digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Abstrak: Berbagai macam metode pemrosesan fungsi agregasi terhadap data temporal yang telah dikembangkan saat ini hanya ditujukan untuk relasi valid-time. Sedangkan metode pemrosesan agregasi untuk relasi bitemporal sampai saat ini belum ada. Salah satu metode pemrosesan agregasi untuk relasi valid-time yang telah dikembangkan adalah aggregation tree. Agar aggregation tree dapat dimanfaatkan untuk relasi bitemporal, metode ini perlu dikembangkan lebih lanjut. Pada tugas akhir ini disusun suatu metode pemrosesan agregasi untuk relasi bitemporal menggunakan aggregation tree. Pada tahap awal, dilakukan analisis penerapan fungsi agregasi untuk relasi bitemporal di mana terdapat dua dimensi waktu yang harus diperhatikan. Dalam analisis ini dibahas mengenai berbagai jenis query retrieval temporal terhadap relasi bitemporal khususnya yang mengandung fungsi agregasi. Query temporal ini perlu dikonversi menjadi query relasional agar dapat diproses terhadap relasi bitemporal yang disimpan pada RDBMS. Selanjutnya dilakukan analisis bagaimana aggregation tree dapat dimanfaatkan untuk memproses agregasi pada relasi bitemporal. Analisis ini mencakup modifikasi struktur aggregation tree agar dapat memproses query yang mengandung klausa GROUP BY dan fungsi agregasi spesifik temporal karena aggregation tree belum dapat menanganinya. Untuk pengujian analisis, dibangun sebuah perangkat lunak yang mengimplementasi hasil analisis. Perangkat lunak ini dapat menerima masukan dari user berupa query retrieval temporal yang mengandung fungsi agregasi. Selanjutnya perangkat lunak akan memproses query tersebut dan menampilkan hasilnya kepada user. Proses pembangunan perangkat lunak ini mengadopsi metode Rational Unified Process (RUP). Berdasarkan hasil pengujian menggunakan perangkat lunak yang telah dibangun, metode aggregation tree yang telah dikembangkan lebih lanjut dapat digunakan untuk memproses query dengan fungsi agregasi terhadap relasi bitemporal. Selain itu, modifikasi terhadap struktur pohon aggregation tree, dapat mengatasi kekurangan metode ini dalam hal penanganan query yang mengandung klausa GROUP BY dan fungsi agregasi spesifik temporal.