UKBM INFORMATIKA KELAS XII
Mari Belajar Besama
Tujuan Pembelajaran Peta Konsep
3.3 Memahami bahwa Data dapat bersifat kompleks dan dapat didekomposisi menjadi elemen-elemen data.
3.4 Memahami bahwa organisasi dan penyimpanannya akan mempengaruhi cost, speed, reliability, accesability, privacy dan itegerity.
3.5 Memahami bahwa penalaran dan prediksi terhadap suatu data tergantung pada model.
4.3 Mengumpulkan data besar dari berbagai sumber.
4.4 Mengorganisasikan, menyimpan dan mengolah data yang kompleks berdasarkan suatu model yang sudah
4.5 Memeriksa kesesuaian model terhadap data.
3
Apa yang Kita Pelajari?
1. Apa itu database ?
2. Bagaimana kegunaan database?
Proses Pembelajaran
Petunjuk Pembuatan UKBM
Pendahuluan
Tantangan
>>
>>
>>
Tes Formatif
Refleksikan Diri Ayo Berlatih
Ayo Bernalar
>>
>>
>>
Melakukan Kegiatan
Pastikan ruang kelas Kalian bersih dan rapi. Kemudian berkelompoklah sesuai petunjuk guru dan mulailah bergabung dalam kelompok Kalian.
Selanjutnya untuk mengawali proses belajar pada UKBM ini, mari melakukan kegiatan “Ayo bernalar”.
Bab 3. Organisasi Data dan Model Prediksi
Laporan perhitungan dan pembayaran pajak saat ini sudah lebih mudah karena bisa dilakukan secara online menggunakan teknologi komputerisasi. Para wajib pajak dapat melaporkan data perpajakan dengan mengisi dirumah tanpa harus datang ke kantor pajak., yaitu melalui aplikasi yang telah ada.
Banyak sekali transaksi yang dilakukan secara online saat ini, bukan hanya untuk pembayaran
pajak saja tetapi pembayaran listrik, PDAM, Paket data, tv prabayar dll Bernalar
Berdasarkan Deskripsi diatas, cobalah jawab beberapa pertanyaan yang telah tersaji dibawah!
a.
Apa yang kalian ketahui dari transaksi online ?b.
Apa saja contoh dari aplikasi yang bisa melakukan pembayaran secara online?Pada bab ini kita akan mempelajari tentang data dan elemen data
Data dan Element Data
Berbagai jenis data dengan berbagai ukuran, mulai data sederhana hingga data yang besar dan kompleks senantiasa dikumpulkan oleh pihak-pihak yang berkepentingan, baik untuk layanan masyarakat seperti kesehatan, pendidikan, pemerintahan, bisnis penelitian, dan pengetahuan. Pada kelas XI Anda telah mengetahui bahwa semua data ini dapat dikumpulkan, baik secara manual maupun otomatis. Pengumpulan data secara manual menggunakan berbagai teknik seperti angket. wawancara, observasi, dan dokumentasi. Adapun pengumpulan data secara otomatis melalui internet, media sosial, berbagai aplikasi sistem, dan perangkat elektronik.
Semua data kemudian diolah menjadi informasi atau yang penting bagi semua pihak yang membutuhkan. Prose pengumpulan data dan pengolahan data menjadi informasi penting dan bermakna disebut dengan pemrosesan data (data processing). Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, seperti komputer, jaringan dan internet, pemrosesan data dapat dilakukan dengan sangat cepat. Hal ini dapat Anda rasakan saat terjadi pengolahan informasi di sekitar anda, Misalnya pada layanan rumah sakit dan layanan keuangan (sepeti perbankan dan pajak).
Akses informasi melalui berbagai aplikasi dapat berlangsung dengan sangat cepat. Hal ini sangat membantu Anda dalam melakukan aktivitas sehari-hari.
………
………
………
Setelah melakukan kegiatan ayo bernalar dan menjawab poin a dan b maka kita sekarang akan belajar agar lebih mendalami lagi pelajaran ini !
Kegiatan Inti
A
Bagaimana pemrosesan data (data processing) dilakukan? Pemrosesan data adalah konversi data mentah menjadi informasi yang bermakna melalui suatu proses. Data secara teknis dimanipulasi untuk menghasilkan penyelesaian masalah atau perbaikan situasi yang ada. Mirip dengan proses produksi, pemrosesan data mengikuti siklus di mana input (data mentah) dimasukkan ke suatu proses (sistem komputer atau perangkat lunak) untuk menghasilkan output (informasi dan wawasan).
Secara umum, institusi atau organisasi menggunakan sistem komputer untuk melakukan serangkaian operasi pada data untuk menyajikan, menafsirkan atau memperoleh informasi.
Proses ini mencakup kegiatan, seperti entri data, meringkas, perhitungan, dan penyimpanan.
Keluaran yang bermanfaat dan informatif disajikan dalam berbagai bentuk yang sesuai, seperti diagram, laporan, grafik, dan tampilan dokumen. Tahapan siklus pemrosesan data meliputi pengumpulan data, persiapan, input, pemrosesan, output dan interpretasi, serta penyimpanan.
1. Pengumpulan Data (Data Collection)
Kegiatan ini merupakan tahap pertama dari siklus pemrosesan data. Proses pengumpulan data memegang peranan penting karena kualitas data yang dikumpulkan akan sangat berdampak pada output. Proses pengumpulan perlu memastikan bahwa data yang dikumpulkan didefinisikan dan akurat sehingga keputusan selanjutnya berdasarkan temuan tersebut valid.
2. Persiapan (Preparation)
Tahap persiapan adalah proses manipulasi data ke dalam bentuk yang cocok untuk analisis dan pemrosesan lebih lanjut. Data mentah tidak dapat diproses dan harus diperiksa keakuratannya. Persiapan tentang membangun set data dari satu atau lebih sumber data untuk dieksplorasi dan pemrosesan lebih lanjut adalah dengan menganalisis data yang belum disaring secara hati-hati. Hal ini dilakukan untuk permasalahan yang dapat menghasilkan informasi menyesatkan. Informasi yang dihasilkan dalam suatu pemrosesan data sangat tergantung pada kualitas data yang disiapkan. Beberapa hal yang termasuk tahap persiapan adalah data cleansing (pembersih data) dari adanya outlier (data yang tidak biasa) dan noise (gangguan), penyederhanaan data, pemilihan data, serta transformasi data.
3. Input. Tahap ini merupakan proses memasukkan data ke dalam proses komputer lewat alat input (input device).
4. Processing. Tahap ini merupakan proses pengolahan dari data yang sudah dimasukkan yang dilakukan oleh alat pemroses (processing device), yang dapat berupa proses menghitung, membandingkan, mengklasifikasikan, mengurutkan, mengendalikan atau mencari di storage.
5. Output. Tahap ini merupakan proses menghasilkan output dari hasil pengolahan data ke alat output (output deuice), yaitu berupa informasi.
6. Storage. Tahap ini merupakan proses perekaman hasil pengolahan ke simpanan luar (storage).
Hasil dari pengolahan yang disimpan di storage dapat dipergunakan sebagai bahan input untuk proses selanjutnya. Pada gambar, tampak adanya 2 buah anak panah yang berlawanan arah, menunjukkan hasil pengolahan dapat disimpan di storage dan dapat diambil kembali untuk proses pengolahan data selanjutnya.
Empat Pilar Fungsional Industri 4.0
B
1. Big Data
Big data adalah kumpulan data yang lebih besar dan lebih kompleks, terutama dari sumber data baru. Set data ini sangat banyak sehingga software pemrosesan data tradisional tidak dapat mengelolanya. Namun, sejumlah besar data ini dapat digunakan untuk mengatasi masalah bisnis yang sebelumnya tidak dapat kamu tangani.
Salah satu penjelasan paling mudah dimengerti tentang data adalah pengumpulan dan penggunaan informasi dari berbagai sumber untuk membuat keputusan yang lebih baik. Big data bisa dibilang sebagai sebuah konsep tentang kemampuan kita untuk mengumpulkan, menganalisa, dan mengerti jumlah data yang cukup besar yang datang setiap harinya.
Karakteristik Big data
Seperti yang sudah disebutkan di atas, big data sendiri memiliki hukum 3V, yaitu:
1. Volume
Ukuran data memang penting. Sesuai dengan namanya, kamu perlu memproses volume data yang cukup besar untuk data.
2. Velocity
Velocity disini adalah kecepatan yang sangat cepat di mana data diterima dan (mungkin) langsung digunakan. Biasanya, kecepatan tertinggi aliran data langsung ke memori dibandingkan yang ditulis ke disk. Beberapa smart devices yang menggunakan internet beroperasi dalam waktu nyata atau mendekati waktu nyata dan akan memerlukan evaluasi dan tindakan secara real-time.
3. Variety
Variety yang dimaksud disini adalah berbagai jenis data yang tersedia. Jenis data tradisional biasanya lebih terstruktur. Dengan semakin berkembangnya data, ada juga data yang belum terstruktur. Data yang belum terstrukur atau semi terstruktur seperti text, audio, dan video memerlukan waktu untuk diproses agar kamu bisa tahu arti dari data-data ini.
4. Value
Value adalah nilai atau makna sebuah data setelah melalui proses pengolahan. Sebuah data set akan dianggap bernilai jika informasi yang diperoleh dari pengolahannya dapat membantu mengambil keputusan bisnis yang lebih baik.
5. Veracity
Veracity atau kebenaran data adalah tingkat akurasi informasi yang diberikan oleh sebuah data set. Dengan tingkat kebenaran data yang baik, maka keputusan yang diambil dengan mengolah data tersebut akan memberikan hasil yang maksimal.
3. Technical Assistance
Technical Assistance merupakan salah satu bentuk pengalihan teknologi secara kontraktual, yang sering dituangkan dalam bentuk Technical Assistance Agreement. Technical Assistance Agreementini diperlukan oleh suatu perusahaan apabila perusahaan tersebut sedang melakukan suatu pengembangan atau pengalihan teknologi dari yang lama ke teknologi yang baru.
Technical Assistance Agreement merupakan suatu perjanjian kerjasama dimana seorang pakar dengan pengetahuan atau keterampilan yang spesifik untuk memberikan atau menyediakan
informasi terhadap suatu hal tertentu yang ditujukan pada suatu masalah sesuai dengan yang dibutuhkan.
Tujuannya adalah untuk merancang atau mencapai suatu praktek terbaik yang digunakan oleh suatu organisasi ataupun individu terhadap hal tertentu.Dalam Technical Assistance Agreement yang menjadi objek pengalihan teknologi adalah informasi mengenai cara atau teknis suatu pekerjaan yang diperoleh dari seorang ahli sebagai Technical AssistantKemudian pengetahuan atau keterampilan tersebut dapat di terapkan kepada karyawan dari penerima bantuan teknis tersebut. Jadi, dengan kata lain technical Assistance Agreementini merupakan suatu proses transfer pengetahuan dan keterampilan.
4. Artifical Intelligence
Kecerdasan buatan atau disebut juga Artificial Intelligence (AI) merupakan teknologi di bidang ilmu komputer yang mensimulasikan kecerdasan manusia ke dalam mesin (komputer) untuk menyelesaikan berbagai persoalan dan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia bahkan bisa lebih baik dari manusia.
Kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang ditambahkan oleh manusia ke dalam suatu sistem teknologi, diatur dan dikembangkan dalam konteks ilmiah, bentukan dari kecerdasan entitas ilmiah yang ada.
Pada dasarnya AI adalah suatu pengetahuan yang membuat komputer dapat meniru kecerdasan manusia sehingga komputer dapat melakukan hal-hal yang dikerjakan manusia dimana membutuhkan suatu kecerdasan; misalkan melakukan analisa penalaran untuk mengambil suatu kesimpulan atau keputusan atau penerjemahan dari satu bahasa ke bahasa lain.
Kecerdasan buatan sebenarnya sudah dimulai sejak musim panas tahun 1956. pada waktu itu sekelompok pakar komputer, pakar dan peneliti dari disiplin ilmu dari berbagai akademi, industri serta berbagai kalangan berkumpul di Dartmouth College untuk membahas potensi komputer dalam rangka menirukan atau mensimulasi kepandaian manusia.
5. Internet of Things (IoT) Pengertian Kecerdasan Buatan
Pengertian Kecerdasan buatan dilihat dari berbagai sudut pandang, adalah sebagai berikut:
Sudut pandang Kecerdasan. (Intelligence). Kecerdasan buatan adalah bagaimana membuat mesin yang cerdas dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh manusia.
Sudut pandang Penelitian. Studi bagaimana membuat agar komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dilakukan oleh manusia.
Sudut pandang Bisnis. Kumpulan peralatan yang sangat powerfull dan metodologis dalam menyelesaikan masalah-masalah bisnis.
Sudut pandang Pemrograman (Programming). Kecerdasan buatan termasuk di dalamnya adalah studi tentang pemrograman simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (search).
C
Organisasi data dan Penyimpanan Data
Adanya computer sangat membantu anda dalam menyimpan dan mengolah sebuah data. Aplikasi perkantoran seperti Microsoft Excel merupakan salah satu perangkat lunak yang dapat digunakan untuk menyimpan, mengolah dan memperoses data. Pengolahan data menggunakan aplikasi excel dalam beberapa kasus kurang optimal, hal ini dilihat dalam pengolahan data, antara lain cost, speed, reliability, accesability, privasi dan integrity. Berikut ini penjelasan dari aspek- aspek dalam organisasi atau pengolahan data.
1. Cost (Biaya)
Jika data yang dikumpulkan tidak besar maka cost tidak akan terlalu besar. Contoh data yang tidak besar adalah data sekolah seperti pengadaan perangkat. Pada pengumpulan data tersebut anda cukup menyediakan sebuah computer atau server saja. Jika pengumpulan data tidak terlalu besar maka tidak memerlukan sebuah penyimpanan yang besar pula.
Data besar memerlukan perangkat berupa server computer dengan kapasitas penyimpanan yang besar. Main besar kapasitas makin besar pula biayanya.
2. Speed (Kecepatan)
Pengolahan sebuah data harus memperhatikan aspek kecepatan akses. Kecepatan akses dipengaruhi oleh beberapa hal berikut kecuali.
a. computer. Makin baik jenis computer maupun servernya makin baik juga kecepatan aksesnya b. bandwith. Kecepatan maksimal yang dapat digunakan untuk melakukan transmisi data dalam sebuah jaringan disebut bandwith. Makin besar bandwith maka makin cepat akses data’
c. jumlah user. Ketika user mengakses bersamaan maka kecepatan akses akan berbagi sejumlah banyak user. Proses pelayanan server juga akan terbagi sehingga kecepatan menjadi berkurang.
d. keamanan data. Ketika keamanan sebuah dara ketat missal dengan menambahkan firewall pada server atau computer client, lalu lintas data menjadi agak tersendat. Hal ini karena harus melalui pemeriksaan Ketika melalui firewall
e. jenis koneksi yang digunakan. Dalam hal ini terkait dengan jenis media transmisi atau jenis layanan internet yang digunakan. Makin baik media transmisi, makin cepat akses layanan data 3. reliability
Adalah keandalan sebuah system atau peralatan untuk tetap manpu berfungsi sesuai yang diinginkan dalam berbagai situasi dan kondisi. Istilah reliability digunakan untuk menentukan kemungkinan peralatan atau system tetap beroperasi secara terus menerus dalam menjalankan fungsinya (pada kondisi lingkungan secara spesifik fan dalam jangka waktu tertentu) tanpa mengalami kerusakan. Contohnya adalah ujian nasional berbasis computer, anda masik tetap bisa melakukan ujian meskipun waktunya mati. System menjaga performa dan kinerja meskipun ada kendala.
4. accesability (aksesibilitas)
Adalah data harus bisa diakses pengguna sesuai dengan hak aksesnya. Dalam sebuah system ada beberapa pengguna dengan hak akses yang berbeda-beda. Seorang pengguna biasanya hanya bisa membaca data, tidak bisa menambahkan, mengedit maupun menghapus data. Ketika seorang
pengguna mengakses data sesuai dengan haknya maka system pengolaan data dikatakan baik 5. Privasi
Adalah kerahaan data pribadi. Ada beberapa data yang termasuk rana pribadi yang harus dilindungi. Data pribadi perlunya untuk dilindungi karena terkait dengan kehormatan diri, karir, pergaulan, status sosial dan keamanan yang bersangkutan.
6. integrity
Aspek yang terakhir adalah integrity/ integritas. Pengolahan data tersebut baik jika semua data merupakan satu kesatuan. Missal data di sekolah. Ada siswa, guru, beban mengajar guru, wali kelas, nilai ulangan dan raport yang seharusnya menjadi satu kesatuan.
Model Pengolahan Data
1. Pengolahan Data Secara Manual
Untuk menentukan metode pengolahan data yang lebih baik, jawabannya tergantung pada seberapa besar ukuran datanya. Jika hasil observasi yang dikumpulkan jumlahnya sedikit, maka dapat dilakukan pengolahan secara manual. Akan tetapi, jika jumlah observasi sangat besar, maka pengolahan data secra elektronik (dengan komputer) merupakan cara yang efektif.
Secara umum, metode pengolahna data dapat dibedakan menjadi dua, yaitu pengolahan data secara manual (manual data processing) dan pengolahan data secara elektronik (electronical data processing).
Pengolahan data secara manual umumnya dilakukan untuk jumlah observasi yang tidak terlalu banyak. Pengolahan secara manual biasanya memerlukan waktu yang sangat lama, karena harus meneliti satu per satu dari setiap observasi.
Metode pengolahan ini dapat kita jumpai pada pemilihan umun yang telah di laksanakan.
Dalam rangka mengetahui jumlah pemilih menurut jenis partai di masing-masing tempat pemungutan suara (TPS) , maka setiap suara yang masuk harus dihitung. Dalam hal ini, objek yang diteliti adalah masing-masing individu pemilih yang mencoblos tanda gambar tertentu.Untuk mendapatkan informasi berupa jumlah pemilih partai tertentu, panitia pemungutan suara biasanya menghitung dan membuat “tally mark” pada masing-masing tanda gambar partai sesuai dengan tanda gambar yang dipilih di pemungutan suara.
Ada beberapa kelemahan terkait dengan penyimpanan data dengan cara ini, antara lain sebagai berikut:
a. Duplikasi data
Duplikasi data terjadi karena masing-masing bagian mengelola data secara sendiri- sendiri. Sehingga data yang sama tersimpan pada berbagai tempat. Misalnya : Bagian kemahasiswaan telah menyimpan dan mengelola data mahasiswa untuk kepentingannya, tapi di bagian jurusan juga menyimpan dan mengelola data mahasiswa sesuai dengan kepentingannya juga.
b. Terbatasnya berbagi data
Hal inilah yang menyebabkan terjadi duplikasi data, karena antara satu bagian dengan bagian
D
lainnya tidak saling berhubungan atau berdiri sendiri.
c. Ketidakonsistennya data
Ketidakkonsistennya data terjadi karena terjadipenyimpanan dan pengelolaan data yang sama di berbagai tempat. Misalnya: Si Dodi adalah mahasiswa jurusan manajemen, pada semester 3 Dodi pindah ke jurusan akuntansi. Bagian kemahasiswaan telah mencatat dan menyimpan data Dodi sebagai mahasiswa jurusan akuntansi. Tapi di bagian jurusan manajemen, karena tidak adanya informasi, maka si Dodi tetap tercatat sebagai mahasiswa jurusan manajemen. Tentu hal seperti ini akan berakibat fatal, bukan!
d. Kurangnya integritas data
Karena adanya ketidakkonsistenan data mengakibatkan kurangnya Integritas terhadap data.
Integritas menyangkut dalam hal kevalidan data.
e. Kesulitan dalam mendapatkan informasi
Misalnya pada suatu saat, kepala akademik menginginkan data mahasiswa dengan IPK diatas 3.00. Maka tentu hal ini akan menghabiskan waktu yang lama untuk memprosesnya, apalagi kalau jumlah data yang diolah sudah mencapai lebih dari ribuan record.
f. Ketidakluwesan
Kurangnya respon dalam hal menghadapi perubahan dan pengembangan atas informasi yang diinginkan. Misalnya, kalau terjadiperubahan terhadap data yang diinginkan, maka haruslah diulang dari awal lagi. Begitu juga halnya dengan tingkat kompatibilitas dengan perkembangan perangkat lunak di masa depan.
2. Model Pengolahan Data dengan Basis Data
Database adalah kumpulan data-data yang tersimpan, tersusun, dan saling terhubung satu sama lain pada suatu komputer serta digunakan perangkat lunak untuk mengakses maupun mengelolanya sehingga dapat dihasilkan informasi yang berguna. Atau secara singkatnya pengertian database yaitu kumpulan data yang tersimpan pada suatu komputer dan saling terhubung antara satu sama lain sehingga dapat digunakan untuk tujuan tertentu.
Adapun keuntungan atau manfaat dari penggunaan database diantaranya seperti:
1. Dapat Meminimalkan Redudansi Data
Redudansi merupakan penyimpanan data yang sama dalam berkas yang berbeda-beda jadi jika data di update akan terjadi secara berulang-ulang. Maka dengan database redudansi data dapat di minimalkan bahkan bisa di hindari.
2. Integritas Data Yang Tinggi
Data yang sama akan saling berelasi, jika ada perubahan pada suatu data maka data yang sama pada file yang sama akan mengalami perubahan. Integritas data sangat penting pada database karena dapat memastikan keakuratan, konsitensi, aksesbilitas dan juga kualitas yang tinggi pada suatu data.
3. Independensi Data/tingkat kevalidan data tinggi
Manfaat database selanjutnya untuk Indepedensi data. Pada database data-data yang ada tidak bergantung pada softwere yang mengaksesnya, sebab struktur data pada database dirancang bedasarkan kebutuhan akan informasi jadi bukan berdasarkan softwere. Independensi juga dimana seseorang tidak bisa melakukan perubahan data jika data tersebut sedang diakses oleh orang lain.
4. Dapat Berbagi Data
Dengan sistem database maka kita dapat berbagi data atau informasi dengan pengguna lain, sehingga data tersebut dapat digunakan secara bersama-sama.
5. Tingkat Keamanan Yang Tinggi
Dengan sistem database kita dapat meningkatkan keamanan terhadap suatu data atau informasi sehingga tidak mudah untuk diakses orang lain, misalnya dengan memberikan password atau hak akses pada data tersebut.
6 Mudahnya Mengakses Atau Mendapatkan Data
Database dapat mempermudah user dalam mendapatkan data yang diperlukannya, dengan berbagi data yang ada dan tentunya dengan hak akses yang telah diberikan untuk mengakses database tersebut.
7. Mudahnya mendapatkan data
Proses mendapatkan data dan informasi pada database dapat dilakukan dengan mudah, terutama menggunakan Structure Query Language (SQL), yang merupakan bahasa standar dalam DBMS.
3. Penggunaan Data dengan Aplikasi Basis Data
Microsoft access ialah software yang berfungsi untuk membuat basis data pada komputer secara relasional, jenis format dokumen yang dihasilkan dari microsoft access adalah .mdb, format ini cukup populer dan dapat berjalan dengan development program Visual Basic v6.0 yang juga merupakan program buatan Microsoft Corporation. Nah pada kesempatan kali ini saya akan membahas mengenai kelebihan dan kekurangan microsoft access yang bertujuan agar menambah wawasan anda dalam menggunakan program ini.
A. Kelebihan dan Kekurangan Microsoft Access
Tentu didalam program microsoft office access mempunyai beberapa kelebihan dan beragam fitur yang cukup bagus bagi penggunanya, untuk lebih jelasnya simak pembahasan mengenai keunggulan microsoft access di bawah ini.
1. Mudah untuk digunakan
2. Lebih mudah dalam mengatur relasi dan Query (SQL) table 3. Terdapat fitur visual table designer
4. Terhubung dengan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0 5. Keamanan basis data yang canggih
6. Mendukung query SQL
7. Dapat menyimpan basis data dalam jumlah besar
8. Dapat berjalan dengan bahasa pemrograman VBA milik microsoft 9. Kompatibel terhadap pemrograman database SQL
10. Tabel, Form, Report dan Query tersimpan rapi dalam satu struktur file mdb 11. Cukup ringan dan tidak membutuhkan banyak sumberdaya
Setiap software yang ada didunia ini tentu mempunyai beberapa kelemahan yang terdapat di dalamnya, begitu pula dengan microsoft access. untuk lebih jelasnya simak pembahasan lengkapnya mengenai kelemahan microsoft access di bawah ini.
1. Mempunyai harga yang cukup mahal
2. File basis data yang dapat diproses maksimal hanya 2 GB 3. Bukan termasuk dalam program RDBMS murni
4. Orientasi database hanya ditujukan pada penggunaan lokal dan skala jaringan kecil menengah, bukan khusus client-server
5. Collision atau redundancy data kemungkinan dapat terjadi 6. Tidak terdapat dukungan penyimpanan data stored procedure 7. Bukan termasuk aplikasi database server
8. Struktur keamanan yang ada belum sebagus aplikasi SQL Server atau MySQL 9. Tidak mendukung multithread
10. Sistem pemrosesan data tidak secepat web-based database B. Menjalankan Microsoft Access
Program ini cocok untuk proyek kecil-kecilan hingga bisnis besar, dan dioperasikan dengan sangat visual. Hal tersebut membuatnya sangat baik untuk entri data, karena Anda tidak perlu bekerja dengan tabel-tabel maupun lembar kerja. Lihat langkah pertama di bawah untuk mulai mendapat yang terbaik dari Microsoft Access.
Buka access 2013 pada apps computer masing-masing
C. Membuat Basis Data Baru
Klik tab File dan pilih "New". Basis data adalah tempat penyimpanan data anda dalam berbagai bentuk. Anda bisa memilih untuk membuat basis data kosong, atau memilih dari template yang sudah ada.
Basis data kosong adalah basis data standar Access, dan dianjurkan untuk penggunaan lokal. Membuat basis data lokal akan menyertakan sebuah tabel.
Basis data web didesain untuk kompatibel dengan perangkat web Access.
Membuat basis data web akan menyertakan sebuah tabel.
Template adalah basis data yang telah didesain untuk berbagai penggunaan.
Pilihlah template jika anda tidak ingin menghabiskan waktu mendesain basis data.
Berilah nama basis data. Setelah anda memilih jenis basis data, berikan nama yang mencerminkan isinya. Hal ini sangat berguna jika anda akan bekerja dengan banyak basis data yang berbeda. Masukkan nama basis data anda di kotak "File Name".
Pilih "Create" untuk membuat berkas basis data baru.
Berikut penjelasan dan pelajaran yang dapat kalian terapkan serta pelajari, semoga
bermanfaat !
Untuk mengecek pemahaman Kalian setelah melakukan kegiatan di atas, kerjakan soal pada bagian Ayo berlatih berikut !
Lakukan praktikum pengolahan database/basis data menggunakan Access 2013 sesuai dengan Langkah-langkah yang telah diberikan oleh guru kalian
Untuk mengukur pengetahuan dan keterampilan kita, ayo kerjakan tantangan berikut !
Aku Suka Tantangan
Tanda tangan Guru pengajar
Setelah kalian mempelajari dan melakukan kegiatan “Ayo Berlatih”, maka sekarang kita mencoba lagi kemampuan kita dengan study kasus yang lebih menantang.
Aku Paham
Setelah Kalian melakukan serangkaian proses belajar pada UKBM ini, maka centanglah ( ) pada setiap kompetensi berikut, untuk menjelaskan Kalian paham atau belum paham. Setelah itu mintalah untuk dicek guru pengajar Kalian.
No Indikator Kompetensi
Tingkat Pemahaman Menurut siswa
(penilaian diri) Menurut Guru Paham Belum Paham Belum 1
2
Aku Siap
Berdasarkan hasil belajar saya dan cek list pada tabel di atas maka saya menyatakan:
Siap untuk mengikuti tes formatif
Belum siap untuk mengikuti tes formatif Rekomendasi dari guru pengajar:
...
...
