1.PENGERTIAN DATABASE
Ada beberapa pendapat mengenai pengertiandari database, diantaranya:
a) Menurut Gordon C. Everest : Database
adalah koleksi atau kumpulan data yang
mekanis, terbagi/shared, terdefinisi secara
formal dan dikontrol terpusat pada
organisasi.
b) Menurut C.J. Date : Database adalah koleksi
“data operasional” yang tersimpan dan
dipakai oleh sistem aplikasi dari suatu
organisasi.
- Data input adalah data yang masuk dari
luar sistem
- Data output adalah data yang dihasilkan
sistem
- Data operasional adalah data yang
tersimpan pada sistem
c) Menurut Toni Fabbri : Database adalah
sebuah sistem file-file yang terintegrasi yang
mempunyai minimal primary key untuk
pengulangan data.
d) Menurut S. Attre : Database adalah koleksi
data-data yang saling berhubungan mengenai
suatu organisasi / enterprise dengan macam-
macam pemakaiannya.
Jadi SISTEM DATABASE adalah sistem
penyimpanan data memakai komputer.
Sifat-sifat database
- Internal : Kesatuan (integritas)
dari file-file yang terlibat.
- Terbagi/share : Elemen-elemen database
dapat dibagikan pada para user baik secara
sendiri-sendiri maupun secara serentak dan
pada waktu yang sama (Concurrent sharing).
Elemen-elemen database :
1. Tipe :
Enterprise = Suatu jenis organisasi, misalnya
Bank, Hotel, Universitas dan lain-lain.
Entity = File = Obyek pada enterprise
berdasarkan data yang disimpan
Atribute = Field = Data item = Beberapa hal
yang ingin diketahui dari suatu file
Record = Satu set field yang merupakan ciri
khas dari suatu file.
Istilah entity dan atribute biasanya digunakan
pada tingkat konsepsual dan logikal,
sedangkan file, record dan field pada tingkat
internal/fisikal.
Hubungan : Enterprise terdiri dari beberapa
entity, entity terdiri dari beberapa record dan
record terdiri dari beberapa field.
2. Isi / Nilai :
Data File : Seluruh isi data pada
file
Data Record : Satu set isi data pada
suatu susunan field dari suatu file
Data Value : Isi data masing-masing
data elemen
2. DATABASE MANAGEMENT SYSTEM
Ada beberapa pendapat mengenai pengertian
dari database Management system,
diantaranya:
1. Menurut C.J. Date : DBMS adalah
merupakan software yang menghandel
seluruh akses pada database untuk
melayani kebutuhan user.
2. Menurut S, Attre : DBMS adalah
software, hardware, firmware dan
procedure-procedure yang memanage
database. Firmware adalah software
yang telah menjadi modul yang
tertanam pada hardware (ROM).
3. Menurut Gordon C. Everest : DBMS
adalah manajemen yang efektif untuk
mengorganisasi sumber daya data.
Jadi , DBMS : Semua peralatan komputer
(Hardware+Software+Firmware). DBMS
dilengkapi dengan bahasa yang berorientasi
pada data (High level data langauage) yang
sering disebut juga sebagai bahasa generasi ke
4 (fourth generation language).
Fungsi DBMS :
Definisi data dan hubungannya
Memanipulasi data
Keamanan dan integritas data
Security dan integritas data
Recovery/perbaikan dan concurency data
Data dictionary
Unjuk kerja / performance
Peran DBMS
Dengan menggunakan DBMS, maka dapat :
Mendefinisikan data dan hubungannya.
Mendokumentasikan struktur dan definisi
data
Menggambarkan, mengorganisasikan dan
menyimpan data untuk akses yang selektif/
dipilih dan efisien.
Hubungan yang sesuai antara user dengan
sumber daya data.
Perlindungan terhadap sumber daya data
akan terjamin, dapat diandalkan, konsisten
dan benar.
Memisahkan
masalah Logical dan physical sehingga
merubah implementasi database secara fisik
tidak menghendaki user untuk merubah
maksud data ( Logical ).
Menentukan pembagian data kepada para
user untuk mengakses secara concurrentpada
sumber daya data.
Contoh DBMS
IMS-2 (Information Management System)
oleh IBM, 1968
IDMS (Integrated Database Management
System) oleh Cullinett Software Inc, 1972
INGRES oleh UN of CA & Relational Tech., 1973
System-R oleh IBM Research, 1975
ORACLE oleh Relational Software Inc. , 1979
DBASE II oleh Ashton-Tate, 1981
3. TIPE DATABASE
a. 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). 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.
b. 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.
c. Database Relasional
Database Relasional bekerja dengan
menghubungkan data pada file-file yang
berbeda dengan menggunakan sebuah kunci
atau elemen data yang umum. Cara kerja
database relasional dideskripsikan sebagai
berikut: 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.
d. 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
e. 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
4. Data Mining
Pengertian
Penggalian data (bahasa Inggris: data
mining ) adalah ekstraksi pola yang menarik
dari data dalam jumlah besar. Suatu pola
dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak
sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya,
dan berguna. Pola yang disajikan haruslah
mudah dipahami, berlaku untuk data yang
akan diprediksi dengan derajat kepastian
tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data
memiliki beberapa nama alternatif, meskipun
definisi eksaknya berbeda, seperti KDD
(knowledge discovery in database), analisis
pola, arkeologi data, pemanenan informasi,
dan intelegensia bisnis. Penggalian data
diperlukan saat data yang tersedia terlalu
banyak (misalnya data yang diperoleh
dari sistem basis data perusahaan, e-
commerce , data saham, dan
data bioinformatika ), tapi tidak tahu pola
apa yang bisa didapatkan
Proses Pencarian Pola
Penggalian data adalah salah satu bagian
dari proses pencarian pola. Berikut ini urutan
proses pencarian pola:
Pembersihan Data: yaitu menghapus data
pengganggu (noise) dan mengisi data yang
hilang.
Integrasi Data: yaitu menggabungkan
berbagai sumber data.
Pemilihan Data: yaitu memilih data yang
relevan.
Transformasi Data: yaitu mentransformasi
data ke dalam format untuk diproses dalam
penggalian data.
Penggalian Data: yaitu menerapkan metode
cerdas untuk ekstraksi pola.
Evaluasi pola : yaitu mengenali pola-pola yang
menarik saja.
Penyajian pola : yaitu memvisualisasi pola ke
pengguna.
c. Teknik Penggalian Data
Pada dasarnya penggalian data dibedakan
menjadi dua fungsionalitas, yaitu deskripsi
dan prediksi.
Berikut ini beberapaBy.Hendra Latumeten
fungsionalitas penggalian data yang sering
digunakan:
1. Karakterisasi dan Diskriminasi : yaitu
menggeneralisasi, merangkum, dan
mengkontraskan karakteristik data.
2. Penggalian pola berulang: yaitu
pencarian pola asosiasi (association
rule) atau pola intra-transaksi, atau
pola pembelian yang terjadi dalam
satu kali transaksi.
3. Klasifikasi : yaitu membangun suatu
model yang bisa mengklasifikasikan
suatu objek berdasar atribut-
atributnya. Kelas target sudah tersedia
dalam data sebelumnya, sehingga
fokusnya adalah bagaimana
mempelajari data yang ada agar
klasifikator bisa mengklasifikasikan
sendiri.
4. Prediksi : yaitu memprediksi nilai yang
tidak diketahui atau nilai yang hilang,
menggunakan model dari klasifikasi.
5. Penggugusan/Cluster analysis : yaitu
mengelompokkan sekumpulan objek
data berdasarkan kemiripannya. Kelas
target tidak tersedia dalam data
sebelumnya, sehingga fokusnya adalah
memaksimalkan kemiripan intrakelas
dan meminimalkan kemiripan
antarkelas.
6. Analisis outlier: yaitu proses
pengenalan data yang tidak sesuai
dengan perilaku umum dari data
lainnya. Contoh: mengenali noise dan
pengecualian dalam data.
7. Analisis trend dan evolusi: meliputi
analisis regresi, penggalian pola
sekuensial, analisis periodisitas, dan
analisis berbasis kemiripan.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar