Langsung ke konten utama

Penjelasan Basis Data/Database

    

    Basis data terdiri dari beberapa elemen yang salah satunya adalah data dan informasi. Data merupakan sesuatu yang belum memiliki arti atau nilai. Sedangkan Informasi merupakan bagian dari data dengan makna dan fungsi, atau lebih jelasnya informasi merupakan hasil pengolahan data yang memiliki nilai tertentu, dan bisa dimengerti oleh penerimanya. 

    Secara garis besar basis data bisa disimpulkan kumpulan data terpusat dan terstruktur yang di simpan di sebuah sistem komputer. Basis data dapat menyediakan fasilitas untuk menambahkan, memodifikasi, dan menghapus data sesuai kemauan pengguna tersebut. Basis data biasanya kelola oleh Administrator Database (DBA).

    Basis data dapat digunakan dalam berbagai keperluan management, contohnya management keuangan yang ada di perbankan sebagai pusat transaksi keuangan, management penerbangan sebagai pemesanan tiket, dan masih banyak yang lainnya.

    Sekian dari saya semoga apa yang saya sampaikan tentang basis data dapat difahami oleh kalian semua. terimakasih telah membaca artikel saya.


Universita Buana Perjuangan Karawang

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Metode Proses Data Mining

Data Mining merupakan proses yang menggunakan berbagai teknik seperti statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi informasi berharga dan pengetahuan terkait dari database besar. Teknologi ini juga dikenal sebagai Knowledge Discovery in Databases (KDD) atau ekstraksi pengetahuan, serta memiliki beberapa istilah sinonim seperti analisis pola/data, kecerdasan bisnis, dan data archaeology/data dredging. Pengertian dan Kemampuan Data Mining Data Mining dapat diibaratkan sebagai penambangan logam mulia dari lahan sumbernya, di mana teknologi ini digunakan untuk: Prediksi trend dan sifat-sifat bisnis: Secara otomatis mencari informasi prediktif dari basis data besar, seperti perilaku pasar dan potensi risiko bisnis di masa depan. Penemuan pola-pola tersembunyi: Mengidentifikasi pola yang tidak terlihat sebelumnya dalam data, memberikan wawasan baru untuk pengambilan keputusan strategis. Fungsi-fungsi Utama Data Mining Prediksi: Menemukan pola dari data u...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Supervised Learning: Memprediksi Masa Depan Melalui Data

Supervised learning adalah teknik kuat dalam pembelajaran mesin di mana algoritma menggunakan data berlabel untuk membuat prediksi atau keputusan. Metode ini mendukung berbagai aplikasi di berbagai industri, dari keuangan hingga kesehatan, memungkinkan ramalan yang akurat dan pengambilan keputusan yang terinformasi. Memahami Supervised Learning Dalam supervised learning, algoritma belajar dari dataset yang berlabel, yang terdiri dari pasangan input-output. Komponen-komponen kunci meliputi: Data Berlabel: Setiap contoh dalam dataset diberi label dengan variabel output atau target yang sesuai. Misalnya, dalam memprediksi harga rumah, data mencakup fitur seperti lokasi dan ukuran rumah bersama dengan harga jual (output). Tahap Pelatihan: Algoritma memproses data yang berlabel untuk mempelajari hubungan antara input dan output. Ini menyesuaikan parameter internalnya berdasarkan pola dalam data untuk meminimalkan kesalahan prediksi. Prediksi: Setelah dilatih, model dapat memprediksi outp...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Preprosesing Data

Pendahuluan Dalam pengolahan data, tahapan pra-pemrosesan seperti data cleaning, transformasi data, dan reduksi data memiliki peran penting dalam memastikan kualitas dan relevansi data yang digunakan untuk analisis. Data cleaning bertujuan untuk memperbaiki kesalahan, menghapus inkonsistensi, dan meningkatkan kelengkapan data, sementara transformasi data mengubah format data sesuai kebutuhan analisis. Di sisi lain, reduksi data mengurangi kompleksitas dataset tanpa mengorbankan informasi penting. Pembahasan ini akan menjelaskan setiap tahapan secara singkat dan menerapkannya pada dataset spesifik. Dataset yang Digunakan Untuk tugas ini, kami menggunakan data tentang kelulusan dan transkrip mahasiswa dari Universitas Buanan Perjuangan Karawang, yang diakses melalui tautan API yang disediakan dalam tugas. Pembahasan 1. Data Cleaning Data cleaning melibatkan perbaikan atau penghapusan data yang tidak akurat, rusak, berformat salah, duplikat, atau tidak lengkap dalam sebuah dataset. Langka...
Posting Komentar
Baca selengkapnya