Perancangan Struktur Data Perancangan Antarmuka Sistem .1 Halaman Utama

3.4.7 Perancangan Antarmuka Sistem 3.4.7.1 Halaman Utama Gambar 3.12 Tampilan Halaman Utama Form dalam gambar 3.12 diatas merupakan tampilan awal dari sistem. Secara keseluruhan, terdapat empat menu utama yang bisa diakses dari sistem yang akan dibuat. Menu input data berguna masuk ke halaman input data, yang merupakan tahap awal dari pembentukan aturan atau rule. Selain itu ada menu prediksi untuk melakukan proses prediksi dari data uji. Menu about berfungsi untuk menampilkan informasi tentang program dan pengembang program, serta menu exit untuk keluar dari system.

3.4.7.2 Halaman Input Data

Gambar 3.13 Tampilan Halaman Input Data Halaman dalam gambar 3.13 diatas digunakan untuk memasukkan data dan pre proses data. Pengguna akan memasukkan data pelatihan dengan format .csv dengan melakukan klik pada tombol Browse, sehingga data akan ditampilkan dalam bentuk tabel diatas. Tombol transformasi digunakan untuk melakukan transformasi bentuk data untuk atribut yang mengandung nilai angka, dan hasilnya juga akan ditampilkan pada tabel diatas juga. Tombol reduct akan aktif dan bisa digunakan setelah proses transformasi dilakukan. Fungsinya untuk melakukan proses reduct, dan mengambil atribut predominan dari data.

3.4.7.3 Hasil Reduct Atribut

Gambar 3.14 Tampilan Halaman Hasil Reduct Halaman dalam gambar 3.14 diatas digunakan untuk menampilkan hasil reduct atribut, dan tabel dalam form tersebut fungsinya adalah untuk menampilkan tabel data pelatihan yang atributnya sesuai dengan hasil reduct tidak lagi menggunakan semua atribut awal. Pada tampilan ini hanya ada satu tombol “Bentuk Pohon Keputusan” yang fungsinya untuk membentuk pohon keputusan, aturan dan kemudian menampilkan pohon keputusannya.

3.4.7.4 Lihat Pohon Keputusan

Gambar 3.15 Tampilan Halaman Lihat Pohon Keputusan Halaman dalam gambar 3.15 diatas adalah form untuk melihat pohon keputusan yang sudah terbentuk. Kemudian dengan tombol “Simpan Aturan”, fungsinya adalah untuk menyimpan aturan kedalam database agar aturan tersebut bisa tersimpan secara permanen.

3.4.7.5 Halaman Prediksi

Gambar 3.16 Tampilan Halaman Lihat Pohon Keputusan Pada dalam gambar 3.16 adalah tampilan halaman prediksi ini, yang menjadi masukan adalah file dengan tipe .csv. pada data masukan hanya menggunakan 14 atribut, sedangkan atribut “Status Registrasi Mahasiswa” pada tampilan diatas, akan terisi secara otomatis saat tombol prediksi ditekan, dan proses prediksi selesai. Pada halam ini juga akan ditampilkan tingkat akurasi sistem dalam melakukan prediksi data.

3.4.7.6 Halaman Lihat Jumlah Daftar Ulang

Gambar 3.17 Tampilan halaman lihat alokasi kuota Pada gambar dalam gambar 3.17 diatas adalah halaman prediksi manampilkan data prediksi, secara otomatis halaman lihat jumlah daftar ulang ini akan tampil bersamaan. Pada halaman ini akan manampilkan nama prodi, jumlah pendaftar dan jumlah mahasiswa yang akan melakukan daftar ulang kembali. Jumlah ini diperoleh dari jumlah pendaftar dikurangi jumlah mahasiswa yang tidak melakukan daftar ulang berdasarkan hasil prediksi.

BAB IV IMPLEMENTASI PROGRAM

Bab ini berisi tentang implementasi sistem yang dibuat berdasarkan analisis dan perancangan yang telah dibuat pada tahap sebelumnya. Dalam implementasi system ini, merupakan tahap kelima dalam KDD, yaitu penambangan data. Dimana algoritma RDT diimplementasikan.

4.1 Spesifikasi Perangkat Lunak dan Perangkat Keras

Spesifikasi perangkat lunak yang digunakan dalam implementasi sistem adalah : a. Sistem Operasi : Windows 7 Home Premium b. Bahasa Pemrograman : Java c. IDE Tools : Netbeans IDE 7.1.1 d. Versi Java : JDK 7 update 3 Spesifikasi perangkat keras yang digunakan dalam implementasi sistem adalah: a. Prosesor : Intel Core i5-460M, 2.53GHz b. Memori : 2 GB DDR3 c. Hardisk : 500 GB

4.2 Implementasi Use Case

Ada 6 use case dalam desain sistem yang diimplementasikan, yaitu : a. Input data pendaftaran b. Transformasi data c. Reduct atribut d. Bentuk pohon keputusan e. Simpan aturan f. Prediksi Semua use case tersebut bisa diakses dari menu utama dari aplikasi PKMDUSD. Pada gambar 4.1 dibawah ini akan adalah tampilan dari home atau halaman utama dari sistem. 70 Gambar 4.1 Halaman Utama Ada dua menu yang bisa diakses dari halaman utama ini, yaitu menu yang ada pada menubar dan menu navigasi yang ada dibagian kiri halaman utama. Fungsi menu-menu tersebut antara lain : a. Pre Proses : berfungsi untuk mencari pola klasifikasi status registrasi makasiswa b. Prediksi : berfungsi untuk memprediksi status sisip program mahasiswa berdasarkan hasil pola yang diperoleh dari data pelatihan. c. Tentang : berfungsi menampilkan halaman yang berisi identitas program dan pembuat. d. Bantuan : berfungsi untuk menampilkan instruksi dan manual program e. Keluar : berfungsi untuk keluar dari sistem f. Skip Reduct : berfungsi untuk melewati proses reduct atribut dan langsung masuk kedalam tahap pembentukan pohon keputusan g. Exit : berfungsi untuk keluar dari sistem Apabila pengguna menekan tombol keluar, exit atau melakukan klik pada menu keluar di pojok kanan atas, maka akan tampil pesan sebagai berikut : Gambar 4.2 Konfirmasi keluar dari sistem Pengguna bisa melakukan klik “Yes” jika ingin keluar dari aplikasi atau klik “No” atau “Cancel” untuk membatalkan. Untuk Use Case yang pertama yaitu “Input Data Pendaftaran” pengguna harus memualinya dengan masuk melalui menu “Pre Proses”, kemudian pengguna akan diarahkan kehalaman input data pendaftaran seperti pada gambar 4.3 dibawah ini : Gambar 4.3 Halaman Input Data

Dokumen yang terkait

Implementasi algoritma reduct based decision tree untuk mengenali pola klasifikasi mahasiswa yang terkena sisip program.

0 1 229

Pencarian karakteristik calon mahasiswa baru Universitas Sanata Dharma yang tidak mendaftar ulang dengan menggunakan algoritma pohon.

0 0 125

MANAJEMEN WAKTU MAHASISWA TERHADAP KURIK

0 1 17

Pencarian karakteristik calon mahasiswa baru Universitas Sanata Dharma yang tidak mendaftar ulang dengan menggunakan algoritma pohon - USD Repository

0 0 123

Klasifikasi Data Penerimaan Mahasiswa Baru dan Prestasi akademik mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma dengan menggunakan algoritma naive bayesian - USD Repository

0 1 145

Pencarian pola klasifikasi mahasiswa yang tidak memenuhi sisip program berdasarkan nilai tes masuk penerimaan mahasiswa baru dan latar belakang mahasiswa Universitas Sanata Dharma dengan menggunakan algoritma C4.5 - USD Repository

0 0 175

Prediksi calon mahasiswa baru Universitas Sanata Dharma yang tidak mendaftar ulang menggunakan algoritma Naive Bayessian - USD Repository

0 0 119

Pengenalan pola klasifikasi status registrasi calon mahasiswa baru Universitas Sanata Dharma dengan algoritma Reduct Based Decision Tree (RDT) - USD Repository

0 1 151

Pencarian pola klasifikasi karya pengembangan profesi guru berdasarkan data sertifikasi guru dengan algoritma Reduct Based Decision Tree (RDT) - USD Repository

0 0 231

Implementasi algoritma reduct based decision tree untuk mengenali pola klasifikasi mahasiswa yang terkena sisip program - USD Repository

0 0 227