Implementasi Kelas HalamanTampilTabel Implementasi Kelas

daftarTableComboBox.addItemrs.getString1; } } } catch SQLException ex { Logger.getLoggerHalamanTampilTabel.class.getName.logLevel.SEVE RE, null, ex; } } public void pilihTabel { java.awt.Window window[] = java.awt.Window.getWindows; for int i = 0; i window.length; i++ { window[i].dispose; window[i] = null; } HalamanUtama coba = new HalamanUtamaconn, daftarTableComboBox.getSelectedItem.toString; coba.setVisibletrue; jDesktopPane1.getMaximumSize; setExtendedStateMAXIMIZED_BOTH; } private void pilihTabelButtonActionPerformedjava.awt.event.ActionEvent evt { TODO add your handling code here: pilihTabel; } private void batalButtonActionPerformedjava.awt.event.ActionEvent evt { TODO add your handling code here: java.awt.Window window[] = java.awt.Window.getWindows; for int i = 0; i window.length; i++ { window[i].dispose; window[i] = null; } HalamanUtama utama = new HalamanUtama; utama.setVisibletrue; jDesktopPane1.getMaximumSize; setExtendedStateMAXIMIZED_BOTH; } Variables declaration - do not modify private javax.swing.JButton batalButton; private javax.swing.JLabel daftarLabel; private javax.swing.JComboBox daftarTableComboBox; private javax.swing.JDesktopPane jDesktopPane1; private javax.swing.JPanel jPanel1; private javax.swing.JButton pilihTabelButton; } Listing Program 5.9 Kelas HalamanTampilTabel.java

5.4 Implementasi Struktur Data

Sesuai dengan yang telah dibuat dalam bab perancangan, implementasi struktur data yang digunakan adalah konsep graf dan matriks dua dimensi dan telah diimplementasikan pada kelas Vertex_NaiveNL.java dan Graph_NaiveNL.java . Berikut ini merupakan implementasi struktur data yang terdapat pada program. 5.4.1 Implementasi Kelas Vertex_NaiveNL.java Kelas Vertex_NaiveNL.java merupakan kelas yang digunakan untuk menyimpan suatu objek data dalam bentuk vertex dimana sebuah vertex memiliki atribut labelData dan atribut nilai dalam bentuk list. Atribut outlier bertipe boolean digunakan untuk memberi nilai boolean pada suatu vertex apakah vertex tersebut outlier atau tidak. public final class Vertex_NaiveNL { String labelData; ListDouble nilai; boolean outlier = false; public Vertex_NaiveNLString label, ListDouble nilai { setNilainilai; setLabelDatalabel; setOutlieroutlier; } public String getLabelData { return labelData; } public void setLabelDataString labelData { this.labelData = labelData; } public boolean isOutlier { return outlier; } public void setOutlierboolean outlier { this.outlier = outlier; } public ListDouble getNilai { return nilai; } public void setNilaiListDouble nilai { this.nilai = nilai; } } Listing Program 5.10 Kelas Vertex_NaiveNL.java

5.4.2 Implementasi Kelas Graph_ NaiveNL.java

Implementasi matriks dua dimensi digunakan untuk menyatakan edge atau jarak antar objek data. Kelas Graph_NaiveNL memiliki atribut Vertex_NaiveNL[] vertex, int size = 0 untuk menentukan ukuran matriks, dan double[][] matrix.. Implementasi ini terdapat pada konstruktor pada kelas Graph_NaiveNL.java. Deklarasi matrix[i][j] = -1 dan matrix[j][i] = -1 menandakan jarak satu objek data dengan objek data lain akan diisi dengan nilai -1 terlebih dahulu sebelum diisi dengan nilai edge yang diperoleh dari perhitungan dengan rumus jarak. Sedangkan deklarasi matrix[i][i] = 0 menyatakan jarak sebuah objek data dengan dirinya sendiri. public Graph_ NaiveNL int a { matrix = new double[a][a];

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 PS Universitas XYZ).

0 0 4

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 Correlation Integral (LOCI) studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

0 4 256

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