BASIS DATA, Pengertian, Sejarah, Perkembangan, dan Komponen Basis Data

 BASIS DATA

Disusun guna Memenuhi Tugas Mata Kuliah : Sistem Operasi

Dosen Pengampu : Septia Lutfi, M.Kom

 

 

 

Disusun Oleh :

 

Ahmad Alfiansyah              (2122R1576)

 

PROGAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

STMIK HIMSYA SEMARANG

2024

KATA PENGANTAR

 

Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat taufiq dan hidayahNya kepada kami sehingga kami dapat menyelesaikan makalah yang berjudul ”Basis Data” dengan tepat waktu. Sholawat dan salam kita haturkan kepada  beliau Nabi Muhammad SAW yang kita harapkan syafaatnya di yaumul qiyamah. Makalah ini  kami susun dengan tujuan untuk memenuhi tugas dalam mata kuliah Basis Data.

Pada kesempatan ini, kami sebagai penulis menyampaikan terima kasih kepada dosen pengampu mata kuliah, yaitu Bapak Septia Lutfi, M.Kom., yang telah membimbing kami dalam menyusun makalah Basis Data. Kami menyadari bahwa makalah ini masih memiliki banyak kekurangan. Oleh karena itu, kami mengharapkan saran dan kritik yang membangun dari pembaca, demi kemajuan makalah kami selanjutnya. Akhir kata, semoga makalah ini dapat  bermanfaat bagi pembaca, dan menjadi amalan bagi penulis.

Semarang, Mei 2024

 

 

Penulis

 

 

DAFTAR ISI

 

BAB I
PENDAHULUAN
 
A.       LATAR BELAKANG

            Dalam era digital saat ini, data telah menjadi salah satu aset terpenting bagi organisasi di seluruh dunia. Setiap interaksi digital menghasilkan data, dan pengelolaan data yang efektif menjadi kunci keberhasilan dalam berbagai sektor, termasuk bisnis, pemerintahan, kesehatan, dan pendidikan. Basis data, sebagai teknologi inti dalam pengelolaan data, memainkan peran yang sangat penting dalam menyimpan, mengatur, dan mengakses data secara efisien. Basis data adalah kumpulan data yang terorganisir yang dirancang untuk memudahkan penyimpanan, pengelolaan, dan pengambilan informasi. Dalam praktiknya, basis data dikelola oleh Sistem Manajemen Basis Data (DBMS), yang menyediakan antarmuka untuk pengguna dalam berinteraksi dengan data. DBMS memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai operasi pada data, seperti memasukkan, mengupdate, menghapus, dan mengambil data dengan cara yang terstruktur dan sistematis.

            Berbagai jenis basis data telah dikembangkan sebagai hasil dari kemajuan teknologi informasi untuk memenuhi berbagai kebutuhan. Setelah diperkenalkan pertama kali oleh Edgar F. Codd pada tahun 1970, basis data relasional telah menjadi standar industri selama beberapa dekade. Namun, dengan munculnya Big Data dan kebutuhan akan analisis data yang lebih kompleks, basis data NoSQL dan NewSQL mulai menjadi perhatian yang lebih besar.

BAB II

PEMBAHASAN

 
A.       Pengertian Basis Data
            Menurut Indrajani (2015:69), data adalah fakta-fakta mentah kemudian dikelola sehingga menghasilkan informasi yang penting bagi sebuah perusahaaan atau organisasi.
            Menurut Connolly dan Begg (2010:65), basis data adalah sebuah kumpulan data yang secara logis terkait dan dirancang untuk memenuhi suatu kebutuhan informasi dari sebuah organisasi.
            Menurut Indrajani (2015:70), basis data adalah kumpulan data yang saling berhubungan secara logis dan didesain untuk mendapatkan data yang dibutuhkan oleh suatu organisasi.
            Menurut Connolly dan Begg (2010:54), sistem basis data adalah kumpulan dari program aplikasi yang berinteraksi dengan basis data bersama dengan Database Management System (DBMS) dan basis data itu sendiri.
            Database atau basis data adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola dan memanggil kueri (query) basis data disebut sistem manajemen basis data (database management system, DBMS). Istilah "basis data" berawal dari ilmu komputer, Meskipun kemudian artinya semakin luas, memasukkan hal-hal di luar bidang elektronika, artikel ini mengenai basis data komputer. Catatan yang mirip dengan basis data sebenarnya sudah ada sebelum revolusi industri yaitu dalam bentuk buku besar, kuitansi dan kumpulan data yang berhubungan dengan bisnis.
            Konsep dasar dari basis data adalah kumpulan dari catatan-catatan, atau potongan dari pengetahuan. Sebuah basis data memiliki penjelasan terstruktur dari jenis fakta yang tersimpan di dalamnya: penjelasan ini disebut skema. Skema menggambarkan objek yang diwakili suatu basis data, dan hubungan di antara objek tersebut. Ada banyak cara untuk mengorganisasi skema, atau memodelkan struktur basis data: ini dikenal sebagai model basis data atau model data.

       Model yang umum digunakan sekarang adalah model relasional, yang menurut istilah layman mewakili semua informasi dalam bentuk tabel-tabel yang saling berhubungan di mana setiap tabel terdiri dari baris dan kolom (definisi yang sebenarnya menggunakan terminologi matematika).

       Dalam model ini, hubungan antar tabel diwakili denga menggunakan nilai yang sama antar tabel. Model yang lain seperti model herarkis dan model jaringan menggunakan cara yang lebih eksplisit untuk mewakili hubungan antar tabel.

            Istilah basis data mengacu pada koleksi dari data-data yang saling berhubungan, dan perangkat lunaknya seharusnya mengacu sebagai sistem manajemen basis data (database management system/DBMS). Jika konteksnya sudah jelas, banyak administrator dan programer menggunakan istilah basis data untuk kedua arti tersebut.

            Jadi secara konsep basis data atau database adalah kumpulan dari data-data yang membentuk suatu berkas (file) yang saling berhubungan (relation) dengan tatacara yang tertentu untuk membentuk data baru atau informasi. Atau basis data (database) merupakan kumpulan dari data yang saling berhubungan (relasi) antara satu dengan yang lainnya yang diorganisasikan berdasarkan skema atau struktur tertentu. Pada komputer, basis data disimpan dalam perangkat hardware penyimpan, dan dengan software tertentu dimanipulasi untuk kepentingan atau keguanaan tertentu. Hubungan atau relasi data biasanya ditunjukkan dengan kunci (key) dari tiap file yang ada. Data merupakan fakta atau nilai (value) yang tercatat atau merepresentasikan deskripsi dari suatu objek. Data yang merupakan fakta yang tercatat dan selanjutnya dilakukan pengolahan (proses) menjadi bentuk yang berguna atau bermanfaat bagi pemakainya akan membentuk apa yang disebut informasi. Bentuk informasi yang kompleks dan teritegrasi dan pengolahan sebuah database dengan komputer akan digunakan untuk proses pengambilan keputusan pada manajemen akan membenuk Sistem Informasi Manajemen (SIM), data dalam basis data merupan item terkecil dan terpenting untuk membangun basis data yang baik dan valid.

 
A.       Sejarah Basis Data

Sejarah basis data mencakup berbagai tahap perkembangan dari sistem penyimpanan manual hingga teknologi basis data relasional modern. Sebelum adanya komputer, data disimpan secara manual dalam lemari arsip. Manusia menyimpan dan mengatur informasi seperti dokumen kertas agar lebih mudah diindeks dan dicari. Fokus utama pada awalnya adalah pada penyimpanan dan manipulasi data secara manual.

Pada tahun 1960, Charles Bachman dari perusahaan General Electric menciptakan sistem basis data komputerisasi pertama yang dikenal sebagai Integrated Data Store (IDS). Dasar untuk model data jaringan ini dibentuk dan distandarisasi oleh Conference on Data System Language (CODASYL).

 

        1.              Perkembangan Teknologi Basis Data

a.        Generasi Pertama (Tahun 1960-an)

Basis data generasi pertama merujuk pada sistem basis data awal yang muncul pada tahun 1960-an. Sistem-sistem ini terutama berfokus pada model hierarki dan model jaringan. Berikut adalah beberapa karakteristik dan contoh utama dari basis data generasi pertama :

·         Karakteristik

Model Hierarki :

Ø  Data diorganisasikan dalam struktur pohon, dengan satu akar dan beberapa cabang.

Ø  Setiap rekaman memiliki satu induk dan dapat memiliki beberapa anak.

Ø  Keuntungan: Sederhana dan efisien untuk jenis data tertentu dengan hubungan hierarki yang jelas.

Ø  Kelemahan: Kurang fleksibel dan sulit diubah, terutama jika struktur data berubah.

Model Jaringan :

Ø  Menggunakan struktur graf untuk mewakili hubungan antar data.

Ø  Setiap rekaman bisa memiliki hubungan ganda (banyak ke banyak).

Ø  Keuntungan: Lebih fleksibel dibandingkan model hierarki.

Ø  Kelemahan: Kompleksitas dalam desain dan pemeliharaan.

·         Contoh Sistem Basis Data Generasi Pertama

IBM Information Management System (IMS) :

Ø  Dikembangkan oleh IBM pada tahun 1966.

Ø  Menggunakan model hierarki.

Ø  Awalnya dirancang untuk mendukung program Apollo oleh NASA.

Integrated Data Store (IDS):

Ø  Dikembangkan oleh Charles Bachman di General Electric.

Ø  Menggunakan model jaringan.

Ø  Bachman memenangkan Turing Award pada tahun 1973 atas karyanya dalam pengembangan IDS.

·         Implementasi dan Penggunaan

Ø  Aplikasi Awal: Basis data generasi pertama digunakan dalam aplikasi bisnis besar seperti manajemen inventaris, sistem reservasi penerbangan, dan sistem manajemen manufaktur.

Ø  Penyimpanan: Data disimpan di media seperti pita magnetik dan kemudian disk drive.

Ø  Bahasa Akses Data: Sistem ini menggunakan bahasa khusus untuk mengakses dan memanipulasi data, yang seringkali kompleks dan spesifik untuk setiap sistem.

·         Keterbatasan

Ø  Kurangnya Standarisasi: Setiap vendor mengembangkan sistem dengan bahasa dan metodologi yang berbeda, menyebabkan kurangnya interoperabilitas.

Ø  Kesulitan Skalabilitas: Meskipun cukup efektif untuk data dalam jumlah kecil hingga sedang, sistem ini menghadapi tantangan dalam menangani volume data yang sangat besar.

Ø  Pengelolaan yang Rumit: Memerlukan spesialis yang memahami struktur data yang kompleks dan hubungan dalam basis data

 

a.        Generasi Kedua (Tahun 1970-an)

Basis data generasi kedua mencakup sistem basis data relasional yang mulai berkembang pada akhir 1970-an dan menjadi dominan pada 1980-an. Generasi ini membawa perubahan signifikan dalam cara data diorganisasikan, diakses, dan dikelola, berkat pengenalan model relasional oleh Edgar F. Codd.

·        Karakteristik :

Model Relasional :

Ø  Data diorganisasikan dalam tabel (relasi), di mana setiap tabel terdiri dari baris dan kolom.

Ø  Kolom mewakili atribut dan baris mewakili rekaman data.

Ø  Keuntungan: Memisahkan data dari aplikasi, memudahkan manipulasi data dan query.

SQL (Structured Query Language):

Ø  Bahasa standar untuk mengelola dan memanipulasi basis data relasional.

Ø  Memungkinkan operasi seperti SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, dan JOIN.

Ø  SQL menjadi bahasa query standar yang diadopsi secara luas di seluruh industri.

·         Contoh Sistem Basis Data Generasi Kedua

IBM System R:

Ø  Prototipe RDBMS yang dikembangkan oleh IBM Research.

Ø  Mengimplementasikan konsep-konsep relasional dari Edgar F. Codd.

Oracle Database:

Ø  Diluncurkan oleh Oracle Corporation pada tahun 1979.

Ø  Salah satu RDBMS komersial pertama yang mendukung SQL dan menjadi sangat populer.

Ingres:

Ø  Dikembangkan di University of California, Berkeley.

Ø  Menggunakan model relasional dan SQL untuk manajemen data.

IBM DB2:

Ø  Diluncurkan oleh IBM sebagai sistem basis data relasional untuk mainframe.

Ø  Mendukung SQL dan menjadi salah satu sistem basis data yang paling andal di pasar.

·         Implementasi dan Penggunaan

Ø  Aplikasi Bisnis: Basis data relasional digunakan dalam berbagai aplikasi bisnis seperti sistem manajemen sumber daya manusia, manajemen inventaris, dan sistem keuangan.

Ø  Penyimpanan Data: Menggunakan disk drive untuk penyimpanan data yang lebih efisien dan akses cepat.

Ø  Keuntungan Skalabilitas: Lebih mudah diskalakan dibandingkan dengan sistem basis data generasi pertama karena fleksibilitas dalam manajemen tabel dan relasi.

·         Keunggulan

Ø  Fleksibilitas: Struktur tabel memungkinkan perubahan yang lebih mudah dalam skema basis data tanpa mempengaruhi aplikasi yang menggunakan data tersebut.

Ø  Akses Data yang Mudah: SQL memungkinkan pengguna untuk mengeksekusi query kompleks dengan mudah untuk mengambil data yang diinginkan.

Ø  Integritas Data: Mendukung aturan integritas seperti kunci utama, kunci asing, dan batasan lainnya untuk memastikan konsistensi data.

·         Keterbatasan

Ø  Kompleksitas Sistem: RDBMS memerlukan lebih banyak sumber daya untuk mengelola dan memelihara, terutama dalam pengaturan skala besar.

Ø  Kinerja: Untuk beberapa jenis operasi, terutama yang melibatkan data tidak terstruktur atau semi-terstruktur, RDBMS mungkin kurang efisien dibandingkan dengan sistem NoSQL yang muncul kemudian.

b.       Basis Data Generasi Ketiga (Tahun 1980-an)

Basis data generasi ketiga mencakup berbagai sistem basis data yang muncul sejak tahun 1980-an hingga sekarang. Generasi ini mencakup pengembangan basis data berorientasi objek, basis data terdistribusi, dan basis data NoSQL, serta integrasi dengan teknologi big data dan cloud computing.

·         Karakteristik Basis Data Generasi Ketiga

Model Berorientasi Objek (OODBMS) :

Ø  Menggabungkan konsep basis data dengan pemrograman berorientasi objek.

Ø  Data disimpan sebagai objek yang dapat mencakup metode dan atribut.

Ø  Keuntungan: Integrasi yang lebih baik dengan bahasa pemrograman berorientasi objek seperti Java, C++, dan Python.

Basis Data Terdistribusi:

Ø  Data disimpan di beberapa lokasi fisik, memungkinkan akses dan manajemen data secara terdistribusi.

Ø  Keuntungan: Skalabilitas yang lebih baik dan peningkatan ketersediaan data.

NoSQL:

Ø  Basis data NoSQL seperti MongoDB, Cassandra, Redis, dan Couchbase menawarkan skema yang lebih fleksibel dan mampu menangani data tidak terstruktur dan semi-terstruktur.

Ø  Empat kategori utama: Document Stores, Key-Value Stores, Column Stores, dan Graph Databases.

Big Data dan Hadoop:

Ø  Pengembangan teknologi untuk mengelola dan memproses volume data yang sangat besar.

Ø  Apache Hadoop menyediakan kerangka kerja untuk pemrosesan data terdistribusi.

Cloud Databases:

Ø  Penyimpanan data di cloud, dengan layanan seperti Amazon RDS, Google Cloud SQL, dan Microsoft Azure SQL Database.

Ø  Keuntungan: Skalabilitas, fleksibilitas, dan biaya yang lebih rendah untuk pemeliharaan infrastruktur.

·         Contoh Sistem Basis Data Generasi Ketiga

MongoDB:

Ø  Basis data NoSQL berbasis dokumen yang menggunakan format JSON untuk penyimpanan data.

Ø  Sangat cocok untuk aplikasi yang membutuhkan skema dinamis dan data tidak terstruktur.

Cassandra:

Ø  Basis data NoSQL berbasis kolom yang dirancang untuk menangani volume data besar dengan skalabilitas tinggi.

Ø  Digunakan oleh perusahaan besar seperti Facebook dan Netflix.

Redis:

Ø  Basis data NoSQL berbasis key-value yang sangat cepat dan digunakan untuk caching dan manajemen sesi.

Amazon DynamoDB:

Ø  Layanan basis data NoSQL yang dikelola sepenuhnya oleh Amazon Web Services (AWS), menawarkan kinerja yang tinggi dan skalabilitas otomatis.

Google Spanner:

Ø  Basis data NewSQL yang menggabungkan konsistensi transaksional dari RDBMS dengan skalabilitas NoSQL.

·         Implementasi dan Penggunaan

Ø  Aplikasi Web dan Mobile: Digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan respons cepat dan skema data yang fleksibel.

Ø  Big Data Analytics: Basis data generasi ketiga mendukung analisis data besar secara efisien.

Ø  Internet of Things (IoT): Digunakan untuk menyimpan dan memproses data dari perangkat IoT yang menghasilkan data dalam jumlah besar.

·         Keunggulan

Ø  Fleksibilitas Skema: Basis data NoSQL memungkinkan penyimpanan data tanpa memerlukan skema tetap.

Ø  Skalabilitas: Kemampuan untuk menangani volume data besar dan beban kerja yang tinggi.

Ø  Kinerja: Sistem seperti Redis menawarkan kecepatan akses data yang sangat tinggi.

·         Keterbatasan

Ø  Konsistensi Data: Basis data NoSQL sering kali mengorbankan konsistensi demi ketersediaan dan partisi toleransi (menurut teorema CAP).

Ø  Kompleksitas Pengelolaan: Mengelola dan memelihara basis data terdistribusi dapat menjadi lebih kompleks.

Ø  Kompatibilitas: Peralihan dari RDBMS tradisional ke NoSQL memerlukan penyesuaian dalam pengembangan aplikasi dan manajemen data.

a.        Basis Data Generasi Keempat (Tahun 1990-an)

Basis data generasi keempat yang berkembang pada tahun 1990-an menekankan pada peningkatan teknologi basis data untuk memenuhi kebutuhan yang lebih kompleks dan beragam dibandingkan generasi sebelumnya. Pada era ini, teknologi berorientasi objek, basis data terdistribusi, dan sistem pendukung keputusan mulai berkembang. Meskipun teknologi ini tidak setinggi kompleksitas basis data yang ada saat ini, mereka memberikan fondasi penting untuk perkembangan lebih lanjut.

·         Karakteristik

Basis Data Berorientasi Objek (OODBMS):

Ø  Mengintegrasikan konsep basis data dengan pemrograman berorientasi objek.

Ø  Menyimpan data sebagai objek yang mencakup atribut dan metode.

Ø  Contoh: ObjectStore, Versant Object Database.

Object-Relational Databases (ORDBMS):

Ø  Kombinasi dari model relasional dan objek.

Ø  Mendukung tipe data yang lebih kompleks, seperti objek, koleksi, dan tipe data terstruktur.

Ø  Contoh: PostgreSQL, Informix.

Basis Data Terdistribusi:

Ø  Menyebarkan data di beberapa lokasi fisik, memungkinkan akses data yang lebih cepat dan redundansi yang lebih baik.

Ø  Contoh: Oracle Distributed Database, Sybase Replication Server.

 

 

Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dan Gudang Data:

Ø  Fokus pada pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data untuk mendukung pengambilan keputusan.

Ø  Gudang data (data warehouse) mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk analisis bisnis.

Ø  Contoh: IBM DB2 Data Warehouse, Oracle Data Warehouse.

Basis Data Multimedia:

Ø  Mendukung penyimpanan dan pengelolaan data multimedia seperti gambar, video, dan audio.

Ø  Diperlukan untuk aplikasi yang membutuhkan penanganan data yang tidak terstruktur.

Ø  Contoh: Informix, Oracle interMedia.

·         Contoh Sistem Basis Data Generasi Keempat

ObjectStore:

Ø  Salah satu OODBMS pertama yang populer.

Ø  Digunakan dalam aplikasi yang memerlukan penyimpanan objek kompleks.

Versant Object Database:

Ø  Basis data berorientasi objek yang dirancang untuk aplikasi komersial dan teknis.

PostgreSQL:

Ø  Sistem ORDBMS yang mendukung tipe data kompleks dan pemrograman prosedural.

Ø  Dikembangkan dari proyek Ingres di University of California, Berkeley.

Oracle Database:

Ø  Menambahkan fitur untuk mendukung objek relasional dan basis data terdistribusi.

Ø  Salah satu RDBMS paling dominan dengan fitur-fitur canggih untuk manajemen data.

Sybase Replication Server:

Ø  Menyediakan replikasi data terdistribusi untuk meningkatkan ketersediaan dan keandalan.

·         Implementasi dan Penggunaan

Ø  Aplikasi Bisnis dan Komersial: Basis data ini digunakan dalam aplikasi yang memerlukan penyimpanan data yang kompleks dan mendukung analisis bisnis yang mendalam.

Ø  Sistem Pendukung Keputusan: Digunakan dalam lingkungan bisnis untuk analisis data dan pelaporan yang membantu pengambilan keputusan strategis.

Ø  Aplikasi Teknik dan Ilmiah: Basis data berorientasi objek digunakan dalam aplikasi yang memerlukan representasi data yang kompleks, seperti CAD/CAM dan simulasi ilmiah.

·         Keunggulan

Ø  Dukungan Tipe Data Kompleks: OODBMS dan ORDBMS memungkinkan penyimpanan dan manajemen data yang lebih kompleks.

Ø  Analisis Data yang Lebih Baik: Sistem pendukung keputusan dan gudang data memungkinkan analisis data yang lebih mendalam dan pembuatan laporan yang lebih baik.

Ø  Kinerja dan Skalabilitas: Basis data terdistribusi meningkatkan kinerja dan skalabilitas dengan mendistribusikan beban kerja.

·         Keterbatasan

Ø  Kompleksitas Pengelolaan: Basis data yang lebih kompleks memerlukan pengelolaan dan pemeliharaan yang lebih rumit.

Ø  Biaya: Implementasi dan pemeliharaan sistem basis data canggih dapat mahal.

Ø  Kompatibilitas: Integrasi antara basis data berorientasi objek dan relasional kadang memerlukan penyesuaian.

b.        Basis Data Generasi Kelima (Tahun 2000-an)

Basis data generasi kelima mencakup perkembangan terbaru dalam teknologi basis data sejak akhir 2010-an hingga saat ini, yang berfokus pada integrasi dengan teknologi canggih seperti kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), analitik real-time, dan pemrosesan data yang sangat besar (big data). Basis data generasi ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan aplikasi modern yang membutuhkan skalabilitas tinggi, performa cepat, dan kemampuan untuk menangani berbagai jenis data dalam jumlah besar dan kompleks.

·         Karakteristik

Cloud-Native Databases:

Ø  Basis data yang dirancang untuk berjalan secara optimal di lingkungan cloud.

Ø  Memanfaatkan infrastruktur cloud untuk skala otomatis, ketersediaan tinggi, dan pemulihan bencana.

Ø  Contoh: Amazon Aurora, Google BigQuery, Microsoft Azure Cosmos DB.

AI dan Machine Learning Integration:

Ø  Basis data yang terintegrasi dengan kemampuan AI dan ML untuk analitik prediktif, otomatisasi, dan peningkatan performa.

Ø  Mendukung eksekusi algoritma ML secara langsung di dalam basis data.

Ø  Contoh: Google BigQuery ML, AWS Redshift ML.

Real-Time Analytics:

Ø  Mendukung analitik data real-time, memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data secara instan.

Ø  Digunakan dalam aplikasi yang memerlukan analitik langsung seperti pemantauan keamanan, analisis transaksi keuangan, dan aplikasi IoT.

Ø  Contoh: Apache Kafka, Amazon Kinesis, Google Dataflow.

Multi-Model Databases:

Ø  Mendukung berbagai model data (relasional, dokumen, graf, key-value) dalam satu platform basis data.

Ø  Memungkinkan fleksibilitas dalam penyimpanan dan pengambilan data dari berbagai jenis.

Ø  Contoh: ArangoDB, OrientDB, Microsoft Azure Cosmos DB.

Distributed SQL Databases:

Ø  Menggabungkan konsistensi transaksional dari RDBMS dengan skalabilitas NoSQL.

Ø  Dirancang untuk memberikan kinerja tinggi dan konsistensi data di lingkungan terdistribusi.

Ø  Contoh: Google Spanner, CockroachDB, YugabyteDB.

Serverless Databases:

Ø  Basis data yang mengelola infrastruktur secara otomatis tanpa intervensi pengguna.

Ø  Menyediakan skalabilitas otomatis dan penagihan berbasis penggunaan.

Ø  Contoh: Amazon Aurora Serverless, Azure SQL Database Serverless.

·         Contoh Sistem Basis Data Generasi Kelima

Amazon Aurora:

Ø  Basis data relasional yang sepenuhnya dikelola oleh AWS, menawarkan kompatibilitas dengan MySQL dan PostgreSQL.

Ø  Memanfaatkan infrastruktur cloud untuk menyediakan ketersediaan tinggi dan replikasi data otomatis.

Google BigQuery:

Ø  Basis data analitik terkelola oleh Google Cloud yang dirancang untuk analisis data skala besar.

Ø  Mendukung query SQL dan integrasi dengan alat AI dan ML.

Microsoft Azure Cosmos DB:

Ø  Basis data multi-model yang mendukung dokumen, key-value, graf, dan tabel.

Ø  Menawarkan latensi rendah, throughput tinggi, dan replikasi global otomatis.

CockroachDB:

Ø  Basis data SQL terdistribusi yang dirancang untuk ketersediaan tinggi dan skalabilitas global.

Ø  Mendukung transaksi ACID di lingkungan terdistribusi.

Google BigQuery ML:

Ø  Menyediakan kemampuan untuk membuat dan menjalankan model pembelajaran mesin langsung di BigQuery menggunakan SQL.

Ø  Memungkinkan analisis prediktif dan pengambilan keputusan berbasis data secara langsung.

·         Implementasi dan Penggunaan

Ø  Aplikasi Bisnis Modern: Digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan skalabilitas tinggi, seperti e-commerce, media sosial, dan layanan streaming.

Ø  Analitik Real-Time: Penting untuk analitik real-time dalam sektor keuangan, kesehatan, dan keamanan.

Ø  AI dan Pembelajaran Mesin: Digunakan untuk analisis prediktif, otomatisasi proses bisnis, dan peningkatan kinerja operasional.

Ø  IoT dan Big Data: Basis data generasi kelima mendukung aplikasi yang memerlukan pemrosesan data dalam jumlah besar dari berbagai perangkat IoT.

·         Keunggulan

Ø  Scalability and Flexibility: Dapat menangani volume data yang sangat besar dan berbagai jenis data dengan mudah.

Ø  Real-Time Processing: Mendukung pemrosesan data secara real-time untuk analitik instan dan respons cepat.

Ø  Advanced Analytics: Integrasi dengan alat AI dan ML memungkinkan analitik yang lebih mendalam dan prediktif.

Ø  Cloud Integration: Memanfaatkan infrastruktur cloud untuk menyediakan ketersediaan tinggi, pemulihan bencana, dan pengelolaan yang lebih mudah.

Ø  Cost Efficiency: Serverless databases menawarkan model biaya yang berbasis penggunaan, sehingga lebih efisien dari sisi biaya.

·         Keterbatasan

Ø  Kompleksitas: Pengelolaan dan pemeliharaan basis data yang kompleks memerlukan keahlian khusus.

Ø  Biaya: Layanan basis data yang dikelola di cloud bisa mahal, terutama untuk penggunaan skala besar.

Ø  Keamanan: Memastikan keamanan data di lingkungan cloud yang terdistribusi memerlukan langkah-langkah keamanan yang kuat.

 

A.       Komponen dalam Basis Data
      1.            Database Management System (DBMS)

DBMS adalah sebuah sistem perangkat lunak yang mengizinkan pengguna untuk mendefinisikan, membuat, memelihara, dan mengontrol akses ke dalam basis data.

1)      Fasilitas yang disediakan oleh DBMS

·      Mengizinkan pengguna untuk mendfinisikan basis data, dengan melalui Data Definition Language (DDL). DDL mengizinkan pengguna untuk menentukan tipe, struktur, serta kendala data yang nantinya akan disimpan  ke dalam basis data.

·      Mengizinkan pengguna untuk melakukan menambah, mengubah, menghapus dan mengambil data dari basis data tersebut, dengan menggunakan Data Manipulation Language (DML). Standard bahasa dari DBMS ialah Structured Query Language (SQL).

·      Menyediakan akses kontrol ke dalam basis data, seperti :

v  Sistem keamanan, yang dapat mencegah pengguna yang tidak diberi kuasa untuk mengakses basis data.

v  Sistem integritas, yang dapat menjaga konsistensi dari data yang tersimpan.

v  Sistem kontrol konkurensi, yang mengizinkan berbagi akses dengan basis data.

v  Sistem kontrol pemulihan, jika terjadi kegagalan perangkat keras atau perangkat lunak maka sistem kontrol pemulihan ini dapat mengembalikan basis data ke keadaan yang konsisten dari yang sebelumnya.

2)      Komponen Utama dalam DBMS

·      Hardware

Hardware yang digunakan dapat berupa Personal Computer (PC) yang akan disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan dan DBMS yang akan digunakan.

·      Software

Komponen software terdiri dari software DBMS itu sendiri dan program aplikasi, bersamaan dengan sistem operasinya, serta termasuk software jaringan, apabila DBMS yang akan digunakan melalui sebuah jaringan.

·      Data

Data adalah komponen yang terpenting pada DBMS, karena data merupakan sebuah jembatan penghubung antara komponen mesin dengan manusia.

·      Procedures

Prosedur berisikan instruksi serta aturan yang digunakan untuk merancang dan menggunakan sebuah basis data.

·      People

Komponen terakhir adalah manusia yang dapat terlibat langsung dengan sistem tersebut.

3)      Keuntungan DBMS:

·      Mengendalikan redudansi data

Menghilangkan redudansi dengan cara mengintegrasikan file- file tersebut agar salinan dari data yang sama tidak disimpan. Dikarenakan apabila data yang sama dengan data tersebut ditemukan lebih dari satu tabel di dalam basis data maka akan terjadi redudansi.

·      Meningkatkan Integritas data

Integritas basis data megacu pada validitas dan konsistensi data yang tersimpan. Integritas dinyatakan dalam constraints.

·      Meningkatkan keamanan

Keamanan sebuah basis data melindungi basis data dari pengguna yang tidak berwenang. dengan cara membuat username dan password untuk mengidentifikasikan pengguna yang memiliki hak akses dalam menggunakan basis data. Akses yang diberikan pada pengguna yang telah memiliki hak akses dapat melakukan operasi seperti, retrieval, insert, update, delete.

·      Meningkatkan pelayanan backup dan recovery

menyediakan fasilitas untuk pemulihan data bila terjadi kegagalan pada software atau hardware dapat di pulihkan sehingga dapat meminimalkan jumlah pemrosesan yang hilang.

·      Berbagi Data

DBMS memungkinkan pengguna untuk menggunakan data yang sama secara bersamaan tentunya dengan pengguna yang berwenang.

4)      Kerugian DBMS:

·      Kompleksitas

DBMS merupakan sebuah perangkat lunak yang sangat kompleks. Database Designers, Database Developer, Database Administrator dan End-user harus mengerti fungsionalitasnya.

·      Ukuran

Karena besarnya kompleksitas pada DBMS membuat DBMS membutuhkan sebuah kapasitas penyimpanan yang besar agar dapat menjalankan aplikasinya.

·      Biaya dalam DBMS

Biaya dalam DBMS sangat bervariasi, dan itu tergantung dari lingkungan dan fungsionalitas yang diinginkan

·      Biaya tambahan dari hardware

Membutuhkan biaya tambahan untuk kapasitas penyimpanan dan agar dapat mencapai kinerja yang diinginkan sehingga membutuhkan mesin yang lebih besar.

·      Biaya Konversi

Biaya konversi relatif lebih kecil. Biaya konversi meliputi pelatihan karyawan untuk menggunakan sistem yang baru dan memungkinkan karyawan dengan keahlian yang khusus untuk membantu konversi dan menjalankan sistem.

 

      2.            Model Data
Model data dalam basis data adalah kerangka dasar yang menguraikan bagaimana data akan diatur, disimpan, dan diakses dalam suatu sistem. Berikut adalah beberapa jenis model data yang umum digunakan:

1)        Model Hierarki (Hierarchical Database Model)

            Model Hierarki, atau Hierarchical Database Model, adalah salah satu jenis model database yang mengatur data dengan struktur data tree. Berikut adalah beberapa karakteristik utama model ini:

·           Struktur Data Tree: Data diatur menggunakan struktur data tree, yang dapat mewakili informasi dengan hubungan child/parent. Setiap parent dapat memiliki banyak child, tetapi setiap child hanya boleh memiliki satu parent (hubungan 1-ke-banyak)  .

·           Atribut dan Entitas: Setiap atribut dari record yang ditentukan telah diatur dengan tipe entitas. Pada database tipe entiti sama dengan tabel. Setiap record individual diwakili sebagai baris, dan setiap atribut sebagai kolom .

·           Kelebihan dan Kekurangan:

v  Kelebihan: Model ini memanfaatkan sumber daya komputer secara efisien dan bekerja sangat baik dengan sistem pemrosesan transaksi. Akses data bisa berlangsung sangat cepat karena hubungan-hubungan sudah ditentukan .

v  Kekurangan: Model ini kurang efisien ketika manajer hanya menginginkan sedikit catatan tertentu dari sejumlah besar data dalam database. Selain itu, menambahkan field baru ke sebuah record database membuat semua database harus didefinisikan kembali  .

·           Penggunaan: Model database hierarki merupakan model tertua dan paling sederhana dari kelima model database. Namun, karena struktur harus didefinisikan lebih dahulu, maka hal ini cukup riskan. Model ini masih digunakan dalam beberapa aplikasi tertentu, seperti sistem manajemen database yang sederhana dan aplikasi informasi akuntansi.

 

2)        Model Jaringan (Network Database Model)

            Model Jaringan (Network Database Model) adalah sebuah model database yang memungkinkan representasi data dengan mengemphasikan koneksi dan interaksi antara berbagai entitas. Berikut adalah beberapa karakteristik utama model ini:

·           Struktur Grafik:

v  Model ini menggunakan struktur grafik yang terdiri dari node (entitas) dan edge (hubungan antar entitas) untuk mengorganisasi data.

v  Setiap node dapat memiliki atribut yang memberikan informasi tambahan tentang entitas yang mewakilinya, dan setiap edge dapat memiliki properti yang mendeskripsikan sifat hubungan antara entitas.

·           Hubungan Antar Entitas:

v  Model ini memungkinkan hubungan antar entitas yang kompleks, termasuk hubungan satu ke banyak (1:M), banyak ke banyak (M:N), dan satu ke satu (1:1).

v  Contoh penggunaan model ini adalah dalam jaringan sosial, di mana pengguna diwakili sebagai node dan hubungan antara pengguna (seperti koneksi teman atau pengikut) diwakili sebagai edge.

·           Kelebihan dan Kekurangan:

v  Kelebihan: Model ini lebih fleksibel dalam menggambarkan hubungan antar data, memungkinkan representasi yang lebih kompleks dan interkoneksi data.

v  Kekurangan: Implementasi model ini lebih kompleks karena memerlukan penggunaan pointer untuk menyimpan dan mengakses data, sehingga operasi seperti penghapusan atau perubahan data dapat mempengaruhi kinerja.

·           Sejarah dan Implementasi:

Model ini pertama kali dikembangkan oleh Charles Bachman pada tahun 1969 dan diteruskan oleh CODASYL Data Base Task Group.

Beberapa sistem database yang menggunakan model ini termasuk Integrated Data Store (IDS), IDMS, dan Oracle CODASYL DBMS.

 

3)        Model Relasional (Realtional Database Model)

            Model Relasional, atau Relational Database Model, adalah sebuah model database yang mengatur data dalam tabel-tabel yang terdiri dari baris dan kolom. Berikut adalah beberapa karakteristik utama model ini:

·           Struktur Tabel:

v  Data disimpan dalam tabel-tabel yang berdimensi dua, dengan setiap tabel memiliki baris (tuple) dan kolom (atribut) yang mendefinisikan struktur data tersebut.

 

·           Hubungan Antar Tabel:

v  Tabel-tabel dalam model relasional dapat dihubungkan menggunakan kunci primer dan kunci asing, sehingga memungkinkan pengelolaan data yang kompleks dan konsisten.

·           Kunci Primer dan Kunci Asing:

v  Kunci primer adalah atribut unik yang digunakan untuk mengidentifikasi setiap baris dalam tabel, sedangkan kunci asing digunakan untuk menghubungkan tabel-tabel yang berbeda.

·           Kemampuan Query:

v  Model relasional mendukung bahasa query seperti SQL (Structured Query Language), yang memungkinkan pengguna untuk melakukan operasi seperti insert, update, delete, dan query data dengan efektif.

·           Kelebihan dan Kekurangan:

v  Kelebihan: Model relasional adalah model yang paling populer dan banyak digunakan karena kesederhanaan, fleksibilitas, dan kemampuan query yang disediakan oleh SQL. Selain itu, model ini dapat mengakomodasi berbagai kebutuhan pengelolaan database dan meminimalkan duplikasi data.

v  Kekurangan: Model relasional memerlukan perencanaan yang matang untuk skema database, dan operasi kompleks dapat mempengaruhi kinerja.

·           Penggunaan:

v  Model relasional digunakan dalam berbagai aplikasi bisnis dan perusahaan untuk mengelola data yang kompleks, seperti inventaris, keuangan, penjualan, dan analisis data

 

4)        Model Berorientasi Dokumen (Document-Oriented Database Model)

            Model Berorientasi Dokumen, atau Document-Oriented Database Model, adalah sebuah jenis model database yang tidak menggunakan SQL untuk melakukan transaksi data (NoSQL). Berikut adalah beberapa karakteristik utama model ini:

·           Struktur Data Dokumen:

      Data disimpan dalam bentuk dokumen yang fleksibel, seperti XML, JSON, atau format lainnya. Dokumen ini dapat berisi atribut dan nilai yang berbeda-beda, sehingga struktur data dapat disesuaikan dengan kebutuhan aplikasi.

·           Penyimpanan dan Pembacaan Data:

      Dokumen-oriented database menggunakan file dokumen untuk menyimpan dan membaca data, sehingga penyimpanan dan pembacaan data dapat dilakukan lebih cepat dibandingkan dengan model relational.

·           Kemampuan Query:

      Model ini menyediakan API atau bahasa query yang memungkinkan pengguna untuk mengakses dokumen berdasarkan konten atau metadata. Misalnya, pengguna dapat melakukan query untuk mendapatkan semua dokumen yang memiliki field tertentu dengan nilai tertentu.

·           Flexibilitas Struktur Data:

      Dokumen-oriented database memiliki struktur data yang lebih fleksibel dibandingkan dengan model relational. Struktur data dapat berubah-ubah sesuai dengan kebutuhan aplikasi, dan tidak perlu memperbarui skema database secara besar-besaran.

·           Penggunaan dalam Aplikasi:

      Model ini sangat cocok untuk aplikasi yang memerlukan penyimpanan dan pengelolaan data yang fleksibel, seperti aplikasi web, aplikasi mobile, dan aplikasi IoT. Contoh populer dari dokumen-oriented database adalah MongoDB, CouchDB, dan MarkLogic.

 

5)        Model Berorientasi Objek (Object-Oriented Database Model)

            Model Berorientasi Objek (Object-Oriented Database Model) adalah sebuah jenis model database yang menyimpan data dalam bentuk objek-objek yang mewakili entitas dunia nyata. Berikut adalah beberapa karakteristik utama model ini:

·           Struktur Data Objek:

      Data disimpan sebagai objek, yang merupakan turunan kelas yang didefinisikan menggunakan konsep seperti pewarisan, enkapsulasi, dan polimorfisme.

·           Kelas dan Warisan:

      Objek diatur dalam kelas, yang dapat mewarisi atribut dan metode dari kelas induk, memungkinkan penggunaan kembali kode dan pemeliharaan yang mudah.

·           Enkapsulasi:

      Objek dalam model database berorientasi objek merangkum datanya, menyediakan akses dan modifikasi melalui metode yang ditentukan dengan cermat. Enkapsulasi memastikan pengguna sebuah objek tidak dapat mengganti keadaan dalam dari sebuah objek dengan cara yang tidak layak.

·           Polimorfisme:

      Tipe objek yang berbeda dapat diperlakukan seolah-olah mereka adalah tipe yang sama menggunakan polimorfisme, sehingga menyederhanakan manipulasi dan analisis data.

·           Hubungan Kompleks:

      Database berorientasi objek dapat memodelkan hubungan kompleks antar objek menggunakan konsep seperti penahanan, asosiasi, dan pewarisan.

·           Kelebihan:

v Fleksibilitas Struktur Data: Model ini memiliki struktur data yang lebih fleksibel dibandingkan dengan model relational, sehingga cocok untuk aplikasi yang membutuhkan model data yang lebih sesuai dengan dunia nyata.

v Penggunaan Kembali Kode: Warisan dan polimorfisme memfasilitasi penggunaan kembali kode dan pemeliharaan yang mudah, sehingga menghasilkan desain database yang serbaguna dan mudah dipelihara.

·           Penggunaan dalam Aplikasi:

      Model ini sering digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan model data yang lebih fleksibel, seperti sistem manajemen relasi pelanggan (CRM), sistem manajemen sumber daya manusia (HRM), dan sistem manajemen inventori.

 

6)        Model Hubungan Entitas (Entity-Relationship Model)

            Model Hubungan Entitas (Entity-Relationship Model, ERM) adalah sebuah metode pemodelan basis data yang digunakan untuk menghasilkan skema konseptual untuk jenis/model data semantik sistem. Berikut adalah beberapa karakteristik utama model ini:

·           Pengertian ERM:

      ERM merupakan abstrak dan konseptual representasi data yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara entitas dalam suatu sistem. Diagram untuk menggambarkan model ERM disebut Entity-Relationship Diagram (ERD) atau ER diagram.

·           Notasi ERD:

      Ada beberapa konvensi notasi yang digunakan dalam ERD, termasuk notasi klasik yang sering digunakan untuk model konseptual. Notasi lain juga digunakan untuk menggambarkan secara logis dan fisik dari suatu basis data.

·           Hubungan Entitas:

      Relasi atau hubungan antara entitas menunjukkan adanya hubungan di antara sejumlah entitas yang berasal dari himpunan entitas yang berbeda. Hubungan ini dapat berupa satu ke satu (one to one), satu ke banyak (one to many), atau banyak ke banyak (many to many).

·           Kardinalitas:

      Kardinalitas menunjukkan jumlah maksimum entitas yang dapat berelasi dengan entitas lain. Contoh kardinalitas adalah:

v Satu ke satu (one to one): Setiap anggota entitas A hanya boleh berhubungan dengan satu anggota entitas B, begitu pula sebaliknya.

v Satu ke banyak (one to many): Setiap anggota entitas A dapat berhubungan dengan lebih dari satu anggota entitas B tetapi tidak sebaliknya.

v Banyak ke banyak (many to many): Setiap entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas himpunan entitas B dan demikian pula sebaliknya.

·           Tahap ERD:

      Tahap pertama dalam desain sistem informasi menggunakan model ER adalah menggambarkan kebutuhan informasi atau jenis informasi yang akan disimpan dalam database. Tahap berikutnya adalah desain logis, di mana data dipetakan ke model data yang logis, seperti model relasional. Model data yang logis ini kemudian dipetakan menjadi model fisik.

·           Kegunaan:

      Diagram hubungan entitas digunakan untuk mengkonstruksikan model data konseptual, memodelkan struktur data dan hubungan antar data, serta mengimplementasikan basis data secara logika maupun secara fisik dengan DBMS (Database Management System).

 

7)        Model Fungsional (Functional Data Model)

            Model Fungsional (Functional Data Model) adalah salah satu jenis model data yang digunakan untuk menggambarkan struktur dan hubungan data dalam suatu sistem. Berikut adalah beberapa karakteristik utama model ini:

·           Pengertian:

      Model Fungsional adalah model data yang berfokus pada hubungan logika antara data dan prosedur yang digunakan untuk mengelola data tersebut. Model ini digunakan untuk menjelaskan bagaimana data diproses dan diintegrasikan dalam suatu sistem.

·           Struktur Data:

      Model Fungsional menggunakan konsep prosedur dan fungsi untuk menggambarkan bagaimana data diproses dan diintegrasikan. Data diwakili sebagai himpunan prosedur yang berinteraksi untuk menghasilkan output yang diinginkan.

·           Komponen Utama:

      Komponen utama model Fungsional meliputi:

v Prosedur: Prosedur adalah serangkaian langkah yang dilakukan untuk mengolah data.

v Fungsi: Fungsi adalah prosedur yang dapat dipanggil kembali dan digunakan dalam berbagai konteks.

v Data: Data adalah input dan output dari prosedur dan fungsi.

·           Karakteristik:

      Model Fungsional memiliki beberapa karakteristik penting, seperti:

v Fokus pada Proses: Model ini lebih fokus pada proses pengolahan data daripada struktur data itu sendiri.

v Integrasi Data: Model ini digunakan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan proses pengolahan data yang kompleks.

·           Contoh Penggunaan:

      Model Fungsional sering digunakan dalam sistem yang memerlukan integrasi data yang kompleks, seperti sistem manajemen keuangan, sistem manajemen inventori, dan lain-lain. Contoh lainnya adalah dalam sistem yang membutuhkan pengolahan data yang berulang-ulang, seperti sistem penjualan dan pengelolaan pelanggan.

8)        Model Semantik (Semantic Data Model)

            Model Semantik (Semantic Data Model) adalah sebuah jenis model data yang berfokus pada memberikan makna dan konteks kepada data, sehingga memungkinkan sistem untuk memahami dan menggunakan data dengan lebih baik. Berikut adalah beberapa karakteristik utama model semantik:

·           Pengertian:

      Model Semantik adalah sebuah abstraksi yang lebih tinggi dari data, yang tidak hanya menyimpan data secara fisik, tetapi juga memberikan makna dan konteks kepada data tersebut.

·           Fungsi Utama:

      Tujuan utama model semantik adalah untuk memungkinkan sistem untuk memahami hubungan antara data dan memanfaatkan informasi tersebut untuk membuat keputusan yang lebih akurat.

·           Implementasi di Power BI:

      Dalam konteks Power BI, model semantik digunakan untuk mewakili sumber data yang siap untuk pelaporan dan visualisasi. Pengguna dapat membuat model semantik dengan menghubungkan ke model data yang sudah ada, unggah file Power BI Desktop, atau unggah buku kerja Excel.

·           Kepemilikan dan Akses:

      Kepemilikan model semantik mempengaruhi kemampuan pengguna untuk membuat perubahan pada model tersebut. Jika pengguna bukan pemiliknya, mereka hanya dapat melihat informasi model semantik dalam mode baca-saja dan harus menghubungi pemilik untuk membuat perubahan.

·           Keamanan Tingkat Baris (RLS):

      Model semantik di Power BI dapat diatur dengan keamanan tingkat baris (RLS) untuk membatasi data yang dapat diakses oleh pengguna tertentu. RLS dapat berupa peran dinamis atau statis, yang memfilter data berdasarkan pengguna laporan atau semua pengguna yang ditetapkan ke peran tersebut.

·           Berbagi dan Penemuan Model Semantik:

      Model semantik dapat dibagikan dan ditemukan di seluruh ruang kerja. Pembuat laporan dapat memulai dengan model semantik yang sudah ada untuk membangun laporan yang akurat. Administrator dapat mengatur penggunaan model semantik di seluruh ruang kerja dan mensertifikasi model semantik untuk memastikan kualitasnya.

 

9)        Model Dimensional (Dimensional Data Model)

            Model Dimensional, atau Dimensional Data Model, adalah sebuah teknik pengorganisasian dan pengstrukturan data yang digunakan untuk membuat data lebih mudah dianalisis dan dipahami. Berikut adalah beberapa karakteristik dan elemen utama dari Model Dimensional:

·           Karakteristik Utama

v Sederhana dan Mudah Dipahami: Model Dimensional menggunakan konsep "Facts" dan "Dimensions" untuk mengorganisasi data, sehingga membuatnya lebih mudah dipahami dan dianalisis oleh pengguna bisnis.

v Optimasi Performa: Model ini dirancang untuk meningkatkan kinerja query, sehingga data dapat diakses dan diolah dengan lebih cepat dan efisien.

v Fokus pada Bisnis: Model Dimensional berfokus pada dimensi-dimensi bisnis dan fakta-fakta yang relevan, bukan hanya pada data itu sendiri. Ini membuatnya lebih efektif dalam mendukung proses pengambilan keputusan.

·           Komponen Utama dalam Model Dimensional:

v Fakta (Fact):

Tabel fakta menyimpan data kuantitatif yang akan dianalisis, seperti penjualan, pendapatan, atau jumlah unit yang terjual. Data dalam tabel fakta biasanya bersifat numerik dan dapat diukur (measurements).

v Dimensi (Dimension):

Tabel dimensi menyimpan atribut deskriptif terkait data dalam tabel fakta, seperti waktu, produk, lokasi, atau pelanggan. Tabel dimensi menyediakan konteks untuk data dalam tabel fakta, memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis mendalam seperti "penjualan menurut wilayah" atau "pendapatan per produk".

v Hierarki:

Dimensi sering memiliki hierarki yang memungkinkan agregasi data pada level yang berbeda. Misalnya, dimensi waktu dapat memiliki hierarki dari hari ke bulan, dan kemudian ke tahun.

·           Tipe Skema dalam Model Dimensional:

v Skema Bintang (Star Schema):

Dalam skema ini, tabel fakta dikelilingi oleh tabel dimensi, membentuk pola seperti bintang. Tabel dimensi langsung berhubungan dengan tabel fakta, dan tidak ada normalisasi pada tabel dimensi.

v Skema Salju (Snowflake Schema):

Ini adalah variasi dari skema bintang di mana tabel dimensi dinormalisasi, menciptakan struktur yang lebih kompleks dengan banyak tabel yang terhubung satu sama lain.

·           Keunggulan Model Dimensional:

v Kemudahan dalam Query: Model ini dirancang untuk memudahkan penulisan query SQL yang kompleks untuk keperluan analisis.

v Kinerja Analisis yang Baik: Karena struktur data yang sederhana, model dimensional memungkinkan analisis yang cepat pada volume data yang besar.

v Fleksibilitas: Model ini memungkinkan untuk menambahkan dimensi baru tanpa merombak keseluruhan model.

 

      3.            Skema Basis Data (Database Schema)
Skema Basis Data (Database Schema) adalah kerangka dasar yang mendefinisikan bagaimana data diorganisasikan dalam suatu basis data. Berikut adalah beberapa aspek penting tentang skema basis data:

·           Definisi:

Skema basis data mendefinisikan struktur data dalam basis data relasional, termasuk nama tabel, bidang (field), tipe data, dan hubungan antara entitas-entitas ini.

·           Jenis Skema:

Ada tiga jenis skema yang umum digunakan: skema konseptual, skema logis, dan skema fisik.

v Skema Konseptual: Menggambarkan struktur database dari keseluruhan database untuk komunikasi pengguna, menyembunyikan informasi tentang struktur penyimpanan fisik dan berfokus pada deskripsi tipe data, entitas, dan hubungan.

v Skema Logis: Mewakili bagaimana data ditata, tanpa mempertimbangkan struktur penyimpanan fisik.

v Skema Fisik: Menentukan struktur penyimpanan fisiknya, termasuk koneksi aktual ke sumber atau target data.

·           Fungsi:

v Skema basis data digunakan untuk mengkomunikasikan arsitektur database, menjadi fondasi bagi disiplin manajemen data organisasi.

v Membantu administrator database mengelola proses normalisasi untuk menghindari duplikasi data dan memungkinkan analis untuk menavigasi struktur data untuk melakukan pelaporan atau analisis bisnis.

v Bertindak sebagai dokumentasi berharga dalam sistem manajemen basis data (DBMS), memastikan keselarasan di antara berbagai pemangku kepentingan.

·           Contoh:

v Dalam SQL, skema diwakili oleh kumpulan objek database tak terbatas yang terkait ke sistem database, mencakup tabel, fungsi, tampilan, dan indeks.

v Contoh sintaksis untuk membuat skema di SQL adalah CREATE SCHEMA [schema_title] [AUTHORIZATION owner] [DEFAULT CHARACTER SET set_name] [PATH schema_title[,...]] [ ANSI CREATE statements [...] ] [ ANSI GRANT statements [...] ];.

      1.            Query Processor:
Query Processor adalah komponen yang bertanggung jawab untuk mengolah dan mengeksekusi kueri dalam suatu sistem basis data. Berikut adalah langkah-langkah yang dilakukan oleh Query Processor:

·           Parsing dan Translasi:

v Parsing: Proses ini melibatkan pemeriksaan sintaks dan semantik kueri untuk memastikan bahwa kueri tersebut valid dan dapat diproses. Contoh pemeriksaan sintaks adalah pengecekan penulisan kata-kata kunci seperti SELECT, FROM, dan WHERE.

v Translasi: Setelah kueri telah diverifikasi, kueri tersebut diterjemahkan ke dalam bentuk yang lebih rendah yang dapat diproses oleh sistem, seperti Relational Algebra. Ini memungkinkan sistem untuk memahami kueri secara lebih mendalam dan mempersiapkan langkah-langkah eksekusi yang tepat.

·           Optimasi:

Optimasi: Proses ini melibatkan analisis berbagai rencana eksekusi kueri dan memilih rencana yang paling efisien berdasarkan faktor-faktor seperti skema basis data, statistik data, indeks, dan sumber daya sistem. Tujuan optimasi adalah untuk mengurangi biaya eksekusi kueri, yang dapat diukur melalui waktu eksekusi, I/O disk, penggunaan memori, dan lalu lintas jaringan.
Evaluasi: Setelah rencana eksekusi dipilih, sistem melanjutkan dengan mengeksekusi kueri dan menghasilkan hasil yang diinginkan. Proses evaluasi melibatkan penggunaan instruksi yang diberikan untuk menjalankan operasi-operasi yang diperlukan untuk mengambil data dari basis data.

      2.            Storage Manager
Storage Manager dalam basis data adalah komponen perangkat lunak yang bertanggung jawab untuk mengelola penyimpanan dan akses data dalam sistem basis data. Berikut adalah penjelasan lebih lanjut tentang Storage Manager:
Penggunaan I/O dan Synchronization: Storage Manager menggunakan primitif I/O dan synchronization dari sistem operasi untuk mengelola akses data.
Pengoperasian Rekaman: Storage Manager melakukan operasi seperti pembuatan, penghapusan, penyimpanan, pencarian, penghapusan, dan pembaruan rekaman data.
Storage Manager menerjemahkan berbagai pernyataan DML (Data Manipulation Language) ke perintah sistem berkas peringkat rendah. Maka, Storage Manager bertanggung jawab dalam proses penyimpanan, pemanggilan kembali, dan pembaruan data pada basis data.
 
      3.            Transaction Management
Transaction Management dalam basis data adalah proses yang bertujuan untuk memastikan keamanan, konsistensi, dan integritas data dalam lingkungan multiuser. Berikut adalah beberapa aspek penting dari Transaction Management:

·           Evaluasi:

·           Fungsi Utama:

v Antarmuka Data: Storage Manager menyediakan antarmuka antara data yang disimpan di basis data dan program-program aplikasi serta permohonan yang dikirimkan ke sistem.

v Interaksi dengan File Manager: Storage Manager berinteraksi dengan File Manager untuk mengelola alokasi ruang pada tempat penyimpanan dan mengelola struktur data yang digunakan untuk penyimpanan informasi di hardisk.

·           Operasi Utama:

·           Komponen Utama:

v Manajer Otoritas dan Integritas: Menguji batasan integritas dan memeriksa keabsahan pengguna yang memakai basis data.

v Manajer Transaksi: Memastikan basis data tetap pada kondisi yang konsisten saat terjadi kegagalan sistem dan memastikan transaksi yang terjadi secara konkuren dieksekusi tanpa menimbulkan konflik.

v Manajer Berkas: Mengelola alokasi ruang pada tempat penyimpanan dan mengelola struktur data yang digunakan untuk penyimpanan informasi di hardisk

v Manajer Penyangga (Buffer Manager): Bertanggung jawab untuk melakukan pemanggilan data dari hardisk ke memori serta memutuskan data mana yang tetap disimpan di memori utama (data-data residen) untuk kecepatan akses (caching.

 

·           Implementasi:

·           Definisi Transaksi:

Transaksi adalah unit logika yang terdiri dari satu atau lebih operasi pada basis data, seperti menginsert, mengupdate, menghapus, atau mengakses data.

·           Properti ACID:

ACID Properties adalah prinsip-prinsip yang digunakan untuk mempertahankan integritas basis data selama proses transaksi. ACID berdiri dari:

v Atomicity: Transaksi harus dilakukan secara keseluruhan atau tidak sama sekali. Jika salah satu operasi gagal, transaksi seluruhnya akan dibatalkan.

v Consistency: Transaksi harus mempertahankan integritas dan validitas basis data. Transaksi harus mengikuti aturan dan konstrain yang ditentukan oleh skema basis data.

v Isolation: Transaksi harus dieksekusi secara independen dari transaksi lain. Transaksi tidak boleh mengganggu atau dipengaruhi oleh eksekusi transaksi lain.

v Durability: Transaksi harus permanen dan persisten. Setelah transaksi dikomit, perubahan yang dibuat oleh transaksi tersebut akan direkam dan disimpan dalam basis data, bahkan jika terjadi kegagalan sistem atau pemadaman listrik

·           Manajemen Transaksi:

Manajer Transaksi: Manajer transaksi bertanggung jawab untuk mengkoordinasikan dan mengontrol eksekusi transaksi. Manajer transaksi melakukan tugas-tugas seperti:

v Mulai dan Berhenti Transaksi: Manajer transaksi memulai dan mengakhiri transaksi, baik dengan mengkomit atau mengabulkan transaksinya.

v Pengelolaan Status Transaksi: Manajer transaksi memelihara status transaksi, yang dapat berupa aktif, sebagian dikomit, gagal, atau dibatalkan.

v Kontrol Konkurensi dan Pengunci: Manajer transaksi memastikan isolasi dan konsistensi transaksi dengan menggunakan teknik-teknik seperti pengunci, timestamping, atau kontrol konkurensi optimis untuk mencegah atau menyelesaikan konflik antar transaksi yang bersimulasi.

v Recovery dan Logging: Manajer transaksi memastikan keamanan dan atomisitas transaksi dengan menggunakan teknik-teknik seperti logging undo, redo logging, atau shadow paging untuk memulihkan dari kegagalan sistem dan memulihkan basis data ke kondisi yang konsisten.

 

      4.            Concurrency Control
Concurrency Control adalah sebuah konsep penting dalam sistem basis data yang bertujuan untuk memastikan eksekusi transaksi-transaksi yang berjalan secara bersamaan tanpa mengganggu integritas dan konsistensi data. Berikut adalah beberapa aspek penting dari Concurrency Control:

·           Tujuan Utama:

v Menghindari Konflik: Concurrency Control bertujuan untuk mencegah konflik yang dapat timbul ketika beberapa transaksi mencoba mengakses atau memodifikasi data yang sama secara bersamaan.

v Menghindari Data Kacau (Dirty Reads), Data Hilang (Lost Updates), dan Pengambilan Data Tidak Ulang (Unrepeatable Reads): Concurrency Control membantu mencegah masalah-masalah ini dengan mengatur akses transaksi-transaksi secara koordinasi.

·           Teknik-Teknik Concurrency Control:

v Pemaksaan Kunci (Locking): Pemaksaan kunci adalah teknik yang paling umum digunakan. Transaksi mengambil kunci eksklusif atau kunci bersamaan untuk memastikan akses eksklusif pada data yang dibutuhkan. Kunci dapat berupa kunci eksklusif (exclusive lock) untuk menulis data atau kunci bersamaan (shared lock) untuk membaca data.

v Pemakaian Waktu (Timestamp Ordering): Setiap transaksi diberikan timestamp unik yang menunjukkan urutan relative. Transaksi dieksekusi berdasarkan timestamp untuk memastikan konflik diatasi secara konsisten dan berdasarkan waktu.

v Pemaksaan Kunci Optimis (Optimistic Concurrency Control): Pemaksaan kunci optimis asumsi bahwa konflik jarang terjadi. Transaksi dapat melanjutkan tanpa mengambil kunci, tetapi validasi dilakukan sebelum komit. Jika konflik terdeteksi, tindakan yang tepat diambil untuk menyelesaikan konflik.

·           Konsep-Konsep Dasar:

v Isolasi Transaksi: Transaksi harus dieksekusi secara independen tanpa mengganggu transaksi lain. Ini memastikan bahwa database tetap konsisten dan valid bahkan dalam lingkungan multiuser.

v Durabilitas Transaksi: Setelah transaksi dikomit, perubahan yang dibuat oleh transaksi tersebut harus permanen dan persisten, bahkan jika terjadi kegagalan sistem atau pemadaman listrik.

 

      5.            Recovery Management
Recovery Management dalam basis data adalah proses yang bertujuan untuk memulihkan dan memastikan konsistensi data setelah terjadi kegagalan sistem, kesalahan, atau bencana. Berikut adalah penjelasan lebih lanjut tentang Recovery Management:

·           Tujuan Utama:

v Memulihkan Data: Recovery Management bertujuan untuk memulihkan data ke kondisi yang konsisten dan aman, bahkan jika terjadi kegagalan sistem atau kesalahan.

v Menghindari Data Hilang: Dengan menggunakan teknik-teknik recovery, data tidak akan hilang atau rusak akibat kegagalan sistem.

·           Teknik-Teknik Recovery:

v Logging:

Logging adalah proses yang paling umum digunakan untuk recovery. Log dapat berupa undo log atau redo log, tergantung pada jenis recovery yang digunakan. Undo log merekam nilai-nilai sebelumnya dari item-item data yang dimodifikasi, sedangkan redo log merekam nilai-nilai baru dari item-item data yang dimodifikasi.
Checkpointing adalah proses yang digunakan untuk mengurangi waktu recovery dengan menyimpan kondisi database secara berkala. Dengan demikian, jika terjadi kegagalan sistem, database dapat dipulihkan ke kondisi sebelumnya dengan lebih cepat.

v Checkpointing:

·           Komponen yang Terlibat:

v Recovery Manager (RMAN):
RMAN adalah utilitas yang disediakan oleh Oracle untuk melakukan backup dan recovery database. RMAN bekerja sama dengan server untuk mendeteksi kerusakan blok selama proses backup dan restore, serta mengoptimalkan kinerja dan penggunaan ruang penyimpanan dengan menggunakan multiplexing file dan kompresi backup set.

v Log Manager:

Log Manager bertanggung jawab untuk menciptakan, memelihara, dan menerapkan log pada item-item data. Log Manager melakukan tugas-tugas seperti menciptakan dan memelihara log untuk setiap transaksi, serta menerapkan log ke item-item data dalam database.

·           Proses Recovery:

v Restore dan Recover:

Restore dan recover adalah teknik recovery dasar yang melibatkan pemulihan database ke kondisi yang konsisten setelah kegagalan sistem. RMAN dapat digunakan untuk melakukan restore dan recover dengan menggunakan file-file hasil backup.

v Point-in-Time Recovery (PITR):

PITR memungkinkan pemulihan database ke kondisi pada waktu tertentu sebelum kegagalan sistem. Ini sangat berguna dalam situasi di mana data harus dipulihkan ke kondisi sebelumnya.

v Flashback Recovery:

Flashback recovery memungkinkan pemulihan database ke kondisi sebelumnya dengan menggunakan log flashback. Ini sangat berguna dalam situasi di mana data harus dipulihkan ke kondisi sebelumnya tanpa perlu melakukan restore dari backup.
 
      6.            Metadata
Metadata adalah data yang menyediakan informasi tentang aspek-aspek lainnya dari data yang lebih besar. Metadata tidak menggambarkan konten data itu sendiri, tetapi memberikan informasi tentang sifat, sejarah, asal, versi, dan atribut lainnya dari data tersebut. Berikut adalah beberapa aspek penting tentang metadata:

·           Definisi:

Metadata adalah "data tentang data," yang mencakup berbagai properti, sejarah, asal, versi, dan informasi lainnya tentang aset data.

·           Fungsi:

v Pengorganisasian dan Deskripsi: Metadata membantu mengorganisir dan mendeskripsikan sumber daya data dalam repositori, sehingga informasi dapat diakses dengan lebih mudah.

v Pencarian dan Pemulihan: Metadata memudahkan pengguna untuk menemukan dan mengakses sumber daya data yang diperlukan, serta memungkinkan pengelompokan sumber daya yang serupa dan pemisahan sumber daya yang tidak serupa.

v Penggunaan dan Pelestarian: Metadata membantu melacak siklus hidup sumber daya data, termasuk pengelolaan modifikasi, pengelolaan hak akses, dan pengelolaan versi.

·           Jenis-Jenis Metadata:

v Administrative Metadata: Mengatur aturan dan batasan akses data, serta memberikan informasi tentang kebutuhan perawatan dan pengelolaan sumber daya data.

v Descriptive Metadata: Mengidentifikasi karakteristik spesifik sumber daya data, seperti informasi bibliografis, kata kunci, judul lagu, dan nomor volume.

v Legal Metadata: Memberikan informasi tentang lisensi kreatif, seperti hak cipta, lisensi, dan royalti.

v Preservation Metadata: Mengarahkan penempatan item data dalam struktur hierarkis atau urutan.

v Process Metadata: Menguraikan prosedur yang digunakan untuk mengumpulkan dan mengolah data statistik.

v Provenance Metadata: Merekam sejarah item data saat bergerak melalui organisasi, memastikan kevalidan data dan memperbaiki kesalahan kualitas data.

v Reference Metadata: Memberikan informasi tentang kualitas konten statistik.

v Structural Metadata: Mengungkapkan bagaimana elemen-elemen suatu objek data assemblage.

 

      7.            User Interface (UI)
User Interface (UI) adalah elemen penting dalam desain aplikasi, website, dan produk digital lainnya yang bertujuan untuk memungkinkan pengguna berinteraksi dengan sistem secara efisien dan efektif. Berikut adalah penjelasan lengkap tentang User Interface:

·           Pengertian User Interface (UI)

v Definisi: User Interface adalah bagian visual dari suatu sistem yang memungkinkan pengguna untuk melihat dan berinteraksi dengan komputer, website, atau aplikasi. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan pengalaman pengguna (user experience) dengan menyediakan antarmuka yang intuitif dan mudah digunakan.

v Komponen UI: UI melibatkan elemen visual seperti palet warna, animasi, tipografi, layout, gambar, ikon, dan elemen design material lainnya. Selain itu, faktor terpenting dalam pembuatan UI adalah kesesuaian tampilan dan layout sistem dengan rasio ukuran perangkat (device) yang digunakan.

·           Fungsi User Interface (UI)

v Tujuan Utama: Tujuan utama UI adalah untuk menampilkan bagian antarmuka depan sebuah sistem agar mudah digunakan, efisien, dan membuat pengguna merasa senang selama berinteraksi dengan sistem. UI penting untuk memenuhi harapan pengguna dalam fungsionalitas aplikasi atau website yang efektif.

v Pengaruh pada Pengguna: Tanpa UI yang baik, pengguna akan mengalami kesulitan dalam menggunakan aplikasi atau website, yang dapat menyebabkan perasaan tidak nyaman dan meninggalkan situs tersebut. Oleh karena itu, UI yang baik memainkan peran penting dalam menciptakan pengalaman pengguna yang memuaskan.

·           Jenis-Jenis User Interface (UI)

v Voice User Interface (VUI): Menggunakan suara untuk berinteraksi dengan perangkat. Contoh VUI adalah Siri pada iPhone dan Google Assistant.

v Graphical User Interface (GUI): Memungkinkan pengguna berinteraksi dengan objek visual seperti tombol, menu, dan tab untuk mencapai tujuan tertentu. GUI banyak digunakan pada perangkat komputer dan smartphone.

v Menu-Driven Interface: Mengarah ke beberapa pilihan yang bisa dipilih oleh pengguna melalui list atau menu. Contoh dari menu-driven interface adalah pilihan di mesin ATM.

·           Prinsip-Prinsip UI

v Konsistensi: Menggunakan elemen yang umum untuk membuat UI sehingga pemula lebih mudah memperkirakan navigasi. Contohnya, untuk menutup halaman menggunakan tombol X di kanan atas.

v Kontrol: Membuat pengguna tetap memegang kontrol/kendali di aplikasi atau website untuk memilih page yang mereka suka.

v Kenyamanan: Pengguna harus mendapatkan pengalaman penggunaan yang mudah dan nyaman. UI harus dirancang untuk mengurangi beban kognitif pengguna.

v Cognitive Load (Beban Kognitif): Membuat UI dengan jelas, singkat, dan padat. Hindari membuat pengguna berpikir terlalu keras ketika membuka website atau aplikasi.

·           Karakteristik UI yang Baik

v Jelas dan Ringkas: Situs web yang bagus harus memiliki UI yang jelas dan ringkas. Jangan membuat definisi dan penjelasan terlalu panjang, karena itu akan membuat tampilan berantakan dan membingungkan pengguna.

v Desain Responsif: Desain web yang responsif memungkinkan pengunjung untuk melihat situs web dengan benar di berbagai perangkat seperti desktop dan ponsel. Tampilan harus menyesuaikan dengan resolusi perangkat mobile.

 

      8.            Security Management
Security Management adalah proses yang kompleks dan penting dalam mengelola dan melindungi aset-aset suatu organisasi dari ancaman internal dan eksternal, termasuk ancaman siber. Berikut adalah penjelasan lengkap tentang Security Management:

·           Definisi dan Tujuan

v Definisi: Security Management adalah proses identifikasi aset-aset suatu organisasi, termasuk orang, bangunan, mesin, sistem, dan aset informasi. Setelah itu, dilakukan pengembangan, dokumentasi, dan implementasi kebijakan dan prosedur untuk melindungi aset-aset tersebut.

v Tujuan: Tujuan utama Security Management adalah untuk melindungi aset-aset organisasi dari kerusakan, pencurian, dan gangguan. Ini termasuk juga dalam menghindari ancaman siber dan memastikan bahwa sistem tetap konsisten dan aman.

·           Proses Security Management

v Assessment

Ø  Pengidentifikasian Aset: Langkah pertama dalam Security Management adalah mengidentifikasi semua aset-aset IT, termasuk perangkat keras, perangkat lunak, dan data. Ini dilakukan untuk membandingkan aset-aset tersebut dengan kebutuhan bisnis dan kepatuhan organisasi.

Ø  Pengujian Kekuatan: Selanjutnya, dilakukan pengujian kekuatan aset-aset tersebut untuk mengetahui apakah ada kelemahan atau celah yang dapat dimanfaatkan oleh penjahat siber. Setelah itu, diberikan kredential protokol untuk memastikan keamanan.

v Awareness

Ø  Pengenalan dan Pendidikan: Setelah struktur keamanan dipasang, langkah berikutnya adalah membagikan hasilnya dan memberikan pendidikan kepada semua karyawan dalam organisasi. Pendidikan ini dapat mencakup praktek-praktek keamanan siber dasar hingga penjelasan tentang peran dan tanggung jawab dengan penyedia jasa ketiga.

v Activation

      Pengimplementasian Strategi: Langkah terakhir melibatkan beberapa aksi penting, yaitu:

Ø  Pengimplementasian Kebijakan: Menerapkan strategi untuk memastikan kepatuhan.

Ø  Pengawasan Komprehensif: Melakukan pengawasan yang komprehensif dan responsif terhadap ancaman.

Ø  Pemeliharaan Rutin: Melakukan pemeliharaan rutin untuk memastikan keamanan tetap optimal.

·           Risiko yang Dapat Terjadi

v Kerusakan dan Pencurian Data: Jika tidak dilakukan pengelolaan keamanan yang baik, penjahat siber dapat dengan mudah menginfiltrasi jaringan dan mengakses atau menghancurkan data serta sumber daya.

v Dampak Eksternal: Ancaman keamanan tidak hanya berdampak pada organisasi tetapi juga dapat mempengaruhi orang-orang di luar organisasi. Contohnya, serangan hacktivist dapat mengganggu operasional produsen minyak dan gas, menyebabkan kerugian finansial dan gangguan supply chain.

·           Implementasi di Berbagai Sektor

v Sektor Kesehatan: Di sektor kesehatan, seperti NHS, Security Management sangat penting untuk melindungi pasien, staf, dan properti. Hal ini termasuk menghadapi ancaman fisik, verbal, kebocoran keamanan, dan ancaman lainnya.

v Sektor Bisnis: Di sektor bisnis, Security Management melibatkan identifikasi ancaman internal dan eksternal, termasuk ancaman siber. Ini meliputi pengembangan kebijakan keamanan, pengawasan komprehensif, dan pemeliharaan rutin untuk memastikan keamanan tetap optimal.

 

BAB III

PENUTUP

 

A.      KESIMPULAN

Pemahaman yang komprehensif tentang basis data, mulai dari definisi dan sejarahnya hingga komponen dan model yang ada. Basis data merupakan elemen penting dalam pengelolaan informasi yang terorganisir, dengan Sistem Manajemen Basis Data (DBMS) sebagai pengelola utamanya. Sejarah perkembangan basis data menunjukkan evolusi dari sistem hierarkis dan jaringan ke sistem relasional dan NoSQL, serta integrasi teknologi modern seperti AI dan pembelajaran mesin.

Berbagai model basis data, seperti model relasional, berorientasi dokumen, dan berorientasi objek, masing-masing memiliki karakteristik, kelebihan, dan kekurangan yang berbeda, yang membuatnya cocok untuk aplikasi tertentu. Selain itu, komponen penting dalam sistem basis data, seperti query processor, storage manager, dan transaction management, berperan dalam menjaga integritas dan efisiensi data.

B.       SARAN

beberapa saran yang dapat diajukan untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang basis data adalah

·           Peningkatan Keamanan Data: Mengingat risiko yang dapat terjadi akibat kerusakan dan pencurian data, penting bagi organisasi untuk mengimplementasikan langkah-langkah keamanan yang lebih ketat, termasuk pelatihan karyawan tentang praktik keamanan siber yang baik.

·           Pendidikan dan Pelatihan: Diperlukan program pendidikan dan pelatihan yang lebih komprehensif bagi pengguna DBMS, agar mereka dapat memahami fungsionalitas dan kompleksitas sistem yang mereka gunakan.

·           Standarisasi Sistem: Upaya untuk menciptakan standar yang lebih baik dalam pengembangan sistem basis data dapat meningkatkan interoperabilitas antar sistem yang berbeda, sehingga memudahkan integrasi dan pengelolaan data.

·           Penelitian dan Inovasi: Diharapkan adanya penelitian lebih lanjut mengenai pengembangan teknologi basis data, terutama dalam konteks integrasi dengan teknologi baru seperti AI dan pembelajaran mesin, untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan data.