Sistem Basis Data 

Course Outline

*Pendahuluan Sistem Basis Data
*Desain Basis Data
*Model Relasional
*Aljabar dan Kalkulus Relasional
*SQL : Query, Batasan dan Trigger
*Aplikasi Basis Data
*Aplikasi Internet
*Penyimpanan dan Indexing
*Menyimpan Data : Disk dan File
*Tree Structured Indexing
*Hash Based Indexing

Refferences
#Raghu Ramakrishnan & Johannes Gehrke, 2003,”Database Managemen System”,
    Third Edition, Mc Graw Hill.
#Elmasri & Navathe,2007, “Fundamentals of Database Systems”, Fifth Edition,
    Pearson International Edition.

DESAIN DATABASE 

• Proses Desain Data Base

1. -Analisis Persyaratan
2. -Desain Data Base Konseptual
3. -Desain Data Base Logika
4. -Perbaikan Skema
5. -Desain Data Base Fisik
6. -Desain Aplikasi dan Keamanan

1. Analisis Persyaratan
Memahami dan mengetahui data yang harus disimpan dalam database,
aplikasi apa yang harus dibangun di atasnya,
jenis operasi apa yang akan digunakan, dst.

3.Desain Database konseptual

• Informasi yang dikumpulkan pada tahap analisis persyaratan digunakan untuk mengembangkan deskripsi data tingkat tinggi.

• Tahapan ini sering dilakukan dengan menggunakan model E-R.

• Tujuannya adalah untuk menciptakan gambaran sederhana tentang data yang mirip dengan pemikiran pengguna / user.

4. Desain Database Logika

• Merubah skema E-R menjadi skema database relasional.

• Tujuannya adalah memperoleh skema konseptual pada model data relasional yang sering dinamakan skema logika.

5. Perbaikan Skema

• Analisis sekumpulan relasi dalam skema database relasional untuk mengidentifikasi permasalahan yang muncul dan memperbaikinya.

6. Desain Data Base Fisik

• Tahapan ini mencakup pembuatan indeks pada beberapa tabel, mengelompokkan beberapa tabel atau melibatkan desain ulang yang substansial terhadap beberapa bagian skema database.

7. Desain Aplikasi dan Keamanan

• Semua proyek perangkat lunak yang melibatkan sebuah DBMS harus mempertimbangkan aspek aplikasi yang berada di luar database.

• Enkripsi
• Digital Signature

Entity-Relationship (E-R)

• Model data Entity-Relationship (E-R) terdiri dari sekumpulan obyek-obyek, yang disebut dengan entitas dan hubungan yang terjadi diantara obyek-obyek tersebut.

• Model data E-R terbagi menjadi tiga konsep dasar, yaitu : himpunan entitas, himpunan relationship, dan atribut.

Entitas (Entity) dan Himpunan Entitas (Entity Set)

• Suatu entitas merupakan suatu obyek dasar atau individu yang mewakili sesuatu yang nyata eksistensinya dan dapat dibedakan dari obyek-obyek yang lain.

• Suatu entitas mempunyai sekumpulan sifat, dan nilai dari beberapa sifat tersebut adalah unik yang dapat mengidentifikasi entitas tersebut.

Entitas

• Sebagai contoh : setiap mahasiswa pada suatu perguruan tinggi merupakan suatu entitas, dan NIM secara unik dapat menjadi identitas seorang mahasiswa.

Himpunan Entitas

• Sekumpulan entitas yang mempunyai tipe yang sama (sejenis) dan berada dalam lingkup yang sama membentuk suatu himpunan entitas
• Sebagai contoh, sekumpulan orang yang menjadi mahasiswa pada suatu perguruan tinggi, dapat didefinisikan sebagai himpunan entitas mahasiswa. Sehingga dapat dikatakan bahwa entitas menunjuk pada individu suatu objek, sedangkan himpunan entitas menunjuk pada rumpun dari individu tersebut.
• Suatu entitas memiliki atribut. Atribut merupakan sifat-sifat atau properti yang dimiliki oleh entitas. Atribut inilah yang membedakan antara entitas yang satu dengan entitas yang lain.

Atribut dalam E-R

• Dikarakterisasikan dalam beberapa tipe :
• Atribut sederhana dan komposit
• Atribut bernilai tunggal dan banyak
• Atribut null
• Atribut turunan

Atribut Sederhana dan Komposit

• Atribut sederhana yaitu atribut yang tidak diuraikan menjadi sub atribut, atau tidak dapat diuraikan menjadi atribut yang lain.
• Atribut komposit adalah atribut yang dapat diuraikan menjadi beberapa sub atribut.
• Pada contoh di atas, nama_mhs merupakan atribut sederhana, sedangkan alamat_mhs merupakan atribut komposit karena dapat diuraikan menjadi beberapa sub atribut, yaitu alamat, nama_kota, kodepos. 

Atribut bernilai tunggal dan banyak

• Atribut bernilai tunggal  ditujukan pada atribut yang mempunyai paling banyak satu nilai untuk setiap baris data.
• Contoh data mahasiswa di atas, semua atribut merupakan atribut bernilai tunggal.
• Atribut bernilai banyak adalah atribut yang dapat berisi lebih dari satu nilai, tetapi mempunyai jenis yang sama.
• Contoh atribut bernilai banyak adalah jika kita menambahkan atribut hobi pada data mahasiswa. Seorang mahasiswa dapat memiliki satu hobi atau lebih dari satu hobi, bahkan dapat juga tidak mempunyai hobi.

Atribut Null

• Nilai null digunakan ketika suatu entitas tidak mempunyai suatu nilai untuk suatu atribut. Null juga menandakan bahwa suatu nilai atribut tidak ada atau tidak diketahui. 
• Sebagai contoh, jika mahasiswa tidak mempunyai hobi, maka pada atribut hobi tidak ada nilainya.