatu obyek tertentu.
     Tingkat data ini mempunyai suatu hubungan hirarki di antara atribut-atribut tersebut.
     Field merupakan tempat kolom yang dicadangkan untuk file proses data fisik di mana
     item tersimpan. Field ini mempunyai jumlah karakter yang tetap atau berubah-ubah.

  5. Character (Byte) : Character merupakan tingkatan organisasi data yang merupakan
     kumpulan dari bit-bit yang dalam pengkodean ASCII melambangkan sebuah angka, huruf
     dan simbol lainnya.

  6. Bilangan Binari (Binary Alphabet-Bit) : Bilangan binari merupakan pengkodean
     menggunakan dua simbol 0 dan 1.

     DBMS masa kini mendukung berbagai jenis data, dari teks, suara, hingga gambar. Contoh
berbagai nama tipe data pada berbagai DBMS adalah sebagai berikut:

Contoh berbagai jenis data


                Tipe Data                                Keterangan

     Character (Visual dBASE)        Menyatakan tipe data untuk menyimpan deretan
     Char (SQL)                      karakter seperti nama orang atau nama mobil
     Text (Access)
     Alpha (Paradox)
     Memo (Access dan         Visual Untuk menyimpan deretan karakter dengan ukuran
     dBASE)                          yang besar (melebihi 256 karakter)
     Text (PostgresSQL)
     Number (Access)                 Untuk menyimpan data bilangan
     Numeric (Visual dBASE)
     Date/Time (Access)              Untuk menyimpan data jam dan tanggal
     Date (Visual dBASE)             Untuk menyimpan tanggal
     Date (PostgresSQL)
     Time (PostgresSQL)              Untuk menyimpan data jam
     Currency (Access)               Untuk menyimpan data uang
     Money (Paradox)
     Yes/No (Access)                 Untuk menyimpan data logika (benar atau salah)
     Logical (Visual dBASE)
     Bool (PostgresSQL)
     OLE (Visual dBASE)              Untuk menyimpan OLE. Dapat berupa objek seperti
     OLE Object (Access)             gambar atau bahkan suara
     Binary (Visual dBASE)           Untuk menyimpan data gambar atau suara
     Graphics (Paradox)              Untuk menyimpan data gambar
     Hyperlink (Access)              Untuk menyimpan data hyperlink




                                 2. Jenis – jenis Data
Jenis – jenis data ini bertingkat menurut tingkatan pengukuran. Biasa disingkat dengan
“NOIR” atau ”RION”(Rasio,Interval,Ordinal,Nominal). Jenis data tersebut adalah:

  1. Data Rasio

          Data rasio adalah tingkatan data yang paling tinggi. Data rasio memiliki jarak antar
  nilai yang pasti dan memiliki nilai nol mutlak yang tidak dimiliki oleh jenis-jenis data
  lainnya. Contoh dari data rasio diantaranya: berat badan, panjang benda, jumlah satuan
  benda. Jika kita memiliki 10 bola maka ada perwujudan 10 bola itu, dan ketika ada seseorang
  memiliki 0 bola maka seseorang tersebut tidak memiliki bola satupun. Data rasio dapat
  digunakan dalam komputasi matematik, misalnya A memiliki 10 bola dan B memiliki 8 bola,
  maka A memiliki 2 bola (10-8) lebih banyak dari B.

   2. Data Interv al

          Data interval mempunyai tingkatan lebih rendah dari data rasio. Data rasio
  memiliki jarak data yang pasti namun tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh dari data
  interval ialah hasil dari nilai ujian matematika. Jika A mendapat nilai 10 dan B
  mendapat nilai 8, maka dipastikan A mempunyai 2 nilai lebih banyak dari B. Namun tidak
  ada nila i nol mutlak, maksudnya bila C mendapat nilai 0, tidak berarti bahwa kemampuan C
  dalam pelajaran matematika adalah nol atau kosong.
  3. Data Ordinal

         Data ordinal pada dasarnya adalah hasil dari kuantifikasi data kualitatif. Contoh dari
  data ordinal yaitu penskalaan sikap individu. Penskalaan sikap individu terhadap
  sesuatu bisa diwujudkan dalam bermacam bentuk, diantaranya yaitu: dari sikap Sangat
  Setuju (5), Setuju (4), Netral (3), Tidak Setuju (2), dan Sangat Tidak Setuju (1). Pada
  tingkatan ordinal ini data yang ada tidak mempunyai jarak data yang pasti , misalnya:
  Sangat Setuju (5) dan Setuju (4) tidak diketahui pasti jarak antar nilainya karena jarak
  antara Sangat Setuju (5) dan Setuju (4) bukan 1 satuan (5-4).

  4. Data Nominal

          Data nominal adalah tingkatan data paling rendah menurut tingkat
  pengukurannya. Data nominal ini pada satu individu tidak mempunyai variasi sama
  sekali, jadi 1 individu hanya punya 1 bentuk data. Contoh data nominal di antaranya
  yaitu: jenis kelamin, tempat tinggal, tahun lahir dll. Setiap individu hanya akan
  mempunyai 1 data jenis kelamin, laki -laki atau perempuan. Data jenis kelamin ini
  nantinya akan diberi label dalam pengolahannya, misalnya perempuan =1, laki-laki =2.

       Ada lagi jenis data yang ser ing disebutkan dalam statistik yai tu data parametric dan
non-parametric. Jika “NOIR” adalah pembagian data menurut tingkatan pengukuran,
pembagian parametric dan non-parametric dipengaruhi oleh karakteristik empirik dari data
tersebut. Pengetahuan tentang batasan data parametric dan non-parametric ini sangat
penting karena pada proses analisis memang dibedakan untuk masing-masing jenis data
tersebut. Suatu data disebut sebag ai data parametric bi la memenuhi kr iteria sbb (Field,
2000):

    1. Normally distributed data. Data yang mempunyai distribusi normal adalah data yang
       dapat mewakili populasi yang diteliti. Secara kasat mata ki ta bisa melihat histogram
       dari data yang dimaksud, apakah membentuk kurva normal atau tidak. Tentu saja cara
       ini sangat subyektif.

    2. Homogenity of variance. Variansi dari data yang dimaksud harus stabil tidak berubah
       atau homogen. Ada banyak tes yang bisa dilakukan untuk mengetahui homogenity of
       variance, bahkan untuk untuk jeni sejenis analisis tertentu SPSS secara otomatis
       menyertakan hasil tes ini.

    3. Interval data. Data yang dimaksud minimal merupakan data interval.

    4. Independence. Data yang diperoleh merupakan data dari tiap individu yang
       independen, maksudnya respon dari 1 individu tidak mempengaruhi atau
       dipengaruhi respon individu lainnya.



                              3. Lingkungan Basis Data
       Tujuan utama dari sistem basis data adalah menyediakan pemakai melalui suatu
pandangan abstrak mengenai data, dengan menyembunyikan detail dari bagaimana data
disimpan dan dimanipulasikan. Oleh karena itu, titik awal untuk perancangan sebuah basis data
haruslah abstrak dan deskripsi umum dari kebutuhan-kebutuhan informasi suatu organisasi
harus digambarkan di dalam basis data.
       Lebih jauh lagi, jika sebuah basis data merupakan suatu sumber yang bisa digunakan
bersama maka setiap pemakai membutuhkan pandangan yang berbeda-beda terhadap data di
dalam basis data. Untuk memenuhi kebutuhan ini, arsitektur komersial basis data yang banyak
digunakan telah tersedia saat ini dan telah mengalami perluasan yaitu arsitektur ANSI-SPARC.
       Materi ini menyediakan latar belakan informasi yang penting pada basis data,
diantaranya tiga tingkatan arsitektur ANSI-SPARC, pengenalan model data, fungsi yang
disediakan oleh DBMS multi user.


Arsitektur DBMS / ABSTRAKSI BASIS DATA

      Karena Salah satu tujuan dari DBMS adalah untuk menyediakan sarana antar muka
(interface) dalam meng-akses data secara efisien tanpa harus melihat kerumitan atau detail
tentang cara data direkam dan dipelihara, maka DBMS memiliki arsitektur untuk melakukan
abstraksi dari data sehingga dapat diperoleh independensi data-program.

      Pada tahun 1975, badan standarisasi nasional Amerika ANSI-SPARC (American National
Standards Institute – Standards Planning and Requirements Committee) menetapkan tiga level
abstraksi dalam database yang bertujuan membedakan cara pandang pemakai (user) terhadap
basis data., yaitu:

   1. Level Eksternal (external level) atau Level Pandangan (view level)
   2. Level Konseptual (conceptual level) atau level Logical
   3. Level Internal (internal level) atau Level Fisik (physical level)

   1. Level Eksternal adalah level yang berhubungan langsung dengan pengguna database.
      Pada level ini pengguna (user) hanya bisa melihat struktur data sesuai dengan
      keperluannya sehingga setiap user bisa memiliki pandangan (view) yang berbeda dari
      user lainnya. Pada level ini pula dimungkinkan pandangan user berbeda dengan
      representasi fisik dari data, misalkan untuk data hari secara fisik data direkam dalam
      bentuk kode (1, 2, 3, dst) sedang user melihat data dalam bentuk teks nama hari (Ahad,
      Senin, Selasa, …). Data yang dilihat oleh user seakan-akan berasal dari satu file, secara
      fisik mungkin diambil dari beberapa file yang berelasi. Di level ini hanya menunjukkan
      sebagian saja dari basis data yang dapat dilihat dan dipakai, yaitu hanya basis data yang
      relevan bagi seorang pemakai tertentu.




                           Arsitektur Sistem Manajemen Basis Data
   2. Level Konseptual adalah level dari para administrator database, pada level ini
      didefinisikan hubungan antar data secara logik, sehingga diperlukan struktur data secara
      lengkap. Para administrator database memahami bagaimana satu view dijabarkan dari
      beberapa file data, demikian pula pada saat perancangan database mereka dapat saja
      membagi data menjadi beberapa file agar dapat diakses dan disimpan secara efisien.
          Level ini menggambarkan data apa (what) yang sebenarnya disimpan dalam basis
      data dan hubungannya dengan data yang lain.
      Hal-hal yang digambarkam dalam level conceptual adalah:
       Semua entitas beserta atribut dan hubungannya
       Batasan data
       Informasi semantik tentang data
       Keamanan dan integritas informasi.

   3. Level Internal adalah level dimana data disimpan secara fisik dalam bentuk kode, teks,
      angka, bit. Pada level ini didefinisikan allokasi ruang penyimpanan data, deskripsi data
      dalam penyimpanan, kompressi data (agar lebih hemat), dan enkripsi data (agar lebih
      aman).
      Merupakan level terendah, yang menunjukkan bagaimana (how) data disimpan secara
      fisik di dalam storage.
      Tingkat internal memperhatikan hal-hal berikut ini:
       Alokasi ruang penyimpanan data dan indeks
       Deskripsi record utk penyimpanan (dg ukuran penyimpanan data)
       Penempatan record
       Penempatan data dan teknik encryption.

      Agar independensi data dapat dicapai maka disediakan pemetaan antar lapisan (level),
yatiu pemetaan eksternal-konseptual dan pemetaan konseptual-internal. Pada pemetaan
eksternal-konseptual, DBMS dapat memetakan field-field data dari user-view ke dalam struktur
data yang sesungguhnya. Pada pemetaan konseptual-internal, DBMS dapat menemukan
rekaman fisik dari data yang didefinisikan pada struktur logik.




                      Contoh Tiga Level Abstraksi Data Mahasiswa
Bahasa DBMS

     Implementasi bahasa DBMS bervariasi sesuai dengan variasi perusahaan yang
merancangnya, namun pada prinsipnya bahasa ini bisa dikategorikan ke dalam tiga komponen
bahasa, yaitu:

   1. Data Definition/Decription Language (DDL)
   2. Data Manipulation Language (DML)
   3. Device Control Media Language (DCML)

   1. DDL adalah komponen bahasa DBMS yang digunakan untuk mendefinisikan struktur
      data antara lain perintah untuk membuat tabel baru (CREATE) dimana terdefinisi
      komponen/field data dengan tipe dan panjangnya, mengubah index (INDEX, REINDEX)
      agar setiap rekord dalam satu file data dapat diakses melalui indeks-nya, mengubah
      struktur (MODIFY STRUCT) dari file data, dan sebagainya. Komponen bahasa ini banyak
      digunakan oleh para administrator basisdata pada saat merencanakan atau membangun
      file-file basisdata.
   2. DML adalah komponen bahasa DBMS yang digunakan untuk memanipulasi data,
      komponen ini diperlukan oleh para pengguna untuk memanipulasi data, antara lain
      perintah-perintah untuk melakukan hal-hal berikut ini:

         mengambil data dari basisdata (LIST, DISPLAY)
         menambah data kedalam basisdata (INSERT, APPEND)
         meremajakan data yang ada dalam basisdata (UPDATE)
         menghapus data yang tidak diperlukan (DELETE)
         meng-urutkan data (SORT)
         menghitung frekuensi data (COUNT)
         mencari data (SEEK, FIND)

      DML dapat dibedakan atas dua macam, yaitu DML Prosedural dan DML Non-Prosedural.
      Pada DML Prosedural ketika data akan dimanipulasi maka perintah harus disertai
      dengan perintah-perintah bagaimana data diakses dari file database. Perintah DML
      Prosedural biasanya termuat dalam bahasa pemrograman tingkat tinggi (high level
      programming language) seperti COBOL, C, C++ dan sebagainya. Pada DML non-
      Prosedural data dapat dimanipulasi langsung tanpa harus memerintahkan bagaimana
      data dibaca dari file. Perintah DML non-Prosedural biasanya digunakan dalam bahasa-
      bahasa DBMS seperti pada dBase, Access, Paradox, FoxPro, SQL, dan sebagainya.

   3. DCML adalah komponen bahasa DBMS yang digunakan untuk mengatur perekaman
      atau penyimpanan data secara fisik. Komponen bahasa DCML digunakan oleh operator-
      operator sistem basisdata didalam mengatur file-file data secara fisik. Perintah-perintah
      yang termuat dalam komponen ini, antara lain perintah perintah: merekam (Write
      Record, Create Table), menghapus (Drop, Delete Table).
e), menghapus (Drop, Delete Table).

				
DOCUMENT INFO
Shared By:
Tags: DBMS
Stats:
views:1569
posted:10/22/2010
language:Indonesian
pages:9
Description: Tentang Sistem Manajemen Basis Data atau DBMS