Apa Itu Conceptual Database? Pemahaman Dasar dan Penerapannya

Conceptual database adalah model abstrak dari struktur data yang menggambarkan entitas, atribut, dan relasi antar-entitas dalam sistem. Pada tahap ini, fokus utama adalah memahami elemen-elemen data yang penting dan bagaimana mereka saling berhubungan, biasanya digambarkan melalui Entity-Relationship Diagram (ERD). Sebagai contoh, dalam sistem pengelolaan data mahasiswa, entitas seperti Mahasiswa, Dosen, dan Mata Kuliah diidentifikasi, beserta atribut seperti Nama dan NIM untuk Mahasiswa, serta relasi yang menggambarkan interaksi antar entitas, seperti "Mahasiswa mengikuti Mata Kuliah."

Tujuan Conceptual Database:

• Mengidentifikasi entitas dan atributnya − Entitas adalah objek atau konsep yang ada di dunia nyata dan dapat dibedakan satu sama lain. Atribut adalah sifat atau karakteristik dari entitas. Tujuan pertama dari desain basis data konseptual adalah mengidentifikasi entitas dan atributnya yang relevan dengan kebutuhan bisnis organisasi.
• Mendefinisikan hubungan − Hubungan adalah asosiasi antara entitas. Tujuan kedua dari desain basis data konseptual adalah mendefinisikan hubungan antara entitas yang telah diidentifikasi. Hubungan dapat berupa satu-ke-satu, satu-ke-banyak, atau banyak-ke-banyak.
• Menetapkan batasan − Batasan adalah aturan yang mengatur hubungan antara entitas. Tujuan ketiga dari desain basis data konseptual adalah menetapkan batasan antara entitas yang memastikan konsistensi dan integritas data.

Komponen Utama dalam Conceptual Database:

• Entitas: Objek yang dapat dibedakan, seperti pelanggan atau produk.
• Atribut: Karakteristik dari entitas, seperti nama atau harga.
• Hubungan: Relasi antara entitas, misalnya hubungan antara pelanggan dan pembelian.
• Kardinalitas: Jumlah entitas yang terhubung dalam sebuah hubungan, misalnya satu pelanggan bisa melakukan banyak pembelian.
• Batasan: Aturan yang menjaga integritas hubungan antar entitas.

Proses desain conceptual database terdiri dari beberapa langkah utama, yaitu:

1. Analisis dan Pengumpulan Kebutuhan: Mengumpulkan informasi penting dari pemangku kepentingan untuk memahami elemen data yang dibutuhkan.
2. Perancangan Entitas dan Hubungan: Mengidentifikasi entitas, atribut, dan hubungan antar entitas dalam sistem, seperti relasi satu-ke-satu atau satu-ke-banyak.
3. Normalisasi: Menyusun data agar tidak terjadi redundansi dan memastikan efisiensi dalam penyimpanan.
4. Verifikasi dan Tinjauan: Model yang sudah dirancang kemudian ditinjau bersama pemangku kepentingan untuk memastikan bahwa kebutuhan mereka telah tercakup.