TI POLITALA 2A BASIS DATA

BAB I
PENDAHULUAN

1.1  Pengantar basis data

Basis data menyediakan fasilitas atau memudahkan dalam memproduksi informasi yang digunakan oleh pemakai untuk mendukung pengambilan keputusan. Hal inilah yang menjadi alasan dari penggunaan teknologi basis data pada saat sekarang (dunia bisnis).

Berikut contoh penggunaan Aplikasi database dalam dunia bisnis :

·         Bank : Pengelolaan data nasabah, akunting, semua transaksi perbankan

·         Bandara : Pengelolaan data reservasi, penjadwalan

·         Universitas : Pengelolaan pendaftaran, nilai, alumni

·         Pabrik : Pengelolaan data produksi, persediaan barang, pemesanan, agen 

·         Telekomunikasi : Pengelolaan data tagihan, jumlah pulsa

1.1.1 File Tradisional

 Sebelumnya, sistem yang digunakan untuk mengatasi semua permasalahan bisnis pengelolaan data secara tradisional dengan cara menyimpan record-record pada file-file yang terpisah, yang disebut sistem pemrosesan file. Dimana masing-masing file diperuntukan hanya satu program aplikasi saja.

Kelemahan dari sistem pemrosesan File:

1.      Timbulnya data rangkap (redundancy data) dan ketidak konsistensi data               (Inconsistency data)

Karena file-file dan program aplikasi disusun oleh programmer yang berbeda, sejumlah informasi mungkin memiliki duplikasi dalam beberapa file. Sebagai contoh nama mata kuliah dan sks dari mahasiswa dapat muncul pada suatu file memiliki record-record mahasiswa dan juga pada suatu file yang terdiri dari record-record mata kuliah. Kerangkapan data seperti ini dapat menyebabkan pemborosan tempat penyimpanan dan biaya akses yang bertambah. Disamping itu dapat terjadi inkonsistensi data. Misalnya, apabila terjadi perubahan jumlah sks mata kuliah, sedangkan perubahan hanya diperbaiki pada file mata kuliah dan tidak diperbaiki pada file mahasiswa. Hal ini dapat mengakibatkan kesalahan dalam laporan nilai mahasiswa.

2.      Kesukaran dalam mengakses data

Munculnya permintaan-permintaan baru yang tidak diantisipasikan sewaktu membuat program aplikasi, sehingga tidak memungkinkan untuk pengambilan data.

3.      Data terisolir (Isolation data)

Karena data tersebar dalam berbagai file, dan file-file mungkin dalam format-format yang berbeda, akan sulit menuliskan program aplikasi baru untuk mengambil data yang sesuai.

4.      Masalah pengamanan (Security problem)

Tidak semua pemakai diperbolehkan mengakses seluruh data. Bagian Mahasiswa hanya boleh mengakses file mahasiswa. Bagian Mata kuliah hanya boleh mengakses file mata kuliah, tidak boleh mengakses file mahasiswa. Tetapi sejak program-program aplikasi ditambahkan secara ad-hoc maka sulit melaksanakan pengamanan seperti yang diharapkan.

5.      Data Dependence

Apabila terjadi perubahan atau kesalahan pada program aplikasi maka pemakai tidak mengakses data.

1.1.2 Pendekatan Basis Data

Seiring dengan berjalannya waktu lambat laun sistem pemrosesan file mulai ditinggalkan karena masih bersifat manual, yang kemudian dikembangkanlah sistem pemrosesan dengan pendekatan database.

Pada sistem ini record-record data disimpan pada satu tempat yakni database dan diatara program aplikasi maupun pemakai terdapat DBMS (Dtabase Management Sistem).

1.2  Sistem Manajemen Basis Data (SMBD)

Data adalah Representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek seperti manusia (pegawai, mahasiswa, pembeli), barang, hewan, peristiwa, konsep, keadaan dan sebagainya yang direkam dalam bentuk angka, huruf, simbol, teks, gambar, bunyi atau kombinasinya.

Basis Data adalah Sekumpulan data yang terintegrasi yang diorganisasi untuk memenuhi kebutuhan para pemakai di dalam suatu organisasi.

DBMS(Database Management Systems) adalah perangkat lunak yang menangani semua pengaksesan ke database.

Seorang user dari sistem dapat melakukan operasi-operasi terhadap file-file tersebut. Operasi yang dapat dilakukan antara lain :

1.      Menambah file baru ke dalam database

2.      Menambah data ke dalam file yang sudah ada

3.      Mengambil (retrieve) dari file yang sudah ada

4.      Merubah data dari file yang sudah ada

5.      Menghapus data dari file yang sudah ada

6.      Menghapus file dari database

Beberapa istilah yang digunakan pada basis data :

1.      Enterprise:

Suatu bentuk organisasi seperti: bank, universitas, rumah sakit, pabrik, dsb. Data yang disimpan dalam basis data merupakan data operasional dari suatu enterprise. Contoh data operasional: data keuangan, data mahasiswa, data pasien.

2.      Entitas:

Suatu obyek yang dapat dibedakan dari lainnya yang dapat diwujudkan dalam basis data.

Contoh Entitas dalam lingkungan Bank terdiri dari: Nasabah, Simpanan, Hipotik

Contoh Entitas dalam lingkungan Pabrik terdiri dari: Supplier, Part, Shipment

Kumpulan dari entitas disebut Himpunan Entitas.

Contoh: semua nasabah, semua supplier

3.      Atribut (Elemen Data):

Karakteristik dari entitas tsb.

Contoh Entitas Nasabah, atributnya terdiri dari: Kode Nasabah, Nama Nasabah, Alamat Nasabah.

4.      Nilai Data (Data Value):

Isi data / informasi yang tercakup dalam setiap elemen data.

Contoh Atribut Nama Nasabah dapat berisi Nilai Data: Nina, Rika, Gema, dsb.

5.      Kunci Elemen Data (Key Data Elemen):

Tanda pengenal yang secara unik mengidentifikasikan entitas dari suatu kumpulan entitas.

Contoh Entitas Nasabah yang mempunyai atribut-atribut Kode Pepustakaan Nama  Anggota, Alamat Anggota, dsb menggunakan Kunci Elemen Data Kode Perpustakkan

6.      Record Data:

Kumpulan isi elemen data (atribut) yang saling berhubungan.                     

Contoh: kumpulan Atribut Kode Nasabah, Nama Nasabah, Alamat Nasabah berisikan "931109", "Nina", "Jl. Keamanan 63A".

1.3  Struktur Dan Komponen-Komponen dalam SMBD

1.      Data

Disimpan secara terpadu (integrated) dan dapat dipakai secara bersama (shared).

2.      Perangkat Keras

Terdiri dari unit penyimpanan sekunder.

Contoh : disk, drum

3.      Perangkat Lunak

Menghubungkan antara pemakai dan data di dalam sistem basis data

BAB II
KONSEP DAN ARSITEKTUR SMBD

2.1 Model, Skema dan Instances Data

Dalam pembuatan basis data, agar basis data yang dibuat bisa sesuai dengan yang diinginkan maka diperlukan proses perancangan terlebih dahulu. Dimana dalam proses ini dilakukan pendeskripsian data dalam bentuk schema serta pembuatan model datanya. Untuk itu kita perlu mengetahui konsep dari schema dan model data dalam basis data.

Schema merupakan deskripsi dari basis data berupa abstraksi data yang terdiri dari nama dan tipe dari record, item-item data, serta constraint dari basis data.

Sedangkan model data merupakan alat utama yang digunakan untuk menyediakan abstraksi data. Sehingga model data merupakan penggambaran dari schema basis data.

Ada tiga kategori dalam model data, yaitu:

1.      Model data tingkat tinggi

Model data ini menggunakan konsep seperti entity, attribute, dan relationship.

2.      Model data representasional atau implementasi

Termasuk dalam jenis ini adalah model data relasional, jaringan, dan hirarki. Dimana data disajikan dengan menggunakan struktur record (record-based data model)

3.      Model data fisik

Model data ini menggambarkan bagaimana data disimpan dalam komputer yaitu dalam format-format record, urutan-urutan record, dan access path. Model data nantinya akan menggambarkan setiap level dari basis data yang tampak seperti pada gambar berikut ini.

Gambar 2.1 Model data

2.2 Arsitektur Basis Data

Arsitektur DBMS (DataBase Management System) ini dikenal dengan nama arsitektur tiga skema (three-schema architecture) dimana fungsi ini untuk memisahkan antara basis data fisik dengan program aplikasi user. Skema-skema tersebut adalah sebagai berikut:

·         Internal level (internal schema)

Menjelaskan struktur penyimpanan fisik dari basis data menggunakan model data fisik.

·         Conceptual level (conceptual schema)

Menjelaskan struktur penyimpanan dari keseluruhan basis data untuk dipakai oleh satu komunitas user menggunakan model data tingkat tinggi atau model data implementasi.

·         External atau view level (external schema atau user view)

Menjelaskan sebagian basis data yang menjadi perhatian dari sekelompok user tertentu menggunakan model data tingkat tinggi atau model impelementasi.

2.3 Kekangan Dalam Basis Data

Di dalam perancangan dan penyusunan basis data ada beberapa aturan yang harus dipatuhi. Kekangan/batasan itu diperlukan agar file-file basis data yang disusun bisa memenuhi kriteria sesuai dengan definisi basis data. Terdapat beberapa kekangan yang harus dipatuhi pada file basis data agar dapat memenuhi kriteria sebagai suatu basis data. Beberapa aturan itu berhubungan dengan masalah kerangkapan data, inkonsistensi data, data terisolasi, keamanan data, dan integritas data.

1.      Kerangkapan Data, yaitu munculnya data-data yang sama secara berulang-ulang pada file basis data yang semestinya tidak diperlukan. 

2.      Inkonsistensi Data, yaitu munculnya data yang tidak konsisten pada medan yang sama untuk beberapa file dengan kunci yang sama. Ketidak-konsistenan data biasanya terjadi akibat kesalahan dalam pemasukan data (data entry) atau update anomaly, yaitu suatu proses untuk meng-update data, tetapi mengakibatkan munculnya data yang tuda kkonsisten atau kehilangan informasi tentang objek yang ditinjau. 

3.      Data Terisolasi, disebabkan oleh pemakaian beberapa file basis data dimana program aplikasi tidak dapat mengakses data-data dari file tertentu sehingga seolah-olah ada file yang terpisah/terisolasi terhadap file yang lain dalam basis data. Data terisolasi harus dihindari karena akan berakibat pada tidak lengkapnya informasi yang dihasilkan dari dari pengolahan data dalam basis data.

4.      Security Problem, berhubungan dengan masalah keamanan data dalam sistem basis data. Pada prinsipnya file basis data hanya boleh digunakan oleh pemakai tertentu yang mempunyai wewenang untuk mengaksesnya.

5.      Integrity Problem, berhubungan dengan unjuk kerja sistem agar dapat melakukan kendali/kontrol pada semua bagian sistem sehingga sistem selalu beroperasi dalam pengendalian yang penuh.

BAB III
BASIS DATA RELASIONAL

3.1  Pengantar Basis Data Reasional

Database Relasional sebenarnya adalah suatu konsep penyimpanan data terstruktur, sebelum konsep database relasional muncul sudah ada uda model database yaitu network database dan hierarchie database. Teori database relasional di kemukakan pertamakali oleh Dr. E.F. Codd. Dalam database relasional, data disimpan dalam bentuk relasi atau tabel dua dimensi, dan antara tabel satu dengan tabel lainnya terdapat hubungan atau relationship sehingga dapat di simpulkan, database adalah kumpulan dari sejumlah tabel yang saling hubungan atau saling keterkaitan. Kumpulan dari data yang diorganisasikan sebagai tabel tadi disimpan dalam bentuk data elektronik di dalam harddisk komputer dan dikelompokan secara logis berdasarkan schema user.

Untuk membuat struktur tabel, mengisi data ke tabel, memperbarui data dan menghapus data dari tabel diperlukan software. Perangkat lunak yang digunakan membuat tabel, isi data, ubah data, dan hapus data disebut Relational Database Management System atau yang biasa di singkat dengan RDBMS. Sedangkan perintah yang digunakan untuk membuat tabel, mengisi tabel, mengubah tabel, dan menghapus data disebut perintah SQL (Baca : Sequel) yang merupakan singkatan dari Structure Query Language. Jadi, setiap aplikasi perangkat lunak RDBMS pasti bisa dipakai untuk menjalankan perintah SQL. Sebenarnya fungsi RDBMS bukan cuma untuk buat tabel, isi data, ubah data dan hapus data. Untuk manajemen data dalam skala yang besar dan agar bisa mendukung proses bisnis yang kontinyu atau terus menerus dan real time suatu Relational Database Management System dituntut untuk mempunyai kemampuan manajemen user dan keamanan data yang terjamin, mencadangkan data dan mengembalikan data serta kemampuan lainnya yang berkaitan dengan kecepatan pemrosesan data. Sebuah aplikasi perangkat lunak RDBMS yang ada di pasaran saat ini dan paling sering digunakan adalah Oracle Database yang di keluarkan oleh Oracle Corporation.

Keuntungan Basis Data Relasional :

1.Bentuknya sederhana

2.Mudah untuk melakukan berbagai operasi data

Istilah dalam Basis Data Relasional :

     Relasi                  : Sebuah tabel yang terdiri dari beberapa kolom dan beberapa baris

     Atribut                : Kolom pada sebuah relasi

     Tupel                  : Baris pada sebuah relasi

     Domain               : Kumpulan nilai yang valid untuk satu atau lebih stribut

     Derajat (degree) : Jumlah atribut dalam sebuah relasi

     Cardinality         : Jumlah tupel dalam sebuah relasi

3.2  Keys

1.      Super Key

2.      Satu atribut / kumpulan atribut yang secara unik mengidentifikasi sebuah tupel di dalam relasi

3.      Candidate Key

4.      Atribut di dalam relasi yang biasanya mempunyai nilai unik

5.      Primary Key

6.      Candidate key yang dipilih untuk mengidentifikasikan tupel secara unik dalam relasi

7.      Alternate Key

8.      Candidate key yang tidak dipilih sebagai primary key

9.      Foreign Key

10.  Atribut dengan domain yang sama yang menjadi kunci utama pada sebuh relasi tetapi pada relasi lai atribut tersebut hanya sebagai atribut biasa

3.3  Pengantar Model E-R

Model E-R menggambarkan dunia nyata dalam dua kelompok yaitu entitas dan relationship. Entitas adalah objek/konsep yang memiliki karakter yang spesifik. Contoh entitas dalam domain Perpustakaan adalah Mahasiswa dan Accout. Relationship adalah hubungan antara entitas. Contoh relationship yang dalam domain Perpustakaan adalah relationship antara entitas Mahasiswa dengan daftar kartu anggota perpustakaan (nasabah memiliki account).

Notasi untuk entitas pada diagram E-R adalah menggunakan segiempat. Sedangkan relationship menggunakan simbol diamond. Contoh:

Gambar 4.1 Contoh entitas dan relationship

3.4  ERD

Atribut mendeskripsikan karakteristik entitas dan atribut. Contoh: atribut entitas Mahasiswa adalah nomor mahasiswa nama mahasiswa dan alamat. Pada diagram E-R, atribut digambarkan dengan lingkaran.

Gambar 4.2 Diagram E-R dengan atribut

Atribut utama yang menjadi pembeda satu record dengan record lainnya disebut primary key. Pada gambar diatas “nomor” adalah primary key entitas nasabah dan “nomor acc” adalah primary key account. Pemilihan entitas dan relationship dalam suatu domain masalah cenderung bersifat subyektif, setiap perancang database dapat menghasilkan rancangan yang berbeda-beda.

Contoh: Nasabah memiliki atribut Alamat. Alamat sendiri sebenarnya bisa dianggap sebagai suatu entitas dengan atribut “Kode Pos” dan “Kabupaten/kota”. Sehingga diagram untuk entitas nasabah dapat diubah menjadi:

Gambar 4.3 Entitas nasabah dengan relationship terhadap entitas alamat

Mana yang paling benar? Apakah alamat sebagai atribut ataukah alamat sebagai entitas?

Jawabannya tergantung pada domain masalah. Jika alamat sebagai atribut (Gambar 2), berarti satu nasabah memiliki tepat satu alamat. Sedangkan untuk alamat sebagai entitas (Gambar 3) , satu anggota dapat memiliki lebih dari satu alamat dan satu alamat dapat ditempati lebih dari satu anggota. Artinya solusi kedua cakupannya lebih luas dibandingkan yang pertama.

Tetapi untuk atribut “Nama” yang menempel kepada entitas “Anggota hal yang sama akan sulit dilakukan. Ini disebabkan atribut “Nama” secara umum tidak dapat dianggap sebagai suatu entitas yang terpisah.

3.5  CDM

Conceptual Data Model atau biasa di sebut CDM. CDM memodelkan struktur logis dari keseluruhan aplikasi data, tidak tergantung pada software atau pertimbangan model struktur data. CDM yang valid dapat dikonversi ke PDM atau OOM. CDM dalam penerapannya dapat di samakan dengan ERD yang fungsinya memang sama yaitu memodelkan struktur logik dari basis data. CDM dipakai untuk menggambarkan secara detail struktur basis data dalam bentuk logik. CDM terdiri dari objek yang tidak diimplementasikan secara langsung kedalam basis data yang sesungguhnya.

3.5.1        Langkah-Langkah membuat CDM

Berikut langkah-langkah membuat CDM:

1.      Pahami terlebih dahulu inti   permasalahan dari kasus yang diberikan,

2.      Tentukan entity apa saja yang terlibat.

3.      Tentukan atribut-atribut data untuk setiap entity berikut tipe datanya.

4.       Tentukan hubungan/keterkaitan antar tiap entity berikut kardinalitasnya.

5.      Modelkan Entity dan Relationship.

6.      Cek kebenaran model.

7.      Perbaiki setiap error dan warning.

3.5.2 Jenis-jenis Objek Dalam CDM

Berikut adalah objek yang ada pada CDM:

1. Entity

         Untuk membuat entitas, klik item pada palette dengan label Entity, kemudian klik space putih di sebelah kanan. Untuk membuat beberapa entitas, klik terus sebanyak jumlah entitas yang dibutuhkan.

2.Relationship

         Untuk membuat relasi antara 2 buah entitas, klik item pada palette dengan label

3. Relationship

         Kemudian hubungkan kedua entitas. Beri nama pada relasi yang sudah anda buat dengan melakukan double klik pada relasi dan mengisi nama pada field Name pada tab General.

4.Inheritance                     

         Untuk membuat inheritance dari sebuah entitas, terlebih dahulu buat entitas-entitas lain yang merupakan child dari entitas parent. Lalu klik item pada palette dengan label inheritance, hubungkan entitas parent dengan salah satu entitas child. Untuk menghubungkan entitas child yang lain, tarik garis antara lambang inheritance (bentuk setengah lingkaran) dengan entitas child. Kemudian beri nama pada inheritance anda.

3.6  PDM

Physical Data Model atau yang biasa disebut PDM. PDM merupakan representasi fisik dari database yang akan dibuat dengan mempertimbangkan DBMS yang akan digunakan. PDM dapat dihasilkan (di-generate) dari CDM yang valid. PDM dalam penerapannya dapat di samakan dengan Skema Relasi yang fungsinya adalah memodelkan struktur fisik dari suatu basis data. PDM merupakan gambaran secara detail suatu basis data dalam bentuk fisik. PDM memperlihatkan struktur penyimpanan data yang benar pada basis data yang digunakan sesungguhnya.

3.6. 1 Langkah-Langkah Membuat PDM

Berikut adalah langkah-langkah membuat PDM :

1. Buka file CDM yang sudah jadi.

2.Dari Tools pilih Generate Physical Data Model. Pilih DBMS yang akan

   digunakan.

3.  Setelah klik OK, PDM akan di generate secara otomatis.

4. Tambahkan atribut pada tabel baru yang dihasilkan (jika ada).

3.7 Membangun Basis Data

Sebuah sistem manajemen basis data relasional atau dalam bahasa Inggrisnya dikenal sebagai relational database management system (RDBMS) adalah sebuah program komputer (atau secara lebih tipikal adalah seperangkat program komputer) yang dirancang untuk mengatur/memanajemen sebuah basis data sebagai sekumpulan data yang disimpan secara terstruktur, dan melakukan operasi-operasi atas data atas permintaan penggunanya. Contoh penggunaan DBMS ada banyak sekali dan dalam berbagai bidang kerja, misalnya akuntansi, manajemen sumber daya manusia, dan lain sebagainya. Meskipun pada awalnya DBMS hanya dimiliki oleh perusahaan-perusahaan berskala besar yang memiliki perangkat komputer yang sesuai dengan spesifikasi standar yang dibutuhkan (pada saat itu standar yang diminta dapat dikatakan sangat tinggi) untuk mendukung jumlah data yang besar, saat ini implementasinya sudah sangat banyak dan adaptatif dengan kebutuhan spesifikasi data yang rasional sehinggal dapat dimiliki dan diimplementasikan oleh segala kalangan sebagai bagian dari investasi perusahaan. Ada beberapa ketidaksepahaman terhadap definisi atas "relasional" dari DBMS.     
Definisi yang paling populer dari sebuah RDBMS seringkali dianggap kurang tepat; beberapa kalangan berargumentasi bahwa penyajian data sebagai kumpulan baris dan kolom sudah cukup memenuhi syarat untuk dikatakan sebagai sebuah RDBMS. Tipikalnya, sebuah sistem basisdata dikatakan memenuhi kriteria sebagai RDBMS apabila memenuhi hukum-hukum yang ditetapkan dalam 12 hukum Codd, namun pada kenyataannya justru kebanyakan sistem basisdata tidak mendukung sepenuhnya implementasi hukum-hukum Codd tersebut.
Kalangan lainnya beranggapan apabila sebuah sistem basisdata tidak mengimplementasikan keseluruhan hukum-hukum Codd tersebut, maka sistem tersebut tidak dapat disebut sebagai relasional. Pandangan seperti ini, yang banyak diterima oleh para teoritis dan kalangan-kalangan lainnya yang memegang teguh prinsip-prinsip Codd, tentunya akan mendiskualifikasikan banyak sistem basisdata yang ada saat ini "tidak murni relasional". Dalam kenyataannya, sistem basisdata yang menggunakan SQL (Structured Query Language) untuk mengakses dan memodifikasi data tidak bisa dikatakan sebagai RDBMS menurut definisi ini. Sementara itu, para pendukung atas sistem basisdata yang ada menyebutkan sebuah sistem basisdata yang menerapkan hanya beberapa dari hukum-hukum Codd tersebut disebut sebagai Sistem Manajemen Basisdata Semi-Relasional/Pseudo-Relational Database Management Systems (PRDBMS). Untuk sistem manajemen basis data yang sepenuhnya menerapkan hukum-hukum Codd tersebut selanjutnya disebut sebagai Sistem Manajemen Basisdata Murni-Relasional/Trully-Relational Database Management Systems (TRDBMS). Saat ini, hampir seluruh RDBMS yang ada menerapkan SQL sebagai bahasa query namun juga menyediakan dan mengimplementasi beberapa alternatif lainnya. Alpora Dataphor adalah RDBMS yang tersedia secara komersil yang mengikuti secara penuh ke dua belas hukum-hukum Codd tersebut, dan kedua kelompok mengenalnya sebagai RDBMS.

3.7  RAT

Mengungkap jumlah entitas ke entitas yang lain bisa dihubungkan melalui relationship set. Cardinalitas pemetaan paling banyak digunakan dalam menggambarkan relationship sets biner. Untuk relationship set biner cardinalitas pemetaan harus merupakan salah satu dari tipe berikut:

1.      One to one (satu ke satu)

2.      One to many (satu ke banyak)

3.      Many to one (banyak ke satu)

4.      Many to many (banyak ke banyak)

3.8  Automatic RDBMS Tools

BAB IV
NORMALISASI

4.1  Pengantar Normalisasi

Normalisasi database merupakan suatu pendekatan sistematis untuk meminimalkan redundansi data pada suatu database agar database tersebut dapat bekerja dengan optimal. Jika anda seorang database administrator ketika terjadi sesuatu pada database seperti penurunan kinerja, mungkin anda akan ditanya apakah database tersebut telah di normalisasi?

Tujuan Normalisasi Database

Tujuan normalisasi database adalah untuk menghilangkan dan mengurangi redudansi data dan tujuan yang kedua adalah memastikan dependensi data (Data berada pada tabel yang tepat). Jika data dalam database tersebut belum di normalisasi maka akan terjadi 3 kemungkinan yang akan merugikan sistem secara keseluruhan.

INSERT Anomali: Situasi dimana tidak memungkinkan memasukkan beberapa jenis data secara langsung di database.

DELETE Anomali: Penghapusan data yang tidak sesuai dengan yang diharapkan, artinya data yang harusnya tidak terhapus mungkin ikut terhapus.

UPDATE Anomali: Situasi dimana nilai yang diubah menyebabkan inkonsistensi database, dalam artian data yang diubah tidak sesuai dengan yang diperintahkan atau yang diinginkan.

4.2  Bentuk Normal Pertama (1NF)

Pada tahap ini dilakukan penghilangan beberapa group elemen yang berulang agar menjadi satu harga tunggal yang berinteraksi di antara setiap baris pada suatu tabel, dan setiap atribut harus mempunyai nilai data yang atomic (bersifat atomic value). Atom adalah zat terkecil yang masih memiliki sifat induknya, bila terpecah lagi maka ia tidak memiliki sifat induknya.

Syarat normal ke satu (1-NF) antara lain:1. Bentuk Tidak Normal (UNF)
Syarat :
Masukan semua atribut yang ada pada dokumen dasar (Dokumen Masukan dan Dokumen Keluaran) pada satu himpunan.
Langkah :
Masukan semua atribut yang ada pada dokumen masukan (Form Data Anggota, Form Data User dan Form Buku) dalam satu himpunan.

4.3  Bentuk Normal Kedua (2NF) 2. Bentuk Normal Pertama (1NF)
Syarat :
- Tidak ada baris yang duplikat
- Masing  masing Cell atau Atribut bernilai tunggal
Langkah :
- Hapus / Buang atribut yang duplikat (pada kotak merah) yang ada pada Bentuk Tidak Normal (UNF) menjadi Cell yang bernilai tunggal pada himpunan baru Normalisasi Bentuk Pertama (1NF).
- Tentukan atribut yang akan dijadikan Candidate Key (Calon Kunci yang akan menjadi Kunci Utama).

Gbr. Bentuk Tidak Normal           Gbr. Bentuk Normal Pertama

Keterangan :
* Candidate Key

4.    Bentuk Normal Kedua
Syarat :
- Sudah dalam bentuk Normal Pertama.
- Semua atribut yang tidak termasuk dalam Primary Key memiliki ketergantungan fungsional pada Primary Key secara utuh.
Langkah :
Buat tabel baru dengan setiap himpunan yang saling ketergantungan secara fungsional antara atribut Primary Key dan atribut bukan kunci (atribut yang tidak memiliki kunci).

Grb. Bentuk Normal Pertama                  Gbr. Bentuk Normal Kedua

4. Bentuk Normal Ketiga (3NF)
Syarat :
Menghilangkan anomali-anomali hasil dari ketergantungan fungsional.
Langkah :
- Sudah dalam bentuk Normal Kedua
- Pisahkan atribut yang merupakan atau menjadi atribut detail (tidak tergantung secara langsung kepada atribut Primary Key). Pisahkan atribut (pada kotak merah) dari himppunan / dari tabel asal pisahkan ke tabel baru.

 Gbr. Bentuk Normal Kedua               Gbr. Bentuk Normal Ketiga.

DAFTAR PUSTAKA

Silberschatz, A., Korth, H.F. & Sudarshan, S., 2011. Database System Concepts Sixth Edition. New York: McGraw-Hill.

Elmasri, R. & Navathe, S.B., 2011. Fundamentals of Database System Sixth Edition. Boston: Addison-Wesley.

http://staff.uny.ac.id/sites/default/files/pendidikan/Diana%20Rahmawati,%20M.Si./KEKANGAN%20&%20PANDANGAN%20BASIS%20DATA.pdf

https://rabiatulmardiyah.blogspot.com/2019/05/basis-data-rasional.html

http://coretan-bangkhoiri.blogspot.com/2012/01/kekangan-dalam-basis-data.html