1.Data Base
Data Base (basis data) merupakan kumpulan data yang saling berhubungan. Hubungan antar data dapat ditunjukan dengan adanya field/kolom kunci dari tiap file/tabel yang ada. Dalam satu file atau table terdapat record-record yang sejenis, sama besar, sama bentuk, yang merupakan satu kumpulan entitas yang seragam. Satu record (umumnya digambarkan sebagai baris data) terdiri dari field yang saling berhubungan menunjukan bahwa field tersebut dalam satu pengertian yang lengkap dan disimpan dalam satu record.
Adapun Struktur Database adalah:Database
File/Table
Record
Elemen data/FieldDari pengertian diatas dapat disimpulkan bahwa basis data mempunyai beberapa kriteria penting, yaitu :
1. Bersifat data oriented dan bukan program oriented.
2. Dapat digunakan oleh beberapa program aplikasi tanpa perlu mengubah basis datanya.
3. Dapat dikembangkan dengan mudah, baik volume maupun strukturnya.
4. Dapat memenuhi kebutuhan sistem-sistem baru secara mudah
5. Dapat digunakan dengan cara-cara yang berbeda.
Prinsip utama Data Base adalah pengaturan data dengan tujuan utama fleksibelitas dan kecepatan pada saat pengambilan data kembali. Adapun ciri-ciri basis data diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Efisiensi meliputi kecepatan, ukuran, dan ketepatan
2. Data dalam jumlah besar.
3. Berbagi Pakai (dipakai bersama sama/Sharebility).
4. Mengurangi bahkan menghilangkan terjadinya duplikasi dan ketidakkonsistenan data.

DATABASE

Posted on October 18, 2010 by Dian Isnaeni N. A

PENGERTIAN DATABASE

Data adalah fakta mengenai objek, orang, dan lain-lain. Sedangkan Informasi adalah hasil analisis dan sintesis terhadap data. Basis data adalah kumpulan data, yang dapat digambarkan sebagai aktifitas dari satu atau lebih organisasi yang berelasi.

Database merupakan komponen dasar dari sebuah sistem informasi dan pengembangan serta penggunaannya sebaiknya dipandang dari perspektif kebutuhan organisasi yang lebih besar. Oleh karena itu siklus hidup sebuah system informasi organisasi berhubungan dengan siklus hidup sistem database yang mendukungnya.

Basis data (bahasa Inggris: database), atau sering pula dieja basisdata, adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola dan memanggil kueri (query) basis data disebut sistem manajemen basis data (database management system, DBMS). Sistem basis data dipelajari dalam ilmu informasi.

Istilah “basis data” berawal dari ilmu komputer. Meskipun kemudian artinya semakin luas, memasukkan hal-hal di luar bidang elektronika, artikel ini mengenai basis data komputer. Catatan yang mirip dengan basis data sebenarnya sudah ada sebelum revolusi industri yaitu dalam bentuk buku besar, kuitansi dan kumpulan data yang berhubungan dengan bisnis.

Database adalah koleksi data item yang saling terkait terkelola sebagai satu unit. Beberapa definisi lain tentang database adalah :

Relational data structure used to store, query, and retrieve information.
A shared collection of logically related data designed to meet the information needs of multiple users in an organization.
An organized body of related information wordnet.princeton.edu/perl/webwn
Database is an organized collection of computer records. In libraries, one of the most common types of databases consists of records describing articles in periodicals otherwise known as a periodical index.

Istilah “database” juga digunakan di dunia perpustakan untuk menjelaskan sekumpulan informasi yang biasanya tersimpan dan dapat diakses di perpustakaan, seperti yang dijelaskan pada definisi ke 4. Untuk membuat definisi database yang kita maksud lebih jelas dan tepat, maka beberapa karakteristik dari database adalah :

pengelolaan melalui dengan suatu Database Management System (DBMS)
ada lapisan-lapisan abstraksi data
data fisik yang independen
data logis yang independen

Data Base (basis data) merupakan kumpulan data yang saling berhubungan. Hubungan antar data dapat ditunjukan dengan adanya field/kolom kunci dari tiap file/tabel yang ada. Dalam satu file atau table terdapat record-record yang sejenis, sama besar, sama bentuk, yang merupakan satu kumpulan entitas yang seragam. Satu record (umumnya digambarkan sebagai baris data) terdiri dari field yang saling berhubungan menunjukan bahwa field tersebut dalam satu pengertian yang lengkap dan disimpan dalam satu record.

Adapun struktur database adalah database file/table record, elemen data/field. Dari pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa basis data mempunyai beberapa kriteria penting, yaitu:

a) Bersifat data oriented dan bukan program oriented.

b) Dapat digunakan oleh beberapa program aplikasi tanpa perlu mengubah basis datanya.

c) Dapat dikembangkan dengan mudah, baik volume maupun strukturnya.

d) Dapat memenuhi kebutuhan sistem-sistem baru secara mudah

e) Dapat digunakan dengan cara-cara yang berbeda.

Prinsip utama Data Base adalah pengaturan data dengan tujuan utama fleksibelitas dan kecepatan pada saat pengambilan data kembali. Adapun ciri-ciri basis data diantaranya adalah sebagai berikut :

~ Efisiensi meliputi kecepatan, ukuran, dan ketepatan

~ Data dalam jumlah besar.

~ Berbagi Pakai (dipakai bersama sama/Sharebility).

~ Mengurangi bahkan menghilangkan terjadinya duplikasi dan ketidakkonsistenan data.

Indeks atau index dalam database (basisdata) serupa dengan indeks dalam buku. Di suatu buku, satu indeks memungkinkan anda untuk menemukan informasi atau mencari kata kunci tertentu dengan cepat tanpa membaca seluruh buku. Di suatu database, indeks atau index memungkinkan program database menemukan data di suatu tabel tanpa menelusuri seluruh tabel. Satu indeks di suatu buku adalah daftar kata-kata dengan angka-angka halaman berisi masing-masing kata. Satu indeks di suatu database adalah daftar data tertentu dari tabel dengan lokasi penyimpanan baris dalam tabel berisi masing-masing nilai. Indeks dapat diciptakan dimanapun suatu kolom atau suatu kombinasi dari kolom di suatu tabel dan diterapkan dalam wujud B-trees.
Satu indeks berisi masukan dengan satu atau lebih kolom (kunci pencarian) dari masing-masing baris di suatu tabel. B-tree disortir di kunci pencarian, dan dapat dicari secara efisien di setiap subset yang terdepan dari kunci pencarian. Sebagai contoh, satu indeks di kolom A, B, C dapat dicari secara efisien di A, A, B, dan A, B, C.Sebagian besar buku berisi satu indeks dari kata-kata umum, nama, tempat, dan seterusnya. Database berisi indeks yang individu untuk jenis atau kolom yang terpilih dari data: ini serupa dengan sebuah buku yang berisi indeks untuk nama dari orang dan indeks lain untuk tempat. Ketika anda membuat suatu database dan menadaptkan kinerja, anda perlu membuat indeks untuk kolom yang digunakan di dalam query untuk menemukan dataDalam contoh database, tabel karyawan mempunyai satu indeks di kolom emp_id.

Ilustrasi yang berikut menunjukkan bagaimana indeks menyimpan masing-masing nilai emp_id dan poin-poin ke baris Ketika aplikasi database melaksanakan suatu statemen untuk menemukan data dalam tabel karyawan berdasar suatu nilai emp_id yang ditetapkan, mengenali indeks untuk kolom emp_id dan menggunakan indeks itu untuk menemukan data. Jika indeks tidak ada, melaksanakan suatu permulaan scan tabel yang penuh pada awal tabel dan melangkah melalui masing-masing baris, mencari-cari nilai emp_id yang ditetapkan.

Aplikasi database secara otomatis membuat indeks untuk jenis tertentu dari batasan (sebagai contoh, KUNCI UTAMA dan batasan UNIQUE ). Anda dapat lebih lanjut menyesuaikan definisi-definisi tabel dengan menciptakan indeks yang tidak terikat pada batasan. Manfaat kinerja dari indeks, bagaimanapun, memerlukan biaya. Tabel dengan indeks memerlukan lebih banyak ruang(space penyimpanan dalam database. Juga, perintah agar sisipan, pembaruan, atau penghapusan data mengambil lebih panjang dan memerlukan lebih banyak waktu proses untuk memelihara indeks.

Ketika anda mendisain dan membuat indeks, anda perlu memastikan bahwa kinerja bermanfaat bagi berberapa lebih (dibanding) biaya tambahan dalam ruang (space penyimpanan dan memproses sumber daya).

DBMS (Database Management System)

Menurut Date, Sistem Basis Data adalah system terkomputerisasi yang tujuan utamanya adalah memelihara informasidan membuat informasi tersebut tersedia saat dibutuhkan.

DBMS (DataBase Management System) adalah sistem yang secara khusus dibuat untuk memudahkan pemakai dalam mengelola basis data. Sistem ini dibuat untuk mengatasi kelemahan sistem pemrosesan yang berbasis berkas.Pada pendekatan yang berbasis berkas, umumnya perancangan sistem didasarkan pada kebutuhan individual pemakai, bukan berdasarkan kebutuhan sejumlah pemakai. Setiap kali terdapat kebutuhan baru dari seorang pemakai, kebutuhan segera diterjemahkan kedalam program komputer. Akibatnya, kemungkinan besar setiap program aplikasi menuliskan data tersendiri. Sementara itu ada kemungkinan data yang sama juga terdapat pada berkas-berkas lain yang digunakan oleh program aplikasi lain.

Manajemen Sistem Basis Data (Database Management System - DBMS) adalah perangkat lunak yang didesain untuk membantu dalam hal pemeliharaan dan utilitas kumpulan data dalam jumlah besar. DBMS dapat menjadi alternatif penggunaan secara khusus untuk aplikasi, semisal penyimpanan data dalam field dan menulis kode aplikasi yang spesifik untuk pengaturannya.

Sistem manajemen database atau database management system (DBMS) adalah merupakan suatu sistem software yang memungkinkan seorang user dapat mendefinisikan, membuat, dan memelihara serta menyediakan akses terkontrol terhadap data. Database sendiri adalah sekumpulan data yang berhubungan dengan secara logika dan memiliki beberapa arti yang saling berpautan. DBMS yang utuh biasanya terdiri dari:

Hardware
Hardware merupakan sistem computer actual yang digunakan untuk menyimpan dan mengakses databse. Dalam sebuah organisasi berskala besar, hardware terdiri : jaringan dengan sebuah server pusat dan beberapa program client yang berjalan di komputer desktop.
Software beserta utility
Software adalah DBMS yang aktual. DBMS memungkinkan para user untuk berkomunikasi dengan database. Dengan kata lain DBMS merupakan mediator antara database dengan user. Sebuah database harus memuat seluruh data yang diperlukan oleh sebuah organisasi.
Prosedur
Bagian integral dari setiap sistem adalah sekumpulan prosedur yang mengontrol jalannya sistem, yaitu praktik-praktik nyata yang harus diikuti user untuk mendapatkan, memasukkan, menjaga, dan mengambil data
Data
Data adalah jantung dari DBMS. Ada dua jenis data. Pertama, adalah kumpulan informasi yang diperlukan oleh suatu organisasi. Jenis data kedua adalah metadata, yaitu informasi mengenai database.
User
Ada sejumlah user yang dapat mengakses atau mengambil data sesuai dengan kebutuhan penggunaan aplikasi-aplikasi dan interface yang disediakan oleh DBMS, antara lain adalah

Database administrator adalah orang atau group yang bertanggungjawab mengimplementasikan sistem database di dalam suatu organisasi
Enduser adalah orang yang berada di depan workstation dan berinteraksi secara langsung dengan sistem.
Programmer aplikasi, orang yang berinteraksi dengan database melalui cara yang berbeda.

Database Management System (DBMS) yaitu suatu perangkat lunak komputer yang berfungsi sebagai pengelola basis data . Di dalam DBMS ini terdiri dari fungsi-fungsi yang mendukung semua database yang ada di dalamnya yaitu Atomicity, Consistency, Isolation, Durability (ACID). Dengan ACID, DBMS ini memberikan jaminan bahwa data yang tersimpan di dalamnya memiliki kualitas yang baik. Saya jelaskan ringkasan dari ACID ini.

1. Atomicity

Dengan adanya fungsi ini, DBMS menjamin bahwa data yang disimpan akan lengkap pada saat pemrosesan. Sebagai contoh: Apabila terdapat proses yang sedang berjalan namun terdapat kegagalan proses karena kondisi jaringan putus, maka dengan atomicity ini seluruh data yang telah di proses akan dibatalkan. Jadi bisa disimpulkan bahwa apabila terjadi sedikit kegagalan maka akan dibatalkan semuanya untuk menjaga kesempurnaan data.

2. Consistency

DBMS akan menjamin bahwa dengan consistency ini data transaksi yang tersimpan akan sesuai dengan referensi data utama, dan menghindari duplikasi data. Sebagai contoh: jika terdapat suatu proses yang sedang menambahkan data yang tidak terdapat pada data referensi, maka dengan adanya consistency DBMS akan menolak proses ini

3. Isolation

Data akan lebih aman dengan fungsi isolasi ini, dimana pada saat data dibuka secara serial data tetap aman meskipun terjadi perubahan. Referensi lebih jelas dapat menuju ke tautan isolation.

4. Durability

Dengan adanya fungsi ini, maka ketahanan data yang tersimpan akan terjamin. Meskipun data sangat banyak yang tersimpan di database, namun DBMS memberikan jaminan bahwa data tidak akan rusak. Tidak semua DBMS memiliki fungsi ini, sehingga perlu untuk memilih DBMS yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.

A. TINJAUAN SEJARAH

Generasi pertama DBMS didesain oleh Charles Bachman di perusahaan General Electric pada awal tahun 1960, disebut sebagai Penyimpanan Data Terintegrasi (Integrated Data Store). Dibentuk dasar untuk model data jaringan yang kemudian distandardisasi oleh Conference on Data System Languages (CODASYL). Bachman kemudian menerima ACM Turing Award (Penghargaan semacam Nobel pada ilmu komputer) di tahun 1973. Dan pada akhir 1960, IBM mengembangkan sistem manajemen informasi (Information Management System) DBMS. IMS dibentuk dari representasi data pada kerangka kerja yang disebut dengan model data hirarki. Dalam waktu yang sama, dikembangkan sistem SABRE sebagai hasil kerjasama antara IBM dengan perusahaan penerbangan Amerika. Sistem ini memungkinkan user untuk mengakses data yang sama pada jaringan komputer.

Kemudian pada tahun 1970, Edgar Codd, di Laboratorium Penelitian di San Jose, mengusulkan model data relasional. Di tahun 1980, model relasional menjadi paradigma DBMS yang paling dominan. Bahasa query SQL dikembangkan untuk basis data relasional sebagai bagian dari proyek Sistem R dari IBM. SQL distandardisasi di akhir tahun 1980, dan SQL-92 diadopsi oleh American National Standards Institute (ANSI) dan International Standards Organization (ISO). Program yang digunakan untuk eksekusi bersamaan dalam basis data disebut transaksi. User menulis programnya, dan bertanggung jawab untuk menjalankan program tersebut secara bersamaan terhadap DBMS. Pada tahun 1999, James Gray memenangkan Turing Award untuk kontribusinya pada manajemen transaksi dalam DBMS.

Pada akhir tahun 1980 dan permulaan 1990, banyak bidang sistem basis data yang dikembangkan. Penelitian pada bidang basis data meliputi bahasa query yang powerful, model data yang lengkap, dan penekanan pada dukungan analisis data yang kompleks dari semua bagian organisasi. Beberapa vendor memperluas sistemnya dengan kemampuan penyimpanan tipe data baru semisal image dan text, dan kemampuan query yang kompleks. Sistem khusus/spesial dikembangkan oleh banyak vendor untuk membuat data warehouse, mengkonsolidasi data dari beberapa basis data. Penomena yang paling menarik adalah adanya enterprise resource planning (ERP) dan management resource planning (MRP), yang menambahkan substansial layer dari fitur berorientasi pada aplikasi. Paket yang termasuk didalamnya meliputi Baan, Oracle, PeopleSoft, SAP, dan Siebel. Paket-paket ini mengidentifikasi himpunan tugas secara umum (misal manajemen inventori, perencanaan sumber daya manusia, analisis finansial) dan menyediakan aplikasi layer secara umum untuk menangani keperluan tersebut. Data disimpan dalam DBMS relasional, dan aplikasi layer dapat disesuaikan untuk perusahaan yang berbeda. Lebih jauh lagi, DBMS memasuki dunia internet. Pada saat generasi pertama dari Web site menyimpan datanya secara eksklusif dalam file system operasi, maka saat ini DBMS dapat digunakan untuk menyimpan data yang dapat diakses melalui Web browser. Query dapat digenerate melalui form Web, dan format jawabannya menggunakan markup language semisal HTML untuk mempermudah tampilan pada browser. Semua vendor basis data menambahkan fitur ini untuk DMS mereka. Manajemen basis data mempertimbangkan pentingnya suatu data bersifat on-line, dan dapat diakses melalui jaringan komputer. Saat sekarang bidang seperti ini diwujudkan dalam basis data multimedia, video interaktif, perpustakaan digital,proyek ilmuwan seperti proyek pemetaan, proyek sistem observasi bumi milik NASA, dll.

B. KOMPONEN UTAMA DBMS

Komponen utama DBMS dapat dibagi menjadi 3 macam :

1. Kamus Data

Atau biasa disebut repositori, adalah dokumen atau file yang menyimpan definisi data dan deskripsi struktur data yang digunakan dalam database. Kamus data tidak memuat data aktual database, namun hanya informasi untuk mengelolanya. Tanpa kamus data, DBMS tidak dapat mengakses data dari database. Kamus data menentukan pengaturan dasar database dan memuat dafta semua file ke dalam database, jumlah record setiap file, dan namna serta tipe masing-masing field. Kamus data juga membantu melindungi keamanan database dengan mengindikasikan siapa saja yang memiliki hak untuk mengaksesnya.

2. Utilitas

Adalah program yang membantu Anda untuk dapat memperoleh database dengan cara menciptakan, mengedit, dan menghapus data, record dan file. Dengan utilitas ini Anda dapat memonitor jenis data yang dimasukkan dan memilah database Anda berdasarkan key field; melakukan pencarian serta mengatur informasi juga menjadi lebih mudah.

3. Penghasil Laporan

Adalah program untuk menghasilkan dokumen yang terlihat pada layar atau yang dicetak dari semua atau sebagian database.

4. Administator Database

Database Administator (DBA) mengatur semua aktivitas yang berhubungan dengan dan yang diperlukan untuk sebuah database organisasi. Ia memastikan bahwa database mempunyai kemampuan untuk diperbaiki, mempunyai integritas, keamanan, ketersediaan, keandalan, dan performa. DBA menentukan hak akses pengguna; membuat standar, petunjuk dan prosedur kontrol; membantu menentukan prioritas permintaan; menentukan kebutuhan pengguna; dan mengembangkan dokumentasi pengguna dan prosedur input. DBA juga menangani masalah keamanan dan membuat serta memberlakukan kebijakan mengenai privasi pengguna.

C. KEUNGGULAN DBMS

Mengendalikan dan mengurangi duplikasi data.
Menjaga konsistensi dan integritas data.
Memudahkan pengambilan informasi yang berbeda dari data yang sama disebabkan data dari berbagai bagian dalam organisasi dikumpulkan menjadi satu.
Meningkatkan keamanan data dari orang yang tidak berwenang.
Memaksakan penerapan standar.
Dapat menghemat biaya karena data dapat dipakai oleh banyak departemen.
Menanggulangi konflik kebutuhan antarpemakai karena basis data berada di bawah kontrol administrator basis data.
Meningkatkan tingkat respon dan kemudahan akses bagi pemakai akhir.
Meningkatkan produktivitas program
Meningkatkan pemeliharaan melalui independensi data.
Meningkatkan konkurensi (pemakaian data oleh sejumlah orang pada saat yang bersamaan) tanpa menimbulkan masalah kehilangan informasi atau integritas.
Meningkatkan layanan backup dan recovery.
Mendukung bahasa query

D. KELEMAHAN DBMS

Kompleksitas yang tinggi membuat administrator dan pemakai akhir harus benar-benar memahami fungsi-fungsi dalam DBMS agar dapat diperoleh manfaat yang optimal. Kegagalan memahami DBMS dapat mengakibatkan keputusan rancangan yang salah, yang akan memberikan dampak serius bagi organisasi.
Ukuran penyimpan yang dibutuhkan DBMS sangat besar dan memerlukan memori yang besar agar dapat bekerja secara efisien.
Rata-rata harga DBMS yang handal sangat mahal.
Terkadang DBMS meminta kebutuhan perangkat keras dengan spesifikasi tertentu sehingga diperlukan biaya tambahan.
Biaya konversi sistem lama (yang mencakup biaya pelatihan staf dan biaya untuk jasa konversi) ke sistem baru yang memakai DBMS terkadang sangat mahal melebihi biaya untuk membeli DBMS.
Kinerjanya terkadang kalah dengan sistem yang berbasis berkas. Hal ini karena DBMS ditulis supaya dapat menangani hal-hal yang bersifat umum.
Dampak kegagalan menjadi lebih tinggi karena semua pemakai sangat bergantung pada ketersediaan DBMS. Akibatnya kalau terjadi kegagalan dalam komponen lingkungan DBMS akan membuat operasi dalam organisasi tersendat atau bahkan terhenti.

E. CONTOH DBMS

Microsoft Access yang dikeluarkan oleh Microsoft Corporation.
DB2 yang dikeluarkan oleh IBM.
Informix yang dikeluarkan oleh IBM.
Ingres yang dikeluarkan oleh Computer Associate.
MySQL yang dikeluarkan oleh The MySQL AB Company.
Oracle yang dikeluarkan oleh Oracle Corporatio.
PostgreSQL yang dikeluarkan oleh www.postgresql.com.
Sybase yang dikeluarkan oleh Sybase Inc..

F. LEVEL ABSTRAKSI DALAM DBMS

Data dalam DBMS dapat digambarkan dalam tiga level abstraksi, yaitu konseptual, fisik, dan eksternal. Data definition language (DDL) digunakan untuk mendefinisikan skema eksternal dan konseptual. Semua vendor DBMS menyertakan perintah SQL untuk menggambarkan aspek dari skema fisik. Informasi tentang skema konseptual, eksternal dan fisik disimpan dalam katalog sistem.

Gambar 1. Level Abstraksi

Memiliki beberapa tinjauan (views), skema konseptual tunggal (logical) dan skema fisik.

Menggambarkan bagaimana cara user melihat data
Skema konseptual mendefinisikan struktur logika
Skema fisikal menggambarkan file dan indeks yang digunakan

Skema didefinisikan menggunakan DDL (Data Definition Language), data dimodifikasi dengan menggunakan DML (Data Management Language).

DATA BASE MODEL

A. Database Flat

Flat files adalah file sistem operasi yang record dalam filenya tidak berisi informasi tentang struktur file atau hubungan antar record yang dikomunikasikan ke aplikasi yang menggunakannya. Flat file bukan database karena tidak masuk dalam kriteria di atas yang sudah dibahas. Figure 1-2 adalah contoh flat file yang diambil dari MS access database miliki perusahaan Northwind. Kolom judul sengaja ditambahkan untuk menjelaskan isi dari data, jadi sebenarnya kolom judul itu tidak ada. Yang tersimpan dalam file adalah record saja. Data customer disimpadan pada file Customer dengan setiap recod mewakili satu customer Northwind. Setiap karyawan Northwind memiliki satu record di file Employee.

Data pemesanan (order) disimpan dalam 2 flat file: file Order berisi record pesanan customer yang terdiri dari ID customer, nama karyawan yang menerim order, tanggal pesanan dsb. Sementara di file Order Detil berisi item tiap pesanan. Satu pesanan dapat terdiri dari beberapa barang dan detil tiap barang seperti harga ID produk, jumlah barang yang dipesan dan diskon.

Northwind memiliki aplikasi yang mampu menghasilkan informasi berdasarkan data dari flat filenya. Aplikasi ini harus menghubungkan data di antara 5 file dengan membaca 1 pesanan/order dan mengikuti langkah ini:

Gunakan customer ID untuk menjcari nama dari customer di file Customer
gunakan employee ID untuk mencari nama karyawan yang bersangkutan di file Employee
gunakan order ID untuk mencari item barang yang sesuai di file Order Detail
dan untuk setiap item gunakan product ID untuk mencari nama produk yang sesuai di file Produk.

Cara ini memang rumit untuk membuat satu laporan pemesanan dari data di flat file. Alternatif lain adalah menggabungkan semua data menjadi satu file data. Alternatif ini akan menyederhanakan pencarian data, tapi penambahan data harus lengkap, artinya kita tidak dapat menambahkan data customer jika customer itu tidak memesan barang.

B. Database Hierarkis

Pada database Hierarkis, field atau record diatur dalam kelompok-kelompok yang berhubungan, menyerupai diagram pohon, dengan record child (level lebih rendah) berada di bawah record parent (level yang lebih tinggi).

contoh database hierarkis

Database hierarkis merupakan model tertua dan paling sederhana dari kelima model database. Dalam model database ini mengakses atau mengupdate data bisa berlangsung sangat cepat karena hubungan-hubungan sudah ditentukan. Tetapi, karena struktur harus didefinisikan lebih dahulu, maka hal ini cukup riskan. Lagipula menambahkan field baru ke sebuah record database membuat semua database harus didefinisikan kembali. Karena itulah diperlukan model database yang baru untuk menunjukkan masalah pengulangan data dan hubungan data yang kompleks.

C. Database Jaringan

Konsep database jaringan mirip dengan database hierarkis tetapi setiap record child dapat memiliki lebih dari satu record parent. Selanjutnya setiap record child dapat dimiliki oleh lebih dari satu record parent.

Database jaringan pada dasarnya digunakan dengan mainframe, lebih fleksibel disbanding database hierarkis karena ada hubungan yang berbeda antarcabang data. Akan tetapi strukturnya masih harus didefinisikan lebih dahulu. Pengguna harus sudah terbiasa dengan struktur database. Lagipula jumlah hubungan antar-record juga terbatas, dan untuk menguji sebuah field seseorang harus mendapatkan kembali semua record.

contoh database jaringan

D. Database Relasional

Database relasional bekerja dengan menghubungkan data pada file-file yang berbeda dengan menggunakan sebuah kunci atau elemen data yang umum.

contoh database relasional

Cara kerja database relasional:

Elemen-elemen data disimpan dalam tabel lain yang membentuk baris dan kolom. Dalam model database ini data diatur secara logis, yakni berdasarkan isi. Masing-masing record dalam tabel diidentifikasi oleh sebuah field – kunci primer – yang berisi sebuah nilai unik. Karena itulah data dalam database relasional dapat muncul dengan cara yang berbeda dari cara ia disimpan secara fisik pada komputer. Pengguna tidak boleh mengetahui lokasi fisik sebuah record untuk mendapatkan kembali datanya.

E. Database Berorientasi Objek

Model ini menggunakan objek sebagai perangkat lunak yang ditulis dalam potongan kecil yang dapat digunakan kembali sebagai elemen dalam file database. Database berorientasi objek adalah sebuah database multimedia yang bisa menyimpan lebih banyak tipe data dibanding database relasional. Salah satu model database berorientasi objek adalah database hypertext atau database web, yang memuat teks dan dihubungkan ke dokumen lain. Model lainnya adalah database hypermedia, yang memuat link dan juga grafis, suara, dan video.

Contoh: database DB2, Cloudscape, Oracle9i dan sebagainya

F. Database Multidimensial

Database Multidimensial (MDA) memodelkan data sebagai fakta, dimensi, atau numerik untuk menganalisis data dalam jumlah besar, tujuannya adalah untuk mengambil keputusan. Database Multidimensial menggunakan bentuk kubus untuk merepresentasikan dimensi-dimensi data yang tersedia bagi seorang pengguna, maksimal empat dimensi.

Contoh: InterSystem Cache, ContourCube, dan Cognoa PowerPlay

contoh database multidimensional

G. Database Dimensi

Model dimensi adalah adaptasi khusus dari model relasional digunakan untuk mewakili data di gudang data sedemikian rupa sehingga data dapat dengan mudah diringkas menggunakan query OLAP. Dalam model dimensi, database terdiri dari sebuah meja besar tunggal fakta-fakta yang dijelaskan dengan menggunakan dimensi dan ukuran. dimensi A memberikan konteks fakta (seperti yang berpartisipasi, kapan dan di mana itu terjadi, dan jenis-nya) dan digunakan dalam query untuk fakta grup terkait bersama-sama. Dimensi cenderung diskrit dan sering hirarkis, misalnya, lokasi mungkin termasuk bangunan, negara, dan negara. mengukur adalah kuantitas menggambarkan fakta, seperti pendapatan. Sangat penting bahwa langkah-langkah bisa bermakna dikumpulkan – misalnya, pendapatan dari lokasi yang berbeda dapat ditambahkan bersama-sama.

Dalam query OLAP, dimensi dipilih dan fakta dikelompokkan dan ditambahkan bersama-sama untuk membuat ringkasan. Model dimensi ini sering diimplementasikan di atas model relasional menggunakan skema bintang, yang terdiri dari satu tabel yang berisi fakta dan sekitarnya tabel berisi dimensi. Terutama dimensi rumit mungkin direpresentasikan menggunakan berbagai tabel, sehingga skema kepingan salju. Sebuah gudang data dapat berisi skema bintang ganda yang tabel dimensi saham, yang memungkinkan mereka untuk digunakan bersama-sama. Datang dengan satu set standar dimensi merupakan bagian penting dari pemodelan dimensi.

DATA MINING

Data Mining merupakan teknologi yang sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data (Data warehouse) mereka. Dengan data mining dapat meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan penting. Analisis yang diotomatisasi yang dilakukan oleh data mining melebihi yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan tradisional yang sudah banyak digunakan.

Data Mining dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang dengan cara tradisional memerlukan banyak waktu dan cost tinggi. Data Mining mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi untuk memprediksi yang mungkin saja terlupakan oleh para pelaku bisnis karena terletak di luar ekspektasi mereka. Sebagai contoh adalah beberapa solusi yang bisa diselesaikan dengan data mining diantaranya yaitu menebak target pasar, yaitu dengan melakukan pengelompokan dari model-model pembeli dan melakukan klasifikasi setiap pembeli dari kebiasaan membeli, dari tingkat penghasilan dan karakteristik lainnya.

Definisi Data Mining

Kemajuan dalam pengumpulan data dan teknologi penyimpanan yang cepat memungkinkan organisasi menghimpun jumlah data yang sangat luas. Alat dan teknik analisis data yang tradisional tidak dapat digunakan untuk mengektrak informasi dari data yang sangat besar. Untuk itu diperlukan suatu metoda baru yang dapat menjawab kebutuhan tersebut. Data mining merupakan teknologi yang menggabungkan metoda analisis tradisional dengan algoritma yang canggih untuk memproses data dengan volume besar.

Ada beberapa definisi dari data mining yang dikenal diiantaranya adalah :

Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.
Data mining adalah analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya
Data mining atau Knowledge Discovery in Databases (KDD) adalah pengambilan informasi yang tersembunyi, dimana informasi tersebut sebelumnya tidak dikenal dan berpotensi bermanfaat. Proses ini meliputi sejumlah pendekatan teknis yang berbeda, seperti clustering, data summarization, learning classification rules.

Secara umum, data mining dapat melakukan dua hal yaitu memberikan kesempatan untuk menemukan informasi menarik yang tidak terduga, dan juga bisa menangani data berskala besar. Dalam menemukan informasi yang menarik ini, ciri khas data mining adalah kemampuan pencarian secara hampir otomatis, karena dalam banyak teknik data mining ada beberapa parameter yang masih harus ditentukan secara manual atau semi manual. Data mining juga dapat memanfaatkan pengalaman atau bahkan kesalahan di masa lalu untuk meningkatkan kualitas dari model maupun hasil analisanya, salah satunya dengan kemampuan pembelajaran yang dimiliki beberapa teknik data mining seperti klasifikasi.