19
Pemodelan data Pemodelan data By: By: Mr. Haloho Mr. Haloho

Pemodelan data

  • Upload
    cerise

  • View
    46

  • Download
    1

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Pemodelan data. By: Mr. Haloho. Pendahuluan terhadap pemodelan sistem. - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Pemodelan data

Pemodelan dataPemodelan data

By:By:

Mr. HalohoMr. Haloho

Page 2: Pemodelan data

Pendahuluan terhadap pemodelan Pendahuluan terhadap pemodelan sistemsistem

• Model: representasi dari kenyataan. Model dapat dibentuk untuk sistem yang sudah ada atau untuk sistem yang diusulkan sebagai cara untuk memahami sistem itu dan cara mendokumentasikan kebutuhan-kebutuhan bisnis dan desain teknis.

• Model terbagi dua:1. Model logika2. Model teknis

Page 3: Pemodelan data

Model logika & Model TeknisModel logika & Model Teknis

• Model logika: Menunjukkan apa sebenarnya sistem. Menggambarkan sistem tanpa terpengaruh implementasi teknis. Model logika mengilustrasikan inti (esensi) dari sistem. Model sering juga disebut model esensial, model konseptual atau model bisnis

• Model teknis: menunjukkan bukan hanya apa sebenarnya sistem, namun juga bagaimana sistem secara fisik dan teknis diterapkan. Penerapannya tergantung pada teknologi yang dipilih dan batasan teknologi yang dipilih.

Page 4: Pemodelan data

Fokus analis sistemFokus analis sistem

• Analis sistem fokus pada model logika karena:1. Model logika menghilangkan bias yang dihasilkan

cara sistem yang sekarang diterapkan atau cara berpikir seseorang tentang bagaimana sistem harus diterapkan.

2. Model logika mengurangi resiko kehilangan kebutuhan-kebutuhan bisnis yang disebabkan terlampau fokus pada masalah teknis

3. Memungkinkan komunikasi dengan pemakai akhir dalam bahasa yang tidak teknis.

Page 5: Pemodelan data

Pemodelan dataPemodelan data

• Pemodelan data merupakan teknik dalam mengelola dan mendokumentasikan data sistem.

• Pemodelan data sangat penting karena:– Data merupakan sumberdaya yang akan dipakai oleh berbagai

proses, sehingga data harus dikelola dalam suatu cara yang fleksible dan dapat menyesuaikan dengan kebutuhan-kebutuhan bisnis.

– Struktur dan perlengkapan data biasanya permanen– Model data jauh lebih kecil daripada model proses dan obyek

dan dapat dikembangkan lebih cepat– Proses mengembangkan model data membantu analis dan

pengguna secara cepat meraih kesepakatan tentang istilah bisnis dan aturan.

Page 6: Pemodelan data

Entity-relationship diagramEntity-relationship diagram

• Entitas: suatu obyek yang datanya akan diperoleh dan disimpan. Suatu entitas merupakan suatu kelompok orang-orang, tempat-tempat, obyek-obyek, peristiwa-peristiwa atau konsep-konsep tentang sesuatu yang datanya akan ditangkap dan disimpan.

• Dalam pemodelan sistem entitas digambarkan dengan empat persegi panjang.

• Setiap entitas menunjukkan suatu kelompok dari beberapa contoh (Instansi) dari entitas itu, dan setiap entitas bisa dipisahkan dari entitas-entitas lainnya.

• Suatu Instansi entitas adalah keterjadian tunggal (hanya sekali) dari suatu entitas. Misal: Entitas pelajar memiliki beberapa instansi, misalnya Iwan, Rudi,dll.

Page 7: Pemodelan data

• Atribut: sesuatu yang dapat menjelaskan satu entitas atau karakteristik dari suatu entitas. Contohnya: Nama, Alamat, Nomor Telepon, Tanggal Lahir, IP, dll

• Atribut dapat dijabarkan beberapa atribut, dinamakan atribut gabungan (compound attribute). Misal: Ubtuk atribut Nama, dapat dijabarkan menjadi: Nama awal, Nama akhir, Marga,dll.

• Nilai dari suatu atribut dijabarkan dalam; tipe data, domain dan default

• Tipe/jenis data untuk satu atribut menjelaskan kelompok data apa yang dapat disimpan dalam atribut itu.

• Domain/Wilayah dari suatu atribut menjelaskan rentang nilai suatu atribut.

• Nilia Default bagi satu atribut adalah nilai yang akan dicatat jka user tidak menetapkan suatu nilai.

Page 8: Pemodelan data

Identifikasi entitasIdentifikasi entitas

• Setiap entitas atau instansi entitas membutuhkan identifikasi/pengenal didasarkan pada nilai data dari satu atau lebih atribut.

• Masing-masing entitas harus memiliki pengenal yang disebut key (kunci). Tidak satupun instansi entitas yang memiliki key yang sama. Namun, kadangkala lebih dari satu atributdiperlukan untuk mengidentifikasi instansi suatu entitas.

• Sekelompok atribut yang secara unik mengidentifikasi suatu instansi entitas disebut concenated key (Kunci gabungan).

Page 9: Pemodelan data

• Contoh: Suatu toko penyewaan Video ingin mengidentifikasi setiap Video dan copy-nya. Apabila identifikasi hanya “Nomor Judul” tidak memadai, karena setiap judul memiliki copy. Bila hanya copy judul sebagai pengenal juga tidak memadai, karena setiap judul memiliki copy dengan nomor yang sama. Untuk itu diperlukan concenated key (kunci gabungan) dengan memadankan “Nomor Judul” dan “Nomor copy sebagai pengenal.

Page 10: Pemodelan data

• Biasanya suatu entitas bisa memiliki lebih dari satu kunci. Setiap atribut dari setiap entitas/instansi entitas bisa dibuatkan kunci. Kunci-kunci ini dinamakan Kunci Kandidat (Candidate Key)

• Kunci kandidat yang paling sering dipakai untuk mengidentifikasi satu instansi entitas dinamakan kunci utama (Primary Key).

• Nilai default (yang dikenal sistem apabila tidak ditentukan user) dari kunci utama tidak bisa nol.

• Kunci kandidat yang tidak digunakan sebagi kunci utama dinamakan kunci alternatif.

Page 11: Pemodelan data

Hubungan-hubungan Hubungan-hubungan (Relationships)(Relationships)

• Suatu hubungan adalah kaitan bisnis yang alami antara satu atau lebih entitas. Hubungan mungkn menunjukkan suatu peristiwa yang menghubungkan entitas-entitas atau hanya logika yang ada diantara entitas.

Page 12: Pemodelan data

Derajat Kompleksitas HubunganDerajat Kompleksitas Hubungan

• Kardinalitas mendefenisikan jumlah keterjadian minimun dan maksimum dari satu entitas untuk suatu keterjadian tunggal dari entitas tertentu. Karena seluruh hubungan-hubungan selalu dua arah, kardinalitas harus didefenisikan dalam kedua arah untuk setiap hubungan.

• Ukuran kompleksitas hubungan data selain kardinalitas adalah Derajat (degree).

• Derajat hubungan adalah jumlah entitas yang berpartisipasi dalam suatu hubungan.

Page 13: Pemodelan data

Hubungan yang berulangHubungan yang berulang

• Hubungan bisa juga terjadi diantara instansi/contoh yang berbeda dari entitas yang sama. Hubungan ini disebut hubungan berulang (recursive relationship).

• Hubungan-hubungan mungkin juga terjadi antara dua atau lebih entitas yang berbeda. Hubungan ini disebut hubungan n-arah.

• Entitas penghubung (associative entity) adalah suatu entitas yang memperoleh kunci (key) utamanya dari lebih dari satu entitas lainnya. Masing-masing bagian dari kunci gabungan (concenated key) diarahkan ke satu dan hanya satu instansi dari masing-masing entitas yang terhubung.

Page 14: Pemodelan data

Kunci asing (Foreign Key)Kunci asing (Foreign Key)

• Kunci asing (foreign key) adalah suatu kunci utama suatu entitas yang diduplikasi oleh entitas lain untuk mengidentifikasi suatu hubungan. Suatu kunci asing (selalu di entitas anak) selalu cocok dengan kunci utama (di entitas orangtua)

• Entitas anak adalah entitas adalah entitas yang memakai kunci asing yang berasal dari kunci utama entitas lain

• Entitas orangtua adalah entitas yang kunci utamanya dipakai sebagai kunci asing.

Page 15: Pemodelan data

Hubungan yang tidak spesifikHubungan yang tidak spesifik

• Hubungan yang tidak spesifik sering juga disebut many-to-many relationship, adalah suatu hubungan dimana beberapa instansi dari satu entitas dihubungkan dengan beberapa instansi dari entitas lainnya.

• Dalam hubungan yang tidak spesifik, tidak ditemukan entitas anak dan entitas orangtua.

Page 16: Pemodelan data

GeneralisasiGeneralisasi

• Generalisasi adalah suatu teknik dimana atribut yang sama dibeberapa jenis entitas dikelompokkan menjadi entitas tersendiri. Entitas hasil pengelompokan ini disebut entitas tipesuper (supertype)

• Entitas tipesuper adalah entitas yang instansinya menyimpan atribut-atribut yang sama darisatu atau lebih entitas dibawahnya (subtipe).

Page 17: Pemodelan data

Bagaimana membentuk model dataBagaimana membentuk model dataMenemukan entitas yang akan dijelaskan oleh data.

Beberapa teknik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi entitas:

• Selama wawancara atau sesi JAD dengan pemilik dan pengguna, berikan perhatian kepada kata kunci sewaktu diskusi dilakukan.

• Selama wawancara atau sesi JAD, secara khusus minta pemilik sistem dan pengguna menyatakan apa yang harus ditangkap, disimpan, dan informasi apa yang akan dihasilkan.

• Teknik yang lain untuk mengidentifikasi entitas adalah mempelajari formulir-formulir yang ada dan arsip-arsip. Beberapa formulir bisa mengidentifikasi entitas peristiwa.

• Teknologi juga dapat membantu mengidentifikasi entitas-entitas.

Page 18: Pemodelan data

• Minta user menetapkan berapa banyak instansi dari setiap entitas.

• Ketika entitas-entitas ditemukan, beri nama yang ringkas dan berorientasi bisnis. Entitas harus dinamai dengan kata benda yang menggambarkan orang, peristiwa, obyek atau benda yang akan disimpan datanya.

• Untuk setiap entitas, defenisikan dalam istilah bisnis, bukan teknis. Kalau perlu gunakan Kamus Umum Bahasa Indonesia

Page 19: Pemodelan data

Model data konteksModel data konteks

• Setelah setiap entitas ditentukan, tugas berikutnya dalam pemodelan data adalah membentuk model data. Model data konteks mengikutkan entitas-entitas yang telah ditemukan sebelumnya.

• Hubungan harus dinamai dengan frasa kata kerja yang akan membentuk kalimat bisnis.