## Analisis dan Perancangan Software Pengukuran Metrik Skala dan Kompleksitas Database Relasional
Mochammad Rizqy Pratamaa 1, *,Muhammad Ainul Yaqin 2 , Bunga Cahyaning Untaria 3 , Dwi Zulva Uliunuha 4 , Abd. Charis Fauzan 5 1,2,3,4 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
5 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 18650107@student.uin-malang.ac.id, 2 18650108@student.uin-malang.ac.id, 3 18560120@student.uin-malang.ac.id,
4 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id; 5 abdcharis@unublitar.ac.id * corresponding author

## PENDAHULUAN
Database Relasional  merupakan  jenis  database  management  system  yang  terbaru[1]. Database relasional ini menyajikan bagan skema dimana antar table itu memiliki hubungan atau relasi dengan table yang lainnya. Pada database relational terdapat nilai kompleksitas relational database .  Saat ini untuk mengetahui nilai kompleksitas database masih di lakukan secara  manual,  dikarenakan  belum  ada software yang  berfungsi  untuk  mengukur  nilai kompleksitas database .  Sebuah software pastilah  memerlukan  database  guna  menyimpan data dalam sebuah software . Bisa dibilang database ini merupakan salah satu basic atau dasar dalam pembuatan sebuah software [2]. Tetapi pada faktanya kompleksitas database sering diabaikan,  pengukuran  seringkali  lebih  memfokuskan  pada  perangkat  lunak  nya  saja  dan tidak pada database nya[3]. Oleh karena itu, sangat penting mengukur kompleksitas suatu relasional  database.  Proses  penghitungan  nilai    kompleksitas database tersebut  harus  di lakukan  dengan  pembandingan  secara  manual  yang  prosesnya  sangat  panjang  dan membutuhkan  waktu  yang  lama.  Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada  penulis

## I N F O A R T I K E L A B S T R A K

## Sejarah Artikel
Diterima: 20 Desember 2019 Direvisi: 11 April 2020
Diterbitkan: 30 Agustus 2020
Database relasional  merupakan  database  yang  di  dalamannya terdapat  tabel-tabel  yang  berhubungan  antar  satu  tabel  dengan  yang lainnya. Pada database relasi terdapat kompleksitas database relasional. Untuk  dapat  mengetahui  nilai  kompleksitas database relational, diperlukan  perhitungan  kompleksitas database terlebih  dahulu.  Pada perhitungan  kompleksitas database cara  perhitungannya  cukup  rumit apabila  menggunakan  perhitungan  manual  karena  kita  harus membandingkan  dengan database lain,  selain  itu  perhitungan  manual juga membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, kami melakukan penelitian yang bertujuan untuk menghasilkan suatu software yang dapat menentukan  nilai  kompleksitas  sebuah database dengan  menggunakan metrik skala. Untuk menentukan nilai kompleksitas database di berikan bobot pada  tiap  tabel,  kolom, primary  key,  foreign  key,  secondary  key , tipe  data,  lebar  data, relation yang  kemudian  di  hitung  dengan menggunakan rumus yang telah kami tentukan. Dengan penelitian yang kami lakukan dihasilkan sebuah perancagan software untuk  melakukan pengukuran  kompleksitas database dengan  cara  memasukkan query database tersebut.  Dengan  di  buatnya software ini  di  harapkan  mampu meringankan kerja kita ketika di haruskan untuk mengukur kompleksitas database relasional.
Kata Kunci
Metriks Skala
Kompleksitas
Database Relational
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 97-109
melakukan penelitian ini guna membuat analisa dan perancangan software yang berfungsi untuk menentukan nilai kompleksitas database dengan menggunakan metrik skala.
Metrik  merupakan  pengukuran  yang  dilakukan  sehingga  suatu  subjek  dapat  diketahui perbedaannya dalam jumlah atau derajat. Variabel yang diukur menggunakan skala interval dan  ratio  umumnya  merupakan  variabel  metrik.  Metrik  yang  digunakan  dalam  paper  ini merupakan  jenis  metrik  kompleksitas,  dimana  metrik  kompleksitas  ini  merupakan  jenis metrik yang masih berada pada proses pengajuan. Metrik kompleksitas ini difokuskan untuk mengontrol  ,  memprediksi,  memahami  dan  juga  meningkatkan  pengembangan  yang  ada pada database serta perawatan terhadap sebuah proyek[4].
Penggunaan  matrik  skala  ini  akan  memberikan  nilai  pada  tiap  masing-masing  bagian penyusun database relasional  sehingga  nantinya  pada software ini  kita  hanya  perlu memasukkan query dari database tersebut untuk mengetahui nilai kompleksitasnya. Dengan di buatnya perancangan software ini penulis berharap nantinya akan memudahkan pengguna yang  ingin  melakukan  pengukuran database agar  mereka  tidak  perlu  melakukan  banyak pembandingan  antar database [5].  Untuk  melakukan  perancangan software ini  penulis menggunakan metode waterfall untuk penentuan bobot dari bagian penyusun database yang kemudian akan di gunakan pada perumusan nilai kompleksitas database .
Penelitian  terdahulu  hanya  membahas  sebatas  pada  teori  dalam  pengukuran kompleksitas database dan  belum  menyentuh  pada software yang  dapat  mengukur kompleksitas relasional database. Pada penelitian Calero terdapat dua metrik database yang diidentifikasi  yaitu  kolom  dan  juga  table[2].  Adapun  penelitian  oleh  Pavlic  yang mengidentifikasikan metrik database yakni kolom, primary key, foreign key, secondary key, dan  juga index [6] . Dan  belum  lama  ini  terdapat  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh Taufiq mengidentifikasi metrik database relasional secara lengkap yaitu table, relasi, kolom, primary key, foreign key, secondary key, index, tipe data, lebar data, dan juga jenis relasi[4]. Adapun pada paper ini akan mengidentifikasi metrik database berupa table, relasi, kolom, primary key, foreign key, secondary key, index, tipe data, lebar data, relasi one to one, one to  many ,  dan many  to  many .  Pada  paper  ini,  kami  menambahkan  beberapa  jenis  metrik database baru  yang belum ada pada penelitian sebelumnya  yaitu relasi one to one, one to many ,  dan  juga many  to  many .  Dan  pada  penelitian  ini,  kami  sudah  menyentuh  pada perancangan software yang dapat mengukur kompleksitas sebuah relasional database.

## METODE
Pada  analisis  dan  perancangan software menggunakan  metrik  skala  dan  kompleksitas database  relasional,  kami  menggunakan  Metode  Waterfal.  Metode  ini  kami  pilih  karena tahapan pada metode ini runtun dari satu proses ke proses selanjutnya, serta banyaknya kasus serupa  yang  menggunakan  metode  ini[7].  Adapun  tahapan  metode  waterfall  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Observasi Dan Pengumpulan
Data Analisa Desain Proses Perancangan Software
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 97-109
Gambar 1. Metode waterfall

## Observasi dan Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  studi  literatur  pada  jurnal  ilmiah,  artikel,  dan penelitian-penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan judul penelitian kami. Pada tahap ini  kami  juga  mengumpulkan  data  yang  akan  kami  observasi  dan  yang  akan  di  gunakan sebagai penunjang pada tahapan berikutnya.

## Analisa
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  analisa  dengan  menggunakan  metode  analisa semiotik  dan  analisa  korelasi.  Analisa  semiotik  kami  gunakan  untuk  mengetahui  bagian- bagian penyusun database relasional. Analisa korelasi yang di gunakan untuk mengetahui hubungan  variabel,  analisa  ini  kami  gunakan  untuk  mengetahui  kondisi  relasi  dari  suatu database. Dari metode analisa ini di dapatkan tabel, kolom, tipe data, lebar data, primary key, foreign key, secondary key dan juga index yang merupakan bagian-bagian dari penyusun database.

## Desain Proses
Pada tahap ini penulis melakukan proses perumusan dari informasi yang telah kami dapatkan dari tahap sebelumnya, tahapan ini terbagi menjadi beberapa bagian:
1. Identifikasi metrik
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  identifikasi  dengan  menggunakan  metode GQM.  Pada  metode  ini  penulis  akan  merepresentasikan  bagian-bagian  penyusun database relasional  yang  yang dimulai  dari  mendesain top-levels  goals ,  kemudian dibuatkan  serangkaian  pertanyaan  untuk  tiap  goal  dimana  tiap  pertanyaan  akan dijawab jika goal tercapai[8]. Adapun hasil dari tahap ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Identifikasi metrik Question Apa yang membentuk database relasional? Metrics Tabel, relasi Question Apa yang membentuk sebuah tabel? Metrics Baris, kolom Question Apa yang membentuk kolom? Metrics Tipe data, lebar data, primary key, foreign key, secondary key, index Question Apa saja jenis relasi? Metrics One to one, one to many, many to many
2. Representasi metrik pada tree
Pada tahap ini, penulis mencoba merepresentasikan hasil dari identifikasi metrik dengan menggunakan metode tree [9]. Pada motode tree ini terdapat node dan edge . Node pada tree merepresentasikan metrik yang di dapat dari identifikasi metrik. Dan Edge merupakan  representasi  posisi  node  yang  kemudian  pada  metode  berikut digunakan  untuk  menentukan  formulasi  metrik. Adapun  hasil  dari  tahap  ini  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Representasi metrik pada tree

## 3. Formulasi metrik
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  formulasi  metrik  dengan  menggunakan metode  AHP.  Dengan  menggunakan  metode  AHP  maka  dilakukan  pembandingan dari  tiap  bagian-bagian  yang  terdapat  pada database relasional[10]. Adapun  hasil dari pembandingan tersebut dan representasi dari metrik pada tree maka diperoleh hasil seperti yang terdapat pada Tabel 2. Untuk hasil pembandingan tipe data dapat dilihap pada Tabel 3.
Tabel 2. Pembobotan metrik pada database relasional Metrik Bobot Tabel 0.75 Kolom 0.75 Tipe data 0.75 Panjang data 0.25 Key 0.25 Primary key 0.28 Foreign key 0.50 Secondary key 0.11 Index 0.11 Relasi 0.25 One to one 0.50 One to many 0.35 Many to many 0.15 Tabel 3. Bobot tipe data Kelompok Tipe Data Bobot 1. Bit 0.01 2. Tinyint, year 0.06 3. Smallint 0.11 4. Char, binary, tinytext, tinyblob 0.12 5. Text, blob, varchar, varbinary 0.16 6. Mediumint, time 0.17 7. Int, float, timestamp 0.22 8. Mediumtext, mediumblob 0.24
9. Begint,  double,  decimal,  real,  numeric,  datetime, time 0.44 10. Longtext, longblob 0.48 4. Formulasi Rumus kompleksitas database
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  formulasi  rumus  kompleksitas database .
Perumusan  ini  di  dapat  dari  tahap-tahap  sebelumnya  perumusan  awalnya  di  dapat dari representasi metrik pada tree , untuk pembobotannya di dapat dari metode AHP.
Dari implementasi metode-metode sebelumnya maka di dapat formulasi seperti yang terdapat pada perumusan 1 sampai dengan 5. Terdapat sedikit perbedaan dari formula yang  sudah  diajukan  sebelumnya  oleh  Taufiq[4].  Pada  paper  ini  formula ditambahkan jenis relasi many to many , dimana pada formula sebelumnya tidak ada. Untuk menghitung nilai relasional database yang langkah pertama adalah harus di hitung adalah Relation complecity yang rumusnya terdapat pada perumusan ke-5.
Langkah  ke  dua,  menghitung Key  complecity yang  rumusnya  terdapat  pada perumusan ke-4. Langkah ke tiga, menghitung Column complecity yang rumusnya terdapat  pada  perumusan  ke-3.  Langkah  ke  empat,  menghitung Table complecity yang  rumusnya  terdapat  pada  perumusan  ke-2.  Langkah  ke  lima,  menghitung Database complecity yang rumusnya terdapat pada perumusan ke-1. DC =0.75∑TC + 0.25∑RC (1) TC = 0.75∑ColC + 0.25 ∑keyC (2) ColC  = 0.75∑DT + 0.25DW (3) KeyC  = ((0.28).PK + (0.5).FK + (0.11).SK + (0. 11).Index) (4) RC = 0.5 ∑R1:1  + 0.35∑R1:M + 0.15∑RM:M (5) Keterangan: DC = Database complexity TC = Table complexity RC = Relation complecity ColC  = Column complecity KeyC  = Key complecity DT = Data type
DW = Data weight PK = Primary key FK = Foreign key SK = Secondary key R1:1    = Relation one to one R1:M   = Relation one to many RM:M = Relation many to many

## Perancangan Software
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  perancangan sofware yang  berfungsi  untuk menentukan  nilai  kompleksitas  suatu database dengan  menggunakan  metrik  skala.  Input yang di gunakan pada software ini adalah query dari database tersebut. Output dari software ini  berupa  nilai  dari  kompleksitas  database  tersebut.  Untuk  lebih  lengkapnya  metode perancangan software ini akan di bahas pada bagian hasil dan pembahasan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Kebutuhan
Dari  analisis  kebutuhan software pengukukan  metrik  skala  kompleksitas  relasional database dalam pembuatannya membutuhkan software lain yaitu Java, untuk membangun software baru dengan mengimplementasikan metrik skala di dalam programnya, sedangkan yang  dibutuhkan  sebagai  input  merupakan  sebuah query  SQL yang  di  dalamnya  terdapat tabel berelasi agar nantinya bisa diproses oleh program yang telah dibuat pada software Java
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 97-109
dan  menghasilkan  sebuah  metrik  yang  merepresentasikan  volume  kompleksitas  sebuah relasional database .

## Identifikasi Jenis-Jenis Relasi
Terdapat tiga jenis relasi dalam database, yaitu one to one, one to many, dan juga many to many . Untuk mengidentifikasi jenis relasi database ini adalah dengan membandingkan ketiga query SQL dan menyimpulkan perbedaan dari ketiga query SQL tersebut. Dari Analisa yang dilakukan didapatkan cara untuk mengidentifikasi ketiga jenis relasi dari query SQL . Relasi one to one :  relasi jenis ini dalam query SQL memiliki 2 tabel dimana pada setiap table  tersebut  memiliki primary  key dan  juga foreign key .  Terdapat query relasi  dimana setiap primary key pada  table, akan menuju ke foreign  key pada tiap table itu juga. Yang membedakan relasi  jenis ini dengan  relasi lain berdasarkan kata dan juga karakter adalah terdapat 2 kata constraint pada relasi ini. Jadi dengan demikian didapatkan rumus kondisi untuk relasi jenis ini adalah “constraint” == 2. Adapun Query SQL database dengan Relasi one to one dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Query SQL database dengan Relasi 1:1
Relasi one to many : relasi jenis ini dalam query SQL memiliki 2 tabel dimana pada setiap table tersebut memiliki primary key tetapi hanya satu table saja yang memiliki foreign key . Terdapat query relasi  dimana  table  yang  memiliki primary  key tanpa foreign  key akan menuju  pada  table  yang  memiliki foreign  key .  Yang  membedakan  relasi  jenis  ini  dengan relasi  lain  berdasarkan  kata  dan  juga  karakter  adalah  terdapat  1  kata constraint saja  pada relasi  ini.  Jadi  dengan  demikian  didapatkan  rumus  kondisi  untuk  relasi  jenis  ini  adalah “constraint” == 1. Adapun Query SQL database dengan Relasi one to many dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Query SQL database dengan Relasi 1:M
Relasi many to many : relasi jenis ini dalam query SQL memiliki 3 tabel yang mana 1 tabel tambahannya merupakan table yang keberadaannya ditimbulkan oleh relasi itu sendiri. 1 tabel tambahan tersebut berisi primary key yang ada pada setiap table lainnya. Pada relasi jenis  ini  terdapat    2 query relasi.  Yang  membedakan  relasi  jenis  ini  dengan  relasi  lain bedasarkan kata dan juga karakter adalah terdapat 2 kata constraint . Pembeda lain dari relasi ini  dengan  relasi  yang  lain  adalah  terdapat  satu  table  dimana  table  tersebut  berisikan  2 primary key . Jadi dengan demikian didapatkan rumus kondisi untuk relasi jenis ini adalah “constraint” == 2 && ”TABLE” + “  ” + “(“ + “PRIMARY” > 1 + “)” . Adapun Query SQL database dengan Relasi many to many dapat dilihat pada Gambar 5.
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 97-109

## Use Case
Adapun  kebutuhan  fungsional  dari  Perancangan software ini  yang  akan  di transformasikan ke dalam bentuk Use Case , dimana Use Case ini akan menggambarkan apa saja  yang  dapat  dilakukan  dan  didapatkan  oleh  user  dalam  system  ini.  Skenario use  case akan  menjelaskan  bagaimana  perilaku  pengguna  terhadap  system. Adapun use  case dari perancangan software ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Use Case Sistem Perhitungan Kompleksitas Relasional Database

## Class diagram
Class diagram merupakan representasi dari alur program yang telah diprogram pada Java, agar mudah dibaca dan mudah dipahami. Dengan merepresentasikan program ke dalam class diagram dapat dibuat bagan yang jelas dan rinci dengan memperhatikan kode yang spesifik apa  saja  yang  dibutuhkan  suatu  progran  sehingga  mampu  mengimplementasikannya  ke struktur  yang  digambarkan. Adapun class  diagram dari  perancangan software ini  dapat dilihat pada Gambar 7.
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 97-109

## Flowchart
Flowchart menjelaskan bagaimana system ini berjalan yang mana di transformasikan dalam  bentuk  diagram  alur.  Terdapat  beberapa  alur  system  yang  akan  dibahas  dalam pembahasan ini,  yaitu diagram  alur kasus penggunaan system, diagram alur kasus seleksi query SQL, diagram alur kasus seleksi dan perhitungan tipe data dan terakhir adalah diagram alur kasus perhitungan kompleksitas relasional database.
Pada diagram alur kasus penggunaan system ini dijelaskan tentang bagaimana user akan bisa menggunakan system ini. Pada halaman awal, akan disajikan 4 pilihan menu yang mana itu adalah formula, input weight , data type weight dan counting DB . Menu formula akan  menuju  ke  halaman  dimana  terdapat  formula  yang  digunakan  untuk  menghitung kompleksitas  database  dalam  system  ini.  Menu input  weight akan  menuju  ke  halaman dimana ada table yang menyajikan pembobotan dari tiap metrik database . Menu data type weight akan menuju ke halaan dimana terdapat table yang menyajikan pembobotan tipe data yang ada pada SQL . Dan yang terakhir ada menu counting DB yang akan menuju ke halaman dimana akan disajikan sebuah halaman input dengan fungsi input query SQL , yang kemudian query SQL tersebut akan dihitung oleh program dengan menggunakan metrik skala. Adapun Diagram alur kasus penggunaan software ini dapat dilihat pada Gambar 8.
Mulai Formula pada halaman awal Software Counting DB pada halaman awal Software Data Type Weight pada halaman awal Software Input Weight pada halaman awal Software Sistem melakukan proses menuju ke halaman Formula Tampilan halaman formula Sistem melakukan proses menuju ke halaman Input Weight Tampilan halaman Input Weight Sistem melakukan proses menuju ke halaman Data Type Weight Tampilan halaman Data Type Weight Sistem melakukan proses menuju ke halaman Counting DB Tampilan halaman Counting DB Pengguna Menginputkan Query SQL Sistem melakukan proses seleksi dan perhitungan Query SQL Hasil dari seleksi dan perhitungan Query SQL Pengguna Memilih Selesai
Gambar 8. Diagram alur kasus penggunaan software
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 97-109
Selanjutnya Query SQL yang diinputkan, akan diproses oleh program. Untuk Diagram alur kasus seleksi query SQL pada software ini dapat dilihat pada Gambar 9.
Mulai Input SQL dari Pengguna for ( i=0; i<bobot.length; i++ ) if (bobot.charAt(i)= ‘  ’ ) if (bobot.equals (instruksi kondisi) == true) Jumlah += 1 k = i + 1 Hasil seleksi Query SQL Selesai Note : Instruksi kondisi akan berisi kondisi sesuai dengan Rumus kondisi yang ada pada pembahasan sebelumnya True True True False False False
Gambar 9. Diagram alur kasus seleksi query SQL
Setelah SQL di masukkan maka program akan menyeleksi query SQL berdasarkan kondisi yang ada pada rumus kondisi yang terdapat pada tabel 4. Dengan rumus kondisi tersebut akan didapat hasil seleksi query SQL yang pertama, yang akan ditampilkan dalam sebuah kolom guna di eksekusi lebih lanjut.
Tabel 4. Rumus kondisi pada Java Metrik Rumus Kondisi Tabel “TABLE” Relasi “REFERENCES” Relasi One to One “constraint” = 2 Relasi One to Many “constraint” = 1
Relasi Many to Many
“constraint” = 2 && ”TABLE” + “(“ + “PRIMARY” > 1 + “)”
Kolom “ , ” Key “PRIMARY”,”FOREIGN”,”SECONDARY”,”INDEX” Tipe Data DataType = “tynyint” || ”smallint” || ”mediumint” || ”int” || ”bigint” || ”float” || ”double” || ”real”  || ”decimal” || ”numeric” || ”date” || ”datetime” || ”year” || ”char” || ”varchar” || ”tinytext” || ”text” || ”mediumtext” || ”longtext” || ”bit” || ”tinyblob” || ”blob” || ”mediumblob” || ”longblob” || ”enum” || ”set” Lebar Data .DataType + “(“ + (i) +“)” Primary Key “PRIMARY” Secondary Key “SECONDARY” Foreign Key “FOREIGN” Index “INDEX”
Setelah melewati tahap seleksi kelompok query SQL, hasil dari seleksi tersebut kemudian akan dihitung lagi berdasarkan bobot kelompok. Pengelompokan tersebut berfungsi untuk mendapat bobot tipe data berdasarkan kelompok. Adapun Diagram alur kasus seleksi dan perhitungan query SQL pada software ini dapat dilihat pada Gambar 10.
Mulai Hasil seleksi query tipe data dikelompokkan For ( i=0: i<tipedata.length; i++ ) If (tipedata.equals(x) == true) Jumlah += 1 k = i + 1 Tipe data berdasarkan kelompok False False True True Note : x merupakan kondisi yang diisi dengan satu atau lebih tipe data yang berada dalam kelompok yang sama. Tabel pengelompokan tipe data dapat dilihat dalam Tabel 3. Tipe data dihitung berdasarkan bobot kelompok

## Selesai
Gambar 10. Diagram alur kasus seleksi dan perhitungan query SQL
Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, Halaman 97-109
Tahap  terakhir  dalam  alur  diagram  kasus  adalah  perhitungan  kompleksitas  relasional database. Pada tahap ini lebar data akan dihitung secara keseluruhan. System akan merekap keseluruhan  metrik  yang  didapat  dan  kemudian  akan  diteruskan  menuju  perhitungan kompleksitas  relasional  database. Adapun Diagram  alur  kasus  perhitungan  kompleksitas relasional database ini dapat dilihat pada Gambar 11.
Mulai Lebar data dijumlahkan keseluruhan Sistem merekap semua metrik yang didapat Metrik dihitung dengan formula Hasil perhitungan Kompleksitas Relasional DB Selesai
Gambar 11. Diagram alur kasus perhitungan kompleksitas relasional database

## Implementasi Studi Kasus
Pada studi kasus yang dilakukan ini, mengambil dari query SQL yang sudah ada pada Gambar  3,  Gambar  4,  dan  juga  Gambar  5  dimana  3  gambar  tersebut  berisi  3  jenis  relasi database yaitu one to one (1:1), one to many (1:M) dan many to many (M:M). Hasil yang didapat  dari  pengukuran  kompleksitas  relasional  database  di  atas  dengan  memperhatikan ketiga  jenis  relasi  menunjukkan  hasil  yang  berbeda-beda  antara  relasi  one  to  one,  one  to many dan many to many. Adapun hasil dari pengukuran kompleksitas relasional database dapat di lihat pada Tabel 5.
Tabel 5.  Pembahasan dan Hasil Pengukuran Kompleksitas Database Relasional Metrik M:M 1:M 1:1 Tabel 3 2 2 Kolom 9 8 9 Tipe Data 7,2 7,2 7,2 Panjang Data 158 153 158 Primary Key 3 2 2 Foreign Key 2 1 2 Secondary Key 0 0 0 Index 0 0 0 Relasi 2 1 2
Tipe Relasi 1,5 3,5 5 Jumlah 25,68 24,93 25,80

## KESIMPULAN
Paper ini mengidentifikasi metrik untuk sebuah database yaitu table, kolom, relasi, lebar data, tipe data, key, primary key, foreign key, secondary key, index, relasi one to one , relasi one  to  many dan  relasi many  to  many .  Dalam  perancangan software ini  pengukuran kompleksitas  relasional  database  dapat  dihitung  dengan  pengukuran  metrik  skala.  Untuk mengidentifikasi setiap metrik yang ada pada query SQL terdapat beberapa rumus kondisi yang dapat  dilihat dalam table 4. Perancangan software ini juga sudah dilengkapi  dengan jenis-jenis relasi database yang mana belum ada pada penelitian sebelumnya.

## REFERENSI
[1] E. F. Codd, The Relational Model for Database Management : Version 2 . 1990.
[2] C. Calero and M. Piattini, “A FORMAL DEFINITION FOR OBJECT-RELATIONAL DATABASE METRICS,” 2003.
[3] M. Piattini, C. Calero, H. Sahraoui, and H. Lounis, “Object-relational database metrics,” pp. 1–21.
[4] T. Idrus,  M.  A.  Yaqin,  L.  Qomariah,  R.  Nur,  and  A.  Putri,  “Metrik  Kompleksitas  Desain  Database Relasional,” vol. 3, no. 1, pp. 90–96, 2020.
[5] S. Abiad, “Software Metrics for Small Database Applications,” pp. 866–870, 2000.
[6] V. Trpimirova, “Mile Pavli ć Sveu č ilište u Rijeci , Odjel za informatiku , Adresa , 51000 Rijeka , Croatia Marin Kaluža Neven Vr č ek Fakultet organizacije i informatike , Pavlinska 2 , 42000 Varaždin , Croatia Abstract :”
[7] H.  Larasati  and  S.  Masripah,  “Analisa  Dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Pembelian  Grc  Dengan Metode Waterfall,” None , vol. 13, no. 2, pp. 193–198, 2017.
[8] V. R. Basili, G. Caldiera, and H. D. Rombach, “The goal question metric approach,” vol. 2, pp. 1–10.
[9] A. L. Baroni,  C. Calero, and F. Ruiz, “Formalizing object-relational structural metrics Formalizing Object-Relational Structural Metrics,” no. May 2014.
[10] K. B. D, “How to do AHP analysis in Excel The Analytical Hierarchy Process - AHP,” 2012.