Analisis dan Perancangan Basis Data

Hi there! Ho there! Hi there! Who's there? He's there! 

Pada kesempatan kali ini, saya akan membahas Analisis dan Perancangan Basis Data, khususnya dalam hal Database Develompment Life Cycle.

Database Development Life Cycle (DDLC)

Sebuah sistem basis data merupakan satu di antara komponen mendasar dalam sistem informasi suatu perusahaan besar. DDLC sendiri merupakan suatu proses mendesain, mengimplementasi, dan merawat sebuah sistem basis data untuk memenuhi kebutuhan informasi strategis atau operasional dalam suatu perusahaan. Kebutuhan tersebut meliputi,

• Meningkatkan customer support dan customer satisfaction.
• Manajemen inventaris dan produksi lebih baik.
• Perkiraan penjualan yang lebih akurat.

1. Analisis Kebutuhan Data

Proses pengembangan basis data diawali dengan analisis umum suatu organisasi, seperti fungsi bisnis, ruang lingkup, pengguna yang terlibat, data yang dibutuhkan, dan contoh laporan atau dokumen yang sudah ada. Dalam proses analisis, biasanya diperlukan mengumpulkan fakta-fakta dari wawancara, observasi, penelitian berbagai dokumen. Dengan mengumpulkan fakta-fakta relevan, diharapkan dapat menspesifikasi pengguna-pengguna dan data-data yang dibutuhkan dengan utuh dan akurat.

2. Perancangan Basis Data

Dalam perancangan, terdapat dua pendekatan, yaitu Entity Relationship Model dan proses normalisasi. 

Perancangan Model ER diawali dengan mengidentifikasi entitas, hubungan antar identitas, tingkat, dan keragamannya. Setiap entitas terdiri dari attributes, primary keys, dan mungkin foreign keys. Perancangan melalui proses normalisasi diawali dengan mengidentifikasi attributes dan mengelompokkan ke dalam set data untuk membentuk relasi. 

Proses perancangan diawali dengan perancangan data konseptual dan dilanjutkan dengan perancangan basis data secara logikal dan fisik. Model ER digunakan dalam tahap perancangan data konseptual. Normalisasi digunakan untuk entity atau relationships  yang memiliki beberapa attribute. Hasil dari normalisasi digunakan untuk memodifikasi model ER untuk mendapatkan model ER yang lebih baik.

• Perancangan Data Konseptual

Penggunaan model ER harus merepresentasikan fungsi bisnis yang ada dalam organisasi dan menjelaskan kebutuhan data pemakai secara utuh dan akurat. Tahap ini tidak meliputi implementasi, perangkat-perangkat, aplikasi-aplikasi, dan lain-lain.

•  Perancangan Basis Data Secara Logikal

Berdasarkan tahap sebelumnya, setiap entity dan relationship yang memiliki attribute harus dikonversi menjadi relasi. Relationship yang memiliki attribute akan memiliki data berlebih yang berdampak pada adanya kejanggalan saat menambah, memperbarui, atau menghapus data sehingga perlu dinormalisasi.

• Perancangan Basis Data Secara Fisik

Tahap ini membutuhkan pengetahuan perihal DBMS yang akan mengimplementasikan basis data. Tujuannya untuk merancang sebuah penyimpanan data yang memberikan kinerja bagus dan memastikan integritas, keamanan, dan pemulihan basis data. Apabila suatu proses dengan frekuensi tinggi, volume tinggi, atau prioritas yang luas dapat ditingkatkan dengan denormalisasi sehingga Perancangan Basis Data secara Fisik dikoordinasikan dengan aspek-aspek lain seperti, program, perangkat komputer, sistem operasi, dan jaringan komunikasi data.

 3. Implementasi Basis Data

Pilihan metode penginstalan DBMS saat ini sudah banyak tersedia, satu di antaranya dengan menggunakan layanan basis data cloud, seperti Microsoft’s Azure SQL Database Service, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), atau Google’s Cloud SQL yang memungkinkan pengguna untuk membuat basis data yang mudah diatur, diuji, dan ditingkatkan sesuai kebutuhan.

Setelah DBMS terinstal, selanjutnya adalah pembuatan basis data menggunakan bahasa standar basis data, Structured Query Language (SQL). Namun, sudah banyak DBMS yang memberikan sebuah fitur pembuatan basis data tanpa menuliskan statement SQL.

Selanjutnya, data harus dimuat ke dalam tabel basis data. Biasanya data harus diimpor dari sistem sebelumnya. Jika seluruh data memiliki format basis data yang sama, maka proses transfer ke basis data baru akan cepat selesai. Dalam beberapa kasus, data mungkin akan diimpor dari basis data lain, file teks, spreadsheets, dll. Jika format data tidak mendukung impor langsung, program konversi harus dibuat untuk memformat ulang data yang diimpor. Data-data tersebut mungkin saja harus dimuat secara manual. Administrator dan developer aplikasi yang menguji dan mengevaluasi basis data.

4. Perawatan Basis Data

Saat basis data mulai beroperasi, pengawasan dilakukan untuk melihat jika kinerja sesuai kebutuhan. Apabila ada permintaan untuk menigkatkan kinerja, maka harus dilakukan modifikasi. Menurut Coronel dan Morris (2019), berikut beberapa aktivitas perawatan yang diperlukan,

• Perawatan pencegahan (backup)
• Perawatan perbaikan (restoration)
• Perawatan pengadaptasi (meningkatkan kinerja, menambah entitas dan atribut, dll.)
• Mendaftarkan perizinan akses dan perawatan untuk pengguna lama dan baru.
• Statistika akses basis data untuk meningkatkan efisiensi dan kegunaan dari pemeriksaan sistem serta untuk mengawasi kinerja sistem.
• Pemeriksaan berkala keamanan berdasarkan statistika yang dihasilkan sistem.
• Menyimpulkan penggunaan per bulan hingga per tahun untuk kepentingan pembiayaan internal.

Modifikasi lain mungkin diperlukan sesuai kebutuhan yang berubah-ubah sehingga siklus akan  terus berputar pada pengawasan, perancangan ulang, dan peningkatan.

Sama halnya dengan sebuah perangkat lunak, sistem basis data juga memiliki siklus hidup pengembangannya. Selain dirancang, sebuah sistem basis data juga perlu dikembangkan agar tetap memenuhi kebutuhan dan permintaan konsumen. Dalam proses pengembangan tersebut, dilakukanlah pengawasan dan pemeliharaan untuk mendapatkan informasi yang akan digunakan untuk mengembangkan basis data menjadi lebih baik. 

Referensi

https://www.oreilly.com/library/view/database-systems-concepts/9788177585674/9788177585674_ch08lev1sec3.html#:~:text=The%20database%20development%20life%20cycle%20%28DDLC%29%20is%20a,customer%20satisfaction.%20Better%20production%20management.%20Better%20inventory%20management.

https://medium.com/informatics/the-database-life-cycle-4151969ca57d#:~:text=Thus%2C%20the%20database%20life%20cycle%20consists%20of%20four,data%2C%20and%20examples%20of%20reports%20or%20existing%20documents.