Berikut ini merupakan jenis model data berdasarkan objek adalah model

Model data dapat dikelompokkan berdasarkan konsep pembuatan deskripsi struktur basis data, yaitu:

a.    Model data konseptual (high level) menyajikan konsep tentang bagaiman user memandang atau memperlakukan data. Dalam model ini dikenalkan tiga konsep penyajian data yaitu:

1. Entity (entitas) merupakan penyajian obyek, kejadian atau konsep dunia  nyata yang keberadaannya secara eksplisit didefinisikan dan disimpan dalam basis data, contohnya Mahasiswa, Matakuliah, Dosen, Nilai dan lain sebagainya.
2. Atribute (atribut) adalah keterangan-keterangan yang menjelaskan karakteristik dari suatu entitas seperti NIM, Nama, Fakultas, Jurusan untuk entitas Mahasiswa.
3. Relationship (hubungan) merupakan hubungan atau interaksi antara satu entitas dengan yang lainnya, misalnya entitas pelanggan berhubungan dengan entitas barang yang dibelinya.

b.    Model data fiskal (low level) merupakan konsep bagaimana deskripsi detail data disimpan ke dalam komputer dengan menyajikan informasi tentang format rekaman, urutan rekaman, dan jalur pengaksesan data yang dapat membuat pemcarian rekaman data lebih efisien.

c.    Model data implementasi (representational) merupakan konsep deskripsi data disimpan dalam komputer dengan menyembunyikan sebagian detail deskripsi data sehingga para user mendapat gambaran global bagaimana data disimpan dalam komputer. Model ini merupakan konsep model data yang digunakan oleh model hirarki, jaringan dan relasional.

1)    Object Based Data Model (OBDM)

2)    Record Based Data Model (RBDM)

3)    Physical Based Data Model (PBDM)

4)    Conceptual Based Data Model (CBDM)

1)    OBJECT BASED DATA MODEL

Model data berbasis objek menggunakan konsep entitas, atribut dan hubungan antar entitas.

o   Entity Relationship model

  Entity Relationship model        

Model entity-relationship pertama kali diperkenalkan oleh Peter Chen pada tahun 1976. Dalam pemodelan ini dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:

a.    Memilih entitas-entitas yang akan disusun dalam basis data dan menentukan hubungan antar entitas yang telah dipilih.

b.    Melengkapi atribut-atribut yang sesuai pada entitas dan hubungan sehingga diperoleh bentuk tabel normal penuh (ternormalisasi).

Model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan suatu persepsi bahwa real word terdiri dari objek-object dasar yang mempunyai hubungan atau relasi antara object-object tersebut.

E-R MODEL berisi ketentuan /aturan khusus yang harus dipenuhi oleh isi database. Aturan terpenting adalah MAPPING CARDINSLITIES, yang menentukan jumlah entity  yang dpt dikaitkan dengan entity lainnya  melalui relationship-set.

Elemen-elemen dalam model ER dapat digambarkan pada gambar diagram di bawah ini:

    :  Menunjukan Object Dasar

      : Menunjukan Atribut dari Object Dasar

     : Menujukan Adanya Relasi

Antara entitas diasosiakan dalam suatu hubungan (relationship). Suatu relasi dapat memiliki beberapa atribut. Jumlah kelas entitas dalam suatu relasi disebutderajat relasi.

 Gambar di bawah ini merupakan contoh dari relasi berderajat dua dan relasi berderajat tiga.

Relasi memiliki tiga tipe biner yaitu:

a.    One-to-one (1:1). Hubungan terjadi bila setiap instansi entitas hanya memiliki satu hubungan dengan instansi entitas lain.

b.    One-to-many (1:M). Relasi ini terjadi bila setiap instansi dapat memiliki lebih dari satu hubungan terhadap instansi entitas lain tetapi tidak kebalikannya.

c.    Many-to-many (M:N). Hubungan saling memiliki lebih dari satu dari setiap instansi entitas terhadap instansi entitas lainnya.

Selain relasi antara dua entitas, terdapat juga hubungan terhadap entitasnya sendiri yang disebut dengan recursive relationship (self relation). Hubungan ini dapat mempunyai tipe biner, seperti yang sudah dibahas sebelumnya.

           Hampir sama dengan Entity Relationship model dimana relasi antara objek dasar tidak dinyatakan dengan simbol tetapi menggunakan kata-kata (Semantic). Sebagai contoh, dengan masih menggunakan relasi pada Bank X sebagaimana contoh sebelumnya, dalam semantic model adalah seperti terlihat pada gambar di atas. Tanda-tanda yang menggunakan dalam semantic model adalah sbb:

Contoh kasus Semantic model

2). RECORD BASED DATA MODEL

Model ini berdasarkan pada record untuk menjelaskan kepada user tentang hubungan   logic antar data dalam basis data

PERBEDAAN DENGAN OBJECT BASED DATA MODEL

Pada record based data model disamping digunakan untuk menguraikan struktur logika keseluruhan dari suatu database, juga digunakan untuk menguraikan implementasi dari system database ( higher level description of implementation)

Terdapat 3 data model pada record based data model :

a.    Klasifikasi berdasarkan model data. Klasifikasi ini terdiri dari model data hirarki, model data jaringan, model data relasional.

Dalam model ini, data disusun menurut struktur pohon yang merupakan bentuk lain dari abstraksi data untuk basis data akademi. Pada puncak hirarki diesbut dengan akar (root). Tiap entitas tingkat atas (parent) mempunyai satu atau lebih sub-entitas (children) sehingga setiap entitas hanya boleh mempunyai satu induk, tetapi dapat mempunyai banyak anak.

Pada mode data hirarki, hubungan antar entitas dinyatakan dalam satu-banyak (one to many) atau satu-satu (one to one). Dalam satu Universitas terdapat banyak Fakultas dan setiap Fakultas terdapat banyak Dosen atau banyak Mahasiswa, dan seterusnya. Tanda panah menunjukkan derajat keterhubungan “banyak”.

Untuk menampilkan semua mata kuliah pada Fakultas tertentu harus dilakukan dalam dua tahap. Yang pertama adalah menampilkan rekaman semua Dosen yang mengajar di Fakultas tersebut, kemudian baru mata kuliah yang dipegang oleh para Dosen. Dalam hal ini penampilan data terlihat kurang efisien, sebab menggunakan entitas perantara (dosen) yang harus ditampilkan juga. Dikarenakan kunci data yang digunakan untuk menghubungkan antar entitas diberi kode dalam struktur data, maka untuk jumlah entitas perantara yang sedikit masih dapat dikatakan efisien.

Kelemahan lain pada model data hirarki adalah tidak dapat melakukan pencarian data pada field. Misalnya dalam entitas mata ki\uliha tida pat ditampilkan hanya mata kuliah dengan jumlah SKS tertentu, sebab field “Jumlah SKS” bukan sebagai kunci data. Hal ini masih dapat dilakukan dengan mengubah struktur data dengan memberi hubungan khusus yang digunakan untuk mengubah struktur database. Kelebihan model ini adalah sangat mudah dipahami dan mudah dalam pembaharuan data [Waliyanto2000].

Organisasi rekaman data pada model hirarki [Waliyanto2000]

Dalam model ini setiap entitas dapat mempunyai banyak induk dan banyak anak. Pada gambar menunjukkan entitas mata kuliah mempunyai dua induk, yaitu langsung berhubungan dengan Fakultas dan Dosen.

Organisasi rekaman data model raringan [Waliyanto2000]

Dalam model ini lebih sedikit terdapat data rangkap, namun lebih banyak terdapat hubungan antar entitas, sehingga akan menambah informasi hubungan yang harus disimpan dalam database. hal ini akan menambah volume dan kerumitan dalam penyimpanan berkas data.

Dalam model ini setiap field dapat dijadikan kunci data. Data rekaman disusun dari nilai yang berhubungan (record). Baris-baris ini akan membentuk tabel yang umunya tersimpan dalam satu berkas (file).

Organisasi basis data model relasional [Waliyanto2000]

     Dengan menggunakan model ini, pencarian field dari suatu tabel atau banyak tabel dapat dilakukan dengan cepat. Pencarian atribut yang berhubungan pada tabel yang berbeda dapat dilakukan dengan menghubungkan terlebih dahulu tabel-tabel tersebut dengan menggunakan atribut yang sama (joint operation).

Keuntungan yang didapat dengan menggunakan model ini adalah sebagai berikut [Waliyanto2000]:

1. Model ini lebih luwes karena nilai data dalam tabel tidak ada pembatasan dalam berbagai proses pencarian data.
2. Model ini mempunyai latar belakang teori matematika
3. Pengorganisasian model relasional sangat sederhana, sehingga mudah dipahami.
4. Basis data yang sama biasanya dapat disajikan dengan lebih sedikit terjadi data rangkap(redudancy data).

Sedangkan beberapa kelemahan model ini adalah [Waliyanto2000]:

1. Lebih sulit dalam implementasinya terutama untuk data dengan jumlah yang besar dan tingkat kompleksitasnya tinggi.
2.   Proses pencarian informasi lebih lambat, karena beberapa tabel tidak dihubungkan secara fisik. Dalam manipulasi data yang menggunakan beberapa tabel akan memerlukan waktu yang lama, karena tabel-tabel harus dihubungkan terlebih dahulu.

a.    Klasifkasi berdasarkan lokasi penyimpanan data, yaitu DBMS terpusat dan DBMS terdistribusi. Dalam DBMS terpusat basis data disimpan dalam satu komputer media penyimpan sehingga pengguuna sistem mengakses data dari pusat. DBMS terdistribusi, basis data tersebar pada penyimpanan tiap terminal pengguna (client). Antar pengguna dapat mengakses data secara langsung tanpa perlu melalui pusat penyimpanan. DBMS ini memerlukan sistem kontrol yang rumit.

b.    Klasifikasi berdasarkan tujuan DBMS digunakan yaitu tujuan umum (general purpose) dan tujuan khusus (special purpose). Untuk tujuan umum dapat digunakan untuk berbagai tujuan dengan memperlakukan data sama menurut penggunaannya contoh aplikasinya adalah DBASE, ORACLE, FOXBASE dan sebagainya. DBMS tujuan khusus dirancang dan digunakan untuk keperluan tertentu, sebagai contoh pengelolaan data karyawan pada perusahaan Asuransi.

3.) PHYSICAL BASED DATA MODEL

Digunakan untuk menguraikan data pada internal level

      Beberapa model yang umum digunakan :

Tipe-tipe data dari My SQL        Tipe-tipe data dari my SQL ada 4 yaitu               1. Tipe Data Numeric               2. Data String (Text)               3. Data Date               4. Data Blob (Biner) Jenis-jenis tipe data  pada MySQL diatas merupakan tipe data  yang  harus kita pelajari dimana kita sedang belajar Database, karena sebagai modal awal dalam pembelajaran Database menggunakan MySQL, maka lebih baik kita harus tahu  dan  mengerti masing-masing kegunaan tipe-tipe data  pada  MySQL tersebut . 1              1.   Tipe Data Numeri k               Tipe data numerik yaitu tipe data   yang  digunakan untuk menyimpan data                                    numeri k  (angka). 1             2.    Tipe Data String (Text)               Tipe data string yaitu tipe data   yang  digunakan untuk menyimpan data string (text). 3             3.    Tipe Data Date               Tipe data date dan time yaitu tipe data   yang  digunakan untuk menyimpan da

Nama               : Muhammad Isa TTL                 : S ei Brombang / 02 08 1997 Alamat            : Desa Sei Brombang Kec Panai Hilir RT 01/RW09 No Hp             : 082366820149 Jenis Kelamin : Laki-Laki Agama             : Islam Bangsa             : Indonesia Status               : Belum Menikah Hobbi               : Sepak Bola Pendidikan formal SDN : 112221 Bei Brombang SMP : Swasta Sei Brombang SMA : N.1 Panai Hilir