Senin, 25 Februari 2013

Beasiswa Data Print


Program beasiswa DataPrint telah memasuki tahun ketiga. Setelah sukses mengadakan program beasiswa di tahun 2011 dan 2012, maka DataPrint kembali membuat program beasiswa bagi penggunanya yang berstatus pelajar dan mahasiswa.  Hingga saat ini lebih dari 1000 beasiswa telah diberikan bagi penggunanya.
Di tahun 2013 sebanyak 500 beasiswa akan diberikan bagi pendaftar yang terseleksi. Program beasiswa dibagi dalam dua periode. Tidak ada sistem kuota berdasarkan daerah dan atau sekolah/perguruan tinggi. Hal ini bertujuan agar beasiswa dapat diterima secara merata bagi seluruh pengguna DataPrint.  Beasiswa terbagi dalam tiga nominal yaitu Rp 250 ribu, Rp 500 ribu dan Rp 1 juta. Dana beasiswa akan diberikan satu kali bagi peserta yang lolos penilaian. Aspek penilaian berdasarkan dari essay, prestasi dan keaktifan peserta.
Beasiswa yang dibagikan diharapkan dapat meringankan biaya pendidikan sekaligus mendorong penerima beasiswa untuk lebih berprestasi. Jadi, segera daftarkan diri kamu, klik kolom PENDAFTARAN pada web ini!
Pendaftaran periode 1 : 1 Februari – 30 Juni 2013
Pengumuman                : 10 Juli 2013

Pendaftaran periode 2   : 1 Juli – 31 Desember 2013
Pengumuman                : 13 Januari 2014

PERIODE
JUMLAH PENERIMA BEASISWA
@ Rp 1.000.000@ Rp 500.000@ Rp 250.000
Periode 1
50 orang
50 orang
150 orang
Periode 2
50 orang
50 orang
150 orang

Rabu, 28 November 2012

Functional Dependency-Normalisasi


Functional Dependency (Ketergantungan Fungsional) à FD menggambarkan relationship/hubungan, batasan, keterkaitan antara atribut-atribut dalam relasi. Suatu atribut dikatakan functionally dependent pada yang lain jika menggunakan harga atribut untuk menentukan harga atribut yang lain.
Notasi Functional Dependency : A à B adalah atribut dari sebuah table. Berarti secara fungsional A menentukan B atau B tergantung pada A, jika dan hanya jika ada 2 baris data dengan nilai A yang sama, maka nilai B juga sama. Contoh :
Ketergantungan fungsional dari table PEMASOK BARANG adalah :
            • No_Pemasok à Nama_Pemasok
Macam-macam Dependency :
1.      Full functional Dependency à menunjukkan jika terdapat atribut A dan B dalam siatu relasi, dimana :
• B memiliki ketergantungan functional secara penuh pada A
• B bukan memiliki dependensi terhadap subset A.
Contoh 1 :
• {NIM, nama} à idRuang bukan Full Dependency jika nama dihilangkan, maka NIM à idRuang bisa Full dependency.
Contoh 2 :
• {No_Dosen, Pendidikan} à Th_Lulus
• B tidak memiliki dependensi terhadap subset A.
2.      Partially Dependency à merupakan ketergantungan fungsional, di mana beberapa atribut dapat dihilangkan dari A dengan ketergantungan tetap dipertahankan. B memiliki dependensi terhadap subset A. Contoh :
• NIM, nama à idRuang dimana jika nama dihilangkan maka ketergantungan tetap ada.
3.      Transitive Dependency à merupakan tipe functional dependency, yaitu kondisi dimana A, B, C adalah atribut sebuah relasi dimana A à B dan B à C, maka C dikatakan sebagai transitive dependency terhadap A melalui B. Contoh :
• Id_Pelanggan à {Nama, Salesman, Area}
   Salesman à Area.
Normalisasi à merupakan suatu proses untuk mendapatkan struktur table atau relasi yang efisen dan bebas dari anomaly, dan mengacu pada cara data item dikelompokkan ke dalam struktur record. Normalisasi adalah pembentukan struktur basis data sehingga sebagian besar ambiguity bisa dihilangkan.
Bentuk normalisasi yang biasa digunakan :
1.      First normal form (1 NF) à suatu keadaan yang membuat setiap perpotongan baris dan kolom dalam relasi hanya berisi satu nilai. Tidak diperbolehkan adanya :
a.       Atribut yang bernilai banyak(multivalued atribut)
b.      Atribut komposit atau kombinasi keduanya
Contoh :

2.      Second normal form (2 NF) àbentuk normal @NF terpenuhi dalam sebuah table jika telah memenuhi bentuk 1 NF, dan semua atribut selain primary key, secara utuh memiliki functional Dependency pada primary key. Sebuah table tidak memenugi 2 NF, jika ada atribut yang ketergantungannya(Functional Dependency) hanya bersifat parsial saja(hanya tergantung pada sebagian dari primary key). Jika terdapat atribut yang tidak memiliki ketergantungan terhadap primary key, maka atribut tersebut harus dipindah atau dihilangkan. Contoh :


3.      Third normal form(3 NF) à bentuk normal 3NF terpenuhi jika telah memenuhi bentuk 2NF dan tidak ada atribut non primary key yang memiliki ketergantungan terhadap atribut non primary key yang lainnya(ketergantungan transitif. Contoh :

4.      Boyce-codd normal form(BCNF)
5.      Four normal form(4NF)
6.      Five normal form(5NF)
Langkah-langkah normalisasi :

Kamis, 22 November 2012

Query Languages


Query language merupakan suatu bahasa special yang yang dapat mengakses informasi atau perintah  yang melibatkan data pada database.Bahasa query dapat dikategorikan sebagai bahasa prosedural & bahasa non-prosedural
  • Bahasa procedural merupakan suatu bahasa yang membuat suatu urutan instruksi. Yang termasuk dalam bahasa procedural adalah aljabar relasional.
  • Bahasa non-prosedural  merupakan suatu bahsa yang hanya mendeskripsikan informasi tanpa memberikan urutan informasi. Yang termasuk dalam bahasa non-prosedural adalah kalkulus relasional, dan kalkulus relasional tupel. 

Languages of  DBMS

  • Data Definition Language DDL -> Mendefinisikan skema dan penyimpanan disimpan dalam Data Dictionary. 
  •  Data Manipulasi Bahasa DML -> Manipulatif mengisi skema, update database, retrieval query isi database.    
  • Data Control Language DCL -> Perizinan, akses kontrol dll.
       Data Manipulation Language 
  •  Teori di balik operasi secara formal didefinisikan setara dengan logika orde pertama (FOL).
  • Relasional Kalkulus ("$º Aljabar Relasional.
  •   Aljabar relasional adalah permintaan pengambilan bahasa berdasarkan set operator dan operator relasional.
  •  Operator relasional mengubah hubungan baik tunggal atau sepasang hubungan menjadi hasil yang saling berhubungan dan dapat digunakan sebagai operan pada operasi selanjutnya.
  •  Untuk setiap operator dan operan hasil, hubungan bebas dari penduplikasan 
  •   Operator yang berorientasi tupel atau set berorientasi
  • Structured Query Language (SQL)
  •           Standar ANSI untuk database relasional, berdasarkan pada aljabar relasional / kalkulus
       ·         QL2 1.992  
  • QL3 1.998
           Operations in the Relational Model
  • Teori di balik operasi secara formal didefinisikan dan setara dengan logika urutan pertama (FOL)
  • Operator relasional mengubah baik hubungan sederhana atau sepasang hubungan menjadi hasil yang relasi 
 
  • Hasilnya dapat digunakan sebagai operan pada kegiatan selanjutnya 
  • Untuk setiap operan dan hasilnya, hubungan bebas dari duplikat
  • Operator yang berorientasi tupel atau set berorientasi

Query Operators

  • Relational Aljabar
       -tuple (unary) Seleksi, Proyeksi       -set (biner) Union, Intersection, Perbedaan       -tuple (biner) Join, Divisi

  •  Additional  Operator
       -Outer Join, Uni Outer
ALJABAR  RELASIONAL
Aljabar relasional merupakan suatu bahasa query procedural  yang memiliki satu atu dua masukkan dan menghasilkan sebuah keluaran dari  operasi tersebut. Ada dua operasi pada aljabar relasional yaitu operasi dasar dan operasi tambahan

  • Operasi Dasar             : terdiri atas select, project, cross, union, intersection, subdifference, rename,Cartesian product
  • Operasi Tambahan     : terdiri atas set intersection,tetha join , natural join, division

JENIS-JENIS OPERASI 

  • Unary  : suatu operasi yang hanya digunakan pada suatu relasi
  • Binary  : suatu operasi yang memerlukan sepasang relasi

SELECTION -> Selection merupakan suatu operasi untuk menyeleksi tupel-tupel yang memenuhi suatu predikat.
PROJECTION ->Projection merupakan sebuah operasi unary yang digunakan untuk memperoleh kolom-kolom tertentu.


Selasa, 30 Oktober 2012

Transformasi Model Data


Entitas Kuat → himpunan entitas yang dilibatkan dalam ERD dan tidak memiliki ketergantungan dengan himpunan entitas yang lain.
Entitas Lemah → suatu entity yang mana keberadaanya tergantung dari keberadaan entity lain dan tidak memiliki atribut yang dapat berfungsi sebagai key attribute.
Contoh entitas Kuat dan Lemah


Agregasi → menggambarkan sebuah himpunan relasi yang secara langsung menghubungkan sebuah himpunan entitas dengan sebuah himounan relasi dalam ERD. Secara kronologi mensyaratkan telah adanya relasi lain. Relasi terbentuk tidak hanya dari entitas tapi juga mengandung unsure relasi lain.
Contoh agregasi


Transformasi Model Data ke Basis Data Fisik → ERD direpresentasikan menjadi sebuah basis data secara fisik. Komponen ERD ( himpunan entitas dan relasi ) ditransformasikan menjadi table yang merupakan komponen utama pembentuk basis data. Atribut yang melekat pada masing-masing himpunan entitas dan relasi akan dinyatakan sebagai field dari table yang sesuai.
Transformasi Dasar → setiap himpunan entitas akan diimplementasikan sebagai sebuah table (file data).


Transformasi Dasar → relasi dengan derajat Relasi 1 – 1 yang menghubungkan 2 buah himpunan entitas yang direpresentasikan dalam bentuk penambahan/penyertaan atribut-atribut relasi ke table yang mewakili salah satu dari kedua himpunan entitas.


Transformasi Dasar → relasi dengan derajat relasi 1- N yang menghubungkan 2 buah himpunan entitas, juga akan direpresentasikan dalam bentuk pemberian/pencantuman atribut key dari himpunan entitas berderajat 1 ke table yang mewakili himpunan entitas berderajat N. atribut key dari himpunan entitas berderajat 1 menjadi atribut tambahan bagi himpunan entitas berderajat N.


Transformasi Dasar → relasi dengan derajat relasi N – N yang menhubungkan 2 buah himpunan entitas, diwujudkan dalam bentuk table khusus yang memiliki field(tepatnya foreign key) yang berasal dari key key himpunan entitas yang dihubungkan.


Implementasi Himpunan Entitas Lemah dan Sub Entitas.
Penggunaan himpunan Entitas Lemah dan Sub entitas dalam diagram ER diimplementasikan dalam bentuk table sebagaiman himpunan entitas kuat.
Bedanya, jika himpunan Entitas Kuat sudah dapat langsung menjadi sebuah table utuh.sempurna walaupun tanpa melihat relasinya dengan himpunan entitas lain, maka himpunan entitas lemah hanya dapat ditransformasikan menjadi sebuah table dengan menyertakan pula atribut key dari hasil implementasi himpunan entitas lemah.
Contoh implementasi himpunan entitas lemah




Contoh implementasi himpunan entitas lemah dan sub entitas.


Contoh transformasi ER Model dari studi kasus Rental VCD ke Basis Data Fisik.



Transformasi ERD ke Basis Data Relational




Table menyewa, karena setiap costumer dapat menyewa lebih dari satu film, maka pada relasi menyewa terdapat atribut multivalue berupa kode_film, sehingga relasi menyewa dipecah lagi menjadi :


Hasil Akhir ( Basis Data Relational )

Rabu, 03 Oktober 2012

Latihan


Latihan 1
Relation Key
1.       Candidate Key     : customer_name, branch_name
2.       Primary Key        : account_number, loan_number
3.       Alternate Key    : balance, amount
4.       Foreign Key     : customer_city, branch_city
Latihan 2
● Tabel-tabel siswa, pelajaran, dan guru.
1.       Siswa
No.induk
Nama Siswa
Alamat
 2411035
Twin
Rembang
2411070
Mita
Pati
2411099
Reihan
Kudus
2411145
Irma
Demak
2411221
Ahmad
Semarang

2.       Pelajaran
Kd_pelajaran
Pelajaran
Jam/minggu
PA003
B.inggris
6
PA041
Matematika
6
PB021
Kimia
4
PA021
Kewirausahaan
3
PC087
Multimedia
6

3.       Guru
NIP
Nama Guru
Pelajaran
AA.123.908
Danur Setyowati
B.Inggris
CD.456.706
Sri Anah
Matematika
AB.789.345
Paing Pambudi
Kimia
GH.276.987
Wisnu Ambaryani
Kewirausahaan
BB.101.777
Sugiyono
Multimedia



● Table Keterhubungannya
No.induk
Nama Siswa
Pelajaran
Nama Guru
 2411035
Twin
B.inggris
Danur Setyowati
2411070
Mita
Matematika
Sri Anah
2411099
Reihan
Kimia
Paing Pambudi
2411145
Irma
Kewirausahaan
Wisnu Ambaryani
2411221
Ahmad
Multimedia
Sugiyono

● Kunci Atribut

Tabel Siswa
Tabel Pelajaran
Tabel Guru
Candidate Key
Nama Siswa
-
Nama Guru
Primary Key
No.induk
Kd_pelajaran
NIP
Alternate Key
Alamat
Jam/minggu
Pelajaran
Foreign Key
-
-
-



● ERD