PENGERTIAN NORMALISASI

NORMALISASI

Pengertian Normalisasi
Normalisasi adalah menghilangkan redudansi data, menentukan key yang unik untuk mengakses data item dan membantu menentukan hubungan yang diperlukan data item. Tingkat normalisasi dapat disebut normal forms.
Proses normalisasi adalah proses untuk memperoleh properti-properti skema relasi yang bagus menjadi bentuk normal lebih tinggi sehingga syarat-syarat dibawah ini terpenuhi:
a. Mengoptimalisasi redudansi (pengulangan data yang tidak perlu). Redudansi tidak bisa dihilangkan sama sekali karena berguna untuk integritas referensial, tetapi redudansi bisa dioptimalisasi. Untuk jumlah data yang tidak terlalu banyak mungkin tidak terlalu berpengaruh dalam hal penggunaan harddisk. Tapi bayangkan jika ada ribuan, bahkan jutaan redudansi, mungkin akan sangat berpengaruh pada penggunaan ruang.
b. Menghilangkan anomali. Anomali pada dasarnya adalah ketidak-konsistenan (inkonsistensi). Misalkan ada pergantian nama dari Bank Perkasa menjadi Bank Perkasa Utama sebanyak 4 record. Jika pergantian nama hanya dilakukan pada salah satu record saja, maka terjadi ketidak-konsistenan yaitu satu nomor bank berrelasi dengan 2 nama bank yang berbeda.
Dekomposisi tabel dapat mengurangi redudansi yang ada dan menghilangkan anomali.
Perancangan melalui proses normalisasi mempunyai keuntungan-keuntungan sebagai berikut :
a. Meminimalkan ukuran penyimpanan yang diperlukan untuk penyimpanan data.
b. Meminimalkan resiko inkonsistensi data pada basis data.
c. Meminimalkan kemungkinan anomaly pembaruan.
d. Memaksimalkan stabilitas struktur data.

Bentuk Normal
Tujuan proses normalisasi adalah mengkonversi relasi menjadi bentuk normal lebih tinggi. Terdapat beragam tingkat bentuk normal, yaitu :
a. Bentuk normal pertama (1NF)
b. Bentuk normal kedua (2NF)
c. Bentuk normal ketiga (3NF)
d. Bentuk normal Boyce-Codd (BCNF)
e. Bentuk normal keempat (4NF)
f. Bentuk normal kelima (5NF)

Codd mendefinisikan bentuk normal pertama, kedua dan ketiga di makalah (Codd, 1970). Bentuk normal ketiga kemudian diperbaiki sehingga mempunyai bentuk normal yang lebih kuat yaitu BCNF (Codd, 1974). Fagin memperkenalkan bentuk normal keempat (Fagin, 1977), kemudian Fagin juga memperkenalkan bentuk normal kelima (Fagin, 1979).
Bentuk normal pertama untuk menghilangkan atribut bernilai jamak. Bentuk normal kedua untuk menghilangkan kebergantungan parsial. Bentuk normal ketiga untuk menghilangkan kebergantungan transitif. Bentuk normal Boyce-Codd untuk menghilangkan anomaly tersisa disebabkan kebergantungan fungsional. Bentuk normal keempat untuk menghilangkan kebergantungan nilai jamak. Bentuk normal kelima untuk menghilangkan anomaly tersisa.
Tiga bentuk normal pertama berkaitan dengan kebergantungan fungsional. Sementara itu bentuk keempat dan kelima berkaitan dengan redudansi yang disebabkan kebergantungan banyak nilai (multi-valued dependencies).

Bentuk Normal Pertama
Bentuk normal pertama adalah ekivalen dengan definisi model relasional. Relasi adalah bentuk normal pertama (1NF) jika semua nilai atributnya adalah sederhana (bukan komposit).

Bentuk Normal Kedua
Bentuk normal kedua memiliki ketentuan harus telah berbentuk normal pertama (1NF), dan semua atribut bukan utama harus bergantung fungsional penuh pada kunci relasi.
Relasi pada bentuk normal kedua harus tidak menyimpan fakta-fakta mengenai bagian kunci relasi. Bentuk normal kedua menghilangkan kebergantungan parsial dan masih memiliki anomali-anomali yang secara praktis tidak dapat diterima.
Bentuk Normal Ketiga
Bentuk normal ketiga memiliki ketentuan harus telah berbentuk normal kedua (2NF) dan relasi tidak boleh memuat kebergantungan fungsional di antara atribut-atribut bukan utama.
Bentuk normal ketiga menghilangkan kebergantungan transitif, awalnya bentuk normal ketiga dipikir sebagai bentuk normal puncak/paling akhir. Namun kemudian dapat ditemukan bentuk normal lebih kuat yaitu bentuk normal Boyce-Codd.

Bentuk Normal Boyce-Codd (BCNF)
BCNF memiliki ketentuan yaitu masing-masing atribut utama bergantung fungsional penuh pada masing-masing kunci dimana kunci tersebut bukan bagiannya. Relasi adalah BCNF (optimal) jika setiap determinan atribut-atribut relasi adalah kunci relasi. Relasi adalah BCNF (optimal) jika kapanpun fakta-fakta disimpan mengenai beberapa atribut, maka atribut-atribut ini merupakan satu kunci relasi. BCNF dapat memiliki lebih dari satu kunci. Properti penting BCNF adalah relasi tidak memiliki informasi yang redundan.

Bentuk Normal Keempat
Relasi dalam bentuk normal keempat (4NF) jika relasi dalam BCNF dan tidak berisi kebergantungan banyak nilai. Untuk menghilangkan kebergantungan banyak nilai dari satu relasi, kita membagi relasi menjadi dua relasi baru. Masing – masing relasi berisi dua atribut yang mempunyai hubungan banyak nilai.

Bentuk Normal Kelima
Bentuk normal kelima (5NF) berurusan dengan properti yang disebut join tanpa adanya kehilangan informasi (lossless join). Bentuk normal kelima (5NF) juga disebut PJNF (projection-join normal form). Kasus-kasus ini sangat jarang muncul dan sulit untuk dideteksi secara praktis.



DASAR-DASAR NORMALISASI


Normal form (bentuk normal) adalah suatu klas dari skema database relasi yang didefinisikan untuk memenuhi tujuan dari tingginya integritas dan maintainability.
Kreasi dari suatu bentuk normal disebut normalisasi
Normalisasi dicapai dengan penganalisaan ketergantungan diantara setiap individu attribut yang diassosiasikan dengan relasinya.

First normal form
Suatu relasi ada dalam kondisi First Normal Form (1NF) jika dan hanya jika semua domain yang tercakup terdiri hanya atomic value, misalnya tidak ada pengulangan group (domain-domain) dalam suatu tuple Keuntungan dari 1NF dibanding Unnormalized relation (UNRs) adalah pada bentuk penyederhanaan representasi dan kemudahan dalam pengembangan menggunakan suatu query language.
Kekurangannya adalah kebutuhan terhadap duplikasi data Sebagian besar sistem relasi (tidak semua) membutuhkan suatu relasi dalam bentuk 1NF Second Normal Form.
Suatu superkey adalah suatu himpunan dari satu atau lebih attribute, yang mana, dimana diambil secara khusus yang memmungkinkan kita untuk mengidentifikasikan secara unik satu entitas atau relasi Suatu Candidate key adalah suatu subset dari attribut-attribut pada superkey yang juga merupakan superkey dan tidak reducible ke superkey yang lain.
Suatu primary key dipilih dari himpunan candidate key untuk digunakan pada suatu index untuk relasi yang bersangkutan Kepemilikan dari satu atau beberapa attribute yang dapat didefinisikan secara unik dari nilai satu atau beberapa attribute disebut functional dependency diberikan suatu relasi (R), suatu himpunan (B) adalah functionally dependent pada himpunan attribut yang lain(A) jika, pada satu waktu tertentu, setiap nilai A diassosiasikan dengan satu nilai B, bentuk ini adalah suatu FD yang dinotasikan dengan A → B.

• contoh R : {paper-id, inst-name, isnt-addr, editor-id, publ-id, auth-id, auth-name,auth-addr}Fds : paper-id, auth-id → auth-namepaper-id,auth-id → auth-addrpaper-id, auth-id → inst-namepaper-id, auth-id → inst-addrauth-id → auth-nameauth-id → auth-addrinst-name → inst-addrpaper-id → editor-idpaper-id → publ-idbentuk sederhanapaper-id, auth-id → auth-name, auth-addr, inst-name, inst-addrauth-id → auth-name, auth-addrinst-name → inst-addr paper-id → pub-id, editor-id.
Suatu relasi adalah dalam posisi second normal form (2NF) jika dan hanya jika relasi tersebut juga dalam 1NF dan setiap nonkey attribute tergantung penuh pada primary key-nya 2NF membutuhkan bahwa FD apapun didalam relasi harus berisi semua komponen dari primary key sebagai determinant, baik secara langsung atau transitif.
contoh, primary key adalah paper_id, auth_id. Bagaimanapun, terdapat Fds yang lain (auth_Id → auth-name, auth-addr, and paper-id → pub-id, editor-id) yang berisi satu komponen dari primary key, tetapi tidak keduaduanya.
Mengapa harus 2NF, pertimbangkan keuntungan dari 1NF pada R. paper, pub-id dan editor-id dibuat duplikat. Untuk setiap author dari paper. Jika editor dari publikasi untuk suatu paper berubah, beberapa tuple harus pula di-update. Akhirnya, jika satu paper di ambil, semua tupple yang diassosiasikan harus dihapus. Bentuk ini akan memberikan efek samping pada penghapusan informasi yang mengassosiasikan suatu auth-id dengan auth-name dan auth-addr.
Suatu cara yang dapat dilakukan untuk hal tersebut adalah dengan mentransformasikan relasi kedalam dua atau beberapa relasi 2NF c.
Contoh R1 : paper-id, auth-id → inst-name, inst-addrR2 : auth-id → auth-name, auth-addrR3 : paper-id → pub-id, editor-id.

Third Normal Form
Pada R1, inst_addr pasti diduplikat untuk setiap kombinasi paper_author yang mejelaskan satu inst_name. Juga, jika kita menghapus satu paper dari database, kita harus memberikan efek samping penghapusan assosiasi antara inst_name dan inst_addr.
Suatu relasi dalam Third Normal Form (3NF) jika dan hanya jika relasi tersebut dalam 2NF dan setiap non key attribute adalah nontransitive dependent pada primary key.
Contoh :R11 : paper-id, auth-id → inst-nameR12 : inst_name → inst_addrR2 : auth-id → auth-name, auth-addrR3 : paper-id → pub-id, editor-id

Boyce-Codd Normal Form
Suatu Trivial FD adalah suatu bentuk YZ → Z.
Suatu relasi R dalam kondisi Boyce-Codd Normal Form (BCNF) jika untuk semua nontrivial FD X → A, X adalah superkey.
BCNF adalah suatu bentuk yang lebih kuat dari normalisasi ke tiga. 3NF equivalent dengan perkataan bahwauntuk setiap nontrivial FD X → A, dimana X dan A merupakan simple atau composite attribut, satu dari duakondisi harus dipenuhi.X adalah superkey, atauA adalah prime attribute BCNF mengelimisasi kondisi kedua dari 3NF.

Penerapan Bentuk Normalisasi
Proses perancangan database menggunakan metode normalisasi dapat dimulai dari dokumen dasar yang pakai dalam sistem.
Menuliskan semua data yang akan direkam, bagian yang double tidak perlu dituliskan. Terlihat record record yang tidak lengkap, sulit untuk membayangkan bagaimana bentuk record yang harus dibentuk untuk merekam data tersebut.
Bentuklah menjadi bentuk normal kesatu dengan memisah misahkan data pada field field yang tepat dan benilai atomic, juga seluruh record harus lengkap adanya. Bentuk file adalah flat file.
Dengan bentuk normal kesatu ini telah dapat dibuat satu file dengan 11 field yaitu nomor factur, kode supplier, nama supplier, kode barang, nama barang, tanggal, jatuh tempo, quantitas, harga, jumlah, total satu factur.
Selanjutnya sebagai contoh kita perhatian data pada suatu rumah sakit bedah yang telah tersusun dalam bentuk laporan.

Suatu relasi yang tak normal. Perpotongan antara baris dan kolom ada yang memiliki lebih dari satu nilai. Identifikasi unik (primary key) dari table 2 adalah NO PASIEN. Berdasankan nilai key ini kita tidak bisa memperoleh nilai atribut yang unik, karena terjadi group pengulangan pada kolom-kolom :
* NO DOKTER
* NAMA DOKTER
* TGL OPERASI
* JENIS OPERASI
Desain dengan group pengulangan seperti ini akan banyak menimbulkan masalah dalam melakukan pemrosesan, yaitu diperlukan program aplikasi yang sedikit kompleks, karena untuk kolom di mana terjadi group pengulangan diperlukan penanganan khusus.

1NF
Untuk mengatasi hal ini, kita transformasikan tabel pada table 2 menajdi tabel dengan relasi bentuk normal pertama table 3. Identifikasi unik pada tabel ini adalah NO PASIEN, NO DOKTER, TGL OPERASI. Dengan kata lain, jika kita mengetahui NO PASIEN, NO DOKTER dan TGL OPERASI maka kita bisa memperoleh nilai unik dan atribut-atnibut yang lainnya. Dalam hal ini dikatakan, semua atribut yang bukan sebagai key secara bersama-sama bergantung penuh kepada identifikasi unik. Identifikasi unik ini disebut sebagai primary key dari tabel 1NF.
Penyimpangan yang terjadi pada relasi bentuk normal ke pertama ini adalah sbb :Penyimpangan penyisipanJika ada pasien baru yang akan dioperasi, tapi kita belum tahu siapa dokternya dan kapan operasi dilakukan, maka kita tidak bisa menyisipkan data tentang pasien tersebut berdasarkan primary key yang ada. Untuk menyisipkan NAMA PASIEN dan ALAMAT PASIEN, kita hanya membutuhkan NO PASIEN sebagal key. Jadi kita tidak bisa menyisipkan data sebelum diketahui dokter siapa dan kapan operasi akan dilakukan. Jika kita plsahkan atribut NAMA PASIEN, ALAMAT PASIEN bersama-sama dengan NO PASIEN, maka penyisipan data pasien baru bisa dilakukan.
Hal yang sama juga terjadi jika kita ingin menyisipkan dokter yang baru mulal bekerja pada rumah sakit tersebut. Selama dokter baru tersebut belum pemah melakukan operasi, maka kita tidak bisa menyisipkan data tentang dokter tersebut ke dalam entiti. Hal ini bisa diatasi dengan memisahkan atribut NAMA DOKTER bersama-sama dengan atribut NO DOKTER menjadi satu entiti baru.Penyimpangan perubahanPasien yang merupakan langganan rumah sakit tersebut yang beberapa kali dioperasi, seperti mlsalnya pasien dengan nama JOHN, setiap kali dilakukan operasi, data-data tentang JOHN, yaitu NAMA dan ALAMAT akan tercatat dalam satu rekord. Dalam contoh ini JOHN dioperasi sebanyak empat kali, maka JOHN memiliki empat rekord. Jika suatu saat, misahiya JOHN dioperasi untuk yang ke lima kalinya, sedangkan pada seat itu JOHN sudah pindah alamat. Jadi alamat-alamat yang tercatat sebelumnya tidak berlaku lagi dan perlu diperbaharui. karena alamat JOHN tercatat dibeberapa tempat, maka pembaharuan juga harus dilakukan dibeberapa tempat. ini adalah contoh penyimpangan perubaban yang muncul pada table dengan relasi bentuk pertama.Penyimpangan perubahan ini bisa diatasi, jika atribut-atribut NAMA PASIEN dan ALAMAT PASIEN tercatat hanya sekali untuk setiap pasien.
Hal ini bias dilakukan dengan menempatkan atribut NAMA PASIEN dan AIAMAT PASIEN bersama-sarna dengan NO PASIEN dalam satu entiti terpisah.Penyimpangan-penghapusan yang teijadi pada relasi bentuk pertama ini adalah sebagai berikut: Penyimpangan penghapusanMisalnya ada pasien yang dirawat meninggal dunia, misalnya pasien dengan nama BUD!. Ketika data-data tentang BUDI dihapus, secara tidak sengaja kita juga kehilangan data-data tentang dokter yang melakukan operasi terhadap BUDI, yaltu DR. A. Kebetulan. DR. A melakukan operasi baru sekali, sehingga data-data tentang DR. A tidak ada ditempat lain. Tentunya hal. ini tidak diinginkan karena data-data tentang DR. A masih dlbutuhkan di rumahsakit tersebut.Penyimpangan penghapusan seperti pada contoh ini, bisa diatasi dengan memisahkan data-data tentang dokter menjadi satu entili terpisah, dengan demikian setiap ada pasien yang meninggal dunia dan rekordnya Ingin dihapus, kita tidak akan kehilangan data-data tentang dokter yang merawatnya.
Di samping penyimpangan di atas, pada relasi dengan bentuk normal pertama juga terjadi penyimpangan-penyimpangan tempat penyunpanan (storage Anomaly), yaftu pada kolom kolom NO PASIEN, NAMA PASIEN, ALAMAT PASIEN terdapat nilai yang ditulis berulang-ulang, ini disebabkan karena pasien dengan NAMA dan ALAMAT tersebut menjalani beberapa kali operasi. Hal yang sama juga terjadi pada kolom NO DOKTER dan NAMA DOKTER yaitu untuk dokter-dokter yang telah melakukan beberapa kali operasi. Penyimpangan ini muncul karena ada atribut-atribut yang bergantung secara penuh kepada bagian dari key. Seperti mlsa]nya NAMA PASIEN dan M4MAT PASIEN bergantung secara penuh pada NO PASIEN, dan NO PASIEN adalah bagian dari key. Demikian juga untuk atribut NAMA DOKTER yang bergantung secara penuh pada NO DOKTER yang merupakan bagian dari key.
Untuk mengatasi penyimpangan.penyimpangan yang terjadi pada bentuk normal pertama adalah pisahkan kolorn-kolom ditempat mana duplikasi data terjadi atau bangun enilti baru yang terdiri dari atribut atribut yang bergantung secara penuh pada bagian dari key, dengan keteutuan sebag berikut:
1. Key dari tabel baru adalah key dari group dupilkasi.2. Key dari tabel asal adalah sebagai atribut pada tabel baru.3 Mungkin perlu menyertakan key atau bagian dar key pada tabel asal sebagai key pada tabel baru Group duplikasi pada pembahasan kita adalah NO PASIEN, NAMA PASIEN ALAMAT PASIEN dan key dari group ini adalah No PASIEN.
2. Sedangkan group duplikasi yang lain, yaitu NO DOKTER dan NAMA DOK. TER dipisahkan menjadi tabel DOKTER, dengan key NO DOKTER.
Sedangkan entiti asal akan menjadi seperti berikut, kita sebut saja sebagai tabel MASTER. Group duplikasi pada tabel yang klta bicanakan adalah NO PASIEN, NAMA PASIEN, ALAMAT PASIEN. Bentuk tabel baru dengan nama PASIEN
Hasil proses normalisasi dan relasi normal bentuk pertama, yaltu pada tabel-4, tabel-5,Tabel-6 adalah relasi beri normal kedua (2NF).
Untuk melakukan pengecekan, apakah relasi dalam suatu tabel bukan merupakan bentuk normal ke dua adalah jika primary key merupakan gabungan dan beberapa atnibut dan ada atribut lain yang bergantung secara penuh pada salah satu atau bagian dan primary key.
Setiap relasi bentuk normal ice dna makaju merupakan relasi bentuk normal pertama. Sebaliknya, jika rebel bentuk normal pertama maka belum teutu merupakan relasi bentuk normal ice dua. Tabel yang ditunjukkan pada Gambar XWJ adalah relasi bentuk normal pertama, tapi bukan bentuk normal ke dna, sedangkan pada Gambar XWA, Gambar XW.5 dan Gambar XIV4 adeh relasi bentuk normal pertama dan juga relasi bentuk normal kedua.Penyunpangan-penyimpangan yang teqadi pada relasi bentuk normal pertama dapat diatasl dengan membanin entfti-entiti barn, yaltu entiti MASTER, entiti PASIEN dan entiti DOKTER. Proses nornalisasi di aim menghasm relasi bentuk normal kedua,. Relasi antara ketiga entiti dapat digambarkan sebagai benlkut PASIEN < —— >> MASTER << ———- > DOKTER yaita antara PASIEN dan MASTER satu-ke-banyak dan antara DOKTER dan MASTER satu-ke-banyak.Jika kita ingin menyisipkan data-data tentang pasien baru, pada relasi bentuk normal kedua kita melakukannya dengan menyisipkan data teisebut ke entiti PASIEN. Demikian juga, jika data-data tentang dokter yang ingin dimasukkannya, kita bisa menyisipkarmya pada entiti DOKTER. Untuk melakukan perubahan.pembakan alamat pasien, kita tidak penlu lagi melakukan perubahan dibeberapa tempat, tapi cukup mengadakan perubahan satu rekord pada entiti PASIEN. Apabila ada rekord yang harus dihapus pada entiti MASTER, kita tidak akan kehilangan data-data tentang dokter yang dihapus pada entiti MASTER, karena semua data-data tentang dokter berada dalam entiti DOKTER.
Penyirnpangan..penyimpangan yang tenjadi pada relasi bentuk normal pertama telah dapat diatasi dengan mentransformasikan menjadi relasi bentuk normal kedua. Walaupun demikian, bukan berarti pada relasl bentuk normal kedua sudah tidak ada lagi penyimpangan-penyimpangan tersebut. Berikut ini kita lihat penyimpangan..penyimpg yang teijadi pada relasi bentuk normal kedua, perhatjkan Garnbar XW.6. Penyimpangan penyisipan Kita tidak bisa menyisipkan data-data tentang obat dan efek sarnpi. ngannya, kecuali jika obat tersebut diberikan kepada pasien. Dengan kata lain, jika kita ingin menyisipican data-data tentang obat, maka kita tenlebih dahulu hams membangun suatu relasi dengan primary key pada entiti MASTER. Penyimpangan penghapusan Penyimpangan penghapusan teijadi jika ada atribut bukan key yang bergantung penuh pada atnibut yang juga bukan key. Path gambar XIV.6, atnibut EFEK SAMPINGAN di samping bergantung path primary key, juga bergantung path atnbut OBAT YANG DJBERJK yang bukan sebagai k. Jika misainya ada pasien yang dlbCdkan PENICILLIN tapi efek samping yang bukan DEMAM, maka EFEK SAMPINGAN liii harus dihapus atau diperbaharui. Jika PENICILLIN dengan EFEK SAMPINGAN DEMAM mlsalnya tercatat hanya sekali, maka penghapusan ml akan menghilangkan informasi tentang PENICILLIN dengan EFEK SAMPINGAN DEMAM. Hal ini mungkin tidak diinginkan. Penyimpangan perubahan jika EFEK SAMPINGAN yang dibicarakan dalam kasus penyimpangan penghapusan muncul di beberapa tempat, maka perubahan harus dilakukan di beberapa tempat. Hal ini tentunya akan membutuhkan lebih banyak waktu dibandingkan dengan melakukan perubahan hanya pada satu tempat saja. Penyimpangan-penyimpangan yang terjadi pada relasi bentuk normal kedua sebagai akibat dari kebergantungan atribut bukan key (EFEK SAMPINGAN) pada atribut lain yang juga bukan sebagai key (OBAT YANG DIBERIKAN). Ketergantungan semacam ini disebut ketergantungan transitif (transitive Dependency).Untuk mengatasi ketergantungan transitif ini, pisahkan atribut-atribut bukan key yang bergantung pada atribut lain yang juga bukan key. Dalam contoh ini, kita bangun entiti baru, yaitu entiti OBAT dengan atribut-atribut OBAT YANG DIBERIKAN dan EFEK SAMPINGAN.
Proses normalisasi yang dilakukan pada relasi bentuk normal kedua menghasilkan relasi dengan bentuk normal ketiga.
Setiap relasi bentuk normal ketiga maka juga merupakan relasi bentuk normal kedua. Sebaliknya, jika relasi bentuk normal kedua maka belum tentu merupakan relasi bentuk normal ketiga. Tabel yang ditunjukkan pada table 7 adalah relasi bentuk normal ketiga dan juga relasi bentuk normal kedua.
Penyimpangan-penyimpangan yang terjadi pada relasi bentuk normal kedua, dapat diatasi dengan membangun entiti baru yang terdiri dari atribut-atribut yang bergantung transitif, dan proses normalisasinya menghasil relasi bentuk normal ketiga. Transforrnasi dan relasi bentuk normal kedua ke relasi bentuk normal ketiga hampir sama dengan transformasi dan bentuk normal pertama kebentuk normal kedua. Perbedaan keduanya adaIah, tranformasi dari 1NF ke 2NF, berdasarkan relasi antara atribut bukan key dengan atribut yang sebagai key sedangbn transformasi dari 2NF ke 3NF, berdasarkan relasi antara atribut bukan key dengan atribut lain yang juga bukan key.