Ride-Hailing Database Modeling & Complex Querying

Proyek database relasional end-to-end yang merancang dan mengimplementasikan skema untuk platform ride-hailing multi-layanan. Pipeline mencakup perancangan ERD (BCNF), implementasi schema di MySQL, pengisian data, hingga pembuatan analytical views menggunakan advanced SQL — dirancang untuk mensimulasikan arsitektur database nyata pada platform Grab.

---

📋 Table of Contents

• Project Structure
• Database Schema Overview
• Tech Stack
• Key Features
• Views & Analytical Queries
• Quick Start
• Author

---

📁 Project Structure

ride-hailing-database/
│
├── IF2040_Milestone1_K2_G12.pdf        # ERD & requirements documentation
├── IF2040_Milestone2_K02_G12.sql       # Schema + data (Milestone 2)
├── IF2040_Milestone2_K2_G12.pdf        # Milestone 2 report
├── IF2040_Milestone3_K02_G12.sql       # Final schema + views (Milestone 3)
├── IF2040_Milestone3_K02_G12.pdf       # Milestone 3 report
└── README.md

---

🗄️ Database Schema Overview

Database ini mengelola tiga layanan utama dalam satu platform terintegrasi: GrabBike, GrabCar, dan GrabExpress. Setiap layanan memiliki tabel spesifik yang terhubung ke tabel orders sebagai entitas pusat.

Total: 10 Tabel + 3 Analytical Views

Tabel	Deskripsi
user	Data pelanggan beserta loyalty points
driver	Data pengemudi beserta informasi SIM dan kontak
vehicle	Armada kendaraan yang terdaftar per driver
rekening	Rekening bank driver (relasi one-to-many)
orders	Tabel pusat transaksi — menghubungkan user, driver, dan lokasi
grab_bike	Detail order untuk layanan motor
grab_car	Detail order untuk layanan mobil
grab_express	Detail order untuk layanan pengiriman barang
payment	Metode pembayaran per order (Cash/Cashless)
promotion	Kode promo dan diskon per user
feedback	Rating dan komentar per order
ulasan	Junction table yang menghubungkan feedback ke driver dan user
location	Master data lokasi pickup dan dropoff

Normalisasi: BCNF (Boyce-Codd Normal Form) — memastikan zero redundansi data di seluruh tabel.

---

🛠 Tech Stack

Layer	Tools
Database	MySQL 8.0.39
Design	ERD (BCNF Normalization)
Querying	Advanced SQL — CTE, Subqueries, Multi-table JOIN, CASE WHEN
Reporting	MySQL Views

---

✨ Key Features

Multi-Service Architecture Satu database menangani tiga tipe layanan sekaligus (Bike, Car, Express) dengan tabel anak yang terhubung ke orders via foreign key — memisahkan atribut spesifik tiap layanan tanpa redundansi.

Loyalty Tier System View user_tier mengklasifikasikan pelanggan ke tier Silver, Gold, atau Platinum berdasarkan akumulasi loyalty points — langsung usable untuk segmentasi marketing.

Promotion & Pricing Engine View total_harga menghitung harga akhir setelah diskon untuk semua tipe layanan dalam satu query, menggunakan CASE WHEN untuk handle perbedaan atribut harga di tiap layanan.

Driver Fleet Analytics View statistik_vehicle menyajikan statistik armada kendaraan (kapasitas, modus bahan bakar, modus jenis kendaraan) menggunakan nested subqueries.

---

📊 Views & Analytical Queries

1. total_harga — Final Price After Discount

Menghitung harga akhir per order dari semua tipe layanan, setelah memperhitungkan kode promo user yang aktif.

SELECT o.Order_ID, prom.promo_code,
  CASE
    WHEN o.order_type = 'grab_bike'    THEN gb.harga_awal_motor
    WHEN o.order_type = 'grab_express' THEN ge.harga_awal_barang
    WHEN o.order_type = 'grab_car'     THEN gc.harga_awal_mobil
    ELSE 0
  END AS harga_awal,
  IFNULL(prom.diskon, 1) AS diskon,
  ROUND(harga_awal * (1 - IFNULL(prom.diskon, 1)), 2) AS total_harga
FROM orders o
LEFT JOIN grab_bike gb    ON o.Order_ID = gb.Order_ID
LEFT JOIN grab_express ge ON o.Order_ID = ge.Order_ID
LEFT JOIN grab_car gc     ON o.Order_ID = gc.Order_ID
LEFT JOIN promotion prom  ON o.email = prom.email;

2. user_tier — Customer Loyalty Segmentation

SELECT email, poin_loyalitas,
  CASE
    WHEN poin_loyalitas BETWEEN 0 AND 300   THEN 'SILVER'
    WHEN poin_loyalitas BETWEEN 301 AND 500 THEN 'GOLD'
    WHEN poin_loyalitas > 500               THEN 'PLATINUM'
  END AS tier
FROM user;

3. statistik_vehicle — Fleet Statistics

Menggunakan nested subqueries untuk menghitung modus tipe bahan bakar dan jenis kendaraan dari seluruh armada.

---

📈 Key Results

Metric	Value
Total Tabel	10 tables + 3 views
Total Orders	150 transaksi
Service Types	3 (GrabBike, GrabCar, GrabExpress)
Normalization Level	BCNF
Total Users	150 akun
Total Drivers	200+ driver
Payment Methods	Cash & Cashless
Loyalty Tiers	Silver / Gold / Platinum

---

🚀 Quick Start

Prerequisites

• MySQL 8.0+

Import Database

# Login ke MySQL
mysql -u root -p

# Buat database baru
CREATE DATABASE ride_hailing;
USE ride_hailing;

# Import schema dan data
SOURCE IF2040_Milestone3_K02_G12.sql;

Verifikasi

-- Cek semua tabel
SHOW TABLES;

-- Cek total orders
SELECT COUNT(*) FROM orders;

-- Lihat distribusi tier user
SELECT tier, COUNT(*) FROM user_tier GROUP BY tier;

-- Lihat 5 order dengan harga final tertinggi
SELECT * FROM total_harga ORDER BY total_harga DESC LIMIT 5;

---

👤 Author

Kelompok 12

Note: Proyek ini merupakan bagian dari tugas kuliah IF2040 (Database Modelling) yang dikerjakan secara berkelompok. Kontribusi personal mencakup perancangan ERD, implementasi schema, pengisian data, dan pembuatan analytical views.

---

📄 License

Distributed under the MIT License.