79
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM
Pada bab ini akan di jelaskan mengenai implementasi sistem deteksi outlier
menggunakan algoritma Connectivity-based Outlier Factor. Sistem ini di buat sesuai dengan rancangan yang telah di jelaskan pada bab sebelumnya.
Implementasi sistem deteksi outlier ini menggunakan bahasa pemrograman Java dengan aplikasi pemrograman NetBeans IDE 6.9.1 pada komputer dengan
spesifikasi processor Intel Celeron 1.8 GHz, memori 2GB, dan Harddisk 500GB.
10.1 Implementasi Antarmuka
Berikut akan di tampilkan antarmuka dari sistem deteksi outlier menggunakan algoritma Connectivity-based Outlier Factor yang telah di bangun.
10.1.1 Implementasi Halaman AwalHomePage
Tampilan halaman awal merupakan tampilan sistem pertama kali di jalankan. Pada halaman awal ini terdapat button masuk, dimana user akan
menekan sebelum masuk ke menu utama sistem.
Gambar 5.1 Antarmuka atau Interface Halaman AwalHomePage 10.1.2
Implementasi Halaman Menu UtamaHome
Halaman Menu Utama ini akan muncul setelah button masuk pada halaman awal di tekan. Pada halaman menu utama ini merupakan halaman di
mana user dapat melakukan proses penginputan data untuk kemudian di cari oleh sistem outlier nya. Pada halaman ini terdapat dua tab menu yaitu prepocessing
dan deteksi outlier.
Gambar 5.2 Antarmuka atau Interface Halaman Menu UtamaHome tab Prepocessing
Pada tab Prepocessing ini berfungsi untuk menginputkan data baik yang bertipe .xls, .csv, maupun dari database. Pada tab Prepocessing ini terdapat button
Pilih File yang apabila di tekan akan menampilkan jFileChooser bagi user untuk memasukan atau menginputkan file yang bertipe .xls dan .csv.
Gambar 5.3 Kotak Dialog Pilih File
Setelah user memilih data yang ingin di gunakan, maka sistem akan menampilkan masukan dari user tersebut ke dalam tabel pada tab prepocessing.
Gambar 5.4 File Inputan Tertampil pada Tabel pada tab Prepocessing
Di dalam tab Prepocessing ini juga akan di tampilkan jumlah data dari file yang di pilih oleh user. Pada tab ini, user juga dapat melakukan seleksi atribut
sesuai dengan kebutuhan user itu sendiri. Atribut dapat di hapus apabila tidak di butuhkan dalam perhitungan yang akan di lakukan dalam sistem dengan memilih
atribut yang ingin di hapus kemudian menekan button Hapus. User juga dapat menghapus semua atribut dengan menekan button Tandai Semua kemudian
memilih button Hapus. Apabila user ingin membatalkan atribut yang telah di tandai, maka user harus menekan button Batal.
Gambar 5.5 Daftar Atribut pada Tabel Seleksi Atribut
Setelah melakukan seleksi atribut, akan di lakukan proses perhitungan outlier
. Proses ini dapat di lakukan setelah user menekan button Submit. Setelah button
Submit di tekan, maka sistem akan menampilkan tab Deteksi Outlier.
Gambar 5.6 Antarmuka atau Interface Halaman Menu UtamaHome tab Deteksi Outlier
Di dalam tab Deteksi Outlier ini perhitungan outlier akan di lakukan. User
harus memasukan nilai k kemudian menekan button Proses.
Gambar 5.7 Antarmuka atau Interface Halaman Menu UtamaHome tab Deteksi Outlier Saat Memasukan Nilai Parameter
Setelah button Proses di tekan, akan terjadi perhitungan outlier dalam sistem, kemudian sistem akan menampilkan obyek yang berpotensi sebagai
outlier ke dalam tabel hasil deteksi outlier.
Gambar 5.8 Hasil Deteksi Outlier
Selanjutnya user harus memasukan batas outlier ke dalam field yang telah di sediakan kemudian menekan button OK. Maka akan di tampilkan obyek yang
berpotensi sebagai outlier ke dalam tabel hasil deteksi outlier. Akan di tampilkan pula jumlah data dari outlier tersebut beserta dengan lamanya sistem melakukan
perhitungan deteksi outlier.
Gambar 5.9 Hasil Deteksi Outlier Setelah Diberi Batas Outlier
Setelah di tampilkan obyek yang berpotensi sebagai outlier, user dapat menyimpan hasil dari deteksi outlier tersebut dengan menekan button Simpan.
Hasil deteksi outlier dapat di simpan sebagai file dengan ekstensi .txt, .doc, dan .xls.
Gambar 5.10 Kotak Dialog Simpan Hasil Deteksi Outlier
Gambar 5.11 Kotak Dialog Simpan Hasil Deteksi Outlier Saat Memberi Nama File
Apabila button Save di tekan, maka sistem akan menyimpan file tersebut ke dalam direktori yang di inginkan oleh user dan apabila berhasil di simpan maka
akan di tampilkan pesan sukses.
Gambar 5.12 Pesan Sukses Hasil Deteksi Outlier Berhasil Disimpan
10.1.3 Implementasi Halaman Pilih Database
Kategori