Kecerdasan Buatan
atau kecerdasan
yang ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah
atau Intelegensi Artifisial (bahasa
Inggris: Artificial Intelligence atau hanya disingkat AI)
didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Sistem seperti ini
umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu
mesin (komputer)
agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia.
Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem
pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy,
jaringan
saraf tiruan dan robotika.
Expert
System adalah paket komputer untuk memecahkan atau mengambil keputusan atas
suatu masalah spesifik atau terbatas, yang kemampuan pemecahannya dapat sama
atau melebihi suatu tingkat kemampuan seorang pakar. Sistem Pakar (Expert
System) juga merupakan suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dalam
komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya dikerjakan oleh seorang pakar.
Jadi dapat disimpulkan bahwa expert system merupakan suatu system dalam
paket komputer yang menggunakan pengetahuan manusia untuk memecahkan atau
mengambil keputusan atas suatu masalah spesifik atau terbatas yang biasanya
dikerjakan dengan kemampuan pemecahannya dapat sama atau melebihi suatu tingkat
kemampuan seorang pakar.
Tahun
1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja
ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of
Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan
program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John
McCarthy membuat istilah "kecerdasan buatan " pada konferensi pertama
yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa
pemrograman Lisp. Alan Turing
memperkenalkan "Turing
test" sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test
perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum
membangun ELIZA, sebuah chatterbot
yang menerapkan psikoterapi Rogerian.
Selama
tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses
mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah
di dalam program Macsyma, program berbasis
pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky
dan Seymour Papert menerbitkan
Perceptrons, yang
mendemostrasikan batas jaringan saraf sederhana dan Alain Colmerauer
mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe
mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan
untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa
dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan
kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang
kusut secara mandiri.
Pada
tahun 1980-an, jaringan saraf digunakan secara meluas dengan algoritme
perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada
1974. Pada tahun 1982, para ahli fisika seperti Hopfield menggunakan
teknik-teknik statistika untuk menganalisis sifat-sifat penyimpanan dan
optimasi pada jaringan saraf. Para ahli psikologi, David Rumelhart dan Geoff Hinton, melanjutkan
penelitian mengenai model jaringan saraf pada memori. Pada tahun 1985-an
sedikitnya empat kelompok riset menemukan kembali algoritme pembelajaran propagansi
balik (Back-Propagation
learning). Algoritme ini berhasil diimplementasikan ke dalam ilmu
komputer dan psikologi. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai
bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue,
sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry
Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun
1997. DARPA
menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit
penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam
penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.
Tantangan
Hebat DARPA, yang dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah
sebuah pacuan untuk hadiah $2 juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa
komunikasi dengan manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor
yang canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang.
Hubungan AI dengan Kognisi Manusia
Teknologi
Artificial Intelligence memiliki hubungan yang erat dengan dunia teknologi
komunikasi dan informasi. Sama seperti proses komunikasi, Artificial Intelligence
menaruh perhatian yang besar terhadap konsep kognisi. Salah satu fungsi kognisi
yang kita kenal adalah bahasa. Dengan adanya sistem bahasa, komunikasi antara
sender dengan receiver dapat berjalan dengan lancar, dan sistem bahasa, lebih
spesifiknya sistem computer linguistic, pun telah menyumbang banyak kontribusi
bagi perkembangan dunia Artificial Intelligence. Dari relasi ini, bisa terlihat
bahwa bahasa sebagai salah satu konsep relevan dalam dunia komunikasi memiliki
hubungan yang demikian erat dengan perkembangan teknologi artificial
intelligence dari zaman dahulu hingga sekarang. Selain itu, penalaran dan
pengambilan keputusan adalah aspek lainnya dari kognisi yang juga memiliki
relasi dengan konsep komunikasi dan teknologi artficial intelligence sendiri.
Contoh Expert System
i.ELIZA
Eliza merupakan salah satu Sistem Pakar yang paling
awal dikembangkan. Ini adalah program komputer terapis yang dibuat oleh Joseph
Weizenbaum di MIT tahun 1976. Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana
sedang berkonsultasi dengan seorang terapis.
ii.PARRY
Parry adalah Sistem Pakar yang juga paling awal
dikembangkan di Stanford University oleh seorang psikiater, Kenneth Colby, yang
mensimulasikan seorang paranoid.
iii.NETTALK
Connectionists telah
membuat kemajuan yang signifikan dalam menunjukkan kekuatan jaringan saraf
untuk menguasai tugas-tugas kognitif. Berikut adalah tiga percobaan terkenal
yang telah mendorong connectionists untuk percaya bahwa JST model yang baik
dari kecerdasan manusia. Salah satu yang paling menarik dari upaya tersebut
adalah kerja 1987 Sejnowski dan Rosenberg di jaring yang dapat membaca teks
bahasa Inggris disebut NETtalk. Pelatihan ditetapkan untuk NETtalk adalah basis
data yang besar terdiri dari teks bahasa Inggris ditambah dengan output yang
sesuai fonetik-nya, yang ditulis dalam kode yang cocok untuk digunakan dengan
synthesizer pidato. Tape kinerja NETtalk di berbagai tahap pelatihan
mendengarkan sangat menarik.
Pada awalnya output random noise. Kemudian,
bersih suara seperti itu mengoceh, dan kemudian masih seolah-olah itu adalah
berbahasa Inggris double-talk (pidato yang dibentuk dari suara yang menyerupai
kata dalam bahasa Inggris). Pada akhir pelatihan, NETtalk melakukan pekerjaan
yang cukup baik mengucapkan teks diberikan. Selain itu, kemampuan ini generalizes
cukup baik untuk teks yang tidak disajikan pada training set.
Sistem
informasi management atau management information system merupakan penerapan
sistem informasi dalam suatu organisasi untuk menghasilkan output-an sebagai
proses untuk memecahkan masalah untuk memenuhi tujuan tertentu dalam suatu
kegiatan management. Adapun menurut Laudon dan Laudon (2008) adalah suatu
susunan komponen-komponen yang terintegrasi & bekerja secara bersama-sama
untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan dan menyebarkan informasi untuk
mendukung pengambilan keputusan, koordinasi, control, analisis dan visualisasi
dalam sebuah organisasi.
Dapat
ditarik kesimpulan bahwa Sistem Informasi Manajemen merupakan suatu susunan
komponen yang terintegrasi & bekerja secara bersama-sama untuk menghasilkan
output sebagai proses untuk endukung pengambilan keputusan, koordinasi,
control, analisis dan visualisasi dalam sebuah organisasi.
Sedangan Sistem penunjang keputusan adalah sistem
yang menyediakan informasi untuk mememcahkan masalah maupun kemampuan
komunikasi dan juga memecahkan masalah semi struktur, SPK juga bagian dari
Sistem Informasi berbasis kompter, termasuk sistem berbasis pengetahuan
(manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan
dalam suatu organisasi atau sebuah perusahaan.
Konsep
Berikut
adalah konsep-konsep pokok Sistem Informasi Manajemen, antara lain;
1)Konsep
Informasi, Informasi menambahkan sesuatu pada penyajian yaitu sehubungan dengan
waktu dan mutu.
2)Konsep Manusia
sebagai Pengolah Informasi, Kemampuan manusia sebagai pengolah informasi
menentukan keterbatasan dalam sistem informasi dan mengesankan dasar-dasar
rancangan mereka.
3)Konsep Sistem,
Karena sistem informasi manajemen adalah sebuah sistem, maka konsep sistem
perlu untuk memahami dan merancang ancangan pada pengembangan sistem informasi.
4)Konsep
Organisasi dan Manajemen, sistem informasi berada di dalam sebuah organisasi
dan dirancang untuk mendukung fungsi manajemen. Informasi adalah penentu yang
penting dalam bentuk keorganisasian.
5)Konsep
Pengambilan Keputusan, rancangan SIM bukan hanya harus mencerminkan anacangan
rasional terhadap optimasi, tetapi juga teori keperilakuan pengambilan
keputusan dalam organisasi.
6)Konsep Nilai
Informasi, informasi mengubah keputusan, perubahan dalam nilai hasil akan
menentukan nilai informasi. Sistem informasi dalam perusahaan juga merupakan
sistem terbuka, dimana terjadi arus sumber daya dengan lingkungannya. Dalam
informasi, data input diperoleh dari lingkungan, misalnya informasi kenaikan
pajak yang diumumkan pemerintah, dan perubahan kurs mata uang. Semua data dari
luar tersebut mengalir masuk ke dalam sistem.
Oleh
karena itu, sistem informasi membantu para manajer dan pimpinan perusahaan
untuk mendapatkan gambaran mengenai perusahaan. Informasi yang didapat
merupakan bahan masukan penting bagi manajer dalam pengambilan keputusan.
Sedangkan,
konsep sistem pendukung keputusan pertamakali dikenalkan oleh Michael S. Scoott
Morton pada tahun 1970-an dengan istilah Management Decision System
(Sprague,1982). SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan
keputuan mulai dari mengidenifikasi masalah, memilih data yang relevan, dan
menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai
mengevaluasi pemilihan alternatif.
Tujuan
Tujuan dari
Sistem Informasi Manajemen yaitu :
1)Menyediakan
informasi yang dipergunakan untuk perencanaan, pengendalian, pengevaluasian dan
perbaikan berkelanjutan.
2)Menyediakan
informasi untuk pengambilan keputusan.
3)Menyediakan
informasi yang akan digunakan dalam perhitungan harga pokok, rekrutmen atau
tujuan-tujuan manajerial lain.
Adapun Peter G.W. Keen yang bekerja sama dengan
Scott Marton telah mendefinisikan tiga tujuan yang harus dicapai oleh sistem
pendukung keputusan, yaitu :
1)Sistem harus
membantu manajer dalam membuat keputusan guna memecahkan masalah semi
terstruktur.
2)Sistem harus dapat
mendukung manajer, bukan mencoba menggantikannya.
3)Sistem harus
dapat meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer.
Model
Jenis-jenis
Model dalam Sistem Informasi Manajemen yaitu;
1)Model Fisik, adalah
penggambaran entitas dalam bentuk tiga dimensi. Model fisik berukuran lebih
kecil dari aslinya dan biasanya yang digunakan dalam dunia bisnis berupa
prototype model baru. Model fisik membantu suatu tujuan yang tidak dapat
dipenuhi oleh benda nyata. Contohnya investor pusat perbelanjaan dan pembuat
mobil dapat membuat sejumlah perubahan dengan lebih murah melalui rancangan
model fisik mereka dibandingkan dengan produk akhir.
2)Model Naratif, adalah
penggambarkan entitas secara lisan atau tulisan. Semua komunikasi bisnis adalah
model naratif, sehingga model naratif merupakan model yang paling popular dan
paling sering digunakan oleh pihak manajemen.
3)Model Grafik, adalah
model yang mewakili entitasnya dengan menggunakan garis, simbol & bentuk
dengan sedikit penjelasan naratif. Misalnya laporan keuangan ditambah dengan
grafik berwarna untuk meperjelas, flowchart, DFD dalam pembuatan database
4)Model Matematis,
adalah model yang disajikan dengan rumus matematika atau persamaan. Misalkan
dalam perhitungan BEP (Break even point) menggunakan rumus BEP = TFC / P – C.
keterangannya (BEP : Break Event Point, TFC : Total Fixed Cost, P : Price, C :
Cost). Model ini seringkali digunakan manajemen untuk kegiatan bisnis, atau
untuk prediksi, analisis dll. Karena model ini merupakan model dengan
ketelitian tinggi, namun seringkali model ini juga tidak disukai karena
disajikan dengan rumit. Sesuai dengan tingkat keperluannya saja maka model ini
digunakan.
Ada dua model
dalam Sistem pengambilan keputusan, yaitu
Model-driven
DSS merupakan suatu sistem yang berdiri sendiri terpisah dari sistem informasi
organisasi secara keseluruhan. DSS ini sering dikembangkan langsung oleh
masing-masing pengguna dan tidak langsung dikendalikan dari divisi sistem
informasi. Kemampuan analisis dari DSS ini umumnya dikembangkan berdasarkan
model atau teori yang ada dan kemudian dikombinasikan dengan tampilan pengguna
yang membuat model ini mudah untuk digunakan.
Data-driven
DSS, menganalisis sejumlah besar data yang ada atau tergabung di dalam sistem
informasi organisasi. DSS ini membantu untuk proses pengambilan keputusan
dengan memungkinkan para pengguna untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat
dari data yang tersimpan di dalam database yang besar.
Peranan SIM & SPK dalam memecahkan permasalahan
dibidang Psikologi
Sistem
Informasi Manajemen dan Sistem Pengambilan Keputusan dimana sistem ini
dirancang untuk menyajikan informasi-informasi berdasarkan inputan yang telah
disipkan dan dapat digunakan untuk memberikan data yang dapat dipertimbangkan
dan dianalisa. SPSS meruapkan sebuah aplikasi yang bisa digunakan oleh psikolog
untuk mengolah data. Data yang bisa di aplikasikan dalam program SPSS ini adalah
data secara kuantitatif. Adapun aplikasi ini sangat membantu seorang
psikolog dalam melakukan penelitian data dalam bentuk kuantitatif, karena hanya
dengan menggunakan aplikasi ini seorang psikolog tidak usah repot –repot kalau harus mengolah data secara
manual.
Pada awal tahun 1960, Charles Bachman di perusahaan
General Electric mendesain generasi pertama DBMS yang disebut penyimpanan data
terintegrasi (Integrated Data Strore). Dasar untuk model data jaringan
terbentuk lalu distandarisasi oleh CODASYL (Conference on Data System
Languages). Kemudian, Bachman menerima CM Turing Award (Penghargaan semacam
nobel pada ilmu computer) pada tahun 1973.
Menurut sejarah, system pemrosesan basis data
terbentuk setelah masa system pemrosesan manual dan system pemrosesan berkas.
System pemrosesan manual (Berbasis kertas) merupakan bentuk pemrosesan yang
menggunakan dasar berupa setumpuk rekaman yang disimpan pada rak-rak berkas.
Jika berkas-berkas tersebut diperlukan, berkas tersebut harus dicari pada
rak-rak tersebut. System pemrosesan berkas merupakan system komputer, dimana
sekelompok rekaman disimpan pada sejumlah berkas secara terpisah. Perancangan
system ini didasarkan pada kebutuhan individual pengguna, bukan kebutuhan
sejumlah pengguna. Sehingga setiap aplikasi menuliskan data sendiri, alhasil
ada kemungkinan data yang sama terdapat pada berkas-berkas lain yang digunakan
oleh program aplikasi lain.
Sejarah DBMS (Database Management System), generasi
pertama DBMS didesain oleh Charles Bachman di perusahaan General Electric pada
awal tahun 1960, disebut sebagai penyimpanan data terintegrasi (Integrated Data
Store). Dibentuk dasar untuk model data jaringan yang kemudian distandardisasi
oleh CODASYL (Conference on Data System Languages).
Pada akhir 1960, IBM mengembangkan system manajemen
informasi (Information Management System) DBMS. IMS dibentuk dari representasi
data pada kerangka kerja yang disebut dengan model data hirarki. Dalam waktu
yang sama, dikembangkan system SABRE sebagai hasil kerjasama antara IBM dengan
perusahaan penerbangan Amerika. System ini memungkinkan user untuk mengakses
data yang sama pada jaringan komputer.
Pada tahun 1985, Microsoft dan IBM mengumumkan
perjanjian kerjasama jangka panjang untuk mengembangkan system operasi dan
produk-produk perangkat lunak lainnya. Pengumuman ini adalah permulaan
dimulainya OS/2, sebuah system operasi setelah masa kejayaan MS-DOS. OS/2 ini
akan lebih 'Hebat' dan lebih 'Canggih' daripada MS-DOS, ia akan mampu menangani
multitasking application dengan memanfaatkan kemampuan processor Intel yang
terbaru yaitu 80286. "That was the plan!" OS/2 secara resmi diumumkan
pada bulan april 1987, dan dijanjikan akan tersedia buat end-user pada akhir
tahun tersebut.
Tetapi dalam waktu yang sangat singkat setelah
pengumuman perjanjian kerjasama tersebut, IBM mengumumkan peluncuran sebuah
versi spesial OS/2 yang disebut OS/2 Extended Edition. Versi lebih powerfull
ini akan menyertakan sebuah Database SQL yang disebut OS/2 Database Manager,
OS/2 Database Manager akan sangat berguna bagi pengembangan aplikasi yang
sederhana dan kompatibel dengan DB/2 , sebuah Database server milik IBM yang
beroperasi pada mainframe. OS/2 Database manager juga akan menyertakan SNA
(System Network Architecture) communication service, yang disebut OS/2
Communication Manager. Sebagai bagian dari SSA (System Application
Architecture)-nya. IBM menjanjikan semua produk-produk tersebut dapat saling
bekerjasama pada masa yang akan datang.
Namun akhirnya Microsoft mengeluarkan database
sendiri dan pada tahun 1986, Microsoft sudah menghasilkan 197 JutaUS$ per
tahun, dengan 1153 pegawai. (Sepuluh tahun kemudian, Microsoft telah
mendapatkan 6 Milyar US$ dari bisnis softwarenya, dengan hampir sekitar 18.000
pegawai). Produk-produk Microsoft hampir semuanya terfokus pada aplikasi
desktop dengan produk utamanya adalah MS-DOS. Komputasi Client/Server pada saat
itu belum menjadi fokus utama Microsoft dan industri komputer. Manajemen data
pada sebuah PC hanyalah menjadi sebuah fantasi pada masa itu, User biasanya
hanya menggunaka LOTUS 1-2-3 untuk menyimpan data. Produk dBASE buatan Ashton
Tate segera menjadi sangat populer setelah diluncurkan, Selanjutnya Anca
Software merilis Paradox dan Micro Rim dengan prouk RBase-nya. Pada tahun 1986
tersebut, Microsoft belum mempunyai produk manajemen Database sendiri. (Tetapi
pada tahun 1992, Microsoft mendapatkan sukses yang luar biasa dari produk
manajemen database desktop-nya dengan Microsoft Access dan Microsoft FoxPro).
Tetapi IBM Database Manager sangatlah berbeda dari
dBASE, Paradox atau RBase. Produk IBM ini walaupun tidak begitu user-friendly,
tetapi ia mempunyai SQL query processor-nya sendiri dan bekerja berdasarkan
"Transactions", hampir sama dengan Database Server yang berjalan diatas
Minicomputer dan mainframe, seperti DB/2, Oracle ataupun Informix. Microsoft
membutuhkan produk DBMS (Database Management System) sekaliber ini dan
membutuhkannya segera.
Microsoft berpaling kepada Sybase, Inc. Sebuah
perusahaan pembuat software DBMS yang sedang 'Naik daun', yang merilis produk
Data Server-nya pada bulan mei 1987 untuk Sun Microssystem yang berjalan diatas
UNIX. Data Server mendapatkan reputasi berkat inovasi dan kreatifitasnya dengan
Stored Procedure dan Trigger serta paradigma baru dalam dunia komputasi yaitu:
Client/Server.
Konsep Database
Konsep dasar dari basis data adalah kumpulan dari
catatan-catatan, atau potongan dari pengetahuan. Sebuah basis data memiliki
penjelasan terstruktur dari jenis fakta yang tersimpan di dalamnya: penjelasan
ini disebut skema. Skema menggambarkan objek yang diwakili suatu basis data,
dan hubungan di antara objek tersebut. Ada banyak cara untuk mengorganisasi
skema, atau memodelkan struktur basis data: ini dikenal sebagai model basis
data atau model data. Model yang umum digunakan sekarang adalah model
relasional, yang menurut istilah layman mewakili semua informasi dalam bentuk
tabel-tabel yang saling berhubungan di mana setiap tabel terdiri dari baris dan
kolom (definisi yang sebenarnya menggunakan terminologi matematika). Dalam
model ini, hubungan antar tabel diwakili denga menggunakan nilai yang sama
antar tabel. Model yang lain seperti model hierarkis dan model jaringan
menggunakan cara yang lebih eksplisit untuk mewakili hubungan antar tabel.
Istilah basis data mengacu pada koleksi dari
data-data yang saling berhubungan, dan perangkat lunaknya seharusnya mengacu
sebagai sistem manajemen basis data (database management system/DBMS). Jika
konteksnya sudah jelas, banyak administrator dan programer menggunakan istilah
basis data untuk kedua arti tersebut.
Jadi secara konsep basis data atau database
adalah kumpulan dari data-data yang membentuk suatu berkas (file) yang saling
berhubungan (relation) dengan tatacara yang tertentu untuk membentuk data baru
atau informasi. Atau basis data (database) merupakan kumpulan dari data yang
saling berhubungan (relasi) antara satu dengan yang lainnya yang
diorganisasikan berdasarkan skema atau struktur tertentu.
Struktur Database
Menurut Nusinau, struktur data adalah cara
menyimpan atau merepresentasikan data didalam komputer agar bisa dipakai secara
efisien, sedangkan data adalah representasi dari fakta dunia nyata. Fakta atau
keterangan tentang kenyataan yang disimpan, direkam atau direpresentasikan
dalam bentuk tulisan, suara, gambar, sinyal atau simbol. Dan
kemudian menurut Permana, struktur data adalah suatu cara menyajikan Abstract
Data Type (ADT) / Tipe Data Abstrak dalam bentuk tipe data dan operator yang
didukung bahasa pemograman.
Ada
2 aktivitas yang berhubungan dalam struktur data yaitu:
a. Mendeskripsikan kumpulan obyek data yang sah sesuai dengan tipe data yang ada.
b. Menunjukkan
mekanisme kerja operasi-operasinya.
Secara
garis besar type data dapat dikategorikan menjadi:
Type
data sederhana.
a.
Type data sederhana tunggal, misalnya Integer, real, boolean dan karakter.
b.
Type data sederhana majemuk, misalnya String
Struktur
Data, meliputi:
a.
Struktur data sederhana, misalnya array dan record.
b.
Struktur data majemuk, yang terdiri dari:
- Linier
: Stack, Queue, sertaList dan Multilist
- Non
Linier : Pohon Biner dan Graph
Pemakaian struktur data yang tepat didalam proses
pemrograman akan menghasilkan algoritma yang lebih jelas dan tepat, sehingga
menjadikan program secara keseluruhan lebih efisien dan sederhana. Struktur data yang standar yang biasanya digunakan
dibidang informatika adalah:
- List
linier (Linked List) dan variasinya
- Multilist
- Stack
(Tumpukan)
- Queue
(Antrian)
- Tree
( Pohon)
- Graph
( Graf )
Data disusun dalam suatu struktur logis yang
menjelaskan bahwa:
1.
Kumpulan tabel menyusun basis data,
2.
Tabel tersusun atas sejumlah record,
3.
Sebuah record mengandung sejumlah field, dan
4.
Sebuah field disimpan dalam bentuk
kumpulan bit.
Pengertian masing-masing istilah diatas adalah
seperti berikut:
a.
Field (medan) menyatakan data terkecil yang memiliki makna. Istilah lain untuk
field yaitu elemen data, kolom item, dan atribut. Contoh field yaitu nama
seseorang, jumlah barang yang dibeli, dan tanggal lahir seseorang.
b.
Record (rekaman) menyatakan kumpulan dari sejumlah elemen data yang saling
terkait. Sebagai contoh, nama, alamat, tanggal lahir, dan jenis kelamin dari
seseorang menyusun sebuah record. Istilah lain yang juga menyatakan record
yaitu tupel dan baris.
c.
Tabel menghimpun sejumlah record. Sebagai contoh, data pribadi dari semua
pegawai disimpan dalam sebuah tabel.
d. Basis data
(database) adalah suatu pengorganisasian sekumpulan data yang saling terkait
sehingga memudahkan aktivitas untuk memperoleh informasi. Sebagai contoh, basis
data akademis mengandung tabel-tabel yang berhubungan dengan data mahasiswa,
data jurusan, data mata kuliah, data pengambilan mata kuliah pada suatu
semester, dan nilai yang diperoleh mahasiswa.
Macam-macam
Struktur Database
a.
Struktur Database Hierarkis
Struktur
Database Hierarkis (Hierarchical Database Structure), yaitu struktur kelompok
data, subkelompok data dan subkelompok yang lebih kecil lagi menyerupai
cabang-cabang pohon. Seperti cabang-cabang pohon, untuk pindah dari suatu
catatan di suatu cabang kesuatu catatan di cabang lain, system manajemen
database harus kembali ketempat asal percabangan itu. Struktur hierarkis
memanfaatkan sumber daya computer secara efisien saat sebagian besar catatan
dalam database akan digunakan dalam aplikasi.
b.
Sruktur Database Jaringan
Struktur
database jaringan (network database structure) memungkinkan satu catatan
tertentu menunjuk pada catatan lain dalam database. Subkomite Database Task
Group CODASYL mengeluarkan spesifikasi struktur database jaringan pada Tahun
1971. Jaringan memecahkan masalah keharusan untuk kembali ke tempat asal
percabangan database. Secara konseptual, tiap catatan dalam database dapat
memiliki penunjuk ke tiap catatan lain di dalam database.
c.
Struktur Database Relational
Struktur system manajemen relational merupakan
system yang menyerupai table-tabel, dan merupakan format yang dapat dipahami
secara cepat oleh Manajer dan/atau staf professional.
Keunggulan dan Kelemahan DBMS (Database Management System)
Keunggulan ;
1)Dapat
meningkatkan data independance (kemandirian data), dapat digunakan untuk
bermacam-macam program aplikasi tanpa harus merubah format data yang sudah ada.
2)Konsistensi
Data, dilakukan dengan cara data disimpan hanya sekali dalam basis data
sehingga jika terjadi perubahan pada nilai data tersebut, perubahan hanya
dilakukan satu kali dan nilai baru tersebut akan tersedia untuk semua pengguna.
3)Meningkatkan
aksesibilitas terhadap data dan respon yang lebih baik. Akibat dari integrasi
data yang melewati batasan-batasan departemen dapat langsung diakses oleh
pengguna. Ini berarti menyediakan sistem dengan fungsi yang lebih baik.
Pengguna dapat memperoleh data yang dibutuhkan dengan cepat dengan menggunakan
query language.
4)Pengendalian
terhadap kerangkapan data. Dilakukan dengan cara data hanya disimpan sekali.
Hal ini mengurangi kerangkapan data dan mengurangi biaya untuk tempat
penyimpanan.
5)Meningkatkan
keamanan data. Keamanan basis data melindungi basis data dari pengguna yang
tidak memiliki otorisasi. DBA dapat menentukan batasan-batasan pengaksesan
data, misalnya dengan memberikan password dan pemberian hak akses bagi pemakai
(misal : modify, delete, insert, retrieve).
6)Memperbaiki
integritas data, Intergritas data mengacu pada validitas dan konsistensi dari
data yang disimpan. Integritas biasanya diekspresikan dalam batasan
(constraints) yang merupakan aturan yang konsisten dan tidak dapat dilanggar.
Jika kerangkapan data dikontrol dan kekonsistenan data dapat dijaga maka data
menjadi akurat.
7)Data dapat
dipakai secara bersama-sama, data yang ada pada basis data menjadi milik
seluruh organisasi dan dapat dipakai secara bersama oleh pengguna yang
berwenang pada saat bersamaan.
8)Memperoleh
lebih banyak informasi dari data yang sama. Pengguna basis data dapat
memperoleh informasi selain dari informasi rutin yang dikelolanya karena semua
data lain berada dalam basis data yang sama. Dengan demikian kebutuhan akan
informasi selain dari informasi rutin dapat terpenuhi.
Kelemahan ;
1)Biaya yang
tidak murah alias biayanya sangat mahal karena menyangkut biaya-biaya untuk
pembelian sekaligus perawatan hardware and software. Selain itu menyusul biaya
tambahan untuk untuk storage (penyimpanan), network (jaringan) dan lain-lain.
2)Rumit.
Perancang, pengembang, DBA, basis data administrator, dan pengguna akhir harus
memahami secara detail dan mendalam tentang fungsi basis data yang ditangani
agar dapat mengambil manfaat dari basis data. Kegagalan dalam memainkannya
dapat menyebabkan kerugian yang cukup besar bagi organisasi atau perusahaan.
3)Tambahan biaya
konversi, Diperlukan biaya yang besar untuk berpindah dari aplikasi/sistem yang
lama ke dalam sistem dan hardware basis data yang baru (upgrade). Ditambah lagi, diperlukan pula biaya untuk pelatihan
staff untuk menggunakan sistem yang baru ini serta tambahan biaya untuk
mempekerjakan staff khusus seperti DBA, dan lain-lain.
Peranan Database & DBMS dalam
memecahkan permasalahan dibidang Psikologi
Database
dan DBMS merupakan satu kesatuan dalam melakukan penyimpanan data yang
diperoleh berdasarkan inputan. Dengan melakukan Analisa data terdahulu atau
mengetahui pola dari suatu data pada suatu masalah, maka data tersebut dapat
dioleh kembali baik untuk kebutuhan seorang psikolog atau yang lainnya.
Menurut
Deden dalam artikelnya pembuatan database dalam dunia psikologi sangat
memudahkan user untuk pencarian data yang dibutuhkan, seperti seorang HRD yang
ditugaskan memberikan penilaian kepada salah satu karyawan maka ia harus
melihat data-data terdahulu yang disimpan pada database "data
karyawan", yang mungkin saja berisi nama, alamat, nomor pegawai, hasil tes
psikologi terdahulu, dan sebagainya. Dengan adanya database tersebut, user
hanya membutuhkan satu primary key untuk mendapatkan data yang dibutuhkan, sehingga
tidak terjadi data ganda.
Dan ada juga fungsi yang lainnya yaitu seorang
psikolog yang sudah memiliki banyak klien. Setiap klien memiliki permasalahan
yang berbeda-beda dan yang pasti identitas ynag berbeda pula. Sebagai profesi
pasti memiliki kode etik dalam bekerja yang tidak dapat dilanggar, begitu pun
psikolog memilki kode etik dengan klien. Salah satu kode etik nya adalah
menjaga kerahasiaan data klien. Data klien yang disimpan dalam database
membantu psikolog dalam menjaga kerahasiaan data tersebut. Seperti yang telah
dijelaskan mengenai kelebihan dlam pemakaian sistem DBMS adalah keamanan data
terjamin, mengurangi kerangkapan data.
