1. Home
  2. Teknologi

Perancangan Halaman Bantuan Perancangan Halaman Tentang

46

4.2.9.3 Perancangan Halaman Bantuan

Perancangan antarmuka halaman bantuan dapat dilihat pada gambar 4.9. Halaman ini merupakan halaman antarmuka bantuan. Halaman ini berisi mengenai panduan penggunaan sistem. Pada halaman ini terdapat tiga tombol yaitu tombol “BERANDA”, tombol “BANTUAN”, dan tombol “TENTANG”. Tombol “BERANDA” merupakan tombol untuk menuju ke halaman awal. Tombol “BANTUAN” merupakan tombol untuk menuju ke halaman bantuan yang berisi mengenai panduan menggunakan sistem. Tombol “TENTANG” merupakan tombol untuk menuju ke halaman tentang yang berisi mengenai informasi pembuat sistem. Gambar 4. 10 Rancangan Halaman Bantuan 47

4.2.9.4 Perancangan Halaman Tentang

Perancangan antarmuka halaman tentang dapat dilihat pada gambar 4.10. Halaman ini merupakan halaman antarmuka tentang. Halaman ini berisi mengenai informasi pembuat. Pada halaman ini terdapat tiga tombol yaitu tombol “BERANDA”, tombol “BANTUAN”, dan tombol “TENTANG”. Tombol “BERANDA” merupakan tombol untuk menuju ke halaman awal. Tombol “BANTUAN” merupakan tombol untuk menuju ke halaman bantuan yang berisi mengenai panduan menggunakan sistem. Tombol “TENTANG” merupakan tombol untuk menuju ke halaman tentang yang berisi mengenai informasi pembuat sistem. Gambar 4. 11 Rancangan Halaman Tentang 48 BAB V IMPLEMENTASI PENAMBANGAN DATA DAN EVALUASI HASIL

5.1 Implementasi Rancangan Perangkat Lunak

Perangkat Lunak deteksi outlier ini memiliki 8 buah kelas yang terdiri dari tigas kelas model, satu kelas controller , dan empat kelas view .

5.1.1 Implementasi Kelas

Model Implementasi kelas model dapat dilihat pada tabel 5.1 berikut. Tabel 5. 1 Implementasi Kelas Model No. Nama Kelas Nama File Fisik Nama File Excecutable 1. DataSekolah DataSekolah.java DataSekolah.class 2. HasilCluster HasilCluster.java HasilCluster.class 3. Outlier Final Outlier Final.java Outlier Final.class

5.1.2 Implementasi Kelas

View Implementasi kelas view dapat dilihat pada tabel 5.2 berikut. Tabel 5. 2 Implementasi Kelas View No. Use Case Antarmuka Nama Kelas Boundary 1. Memilih file data .xls Hal_Proses.class 2. Deteksi menggunakan Algoritma MixCBLOF Hal_Proses.class 3. Menyimpan data hasil Hal_Proses.class

Dokumen yang terkait

POBYE PENGARUH PENGALAMAN KERJA, INDEPENDENSI, OBYEKTIFITAS, INTEGRITAS, DAN KOMPETENSI TERHADAP KUALITAS HASIL PEMERIKSAAN DI INSPEKTORAT PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA.

0 3 14

Penerapan algoritma MixCBLOF berbasis klaster untuk identifikasi outlier pada data hasil ujian nasional, indeks integritas, dan akreditasi SMA di Daerah Istimewa Yogyakarta.

1 5 140

Penerapan algoritma apriori untuk analisis daya serap hasil ujian nasional matematika SMA jurusan IPA di Yogyakarta.

0 1 13

Penerapan algoritma apriori untuk analisis daya serap hasil ujian nasional mata pelajaran Matematika SMA jurusan IPA di Daerah Istimewa Yogyakarta.

0 12 206

Penerapan algoritma fp-growth untuk analisis pola asosiasi daya serap hasil jian nasional mata pelajaran Bahasa Indonesia SMA di Yogyakarta.

1 11 122

Pengelompokan Sekolah Menengah Atas di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta berdasarkan nilai Ujian Nasional menggunakan algoritma K-Means Clustering.

1 1 87

Pengelompokan Sekolah Menengah Atas di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta berdasarkan nilai Ujian Nasional menggunakan algoritma agglomerative hierarchical clustering.

11 55 123

Deteksi outlier untuk nilai ujian Sekolah Menengah Atas (Sma) menggunakan Algoritma Influenced Outlierness (INFLO).

0 1 373

Penerapan metode enhanced class outlier distance based untuk identifikasi outlier pada data hasil ujian nasional, indeks integritas dan akreditasi sekolah menengah atas

1 6 143

Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta UU NO 13 2012

0 0 23