Analisa Sistem Informasi
1.
Analisa masalah
2.
Uraian Prosedur/Cross Functional Flowchart
3.
Analisa Keluaran
4.
Analisa Masukan
5.
Analisa Proses : DAD Sistem Berjalan
6.
Analisa Data
Perancangan Sistem Informasi
1. Rancangan basis data/Pemodelan Data :
a. CDM (Context Data Model)
b. LDM (Logical Data Model)
c. Normalisasi
d. LDM Normal
e. Database Schema
f. Spesifikasi basis data
3. Rancangan Proses/Pemodelan Proses (DAD
Sistem Usulan)
4. Spesifikasi Proses
5. Rancangan Keluaran
6. Rancangan Masukan
7. Rancangan Layar
Berisikan pemodelan data yang tertuang dalam analisa data beserta relasi yang ada dalam bentuk ERD yang diusulkan Peter P.Chen, CDM hanya memperlihatkan item-item sebagai
berikut : - Entiti - Relasi
- Kardinalitas
1. Rancangan Basis Data/Pemodelan Data
1. Context Data Model (CDM)
N M
Pemodelan Data
:
Entity Relationship Diagram (ERD)/Diagram Hubungan Entitas (DHE) Fungsi : - memodelkan data
- melihat data yang akan disimpan Simbol-simbol :
: - Entity Set/objek data - Kata benda
Contoh : mahasiswa, pelanggan, barang, dan lain-lain : - Relationship/hubungan
- Menghubungan entity set - Kata kerja
contoh : kerja, ambil, isi, dan lain-lain Atribut : Ciri dari sebuah entity
Cardinality : - tingkat hubungan
- melihat tingkat hubungan suatu relationship 1 : M (hubungan satu ke banyak)
M : N (hubungan banyak ke banyak) 1 : 1 (hubungan satu ke satu)
The Entity Relationship (ER) Model
ER Modeling
is a
top-down
approach to database design.
Entity Relationship (ER) Diagram
◦
A detailed, logical representation of the entities,
associations and data elements for an organization or
business
ERD represents the conceptual database as viewed by end
user
ERDs depict the ER model’s three main components:
Entity-Relationship (ER)
Modeling.
ER Modeling
is a
top-down
approach to
database design.
Entity Relationship (ER) Diagram
◦
A detailed, logical representation of the entities,
associations and data elements for an organization or
business
Notation uses three main constructs
◦
Data entities
◦
Relationships
◦
Attributes
Chen Model & Crow’s Foot Model
Person, place, object, event or
concept about which data is to
be maintained
named property or
characteristic of an
entity
Association
between the
instances of one or
more entity types
Represents a set or collection of objects in the real world that
Chen Notation
Entities
Refers to the entity set
and not to a single
entity occurrence
Corresponds to a table and not to a row in
the relational environment
In both the Chen and Crow’s Foot models,
an entity is represented by a rectangle
containing the entity’s name
Entity name, a noun, is usually written in
Entity vs. Entity Set (Entities)
Entity Set (Entities) --- Student
John Smith
(999-21-3415, jsmith@, John Smith, 18,
3.5)
Students in ITCS3160
999-21-3415, jsmith@, John Smith, 18, 3.5
999-31-2356, jzhang@, Jie Zhang, 20, 3.0
999-32-1234, ajain@, Anil Jain, 21, 3.8
Is it an entity?
Rules:
1.
An entity must be important to the
organisation.
2.
An entity must have at least one attribute.
3.
An entity must occur more than once
(there must be more than one customer)
4.
Each entity occurrence (record) must be
Entities
Examples of entities:
◦
Person: EMPLOYEE, STUDENT, PATIENT
◦
Place: STORE, WAREHOUSE
◦
Object: MACHINE, PRODUCT, CAR
◦
Event: SALE,REGISTRATION, RENEWAL
◦
Concept: ACCOUNT, COURSE
Guidelines for naming and defining entity types:
◦
An entity type name is a singular noun
◦
An entity type should be descriptive and specific
◦
An entity name should be concise
◦
Event entity types should be named for the result of the event, not the
activity or process of the event.
Attributes
Characteristics of entities
In Chen model, attributes are represented
by ovals and are connected to the entity
rectangle with a line
Each oval contains the name of the
attribute it represents
In the Crow’s Foot model, the attributes
are simply written in the attribute box
below the entity rectangle
Jenis Attribute
• Composite vs Simple(atomic) Attributes
• Single-valued vs Multivalued Attributes
• Stored vs Derived Attributes
• Null values
• Key Attribute
Composite vs Simple (Atomic)
• Composite attributes dapat dibagi ke subbagian yang lebih
kecil dan merepresentasikan attribute yang lebih dasar
• Simple attributes tidak dapat dibagi
• Contoh: Alamat -> Jalan, Kota, Propinsi,KodePos, Negara;
Jalan -> NoRumah, NamaJalan
Single-valued vs Multivalued
Attributes
• umur -> single-valued
• noTelpon -> multivalued
Store vs Derived Attributes
• umur -> derived attribute dari tglLahir
• tglLahir -> stored attribute
Null values
Relationship
•
Manager
yang mengelola suatu
Department
->
hubungan antara
Employee
dengan
Department; manages
•
Department
yang mengontrol suatu
Project
->
hubungan antara entity
Department
dengan
Project; controls
•
Employee
yang bekerja pada
Department
tertentu ->
hubungan antara entity
Employee
dengan
Department;
works_for
• Cardinality Ratios untuk relationship biner menggambarkan
jumlah instances suatu entity dapat berpartisipasi
Contoh: works_for;
DEPARTMENT:EMPLOYEE = 1:N
Id_B(pk) -dt_B -id_A(FK ) Id_A(pk) - dt_A 1 1 A C B Id_A(fk) Id_B(fk) Id_B(pk) dt_B -Id_B(fk) Id_A(pk) - dt_A M 1 A C B Id_A(fk) Id_B(fk) Id_B(pk) - dt_B Id_A(pk) - dt_A N M A C B Id_A(fk) Id_B(fk) - Dt_C
KdKul (PK) NamaKul sks NIM (FK) KdKul (FK) Nilai NIM (PK) Nama Alamat N M Mahaiswa
ambil Mata kuliah
contoh :
1. Dalam sistem perkuliahan, seorang mahasiswa dapat mengambil lebih
dari satu mata kuliah, dan 1 mata kuliah dapat diambil oleh lebih 1
mahasiswa.
ERD-nya adalah :
2. Dalam sistem kepegawaian, jika asumsi seorang pegawai dapat
memegang lebih dari satu jabatan dan satu jabatan hanya dapat
dipegang oleh satu pegawai, maka ERD-nya adalah ?
No. Pinjam : ………… Tanggal : …… No. Anggota : ………… Nama : …… Jumlah : ……….. Frekuensi : …. Angsuran/bulan : …. Bunga : …..
STUDI KASUS 1
Perhatikan contoh 2 formulir masukkan dalam sistem koperasi
simpan pinjam berikut :
Formulir Peminjaman Uang
No. Anggota : ………… Nama : ……….. Alamat : …………. Telepon : …………. Tempat Lahir : …………. Tgl Lahir : ………
Formulir Anggota Koperasi
Dalam sistem koperasi simpan pinjam tsb serorang anggota dapat meminjam
lebih satu kali jika pinjaman sebelumnya sudah lunas. Buatkan ERD nya !
1. Weak Entity (Entitas lemah)
Terjadi bila sebuah entity tidak memiliki primary key bergantung pada strong key Contoh :
Jenis-Jenis Entitas
:
- tanggal - jum_masuk - jum_keluar * NIP - Nama - Alamat M 1 Pegawai Isi Absensi - tglBayar - Jum_Angsur * NoPinj * NoPinj - tgl - jum - ferk N M Pinjaman angsu r Angsuran2. Agregation (Agregasi)
Terjadi bila dua buah entiti yang berlesai akan direlasikan ke entiti lain. Contoh ;
Jenis-Jenis Entitas
:
* Noang * NoBuku * Kd_Denda - Jumlah * Kd_Denda - Jenis M * NoBuku - Judul * Noang * NoBuku * Noang - Nama - Alamat N M Anggota pinja m Buku Kembal i Denda N3. Spesialisasi dan Generalisasi (Is A)
Terjadi bila terdapat beberpa atribut pada beberapa entiti dengan Primary Key (PK) yang sama. Contoh :
Jenis-Jenis Entitas
:
- Nama - Edisi - Harga - Judul - NRP - Judul - Pengarang - Harga * No_Koleksi - Tgl_Beli Koleksi Is ABuku Skripsi Majalah
- Upah_Hari - GajiPokok * NIP - Nama Pegawai Is A Tetap Honorer
KRS NoKrs (PK1) (FK) NIM (PK2) (FK) ThAkad Semester StatusStudi
Berisikan ERD yang didasarkan pada CDM yang ada. LDM menggunakan notasi
ERD yang diusulkan oleh James Martin atau dikenal dengan notasi
Informastion
Engineering
. Bentuk LDM ini sudah menyertakan item-item berikut :
- Entiti
- Kardinalitas
-
Atribut-atribut
key
dan
non key
-
Transformasi kardinalitas
Many-to-Many
dalam CDM ke dalam bentuk
Associative Entity
2. Logical Data Model (LDM)
MHS NIM (PK) Nama Alamat TmpLahir TglLahir KdJurusan ThnMasuk Status PilihMK NoKRS (PK1)(FK) KodeMK (PK2)(FK) StatusUlang HMutu
Notasi LDM
Chen Model
◦
1 to represent one.
◦
M to represent many
Crow’s Foot
many One One or many 1 M Zero or many One or one ZeroMenunjukan korespondensi minimum yang boleh terjadi dalam sebuah
relasi antar himpunan entitas.
Contoh :
seorang mahasiswa boleh mengambil banyak mata kuliah sekaligus dan
demikian juga sebaliknya (N:N). Faktanya seorang mahasiwa boleh tidak
mengambil satu mata kuliah satupun (karena cuti) dan bisa terjadi satu
mata kuliah tidak diikuti satu mahasiswa pun. Maka derajat relasi
minimumnya sama-sama 0 (nol). Sehingga dalam diagram ER
kardinalitasnya dapat dituliskan Mhs : Matakuliah =
(0,M) : (0,N)
.
Seorang dosen dimungkinkan tidak mengajar mata kuliah satupun, tetapi
satu mata kuliah harus ditentukan dosen yang mengajarkannya : Matakuliah
: Dosen =
(0,N) : (1:I)
Lecturer handles Class
(0,N) (1,1)
A Lecturer may handle zeroor many classes.
A class is handled by one and only one Lecturer.
Lecturer Class
(0,N) (1,1)
handles
Studi Kasus
Seorang sales memiliki kode sales dan nama sales membuat nota
perminataan. Setiap nota permintaan memiliki nomor nota dan
tanggal nota. Nota permintaan digunakan untuk meminta barang.
Setiap barang memiliki kode barang dan nama barang. Setiap
permintaan terjadi dicatat jumlah barang, nama barang, harga satuan
dan total harga. Seorang sales dapat membuat banyak nota dan
Ketergantungan Fungsional (KF)/
Functional Dependency (FD)
Functional Dependency (FD) adalah ketergantungan yang terjadi antara atribut-atribut dalam suatu entiti.
Basis data yang baik, dalam satu entiti/tabel hanya ada 1 ketergantungan fungsional (KF) atau disebut dengan Basis data normal
Notasi KF : A B
Artinya : atribut B tergantung pada A Contoh :
KodeMk NamaMk (artinya atribut NamaMk tergantung pada atribut KodeMk) NIM Nama,Alamat,Telp
(artinya atribut Nama,Alamat, Telp tergantung pada atribut NIM) Dalam format lain Notasi KF dapt dituliskan juga dalam bagan berikut :
NIM Nama Alamat NIM Mutu Kodemk
Dalam hal menyusun supaya basis data menjadi normal maka
diperlukan suatu proses
normalisasi
. Hal-hal yang menjadi acuan dasar
dalam proses normalisasi adalah tujuan pembentukan basis data,
diantaranya harus menghilangkan hal-hal berikut :
1. pengulangan informasi (
redudancy
)
2. potensi inkonsistensi data pada operasi
update
3. hindari atribut yang tidak perlu disimpan (
derive attribut
)
4. tersembunyinya informasi tertentu
Memperlihatkan langkah-langkah normalisasi yang dilakukan. Diuraikan
dalam bentuk notasi dan diagram Ketergantungan Fungsional mapupun nilai
majemuk bagi entiti-entiti yang teridentifikasi belum normal serta tahapan
normalisasi yang dilakukan
Digunakan untuk mengidentifikasi atribut-atribut bernilai ganda atau lebih
dikenal dengan multivalued attribut.
Entiti harus bernilai atomik. Jika terdapat entiti yanng belum atomik, maka
digambarkan penyelesaiannya sehingga menjadi nomal pertama. Berikut
diberikan contoh entiti yang belum atomik, karena atribut hobi bisa saja
berisi lebih dari satu, sebagai contoh :
a. Bentuk Normal Pertama
NIM
Nama
Hobi
NIM
Nama
NIM
Hobi
Digunakan untuk mengidentifikasi atribut-atribut
non key
yang
partially functional dependent
.
b. Bentuk Normal Kedua
NIM
Nama
KdMk
NamaMk
Nilai
KdMk (PK) NamaMk sks NIM (FK) Nama KdMk (FK) NamaMk Nilai NIM (PK) Nama Alamat N M Mahaiswaambil Mata kuliah
NIM Nama Kodemk NamaMk Nilai NIM Nama Kodemk NamaMk Nilai NIM Nama KF-1 KodeMk NamaMk KF-2 NIM Kodemk Nilai KF-3
Digunakan untuk mengidentifikasi atribut-atribut non key
yang termasuk
atribut hasi proses atribut lain (derived attribut)
dan atribut non key
yang
terkait non key
lainnya.
c. Bentuk Normal Ketiga
NoPinjam (PK) Tanggal NoAnggota (FK) Nama Jumlah Frekuensi Bunga Noang (FK) NoPinjam(FK) NoAng (PK) Nama Alamat M 1 Anggota Pinjam Pinjaman NoPinjam (PK) Tanggal NoAnggota (Fk) Nama Jumlah Frekuensi Bunga Tanggal NoPinjam NoAnggota Jumlah Frekuensi Bunga Nama Tanggal NoPinjam NoAnggota Jumlah Frekuensi Nama
Logical Data Model (LDM)
Menggambarkan ERD yang sudah mengalami normalisasi.
KRS NoKrs (PK1) (FK) NIM (PK2) (FK) ThAkad Semester StatusStudi MHS NIM (PK) Nama Alamat TmpLahir TglLahir KdJurusan ThnMasuk Status PilihMK NoKRS (PK1)(FK) KodeMK (PK2)(FK) StatusUlang HMutu
Menggambarkan LDM yang sudah normal dalam relasi antar entiti
(Relational Database) dengan mencantumkan tipe data dari tiap
atribut serta status atribut yang PK/FK
. Contoh :
MHS NIM (PK) Char(10) (PK) Nama Varchar(40) Alamat Varchar(60) TmpLahir VarChar(15) TglLahir DateTime KdJurusan Char(4) ThnMasuk Char(4) Status INT PilihMK NoKRS (PK1)(FK) Char(10) KodeMK (PK2)(FK) Char(6) StatusUlang Char(1) HMutu Char(1)
