Entity Relationship

Model Entity-Relationship adalah model data konseptual tingkat tinggi untuk perancangan basis data. Model data konseptual adalah himpunan konsep yang mendeskripsikan struktur basis data, transaksi pengambilan dan pembaruan basis data.

Model ER adalah data konseptual tak tergantung DBMS dan platform perangkat keras tertentu. Model ER dikemukakan oleh Chen [1976]. Sejak itu, telah memperoleh banyak perhatian dan perluasan.

Model ER adalah persepsi terhadap dunia nyata sebagai terdiri objek-objek dasar yang disebut entitas dan keterhubungan (relationship) antar entitas-entitas itu.

Konsep paling dasar di model ER adalah entitas, relationship dan atribut.

Komponen-komponen utama model ER adalah:

a. Entitas (entity), Entitas memodelkan objek-objek yang berada diperusahaan/lingkungan.
b. Relationship. Relationship memodelkan koneksi/hubungan di antara entitas-entitas.
c. Atribut-atribut (properi-properti), memodelkan properti-properti dari entitas dan relationship.
d. Konstrain-konstrain (batasan-batasan) integritas, konstrain-konstrain ketentuan validitas.

Entitas (Entity) dan Himpunan Entitas (Entitas Sets)

Entitas merupakan individu yang mewakili sesuatu yang nyata (eksistensinya) dan dapat dibedakan dari sesuatu yang lain. Sebuah kursi yang kita duduki, seseorang yang menjadi pegawai di sebuah perusahaan dan sebuah mobil yang melintas di depan kita adalah entitas.

Sekelompok entitas yang sejenis dan berada dalam lingkup yang sama membentuk sebuah himpunan entitas (entity sets). Sederhananya, entitas menunjuk pada individu suatu objek, sedang himpunan entitas menunjuk pada rumpun (family) dari individu tersebut.

Seorang pasien, misalnya akan dimasukkan dalam himpunan entitas pasien. Sedang seorang dokter akan ditempatkan dalam himpunan entitas dokter.

Dalam berbagai pembahasan/literature, penyebutan himpunan entitas (yang kurang praktis) ini seringkali digantikan dengan sebutan entitas saja.

Karena itu sering ditemui, penggunaan istilah entitas (entity) di sebuah literature sebenarnya menunjuk pada himpunan entitas.

Kunci Entitas

Sebagaimana model relasional, adalah penting dan berguna untuk memasukkan kunci yang diasosiasikan dengan himpunan entitas. Kunci pada himpunan entitas S, adalah himpunan atribut A. Sehingga tidak ada dua entitas di S yang mempunyai nilai sama untuk tiap atribut di A dan tidak ada subset di A yang dapat menjadi kunci di S, dengan demikian kunci mempunyai property minimal.

Atribut (Atributes/Properties)

Setiap entitas pasti memiliki atribut yang mendeskripsikan karakteristik (property) dari entitas tersebut.

Penentuan / pemilihan atribut-atribut yang relevan bagi sebuah entitas merupakan hal penting lainnya dalam pembentukan model ER. Contoh : nim, nama, alamat, kode.

Relasi (Relationship) dan Himpunan Relasi (Relationship Sets)

Relasi menunjukkan adanya hubungan di antara sejumlah entitas yang berasal dari himpunan entitas yang berbeda.

Misalnya, entitas seorang mahasiwa dengan

nim = ‘980001’ dan

nama_mhs = ‘Ali Akbar’ (yang ada di himpunan entitas Mahasiswa)

mempunyai relasi dengan entitas sebuah mata kuliah dengan

kode_kul=’IF-110’ dan

nama_kul=’Struktur Data’.

Relasi diantara kedua entitas tadi mengandung arti bahwa mahasiswa tersebut sedang mengambil/mempelajari mata kuliah tersebut di sebuah perguruan tinggi yang ditinjau.

Kumpulan semua relasi diantara entitas-entitas yang terdapat pada himpunan entitas-himpuan entitas tersebut membentuk himpunan relasi (relationship sets).

Sebagaimana istilah himpunan entitas yang banyak sekali disingkat menjadi entitas, istilah himpunan relasi jarang sekali digunakan dan lebih sering disingkat dengan istilah relasi saja.

Kardinalitas/derajat Relasi

Kardinalitas Relasi menunjukkan jumlah maksimum entitas yang dapat berelasi dengan entitas pada himpunan entitas yang lain. Kardinalitas relasi merujuk kepada hubungan maksimum yang terjadi dari himpunan entitas yang satu ke himpunan entitas yang lain dan begitu juga sebaliknya.

Kardinalitas di antara dua himpunan entitas (misalnya A dan B) dapat berupa :

a. Satu ke satu (One to One),

setiap entitas pada himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas begitu juga sebaliknya setiap entitas pada himpunan entitas B berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas A.

b. Satu ke Banyak (one to many),

setiap entitas pada himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas B,
tetapi tidak sebaliknya, dimana setiap entitas pada himpunan entitas B berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas A.

c. Banyak ke Satu (Many to One),

setiap entitas pada himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas B, tetapi tidak sebaliknya, dimana setiap entitas pada himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak satu entitas pada himpunan entitas B.

d. Banyak ke Banyak (Many to Many)

setiap entitas pada himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas B,
demikian juga sebaliknya, di mana setiap entitas pada himpunan entitas B dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas A.

Diagram Entity-Relationship (ER)

Penggambaran Model ER secara sistematis dilakukan melalui diagram ER. Notasi-notasi simbolik di dalam Diagram ER yang dapat digunakan adalah:

1. Persegi panjang, menyatakan Himpunan Entitas.

2. Lingkaran/Elips, menyatakan atribut (Atribut yang berfungsi sebagai key digaris bawahi).

3. Belah ketupat, menyatakan Himpunan Relasi.

4. Garis, sebagai penghubung antara Himpunan Relasi dengan Himpunan Entitas dan Himpunan Entitas dengan atributnya.

5. Kardinalitas Relasi dapat dinyatakan dengan banyaknya garis cabang atau dengan pemakaian angka (1 dan 1 untuk relasi one to one, 1 dan N untuk relasi one to many atau N dan N untuk relasi many to many).

Contoh diagram ER :

Tahap Pembuatan Diagram ER

Diagram ER selalu dibuat secara bertahap. Paling tidak ada dua kelompok penahapan yang biasa ditempuh di dalam pembuatan diagram ER, yaitu :

a. Tahap pembuatan Diagram ER awal (preliminary design). Yaitu :

- Mengidentifikasi dan menetapkan seluruh entity yang terlibat dalam sistem database tersebut.

- Menentukan attribute-attribute atau field dari masing-masing entity beserta kunci (key)-nya.

Menentukan attribute dari suatu entitas sangat menentukan baik atau tidaknya sistem database yang dirancang, karena attribute ini sangat menentukan nantinya dalam proses relasi. Attribute merupakan ciri khas yang melekat pada suatu entity, misalnya attribute pada mahasiswa dapat berupa nobp, nama, tempat lahir, tanggal lahir, alamat, nama orang tua, pekerjaan orang tua dan lain-lain. Dari sekian banyak kemungkinan attribute yang ada pada entity mahasiswa, kita dapat menggunakan hanya yang perlu saja. Setelah menentukan attributenya selanjutnya adalah menentukan field kunci. Field kunci adalah penanda attribute tersebut sehingga bisa digunakan untuk relasi nantinya dan field kunci ini harus bersifat unik. Misalnya pada entity mahasiswa, attribute nobp bisa dijadikan field kunci, karena bersifat unik dan tidak ada mahasiswa yang mempunyai nobp sama.

- Mengidentifkasi dan menetapkan seluruh himpunan relasi diantara himpunan-himpunan entity yang ada beserta kunci tamu (foreign key)- nya.

Setelah menentukan entity dan attribute beserta field kuncinya, maka selanjutnya adalah menentukan entity yang terbentuk akibat adanya relasi antar entity. Misalnya antara entity mahasiswa dengan entity dosen, terjadi suatu hubungan proses mengajar, maka proses mengajar ini merupakan entity baru. Entity mengajar ini harus kita tentukan juga attribute yang melekat padanya beserta kunci tamu (foreign key). Kunci tamu adalah field kunci utama pada tabel lain, dan field tersebut digunakan juga pada tabel yang satu lagi. Misalnya nobp adalah

field kunci dari entity mahasiswa, pada entity mengajar terdapat juga attribute NoBP, maka keberadaan attribute nobp pada entity mengajar disebut sebagai kunci tamu. Proses menentukan hubungan antar entity juga sangat menentukan kualitas system database yang dirancang.

- Menentukan derajat relasi untuk setiap himpunan relasi.

Setelah semua entity dan attribute yang dibutuhkan terbentuk, maka selanjutnya adalah menentukan derajat relasi antar entity tersebut, apakah satu kesatu, satu ke banyak atau sebaliknya, atau banyak ke banyak. Berhati-hatilah dalam menentukan derajat relasi ini, karena nantinya akan berhubungan dengan proses query terhadap data

- Melengkapi himpunan entitas dan himpunan relasi dengan atribut-atribut deskriptif (non key).

contoh ER diagram :

Normalisasi

Proses normalisasi adalah proses untuk memperoleh properti-properti skema relasi yang bagus menjadi bentuk normal lebih tinggi sehingga syarat-syarat dibawah ini terpenuhi:

a. Mengoptimalisasi redudansi (pengulangan data yang tidak perlu). Redudansi tidak bisa dihilangkan sama sekali karena berguna untuk integritas referensial, tetapi redudansi bisa dioptimalisasi. Untuk jumlah data yang tidak terlalu banyak mungkin tidak terlalu berpengaruh dalam hal penggunaan harddisk. Tapi bayangkan jika ada ribuan, bahkan jutaan redudansi, mungkin akan sangat berpengaruh pada penggunaan ruang.

b. Menghilangkan anomali. Anomali pada dasarnya adalah ketidak-konsistenan (inkonsistensi). Misalkan ada pergantian nama dari Bank Perkasa menjadi Bank Perkasa Utama sebanyak 4 record. Jika pergantian nama hanya dilakukan pada salah satu record saja, maka terjadi ketidak-konsistenan yaitu satu nomor bank berrelasi dengan 2 nama bank yang berbeda.

Dekomposisi tabel dapat mengurangi redudansi yang ada dan menghilangkan anomali.

Perancangan melalui proses normalisasi mempunyai keuntungan-keuntungan sebagai berikut :

a. Meminimalkan ukuran penyimpanan yang diperlukan untuk penyimpanan data.

b. Meminimalkan resiko inkonsistensi data pada basis data.
c. Meminimalkan kemungkinan anomaly pembaruan.
d. Memaksimalkan stabilitas struktur data.

Bentuk Normal

Tujuan proses normalisasi adalah mengkonversi relasi menjadi bentuk normal lebih tinggi. Terdapat beragam tingkat bentuk normal, yaitu :

a. Bentuk normal pertama (1NF)
b. Bentuk normal kedua (2NF)
c. Bentuk normal ketiga (3NF)
d. Bentuk normal Boyce-Codd (BCNF)
e. Bentuk normal keempat (4NF)
f. Bentuk normal kelima (5NF)

Codd mendefinisikan bentuk normal pertama, kedua dan ketiga di makalah (Codd, 1970). Bentuk normal ketiga kemudian diperbaiki sehingga mempunyai bentuk normal yang lebih kuat yaitu BCNF (Codd, 1974). Fagin memperkenalkan bentuk normal keempat (Fagin, 1977), kemudian Fagin juga memperkenalkan bentuk normal kelima (Fagin, 1979).

Bentuk normal pertama untuk menghilangkan atribut bernilai jamak. Bentuk normal kedua untuk menghilangkan kebergantungan parsial. Bentuk normal ketiga untuk menghilangkan kebergantungan transitif. Bentuk normal Boyce-Codd untuk menghilangkan anomaly tersisa disebabkan kebergantungan fungsional. Bentuk normal keempat untuk menghilangkan kebergantungan nilai jamak. Bentuk normal kelima untuk menghilangkan anomaly tersisa.

Tiga bentuk normal pertama berkaitan dengan kebergantungan fungsional. Sementara itu bentuk keempat dan kelima berkaitan dengan redudansi yang disebabkan kebergantungan banyak nilai (multi-valued dependencies).

Bentuk Normal Pertama

Bentuk normal pertama adalah ekivalen dengan definisi model relasional. Relasi adalah bentuk normal pertama (1NF) jika semua nilai atributnya adalah sederhana (bukan komposit).

Syarat :

o Tidak ada set atribut yang berulang atau bernilai ganda.

o Telah ditentukannya primary key untuk tabel atau relasi.

o Tiap atribut hanya memiliki satu pengertian.

o Tiap atribut yang dapat memiiki banyak nilai sebenarnya menggambarkan entitas atau relasi yang terpisah.

Bentuk Normal Kedua

Syarat :

o Bentuk data telah memenuhi kriteria bentuk normal ke satu.

o Atribut bukan kunci(non-key attribute) haruslah memiliki ketergantungan fungsional sepenuhnya pada primary key

Relasi pada bentuk normal kedua harus tidak menyimpan fakta-fakta mengenai bagian kunci relasi. Bentuk normal kedua menghilangkan kebergantungan parsial dan masih memiliki anomali-anomali yang secara praktis tidak dapat diterima.

Bentuk Normal Ketiga

Syarat :

o Bentuk data telah memenuhi kriteria bentuk normal ke dua.

o Atribut bukan kunci(non-key attribute) tidak boleh memiliki ketergantungan fungsional terhadap atribut bukan kunci lainnya. Seluruh atribut bukan kunci pada suatu relasi hanya memiliki ketergantungan fungsional terhadap primary key di relasi itu saja.

Bentuk normal ketiga menghilangkan kebergantungan transitif, awalnya bentuk normal ketiga dipikir sebagai bentuk normal puncak/paling akhir. Namun kemudian dapat ditemukan bentuk normal lebih kuat yaitu bentuk normal Boyce-Codd.

Bentuk Normal Boyce-Codd (BCNF)

BCNF memiliki ketentuan yaitu masing-masing atribut utama bergantung fungsional penuh pada masing-masing kunci dimana kunci tersebut bukan bagiannya. Relasi adalah BCNF (optimal) jika setiap determinan atribut-atribut relasi adalah kunci relasi. Relasi adalah BCNF (optimal) jika kapanpun fakta-fakta disimpan mengenai beberapa atribut, maka atribut-atribut ini merupakan satu kunci relasi. BCNF dapat memiliki lebih dari satu kunci. Properti penting BCNF adalah relasi tidak memiliki informasi yang redundan.

Bentuk Normal Keempat

Relasi dalam bentuk normal keempat (4NF) jika relasi dalam BCNF dan tidak berisi kebergantungan banyak nilai. Untuk menghilangkan kebergantungan banyak nilai dari satu relasi, kita membagi relasi menjadi dua relasi baru. Masing – masing relasi berisi dua atribut yang mempunyai hubungan banyak nilai.

Bentuk Normal Kelima

Bentuk normal kelima (5NF) berurusan dengan properti yang disebut join tanpa adanya kehilangan informasi (lossless join). Bentuk normal kelima (5NF) juga disebut PJNF (projection-join normal form). Kasus-kasus ini sangat jarang muncul dan sulit untuk dideteksi secara praktis.

Contoh Normalisasi :

Abstraksi Data

Salah satu tujuan dari DBMS adalah untuk menyediakan fasilitas/antarmuka (interface) kepada user.untuk itu system tersebut akan menyembunyikan detail tentang bagaimana data disimpan dan dipelihara, sehingga data yang terlihatoleh user sebenarnya berbeda dengan yang tersimpan secara fisik.

Abstraksi data merupakan tingkatan-tingkatan pengguna dalam memandang bagaimana sebenarnya data diolah dalam sebuah sistem database sehingga menyerupai kondisi yang sebenarnya dihadapi oleh pengguna sehari-hari.. Sebuah DBMS seringkali menyembunyikan detail tentang bagaimana sebuah data disimpan dan dipelihara (diolah) dalam sebuah sistem database, dengan tujuan untuk memudahkan pengguna dalam menggunakan DBMS tersebut. Karena itu seringkali data yang terlihat oleh pemakai sebelumnya berbeda dengan yang tersimpan secara fisik.

Terdapat 3 level abstraksi :

1. Level Fisik (Physical Level)

Lapis fisik merupakan lapis terendah, lapis ini menjelaskan bagaimana (how) data sesungguhnya disimpan. Pada lapis inilah struktur data dijabarkan secara rinci.

2. Level Logik / Konseptual (Conceptual Level)

Lapis konseptual lebih tinggi dari lapis fisik. Lapis ini menjabarkan data apa (what) saja yang sesungguhnya disimpan pada basisdata, dan juga menjabarkan hubungan-hubungan antardata secara keseluruhan. Seorang pengguna dalam level ini dapat mengetahui bahwa data mahasiswa disimpan pada tabel mahasiswa, tabel krs, tabel transkrip dan lain sebagainya. Level ini biasa dipakai oleh DBA.

3. Level Penampakan/pandangan (View Level)

Lapis pandangan merupakan lapis tertinggi pada abstraksi data. Pada lapis ini pengguna hanya mengenal struktur data yang sederhana, yang berorientasi pada kebutuhan pengguna. Data yang dikenal oleh masing-masing pengguna bisa berbeda-beda dan barangkali hanya mencakup sebagian dari basis data. Misalnya: Bagian keuangan hanya membutuhkan data keuangan, jadi yang digambarkan hanya pandangan terhadap data keuangan saja, begitu juga dengan bagian akuntansi, hanya membutuhkan data akuntansi saja. Jadi tidak semua pengguna database membutuhkan seluruh informasi yang terdapat dalam database tersebut.

Sebagai gambaran , misalnya terdapat struktur data bertipe record seperti berikut :

Pegawai = RECORD

Nama : STRING;

Alamat : STRING;

Bagian : STRING;

Gaji : LongInt;

End:

Pada contoh ini record pegawai berisi 4 buah field (nama, alamat, bagian, gaji ). Setiap field memiliki nama, dan setiap nama memiliki tipe data.

Pada level fisik, pegawai dapat dijabarkan sebagai blok data yang terletak pada lokasi berurutan (satuan byte). Pada lapis konseptual masing-masing record dijabarkan dengan definisi tipe data . pada lapis view, user tertentu hanya boleh mengakses data tertentu, contohnya, seorang yang menangani penggajian berhak mengetahui gaji seseorang bahkan mengubahnya, tetapi orang yang bekerja di bagian lain tentu tidak boleh melihatnya.