<?xml version="1.0"?>
<rss version="2.0">
   <channel>
      <title>My epic stream by alvin alfanzano</title>
      <link>https://padlet.com/alfanzanoalvin/gbtvh3pepb74</link>
      <description>Made with a bold sensibility</description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2019-10-30 08:18:42 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2024-10-09 10:43:21 UTC</lastBuildDate>
      <webMaster>hello@padlet.com</webMaster>
      <image>
         <url></url>
      </image>
      <item>
         <title>Kelompok 5</title>
         <author>alfanzanoalvin</author>
         <link>https://padlet.com/alfanzanoalvin/gbtvh3pepb74/wish/404312547</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>5.</strong>    <strong>Dalam tahapan database design, terdapat 3 fase dalam design database. Sebutkan dan jelaskan perbedaan tiap pendekatan ini!</strong></div><div> </div><div>· Desain Konseptual:  proses konstruksi data model yang digunakan dalam enterprise, tidak terpengaruh oleh faktor fisik database tersebut. Model data ini dibuat menggunakan informasi dalam spesifikasi pengguna.<br><br></div><div>· Desain database logis: proses pembuatan data model di enterprise berdasarkan spesifik data model yang tidak terpengaruh DBMS dan faktor fisik lainnya. Desain ini adalah model konseptual yang sudah diperbaiki.<br><br></div><div>· Desain database fisik: proses implementasi database ke penyimpanan cadangan dalam bentuk DBMS.<br><br><strong>11.</strong>    <strong>Dalam tahapan database development cycle, ada tahapan apa fact finding digunakan? Tolong dijelaskan!</strong></div><div><strong> </strong></div><div>Dalam tahapan SDLC, fact finding diperlukan dalam fase analisis sistem (System Analysis) untuk mengumpulkan informasi yang relevan dalam pengembangan sistem. Fact finding tersebut menggunakan 5 teknik yang umum digunakan yaitu mengevaluasi dokumen yang ada, wawancara, observasi, penelitian, dan kuisioner.<br><br><strong>17.</strong>    <strong>Sebutkan dan jelaskan tahapan - tahapan dalam desain database konseptual! </strong></div><div><br>Tahap 1, mengedintifikasi entity type</div><div>o   Bertujuan untuk menentukan entity type utama yang di butuhkan dengan cara memeriksa user’s requirement specification. (Contoh: mahasiswa, dosen dan mata_kuliah)<br><br></div><div> Tahap 2, mengidentifikasikan relationship type</div><div>o   Untuk mengidentifikasi suatu relationship yang penting anter entity yang telah teridentifikasi, dengan mengunakan kata kerja.(Contoh: mempelejari, memiliki, mempunyai, dll.)<br><br></div><div>Tahap 3, mengidentifikasi dan menghubungkan attribute dengan entity atau relationship types</div><div>o   Untuk menghubungkan attribute dengan entity atau relationship dengan tepat. (Contoh: simple atau composite attribute, single atau multi valued attribute dan derived attribute.)<br><br></div><div> Tahap 4, menentukan atribut domain </div><div>o   Untuk menghubungkan atribut dengan entity atau relationship yang tepat. (Contoh: menentukan jenis kelamin pada entity mahasiswa dengan ‘M’ atau ’F’.)<br><br></div><div>Tahap 5, menentukan candidate key dan primary key atribut</div><div>o   Untuk mengindentifikasi candidate key di setiap entity dan memilih primary key jika ada lebih dari satu candidate key. (Contoh : pemilihan primary key didasari pada Panjang dari attribute dan keunikan key)<br><br></div><div>Tahap 6, mempertimbangkan penggunaan enhance modeling konsep</div><div>o   Pada tahap ini bertujuan untuk menentukan specialization, generalization, aggregation, dan composition. (Contoh : specialization dan generalization mengelompokan beberapa entity menghasilkan entity baru.)</div><div> </div><div>Tahap 7, mengecek redudansi</div><div>o   Untuk memeriksa konseptual model agar menghindari adanya informasi yang redudan. (Contoh : memeriksa kembali one to one relationship).<br><br><strong>23.</strong>      <strong>Jelaskan dan Berikan contoh karakteristik Value pada Big Data</strong></div><div>Memproses seluruh data. Dalam dunia bisnis, sangat penting untuk mengetahui nilai dari sebuah data. Tanpa mengetahui nilai dari sebuah data, maka kita akan kesulitan atau bahkan salah dalam mengambil langkah selanjutnya. Pemanfaatan nilai data yang tepat akan membuat bisnis menjadi lebih efisien<br><br></div><div><br><br></div><div> <br><br></div><div><br><br></div>]]></description>
         <enclosure url="https://padlet-uploads.storage.googleapis.com/425520824/8ffce887f8cd93aa5f218ddff42ac3ed/analytic.png" />
         <pubDate>2019-10-30 08:25:16 UTC</pubDate>
         <guid>https://padlet.com/alfanzanoalvin/gbtvh3pepb74/wish/404312547</guid>
      </item>
   </channel>
</rss>
