Konsep Data dan Konsep Basis Data

1.     Data

Perantara antara data dan informasi sering menjadi titik awal untuk memahami system informasi. Sebagai tambahan, pengetahuan juga diikutkan untuk dibahas, mengingat pada saat ini pemakaian system apakar yang berbasiskan pengetahuan telah banyak digunakan.

Secara konseptual, data adalah fakta tentang benda, kejadian, aktivitas, dan transaksi yang tidak mempunyai makna atau tidak berpengaruh secara langsung kepada pemakai. Misalnya, anda menjumpai deretan angka seperti berikut 6.30 27 6.32 28 6.34 27. Apa yang terpikir pada anda ketika melihatnya? Anda mungkin merasakan bahwa deretan bilangan tersebut tidak memberikan makna apa pun. Itulah contoh data.

a.      Tipe Data

Data dapat berupa nilai yang terhormat, teks, citra, audio, dan video.

-          Data yang terhormat adalah data dengan suatu format tertentu. Misalnya, data yang menyatakan tanggal atau jam, atau menyatakan nilai mata uang.

-          Teks adalah sederetan huruf, angka, dan symbol-simbol khusus (misalnya + dan $) yang kombinasinya tidak tergantung pada masing-masing item secara individual.

-          Citra (Image) adalah data dalam bentuk gambar.

-          Audio adalah data dalam bentuk suara, dan

-          Video menyatakan data dalam bentuk sejumlah gambar yang bergerak dan bisa saja dilengkapi dengan suara.

b.      Cara Mengumpulkan Data

1.      Sumber Data

Sumber data terbagi menjadi dua yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh peneliti secara langsung (dari tangan pertama). Contoh data primer adalah data yang diperoleh dari responden melalui kuesioner, kelompok fokus, dan panel, atau juga data hasil wawancara peneliti dengan nara sumber.

Data sekunder adalah data yang diperoleh peneliti dari sumber yang sudah ada. Contoh data sekunder misalnya catatan atau dokumentasi perusahaan berupa absensi, gaji, laporan keuangan publikasi perusahaan, laporan pemerintah, data yang diperoleh dari majalah, dan lain sebagainya.

2.      Metode Pengumpulan Data

Metode Pengumpulan Data merupakan teknik atau cara yang dilakukan untuk mengumpulkan data. Metode menunjuk suatu cara sehingga dapat diperlihatkan penggunaannya melalui angket, wawancara, pengamatan, tes, dkoumentasi dan sebagainya.

Adapun tiga teknik pengumpulan data yang biasa digunakan adalah angket, observasi dan wawancara.

-          Angket

Angket / kuesioner adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan kepada orang lain yang dijadikan responden untuk dijawabnya.

Meskipun terlihat mudah, teknik pengumpulan data melalui angket cukup sulit dilakukan jika respondennya cukup besar dan tersebar di berbagai wilayah.

-          Observasi

Obrservasi merupakan salah satu teknik pengumpulan data yang tidak hanya mengukur sikap dari responden (wawancara dan angket) namun juga dapat digunakan untuk merekam berbagai fenomena yang terjadi (situasi, kondisi). Teknik ini digunakan bila penelitian ditujukan untuk mempelajari perilaku manusia, proses kerja, gejala-gejala alam dan dilakukan pada responden yang tidak terlalu besar.

-          Wawancara

Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui tatap muka dan tanya jawab langsung antara pengumpul data maupun peneliti terhadap nara sumber atau sumber data.

2.     Informasi

Informasi  menurut para ahli :

-          McFadden, dkk (1999) : informasi sebagai data yang telah diproses sedemikian rupa sehingga meningkatnya pengetahuan seseorang yang menggunakan data tersebut.  Menurut

-          Shannon dan Weaver (1992) : informasi adalah “jumlah ketidakpastian yang dikurangi ketika sebuah pesan diterima”. Artinya, dengan adanya informasi, tingkat kepastian menjadi meningkat.

-          Davis (1992) : informasi adalah data yang telah diolah menjadi sebuah bentuk yang berarti bagi penerimanya dan bermanfaat dalam pengambilan keputusan saat ini atau saat mendatang.

3.      Perbedaan Data dan Informasi

Data sering kali disebut sebagai bahan mentah informasi. Melalui suatu proses transformasi, data dibuat menjadi bermakna.

Data  ->    Proses   ->   Informasi

Jadi hal yang terpenting untuk membedakan informasi dengan data, informasi ini mempunyai kandungan “makna”, data tidak. Pengertian makna disini merupakan hal yang sangata penting, karena berdasarkan maknalah s penerima dapat memahami informasi tersebut dan secara lebih jauh dapat menggunakannya untuk menarik suatu kesimpulan atau bahkan mengambil keputusan.

4.      Basis Data

Basis data adalah suatu pengorganisasian sekumpulan data yang saling terkait sehingga memudahkan aktivitas untuk memperoleh informasi. Basis data dimaksudkan untuk mengatasi problem pada system yang memakai pendekatan berbasis berkas.

Untuk mengolah basis data diperlukan perangkat lunak yang disebut DBMS. DBMS adalah perangkat lunak sistem yang memungkinkan para pemakai membuat, memelihara, mengontrol, dan mengakses basis data dengan cara yang prakstis dan efisien.

a.      Jenis-jenis Basis Data

Menurut pengaksesannya, basis data dibedakan menjadi empat jenis, yaitu:

-          Basis data induvidual

Basis data individual digunakan perseorangan, banyak dijumpai dilingkungan PC seperti, daftar belanja bulanan, data telpon dirancang oleh perseorangan, dengan  software sprt: dBase, MS-Access.

-          Basis Data Perusahaan

Di akses oleh sejumlah  pegawai dalam sebuah lokasi dan disimpan dalam sebuah server  dan dapat di akses dari masisng-masing komputer (pegawai) yang berkedudukan sebagai client.

-          Basis data terdistribusi

Disimpan pada sejumlah komputer yang terletak pada beberapa lokasi dan biasanya digunakan pada bank yang  memiliki sejumlah cabang di berbagai kota

b.      Elemen penyusun basis data

Elemen-elemen yang mendukung basis data terdiri atas :

1.      Perangkat keras : digunakan untuk menjalankan DBMS beserta aplikasi-aplikasinya, berupa computer dan peripheral pendukunya.

2.      Perangkat lunak : mencakup DBMS itu sendiri, program aplikasi, serta perangkat lunak pendukung untuk computer dan jaringan.

3.      Data : bagi sisi pemakai, elemen terpenting dalam DBMS adalah data karena dari data inilah pemakai dapat memperoleh informasi yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing.

4.      Prosedur : petunjuk tertulis yang berisi cara merancang hingga menggunakan basis data.

5.      Orang/user : dibagi menjadi 3 :

-          Pemakai akhir (end user)

-          Pemrogram aplikasi

-          Administrator basis data

c.       Tujuan dan Manfaat Basis Data

Dalam penyusunan suatu basis data, digunakan untuk mengatasi masalah pada penyusunan data yaitu :

·         Redundansi dan inkonsistensi data

·         Kesulitan pengaksesan data

·         Isolasi data untuk standarisasi

·         Multiple data untuk standarisasi

·         Multiple user (banyak pemakai)

·         Masalah keamanan

·         Masalah integrasi

·         Masalah data independence (kebebasan data)

d.      Contoh Penerapan Basis Data

-          Perusahaan Kredit Mobil

Perusahan kredit mobil, menggunakan aplikasi penghitungan pelunasan kredit mobil untuk mengetahui informasi piutang seluruh debitur dengan cepat.

-          Perpustakaan Universitas

Perpustakaan universitas, menyediakan fasilitas berupa aplikasi pada komputer agar para mahasiswa/I dapat mengetahui informasi tentang buku-buku yang ingin dipinjam. Di lain pihak, pengelola perpustakaan juga menggunakan computer untuk mencatat peminjaman/pengembalian buku.

-          Sistem Perbankan

Suatu bank menerapkan sistem online untuk mempermudah nasabahnya menabung di cabang mana saja, di kota mana saja, dan mereka dapat menarik uang dari cabang mana saja. Namun data nasabahnya tersimpan di dalam satu server saja.

-          Took Buku Online

Took buku online memungkinkan pengguna dapat dengan cepat memperoleh informasi singkat tentang isi buku, harga masing-masing buku, termasuk juga harga kirimnya.

Entity Relationship Diagrams (ERD)

Entity Relationship Diagrams

ERD merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi.

ERD untuk memodelkan struktur data dan hubungan antar data, untuk menggambarkannya digunakan beberapa notasi dan simbol. Pada dasarnya ada tiga simbol yang digunakan, yaitu :

-          Entiti

Entiti merupakan objek yang mewakili sesuatu yang nyata dan dapat dibedakan dari sesuatu yang lain (Fathansyah, 1999: 30). Simbol dari entiti ini biasanya digambarkan dengan persegi panjang.

-          Atribut

Setiap entitas pasti mempunyai elemen yang disebut atribut yang berfungsi untuk mendeskripsikan karakteristik dari entitas tersebut. Isi dari atribut mempunyai sesuatu yang dapat mengidentifikasikan isi elemen satu dengan yang lain. Gambar atribut diwakili oleh simbol elips.

-          Hubungan / Relasi

Hubungan antara sejumlah entitas yang berasal dari himpunan entitas yang berbeda. Relasi dapat digambarkan sebagai berikut :

Relasi yang terjadi diantara dua himpunan entitas (misalnya A dan B) dalam satu basis data yaitu (Abdul Kadir, 2002: 48) :

Ø  Satu ke satu (One to one)

Hubungan relasi satu ke satu yaitu setiap entitas pada himpunan entitas A berhubungan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas B.

Ø  Satu ke banyak (One to many)

Setiap entitas pada himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas B, tetapi setiap entitas pada entitas B dapat berhubungan dengan satu entitas pada himpunan entitas A.

Ø  Banyak ke banyak (Many to many)

Setiap entitas pada himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas B.

Manfaat dan Tujuan ERD

E-R Diagram sebagai suatu pemodelan setidaknya memiliki beberapa karakteristik dan manfaat sebagai berikut:

·         Memudahkan untuk dilakukannya analisis dan perubahan sistem sejak dini, bersifat murah dan cepat.

·         Memberikan gambaran umum akan sistem yang akan di buat sehingga memudahkan developer.

·         Menghasilkan dokumentasi yang baik untuk client sebagai bahan diskusi dengan bentuk E-R Diagram itu sendiri, dan

·         Kamus data bagi bagi para pengembang database.

Struktur dari E-R Diagram secara umum ialah terdiri dari:

·         Entitas merupakan objek utama yang informasi akan disimpan, biasanya berupa kata benda, ex; Mahasiswa, Dosen, Nasabah, Mata Kuliah, Ruangan, dan lain-lain. Objek dapat berupa benda nyata maupun abstrak.

·         Atribut merupakan deskripsi dari objek yang bersangkutan.

·         Relationship merupakan suatu hubungan yang terjalin antara dua entitas yang ada.

Tujuan ERD

·         Tujuan ERD adalah untuk menunjukkan objek data dan relationship yang ada pada objek tersebut.

Tahap Pembuatan ERD

1.      Tahap pembuatan ERD awal (Preliminary Design)

·         Mengidentifikasi dan menetapkan seluruh entity yang terlibat dalam sistem database tersebut.

·         Menentukan attribute-attribute atau field dari masing-masing entity beserta kunci (key)-nya.

·         Mengidentifkasi dan menetapkan seluruh himpunan relasi diantara himpunan-himpunan entity yang ada.

·         Menentukan derajat relasi untuk setiap himpunan relasi, yang akan menjadi dasar penentuan kunci tamu (foreign key)- nya.

·         Melengkapi himpunan entitas dan himpunan relasi dengan atribut-atribut deskriptif (non key).

2.      Tahap optimasi ERD (Final Design)

·         Transformasi Relasi M-M

·         Pemetaan Hubungan Supertype/Subtype

·         Normalisasi Tabel

 Jenis Relasional

·         Relasi Biner (binary relation)

Merupakan relasi yang terbentuk antar 2 buah entitas

Contoh :

relasi “bekerja pada” pada entitas pegawai terhadap entitas proyek

 • Relasi Tunggal (unary relation)
Merupakan relasi yang terjadi dari sebuah entitas ke entitas yang sama

Contoh :
relasi memimpin pada entitas pegawai

·         Relasi Multi Entitas (n-ary relation)

Merupakan relasi dari 3 buah entitas atau lebih. Seharusnya dihindari, karena akan mengaburkan derajat relasi yang ada dalam relasi.

Contoh :

 ·         Relasi Ganda (redundant relation)

Relasi yang jumlahnya lebih dari satu untuk dua buah entitas

Contoh :

Langkah – Langkah Mapping

Untuk melakukan mapping dari skema ER Diagram ke skema relasi, terdapat langkah – langkah yang harus diperhatikan. Yaitu :

Algoritma 1

- Untuk setiap entitas kuat EK, buat tabel baru EK yang memasukkan semua attribut sederhana (simple attribut).

- Untuk atribut komposit, hanya atribut sederhananya yang disertakan.

- Pilih salah satu key attribute dari EK sebagai primary key. Jika key yang terpilih merupakan atribut komposit, seluruh atribut sederhananya merupakan primary key.

Algoritma 2

- Untuk setiap entitas lemah EL yang dimiliki oleh entitas kuat EK, buat tabel baru EL yang memasukkan semua atribut sederhana EL.

- Tambahkan pada EL foreign key yang diambil dari primary key EK.

- Primary key yang dibentuk merupakan gabungan primary key EK dan partial key dari EL (jika ada).

Algoritma 3

Untuk setiap relasi 1:1 antara entitas EK1 dan EK2 :

- Jika sama-sama merupakan partisipasi total, pilih salah satu. Tambahkan semua semua simple attribut dari entitas yang lain.

- Jika sama-sama merupakan partisipasi parsial, pilih salah satu. Tambahkan foreign key dari primary key entitas yang lain.

- Jika salah satu merupakan partisipasi total, pilih yang berpartisipasi total. Tambahkan foreign key dari primary key entitas yang lain.

Kemudian tambahkan semua simple atribut dari relasi tersebut.

Algoritma 4

- Untuk setiap relasi 1:N antara entitas EK1 dan EK2, pilih entitas yang memiliki derajat maksimum relasi = 1.

- Tambahkan sebuah foreign key dari primary key entitas lain yang memiliki derajat maksimum relasi = N.

- Tambahkan pula seluruh atribut dari relasi tersebut.

Algoritma 5

- Untuk setiap relasi M:N antara entitas EK1 dan EK2, buat tabel baru MN.

- Tambahkan seluruh simple attribut dari relasi tersebut.

- Tambahkan pula foreign key yang diambil dari primary key masing-masing entitas yang direlasikan.

- Primary key merupakan gabungan dari seluruh foreign key tersebut.

Algoritma 6

- Untuk setiap multivalued attribute, buat tabel baru MV.

- Tambahkan seluruh simple attributnya

- Tambahkan pula sebagai foreign key, primary key dari entitas yang memiliki

- Primary key merupakan gabungan dari seluruh fieldnya

Sumber :


Irene.,2009. Tahap perancangan dan Diagram. http://irenemeong.blogspot.com/2009/01/tahap-perancangan-dan-diagram.html. diakses tanggal 01 maret 2013.

Setiawan, Rieza, Harry., 2012., Apa itu ERD, DFD, STD dan Kamus Data http://riezaharrysetiawan.blogspot.com/2012/05/apa-itu-erd-dfd-std-dan-kamus-data.html. diakses tanggal 01 maret 2013.

Muhammad Fadli., 2011. Sistem Terstruktur DFD dan ERD. http://privateorpublish.blogspot.com/2011/12/sistem-terstruktur-dfd-dan-erd.html. diakses tanggal 01 maret 2013.

Riyanto., 2011., ERD (Entity Relationship Diagram). http://blog.re.or.id/erd-entity-relationship-diagram.htm. diakses tanggal 01 maret 2013.

Indrawan, Andi., 2008. (Entity Relationship Diagram).  http://developdottxt.wordpress.com/2008/04/03/erd-entitas-relationship-diagram/. diakses tanggal 01 maret 2013.

Normalisasi dan Denormalisasi Data

1. Normalisasi

Normalisasi merupakan teknik analisis data yang mengorganisasikan atribut-atribut data dengan cara mengelompokkan sehingga terbentuk entitas yang non-redundant, stabil, dan fleksible. Hal yang dapat dilakukan dalam normalisasi data adalah insert,update,delete, dan modifikasi pada satu atau beberapa atribut tanpa mempengaruhi integritas data dalam relasi tersebut.


2. Tahapan dalam normalisasi data

• Bentuk normal ke satu ( 1NF)

Bentuk ini terpenuhi jika sebuah tabel tidak memiliki atribut bernilai banyak (multivalue attribute) atau lebih dari satu atribut domain nilai yang sama.

 Aturan :

o Tidak adanya atribut multi-value, atribut komposit atau kombinasinya.

o Mendefinisikan atribut kunci.

o Setiap atribut dalam tabel tersebut harusbernilai atomic (tidak dapat dibagi-bagi lagi)

• Bentuk normal kedua (2NF)

Bentuk ini terpenuhi jika pada sebuah tabel, semua atribut yang tidak termasuk dalam key primer memiliki ketergantungan fungsional (KF) pada key primer secara utuh. Jika kf hanya bersifat parsial (hanya sebagian dari key primer) maka belum 2NF. Sudah merupakan 1NF

 Aturan :

o Sudah memenuhi dalam bentuk normal kesatu (1NF)

o Semua atribut bukan kunci hanya boleh tergantung (functional dependency) pada atribut kuncJika ada ketergantungan parsial maka atribut tersebutharus dipisah pada tabel yang lain Perlu ada tabel penghubung ataupun kehadiran foreign key bagi atribut-atribut yang telah dipisah tadi

• Bentuk normal ke tiga ( 3NF)

Untuk menjadi bentuk normal ketiga maka relasi haruslah dalam bentuk normal kedua dan semua atribut bukan primer tidak punya hubungan yang transitif. Dengan kata lain, setiap atribut bukan kunci haruslah bergantung hanya pada primary key dan pada primer key secara menyeluruh

 Aturan :

o Sudah berada dalam bentuk normal kedua (2NF)

o Tidak ada ketergantungan transitif (dimana atribut bukan kunci tergantung pada atribut bukan kunci lainnya).

• Boyce-Codd Normal Form (BCNF)

Untuk menjadi bentuk ini, relasi harus dalam bentuk normal ke satu dan setiap atribut harus bergantung fungsi pada atribut superkey.

• Bentuk 4NF

Jika dan hanya jika relasi tersebut juga termasuk BCNF dan semua ketergantungan multivalue juga ketergantungan fungsional.

• Bentuk 5NF/ PJNF (Projection Join NF)

Menghilangkan ketergantungan join yang bukan merupakan kunci kandidat.

3. Contoh Normalisasi Data

Studi Kasus Normalisasi Data

Untuk mendapatkan hasil yang paling normal, maka proses normalisasi dimulai dari normal pertama. Field-field tabel di atas yang merupakan group berulang : NoPegawai, NamaPegawai, Golongan, BesarGaji.

Normalisasi pertama

Solusinya hilangkan duplikasi dengan mencari ketergantungan parsial. menjadikan field-field menjadi tergantung pada satu atau beberapa field. Karena yang dapat dijadikan kunci adalah NoProyek dan NoPegawai, maka langkah kemudian dicari field-field mana yang tergantung pada NoProyek dan mana yang tergantung pada NoPegawai.

Normalisasi Kedua

Field-field yang tergantung pada satu field haruslah dipisah dengan tepat, misalnya NoProyek menjelaskan NamaProyek dan NoPegawai menjelaskan NamaPegawai, Golongan dan BesarGaji.

Tabel Proyek

Tabel pegawai

Untuk membuat hubungan antara dua tabel, dibuat suatu tabel yang berisi key-key dari tabel yang lain.

Tabel proyekpegawai

Normalisasi Ketiga

Pada tabel diatas masih terdapat masalah, bahwa BesarGaji disini Golongan bukan merupakan field kunci. Tergantung kepada Golongan nya. Padahal artinya kita harus memisahkan field non-kunci Golongan dan BesarGaji yang tadinya tergantung secara parsial kepada field kunci NoPegawai, untuk menghilangkan ketergantungan transitif.

Tabel Proyek

Tabel pegawai

Tabel golongan

Tabel proyekpegawai

4. Denormalisasi Data

Pelanggaran Normalisasi basis data disebut dengan Denormalisasi. 

• Satu-satunya alasan mengapa kita boleh melakukan denormalisasi adalah pertimbangan performansi. 

• Jika performansi yang kita peroleh bisa menjadi jauh lebih baik, maka normalisasi yang telah dilakukan cukup beralasan untuk dilanggar.

Denormalisasi database adalah pelanggaran aturan normalisasi atau menjabarkan suatu tataan database yang telah normal untuk meningkatkan performa pengaksesan data pada database. Database yang telah normal disini dimaksudkan database yang redundansi datanya minim sehingga data yang disimpan tidak mengalami kerancuan dalam proses pengaksesan. Perbedaan normalisasi dan denormalisasi adalah terletak pada redundansi data dan kompleksitas query.

Pada redundansi data normalisasi lebih strik atau harus dihilangkan sebisa mungkin sehingga mengakibatkan apabila kita akan mengakses data dalam suatu database membutuhkan query yang kompleks. Berbeda dengan denormalisasi, denormalisasi disini tidak terlalu memikirkan tentang data yang redundan sehingga dalam mengakses data lebih cepat.

5. Bentuk Denormalisasi Data

• Atribut yang terderivasi (atribut turunan)

Atribut yang nilainya bisa diperoleh dari nilai-nilai yang sudah ada pada atribut lain

• Tabel rekapitulasi (summary table)

Laporan hasil rekapitulasi akan selalu merupakan hasi pengolahan dari semua tabel yang ada. Pengolahan tersebut melibatkan banyak tabel sehingga akan membutuhkan waktu yang lama. Jika hal tersebut sering diakses dan diperlukan, maka perlu dibuat tabel khusus untuk menyimpan data hasil rekapitulasi tersebut.

6. Penerapan Denormalisasi Data

Tampilkan berapa banyak matakuliah yang sudah diambil oleh mahasiswa tertentu ! bagaimana jika data mahasiswa sangat banyak sedangkan proses untuk menampilkan jumlah matakuliah, jumlah sks ataupun IPK sering dilakukan?

  membutuhkan waktu yang lama !

Untuk itu perlu ditambahkan atribut baru pada tabel mahasiswa (total_sks, total_matkul,ipk)

Pada contoh kasus ini, akan dibutuhkan waktu yang lama jika harus menghitung jumlah matakuliah, jumlah sks dan ipk mahasiswa yang pengolahannya berasal dari beberapa tabel. Untuk itu bisa dibuat tabel khusus, misal : rekap_mahasiswa yang berisi data tentang jumlah matakuliah, jumlah sks, ipk.

Hal ini tentu saja akan menimbulkan redundansi, tapi dengan mempertimbangkan performansi, Denormalisasi pada kasus ini perlu dilakukan.

7. Boyce-Codde method

Definisi Bentuk BCNF adalah :

1. Memenuhi bentuk 3 NF (normal ketiga).

2. Semua penentu (determinan) adalah kuncikandidat (atribut yang bersifat unik). Setiap atribut harus bergantung fungsi pada atribut superkey.

Ketentuan BCNF

1. Masing-mading atribut utama bergantung fungsional penuh pada masing-masing kunci dimana kunci tersebut bukan bagiannya

2. Atau dengan kalimat lain. Relasi adalah BCNF(yaitu optimal) jika setiap determinan atribut-atribut relasi adalah kunci relasi.

Atau dengan kata lain:

Relasi adalah optimal (BCNF) jika kapanpun fakta-fakta disimpan mengenai beberapa atribut maka atribut-atribut ini merupakan satu kunci relasi.

Skema relasi yang didefinisikan dengan program SQL script 5.2 adalah BCNF karena hanya satu-satunya kebergantungan fungsional NRP  nama, alamat , sementara NRP adalah kunci relasi

BCNF dapat memiliki lebih dari satu kunci. Properti penting BCNF adalah relasi tidak memiliki informasi yang redudan.

Contoh :

Sebuah Mobil memiliki attribute seperti license number, engine number, color, make, type (2-door, 4-door), dan description (minivan, pickup, 4×4, sedan). BaikLicense Number dan Engine Number cukup unik untuk menjadikan candidate key.

Relasi ini dapat dinyatakan sebagai Boyce-Codd Normal Form dengan memecahkan menjadi 2 (dua) kelompok. Kelompok pertama terdapat kedua kunci candidate, yaitu: License Number dan Engine Number. Sedangkan kelompok kedua terdapat Engine Number dan semua attribute lainnya.

 Sumber : 


Bentuk-bentuk Normalisasi, 2010 http://id.scribd.com/doc/48077780/Bentuk-bentuk-Normalisasi diakses. pada 12 februari 2013

Fathansyah.1999. Basis Data. Informatika Bandung, Bandung.
Room, Riyadi., 2011, Boyce-Codd Normal Form (BCNF, )http://desktop-labsore.blogspot.com/2011/05/boyce-codd-normal-form-bcnf.html diakeses pada 12 Februari 2013