BAB II TINJAUAN PUSTAKA
II.1. Sistem Informasi Sistem adalah kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output) (kusrini;2007:11).
II.1.1. Karakteristik Sistem Dapat diindikasikan empat karakteristik utama dari Sistem Pendukung Keputusan yaitu : 1.
SPK menggabungkan data dan model menjadi satu bagian.
2.
SPK dirancang untuk membantu para manajer (pengambil keputusan) dalam proses pengambilan keputusan dari masalah yang bersifat tidak terstruktur.
3.
SPK lebih cenderung dipandang sebagai penunjang penilaian manajer dan sama sekali bukan untuk menggantikan.
4.
Teknik SPK dikembangkan untuk meningkatkan efektivitas dari pengambil keputusan. (Rudi Hartoyo; 2013; 60).
II.2. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data.
11
12
Sistem ini digunakan untuk mengambil keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pribadi bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Kusrini, 2007:15). Keputusan yang diambil untuk menyelesaikan suatu masalah dilihat dari keterstrukturannya yang bisa dibagi menjadi: 1. Keputusan terstruktur (structured decision) Keputusan terstruktur adalah keputusan yang dilakukan secara berulang-ulang dan bersifat rutin. Prosedur pengambilan keputusan sangatlah jelas. Keputusan tersebut terutama dilakukan pada manajemen tingakat bawah. Misalnya, keputusan pemesanan barang dan keputusan penagihan piutang. 2. Keputusan semiterstruktur (semistructured decision) Keputusan semiterstruktur adalah keputusan yang dimiliki dua sifat. Sebagai keputusan bisa ditangani oleh komputer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan. Prosedur dalam pengambilan keputusan tersebut secara garis besar sudah ada, tetapi ada beberapa hal yang masih memerlukan kebijakan dari pengambil keputusan. Biasanya, keputusan semacam ini diambil oleh manajer level menengah dalam suatu organisasi. Contoh keputusan jenis ini adalah pengevaluasian kredit, penjadwalan produksi, dan pengendalian sediaan. 3. Keputusan tak terstruktur (unstructured decision) Keputusan tak terstruktur adalah keputusan yang penanganannya rumit karena tidak terjadi berulang-ulang atau tidak selalu terjadi. Keputusan tersebut menuntut pengalaman dan berbagai sumber yang bersifat eksternal. Keputusan tersebut
13
umumnya terjadi pada manajemen tingkat atas. Contohnya adlah keputusan untuk pengembangan teknologi baru, keputusan unutk bergabung dengan perusahaan lain, dan perekrutan eksekutif. (Kusrini, 2007:19).
Tujuan dari DSS adalah: a.
Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
b.
Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.
c.
Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil manajer lebih dari pada perbaikan efesiensinya.
d.
Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambilan keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.
e.
Peningkatan produktivitas.
f.
Dukungan kualitas.
g.
Berdaya saing.
h.
Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan (Kusrini, 2007:16).
II.2.1. Klasifikasi Sistem Sistem dapat diklasifikasikan dari beberapa sudut pandang, diantaranya adalah sebagai berikut :
14
1.
Klasifikasi Output Menurut Alter Dibuat berdasarkan “tingkat implikasi tindakan dari output sistem” atau tingkat di mana output sistem dapat langsung mendukung keputusan.
2.
Klasifikasi menurut Holsapple dan Whinston Mengklasifikasikan DSS menjadi enam kerangka kerja: DSS berorientasi-teks, DSS berorientasi-database,
DSS berorientasi-spreadsheet, DSS berorientasi-
solver, DSS berorientasi-aturan (rule), dan DSS gabungan (compound DSS). (Turban;2005:165)
II.2.2. Tahap-Tahap Pengambilan Keputusan Empat fase/tahapan dari pembuatankeputusan: 1.
Fase Intelegensi Intelegensi dalam pengambilan keputusan meliputi scanning (pemindaian) lingkungan, entah secara intermiten ataupun terus-menerus. Inteligensi mencakup berbagai aktivitas yang menekankan identifikasi situasi atau peluang-peluang masalah. Fase Desain Meliputi penemuan atau mengembangkan dan menganalisis
tindakan yang
mungkin untuk dilakukan.Hal ini meliputi pemahaman terhadap masalah dan menguji solusi yang layak. Dan pada fase ini dikembangkan sebuah model masalah pengambilan keputusan untuk dikonstruksi, dites dan divalidasi. Fase Pilihan
15
Fase pilihan adalah fase dimana dibuat suatu keputusan yang nyata dan diambil suatu komitmen untuk mengikuti suatu tindakan tertentu. Fase pilihan meliputi pencarian, evaluasi,danrekomendasi terhadap suatu solusi yang tepat untuk model. Sebuah solusi untuk model adalah sekumpulan nilai spesifik untuk
variabel-
variabel keputusan suatu alternatif yang telah dipilih. 2.
Implementasi Implementasi berarti membuat suatu solusi yang direkomendasikan bisa berkerja untuk mengatasi masalah.(Turban;2005:64)
Gambar II.1 : Proses Pengambilan Keputusan Sumber : (Turban; 2005;65)
16
II.2.3. Komponen Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan terdiri atas tiga komponen utama yaitu : 1.
Subsistem pengelolaan data (database). Subsistem manajemn data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen database (DBMS).
2.
Subsistem pengelolaan model (modelbase). Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen atau model kuantitatif lainnya yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasabahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan. Perangkat lunak ini sistem manajemen basis model (MBMS)
3.
Subsistem pengelolaan dialog (userinterface).
Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan SPK melalui subsistem ini. (Turban;2005:137)
II.3. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut . Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Rudi Hartoyo;2013;60).
17
Diberikan persamaan sebagai berikut :
iXij
Jika j atribut Keuntungan (benefit) Max Xij
Min Xij i
Jika j atribut biaya (cost)
Xij
Keterangan : rij
= nilai rating kinerja ternormalisasi
Xij
= nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
Max Xij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min Xij
= nilai terkecil dari setiap kriteria
benefit
= jika nilai terbesar adalah terbaik
cost
= jika nilai terkecil adalah terbaik
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)diberikan sebagai:
Vi = nilai prefensi Wj = bobot rangking rij = rating kinerja ternormalisasi
18
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. (Rudi Hartoyo;2013; 60).
II.3.1. Langkah Penyelesaian metode SAW Adapun langkah-langkah dari penyelesaian metode SAW adalah: 1.
Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C.
2.
Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3.
Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4.
Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (A) sebagai solusi (Rudi Hartoyo;2013;61)
II.4. Basis Data Basis data terdiri atas 2 kata, yaitu Basis dan Data. Basis kurang lebih dapat diartikan sebagai markas atau gudang, tempat bersarang/berkumpul. Sedangkan Data adalah representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek manusia (pegawai, siswa, pembeli, pelanggan), barang, hewan, peristiwa, konsep, keadaan, dan
19
sebagainya yang diwujudkan dalam bentuk angka, huruf, simbol, teks, gambar, bunyi, atau kombinasinya. (Fathansyah, 2015:2) Sebagai salah satu istilah, Basis Data (Database) sendiri dapat didefinisikan dalam sejumlah sudut pandang seperti : 1. Himpunan kelompok data (arsip) yang saling berhubungan yang di organisasi sedemikian rupa agar kelak dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat dan mudah. 2. Kumpulan data yang saling berhubungan yang disimpan secara bersama sedemikian rupa dan tanpa pengulangan (redudansi) yang tidak perlu, untuk memenuhi berbagai kebutuhan. 3. Kumpulan file/tabel/arsip yang saling berhubungan yang disimpan dalam media penyimpanan elektronis. Basis data dan lemari arsip sesungguhnya memiliki prinsip kerja dan tujuan yang sama. Prinsip utamanya adalah pengaturan data/arsip. Dan tujuan utamanya adalah kemudahan dan kecepatan dalam pengambilan kembali data/arsip. Perbedaannya hanya terletak padda media penyimpanan yang digunakan. Jika lemari arsip menggunakan lemari dari besi atau kayu sebagai media penyimpanan, maka basis data menggunakan media penyimpanan elektronis seperti cakram magnetis (magnetic disc atau disingkat sebagai disc saja). Hal ini merupakan konsekuensi yang logis, karena lemari arsip langsung dikelola oleh manusia, sementara basis data dikelola melalui perantaraan mesin pintar (dikenal sebagai komputer). Perbedaan
20
media ini yang selanjutnya melahirkan perbedaan-perbedaan lain yang menyangkut jumlah dan jenis metode yang dapat digunakan dalam upaya penyimpanan.
Gambar II.2. Perbedaan Basis Data (Sumber : Fathansyah, 2015:3) II.4.1. Objektif Basis Data Telah disebutkan di awal bahwa tujuan utama dalam pengelolaan data dalm sebuah basis data adalah agar kita dapat memperoleh menemukan kembali data (yang kita cari) dengan mudah dan cepat. Di samping itu, pemanfaatan basis data untuk pengelolaan data juga memiliki tujuan-tujuan lain. Secara lebih lengkap, pemanfaatan basis data dilakukan untuk memenuhi sejumlah tujuan (objektif) seperti berikut ini (Fathansyah, 2015:5-7) : 1. Kecepatan dan Kemudahan (Speed) Pemanfaatan basis data memungkinkan kita untuk dapat menyimpan data atau melakukan perubahan/manipulasi terhadap data atau menampilkan kembali data tersebut dengan lebih cepat dan mudah, daripada kita menyimpan data
21
secara manual (non-elektronis) atau secara elektronis (tetapi tidak dalam dalam bentuk penerapan basis data, misalnya spread sheet atau dokumen teks biasa). 2. Efisiensi Ruang Penyimpanan (Space) Karena keterkaitan yang erat antar kelompok data dalam sebuah basis data, maka redudansi (pengulangan) data pasti akan selalu ada. Banyaknya redudansi ini tentu akan memperbesar ruang penyimpanan (baik di memori utama maupun di memori sekunder) yang harus disediakan. Dengan basis data, efisiensi/optimalisasi penggunaan ruang penyimpanan dapat dilakukan, karena kita dapat melakukan penekanan jumlah redudansi data, baik dengan menerapkan sejumlah pengkodean atau dengan relasi-relasi (dalam bentuk tabel) antar kelompok data yang saling berhubungan. 3. Keakuratan (Accuracy) Pemanfaatan pengkodean atau pembentukan relasi antar data bersama dengan penerapan aturan/batasan (constraint) tipe data, domain data, keunikan data, dan sebagainya yang secara ketat dapat diterapkan dalam sebuah basis data, sangat berguna utnuk menekan ketidak akuratan penyimpanan data.
22
4. Ketersediaan (Availability) Pertumbuhan data (baik dari sisi jumlah maupun jenisnya) sejalan dengan waktu akan semakin membutuhkan ruang penyimpanan yang besar. padahal tidak semua data itu kita butuhkan. Karena itu dapat memilah adanya data utama/master/referensi, data transaksi, data histori hingga data yang kadaluarsa. 5. Kelengkapan (Completeness) Lengkap atau tidaknya data yang kita kelola dalam sebuah bassis data bersifat relatif (baik terhadap kebutuhan pemakai maupun terhadap waktu). Seorang pemakai mungkin sudah menganggap bahwa data yang dikelola sudah lengkap, tetapi pemakai yang lain belum tentu berpendapat sama. Dalam sebuah basis data, di samping data kita juga harus menyimpan struktur (baik yang mendefinisikan objek-objek dalam basis data maupun definisi detail dari tiap objek, seperti struktur file/tabel dan indeks). Untuk mengakomodasi kebutuhan kelengkapan data yang semakin berkembang, maka kita tidak hanya dapat menambah record-record data saja, tetapi juga dapat melakukan perubahan struktur dalam basis data, baik dalam bentuk penambahan objek baru (tabel) atau dengan penambahan field-field baru pada suatu tabel. 6. Keamanan (Security)
23
Memang ada sejumlah sistem (aplikasi) pengelola basis data yang tidak menerapkan aspek keamanan dalam penggunaan basis data. Akan tetapi untuk sistem yang besar dan serius, aspek keamanan juga dapat diterapkan dengan ketat. Dengan begitu, kita dapat menentukan siapa-siapa (pemakai) yang boleh menggunakan basis data beserta objek-objek di dalamnya dan menentukan jenis-jenis operasi apa saja yang boleh dilakukannya. 7. Kebersamaan Pemakai (Sharability) Pemakai basis data seringkali tidak terbatas pada satu pemakai saja, atau di satu lokasi saja atau oleh satu sistem/aplikasi saja. Basis data yang dikelola sistem (aplikasi) yang mendukung lingkungan multi-user, akan dapat memenuhi
kebutuhan
ini, tetapi
tetap dengan menjaga/menghindari
munculnya persoalan baru seperti inkonsistensi data (karena data yang sama diubah oleh banyak pemakai pada saat yang bersamaan) atau kondisi deadlock (karena ada banyak pemakai yang saling menunggu untuk menggunakan data).
II.4.2. Normalisasi Normalisasi sendiri merupakan cara pendekatan lain dalam membangun desain lojik basis data relasional yang tidak secara langsung berkaitan dengan model data, tetapi dengan menerapkan sejumlah aturan dan kriteria standar untuk menghasilkan struktur tabel yang normal. Namun demikian, dalam pelaksanaannya desain lojik basis data relasional yang didasari baik oleh prinsip normalisasi maupun
24
yang didasari oleh transformasi secara hati-hati dari model E-R ke bentuk fisik akan menghasilkan hasil yang mirip. (Fathansyah, 2015:41). Dalam pendekatan normalisasi, perancang basis data (database designer) bertitik tolak dari situasi yang nyata. Ia telah memiliki item-item data yang siap ditempatkan dalam baris dan kolom pada tabel-tabel relasional. Adapun bentuk-bentuk dari normalisasi adalah sebagai berikut : 1. Bentuk Normal Tahap Pertama (1st Normal Form) Bentuk tahap pertama (1NF) terpenuhi jika sebuah tabel tidak memiliki atribut bernilai banyak (Multivalued Attribute) atau lebih dari datu atribut dengan domain nilai yang sama. 2. Bentuk Normal Tahap Kedua (2nd Normal Form) Bentuk normal tahap kedua (2NF) terpenuhi jika pada sebuah tabel, semua
atribut
yang
tidak
termasuk
dalam
key
primer
memiliki
Ketergantungan Fungsional (KF) pada key primer secara utuh. Sebuah tabel dikatakan tidak memenuhi 2NF, jika ketergantungannya hanya bersifat parsial (hanya tergantung pada sebagian dari key primer). 3. Bentuk Normal Tahap Ketiga (3rd Normal Form) Bentuk normal tahap ketiga (3NF) merupakan kriteria alternatif, jika kriteria BCNF yang ketat tidak dapat terpenuhi. Sebuah tabel dikatakan berada dalam bentuk normal tahap ketiga (3NF), jika untuk setiap KF dengan
25
notasi X → A, dimana A mewakili semua atribut tunggal di dalam tabel yang tidak ada di dalam X, maka : a) X haruslah superkey pada tabel tersebut, b) atau, A merupakan bagian dari key primer pada tabel tersebut. 4. Bentuk Normal Tahap Keempat (4th Normal Form) Penerapan aturan normalisasi pada tahap ketiga sesungguhnya sudah sangat memadai untuk menghasilkan tabel-tabel yang berkualitas baik. Namun demikian, dari sejumlah literatur dapat pula dijumpai adanya pembahasan tentang bentuk normal tahap keempat (4NF) dan bentuk normal tahap kelima (5NF). Bentuk normal tahap keempat berkaitan dengan sifat Ketergantungan Banyak-Nilai (Multivalued Dependency) pada suatu tabel yang merupakan pengembangan dari Ketergantungan Fungsional. 5. Bentuk Normal Tahap Kelima (5th Normal Form) Sedangkan bentuk normal tahap kelima (merupakan nama lain dari Project-Join Normal Form/PJNF) berkenaan dengan ketergantungan relasi antar tabel (Join Dependency). Kedua bentuk normal yang terakhir ini cukup kompleks, tetapi manfaatnya sendiri tidak begitu besar.
II.5. Unified Modeling Language (UML) Unified
Modelling
Language
(UML)
adalah
suatu
alat
untuk
memvisualisasikan dan mendokumentasikan hasil analisa dan desain yang berisi
26
sintak dalam memodelkan sistem secara visual. Juga merupakan satu kumpulan konvensi pemodelan yang digunakan untuk menentukan atau menggambarkan sebuah sistem software yang terkait dengan objek. (Haviluddin, 2011:1). UML menyediakan kumpulan alat yang sudah terstandarisasi, yang digunakan untuk mendokumentasikan analisis dan perancangan sebuah sistem perangkat lunak. (Kendall & Kendall, 2005, p663). Peralatan utama UML adalah diagram-diagram yang digunakan untuk membantu manusia dalam memvisualisasikan proses pengembangan sebuah sistem perangkat lunak, sama seperti penggunaan denah (blueprint) dalam pembuatan bangunan. (Edgar Winata, Johan Setiawan, 2013:37). Saat
ini
sebagian
besar
para
perancang
sistem
informasi
dalam
menggambarkan informasi dengan memanfaatkan UML diagram dengan tujuan utama untuk membantu tim proyek berkomunikasi, mengeksplorasi potensi desain, dan memvalidasi desain arsitektur perangkat lunak atau pembuat program. (Haviluddin, 2011:1).
II.5.1. Diagram Unified Modeling Language (UML) Diagram-diagram yang termasuk di dalam UML, yaitu : 1. Use Case Diagram Diagram yang menggambarkan actor, use case dan relasinya sebagai suatu urutan tindakan yang memberikan nilai terukur untuk aktor. Sebuah use case digambarkan sebagai elips horizontal dalam suatu diagram UML use case. Use Case memiliki dua istilah System use case adalah interaksi dengan sistem. Business use
27
case adalah interaksi bisnis dengan konsumen atau kejadian nyata. (Haviluddin, 2011:4).
Gambar II.3. Use Case pada Use Case Diagram (Sumber : Edgar Winata, Johan Setiawan, 2013:38)
Gambar II.4. Actor pada Use Case Diagram (Sumber : Edgar Winata, Johan Setiawan, 2013:38)
Dimana : Use Case, untuk mengetahui action atau prosedur apa yang ada didalam sistem. Actor, siapa saja yang terlibat dalam action tersebut. Relationship, bagaimana actions saling berelasi satu sama lain didalam sistem.
2. Class Diagram Class diagram merupakan diagram paling umum yang dijumpai dalam pemodelan berbasis UML. Didalam Class diagram terdapat class dan interface beserta atribut-atribut dan operasinya, relasi yang terjadi antar objek, constraint
28
terhadap objek-objek yang saling berhubungan dan inheritance untuk organisasi class yang lebih baik. Class diagram juga terdapat static view dari elemen pembangun sistem. Pada intinya Class diagram mampu membantu proses pembuatan sistem dengan memanfaatkan konsep forward ataupun reverse engineering. Class diagram mempunyai 2 komponen penting, yaitu (Edgar Winata, Johan Setiawan, 2013:38) : a. Structural, yaitu ciri pembeda objek. b. Behavioral, yaitu tingkah laku atau kegiatan yang mampu dilakukan oleh objek. Berbagai simbol yang hadir didalam class diagram antara lain adalah (Edgar Winata, Johan Setiawan, 2013:38) : 1) Class, yang berfungsi untuk merepresentasikan tipe dari data yang dimilikinya. Class diagram dapat ditampilkan dengan menunjukkan atribut dan operasi yang dimilikinya atau hanya menunjukkan nama class-nya saja. Dapat juga kita tuliskan nama class dengan atributnya saja atau nama class dengan operasinya. 2) Attribute, merupakan data yang terdapat didalam class dan instance-nya dengan operator. 3) Operation, berfungsi untuk merepresentasikan fungsi-fungsi yang ditampilkan oleh class dan instance-nya dengan operator. 4) Association,
digunakan
untuk
menunjukkan
bagaimana
dua
class
berhubungan satu sama lainnya. Association ditunjukkan dengan sebuah garis yang terletak diantara dua class. Didalam setiap association terdapat
29
multiplicity, yaitu simbol yang mengindikasikan berapa banyak instance dari class pada ujung association yang satu dengan instance class di ujung association lainnya. 5) Generalizations, berfungsi untuk mengelompokkan class ke dalam hirarki inheritance. 6) Aggregation,
merupakan
bentuk
khusus
dari
association
yang
merepresentasikan hubungan “part-whole”. Bagian “whole” dari hubungan ini sering disebut dengan assembly atau aggregate. Class yang satu dapat dikatakan merupakan bagian dari class yang lain yang ikut membentuk class tersebut. 7) Composition, merupakan jenis aggregation yang lebih kuat diantara dua class yang memiliki association dimana jika whole ditiadakan, maka part-nya juga ikut ditiadakan. Berbeda dengan aggregation, part akan tetap bisa berdiri sendiri meskipun bagian whole-nya ditiadakan. 8) Penggunaan operator (+) dalam class diagram diartikan dengan public, operator (-) diartikan private, dan operator (#) diartikan protected.
Gambar II.6. Contoh Class Diagram (Sumber : Edgar Winata, Johan Setiawan, 2013:38)
30
3. Activity Diagram Menggambarkan aktifitas-aktifitas, objek, state, transisi state dan event. Dengan kata lain kegiatan diagram alur kerja menggambarkan perilaku sistem untuk aktivitas. (Haviluddin, 2011:4).
Gambar II.7. Contoh Activity Diagram (Sumber : Edgar Winata, Johan Setiawan, 2013:39)
4. Sequence Diagram Sequence diagram menjelaskan interaksi objek yang disusun berdasarkan urutan waktu. Secara mudahnya sequence diagram adalah gambaran tahap demi tahap, termasuk kronologi (urutan) perubahan secara logis yang seharusnya dilakukan untuk menghasilkan sesuatu sesuai dengan use case diagram. (Haviluddin, 2011:5).
31
Gambar II.7. Contoh Sequence Diagram (Sumber : Haviluddin, 2011:5) II.6. Microsoft Visual Basic 2010 Pada
akhir
tahun
1999,
Teknologi
.NET
diumumkan.
Microsoft
memposisikan teknologi tersebut sebagai platform untuk membangun XML Web Services. XML Web services memungkinkan aplikasi tipe manapun dan dapat mengambil data yang tersimpan pada server dengan tipe apapun melalui internet. Visual Basic.NET adalah Visual Basic yang direkayasa kembali untuk digunakan pada platform .NET sehingga aplikasi yang dibuat menggunakan Visual Basic .NET dapat berjalan pada sistem komputer apa pun, dan dapat mengambil data dari server dengan tipe apa pun asalkan terinstal .NET Framework. (Priyanto Hidayatullah, 2012:5).
32
II.7. SQL Server 2008 R2 SQL (Structured Query Language) adalah sebuah bahasa yang mengakses data dalam basis data relasional. Bahasa ini secara bahasa standar yang digunakan dalam manajemen basis data relashampir semua server basis data yang ada mendukung bahasa manajemen datanya. SQL terdiri dari dua bahasa, yaitu Data Definition Language (DDL) dan Data Manipulation Language (DML). Implementasi DDL dan DML Sistem Manajemen Basis Data (SMBD), namun secara umum implemen bahasa ini memiliki bentuk standar yang ditetapkan oleh ANSI. (Adelia, Jimmy Setiawan, 2011:115). Sesungguhnya SQL tidak terbatas hanya untuk mengambil data (query), tetap juga dapat dipakai untuk menciptakan tabel, menghapus tabel, menambahkan data ke tabel, menghapus data di tabel, mengganti data di tabel, dan berbagai operasi lainnya. (Abdul Kadir, 2014:242). Tabel II.3. Daftar sejumlah pernyataan SQL Pernyataan SELECT
Keterangan Untuk mengambil data
INSERT UPDATE DELETE CREATE TABLE DROP TABLE GRANT REVOKE
Untuk menambahkan data Untuk mengganti data Untuk menghapus data Untuk menciptakan tabel Untuk menghapus tabel Untuk mengatur wewenang pemakai Untuk mencabut hak pemakai (Sumber : Abdul Kadir, 2014:243)
