Graf Matriks Dua Dimensi

4.4. PERANCANGAN STRUKTUR DATA

Perancangan struktur data dalam sistem deteksi outlier ini dimaksudkan untuk menyimpan dan mengorganisasikan mengkonstruksi informasi yang tersedia. Struktur data membantu pengolahan data yang lebih efisien. Penelitian ini digunakan konsep struktur data graf tak berarah dengan matriks 2 dimensi.

4.4.1. Graf

Graf merupakan sekumpulan elemen yang saling terhubung dengan atau ke beberapa elemen yang lain. Graf terdiri dari nodes vertex dan edges arcs. Salah satu contoh graf yang paling khusus adalah tree, namun graf tidak memiliki root node. Sebuah graf adalah sekumpulan node yang saling berhubungan melalui edge. Setiap edge menghubungkan 2 buah node, namun tidak semua node harus saling terhubung. Graf yang tidak berarah adalah ketika edge dalam graf tersebut tidak memiliki arah. Gambar 4.1 Graf Gambar 4.2 Graf Tidak Berarah Pada penelitian ini, sekolah sebagai vertex memiliki list nilai-nilai atribut yang terdapat pada obyek sekolah tersebut. Vertex saling terhubung dengan suatu edge yang merupakan jarak antar obyek sekolah. Berikut adalah rancangan graf yang digunakan dalam penelitian ini : vertex sekolah [1] list nilai vertex sekolah [2] list nilai vertex sekolah [3] list nilai edge edge edge edge edge edge Gambar 4.3 Rancangan Graf

4.4.2. Matriks Dua Dimensi

Suatu graf yang direpresentasikan harus mampu merepresentasikan sekumpulan vertex dan edge. Selain itu, harus memberi label ke tiap-tiap node dan memberi bobot weight ke edge yang dimana akan menjadi weight dari graf itu sendiri. Salah satu cara untuk merepresentasikan suatu graf adalah dengan menggunakan matriks 2 dimensi. Saat pertama kali pembuatan graf, node vertex yang ada belum terhubung satu sama lainnya. Ketika vertex tidak terhubung, edge dari kedua vertex tersebut bernilai -1. Namun ketika suatu vertex terhubung dengan dirinya sendiri, maka edge dari vertex tersebut bernilai 0. Nantinya ketika vertex terhubung dengan vertex lainnya, maka terbentuklah suatu edge dimana edge dari kedua vertex memiliki nilai yang sama dengan nilai jarak antara kedua vertex tersebut. Nilai jarak didapatkan dari perhitungan jarak antar obyek vertex dengan menggunakan rumus Euclidean Distance, yaitu : , = √∑ � − � � . Table 4.2 Contoh Matriks Dua Dimensi Awal Pembuatan Graf Sekolah[1] Sekolah[2] Sekolah[3] Sekolah[1] -1 -1 Sekolah[2] -1 -1 Sekolah[3] -1 -1 Table 4.3 Contoh Matriks Dua Dimensi Setelah Terbentuk Edge Sekolah[1] Sekolah[2] Sekolah[3] Sekolah[1] 3.026499628 3.974984277 Sekolah[2] 3.026499628 3.867919337 Sekolah[3] 3.974984277 3.867919337

4.5. PERANCANGAN ANTARMUKA

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