Graf Matriks Dua Dimensi

Sebuah graf adalah sekumpulan vertex yang saling terhubung melalui edge . Setiap edge menghubungkan dua node. Namun, tidak semua node harus saling terhubung. Data akan dianalogikan sebagai vertex dimana vertex tersebut memiliki list yang nantinya dapat diisi dengan banyak nilai atribut pada sebuah obyek data. Jarak masing-masing obyek data dinyatakan dalam edge dan nilai edge dari satu vertex ke vertex lain disimpan dalam bentuk matriks dua dimensi. Berikut merupakan ilustrasi untuk perancangan struktur data yang akan digunakan dalam sistem pendeteksi outlier :

4.4.1 Graf

Sebuah graf berisi kumpulan vertex yang saling terhubung melalui edge. Pada kasus ini obyek data mahasiswa dinyatakan sebagai vertex. Vertex tersebut akan berisi list yang nantinya dapat diisi dengan banyak nilai atribut pada sebuah obyek data. Pada gambar 3.5 dapat dilihat terdapat vertex mahasiswa 1, mahasiswa 2, dan mahasiswa 3 yang masing-masing memiliki atribut yang menampung nilai dalam bentuk list. Untuk masing-masing obyek mahasiswa akan terhubung dengan obyek data mahasiswa lain dan jarak antar obyek data mahasiswa tersebut dinyatakan sebagai edge. Ilustrasi struktur data graf dapat dilihat pada Gambar 4.1 di bawah ini. Verteks Mahasiswa[1] List nilai Verteks Mahasiswa[3] List nilai Verteks Mahasiswa[2] List nilai edge : 3,0014 edge : 3,0014 edge : 1,1244 edge : 1,1244 edge : 3,057 edge : 3,057 Gambar 4.1 Ilustrasi Struktur Data Graf

4.4.2 Matriks Dua Dimensi

Jarak masing-masing obyek data akan disimpan dalam edge dan masing-masing nilai edge antar dua vertex lalu disimpan dalam matriks dua dimensi. Dalam kata lain matriks ini akan menyimpan vertex dan edge dari graf tersebut. Dimana vertex adalah representasi dari obyek data dan edge adalah representasi dari jarak antar obyek data. Awal graf dibentuk, edge antar obyek data mahasiswa dinyatakan dengan nilai -1, yang artinya jarak antar dua obyek mahasiswa tersebut masih belum ada atau dengan kata lain obyek tersebut tidak terhubung. Sedangkan edge yang bernilai 0 menyatakan jarak obyek data terhadap dirinya sendiri. Ilustrasi struktur data matriks 2 dimensi dapat dilihat pada Tabel 4.2 di bawah ini Tabel 4.2 Ilustrasi matriks dua dimensi Mahasiswa [1] Mahasiswa [2] Mahasiswa [3] Mahasiswa [1] -1 -1 Mahasiswa [2] -1 -1 Mahasiswa [3] -1 -1 Kemudian dilakukan perhitungan jarak antar obyek data dengan menggunakan rumus jarak Euclidean Distance. Jarak dua obyek yang awalnya bernilai -1 akan diganti dengan hasil perhitungan rumus jarak tersebut. Sedangkan edge yang menyatakan jarak obyek terhadap obyek itu sendiri tetap bernilai 0. Ilustrasi perhitungan jarak pada matrks 2 dimensi digambarkan pada Tabel 4.3 di bawah ini : Tabel 4.3 Ilustrasi matriks dua dimensi setelah perhitungan jarak antar verteks Mahasiswa [1] Mahasiswa [2] Mahasiswa [3] Mahasiswa [1] 3,0014 1,1244 Mahasiswa [2] 3,0014 3,057 Mahasiswa [3] 1,1244 3,057

4.5 Perancangan Antarmuka

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

0 4 256

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