ICT Notes: ERD dan Normalisasi

ERD merupakan alat bantu untuk visualisasi pemodelan data. ERD berperan penting dalam melakukan pemodelan data logis. Seperti kita kita bersama, pemodelan data logis sangat penting dalam proses perancangan basis data. ERD juga sangat membantu dalam melakukan normalisasi data.

Pemodelan logic data dikembangkan dalam beberapa tahapan sebagai berikut:

1) Context ERD atau Model Data Konteks

Model data ini digunakan untuk menentukan lingkup proyek yang tidak terlalu detail dalam membahas entitas dan aturan bisnis. Banyak hubungan tersebut mungkin non- spesifik.

Berikut adalah sebuah contoh Context ERD yang menjelaskan mengenai sebuah proses bisnis yang melibatkan entitas-entitas seperti customer, customer order, customer transaction, product dan product_type.

2) Model Data Key-Based

Pada model data key-based, kita telah mulai menyertakan attribute data yang memiliki primary key, foreign key dan entitas asosiatif yang ada.

Apabila terdapat 2 buah tabel yang mempunyai hubungan many-to-many, maka kedua tabel ini harus dipisahkan dengan cara menambah sebuah tabel diantaranya. Kemudian berikan relevan key di setiap tabelnya dan jangan lupa untuk mengganti notasi kardinalitas pada ketiga tabel tersebut.

Lihat pada contoh gambar diatas.

Tabel ‘member_order’ and ‘product’ mempunyai hubungan many-to-many. Kedua tabel ini harus dipisahkan dengan menambahkan sebuah tabel dan namakan tabel tersebut ‘member_ordered_product’. Tabel baru ini berisi 2 primary keys yaitu member_order_id (table member_order) dan product_id (table product).

Jika ingin memudahkan pengkodean, anda dapat menambahkan sebuah primary key lainnya dan namakan key tersebut ‘member_ordered_product_id (pk)’ di mana key ini mempunyai fungsi yang sama dengan member_order_id (pk) and product_id (pk). Akan tetapi, bila hal ini dilakukan, anda harus mengganti ‘member_ordered_product_id (pk)’ menjadi ‘member_ordered_product_id (fk) dan ‘product_id (pk)’ menjadi ‘product_id (fk)’.

3) Model Data Fully-Attributed

Model data fully-attributed adalah model data logic yang menyertakan semua atribut deskriptif secara menyeluruh.

Lihat pada Gambar dibawah

4) Normalized Data Model

Normalised data model adalah model data logis yang telah melalui proses normalisasi. Pada dasarnya normalisasi adalah suatu teknik pengorganisasian data ke dalam tabel-tabel untuk memenuhi kebutuhan pengguna. Tujuannya untuk mernghilangkan kerangkapan data, mengurangi kompleksitas data dan mempermudah modifikasi data.

Secara singkat tahapan Normalisasi adalah sebagai berikut:

1. Bentuk Normal Tahap Pertama (1st Normal Form)

Pada bentuk ini, semua elemen yang berulang pada suatu entitas dihapuskan. Dalam 1st Normal Form tidak ada elemen data yang muncul beberapa kali untuk satu entitas tertentu.

2. Bentuk Normal Tahap Kedua (2nd Normal Form)

Dalam bentuk ini pastikan bahwa atribut descriptor bergantung pada seluruh composite key untuk identifikasi.

3. Bentuk Normal Tahap Ketiga (3rd Normal Form)

Dipastikan bahwa nilai atribut tidak bergantung pada nilai atribut lain dalam entitas yang sama.

Pada contoh gambar kita sebelumnya, semua atribut yang ada pada table-tabel di atas sudah normal, maka dari itu tidak perlu dilakukan normalisasi. Jika dalam situasi yang berbeda di mana harus dilakukan normalisasi terhadap tabel-tabel tertentu, pergunakanlah aturan normalisasi dengan benar. Setelah dilakukan normalisasi, maka gabungkan kembali tabel yang sudah dinormalisasi dengan tabel lainnya.

5) Physical Database Schema

Untuk menggambarkan bagian ini, maka harus mengambil gabungan tabel yang sudah dinormalisasi sebelumnya. Kemudian tambahkan data type dan data length pada setiap atribut yang ada pada tabel-tabel tersebut. Apabila ada batasan-batasan yang harus diketahui, maka hal ini harus dideskripsikan secara singkat pada skema basis.
Lihat contohnya pada Gambar dibawah ini: