APA ITU BASIS DATA?

APA ITU BASIS DATA? 

A. Penjelasan Basis Data

Jadi arti dari basis data adalah kumpulan terorganisasi dari data – data yang saling berhubungan sedemikian rupa sehingga dapat mudah disimpan, dimanipulasi, serta dipanggil oleh penggunanya. Definisi Basis data juga dapat diartikan sebagai kumpulan data yang terdiri dari satu atau lebih tabel yang terintegrasi satu sama lain, dimana setiap user diberi wewenang untuk dapat mengakses ( seperti mengubah,menghapus dll.) data dalam tabel-tabel tersebut.

B. Tujuan Basis data sendiri adalah sebagai berikut

• Kecepatan serta kemudahan dalam menyimpan, memanipulasi atau juga menampilkan kembali data tersebut.
• Efisiensinya ruang penyimpanan, karena dengan basis data, redudansi data akan bisa dihindari.
• Keakuratan (Accuracy) data.
• Ketersediaan (Availability) data.
• Kelengkapan (Completeness) data, Bisa melakukan perubahan struktur dalam basis data, baik dalam penambahan objek baru (tabel) atau dengan penambahan field-field baru pada table.
• Keamanan (Security) data, dapat menentukan pemakai yang boleh menggunakan basis data beserta objek-objek yang ada didalamnya serta menentukan jenis -jenis operasi apa saja yang boleh dilakukannya.
• Kebersamaan Pemakai (Sharability), Pemakai basis data bisa lebih dari satu orang, tetapi tetap menjaga atau menghindari masalah baru seperti: inkonsistensi data (karana data yang sama diubah oleh banyak pemakai pada saat yang bersamaan) dan juga kondisi deadlock (karena ada banyak pemakai yang saling menunggu untuk menggunakan data tersebut.

Sedangkan pengertian sistem basis data adalah sistem yang terdiri dari koleksi data atau kumpulan data yang saling berhubungan dan program-program untuk mengakses data tersebut. Komponen Utama Sistem Basis Data :

• Perangkat Keras (Hardware)
• Sistem Operasi (Operating Sistem)
• Basis data (Database)
• Sistem Pengelola Basis Data (Database Management Sistem atau disingkat DBMS)
• Yaitu pengelola basis data secara fisik tidak dilakukan oleh pemakai secara langsung, akan tetapi ditangani oleh sebuah perangkat lunak yang khusus. Perangkat Lunak inilah yang disebut DBMS (Database Management Sistem) yang akan menentukan bagaimana data diorganisasi, disimpan, diubah serta diambil kembali. Perangkat Lunak ini juga yang menerapkan mekanisme pengamanan data, pemakaian data secara bersama-sama, konsistensi data dan sebagainya.
• Pemakai (User).
• Aplikasi atau Perangkat Lunak yang lainnya.
• Tujuan Utama Sistem Basis Data sendiri adalah :
• Menunjukkan suatu lingkungan yang tepat dan efisien didalam melakukan pengambilan (retrieving) dan penyimpanan (storing) informasi basis data, serta menyediakan antarmuka yang lebih ramah kepada user dalam melihat data.

Kegunaan atau Fungsi Sistem Basis Data, mengatasi masalah-masalah pemrosesan data yang sering ditemui dengan menggunakan metode konvensional, permasalah yang diatasi diantaranya:

• Redudansi data dan juga inkonsistensi data.
• Kesuliatan dalam pengaksesan data.
• Data Isolation.
• Konkurensi pengaksesan.
• Masalah keamanan.

Masalah Integritas.Pemakai sistem basis data diantaranya:

•  

1.     Programmer Aplikasi yaitu orang atau pemakai yang berinteraksi dengan basis data melalui Data Manipulation Language (DML),

2.     User Mahir (Casual User) yaitu pemakai yang berinteraksi dengan sistem tanpa menulis modul program. Mereka menyatakan query untuk mengakses data dengan bahasa query yang telah disediakan oleh suatu DBMS.

3.     User Umum (End User/ Naïve User) yaitu Pemakai yang berinteraksi dengan sistem basis data melalui pemanggilan satu program aplikasi permanen (executable program) yang telah disediakan sebelumnya.

4.     User Khusus (Specialized User) yaitu Pemakai yang menulis aplikasi basis data non konvensional, tetapi untuk keperluan-keperluan khusus.

 

 

Read More

APA ITU CONSEPTUAL DB ???

Conceptual database design adalah proses membangun suatu model berdasarkan informasi yang digunakan oleh perusahaan atau organisasi, tanpa pertimbangan perencanaan fisik (Connolly,2002,p419).

Langkah pertama : Membuat local conceptual data model untuk setiap pandangan yang spesifik. Local conceptual data model terdiri dari :

A. Entitiy types

Menurut Connoly (2002,p331), entity types adalah kumpulan objek yang mempunyai karakteristik yang sama, dimana telah diidentifikasi oleh perusahaan.Menurut Silberschatz (2002,p27), entity types adalah kumpulan dari entity yang memiliki tipe dan karakteristik yang sama.

Entity dapat dibedakan menjadi dua yaitu :

• · Strong Entity : entity yang keberadaannya tidak tergantung kepada entity lain (Fathansyah,1999,p94).
• · Weak entity : entity yang keberadaannya tergantung dari entity lain (Fathansyah,1999,p94).

Contohnya adalah entity mahasiswa dan orang tua. Dimana mahasiswa merupakan strong entity dan orang tua merupakan weak entity karena keberadaan entity orang tua tergantung dari entity mahasiswa.

B. Relationship types

Menurut Connolly (2002,p334) definisi dari relationship types adalah kumpulan antar entity yang saling berhubungan dan mempunyai arti.

C. Attribute dan attribute domains

Attribute adalah karakteristik dari suatu entity atau relasi (Connolly,2002,p338). Setiap attribute diperbolehkan untuk memiliki nilai yang disebut dengan domain. Attribute domains adalah kumpulan dari nilai-nilai yang diperbolehkan untuk satu atau lebih attribute.

Ada beberapa jenis dalam attribute :

• Simple attribute dan Composite attribute

Simple attribute adalah attribute yang terdiri dari komponen tunggal dimana attribute tersebut tidak dapat dipisahkan lagi, sedangkan composite attribute adalah attribute yang masih dapat dipisahkan menjadi beberapa bagian. Contoh dari simple attribute adalah nama_barang sedangkan untuk composite attribute adalah alamat pada entity mahasiswa, karena dalam alamat bisa dibagi menjadi bagian entiti jalan, entiti kode_pos dan entiti kota (Silberchatz,2002,p29).

• Single-valued attribute dan Multi-valued attribute

Single-valued attribute adalah attribute yang memiliki satu nilai pada setiap entity, sedangkan multi-valued attribute adalah attribute yang mempunyai beberapa nilai pada setiap entity (Connolly,2002,p340). Contoh dari single-valued attribute adalah Nim, nama_Mhs, tanggal_lahir, dan lain-lain. Sedangkan untuk multi-valued attribute contohnya adalah jam_pelajaran, hobi, dan lain-lain.

• Derived attribute

Derived attribute merupakan attribute yang nilai-nilainya diperoleh dari hasil perhitungan atau dapat diturunkan dari attribute lain yang berhubungan (Silberschatz,2002,p30). Contohnya adalah attribute umur pada entity mahasiswa dimana attribute tersebut diturunkan dari attribute tanggal_lahir dan tanggal_hari_ini.

D. Primary key dan alternate keys

Primary key adalah key yang telah menjadi candidate key yang dipilih secara unik untuk mengidentifikasi suatu entity types. Candidate key adalah kumpulan attribute minimal yang unik untuk mengidentifikasikan suatu entity types (Connolly,2002,p340).

Alternate key adalah key yang digunakan sebagai alternatif dari key yang telah didefinisikan (Fathansyah,1999,p104).

E. Integrity constraints

Integrity constraints adalah batasan-batasan yang menentukan dalam rangka melindungi basis data untuk menghindari terjadinya inconsistent. (Connolly,2002,p457).

Pada tahap conceptual model, langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut :

a. Mengidentifikasi entity types

Bertujuan untuk menentukan entity types utama yang dibutuhkan. Menentukan entity dapat dilakukan dengan memeriksa user’s requirement specification. Setelah terdefinisi, entity diberikan nama yang tepat dan jelas seperti mahasiswa, dosen, mata_kuliah

b. Mengidentifikasikan relationship types

Bertujuan untuk mengidentifikasi suatu relationship yang penting yang ada antar entity yang telah diidentifikasi. Nama dari suatu relationship menggunakan kata kerja seperti mempelajari, memiliki mempunyai dan lain-lain.

c. Mengidentifikasi dan menghubungkan attribute dengan entity atau relationship types

Bertujuan untuk menghubungkan attribute dengan entity atau relationship yang tepat. Attribute yang dimiliki setiap entity atau relationship memiliki identitas atau karakteristik yang sesuai dengan memperhatikan attribute berikut : simple/composite attribute, single/multi-valued attribute dan derived attribute

d. Menentukan attribute domain

Bertujuan untuk menentukan attribute domain pada conceptual data model. Contohnya yaitu menentukan nilai attribute jenis_kelamin pada entity mahasiswa dangan ‘M’ atau ‘F’ atau nilai attribute sks pada entity mata_kuliah dengan ‘1’, ’2’, ‘3’ dan ‘4’.

e. Menentukan candidate key dan primary key attributes

Bertujuan untuk mengidentifikasi candidate key pada setiap entity dan memilih primary key jika ada lebih dari satu candidate key. Pemilihan primary key didasari pada panjang dari attribute dan keunikan key di masa datang.

f. Mempertimbangkan penggunaan enhance modeling concepts (pilihan)

Pada langkah ini bertujuan untuk menentukan specialization, generalization, aggregation, composition. Dimana masing-masing pendekatan dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang ada.

Specialization dan generalization adalah proses dalam mengelompokan beberapa entity dan menghasilkan entity yang baru. Beda dari keduanya adalah cara prosesnya, dimana spesialisasi menggunakan proses top-down dan generalisasi menggunakan proses bottom-up.

Aggregation menggambarkan sebuah entity types dengan sebuah relationship types dimana suatu relasi hanya akan ada jika telah ada relationship lainnya

g. Mengecek redundansi

Bertujuan untuk memeriksa conceptual model untuk menghindari dari adanya informasi yang redundan. Yang dilakukan pada langkah ini adalah :

• Memeriksa kembali one-to-one relationship.

Setelah entity diidentifikasikan maka kemungkinan ada dua entity yang mewakili satu objek. Untuk itu dua entity tersebut harus di-merger bersama. Dan jika primary key-nya berbeda maka harus dipilih salah satu dan lainnya dijadikan alternate key.

• Menghilangkan relasi yang redundansi.

Untuk menekan jumlah model data, maka relationship data yang redundan harus dihilangkan

h. Memvalidasi conceptual model dengan transaksi

Bertujuan untuk menjamin bahwa conceptual data model mendukung kebutuhan transaksi. Dengan menggunakan model yang telah divalidasi tersebut, dapat digunakan untuk melaksanakan operasi secara manual. Ada dua pendekatan yang mungkin untuk mejamin bahwa local conceptual data model mendukung kebutuhan transaksi yaitu :

• · Mendeskripsikan transaksi

Memeriksa seluruh informasi (entities, relationship, dan attribute) yang diperlukan pada setiap transaksi yang disediakan oleh model dengan mendokumentasikan penggambaran dari tiap kebutuhan transaksi.

• · Mengunakan transaksi pathways

Pendekatan kedua, untuk memvalidasi data model dengan keperluan transaksi yang melibatkan diagram yang mewakili pathways diambil dari tiap transaksi secara langsung yang terdapat pada E-R diagram menggambarkan komponen-komponen dari entity dan relasi yang masing-masing dilengkapi dengan attribute-attribute yang merepresentasikan seluruh fakta dari real-world yang kita tinjau (Fathansyah,1999,p79). Sedangkan menurut Silberschartz (2002,p42), E-R diagram dapat menyatakan keseluruhan struktur logical dari basis data dengan menggunakan bagan.

i. Melihat kembali conceptual data model dengan pengguna.

Bertujuan untuk melihat kembali conceptual model dan memastikan bahwa data model tersebut sudah benar.

Read More

APA ITU PHYSICAL MODEL ???

 

Physical Data Model (PDM)

 

Adalah presentasi suatu implementasi database secara spesifik dari suatu Logical Data Model (LDM) yang merupakan konsumsi komputer yang mencakup detail penyimpanan data di komputer yang direpresentasikan dalam bentuk record format, record ordering dan access path. Dan menjelaskan bagaimana data itu disimpan di dalam media penyimpanan yang digunakan secara fisik. Sasarannya adalah menciptakan perancangan untuk penyimpanan data yang menyediakan kinerja yang baik dan memastikan integritas, keamanan, serta kemampuan untuk dipulihkan.

 

Perancangan PDM bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dalam pemprosesan data yang mencakup :

1.      Relasi yang sudah ternormalisasi, juga mencakup perhitungan kasar volume data yang akan disimpan.

2.      Definisi dan deskripsi masing-masing atribut pada setiap entitas yang ada.

3.      Deskripsi tentang kapan dan dimana data digunakan, meliputi langkah-langkah pemasukan data, pemanggilan, penghapusan serta pembaruan.

4.      Kebutuhan akan waktu dalam mem-backup, recovery dan pemeliharaan integritas data.

5.      Deskripsi teknologi (sistem database, DBMS) yang digunakan untuk mengimplementasikan data.

 

    Dalam membangun database secara fisik membutuhkan pilihan kritis yang akan berimasukan  pada integritas dan kinerja aplikasi yaitu:

 

1.      Pemilihan format (Tipe (Tipe data) dengan mempertimbangkan Penggunaan Ruang, niai,              perbaikan integritas dan  manipulasi data;

2.      Pengelompokan atribut;

3.      Perekaman, pengorganisasian dan pembaharuan serta recovery;

4.      Pemilihan struktur database

5.      Penyiapan strategi penggunaan query

 

        Physical Data Model (PDM) menjelaskan cara komputer memandang data, bahwa data tersimpan pada lokasi fisik sebagai file-file yang terpisah. Model data fisik terbagi menjadi 2 yaitu :

 

1. Penyimpanan berurutan

yaitu organisasi atau penyusunan data di suatu medium penyimpanan yang terdiri dari satu record mengikuti satu record lain dalam suatu urutan tertentu. Misalnya, record pegawai disusun dalam urutan nomor pegawai. Saat penyimpanan berurutan digunakan, data pertama harus diproses pertama, data kedua diproses kedua, dan seterusnya sampai akhir file itu ditemukan. Contoh media penyimpanan ini adalah pita magnetik (magnetic tape).

 

2. Penyimpanan akses lansung

yaitu suatu cara mengorganisasikan data yang memungkinkan record-record ditulis dan dibaca tanpa pencarian secara berurutan. Unit perangkat keras yang memungkinkan hal ini disebut Direct Access  Storage Device (DASD). DASD memiliki mekanisme membaca dan menulis yang dapat diarahkan ke lokasi manapun dalam media penyimpanan. Yang paling populer adalah piringan magnetik (magnetic disc).

 

Read More

APA ITU CLOUD COMPUTING DAN GRID COMPUTING ???

Pengertian Cloud Computing

    Cloud Computing adalah gabungan dari pemanfaatan teknologi (komputasi) dan pengembangan berbasis internet (awan). Cloud Computing merupakan sebuah metode penggabungan dari berbagai pemanfaatan beberapa teknologi dimana kemampuan TI disediakan sebagai layanan berbasis internet. 

       Contoh Cloud Computing seperti Ymail atau Gmail. Anda tidak perlu software atau hardware (server) untuk menggunakannya. Semua Konsumen hanya perlu koneksi Internet dan mereka dapat mulai mengirimkan email. Software manajemen email dan server semuanya ada di cloud (internet) dan secara total di kelola oleh provider seperti Yahoo, Google, etc. Konsumen hanya perlu menggunakan software itu sendiri dan menikmati manfaatnya.

 

     Perhatikan titik-titik komputer/server sebagai gabungan dari sumber daya yang akan dimanfaatkan. Lingkaran-lingkaran sebagai media aplikasi yang menjembatani sumber daya dan cloud-nya adalah internet. Semuanya tergabung menjadi satu kesatuan dan inilah yag dinamakan cloud computing.Analoginya adalah, “Jika anda membutuhkan Susu, anda tidak perlu membeli sapi. Karena yang anda butuhkan adalah Susunya (manfaatnya) bukan Sapinya (Software/hardware). Itu sama saja dengan anda menggunakan software atau hardware seperti mengirim email, dan lain-lain tanpa harus memiliki Aplikasi Penyedia layanannya.

Pengertian Grid Computing

      Grid Computing atau Komputasi Grid   merupakan salah satu dari tipe Komputasi Paralel, adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer terpisah secara geografis namun tersambung via jalur komunikasi (termasuk Internet) untuk memecahkan persoalan komputasi skala besar. Semakin cepat jalur komunikasi terbuka, maka peluang untuk menggabungkan kinerja komputasi dari sumber-sumber komputasi yang terpisah menjadi semakin meningkat. Dengan demikian, skala komputasi terdistribusi dapat ditingkatkan secara geografis lebih jauh lagi, melintasi batas-batas domain administrasi yang ada. Sebagai sistem terdistribusi dengan non-interaktif beban kerja yang melibatkan sejumlah besar file. Apa yang membedakan grid computing dari konvensional sistem komputasi kinerja tinggi seperti komputasi cluster adalah grid lebih cenderung longgar digabungkan, heterogen, dan geografis.

 

    Grid computing merupakan salah satu jenis dari komputasi modern. Grid computing adalah arsitektur TI baru yang menghasilkan sistem informasi perusahaan yang berbiaya rendah dan lebih adaptif terhadap dinamika bisnis. Dengan grid computing, sejumlah komponen hardware dan software yang modular dan independen akan dapat dikoneksikan dan disatukan untuk memenuhi tuntutan kebutuhan bisnis. Lebih jauh, dari sisi ekonomi, implementasi grid computing berarti membangun pusat komputasi data yang tangguh dengan struktur biaya variatif yang bias disesuaikan dengan kebutuhan.

Perbedaan Cloud Computing dengan Grid Computing

    

    Grid Computing. Adalah sekumpulan komputer (bisa juga sekumpulan komputer cluster) yang terhubung satu dengan lainnya melalui internet atau jaringan yang lebih luas. Umumnya berada pada beberapa jaringan sendiri, dan tiap komputer (cluster) memiliki metode pengamanan sendiri (certificate), yang harus dimiliki oleh komputer (cluster) lainnya untuk dapat berinteraksi. Penggunanya menggunakan seluruh sumberdaya yang dimilikinya dan diharapkan dapat membuat semua komputer bekerja sesibuk mungkin. (Banyak komputer, banyak jaringan/Internet, pengamanan maksimal, penggunaan maksimal)

    Cloud Computing. Adalah sekumpulan kompter (bisa juga sekumpulan komputer cluster) yang terhubung satu dengan lainnya melalui internet atau suatu jaringan komputer. Umumnya berada pada satu jaringan sendiri, dan tiap kompter mempercayai komputer lainnya. Pengguna menggunakan sebagian dari sumberdaya yang dimilikinya dan diharapkan untuk tidak sampai membuat semua komputer bekerja dengan sibuk. (Banyak komputer, satu jaringan, pengamanan minimal, penggunaan minimal)

       Dapat di simpulkan bahwa Cloud Computing adalah sekumpulan komputer yang terhubung melalui internet sama seperti Grid Computing tetapi Grid Computing menghubungkan semua komputer dengan segala perangkat tambahan yang dimiliki tiap komputer untuk saling menggunakan sumber daya pada tiap komputer yang terhubung Sehingga komputasi berjalan maksimal tanpa ada komputer yang menganggur. Sedangkan Cloud Computing hanya menggunakan software pada server tanpa harus memikirkan hardware yang di pakai tanpa membuat komputer dari user lain ikut sibuk bekerja.

Read More