Normalisasi Data: Pengertian, Tujuan, dan Langkah-langkahnya

Pendahuluan

Dalam era digital dan bisnis yang sangat bergantung pada pengolahan data, kualitas, struktur, dan integritas data menjadi faktor yang sangat penting untuk dijaga. Salah satu teknik yang banyak digunakan dalam manajemen data dan perancangan basis data adalah konsep normalisasi data. Normalisasi membantu memastikan bahwa data yang tersimpan dalam sistem dapat dikelola secara efisien, bebas dari duplikasi yang merugikan, dan siap untuk diproses lebih lanjut dengan kehandalan tinggi. Artikel ini akan membahas secara mendalam mengenai Normalisasi Data: Pengertian, Tujuan, dan Langkah-langkahnya. Pembahasan akan dimulai dari definisi umum, definisi menurut KBBI, serta definisi menurut para ahli, kemudian dilanjutkan dengan pembahasan tujuan normalisasi data dan langkah-langkah praktis yang dapat diterapkan. Dengan pemahaman yang baik, diharapkan pembaca mampu menerapkan teknik normalisasi pada sistem informasi ataupun analisis data yang mereka kelola.

Definisi Normalisasi Data

Definisi Normalisasi Data Secara Umum

Normalisasi data secara umum dapat dipahami sebagai proses pengorganisasian atau penataan ulang struktur data agar menjadi lebih efisien dan bebas dari duplikasi yang tidak perlu. Dalam konteks basis data relasional, normalisasi meliputi aksi memecah satu tabel besar menjadi beberapa tabel yang lebih spesifik dan saling berelasi sehingga mengurangi kost penyimpanan, meningkatkan kecepatan query, dan menjaga konsistensi data. Sebagai contoh, artikel yang membahas “Normalisasi Database: Konsep, Tujuan, dan Manfaatnya” menyatakan bahwa “Normalisasi database adalah proses pengorganisasian data dalam suatu basis data untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas data. Proses yang terjadi di dalam normalisasi database mencangkup membersihkan atau mengatur data sehingga mampu menciptakan data yang terstruktur dengan baik sesuai standar.” [Lihat sumber Disini - it.telkomuniversity.ac.id]
Lebih lanjut, normalisasi tidak hanya sekadar membagi tabel, tetapi juga memastikan bahwa atribut-atribut dalam tabel memiliki ketergantungan yang benar satu sama lain (dependency) dan tidak menimbulkan anomali saat operasi insert, update, delete dilakukan. Sebagai gambaran umum, proses ini membantu meminimalkan anomali dan memastikan bahwa data berada di tempat yang tepat.

Definisi Normalisasi Data dalam KBBI

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), istilah normalisasi (nor·ma·li·sa·si) diartikan sebagai “tindakan menjadikan normal (biasa) kembali; tindakan mengembalikan pada keadaan, hubungan, dan sebagainya yang biasa atau yang normal.” [Lihat sumber Disini - kbbi.web.id]
Walaupun definisi ini bersifat umum dan tidak spesifik untuk konteks basis data atau analisis data, namun makna dasar “menjadikan (atau mengembalikan) ke keadaan yang normal/biasa” dapat diadaptasi ke konteks manajemen data: yaitu membuat struktur data yang ‘normal’ (teratur, tidak berlebihan duplikasi, mudah dikelola) dibandingkan struktur yang kacau atau tidak terstruktur.

Definisi Normalisasi Data Menurut Para Ahli

Berikut ini beberapa definisi normalisasi data menurut ahli atau dalam penelitian-ilmiah, dengan kutipan langsung atau parafrase yang diperluas untuk konteks Indonesia:

1. E. F. Codd , Walaupun tidak dalam konteks Indonesia terjemahan langsung, Codd-lah yang memperkenalkan model relasional dan konsep bentuk normal (normal form) dalam basis data. Sebagaimana dijelaskan dalam artikel “Normalisasi Basis Data: 1NF, 2NF, 3NF” bahwa “… konsep normalisasi dikemukakan pertama kali oleh Codd (1970) … Tujuan utama normalisasi adalah mengelompokkan atribut ke dalam relasi sehingga data gandanya minimal.” [Lihat sumber Disini - medium.com]
2. Z. Efendy (2018) dalam artikel Normalisasi dalam Desain Database menyatakan: “Normalisasi adalah proses yang berkaitan dengan model data relasional untuk mengorganisasi himpunan-himpunan data (tabel-tabel) dalam bentuk normal (normal form). … Normalisasi merupakan parameter digunakan untuk menghindari duplikasi terhadap tabel dalam basis data dan juga merupakan proses mendekomposisikan sebuah tabel yang masih memiliki beberapa anomali … sehingga menghasilkan tabel yang lebih sederhana dan struktur yang bagus, yaitu sebuah tabel yang tidak memiliki data redundancy dan memungkinkan user untuk melakukan insert, delete, dan update pada baris (record) tanpa menyebabkan inkonsistensi data.” [Lihat sumber Disini - ejournal.uin-suska.ac.id]
3. Dalam penelitian Muhammad Rafli Kusnaidi (2022) dengan judul Penerapan Normalisasi Data dalam Mengelompokkan Data Mahasiswa dijelaskan bahwa: “Metode normalisasi data adalah proses membuat beberapa variabel memiliki rentang nilai yang sama, tidak ada yang terlalu besar maupun terlalu kecil sehingga dapat membuat analisis statistik menjadi lebih mudah.” [Lihat sumber Disini - ejurnal.seminar-id.com]
   Meskipun definisi ini lebih terkait dengan analisis data (data mining) dan transformasi skala, ia menunjukkan bahwa normalisasi juga memiliki arti yang luas di luar basis data relasional.
4. Dalam penelitian PP Allorerung (2024) berjudul Analisis Performa Normalisasi Data untuk Klasifikasi K-Nearest Neighbour (K-NN) dinyatakan: “Normalisasi data ialah metode menskalakan ulang data menjadi lebih kecil … Perbedaan skala antar fitur menyebabkan fitur dengan nilai yang lebih kecil tidak bermanfaat dibandingkan dengan fitur lainnya. Oleh karenanya, perlu dilakukan normalisasi data untuk menyeimbangkan skala setiap fitur pada dataset ke rasio yang lebih kecil.” [Lihat sumber Disini - ejournal.uin-suka.ac.id]
5. Nurhayati Nurhayati dkk. (2025) dalam penelitian Normalisasi Basis Data Sistem Deteksi Dini dan Konsultasi Komplikasi Kesehatan Masa Nifas menyimpulkan bahwa: “Setelah melalui tahapan normalisasi, maka dihasilkan basis data yang memiliki struktur relasional yang efisien yang mampu mendukung … akurat dan terstruktur.” [Lihat sumber Disini - ojs.udb.ac.id]

Berdasarkan uraian di atas, kita dapat merumuskan bahwa normalisasi data adalah suatu proses atau teknik yang dilakukan untuk mengatur atau menyusun data agar bebas dari redundansi (pengulangan yang tidak perlu), memiliki struktur yang tepat (hubungan antar entitas/atribut jelas), dan memudahkan operasi pengolahan data (seperti insert, update, delete) tanpa menimbulkan inkonsistensi serta memfasilitasi analisis data lebih lanjut.

Tujuan Normalisasi Data

Dalam praktiknya, normalisasi data dilakukan dengan berbagai tujuan strategis yang berhubungan dengan kualitas basis data, efisiensi penyimpanan, performansi sistem, dan kemudahan pemeliharaan data. Berikut merupakan beberapa tujuan utama normalisasi data yang sering dijelaskan dalam literatur:

1. Mengurangi atau menghilangkan redundansi data
   Redundansi berarti penyimpanan data yang sama atau sangat mirip secara berulang dalam satu atau beberapa tabel, yang menyebabkan pemborosan ruang penyimpanan dan meningkatkan potensi ketidakkonsistenan. Sebagaimana dijelaskan bahwa “Normalisasi database adalah proses pengorganisasian data … untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas data.” [Lihat sumber Disini - it.telkomuniversity.ac.id]
   Contoh: apabila informasi pelanggan disimpan tidak hanya di tabel pelanggan tetapi juga secara duplikat di tabel transaksi tanpa kunci asing yang tepat, maka ketika pelanggan diperbarui, data duplikat tersebut mungkin tidak ikut diperbarui → inkonsistensi.
2. Meningkatkan integritas dan konsistensi data
   Dengan menata data ke dalam tabel yang lebih tepat dan relasi yang sesuai (fungsi kunci primer, kunci asing, ketergantungan fungsional), maka proses update, insert, delete dapat dilakukan secara aman tanpa menimbulkan anomali. Sebagai definisi Efendy: tabel yang dinormalisasi memungkinkan user melakukan insert, delete, update tanpa menyebabkan inkonsistensi data. [Lihat sumber Disini - ejournal.uin-suska.ac.id]
   Integritas data menjadi lebih terjaga karena setiap entitas mempunyai satu representasi yang konsisten dan referensi antar tabel dijaga melalui kunci relasi.
3. Mempermudah pemeliharaan dan pengelolaan data
   Struktur data yang teratur memudahkan pengembang ataupun administrator untuk memahami, memperluas, atau mengubah struktur basis data. Ketika sistem tumbuh atau membutuhkan perubahan, database yang sudah dinormalisasi lebih fleksibel dan kurang rentan terhadap masalah. Artikel dari telkomuniversity menyebut bahwa normalisasi membantu memecah tabel besar menjadi banyak tabel kecil yang memudahkan pemeliharaan. [Lihat sumber Disini - it.telkomuniversity.ac.id]
4. Meningkatkan performansi query dan efisiensi penyimpanan
   Dengan mengeliminasi duplikasi dan memperjelas relasi antar tabel, proses pencarian (query) data dapat dijalankan lebih efisien karena ukuran tabel berkurang dan struktur relasi lebih jelas. Meskipun dalam beberapa kasus denormalisasi mungkin diperlukan demi performansi, tujuan normalisasi tetap salah satu fondasi utama desain basis data yang baik. Artikel Telkomuniversity menyatakan normalisasi dapat mempermudah proses analisis dan pengorganisasian data. [Lihat sumber Disini - it.telkomuniversity.ac.id]
5. Menghindari anomali data (insert anomaly, update anomaly, delete anomaly)
   Anomali-anomali tersebut terjadi apabila struktur tabel memiliki redundansi atau ketergantungan yang tidak tepat. Sebagai penjelasan dari sumber School of Information Systems: “Kerugian yang terjadi pertama ialah insert anomaly … delete anomaly … update anomaly …” [Lihat sumber Disini - sis.binus.ac.id]
   Maka dengan normalisasi, struktur yang jelas membantu mencegah munculnya anomali yang bisa merusak kualitas data.
6. Meningkatkan kemampuan analisis data / data mining
   Dalam konteks analisis data atau data mining, normalisasi juga berarti menyeimbangkan skala atribut dan menghindari dominasi fitur besar terhadap fitur kecil sehingga algoritma bisa bekerja secara optimal. Sebagai contoh penelitian Allorerung (2024) menyebut bahwa normalisasi data diperlukan apabila menggunakan metode yang melibatkan pengukuran jarak dalam analisis. [Lihat sumber Disini - ejournal.uin-suka.ac.id]
   Meskipun aspek ini berbeda sedikit dari konsep basis data relasional, namun tetap relevan sebagai bagian dari “normalisasi data” dalam arti luas.

Dengan memahami tujuan-tujuan di atas, pembuat sistem informasi atau analis data dapat merancang proses normalisasi dengan lebih fokus , apakah untuk tujuan desain basis data korporat, atau untuk persiapan dataset analisis.

Langkah-Langkah Normalisasi Data

Pada bagian ini akan dijelaskan langkah-langkah utama yang umumnya ditempuh dalam proses normalisasi data, khususnya dalam konteks basis data relasional. Meski banyak literatur yang menguraikan hingga tingkatan bentuk normal (1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF), namun untuk keperluan praktis sering cukup sampai 3NF atau BCNF. Berikut uraian langkah-langkahnya secara sistematis:

1. Identifikasi kebutuhan data
   Langkah pertama adalah memahami domain sistem, entitas apa saja yang terlibat, atribut-atribut yang dibutuhkan, relasi antar entitas, serta aturan bisnis. Tanpa pemahaman yang baik akan kebutuhan data, desain basis data bisa salah arah. Misalnya dalam penelitian Nurhayati dkk (2025) disebut bahwa tahapan normalisasi meliputi identifikasi kebutuhan data, analisis relasi antar entitas, bentuk tidak normal → 1NF → 2NF → 3NF. [Lihat sumber Disini - ojs.udb.ac.id]
2. Menyusun tabel dalam bentuk awal (bentuk tidak normal / UNF)
   Setelah kebutuhan data dipetakan, biasanya dibuat satu tabel besar yang memuat banyak atribut yang mungkin terkait, tanpa mempertimbangkan redundansi atau ketergantungan fungsional secara detail. Tabel semacam ini disebut Unnormalized Form (UNF). Dari sana barulah dilakukan analisis lebih lanjut untuk menyederhanakan. Sumber dari School of Information Systems menyebut bahwa UNF mengandung data yang berulang dan sering menimbulkan anomali. [Lihat sumber Disini - sis.binus.ac.id]
3. Terapkan First Normal Form (1NF)
   Pada 1NF, setiap kolom nilai harus atomik (tidak boleh terdiri dari beberapa nilai dalam satu sel), dan tidak boleh ada kelompok nilai yang terulang atau multi-value di satu atribut. Sebagai contoh dari artikel Serupa.id: 1NF mewajibkan setiap kolom memiliki nilai unik dan tidak ada kelompok data yang berulang. [Lihat sumber Disini - serupa.id]
   Praktik: memecah kolom yang berisi daftar (multi value) menjadi tabel terpisah, memberikan kunci (primary key) yang jelas, dan memastikan tidak ada grup atribut yang “mengulangi”.
4. Terapkan Second Normal Form (2NF)
   Setelah 1NF tercapai, selanjutnya 2NF mensyaratkan bahwa setiap atribut non-kunci bergantung sepenuhnya pada kunci utama (primary key), tidak hanya sebagian dari kunci utama (ketergantungan parsial harus dihilangkan). Jika ada atribut yang hanya tergantung pada sebagian dari kunci utama, maka atribut tersebut harus dipindah ke tabel baru. Contoh dari sumber Serupa.id: “Tabel berada pada bentuk normal kedua jika sudah memenuhi aturan 1NF dan semua atribut non-kunci bergantung pada primary key.” [Lihat sumber Disini - serupa.id]
   Praktik: jika tabel transaksi memiliki composite key (misal CustomerID + ProductID) dan atribut seperti CustomerName hanya bergantung pada CustomerID saja, maka CustomerName harus dipindah ke tabel Customer.
5. Terapkan Third Normal Form (3NF)
   Pada 3NF, selain syarat 2NF sudah terpenuhi, harus dipastikan bahwa tidak ada atribut non-kunci yang bergantung pada atribut non-kunci lainnya (tidak ada ketergantungan transitif). Atau dengan kata lain: setiap atribut non-kunci harus bergantung langsung pada kunci utama, bukan melalui atribut lain. Sebagai contoh dari artikel Serupa.id: “Tabel berada pada bentuk normal ketiga semua atribut non-kunci yang bergantung pada atribut non-kunci lainnya dipindahkan ke tabel lain.” [Lihat sumber Disini - serupa.id]
   Praktik: jika tabel Customer menyimpan CustomerID, CustomerCity, dan CityPostalCode, dan CityPostalCode bergantung pada CustomerCity (yang bukan kunci utama), maka CityPostalCode harus dipindah ke tabel City.
6. (Opsional) Terapkan Boyce-Codd Normal Form (BCNF) dan bentuk normal lebih lanjut (4NF, 5NF)
   Untuk desain yang sangat kompleks dan relasi antar data yang banyak sekali, bisa diteruskan ke BCNF dan seterusnya. BCNF menyatakan bahwa setiap ketergantungan fungsional dalam tabel berasal dari kunci kandidat. Artikel Serupa.id menyebut BCNF sebagai lanjutan dari 3NF. [Lihat sumber Disini - serupa.id]
   Praktik: biasanya untuk banyak aplikasi skala menengah cukup sampai 3NF atau BCNF karena beyond itu kompleksitas meningkat dan implementasi seringkali trade-off dengan performansi.
7. Verifikasi dan pengujian struktur tabel
   Setelah desain normalisasi dibuat, perlu dilakukan pengujian dengan operasi Insert, Update, Delete untuk memastikan tidak muncul anomali, dan query berjalan dengan baik. Sebagaimana penelitian Nurhayati dkk (2025) menyatakan bahwa basis data yang telah melalui normalisasi berhasil “mendukung … akurat dan terstruktur”. [Lihat sumber Disini - ojs.udb.ac.id]
8. Implementasi dan pemeliharaan
   Setelah desain diverifikasi, tabel tersebut diimplementasikan dalam DBMS (Database Management System), kemudian dipantau seiring pertumbuhan dan perubahan bisnis. Jika ada perubahan proses bisnis, struktur basis data mungkin perlu direformasi ulang. Pemeliharaan rutin sangat penting agar struktur tetap efisien.

Selain langkah di atas dalam konteks analisis data (misalnya data mining), langkah-normalisasi juga mencakup menskalakan nilai atribut agar rentang skala antar fitur menjadi sebanding. Sebagai contoh dalam penelitian Kusnaidi (2022) dijelaskan bahwa metode normalisasi seperti Min-Max, Z-Score, Decimal Scaling perlu digunakan agar rentang nilai atribut tidak sangat berbeda dan memengaruhi hasil analisis. [Lihat sumber Disini - ejurnal.seminar-id.com]
Demikian pula pada penelitian Allorerung (2024) bahwa perbedaan skala antar fitur dapat menghambat performansi algoritma pembelajaran mesin. [Lihat sumber Disini - ejournal.uin-suka.ac.id]

Secara ringkas, berikut dapat dijabarkan langkah-langkah normalisasi data basis data relasional:

1. Identifikasi kebutuhan data
2. Susun tabel awal (UNF)
3. Terapkan 1NF
4. Terapkan 2NF
5. Terapkan 3NF (dan/atau BCNF)
6. Verifikasi dan uji struktur
7. Implementasi dan pemeliharaan

Kesimpulan

Sebagai kesimpulan, normalisasi data adalah teknik yang sangat penting dalam manajemen data maupun perancangan basis data. Mulai dari definisi secara umum, makna menurut KBBI, hingga definisi menurut para ahli,semua menunjukkan bahwa normalisasi berfokus pada pengaturan struktur data agar menjadi teratur, efisien, dan berkualitas tinggi. Tujuan-tujuan normalisasi mencakup pengurangan redundansi, peningkatan integritas, kemudahan pemeliharaan, efisiensi performansi, dan menghindari anomali. Sementara langkah-langkah praktis normalisasi memberikan panduan bagaimana proses ini dilakukan secara sistematis.

Bagi Anda yang bekerja di bidang sistem informasi, pengembangan sistem basis data, atau analisis data, pemahaman serta penerapan normalisasi data secara benar akan sangat membantu dalam menghasilkan sistem yang handal, mudah dikelola, dan siap untuk menghadapi perubahan di masa depan.