bank telah selesai dikerjakan, maka pada sub bab ini akan di tampilkan antarmuka dari sistem tersebut.
5.1.1 Implementasi Tampilan Antarmuka
5.1.1.1 Halaman Utama
Pada saat aplikasi pertama kali dijalankan maka akan ditampilkan halaman atau form utama seperti ditunjukkan pada Gambar
5.1 berikut.
Gambar 5. 1 Halaman Utama
Pada halaman utama ini terdapat tombol masuk yang akan mengarah ke halaman input data.
5.1.1.2 Halaman Input Data
Halaman ini merupakan halaman berikutnya setelah menekan tombol masuk pada halaman utama, halaman ini digunakan untuk
meng-inputkan data yang akan di olah berupa berkas .xls atau .csv. Pada halaman ini data yang dimasukkan harus dengan format angka
atau numerik, agar dapat diproses dengan cara di kelompokkan clustering. Implementasi halaman input data ditunjukkan pada
Gambar 5.2 berikut. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 5. 2 Halaman Input Data Kemudian pengguna dapat menekan tombol “Pilih File” yang
digunakan untuk memasukkan berkas beresktensi .xls atau .csv. Kemudian hasil dari inputan berkas data ditunjukkan pada Gambar 5.3 berikut.
Gambar 5. 3 Halaman Input Data berkas .xls atau .csv PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Kemudian pengguna dapat memilih atribut mana yang tidak akan digunakan dalam clustering dengan memberikan tanda centang pada
checkbox pada kolom Pilih Atribut, yang ditunjukkan pada Gambar 5.4 berikut.
Gambar 5. 4 Halaman Input Data hapus atribut Kemudian pengguna dapat menekan tombol “Hapus Atribut” dan
hasil dari hapus atribut tersebut akan tampil pada tabel di kolom Data. Kemudian pengguna dapat menekan tombol “Clustering” untuk
melanjutkan ke halaman fuzzy c-means, yang ditunjukkan pada Gambar 5.5 berikut.
Gambar 5. 5 Halaman Input Data hasil hapus atribut
5.1.1.3 Halaman Fuzzy C-Means
Halaman ini merupakan halaman berikutnya setelah kita menekan tombol “Clustering” pada halaman input data. Halaman ini berisi
implementasi dari algoritma Fuzzy C-MeansFCM untuk mengelompokan jumlah pinjaman, jangka waktu dan angsuran seorang nasabah berdasarkan
data nasabah bank BPR. Isi dari halaman ini yaitu tampilan data yang sudah dilakukan di
halaman input data pada kolom Data. Kemudian terdapat parameter masukan yang akan di inputkanuntuk proses clustering dengan algoritma
FCM. Kemudian pada kolom hasil akan tampil hasil clustering. Implementasi halaman fuzzy c-means ditunjukkan pada Gambar 5.6 berikut.
Gambar 5. 6 Halaman Fuzzy C-Means
Kemudian parameter-parameter
berupa, jumlah
klasterc, pemangkatpembobotw, maskimum iterasii, dan toleransi kesalahangalat
e sudah terisi secara otomatis pada textfield-nya. Selain itu pengguna juga dapat menginputkanparameter tersebut secara manual. Pemberian nilai
default ditujukan agar jika pengguna lupa memasukkan nilai – nilai
parameter FCM pada aplikasi maka nilai – nilai default tersebut dapat
digunakan sebagai parameter untuk proses clustering. Kemudian pengguna dapat melakukan proses clustering
dengan menekan tombol “Proses”, dan kemudian hasilnya akan tampil pada kolom hasil. Implementasi hasil
clsutering ditunjukkan pada Gambar 5.7 berikut. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 5. 7Halaman Fuzzy C-Means Clustering
Kemudian pengguna juga dapat melakukan operasi simpan hasil clustering
, pengguna dapat menekan tombol “Simpan” kemudian akan muncul sebuah kotak dialog penyimpanan, dan pengguna dapat memilih
ingin menyimpan hasil clustering ke dalam bentuk dokumen dengan berekstensi .xls, .txt atau .doc seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.8
berikut. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 5. 8 Halaman Fuzzy C-Means Simpan Hasil Clustering
5.1.1.4 Halaman Panduan
