Selasa, 12 Oktober 2010

PERKEMBANGAN BASIS DATA

PENDAHULUAN
Sejak tahun 1960-an penggunaan basis data sudah digunakan untuk bidang komersial, dimana pemrosesan file-nya masih berbasis manajemen file tradisional. Perkembangan komputer yang semakin pesat diikuti dengan perkembangan perangkat lunak untuk aplikasi bisnis, sejak tahun 1970-an sampai awal tahun 1980 manajemen berbasis file tradisional berkembang menjadi manajemen basis data.
Di dalam manajemen basis data dikenal berbagai model data yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan sebuah data dalam merancang suatu basis data. Manajemen ini memungkinkan banyak user untuk mengakses data secara bersamaan sehingga fasilitas yang dimiliki oleh manajemen sudah semakin banyak yaitu fasilitas pemanipulasian data, kontrol konkurensi data, recovery data, keamanan data dan didukung dengan fasilitas komunikasi data karena manajemen ini sudah terhubung dengan suatu jaringan.

PEMBAHASAN
Menurut sejarah, sistem pemrosesan basis data terbentuk setelah masa sistem pemrosesan manual dan sistem pemrosesan berkas. Sistem pemrosesan manual (berbasis kertas) merupakan bentuk pemrosesan yang menggunakan kertas yang berisi setumpuk rekaman yang disimpan pada rak-rak berkas. Jika sesuatu berkas diperlukan, berkas tersebut harus dicari pada rak-rak tersebut. Bentuk seperti ini masih banyak dijumpai dalam kehidupan sehari-hari.
Pada saat awal penerapan sistem komputer, sekelompok rekaman yang disimpan pada sejumlah berkas terpisah. Sistem yang menggunakan sistem seperti ini disebut sistem pemrosesan berkas. Sistem ini memiliki kelebihan dibanding sistem pemrosesan manual, terutama dalam hal kecepatan dan keakuratannya. Kelemahannya, perancangan sistem masih didasarkan pada kebutuhan individual pengguna, bukan kebutuhan sejumlah pengguna. Setiap ada kebutuhan baru dari seorang pengguna, kebutuhan tersebut segera diterjemahkan ke program komputer. Hasilnya, setiap program aplikasi melukiskan data tersendiri. Sementara ada kemungkinan data yang sama juga terdapat pada berkas-berkas lain.
Perkembangan teknologi basis data tidak lepas dari perkembangan teknologi komputer, baik pada perangkat keras (hardware) maupun perangkat lunak (software)nya. Perkembangan teknologi jaringan komputer dan komunikasi data merupakan salah satu penyumbang kemajuan penerapan basis data yang kemudian melahirkan sistem basis data terdistribusi. Dampak perkembangan ini tentu saja dapat dirasakan dalam kehidupan kita, seperti kemudahan untuk mengambil uang dengan fasilitas ATM yang sudah diterapkan pada sistem perbankan di Indonesia.
Perkembangan pada dunia perangkat lunak, seperti kecerdasan buatan, sistem pakar dan pemrograman berorientasi objek, juga mempengaruhi perkembangan basis data, sehingga lahirlah basis data berorientasi objek dan basis data cerdas. Tabel berikut ini memperlihatkan perkembangan teknologi basis data.
Tahun 1960-an
Ø      Sistem pemrosesan berkas
Ø      DBMS
Ø      Layanan informasi secara online berbasis manajemen teks
Tahun 1970-an
Ø      Penerapan sistem pakar pada suatu sistem pendukung pengambilan keputusan
Ø      Basis data berorientasi objek
Tahun 1980-an
Ø      Sistem hyperteks, yang memungkinkan untuk melihat basis data secara acak menurut suatu kunci (seperti yang diterapkan di internet)
Tahun 1990-an
Ø      Sistem basis data cerdas
Ø      Sistem basis multimedia cerdas
Keterpaduan yang terdiri atas sejumlah komponen fungsional yang saling berhubungan dan secara bersama-sama bertujuan untuk memenuhi suatu proses tertentu. Komponen Fungsional atau Relasi tersebut biasanya ditunjukan dengan kunci dari tiap file yang ada. Dalam satu file terdapat record-record yang sejenis, sama besar, sama bentuk, yang merupakan satu kumpulan entitas yang seragam. Satu record terdiri dari field yang saling berhubungan menunjukan bahwa field tersebut dalam satu pengertian yang lengkap dan direkam dalam satu record.
Konsep dasar dari basis data adalah kumpulan dari catatan-catatan, atau potongan dari pengetahuan. Sebuah basis data memiliki penjelasan terstruktur dari jenis fakta yang tersimpan di dalamnya yang disebut skema. Skema menggambarkan obyek yang diwakili suatu basis data, dan hubungan di antara obyek tersebut. Ada banyak cara untuk mengorganisasi skema, atau memodelkan struktur basis data yang dikenal sebagai model basis data atau model data. Model yang umum digunakan sekarang adalah model relasional, yang menurut istilah layman mewakili semua informasi dalam bentuk tabel-tabel yang saling berhubungan dimana setiap tabel terdiri dari baris dan kolom. Dalam model ini, hubungan antar tabel diwakili dengan menggunakan nilai yang sama antar tabel. Model yang lain seperti model hierarkis dan model jaringan menggunakan cara yang lebih eksplisit untuk mewakili hubungan antar tabel.
Penyusunan basis data meliputi proses memasukkan data kedalam media penyimpanan data dan diatur dengan menggunakan perangkat Sistem Manajemen Basis Data (Database Management System DBMS). Manipulasi basis data meliputi pembuatan pernyataan (query) untuk mendapatkan informasi tertentu, melakukan pembaharuan atau penggantian (update) data, serta pembuatan report data.
Dari pengertian diatas dapat disimpulkan bahwa basis data mempunyai beberapa kriteria penting, yaitu :
  1. Bersifat data oriented dan bukan program oriented.
  2. Dapat digunakan oleh beberapa program aplikasi tanpa perlu mengubah basis datanya.
  3. Dapat dikembangkan dengan mudah, baik volume maupun strukturnya.
  4. Dapat memenuhi kebutuhan sistem-sistem baru secara mudah
  5. Dapat digunakan dengan cara-cara yang berbeda.
Prinsip utama basis data adalah untuk mengatur data atau sebaliknya. Sedangkan tujuannya yaitu :
  • Efisiensi ruang penyimpanan (Space) : Melakukan sejumlah penekanan jumlah redudansi data (duplikasi data).
  • Keakuratan (Accuracy) : Dilakukan pengkodean atau pembentukan relasi antar data bersama dengan penerapan aturan/batasan (constraint) tipe data, domain data, keunikan data, yang secara ketat dapat diterapkan dalam sebuah basis data.
  • Ketersediaan (Availability) : Karena kepentingan sebuah pemakaian data, sebuah basis data dapat memiliki data yang disebar di banyak lokasi geografis. Dengan pemanfaatan teknologi jaringan computer yang berada disuatu lokasi/cabang, dapat juga diakses (menjadi tersedia/available) bagi lokasi/cabang lain.
  • Kelengkapan (Completeness) : Lengkap tidaknya suatu data yang kita kelola dalam sebuah basis data bersifat relative (baik terhadap kebutuhan pemakai maupun terhadap waktu).
  • Keamanan (Security) : Menentukan siapa-siapa (pemakai) yang boleh menggunakan basis data beserta objek-objek didalamnya dan menentukan jenis-jenis operasi apa saja yang boleh oleh pemakai tersebut.
  • Kebersamaan Pemakai (Sharbility) : Pemakai basis data seringkali tidak terbatas pada satu pemakai saja, atau di satu lokasi saja atau oleh satu system/aplikasi saja. Basis data dapat digunakan oleh banyak pemakai, misalnya oleh sejumlah departemen dalam perusahaan atau oleh banyak sistem seperti sistem penggajian, sistem inventory, sistem penjualan barang, dan sebagainya. Untuk memenuhi tujuan harus dikelola oleh sistem (aplikasi) yang mendukung lingkungan multiuser.
Sistem basis data merupakan perpaduan antara basis data dan sistem manajemen basis data (SMBD). Komponen-komponen sistem basis data meliputi :
  • Perangkat Keras (Hardware) sebagai pendukung operasi pengolahan data.
  • Sistem Operasi (Operating System) atau perangkat lunak untuk mengelola basis data.
  • Basis data (Database) sebagai inti dari sistem basis data.
  • Sistem Manajemen Basis Data (SMBD).
  • Pemakai (User).
  • Aplikasi lain.
Perangkat untuk menjaga abstraksi data dikenal dengan sebutan data model. Data model merupakan kumpulan konsep yang dapat digunakan untuk menggambar struktur data.
Struktur basis data meliputi tipe data, relationship, dan beberapa syarat yang harus dipenuhi basis data.
Ada beberapa definisi yang umum digunakan dalam basis data, yaitu :
  • Entitas : Entitas adalah orang, tempat, kejadian atau konsep yang informasinya direkam. Pada bidang Administrasi Siswa misalnya, siswa, buku, pembayaran.
  • Enterprise : Suatu bentuk organisasi seperti: bank, universitas, rumah sakit, pabrik, dsb. Data yang disimpan dalai basis data merupakan data operasional dari suatu enterprise.
  • Atribut : Atribut biasa disebut juga data elemen, data field, atau data item yang digunakan untuk menerangkan suatu entitas dan mempunyai harga tertentu, Data
  • Value (Nilai Data) : Data Value adalah data aktual atau informasi yang disimpan pada tiap data, elemen, atau atribut. Atribut nama pegawai menunjukan tempat dimana informasi nama karyawan disimpan, nilai datanya .
  • File/Tabel : Kumpulan record sejenis yang mempunyai panjang elemen yang sama, atribut yang sama, namun berbeda nilai datanya.
  • Record/Tuple : Kumpulan elemen-elemen yang saling berkaitan menginformasikan tentang suatu entitas secara lengkap. Satu record mewakili satu data atau informasi.
  • Kunci Elemen Data ( Key Data Element ) : Tanda pengenal yang secara unik mengidentifikasikan entitas dari suatu kumpulan entitas.
Abstraksi Data
Kegunaan utama sistem basis data adalah agar pemakai mampu menyusun suatu pandangan abstraksi dari data. Bayangan mengenai data tidak lagi memperhatikan kondisi sesungguhnya bagaimana satu data masuk ke database disimpan dalam sektor mana, tetapi menyangkut secara menyeluruh bagaimana data tersebut dapat diabstraksikan mengenai kondisi yang dihadapi oleh pemakai sehari-hari. Sistem yang sesungguhnya, tentang teknis bagaimana data disimpan dan dipelihara seakan-akan disembunyikan kerumitannya dan kemudian diungkapkan dalam bahasa dan gambar yang mudah dimengerti oleh orang awam.
Ada tiga kelompok pemakai dalam tingkatan abstraksi saat memandang suatu database, yaitu :
  • Level Fisik : Level ini merupakan level abstraksi paling rendah karena menggambarkan bagaimana data disimpan dalam kondisi sebenarnya.
  • Level Konseptual : Level ini menggambarkan data apa yang disimpan dalam database dan hubungan relasi yang terjadi antara data dari keseluruhan database. Pemakai tidak memperdulikan kerumitan dalam struktur level fisik lagi, penggambaran cukup dengan memakai kotak, garis,dan hubungan secukupnya.
  • Level Pandangan Pemakai (View level) : Level ini merupakan level abstraksi data tertinggi yang menggambarkan hanya sebagian saja yang dilihat dan dipakai dari keseluruhan database, hal ini disebabkan beberapa pemakai database tidak membutuhkan semua isi database.
Data Collection and Database Creation (1960s and earlier). Database Management Systems (1970s – early 1980s)
Ø      Hierarchical and Network Database Systems
Ø      Relational Database Systems
Ø      Data modeling tools : entity relationship model, etc
Ø      Indexing and data organization techniques : b+ tree, hashing, etc
Ø      Query language : SQL, etc
Ø      User interface, forms, and reports
Ø      Query processing and query optimizaztion
Advance Database Systems (mid-1980s-present)
Ø      Advance data models : extendedrelational, object oriented, object relational, deductive
Ø      Application oriented : spatial, temporal, multimedia, active,scientific, knowledge bases
Web Based Database Systems (1990s – present)
Ø      XML-based database systems
Ø      Web mining
Data Warehouse and Data Mining (late 1980s – present)
Ø      Data warehouse and OLAP technology
Ø      Data mining and knowledge discovery
A.     Data Warehousing
Konsep Data Warehousing
Konsep dasar dari data warehousing adalah informasi yang dikumpulkan dalam suatu gudang penyimpanan dan merepresentasikan solusi untuk pengaksesan data didalam sistem non relasional. Sehingga data warehousing dapat disebut sebagai database yang berorientasi pada subyek, terintegrasi, mempunyai Time Variant dan non-valitile .
Empat karakteristik data warehouse
  • Subject oriented: Aplikasi untuk operasi perusahaan (operational system) berorientasi pada proses (mengotomasi fungsi-fungsi dari proses bersangkutan function oriented). Didalam data warehouse data-data yang dihasilkan dari proses kredit, diatur kembali (dikelompokkan) dan diintegrasikan (digabung) dengan data-data dari fungsi-fungsi lain.
  • Integrated: Data dari macam-macam aplikasi transaksi (untuk bank misalnya: tabungan, kredit,rekening koran) semua mengandung data nasabah, ada yang sama ada yang spesifik, didalam data warehouse data-data yang sama harus diintegrasikan disatu database, termasuk misalnya diseragamkan formatnya (sederhana tetapi paling sering terjadi, aplikasi-aplikasi sering dibeli vendor berbeda, dibuat dengan/dijalankan di teknologi berbeda-beda)
  • Time variant: Data warehouse menyimpan sejarah (historical data). Waktu merupakan tipe atau bagian data yang sangat penting didalam data warehouse. Didalam data warehouse sering disimpan macam-macam waktu, seperti waktu suatu transaksi terjadi/dirubah/dibatalkan, kapan efektifnya,kapan masuk ke komputer, kapan masuk ke data warehouse; juga hampir selalu disimpan versi,misalnya terjadi perubahan definisi kode pos, maka yang lama dan yang baru ada semua didalam data warehouse kita. Sekali lagi, data warehouse yang bagus adalah yang menyimpan sejarah.
  • Non-volatile: Sekali masuk kedalam data warehouse, data-data, terutama data tipe transaksi, tidak akan pernah di update atau dihapus (delete) Terlihat, bahwa keempat karakteristik ini saling terkait – kesemuanya harus diimplementasikan agar suatu data warehouse bisa efektif memiliki data untuk mendukung pengambilan-keputusan. Dan,implementasi keempat karakteristik ini membutuhkan struktur data dari data warehouse yangberbeda dengan database sistem operasional.
Keuntungan dari Data Warehousing
    1. Hasil yang diperoleh dari investasi lebih tinggi
    2.  Kompetitif
    3.  Meningkatkan produktivitas perusahaan
Jenis database yang tersimpan di dalam media penyimpanan data berdasarkan
penggunaan data :
  • Database yang memiliki data sering di-update disebut data OLTP (Online
    Transaction Processing). Data OLTP sering juga disebut data operasional,
    mencerminkan sifat aplikasi database yang dinamik.
  • Database yang memiliki data sering digunakan untuk query disebut DSS
    (Decision Support System). Data DSS sering disebut data analitikal,
    mencerminkan sifat aplikasi database yang relatif statik.
v     Data Operasional Data DSS
a.       Berorientasi pada aplikasi : data digunakan untuk proses bisnis. Sebagai contoh : sistem perbankan dengan file terpisah yang sudah dalam bentuk normal untuk setiap proses bisnis.
b.      Berorientasi pada subyek : data digunakan untuk subyek bisnis, misalinformasi nasabah. Data dalam bentuk denormalisasi dimana sebuah record dapat meliputi keseluruhan proses bisnis.
c.       Data terperinci Data ringkas Struktur statik Struktur dinamik Target operator komputer Target pengambil keputusan pada seluruh tingkatan Volatile (data dapat diubah) Non volatile (data tidak bisa diubah setelah dimasukkan) Kebutuhan data selalu diketahui sebelum rancangan system Kebutuhan data sama sekali tidak diketahui sebelum rancangan system Mengikuti siklus hidup pengembangan klasik dimana iterasi rancangan diselesaikan melalui normalisasi data, dan memeriksa kebutuhan pemakai Siklus hidup pengembangan sama sekali berbeda, dimana pemakai menggunakan aplikasi struktur data yang ada dan membuat rancangan siap untuk dianalisis Performansi penting karena jumlah pemakai konkuren sangat besar dalam mengakses data
v     Data Mart
Untuk mencapai suatu data warehouse kelihatannya merupakan suatu tantangan besar dan memang demikian. Bahkan begitu besarnya sehingga beberapa pakar menyarankan pendekatan yang lebih sederhana yaitu menerapkan sesuatu yang dinamakan data mart. Data mart adalah database yang berisikan data yang menjelaskan satu segmen operasi perusahaan.
v     Data Mining

Istilah yangsering digunakan bersama-sama dengan data warehouse dan data mart adalah data mining. Data mining adalah proses menemukan hubungan dalam data yang tidak
diketahui oleh pemakai. Data mining membantu pemakai dengan mengungkapkan berbagai hubungan dan menyajikannya dengan suatu cara yang dapat dimengerti sehingga dapat menjadi dasar pengambilan keputusan. Data mining memungkinkan pemakai “menemukan pengetahuan” pada database yang dalam sepengetahuannya tidak ada.

v     Data Mining Berdasarkan Verifikasi

Pendekatan yang dilakukan oleh para manajer adalah mengidentifikasi karakteristik yang mereka yakin dimiliki oleh pasar sasaran. Kekurangan pendekatan ini adalah proses pemanggilan kembali diarahkan sepenuhnya oleh pemakai. Informasi yang dipilih tidak lebih baik daripada pandangan pemakai terhadap data tersebut. Ini merupakan cara tradisional untuk bertanya pada database.
v     Data Mining Berdasarka Penemuan
Pendekatan lain memungkinkan sistem data mining mengidentifikasi pelanggan terbaik untuk promositersebut. Sistem itu menganalisis database, mencari kelompok-kelompok dengan karakteristik umum. Sistem data mining dapat melaksanakan analisis selangkah lebih jauh, dengan merekomendasikan satu set promosi yang diarahkan pada kedua kelompok tersebut.
v     Kombinasi Data Mining Verifikasi dan Penemuan.

Perkembangan data mining di masa depan akan mengkombinasikan pendekatan hipotesis
danpenemuan.erkembangan ini menggunakan penalaran yang sama yang mendasari konsep Sistem Pendukung Keputusan (Decision SupportSystem – DSS). Konsep tersebut memungkinkan pemakai dan computer bekerja sama untuk memecahkan suatu masalah

KESIMPULAN
Dngan memahami dan mempelajari Basis Data kita bisa mengerti perkembangan Basis Data di bidang Ilmu Pengetahuan dan Teknologi. Perkembangan Teknologi sangat membantu di segala bidang terutama dalam bidang pendidikan, karena generasi muda di tuntut untuk memahami teknologi yang terus bekembang guna bekal penunjang masa depan atau dunia usaha.



DAFTAR PUSTAKA


Tidak ada komentar:

Poskan Komentar