Skip to main content

Apa itu Conceptual DB

Conceptual desain Database adalah tahapan pertama dalam desain database. Tujuan dari tahapan ini adalah untuk merancang database yang independen dari database software dan detail fisik. Tahapan ini akan menghasilkan, conceptual data model yang menjelaskan entitas data, atribut, hubungan antara tabel, dan constraints di suatu database. Design ini bersifat deskriptif dan naratif.

            Semua elemen dari data yang dibutuhkan dalam suatu transaksi database harus dijabarkan di modelnya, dan semua elemen data yang ada harus digunakan setidaknya satu kali di suatu transaksi database itu. Conceptual database memiliki 4 tahapan yaitu:

1.     Analisis dan persyaratan data

2.     Normalisasi dan perancangan hubungan antar entitas

3.     Verifikasi data model

4.     Distributed database design

·       Analisis dan Persyaratan Data

Tahapan pertama dalam pengembangan conceptual database desain adalah mencari tahu karakteristik dari elemen data yang ada. Karakteristik dari data elemen yang benar adalah yang bisa diubah menjadi suatu informasi. Maka perancang database harus fokus pada:

1.  Informasi yang dibutuhkan, output apa yang harus dapat dihasilkan oleh system tersebut, informasi apa yang dihasilkan oleh system yang sekarang berjalan, dan seperti apa kualitas dari informasi yang dibutuhkan.

2.     Pengguna informasi, siapakah yang akan menggunakan informasi tersebut? Bagaimana informasi tersebut akan digunakan? Bagaimana tampilan data untuk end-user?

3.  Sumber informasi, dari mana informasi tersebut dapat ditemukan? Bagaimana cara untuk meng-extract informasi tersebut?

4.     Komposisi Informasi, elemen data apa yang dibutuhkan untuk menghasilkan informasi tersebut? Atribut apa saja yang dibutuhkan? Bagaimana hubungan antar data? Seberapa sering data akan digunakan?

·       Normalisasi dan Perancangan Hubungan Antar Entitas

Sebelum mengembangkan ER model, perancang database harus menentukan standard yang sesuai untuk dokumentasi dari desain database. Proses mengembangkan peraturan bisnis dan merancang conceptual database model menggunakan ERD dapat dilakukan dengan menggunak langkah – langkah berikut:

1.     Identifikasi, analisa, dan menyesuaikan peraturan bisnis

2.     Identifikasi entitas utama menggunakan hasil dari langkah pertama

3.     Menetapkan hubungan antara entitas menggunakan hasil dari Langkah pertama dan ke-2

4.     Menetapkan atribut, primary keys, dan foreign keys untuk setiap entitas

5.     Melakukan normalisasi entitas

6.     Menyelesaikan ERD

7.     Melakukan validasi ERD dengan informasi end-users dan processing requirements.

8.     Menyesuaikan ERD dengan hasil yang didapat dari Langkah ke-7

·       Verifikasi data model

Tahapan verifikasi data model merupakan salah satu dari tahapan terakhir dan terpenting di fase conceptual database design. Pada tahapan ini ERD harus di verifikasi dengan system awal untuk memastikan bahwa model database dapat mendukung system dengan baik. Verifikasi mengharuskan model database dijalankan melalui serangkaian pengujian terhadap:

1.    Tampilan data untuk user

2.     Semua operasi yang diperlukan: SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE.

3.     hak akses dan keamanan

4.     requirements dan constraints data yang diperlukan oleh bisnis.

·       Distributed database design

Tidak semua database memerlukannya, terkadang sebuah database mungkin perlu untuk
didistribusikan di antara beberapa lokasi yang tersebar. Proses untuk meng-akses database juga bisa berbeda di setiap lokasinya. Sebagai contoh, proses ritel dan proses penyimpanan gudang cenderung dilakukan di lokasi yang berbeda. Jika data dan proses basis data akan didistribusikan di seluruh sistem, bagian dari database, yang dikenal sebagai fragmen database, dapat berada di beberapa lokasi fisik.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

P9 - Supervise Learning (Klasifikasi) dan Contoh Algoritma Yang Ada Didalamnya

Supervised learning adalah salah satu jenis pembelajaran mesin (machine learning) di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Dalam supervised learning, terdapat dua kategori utama: klasifikasi dan regresi. Fokus kita kali ini adalah pada klasifikasi. Supervised Learning (Klasifikasi) Klasifikasi adalah salah satu tugas utama dalam supervised learning, di mana model bertujuan untuk memetakan input ke dalam salah satu dari beberapa kategori atau kelas yang sudah ditentukan sebelumnya. Misalnya, dalam klasifikasi email, model dilatih untuk mengkategorikan email sebagai "spam" atau "not spam." Dalam klasifikasi gambar, model dilatih untuk mengenali objek dalam gambar seperti "kucing," "anjing," atau "mobil." Dalam konteks pembelajaran mesin, supervised learning (pembelajaran terawasi) adalah metode di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Artinya, setiap contoh data dalam set pelatihan memiliki in...
Post a Comment
Read more

P3 - Pre-processing menggunakan Google Colab

 Pre-processing merupakan hal penting sebelum melatih model. Pre-processing diperlukan untuk mengubah data mentah menjadi data bersih yang cocok untuk dianalisis. Pre-processing penting dilakukan karena berbagai alasan diantaranya untuk meningkatkan kualitas data, meningkatkan kinerja model dan meningkatkan efisiensi. Pada pembahasan kali ini akan menjelaskan  data collection,  data cleaning data transform dan data reduction . Data Collection Data collection adalah proses pengumpulan, pengukuran, dan analisis berbagai tipe informasi menggunakan teknik berstandar. Tujuan dari data collection adalah untuk mengumpulkan informasi dan data terpercaya sebanyak-banyaknya, yang kemudian dianalisis untuk membuat sebuah keputusan bisnis yang krusial. Ketika sudah berhasil dikumpulkan, data ini kemudian melalui sejumlah proses meliputi pembersihan dan pemrosesan data agar dapat digunakan oleh perusahaan. Dalam melakukan data collection harus diketahui dahulu beberapa poin yaitu seb...
Post a Comment
Read more

MENENTUKAN KARDINALITAS DAN OPSIOANLITAS

Prodi diketuai oleh dosen (one to one) 2. Dosen ploting program studi (one to one) 3.   Mahasiswa dibimbing dosen (many to one) 4.  Dosen memiliki prodi(one to one) 5.  Dosen mengampu matakuliah (one to one) 6.   Prodi memiliki kelas (many to many) 7.  Mahasiswa memilih matakuliah (many to many) 8.  mahasiswa ploting kelas (many to many) 9.  Fakultas memiliki Prodi (one to many) 10.  Mahasiswa dibimbing dosen (many to one)
Post a Comment
Read more