< Previous 71 Basis Data ................................................................................................................... ................................................................................................................... LJ- 03 : Perbedaan model struktur hirarki, model jaringan dan model ERD basis data ? .........................................................................................................:........ ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ...................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ...................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... ................................................................................................................... .................................................................................................................. 72 Basis Data g. Lembar Kerja Peserta Didik. 73 Basis Data a. Tujuan Pembelajaran. Setelah mengikuti kegiatan belajar 7 ini diharapkan peserta didik dapat: Memahami konsepketergantungan fungsional. Menguji tabel melalui identifikasi ketergantungan fungsional. b. Uraian materi. 1) Tabel dan atribut Sebagaimana telah dijelaskan dalam kegiatan belajar 2, tabel adalah kompulan data yang tersusun dalam format baris (record) dan kolom (field atau atribut). Atribut ini lebih umum digunakan dalam perancangan basis data, karena menunjukkan fungsinya sebagai pembentuk karakteristik (sifat–sifat) yang melekat pada sebuah table. Atribut dibedakan menjadi beberapa jenis yaitu : 1) simple atribut (Simple Attribute) dan Atribut Komposit (Composite Attribute). 2) Atribut BernilaiTunggal (Single Valued Attribute) dan Atribut Bernilai Banyak (Multi Valued Atrtribute). 4) Mandatory dan Non mandatory Attribute 5) Not Null atribu 6) Atribut Turunan. Gambar 29. Tabel data mahasiswa dengan atribut multivalue Dari gambar diatas dan gambar dibawah ini dapat diketahui dan dikelompokkan atribut-atributnya berdasarkan kategorinya yaitu sebagai berikut : Atribut sederhana: nim, tgl_lahir, kota, kode pos. Merupakan atribut sederhana (atomic attribute) karena tidak bisa dipecah lagi. Atribut komposit : alamat_mhs(merupakan atribut komposite karena bisa dipecah lagi menjadi tabel: alamat, kota, kode pos), nama_mhs Kegiatan belajar 7 : Ketergantungan Fungsional 74 Basis Data (merupakan atribut komposite karena bisa dipecah lagi menjadi tabel: nama depan, nama belakang, inisial). Gambar 30. Tabel mahasiswa dengan atribut tunggal dan banyak Atribut tunggal : nim, nama_mhs, alamat_mhs, tgl_lahir (merupakan atribut tunggal karena hanya mempunyai satu nilai) Atribut bernilai banyak: hobi (merupakan multivalue atribut karena mempunyai nilai banyak dan nilai yang jenisnya) Gambar 31. Tabel mahasiswa dengan atribut mandatory Mandatori atribut : nim, nama-mhs (merupakan mandatori atribut karena atribut tersebut harus memiliki nilai dan tidak boleh kosong) Non mandatory atribut: alamat, tgl lahir, hobi (merupakan non mandatori atribute karena boleh tidak memiliki nilai atau NOT NULL) Atribut turunan : indeks prestasi (ip), merupakan atribut diturunkan daribeberapa atribut nilai mata kuliah. Gambar 32. Tabel mahasiswa dengan atribut turunan. 75 Basis Data 2) Relationship Sebagai mana dijelaskan pada uraian kegiatan 3 bahwa relasi atau relationship merupakan hubungan yang terjadi antara satu atau lebih entitas. Berikut ini adalah contoh penggambaran diagram relationship antara 2 entitas : Gambar 33. Contoh diagram relationship antar 2 entitas Pada diagram di atas terlihat relasi ‘kerja’ antara entitas pegawai dengan entitas proyek.Derajat dari relationship menjelaskan jumlah entitas yang berpartisipasi dalam suatu relationship. Klasifikasi relasi berdasarkan derajatnya adalah: 1. Unary Degree (Derajat Satu) Relationship yang hanya melibatkan 1 entitas. Gambar 34. Unary Degree Relationship 2. Binary Degree (Derajat Dua) Relationship yang melibatkan 2 entitas. Gambar 35. Binary Degree Relationship Relationship 3. Ternary Degree (Derajat tiga) Relationship yang melibatkan 3 entitas. Gambar 36 Ternary Degree Relationship Relationship 76 Basis Data Rasio kardinalitasatau Cardinality Ratio Constraintmenjelaskan batasan jumlah keterhubungan satu entitas dengan entitas lainnya. Jeni – jenis Cardinality Ratio(rasio kardinalitas) 1. One–to–one (1 : 1) Relationship antar entitas dimana hubungan antara entitas pertama dan kedua adalah satu berbanding satu.Contoh : pada pengajaran private satu guru satu siswa. “seorang guru mengajar seorang siswa, seorang siswa diajar oleh seorang guru” Gambar 37. Kardinalitas one to one 2. One-to-manyatau many-to-one(1 : N atau N : 1) Relationship antar entitas dimana hubungan antara entitas pertama dan kedua adalah satu berbanding banyak atau banyak berbanding satu.Contoh kasus :Dalam suatu perusahan satu bagian mempekerjakan banyak pegawai. “Satu bagian mempekerjakan banyak pegawai, satu pegawai kerja dalam satu bagian” Gambar 38 Kardinalitas one to many 3. Many-to-many (N : N) Relationship antar entitas dimana hubungan antara entitas pertama dan kedua adalah banyak berbanding banyak.Contoh kasus : Dalam Dalam universitas seorang mahasiswa dapat mengambil banyak matakuliah.“Satu mahasiswa mengambil banyak matakulih dan satu matakuliah diambil banyak mahasiswa.” Gambar 39 Kardinalitas many to many 77 Basis Data Weak Entity adalah suatu entitas dimana keberadaan dari entitas tersebut tergantung dari keberadaan entitas lain. Entitas yang merupakan induknya disebut Identifying Owner dan relationshipnya disebut Identifying Relationship. Contoh dari sebuah weak entity : Gambar 40. Weak entity Entitas tanggungan adalah weak entity karena tergantung penuh pada entitas pegawai. Berikut ini adalah contoh ER-Diagram dari sebuah database toko : Gambar 41. Contoh ER-Diagram dari sebuah database toko 3) Ketergantungan Fungsional Atribut Y pada relasi R dikatakan tergantung fungsional pada atribut X (R,X R,Y), jika dan hanya jika setiap nilai X pada relasi R mempunyai tepat satu nilai Y pada R.Misal, terdapat skema database Pemasok_barang. Dengan tabel pemasok (No_pem, Na_pem) 78 Basis Data No_pem Na_pem P01 Baharu P02 Sinar P03 Harapan Ketergantungan fungsional dari tabel Pemasok_barang adalah : No_pem Na_pem (nama pemasuk tergantung secara fungsional dari Nomer pemasok) 4) Ketergantungan Fungsional Penuh Atribut Y pada relasi R dikatakan tergantung fungsional penuh pada atribut X pada relasi R, jika Y tidak tergantung pada subset dari X (bila X adalah key gabungan). Contoh tabel Kirim_barang (No_pem, Na_pem, No_bar, Jumlah) No_pem Na_pem No_bar Jumlah P01 Baharu B01 1000 P01 Baharu B02 1500 P01 Baharu B03 2000 P02 Sinar B03 1000 P03 Harapan B02 2000 Ketergantungan fungsionalnya adalah : No_pem Na_pem No_bar, No_pem Jumlah (tergantung penuh terhadap keynya) 5) Ketergantungan Transitif Atribut Z pada relasi R dikatakan tergantung transitif pada atribut X, jika atribut Y tergantung pada atribut X pada relasi R dan atribut tergantung pada atribut Y pada relasi R. Contoh perhatikan tabel dibawah ini : 79 Basis Data Ketergantungan fungsional : No_pem Kode_kota Kode_kota Kota, maka No_pem Kota 6) Contoh Lain Ketergantungan Fungsioanl. Diberikan sebuah tabel T berisi paling sedikit 2 buah atribut, yaitu A dan B. Kita dapat menyatakan notasi berikut ini : A B Yang berarti A secara fungsional menentukan B atau B secara fungsional tergantung pada A, jika dan hanya jika setiap kumpulan baris (row) yang ada di tabel T, pasti ada 2 baris data (row) di tabel dengan nilai A yang sama, maka nilai B pasti juga sama. Definisi yang paling formal untuk itu adalah : Diberikan 2 row r1 dan r2 dalam tabel T dimana A B. jika r1(A) = r2(A) maka r1(B) = r2(B) nama_kul nim nama_mhs indeks_nilai row 1 Sistem Basis Data 040001 Santi Purnamasari A row 2 Sistem Basis Data 040002 Budi Setyawan B row 3 Struktur Data 040001 Santi Purnamasari row 4 Struktur Data 040002 Budi Setyawan row 5 Struktur Data 040003 Kartika Sari row 6 Komunikasi Data 040001 Santi Purnamasari B row 7 Riset Operasi 040002 Budi Setyawan C Dengan melihat data di atas dan dengan pertimbangan intuisi kita, maka ketergantungan fungsional yang dapat kita ajukan adalah : 80 Basis Data nim nama_mhs yang berarti bahwa atribut nama_mhs hanya tergantung pada atribut nim. Hal ini dibuktikan dari fakta : untuk setiap nilai nim yang sama maka pasti nilai nama_mhsnya juga sama. nama_kul, nim indeks_nilai yang berarti bahwa atribut indeks_nilai tergantung pada atribut nama_kul dan nim secara bersama–sama, memang kita tidak dapat menunjukkan fakta, bahwa untuk setiap nilai nama_kul dan nim yang sama, maka nilai indeks_nilainya juga sama, karena nama_kul, nim merupakan key (sehingga bersifat unik) untuk tabel tersebut. Tetapi, ketergantungan fungsional tersebut sesuai dengan pengertian bahwa setiap indeks_nilai diperuntukkan pada mahasiswa tertentu untuk mata kuliah tertentu yang diambilnya. Tanpa memperhatikan pengertian ketergantungan secara alamiah terhadap tabel tersebut, kita juga dapat mengajukan sejumlah ketidaktergantungan (non KF) dengan hanya melihat fakta yang ada,yaitu : nama_kul nim yang artinya atribut nim tidak tergantung pada atribut nama_kul. Buktinya terlihat pada row 1 dan row 2 : dengan nilai nama_kul yang sama, tapi nilai nimnya berbeda. nim nideks_nilai yang artinya atribut indeks_nilai tidak bergantung pada atribut nim. Buktinya terlihat pada row 1 dan row 3 : dengan nilai nim yang sama, tapi nilai indeks_nilai berbeda. c. Rangkuman Tabel adalah kompulan data yang tersusun dalam format baris (record) dan kolom (field atau atribut). Atribut ini lebih umum digunakan dalam perancangan basis data, karena menunjukkan fungsinya sebagai pembentuk karakteristik (sifat–sifat) yang melekat pada sebuah tabel. Relasi atau relationship merupakan hubungan yang terjadi antara satu atau lebih entitas. Derajat dari relationship menjelaskan jumlah entitas yang berpartisipasi dalam suatu relationship. Rasio kardinalitasatau Cardinality Ratio Next >