Database dan DBMS MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS 8/E

Presentasi berjudul: "Database dan DBMS MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS 8/E"— Transcript presentasi:

1 Database dan DBMS MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS 8/E
Raymond McLeod, Jr. and George Schell Database dan DBMS 9-1 Copyright 2001 Prentice-Hall, Inc. 1

2 Organisasi Data Elemen Data Record File Unit terkecil dari data
Kumpulan field-field yang saling terhubung File Kumpulan record-record yang saling terhubung 9-2

3 Data Organization (cont.)
Folder Kumpulan fil-file yang terhubung Secara konsep hampir sama dengan percabangan pada pohon Subfolder Folder didalam folder Pergerakan folder menggunakan GUI 9-3

4 Organisasi Data pada Folder
9-4

5 Bentuk Model untu Organisasi file data
1. Fungsi 2. Frekuensi Penggunaan 3. Pemakai 4. Project 9-5

6 Pokok Dasar Membangun Blok untuk Stuktur Database
1. Nilai Data 2. Elemen/field 3. Record 4. File 9-6

7 Spreadsheet merupakan Database sederhana
Baris dan kolom pada spreadsheet dapat dikatakan sebagai database sederhana File – File Datar Tidak Memiliki Kolom yang berulang Tabel Spreadsheet adalah file dan kolom adalah field Key fields Mengandung suatu nilai yang unik yang mengindentifikasi masing-masing record 9-7

8 Struktur Data vs. Terminologi Spreadsheet
Spreadsheet Term Data Structure Term Table File Column Field Row Record 9-8

9 Struktur Database Database Database Management System (DBMS)
Seluruh data disimpan pada sumber daya berbasis komputer dalam organisasi Database Management System (DBMS) Aplikasi software yang menyimpan struktur database, data itu sendiri, hubungan antar data di database, seperti laporan dan format yang menyinggung database 9-9

10 Struktur Database (cont.)
Struktur Hirarki Menggunakan konsep ‘parent / children’ Terbatas: Tidak dapat menangani permintaan ad hoc DBMS pertama adalah IDS oleh GE tahun 1964 CODASYL Struktur Jaringan Ijin diberikan pada record untuk menunjuk kembali ke record lain dalam database Spesifikasi dikeluarkan oleh CODASYL tahun 1971 Memecahkan permasalahan penelusuran mundur melalui data 9-10 24

11 Struktur Database (cont.)
Struktur Relational Baris dan kolom Membebaskan para perancang dari kebutuhan untuk menetapkan hubungan sebelum membangun database Date dan Codd menggambarkan struktur Tidak bergantung pada hubungan fisik Mudah dimengerti 9-11 24

12 Vendor Relational Database
1. IBM 2. Informix Software, Inc. 3. Microsoft 4. Oracle 5. Sybase 9-12

13 Konsep Database Konsep Database Kerangkapan Data
Integrasi logis record di berbagai file Kerangkapan Data Meniadakan Kerangkapan data Ketidakkonsistenan Data Independen Data Menjaga spesifikasi data terpisah dari program, index dan tabel 9-13 20

14 Tabel Book Name Author Required Banking Principles Knox 25
Management Information Systems 8E McLeod and Schell Personal Sales Techniques Wei Quality Service, Quality Customer Brutus 9-14

15 Penggambaran Book Table
9-15

16 Penggambaran Student Table
9-16

17 Table Relationships 9-17

18 A Database Consists of One or More Files
Sales Salesperson Customer Accounts statistics file file receivable file file Accounts payable file Vendor file Buyer file Inventory file General ledger file Purchase order file A Database Consists of One or More Files 9-18 23

19 Evolusi Perangkat Lunak Database
GE’s IDS contoh pertama Digunakan dengan COBOL IBM’s IMS Apollo project Isu Antarmuka Intel’s System 2000, RAMIS, IDMS, Inquire Query language interface 9-19

20 Evolusi Perangkat Lunak Database
SEQEL dari IBM Kelanjutan dari IMS Mengganti nama SQL Structured Query language Embedded within traditional language Standalone PC database packages dBase II MS-Access 9-20

21 Membuat Database Dua Pendekatan:
1. Pendekatan Berorientasi Proses (problem-solving) 2. Enterprise modeling 9-21 28

22 Data Needs Can Be Defined by Taking a Problem- Oriented Approach 1. 2.
the Problem 1. Data Needs Can Be Defined by Taking a Problem- Oriented Approach 2. Identify necessary decisions Describe information needs 3. Determine the necessary processing 4. Specify data needs 5. Data Specifications 6. 9-22 29

23 Strategic Planning for Information Resources
Create enterprise data model 1. Enterprise Data Model Data Needs Can Be Defined by Creating an Enterprise Model Develop Database 2. Database 9-23 31

24 Penggambaran Isi Database
Data dictionary Enter dictionary data Step 1 Data description language (DDL) Step 2 Schema 9-24 32

25 Skema Nama field Nama lain dari field Tipe data (numeric alphabetic)
Jumlah posisi (banyaknya karakter) Jumlah karakter angka desimal Berbagai aturan integritas 9-25

26 Aturan Permintaan Field
9-26

27 Enforcing Value of BookName
9-27

28 Membuat Database 1) Uraikan data 2) Masukan data 3) Gunakan database
Query language Query-by-example Data manipulation language (DML) 9-28

29 Query-by-Example 9-29

30 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Ragam untuk memungkinkan analisa data yang serupa ke cross-tabulation statistik Informasi dapat diturunkan dari dalam DBMS Tidak memerlukan perangkat lunak statistik terpisah 9-30

31 Example OLAP Output Marital Status Married Single Cash $752 $849
Payment Credit $1, $2,019 Method Check $ $165 9-31

32 Database Administrator (DBA)
Tugas D B A Perancangan Database; Bekerja dengan work with users and others, define schema, etc. Pelaksana Database ; membuat database dan Penanggung jawab kebijakan dan prosedur database Mengoperasikan Database Keamanan Database 9-32 36

33 A DBMS Model Application programs Database manager Data description
language processor A DBMS Model Database description (schema) Database manager Query language Data manipulation language (DML) Database Performance statistics Application programs Performance statistics processor Transaction log Information Information requests Performance statistics Backup/recovery module 9-33 35

34 Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Data warehousing perbaikan di dalam konsep database untuk membuat data menjadi: Sangat lebar Sangat murni Sangat mudah dipanggil Data mart Suatu pendekatan yang lebih sederhana daripada data warehousing, biasanya ada di satu bagian perusahaan 9-34

35 Knowledge Discovery in Databases (KDD) (cont.)
Data mining Proses untuk menemukan keterhubungan pada data yang tidak diketahui pemakai Digunakan untuk verifikasi penemuan Kombinasi keduanya 9-35

36 The Knowledge Discovery in Database (KDD) Process
1. Definisikan data dan tugas 2. Memperoleh data 3. Membersihkan data 4. Membangun hipotesis dan model pencarian 5. Menggali data 6. Test dan verifikasi 7. Menginterpretasikan dan menggunakan 9-36

37 Keuntungan DBMS Mengurangi Kerangkapan data Mencapai independensi data
Mampu mengintegrasikan data dari beberapa file Mengambil data dan informasi secara cepat Meningkatkan keamanan data 9-37 41

38 Kerugian DBMS Perangkat lunak yang mahal
Konfigurasi perangkat keras yang besar Mempekerjakan dan mempertahankan staf DBA 9-38 42