Langsung ke konten utama

APA ITU ATTRIBUTE, ENTITAS, DAN RELASI DALAM ERD.

 ATTIBUTE, ENTITAS DAN RELASI

Atribut (field)

        Setiap entitas memiliki atribut untuk mendeskripsikan karakteristik dari suatu entitas. Untuk jenisnya dibedakan menjadi beberapa jenis, yaitu

  • Atribut key, atribut yang unik dan berbeda. Misalnya NIM, NIK dan nomor pokok lainnya.
  • Atribut Composite, atribut yang terdiri dari beberapa sub atribut yang memiliki arti tertentu. Contohnya, nama lengkap yang dipecah menjadi nama depan, tengah, dan belakang.
  • Dan atribut deviratif, yang dihasilkan dari atribut atau relasi lain. Jenis atribut ini tidak wajib ditulis dalam diagram ER atau pun disimpan dalam database. Sebagai contoh deriative attribute adalah usia, kelas, selisih harga, dan lain-lain.

Entitas (entity)

      Entitas adalah sebuah objek berwujud nyata yang dapat dibedakan dengan objek lainnya. Objeknya dapat bersifat konkret maupun abstrak. Data konkret adalah sesuatu yang benar-benar ada atau dapat dirasakan oleh alat indra, sedangkan abstrak tidak berwujud.

Relasi (relation)

        Hubungan antar entitas untuk menunjukkan adanya koneksi di antara sejumlah entitas yang berasal dari himpunan entitas berbeda. 

        Dalam ERD terdapat kardinalitas relasi atau rasio kardinalitas untuk memetakan bagaimana data berhubungan satu sama lain yang terbagi menjadi empat, yaitu:

  • One to One (1:1) = setiap anggota entitas A hanya boleh berhubungan dengan satu anggota entitas B saja. Contohnya, satu siswa (1) memiliki satu nomor siswa (1), dan sebaliknya.
  • One to many (1:M) =  setiap anggota entitas A dapat berhubungan dengan lebih dari satu anggota entitas B. Akan tetapi, tidak sebaliknya. Contoh dari relasi One to Many ini adalah satu kelas (1) berisi banyak siswa (M), atau siswa mengikuti banyak ekstrakurikuler.
  • Many to One (M:1) = Relasi ini merupakan kebalikan dari relasi sebelumnya. Untuk contohnya, yaitu banyak pegawai (M) bekerja 
  • Many to Many (M:N) = Setiap entity pada kumpulan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada kumpulan data entitas B. Misalnya, banyak siswa (M) mempelajari banyak pelajaran (N). Demikian pula sebaliknya, banyak pelajaran (N) dipelajari banyak siswa (M).

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

SUPERVISED LEARNING (PREDIKSI) 30 ALGORITMA

1. Pengertian Supervised Learning: Supervised Learning adalah salah satu metode dalam pembelajaran mesin (machine learning) di mana model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label. Data berlabel berarti setiap data input memiliki output yang diketahui dan telah ditentukan sebelumnya. Proses pelatihan ini melibatkan pemetaan input ke output yang benar, dengan tujuan agar model dapat melakukan prediksi yang akurat pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dalam supervised learning, model dibimbing (supervised) dengan contoh-contoh dari data berlabel, sehingga dapat belajar dari pola-pola yang ada untuk kemudian digunakan dalam memprediksi atau mengklasifikasikan data yang tidak dikenal. Terdapat dua jenis utama tugas dalam supervised learning, yaitu: Klasifikasi : Di mana output yang diprediksi adalah kategori atau kelas (contohnya, deteksi email spam, diagnosis penyakit). Regres i: Di mana output yang diprediksi adalah nilai kontinu (contohnya, prediksi harga rumah, ...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

INSTALASI DAN KONFIGURASI DBMS ATAU MYSQL

DBMS (Database Management System) adalah perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola dan mengatur basis data. DBMS memungkinkan pengguna untuk membuat, mengakses, dan mengelola data dalam basis data secara efisien. Berikut adalah langkah-langkah umum untuk menginstal dan mengkonfigurasi DBMS: 1. Pilih DBMS yang sesuai       Ada berbagai jenis DBMS yang tersedia, seperti MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, dan lainnya. Pilih DBMS yang sesuai dengan kebutuhan Anda. 2. Unduh dan instal DBMS       Kunjungi situs resmi DBMS yang Anda pilih dan unduh paket instalasi yang sesuai dengan sistem operasi yang Anda gunakan. Ikuti instruksi instalasi yang diberikan. 3. Konfigurasi pengaturan awal      Setelah instalasi selesai, Anda perlu melakukan beberapa konfigurasi awal. Ini termasuk mengatur kata sandi root atau administrator, menentukan direktori penyimpanan data, dan mengonfigurasi parameter utama seperti ukuran memori yan...
Posting Komentar
Baca selengkapnya