DEPENDENCY DAN NORMALISASI

DEPENDENCY DAN NORMALISASI

FUNCTIONAL DEPENDENCY

Merupakan hubungan/relationalship antara atribut-atribut dalam relasi. Notasi dari functional dependency adalah A -> B. Dibaca atribut A menentukan atribut B. Contoh:

Tabel pemasok barang

No_pemasok	Nama_pemasok
1	A
2	B
3	C

Ketergantungan pada tabel pemasok barang diatas adalah :

No_pemasok -> Nama_pemasok atau No_pemasok menentukan Nama_pemasok

Tabel Siswa

Matkul	Nim	Nama	Nilai
Bahasa Indonesia	5302411008	Devi	A
Matematika	5302411009	Astri	AB
Fisika	5302411008	Devi	A

Ketergantungan pada tabel siswa diatas adalah :

Nim -> Nama atau Nim menentukan Nama , karena untuk setiap nilai dengan Nim yang sama maka nilai dengan nama juga akan sama.

{Matkul,Nim} -> Nilai

Matkul dan Nim dapat menentukan Nilai jika Matkul dan Nilai merupakan gabungan.

MACAM-MACAM FUNCTIONAL DEPENDENCY

-          Full Dependency

Menunjukkan suatu relasi jika terdapat atribut A dan B dalam satu relasi, dimana atribut B ketergantungan penuh pada atribut A dan atribut A ketergantungan pada atribut B. Full dependency hanya terdiri dari satu atribut saja.

Contoh:

No_dosen	Nama	Jk	Pend	Th_lulus
D41	Joko	Pria	S1	2008
D42	Joko	Pria	S2	2009
D31	Ana	Wanita	S2	2006

Contoh dari Full dependency adalah : Nama -> Th_lulus

Jika {No_dosen,Pend} -> Th_lulus.

No_dosen dan Pend dapat menentukan Th_lulus namun contoh diatas bukan Full dependency karena tidak ada hubungan antara No_dosen dengan th_lulus. Serta

-          Partially Dependency

Menunjukkan bahwa jika salah satu atribut/subset dihilangkan maka tetap sebuah relasi. Pada partially dependency ini salah satu dari atributnya harus primary key.

-          Transitive Dependency

Menunjukkan bahwa atribut A,B,C adalah atribut dari sebuah relasi jika A -> B dan b -> C. Atau atribut A menentukan atribut C melalui atribut B dengan syarat atribut B harus sama.

NORMALISASI

Normalisasi adalah proses untuk mendapatkan struktur tabel yang lebih efisien dan terhindar dari anomali atau keanehan-keanehan data.

Tujuan Normalisasi , adalah:

1.      Mengoptimalkan struktur-struktur tabel.

2.      Meningkatkan kecepatan.

3.      Menghilangkan masukan data yang sama.

4.      Lebih efisien dalam penyimpanan.

5.      Mengurangi redudansi yaitu adanya penggandaaan data.

6.      Menghindari anomali yaitu adanya keanehan-keanehan dari data.

7.      Menjaga integritas data.

LANGKAH NORMALISASI

Dimulai dari bentuk yang tidak normal -> bentuk 1NF (menghilangkan atribut-atribut ganda) -> 2NF (menghilangkan dependensial partial) -> 3NF (menghilangkan dependency transitive) -> BCNF (menghilangkan ketergantungan penentunya bukan kunci candidate) -> 4NF (menghilangkan lebih dari satu dependency yang ganda) -> 5NF (mengatasi dependency ganda).