Tabel 3.5 Contoh cluster hasil cut-off 3 complete linkage Kelompok 1
Kelompok 2 Kelompok 3
2 1
5 4
6 3
6. Perhitungan akurasi
Tulisan ini menggunakan SSE untuk menghitung akurasi di setiap pembentukan cluster-nya. Dengan demikian ada sejumlah percobaan pembentukan
cluster yang akan dihitung SSE-nya. SSE dengan nilai yang paling rendah mengindikasikan bahwa cluster yang terbentuk adalah yang paling baik. Akan
dilakukan percobaan pembentukan cluster antara 2 sampai 10. Namun demikian tidak menutup kemungkinan bahwa percobaan yang dilakukan bisa lebih atau
kurang dari 10. Hal ini tinggal tergantung kebutuhan yang ada. Dengan percobaan yang dilakukan, akan terbentuk grafik yang menggambarkan hasil setiap
perhitungan dari setiap percobaan pembentukan cluster.
3.3 Desain User Interface
Supaya hasil perhitungan dari penelitian ini dapat dilihat dengan mudah, dirancang tampilan user interface. Secara keseluruhan tampilan user interface program
ini adalah seperti tampak pada Gambar 12. Ketika program dijalankan, program akan menampilkan tampilan awal program yang memiliki menu bar dan bagian untuk input
data. Menu bar terdiri dari Tutup yang berfungsi untuk menutup program dan Bantuan yang di dalamnya terdapat pilihan Manual program dan Tentang program.
Gambar 3.5 User interface
Untuk dapat dipahami lebih jauh user interface di atas, dirancang sebuah storyboard. Storyboard dari user interface tersebut adalah sebagai berikut:
1. Input Data
Bagian input program yang diberi title Principal Component Analysis PCA terdapat tombol untuk menginput data file. File yang digunakan hendaknya
bereksistensi .xls atau .xlsx. Setelah tombol Input, ada sarana untuk membatasi data yang akan diproses. Batasan yang dimaksud adalah batasan untuk jumlah data
dan atribut. Selanjutnya ada pilihan untuk menggunakan normalisasi Z-Score atau tidak. Sesuai dengan title-nya, bagian ini tersedia form untuk inputan jumlah
principal component PC yang akan di hasilkan dalam proses preprocessing dengan menggunakan PCA. Nilai 0 ditetapkan sebagai default yang berarti PC akan
digunakan seluruhnya sejumlah atribut data inputan. Jumlah PC ditetapkan minimal 3 dan maksimal sebanyak atribut data input. Di bagian selanjutnya terdapat bagian
inputan untuk menentukan jumlah cluster awal default 2, minimal 2 dan maksimal
sebanyak jumlah data dan cluster akhir default 10, minimal sebanyak jumlah cluster awal, maksimal sebanyak jumlah data yang akan diproses dalam program
dengan menggunakan AHC, dan masing-masing cluster akan otomatis dihitung SSE-nya. Untuk memulai proses, disediakan tombol Proses.
Gambar 3.6 Desain input data
2. Informasi Dan Tabel Data
Seketika setelah data file diinputkan, bagian Informasi Data dan Tabel Data tampil di bawah bagian input data dan menampilkan beberapa informasi, yaitu nama
file, jumlah data dan feature atau atribut data inputan. Di bagian Tabel Data tampil data awal inputan. Tabel akan menampilkan data sesuai dengan pilihan, baik itu data
Awal, hasil data setelah proses PCA, data hasil proses single linkage, average linkage, maupun complete linkage. Tombol Simpan jika dipilih akan melakukan
proses penyimpanan data sesuai dengan data yang tampil pada Tabel Data.
Gambar 3.7 Desain informasi dan tabel data
3. Hasil Proses AHC dan Akurasi
Setelah tombol Proses dipilih, selain Tabel Data menampilkan hasil proses PCA, akan tampil juga diagram dendrogram dan cluster hasil proses AHC dan
grafik akurasi dari perhitungan SSE untuk setiap cluster-nya. Dendrogram, baik itu hasil dari single linkage, average linkage, maupun complete linkage, ditampilkan
bersama label dari masing-masing leaf node dalam bentuk tabel. Cluster ditampilkan bersama dengan jumlah masing-masing cluster. Grafik SSE
menampilkan nilai SSE dari masing-masing cluster. Grafik SSE ini dapat dipilih untuk merubah tampilan Dendrogram dan panel Cluster sesuai dengan cluster yang
dipilih dalam grafik SSE.
Gambar 3.8 Desain hasil proses AHC dan akurasi
3.4 Spesifikasi Software dan Hardware
