Recent Post

Breaking News
Loading...
Minggu, 02 November 2014

Model Data

Model Data
Model data dapat dikelompokkan berdasarkan konsep pembuatan deskripsi struktur basis data, yaitu:

a.      Model data konseptual (high level) menyajikan konsep tentang bagaiman user memandang atau memperlakukan data. Dalam model ini dikenalkan tiga konsep penyajian data yaitu:
Ø  Entity (entitas) merupakan penyajian obyek, kejadian atau konsep dunia  nyata yang keberadaannya secara eksplisit didefinisikan dan disimpan dalam basis data, contohnya Mahasiswa, Matakuliah, Dosen, Nilai dan lain sebagainya.
Ø  Atribute (atribut) adalah keterangan-keterangan yang menjelaskan karakteristik dari suatu entitas seperti NIM, Nama, Fakultas, Jurusan untuk entitas Mahasiswa.
Ø  Relationship (hubungan) merupakan hubungan atau interaksi antara satu entitas dengan yang lainnya, misalnya entitas pelanggan berhubungan dengan entitas barang yang dibelinya.

b.      Model data fiskal (low level) merupakan konsep bagaimana deskripsi detail data disimpan ke dalam komputer dengan menyajikan informasi tentang format rekaman, urutan rekaman, dan jalur pengaksesan data yang dapat membuat pemcarian rekaman data lebih efisien.

c.       Model data implementasi (representational) merupakan konsep deskripsi data disimpan dalam komputer dengan menyembunyikan sebagian detail deskripsi data sehingga para user mendapat gambaran global bagaimana data disimpan dalam komputer. Model ini merupakan konsep model data yang digunakan oleh model hirarki, jaringan dan relasional.




JENIS-JENIS MODEL DATA
1)      Object Based Data Model
2)      Record Based Data Model
3)      Physical Based Data Model
4)      Conceptual Based Data Model

1)      OBJECT BASED DATA MODEL
Model data berbasis objek menggunakan konsep entitas, atribut dan hubungan antar entitas.
            Terdiri dari  :
o   Entity Relationship model
o   Binary model
o   Semantik data model

ð  Entity Relationship model      
Model entity-relationship pertama kali diperkenalkan oleh Peter Chen pada tahun 1976. Dalam pemodelan ini dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:
a.      Memilih entitas-entitas yang akan disusun dalam basis data dan menentukan hubungan antar entitas yang telah dipilih.
b.      Melengkapi atribut-atribut yang sesuai pada entitas dan hubungan sehingga diperoleh bentuk tabel normal penuh (ternormalisasi).

Model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan suatu persepsi bahwa real word terdiri dari objek-object dasar yang mempunyai hubungan atau relasi antara object-object tersebut.
E-R MODEL berisi ketentuan /aturan khusus yang harus dipenuhi oleh isi database. Aturan terpenting adalah MAPPING CARDINSLITIES, yang menentukan jumlah entity  yang dpt dikaitkan dengan entity lainnya  melalui relationship-set.
Elemen-elemen dalam model ER dapat digambarkan pada gambar diagram di bawah ini:

Simbol yang digunakan :


Entitas merupakan sesuatu yang dapat diidentifikasikan dalam lingkungan kerja pengguna. Entitas yang diberikan tipe dikelompokkan ke kelas entitas. Perbedaan antara kelas entitas dan instansi entitas adalah sebagai berikut:
      Kelas entitas adalah kumpulan entitas dan dijelaskan oleh struktur atau format entitas di dalam kelas.
      Instansi kelas merupakan bentuk penyajian dari fakta entitas.

Umumnya terdapat banyak instansi entitas di dalam setiap entitas kelas. Setiap entitas kelas memiliki atribut yang menjelaskan karakteristik dari entitas tersebut, sedangkan setiap instansi entitas mempunyai identifikasi yang dapat bernilai unik (mempunyai nilai yang berbeda untuk setiap identifikasinya) atau non-unik (dapat bernilai sama untuk setiap identifikasinya).

Antara entitas diasosiakan dalam suatu hubungan (relationship). Suatu relasi dapat memiliki beberapa atribut. Jumlah kelas entitas dalam suatu relasi disebut derajat relasi.
 Gambar di bawah ini merupakan contoh dari relasi berderajat dua dan relasi berderajat tiga.









ð  Binary Model
Relasi memiliki tiga tipe biner yaitu:
a.      One-to-one (1:1). Hubungan terjadi bila setiap instansi entitas hanya memiliki satu hubungan dengan instansi entitas lain.

b.      One-to-many (1:M). Relasi ini terjadi bila setiap instansi dapat memiliki lebih dari satu hubungan terhadap instansi entitas lain tetapi tidak kebalikannya.


c.       Many-to-many (M:N). Hubungan saling memiliki lebih dari satu dari setiap instansi entitas terhadap instansi entitas lainnya.



Selain relasi antara dua entitas, terdapat juga hubungan terhadap entitasnya sendiri yang disebut dengan recursive relationship (self relation). Hubungan ini dapat mempunyai tipe biner, seperti yang sudah dibahas sebelumnya.



ð  Semantic Model
            Hampir sama dengan Entity Relationship model dimana relasi antara objek dasar tidak dinyatakan dengan simbol tetapi menggunakan kata-kata (Semantic). Sebagai contoh, dengan masih menggunakan relasi pada Bank X sebagaimana contoh sebelumnya, dalam semantic model adalah seperti terlihat pada gambar di atas.
            Tanda-tanda yang menggunakan dalam semantic model adalah sbb:


2). RECORD BASED DATA MODEL
Model ini berdasarkan pada record untuk menjelaskan kepada user tentang hubungan   logic antar data dalam basis data


PERBEDAAN DENGAN OBJECT BASED DATA MODEL
Pada record based data model disamping digunakan untuk menguraikan struktur logika keseluruhan dari suatu database, juga digunakan untuk menguraikan implementasi dari system database ( higher level description of implementation)

Terdapat 3 data model pada record based data model :
a.      Klasifikasi berdasarkan model data. Klasifikasi ini terdiri dari model data hirarki, model data jaringan, model data relasional.
1.      Model data hirarki
Dalam model ini, data disusun menurut struktur pohon yang merupakan bentuk lain dari abstraksi data untuk basis data akademi. Pada puncak hirarki diesbut dengan akar (root). Tiap entitas tingkat atas (parent) mempunyai satu atau lebih sub-entitas (children) sehingga setiap entitas hanya boleh mempunyai satu induk, tetapi dapat mempunyai banyak anak.

Pada mode data hirarki, hubungan antar entitas dinyatakan dalam satu-banyak (one to many) atau satu-satu(one to one). Dalam satu Universitas terdapat banyak Fakultas dan setiap Fakultas terdapat banyak Dosen atau banyak Mahasiswa, dan seterusnya. Tanda panah menunjukkan derajat keterhubungan “banyak”.

Untuk menampilkan semua mata kuliah pada Fakultas tertentu harus dilakukan dalam dua tahap. Yang pertama adalah menampilkan rekaman semua Dosen yang mengajar di Fakultas tersebut, kemudian baru mata kuliah yang dipegang oleh para Dosen. Dalam hal ini penampilan data terlihat kurang efisien, sebab menggunakan entitas perantara (dosen) yang harus ditampilkan juga. Dikarenakan kunci data yang digunakan untuk menghubungkan antar entitas diberi kode dalam struktur data, maka untuk jumlah entitas perantara yang sedikit masih dapat dikatakan efisien.

Kelemahan lain pada model data hirarki adalah tidak dapat melakukan pencarian data pada field. Misalnya dalam entitas mata ki\uliha tida pat ditampilkan hanya mata kuliah dengan jumlah SKS tertentu, sebab field “Jumlah SKS” bukan sebagai kunci data. Hal ini masih dapat dilakukan dengan mengubah struktur data dengan memberi hubungan khusus yang digunakan untuk mengubah struktur database. Kelebihan model ini adalah sangat mudah dipahami dan mudah dalam pembaharuan data [Waliyanto2000].


Gambar 1.4 Organisasi rekaman data pada model hirarki [Waliyanto2000]


  1. Model data Jaringan
Dalam model ini setiap entitas dapat mempunyai banyak induk dan banyak anak. Pada gambar menunjukkan entitas mata kuliah mempunyai dua induk, yaitu langsung berhubungan dengan Fakultas dan Dosen.

Gambar 1.5 Organisasi rekaman data model raringan [Waliyanto2000]


Dalam model ini lebih sedikit terdapat data rangkap, namun lebih banyak terdapat hubungan antar entitas, sehingga akan menambah informasi hubungan yang harus disimpan dalam database. hal ini akan menambah volume dan kerumitan dalam penyimpanan berkas data.

3. Model data Relasional
Dalam model ini setiap field dapat dijadikan kunci data. Data rekaman disusun dari nilai yang berhubungan (record). Baris-baris ini akan membentuk tabel yang umunya tersimpan dalam satu berkas (file).




     Dengan menggunakan model ini, pencarian field dari suatu tabel atau banyak tabel dapat dilakukan dengan cepat. Pencarian atribut yang berhubungan pada tabel yang berbeda dapat dilakukan dengan menghubungkan terlebih dahulu tabel-tabel tersebut dengan menggunakan atribut yang sama (joint operation).

Keuntungan yang didapat dengan menggunakan model ini adalah sebagai berikut [Waliyanto2000]:
v  Model ini lebih luwes karena nilai data dalam tabel tidak ada pembatasan dalam berbagai proses pencarian data.
v  Model ini mempunyai latar belakang teori matematika.
v  Pengorganisasian model relasional sangat sederhana, sehingga mudah dipahami.
v  Basis data yang sama biasanya dapat disajikan dengan lebih sedikit terjadi data rangkap (redudancy data).

Sedangkan beberapa kelemahan model ini adalah [Waliyanto2000]:
v  Lebih sulit dalam implementasinya terutama untuk data dengan jumlah yang besar dan tingkat kompleksitasnya tinggi.
v  Proses pencarian informasi lebih lambat, karena beberapa tabel tidak dihubungkan secara fisik. Dalam manipulasi data yang menggunakan beberapa tabel akan memerlukan waktu yang lama, karena tabel-tabel harus dihubungkan terlebih dahulu.

a.      Klasifkasi berdasarkan lokasi penyimpanan data, yaitu DBMS terpusat dan DBMS terdistribusi. Dalam DBMS terpusat basis data disimpan dalam satu komputer media penyimpan sehingga pengguuna sistem mengakses data dari pusat. DBMS terdistribusi, basis data tersebar pada penyimpanan tiap terminal pengguna (client). Antar pengguna dapat mengakses data secara langsung tanpa perlu melalui pusat penyimpanan. DBMS ini memerlukan sistem kontrol yang rumit.
b.      Klasifikasi berdasarkan tujuan DBMS digunakan yaitu tujuan umum (general purpose) dan tujuan khusus (special purpose). Untuk tujuan umum dapat digunakan untuk berbagai tujuan dengan memperlakukan data sama menurut penggunaannya contoh aplikasinya adalah DBASE, ORACLE, FOXBASE dan sebagainya. DBMS tujuan khusus dirancang dan digunakan untuk keperluan tertentu, sebagai contoh pengelolaan data karyawan pada perusahaan Asuransi.

3.) PHYSICAL BASED DATA MODEL
Digunakan untuk menguraikan data pada internal level
      Beberapa model yang umum digunakan :
        Unifying model
        Frame memory

0 komentar :

Posting Komentar

 
Toggle Footer