NORMALISASI DATABASE DAN MIGRASI  DATABASE UNTUK MEMUDAHKAN MANAJEMEN DATA
Sri Mulyati 1) , Bayu Aprilananda Sujatmoko 2) , T. Irfan Megat Wira 3) , Rifqi Afif 5 ) , dan Rizky Ari Pratama 4)
1,2,3,4,5 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia
1,2,3,4,5 Jl. Kaliurang Km 14.5 Yogyakarta 55584
1 mulya@uii.ac.id, 2 15523090@students.uii.ac.id, 3 15523098@students.uii.ac.id, 4 15523102@students.uii.ac.id,
5 15523072@students.uii.ac.id

## ABSTRAK
Penyajian data di era informasi seperti saat ini sangatlah dibutuhkan oleh  masyarakat  maupun penyedia informasi seperti BPTKG. Penyajian informasi tidak lepas dari basis data yag baik, karena dengan adanya basis data yang baik query untuk menampilkan  informasi  akan  lebih  mudah.  Tujuan  utama  proses  perancangan  basis  data  adalah  untuk  mendapatan keakuratan dalam representasi data, hubungan data, dan aturan antar data. Normalisasi sendiri merupakan salah satu teknik dalam desain basis data untuk memproduksi tabel – tabel yang memiliki atribut yang tidak tepat sesuai dengan kebutuhan sistem. Tidak terlepas dari sistem untuk menampilkan informasi tingkat kewaspadaan kebencanaan. Data aktifitas gunung berapi jumlah datanya semakin bertambah  dan kontinu, maka perlu desain basis data, membuat basis data baru dan migrasi data  lama  ke  basis  data  yang  baru.  BMKG  memiliki  tugas  untuk  memantau  aktifitas    gunung  merapi  dan  data  disimpan dalam sistem sehingga bisa disampaikan kepada masyarakat terkait informasi potensi bencana alam kedalam bentuk tabel dan grafik agar lebih informatif.  Pada basis data yang baru, dalam melakukan pencarian dan perubahan data lebih mudah dan  efisien  karena  terdapat    tabel  dari  basis  data  lama  yang  dinormalisasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  tabel  yang dihasiklan memiliki field yang lebih sedikit sehingga mepermudah proses implementasi untuk menampilkan informasi baik menggunakan tabel maupun grafik.
Kata Kunci: Perancangan Database, Penyedia Informasi, Migrasi, grafik dan tabel

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  teknologi  berkembang  dengan  cukup  pesat. Hampir  semua  aktivitas  kehidupan  manusia  saat  ini menggunakan  teknologi  komputer  dalam  penerapannya. Kebutuhan  akan  ketersediannya  informasi  secara  real time  dan  kontinu  merupakan  sebuah  kebutuhan  yang mendasar  dalam  kehidupan  di  era  informasi  seperti  saat ini tidak terkecuali institusi pemerintahan yang berada di bawah  Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral berikut  yaitu  Balai  Penelitian  dan  Pengembangan Teknologi Kebencanaan Geologi (BPPTKG).
Pemantauan  aktifitas  Gunung  Merapi  dilakukan  di beberapa  pos  yang  berbeda  yaitu  pos  kaliurang,  pos babadan,  pos  jrakah,  pos  selo,  pos  ngepos  dimana  di setiap  pos  tersebut  terdapat  pengamat  yang  memantau kondisi  Gunung  Merapi.  Ada  beberapa  kriteria  yang dicatat  oleh  para  pengamat  dan  data  tersebut  dicatat secara  kontinu  setiap  hari  sebagai  laporan  harian  yaitu asap  solfatara,  curah  hujan,  EDM  (deformasi),  iklim, seismisitas,  dan  tilt.  Setelah  pengamat  melakukan pencatatan  data  tersebut,  pengamat  juga  membuat kesimpulan  dan  rekomendasi  dari  data  yang  didapat terkait status Gunung Merapi.
Hal  inilah  yang  kemudian  dibutuhkan  oleh  BPPTKG Yogyakarta  yaitu  sebuah  sistem  berbasis  website  yang digunakan  untuk  melakukan  pencatatan  data  –  data
tersebut setiap hari di dalam    sebuah Sistem Monitoring Gunung  Merapi.  Karena  data  yang  akan  dicatat  banyak dan  kontinu,  maka  perlu  desain  basis  data,  membuat basis data baru dan migrasi data lama ke basis data yang baru,  serta  menampilkan  data  tersebut  kedalam  bentuk tabel dan grafik agar lebih informatif.  Tujuannya adalah supaya  kedepannya  dengan  menggunakan  basis  data yang  baru,  dalam  melakukan  pencarian  dan  perubahan data akan lebih mudah dan efisien karena terdapat  tabel dari basis data lama yang dinormalisasi.
Pada    penelitian  (Maanari,  Sengkey,  Wowor,  & Rindengan,  2013)  disebutkan  bahwa normalisasi merupakan  Proses  proses  pengelompokan  elemen  data menjadi  tabel-tabel  yang  menunjukkan  entitas  dan relasinya.Pada  penelitian  ini  membahas  tentang  proses normalisasi  basis  data,  migrasi  basis  data  dan  proses query  untuk  menampilkan  grafik. Kontribusi  penelitian ini  adalah  dengan  dibentuknya  basis  data  yang  baru dapat mempermudah dalam memanajemen data sehingga  dalam  melakukan  pencarian  dan  perubahan data akan lebih mudah dan efisien karena terdapat  tabel dari basis data lama yang dinormalisasi

## 2. RUANG LINGKUP
Cakupan  permasalaahannya  adalah  Bagaimana  dapat memudahkan mengakses data dari database yang telah di normalisasi?/  Rencana  hasil  yang  didapatkan  adalah dapat  normalisasikan  basis data menjadi mudah diakses, data  mudah  dikelola,  dan  meminimalkan  tempat penyimpanannya

## 3. METODE  PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan adalah pengumpulan data, analisis, dan perancangan basis data. Teknik  yang  digunakan  ini    meliputi  wawancara, mempelajari dokumen, observasi dan studi  kepustakaak. Wawancara dengan pimpinan BMKG untuk mengidentifikasi  kebutuhan  yang    diingginkan.Sifat pertanyaaanya  berupa  pertanyaan  terbuka.  mempelajari dokumen  basis  data  yang  digunakan  untuk  mengamati atas kekuranganya untuk dilakukan perbaikan.

## 3.1 MySQL Workbench
MySQL  Workbench  adalah  alat  desain  database visual  yang  mengintegrasikan  pengembangan  SQL, administrasi, desain database, pembuatan dan pemeliharaan  ke  dalam  satu  lingkungan  pengembangan terintegrasi untuk sistem database MySQL.
(Maanari et al., 2013) Perancangan basis data meliputi 6 tahapan :
1. Pengumpulan data dan analisis
2. Perancangan database secara konseptual
3. Pemilihan DBMS
4. Perancangan database secara logika
5. Perancangan database secara fisik
6. Implementasi Sistem database.

## 3.2 Basis Data
Basis data  merupakan  kumpulan file-file  yang saling berelasi  ,  relasi  dihubungkan  dengan  kunci  dari  tiap  file yang  ada.  Satu  basis  data  menunjukkan  kumpulan  data yang  dipakai  dalam  ruang  lingkup  (Anisah  &  Mayasari, 2016) . Dalam  satu  file  terdapat  record-record  yang sejenis,  sama  besar,  sama    bentuk,  merupakan  satu kumpulan  entity  yang  seragam.  satu  record  terdiri  dari field-field  yang  saling  berhubungan  yang  menunjukkan bahwa  field  tersebut  dalam  satu  pengertian  yang  lengka dan terekam dalam satu record . Normalisasi adalah suatu teknik  dengan  pendekatan  bootom-up  yang  digunakan untuk membantu mengidentifikasikan hubungan.
Dimulai  dari  menguji  hubungan,  yaitu  functional dependencies  antara  atribut.  Pengertian  lainya  adalah suatu teknik yang menghasilkan sekumpulan hubungandengan  sifat-sifat  yang  diingginkan  dengan memenuhi kebutuhan pada perusahaan (Indrajani, 2015).
Tujuan  utama  proses  perancangan  basis  data  adalah untuk  mendapatan  keakuratan  dalam  representasi  data, hubungan data, dan aturan antar data. Normalisasi sendiri merupakan  salah  satu  teknik  dalam  desain  basis  data untuk  memproduksi  tabel  –  tabel  yang  memiliki  atribut yang  tidak  tepat  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem.  Ciri  – ciri tabel yang ternormalisasi adalah :
1. Jumlah  atribut  bersifat  minimal,  sesuai  dengan kebutuhan data.
2. Atribut  yang  berhubungan  dekat  (disebut functional dependency) ditempatkan dalam tabel yang sama.
3. Redundansi  (kemunculan  duplikasi  data  yang  tidak diharapkan) bersifat  minimal  dengan  memanfaatkan foreign key .
Manfaat yang diperoleh dari hasil proses normalisasi ini adalah basis data menjadi mudah diakses, data mudah dikelola,  dan  meminimalkan  tempat  penyimpanannya. Manfaat normalisasi adalah sebagai berikut :
1. Normalisasi  memastikan  bahwa  setiap  kolom  milik tabel  yang  tepat  yang  mana  telah  ditetapkan  dan bukan tabel lain.
2. Normalisasi  menghilangkan penyimpanan informasi yang  redundan,  ini  menyederhanakan  logika aplikasi,  karena  deveoper  basisdata  yidak  perlu memikirkan  mengenai  beberapa  salinan  bagian informasi yang sama.
3. Normalisasi  memastikan  bahwa  basisdata  memiliki satu  kolom  di  satu  tempat,  dengan  satu  nama, dengan satu nilai, pada satu waktu.
Proses  normalisasi  disebutkan  pada  (Dwi  Puspitasari
1,  Cahya  Rahmad  2,  2016)terdapat  beberapa  tahapan dalam  normalisasi  dimulai  dari  tahap  paling  ringan (1NF) hingga paling ketat (5NF). Biasanya hanya sampai pada  tingkat  3NF  atau  BCNF  karena  sudah  cukup memadai untuk menghasilkan tabel-tabel yang berkualitas  baik.  Demba  M.  (2012)  mengusulkan  suatu algoritma untuk  melakukan proses normalisasi basisdata dengan  memperhatikan  primary  key  dan  kandidat  key hingga bentuk normal 3 (3NF).

## 3.3 Flowchart alur metodologi
Adapun  flowchart  alur  (gambar  1)  metodologi  untuk penyelesaian  perancangan  database  dan  migrasi  sebagai berukut
1. Observasi data base sisem lama
2. Membangun model konseptual data
3. Normalisasi database dengan INF, 2NF dan 3NF
4. Perancangan Basisdata baru
5. Query dari database
6. Migrasi database
7. Menampilkan grafik
start Dokumen Observasil Normalisasi dengan proses 1NF, 2NF dan 3NF Perancangan Baisdata Baru Implementasi Query Menampilkan informasi End Migrasi database
Gambar 1. Flochart Alur Normalisasi 4. PEMBAHASAN
Data Observasi Pada basisdata merapi yang lama terdapat satu tabel yang bernama Observasi Data yang memuat data numerik dari hasil pengamatan seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Observasi iddata obsid idkey Jam1 Jam2 Ket1 Nilai1 Ket2 Nilai2 Ket3 Nilai3 Ket4 Nilai4 lokid 59 16 1 03:00:00 09:20:00 0.00 0 0.000 0.0000 2 60 16 1 23:00:00 24:00:00 0.00 - 0 0.0000 0.0000 2 65 18 1 00:00:05 00:00:24 0.00 0 0.0000 0.0000 8 61 16 2 06:00:00 06:00:00 pagi 21.00 0 humadity 85.0000 Pressure 920.1000 2 62 16 2 13:00:00 13:00:00 siang 28.00 Barat 1 humadity 65.0000 Pressure 920.0000 2 63 16 2 18:00:00 18:00:00 sore 23.00 Barat laut 3 humadity 80.0000 Pressure 920.0000 2 64 16 3 06:10:00 06:10:00 putih 0.00 Tebal 2 lemah 0.0000 TG 150.0000 0
Proses normalisasi dilakukan hingga 2NF, Pada 1NF memisahkan  kolom  idkey dengan kolom yang lainya. Proses 2 NF mengelompokkan sesuai dengan kelompok idkey. Berikut ini tampilan untuk pemisahan data dari tabel 2.
Tabel 2. Pemisahan 1NF
iddata Obsid idkey Jam1 Jam2 Ket1 Nilai1 Ket2 Nilai2 Ket3 Nilai3 Ket4 Nilai4 lokid 59 16 1 03:00:00 09:20:00 0.00 0 0.000 0.0000 2 60 16 1 23:00:00 24:00:00 0.00 - 0 0.0000 0.0000 2 65 18 1 00:00:05 00:00:24 0.00 0 0.0000 0.0000 8 iddata Obsid idkey Jam1 Jam2 Ket1 Nilai1 Ket2 Nilai2 Ket3 Nilai3 Ket4 Nilai4 lokid 61 16 2 06:00:00 06:00:00 pagi 21.00 0 humadity 85.0000 Pressure 920.1000 2 62 16 2 13:00:00 13:00:00 siang 28.00 Barat 1 humadity 65.0000 Pressure 920.0000 2 63 16 2 18:00:00 18:00:00 sore 23.00 Barat laut 3 humadity 80.0000 Pressure 920.0000 2 iddata Obsid idkey Jam1 Jam2 Ket1 Nilai1 Ket2 Nilai2 Ket3 Nilai3 Ket4 Nilai4 lokid 64 16 3 06:10:00 06:10:00 putih 0.00 tebal 2 Lemah 0.0000 TG 150.0000 0
Pada tabel ini terdapat atribut iddata, obsid, idkey, jam1, jam2, ket1, nilai1, ket2 nilai2, ket3, nilai3, ket4, nilai4, lokid. Semua  atribut  ini  ternyata  meyimpan  informasi  yang  berbeda  –  beda  dari  setiap  hasil  pengamatan.  berdasarkan  analisis database, ternyata tabel
ini dapat kita pecah menjadi beberapa tabel yang
nantinya  akan  memuat  informasi  cuaca  cerah,  curah  hujan,  klimatologi  dan  asap.  Informasi  tersebut  akan  disimpan  di dalam tabel yang terpisah untuk mencegah terjadinya  redundansi  data  dan  terjadinya  “anomaly update”.  Pada  kolom  idkey  informasi  cuaca  cerah, curah  hujan,  klimatologi,  dan  asap  diberi  nilai  berturut-
turut  adalah    1,  1,  2  dan  3,  Normalisasi  dari  tabel observasi data akan digambarkan seperti tabel berikut :
Tabel 3. Desain tabel Curah Hujan (vars_hujan) Nama Kolom Tabel var_hujan Nama Kolom Tabel observasi_data Keterangan Id_hujan Iddata Id_hujan sebagai primary key Waktu_mulai jam1 Waktu hujan dimulai Waktu_reda jam2 Waktu hujan selesai Curah nilai1 Intensitas curah hujan Id_laporan Obsid Foreign key yang merujuk pada tabel laporan Tabel 4. Desain tabel Klimatologi (var_klimatologi) Nama Kolom Tabel var_klimatologi Nama Kolom Tabel observasi_data Keterangan Id_klimatologi Iddata Id_klimatologi sebagai primary key Waktu ket1 keterangan waktu pagi, siang atau sore. Jam Jam1 Waktu pencatatan Suhu nilai1 Informasi suhu Arah_angin Ket2 Informasi  arah angin Kec_angin Nilai2 Informasi  kecepatan angin kelembaban Nilai 3 Informasi kelembaban Tekanan udara Nilai 4 Informasi tekanan udara Id_laporan Obsid Foreign key yang merujuk pada tabel laporan Tabel 5. Desain tabel Cuaca Cerah (var_cuaca_cerah) Nama Kolom Tabel var_cuaca_cerah Nama Kolom Tabel observasi_data Keterangan Id_cuaca_cerah Iddata Id_cuaca_cerah sebagai primary key Waktu_mulai jam1 Waktu cuaca cerah dimulai Waktu_selesai jam2 Waktu cuaca cerah selesai Id_laporan Obsid Foreign key yang merujuk pada tabel laporan Tabel 6. Desain tabel Asap (var_asaps) Nama Kolom Tabel var_asaps Nama Kolom Tabel observasi_data Keterangan Id_asaps iddata Id_asaps sebagai primary key Jam Jam2 Waktu pencatatan Warna Ket1 Warna asap Tekanan_asap Ket3 Informasi tekanan asap Arah_asap Ket4 Informasi  arah asap Tinggi_asap Nilai4 Informasi  tinggi asap Intensitas Ket2 Intensitas asap Id_laporan obsid Foreign key yang merujuk pada tabel laporan
Tugas  untuk  pengujian  query  yang  selanjutnya  yaitu menampilkan  data  –  data  numerik  dalam  bentuk  tabel ataupun grafik yang meliputi data EDM, Iklim, Seismik, Curah  Hujan,  Tiltmeter  dan  Asap  Solfatara.  Untuk menampilkan  data  grafik  menggunakan  framework javascript Highcharts dan  bahasa  PHP.  Berikut  adalah contoh  query  yang  digunakan  untuk  menampilkan  data tersebut dalam bentuk tabel atau grafik :
1. Contoh Query untuk menampilkan Tabel Asap
SELECT * from var_asaps asaps join var_laporan lap on (asaps.var_laporan_id_laporan=lap.id_lapor an) join var_lokasi lok on (lok.lokid = lap.var_lokasi_lokid) ORDER BY lap.id_laporan DESC
2. Contoh Query untuk menampilkan Grafik Asap
SELECT * FROM(SELECT * from var_asaps asaps join var_laporan lap on (asaps.var_laporan_id_laporan=lap.id_lapor an) join var_lokasi lok on (lok.lokid = lap.var_lokasi_lokid) where lap.var_lokasi_lokid = 2 ORDER BY lap.id_laporan DESC LIMIT $nilai_limit) sub ORDER BY tanggal ASC
Dari  kedua  contoh  query  diatas, query yang digunakan  untuk  menampilkan  data  dalam  bentuk  tabel tidak  memiliki  banyak  perbedaan.  Contoh query diatas digunakan  untuk  menampilkan  data  asap.  Perbedaannya hanya  terletak  pada query select dimana  pada  bagian grafik  menggunakan  query select dalam select agar grafik yang ditampilkan berurut berdasarkan tanggal dari data  yang  terbaru  sesuai  dengan  limit  hari  yang  di request oleh user.
Query tersebut  juga  menggunakan  klausa join yaitu untuk  menggabungkan  data  dari  beberapa  tabel  karena untuk  menampilkan  data  tabel  ataupun  grafik  tersebut diperlukan  data  dari  tabel  lain  seperti  tanggal  yang terdapat  di  tabel  var_laporan,  lokasi  pos  di  tabel var_lokasi.

## Proses Migrasi Data
Proses  pemindahan  data  dari  basisdata  yang  lama yaitu basisdata Merapi ke basisdata yang baru yaitu New Merapi  banyak  memanfaatkan query select karena  pada dasarnya proses migrasi data sama halnya dengan meng- copy data dari suatu tempat ke tempat yang lain sehingga akan  memudahkan penulis dalam  melakukan  proses migrasi  data.  Query  yang  digunakan  yaitu  query insert dan select karena kita akan memindahkan data dari suatu tabel  ke  tabel  lain  dengan  melakukan insert dari  tabel lain.  Klausa where juga  digunakan  untuk  melakukan filter  terhadap  data  mana  saja  yang  akan  dilakukan migrasi  ke  dalam  basisdata  sistem  aplikasi  yang  baru. Berikut  akan  dijelaskan  secara  singkat  contoh  –  contoh query yang digunakan selama proses pemindahan data ke sistem yang baru, berikut ini :
1 Query Migrasi Data Staft :
insert into new_merapi.links select * from merapi.links;
insert into new_merapi.staft select * from merapi.staft;
Query  tersebut  digunakan  untuk  memindahkan  data seluruh pegawai instansi BPPTKG dari basisdata Merapi ke  basisdata  New  Merapi.  Data  pegawai  sangat dibutuhkan  untuk  otentikasi  ketika  akan  mengakses sistem.
2 Query Migrasi Data Lokasi Pos

## insert into new_merapi.var_lokasi select * from merapi.lokasi;
Query  pada  tersebu  digunakan  untuk  memindahkan data  lokasi  pos  pengamatan  Gunung  Merapi  dari basisdata  Merapi  ke  basisdata  New  Merapi.  Data  lokasi pos  sangat  dibutuhkan  untuk  menyertakan  informasi dimana  lokasi  pengamatan  dilakukan  saat  membuat laporan harian.
3 Query Migrasi Data Instrumen
insert into
new_merapi.jenis_instrumen(idjenis,jenis,m erek,seri,intime) select idjenis,jenis,merek,seri,intime from merapi.instrumen_jenis;
insert into new_merapi.instrumen(kode,idinstrumen,idje nis,instrumen,tgl_aktif,lokid,inserttime) select kode,idinstrumen,idjenis,keterangan,tglakt if,posid,inserttime from merapi.instrumen;
Query  tersebut  digunakan  untuk  memindahkan data  instrumen  atau  alat  seperti  reflektor,  baseline,  dan tiltmeter dari basisdata Merapi ke basisdata New Merapi. Data  instrumen  digunakan  untuk  melakukan  pencatatan data EDM atau deformasi.
4 Query Migrasi Data Laporan Harian
set foreign_key_checks = 0; insert into
new_merapi.var_laporan(id_laporan,tanggal, keterangan,var_lokasi_lokid,staft_ids,inse rttime) select obsid,tglmulai,deskripsi,lokid,pimpinan,in stime from merapi.observasi;
Query  tersebut  digunakan  untuk  memindahkan  data laporan  harian  dari  basisdata  Merapi  ke  basisdata  New Merapi.  Data  laporan  harian  merupakan  inti  dari  sistem monitoring  Gunung  Merapi  ini  karena  pencatatan  hasil pengamatan dilakukan secara kontinu setiap hari.
5 Query Migrasi  Data  Numerik  Pengamatan  Gunung Merapi
/* migrasi tiltmeter */
set foreign_key_checks = 0; insert into new_merapi.var_tiltmeter(id_tiltmeter,stas iun,us,bt,suhu,inserttime,var_laporan_id_l aporan,var_lokasi_lokid) select tiltid,kodeStasiun,US,BT,suhu,inserttime,o bsid,posid from merapi.obs_tilt;
/* migrasi curah hujan */ insert into new_merapi.var_hujan(id_hujan,waktu_mulai, waktu_reda,curah,var_laporan_id_laporan) select iddata,jam1,jam2,nilai1,obsid from merapi.observasi_data where idkey=11;
/* migrasi seismik */ insert into new_merapi.var_seismisitas(id_seismisitas, amin,amax,dmin,dmax,frekuensi,fenomena_id_ fenomena,var_laporan_id_laporan) select idata,mina,maxa,mindurasi,durasi,freq,kode ,obsid from merapi.obsseismik;
/* migrasi klimatologi */ insert into new_merapi.var_klimatologi(id_klimatologi, waktu,jam,suhu,arah_angin,kec_angin,kelemb aban,tekanan_udara,var_laporan_id_laporan) select iddata,ket1,jam1,nilai1,ket2,nilai2,nilai3 ,nilai4,obsid from merapi.observasi_data where idkey=2;
/* migrasi asap */ insert into new_merapi.var_asaps(id_asaps,jam,warna,te kanan_asap,arah_asap,tinggi_asap,intensita s,var_laporan_id_laporan) select iddata,jam2,ket1,ket3,ket4,nilai4,ket2,obs id from merapi.observasi_data where idkey=3;
/* migrasi edm */ insert into new_merapi.var_edm(id_edm,waktu,tinggi_ala t,suhu_kering,suhu_basah,ppm,tekanan_udara ,kelembaban,var_laporan_id_laporan) select obsedmid,waktuukur,tinggialat,suhukering,s uhubasah,ppm,tekananudara,kelembaban,obsid from merapi.obs_edm;
/* migrasi edm_data */ insert into new_merapi.var_edm_data(id_edm_data,refid, lokid,waktu,jarak_miring,jarak_horizontal, vertikal,horizontal,var_edm_id_edm) select edmid,refid,posid,instime,jarak,jarakhor,v ertikal,horizontal,obsedmid from merapi.obs_edm_data;
/* migrasi cuaca cerah */ insert into new_merapi.var_cuaca_cerah(id_cuaca_cerah, waktu_mulai,waktu_selesai,var_laporan_id_l aporan) select iddata,jam1,jam2,obsid from merapi.observasi_data where idkey=1;
Query pada  tersebut    digunakan  untuk  melakukan migrasi  data  -  data  numerik  dari  hasil  pengamatan Gunung Merapi meliputi data tiltmeter, hujan,
seismisitas, klimatologi, asap, edm, edm data, dan cuaca cerah.  Migrasi  data  dilakukan  agar  sistem  monitoring Gunung Merapi yang baru juga dapat menampilkan data -  data  sebelumnya.  Data  –  data  tersebut  berupa  data numerik dan merupakan data yang sangat penting karena dari  ketika  terjadi  anomali  terhadap  data  –  data  tersebut yang  direpresentasikan  dala  bentuk  grafik,  maka  hal tersebut  akan  berpengaruh  terhadap  pengambilan keputusan status Gunung Merapi.

## 5. KESIMPULAN
Dapat menormalisasikan database dengan menggunakan  mysqlworkbranch  ,  tabel  yang  dihasiklan memiliki  field  yang  lebih  sedikit  sehingga  mepermudah proses implementasi query yang inggin dibuat.

## 6. SARAN
Perlu adanya pengembangan sistem  berbasis website sehingga  pengembang  dapat  menampilkan  data  di merapi.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Anisah,  & Mayasari, M. S. 2016. Desain Databa Sistem Informasi  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  Pada Selective  English  Course.  Jurnal  Simetris,  7(1), 183–190.
Demba  M,  “An  Algorithmic  Approach  to  Database Normalization”,  International  Journal  of  Digital
Information and Wireless Communications
(SDIWC)  3(2):  197-205,  The  Society  of  Digital Information  and  Wireless  Communications,  2013 (ISSN: 2225-658X)
Dwi  Puspitasari  1,  Cahya  Rahmad  2,  M.  A.  3.  2016.
Normalisasi  Tabel  Pada  Basisdata  Relasional. Prosiding SENTIA, 8, 340–345. https://doi.org/10.1074/jbc.M304200200
Indrajani.  2015.  Database  Design  (Case  Study  All  in One).  (1st  ed.).  Jakarta:  PT  Elex  Media Komputindo.
Maanari, J. I., Sengkey, R., Wowor, F., & Rindengan, Y.
D.  Y.  2013.  Perancangan  Basis  Data  Perusahaan Distribusi  dengan  Menggunakan  Oracle.  Teknik Elektro Dan Komputer, 1–11.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada Balai Penelitian dan Pengembangan Teknologi Kebencanaan Geologi (BPPTKG).