Page 33 - E-MODUL BASIS DATA KELAS XI RPL
P. 33
penggunaan ruangan akan menjadi hemat. Contoh pada Tabel 3.1 data NoCab, Alamat dan Telp
disimpan secara berulang-ulang. Desain tabel seperti ini harus dihindari karena berakibat pada ruang
penyimpanan yang boros.
Tabel 3. 1 Tabel Redundant Data
IDM Jenis Tarif NoCab Alamat Telp
M302 Kijang LGX 325.000 B102 Jl.A.Yani 24 Jakarta 021-555345
M302 Kijang LGX 325.000 B102 Jl.A.Yani 24 Jakarta 021-555345
M401 APV 275.000 B102 Jl.A.Yani 24 Jakarta 021-555345
M404a Xenia Li 250.000 B103 Jl.Sudirman 23 Bandung 021-555123
M304 Xenia Li 250.000 B103 Jl.Sudirman 23 Bandung 021-555123
M102 Vios 425.000 B103 Jl.Sudirman 23 Bandung 021-555123
M103 Vios 425.000 B104 Jl. Diponegoro 5 Semarang 021-555869
Selain menghabiskan ruang penyimpanan data, redundant data juga akan mengakibatkan kesulitan
yang disebut anomalia, yang mencangkup tiga hal yaitu :
1. Insertion Anomalies (Penambahan Data Baru)
Salah satu kesulitan dengan redundant data yang di tunjuukan Tabel 3.1 adalah ketika
menambhakan sebuah data yang baru. Contoh, ingin menambahkan mobil baru penambhana tersebut
harus disertai dengan detail dari kantor cabang mobil tersebut di tempatkan. Akibatnya detail data dari
kantor cabang akan di input berulang-ulang.
Tabel 3. 2 Ketidakkonsistenan Data karena Kesalahan Input Data
IDM Jenis Tarif NoCab Alamat Telp
M302 Kijang LGX 325.000 B102 Jl.A.Yani 24 Jakarta 021-555345
M305 Kijang LGX 325.000 B102 Jl.A.Yani 24 Jakarta 021-555345
M401 APV 275.000 B102 Jl.A.Yani 24 Jakarta 021-555345
M404 Xenia Li 250.000 B103 Jl.Sudirman 23 Bandung 021-555123
M304 Xenia Li 250.000 B103 Jl.Sudirman 23 Bandung 021-555123
M102 Vios 425.000 B103 Jl.Sudirman 23 Bandung 021-555123
M103 Vios 425.000 B104 Jl. Diponegoro 5 Semarang 021-555869
M306 Kijang Inova 400.000 B104 Jl. Diponegoro 5 Semarang 021-555869
Data kantor cabang yang diinput berulang-ulang akan menyebabkan data semakin rawan
kesalahan, misalnya kesalahan pemasukan nomor telepon ataupun nomor alamat cabang. Jika terjadi
kesalahan input data akan berbeda satu dengan yang lain, atau dengan kata lain, data akan menjadi
tidak konsisten. Oleh karena itu, data redundant seperti hal tersebut dapat menyebabkan
ketidakkonsistenan data.