Kamus Data, Structured English (SE), Pseudocode, Tabel dan Pohon Keputusan

Kamus Data 

Kamus data adalah suatu daftar data elemen yang terorganisir dengan definisi yang tetap dan sesuai dengan sistem, sehingga user dan analis sistem mempunyai pengertian yang sama tentang input, output, dan komponen data strore.
 

Kamus data ini sangat membantu analis sistem dalam mendefinisikan data yang mengalir di dalam sistem, sehingga pendefinisian data itu dapat dilakukan dengan lengkap dan terstruktur. Pembentukan kamus data dilaksanakan dalam tahap analisis dan perancangan suatu sistem.
 

Pada tahap analisis, kamus data merupakan alat komunikasi antara user dan analis sistem tentang data yang mengalir di dalam sistem, yaitu tentang data yang masuk ke sistem dan tentang informasi yang dibutuhkan oleh user. Sementara itu, pada tahap perancangan sistem kamus data digunakan untuk merancang input, laporan dan database.
 

Pembentukan kamus data didasarkan atas alur data yang terdapat pada DFD. Alur data pada DFD ini bersifat global, dalam arti hanya menunjukan nama alur datanya tanpa menunjukan struktur dari alur data itu. Untuk menunjukan struktur dari alur data secara terinci maka dibentuklah kamus data yang didasarkan pada alur data di dalam DFD.

Pendefinisian Data Elemen Dalam Kamus Data
Kamus data mendefinisikan data elemen dengan cara :

• Menguraikan arti dari alur data dan data store dalam DFD 
• Menguraikan komposisi paket data pada alur data ke dalam alur yang lebih elementary (kecil) contoh : alamat langganan yang terdiri dari nama jalan, kota dan kode pos.
• Menguraikan komposisi paket data dalam data store.
• Menspesifikasikan nilai dan unit informasi dalam alur data dan data store. 
• Menguraikan hubungan yang terinci antara data strore dalam suatu entity relationship diagram (ERD)

IMPLEMENTASI KAMUS DATA
Kamus data dapat diimplementasikan dengan menggunakan beberapa pendekatan, diantaranya :
1. Automatisasi kamus data
2. Manual kamus data.
3. Hybrid kamus data.
 

Automatisasi Kamus Data
Pembuatan kamus data dapat dilakukan secara automatissasi dengan menggunakan program kamus data prosessor, yang berfungsi :
Menerima definisi sebagai input yang mendukung alur data, elemen data, file-file, proses dan memberikan format dan prosedur definisi
contoh :
Paket ISDOS
Sebagai paket program kamus data
Contoh :
Analisis Sistem Informasi Halaman 9 dari 13
KAMUS DATA
ISFOD
 

Manual Kamus Data
Kamus data ini dibuat secara manual atau dengan kata lain pembuatan kamus data ini dilakukan dengan :

• Membuat kartu indeks untuk masing-masing item yang didefinisikan 
• Menulis nama item tersebut dan tingkatannya.
• menulis definisi dengan menggunakan operator-operator.
• Menggunkan bagian belakang dari kartu untuk membuat catatan tentang karakteristik fisik.
• Membuat masing-masing satu kartu untuk suatu nama alias.
• Membuat satu entry untuk masing-masing satu istilah.
• Membuat entry secara berurutan.

Hybrid Kamus Data
Cara lain dalam membuat kamus data adalah dengan mengembangkan kamus data yang dibuat secara manual dengan menggunakan tool-tool yang sederhana.


Structured English (SE) dan Pseudocode 
Structured English (SE) merupakan alat yang cukup efisien untuk menggambarkan suatu algoritma. Pseudocode merupakan alternatif dari Structured English. Structured English mirip dengan pseudocode. Karena kemiripan ini, maka SE dan pseudocode sering dianggap sama.
Structured English berbasiskan bahasa Inggris sehingga lebih tepat digunakan untuk menggambarkan suatu algoritma yang akan dikomunikasikan kepada pemakai sistem.
 
Bentuk lain dari Structured English adalah structured Indonesia yang berbasiskan bahasa Indonesia.
 
Pseudo berarti imitasi atau mirip atau menyerupai dab code menunjukan kode dari program, berarti pseudocode adalah kode yang mirip dengan instruksi kode program yang sebenarnya. Pseudocode berbasis pada bahasa pemrograman yang sesungguhnya seperti COBOL, FORTRAN atau PASCAL. Sehingga lebih tepat digunakan untuk menggambarkan algoritma yang akan dikomunikasikan kepada programmer. Pseudocode akan memudahkan programmer untuk memahami dan menggunkannya, karena mirip dengan kode-kode program sebenarnya.


Pseudocode lebih terinci dibandingkan dengan Structured English, seperti menjelaskan juga tentang pemberian nilai awal dari suatu variabel, membuka dan menutup file, subscript atau tipe-tipe data yang digunakan (misalnya real, integer, boolean) yang tidak disebutkan di Structured English.
 
Keterbatasan Structured English dan pseudocode adalah kurang baik untuk menggambarkan algoritma yang banyak mengandung penyeleksian kondisi atau keputusan (decision). Bagan Alir (Flowchart), Tabel Keputusan (decision Table) dan Pohon Keputusan (Decision Tree) merupakan alat yang baik untuk menggambarkan keputusan yang komplek.


STRUKTUR PEMROGRAMAN TERSTRUKTUR  
Struktur dasar dari Structured English dan Pseudocode mengikuti struktur dasar dari pemrograman terstruktur (structured programming). Struktur dasar ini terdiri dari 3 macam struktur, yakni: 
1. Struktur Urut (sequence structure)   
2. Struktur Keputusan (decision structure)
3. Struktur Iterasi (iteration structure)

Sequence Structure
Struktur nini terdiri dari sebuah instruksi atau blok dari instruksi yang tidak mempunyai perulangan atau keputusan di dalalamnya. Strukture ini disebut juga struktur urut sederhana (simple sequence structure). Struktur ini semata-mata henya berisi langkah-langkah yang urut saja, satu diikuti yang lainnya.

Contoh :
Structured Indonesia
Baca data Jam-kerja
Hitung Gaji adalah Jam-kerja dikalikan Tarip
Tampilkan Gaji
Pseudocode
Baca data Jam-kerja dari keyboard
Hitung Gaji = Jam-kerja * Tarip
Tampilkan Gaji di monitor


Decision Structure
Decision Structure (struktur keputusan) atau Selection Structure (struktur seleksi) terdiri atas :
1. If - Then
2. If - Then - Else
3. Case

Struktur If - Then
Structured English
If kondisi
     Then tindakan
 
Structured Indonesia 
Jika kondisi
      maka tindakan
 
contoh :
If Nilai lebih besar dari 60
    Then tambah 1 ke Lulus
                atau
Jika Nilai lebih besar dari 60
     Maka tambah 1 ke Lulus
 
PseudocodeIf kondisi Then
     tindakan
Endif

If menunjukan awal dari blok dan Endif menunjukan akhir dari blok.
 
contoh :
If Nilai > 60 Then
    Lulus = Lulus + 1
Endif


Iteration Structure 
Iteration Structure (struktur iterasi), atau Loop Structure (struktur Perulangan), atau Repetition Structure (struktur repetisi) diterapkan pada situasi suatu instruksi atau group dari intruksi yang diproses berulangkali sampai kondisi yang diinginkan sudah dipenuhi. Struktur ini terdiri atas :
1. For
2. Repeat
3. Do-While


Struktur For
Structured English 
For each item
     tindakan

Structured Indonesia 
Untuk masing-masing item
     tindakan
 

Contoh :
Baca Jumlah-barang
Untuk masing-masing barang
Baca Nilai-penjualan (Unit dan Harga)
Hitung Nilai-barang yaitu Unit dikalikan Harga
Tampilkan dalam satu baris hasilnya
Hitung Jumlah
Tampilkan nilai Jumlah
 

Pseudocode
Do indeks = awal To ahir
Perform tindakan
Enddo

Contoh :
Jumlah = 0
Baca Jumlah-barang dari monitor
Do I = 1 to Jumlah-barang
Read data Unit dan Harga dari Monitor
Nilai-barang = Unit * Harga
Tampilkan baris laporan di printer
Jumlah = Jumlah + Nilai-barang
Enddo
Tampilkan Jumlah di printer

Gaya PenulisanStructured English/Indonesia
1. Common Style 
Gaya penulisan ini dalam penulisan SE/SI dilakukan dengan menggunakan huruf kecil.  
2. Capitalized Common Style
Gaya penulisan ini dalam penulisan SE/SI dilakukan dengan menggunakan huruf Besar (kapital).  
3. Outline Common Style
Gaya ini serinmg disebut juga gaya umum bernomor (numbered commond style) yaitu dengan menggunakan huruf kecil yang diberi nomor urut (mirip dengan penomoran indeks pada daftar isi)  
4. Narrative Style
Gaya ini dalam penulisannya menggunakan bentuk uraian atau satu kesatuan cerita (narrartive)  
5. Gaya yang lain.
Gaya penulisan lain yang dapat digunakan adalah dengan menuliskan kata kunci (IF, THEN, ELSE dsb) ditulis dengan huruf kapital dan kata-kata yang tercantum dalam kamus data diberi garis bawah.
 

Pseudocode 
1. Kata kunci (keywords) atau kata cadangan (reserved words) ditulis dengan huruf tebal atau huruf kapital atau digaris bawahi dan kata-kata yang lainnya ditulis dengan huruf kecil.  
2. Kata kunci (IF, THEN, ELSE, REPEAT, UNTIL, FOR, DO, WHILE) yang membentuk struktur ditulis dengan menggunakan huruf kapital dan kata-kata yang tercantum di dalam kamus data ditulis dengan diberi garis bawah.

Pohon Keputusan

Pohon yang dalam analisis pemecahan masalah pengambilan keputusan adalah pemetaan mengenai alternatif-alternatif pemecahan masalah yang dapat diambil dari masalah tersebut. Pohon tersebut juga memperlihatkan faktor-faktor kemungkinan/probablitas yang akan mempengaruhi alternatif-alternatif keputusan tersebut, disertai dengan estimasi hasil akhir yang akan didapat bila kita mengambil alternatif keputusan tersebut.

  

Manfaat Pohon Keputusan

Manfaat utama dari penggunaan pohon keputusan adalah kemampuannya untuk mem-break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simpel sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan. Pohon Keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi
antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Pohon keputusan memadukan antara
eksplorasi data dan pemodelan, sehingga  sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika
dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain. Sering terjadi tawar menawar antara keakuratan
model dengan transparansi model.  

Kelebihan Pohon Keputusan

Kelebihan dari metode pohon keputusan adalah:

• Daerah pengambilan keputusan yang sebelumnya kompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik.
• Eliminasi perhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode pohon keputusan maka sample diuji hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu.
• Fleksibel untuk memilih fitur dari internal node yang berbeda, fitur yang terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria yang lain dalam node yang sama. Kefleksibelan metode pohon keputusan ini meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika dibandingkan ketika menggunakan metode penghitungan satu tahap yang lebih konvensional
• Dalam analisis multivariat, dengan kriteria dan kelas yang jumlahnya sangat banyak, seorang penguji biasanya perlu untuk mengestimasikan baik itu distribusi dimensi tinggi ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode pohon keputusan dapat menghindari munculnya permasalahan ini dengan menggunakan criteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.

Kekurangan Pohon Keputusan

• Terjadi overlap terutama ketika kelas-kelas dan criteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal tersebut juga dapat menyebabkan meningkatnya waktu pengambilan keputusan dan jumlah memori yang diperlukan.
• Pengakumulasian jumlah eror dari setiap tingkat dalam sebuah pohon keputusan yang besar.
• Kesulitan dalam mendesain pohon keputusan yang optimal.
• Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode pohon keputusan sangat tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.

Model Pohon Keputusan

Pohon keputusan adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Contoh dari pohon keputusan dapat dilihat di Gambar berikut ini.

Model Pohon Keputusan (Pramudiono,2008)

Disini setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data.