35 TI
40 20
50 80
TM 60
55 70
4 TE
30 45
80 100
4.5. Perancangan Antar Muka
4.5.1. Tampilan Halaman Utama
Pada Gambar 4.3 ini merupakan interface pertama saat masuk sistem. Dalam halaman ini, hanya terdapat 2 tombol menu yang bertuliskan „Keluar‟ dan
“Bantuan‟. Tombol “Bantuan‟memiliki 2 menu items yaitu menu item „Tentang‟, dan „Manual‟. Menu „Keluar‟ untuk keluar dari sistem ini. Menu item Menu item
„Tentang‟ digunakan untuk masuk ke dalam bagian informasi sistem dan menu item „Manual‟digunakan untuk masuk ke dalam bagian bantuan penggunaan
sistem.
SISTEM PREDIKSI PENJUALAN HELM MENG GUNAKAN ALG ORITMA HIERARCHICAL DIVISIVE
LOGO
Range Harga Preprosesing
Clustering Kelompok harga
Kelompok – 1
Kelompok – 2
Kelompok – 3
Kelompok – 4
Kelompok - 5 Batas bawah
Batas Atas
Simpan Reset
Delete isi
Keluar Bantuan
Gam bar 7
Gambar 4.3. Desain interface Halaman Utama tab Range Harga PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
36 Halaman Utama merupakan halaman yang akan menampilkan keseluruhan
proses utama pada sistem. Pada halaman ini user dapat melakukan proses imput batas harga kelompok, proses penginputan data untuk kemudian dilakukan proses
clustering-nya.
1. Input range harga
Pada Gambar 4.4 ini adalah tab „Range Harga‟ tangberfungsi untuk
menentukan batasan nilai kelompok harga. Pada tab ini pengguna harus mengisikan batas-batas nilai kelompok harga. Nantinya batas kelompok
harga ini digunakan untuk menandai setiap obyek data. Untuk inputan batasan kelompok mempunyai aturan bahwa harga batas atas tidak boleh
kurang dari batas bawah kelompok sebelumnya begitu pula sebaliknya. Sebagai contoh pada kelompok 1 batas bawah 0 dan batas atasnya 20000.
Maka batas atas dan bawah kelompok 2 harus lebih atau sama dengan batas atas kelompok 1. Misal batas bawah 20000 dan batas atas 30000.
Kelompok harga Kelompok
– 1 Kelompok
– 2 Kelompok
– 3 Kelompok
– 4 Kelompok - 5
Batas bawah Batas Atas
Simpan Reset
Delete isi
Range Harga Preprosesing
Clustering
Gam bar 8
Gambar 4.4. Desain interface Tab Range Harga PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
37 2.
Input data dan Informasi Tabel Data Pada tab kedua
’Preprosesing’ ini berfungsi untuk menginputkan data dan melakukan proses pembentukan cluster. Bagian input program
yang diberi title input data terdapat tombol pilih file untuk menginputkan data file. File yang digunakan harus bertipe file .csv. Setelah file dipilih
sistem akan menampilkasn isi data secara utuh pada tabel data. Selain itu terdapat tombol Submit Data untuk melakukan proses trasformasi data
dengan cara menyeleksi atribut yang diperlukan dalam proses clustering. Setelah tombol Submit Data di pilih hasil dari proses transformasi akan di
tampilkan pada tabel trasformasi data yang di beri title trasnformasi data. Untuk memulai proses preprocessing, pengguna harus memilih tombol
Preprocessing. Setelah itu hasil data dari proses preprocessing akan ditampilkan pada tabel data preprocessing. Untuk memulai proses
pembentukan cluster, disediakn tombol proses. Gambar 4.5 adalah rancangan Input data dan Informasi Tabel Data.
38
Range Harga Preprosesing
Clustering Input data
Pilih File
Tabel data
Submit Data
Jumlah Data
Tabel data preprocessing
Proses Jumlah Data preprocessing
Data Preprocessing
Batal
Tabel Transformasi data
Trasformasi data
Preprocessing
Gam bar 9
Gambar 4.5. Desain interface Halaman Utama Tab Preprosesing 3.
Hasli Proses Clustring dan Akurasi Setelah tombol proses dipilih sistem akan menampilkan hasli
pembentukan cluster dan hasil akurasi pada tab ketiga „Clustering‟ ke tabel
-tabel yang ada. Pada tab ini terdapat tabel-tabel, antara lain tabel jumlah cluster dan tabel label anggota cluster. Untuk menyimpan hasil
pengelompokan, maka disediakan tombol Simpan. Di halama ini menampilkan hasil visual dari proses pembentukan cluster melalui fungsi
Jtree. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
39
Range Harga Preprosesing
Clustering
simpan Waktu Pembantukan Cluster
Tabel jumlah clsuter Tree
Tabel Label anggota clsuter
SISTEM PREDIKSI PENJUALAN HELM MENGGUNAKAN ALGORITMA HIERARCHICAL DIVISIVE
LOGO Menu
Total SSE
Gam bar 10
Gambar 4.6. Desain interface Halaman Utama Tab Custering PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
40
BAB V IMPLEMENTASI DAN ANALISIS HASIL
BAB V MPLEMENTA SI DAN ANALI SI S HA SI L
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai implementasi sistem sesuai rancangan sistem yang telah dijelaskan pada bab sebelumya. Implementasi sistem
ini menggunakan bahasa pemrograman Java dengan aplikasi pemrograman NetBeans 7.2 pada komputer dengan spesifikasi processor intel i5 2.3 GHz,
memori 4GB, dan harddisk 1T.
5.1. Implementasi
5.1.1. Pengolahan Data
Data yang diperoleh merupakan hasil eksport dari database perusahaan berjenis file csv. Total data transaksi penjualan bejumlah 933 record dengan 21
atribut. Data tersebut akan diproses melalui tahap preprocessing, clustering, dan
akhirnya perhitungan akurasi secara internal Internal evaluation dalam clustering yang coba dibentuk. Pada Tabel 5.1 adalah atribut dari tabel data
penualan.
Tabel 10
Tabel 5.1. Atribut dalam tabel detail penjualan No Nama Atribut
Keterangan 1
noFaktur Nomor nota transaksi penjualan
2 kodeBarang
Kode dari masing-masing nama barang 3
namaBarang Nama dari produk helm
4 Satuan
Jenis satuan barang PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI