Basis Data

12.1          PERANAN

Basis data (database) memiliki peranan yang sangat penting dalam perusahaan. Informasi dapat diperoleh dengan cepat berkat data yang mendasarinya telah disimpan dalam basis data, contoh : mekanisme pengmbilan uang pada ATM, pengambilan mata kuliah melalui KRS online, dll.

Selain berguna pada tataran perusahaan, basis data juga dapat digunakan untuk keperluan pribadi. Dengan menggunakan perangkat lunak bais data seperti Microsoft Access, seseorang dapat mengelola data yang menjadi urusan pribadi, seperti data telepon dan belanja bulanan, sehingga segala informasi dapat diperoleh dengan mudah dan cepat.

12.2          STRUKTUR DATA dan BASIS DATA

Secara fisik data disimpan dalam bentuk kumpulan bit dan direkam dengan basis track di dalam media penyimpanan eksternal. Perhatikan gambar di bawah ini !

 

Gambar 12.1 Struktur Data

Gambar tersebut menjelaskan bahwa :

·         Kumpulan tabel menyusun basis data,

·         Tabel tersusun atas sejumlah record,

·         Sebuah record mengandung sejumlah field, dan

·         Sebuah field disimpan dalam bentuk kumpulan bit.

Pengertian masing-masing istilah di atas adalah seperti berikut:

~       Field (medan) menyatakan data terkecil yang memiliki makna. Field disebut juga elemen data, kolom, item dan atribut. Contoh : nama seseorang, tanggal lahir, jumlah barang yang dibeli.

~       Record (rekaman) menyatakan kumpulan dari sejumlah elemen data yang saling terkait. Record disebut juga tupel atau baris. Contoh : nama, alamat, tanggal lahir dan jenis kelamin seseorang menyusun sebuah record.

~       Tabel menghimpun sejumlah record. Contoh : data pribadi dari semua pegawai disimpan dalam sebuah tabel.

~       Basis data adalah suatu pengorganisasian sekumpulan data yang saling terkait sehingga memudahkan aktivitas untuk memperoleh informasi. Contoh : basis data akademis.

12.3          DBMS

DBMS (DataBase Management System) adalah sistem yang khusus dibuat untuk memudahkan pemakaian dalam mengelola basis data, yakni untuk mengatasi kelemahan sistem pemrosesan yang berbasis berkas.

Sistem ini umumnya didasarkan pada kebutuhan individual pemakai, bukan berdasarkan kebutuhan sejumlah pemakai.

 

 

 

                                                    

                  Berkas Keuangan

                              Berkas Mahasiswa

 

                             Berkas Mahasiswa

 

Berkas Akademis

Gambar 12.2 Contoh pemrosesan data berbasis berkas

Gambar diatas menunjukkan bahwa masing-masing aplikasi menggunakan berkas yang sama, yaitu berkas mahasiswa. Keadaan ini disebut juga duplikasi data, tetapi hal ini dianggap kurang efisien. Sehingga dapat disederhanakan menjadi seperti berikut.

Berkas Keuangan

                             Berkas Mahasiswa

                                       Berkas Akademik

Gambar 12.3 sistem bernasis berkas yang terpadu

Gambar diatas menunjukkan sistem pemrosesan berbasis berkas dilakukan secara lebih baik, yang mengakomodasikan sejumlah pemakai sehingga duplikasi data dapat ditiadakan. Sistem ini juga biasa menggunakan bahasa pemrograman COBOL.

DBMS juga memiliki beberapa keuntungan diantaranya (Ramakhrisnan dan Gehrke, 2000):

ü  Independensi data

Ketika membuat perubahan dalam data, program tidak harus diubah.

ü  Pengaksesan yang efisien terhadap data

Menyediakan berbagai teknik yang canggih. Sehingga penyimpanan dan pemngaksesan data dilakukan secara efisien

ü  Keamanan dan integritas data

DBMS dapat melakukan kendala integritas terhadap data, jadi segala sesuatu yang tidak sesuai dengan definisi suatu field dan kekangan yang melekat pada field akan ditolak.

ü  Administrasi data

Pemusatan administrasi data dapat meningkatkan perbaikan, dengan cara ini duplikasi atau redundansi data dapat diminimalkan.

ü  Akses bersamaan dan pemulihan terhadap kegagalan

Data yang sama dapat diakses oleh sejumlah orang dalam waktu yang sama. Selain itu juga jika terjadi kegagalan, DBMS dapat mengembalikan data ke kondisi sebelum terjadi kegagalan.

ü  Waktu pengembangan aplikasi diperpendek

Berbagai fasilitas yang ditawarkan membuat waktu pengembangan aplikasi dapat diperpendek.

Berbagai contoh DBMS yang terkenal

DBMS	Vendor
Access	Microsoft Corporation
DB2	IBM
Informix	IBM
Ingres	Computer Associate
MySQL	The MySQL AB Company
Oracle	Oracle Corporation
Sybase	Sybase Inc.
Microsoft SQL Server	Microsoft Corporation
Visual Dbase	Borland
Visual FoxPro	Microsoft Corporation

12.4        JENIS BASIS DATA MENURUT PENGAKSESAN

                Menurut pengaksesannya, basis data dibedakan menjadi empat jenis, yaitu :

1.       Basis data individual

Adalah basis data yang digunakan oleh perseorangan. Biasanya banyak dijumpai di lingkungan PC. Contoh : Visual dBASE, Microsoft Access, Corel Paradox, dan Filemaker Pro.

2.       Basis data perusahaan

Adalah basis data yang dimaksudkan untuk diakses oleh sejumlah pegawai dalam sebuah perusahaan di sebuah lokasi. Basis data seperti ini biasanya menggunakan sstem client-server.

3.       Basis data terdistribusi

Adalah basis data yang disimpan di sejumlah komputer yang terletak pada beberapa lokasi. Contoh : bank yang memiliki sejumlah cabang di berbagai kota dan menerapkan transaksi yang bersifat online.

4.       Basis data publik

Adalah basis data yang dapat diakses oleh siapa saja.

Basis data individual dirancang oleh perseorangan, sedangkan tiga basis data lainnya di desain oleh administrator data (Data Administrator/DA) dan dikelola oleh seorang spesialis yang dinamakan administrator basis data (Database Administrator/DBA).

12.5        JENIS DATA PADA BASIS DATA

               

Tipe Data	Keterangan
Character (Visual dBASE) Char (SQL) Text (Access) Alpha (Paradox)	Menyatakan tipe data untuk menyimpan deretan karakter seperti nama orang atau nama mobil
Memo (Access dan Visual dBASE) Text (PostgreSQL)	Untuk menyimpan deretan karakter dengan ukuran yang besar (melebihi 256 karakter)
Number (Access) Numeric (Visual dBASE)	Untuk menyimpan data bilangan
Date/Time (Access)	Untuk menyimpan data jam dan tanggal
Date (Visual dBASE) Date (PostgreSQL)	Untuk menyimpan tanggal
Time (PostgreSQL)	Untuk menyimpan data jam
Currency (Access) Money (Paradox)	Untuk menyimpn data uang
Yes/No (Access) Logical (Visual dBASE) Bool (PostgreSQL)	Untuk menyimpan data logika
OLE (Visual dBASE) OLE Object (Access)	Untuk menyimpan OLE. Dapat berupa objek seperti 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
Point Lseg Path Box Circle Polygon	Untuk menyimpan data geometrik (terdapat pada PostgreSQL)

12.6        MODEL DATA

                Model data adalah sekumpulan konsep terintegrasi yang dipakai untuk menjabarkan data, hubungan antardata, dan kekangan terhadap data yang digunakan untuk menjaga konsistensi. Model data disebut juga struktur data logis.

                Model data yang umum saat ini ada 4 macam, yaitu :

1.       Model Data Hirarkis

Model hirarkis merupakan model data yang tertua. Sampai sekarang model ini masih digunakan untuk menangani sistem reservasi penumpang. Contoh DBMS terkenal  yang menggunakan model ini adalah IMS (IMB).

Gambar 12.4 Model data hirarkis

Kelebihan model ini adalah pengaksesan atau peremajaan data dapat dilakukan sangat cepat karena hubungan antar data telah ditentukan di depan. Sedangkan kelemahannya, karena struktur data harus didefinisikan di depan, penambahan field baru memerlukan penentuan ulang terhadap struktur secara keseluruhan. Hal inilah yang dirasa menyulitkan.

2.       Model Data Jaringan

Model ini dibuat untuk menangani masalah pada model hirarkis. Namun penanganannya tetap jauh lebih kompleks daripada model data relasional.

Produk DBMS terkenal yang menggunakan model data jaringan ini yaitu IDMS/R (Computer Associates).

Gambar 12.5 Model data jaringan

3.       Model Data Relasional

Model data relasional menggunakan sekumpulan tabel berdimensi dua, dengan masing-masing tabel tersusun atas sejumlah baris (record) dan kolom.

Pada model data relasional, kaitan antara dua buah tabel disebut hubungan (relationship). Hubungan dapat berupa :

·         1-1, yakni suatu data pada suatu tabel berpasangan dengan hanya satu data pada tabel lain,

·         1-M, yakni satu data pada suatu tabel berpasangan dengan banyak data pada tabel lain.

Gambar 12.6 Model data relasional

DBMS yang menggunakan model data relational biasa disebut RDBMS (Relational DataBase Management System). Contoh RDBMS yang terkenal yaitu Ingres dan InterBase.

4.       Model Data Berbasis Objek

Berbeda dengan tiga model data yang sebelumnya, model data ini mengemas data dan fungsi untuk mengakses data (metode) ke dalam bentuk objek.

Gambar 12.7 Model data berbasis objek

DBMS yang menggunakan model ini biasa disebut OODBMS (Object Oriented DataBase Management Systems). Berikut adalah beberapa contoh OODBMS.

OODBMS	Vendor
Gemstone	Gemstone System (www.gamestone.com)
Matisse	ADB Inc.
Versant	Versant
Objectivity	Objectivity Inc. (www.objectivity.com)
ObjectStore	Object Design Inc.
Jeevan	W3 Apps
Vision	Instyle
Poet	Poet Software (www.poet.com)

Beberapa DBMS tidak sepenuhnya berorientasi objek, melainkan menggunakan pendekatan objek-relasional. DBMS seperti ini biasa disebut OORDBMS (Object Oriented-Relational DataBase Management System) atau ORDBMS (Obejct Relational DataBase Management System). Contohnya Visual dBASE 7.x.

12.7        KOMPONEN DBMS

Komponen	Keterangan
Kamus data	Menjabarkan berkas (tabel) dan field
Utilitas	Digunakan untuk memudahkan pemakai dalam menciptakan basis data dan tabel serta dalam memanipulasi data
Pembangkit laporan	Memudahkan dalam membuat laporan
Pembangkit aplikasi	Memudahkan dalam membuat aplikasi
Keamanan akses	Mengatur hak asasi pemakai
Pemulihan sistem	Untuk mengembalikan data ke basis data sekiranya terjadi kegagalan sistem

12.8 SQL

SQL (Struktured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses basis data yang tergolong relasional. Standar SQL mula-mula didefinisikan oleh ISO (International Standards Organization) dan ANZI (the American National Standards Intitute),  yang dikenal dengan sebutan SQL86. Standar terakhir ketika buku ini disusun berupa SQL99.

Pemahaman terhadap SQL sangat bermanfaat karena anda juga bisa memanfaatkan untuk keperluan pemprograman.

Sesungguhnya SQL tidak terbatas hanya untuk mengambil data (query), tetapi menambahkan data ke table, menghapus data, mengganti  dan berbagai operasi lain.

12.9 Data Warehouse dan Data Mart

Data Werehouse sebenarnya adalah suatu basis data. Data warehouse dibedakan dengan basis data operasional (basis data yang digunakan pada sistem operasional) antara lain berdasarkan rentan waktu data yang ditanganinya. Menurut Inmon (2002), rentan waktu basis data operasional adalah dari sekarang sampai dengan 60-90 hari, sedangkan rentan waktu data werehouse menampung data sejarah yang cukup panjang, sedangkan basis data operasional hanya memiliki sejarah yang pendek.

Sumber data bagi data warehouse adalah data internal yang terdapat pada perusahaan (basis data operasional) dan data eksternal yang berasal dari sumber-sumber diluar perusahaan. Oleh karna itu tidak mengherankan jika ukuran data warehouse jauh lebih besar. Ukurannya dapat berkisar antara gigabyte dan terabyte.

Data yang ada pada warehouse dapat di akses dan dianalisis melalui perangkat seperti OLAP, data mining, paket visualisasi infromasi, paket statistic dan pembangkit laporan.

Proses yang terjadi antara sumber data dan data warehouse dapat berupa pengambilan, pembersihan, transportasi, pemuatan, dan penyegaran.

Beberapa contoh perangkat lunak yang digunakan untuk administrasi dan manajemen data warehouse:

·         HP Intelligent Warehouse (Hawlett Packard)

·         FlowMark (IBM)

·         SourcePoint (Software AG)

Adapun yang dimaksud dengan data mart adalah warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan. Karakteristik yang membedakan data mart dan data warehouse adalah sebagai berikut (Connolly, Begg, Strachan 1999):

·         Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan –kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis.

·         Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse.

·         Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data mart lebih mudah dipahami dan dinavigasi.

Beberapa contoh produk data mart:

·         SmartMart (IBM)

·         Visual Warehouse (IBM)

·         PowerMart (Informatica)

12.10 OLAP

OLAP (OnLine Analytical Processing)

Adalah jenis perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan permintaan terhadap data dalam bentuk yang kompleks dan bersifat sementara serta sewaktu-waktu. OLAP memanipulasi dan menganalisis data bervolume besar dari berbagai perspektif (multimedia). Oleh karna itu OLAP seringkali disebut Analisis Data Multimedia.

OLAP bekerja dengan data dalam bentuk multidimensi. sebagai contoh, suatu kubus yang mempresentasikan data bedimensi tiga.

Tujuan OLAP adalah menggunakan informasi dalam sebuah basis data (data warehouse) untuk memandu keputusan-keputusan yang stratesgis. Beberapa contoh permintaan yang ditangani oleh OLAP:

·         Berapa jumlah penjualan dalam kuartal pertama?

·         Berapa jumlah penjualan per kuartal untuk masing-masing kota?

·         Tampilkan 5 produk dengan total penjualan teritinggi pada kuartal pertama.

Kadangkala permintaan yang ditanggapi OLAP bisa diselesaikan dengan pertanyaan SQL sederhana, tetapi banyak kasus tidak dapat diekspresikan dengan SQL.

OLAP dapat digunakan untuk melakukan konsolidasi, drill-down, dan slicing and dicing.

·         Konsolidasi melibatkan pengelompokan data, sebagai contoh kantor-kantor cabang dapat dikelompokan menurut kota atau bahkan propinsi. Transaksi penjualan dapat ditingjau menurut tahun, triwulan, bulan dan sebagainya. Kadangkala istilah melibatkan pengelompokan data, sebagai contoh kantor-kantor cabang dapat dikelompokan menurut kota atau bahkan propinsi. Transaksi penjualan dapat ditingjau menurut tahun, triwulan, bulan dan sebagainya. Kadangkala istilah rollup digunakan untuk menyatakan konsolidasi.

·         Drill-down  adalah suatu bentuk yang merupakan kebalikan dari konsolidasi, yang memungkinkan data yang ringkas dijabarkan menjadi data yang lebih detail. Sebagai contoh, mula-mula data yang tersaji didasarkan pada kuartal pertama, jika dikehendaki, data masing-masing bulan pada kuartal pertama tersebut bisa diperoleh, sehingga akan tersaji data bulan Januari, Februari, Maret, April.

·         Slicing dan Dicing (atau dikenal dengan istilah pivoting) menjabarkan pada kemampuan untuk melihat data dari berbagai sudutpandang. Data dapat diiris-iris atau dipotong-potong berdasarkan kebutuhan. Sebagai contoh, dapat diperoleh data penjualan berdasarkan semua lokasi atau hanya pada lokasi-lokasi tertentu.

Sistem OLAP pasa masa awal menggunakan larik multidimensi di dalam memori untuk menyimpan data kubus. Sistem seperti ini disebut MOLAP (Multidimensional  OLAP). Pada perkembangan selanjtnya, data disimpan dalam bentuk basis data relasional. Sinstem OLAP ini ikenal ROLAP (Relational  OLAP). Selain MOLAP dan ROLAP, terdapat pula sistem yang dinamakan ). Selain MOLAP dan ROLAP, terdapat pula sistem yang dinamakan Hybrid  OLAP (HOLAP), yaitu sistem OLAP yang menyimpan berbagai ringkasan dalam memori dan meyimpan baris data dan ringkasan-ringkasan yang lain dalam basis data relasional.

Sistem OLAP dibedakan dengan sistem OLTP (OnLine Transaction Processing). Tujuan OLTP adalah memelihara basis data dalam bentuk yang akurat dan terkini, misalnya untuk mencatat saldo sekarang milik para nasabah bank. Karakteristik aplikasi OLTP adalah seperti berikut (Lewis, dkk, 2002 hal.644):

·         Transaksi singkat dan sederhana,

·         Pemutkhiran relative sering dilakukan, dan

·         Transaksi hanya mengakses sebagian kecil basis data

Adapun karakteristik aplikasi-aplikasi OLAP:

·         Permintaan data sangat kompleks,

·         Jarang ada pemutakhiran, dan

·         Transaksi mengakses banyak dalam basis data.

Contoh perangkat lunak OLAP:

·         Express Derver (Oracle)

·         PowerPlay (Cognos Software)

·         Metacube (Informix/Standford Technology Group)

·         HighGate Project (Sybase)

12.11 Data Mining

            Data Mining adalah perangkat lunak yang ditujukan untuk mengidentifikasi trend (kecenderungan) atau pola yang terdapat pada himpunan data yang sangat banyak dengan sedikit masukan dari pemakai. Perangkat lunak ini mampu menemukan pola-pola tersembunyi maupun hubungan-hubungan yang terdapat dalam basis data yang besar dan menghasilkan aturan-aturan yang digunakan untuk memperkirakan perilaku dimasa mendatang. Data mining sering dikatakan berurusan dengan “penemu pengetahuan” dalam basis data.

Data ming bekerja dengan melibatkan teori statistic, misalnya clustering dan Bayesian network, dan teknik kecerdasan buatan (AI), seperti jaringan saraf (neural network), logika kabur (fuzzi logic), algoritma genetika dan pembelajaran mesin.

12.12 ERP

ERP (Enterprise Resource Planning) merupakan perangkat lunak yang berfungsi untuk menangani managemen produk si dalam perusahaan. Deloitte dan Touche (Heizer dan Render, 2001 hal.292) mendefinisikan ERP sebagai “paket sistem perangklat lunak bisnis yang memungkinkan perusahaan-perusahaan untuk =

1.      Mengotomatiskan dan mengintegrasikan kebanyakan proses bisnis mereka

2.      Berbagi data yang umum dan praktis dalam keseluruhan perusahaan

3.      Menghasilkan dan mengakses informasi di dalam lingkungan waktu-nyata (real-time)

Perangkat lunak ini menyediakan fasilitas yang menyediakan fasilitas yang berhubungan dengan seluruh bisnis dalam perusahaan, dari pengevaluasian pemasok hingga penagihan faktur.

            Secara prinsip, ERP menggunakan basis data terspusat untuk medukung fungsi-fungsi produksi, pembelian, keuangan, logistic dan SDM. Umumnya sistem ini berupa produk yang dapat dijahit, disesuaikan dengan kebutuhan pemakainya. Sebagai contoh, perusahaan Mosanto, Dow Chemical, dan DuPont membeli S/W ERP R/2 dan R/3 dari SAP AG (sebuah perusahaan Jerman). Lalu, sistem ini disesuaikan kebutuhan perusahaan-perusahaan tersebut.

ERP mempunyai keunggulan antara lain mengintegrasikan berbagai tempat dan unit-unit bisnis dan menyediakan keunggulan strategis terhadap pesaing. Namun dalam prakteknya tidak banyak perusahaan yang menggunakannya harganya yang sangat mahal.

Perusahaan-perusahaan yang terkenal pemasok ERP yaitu:

·         Baan (Belanda)

·         Oracle (Amerika Serikat)

·         J.D Edward (Amerika Serikat)

·         People Soft (Amerika Serikat)

SOAL LATIHAN

1.       HTML memiliki kepanjangan....

2.       HTTP memiliki kepanjangan....

3.       ISP memiliki kepanjangan....

4.       Etika dalam mengirimkan e-mail dikenal dengan sebutan...

5.       Proses untuk mengirimkan berkas milik klien ke server FTP dikenal dengan sebutan...

6.       VoIP memiliki kepanjangan....

7.       Jelaskan fungsi ISP !

8.       Bagaimana cara melakukan koneksi ke ISP ?

9.       Sebutkan paling tidak 6 contoh sumber daya pada Internet !

10.   Apa yang dimaksud dengan Web browser ?

11.   Jelaskan maksud carbon copy (cc) pada e-mail !

12.   Apa fungsi mesin pencari pada Web ?

13.   Berikan contoh paling tidak 5 buah Web portal yang terkenal !