• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB III PERANCANGAN SISTEM

3.2 Rancangan Penelitian

3.2.1 Diagram UML

3.2.1.2 Activity Diagram

fungsi terhadap sistem, antara lain: mengklaster data, melihat pusat klaster, melihat grafik klastering, mengevaluasi hasil klaster.

3.2.1.2 Activity Diagram

Activity Diagram adalah diagram yang menggambarkan interaksi antara

pengguna dan sistem, interaksi tersebut akan membentuk sebuah alur. Activity

diagram tidak menggambarkan use case secara keseluruhan, namun satu activity diagram mewakili satu fungsi pada use case.

Activity Diagram biasanya dibagi oleh satu swimlane, membentuk dua kolom yang berisikan pengguna dan sistem. Diagram ini dimulai dengan simbol lingkaran berwarna hitam penuh. Dilanjutkan oleh diagram-diagram aktivitas yang menggambarkan interaksi antar pengguna dan sistem. Diagram ini diakhiri

oleh end state yang bergambarkan lingkaran berwarna hitam, dengan warna putih

yang berada di sisinya. Berikut adalah penjelasan activity diagram sistem

berdasarkan fungsinya masing-masing.

a. Fungsi 1: Pengklasteran Data

Fungsi pengklasteran data akan menampilkan hasil clustering ke dalam

bentuk tabel pada halaman tersendiri (figure). Tabel tersebut akan terbagi

menjadi empat kolom. Tiga kolom pertama berasal dari data set (IPK,

SKS, presentase kehadiran). Kolom keempat merupakan cluster index

yang menyatakan berada di cluster manakah obyek data tersebut. Berikut

Tabel 3.2 Skenario Fungsi Mengklaster Data

NaUse case Mengklaster data

Nomor UC-001

Deskripsi Pengguna dapat menampilkan hasil clustering data dalam

bentuk tabel. Kondisi

Awal

Pengguna membuka halaman awal program.

Kondisi Akhir

Pengguna telah berhasil melihat hasil clustering data.

Alur Normal 1. Pengguna mengunggah data yang hendak di-cluster.

2. Sistem menampilkan data tersebut ke dalam tabel yang telah disediakan.

3. Pengguna memilih option centroid method.

4. Pengguna menginput jumlah cluster yang diinginkan.

5. Pengguna menjalankan menu ‘cluster’.

A1. Pengguna menginput cluster di luar batasan.

6. Sistem menampilkan hasil clustering data ke dalam

tabel pada halaman baru. Alur

Alternatif

A1. Pengguna menginput jumlah cluster di luar batasan.

1. Sistem menampilkan message-box “Must be less than

eight”.

2. Kembali ke nomor 4. 3. Selesai.

35

Setelah skenario disusun, maka tinggal mengimplementasikan alur-alur tersebut ke dalam aktivitas diagram. Berikut adalah gambar aktivitas diagramnya:

Gambar 3.5 Activity Diagram Mengklaster Data

b. Fungsi 2: Melihat Pusat Klaster

Fungsi melihat pusat klaster akan menampilkan centroid di dalam

bentuk tabel pada halaman tersendiri (figure). Tabel tersebut akan terbagi

menjadi k baris dan tiga kolom (k adalah variablel dari jumlah klaster).

dan posisi cluster tidak berubah-ubah lagi. Berikut adalah skenario fungsi ini:

Tabel 3.3 Skenario Fungsi Melihat Pusat Klaster

Nama Use

case

Melihat pusat klaster

Nomor UC-002

Deskripsi Pengguna dapat melihat posisi pusat cluster di setiap

kelas. Kondisi

Awal

Pengguna membuka halaman awal program.

Kondisi Akhir

Pengguna telah berhasil melihat letak pusat cluster.

Alur Normal 1. Pengguna mengunggah data yang hendak di-cluster.

2. Sistem menampilkan data tersebut ke dalam table yang telah disediakan.

3. Pengguna memilih centroid method.

4. Pengguna menginput jumlah cluster yang diinginkan.

5. Pengguna menjalankan menu ‘show the centroid’.

A1. Pengguna menginput cluster di luar batasan

6. Sistem menampilkan pusat cluster dalam bentuk tabel

pada halaman baru. Alur

Alternatif

A1. Pengguna menginput jumlah cluster di luar batasan.

1. Sistem menampilkan message-box “Must be less than

eight”.

2. Kembali ke nomor 4. 3. Selesai.

37

Setelah skenario disusun, maka tinggal mengimplementasikan alur-alur tersebut ke dalam aktivitas diagram. Berikut adalah gambar aktivitas diagramnya:

Gambar 3.6 Activity Diagram Melihat Pusat Klaster

c. Fungsi 3: Melihat Grafik Klaster

Fungsi melihat grafik klaster akan menampilkan grafik dari hasil

klastering pada halaman tersendiri (figure). Grafik tersebut akan berbentuk

tiga dimensi, tiga garis koordinat, yakni X, Y, dan Z. Di dalam grafik

menggambarkan posisi data. Sementara warna-warna tersebut merupakan

cluster index-nya. Grafik tersebut dapat dirotasi dengan menggunakan

mouse sehingga pengguna dapat melihat kecenderungan datanya secara nyata. Berikut adalah skenario dari fungsi ini:

Tabel 3.4 Skenario Melihat Grafik Klastering

Nama Use

case

Melihat grafik klastering

Nomor UC-003

Deskripsi Pengguna dapat melihat grafik clustering di setiap kelas.

Kondisi Awal

Pengguna membuka halaman awal program. Kondisi

Akhir

Pengguna telah berhasil melihat melihat grafik clustering.

Alur Normal 1. Pengguna mengunggah data yang hendak di-cluster.

2. Sistem menampilkan data tersebut ke dalam table yang telah disediakan.

3. Pengguna memilih centroid method.

4. Pengguna menginput jumlah cluster yang diinginkan.

5. Pengguna menjalankan menu ‘show the graphic’.

A1. Pengguna menginput cluster di luar batasan

6. Sistem menampilkan hasil grafik clustering dalam

bentuk tiga dimensi, menyesuaikan parameter yang ada. Alur

Alternatif

A1. Pengguna menginput jumlah cluster di luar batasan.

1. Sistem menampilkan message-box “Must be less than

eight”.

2. Kembali ke nomor 4. 3. Selesai.

39

Setelah skenario disusun, maka tinggal mengimplementasikan alur-alur tersebut ke dalam aktivitas diagram. Berikut adalah gambar aktivitas diagramnya:

Gambar 3.7 Activity Diagram Melihat Grafik Klaster

d. Fungsi 4: Mengevaluasi Hasil Klastering

Fungsi mengevaluasi hasil klastering akan menampilkan grafik dari

pengukuran optimalisasi anggota cluster. Fungsi ini nantinya akan tampil

koordinat, yakni X dan Y. Garis X merupakan nilai perhitungan,

batasannya -1 sampai +1. Sementara garis Y merupakan cluster index.

Hasil perhitungan tersebut akan berbentuk bar kolom berwarna biru. Berikut adalah skenario dari fungsi ini:

Tabel 3.5 Skenario Mengevaluasi Hasil Klastering

Nama Use

case

Mengevaluasi hasil klastering

Nomor UC-004

Deskripsi Pengguna dapat melihat hasil pengukuran optimalisasi

anggota clustering. Kondisi

Awal

Pengguna membuka halaman awal program. Kondisi

Akhir

Pengguna telah berhasil melihat hasil evaluasi cluster.

Alur Normal 1. Pengguna mengunggah data yang hendak di-cluster.

2. Sistem menampilkan data tersebut ke dalam table yang telah disediakan.

3. Pengguna memilih centroid method.

4. Pengguna menginput jumlah cluster yang diinginkan.

5. Pengguna menjalankan menu ‘evaluate the cluster’.

A1. Pengguna menginput cluster di luar batasan

6. Sistem menampilkan grafik pengukuran optimalisasi

clustering dalam bentuk tabel pada halaman baru. Alur

Alternatif

A1. Pengguna menginput jumlah cluster di luar batasan.

1. Sistem menampilkan message-box “Must be less than

eight”.

2. Kembali ke nomor 4. 3. Selesai.

41

Setelah skenario disusun, maka tinggal mengimplementasikan alur-alur tersebut ke dalam aktivitas diagram. Berikut adalah gambar aktivitas diagramnya:

Gambar 3.8 Activity Diagram Mengevaluasi Hasil Klastering

Dokumen terkait