a. Menghitung nilai entropy
public double[] entropyint[][] data {menghitung nilai entropy
double[] hasil = new double[data.length]; for int i = 0; i data.length; i++ {
int[] tempData = data[i]; int tot = 0;
for int j = 0; j tempData.length; j++ { tot += tempData[j]; mencari jumlah mmasing2
interest }
hasil[i] = 0;
for int j = 0; j tempData.length; j++ { loop untuk setiap partisi atribut
double temp = double tempData[j] tot log2double tempData[j] tot; menghitung peluang
partisi dalam interest hasil[i]
+= Double.isInfinitetemp
|| Double.isNaNtemp ? 0 : temp; menghindari nilai tidak
terdefinisi. }
hasil[i] = -hasil[i]; }
return hasil;
} PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
b. Menghitung nilai gain
public double
gaindouble[] entropy,
int[][] data
{menghitung nilai gain if entropy == null { entropynya harus ada
entropy = this.entropydata; }
int jum = 0; int tot[] = new int[data.length];
for int i = 0; i data.length; i++ { menghitung jumlah setiap partisi atribut
int[] tempData = data[i]; tot[i] = 0;
for int j = 0; j tempData.length; j++ { tot[i] += tempData[j];
} jum += tot[i];
}
double gain = 0; for int i = 0; i tot.length; i++ { menghitung semua
peluang entropy masing2 atribute gain += double tot[i] jum entropy[i];
}
int[][] interest = new int[1][data[0].length]; for int i = 0; i data.length; i++ { menghitung jumlah
interest dalam masibg2 atribute PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
4.3 Implementasi Use Case
Login dilakukan dengan cara mengisikan username dan password pada Halaman FormLogin seperti pada Gambar 4.1. Selanjutnya sistem akan
mencocokkan username dan password yang telah dimasukkan, jika sesuai maka sistem akan muncul pemberitahuan seperti pada Gambar 4.2
for int j = 0; j data[i].length; j++ { interest[0][j] += data[i][j];
} }
double entropySemua = this.entropyinterest[0]; menghitung entrpy semua
Helper.textAreaActive.setText Helper.textAreaActive.getText + Entropy semua +
entropySemua + \n; System.out.printlnEntropy semua + entropySemua;
gain = entropySemua - gain; rumus gain = entropysemua - jumlah peluang entropy
return gain; }
Gambar 4. 1 Halaman FormLogin
Gambar 4. 2 Pemberitahuan berhasil login
Pengguna menekan tombol OK pada pemberithuan berhasil login untuk dapat masuk ke halaman utama seperti pada Gambar 4.3.
Gambar 4. 3 Form Halaman Utama
Untuk memproses data, langkah berikutnya pengguna menekan tab menu Data dan akan masuk ke halaman data seperti pada Gambar 4.4. Untuk
menampilkan data maka pengguna harus menekan tombol Browse dan akan muncul halaman untuk memilih data yang akan ditampilkan seperti pada
Gambar 4.5. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 4. 4 Halaman tab menu data
Gambar 4. 5 Halaman File Chooser untuk mengambil data
Agar data dapat dilihat pengguna cukup menekan tombol tampilkan pada halaman tab menu Data. Data akan berhasil ditampilkan seperti pada
Gambar 4.6. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 4. 6 Data yang sudah berhasil ditampilkan
Selanjutnya untuk dapat melihat hasil pohon keputusan dari data yang telah diambil pengguna cukup menekan tombol Proses maka akan keluar hasil
contoh sebagian treeseperti pada Gambar 4.7
siang, pagi,
malam, 2-null =
San Mateo, Surabaya,
Depok, Jakarta,
1-malam = Jakarta-Motorbike
Depok-Motorbike Surabaya-Smartphone
San Mateo-Smartphone Jakarta,
Surabaya, Denpasar,
1-pagi = Denpasar-Talisman
Surabaya-Talisman Personal computer,
0-Jakarta = awal,
0-Personal computer = awal-Fashion
awal, tengah,
akhir, 2-siang =
Personal computer, Smartphone,
0-akhir = Smartphone-Talisman
Personal computer-
Smartphone Jakarta,
Denpasar, Surabaya,
1-tengah = Surabaya-Talisman
Denpasar-Talisman Jakarta-Smartphone
Personal computer, Smartphone,
Tabelt, 0-awal =
Tabelt-Smartphone Jakarta,
Mountain View, 0-Smartphone =
Mountain View-Fashion Jakarta-Fashion
Personal computer-Fashion
Gambar 4. 7Contoh Hasil pohon keputusan
Selanjutnya, setelah hasil pohon keputusan ditampilkan maka lakukan pengujian dengan mengeklik tabmenu Prediksi seperti pada Gambar 4.8.
Gambar 4. 8 Halaman Prediksi
Untuk menampilkan data maka pengguna harus menekan tombol Browse dan akan muncul halaman untuk memilih data yang akan ditampilkan
seperti pada Gambar 4.9. Tekan tombol Pengujian maka sistem akan menampilkan hasil pada kotak di sebelah kanan seperti pada Gambar 4.10.
Gambar 4. 9 Halaman Prediksi dengan data yang sudah ditampilkan
Gambar 4.10 Tampilan contoh hasil pengujian
4.4 Implementasi Diagram Kelas
Kategori