SISTEM MANAJEMEN BASIS DATA

1. TUGAS SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
(Sistem Manajemen Basis Data)
Disusun oleh
Githa Mahulete
43219110166
Program Studi Akuntansi
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS MERCU BUANA
JAKARTA
2020/2021

2. ABSTRAK
Konsep manajemen Basis Data merupakan pengembangan dari konsep Flat
File dalam suatu aktifitas perancangan program/aplikasi. Konsep Flat file mulai
ditinggalkan karena konsep flat file tesebut menimbulkan beberapa kendala pada saat
program antarmuka pemrosesan berbantukan komputer ini digunakan.

3. PENDAHULUAN
Keberhasilan suatu sistem informasi sangat dipengaruhi oleh sistem basis
data. Sistem basis data merupakan salah satu elemen penyusun sistem. Apabila
sistem basis data ini benar-benar lengkap, akurat dan mudah untuk ditampilkan
kembali maka hal itu akan meningkatkan kualitas dari sistem manajemen basis data
tersebut.
Untuk mengetahui perbedaan antara basis data dengan sistem basis data kita
harus mengetahui definisi keduanya. Menurut James f. Courtney dan David B.
Paradice, sistem basis data mempunyai pengertian sebagai berikut:
“Sistem basis data adalah kumpulan basis data dengan para pemakai yang meracang
dan mengelola basis data,, teknik-teknik untuk merancang dan mengelola basis data,
serta sistem komputer yang mendukungnya.” (Sutanta, 1996).
Pengertian basis data diperjelas lagi oleh James Martin (1990(, yang mengatakan
sebagai berikut:
“Basis data adalah suatu kumpulan data terhubung yang disimpan secara bersama-
sama pada suatu media, tanpa mengatap satu sama lain atau tidak perlu suatu
kerangkapan data dengan cara-cara tertentu sehingga mudah untuk digunakan dan
ditampilkan kembali, dapat digunakan untuk satu atau lebih program aplikasi secara
optimal, data dapat disimpan tanpa mengalami ketergantungan pada program yang
akan menggunakannya, serta disimpan sedemikian rupa sehingga penambahan,
pengambilan dan modifikasi data dapat dilakukan dengan mudah dan terkontrol.”

4. LITERATUR TEORI
Basis data merupakan kumpulan dari berbagai data yang saling berhubungan
satu dengan yang lainnya.
Beberapa pengertian Manajemen Basis Data menurut para ahli, yaitu sebagai berikut:
1. Connolly & Begg, 2002
Database Management System adalah sebuah perangkat lunak yang
memungkinkan pengguna mendefinisi, membentuk dan mengatur basis data
dan yang mengendalikan akses ke basis data.
2. Elmasri. N.
Sistem manajemen database (DBMS) merupakan kumpulan program untuk
membuat dan memaintain sebuah database oleh user.
3. C.J. Date
DBMS itu merupakan sebuah software atau perangkat lunak komputer yang
ditujukan untuk menghandel seluruh akses ke dalam database (basis data)
untuk kemudian melayani kebutuhan user yang akan melakukan akses ke
dalam database tersebut.

5. PEMBAHASAN
DBMS adalah suatu sistem atau software yang dirancang khusus untuk
mengelola suatu database dan menjalankan operasi terhadap data yang diminta oleh
banyak pengguna.
Berikut ini adalah jenis-jenis dari DBMS:
 MySQL adalah sebuah perangkat lunak system manajemen basis data SQL
atau DNMS yang multi thread, multi user, dengan sekitar 6 juta instalasi di
seluruh dunia.
 ORACLE merupakan relational database management system (RDBMS)
untuk mengelola informasi secara terbuka, komprehensif dan terintegrasi.
 Firebirdh adalah sistem manajemen basisdata relasional yang menawarkan
fitur-fitur yang terdapat dalam standar ANSI SQL-99 dan SQL-2003.
 Microsoft SQL Server 2000 adalah perangkat lunak relational database
management system (RDBMS) yang dibuat untuk melaksanakan prose
manipulasi berukuran besar dengan berbagai fasilitas.
 Visual FoxPro 6.0 mampu untuk berinteraksi dengan produk dekstop dan
client/server menjadi anggotanya
 Database Dekstop Paradox adalah suatu program Add Ins, yang merupakan
program terpisah yang terdapat pada Borland Delphi.
Komponen fungsional “Modul” DBMS diantaranya sebagai berikut:
 File Manager adalah mengelola ruang didalam suatu disk dan struktur data
yang dipakai untuk mempresentasikan informasi yang disimpan didalam
suatu disk.
 Database Manager adalah menyediakan interface antar data low-level yang
terdapat pada basis data dengan program aplikasi serta query yang diberikan
ke suatu sistem.
 Query Processor adalah menterjemahkan perintah dalam bahasa quey ke
instruksi low-level yang dapat dimengerti database manager.
 DML Precompiler adalah mengkonversi pernyataan atau perintah DML yang
ditambahkan dalam suatu program aplikasi kepada pemain prosedur normal
dalam bahasa induk.
 DDL Compiler adalah mengkonversi berbagai perintah DDL ke dalam
sekumpulan tabel yang mengandung meta data.
Penyimpanan data dalam bentuk DBMS mempunyai banyak manfaat dan
kelebihan dibandingkan dengan penyimpanan dalam bentuk flat file atau
spreadsheet, diantaranya:
 Performa yang dapat dengan penyimpanan dalam bentuk DBMS cukup besar,
sangat jauh berbeda dengan performance data yang disimpan dalam bentuk
flat file. Disamping memiliki unjuk kerja yang lebih baik, juga akan
didapatkan efisiensi penggunaan media penyimpanan dan memori
 Integritas data lebih terjamin dengan penggunaan DBMS. Masalah redudansi
sering terjadi dalam flat file. Redudansi adalah kejadian berulangnya data

6. atau kumpulan data yang sama dalam sebuah database yang mengakibatkan
pemborosan media penyimpanan.
 Independensi. Perubahan struktur database dimungkinkan terjadi tanpa harus
mengubah aplikasi yang mengaksesnya sehingga pembuatan antarmuka ke
dalam data akan lebih mudah dengan penggunaan DBMS.
 Sentralisasi. Data yang terpusat akan mempermudah pengelolaan database.
kemudahan di dalam melakukan bagi pakai dengan DBMS dan juga
kekonsistenan data yang diakses secara bersama-sama akan lebiih terjamin
daripada data disimpan dalam bentuk file atau worksheet yang tersebar.
 Keamanan. DBMS memiliki sistem keamanan yang lebih fleksibel daripada
pengamanan pada file sistem operasi. Keamanan dalam DBMS akan
memberikan keluwesan dalam pemberian hak
Bahasa Definisi Data (DDL)
Bahasa definisi data adalah perintah-perintah yang biasa digunakan oleh
administrator basis data (DBA) untuk mendefenisikan skema ke DBMS. DDL juga
dipakai untuk mendefinisikan subskema.
DDL juga digunakan untuk menciptakan, mengubah, dan menghapus basis
data.
Berikut adalah perintah dasar dalam DDL:
 Create,
 Alter,
 Drop.
Bahasa Manipulasi Data (DCL)
DCL merupakan sub bahasa SQL yang mempunyai fungsi utama untuk
mengontrol data serta server databasenya.
DCL memiliki beberapa fungsi,, yaitu:
 Memiliki hak akses dan manipulasi user,
 Digunakan untuk mengaudit penggunaan database, mengalokasikan database
serta mendefinisikan space.
Beberapa perintah dasar dalam DCL:
 Grant digunakan untuk memberikan izin pada pengguna atau user untuk bisa
mengakses database
 Revoke digunakan untuk membatalkan izin pengguna atau user dalam
mengakses database
 Commit digunakan untuk menetapkan penyimpanan dalam database
 Roolback digunakan untuk membatalkan penyimpanan dalam database

7. Bahasa Manipulasi Data (DML)
DML atau Data Manipulation Language adalah sub perintah bahasa SQL
yang dapat dimanfaatkan ketika memanipulasi data di dalam database yang
sebelumnya sudah dibuat. DML ini bisa digunakan setelah Anda menjalankan
perintah DDL.
Beberapa perintah dasar DML, yaitu:
 Delete untuk menghapus data yang terdapat di dalam tabel pada
database
 Update untuk mengganti data yang terdapat dalam tabel pada database
 Insert untuk memasukkan data-data dalam tabel pada database
Bahasa Permintaan Data (Query Language)
Kemampuan query DBMS memungkinkan pengguna akhir dan pemrogram
professional untuk mengakses data dalam basis data secara langsung tanpa
memerrlukan program konvesional. Bahasa permintaan terstruktur (structured query
language-SQL, diucapkan sequel) dari IBM telah menjadi bahasa query standar
untuk DBMS mainframe dan mikrokomuter.
SQL merupakan alat pemrosesan data yang efisien. Walaupun bukan bahasa
Inggris yang alami, SQL hanya memerlukan sedikit latihan mengenai konsep
computer dan lebih sedikit pemrograman daripada bahasa – bahasa lainnya. Bahkan,
banyak system query basis data tidak memerlukan pengetahuan SQL sama sekali.
Para pengguna memilih data secara visual dengan “menunjuk dan mengklik” atribut
yang diinginkan. Kemudian, alat penghubung visual pengguna menghasilkan
perintah – perintah SQL yang diperlukan secara otomatis. Fitur ini menempatkan
pelaporan khusus (ad hoc) dan kapabilitas perosesan data berada di tangan
pengguna/manajer. Dengan mengurangi ketergantungan terhadap pemrograman
professional, para manajer dapat mengatasi masalah yang tiba – tiba muncul.
Administrator Basis Data (DBA)
Administrator basis data adalah orang yang bertanggungjawab terhadap
keseluruhan basis data yang ada di dalam sebuah organisasi, mulai dari merancang,
mengimplementasikan, merawat hingga memperbaiki kesalahan yang ad didalam
basis data.
Fungsi administrator database adalah:
Perncanaan Basis Data: Implementasi:
 Menentukan kebijaksanaan akses Mengembangakan strategi basis
data organisasi

8.  Mendefinisikan persyaratan dana
 Mengembangkan kamus data
 Mengimplementasikan proposal
pengendalian keamanan
 Menetapkan standar pemograman
Desain:
 Basis data logis (skema)
 Tampilan pengguna eksternal
(subskema)
 Pengendali basis data
Operasi dan Pemeliharaan:
 Mengevaluasi kinerja basis data
 Menyususn utang basis data
sesuai dengan kebutuhan
pengguna
 Meninjau kembali standar dan
prosedur
Perubahan dan Pertumbuhan:
 Merencanakan perubahan dan
pertumbuhan
 Mengevaluasi teknologi baru
Interaksi Organisasi dari DBA
Gambar dibawah menunjukkan beberapa antarmuka organisasi dari DBA. Secara
khusus, yang penting dilihat disisi relasi adalah relasi antara DBA, Pengguna akhir,
dan para profesional system di organisasi.
Administrator
Basis Data
Manajemen
Profesional
Sistem
Kegiatan
Operasi
Pemakai Akhir

9. Basis Data Fisik
Pendekatan ini merupakan tingkat terendah daari basis data. Basis data fisik
tersusun dar titik – titik magnetis pada disket magnetis. Tingkat basis data lainnya
(tampilan pengguna, tampilan konseptual, dan tampilan internal) merupakan
representasi abstrak dari tingkat fisik.
Ditingkat fisik, basis data merupakan kumpulan record dan file. Basis data
relasional didasarkan pada struktur file berurutan berindeks. Struktur ini
memfasilitasi akses langsung ke record individual dan pemrosesan batch untuk
seluruh file. Indeks ganda dapat digunakan untuk menciptakan referensi silang, yang
disebut daftar terbalik , yang semakin meningkatkan fleksibilitas akses data. Satu
indeks berisi nomor pegawai (kunci primer) untuk record yang ditempatkan secara
unik dalam file. Indeks kedua berisi alamat record yang diatur menurut penghasilan
hingga sekarang. Dengan menggunakan field yang tidak unik sebagai sekunder
semua record karyawan dapat dilihat dengan urutan menaik atau menurun, sesuai
dengan jumlah penghasilannya. Selain itu, record individual dengan saldo
pendapatan yang dpilih dapat ditampilkan. Indeks dapat diciptakan untuk setiap
atribut dalam file sehingga memungkinkan data dapat dilihat dari banyak perspektif.
Model Basis Data Relasional
Model formal ini didasarkan pada aljabar relasional dan serangkaian teori,
yang menjadi basis teoritis bagi sebagian besar operasi manipulasi data yang
digunakan.
Dari pandangan yang murni, system relasional yang penuh adalah yang sesuai
dengan 12 peraturan yang disebutkan oleh Codd. Akan tetapi, untuk tujuan praktis,
tidak semua peraturan Codd sama pentingnya. Beberapa bersifat kritis, beberapa
tidak.
Oleh sebab itu, ahli teori lainnya mengusulkan persyaratan yang tidak terlalu
kaku untuk menilai relasional suatu system. Sistem disebut relasional jika :
1. Menyajikan data dalam bentuk tabel dua dimensi seperti basis data yang disebut
pelanggan pada figure 9-8.
2. Mendukung fungsi – fungsi aljabar relasional yaitu batasi (restric), proyeksikan
(project), dan gabungan (join).
Fungsi – fungsi tersebut dijelaskan di bawah ini :

10. Batasi : Ekstraksikan baris yang ditentukan dari tabel tertentu. Operasi ini, yang
diustasikan dalam figure 9-9 (a), menciptakan tabel virtual (yang tidak ada
secara fisik) yang merupakan bagian dari tabel aslinya.
Proyeksikan : Ekstraksikan atribut (kolom) tertentu dari tabel untuk
menciptakan tabel virtual. Ini ditunjukkan dalam figur 9-9 (b).
Gabungkan : Bangun satu tabel fisik yang baru dari dua tabel yang terdiri atas
semua pasangan baris, dari setiap tabel. Lihat figure 9-9 ©.
Meskipun batasi, proyeksikan, dan gabungkan bukan merupakan serangkaian fungsi
yang lengkap, ini adalah subrangkaian yang mencukupi untuk kebanyakan kebutuhan
informasi bisnis.
Konsep Basis Data Relasional
Dibagian ini akan dibahas konsep – konsep dasar, terminology, dan teknik
yang umum pada sistem basis data relasional. Blok ini kemudian akan digunakan
dalam bab ini untuk mendesain basis data kecil mulai dari awal.
Gambar 9-8. Tabel Relasional yang Diberi Nama Pelanggan
No. Pelanggan
(Kunci)
Nama Alamat Saldo Saat Ini
1875 J. Smith 18 Elm St. 1820,00
1876 G. Adams 21 First St. 2400,00
1943 J. Hobbs 165 High St. 549,87
2345 Y. Martin 321 Barclay 5256,76
. . . .
. . . .
. . . .
5678 T. Stem 432 Main St. 643,67
Artibut
Nama Tabel = Pelanggan
Tuples
(records)

11. Entitas, Pemunculan dan Atribut
Entitas adalah segala sesuatu yang digunakan oleh organisasi untuk
mengangkap data. Entitas bias bersifat fisik, seperti persediaan, pelanggan, atau
karyawan. Entitas juga bias bersifat konseptual, seperti penjualan (ke pelanggan),
piutang usaha atau utang usaha. Desainer sistem mengidentifikasi entitas dan
menyiapkan model seperti yang ditunjukkan dalam figure 9-10. Model data ini
adalah cetak biru untuk menciptakan basis data fisik.
Gambar 9-9. Fungsi Aljabar Relasional – Terbatas, Proyek dan Gabungan
Representasi grafis yang digunakan untuk mencerrminkan model ini disebut
diagram relasi entitas (entity relationship ER). Dalam ketentuan umumnya, setiap
entitas dalam model data diberikan nama dalam bentuk kata benda tunggal. Seperti
pelanggan, bukan pelanggan – pelanggan. Istilah pemunculan (occurance) digunakan
untuk mendeskripsikan jumlah contoh atau record yang berkaitan dengan enttas
tertentu. Misalnya, jika organisasi memiliki karyawan, entitas karyawan disebut
terdiri atas 100 pemunculan. Atribut (attribute) adalah elemen data yang
mendefinisikan entitas. Misalnya, entitas karyawan bias didefinisikan dengan
X1 Y1
X2 Y2
X3 Y1
Y1 Z1
Y2 Z2
Y3 Z3
X1 Y1 Z1
X2 Y2 Z2
X3 Y1 Z1
(a) Batasi
(b) Proyeksikan
(c) Gabungan

12. serangkaian atribut berrikut ini : Nama, Alamat, Keterampilan, Lama Bekerja, dan
Upah per Jam. Setiap pemunculan dalam entitas karyawab terdiri atas jenis atribut
yang sama, namun nilai setiap atribut akan berbeda antarpemunculan. Karena atribut
merupakan karakteristik yang logis dan relevan dari suatu entitas, entitas tersebut
bersifat unik untuk satu entitas tertentu. Dengan kata lain, atribut yang sama tidak
boleh digunakan untuk mendefinisikan dua entitas yang berbeda.
Asosiaasi dan Kardinalitas
Garis berlabel yang menghubungkan dua entitas dalam model data
mendeskripsikan sifat asosiasi (association) di antara mereka. Asosiasi ini
ditunjukkan dengan kata kerja seperti kirim, minta, atau terima. Kardinalitas
(cardinality) adalah derajat asosiasi di antara duua entitas. Sederhananya, kardinalitas
mendeskripsikan jumlah pemunculan yang mungkin terrjadi dalam satu tabel yang
berkaitan dengan pemunculan tunggal dalam tabel terkait. Empat bentuk dasar
kardinalitas yang meungkin terjadi adalah : nol atau satu (0,1), satu dan hanya satu
(1,1), nol atau banyak (0,M), dan satu atau banyak (1,M). Semua ini digabungkan
untuk menunjukkan asosiasi logis antarentitas. Figur 9-11 menampilkan beberapa
contoh asosiasi entitas.
 Satu ke Nol atau Satu (1:0,1). Asumsikan bahwa suatu perusahaan memiliki
1000 karyawan namun hanya 100 dari mereka yang merupakan staf
pembelian. Asumsikan juga bahwa setiap tenaga penjual diberi tanggung
jawab sebuah mobil Perusahaan. Contoh 1 menunjukkan bahwa untuk setiap
pemunculan (record) dalam entitas karyawan ada kemungkinan nol atau satu
pemunculan dalam entitas mobil perusahaan. Pendifinisian kardinalitas dari
asosiasi entitas akan membantu untuk melihat satu pemunculan (record) dari
satu entitas dan untuk melihat entitas lainnya. Berapa jumlah maksimal dan
minimal dari record yang dapat berasosiasi dengan satu record yang telah
anda pilih? Dengan memacu pada entitas karyawan dan melihat entitas mobil
perusahaan ada dua kemungkinan asosiasi. Jika record karyawan yang dipilih
adalah tenaga penjual, maka ia diberi tanggung jawab atas satu mobil
perusahaan. Oleh sebab itu, record karyawan hanya berasosiasi dengan satu
record dalam entitas mobil perusahaan. Akan tetapi, jika record karyawan
yang dipilih bukan seorang tenaga penjual, maka ia diberi tanggung jawab
nol mobil perusahaan. Record dalam hal ini berasosiasi dalam dengan record

13. nol mobil perusahaan. Jadi, kardinalitas minimal adalah nol dan maksimalnya
adalah satu. Satu lingkaran dan garis tipis yang memotong garis yang
menghubungkan dua entitas mencerminkan tingkat kardinalitasnya.
Perhatikan bahwa dari perspektif entitas karyawan, kardinalitas ditunjukkan
pada ujung garis asosiasi mobil perusahaan. Sekarang pilih record mobil
perusahaan dan lihat kembali entitas karyawan. Karena setiap mobil
perusahaan diserahkan ke hanya satu karyawan, nilai minimal dan maksimal
dari record yang terkait adalah satu. Dua garis pendek yang berpotongan pada
ujung garis asosiasi karyawan menunjukkan kardinalitas ini.
 Satu ke satu (1:1). Contoh 2 mengilustrasikan situasi dimana setiap record
dalam satu entitas selalu berasosiasi dengan satu (dan hanya satu) record
dalam entitas yang berasosiasi. Dalam hal ini setiap komputer laptop
perusahaan diserahkan hanya kepada satu manajer dan setiap manajer hanya
diserahi satu komputer. Dua garis pendek yang memotong garis yang
menghubungkan pada kedua ujungnya mencerminkan kardinalitas ini.
 Satu ke nol atau banyak (1:0,M). Hubungan antara entitas pelanggan dan
pesanan penjualan ditunjukkan dalam contoh 3. Perhatikan bahwa jumlah
minimal record pesanan penjualan per record pelanggan adalah nol dan
jumlah maksimalnya adalah banyak. Ini karena dalam periode tertentu (tahun
atau bulan) yang berkaitan dengan entitas pesanan penjualan, pelanggan
tertentu mungkin tidak membeli apa pun (nol record pesanan penjualan) atau
membeli beberapa kali (banyak record). Akan tetapi, dari perspektif entitas
pesanan penjuala, setiap record berasosiasi dengan satu dan hanya satu
pelanggan. Simbol kaki burung gagak (yang digunakan sebagai nama notasi
ini) mencerminkan banyak kardinalitas.
 Satu ke banyak (1:M). Contoh 4 menunjukkan situasi, dimana setiap item
persediaan dipasok oleh satu (dan hanya satu) pemasok, dan setiap pemasok
satu atau berbagai item persediaan ke perusahaan. Asosiasi ini yang secara
teknis merupakan satu dan hanya satuke satu atau banyak, disederhanakan
menjadi satu ke banyak.
 Banyak ke banyak (M:M). Untuk mengilustrasikan asosiasi banyak ke
banyak, lihat kembali hubungan antara pemasok dan persediaan dalam contoh
5. Akan tetapi, sekarang perusahaan memiliki kebijakan untuk membeli jenis

14. persediaan yang sama dari beberapa pemasok. Pihak manajemen bisa
melakukan hal ini untuk memastikan bahwa mereka mendapatkan harga yang
terbaik atau untuk mencegah ketergantungan pada satu pemasok. Dengan
kebijakan ini, setiap record pemasok berasosiasi dengan satu atau banyak
record pemasok. Asosiasi ini (satu atau banyak ke satu atau banyak)
disederhanakan menjadi banyak ke banyak.
Contoh 4 dan 5 menunjukkan bagaimana kardinalitas menyajikan peraturan
bisnis dalam organisasi. Desainer basis data harus memperoleh pemahaman menyeluruh
mengenai cara perusahaan, klien, dan pengguna tertentu melakukan bisinis agar dapat
mendesain model data dengan bai. Jika model data salah, maka tabel basis data yang
dihasilkan juga akan salah. Contoh 4 dan 5 sama-sama valid namun pilihannya berbeda,
dan memerlukan desain basis data yang berbeda pula.
Tabel Basis Data Fisik
Tabel basis data fisik dibentuk dari model data, dimana setiap entitas dalam model
ditransformasikan ke tabel fisik yang terpisah. Di bagian atas setiap tabel terdapat atribut
yang membentuk kolom. Bagian yang berpotongan dengan kolom untuk membentuk baris
dari tabel disebut tuple. Sebuah tuple, yang didefinisikan oleh good ketika pertama kali
memperkenalkannya, berhubungan dengan record dalam sistem file datar. Berdasarkan
konvensi ini, kita akan menggunakan istilah record atau pemunculan dan bukan tuple.
Tabel yang didesain dengan baik memiliki empat karakteristik berikut ini:
 Nilai dari minimal satu atribut dalam setiap pemunculan (baris) harus bersifat
unik. Atribut ini adalah kunci utama. Atribut lainnya dalam baris ini tidak perlu
bersifat unik.
 Tabel harus sesuai dengan peraturan normalisasi. Ini berarti bahwa tabel harus
bebas dari kelompok yang berulang, ketergantungan parsial dan
ketergantungan transitif. Normalisasi akan dibahas lebih terperinci nanti dalam
bab ini.
 Semua nilai atribut dalam kolom manapun harus memiliki kelas yang sama.
 Setiap kolom dalam suatu tabel harus diberi nama yang unik. Akan tetapi, tabel
yang berbeda dapat berisi kolom dengan nama yang sama.

15. Hubungan Antara Tabel – tabel Tradisional
Tabel-tabel yang berhubungan secara logis harus terhubung secara fisik untuk
mencapai asosiasi yang dideskripsikan dalam model data. Hal ini bisa dicapai dengan
melekatkan kunci primer dari satu tabel dengan tabel yang terkait sebagai kunci luar.
Penggunaan kunci luar diilustrasikan dlam figur 9-12. Misalnya, kunci primer untuk
tabel pelanggan (nomor pelanggan) dilekatkan sebagai kunci luar dalam tabel faktur
penjualan dan tabel penerimaan kas. Dengan cara yang sama, kunci primer dalam
tabel faktur penjualan (nomor faktur) merupakan kunci luar dalam tabel item lini.
Perhatikan bahwa tabel item lini menggunakan kunci primer gabungan yang terdiri
atas dua field-nomor faktur dan nomor item. Kedua field dibutuhkan untuk
mengidentifikasi setiap record yang terdapat dalam tabel secara unik, tetapi hanya
bagian nomor faktur dari kunci itu yang menjadi penghubung logis dengan tabel
faktur penjualan.
DBMS membuat hubungan fisik diantara record yang terdapat dalam tabel-
tabel berkaitan dengan mencari tabel-tabel yang dispesifikasi untuk record-record
yang nilainya diketahui. Misalnya, jika seorang pengguna menginginkan semua
faktur untuk pelanggan 1875, sistem tersebut akan mencari tabel faktur penjualan
untuk record dengan nilai kunci luar 1875. Kita lihat dari figur 9-12 bahwa hanya ada
satu pemunculan nomor faktur 1921. Untuk mendapatkan perincian item lini dari
faktur ini pencarian dilakukan pada tabel item lini untuk record yang memiliki nilai
kunci luar 1921. Ada dua record yang ditemukan. Sifat asosiasi antara dua tabel
menentukan metode yang digunakan untuk menetapkan kunci-kunci luar. Metode ini
akan dijelaskan nanti dalam bab ini.

16. Gambar 9.10. Kaitan diantara Tabel-tabel Relasional
Tampilan Pengguna
Tampilan pengguna telah didefinisikan sebelumnya sebagai serangkaian data
yang dilihat oleh pengguna tertentu. Contoh dari tampilan pengguna adalah layar
komputer, untuk memasukkan atau melihat data, laporan manajemen, atau dokumen
sumber seperti faktur. Tampilan bisa bersifat digital atau fisik, namun semuanya
berasal dari tabel basis data. Tampila sederhana bisa dibuat dari satu tabel,
sedangkan tampilan yang lebih rumit akan memerlukan beberapa tabel. Selain itu,
satu tabel mungkin dapat mengontribusikan data ke berbagai tampilan yang berbeda-
beda.
Proses Normalisasi Data
Proses normalisasi data mencakup pemahaman tentang kebutuhan informasi
pengguna dan peraturan bisnis organisasi. Proses ini dimulai dengan pemerolehan
tampilan (laporan output, dokumen, dan layar input) yang dibutuhkan oelh pengguna.
Gambar ini dapat disiapkan dengan menggunakan MS Word, program grafis, atau
Nama Pel.
(kunci)
Nama Alamat
Saldo
Saat ini
1875 J. Smith 18 Elm St. 1820,00
1876 G. Adams 21 First St. 2400,00
1943 J. Hobbs 165 Higth St. 549,87
2345 Y. Martin 321 Barcclay 5256,76
- - - -
- - - -
- - - -
5678 T.Stem 432 Main ST. 643,67
No.
Faktur
No.
Pelanggan
Jumlah
$
Tanggal
Pengiriman
- - - -
- - - -
1921 1875 800,00 2 / 10 / 98
- - - -
- - - -
- - - -
No. Peng.
(kunci)
No
Pelanggan
Jumlah
Diterima
Tanggal
Diterima
- - - -
1362 1875 800,00 2 / 30 / 98
- - - -
- - - -
No.
Faktur
No Item Kuantitas
Harga
Perunit
Total
1918 8312 1 84,50 84,50
1912 9215 10 45,00 450,00
1921 3914 1 350,00 350,00
Pelanggan
Kunci
Item Garis
Faktur
Penjualan
Penerimaan Kas
Kunci Asing yang
ditanamkan
Kunci Asing yang
ditanamkan
Kunci Asing yang
ditanamkan

17. cukup dengan kertas dan pensil. Pada saat ini gambar tersebut hanya merupakan
representasi grafis dari gambar fisik yang nantinya akan dimiliki oleh pengguna
ketika proyek itu sudah selesai.
Pentingnya Normalisasi Data
Tabel-tabel basis data yang dirancang dengan benar memiliki peran penting
bagi keberhaailan operasional DBMS. Tabel-tabel yang dirancang dengan buruk
dapat menimbulkan masalah-masalah pemrosesan yang membatasi, atau bahkan
menolak, akses pengguna ke informasi yang diperlukan.
Normalisasi data merupakan proses yang meningkatkan desain basis data
yang efektif dengan mengelompokkan atribut-atribut data kedalam ntitas yang sesuai
dengan kondisi-kondisi tertentu. Terdapat beberapa tingkat
normalisasi.Biasanya,perancang basis data bisnis menormalisasikan tabel-tabel
ketingkat bentuk normal ketiga (third normal form-3NF).
Tabel-tabel yang dibentuk dari model yang belum dinormlisasi bisa memiliki
tiga jenis masalah yang disebut anomali (anomaly): anomali pembaruan, anomali
penyisipan , dan anomali pengahapusan. Salah satu atau beberapa anomali ini akan
terdapat dalam tabel-tabel yang dinormalisasikan pada tingkat yang lebih rendah
seperti bentuk normal pertama (first normal form -1NF) dan bentuk normal
kedua (second normal form -2NF), tetapi tabel-tabel dalam 3NF bebas dari anomali.
Untuk menunjukan dampak dari ketiga anomali ini, dengan pengaruh
penerapan prosedur normalisasi, tampilan pengguna harus diperlakukan sama dengan
tabel tabel fisik dengan record dan nilai atribut.
Anomali Basis Data
Meskipun tampilan pengguna bias ditarik dari tabel 3NF tunggal, tampilan
yang rumit biasanya memerlukan lebih dari satu tabel. Misalnya, tabel 3NF tunggal
tidak bisa menghasilkan Laporan Status Persediaan dalam Figur 9-113. Tabel yang
tidak dinormalisasi dalam figur 9-14 bisa menghasilkan pandangan ini, namun akan
mengandung anomali yang dideskripsikan.
 Anomali Pembaruan. Anomali Pembaruan (update anomaly) dihasilkan dari
redundasi data (data yang berlebihan) dalam tabel yang tidak dinormalisasi.
Untuk menggambarkannya, perhatikan bahawa Pemasok nomor 22
menyediakan ketiga item persediaan (suku cadang nomor 1,2,3) yang
ditunjukkan dalam figure 9-21. Atribut – atribut data yang berkaitan dengan

18. pemasok nomor 22 (nama, alamat, dan nomor telepon) diulang dalam setiap
record, unutk setiap item persediaan yang disediakan oleh pemasok nomor
22. Setiap perubahan dalam nama, alamat, atau nomor telepon harus
dilakukan untuk setiap record dalam tabel tersebut. Dalam contoh ini, berarti
tiga pembaruan data yang berbeda. Untuk lebih memahami implikasi anomali
pembaruan ini, pertimbangan sebuah situasi yang lebih realistis di mana
pemasok memasok 10.000 persediaan yang berbeda. Setiap pembaruan untuk
sebuah atribut harus dibuat 10.000 kali.
 Anomali Sisipan. Untuk meunjukkan dampak anomali penyisipan (insertion
anomaly), asumsikan bahwa seorang pemasok telah memasuki pasar.
Perusahaan belum membeli persediaan dari pemasok itu, tapi ingin
melakukannya di masa yang akan dating. Untuk sementara, perusahaan ingin
memasukkan pemasok itu ke dalam basis data. Iini tidak mungkin Karena
kunci primer untuk tabel persediaan adalah Nmor Suku Cadang. Karena
pemasok belum memasok persediaan untuk organisasi, data pemasok itu
tidak dapat ditambahkan ke tabel.
 Anomali Penghapusan. Anomali Penghapusan (deletion anomaly)
melibatkan penghapusan yang tidak disengaja atas data dalam tabel. Untuk
mengilustrasikannya, asumsikan pemasok nomor 27 hanya memasok satu
item untuk perusahaan: Suku cadang nomor 1. Jika perusahaan menghentikan
penggunaan item terseebut dan menghapusnya dari tabel, data yang berkaitan
dengan pemasok nomor 27 juga akan terrhapus. Walaupun mungkin
perusahaan ingin mempertahankan informasi pemasok tersebut di masa yang
akan datang, desain tabel saat ini tidak memungkinkannya melakukan hal itu.
Adanya anomali penghapusan ini tidak terlalu jelas, namun berpotensi
menimbulkan masalah yang lebih serius daripada anomali pembaruan data dan
anomali penyisipan. Desain basis data yang cacat, yang menghalangi penyisipan
record atau mensyaratkan pengguna untuk melakukan pembaruan yang berlebihan
dengan cepat meminta perhatian. Namun demikian, anomali penghapusan dapat tidak
terdeteksi, dan penggunaannya mungkin tidak sadar akan hilangnya data – data
penting sampai akhirnya sudah terlambat. Basis data yang strukturnya buruk dapat
mengakibatkan hilangnya catatan akuntansi penting secara tidak sengaja, dan

19. hancurnya jejak audit. Oleh karena itu, desain tabel basis data membawa implikasi
control internal yang harus diketahui oleh para akuntan.
Peraturan Normalisasi Data
Proses normalisasi yang emeriksa ketergantungan penyebab anmali secara
formal disebut kelompok berulang, ketergantungan dan keterrgantungan transitif
yang disajikan dalam lampiran babini. Disini, pendekatan intuitif digunakan untuk
menormalisasikan data. Dengan kata lain eliminasi ketiga anomali ini melibatkan
sebuah proses yang secara sistematis memecah tabel – tabel kompleks menjadi tabel
– tabel yang lebih kecil yang memenuhi dua kondisi :
 Semua atribut nonkunci dalam tabel itu bergantung pada kunci primer
 Semua atribut nonkunci tidak bergantung pada atribut nonkunci lainnya.
Dengan kata lain, tabel 3NF adalah tabel yang kunci primernya mendefinisikan
setiap atribut dalam tabel secara utuh dan unik. Selain itu, tidak ada atribut tabel
yang didefinisikan oleh atribut lainnya selain kunci primer. Namun demikian, jika
satu atau lebih atribut melanggar kondisi – kondisi ini, atribut tersebut harus
digantikan dan ditempatkan dalam sebuah tabel terpisah dan ditetapkan satu kunci
yang tepat.
Membelah Tabel – tabel Yang Tidak Dinormalisasi
Pada saat memeriksa figure 9-14, terlihat bahwa tidak semua atribut data
berhubungan secara lois dengan kunci primer Nomor suku cadang. Kenyataannya,
ada dua rangkaian data yang berbeda dalam tabel ini : data mengenai persediaan dan
data mengenai pemasok. Atribut non kunci dari nama, alamat, dan nomor telepon,
tidak bergantung pada (tidak didefinisikan oleh) Nomor Suku cadang. Sebaliknya,
atribut – atribut ini bergantugn pada atribut nonkunci nomor pemasok. Solusinya
adalah dengan memindahkan data pemasok dari tabel persediaan dan
menempatkannya dalam sebuah tabel berpisah, yang diberi nama pemasok. Figur 9-
15 menunjukkan dua tabel 3NF,persediaan dan pemasok bersama dengan tabel ketiga
yang disebut suku cadang/pemasok, yang menghubungkan kedua tabel tersebut.
Teknik penghubung ini akan dijelaskan kemudian.
Menormalisasikan tabel – tabel akan menghilangkan ketiga anomali terseut.
Pertama, anomali pembaruan data dipecahkan karena data mengenai setiap pemasok
ditempatkan hanya pada satu lokasi-tabel pemasok. Setiap perubahan data tentang

20. pemasok individual hanya dibuat satu kali, tanpa melihat jumlah item yang
dipasoknya. Kedua, anomali penyisipan dipecahkan, karena pemasok – pemask baru
bisa ditambahkan ke tabel pemasok, bahkan jika merkkea saat ini tidak memasok
persediaan untukperusahaan. MIsalya, pemasok nomor 30 di dalam tabel itu tidak
memasok satu pun persediaan dari basis data tidak akan menghapus secara tidak
sengaja data pemasok, Karena data tersebut ditemaptkan secara independen dalam
tabel – tabel yang berbeda.
Menghubungkan Tabel – tabel yang Dinormalisasi
Ketika tabel yang tidak dinormalisasikan dipecah menjadi tabel 3NF ganda,
tabel – tabel harus dihubungkan sehingga data yang termuat di dalamnya dapat
dikaitkan dan diakses oleh pengguna sistem. Tingkat asosiasi antara tabel – tabel
yang dihasilkan (yaitu 1:1, 1:M, atay M:M) menentukan bentuk hubungannya. Tiga
aturan penetapan kunci untuk menghubungkan tabel dibahas dibawah ini.
Memasukkan Kunci Asosiasi 1:1. Ketika asosiasi 1:1 yang sejati terjadi
antara tabel, salah satu (atau kedua) kunci primer dapat dilekatkan sebagai kunci luar
di tabel terkait. Di sisi lain, ketika nilai kardanilitasnya yang lebih rendah adalah nol
(1:0:1) struktur tabel yang lebih efisien dapat dicapai dengan menempatkan kunci
primer tabel satu sisi (1:) pada tabel nol atau satu (:0,1) sebagai kunci luar. Dengan
menggunakan contoh mobil karyawan/perusahaan dalam figure 9-11, pentingya
penetapan kunci ini dapat terlihat lebih nyata. Sebagai ilustrasinya, balikkan
peraturan tersebut dengan menempatkan kunci primer Mobil perusahaan (sisi 0) ke
tabel karyawan (sisi 1). Karena kebanyakan karyawan tidak ditugasi dengan mobil
perusahaan, maka kebanyakan kunci luar di tabel karyawan akan memiliki nilai nol
(kososng). Meskipun pendekatan ini bisa dilaksanakan, ada beberapa maslaah teknis
yang mungkin terjadi selama pencarian tabel. Penerapan peraturan penugasan kunci
yang tepat akan mengatasi masalah ini karena semua catatan mobil perusahaan pasti
ditugaskan ke karyawan dan tidak ada nolai nol yang akan muncul.
Memasukkan asosiasi 1:M. Ketika asosiasi 1:M (atu 1:0:M) terjadi , kunci primer
di sisi 1 dilekatkan ke tabel di sisi M. Untuk menunjukkan logika dari peraturan
penugasan kunci ini, pertimbangakan kedua laternatif peraturan bisnis untuk
pembelian persediaan dari pemasok.

21. Peraturan bisnis 1 : Setiap pemasok memasok perusahaan dengan tiga
(atau kurang) item persediaan yang berbeda namun setiap item hanya
diapsok oleh satu pemasok.
Peraturan bisnis yang tampaknya tidak realistis ini, namunmemungkinkan secara
teknis, mendeskripsikan asosiasi 1:M (1:1,3) batas atas antara tabel persediaan dan
tabel pemasok.
Untuk menerapkan peraturan ini, para perancang perlu memodofikasi struktur
tabel persediaan untuk memasukkan nomor pemasok seperti yang ilustrasikan dalam
figure 9-16. Dengan pendekatan ini, setiap record dalam tabel persediaan akan berisi
nilai dari field kunci pemasok yang memasok item tersebut. Sebaliknya, figure 9-17
menunjukkan bahwa struktur tabel mungkin kelihatan seakan – akan perancangnya
membalikkan aturan penetapan kunci dengan menanamkan kunci nomor suku cadang
dalam tabel pemaok. Perhatikan bahwa tabel pemasok sekarang berisis tiga field
nomor suku cadang, masing – masing berhubungan dengan record dalam tabel
persediaan. Hanya enghubung dengan nomor suku cadang 1,2 dan 3 yang
ditampilkan. Walaupun teknik ini melanggar peraturan penetapan kunci, struktur
tabel ini juga bisa digunakan. Struktur ini bisa digunakan karena batas atas dari sisi
“banyak” (mary) asosiasi tersebut diketahui dan sangat kecil (terbatas hingga tiga).
Bagaimana bentuk struktur ini jika kita mengasumsikan peraturan bisnis yang lebih
realistis seperti dibawah ini?
Peraturan Bisnis 2 : Setiap pemasok menyediakan sejumlah persediaan ke
perusahaan, tetapi setiap item disedaiakn hanya oleh satu pemasok.
Peraturan ini merupakan asosiasi 1:M yang sejati, di mana batas atas dari sisi
“banyak” asosiasi itu tidak terkait. Dengan kata lain, pemasok mungkin hanya
memasok satu item persediaan atau sepuluh ribu item. Berapa banyak field yang
harus kita tambahkan ke struktur tabel pemasok agar dapat, melihat logika yang
mendasari peraturan penetapan kunci 1:M. Struktur dalam figure 9-16 dapat tetap
digunakan di bawah peraturan bisnis ini, sementara teknik yang di ilustrasikan dalam
figur 9-17 tidak.
Memasukkan Asosiasi M:M. Untuk menyajikan asosiasi M:M antara tabel, kita
perlu membuat tabel penghubung. Tabel penghubung memiliki junci gabungan
(komposit) yang terdiri atas kunci primer dari dua tabel yang berhubungan.
Sekarang, lihatlah asosiasi dalam figure 9-15. Tabel – tabel ini mengilustrasikan
asosiasi M:M yang dideskripsikan dengan peraturan bisnis berikut ini :

22. Peraturan Bisnis M:M : Setiap pemasok menyediakan sejumlah
persediaan ke perusahaan, dan setiap item dapat dipasok oleh satu atau
beberapa pemasok.
Akuntan dan Normalisasi Data
Normalisasi basis data merupakan sebuah masalah teknis yang biasanya
menjadi tanggung jawab seorang ahli atau professional sistem. Namun demikian
normalisasi basis data memiliki implikasi untuk pengendalian internal yang menjadi
perhatiaan akuntan juga. Walaupun kebanyakan akluntan tidak akan bertanggung
jawab untuk menormalisasikan basis data organisasi, mereka harus memahami
prosesnya dan mampu menentukan apakah table itu dinormalisasikan dengan benar
atau tidak.
Mendesain Basis Data Relasional
Bagian ini membahas langkah-langkah yang terkait dalam pembuatan basis
data relasional. Bagian awal biasanya mencakup banyak pekerjaan yang
mengidentifikasi secara terperinci elemen-elemen utama dari sistem yang
dikembangkan. Dengan latar belakang ini, ada 6 tahap utama dalam desain basis
data.
1. Mengidentifikasi entitas
2. Membuat model data yang menunjukkan asosiasi entitas
3. Menambah kunci primer dan atribut ke model
4. Menormalisasi model data dan menambah kunci luar
5. Membuat basis data fisik
6. Menyiapkan tampilan pengguna.
Mengidentifikasi Entitas
Desain basis data dimulai dengan mengidentifikasi entitas organisasi dan
membuat model data yang menunjukkan hubungannya. Hal ini mencakup analisis
peraturan bisnis dan kebutuhan informasi dari semua pengguna. Fitur-fitur kunci
yang berisi petunjuk entitas dalam sistem yang baru diusulkan adalah sebagai
berikut:

23. 1. Agen pembelian meninjau kembali laporan status persediaan untuk melihat
item-item yang perlu dipesan kembali.
2. Agen memilih pemasok dan menyiapkan pesanan pembeliia online.
3. Agen mencetak salinan pesanan pembelian dan mengirimnya ke pemasok
4. Pemasok mengirim persediaan keperusahaan. Pada saat persediaan tiba,
stap bagiaan penerimaan memeriksa persediaan dan menyiapkan laporan
penerimaan online. Sistem computer secara otomatis memperbarui record
persediaan.
Entitas yang field harus memenuhi 2 kondisi berikut ini:
 Kondisi 1: entitas tersebut harus terdiri atas dua atau lebih pemunculan
 Kondisi 2: entitas tersebut harus mengkontribusikan menimal 1 atribut yang
tidak disediakan oleh entitas lain.
Setiap kandidat harus diuji dengan masing-masing kondisi tersebut untuk
menghilangkan entitas yang salah.
Agen Pembelian kita perlu menentukan data apa mengenai agen tersebut
yang unik perihal perannya dalam kebutuhan penempatan pesanan. Perhatikan bahwa
kita tidak mengacu pada data mengenai pesanan, namun data mengenai agen. Karena
kita tidak memiliki infirmasi pada deskrpsi singkat sistem ini, kita akan
mengasumsikan bahwa tidak ada data khusus yang dimasukkan. Oleh sebab iti,
kandidat agen pembelian bukan merupakan entitas yang akan dimodel.
Staf Penerimaan. Argumen yang sebelumya dapat diterapakan bagi entitas
staf penerimaan. Dapat diasumsukan bahwa tidak ada data khusus mengenai staf ini
yang perlu ditangkap sehingga memerlukan table khusus.
Persediaan. Entitas oersediaan memenuhi kedua kondisi tersebut. Kita bisa
secara logis mengasumsikan bahwa atribut yang mendefinisikan entita persediaan
tidak tersedia pada table-tabel yang lain. Entitas persediaab adalah entitas sejati yang
perlu domodel.
Pemasok deskripsinya menyatakan bhawa banyak pemasok memasok
persediaan, sehingga entitas pemasok memenuhi kondisi pertama. Entitas pemasok
akan termasuk dalam model data.
Laporan Status Persediaan. Laporan status persediaan adalah tampilan
pengguna yang diperoleh dari entitas persediaan dan pemasok. Meskipun berisi
pemunculan ganda ini bukanlah entitas karena tidak memenuhi kondidi 2. Akan

24. tetpai, tampilan ini akan dianalisi dengan hati-hati untuk memastikan bahwa semua
atribut yang dibutuhkan untuk hal ini termasuk dalam entitas yang sudah ada.
Pesanan Pembelian. Pesanan pembeliaan langsung berhubungan dengan
transaksi pembeliian. Semua transaksi adalah peristiwa yang unik yang harus
ditangkap dalam basis data. Meskipun beberapa data pesana pembelian berkaitan
dengan entitas yang ada dalam model ini, atribut-atribut lain yang khusus untuk
peristiwa pembelian akan memerlukan satu atau beberoa entitas. Oleh sebab itu,
tampilan ini perlu dimodel.
Laporan Penerimaan. Status laporan penerimaan mirip dengan pesanan
pembelian. Ini dibutuhkan untuk menangkap data transaksi khusu yang memerlukan
entitas tambahan dan harus dimodel.
Membuat Model Data Yang Menunjukkan Asosiasi Entitas
Asosiasi menunjukkan peraturan bisnis. Kadang-kadang peraturan tersebut
nyata dan sama untuk semua organisasi. Agar basis data dapat berfunngsi denagn
baik, rancang sistem perlu memahami peraturan bisnis organisasi seta kebutuhan
khusus dari pengguna individual. Peraturab bisnis yang mendasarinya dijelaskan
dibawah ini :
1. Ada asosiasi 0,M:M antara entitas pembeliaan dan persediaan. Ini berarti
bahwa setiap item persediaan bisa dipesan beberapa kali dalam periode
bisnis tertentu. Pesanan pembelian yang sudah ditutup pada periode
sebelumnya tentu sudah dipindahkan ketabel arsip, yang tidak ditunjukkan
dalam contoh ini.
2. Ada asosiasi M:M antara entitas persediaan dan pemasok ini berarti bahwa
satu atau beberapa pemasok menyediakan masing-masing item persediaan,
dan setiap pemasok menyedikan satu atau beberapa item persediaan.
3. Ada asosiasi 1:0,M antara entitas pemasok dan pesana pembelian. Ini
berarti bahwa dalam periode saat ini,setiap pemasok dapat menerima nol
atau banyak pesanan pembelian, namun setiap pesaan hanya kesatu
pemasok.
4. Ada asosiasi 1:1 antara entitas pembelian dan laporan penerimaan. Satu
record laporan penerimaan mencerminkan tanda terima barangv tertentu
dari satu record pesanan pembelian. Pesanan pembelian ganda tidak
digabungkan dalam satu laporan penerimaan.

25. 5. Asosiasi antara entitas lapora penerimaan dan persediaan adalah 0,M:M.
ini berarti bahwa dalam periode tertentu, setiap item persediaan dapat
diterima beberapa kali atau tidak sama sekali.
Asosiasi banyak kebanyak ( M:M dan 0,M:M ) dalam model data perlu
diatasi sebelum basis data fisik dibuat. Kita akan mengatasi masalah ini pada proses
normalisasi.
Menambahkan Kunci Primer dan Atribut ke Model
Menambah Kunci Primer. Analis harus memilih kunci primer yang secara
logis mendefinisikan atribut non kunci dan secara unik mengidentifikasi setiap
kemunculan dalam entitas. Dengan mendesain secara hati-hati kode blok, kode
kelompok, kode alfabetis dank ode memonik, kunci primer juga dapat memberikan
informasi yang berguna mengenai sifat alami dari suatu entitas.
Menambahkan Atribut. Atribut entitas diperoleh dan dimodel dari tampilan
pengguna. Atribut yang ditetapkan untuk setiap entitas diperoleh dari tampilan
pengguna pada pesanan pembelian dan laporan penerimaan dan laporan status
persediaan yang telah dinormalisasi sebelumnya.
Menormalisasi Model Data dan Menambahkan Kunci Luar
Masalah normalisasi yang perlu diatasi adalah sebagai berikut:
1. Data kelompok yang berulang-ulang dalam pesanan pembelian. Ini
berarti bahwa ketika pesanan pembelian tertentu berisi lebih dari satu item,
maka nilai ganda akan perlu ditangkap untukl atribut ini. Untuk mengatasi
masalah ini data kelompok yang berulang-ulang dipindahkan ke entitas
perincian item pesanan pembelian.
2. Data kelompoj yang berulang-ulang dalam laporamn penerimaan.
atribut nomor suku cadang, jumlah yang diterima, dank ode kondisi adalah
kelompok yang berulang-ulang dalam entitas laporan penerimaan dan
dipindahkan ke entitas baru yang disebut perincian item laporan
penerimaan.
3. Ketergantungan transitif. Entitas pesanan pembelian dan laporan
penerimaan berisi atrbut yang redundan dengan data yang ada dalam
entitas persediaan dan pemasok. Redundansi ini terjadi karena

26. ketergantungan transitif dalam entitas pesaanan pembelian dan laporan
penerimaan
Membuat Basis Data Fisik
Setiap record dalam tabel perincian item laporan penerimaan menyajikan
item individual dalam laporan penerimaan. tabel perincian item pesanan pembelian
menggunakan kunci primer komposit dari nomor pesana pembelian dan nomor suku
cadang untuk secara unki mengidentifikasi atribut jumlah pesanan.
Langkah selanjutnya adalah membuat tabel-tabel fisik dan mengisinya
dengan data. Hal ini mencakup langkah yang harus direncanakan dan dilaksanakan
dengan hati-nati, dan bisa menghabiskan waktu beberapa bulan dalanm instalasi yang
besar. Program-program yang perlu citulis untuk mentransfer data organisasi yang
saat ini disimpan dalam file datar atau basis data warisan kedalam tabel relasional
yang baru. Data yang saat ini disimpan dalam dokumen kertas akan perlu
dimasukkan kedalam tabel basis data secara manual. Setelah ini dilakukan, tampilan
pengguna dapat dibuat.
Menyiapkan Tampilan Pengguna
Tabel yang dinormalisasi harus cukup lengkap agar dapat mendukung
tampilan dari semua pengguna sistem. Tampilan laporan penerimaan, pesanan
pembelian, dan laporan status persediaan dibuat dengan cara ini juga. Sebagai
ilustrasinya dibawah ini :
 Perintah SELECT mengidentifikasi semua atribut yang terdapat dalam
tampilan tersebut. Ketika atribut yang sama muncul pada lebihdari satu
tabel (misalnya, nomor-suku-cabang), namatabel sumber juga harus
disebutkan.
 Perintah FROM mengidentifikasi tabel-tabel yang digunakan untuk
membuat tampilan tersebut.
 Perintah WHERE menunjukkan bagaimana baris-baris dalam tabel
persediaan, tabel suku cabang – pemasok, dan tabel pemasok dicocokkan
untuk membuat tampilan tersebut. Dalam hal ini, tiga tabel digabungkan
secara aljabar berdasarkan kunci primer nomor – suku cadang dan nomor –
pemasok.

27.  Ekspresi ganda dapat dikaitkan dengan operator AND , OR, dan NOT.
Dalam contoh ini, ekspresi terakhir menggunakan AND untuk membatasi
record yang akan dipilih dengan ekspresi logis jumlah – yang – dimiliki ≤
titik pemesanan kembali.
Perintah SPL akan disimpan dalam program penggunaan yang disebut query.
Untuk melihat laporan status persediaan, agen pembelian menjalankan program
query. Setiap kali hal ini dilakukan, query membangun t ampilan baru dengan data
terbaru dari tabel persediaan dan pemasok. Dengan menyediakan permintaan dari
masing-masing pengguna, bukannya mengizinkan akses ke tabel-tabel yang
mendasari, pengguna dibatasi hanya ke data yang diberi otorisasi.
Basis Data dalam Lingkungan Terdistribusi
BAB 1 memperkenalkan konsep pemrosesan data terdistribusi (distributed data
processing – DDP) sebagai sebuah alternatif untuk pendekatan tersentralisasi.
Kebanyakan organisasi modern menggunakan bentuk pemrosesan distributive dan
jejaring untuk memproses transaksi. Satu hal penting yang harus dipertimbangkan
dalam merencanakan sebuah sistem terdistribusi adalah lokasi basis data organisasi.
Basis data terdistribusi memiliki dua kategori : basis data terpartisi dan tereplikasi.
Basis Data Tersentralisasi
Berdasarkan pendekatan basis data tersentralisasi ( centralized data base),
pengguna dari jarak jauh mengirim permintaan melalui terminal untuk data yang
terdapat disitus central, yang memproses permintaan dan mengirimkan data kembali
kepengguna. Situs central melakukan fungsi manager file yang melayani kebutuhan
data dari para pengguna jarak jauh.
Ada tiga keunggulan utama dari pendekatan basis data yang akan disajikan :
pengurangan biaya penyimpanan data, pengapusan prosedur pembaruan ganda,
danpembentukan kekinian data (file data perusahaan dengan tepat mencerminkan
dampak dari transaksinya).
Kekinian Data Dalam Lingkungan DDP
Selama pemrosesan data, saldo akun melewati keadaan inkonsistensi
sementara (temporary inconsistency) dimana nilainya dinyatakan secara tidak benar.
Hal ini terjadi selama pelaksanaan setiap transaski akuntansi. Dalam lingkungan

28. DDP, inkonsistensi sementara seperti itu dapat menghasilkan kerusakan permanen
pada basis data.
 Pengunci Basis Data
Untuk mendapatkan kekinian data, akses bersamaan ke elemen-elemen data
individual dengan banyak situs perlu dicegah. Pemecahan masalah ini adalah dengan
menggunakan pengunci basis data (basis data lockout), yaitu sebuah pengendali
peranti lunak yang mencegah banyak akses secara bersamaan ke data.
 Basis Data Terdistribusi
Basis data terdistribusi dapat didistribusikan dengan menggunakan tenik
partisi atau replikasi (tiruan).
 Basis Data Terpartisi
Pendekatan basis data terpartisi membagi basis data sentral dalam segmen atau
partsisi yang didistribusikan ke para pengguna utama. Keunggulan pendekatan ini
adalah :
 Pengendalian penggunaan ditingkatkan karena data disimpan dalam situs-
situs lokal.
 Waktu tanggal pemrosesan transaksi diperbaiki dengan memungkinkan akses
local ke data dan mengurami volume data yang harus ditransmisi diantara
situs.
 Basis data terpartisi dapat mengurangi potensi kehancuran. Dengan
menetapkan dibeberapa situs, hilangnya sebuah situs tidak akan menghapus
semua data yang diproses oleh organisasi.
Pada situasi dimana para pengguna dari situs yang berbeda menggunakan data
yang sama, masalah yang berkaitan dengan pendekatan sentralisasi juga bisa terjadi.
Permintaan data dari situs-situs lainnya sekarang harus dikelola menurut pengguna
utamanya.
 Fenomena jalan buntu. Dalam sebuah lingkungan terdistribusi, mungkin
terjadi banyak situs akan saling mengunci, sehingga saling mencegah untuk
memproses transaksinya. Jalan buntu (deadlock) terjadi karena ada sifat
saling mengecualikan terhadap data, dan transaksi berada dalam status

29. “menunggu” sampai semua kunci dipindahkan. Hal ini menyebabkan
transaksi tidak diproses secara lengkap dan merusak basis data. Jalan buntu
merupakan kondisi permanen yang harus dipecahkan oleh peranti lunak
khusus yang menganalisis setiap kondisi jalan buntu untuk menentukan solusi
terbaik. Karena hal ini dapat memengaruhi pemrosesan transaksi, akuntan
harus mengetahui masalah-masalah yang berkaitan dengan resolusi jalan
buntu.
 Resolusi jalan buntu. Pemecahan masalah jalan buntu biasanya akan
mengorbankan satu atau dua transaksi. Transaksi-transaksi tersebut harus
dihentikan untuk menyelesaikan pemrosesa transaksi lainnya dalam jalan
buntu tersebut. Transaksi yang diselamatkan terlebih dahulu harus diulang
kembali. Dalam transaksi yang diselamatkan terlebih dahulu, peranti lunak
resolusi jalan buntu berusaha untuk meminimalkan total biaya untuk
memecahkan jalan buntu tersebut. Walaupun untuk mengotomatisasikannya
tidak mudah, beberapa faktor yang dapat mempengaruhi keputusan ini adalah
:
1. Sumber daya yang baru-baru ini di investasikan dalam transaksi
tersebut. Hal ini dapat diukur dalam jumlah pembaruan transaksi
yang telah dilakukan dan yang harus diulang jika transaksi
tersebut dihapuskan.
2. Tahap penyelesaian transaksi. Secara umum, peranti lunak untuk
resolusi jalan buntu akan mencegah penghapusan transaksi yang
mendekati selesai.
3. Jumlah jalan buntu yang berkaitan dengan transaksi. Karena
menghapus transaksi akan memecahkan semua keterlibatan
jalan buntu peranti lunak itu harus berusaha untuk
menghilangkan transaksi yang menjadi bagian lebih dari satu
jalan buntu.
Basis Data Tereplikasi
Basis data tereplikasi (replicated data base) efektif untuk perusahaan yang
tingkat penggunaan bersama untuk data-datanya tinggi, tetapi tidak ada pengguna
utamajastifikasi utama untuk basis data tereplikasi adalah untuk mendukung
permintaan data yang hanya untuk dibaca (read-only queries). Karena data

30. direplikasi untuk setiap situs, akses data untuk tujuan permintaan data dapat
dilakukan, selain itu penguncian dan penundaan karena lalu lintas jaringan dapat
diminimalkan.
Karena setiap situs hanya memproses transaksi local, atribut data bersama
yang ditiru disetiap situs akan diperbarui oleh transaksi yang berbeda sehingga pada
titik waktu tertentu, akan memiliki nilai berbeda dan unik.
Pengendali Bersamaan
Pengendali bersamaan adalah hadirnya data yang lengkap dan akurat di
semua situs. Para perancang sistem harus menggunakan metode-metode untuk
memastikan bahwa transaksi yang diproses disetiap situs secara akurat dicerminkan
dalam basis data disitus-situs lainnya. Metode yang bisa digunakan untuk pengendali
bersamaan adalah membuat urutan transaksi dengan time-stamping (pemberiancap
waktu). Bagian kedua dari proses pengendali adalah member stempel waktu untuk
setiap transaksi. Sebuah jam digunaka untuk menjaga semua situs, sebagian dengan
wilayah waktu yang berbeda, dengan waktu logika yang sama.
Basis Data Terdistribusi dan Akuntan
Keputusan untuk mendistribusikan basis data adalah keputusan yang harus
dipikirkan dnegan baik. Ada banytak masalah dan pertukaran yang harus
dipertimbangkan. Sebagian pertanyaan paling dasar antara lain :
 Apakah data harus diorganisasikan secara terpusat atau terdistribusi?
 Jika yang diinginkan adalah distribusi data, basis data harus direplikasi atau
dipartisi?
 Jika direplikasi, basis data harus direplikasi seluruhnya tau sebagian saja yang
direplikasikan?
 Jika basis data akan dipartisi, bagaimana segmen-segmen data hrus
dialokasikan di antara situs?

31. KESIMPULAN
DBMS adalah suatu sistem atau software yang dirancang khusus untuk
mengelola suatu database dan menjalankan operasi terhadap data yang diminta
oleh banyak pengguna.
jenis-jenis dari DBMS adalah MySQL,ORACLE, Firebirdh, Microsoft
SQL Server 2000, Visual FoxPro 6.0,Database Dekstop Paradox.
Penyimpanan data dalam bentuk DBMS mempunyai banyak manfaat
dan kelebihan dibandingkan dengan penyimpanan dalam bentuk flat file atau
spreadsheet
Administrator basis data adalah orang yang bertanggungjawab terhadap
keseluruhan basis data yang ada di dalam sebuah organisasi, mulai dari
merancang, mengimplementasikan, merawat hingga memperbaiki kesalahan
yang ad didalam basis data.
Entitas adalah segala sesuatu yang digunakan oleh organisasi untuk
mengangkap data

32. DAFTAR PUSTAKA
Damayanti, K., Fardinal., (2019). The Effect of Information Technology Utilization,
Management Support, Internal Control, and User Competence on Accounting Information
System Quality. Schollars Bulletin, 5(12), 751-758.
Hanifah, S., Sarpingah, S., & Putra, Y. M., (2020). The Effect of Level of Education, Accounting
Knowledge, and Utilization Of Information Technology Toward Quality The Quality of MSME ’ s
Financial Reports. (3). https://doi.org/10.4108/eai.3-2-2020.163573
Herliansyah, Y., Nugroho, L., Ardilla, D., & Putra, Y. M., (2020). The Determinants of Micro,
Small and Medium Entrepreneur (MSME) Become Customer of Islamic Banks (Religion,
Religiosity, and Location of Islamic Banks). The 1st Annual Conference Economics, Business,
and Social Sciences, (2). https://doi.org/10.4108/eai.26-3-2019.2290775
Putra, Y. M. (2018). Sistem Manajemen Basis Data. Modul Kuliah Sistem Informasi
Manajemen. FEB-Universitas Mercu Buana: Jakarta
Putra, Y. M., (2019). Analysis of Factors Affecting the Interests of SMEs Using Accounting
Applications. Journal of Economics and Business, 2(3), 818-
826. https://doi.org/10.31014/aior.1992.02.03.129
Zamzami, A.H., & Putra, Y. M., (2019). Intensity of Taxpayers Using E-Filing (Empirical
Testing of Taxpayers in Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, and Bekasi). EPRA International
Journal of Multidisciplinary Research (IJMR) 5(7), 154-161.
https://books.google.co.id/books?id=NaKZX-
XsJdEC&pg=PA139&dq=sistem+manajemen+basis+data&hl=en&sa=X&ved=
2ahUKEwjz1MSj47jsAhUH4HMBHXBQD5UQ6AEwBHoECAYQAg#v=onepa
ge&q=sistem%20manajemen%20basis%20data&f=true
https://www.seputarpengetahuan.co.id/2017/08/pengertian-dbms-database-
management-system-tujuan-fungsi-macam-komponen-keuntungan-kerugian-
contoh.html#:~:text=Tujuan%20DBMS%20(Database%20Management%20Sy
stem),-
Tujuan%20dari%20DBMS&text=Menghemat%20ruang%20penyimpanan%2
0data,jumlah%20yang%20banyak%20atau%20besar
https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=sj9A54FnFbQC&oi=fnd&pg=
PA27&dq=bahasa+definisi+data+dalam+DBMS&ots=vTH8VPAWhu&sig=kV

33. vKhpwOp53DhzUXC56jeUu4AMU&redir_esc=y#v=onepage&q=bahasa%20de
finisi%20data%20dalam%20DBMS&f=true
https://qwords.com/blog/ddl-adalah/
https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=sj9A54FnFbQC&oi=fnd&pg=
PA27&dq=bahasa+definisi+data+dalam+DBMS&ots=vTH8VPAWhu&sig=kV
vKhpwOp53DhzUXC56jeUu4AMU&redir_esc=y#v=onepage&q=bahasa%20de
finisi%20data%20dalam%20DBMS&f=true
https://books.google.co.id/books?id=QLORpKP2zcgC&pg=PT43&dq=administ
rator+basis+data&hl=en&sa=X&ved=2ahUKEwi0pMLbjLnsAhXRmuYKHSj3
CCMQ6AEwAnoECAAQAg#v=onepage&q=administrator%20basis%20data&
f=false