langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Derived relation untuk model data logikal
Tahap ini tujuannya adalah untuk membuat hubungan bagi model data logikal untuk mewakili beberapa entitas,
beberapa hubungan yang mungkin terjadi pada model data konseptual :
• Tipe strong entity • Tipe weak entity
• Tipe hubungan biner one-to-many (1:*) • Tipe hubungan one-to-one (1:1)
• Tipe hubungan rekursif one-to-one (1:1) • Tipe hubungan superclass/subclass • Tipe hubungan biner many-to-many (*:*) • Tipe Complex relationship
• Multi-valued attributes
b. Memvalidasi relasi menggunakan normalisasi
Tujuannnya adalah untuk memvalidasi hubungan— hubungan di dalam model data logikal menggunakan normalisasi. Tujuan dari normalisasi adalah untuk memastikan bahwa himpunan relasi setidaknya memiliki jumlah atribut yang cukup untuk mendukung kebutuhan data perusahaan.
Normalisasi adalah sebuah teknik untuk menghasilkan sebuah set hubungan dengan sifat-sifat yang diinginkan sesuai dengan kebutuhan data dari perusahaan (Connolly & Begg, 2010, p416). Proses normalisasi pertama-tama dimulai dengan mengirim data dari sumbernya (contohnya, bentuk standar entry data) kedalam format table dengan beberapa baris dan
kolom. Format yang dimaksud adalah tabel dengan bentuk yang belum ternormalisasi (unnormalized form) dan disebut sebagai unnormalized table.
Menurut Connolly dan Begg (2010, p430), bentuk yang belum ternormalisasi (Unnormalized Form, UNF) adalah sebuah tabel yang mengandung satu atau lebih repeating groups (kelompok data yang berulang). Pengulangan kelompok (repeating groups) adalah sebuah atau sekelompok atribut yang berada didalam sebuah tabel dimana atribut tersebut mempunyai beberapa nilai untuk satu atribut nominated key pada tabel tersebut. Key yang dimaksud adalah atribut yang secara unik diidentifikasi pada tiap baris didalam tabel yang belum ternormalisasi.
Bentuk – bentuk normalisasi antara lain : 1. First Normal Form (1NF)
Sebuah relasi dimana persimpangan setiap baris dan kolom berisi satu dan hanya satu nilai (Connolly & Begg, 2010, p430). Sebuah relasi akan berada dalam bentuk 1NF jika repeating groups sudah hilang. Ada dua pendekatan untuk menghilangkan repeating groups pada tabel yang tidak normal (unnormalized table), yaitu : • Dengan memasukan data yang sesuai ke dalam kolom
• Dengan menempatkan data yang berulang bersama salinan dari atribut kunci pada relasi yang terpisah. 2. Second Normal Form (2NF)
Menurut Connolly dan Begg (2010, p434) relasi dikatakan 2NF jika relasi berada pada 1NF dan setiap atribut yang bukan primary key bergantung sepenuhnya (full functionally dependent) terhadap primary key. Full functionally dependent terjadi jika A dan B merupakan atribut dari suatu relasi, dan B dikatakan bergantung penuh terhadap A (A->B), namun bukan subset dari A.
3. Third Normal Form (3NF)
Menurut Connolly dan Begg (2010, p436), Third Normal Form (3NF) adalah sebuah relasi yang memenuhi first normal form (1NF) dan second normal form (2NF) di mana tidak terdapat atribut non-primary key yang bersifat transitively dependent dari primary key-nya.
Menurut Connolly dan Begg (2010, p424), transitive dependency adalah jika kondisi A, B, dan C merupakan atribut-atribut dari sebuah relasi seperti jika A->B dan B->C, maka C adalah transitively dependent dari A melalui atau via B (disediakan bahwa A bukan functionally dependent dari B dan C). Dalam normalisasi ketiga ini, atribut yang tidak memberikan kontribusi terhadap penjelasan karakteristik primary key, akan dipindahkan ke
sebuah tabel yang terpisah. Keuntungan dari tabel relasional dalam 3NF adalah menghilangkan data yang berulang-ulang dengan tujuan menghemat tempat dan mengurangi keanehan manipulasi.
c. Memvalidasi relasi terhadap transaksi pengguna
Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa relasi dalam model data logikal mendukung kebutuhan transaksi. Dengan menggunakan relasi, link primary key/foreign key yang diperlihatkan pada relasi, diagram ER dan kamus data akan dilakukan secara manual.
d. Memeriksa integrity constraint
Tujuannya adalah untuk memeriksa batasan integritas yang ditunjukkan dalam model data logikal. Integrity constraint adalah batasan yang dipaksakan untuk melindungi basis data dari ketidaklengkapan, ketidakakuratan dan ketidak konsistenan. Beberapa tipe integrity constraint yaitu:
• Required data;
• Attribute domain constraints; • Multiplicity;
• Entity integrity; • Referential integrity; • General constraints.
e. Meninjau kembali model data logikal dengan pengguna
Tujuannya adalah untuk meninjau kembali model data logikal dengan pengguna untuk memastikan bahwa mereka mempertimbangkan model tersebut untuk menjadi representasi sesungguhnya dari kebutuhan data oleh perusahaan. Jika pengguna puas dengan model tersebut maka langkah selanjutnya yang diambil tergantung pada jumlah user view yang terkait dengan basis data dan bagaimana pengelolaannya.
f. Menggabungkan model data logikal kedalam model global (optional step)
Tujuannya adalah untuk menggabungkan model data logikal ke dalam model data global yang mewakili semua pandangan pengguna basis data. Tahapan ini meliputi proses penggabungan model data logikal ke dalam global, validasi model data logikal dan meninjau ulang model data logikal global dengan pengguna.
g. Memeriksa untuk pertumbuhan di masa depan
Tujuannya adalah untuk menentukan apakah ada perubahan signifikan yang mungkin terjadi di masa yang akan datang dan untuk menilai apakah model data logikal dapat mengakomodasi perubahan tersebut.
2.1.8.3 Perancangan Basis Data Fisikal
Menurut Connolly dan Begg (2010, p467) perancangan basis data fisikal (physical database design) adalah proses memproduksi sebuah deskripsi implementasi dari basis data pada penyimpanan sekunder. Perancangan ini juga menjelaskan base relations, file organizations dan indeks yang digunakan untuk mencapai akses yang efisien pada data dan semua integrity constraints yang terkait serta langkah – langkah keamanan.
Fase ini memperkenankan perancang untuk membuat keputusan tentang bagaimana basis data dapat di implementasikan. Oleh karena itu, perancangan fisikal disesuaikan dengan DBMS tertentu. Terdapat umpan balik antara desain fisikal dan logikal, karena keputusan yang diambil selama desain fisikal yang digunakan untuk meningkatkan perfoma dapat mempengaruhi model data logikal. Tahap – tahap perancangan basis data selanjutnya, setelah dilakukan perancangan basis data logikal meliputi:
Langkah 3 Menerjemahkan model data logical untuk target