Implementasi Halaman Awal Implementasi Halaman Preprocess

77

5. BAB V

IMPLEMENTASI PENAMBANGAN DATA

5.1. IMPLEMENTASI ANTARMUKA

5.1.1. Implementasi Halaman Awal

Gambar 5.1 Implementasi Halaman Awal Halaman ini merupakan halaman pertama saat menjalankan sistem. Pada halaman ini terdapat 2 tombol utama, yaitu tombol “MASUK” dan “KELUAR”. Tombol “MASUK” akan menuju ke halaman Preprocessing dan tombol “KELUAR” akan keluar berhenti dari sistem. Selain itu terdapat 2 tombol lainnya, yaitu tombol “TENTANG” yang menuju ke halaman info dasar sistem ini, dan tombol “BANTUAN” yang menuju ke halaman bantuan berisi bantuan dalam menjalankan sistem ini.

5.1.2. Implementasi Halaman Preprocess

Gambar 5.2 Implementasi Halaman Preprocess Halaman ini merupakan halaman untuk memasukkan data, baik dari salah satu direktori di komputer file yang memiliki ekstensi .xls atau .csv dengan klik pada tombol “Pilih File” ataupun dengan memilih data dari salah satu tabel dari database dengan klik tombol “Pilih Database”. Lalu setelah data sudah masuk dalam tabel data dan tabel seleksi atribut, user dapat menandai atribut lalu klik pada tombol “Hapus Atribut” untuk menghapus atribut yang tertanda dari tabel seleksi atribut. Pada bagian seleksi atribut juga disediakan tombol “Tandai Semua” untuk menandai semua atribut, dan tombol “Batal” untuk menghapus semua tanda yang sudah ada. 5.1.2.1. Preprocess ‘Pilih File’ Klik pad a tombol “Pilih File”, maka akan muncul kotak dialog seperti pada gambar di bawah ini : Gambar 5.3 Implementasi Kotak Dialog Pilih File yang Salah Pada kotak dialog tersebut, pilih salah satu file yang pastinya harus memiliki ekstensi .xls ataupun .csv lalu diikuti klik pada tombol “Open”. Jika memilih file yang memiliki ekstensi lain, maka akan muncul pesan seperti berikut : Gambar 5.4 Implementasi Pesan Salah Memilih File Jika memilih file yang memiliki ekstensi sesuai, seperti pada gambar di bawah ini : Gambar 5.5 Implementasi Kotak Dialog Pilih File yang Benar Maka akan muncul isi file tersebut pada Halaman Preprocess seperti pada gambar di bawah ini : Gambar 5.6 Proses Setelah Memasukkan Data dari Pilih File 5.1.2.2. Preprocess ‘Pilih Database’ Klik pada tombol “Pilih Database”, maka akan muncul kotak dialog seperti di bawah ini : Gambar 5.7 Implementasi Halaman Pilih Database Pilih database yang disediakan, lalu isi username, password, nama database, dan URL. Jika sudah terisi semua, klik pada tombol “OK”. Namun jika masih ada yang belum terisi akan muncul kotak dialog pesan seperti berikut ini : Gambar 5.8 Pesan Isian Konfigurasi Database Masih Kosong Jika ada yang belum terisi, selain muncul pesan tersebut, isian yang masih kosong juga akan berwarna merah sebagai penanda yang lebih jelas. Namun jika sudah terisi semua dan juga benar, maka akan muncul pesan : Gambar 5.9 Pesan Koneksi Database Berhasil Selain pesan tersebut, selanjutnya akan menuju ke Halaman Pilih Table : Gambar 5.10 Implementasi Halaman Pilih Table Setelah selesai memilih tabel dari database yang akan dimasukkan, klik pada tombol “OK”, maka isi tabel tersebut akan muncul pada Halaman Preprocess seperti pada gambar di bawah ini : Gambar 5.11 Proses Setelah Memasukkan Data dari Pilih File 5.1.2.3. Seleksi Atribut pada Halaman Preprocess Gambar 5.12 Data dari Masukkan File ataupun Database Gambar 5.13 Informasi Data yang Dimasukkan Gambar 5.14 Seleksi Atribut Seleksi atribut digunakan untuk menghapus atribut yang tidak akan digunakan untuk proses deteksi. Atribut yang akan digunakan dalam proses deteksi akan tetap ada dalam tabel seleksi atribut tersebut. Pemilihan atribut memiliki ketentuan atribut pertama paling atas dalam tabel tersebut merupakan atribut sebagai label misalnya kode sekolah ataupun nama sekolah dan diikuti oleh atribut lainnya yang akan masuk proses deteksi. Gambar 5.15 Tandai Semua Atribut Untuk menandai semua atribut dapat dengan klik pada tombol “Tandai Semua”. Namun setelah proses ini dilakukan, jangan klik tombol “Hapus Atribut”, karena akan menghapus semua atribut tidak dapat kembali lagi dan proses deteksi tidak dapat dilakukan. Gambar 5.16 Batal Seleksi Atribut Untuk membatalkan atau menghapus semua tanda yang ada pada tabel seleksi atribut tersebut, dapat dengan klik pada tombol “Batal”. Gambar 5.17 Hapus Tanda Beberapa Atribut Cara untuk seleksi atribut adalah klik pada tombol “Tandai Semua”, klik kembali pada atribut yang tidak ingin dihapus dan akan digunakan untuk proses deteksi, setelah itu baru klik pada tombol “Hapus Atribut”. Maka hasilnya akan menjadi seperti pada gambar di bawah ini : Gambar 5.18 Hasil Seleksi Atribut Ketika seleksi atribut sudah selesai, maka proses pada Halaman Preprocessing juga sudah selesai. Untuk it u klik pada tombol “SUBMIT” untuk melanjutkan proses pada Halaman Deteksi Outlier.

5.1.3. Implementasi Halaman Deteksi Outlier

Dokumen yang terkait

PEMBANGUNAN SISTEM INFORMASI NILAI UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS BERBASIS WEB PEMBANGUNAN SISTEM INFORMASI NILAI UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS BERBASIS WEB.

0 2 12

Implementasi algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) untuk pengelompokan Sekolah Menengah Atas di DIY berdasarkan nilai daya serap Ujian Nasional.

0 0 2

Pengelompokan Sekolah Menengah Atas di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta berdasarkan nilai Ujian Nasional menggunakan algoritma K-Means Clustering.

1 1 87

Pengelompokan Sekolah Menengah Atas di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta berdasarkan nilai Ujian Nasional menggunakan algoritma agglomerative hierarchical clustering.

11 55 123

Implementasi algoritma fuzzy c-means untuk pengelompokan sekolah menengah atas di diy berdasarkan nilai ujian nasional dan nilai sekolah.

2 16 145

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Connectivity Based Outlier Factor : studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 4 252

Penerapan metode enhanced class outlier distance based untuk identifikasi outlier pada data hasil ujian nasional, indeks integritas dan akreditasi sekolah menengah atas

1 6 143

Implementasi algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) untuk pengelompokan Sekolah Menengah Atas di DIY berdasarkan nilai daya serap Ujian Nasional

7 43 133

Pemahaman Nilai-Nilai Kewirausahaan Dalam Menulis Naskah Drama Untuk Sekolah Menengah Atas (SMA) Dengan Menggunakan Model Peralihan Konsep

0 4 8

IMPLEMENTASI DETEKSI OUTLIER PADA ALGORITMA HIERARCHICAL CLUSTERING

0 0 6