## PEMETAAN TABEL RELATIONSHIP DALAM VISUALISASI DIAGRAM RELASI UNTUK EKSPLORASI DATA PADA DATABASE
Siti Julaeha 1 , Nunu Kustian 2 , Dudi Parulian 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI nyooi.sholeha@gmail.com
Submitted July 14, 2020; Revised November 16, 2020; Accepted November 20, 2020

## Abstrak
Visualisasi  sebagai  alat  memudahkan  untuk  memahami  informasi  dengan  cepat  yang disajikan  dalam  bagan  maupun  grafik.  Tujuan  visualisasi  adalah  agar  dapat  memudahkan ekplorasi  data.  Oleh  karena  itu,  penulis  menggunakan  Diagram  Relasi  sebagai  Pemodelan Matematika  untuk  mengeksplorasi  data  yang  mempunyai  hubungan  relasi  antar  tabel  atau tabel relationship. Tujuan penelitian ini untuk memetakan dataset didalam database , jika ada kemungkinan  beberapa  data  dalam  atribut  terjadi  kesalahan  penginputan.  Pada  proses pemetaan,  penulis  menggunakan  komposisi  relasi,  sehingga  membuat  banyaknya kemungkinan terjadinya relasi pada pemetaan. Karena terjadi masalah pada komposisi tabel, pemetaan tabel relationship dilakukan ke dalam relasi secara biner berdasarkan jumlah atribut didalam  suatu  tabel.  Kesimpulan  didapatkan  pada  saat  menggunakan  Diagram  Relasi  secara biner adalah  semakin  banyak  atribut  pada  tabel,  maka  semakin  banyak  pemetaan  diagram relasi  yang  harus  digambarkan.  Walaupun  diagram  relasi  menjadi  sangat  kompleks,  hal  ini dapat ditangani jika tabel-tabel tersebut dinormalisasikan dengan baik.
Kata Kunci : Visualisasi, Eksplorasi Data, Diagram Relasi, Tabel Relationship, Database

## Abstract
Visualization  is  a  tool  that  makes  it  easy  to  understand  the  information  presented  in  charts  and graphs.  The  purpose  is  to  facilitate  data  exploration.  Therefore,  the  authors  use  relationship diagrams  as  Mathematical  Modeling  to  explore  data  that  has  a  relationship  between  tables.  The purpose  of  the  study  is  to  map  the  dataset,  which  found  out  a  possibility  that  some  errors  when entering data. In the mapping process, we use the composition of relations, thus making the number of possible relationships in the mapping. Because of the problem, the table mapping use into a binary relationship  diagram  based  on  the  number  of  attributes  in  a  table.  The  conclusion  obtained  when using  a binary  relation  diagram  is that  the  more  column  in  a  table, the  more  mapping relationship diagrams must be drawn. Although the relationship diagram becomes very complex, it handled if the tables are correctly normalized..
Key Words : Visualization, Data Exploration, Relationship Diagram, Relationship Table, Database

## 1. PENDAHULUAN
Visualisasi  data  sering  digunakan  untuk interpretasi  data  dalam  bentuk  grafik ataupun  bagan.  Tujuan  visualisasi  tersebut sebagai alat memudahkan untuk memahami informasi dengan cepat. Sebagian  besar  visualisasi  data  untuk mempresentasikan  statistik  berdasarkan categorical dan numerical . Penelitian yang disajikan oleh [1], memperlihatkan
beberapa  grafik  seperti  histogram  dan scatter plot agar dapat dilakukan eksplorasi data berdasarkan relasi antar atribut.
Visualisasi  data  dapat  pula  berdasarkan pemodelan
matematika dengan
menggunakan  teorema Pythagoras untuk mengeksplorasi dataset ke  dalam  Pohon Pythagoras [2]  dengan  mempresentasikan asosiasi  atau  hubungan  IF-THEN  dalam dataset .
Vol. 5 No. 2 Desember 2020
Jika  membahas  mengenai dataset ,  tidak lepas hubungannya dengan sebuah database . Rancangan yang sering disajikan dalam database pada  beberapa  penelitian seperti [3]–[6], sebagian besar
menggunakan Entity  Relatioship  Diagram (ERD).  Penelitian  dari  [7]  menggunakan alternatif  lain  berdasarkan  pemodelan matematika,  dimana  perancangan  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  Diagram Venn  sebagai  visualisasi  hubungan  antar atribut.  Diagram  Venn  lebih  mudah dipahami  bagaimana  hubungan  relasi secara  kompleks  berdasarkan  operasi himpunan  Irisan  dan  Gabungan,  jika dibandingkan menggunakan ERD.
Kemudian,  jika  dilakukan  observasi  lebih mendalam.  Hubungan  relasi  tersebut  tidak lepas  dari  adanya  pengaruh  dari  sebuah atribut kunci yang terdiri dari Primary Key (PK)  dan Foreign  Key (FK)  untuk menghubungkan antara dua tabel.
Berdasarkan  visualisasi  data  yang  dibahas sebelumnya, bahwa konsep dari visualisasi adalah  mengekplorasi  data.  Oleh  karena itu, Diagram Venn tidak dapat dilakukan.
Penulis  menggunakan  Diagram  Relasi sebagai  Pemodelan  Matematika  untuk mengeksplorasi  data  yang  mempunyai hubungan  relasi  antar  tabel  atau  tabel relationship berdasarkan atribut kunci. Hal ini Foreign Key berperan  penting  sebagai penghubung
Primary Key. Tujuan
penelitian  ini  untuk  memetakan dataset didalam database ,  jika  ada  kemungkinan beberapa  data  dalam  atribut  terjadi kesalahan penginputan.  Konsep ini hampir sama  dengan  penelitian  [8],  sehingga  data dapat  diselusuri  dengan  baik.  Hasil penelitian ini memudahkan eksplorasi data yang  telah  diinput  dengan  disajikan  dalam visualisasi Diagram Relasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap-tahap  yang  dapat  dilakukan  untuk pemetaan tabel relationship antara lain:
a) Normalisasi Pemetaan  tabel relationship tidak  dapat dilakukan jika tabel pada database tidak normalisasi.  Tujuan  normalisasi  adalah menghindari  adanya  redudansi  data dengan  mengelompokkan  dataset  yang mempunyai ketergantungan pada atribut ke  dalam  tabel.  Beberapa  tahap  yang dilakukan  untuk  menormalisasi  antara lain [9]:
1) 1NF Setiap  dataset  pada  tiap-tiap  atribut sudah mempunyai satu nilai data.
2) 2NF
Memisahkan atribut-atribut yang mempunyai  ketergantungan  terhadap atribut Primary  Key dan  membentuk tabel relationship .  Pada  tahap  ini relasi  terjadi  dikarenakan  adanya Foreign Key didalam tabel relationship . 3) 3NF
Relasi terjadi jika pada tabel relationship terdapat  atribut  yang menjadi  calon key berdasarkan  nilai value  data  (dapat  diuji  dengan asosiasi IF-THEN).
b) Diagram Relasi Relasi  pada  umumnya  merupakan hubungan  antara  dua  himpunan  A,  B berdasarkan  aturan  tertentu.  Aturan tersebut dinamakan relasi biner.
Relasi  biner  dinyatakan  sebuah  notasi (A,  B) ∈ R  yang  berarti  himpunan  A dihubungkan  ke  himpunan  B  oleh  R. Himpunan  A  dapat  disebut  sebagai domain dari R dan himpunan A sebagai range dari  R[10].    Pemetaan  Relasi yang penulis lakukan menggunakan dua metode  yaitu  diagram  panah  dan himpunan pasangan berurutan. 1) Diagram Panah Diagram panah termasuk komponen  diagram  relasi,  dimana membentuk  pola  dalam  gambar panah
yang menghubungkan
himpunan anggota A dan B. Contoh
Diagram  Panah  himpunan  A  dan  B [11]  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini:
A                              B

## R

## Gambar 1. Contoh Relasi Dua Himpunan
2) Himpunan Pasangan Berurutan
Himpunan pasangan berurutan menghubungkan  suatu  himpunan yang  satu dengan yang  lain. Sistematika penulisannya antara lain anggota himpunan A ditulis pertama ( Domain ), sedangkan anggota
himpunan B yang menjadi pasangannya ditulis ke dua ( Range ).
Contoh himpunan berpasangan berurutan pada Gambar 1, domain = {a,b,c,d}, range =  {1,2,3},  maka himpunan pasangan berurutan yaitu: {(a,2), (b,2), (c,1), (d,3)}.
Pemodelan  relasi  yang  lebih  dari  dua himpunan,  dapat  dibuat  berdasarkan tabel di bawah ini:
Tabel 1. Jumlah Relasi Berdasarkan n

## Himpunan
Himpunan 2 3 4 5 6 7
Deretan Ke-
1 2 3 4 5 6 (n-1) Relasi 1 3 6 10 15 21
Diagram  relasi  yang  dapat  dibuat  pada  n himpunan  berdasarkan  persamaan  sebagai berikut:

## (1)
Selain itu, alternatif lain pada himpunan yang lebih dari dua dapat menggunakan komposisi  relasi  untuk  eksplorasi  data
secara  keseluruhan,  antara  lain  sebagai berikut [10]:
A                    B                     C
R 1 R 2

## Gambar 2. Contoh Komposisi Relasi
Berdasarkan  pada  Gambar  2,  R 1 =  {(1,a), (2,c),  (4,b)},  R 2 =  {(a,Y),  (c,Y),  (b,X)}. Berarti komposisi relasi R 1 dan R 2 atau (R 1 o R 2 ) adalah {(1,Y), (2,Y), (4,X)}.
Penulis  melakukan  eksplorasi  data  dalam tabel relationship yang  diambil  dari  dasar pemikiran  pada  penelitian  [9]  sebagai sampel.  Berdasarkan  pengamatan  yang telah  dilakukan,  ditemukan beberapa kesalahan normalisasi sehingga relasi pada tabel  tidak  sempurna,  seperti  terdapat atribut Primary Key yang belum dipisahkan. Sehingga Penulis perlu menyempurnakan  normalisasi  agar  tabel relationship dapat  dibuat  berdasarkan Primary  Key dan Foreign  Key ,  dengan menggunakan  dataset  dan  atribut  berbeda namun  tidak  merubah  pola  tabel  pada penelitian yang dilakukan oleh [9].
Sumber : Normalisasi [9]
Gambar 3. Normalisasi Belum Sempurna
 a
 b
 c  d  1
 2  3  X  Y  1  2  3  4  a  b  c

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah normalisasi dengan 2NF:
Gambar 4. Tabel MHS Gambar 5. Tabel JURUSAN Gambar 6. Tabel MATAKULIAH

## Gambar 7. Tabel DOSEN
Berdasarkan  gambar diatas,  terdapat  tabel- tabel yang sudah dipisahkan dengan atribut sebagai berikut:
MHS = {No_mhs, Nama_mhs}
JURUSAN={Kd_Jurusan, Nama_Jurusan} MATAKULIAH = {Kd_MK, Nama_MK} DOSEN = {NIDN, Nama_Dosen}
Tabel  yang  dipisahkan  yaitu  MHS,
JURUSAN, MATAKULIAH, dan DOSEN yang  dimana Primary  Key pada  tabel merupakan atribut relasi (No_mhs,
Kd_Jurusan,  Kd_MK,  dan  NIDN)  yang dihubungkan  kedalam  tabel relationship sebagai berikut:
Gambar 8. Tabel Relationship NILAI
Pada Gambar 8, beberapa atribut mempunyai  nama  yang  sama  dengan Gambar  4  s/d  7.  Berarti  atribut  ini merupakan Foreign Key dimana dataset di dalamnya  bukan  nilai  yang  unik  (terdapat nilai  data  yang  sama),  tidak  seperti  pada
Primary Key . Dikarenakan atribut Foreign Key mempunyai  nama  yang  sama  dengan Primary Key . Maka, pemetaan untuk kedua atribut key tersebut  dapat  dihubungkan seperti berikut:
Penelusuran dataset dapat dilakukan dengan  pemetaan  dalam  diagram  relasi. Sebagai  contoh  tabel query pada  gambar 10 dibawah ini:
Gambar 10. Tabel Query
Pada  tabel  diatas,  berdasarkan  perintah SQL :
Select MHS.No_mhs, MHS.Nama_mhs, JURUSAN. Nama_Jurusan, MATAKULIAH.Nama_MK from MHS, JURUSAN, MATAKULIAH, NILAI where MHS.No_mhs = Nilai.No_mhs and Jurusan.Kd_Jurusan = NILAI.Kd_Jurusan and MATAKULIAH.Kd_MK = NILAI.Kd_MK and NILAI. Nilai_mhs >=75
Berarti  tabel Query akan  menampilkan No_mhs,  Nama_mhs,  Nama_Jurusan  dan Nama_MK yang mempunyai Nilai >= 75.
Eksplorasi  data  dapat  dilakukan  dengan membuat  pemetaan  tabel relationship Nilai.  Pemetaan  tersebut  dengan  membuat komposisi relasi sebagai berikut:
Gambar 11. Pemetaan Tabel Relationship
Relasi  untuk  R 1 =  {(12345671,101),
(12345672,102),  (12345673,101)},  R 2 = {(101,201),  (101,202),  (102,201)},  R 3 = {(201,80), (201,75), (202,75)}
Berarti  komposisi  relasi  dari  R 1 o  R 2 = {(12345671,201), (12345671,202),
(12345672,201)}, (12345673,201),
(12345673,202)},  R 2 o  R 3 =  {(101,80),
(101,75)},  (102,80),  (102,75)},  R 1 o  R 3 = {(12345671,80), (12345671,75),
(12345672,80), (12345672,75), (12345673,80), (12345673,75} Berdasarkan  komposisi  relasi,  banyak kemungkinan yang dapat direlasikan sehingga dataset yang  didapatkan  akan menjadi  tidak  jelas,  sehingga  perlu dilakukan pemetaan relasi secara biner. Oleh karena itu, pemetaan relasi dilakukan berdasarkan  jumlah  himpunan  pada  tabel relationship Nilai yang dimana mempunyai  4  atribut  yaitu  No_mhs,
Kd_Jurusan,  Kd_MK,  Nilai_mhs  (NIDN diabaikan  karena  tidak  dibuat  relasi  pada
R 2 R 1 R 3 301 302 303
80
75 65 201
202
203 101 102 103 Kd_Jurusan 12345671 12345672 12345673 12345674 No_mhs Kd_MK Nilai_mhs NIDN
tabel query ).  Atribut  inilah  yang  dijadikan himpunan.
Deretan = n-1 = 4-1 = 3
U 3 =  (3  (3  +1))/2  =  6,  sehingga  pemetaan ada 6 diagram relasi dapat dibuat.
Gambar 12. Pemetaan Relasi Tabel
Relationship Nilai
Berdasarkan Gambar 12, dapat simpulkan bahwa:
a) No_mhs >< Kd_Jurusan = {(12345671,101), (12345672,102),
(12345673,101)}
b) No_mhs><Kd_MK = {(12345671,201), (12345672,201),
(12345673,202)}
c) No_mhs><Nilai_mhs = {(12345671,80), (12345672,75),
(12345673,75)}
d) Kd_Jurusan><Kd_MK = {(101,201), (101,202), (102,201)}
e) Kd_Jurusan><Nilai_mhs = {(101,80), (101, 75), (102,75)}
f) Kd_MK><Nilai_mhs = {(201,80),
(201,75), (202,75)}
Jika berdasarkan tabel query pada Gambar 10, maka tabel-tabel seperti MHS, JURUSAN, dan MATAKULIAH dilakukan  pemetaan  seperti  pada  Gambar 12,  data  yang  diambil  adalah  data  yang sering  muncul  pada  pemetaan  Gambar  12. Sehingga,  hasil  relasi  yang  didapatkan adalah: a) MHS = {(12345671,BUNGA), (12345672,DANU), (12345673,ASIH)} b) JURUSAN = {(101,TEKNIK INFORMATIKA), (102,MANAJEMEN INFORMASI)} c) MATAKULIAH = {(201,SISTEM BASIS DATA), (202,PEMROGRAMAN DASAR)} Pemetaan  tabel query dibuat  berdasarkan tabel relationship Nilai  pada  Gambar  12 dengan membandingkan tabel MHS,
JURUSAN,  dan  MATAKULIAH  yang telah dibuat relasinya sebagai berikut:
Gambar 13. Hasil Akhir Pemetaan Tabel Query
Berdasarkan  Gambar  13,  maka  hasil  yang didapatkan  antara  lain  adalah  {(12345671,
BUNGA, TEKNIK
INFORMATIKA, SISTEM  BASIS  DATA,  80),  (12345672,
DANU,  MANAJEMEN  INFORMASI, SISTEM  BASIS  DATA,  75),  (12345673, ASIH, TEKNIK INFORMATIKA,
PEMROGRAMAN DASAR, 75)}.
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  diagram relasi  pada  tabel query :  nilai  yang mendapatkan  lebih  dari  atau  sama  dengan 75  adalah  Bunga  dari  Jurusan  Teknik Informatika  untuk  Mata  Kuliah  Sistem Basis Data; Danu dari Jurusan Manajemen Informasi untuk Mata Kuliah Sistem Basis Data;
Asih dari Jurusan Teknik Informatika untuk Mata Kuliah
Pemrograman Dasar.
Pemetaan  tabel relationship pada  studi kasus  yang  penulis  lakukan,  ternyata  jika menggunakan pemetaan dengan komposisi relasi menjadi timbul banyaknya kemungkinan terjadinya relasi, dikarenakan beberapa data yang sama. Hal ini disebabkan Foreign Key yang dihubungkan tidak unik.  Misalkan R 1 o R 2 = {(12345671,201), (12345671,202)},
padahal data aktualnya adalah (12345671,201), dapat dilihat pada Gambar  12.  Berarti,  pemetaan  dari komposisi  relasi  hanya  dapat  dilakukan pada  tabel  yang  berisi Primary  Key dan setiap atributnya bersifat unik.
Oleh  karena  itu,  tabel relationship dapat dipetakan  ke  dalam  relasi  secara  biner berdasarkan  jumlah  atribut  didalam  suatu tabel.  Semakin  banyak  atribut  pada  tabel, maka  semakin  banyak  pemetaan  diagram relasi yang harus digambarkan.
Walaupun  semakin  banyak  pemetaan diagram  relasi  sehingga  membuat  diagram menjadi  sangat  kompleks.  Hal  ini  dapat ditangani jika tabel-tabel tersebut dinormalisasikan dengan baik.
Berdasarkan  hasil  dari  Gambar  13, eksplorasi data menjadi lebih mudah untuk
menemukan  data  yang  kemungkinan  salah atau belum input.
Kemudian,  pada  penelitian  ini  penulis belum  membahas  bagaimana  perannya kardinalitas suatu tabel berdasarkan Diagram  Relasi.  Hal  ini  dapat  dilakukan pada penelitian selanjutnya beserta penerapannya  didalam  perancangan  pada Aplikasi Sistem Informasi.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  pemetaan  tabel  relationship pada diagram relasi. Hasil yang didapatkan adalah  {(12345671,  BUNGA,  TEKNIK INFORMATIKA, SISTEM BASIS DATA, 80),  (12345672,  DANU,  MANAJEMEN INFORMASI,  SISTEM  BASIS  DATA, 75),
(12345673, ASIH, TEKNIK INFORMATIKA,
PEMROGRAMAN
DASAR,  75)}.  Pemetaan  ini  sudah  sesuai dengan  tabel query yang  sudah  dibuat.
Namun,  penulis  menemukan  pada  proses pemetaan.  Jika  menggunakan  komposisi relasi,  membuat  banyaknya  kemungkinan terjadinya relasi pada pemetaan, dikarenakan ada beberapa data yang sama. yang  disebabkan Foreign  Key yang dihubungkan  tidak  unik.  Oleh  karena  itu, tabel relationship dapat  dipetakan  ke dalam  relasi  secara  biner  berdasarkan jumlah  atribut  didalam  suatu  tabel. Semakin  banyak  atribut  pada  tabel,  maka semakin  banyak  pemetaan  diagram  relasi yang harus digambarkan. Walaupun diagram  relasi  menjadi  sangat  kompleks, hal  ini  dapat  ditangani  jika  tabel-tabel tersebut dinormalisasikan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  A.  Syaripul  and  A.  M.  Bachtiar, “Visualisasi  Data  Interaktif  Data
Terbuka  Pemerintah  Provinsi  Dki Jakarta: Topik Ekonomi Dan
Keuangan Daerah,” J. Sist. Inf. , vol. 12, no. 2, p. 82, Nov. 2016.
[2] E.  W.  Ambarsari,  A.  Ar  Rakhman Awaludin,  A.  Suryana,  P.  M.
Hartuti,  and  R.  Rahim,  “Basic Concept Pythagoras Tree for Construct  Data  Visualization  On Decision  Tree  Learning,” J.  Appl. Eng.  Sci. ,  vol.  17,  no.  4,  pp.  468– 472, 2019.
[3] E. W. Fridayanthie and T. Mahdiati, “Rancang Bangun Sistem  Informasi
Permintaan  Atk  Berbasis  Intranet (Studi  Kasus:  Kejaksaan  Negeri Rangkasbitung),” J.  Khatulistiwa Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  126–138,
2016.
[4] S. Khotijah, “Perancangan Database
E-Learning Manajemen System untuk  Pembelajaran  pada  Sekolah Menengah Pertama,” STRING (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.
Teknol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  65–73,
2016.
[5] I.  Solikhin,  M.  Sobri,  and  R. Saputra, “Sistem Informasi Pendataan Pengunjung Perpustakaan (Studi kasus : SMKN 1 Palembang),” J.  Ilm.  Betrik ,  vol.  9,
no. 03, pp. 140–151, Nov. 2018.
[6] M.  Septiani,  N.  Afni,  and  R.  L.
Andharsaputri, “Perancangan Sistem Informasi  Penyewaan  Alat  Berat,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol. 4, no. 02, pp. 127– 135, 2019.
[7] A.  Aswani,  N.  Ransi,  and  R.
Ramadhan,  “Penerapan  Operasi Himpunan    Dan  Fungsi  Agregasi Pada Perancangan Basis Data Alumni  Universitas  Halu  Oleo,” semanTIK ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  7–12, May 2018.
[8] E.  W.  Ambarsari  and  H.  Herlinda, “Pythagoras  Tree  Applied  For Determined  Instagram  Usage  Habit Decision,” SinkrOn ,  vol.  4,  no.  2, pp. 56–61, 2020.
[9] L.  Mukhlisulfatih,  “Pendekatan Database  untuk  Manajemen  Data dalam  Meningkatkan  Kemampuan Mahasiswa Mengaplikasikan Konsep  Basisdata,”  in Konvensi Nasional Asosiasi Pendidikan Teknologi  dan  Kejuruan  Indonesia (APTEKINDO) , 2010, pp. 231–238.
[10]  D.  Puspita  and  Erlin,  “Sistem Silsilah  Keturunan  Menggunakan Metode Komposisi Relasi,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 9–16, 2013.
[11]  M.  Ratuanik,  “Pemahaman  Siswa Kelas  VIII  B  SMP  Santo  Aloysius
Turi  Tentang  Relasi  dan  Fungsi Setelah Penerapan PMRI,”  in PRISMA., prosiding seminar nasional  matematika ,  2019,  vol.  2,
pp. 813–820.