Memilih nama yang sesuai dan memiliki arti yang tepat dengan :
1. Proses.
2. Data Flow (arus data)
3. Data Store (penyimpanan data)
4. Boundary/terminator
5. Membutuhkan nomor – nomor pada setiap proses.
6. Merancang DFD tersebut semakin menarik dan seindah mungkin
7. Jangan membuat DFD dalam bentuk yang rumit berkesan sulit untuk dimengerti.
8. Konsisten secara internal dalam kelompok DFD lainnya.
DFD :
DO and DON'T
Setelah mengetahui apa itu DFD serta simbol atau
notasi DFD, berikutnya adalah mengetahui aturan dalam membuat DFD apa
yang boleh dan apa yang tidak boleh dilakukan pada saat membuat DFD. Pada kasus
ini akan digunakan notasi DFD dari DeMarco & Yourdon.
00. Semua processes harus memiliki nama yang unik. Jika dua arus data (atau data stores) memiliki label atau nama yang sama, keduanya harus mengacu pada arus data (atau data store) yang sama.
01. Input ke suatu proses harus berbeda dengan output dari proses
02. Suatu DFD sebaiknya tidak lebih dari tujuh proses
03. Tidak ada proses yang hanya memiliki output. (Ini berarti proses menghasilkan informasi dari sesuatu yang tidak ada.). Jika suatu objek hanya memiliki outputs, maka itu haruslah sumber (source).
04. Tidak ada proses yang hanya memiliki input.
(Sering disebut sebagai “black hole”.) Jika suatu objek hanya memiliki input,
maka itu haruslah tujuan (sink).
05. Suatu proses memiliki label / nama berupa
kata kerja (verb phrase).
06. Data tidak bisa mengalir secara langsung dari satu data store ke data store lainnya. Data harus dialirkan oleh suatu proses.
06. Data tidak bisa mengalir secara langsung dari satu data store ke data store lainnya. Data harus dialirkan oleh suatu proses.
07. Data tidak bisa mengalir secara langsung
dari sumber luar / outside source ke suatu data store. Data harus dialirkan
oleh suatu proses yang menerima data dari source dan menempatkannya pada data
store.
08. Data tidak bisa mengalir secara langs
ung ke
tujuan / outside sink dari suatu data store. Data harus dialirkan oleh suatu
proses.
ung ke
tujuan / outside sink dari suatu data store. Data harus dialirkan oleh suatu
proses.
09. Suatu data store memiliki nama atau lebel
berupa kata benda (noun phrase).
10. Data tidak dapat mengalir secara langsung dari sumber (source) ke tujuan (sink). Data harus dialirkan oleh proses . Jika data dialirkan secara langsung dari source ke sink (dan tidak melibatkan pemrosesan) maka itu diluar lingkup sistem dan tidak ditunjukkan pada DFD.
10. Data tidak dapat mengalir secara langsung dari sumber (source) ke tujuan (sink). Data harus dialirkan oleh proses . Jika data dialirkan secara langsung dari source ke sink (dan tidak melibatkan pemrosesan) maka itu diluar lingkup sistem dan tidak ditunjukkan pada DFD.
11. Sumber (source) dan tujuan (sink) memiliki
nama atau label berupa kata benda (noun phrase).
12. Suatu aliran data hanya memiliki satu arah. Bisa saja memiliki dua arah diantara suatu proses dan sebuah data store untuk menunjukkan pembacaan sebelum pembaharuan (update). Untuk menunjukkan secara efektif pembacaan sebelum update, gambarkan dua aliran data yang terpisah sebab kedua langkah tersebut (read dan update) terjadi pada waktu yang berbeda.
12. Suatu aliran data hanya memiliki satu arah. Bisa saja memiliki dua arah diantara suatu proses dan sebuah data store untuk menunjukkan pembacaan sebelum pembaharuan (update). Untuk menunjukkan secara efektif pembacaan sebelum update, gambarkan dua aliran data yang terpisah sebab kedua langkah tersebut (read dan update) terjadi pada waktu yang berbeda.
13. Pencabangan pada aliran data memiliki makna
data yang sama dari suatu lokasi ke dua atau lebih proses, data stores, sumber
(sources) atau tujuan (sink) yang berbeda. Ini biasanya menunjukkan salinan
data yang sama ke lokasi yang berbeda.
14. Gabungan suatu aliran data memiliki makna
data yang sama datang dari dua atau lebih proses, data store, sumber (sources)
atau tujuan (sinks) yang berbeda ke suatu lokasi.
15. Suatu aliran data tidak dapat langsung
kembali ke proses yang sama. Setidaknya harus ada satu proses lain yang
menangani aliran data, menghasilkan beberapa aliran data lain dan kembali ke
proses semula.
16. Suatu aliran data ke
suatu data store memiliki makna update (bisa delete, add, atau change).
17. Suatu aliran data dari suatu data store memiliki makna mengambil atau menggunakan.
18. Suatu aliran data memiliki nama atau label berupa kata benda (noun phrase. Lebih dari satu nama data dapat dinyatakan dengan satu simbol aliran data, sepanjang data pada aliran data dialirkan bersama-sama sebagai satu kesatuan data (satu paket).
17. Suatu aliran data dari suatu data store memiliki makna mengambil atau menggunakan.
18. Suatu aliran data memiliki nama atau label berupa kata benda (noun phrase. Lebih dari satu nama data dapat dinyatakan dengan satu simbol aliran data, sepanjang data pada aliran data dialirkan bersama-sama sebagai satu kesatuan data (satu paket).
| Judul | Enterprise Information Systems: A Pattern-Based Approach |
| Pengarang | Cheryl L. Dunn, J. Owen Cherrington, Anita Sawyer Hollander |
| Edisi | 3 |
| Penerbit | McGraw-Hill Education, 2006 |
| ISBN | 007125319X, 9780071253192 |
| Tebal | 522 halaman |
Referensi :