DATABASE

Pengertian Database

Database adalah kumpulan data yang saling berhubungan,yang di atur secara logis,yang di bangun dan di rancang untuk tujuan khusus.(using information technologi edisi 7 by william/sawyer).

Basis data adalah kumpulan informasi yang disimpan dalam komputer secara sistematik sehingga dapat memeriksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebuT

Penyusun database

adalah unit terkecil yang tersimpan di dalam komputer dalam sebuah database-di wakili dengan 0 untuk mati(off) dan 1 untuk hidup(on)

atau biasa disebut karakter adalah sebuah huruf, angka , atau karakter khusus. A,B,C,1,2,3,#,$,% adalah contoh dari karakter tunggal.gabungan beberapa bit akan membentuk sebuah karakter.

adalah sebuah unit data yang berisi satu atau lebih karakter(byte). field merupakan unit terkecil dari informasi berharga di dalam database.

adalah kumpulan field yang berhubungan. Masing-masing record menyimpan data hanya sekitar satu entitas, yang bisa berupa orang, tempat, peristiwa, atau sebuah gejala.

merupakan kumpulan record yang berhubungan. contoh sebuah file adalah data tentang siapa saja yang bekerja di departemen yang sama dalam sebuah perusahaan, termasuk nama, alamat, dan nomor jaminan sosial.

adalah kumpulan file yang saling berhubungan.

analogi file

sekilas tentang file

Tipe File

file dapat di bagi menjadi dua yaitu:

1.file program

2.file data

File program adalah file yang berisi instruksi perangkat lunak.contohnya pengolahan kata atau program spreadsheet,yang terdiri dari beberapa file seperti file untuk validasi gramar,file untuk validasi susunan kalimat dan lain-lain.

File Data adalah file yang memuat data seperti angka, kata, gambar, suara, dan sebagainya. contoh eksistensi umum adalah .txt(teks) dan .xls(lembar kerja Excel) .file data akan berperan menjadi file program.

analogi database

Macam- macam database

1.Database Hirarkis(berdasarkan fisik)

2.Database Jaringan(berdasarkan fisik)

3.Database Rasional(berdasarkan isi)

4.Database berorientasi objek(berdasarkan objek)

5.Database Multidimensional(berdasarkan dimensi)

Database hirarkis adalah database model tertua dari lima model database.Dalam database hirarkis field atau record di atur dalam kelompok-kelompok yang berhubungan menyerupai pohon, dengan record child(level lebih rendah) berada di bawah record parent(level lebih tinggi).

Model ini di gunakan pada tahun 1970-an pada mainframe untuk sisem penyimpanan pita(tape storage) dan masih digunakan di beberapa tipe sistem reservasi penumpang.

contoh database hirarki

kelebihan:

-Dalam database hirarkis proses pengaksesan atau peng-updatean data bisa berlangsung sangat cepat karena hubungan-hubungan sudah di tentukan.

kekurangan:

-Dalam database hirarkis bisa terdapat satu parent untuk satu child dan bisa saja tidak terdapat hunbungan antar record child.

-selain itu jika ingin menambahkan satu field baru ke dalam sebuah database menyebabkan semua database harus di definisikan kembali.

Database Jaringan adalah perkembangan dari model database hirarkis.database jaringan sama dengan database hirarkis, namun setiap record childnya bisa memiliki lebih dari satu record parent dan sebaliknya(satu record child bisa memilki beberapa parent).database jaringan pada dasarnya digunakan dengan mainframe.

contoh database jaringan

kelebihan:

-Database jaringan lebih fleksible di banding database hirarkis karena ada hubungan yang berbeda antarcabang data.

kekurangan:

-Pengguna harus terbiasa dengan struktur database.

-Jumlah hubungan antar-record terbatas

-Untuk menguji sebuah field seseorang harus mendapatkan semua record.

Database Rasional menghubungkan data pada file-file berbeda dengan menggunakan sebuah kunci atau elemen data yang umum.Contoh program DBMS mikrokomputer, yang semuanya rasional, adalah paradox dan Access. Model rasional yang di gunakan dalam sistem komputer yang besar adalah Oracle, Informix, dan Sybase.

Cara Kerja Database Rasional

Dalam database rasional, tidak ada akses yang berjalan menurun seperti sebuah hirarki. Elemen-elemen data disimpan dalam tabel yang berbentuk tabel dan kolom. Dalam istilah database, tabel di sebut relasi(file), baris di sebut tuples(record),dan kolomnya di sebutatribut(field). Dalam model database hirarkis dan jaringan, data di atur menurut alamat fisik, tetapi dalam model rasional data justru diatur secara logis yaitu berdasarkan isi.

contoh database rasional

Database berorientasi Objek merupakan database yang menggunakan "objek" sebagi file dalam elemen dalam file database.Sebuah objek terdiri atas

1. Data dengan sembarang bentuk, meliputi grafis, audio, dan video.
2. Instruksi aksi yang akan diambil pada data.

contoh database berorientsi objek adalah FastObjects, GemStone, Objectivity, DB, Jasmine Objek Database, KE Texpress.

Model database tradisional,termasuk rasional,bisa bekerja dengan baik dalam situasi bisnis tradisonal.Namun, model-model ini kurang sesuai dengan bidang desain dan manufacturing mesin, eksperimen ilmiah, telekomunikasi, sistem informasi geografis, dan multimedia.maka dari itu di kembangkanlah Database Berorientasi objek.

Database berorientasi objek adalah database multimedia yang bisa menyimpan lebih banyak tipe data dibanding database rasional. Misalnya, database siswa berorientasi objek bisa memuat foto dan "bite suara" masing-masing siswa, bahkan secuplik video singkat sebagai tambahan pada data nilai dan data pribadi.

Macam-macam database berorientasi objek salah satunya adalah database hypertext,ataudatabase web, yang memuat teks yang dihubungkan ke dokumen lain. Jenis yang lain adalahdatabase hypermedia, yang memuat link dan juga grafis, suara, dan video. kedua jenis database berorientasi objek ini bisa di akses via web

contoh database berbasis objek

Database Multidimensional(MDA) adalah database yang memodelkan data sebagai fakta, dimensi,dan numerik untuk menganalisis data dalam jumlah besar, tujuannya untuk mengambil keputusan.contohnya adalah InterSystems Cathe, ContourCube, dan Cognoa PowerPlay. Database multidimensional menggunakan bentuk kubus untuk mempersentasikan dimensi-dimensi data yang tersedia bagi seorang, maksimal empat dimensi. Sebagai contoh,"penjualan" bisa dilihat dengan dimensi (1) model produk, (2)geografi, (3) waktu, atau (4) beberapa dimensi tambahan.

spreadsheet penjualan sample

kubus sample memuat data penjualan. Kubus data dapat melihat sampai empat dimensi sekaligus. Dalam hal ini kubus mengeneralisasi spreadsheet dari table hingga 3 dimensi-produk,kota, tahun

Data mining

Data mining atau biasa di singkat DM adalah proses penyaringan dengan menggunakan komputer, dengan cara menganalisis menganalisis sejumlah besar data untuk mendapatkan pola-pola serta makna yang tersembunyi, untuk menemukan pengetahuan baru.

Langkah-langkah data mining sebagai berikut:

1. sumber data bisa di peroleh dari beberapa sumber spserti(1)Data yang di dapat dari file yang bersumber dari sistem manajeman file pada mainframe.(2)data bisa di dapat dari berbagai macam database.(3)Data juga bisa di dapat dari data warehouse
2. Penggabungan dan Pembersihan Data Data baik dari dalam maupun dari luar perusahaan yang harus di gabungkan dapat di sebut data cleansing.Data yang berasala dari satu sumber tidak mempunyai kualitas yang bagus. Data seperti ini banyak terdapat error dan tidak konsisten. Supaya data mining memberikan hasil yang akurat maka data harus di scrubb(di bersihkan dari kesalahan dan dari format yang tidak konsisten)
3. Data dan Meta-Data adalah proses pembersihan data yang menghasilkan data yang bersih dan varian. Meta data pada umumnya menjelaskan tentang bagaimana,kapan, dan siapa yang menggumpulkan data khusus dan bagaimana data tersebut di format.
4. Memindah Data ke Data warehouse data dan meta data dikirimkan langsung ke warehouse. Data warehouse adalah database khusus untuk data dan meta data yang sudah di bersihkan. Data warehouse di simpan dalam disk yang menggunakan teknologi penyimpanan seperti RAID(redundant arrays of independen disks). Data warehouse kecil dapat menyimpan data kurang dari 100 gigabyte, sedangkan database besar dapat menyimpan data lebih dari 500 gigabyte.

Menggali Data

Data dalam warehouse biasa di gali menggunakan 2 algoritma yaitu:

Analisis Regresi:

Pada dasarnya analisis regresi memerlukan sekumpulan data numerik khusus dan menyususn rumusan matematika yang cocok dengan data.

Analisis Klasifikasi:

adalah proses pengenalan pola statistik yang di terpakan pada sekumpulan data yang bukan sekedar data numerik.

Aplikasi Data Mining:

data mining dapat di aplikasikan dalam beberapa hal yaitu:

1. Olahraga
2. Pemasaran
3. Kesehatan
4. Ilmu pengetahuan

contoh penerapannya

Olahraga

-->Brian James,pelatih Toronto Raptors, menggunakan data mining untuk melawan tim lain di National Basketball Asosiation(NBA).

--> pelatih di U.S Gymnastics Federation menggunakan peranti DM yang disebut IDIS (lowa Drugs Information Service) untuk melakukan faktor-faktor jangka panjang yang mempengaruhi performa atlet, juga mengetahui berbagai masalah agar bisa di tangani lebih dini.

Pemasaran

-->Data mining di gunakan untuk meliuhat informasi di toko-toko eceran, yang berisi banyak fakta seperti harga, jumlah yang di jual, dan tanggal penjualan untuk ribuan produk di ratusan lokasi geografis.

Kesehatan

-->Sebuah rumah sakit di los angels menggunakan IDIS untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan dan kegagalan operasi tulang belakang.

Ilmu Pengetahuan

-->Teknik Data Mining di gunakan untuk menemukan pola-pola baru dalam data genetika, struktur molekul, perubahan iklim global, dan banyak lagi.