Artikel Pemrograman Basis Data

Menurut Berbagai Pendapat Ahli

Menurut Connoly (2002,p16), Database Management System adalah sistem software yang dapat mendefinisikan, membuat, memelihara dan mengontrol akses ke basis data. 

Fasilitas yang disediakan oleh DBMS adalah:

·  Dapat mendefinisikan basis data dengan menggunakan Data Definition Language (DDL). DDL dapat memberi fasilitas kepada pengguna untuk menspesifikasikan tipe data, struktur dan batasan aturan mengenai data yang bisa disimpan ke dalam basis data.

·  Pengguna dapat menambah, mengedit, menghapus dan mendapatkan kembali data dengan menggunakan data manipulation language.

·  Dapat mengontrol akses ke basis data, yaitu mencegah pengguna tanpa otoritas, sistem integrasi untuk memelihara konsistensi penyimpanan data, sistem control untuk memperbolehkan pengguna untuk akses, sistem kontrol untuk pengembalian data yang bisa mengembalikan data ke keadaan semula apabila ada kegagalan software atau hardware, catalog yang dapat diakses pengguna yang mendeskripsikan data dalam basis data.

Keuntungan:

·  Konsistensi data

·  Pengontrolan duplikasi data

·  Semakin banyak informasi yang didapat dari data yang sama

Perancangan basis data merupakan proses menciptakan perancangan untuk basis data yang akan mendukung operasi dan tujuan perusahaan (Connolly,2002,p279). Dalam merancang suatu basis data, digunakan metodologi-metodologi yang membantu dalam tahap perancangan basis data. Metodologi perancangan adalah pendekatan struktur dengan menggunakan prosedur, teknik, alat, serta bantuan dokumen untuk membantu dan memudahkan dalam proses perancangan. Dengan menggunakan teknik metode disain ini dapat membantu dalam merencanakan, mengatur, mengontrol, dan mengevaluasi database development project (Connolly,2002,p418).

Proses dalam metodologi perncangan dibagi menjadi tiga tahap :

1.    Conseptual Database Design

2.    Logical Database Design

3.    Physical Database Design

Conceptual Database Design

Conceptual database design adalah proses membangun suatu model berdasarkan informasi yang digunakan oleh perusahaan atau organisasi, tanpa pertimbangan perencanaan fisik (Connolly,2002,p419). 

Langkah pertama : Membuat local conceptual data model untuk setiap pandangan yang spesifik.Local conceptual data model terdiri dari :

a. Entitiy types

Menurut Connoly (2002,p331), entity types adalah kumpulan objek yang mempunyai karakteristik yang sama, dimana telah diidentifikasi oleh perusahaan.Menurut Silberschatz (2002,p27), entity types adalah kumpulan dari entity yang memiliki tipe dan karakteristik yang sama.

Entity dapat dibedakan menjadi dua yaitu :

è Strong Entity : entity yang keberadaannya tidak tergantung kepada entity lain (Fathansyah,1999,p94).

è Weak entity : entity yang keberadaannya tergantung dari entity lain (Fathansyah,1999,p94).

Contohnya adalah entity mahasiswa dan orang tua. Dimana mahasiswa merupakan strong entitydan orang tua merupakan weak entity karena keberadaan entity orang tua tergantung dari entitymahasiswa.

b. Relationship types

Menurut Connolly (2002,p334) definisi dari relationship types adalah kumpulan antar entity yang saling berhubungan dan mempunyai arti.

c. Attribute dan attribute domains

Attribute adalah karakteristik dari suatu entity atau relasi (Connolly,2002,p338). Setiap attributediperbolehkan untuk memiliki nilai yang disebut dengan domain. Attribute domains adalah kumpulan dari nilai-nilai yang diperbolehkan untuk satu atau lebih attribute.

Ada beberapa jenis dalam attribute :

è    Simple attribute dan Composite attribute

Simple attribute adalah attribute yang terdiri dari komponen tunggal dimana attributetersebut tidak dapat dipisahkan lagi, sedangkan composite attribute adalah attribute yang masih dapat dipisahkan menjadi beberapa bagian. Contoh dari simple attribute adalah nama_barang sedangkan untuk composite attribute adalah alamat pada entity mahasiswa, karena dalam alamat bisa dibagi menjadi bagian entiti jalan, entiti kode_pos dan entiti kota (Silberchatz,2002,p29).

è    Single-valued attribute dan Multi-valued attribute

Single-valued attribute adalah attribute yang memiliki satu nilai pada setiap entity, sedangkan multi-valued attribute adalah attribute yang mempunyai beberapa nilai pada setiap entity (Connolly,2002,p340). Contoh dari single-valued attribute adalah Nim, nama_Mhs, tanggal_lahir, dan lain-lain. Sedangkan untuk multi-valued attribute contohnya adalah jam_pelajaran, hobi, dan lain-lain.

è  Derived attribute

Derived attribute merupakan attribute yang nilai-nilainya diperoleh dari hasil perhitungan atau dapat diturunkan dari attribute lain yang berhubungan (Silberschatz,2002,p30). Contohnya adalah attribute umur pada entity mahasiswa dimana attribute tersebut diturunkan dari attribute tanggal_lahir dan tanggal_hari_ini.

d. Primary key dan alternate keys

Primary key adalah key yang telah menjadi candidate key yang dipilih secara unik untuk mengidentifikasi suatu entity types. Candidate key adalah kumpulan attribute minimal yang unik untuk mengidentifikasikan suatu entity types (Connolly,2002,p340).

Alternate key adalah key yang digunakan sebagai alternatif dari key yang telah didefinisikan (Fathansyah,1999,p104).

e. Integrity constraints

Integrity constraints adalah batasan-batasan yang menentukan dalam rangka melindungi basis data untuk menghindari terjadinya inconsistent. (Connolly,2002,p457).

Pada tahap conceptual model, langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut :

a. Mengidentifikasi entity types

Bertujuan untuk menentukan entity types utama yang dibutuhkan. Menentukan entity dapat dilakukan dengan memeriksa user’s requirement specification. Setelah terdefinisi, entitydiberikan nama yang tepat dan jelas seperti mahasiswa, dosen, mata_kuliah.

b. Mengidentifikasikan relationship types

Bertujuan untuk mengidentifikasi suatu relationship yang penting yang ada antar entity yang telah diidentifikasi. Nama dari suatu relationship menggunakan kata kerja seperti mempelajari, memiliki mempunyai dan lain-lain.

c. Mengidentifikasi dan menghubungkan attribute dengan entity atau relationship types

Bertujuan untuk menghubungkan attribute dengan entity atau relationship yang tepat. Attributeyang dimiliki setiap entity atau relationship memiliki identitas atau karakteristik yang sesuai dengan memperhatikan attribute berikut : simple/composite attribute, single/multi-valued attribute dan derived attribute.

d. Menentukan attribute domain

Bertujuan untuk menentukan attribute domain pada conceptual data model. Contohnya yaitu menentukan nilai attribute jenis_kelamin pada entity mahasiswa dangan ‘M’ atau ‘F’ atau nilaiattribute sks pada entity mata_kuliah dengan ‘1’, ’2’, ‘3’ dan ‘4’.

e. Menentukan candidate key dan primary key attributes

Bertujuan untuk mengidentifikasi candidate key pada setiap entity dan memilih primary key jika ada lebih dari satu candidate key. Pemilihan primary key didasari pada panjang dari attribute dan keunikan key di masa datang.

f. Mempertimbangkan penggunaan enhance modeling concepts (pilihan)

Pada langkah ini bertujuan untuk

menentukan specialization, generalization, aggregation,composition. Dimana masing-masing pendekatan dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang ada.

Specialization dan generalization adalah proses dalam mengelompokan beberapa entity dan menghasilkan entity yang baru. Beda dari keduanya adalah cara prosesnya, dimana spesialisasi menggunakan proses top-down dan generalisasi menggunakan proses bottom-up.

Aggregation menggambarkan sebuah entity types dengan sebuah relationship types dimana suatu relasi hanya akan ada jika telah ada relationship lainnya.

g. Mengecek redundansi

Bertujuan untuk memeriksa conceptual model untuk menghindari dari adanya informasi yang redundan. Yang dilakukan pada langkah ini adalah :

ü  Memeriksa kembali one-to-one relationship.

Setelah entity diidentifikasikan maka kemungkinan ada dua entity yang mewakili satu objek. Untuk itu dua entity tersebut harus di-merger bersama. Dan jika primary key-nya berbeda maka harus dipilih salah satu dan lainnya dijadikan alternate key.

ü  Menghilangkan relasi yang redundansi.

Untuk menekan jumlah model data, maka relationship data yang redundan harus dihilangkan.

h. Memvalidasi conceptual model dengan transaksi.

Bertujuan untuk menjamin bahwa conceptual data model mendukung kebutuhan transaksi. Dengan menggunakan model yang telah divalidasi tersebut, dapat digunakan untuk melaksanakan operasi secara manual. Ada dua pendekatan yang mungkin untuk mejamin bahwalocal conceptual data model mendukung kebutuhan transaksi yaitu :

ü  Mendeskripsikan transaksi

Memeriksa seluruh informasi (entities, relationship, dan attribute) yang diperlukan pada setiap transaksi yang disediakan oleh model dengan mendokumentasikan penggambaran dari tiap kebutuhan transaksi.

ü  Mengunakan transaksi pathways

Pendekatan kedua, untuk memvalidasi data model dengan keperluan transaksi yang melibatkan diagram yang mewakili pathways diambil dari tiap transaksi secara langsung yang terdapat pada E-R diagram menggambarkan komponen-komponen dari entity dan relasi yang masing-masing dilengkapi dengan attribute-attribute yang merepresentasikan seluruh fakta dari real-world yang kita tinjau (Fathansyah,1999,p79). Sedangkan menurut Silberschartz (2002,p42), E-R diagram dapat menyatakan keseluruhan struktur logical dari basis data dengan menggunakan bagan.

i. Melihat kembali conceptual data model dengan pengguna.

Bertujuan untuk melihat kembali conceptual model dan memastikan bahwa data model tersebut sudah benar.

Logical Database Design

Logical database design adalah proses pembuatan suatu model informasi yang digunakan pada perusahan berdasarkan pada model data yang spesifik, tetapi tidak tergantung dari Database Management System (DBMS) yang khusus dan pertimbangan fisik yang lain (Connolly,2002,p441).

 

Langkah keempat : Menterjemahkan global logical data model untuk target DBMS. Bertujuan untuk menghasilkan skema basis data relasional dalam global logical data model yang dapat diimplemetasikan ke DBMS.

Pada perancangan model physical, langkah-langkahnya adalah :

a. Merancang basis relasional                                                   

Dalam memulai merancang physical design, diperlukan untuk mengumpulkan dan memahami informasi tentang relasi yang dihasilkan dari logical database design. Informasi yang penting bisa didapatkan dari kamus data dan DDL.

b. Merancang representasi dari data yang diperoleh

Bertujuan untuk menentukan bagaimana setiap data yang diperoleh mewakili global logical data model ke dalam DBMS.

c. Merancang enterprise constraints

Pada langkah ini bertujuan untuk merancang batasan-batasan yang ada pada perusahaan.

Langkah kelima : Merancang representasi physical. Bertujuan untuk menentukan organisasi file yang optimal untuk penyimpanan dan menentukan indeks yang dibutuhkan untuk meningkatkan performa.

Terdapat tiga faktor yang memungkinkan digunakannya representasi physical :

1. Transaction throughput

2. Response time

3. Disk storage

Dalam langkah kelima ini perlu untuk memahami system resources untuk meningkatkan performa basis data.

·         Main memory

Dengan semakin besar main memory yang ada maka akan dapat meningkatkan performa DBMS dan aplikasi basis data yang digunakan.

·         CPU

CPU mengontrol tugas-tugas dari system resources lain dan mengeksekusi prosesnya.

·         Disk I/O

Dengan menggunakan DBMS yang besar, maka disk I/O yang diperlukan sangat signifikan dalam menyimpan dan mengambil data. Untuk menghindari kemacetan transfer data, maka :

 ØFile sistem operasi harus dipisahkan dari file basis data.

 ØFile utama basis data harus dipisahkan dari file indeks.

 ØFile recovery log harus dipisahkan dari basis data yang sedang tidak digunakan.

 ·Network

Ketika jumlah data yang ditransfer telah banyak, maka dengan menggunakan network sangat dianjurkan. Selain itu juga untuk menghindari dari kemacetan dalam mentransfer data.

Pada langkah kelima ini, tahapan-tahapannya adalah :

1.                  Menganalisis transaksi

Bertujuan untuk mengerti fungsi dari transaksi yang dijalankan pada basis data dan menganalisa transaksi yang penting. Kriteria kemampuan yang harus diidentifikasikan dalam menganalisa transaksi adalah :

ü Transaksi dapat berjalan secara sering dan akan mempunyai dampak yang signifikan pada performa.

ü Transaksi yang kritis pada operasi dan bisnis.

ü Waktu selama sehari atau seminggu ketika akan ada permintaan yang tinggi pada saat basis data dibuat.

1.                  Memilih file organisasi

Bertujuan untuk menyimpan data secara tepat ke tempat penyimpanan data. Ada beberapa pilihan struktur penyimpanan (Silberschatz,2002,p422), yaitu :

ü  Heap

ü  Hash

ü  Sekuensial berindeks

ü  Clusters

1.                  Memilih indeks

Bertujuan untuk meningkatkan performa dalam suatu sistem basis data. Salah satu pendekatan untuk memilih organisasi file yang cocok untuk relasi adalah untuk menyimpantuples yang tidak disimpan dan dibuat sebanyak secondary indexes sebagaimana diperlukan. Oleh karena itu, atribut yang digunakan adalah:

ü Atribut yang sering digunakan untuk join operations untuk membuat lebih efisien.

ü Atribut yang sering dipesan untuk mengakses tuples pada suatu relasi didalam urutan yang menunjukkan atribut.

1.                  Memperkirakan kebutuhan ruang penyimpanan

Bertujuan untuk memperkirakan jumlah ruang penyimpanan yang akan diperlukan dalam basis data. Perkiraannya didasari pada ukuran setiap tabel dalam suatu relasi. Contohnya dalam lima tahun mendatang berapa kapasitas hard disk yang dibutuhkan untuk menampung data.

Langkah keenam : Merancang pandangan pengguna. Bertujuan untuk merancang pandangan pengguna yang telah diidentifikasi selama mengumpulkan kebutuhan dan menganalisis langkah dari relasional Database Application Lifecycle. Contohnya pada branch terdiri dari direktur dan manajer pandangan.

Langkah ketujuh : Merancang keamanan. Dalam sebuah sistem basis data, keamanan adalah elemen yang sangat penting mengingat isi dari basis data berupa informasi yang sangat penting. menurut Silberschatz (2002,p239) ukuran keamanan yang dapat diambil untuk melindungi basis data antara lain dari segi :

·         Sistem basis data : ada beberapa pengguna berwenang yang dizinkan untuk mengakses bagian basis data tertentu dan ada para pengguna yang lain hanya diizinkan untuk membaca data yang diinginkannya, tetapi tidak punya hak untuk mengubahnya. Kewajiban dari sistem basis data ini adalah menjaga batasan seperti di atas tetap terjaga.

·         Sistem operasi : tidak peduli betapa aman sistem basis datanya, apabila terjadi kelemahan dalam sistem operasi. Hal ini sama artinya dengan adanya akses yang tidak diinginkan dalam basis data. Jadi tingkat keamanan perangkat lunak dalam sistem operasi sangatlah penting seperti halnya keamanan yang dilakukan secara fisik.

·         Jaringan : seluruh sistem basis data memperbolehkan untuk mengakses lewat terminal atau jaringan, keamanan software-level dalam software jaringan sangat penting sebagai keamanan fisik, keduanya dibutuhkan dalam internet dan jaringan pribadi.

·         Fisik : situs yang mengandung sistem komputer harus secara fisik aman dari entri secara diam-diam dan bahaya oleh para penyelundup.

·         Manusia : otorisasi pada pengguna harus dilakukan secara hati-hati untuk mengurangi adanya kejadian dimana pengguna yang berwenang memberikan akses kepada orang lain dengan imbalan suap atau lainnya.

Langkah kedelapan : Mempertimbangkan pengenalan dan redundansi kontrol. Pada langkah physical database design ini mempertimbangkan denormalisasi skema relational untuk meningkatkan performa. Hasil dari normalisasi adalah perancangan basis data logikal secara structural, konsisten, dan menekan jumlah redudansi. Faktor yang perlu dipertimbangkan adalah :

ü  Denormalisasi membuat implementasi lebih kompleks

ü  Denormalisasi selalu mengorbankan fleksibilitas

ü  Denormalisasi akan membuat cepat dalam retrieve data tetapi lambat dalam update.

Ukuran performa dari suatu perancangan basis data dapat dilihat dari sudut pandang tertentu yaitu melalui pendekatan efisiensi data (Normalisasi) atau pendekatan efisiensi proses (Denormalisasi). Efisiensi data dimaksudkan untuk meminimalkan kapasitas disk, dan efisiensi proses dimaksudkan untuk mempercepat proses saat retrieve data dari basis data.

Langkah kesembilan : Memonitor dan memasang sistem operasi. Bertujuan untuk memonitor sistem operasi, meningkatkan performa dan menentukan perancangan sistem yang tepat atau menggambarkan perubahan kebutuhan.

Pengertian Basis

Basis data dapat didefinisikan dalam sejumlah sudut pandang, seperti menurut Connolly (2002,p14), definisi basis data adalah kumpulan data yang dihubungkan secara bersama-sama, dan gambaran dari data yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi dari suatu organisasi. Berbeda dengan sistem file yang menyimpan data secara terpisah, pada basis data data tersimpan secara terintegrasi. Basis data bukan menjadi milik dari suatu departemen tetapi sebagai sumber daya perusahaan yang dapat digunakan bersama.

Menurut Date (1990,p5), definisi dari basis data adalah kumpulan terintegrasi dari file yang merupakan representasi data dari suatu model enterprise.

Sedangkan menurut Fathansyah (1999,p2), basis data adalah :

·  Himpunan kelompok data (arsip) yang saling berhubungan yang diorganisasi sedemikian rupa agar kelak dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat dan mudah.

§ Kumpulan data yang saling berhubungan yang disimpan secara bersama sedemikian rupa dan tanpa pengulangan (redudansi) yang tidak perlu, untuk memenuhi berbagai kebutuhan.

·  Kumpulan file/ tabel/ arsip yang saling berhubungan yang disimpan dalam media penyimpanan elektronis.

Data dalam basis data disimpan dalam tiga struktur, yaitu file, tabel atau objek. File terdiri darirecord dan field, tabel terdiri dari baris dan kolom. Objek terdiri dari data dan instruksi program yang memfungsikan data. Tabel terdiri dari kolom-kolom yang saling terkait, seperti file yang terdiri darirecord yang saling terkait. File didalam basis data dapat terhubung kepada beberapa tabel. Dalam sebuah tabel, data pada tiap kolom terdiri dari ukuran dan tipe yang sejenis (char/ numeric). 

Keuntungan dari basis data:

·       Mengurangi duplikasi data

·       Meningkatkan integritas data

·       Memelihara independensi data

·       Meningkatkan keamanan data

·       Memelihara konsistensi data

·       Manipulasi data lebih canggih

·       Mudah untuk digunakan

·       Mudah untuk di akses

Kekurangan:

·       Sistem lebih rumit, jadi memerlukan tenaga ahli dalam disain, program dan implementasi

·       Lebih mahal

·       Bila ada akses yang tidak benar, kerusakan dapat terjadi

·       Karena semua data di tempat terpusat, kerusakan software dan hardware dapat terjadi

·       Proses pemeliharaan dapat memakan waktu karena ukurannya yang besar

·       Proses back up data memakan waktu

Siklus Hidup Aplikasi Basis Data

Keakuratan data dalam proses bisnis akan menjadi hal yang sangat penting terutama mengenai datasecurity. Karena data tersebut diperlukan sebagai bahan pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan, baik untuk perekrutan, pendidikan dan pelatihan serta penugasan security. Selain itu dengan basis data prosesnya cepat dan mudah, karena terdapat software pembantu pada basis data yang disebut Database Management System (DBMS) yang dapat mengorganisasi, memanipulasi (mengubah, menyimpan, menghapus) maupun mengambil data kembali. DBMS juga menerapkan mekanisme pengamanan data, pemakaian data secara bersama, dan menjamin konsistensi data. Kemudahan dalam pengoperasian ini dimaksudkan untuk pengguna demi meningkatkan kinerja pada bagian operasional dalam mengolah data. Dan proses kecepatan berguna untuk menampilkan data atau informasi tentang data security yang memiliki banyak record dengan cepat tanpa memakan banyak waktu dalam mencari file yang tersimpan di dalam arsip.

Oleh karena itu untuk mendukung sistem informasi security yang efektif perlu dirancang suatu sistem basis data security yang lebih komprehensif, sehingga akan mempermudah dalam mengolah data – data yang dibutuhkan.

Siklus Hidup Aplikasi Basis Data menurut Connoly dan Begg

Metodologi perancangan basis data yang digunakan dalam penulisan ini adalah metodologi yang dibuat oleh Connoly dan Begg seperti yang terlihat pada gambar berikut ini.

   

Keterangan gambar :

1. Database planning

Yakni kegiatan perencanaan, agar kegiatan di tiap-tiap stage pada siklus hidup dapat direalisasikan seefektif dan seefisien mungkin.

2. System Definition

Yakni kegiatan menentukan ruang lingkup dan batasan pada aplikasi basis data, pengguna, dan area aplikasi.

3. Requirements collection and analysis

Yakni kegiatan pengumpulan dan analisis informasi mengenai bagian dari perusahaan yang akan didukung oleh aplikasi basis data.

4. Database design

Yakni kegiatan perancangan konseptual, logikal, dan fisikal pada basis data.

5. DBMS selection (optional)

Yakni kegiatan menyeleksi DBMS yang cocok untuk diterapkan pada aplikasi basis data.

6. Application design

Yakni kegiatan perancangan user interface dan program aplikasi yang akan digunakan dan akan memproses basis data.

7. Prototyping (optional)

Yakni kegiatan membangun model pekerjaan atau kegiatan pada aplikasi basis data, yang memungkinkan perancang atau pengguna untuk memvisualisasikan dan mengevaluasi bagaimana tampilan dan kegunaan dari sistem yang dihasilkan.

8. Implementation

Membuat bagian luar (external), konseptual, dan mendefinisikan basis data internal, serta program aplikasi.

9. Data conversion and loading

Yaitu peralihan dengan pemuatan sistem lama ke sistem yang baru.

10. Testing

Dengan menguji coba kesalahan atau error pada aplikasi basis data dan memvalidasikan penentuan kebutuhan pengguna.

11. Operational maintenance

Pada stage ini aplikasi basis data secara penuh diterapkan, dimana sistem secara terus menerus diawasi dan dipelihara. Akan sangat penting apabila kebutuhan yang baru tergabung pada aplikasi basis data melalui stage sebelumnya pada siklus hidup

Sebelum adanya sistem basis data, sistem yang digunakan untuk mengelola data adalah sistem fileatau dikenal juga dengan file-based system.

Menurut Connoly (2002,p7), file-based system adalah kumpulan dari program aplikasi yang berfungsi untuk menghasilkan laporan untuk pengguna. Tiap program mempunyai dan mengelola datanya masing-masing.

File-based system sebagai sistem penyimpanan dan pengurutan data dengan cara mengumpulkan data-data yang sejenis, memberi judul atau label dan melakukan index berdasarkan alfabet, untuk memudahkan proses pencarian data kembali.

Sistem ini menggunakan metode desentralisasi yang berarti masing-masing departemen menyimpan dan mengontrol datanya masing-masing.

File-based system menggunakan program aplikasi yang dapat memproses data sehingga dapat menghasilkan laporan yang dapat digunakan oleh masing-masing departemen yang mengelolanya.

Sistem ini dapat bekerja dengan baik apabila jumlah data yang disimpan tidak terlalu banyak, bahkan dapat bekerja dengan baik pada data dengan jumlah banyak tetapi hanya bila proses yang dilakukan adalah simpan dan ambil data. Sistem mulai tidak bekerja dengan baik saat diperlukan proses cek silang antar data, atau saat data berhubungan dengan data lain.

Dari keterangan di atas dapat diambil kesimpulan yaitu sistem file adalah sistem penyimpanan data dengan sistem pengurutan tertentu dengan tingkat keterkaitan antar file yang sangat rendah. Beberapa kekurangan dari sistem file adalah:

1. Duplikasi data

Karena menggunakan metode desentralisasi, tiap departemen mempunyai file masing-masing dan terjadinya duplikasi data tidak dapat dihindari. Duplikasi data membuang biaya karena butuh tempat penyimpanan lebih, karena harus memasukkan data lebih dari satu kali, dan dapat menyebabkan hilangnya integritas data.

2. Pemisahan dan isolasi data

Saat data disimpan pada beberapa file, akan ada kesulitan saat kita perlu memproses suatu data yang berhubungan dengan data di file yang berbeda.

3. Ketergantungan data

Apabila data dalam beberapa file saling terkait maka bila kita ingin mengubah suatu spesifikasi dari data, misalnya mengubah nama field, maka kita harus mengetahui semua filedan data yang terhubung dan memodifikasi semua file dan data tersebut. Proses ini membutuhkan waktu yang tidak sebentar.

4. Ketidaksesuaian format

Struktur dari suatu file tergantung dari bahasa pemrograman yang membangunnya. Bila filedibangun menggunakan COBOL maka filefile yang dibangun menggunakan C. tersebut belum tentu bisa digabungkan dengan

5. Peningkatan jumlah program aplikasi secara cepat

Hal ini dapat menyebabkan kesulitan dalam pemeliharaan file sehingga dapat menyebabkan tidak sesuainya hasil yang diharapkan.

Karena beberapa kekurangan inilah maka dikembangkan sistem baru yaitu basis data.

MODEL DATA DAN BENTUKNYA

Model data adalah sekumpulan cara / peralatan / tool untuk mendeskripsikan
data-data, hubungannya satu sama lain, semantiknya, serta batasan
konsistensi.

Ada dua model data, yaitu : Entity Relationship Diagram (ERD) dan model
relasional. Keduanya menyediakan cara untuk mendeskripsikan perancangan
basis data pada peringkat logika.

* Model ERD atau Conceptual Data Model (CDM) : model yang dibuat
berdasarkan anggapan bahwa dunia nyata terdiri dari koleksi obyek-obyek dasar
yang dinamakan entitas (entity) serta hubungan (relationship) antara entitas-
entitas itu.
* Model Relasional atau Physical Data Model (PDM) : model yang menggunakan
sejumlah tabel untuk menggambarkan data serta hubungan antara data-data
tersebut. Setiap tabel mempunyai sejumlah kolom di mana setiap kolom
memiliki nama yang unik.

Bangun sebuah ER-Diagram untuk perusahaan asuransi mobil yang costumer–
costumernya masing-masing memiliki satu atau lebih mobil. Setiap mobil
memiliki 0 sampai banyak catatan kecelakaan. Serta bangun tabel-tabel untuk
ER-diagram!

* Strong entity (entitas kuat) : entitas yang mandiri, yang keberadaannya tidak
bergantung pada keberadaan entitas yang lainnya. Instansiasi entitas kuat
selalu memiliki karakteristik yang unik disebut identifier (sebuah atribut tunggal
atau gabungan atribut-atribut yang secara unik dapat digunakan untuk
membedakannya dari entitas kuat yang lain).

* Weak entity (entitas lemah) : entitas yang keberadaannya sangat bergantung pada keberadaan entitas yang lainnya. Entitas lemah tidak memiliki arti apa-apa dan tidak dikehendaki kehadirannya dalam diagram ER tanpa kehadiran entitas di mana mereka bergantung.

Entitas di mana entitas lemah bergantung dinamakan identifying owner. Entitas lemah tidak memiliki identifier sendiri. Secara umum, dalam diagram ER entitas lemah memiliki atribut yang berperan sebagai partial identifier (identifier yang berfungsi secara sebagian).

Agregasi adalah suatu keadaan di mana suatu relasi hanya dapat direalisasikan setelah relasi yang lain ada terlebih dahulu. Relasi yang bertipe agregasi tidak dimungkinkan ada jika relasi yang menjadi prasyaratnya tidak terealisasi.

Contoh agregasi :

Sesungguhnya agregasi dapat dipandang sebagaimana relasi pada umumnya
(yang menghubungkan 2 entitas). Karena relasi ini dibentuk dari relasi lain
(relasi prasyarat) yang secara kronologis lebih dulu terbentuk, maka
pengimplementasiannya juga harus dilakukan setelah relasi prasyarat tersebut
terimplementasikan. Selanjutnya kita tinggal meninjau derajat relasi dari relasi
agregasinya.

Jika terdapat kejadian sebagai berikut :

Bagaimana jika terdapat set entitas yang sama muncul beberapa kali dalam satu

set ER-Diagram. Mengapa hal ini harus dihindari? Jelaskan!

* Untuk menghindari redundancy
* Menghemat penyimpanan (storage) data
* Mengurangi efektifitas dan kecepatan akses
* Untuk menghindari terjadinya asinkronisasi data pada saat diupdate

Desain sebuah generalisasi– spesialisasi hirarki untuk sebuah perusahaan
kendaraan bermotor. Perusahaan menjual sepeda motor, passenger car, van,
dan bis. Tentukan penempatan atribut Anda pada setiap level hirarki.

* Total constraint adalah constraint yang mana data dalam entitas yang memiliki
constraint tersebut terhubung secara penuh ke dalam entitas dari relasinya.
* Constraint partial adalah constraint yang mana data dalam entitas yang
memiliki constraint tersebut terhubung ke dalam entitas dari relasinya.

* Entity 1 to entity 2 : kardinalitas : one to many dengan detail minimal 0 dan
maksimalnya banyak. Dependensi : entitas 1 dan entitas 2 tidak saling
ketergantungan.
* Entity 2 to entity 1 : kardinalitas : many to one dengan detail minimal 1 dan
maksimalnya 1. Dependensi : entitas 1 dan entitas 2 tidak saling
ketergantungan.

Relasi dua :

* Entity 3 to entity 4 : kardinalitas : one to many dengan detail minimal 0
maksimalnya banyak. Dependensi : entitas 3 dan entitas 4 tidak saling
ketergantungan.
* Entity 4 ke entity 3 : kardinalitas : many to one dengan detail minimal 1
maksimal 1. Dependensi : entitas 4 dan entitas 3 tidak saling ketergantungan.

Relasi tiga

* Entity 5 to entity 6 dan Entity 6 to entity 5 : kardinalitas : one to one dengan
detail minimal 0 maksimalnya 1. Dependensi : entitas 5 dan entitas 6 tidak
saling ketergantungan.

Relasi empat

* Entity 7 to entity 8 : kardinalitas : one to one dengan detail minimal 0
maksimalnya 1. Dependensi : entitas 7 dan entitas 8 tidak saling
ketergantungan.
* Entity 8 ke entity 7 : kardinalitas : one to one dengan detail minimal 1
maksimal 1. Dependensi : entitas 8 dan entitas 7 tidak saling ketergantungan.
Relasi lima

* Entity 9 to entity 10 : kardinalitas : many to many dengan detail minimal 0
maksimalnya banyak. Dependensi : entitas 9 dan entitas 10 tidak saling
ketergantungan.

* Entity 10 ke entity 9 : kardinalitas : many to many dengan detail minimal 1
maksimal banyak. Dependensi : entitas 10 dan entitas 9 tidak saling

ketergantungan.

Relasi tujuh

* Entity 13 to entity 14 : kardinalitas : one to many dengan detail minimal 0
maksimalnya banyak. Dependensi : entitas 13 menjadi parent dari entitas 14.

* Entity14 ke entity 13 : kardinalitas : many to one dengan detail minimal 1
maksimal 1. Dependensi : entitas 14 tergantung kepada entitas 13. Normalisasi adalah proses penyusunan data untuk mengurangi terjadinya
duplikasi dan inkonsistensi.

* First Normal Form (1NF) : tidak boleh ada kelompok yang berulang pada tabel,
penguraian atribut multivalued dan composit.

* Second Normal Form (2NF) : atribut bukan kunci tidak boleh bergantung pada
sebagian primary key, artinya atribut bukan kunci harus bergantung pada semua
atribut yang termasuk primary key à functional dependency pada primary key.

* Third Normal Form (3NF) : tidak boleh ada atribut bukan kunci yang
bergantung pada atribut selain primary key.

* Boyce-Codd Normal Form (BCNF) : atribut yang ditentukan bukan bagian dari
key attribute.

Perbedaan antara tahap 1NF dengan tahap BCNF :

* 1NF : tahap normalisasi dasar, yang mana masih belum sampai pada tingkat
efektifitas maksimal, masih banyak kemungkinan terjadinya redundancy data
atau duplikasi data.

* BCNF : tahap normalisasi setelah 3NF , yang mana efektifitas telah mencapai
maksimal, kemungkinan terjadinya redundancy data dan duplikasi data lebih
kecil daripada 1NF.

Daftar Pustaka

http://www.scribd.com/Basis-Data-Final-Studi-Kasus-Walmart-With-ERD/d/33220907

2. CONTOH KASUS

2.1. KASUS PERANCANGAN BASIS DATA

KASUS PERANCANGAN BASIS DATA

Data yang terorganisir dengan baik dapat menghasilkan Informasi, pengorganisasian data untuk mencegah terjadinya duplikasi yang tidak diperlukan. Data yang terorganisasi dan saling berkaitan antara satu sama lainnya merupakan Basis data (database). Sedangkan untuk mengelola dan mengorganisasikan database yang dibangun dalam suatu Sistem dibutuhkan suatu pengelolaan database yang di sebut dengan sistem manajemen basis data (Database management system – DBMS).

DBMS merupakan software yang akan menentukan bagaimana data diorganisasikan, disimpan, diubah, diambil kembali, pengaturan mekanisme pengamanan data, mekanisme pemakaian data secara bersama.

Database telah mengalami perkembangan sejalan dengan penelitian-penelitian para ahli, ada beberapa model database :

   1. Hierarchical database

Adalah merupakan kumpulan record yang dihubungkan satu sama lain yang membentuk struktur pohon

   2. Network Database

Database yang terbentuk dari sekumpulan record yang membentuk relasi dalam bentuk ring

   3. Relational Database

Berisi kumpulan tabel, dimana setiap tabel mempunyai nama dan struktur yang unik. Dalam setiap tabel, masing-masing record data diorganisasikan dalam struktur yang sama dan memiliki field kunci yang akan menjadi penghubung antara satu dengan lainnya

   4. Web Warehause

Data warehouse (gudang data) merupakan sebuah database dengan peralatan pembuatan laporan dan query yang menyimpan data kini dan data historis secara terpusat,biasanya digunakan untuk menyajikan laporan dan melakukan analisis guna mendukung pengambilan keputusan manajerial.

Langkah-langkah yang harus di penuhi dalam perancangan database adalah sebagai berikut :

a. Studi Kelayakan

Dalam merancang database studi kelayakan adalah langkah pertama yang harus dilakukan untuk mendapatkan informasi yang tepat sehingga dapat diterapkan dalam sebuah basisdata. Studi kelayakan akan menghasilkan data mentah dalam pembuatan basisdata. Dalam studi kelayakan ini digunakan untuk menginventaris kebutuhan dasar yang harus dipenuhi agar tidak menggangu proses pengembangan sistem yang telah direncanakan.

Sesuai dengan database yang dikembangankan pada soal nomor satu yaitu Pengembangan database Program Perbaikan Gizi pada Puskesmas maka pada langkah ini informasi yang akan perlu diketahui adalah sebagai berikut :

- Data-data apa saja yang dikumpulkan dan diolah yang berhubungan dengan program gizi

- Masalah apa yang ditemui dalam pengolahan data

- Apakah di Program Gizi mempunyai Komputer

- Dalam pengolahan data sekarang sudah menggunakan software.

b. Rencana Pendahuluan.

Langkah ini merupakan langkah yang menentukan lingkup sistem yang diakan di bangun. Pada tahap ini akan dibuat diagram alir data yaitu DFD (Data Flow Diagram). Bentuk DFD digunakan untuk mendokumentasikan proses berjalannya sistem yang sedang dibangun, termasuk entitas sumber-sumber masukan dan hasilnya atau keluaran. Fungsi DFD untuk menggambarkan secara rinci mengenai sistem sebagai jaringan kerja antara fungsi yang berhubungan satu sama lain dengan menunjukan dari dan dan kemana data mengalir serta penyimpanannya.

c. Menganalisa Sistem

Pada langkah ini dilakukan analisa data yang dibutuhkan, Penganalisaan ini dapat dilakukan secara langsung, yaitu dengan mendatangi langsung tempat atau objek yang dijadikan sistem implementasi.

Proses analisa ini dapat dilakukan melalui wawancara atau dengan mencari data pada objek tujuan sehingga validasi data tercapai. Data-data yangyang valid tersebut siap diimplentasikan kedalan sistem database

d. Merancang Sistem

Perancangan sistem yang dimaksud adalah memisahkan data mentah menjadi kelompok data yang bisa disebut tabel. Dengan mengimplentasikannya kedalam sistem yang terdistribusi dalam bentuk database akan mempermudah melakukan tindakan lebih lanjut dalam implementasi. Perancangan sistem ini akan menghasilkan penggambaran dengan bentuk yang lebih jelas dan terkelompok yan di sebut Tabel.

Setiap tabel pada intinya berfungsi untuk menyimpan suatu informasi data. Tabel yang dibuat harus memenuhi kriteria untuk mempermudah pengolahan data seperti memasukan data (Insert), Peremajaan data dari data lama menjadi data baru (Update), dan Proses Menghilangkan atau menghapus data (Delete)

Disamping itu kriteria diatas ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam pembuatan tabel antara lain :

- Tidak boleh ada baris data atau record yang sama pada tabel

- Setiap tabel harus memiliki nama yang menjadi wakil dari seluruh atribut/field didalamnya. Atribut yang menjadi wakil tidak boleh kembar

- Tabel yang dibuat merupakan hasil analisa akhir sehingga semua atribut bernilai tunggal dan tidak dapat dipecah lagi menjadi field terkecil.

Berikut ini adalah contoh DB Puskesmas dengan Tabel-tabel beserta Penjelasan hubungannya :

- Tabel Kepala Keluarga

Penjelasan Tabel diatas adalah sebagai berikut :

  3.1.

         1. id_kk sebagai Primary Key yaitu data Integral 10 digit

         2. nama_kk berisi Nama Kepala Kelurga

         3. Tempat_lahir tempat dari Kepala Keluarga

         4. Tgl_lahir :Tanggal lahir dari Kepala Keluarga

         5. Sex berisi kategori laki-laki dan perempuan dari Kepala Keluarga

         6. Pekerjaan adalah pekerjaan dari kepala keluarga yang berisi kategori PNS, Swasta, Petani, Pedagang, Nelayan, Buruh,Tidak bekerja

7. Pendidikan adalah Tingkat Pendidikan kepala keluarga berisi kategori PT, Akademi, SMU,SMP,SD,Tidak Sekolah

         8. Alamat adalah Alamat Kepala Keluarga

         9. GAKIN berisi kategori : ya dan Tidak

- Tabel Data Anggota Keluarga

Penjelasan Tabel diatas adalah sebagai berikut :

   3.2

         1. id_Anggota_kk sebagai Primary Key dari table Anggota_kk yaitu data Integral 10 digit

         2. id_kk adalah current key dari Tabel data_kk

         3. Nama : nama anggota Keluarga

         4. Tempat_lahir adalah Tempat Lahir dari anggota Keluarga

         5. Tgl_lahir adalah Tanggal Lahir dari anggota Keluarga

         6. Sex adalah Jenis Kelamin dari anggota keluarg yang berisi kategori laki-laki dan perempuan

         7. Hubungan adalah hubungan dari anggota keluarga dengan kepala keluarga yang berisi kategori : Isteri, Anak, Orang Tua, Saudara Kandung, dll

         8. Pekerjaan adalah Pekerjaan dari anggota keluarga berisi kategori PNS, Swasta, Petani, Pedagang, Nelayan, Buruh,Tidak bekerja

         9. Pendidikan adalah Pendidikan dari anggota Keluarga berisi kategori Sarjana,Diploma,  SMU,SMP,SD,Tidak Sekolah

- Tabel Data Balita

Penjelasan Tabel diatas adalah sebagai berikut :

a. id_Balita sebagai Primary Key dari table Balita yaitu data Integral 10 digit

b. id_Anggota_kk adalah current key dari Tabel Angggota_kk

c. BB_wkt_lhr : adalah berat badan Balita Waktu Lahir

d. PB_wkt_lhr : adalah Panjang badan Balita Waktu Lahir

e. KMS_Balita adalah Kepemilikan Kartu Menuju Sehat, yang berisi kategori Ya dan Tidak

f. Asi_eks adalah Pemberian ASI 0 s/d 6 Bulan tanpa makanan pendamping, yang berisi kategori Ya dan Tidak

4.              Pada waktu merancang database, seringkali para calon pengguna menanyakan relevansi database tersebut bagi proses pengambilan keputusan di organisasi mereka. Bagaimana anda bisa meyakinkan bahwa database yang anda rancang dapat memenuhi kebutuhan mereka? Informasi potensial apa saja yang dapat dihasilkan dari desain yang telah anda rancang? Bagaimana informasi tersebut mendukung dan terkait dengan konsep yang anda tawarkan.

Untuk bisa meyakinkan bahwa database yang dirancang itu memenuhi kebutuhan maka dalam dalam perancangan database memperhatikan hal-hal sebagai berikut :

a. Perancangan berbasis pemakai

Perancangan database berbasis pemakai yaitu rancangan sistem harus berdasarkan kebutuhan pemakai, hal ini bisa dilaksanakan pada tahapan analisa sistem yaitu menggali kebutuhan dari pemakai

b. Perancangan secara iteratif

Disamping berbasis kebutuhan pemakai dalam hal perancangan pengujian dan pengukuran database melibatkan pemakai, hal ini dilakukan untuk agar database yang dirancang benar-benar merupakan kebutuhan pemakai.

Berikut ini akan dijelaskan Informasi potensial yang dapat dihasilkan pada rancangan database hubungannya dengan konsep dasar pembuatan database yaitu untuk mempermudah dalam hal pengambilan keputusan

Contoh Perancangan DB pada puskesmas:

   1. Jumlah Penduduk di wilayah puskesmas berdasarkan Jenis Kelamin, Tingkat pendidikan, pekerjaan

   2. Jumlah Keluarga Miskin di wilayah puskemas, informasi ini dapat membantu pemerintah dalam perncanaan kegiatan pengentasan kemiskinan dan dalam penyaluran bantuan bagi keluarga miskin

   3. Persentase Jumlah Balita yang lahir dengan berat badan waktu lahir rendah, Tingginya Balita lahir dengan berat badan rendah menggambarkan status gizi ibu sewaktu mengandung, sehingga perlu peningkatan intervensi kegiatan yang diarahkan pada ibu hamil, disamping itu informasi bayi lahir dengan berat badan rendah segera melakukan pemberian makanan tambahan agar tidak menjadi balita gizi buruk.

   4. Jumlah balita gizi buruk, Gizi Kurang, dan gizi baik, informasi ini dapat digunakan untuk merencanakan penanggulangan gizi buruk

   5. Jumlah balita dalam suatu wilayah yang telah mendapatkan vitamin A.

   6. Dan beberapa informasi tentang Program Gizi di wilayah Puskemas tersebut, semua itu dapat dilakukan untuk Perencanaan Kegiatan.

5.                    Teknologi Informasi dan komunikasi (TIK) terus berkembang dengan pesat. Apa yang dapat anda sarankan kepada organisasi anda dalam memilih, menggunakan dan memelihara investasi TIK yang menjamin keberlangsungan, aksebilitas, kemanfaatan serta keamanan Sistem Manajemen Basisdata yang ditawarkan.

Saran saya kepada organisasi dalam memilih, menggunakan dan memelihara investasi TIK yang menjamin keberlangsungan, kemanfaatan serta keamanan Sistem Manajemen Basisdata adalah sebagai berikut :

a. Dalam Pemilihan Sofware database memilih sofware yang opensource, yaitu program yang free atau bebas digunakan oleh siapa saja tanpa harus membeli dan membayar lisensi kepada pembuatnya

b. Software database merupakan database server, yang dapat memungkinkan dapat diakses bersama, atau dapat dihubungkan dengan media internet

c. Software database dapat menyimpan data berkapasitas sangat besar sampai dengan ukuran Gigabyte.

d. Software database memiliki enskripsi password, sehingga tidak semua dapat mengaskesnya.

e. Sofware database yang multi user, artinya database ini tidak hanya digunakan oleh sepihak orang akan tetapi merupakan database yang dapat digunakan oleh banyak pengguna.

f. Software database yang memiliki kecepatan dalam pembuatan tabel maupun peng- update-an table

Daftar Pustaka

http://krida85.wordpress.com/2008/04/11/perencanaan-database/

http://teguhnet.wordpress.com/2008/09/14/study-kasus-perancangan-database/#more-177

             2.2 STUDI KASUS DALAM MODEL DATABASE

STUDI KASUS DALAM MODEL DATABASE

Dalam suatu sistem informasi, landasan yang utama adalah database dan implementasi prgoram. Database yang tidak efektif dan implementasi program yang tidak terstruktur dapat mempengaruhi performansi sistem informasi tersebut. Pengaruh desain terhadap database sangatlah besar, termasuk desain data, tipe data maupun relasinya. Pembuatan desain yang tidak dibangun dengan cermat dapat menyebabkan hilangnya data yang dibutuhkan, data yang tidak konsisten, redundansi data, proses update yang lambat dan banyak hal lain. Untuk menghindari hal tersebut, dibuatlah beberapa contoh kasus yang dapat menunjukkan betapa pentingnya desain sebelum pembuatan database yaitu pembuatan logical data model. Dari contoh kasus yang diberikan, dapat dilihat bahwa desain mempengaruhi database yang akan dibentuk.

Salah satu langkah dalam membangun suatu sistem informasi adalah melakukan perancangan

database. Database merupakan jantung dari system informasi. Data harus tersedia ketika user ingin

menggunakan, data juga harus akurat dan konsisten. Selain dari requirement tersebut, tujuan dari desain database adalah efisiensi penyimpanan data dan efisiensi pembacaan maupun update data.

Database merupakan suatu koleksi data. Efektifitas dari database harus dapat memenuhi kebutuhan :

· memastikan data agar dapat diakses oleh banyak user pada banyak aplikasi,

· maintain data secara akurat dan konsisten,

· memastikan data yang dibutuhkan baik sekarang maupun yang akan datang dapat tersedia,

· database dapat memenuhi kebutuhan sesuai dengan pertumbuhan user dan

· database dapat memenuhi kebutuhan pembacaan data tanpa memperdulikan bagaimana data secara fisik tersimpan.

Dari pengamatan yang dilakukan penulis, masih ada beberapa orang yang memiliki tidak mempertimbangkan efektifitas dalam mendesain database. Untuk menjelaskan lebih lanjut pentingnya efektifitas database, dibuatlah beberapa contoh kasus dalam desain logical data model.

LOGICAL DATA MODEL

Logical data model merupakan pemodelan dari proses bisnis yang berfokus pada analisis data. Logical data model dibangun oleh tiga notasi yaitu entiti, atribut dan relasi. Entiti adalah tempat, obyek, kejadian maupun konsep pada lingkungan user dimana diperlukan maintain data pada organisasi tersebut. Atribut adalah karakteristik yang dimiliki tiap entiti. Relasi adalah hubungan asosiasi data antar entiti.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam pembuatan logical data model menurut Moss Larissa :

1. Memeriksa definisi, semantik dan tipe data pada tiap entiti untuk mencari duplikasi obyek bisniskarena dapat tidak terlihat apabila nama yang digunakan berbeda.
2. Memastikan tiap data pada entiti bahwa hanya memiliki satu pengenal yang unik (primary key), dimana termasuk apabila ada data lama yang dihapus dari database.
3. Menggunakan aturan normalisasi untuk memastikan bahwa sebuah atribut hanya dimiliki oleh satu entiti saja.
4. Mengadopsi aturan bisnis dengan obyek pada dunia nyata. Aturan bisnis ini memperlihatkan relasi data antar entiti.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam pembuatan logical data model menurut Elmasri Ramez :

1. Semantic atribut

Bagaimana menggambarkan relasi yang dapat menggambarkan fakta yang ada.

1. Memperkecil terjadinya data redundansi

Tujuan dalam pembuatan database adalah mengoptimalkan penyimpanan data.

1. Memperkecil terjadinya nilai null pada data

Null value dapat menyebabkan penyimpanan data yang besar dan dapat terjadi kesalahpahaman dalam mengartikan suatu atribut. Null value dapat diinterpretasikan sebagai :

(1) atribut ini tidak dimiliki oleh data tersebut,

(2) nilai atribut tidak diketahui dan

(3) nilai atribut diketahui tetapi belum dicatat.

1. Tiap entiti memiliki definisi/semantik yang jelas.

PENERAPAN LOGICAL DATA MODEL DALAM CONTOH KASUS

Contoh kasus 1

Gambar 1 menunjukkan relasi kepala departemen antara entiti Pegawai dengan Departemen adalah 1 : 1 yang berarti satu orang pegawai hanya dapat mengepalai satu departemen dan satu departemen hanya boleh dikepalai oleh satu orang pegawai. Dilihat dari kenyataan yang terjadi, relasi tersebut adalah benar karena tidak mungkin pada satu waktu, ada lebih dari satu pegawai yang mengepalai suatu departemen dan begitu pula sebaliknya.

Gambar 1. Relasi entiti Pegawai dan entitiDepartemen

Namun ternyata ketika terjadi pergantian kepala departemen, data kepala departemen yang lama sudah tidak dapat lagi diketahui. Dengan kata lain, database tidak menyediakan penyimpanan data masa lampau. Oleh karena itu, desain gambar 1 ditambahkan suatu entiti yang mencatat tanggal seorang pegawai menjabat suatu departemen, sehingga dapat ditelusuri siapa saja yang pernah menjabat menjadi kepala departemen suatu departemen (gambar 2).

http://www.scribd.com/Basis-Data-Final-Studi-Kasus-Walmart-With-ERD/d/33220907