Pemodelan Data SI 401 Perancangan Sistem Informasi Pertemuan

Pemodelan Data SI 401 Perancangan Sistem Informasi Pertemuan #4 Suryo Widiantoro, ST, MMSI, M. Com(IS)

Capaian pembelajaran #2 Mahasiswa mampu melakukan identifikasi terhadap kebutuhan sistem menggunakan analisis use case, pemodelan proses, dan pemodelan data berdasarkan pendekatan terstruktur.

Topik bahasan 1. 2. 3. Entity relationship diagram (ERD) Pembuatan ERD Validasi ERD

� Sebuah model data menjelaskan data yang mengalir melalui proses bisnis dalam organisasi: ◦ Selama tahap analisis model data menyajikan pengaturan data secara lojikal tanpa memperhatikan bagaimana data disimpan, diciptakan, atau dimanipulasi. ◦ Saat tahap perancangan model data diubah untuk menunjukkan bagaimana data akan disimpan secara fisikal dalam database dan file. � Pembuatan entity relationship diagram adalah teknik pemodelan data yang paling umum digunakan: ◦ Model data dibuat melalui proses iteratif dimana model akan menjadi semakin detil dan nyata.

Entity relationship diagram - ERD

� Sebuah entity relationship diagram (ERD) adalah gambar yang memperlihatkan informasi yang diciptakan, disimpan, dan digunakan oleh sistem bisnis. � Seorang Analis dapat membaca ERD untuk menemukan kepingan informasi dalam sistem dan bagaimana informasi dikelola dan berhubungan dengan informasi lainnya.

� Dalam ERD, informasi yang sejenis ditulis dan diletakkan dalam kotak yang disebut entitas. � Gambarkan garis diantara entitas untuk dijadikan sebagai relationship diantara data, tambahkan simbol 2 khusus untuk menjelaskan aturan bisnis (business rule) yang harus didukung oleh sistem. � Tidak ada urutan dalam ERD, walaupun entitas yang saling berhubungan ditempatkan berdekatan.

Elemen ERD � Ada 3 elemen dasar dalam pemodelan data (entitas, atribut, dan relationship), yang masing 2 memiliki simbol gambar berbeda. � Ada beberapa aturan simbol yang dapat digunakan dalam ERD seperti yang terlihat pada tabel di slide berikut.

Entitas (entity ) � Entitas adalah bagian paling dasar dari sebuah model data. � Bisa berupa orang, tempat, kejadian, atau sesuatu yang data 2 nya akan dikumpulkan, misalnya: karyawan, pesanan, produk. � Entitas digambar dengan simbol segi empat dan diberi nama dengan kata benda tunggal huruf besar, misal: KARYAWAN, PESANAN, PRODUK. � Semua entitas harus punya nama sehingga mudah diidentifikasi.

Atribut (attribute ) � Atribut adalah jenis informasi yang disimpan dalam sebuah entitas. � Misalnya atribut pelanggan adalah nama, alamat rumah, alamat email. � Entitas memiliki banyak atribut, namun hanya pilih atribut yang akan digunakan pada proses bisnis yang dimasukkan dalam model. � Atribut ditulis dalam entitas dengan bentuk kata benda.

Hubungan (relationship ) � Relationship adalah asosiasi antar entitas dan digambarkan bebentuk garis yang menghubungkan entitas. � Setiap relationship memiliki satu entitas parent dan satu entitas child, dimana parent adalah entitas pertama dalam relationship dan child adalah yang kedua. � Relationship harus diberi label jelas dengan kata kerja aktif sehingga koneksi antar entitas dapat dipahami. ◦ Bila setiap relationship memiliki kata kerja masing 2 maka dibaca 2 arah. � Relationship ◦ Cardinality memiliki 2 keterangan:

Cardinality � Setiap relationship memiliki cardinality, yaitu ratio/perbandingan dari jumlah instans parent terhadap jumlah instans child. � Untuk menentukan cardinality suatu relationship, pertimbangkan: “berapa banyak instans dari satu entitas diasosiasikan dengan sebuah instans entitas lain? ”

Modality � Relationship memiliki modality yang null atau not null, yang mengacu pada apakah bisa atau tidaknya satu instans entitas child ada/eksis tanpa satu instans di entitas parent yang berhubungan. � Pada dasarnya, modality dari satu relationship mengindikasikan bahwa instans entitas child itu diperlukan untuk berperan dalam relationship.

Entity, attribute, relationship, cardinality, modality

Kamus data dan Metadata � Kamus data (data dictionary) adalah tempat dimana Analis mendefinisikan atau mencari informasi mengenai entitas, atribut, dan relationship pada ERD. ◦ Visio 2010 dapat digunakan untuk membuat ERD sekaligus memiliki kemampuan untuk membuat kamus data. � Informasi yang ada pada kamus data disebut metadata, atau singkatnya adalah data mengenai data. ◦ Metadata adalah segala hal yang menjelaskan sebuah entitas, atribut, atau relationship, misalnya nama entitas, deskripsi atribut, dan cardinality relationship, untuk membantu designer memahami dengan lebih baik sistem yang akan dibangun serta membantu user memahami

Types of Metadata Captured by the Data Dictionary

Pembuatan ERD

� Menggambar dan perbaiki. ERD adalah proses iteratif coba 2 � ERD dapat menjadi rumit, hingga ada ERD yang berisi ratusan hingga ribuan entitas. � Langkah dasar membangun ERD adalah sebagai berikut: 1) Identifikasi entitas, 2) Tambahkan atribut yang sesuai untuk setiap entitas, 3) Gambar hubungan (relationship) diantara entitas untuk menunjukkan bagaimana mereka berasosiasi satu dengan lainnya.

Langkah 1: identifikasi entitas � Entitas mewakili kategori utama informasi yang harus disimpan di dalam sistem. � Bila menggunakan use case, lihat bagian input utama, output utama, dan informasi yang digunakan pada langkah 2 use case. � Bila model proses (DFD) telah ada, cara termudah untuk memulai adalah melalui: ◦ Data stores yang ada di DFD, ◦ Entitas eksternal, ◦ Aliran data yang mengindikasikan informasi yang ditangkap dan mengalir pada sistem.

Langkah 2: tambahkan atribut dan beri identifier � Informasi yang mendeskripsikan setiap entitas menjadi atributnya: ◦ Cara pertama adalah dengan melihat use case dan memperhatikan aliran informasi pada DFDnya, walaupun terkadang tidak cukup detil untuk menentukan atribut yang harus ada pada entitas. ◦ Cara kedua adalah dengan memeriksa definisi kebutuhan (requirement definition) pada bagian kebutuhan fungsional (functional requirement) yang disebut kebutuhan data (data requirement), yaitu bagian yang mendeskripsikan kebutuhan data untuk sistem. ◦ Cara terakhir adalah dengan melakukan wawancara atau analisis dokumen.

Langkah 3: identifikasi relationship � Langkah terakhir dalam membuat ERD adalah menentukan bagaimana entitas saling berhubungan satu sama lain. � Buatlah garis yang menghubungkan antara entitas yang memiliki relationship, setiap relationship diberi label, serta tambahkan cardinality dan modality. � Cara termudah adalah mulai dengan 1 entitas dan tentukan semua entitas lain yang memiliki relationship dengan entitas pertama.

Syntax lanjutan Entitas Independent � Sebuah entitas independent adalah sebuah entitas yang dapat eksis tanpa bantuan entitas lainnya. � Entitas ini memiliki identifier yang tercipta dari atribut sendiri. � Atribut dari entitas lainnya tidak diperlukan untuk secara unik mengidentifikasi instans dari entitas ini. � Entitas independent digambar sebagai segi empat dengan garis batas tunggal. � Bila sebuah relationship menyertakan entitas child bebas maka disebut nonidentifying relationship.

Entitas Dependent � Ada situasi dimana sebuah entitas child memerlukan atribut dari entitas parent untuk secara unik mengidentifikasi sebuah instansnya. � Dalam kasus ini, entitas child disebut entitas dependent dan identifiernya terdiri dari sedikitnya satu atribut dari entitas parent. � Saat relationship memiliki sebuah entitas child dependent, maka disebut identifying relationship.

Entitas Intersection � Entitas jenis ketiga adalah entitas intersection. � Entitas ini ada untuk menangkap beberapa informasi mengenai relationship di antara 2 entitas lainnya. � Biasanya entitas intersection ditambahkan pada model data untuk menyimpan informasi mengenai 2 entitas yang memiliki relationship M: N. � Entitas jenis ini disebut juga sebagai entitas Associative.

Proses penambahan entitas intersection disebut “resolving an M: N relationship” karena menghilangkan relationship M: N dan permasalahannya dari model data.

Penerapan DFD di organisasi Kasus Online Store: Tune Source Identifikasi entitas � Lihat DFD level 0 Tune Source ada 6 data store: customer, sale, available tune, customer interest, customer favorite, dan targeted promotion. � Setiap data unik ini akan menjadi entitas dalam model data.

Identifikasi atribut � Pilih atribut yang digunakan untuk mendeskripsikan setiap entitas. � Untuk menentukan identifier entitas, pertimbangkan atribut yang unik mengidentifikasikan setiap entitas.

Identifikasi relationship � Langkah terakhir dalam pembuatan ERD adalah menentukan hubungan antar entitas. � Tarik garis diantara entitas yang memiliki relationship, dan beri label setiap relationship serta tambahkan cardinality dan modality. � As a final step in the creation of the Tune Source ERD, we should resolve any M: N relationships in the data model. DO IT YOURSELF

Validasi ERD

� Setelah ERD dibuat, dilakukan normalisasi (normalization) untuk melakukan validasi bahwa model telah dibuat dengan baik. � Hal lain yang dilakukan adalah membandingkan ERD dengan model proses untuk memastikan bahwa kedua model telah sesuai.

Panduan rancangan � Panduan rancangan bukan aturan yang harus diikuti, namun adalah “best practices” yang membantu kualitas diagram yang lebih baik: ◦ Penamaan harus jelas dan konsisten di seluruh model; ◦ Tidak ada aturan mengenai layout komponen ERD sehingga dapat diletakkan dimana saja pada halaman; ◦ Asumsi mengenai aturan bisnis (business rule) adalah bagian penting dalam pemodelan data, namun perlu diverifikasi sehingga model data yang dibuat benar.

Normalisasi � Normalisasi adalah proses dimana serangkaian aturan diterapkan pada model data lojikal untuk melihat apakah sudah dibuat dengan benar: ◦ membantu Analis melakukan validasi model ◦ membantu Analis mengidentifikasi entitas yang belum benar dalam model data lojikal, atau entitas yang masih dapat dipecah lagi. � Hasil dari proses normalisasi adalah atribut data yang telah diatur untuk membentuk relasi yang stabil namun fleksibel untuk model data.

Kesesuaian ERD dan DFD � Walaupun model proses fokus pada proses dalam sistem bisnis, namun berisi 2 komponen data: ◦ Aliran data (data flow) yang terdiri dari elemen data ◦ Penyimpanan data (data store). � Komponen DFD harus sesuai dengan komponen ERD. ◦ Komponen data pada DFD harus sesuai dengan data store pada ERD (misal: entitas) dan elemen data yang ada pada aliran data (misal: atribut) sesuai dengan model data.

� Tool yang digunakan untuk memperlihatkan keterhubungan antara model proses dan model data adalah CRUD matrix. � CRUD (create, read, update, delete) matrix adalah tabel yang menggambarkan bagaimana proses dalam sistem menggunakan data yang ada dalam sistem. � Matrix menyediakan informasi untuk membuat spesifikasi program, karena menunjukkan dengan tepat bagaimana data diciptakan digunakan oleh proses utama dalam sistem.

Terima kasih Selamat belajar dan semoga sukses