## Survei Metrik Kompleksitas Database Relasional
Cahya Wulandari 1,* , Shafa Risqi Oktaviary 2 , Yuliana Romadhoni 3 , Muhammad Ainul Yaqin 4
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 18650076@student.uin-malang.ac.id; 2 18650008@student.uin-malang.ac.id; 3 186500012@student.uin- malang.ac.id; 4 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id * corresponding author

## PENDAHULUAN
Database adalah  kumpulan  informasi  yang  disimpan  di  dalam  komputer  secara sistematik  sehingga  dapat  diperiksa  menggunakan  suatu  program  komputer  untuk memperoleh  informasi  dari  basis  data  tersebut.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk mengelola  dan  memanggil  perintah  ( Query )  basis  data  disebut  sistem  manajemen  basis data  ( database  management  system ,  DBMS)  [1]. Database juga  bisa  diartikan  sebagai sekumpulan tabel  yang saling berelasi,  relasi tersebut  bisa ditunjukkan dengan kunci  dari setiap tabel yang ada. Satu database menunjukkan satu kumpulan data yang dipakai dalam satu  perusahaan  atau  instansi  [2].  Metrik  merupakan  sebuah  mekanisme  yang  berguna untuk  meningkatkan kualitas dari produk software dan juga untuk menentukan cara  yang paling  tepat  untuk  membantu  praktisi  dan  peneliti  [3][10].  Sayangnya,  hampir  semua metrik hanya berfokus pada karakteristik program dan mengabaikan database . Sejauh ini, beberapa  penulis  telah  meneliti  metrik  untuk  mengukur  kompleksitas database sehingga ketahanan  dan  keberlangsungan database bisa  terjaga. Dari  penjelasan  tersebut,  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  metrik  kompleksitas database merupakan  sebuah  mekanisme yang  berguna  untuk  meningkatkan  kualitas database sehingga  ketahanan  dan  kualitas database dapat terjaga.  Tujuan kami membandingkan metrik  yang sudah ada sebelumnya adalah  membantu  pembaca  dalam  memilih  menggunakan  metrik  yang  sesuai  dengan kebutuhan.    Pengukuran  kompleksitas database sangat  diperlukan  bukan  hanya  untuk keberlangsungan database , melainkan juga untuk keberlangsungan perangkat lunak karena jika  suatu database yang  dimiliki  oleh  perangkat  lunak  berkualitas  baik,  otomatis  hal tersebut akan meningkatkan performa dari perangkat lunak itu sendiri.

## METODE

## Systematic Literature Review (SLR)
Terdapat  beberapa  artikel  yang  membahas  kompleksitas database ,  jenis database yang berbeda menyebabkan masing-masingnya memiliki rumus perhitungan yang berbeda.
I N F O A R T I K E L

## A B S T R A K
Sejarah Artikel Diterima 28 November 2019 Direvisi 6 Januari 2020 Diterbitkan 30 April 2020
Database adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer  untuk  memperoleh  informasi  dari  basis  data  tersebut.  Untuk menjaga  agar  sebuah database dari  suatu  perangkat  lunak  tetap terpelihara fungsinya, diperlukan sebuah metrik yang mampu mengukur tingkat  kompleksitas  dari database tersebut.  Banyak  rumus  yang memberikan  perhitungan  kompleksitas  yang  sesuai  untuk database tertentu.  Paper  ini  melakukan  survei  terhadap  jurnal-jurnal  yang membahas  tentang  kompleksitas database .  Hasil  dari  survei menunjukkan  adanya  kesamaan  pada  kesimpulan  akhir  setiap  metrik meskipun parameter yang digunakan berbeda.
Kata Kunci Database Metrik
Kompleksitas
Relasional
Dengan  menggunakan  metode Systematic  Literature  Review (SLR),  pencarian  terhadap artikel terkait menjadi lebih efisien karena tidak ada duplikasi [4][12]. Pola pencarian yang kami lakukan yaitu dengan mengikuti pola: (" Metric Database Complexity " OR " Metric of Database " OR " Metric Complexity ") AND ( complexity OR metric OR measure ) AND (" Database Complexity " OR " Relational Database Complexity " OR " Relational Database Complexity Metric ")
Pencarian dilakukan mulai dari tanggal 10 Februari hingga 18 Februari pada platform elektronik  seperti: Google  Scholar , IEEExplore ,  Perpusnas, ResearchGate ,  dan Directory of Open Access Journals . Dari hasil pencarian, didapatkan tiga paper berhubungan dengan metrik dan kompleksitas database relasional [5],[6],[7] .

## Relational Database
Relational database atau database relasional  merupakan mekanisme  yang digunakan untuk  mengorganisasi  data  secara  fisik  dalam  media  penyimpanan  yang  akan  berdampak pada  bagaimana  kita  mengelompokkan  dan  membentuk  keseluruhan  data  yang  terkait dalam sistem yang sedang kita tinjau[8][12], pada model relasional, data akan ‘disebar’ ke dalam berbagai Tabel 2 dimensi. Setiap tabel selalu terdiri atas lajur mendatar yang disebut baris  data( Row/Record )  dan  lajur  menurun  yang  disebut  kolom  data( Column/Field )[9] . Relasi antar tabel ada beberapa jenis, yaitu: One to One, One to Many, Many to One, dan Many to Many . Database sendiri memiliki hirarki data yang bisa dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Hirarki Data
Basis  data  relasional  memiliki  beberapa  elemen,  antara  lain:  tabel,  kolom( field ), baris( record ), key.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Beberapa  penulis  dalam  papernya [5],[6],[13]  telah  mendefinisikan  rumus  metrik kompleksitas database relasional.  Pertama,  Taufiqurrahman  dkk  [5],  mendefinisikan rumus metrik kompleksitas database relasional sebagai berikut:
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 18-25
      + = + + + = + = + = + = M R R RC Index FK SK PK KeyC DW DT ColC KeyC ColC TC RC TC DC : 1 . 75 . 0 1 : 1 . 25 . 0
) . 11 . 0 . 5 . 0 . 11 . 0 . 28 . 0 ( . 25 . 0 . 75 . 0 . 25 . 0 . 75 . 0 . 25 . 0 . 75 . 0
Kedua,  Mile  dkk  [6]  mendefinisikan  rumus metrik  kompleksitas database relasional sebagai berikut:
 = = + + + = n i Wi C F I K A W 1
Ketiga,  Bushra  dan  Asma  [7]  mendefinisikan  rumus  metrik  kompleksitas database relasional sebagai berikut:
 = = 6 1 * i Wi Nfi Ws
Setelah itu mengukur kardinalitas relationship , dan teakhir adalah mengukur kompleksitas query , form , dan reports . Tetapi kami tidak akan membahas kompleksitas query , form , dan reports , karena kami akan berfokus pada database.
Ketiga  formula database diatas  diuji  dengan  ketiga database pada  Gambar  2,  Gambar  3, dan Gambar 4.
Gambar 2. Relational Database Pertama
Gambar 3. Relational Database Kedua
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 18-25
Relasional database yang  kami  uji  memiliki  sifat  yang  berbeda-beda,  sifat  ketiga database diatas dijabarkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Sifat Database
Nama Database Jumlah Tabel Jumlah Kolom Jumlah Relasi Jumlah PK Jumlah FK Database 1 2 4 1 2 - Database 2 3 8 2 3 2 Database 3 3 8 3 3 2
Kemudian,  dari  ketiga database tersebut,  dilakukan  ujicoba  perhitungan  terhadap ketiga metrik. Seperti yang terlihat pada Tabel 2, Hasil penghitungan menunjukkan bahwa ketiga metrik memiliki perbedaan yang jauh signifikan.

## Tabel 2. hasil kompleksitas pada setiap metrik
Metrik pada paper Database 1  Database 2  Database 3 Taufiqurrahman dkk 9.01 13.56 13.623 Mile dkk 8 32 48 Bushra dan Asma 1.5 2.25 3.5
Perbedaan kompleksitas tersebut disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya: faktor penentu  yang  digunakan  penulis  berbeda;  range  kompleksitas  yang  digunakan  setiap penulis  berbeda;  dan  faktor  penentu  kompleksitas  tidak  memiliki  nilai  bobot  yang  sama antar  penulis;  contohnya,  nilai  kompleksitas  empat  pada  metrik  Bushara  adalah complex database ,  tetapi  nilai  kompleksitas  empat  pada  metrik  Mile  adalah  bernilai simple database.

## Metrik Taufiqurrahman dkk
Sebelum menghitung kompleksitas database , terlebih dahulu dilakukan penghitungan kompleksitas  tabel,  kompleksitas  kolom,  kompleksitas key ,  dan  kompleksitas  relasi. Berdasarkan rumus yang diajukan oleh Taufiqurrahman didapatkan hasilpada Tabel 3.
Tabel 3. Penghitungan Metrik Taufiqurrahman terhadap database Nama Database Kompleksitas Database ColC KeyC TC RC DC Database 1 15.5 0.56 11.765 0.75 9.01 Database 2 23 1.34 17.585 1.5 13.56 Database 3 23 1.34 17.585 1.75 13.623

## Metrik Mile dkk
Berbeda  dengan  metrik  yang  diajukan  oleh  taufiqurrahman  dkk,  pada  metrik  Mile mengharuskan  sebelum  menentukan  kompleksitas database ,  terlebih  dahulu  kita  harus mencari bobot W, dimana W = A + K + I + F, A adalah Attribute , K adalah Unique Index (PK),  I  adalah Index (Non-Unik),  dan  F  adalah Foreign  Key .  Setelah  itu  menghitung kompleksitasnya dengan menggunakan rumus turunan yang kedua.
Tabel 4. Penghitungan Metrik Mile terhadap database
Nama Database Kompleksitas Database A K I F W n C Database 1 4 2 2 0 8 1 8
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 18-25
Nama Database Kompleksitas Database A K I F W n C Database 2 8 3 3 2 16 2 32 Database 3 8 3 3 2 16 3 48

## Metrik Bushra dan Asma
Penulis  memiliki  aturan  sendiri  dalam  menghitung  komplektitas database ,  hal  ini perlu  diperhatikan  sebelum  mulai  menghitung  kompleksitas database .  Bushra  dan  Asma memiliki  aturan  dalam  penilaian  bobot  kompleksitas  sebelum  menghitung  kompleksitas database .  Pertama  adalah  aturan  bobot  untuk  kompleksitas  tabel.  Aturan  bobot  tersebut mencakup  nilai  bobot  untuk  setiap  faktor  penentu  kompleksitas  tabel  (CDF,  eng: Complexity Determining Factor ).  bisa dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. CDF Kompleksitas Tabel Metrik Bushara dan Asma
CDF untuk table Bobot Simple data type field 0.25 Complex data type 0.50 Each Field in Primary Key 0.25 Each Field in Foreign Key 0.50 Assertion 0.75 Trigger 075
Kedua adalah aturan bobot untuk relasi antar tabel pada Tabel 6:
Tabel 6. CDF Kompleksitas Relasi Metrik Bushara dan Asma
CDF untuk Relasi Bobot Unary Bobot Binary One-to-one 0.25 0.25 One-to-Many 0.50 0.50 One-to-Many (RI Enforced) 0.75 0.75 Many-to-Many 0.75 0.75
Selanjutnya,  untuk  menggabungkan  nilai  kompleksitas  tabel  dan  kompleksitas  relasi tersebut menggunakan rumus:
  + = CDFR

## CDFT
C
Hasil  kompleksitas database yang  kami  ajukan  untuk  metrik  Bushra  dan  Asma  terdapat pada Tabel 9. CDF Tabel:
Tabel 7. CDF Tabel masing-masing database CDF untuk tabel Bobot Databse 1 Database 2  Database 3 Simple data type field 0.25 2 2 2 Complex data type 0.50 0 0 0 Each Field in Primary Key 0.25 2 3 3 Each Field in Foreign Key 0.50 0 2 2 Assertion 0.75 0 0 0 Trigger 075 0 0 0
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 18-25 CDF untuk tabel Bobot Databse 1 Database 2  Database 3 TOTAL 1 2.25 2.25 CDF Relasi: Tabel 8. CDF Relasi masing-masing database CDF untuk Relasi Bobot Unary Bobot Binary Database 1 Database 2 Database 3 One-to-one 0.25 0.25 0 0 1 One-to-Many 0.50 0.50 1 2 2 One-to-Many (RI Enforced) 0.75 0.75 0 0 0 Many-to-Many 0.75 0.75 0 0 0 TOTAL 0.5 1 1.25 Kompleksitas Database :
Tabel 9. hasil kompleksitas database menggunakan metrik Bushara dan Asma Faktor Penentu Database 1  Database 2  Database 3 CDF Tabel 1 2.25 2.25 CDF Relasi 0.5 1 1.25 Nilai Kompleksitas 1.5 2.25 3.5
Nilai  kompleksitas  ketiga  metrik  berbeda  karena  rumus  yang  diajukan  pun  berbeda. Akan  tetapi,  terdapat  persamaan  yang  terlihat  jelas.  Persamaan  tersebut  adalah  nilai kompleksitas database pertama  akan  selalu  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  nilai kompleksitas database kedua,  dan  nilai  kompleksitas database kedua  akan  selalu  lebih kecil  dibanding  nilai  kompleksitas database ketiga,  lihat  tabel  2.  Artinya,  tujuan  yang setiap penulis miliki pada metrik yang mereka teliti sudah terpenuhi.

## KESIMPULAN
Paper ini telah melakukan survey terhadap ketiga metrik database relasional, setelah melakukan  uji  coba  terhadap  metrik-metrik  tersebut  didapatkan  hasil  yang  berbeda-beda. Hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  yaitu:  faktor  penentu  yang  digunakan  penulis berbeda; range kompleksitas  yang  digunakan  setiap  penulis  berbeda;  dan  faktor  penentu kompleksitas  tidak  memiliki  nilai  bobot  yang  sama  antar  penulis;  akan  tetapi,  nilai  akhir dari  kompleksitas  menunjukkan  kesamaan  dimana  kompleksitas database pertama  lebih kecil dari kompleksitas database kedua dan kompleksitas database kedua lebih kecil dari kompleksitas database ketiga. hal  ini menunjukkan bahwa setiap metrik  yang ditawarkan oleh  penulis  telah  memenuhi  tujuan  mereka.  Kami  menyarankan  untuk  menggunakan metrik yang sesuai dengan kebutuhan database yang kita miliki.

## REFERENSI
[1] Ullman, Jeffrey D. A first course in database systems . Pearson Education India, 2007.
[2] Fadlisyah, Asrianda. “Pemrograman database konsep dan implementasi”. Graha Ilmu, Yogyakarta , 2008.
[3] Calero, Coral; Piattini, Mario; Genero Marcela. “Metrics for controlling database complexity”. In: Developing quality complex database systems: practices, techniques and technologies . IGI Global, pp. 48-68, 2001.
[4] Polancic, Gregor; Cegnar, Blaž. “Complexity metrics for process models–A systematic literature review”. Computer Standards & Interfaces , vol. 51, pp. 104-117, 2017.
[5] Idrus, Taufiqurrahman, et al. “Metrik Kompleksitas Desain Database Relasional”. In: Prosiding SI
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 18-25
MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-Nilai Islami) , pp. 090-096, 2020.
[6] Pavlic, Mile; Kaluza, Marin; Vrcek, Neven. “ Database complexity measuring method”. In: Central European Conference on Information and Intelligent Systems . Faculty of Organization and Informatics Varazdin,  pp. 1, 2008.
[7] Jamil, Bushra; Batool, Asma. “Smarts: Software metric analyzer for relational database systems”. In: 2010 International Conference on Information and Emerging Technologies . IEEE, pp. 1-6, 2010.
[8] Rabbi, Radliya Nizar. Materi 3-Basis Data Relasional [sbd-2017]. 2017.
[9] Suryana, Taryana. bab 14. Database Relasional. 2004.
[10] M. A. Yaqin, R. Sarno, and A. C. Fauzan, “Scalability measurement of business process model using business processes similarity and complexity,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 4, no. September, pp. 306–312, 2017.
[11] A. C. Fauzan, R. Sarno, and M. A. Yaqin, “Performance measurement based on coloured petri net simulation of scalable business processes,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 4, no. September, pp. 261–266, 2017.
[12] A. C. Fauzan, R. Sarno, M. A. Yaqin, and A. Jamal, “Extracting common fragment based on behavioral similarity using transition adjacency relations for scalable business processes,” Proc. 11th Int. Conf. Inf. Commun. Technol. Syst. ICTS 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 131–136, 2018.
[13] A. C. Fauzan, R. Sarno, and M. A. Yaqin, “Petri net arithmetic models for scalable business processes,” Proceeding - 2017 3rd Int. Conf. Sci. Inf. Technol. Theory Appl. IT Educ. Ind. Soc. Big Data Era, ICSITech 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 104–109, 2017.