Normalisasi dalam database adalah proses untuk mengorganisir data agar lebih efisien, mengurangi redundansi, dan meningkatkan integritas data. Proses ini dilakukan dengan membagi tabel besar menjadi beberapa tabel yang lebih kecil dan saling terhubung melalui relasi, sehingga meminimalkan duplikasi data dan mempermudah pemeliharaan.

Langkah-langkah dalam Melakukan Normalisasi

  1. Identifikasi Entitas dan Atribut Langkah pertama adalah mengidentifikasi entitas (misalnya pelanggan, produk, transaksi) yang akan digunakan dalam database, serta atribut yang terkait dengan entitas tersebut. Setiap atribut harus menggambarkan satu aspek dari entitas yang lebih besar.
  2. Buat Tabel Awal Setelah identifikasi, buatlah tabel awal dengan menggabungkan semua entitas dan atribut yang ditemukan. Tabel ini sering kali masih mengandung banyak redundansi dan dapat digunakan sebagai langkah awal dalam normalisasi.
  3. Normalisasi ke Bentuk Normal Pertama (1NF) Bentuk Normal Pertama (1NF) mensyaratkan bahwa setiap kolom dalam tabel harus berisi nilai atomik (tidak ada grup nilai atau nilai yang dapat dibagi lagi). Selain itu, setiap baris dalam tabel harus memiliki kunci utama yang unik.
    • Contoh: Jika sebuah tabel mencatat informasi tentang pelanggan dan pesanan mereka, dan kolom pesanan berisi beberapa item, maka kolom tersebut perlu dipisahkan menjadi beberapa baris.
  4. Normalisasi ke Bentuk Normal Kedua (2NF) Bentuk Normal Kedua (2NF) mensyaratkan bahwa tabel harus memenuhi 1NF dan setiap atribut non-kunci harus sepenuhnya bergantung pada kunci utama. Hal ini mengarah pada penghapusan ketergantungan parsial, yang terjadi ketika sebuah atribut non-kunci tergantung pada bagian dari kunci utama yang komposit.
    • Contoh: Jika sebuah tabel memiliki atribut yang bergantung hanya pada sebagian kunci utama (misalnya, hanya salah satu bagian dari kunci komposit), maka atribut tersebut harus dipindahkan ke tabel baru yang terpisah.
  5. Normalisasi ke Bentuk Normal Ketiga (3NF) Bentuk Normal Ketiga (3NF) memastikan bahwa tabel memenuhi 2NF dan tidak ada atribut non-kunci yang tergantung transitif pada kunci utama. Artinya, jika atribut A menentukan atribut B, dan atribut B menentukan atribut C, maka atribut C seharusnya tidak berada dalam tabel yang sama dengan atribut A dan B.
    • Contoh: Jika tabel menyimpan informasi tentang pelanggan dengan atribut kota dan kode pos, dan kode pos dapat menentukan kota, maka kolom kota harus dipindahkan ke tabel lain yang berhubungan dengan kode pos.
  6. Evaluasi dan Implementasi Setelah mencapai bentuk normalisasi yang diinginkan (biasanya hingga 3NF), evaluasi apakah struktur database tersebut sudah memenuhi kebutuhan sistem dan aplikasi yang akan digunakan. Pengujian terhadap performa database juga penting untuk memastikan bahwa normalisasi tidak menyebabkan masalah seperti query yang terlalu kompleks atau pengambilan data yang lambat.

Kapan Normalisasi Dapat Menghambat Kinerja?

Meskipun normalisasi memiliki banyak manfaat, dalam beberapa kasus, terlalu banyak normalisasi dapat menyebabkan masalah kinerja, terutama pada sistem dengan volume data yang sangat besar. Dalam kasus seperti ini, beberapa pengembang memilih untuk melakukan denormalisasi untuk mempercepat query dengan menggabungkan beberapa tabel.

Namun, keputusan untuk denormalisasi harus dilakukan dengan hati-hati dan berdasarkan analisis kinerja yang matang. Denormalisasi dapat meningkatkan kecepatan pengambilan data, tetapi bisa berisiko pada integritas data dan memerlukan pemeliharaan yang lebih rumit.

Normalisasi adalah proses yang sangat penting dalam desain database untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan efisiensi penyimpanan. Dengan mengikuti langkah-langkah yang tepat, seperti mengidentifikasi entitas dan atribut, normalisasi ke 1NF, 2NF, dan 3NF, Anda dapat menciptakan database yang efisien dan mudah dipelihara. Namun, penting untuk tetap mempertimbangkan kinerja dan kebutuhan aplikasi yang ada dalam memutuskan sejauh mana normalisasi dilakukan.

 

 

Daftar Pustaka

  1. Elmasri, R., & Navathe, S. B. (2021). Fundamentals of Database Systems (7th ed.). Pearson.
  2. McCaffrey, D., & Russell, M. (2022). Database Management Systems: Design, Implementation, and Management (10th ed.). Cengage Learning.
  3. Hoffer, J. A., Venkataraman, R., & Topi, H. (2021). Modern Database Management (13th ed.). Pearson.
  4. Coronel, C., & Morris, S. (2020). Database Systems: Design, Implementation, & Management (13th ed.). Cengage Learning.
  5. Chen, P. P. (2023). Entity-Relationship Modeling and Normalization. Springer.