Perancangan Basis Data Perancangan Umum Sistem .1 Masukan Sistem

3 idMaster int 5 idMaster sama dengan idRoot yang merupakan node root dari sebuah atribut 4 Atribut Varchar 100 Atribut dari data calon mahasiswa, seperti asal kabupaten,nilai test verbal dan lain-lain 5 Nilai Atribut Varchar 100 Nilai dari atribut pada data calon mahasiswa 6 StatusMahasiswa Varchar 100 Keputusan dari pola yang terbentuk, registrasi atau tidak registrasi. b. Tabel Standar Deviasi Digunakan untuk menyimpan daftar standar deviasi untuk nilai matakuliah yang bertipe numeric. Struktur data untuk table ini adalah : Nama Tabel : standardeviasi Primary Key: id Foreign Key: - Tabel 3.8 Struktur data tabel standar deviasi No Nama Atribut Jenis Lebar Keterangan 1 id int 5 Kode untuk setiap pola yang terbentuk 2 tingkat int 5 Tingkat node tersebut pada pohon keputusan 3 idMaster int 5 idMaster sama dengan idRoot yang merupakan node root dari sebuah atribut 4 Atribut Varchar 100 Atribut dari data calon mahasiswa, seperti asal kabupaten,nilai test verbal dan lain-lain 5 Nilai Atribut Varchar 100 Nilai dari atribut pada data calon mahasiswa 6 StatusMahasiswa Varchar 100 Keputusan dari pola yang terbentuk, registrasi atau tidak registrasi.

3.4.6 Perancangan Struktur Data

Dalam penelitian ini ArraList dipilih sebagai solusi karena ArrayList bersifat dinamis, dan dalam ArrayList tidak diperlukan pendeklarasian jumlah elemen yang harus disediakan untuk menampung jumlah data. Berikut ini merupakan contoh pohon keputusan yang datanya akan disimpan dalam ArrayList dan penggunaan ArrayList. KabAsal Sleman Singkawang Bahasa Inggris Tidak Daftar Ulang =3 Daftar Ulang Gambar 3.11 Contoh Pohon Keputusan Ada dua jenis data yang akan disimpan menggunakan struktur data, yaitu data mahasiswa dan data pola klasifikasi. Data mahasiswa akan disimpan kedalam struktur data dengan menggunakan arraylist. Setiap index arraylist akan menampung satu objek yaitu satu mahasiswa. Dengan demikian satu index list memiliki data-data atau atribut-atribut yang dimiliki oleh mahasiswa. Demikian juga dengan data pola klasifikasi yang akan disimpan arraylist. Dibawah ini pada table 3.7 merupakan bentuk penyimpanan data pola pohon keputusan dengan arraylist . Tabel 3.9 Bentuk penyimpanan dalam Arraylist idPola Tingkat idMaster atribut NilaiAtribut StatusMhs 1 1 Kabupaten Asal Singkawang Tidak Daftar Ulang 2 1 Kabupaten Asal Sleman Bahasa Inggris 3 2 1 Bahasa Inggris =3 Daftar Ulang Setiap baris data dari tabel diatas akan disimpan kedalam array list dengan tipe data Tree. Satu indek array list akan memuat satu record dari tabel diatas. 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.

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