Data Modelling (Bab 1 Permodelan Data)

BAB 1. PERMODELAN DATA

Pemodelan Data dalam rekayasa perangkat lunak adalah proses menciptakan sebuah model data dengan menerapkan model deskripsi formal data menggunakan teknik pemodelan data. Pemodelan data adalah metode yang digunakan untuk menentukan dan menganalisis persyaratan data yang diperlukan untuk mendukung proses bisnis suatu organisasi. Data yang dibutuhkan adalah dicatat sebagai data model konseptual dengan definisi data yang terkait.

Realisasi penerapan model konseptual yang disebut model data logis. Untuk menerapkan satu model konseptual data mungkin membutuhkan beberapa model data logis. pemodelan data mendefinisikan elemen tidak hanya data, tapi struktur dan hubungan antara mereka teknik pemodelan data dan metodologi yang digunakan untuk model data dengan cara yang standar yang konsisten, dapat diprediksi untuk mengelolanya sebagai sumber daya. Penggunaan standar pemodelan data sangat disarankan untuk semua proyek yang membutuhkan standar sarana untuk mendefinisikan dan menganalisis data dalam sebuah organisasi, misalnya dengan menggunakan pemodelan data: Untuk mengelola data sebagai sumber daya; Untuk integrasi sistem informasi; Untuk merancang database / data warehouse (alias repositori data).

Pemodelan data dapat dilakukan pada berbagai jenis proyek dan dalam beberapa tahap proyek. Data model progresif, tidak ada hal seperti model data akhir untuk bisnis atau aplikasi. Sebaliknya model data harus dianggap sebagai dokumen hidup yang akan berubah sebagai respons terhadap perubahan bisnis. Model data idealnya harus disimpan dalam repositori sehingga mereka dapat diambil, dikembangkan, dan diedit dari waktu ke waktu.

Pengertian Data Modelling (Pemodelan Data) menurut Para Ahli. Adapun definisi Data Modelling (Pemodelan Data) Lainnya Termasuk:

a.    Data Management Body of Knowledge ( DMBOK )

Menurut Data Management Body of Knowledge ( DMBOK), Data Modelling (Pemodelan Data) adalah Proses menemukan, menganalisis, mewakili, dan mengkomunikasikan persyaratan data dalam bentuk yang tepat disebut Data Model (Model Data).” dan “Data Model (Model Data) menggambarkan dan memungkinkan suatu organisasi untuk memahami aset datanya.

b.    Technopedia

Berdasarkan situs Technopedia, pengertian Data Modelling (Pemodelan Data) adalah representasi dari struktur data dalam tabel untuk basis data perusahaan dan merupakan ekspresi yang sangat kuat dari persyaratan bisnis perusahaan. Data Model (Model Data) ini adalah panduan yang digunakan oleh analis fungsional dan teknis dalam desain dan implementasi database.

c.    Agile Data

Menurut Agile Data, pengertian Data Modelling ( Pemodelan

Data) adalah tindakan mengeksplorasi struktur berorientasi data. Seperti artefak pemodelan lainnya, Data Model (Model Data) dapat digunakan untuk berbagai tujuan, dari model konseptual tingkat tinggi hingga Data Model (Model Data) fisik. Dari sudut pandang Data Modelling (Pemodelan Data) pengembang berorientasi objek secara konseptual mirip dengan pemodelan kelas. Dengan Data Modelling (Pemodelan Data) Anda mengidentifikasi tipe entitas sedangkan dengan pemodelan kelas Anda mengidentifikasi kelas.

Whitten (2004) ditetapkan dua jenis data model:

1.   Data Strategis pemodelan:

Ini adalah bagian dari penciptaan strategi sistem informasi, yang menetapkan visi keseluruhan dan arsitektur sistem informasi didefinisikan. teknik Informasi adalah metodologi yang mencakup pendekatan ini.

2.   Pemodelan Data dalam analisis sistem:

Dalam analisis sistem model data logis dibuat sebagai bagian dari pengembangan basis data baru. Pemodelan Data juga merupakan teknik untuk merinci kebutuhan bisnis untuk database.

Kadang-kadang disebut pemodelan database karena model data akhirnya diimplementasikan dalam database.

1.1 Data model

Data model ataupun model data dan data pendukung sistem komputer dengan memberikan definisi dan format data. Jika hal ini dilakukan secara konsisten di seluruh sistem lalu kompatibilitas data dapat dicapai. Jika struktur data yang sama yang digunakan untuk menyimpan dan mengakses data kemudian aplikasi yang berbeda dapat berbagi data. Hasil ini ditunjukkan di atas.

Namun, sistem dan antarmuka sering biaya lebih dari yang seharusnya, untuk membangun, mengoperasikan, dan memelihara. Mereka juga dapat membatasi bisnis dan bukan mendukungnya. Penyebab utama adalah bahwa kualitas model data yang diimplementasikan dalam sistem dan antarmuka yang miskin.

1.         Bisnis aturan, khusus untuk bagaimana hal tersebut dilakukan di tempat tertentu, yang sering tetap dalam struktur model data. Ini berarti bahwa perubahan kecil dalam cara bisnis dilakukan menyebabkan perubahan besar dalam sistem komputer dan interface.

2.         Jenis Entitas sering tidak teridentifikasi, atau salah diidentifikasi. Hal ini dapat mengakibatkan replikasi data, struktur data, dan fungsionalitas, bersama-sama dengan biaya petugas itu duplikasi dalam pembangunan dan pemeliharaan.

3.         Model data untuk sistem yang berbeda sewenang-wenang yang berbeda. Hasil ini adalah bahwa interface yang kompleks diperlukan antara sistem yang berbagi data. Interface ini dapat menjelaskan antara 25-70% dari biaya sistem saat ini.

4.         Data tidak dapat dibagi secara elektronik dengan pelanggan dan pemasok, karena struktur dan arti data yang belum standar. Sebagai contoh, data desain teknik dan gambar untuk pabrik pengolahan masih kadang-kadang dipertukarkan pada kertas.

Jenis Data Model (Model Data) Ada terutama tiga jenis

Data Model (Model Data) dalam Data Modelling ( Pemodelan Data) yaitu adalah sebagai berikut:

a.    Konseptual

Data Model (Model Data) ini mendefinisikan APA yang berisi sistem. Model ini biasanya dibuat oleh pemangku kepentingan Bisnis dan Arsitek Data. Tujuannya adalah untuk mengatur, memperluas, dan mendefinisikan konsep dan aturan bisnis.

b.    Logis

Menentukan bagaimana sistem harus diimplementasikan terlepas dari DBMS. Model ini biasanya dibuat oleh Arsitek Data (dalam Data Architecture) dan Analis Bisnis. Tujuannya adalah untuk mengembangkan peta teknis peraturan dan struktur data.

c.    Fisik

Data Model (Model Data) ini menjelaskan BAGAIMANA sistem akan diimplementasikan menggunakan sistem DBMS tertentu. Model ini biasanya dibuat oleh DBA dan pengembang.

Tujuannya adalah implementasi aktual dari database.

Ada sejumlah cara dalam merepresentasikan Model Data untuk keperluan perancangan basis data, yaitu dikelompokkan sebagai berikut:

1.   Model Hirarkis (Hierarchical Model)

2.   Model Jaringan (Network Model)

3.   Model Relasional (Relational Model)

4.   Model Relasi Entitas (Entity-Relationship Model)

5.   Model Berbasis Objek (Object Oriented Model)

1)   Model Data Hirarkis

Model data hirarkis adalah model data paling tua yang pernah diterapkan dalam suatu DBMS. Model ini mengikuti pola hirarki pada suatu organisasi atau pada suatu keluarga, dimana terdapat rekaman data yang berfungsi sebagai “bapak” (parentrecord) ada yang berfungsi sebagai “anak” (child-record). Dalam model ini seorang “bapak” bisa memiliki lebih dari satu “anak” tetapi seorang “anak” hanya boleh memiliki satu “bapak”. Contoh model hirarkis yang menunjukkan hubungan DosenMataKuliah-Mahasiswa dapat digambarkan dalam bentuk diagram sebagai berikut :

Gambar 1.1.1

•     Kelebihan menggunakan model hirarki

Ada beberapa kelebihan dari penggunaan model data hirarki, yaitu:

a)   Data akan dengan cepat bisa dilakukan retrieve

b)   Integritas antar data akan lebih mudah diatur sesuai den-

gan keperluan

•     Kelemahan model hirarki

Sementara untuk kelemahannya antara lain:

a)   Seseorang yang menggunakan model ini harus benar-benar

familiar terhadap susunan basis data.

b)   Akan terjadi redudansi data

2)   Model data jaringan

Model data jaringan adalah pengembangan dari model data hirarkis. Pada model jaringan diperkenankan bahwa sebuah childrecord bisa memiliki lebih dari satu parent-record.

Pada implementasi-nya berarti antara parent-record dan childrecord diperlukan penghubung (link atau pointer) yang bisa satu arah atau dua-arah. Model Jaringan dari Dosen-MatakuliahMahasiswa dapat digambarkan sebagai berikut.

Gambar 1.1.2

Persoalan yang timbul adalah “terjadinya hutan pointer” akibat relasi antar record yang rumit sehingga penelusuran data menjadi sangat sulit. Ketika model relasional menjadi lebih populer maka model ini pun ditinggalkan orang.

• Kelebihan menggunakan model data jaringan

a)                       Data yang mudah diakses

b)                       Kemudahan ketika hendak memodelkan basis data yang bersifat kompleks.

c)                       Bisa dengan mudah ketika hendak membentuk query yang

kompleks di dalam retrieve data.

• Kekurangan model data jaringan

a)  Struktur datanya yang tidak mudah ketika hendak melakukan

modifikasi

b)  Pengguna harus benar-benar memahami seperti apa struk-

tur datanya

3)   Model Data Relasional

Salah seorang pencetus awal dari basis data relasional adalah E.F.Codd yang juga telah menciptakan serangkaian operasi matematika relasional terhadap model data relasional.

Contoh: domain mahasiswa dapat diwakili oleh satu tabel mahasiswa dengan kunci utama adalah NIM (Nomor Induk Mahasiswa), dan domain matakuliah dapat diwakili oleh satu tabel kuliah dengan kunci utama kode-mkuliah.

Gambar 1.1.3

Hubungan antara kedua domain ini dinyatakan dalam bentuk relasi, ada tiga kemungkinan relasi antar dua domain yaitu:

1.         Relasi satu-satu (one-to-one relation) : bahwa satu mahasiswa hanya boleh mengambil satu matakuliah, dan satu matakuliah hanya boleh diambil oleh satu mahasiswa, relasi disingkat dengan simbol 1-to-1. Dalam implementasi dua file yang memiliki relasi 1-to-1 dapat digabung menjadi satu file.

2.         Relasi satu-banyak (one-to-many relation) : bahwa satu mahasiswa boleh ambil banyak matakuliah tetapi satu matakuliah hanya boleh diambil oleh satu mahasiswa, relasi disingkat dengan simbol 1-to-M atau M-to-1. Pada relasi 1-to-M atau M-to-1, kunci record dari file pada sisi-1 harus ditambahkan sebagai kunci-tamu pada file sisi-M

3.         Relasi banyak-banyak (many-to-many relation) : bahwa satu mahasiswa boleh ambil banyak matakuliah, dan satu matakuliah boleh diambil oleh banyak mahasiswa, relasi disingkat dengan simbol M-to-M. Pada relasi M-to-M harus diciptakan sebuah file ‘relasi’ yang berisi minimal dua field kunci record dari masing-masing file yang berelasi.

•     Kelebihan model data relasional

a)     Kecepatan dalam mengakses data

b)     Data yang terkenal lebih akurat

c)     Struktur datanya yang mudah dilakukan modifiaksi

d)     Kemudahan dalam membangun maupun memodifikasi

program pada aplikasi

•     Kekurangan model data relasional

a)    Pengguna harus benar-benar paham tentang hubungan

antar tabel

b)    Pengguna harus menguasai SQL

4)   Model Relasi-Entitas

Model Relasi-Entitas atau (Entity Relationship Model) pada hakekatnya perwujudan dari model relasional dalam bentuk diagram, yaitu E-R Diagram. ERD (Entity Relationship Diagram) merupakan notasi grafis dalam pemodelan data konseptual yang mendeskripsikan hubungan antara penyimpanan dan akan membantu mengorganisasikan data dalam suatu proyek ke dalam entitas-entitas. Dengan ERD dapat menjawab data apa yang diperlukan?, bagaimana data yang satu berhubungan dengan data yang lain?

5)   Model Data Berbasis Objek

Model data berbasis objek dikembangkan searah dengan perkembangan pemrograman berbasis objek. Salah satu karakteristik dari sistem berbasis objek adalah encapsulation yaitu suatu objek terpisah dari objek lain sehingga setiap objek seakan-akan berada dalam kapsulnya masing-masing. Pada setiap kapsul terdapat komponen data (attribute) dikemas bersama dengan komponen aksesnya (methods). Sebagai contoh, berikut ini disajikan data pegawai dalam format berbasis objek.

Gambar 1.1.4