PEMODELAN DAN ANALISIS DATA
A. Pengantar Kepemodelan Data
Model sistem memainkan peran penting dalam pengembangan sistem. Bab ini akan menjelaskan data modelling/pemodelan data sebagai teknik untuk mendefenisikan persyaratan bisnis untuk sebuah data base.
B. Data Modeling
Suatu teknik untuk mengatur dan mendokumentasikan data sistem. Sering disebut dengan data base
Petunjuk yang ada dalam ERD:
1. Kita perlu menyimpan data tentang costumer,order dan investori product.
2. Nilai costumer number secara unik mengidentifikasi satu dan hanya satu order.
3. Untuk satu costumer, kita harus tau costumer name, shipping adress, billing address dan balance due.
4. Costumer menempatkan no, satu atau lebih order saat ini atau terbaru.
5. Order dimasukkan tepat pada costumer
6. Satu order menjual satu atau lebih ordered product.
7. Inventory produk trjual sebagai nol, satu atau lebih ordered product.
C. Konsep Sistem Pemodelan Data
Ada beberapa catatan mengenai pemodelan data. Model yang aktual disebut dengan entity relationship diagram (ERD). Karena model ini menjelaskan data dalam konteks entitas dan hubungan yang digambarkan oleh data tersebut.
Konsep Dasar Yang Mendasari Semua Model Data
1. Entitas
Entiti atau entitas adalah sesuatu yang diperlukan bisnis untuk menyimpan data. Entitas digambarkan denganbentuk persegi.
2. Atribut
Jika entitas digunakan untuk menyimpan data maka kita mengidentifikasi bagian data spesifik yang ingin kita simpan dari setiap entitas tertentu.kita dapat menyebut data ini sebagai atribut.
3. Domain
Saat menganalisis sebuah sistem kita mendefenisikan nilai-nilai atribut yang sah atau yang memiliki sistem bisnis. Nilai untuk atribut didefenidikan dalam tiga properti,yaitu : tipe data, domain dan default.
4. Hubungan
Atribut dan atribut gabungan terdiri dari :
1. Compound atribute
Atribut yang terdiri dari atribut lain. Sininimnya dalam berbagai bahasa pemodelan data sangat banyak.
2. Data tipe
Properti sebuah atriut yang mendefenisikan tipe data apa yang dapat disimpan pada atribt.
3. Domain
Saat menganalisis sebuah sistem kita mendefenisikan nilai-nilai atribut yang sah atau yang memiliki sistem bisnis. Nilai untuk atribut didefenidikan dalam tiga properti,yaitu : tipe data, domain dan default.
4. Default falue
Nilai yang akan digunakan jika nilai tersebut tidak ditetpkan oleh pengguna.
5. Key
Atribut atau kelompok atribut yang mengasumsikan nilai unik untuk setiap contoh entitas atau disebut dengan identifier.
6. Concatenated key
Macam-macam key :
1. Candidate key
Satu dari sekian banyak key yang berlaku sebagai primery key suatu entitas. Sering disebut dengan candidate identifier.
2. Primary key
Kandidate key yang paling umum digunakan untuk mengidentifikasi contoh entitas tunggal.
3. Alternate key
Candidate key yang terpilih menjadi pimery key. Sinonomnya adalah secondary key.
4. Subseting kriteria
Atribut yang nilai terbatasnya membagi contoh entitas. Sering disebut inversion entry.
cardinalitity
Kardinalitas mendefenisikan jumblah kemunculan baik minimum maupun maksimum satu entitas yang dapat dihubungkan dengan kemunculan tunggal entitas lainnya.
degree
degree hubungan adalah jumblah entitas yang berperan dalam hubungan. Hubungan juga terdapat dalam contoh yang berbeda dan dalam entitas yang sama (recursive relationship/hubungan rekursif). Dan juga terdapat associtive entity yang artinya sebuah ntitasyang mendapatkanprimery key dari lebih dari satu entitas lain (prent).
Foreign key
Hubungan mengimpikasikan bahwa satu entitas dihubungkan dengan entitas lain. Foreign key adalah pimery key pada entitas yang berikan ke entitas lain untuk mengidentifikasicontoh hubungan.
Identifing relationship/Hubungan teridentifikasi
Hubungan teridentifikasi adalah hubungan dimana entitas induk menyerahkan primery key nya menjadi bagian entitas primery key anak. Entitas anak untuk setiap hubungan teridentifikasi sering disebutweak entity karena identifikasinya tergantung pada keberadaan entitas induk. Untuk entitas asosiatif ,kardinalitas dari anak keinduk dan selalu satu dan hanya satu.
Generalisasi
2. Selanjutnya model data key based akan digambarkan.
3. Selanjutnya dibuat data model fullyatributed.
4. Kemampuan adaptasi dan fleksibilitas model data lengkap dianalisis melalui proses yang disebut normalisasi.
D. Prospek Desain Sistem
Model ini menunjukkan kemampuan dan keterbatasan teknis dari teknologi database tersebut dan juga persyaratan pengaturan peforma yang dianjurkan oleh administrator database
E. Alat Otomatisasi Untuk Pemodelan Data
Model data disimpan dalam repositori. model data adalah mendata, yaitu data mengenai data bisnis. Kebanyakan produk CASE mendukung pemodelan data komputer asisted dan desain data base. Beberapa produkk CASE (seperti, logic works’ erwin) hanya mendukung pemodelan data dan desain database.
F. Membuat Model Data
Seorang analisis atau pengguna sistem yang berpengalaman, Anda harus mempelajari bagaimana membuatnya. Kita akan menggunakan proyek Soundstage Entertainment Club untuk memnu anda dalam pembuatan model data.
1. Mencari entitas,
membatasi pemikiran anda pada entitas yang akan dipakai pengguna akhir untuk menyimpan data. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan.
b. Selama wawancara atau sesi JRP, mintalah secara spesifik kepada pemilik dan pengguna sistem untuk mengidentifikasi segala sesuatu mengenai apa yang dilakukan jika ingin memperoleh, menyimpan, dan menghailkan suatu informasi.
c. Teknik lain untuk mengidentifikasi entitas adalah mempelajari form, file dan laporan yang ada.
Teknologi dapat pula membantu anda mengidentifikasi entitas. Sebagian besar alat CASE dapat memproses file dan database yang ada menjadi data fisik. Teknik ini bermanfaat untuk mengidentifikasi entitas, namun terkadang membingungkan anda.
2. Model data konteks
3. Model data key based
Tugas selanjutnya adalah mengidentifikasi semua entitas. Beberapa pakar menyarankan anda untuk menghindari intelegen key. Intelegen key adalah kode bisnis yang strukturnya mengkomunikasikan data tentang contoh entitas misalnya, klasifikasi ukuran atau sifat lainnya. Kode adalah kelompok karakter atau digit yang mengidentifikasi dan mendeskripsikan sesuatu dalam sistem bisnis.
a. Terdapat beberapa tipe kode. Tipe-tipe tersebut dapat digabungkan untuk membentuk sarana yang efektif untuk identifikasi contoh entitas.
1) Kode Serial, menetapkan bilangan yang dihasilkan secara berurutan untuk contoh entitas.
2) Kode Blok, Sama dengan kode serial kecuali dalam jumblah hal kode blok dibagi menjadi grop-grop yng memiliki beberapa arti bisnis.
3) Kode Alfabet, menggunakan kombinasi huruf yang terbata (dan mungkin bilangan) untuk menfeskripsikan contoh entitas
4) Dalam Kode yang Signifikan, tiap digit mendeskripsikan karakteristik contoh entitas yang dapat diukur atau diidentifikasi.
5) Kode Hierarki, menydiakan interprestasi top-down untuk contoh entitas.
b. Petunjuk berikut digunakan untuk membuat skema pengkodean bisnis :
1) Kode harus dapat diperluas untuk mengakomodasi pertumbuhan.
3) Kode harus cukup besar untuk mendeskripsikan perbedaan karakteristik.
4) Kode harus dimudahkan. Contoh baru harus bisa dibuat.
5) Pertimbangkan untuk mencari surrogate key sebagai subsitusi untuk concatenated key yang besar pada entitas mandiri.
4. Hierarki Tergeneralisasi
Berguna untuk mengidentifikasi tiap hierarki generalisasi dalam domain bisnis. Sounstake mengidentifikasi setidaknya satu struktur supertipe. Pembahasan selanjutnya menjelaskan hierarki generalisasi ditunjukkan pada gambar 8-15 dan key yang sebelumnya didefenisikan tetap dapat dipakai.
5. Model Data Fully Atributed
Fakta ini dapat dinyatakan menggunakan pendekatan top-down (misalnya brainstorming) atau buttom-up (mislnya form dan file sampling).
G. Menganalisis Model Data
model data mengkomunikasikan persyaratan database, namun model tersebut tidak selalu merupakan desain database yang bagus. Membahas karaktristik model data berkulitas satu hal yang memungkinkan kita mengembagkan struktur database ideal, kita juga akan menampilkan proses yang digunakan untuk menganalisis kualitas model data dan melakukan modifikasi yang diperlukan sebelum desain database.
Model data yang bagus pada dasarnya nonredundan. Ini berarti
setiap atribut data selain foreign key,mendeskripsikan satu entitas.
Model data yang bagus seharusnya fleksibel dan mudah
menyesuaikan dengan kebutuhan di masa datang.
Secara sederhana entitas berada dalam first normal form (FNF) jika tidak ada atribut yang dapat memiliki lebih dari satu nilai untuk entitas tunggal, dan entitas berada dalam second normal (2NF) jika berada dalam 1NF dan jika semua nilai atribut nonprimary key tergantung pada primary key lengkap bukan hanya sebagian. Entitas juga berada dalam third normal form (3NF). Contoh normalisasi, First Normal Form langkah pertama analisis data adalah menempatkan setiap entitas kedalam 1NF seperti gambar dibawah ini. Gambar 8-16. Langkah selanjutnya adalah meletakkan entitas dalam 2NF.
H. Pemetaan Data Ke Lokasi
