basis data

      Pengertian dan Sejerah Basis Data dan  Sistem  Basis Data 

A.   Pengertian Basis Data dan Sistem Basis Data

1. Pengertian Basis Data

     Basis data adalah, basis data terdiri dari 2 (dua) kata, yaitu kata Basis dan Data. Basis bisa di artikan sebagai markas ataupun gudang, tempat berkumpul. Sedangkan data yaitu kumpulan fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek, seperti manusia, barang, dan lain-lain yang direkam ke dalam bentuk angka, bentuk huruf, simbol, teks, bunyi, gambar atau juga  kombinasinya.

Basis data adalah kumpulan terorganisasi dari data – data yang saling berhubungan sedemikian rupa sehingga dapat mudah disimpan, dimanipulasi, serta dipanggil oleh penggunanya. Definisi Basis data juga dapat diartikan sebagai kumpulan data yang terdiri dari satu atau lebih tabel yang terintegrasi satu sama lain, dimana setiap user diberi wewenang untuk dapat mengakses ( seperti mengubah, menghapus dll.) data dalam tabel-tabel tersebut.

Ada pun tujuan Basis Data sendiri adalah sebagai berikut :

a.    Kecepatan serta kemudahan dalam menyimpan, memanipulasi atau juga menampilkan kembali data tersebut.

b.    Efisiensinya ruang penyimpanan,  karena dengan basis data,  redudansi data akan bisa dihindari.

c.    Keakuratan (Accuracy) data.

d.   Ketersediaan (Availability) data.

e.    Kelengkapan (Completeness) data, Bisa melakukan perubahan struktur dalam basis data, baik dalam penambahan objek baru (tabel) atau dengan penambahan field-field baru pada table.

f.     Keamanan (Security) data, dapat menentukan pemakai yang boleh menggunakan basis data beserta objek-objek yang ada didalamnya serta menentukan jenis -jenis operasi apa saja yang boleh dilakukannya.

g.    Kebersamaan Pemakai (Sharability), Pemakai basis data bisa lebih dari satu orang, tetapi tetap menjaga atau menghindari masalah baru seperti: inkonsistensi data (karana data yang sama diubah oleh banyak pemakai pada saat yang bersamaan) dan juga kondisi deadlock (karena ada banyak pemakai yang saling menunggu untuk menggunakan data tersebut. 

     2. Pengertian  Sistem Basis Data

Sedangkan pengertian sistem basis data adalah sistem yang terdiri dari koleksi data atau kumpulan data yang saling berhubungan dan program-program untuk mengakses data tersebut. KomponenUtama Sistem Basis Data :

a.    Perangkat Keras (Hardware)

b.    Sistem Operasi (Operating Sistem)

c.    Basis data (Database)

Sistem Pengelola Basis Data (Database Management Sistem atau disingkat DBMS)  Yaitu pengelola basis data secara fisik tidak dilakukan oleh pemakai secara langsung, akan tetapi ditangani oleh sebuah perangkat lunak yang khusus. Perangkat Lunak inilah yang disebut DBMS (Database Management Sistem) yang akan menentukan bagaimana data diorganisasi, disimpan, diubah serta diambil kembali. Perangkat Lunak ini juga yang menerapkan mekanisme pengamanan data, pemakaian data secara bersama-sama, konsistensi data dan sebagainya.

d.   Pemakai (User).

e.    Aplikasi atau Perangkat Lunak yang lainnya.

 B.Tujuan Basis Data

Tujuan Utama Sistem Basis Data sendiri adalah : Menunjukkan suatu lingkungan yang tepat dan efisien didalam melakukan pengambilan (retrieving) dan penyimpanan (storing) informasi basis data, serta menyediakan antarmuka yang lebih ramah kepada user dalam melihat data.

Kegunaan atau Fungsi Sistem Basis Data, mengatasi masalah-masalah pemrosesan data yang sering ditemui dengan menggunakan metode konvensional,  permasalah yang diatasi diantaranya:

a.     Redudansi data dan juga inkonsistensi data.

b.     Kesuliatan dalam pengaksesan data.

c.     Data Isolation.

d.    Konkurensi pengaksesan.

e.     Masalah keamanan.

f.      Masalah Integritas.

Pemakai sistem basis data diantaranya:

a.    Programmer Aplikasi yaitu orang atau pemakai yang berinteraksi dengan basis data melalui Data Manipulation Language (DML)

b.    User Mahir (Casual User) yaitu pemakai yang berinteraksi dengan sistem tanpa menulis modul program. Mereka menyatakan query untuk mengakses data dengan bahasa query yang telah disediakan oleh suatu DBMS.

c.    User Umum (End User/ Naïve User) yaitu Pemakai yang berinteraksi dengan sistem basis data melalui pemanggilan satu program aplikasi permanen (executable program) yang telah disediakan sebelumnya.

d.   User Khusus (Specialized User) yaitu Pemakai yang menulis aplikasi basis data non konvensional, tetapi untuk keperluan-keperluan khusus.

2.2.2.     Sejarah Basis Data

       Dari awal penggunaan komputer, penyimpanan dan manipulasi data merupakan focus utama aplikasi. Pada trahun 1960, Charles  Bachman diperusahaan General Electrik mendesain generasi pertama DBMS yang disebut penyimpanan  Data Terintegrasi (Integrated Data Store). Dasar untuk model data jaringan dibentuk lalu distandardisasi oleh Conference on Data System Language (CODASYL). Kemudian, Bachman menerima ACM Turing Award (Penghargaan semacam nobel pada ilmu komputer ) di tahun 1973.

pada akhir 1960-an, IBM mengembangkan System manajemen informasi (Informasi Manajemen System) DBMS. IMS  bentukan dari representasi  data pada kerangka kerja yang disebut model data hierarki. Dalam waktu yang sama, hasil kerja sama IBM dengan perusahaan penerbangan Amerika mengembangkan System SABRE. System SABRE memungkinkan user mengakses data yang sama pada jaringan komputer  

pada tahun 1970, Edgar Codd di laboratorium penelitian di San Jose mengusulkan suatu representasi data baru yang disebut model data relation. Pada tahun 1980, model relasional menjadi paradigm DBMS paling dominan. Bahasa query SQL dikembangkan untuk basis data relasional sebagai bahan projek Sistem R dari IBM . SQL Dikembangkan untuk basis data relasional sebagai bahan proyek Sistem R dari IBM . SQL distandardisasi di akhir tahun 1980 dan SQL-92 diadopsi oleh American National Standards Institute        (ANSI)            dan             International    Standards Organization (ISO). Pemograman yang digunakan untuk eksekusi  bersama dalam basis sata disebut transaksi. User penulis penulis programnya dan bertanggung jawab menjalankan programnya secara bersamaan  terhadap DBMS. Pada tahun 1999, James Gray memenangkan Turing award untuk kontribusinya pada manajemen transaksi dalam DBMS.

Pada akhir tahun 1980 dan permulaan tahun 1990, banyak bidang system basis data dikembangkan.    Peneliti bidang basis data meliputi bahasa query yang powerful, model data yang lengkap dan penekanan pada dukungan analisis data yang kompleks semua bagian organisasi. Beberapa vendor misalnya IBM, DB2, Oracle8, dan Informix UDS) memperluas systemnya image dan text serta kemampuan query yang kompleks. System khusus dikembangkan banyak vendor untuk membuat data warehouse dan mengonsolidasi data beberapa basis data
 

 TINGKATAN DALAM BASIS DATA

Ada beberapa tingkatan dalam basis data  paling tinggi itu adalah data warehousing dan masi banyak di bawahnya berikut ini adalah urutan dari tingkatan dari basis data .

A.  Data Warehousing

1.Konsep Data Warehousing

Konsep dasar dari data warehousing adalah informasi yang dikumpulkan dalam suatu gudang penyimpanan dan merepresentasikan solusi untuk pengaksesan data didalam sistem non relasional. Sehingga data warehousing dapat disebut sebagai database yang berorientasi pada subyek, terintegrasi, mempunyai Time Variant dan non-valitile. Empat Karakteristik Data Warehouse:

1.    Subject oriented: Aplikasi untuk operasi perusahaan (operational system) berorientasi pada proses (mengotomasi fungsi-fungsi dari proses bersangkutan– function oriented). Misalnya di bank, aplikasi kredit mengotomasi fungsi-fungsi: verifikasi lamaran dan credit checking, pemeriksaan kolateral, approval, pendanaan, tagihan, dan seterusnya. Didalam data warehouse data-data yang dihasilkan dari proses kredit ini,  diatur kembali (dikelompokkan) dan diintegrasikan (digabung) dengan data- data dari fungsi-fungsi lain,  agar berorientasi pada misalnya nasabah dan  produk.

2.     Integrated: Data dari macam-macam aplikasi transaksi (untuk bank misalnya: tabungan,  kredit, rekening koran) semua mengandung data nasabah,  ada yang sama ada yang spesifik (yang sama misalnya: nama dan alamat,  yang spesifik misalnya:  untuk kredit ada kolateral,  untuk rekening Koran ada overdraft) – didalam data warehouse data-data yang sama harus diintegrasikan disatu database, termasuk misalnya diseragamkan formatnya (sederhana tetapi paling sering terjadi – aplikasi-aplikasi sering dibeli vendor berbeda, dibuat dengan/dijalankan di teknologi berbeda-beda).

3.     Time variant: Data warehouse menyimpan sejarah (historical data). Waktu merupakan tipe atau bagian data yang sangat penting didalam data warehouse. Didalam data warehouse sering disimpan macam-macam waktu,  seperti waktu suatu transaksi terjadi/dirubah/dibatalkan, kapan efektifnya, kapan masuk ke komputer, kapan masuk ke data warehouse;  juga hampir selalu disimpan versi, misalnya terjadi perubahan definisi kode pos,  maka yang lama dan yang baru ada semua didalam data warehouse kita. Sekali lagi, data warehouse yang bagus adalah yang menyimpan sejarah.

4.     Non-volatile:  Sekali masuk kedalam data warehouse,  data-data,  terutama data tipe transaksi,  tidak akan pernah di update atau dihapus (delete) Terlihat, bahwa keempat karakteristik ini saling terkait – kesemuanya harus diimplementasikan agar suatu data warehouse bisa efektif memiliki data untuk mendukung pengambilan - keputusan. Dan,implementasi keempat karakteristik ini membutuhkan struktur data dari data warehouse yangberbeda dengan database sistem operasional.

Keuntungan    dari      Data    Warehousing
1. Hasil  yang   diperoleh   dari      investasi  lebih    tinggi
2.  Kompetitif
3. Meningkatkan produktivitas perusahaan

Jenis database yang tersimpan di dalam media penyimpanan data berdasarkan
penggunaan     data :

1.    Database yang memiliki data sering di-update disebut data OLTP (Online Transaction Processing). Data OLTP sering juga disebut data operasional, mencerminkan sifat aplikasi database yang dinamik.

2.    Database yang memiliki data sering digunakan untuk query disebut DSS (Decision Support System). Data DSS sering disebut data analitikal, mencerminkan sifat aplikasi            database                      yang   relatif   statik.

B.       DataMart
     Untuk mencapai suatu data warehouse kelihatannya merupakan suatu tantangan besar dan memang demikian. Bahkan begitu besarnya sehingga beberapa pakar menyarankan pendekatan yang lebih sederhana yaitu menerapkan sesuatu yang dinamakan data mart. Data mart adalah database yang berisikan data yang menjelaskan satu segmen operasi perusahaan. Misalnya perusahaan mungkin memiliki data mart pemasaran, data mart sumber daya manusia, dsb

C.  Data       Mining

Istilah yang sering digunakan bersama-sama dengan data warehouse dan data mart adalah data mining. Data mining adalah proses menemukan hubungan dalam data yang tidak diketahui oleh pemakai. Data mining membantu pemakai dengan mengungkapkan berbagai hubungan dan menyajikannya dengan suatu cara yang dapat dimengerti sehingga dapat menjadi dasar pengambilan keputusan. Data mining memungkinkan pemakai “menemukan pengetahuan” pada database yang dalam sepengetahuannya tidak ada. Contoh Data Mining : Sebuah bank telah memutuskan untuk menawarkan reksadana kepada para pelanggannya. Manajemen bank ingin mengarahkan materi promosi pada segmen pelanggan yang memberikan potensi bisnis terbesar.