Sintak Dasar SQL

Contoh Sintak Dasar SQL

select ( file yang akan ditampilkan )

from ( nama label )

where ( kondisi )

Contoh :

1. a.) menampilkan data tabel supplier
   select *
   from supplier ;
   
   b.) menampilkan data SID pada tabel supplier
   select SID
   from supplier ;
   
   c.) menampilkan data nama dan SID pada tabel supplier
   select nama, SID
   from supplier ;
   
2. Menampilkan supplier yang berasal dari Solo
   select nama
   from supplier
   where kota = "solo" ;
   
3. Menampilkan supplier yang mengsuplai barang yang berwarna merah
   select s.nama
   from supplier s, part p, katalog k
   where s.sid = k.sid and p.pid = k.pid
   and p.warna = "merah";
   
4. Menampilkan SID dari supplier yang mensuplai pasir
   select s.sid
   from supplier s, part p, katalog k
   where s.sid = k.sid and p.pid = k.pid
   and p.barang = "pasir" ;
   
5. Menampilkan supplier yang mempunyai huruf awal "P"
   select nama
   from supplier
   where upper (nama) like "P%" ;
   
   Keterangan :
   upper digunakan untuk semu huruf besar atau kecil kriteria
   _ = mewakili 1 karakter
   % = mewakili banyak karakter
   
6. Menampilkan barang yang di supply oleh supploer yang berasal dari Solo dan Sukoharjo
   select p.barang
   from supplier s, part p, katalog k
   where s.sid = k.sid and p.pid = k.pid
   and s.kota in (solo, surabaya) ;
   
7. Menampilkan supplier yang huruf tengahnya "U" atau beralamat di Solo
   select nama
   from supplier
   where upper (nama) like " %u% " or
   (select nama
   from supplier
   where kota = "solo" ) ;

Mungkin hanya itu contoh sintak dasar SQL yang saya berikan, selebihnya bisa dikembangkan sendiri.
Semoga bermanfaat.

Logika Fuzzy

Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar-samar. Suatu nilai dapat bernilai besar atau salah secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotaan yang memiliki rentang nilai 0 (nol) hingga 1(satu). Berbeda dengan himpunan tegas yang memiliki nilai 1 atau 0 (ya atau tidak).

Logika Fuzzy merupakan seuatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (fuzzyness) antara benar atau salah. Dalam teori logika fuzzy suatu nilai bias bernilai benar atau salah secara bersama. Namun berapa besar keberadaan dan kesalahan suatu tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya. Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika fuzzy digunakan untuk menterjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic), misalkan besaran kecepatan laju kendaraan yang diekspresikan dengan pelan, agak
cepat, cepat, dan sangat cepat. Dan logika fuzzy menunjukan sejauh mana suatu nilai itu benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah. Tidak seperti logika klasik (scrisp)/ tegas, suatu nilai hanya mempunyai 2 kemungkinan yaitu merupakan suatu anggota himpunan atau tidak. Derajat keanggotaan 0 (nol) artinya nilai bukan merupakan anggota himpunan dan 1 (satu) berarti nilai tersebut adalah anggota himpunan. Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output, mempunyai nilai kontinyu. Fuzzy dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama
(Kusumadewi. 2004)
Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan" dan "sangat" (Zadeh 1965).

Kelebihan dari teori logika fuzzy adalah kemampuan dalam proses penalaran secara bahasa (linguistic reasoning). Sehingga dalam perancangannya tidak memerlukan persamaan matematik dari objek yang akan dikendalikan.

Fuzzy Clustering

Fuzzy clustering adalah salah satu teknik untuk menentukan cluster optimal dalam suatu ruang vektor yang didasarkan pada bentuk normal euclidian untuk jarak antar vektor. Fuzzy clustering sangat berguna bagi pemodelan fuzzy terutama dalam mengindentifikasi aturan-aturan fuzzy. Metode clustering merupakan pengelompokan data beserta parameternya dalam kelompok – kelompok sesuai kecenderungan sifat dari masing-masing data tersebut (kesamaan sifat). Ada beberapa algoritma clustering data, salah satu diantaranya adalah Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means adalah suatu teknik peng-cluster-an yang mana keberadaannya tiap-tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan. Teknik ini pertama kali diperkenalkan oleh Jim Bezdek pada tahun 1981.

Konsep dari Fuzzy C-Means pertama kali adalah menentukan pusat cluster, yang akan menandai lokasi rata-rata untuk tiap-tiap cluster. Pada kondisi awal, pusat cluster ini masih belum akurat. Tiap-tiap titik data memiliki derajat keanggotaan untuk tiap-tiap cluster. Dengan cara memperbaiki pusat cluster dan derajat keanggotaan tiap-tiap titik data secara berulang, maka akan dapat dilihat bahwa pusat cluster akan bergerak menuju lokasi yang tepat. Perulangan ini didasarkan pada minimasi fungsi obyektif yang menggambarkan jarak dari titik data yang diberikan kepusat cluster yang terbobot oleh derajat keanggotaan titik data tersebut. Output dari Fuzzy C-Means merupakan deretan pusat cluster dan beberapa derajat keanggotaan untuk tiap-tiap titik data. Informasi ini dapat digunakan untuk membangun suatu fuzzy inference system.

Structured Query Language (SQL)

Sturctured Query Language digunakan untuk berkomunikasi dengan database. Berdasarkan ANSI (American National Standards Institute) SQL menjadi bahasa standart untuk berhubungan dengan DBMS. Perintah - perintah SQL digunakan untuk berbagai macam tujuan seperti merubah data, menghapus data atau menambah data pada database. Banyak DBMS yang menggunakan perintah - perintah SQL diantaranya adalah Oracle, Sybase, Ingres, MySQL dan lain - lain.
Pada SQL terdapat DDL dan DML. Data Definition Language (DDL) adalah perintah yang digunakan untuk mendefinisikan suatu database. Perintah-perintah yang termasuk dalam DDL adalah CREATE, DROP, ALTER. Data Manipulation Language (DML) adalah perintah-perintah yang digunakan untuk memanipulasi data pada suatu tabel. Perintah-perintah yang termasuk dalam DML adalah SELECT, UPDATE, DELETE, INSERT.

Pengertian Query dan Structure Query Language ( SQL )

• Query adalah perintah-perintah untuk mengakses data pada sistem basis data.
• SQL adalah bahasa query baku untuk DBMS. SQL diambil sebagai bakuan sejak tahun 1992.
• Awalnya diterapkan pada DBMS besar seperti Oracle dan Informix, sekarang juga pada DBMS berbasis PC seperti dBASE, FoxPro, Ms Access dll.
• SQL bersifat sebagai bahasa tingkat tinggi (high level). Pemakai hanya menyebutkan hasil yang diinginkan dan optimasi pelaksanaan query dilakukan oleh DBMS.
• SQL dapat disisipkan ke bahasa pemrograman yang lain seperti C, Pascal, Cobol, Java, PHP, ASP, dll. Bahasa SQL terbagi dalam dua bagian besar, yaitu: DDL (Data Definition Language) dan DML (Data Manipulation Language)
• DDL mendefinisikan struktur basis data, seperti pembuatan basis data, pembuatan tabel dsbnya. Contoh: CREATE DATABASE dan CREATE TABLE.
• DML merupakan bagian untuk memanipulasi bRata Penuhasis data seperti: pengaksesan data, penghapusan, penambahan dan pengubahan data. DML juga dapat digunakan untuk melakukan komputasi data. Contoh: INSERT,DELETE, dan UPDATE.
  

Data Definition Language ( DDL )

• Perintah SQL untuk definisi data:

• CREATE untuk membentuk basis data, table atau index
• ALTER untuk mengubah struktur table
• DROP untuk menghapus basis data, table atau index

Data Manipulation Languange ( DML )
- Bahasa untuk mengakses basis data
- Bahasa untuk mengolah basis data
- Bahasa untuk memanggil fungsi-fungsi agregasi
- Bahasa untuk melakukan query
- Jenis-jenis query:
• Sederhana
• Join
• Bertingkat ( Nested Query )

DEFINISI DASAR BASIS DATA

DEFINISI DASAR BASIS DATA

Basis data : sekumpulan data yang satu sama lain saling berhubungan

Data : Fakta yang dapat disimpan dan mempunyai arti yang implisit

Sifat-sifat implisist dari basis data :

1. Menyajikan sebagian dari dunia nyata.
2. Sekumpulan data yang koheren secara logika, dengan sejumlah arti yang inheren
3. Basis data perlu dirancang, dibuat dan dipopulasikan dengan data untuk suatu tujuan tertentu
   

Basis data dapat dibuat dan dipelihara secara manual atau oleh mesin / computer.

Sekumpulan program yang memungkinkan pengguna basis data untuk membuat dan memelihara suatu basis data disebut : Database Management System (DBMS).

DBMS : Sistem software yang multi guna, yang menyediakan fasilitas untuk mendifinisikan, membangun dan memanipulasi basis data untuk aplikasi-aplikasi yang beranea ragam :

MENDEFINISIKAN :

melibatkan spesifikasi : tipe data, struktur, kendala (constraint) dari data yang akan disimpan.

MEMBANGUN :

berkaitan dengan proses penyimpanan data itu sendiri pada suatu media penyimpan yang dikontrol oleh DBMS

MEMANIPULASI :

termasuk di dalamnya fungsi-fungsi sebagai “query” terhadap basis data, misalnya retrieve, update, generate report

Software yang digunakan untuk memanipulasi data + data itu sendiri disebut : “SISTEM BASIS DATA”


Untuk Lebih Lengkapnya Tentang Dasar-Dasar Definisi Basis Data dapat di Download disini