Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Pengenalan Database Information Technology For Management 6 th Edition Turban, Leidner, McLean, Wetherbe Lecture Slides by L. Beaubien, Providence College.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Pengenalan Database Information Technology For Management 6 th Edition Turban, Leidner, McLean, Wetherbe Lecture Slides by L. Beaubien, Providence College."— Transcript presentasi:

1

2 Pengenalan Database Information Technology For Management 6 th Edition Turban, Leidner, McLean, Wetherbe Lecture Slides by L. Beaubien, Providence College John Wiley & Sons, Inc. Pengenalan Database Pengampu: DR. Asyaroh Ramadona Nilawati S.Kom, MMSI,

3 Permasalahan bisnis saat ini yang terkait dengan kebutuhan terhadap organisasi data: 1. Jenis bisnis yang semakin banyak dan beragam 2. Persaingan bisnis yang semakin ketat (lokal maupun global. 3. Jumlah data transaksi rutin yang harus diproses semakin banyak 4. Para konsumen menuntut kecepatan pelayanan yang berkualitas prima. 5. Pengambilan keputusan dituntut untuk semakin cepat dan berkualitas sehinga membutuhkan jumlah data yang cukup untuk membantu pemahaman masalah yang semakin kompleks dan harus segera mengambil keputusan. 1. Organisasi Data

4 Bit : (binary digit): satuan data terkecil yang dapat diolah oleh komputer. Byte : kumpulan sejumlah bit yang mewakili satu karakter yang dapat berupa satu huruf, satu angka, simbol khusus, dsb. Field: kumpulan karakter yang membentuk satu atau sekelompok kata, suatu nomor identitas, suatu icon/image /gambar, dsb. Record: satu kelompok field seperti kesatuan dari nama mhs, NPM, mata kuliah yang diambil, kode mata kuliah, nilai yang diperoleh. File: satu kelompok record yang terkait. Database: kumpulan sejumlah file terkait. Hirarki Data

5 Hierarchy of Data

6 Data Life Cycle Process

7 Internal Data: seluruh data yang berisikan data transaksi, dll yang terjadi di internal organisasi. External Data: sejumlah data yang berasal dari luar perusahaan yang terkait dengan atau dibutuhkan oleh organisasi yang bersangkutan, Contoh: Data pemasok, distributor, mitra bisnis, pemerintah, data ekonomi, data persaingan pasar, dll. Personal Data: sekumpulan data khusus yang dibutuhkan oleh pengguna secara individual. Data Warehouse : suatu tempat penyimpanan seluruh data sejarah yang terorganisir berdasarkan ‘subject’ untuk mendukung pembuatan keputusan. Hirarki Data

8 Meta Data : Data yang terkandung didalam data yang lebih luas. Data Visualization: penayangan data yang telah diproses (informasi) dalam format text, grafik, tabel, dsb. Data Governance: suatu metode untuk mengatur/mengelola seluruh data dan informasi yang diperlukan dalam suatu organisasi. Hirarki Data Data Mart: bagian kecil dari data warehouse yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan para pengguna di masing-masing divisi fungsional suatu perusahaan/organisasi. Contoh: Data mart divisi marketing, Data mart divisi SDM, Data mart divisi keuangan, Data mart divisi produksi, dsb.

9 Online Transaction processing (OLTP): pengolahan data per transaksi secara online saat kejadian transaksi bisnis operasional rutin. Contoh: Saat pelanggan membayar, TPS secara langsung / online/real time mengurangi stok sesuai pengurangan barang yang telah dibeli, menambah jumlah kas, meningkatkan posisi/level penjualan barang dimaksud, dsb. Batch Processing: pengelompokan data transaksi dalam beberapa batch (kelompok) untuk diproses oleh komputer pada setiap periode yang ditentukan (per malam hari, perminggu, per bulan, dsb). Contoh: 1. tansaksi tabungan pada bank dikumpulkan dan diproses secara kelompok pada setiap jam saat operasional tabungan telah ditutup. 2. Data transaksi kegiatan masing-masing karyawan akan diproses setelah terkumpul selama 30 hari untuk proses penggajian. OLTP VS Batch Processing

10 Transaction Processing System (TPS): sistem informasi berbasis komputer atau web yang mengolah data transaksi operasional rutin (memonitor data, mengumpulkan data, memproses, menyimpan, menampilkan, dsb) menjadi laporan transaksi rutin. Online Analytical Processing / OLAP (Business Intelligence / BI): proses penganalisaan data yang kompleks(rumit/multidimensional/terkait banyak hubungan) dengan graphical software untuk menghasilkan informasi mengenai ‘apa yang telah terjadi’ dan ‘apa yang sedang terjadi’ yang penting bagi pembuat keputusan (manajemen) untuk meningkakan produktivitas dan keunggulan daya saing (competitive advantage). Contoh: data mining, DSS (Decision Support System, dan aktivitas analisis lainnya)

11 Data Mining: proses mencari dan menganalisa informasi bisnis bernilai tinggi/strategis dari suatu data warehouse atau data mart dengan dua jenis operasi: a. memprediksi tren / kondisi bisnis ke depan dari perusahan yang bersangkutan/yang dianalisis. b. mengidentifikasi/mendeteksi pola-pola bisnis yang tidak diketahui sebelumnya. Contoh aktivitas data mining: 1. memprediksi target pasar ke depan mengenai hal apa saja yang bisa meningkatkan penjualan. 2. Berdasarkan analisis data mining baru diketahui bahwa bila strategi bisnis yang ada diteruskan akan segera membawa kebangkrutan.

12 DSS (Decision Support System): Sistem Informasi berbasis web yang interaktif yang digunakan oleh pihak manajemen operasional dan taktikal untuk membantu pengambilan keputusan yang bersifat semi rutin. (akan dijelaskan pada sesi lain yang khusus membahas sistem-sistem informasi untuk mendukung pihak manajemen operasional, taktikal, dan strategis).

13 Metode Database File-Based Approach (Pendekatan/metode berbasis file) Kelemehan File Based Approach Database Approach (Pendekatan/metode berbasis Database) menggunakan DBMS Database Management Systems (DBMS) Manfaat dan kekurangan DBMS

14 File-Based Approach Adalah sekumpulan program aplikasi yang membantu para end- users dalam membuat laporan- laporan. Masing-masing aplikasi tersebut mendefinisikan dan mengatur data -nya sendiri-sendiri (tidak terintegrasi)

15 Diagram Sistem Pemrosesan Berkas Program A Sistem BAAK Sistem Penggajian Program B Program C File Master mahasiswa File Master Nilai mhs File mtkuliah Program A Sistem penjadualan Program B File mtkuliah File Master dosen Program A File Karyawan Diagram Sistem Pemrosesan Berkas (file) 4-14

16 Kelemahan File Based- Approach Data terpisah sendiri-sendiri sehingga bisa terjadi duplikasi data Ketergantungan data pada data yang lain sehingga data lain yang tidak diperlukan menjadi ikut dicari dan ditampilkan Format file tidak diseragamkan/distandarkan sehingga berlain-lainan Tidak ada pengamanan terhadap data

17 Pendekatan Database DBMS: suatu aplikasi yang membuat para pengguna mampu mendefinisikan dan memanipulasi data, membuat, melakukan pemeliharaan, dan mengawasi serta mengendalikan akses ke database. Terdiri atas 2 aplikasi utama: Data Definition Language untuk mendefinisikan database Data Manipulation Language untuk melakukan insert, update, retrieve, delete, dsb.

18 Data Definition Language / DDL) –P–Perintah - perintah yang digunakan Administrator basis data untuk mendefinisikan skema dan subskema basis data. –H–Hasil kompilasi DDL disimpan dalam berkas spesial disebut KATALOG SISTEM yang memadukan METADATA (data yang menjelaskan obyek dalam basis data) 4-17

19 CONTOH(DDL) create table nilaia58 (ambil char(1), npm char(8), kelas char(6), kd_mk char(8), kd_dos char(4), nilai_1 smallint, nilai_2 smallint, nilai_3 char(1), praktek smallint, mutus dec(5,2), jum_sem char(1), kode_sem smallint, nilai_tgs smallint,nilgab smallint); create unique index nil58 on nilaia58(npm,kelas,kd_mk,kd_dos); create unique index nil58x on nilaia58(npm,kd_mk); create index nil58y on nilaia58(kd_mk); 4-18

20 Data Manipulation Language / DML) –D–DML Prosedural Perintah untuk menentukan data apa dan bagaimana cara mendapatkannya –D–DML Non-Prosedural Perintah untuk menentukan data apa yang diperlukan, tanpa menyebutkan caranya 4-19

21 Cara –M–Mengetikkan perintah yang ditujukan kepada DBMS untuk memanipulasi rekaman atau data Melalui program aplikasi yang menghasilkan instruksi internal ke DBMS untuk mengambil data dan mengirim hasil ke program CONTOH select npm,t_rang94.kd_mk,nm_mk,nilai,kode_ sem from mk3,t_rang94 where mk3.kd_mk=t_rang94.kd_mk and npm=' ‘ order by kode_sem 4-20

22 Layanan-layanan DBMS Menyediakan layanan pengontrolan akses ke database seperti berikut: – Sistem pengamanan yang mencegah para pengguna yang tidak berhak untuk mengakses database. – Sistem pengatur keakuratan yang selalu menjaga konsistensi semua data yang disimpan. – Sistem pengontrolan dan pengaturan antrian akses ke database. – Sistem backup – Sistem recovery control – User control Catalog

23 Komponen Database System Data: – Tersebar /terdistribusi (misal: di masing- masing cabang) – Terintegrasi Hardware – Menyesuaikan kapasitas data yang diperlukann Software: – Aplikasi untuk membuat file, insert, retreave (mencari dan menampilkan), menghapus, pengendalian keamanan data, pengendalian keakuratan data, memperbaiki/mengembalikan ke kondisi semula.

24 Pemodelan Database Hierarchical – Dari umum ke semakin khusus (Top down), (cara pohon terbalik/inverted tree) – Field-field hanya memiliki saatu ‘parent’, masing-masing parent memiliki sejumlah ‘children’. – Proses operasinya cepat Network – Relationships (keterhubungan) dibuat melalui daftar-daftar yang saling terkait (linked) mengggunakan pointer-pointer. – “Children” memiliki sejumlah “parents” – Jauh lebih fleksibel dibanding hierarchical. – Sulit pembuatan permodelannhya sehingga model network ini belum dikembangkan lagi.

25 Pemodelan Database Relational – Flat, berbasis tabel dua dimensi dengan akses query berganda. – Pengecekan relasi-relasi/keterkaitan berdasarkan sejumlah tabel. – Fleksibel, cepat, dan data dapat berdiri sendiri, tidak tergantung data lain yang belum tentu diperlukan. Object oriented – Data dianalisa pada level konseptual. – Inheritance, abstraction, encapsulation. – Contoh: data pelanggan memuat secara lengkap menyeluruh termasuk nomor identifikasi pelanggan, nama, alamat, nomor telepon, no. rekening, dan banyak detail lengkap lainnya dalam satu kesatuan.

26 Pemodelan data

27 Database Concept, Data Redundancy, Data Independence, Data Dictionary Database Concept: integrasi secara logika (logical integration) dari record-record yang berasal dari berbagai lokasi fisik / storage yang satu sama lainnya dapat saling berkait- kaitan. Tujuan ditetapkannya database concept adalah: - Menghilangkan data redundancy (seperti penggunaan ruang storage yang tidak efisien, pengelolaan record-record yang melambat, dan data yang tidak konsisten, terduplikasi) -Menciptakan kemandirian data (data independence) misalnya bila dilakukan perubahan-perubahan pada struktur data, maka pemrograman tidak perlu ikut diubah, karena program yang memproses data terpisah dari data itu sendiri yang tersimpan didalam database.

28 Database Concept, Data Redundancy, Data Independence, Data Dictionary Data Dictionary: definisi dari setiap data yang disimpan dalam database dimana semua definisi dikelola juga oleh DBMS. Definisi tersebut berisi misalnya kumpulan kode, singkatan, penjelasan, petunjuk lokasi didalam perusahaan, nomor telepon yang bisa dihubungi, dsb dalam bentuk tabel.

29 Manfaat DBMS – Pengawasan/monitoring terhadap duplikasi data – Menjaga konsistensi / keakuratan data – Menghasilkan output /informasi yang lebih beragam – Penyebaran data (data sharing) yang lebih fleksibel – Meningkatkan keamanan data – Sesuai standard pengelolaan data internasional – Menghemat biaya dalam jangka waktu tertentu – Meningkatkan kualitas akses data dan kualitas respon (cepat, mudah, beragam fasilitas, dsb) – Meningkatkan produktivitas

30 Kekurangan DBMS – Berbiaya tinggi terutama software- nya – Memerlukan konfigurasi hardware yang besar – Perlu tambahan SDM karena DBMS yang baik dan terus dikembangkan perlu dikelola oleh ahlinya seperti DBA (Database Administratorr) dan staff-nya.

31 Metode Akses 1.Akses Berurutan (Sequential Access): proses pencarian dan penyimpanan data secara berurutan sesuai urutan lokasi tempat data yang dicari /yang ingin disimpan berada. SASD (Sequential Access Storage Device): secondary strorage yang memiliki metode akses data secara berurutan (sequential). Contoh: Magnetic Tape.

32 Metode Akses 2. Direct Access / Random Access/ Hashed Access: proses pencarian dan penyimpanan data secara langsung pada lokasi yang diinginkan. DASD (Direct Access Storage Device): secondary strorage yang memiliki metode akses data secara langsung (direct) pada lokasi yang diinginkan. Contoh: Magnetic Disk.

33 Cara Kerja DASD Magnetic Disk (hard disk, CD, CD-ROM, DVD) dibagi kedalam sejumlah track dan setiap track dibagi kedalam sejumlah sector yang memuat alamat- alamat peyimpanan data. Untuk mengakses data yang berada di suatu sector, maka alat yang bernama read/write head bergerak di atas disk yang sedang berputar dan bertumpu pada lokasi yang sesuai keinginan pencarian data. Kelebihan DASD daripada SASD: -proses akses lebih cepat -berbiaya lebih murah -kapasitas penyimpanan lebih besar

34 Personil Database 1. Database Administrator (DBA): Spesialis informasi yang ahli di bidang pembuatan, pengembangan, dan pengamanan database. DBA harus memiliki kemampuan manajerial juga dituntut memiliki keahlian teknis. Kemampuan managerial dalam hal TUGAS dan TANGGUNG JAWAB seorang DBA yaitu: membuat perencanaan, analisis, perancangan, implementasi, tanggung jawab operasi, pengamanan, dan pengembangan database system, serta pengelolaan database staff, dan pembuatan keputusan yang tepat.

35 Personil Database Keahlian teknis dalam hal memahami seluruh proses bisnis pada perusahaan/organisasi yang ditanganinya, keahlian teknologi database (Hardware, software, network, serta manajemen data yang tepat).

36 Personil Database 2. Database Programmer: seorang ahli di bidang pemrograman database yang efektif, efisien, mudah, aman, dan sesuai dengan kebutuhan suatu organisasi yang memerlukan pengelolaan database system. Database Programmer bertanggung jawab kepada DBA.

37 Personil Database 3. Pemakai /pengguna akhir (End User ) Orang yang mengakses database melalui terminal, dengan menggunakan query- language atau program aplikasi yang dibuatkan oleh programmer Para pengguna perlu dilibatkan baik secara langsung ataupun tidak langsung dalam memberikan masukan dan feedback (umpan balik) dalam proyek pembangunan / pengembangan database system yang sesuai kebutuhan.

38 Casual User : pemakai yang berinteraksi dengan sistem basis tanpa menulis program. Mereka menyatakan dengan bahasa query yang telah disediakan oleh DBMS. - Naïve User : pemakai yang berinteraksi dengan sistem basis data melalui pemanggilan satu program aplikasi permanen. - Sophisticated/Speciallized user : Pemakai yang menulis aplikasi basis data non konvensional tetapi untuk keperluan khusus.

39 4. System Engineer: Orang/team yang bertanggung jawab atas pemasangan sistem basis data, dan juga mengadakan peningkatan dan melaporkan kesalahan dari sistem tersebut. 4-38

40 39 Thank you for Your kind attention

41 THE END


Download ppt "Pengenalan Database Information Technology For Management 6 th Edition Turban, Leidner, McLean, Wetherbe Lecture Slides by L. Beaubien, Providence College."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google