Implementasi Pengecekan Masukan Implementasi Antarmuka

5.1.8 Implementasi Pengecekan Masukan

Sistem pendeteksi outlier menggunakan algoritma Local Correlation Integral menyediakan fungsi error handling untuk mengatasi kesalahan pengguna pada waktu melakukan input ke sistem pendeteksi outlier . 1. Pada saat menginputkan file yang bukan bertipe . xls atau . csv sistem akan menampilkan pesan “File yang Anda pilih harus berformat . xls atau . csv ”. Gambar 5.17 Error Handling 1 2. Pada saat pengguna tidak memasukkan Username, Password, Nama Database, atau URL pada saat akan login database untuk menginput data, maka sistem akan menampilkan pesan “Username, Password, Nama Database, dan URL tidak boleh kosong”. Gambar 5.18 Error Handling 2 3. Pada saat pengguna salah memasukkan Username, Password, Nama Database, atau URL pada saat akan login database untuk menginput data, maka sistem akan menampilkan pesan “Username, Password, Nama Database, dan URL yang anda masukkan ”. Gambar 5.19 Error Handling 3 4. Pada saat pengguna menekan tombol ‘Proses’ tetapi pengguna tidak menginputkan nilai radius . Maka sistem akan menampilkan pesan “Nilai radius tidak boleh kosong”. Gambar 5.20 Error Handling 4 5. Pada saat pengguna menekan tombol ‘Proses’ tetapi pengguna tidak menginputkan nilai alpha . Maka sistem akan menampilkan pesan “Nilai alpha tidak boleh kosong”. Gambar 5.21 Error Handling 5 6. Pada saat pengguna menekan tombol ‘Proses’ tetapi pengguna tidak menginputkan nilai konstanta . Maka sistem akan menampilkan pesan “Nilai konstanta tidak boleh kosong”. Gambar 5.22 Error Handling 6 7. Pada saat pengguna menekan tombol ‘Proses’ tetapi pengguna menginputkan nilai radius bukan bilangan real atau pengguna tidak menginputkan nilai alpha dengan bilangan real antara 0-1. Maka sistem akan menampilkan pesan “Nilai radius harus bilangan real, nilai alpha antara 0-1 dan nilai konstanta harus bilangan bulat positif 0 ”. Gambar 5.23 Error Handling 7 8. Pada saat pengguna menginputkan nilai radius berupa huruf dan angka negatif. Gambar 5.24 Error Handling 8 9. Pada saat pengguna menginputkan nilai alpha berupa huruf dan angka negatif. Gambar 5.25 Error Handling 9 10. Pada saat pengguna menginputkan nilai konstanta berupa huruf dan angka negatif. Gambar 5.26 Error Handling 10

5.2 Implementasi Struktur Data

Dokumen yang terkait

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Local Correlation Integral (LOCI) : studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 0 258

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Local Outlier Probability : studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 5 265

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Connectivity Based Outlier Factor : studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 4 252

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Block-Based Nested-Loop : studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 2 202

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Naive Nested Loop : studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta.

2 3 236

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Connectivity Based Outlier Factor studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

1 8 250

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Local Outlier Probability studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

1 9 263

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Block Based Nested Loop studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

0 1 200

Deteksi outlier menggunakan algoritma local outlier factor : studi kasus data akademik mahasiswa TI Universitas Sanata Dharma - USD Repository

0 0 241

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Naive Nested Loop : studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta - USD Repository

0 0 234