BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
4.3 Perancangan Sistem
Diagram aktivitas digunakan untuk menggambarkan alur aktivitas sekuensial yang dilakukan oleh pengguna dan sistem dalam setiap use case yang telah disebutkan pada lampiran 1. (Whitten & Bentley, 2005)
Berikut ini adalah diagram aktivitas dari setiap use case : 1. Diagram Aktivitas Input Data File .xls dan .csv
2. Diagram Aktivitas Input Data Tabel Basis Data 3. Diagram Aktivitas Seleksi Atribut
4. Diagram Aktivitas Deteksi Outlier 5. Diagram Aktivitas Simpan Hasil Outlier
Diagram aktivitas yang telah disebutkan di atas dipaparkan pada lampiran 5 dalam tugas akhir ini.
4.3.7 Diagram Kelas Analisis
Diagram kelas analisis dapat dilihat di lampiran 6. Sedangkan keterangan diagram kelas analisis dapat dilihat pada Tabel 4.1 di bawah ini :
Tabel 4.1 Tabel Keterangan Diagram Kelas Analisis
No Nama Kelas Jenis Keterangan
1 DataLoop Model Kelas ini berfungsi untuk menyimpan data hasil outlier 2 koneksiDB Model Kelas ini berisi tentang
atribut-atribut yang berfungsi untuk melakukan koneksi antara sistem dengan server basis data. Atribut tersebut antara lain : username, password, dan jdbc URL.
3 seleksiAtribut Model Kelas ini berfungsi untuk menyimpan daftar atribut yang ada dalam tabel preprocessing. Daftar atribut ini akan muncul di tabel seleksi di tab preprocessing. 4 Vertex Model Kelas ini berfungsi untuk
menyimpan atribut-atribut yang digunakan dalam proses penghitungan pencarian outlier. 5 checkBoxTableModel Model Kelas ini berfungsi untuk
atribut di halaman utama pada tab preprocessing.
6 LoOPTabelModel Model Kelas ini berfungsi untuk mengatur format tabel untuk menampilkan tabel hasil deteksi outlier yang berisi label data, derajat loop, dan ranking
7 DBControl Control Kelas ini berfungsi untuk mengatur konfigurasi koneksi database agar sistem dapat terhubung dengan server database sehingga dapat mengakses tabel yang diinginkan pengguna.
8 graph Control Kelas ini berisi proses perhitungan yang ada dalam algoritma LoOP meliputi : perhitungan jarak antar data, standard distance, probabilistic distance, probabilistic LOF, agregat probabilistic LOF, dan derajat LoOP
9 HalamanAwal View Kelas ini menampilkan halaman saat pertama kali menjalankan sistem.
10 HalamanUtama View Kelas ini merupakan inti dari sistem, kelas ini menampilkan 2 tabbed pane yaitu preprocessing dan deteksi. Pada tab
menginput tabel lalu menyeleksi atribut yang akan digunakan untuk deteksi. Selanjutnya pada proses deteksi, pengguna menginputkan parameter k dan lamda lalu setelah diklik proses maka sistem akan menampilkan hasil outlier pada tabel. Selain itu pengguna juga dapat menyimpan hasil deteksi outlier tersebut. 11 HalamanPilihFile View Kelas ini digunakan untuk
menampilkan direktori pada computer untuk menginputkan file inputan beripa xls atau csv 12 HalamanPilihDatabase View Kelas ini digunakan untuk login
ke basisdata untuk mengambil tabel dalam basisdata tersebut 13 HalamanPilihTabel View Kelas ini berfungsi untuk
menampilkan tabel dengan syarat pengguna sistem harus login ke basisdata.
14 HalamanTentang View Kelas ini menampilkan informasi umum mengenai sistem (nama sistem, pembuat, instansi, tahun) 15 HalamanBantuan View Kelas ini menampilkan informasi
4.3.8 Diagram Sequence
Menurut Whitten dan Bentley (2007), secara grafikal, Sequence Diagram merupakan diagram yang menggambarkan bagaimana obyek berinteraksi satu sama lain melalui pesan dalam eksekusi usecase atau operasi. Diagram ini mengilustrasikan bagaimana pesan dikirim dan diterima antara obyek dan urutan yang seperti apa. Diagram ini lebih detail dalam penggambaran aliran data, termasuk data yang dikirim ataupun diterima.
Berikut ini merupakan sequence diagram yang terdapat dalam proses perancangan sistem perancangan outlier menggunakan algoritma Local Outlier Probability (LoOP) :
1. Diagram Sequence Input Data File Excel .xls dan .csv 2. Diagram Sequence Input Data Tabel Basis Data 3. Diagram Sequence Deteksi Outlier
4. Diagram Sequence Simpan Hasil Outlier 5. Diagram Sequence Seleksi Atribut
Untuk penjelasan masing-masing diagram sequence dapat dilihat pada lampiran 7 yang terdapat dalam tugas akhir ini.
4.3.9 Diagram Kelas Desain
Diagram kelas desain menunjukkan daftar kelas yang digunakan dalam sistem. Diagram kelas ini memuat semua kelas yang digunakan untuk menjalankan semua fungsi pada sistem serta hubungan apa saja yang terbentuk di antara kelas tersebut. Hubungan yang terbentuk bisa berupa associations, aggregation atau composition. Diagram kelas desain dapat dilihat pada lampiran 8 dalam tugas akhir ini.
Untuk penjelasan tentang rincian atribut dan method yang terdapat dalam masing-masing kelas, dapat dilihat pada lampiran 9 dalam tugas akhir ini.
4.3.10 Rincian Algoritma Setiap Method
1. Rincian Algoritma pada Method dalam kelas koneksiDB Nama method Fungsi method Algoritma method koneksiSQL (String, String, String) Mendapatkan nilai username, password, dan url dari inputan pengguna lalu inputan tersebut untuk login ke basisdata SQL
1. Deklarasi atribut baru jdbcURL bertipe static String, user bertipe static String, password bertipe static String dan conn bertipe Connection.
2. Membuat koneksi basis data SQL ke dalam method yang bernama setConn(DriverManager.getConn ection(url, user, passw)). Parameter tersebut dicocokan dengan nilai dari inputan pengguna dalam form login koneksi database.
3. Jika inputan benar (sesuai), maka sistem berhasil terkoneksi dengan basisdata SQL lalu mencetak pada
output “koneksi berhasil”.
4. Jika tidak sesuai, maka sistem akan mencetak pesan error.
5. Mengembalikan nilai getConn(). isConnected (String, String, String) Melakukan pengecekan apakah sistem sudah terkoneksi dengan basis data SQL
1. Cek apabila parameter pada method koneksiSQL(url, user, passw) tidak sama dengan null atau dalam kata lain terisi, maka kembalikan nilai true.
2. Jika tidak, maka kembalikan nilai false.
koneksiOrcl (String, String, String)
Mendapatkan nilai parameter url, user, dan passw yang didapat dari inputan pengguna ketika melakukan login untuk koneksi ke basisdata oracle
1. Membuat koneksi basisdata oracle
menggunakan method
setConn(DriverManager.getConn ection(url, user, passw)).
2. Parameter tersebut dicocokan dengan nilai dari inputan pengguna dalam form login koneksi database.
3. Jika inputan benar (sesuai), maka sistem berhasil terkoneksi dengan basisdata SQL lalu mencetak pada
output “koneksi berhasil”.
4. Jika tidak sesuai, maka sistem akan mencetak pesan error.
5. Mengembalikan nilai getConn(). isConnectedO racle (String, String, String) Melakukan pengecekan apakah sistem sudah terkoneksi dengan basis data Oracle
1. Cek apabila parameter pada method koneksiOrcl(url, user, passw) tidak sama dengan null atau dalam kata lain terisi, maka kembalikan nilai true.
2. Jika tidak, maka kembalikan nilai false.
getClose( ) Memutuskan koneksi basis data
1. Cek apakah sistem masih terkoneksi dengan basis data. (menjalankan method isConnected( ) ).
2. Jika ya, maka tutup koneksi lalu beri nilai atribut conn menjadi null. Lalu kembalikan nilai true. 3. Jika tidak, maka kembalikan nilai
false.
2. Rincian Algoritma pada Method dalam kelas DBControl Nama method Fungsi method Algoritma method displayTableO
racle(Connecti on)
Menampilkan daftar tabel yang ada pada basis data Oracle sesuai login pengguna
1. Deklarasi query untuk menampilkan daftar tabel, yaitu : Select table_name from user_tables;
2. Mengeksekusi query.
3. Mengembalikan nilai result yang berisi tabel yang ada pada basis data Oracle.
displayTable MySql (Connection)
Menampilkan daftar tabel yang ada pada basis data SQL sesuai login pengguna
1. Deklarasi query untuk menampilkan daftar tabel, yaitu : Show_tables;
2. Mengeksekusi query.
3. Mengembalikan nilai result yang berisi tabel yang ada pada basis data Oracle.
selectTable (Connection, String)
Menampilkan isi data tabel yang dipilih pengguna
1. Mendeklarasikan query untuk menampilkan isi tabel :
Select * from table; 2. Mengeksekusi query
3. Mengembalikan nilai result yang berarti menampilkan semua data dari tabel yang diinputkan oleh pengguna.
3. Rincian Algoritma pada Method dalam kelas GraphNew Nama method Fungsi method Algoritma method addVertex (String, List<Double>) Membuat vertex untuk membentuk suatu graf
4. Membaca nilai parameter dari method addVertex yaitu parameter label bertipe String dan parameter nilai bertipe List<Double>.
5. Membuat vertex baru dengan parameter label dan nilai sesuai dengan inputan jumlahVertex addEdge (int,
int, double)
Membuat edge pada vertex dalam graf
1. Membaca nilai dari parameter awal bertipe integer, akhir bertipe integer, dan nilai bertipe double.
2. Inisialisasi parameter nilai sama dengan matriks[awal][akhir] = matriks[akhir][awal]. cariJarak (int, int) Mencari jarak setiap obyek dengan perhitungan rumus Euclidean distance
1. Membuat variabel baru bernama a dan b dengan tipe ArrayList Double.
2. Inisialisasi nilai ArrayList a sebagai ArrayList yang menyimpan nilai obyek awal. 3. Inisialisasi nilai ArrayList b
sebagai ArrayList yang menyimpan nilai obyek tujuan. 4. Inisialisasi nilai atribut total
bertipe Double bernilai 0.0; 5. Selama i = 0 dan I tidak lebih
= total + Math.pow(a.get(i) –
b.get(i)),2)
6. Kembalikan nilai akar dari total. inputData
(jTable)
Menginputkan data yang ada dalam jTable ke dalam matriks dalam graf
1. Selama i = 0 dan tidak lebih dari jumlah baris jTable, maka lakukan langkah 2 sampai 5. 2. Membuat variabel baru bernama
label.
3. Membuat variabel baru bernama listNilai bertipe array list Double. 4. Selama j = 0 dan j tidak lebih dari jumlah kolom jTable, maka lakukan langkah di bawah ini : a. Cek apakah j bernilai 0, jika
ya, maka lakukan b.
b. Cek apakah value pada jTable
bernilai kosong atau “ ”, jika ya, maka set label = “ ”. jika
tidak, maka set label sama dengan data yang ada di dalam baris dan kolom tabel tersebut.
c. Jika tidak, maka lakukan langkah d.
d. Cek apakah value pada jTable
bernilai kosong atau “ ”. jika ya, maka set label = “ ”. jika
tidak, maka cek apakah data tersebut merupakan data numeric? Jika ya, maka masukkan data pada baris (i,j)
ke dalam arraylist nilai.jika data bukan numeric maka masukkan nilai 0,0 ke dalam arraylist nilai.
5. Panggil method addVertex dengan inputan label dan listNilai.
6. Selama I = 0 dan I tidak lebih dari jumlah baris dari jTable lakukan langkah dibawah ini : a. Selama j = i+1 dan j tidak
lebih dari jumlah baris jTable, maka lakukan b.
b. Cek apakah nilai I tidak sama dengan j. jika iya, maka jalankan method addEdge dengan memasukkan parameter I, j, dan hasil perhitungan dari method cariJarak(i,j). Kdistance (int, int) Mencari nilai Kdistance dari setiap obyek sesuai dengan inputan k
1. Selama i = 0 dan i tidak lebih dari panjang array vertexList, maka set semua flagKunjungan menjadi false.
2. Membuat variabel array bernama a bertipe Double.
3. Inisialisasi array a bernilai array yang panjangnya sesuai dengan jangkauan (k yang diinputkan pengguna).
bertipe double.
5. Membuat variabel temp1 bertipe double.
6. Jika indeks == -1 maka cetak
“Data tidak ada”
7. Selama t=0 dan t tidak lebih dari panjang array a, maka lakukan : a. Selama i=0 dan I tidak lebih
dari panjang arraylist vertexlist, maka lakukan b b. Cek apakah matriks[indeks][i]
tidak sama dengan -1, tidak sama dengan 0 dan flagkunjungan bernilai false, maka lakukan c.
c. Cek jika matriks[indeks][i] kurang dari nilai temp1, maka inisialisasi nilai temp1 adalah nilai dari matriks[indeks][i]. d. Set nilai array a[t] sama
dengan temp1.
e. Menjalankan method search2 dengan parameter temp1, indeks.
8. Selama i=0 dan I kurang dari panjang array a, maka cek apakah nilai kDistance kurang dari array a[i], jika ya maka set nilai kDistance sama dengan nilai array a[i].
cariNeighborh ood (Double, int)
Mencari tetangga yang memiliki jarak kurang dari sama dengan kdistance
1. Membuat ArrayList bertipe String bernama a.
2. Jika indeks sama dengan -1,
maka cetak “Tidak ada data”.
3. Selama i=0 dan I kurang dari panjang array list vertexlist, maka lakukan langkah berikut : a. Cek apakah matriks[indeks][i]
tidak sama dengan -1, dan tidak sama dengan 0. Jika ya, lakukan b.
b. Cek apakah matriks[indeks][i] kurang dari Kdistance(I, getk( ) +1). Jika yang maka lakukan c. c. Tambahkan vertexlist[i].getLabel( ) pada arraylist a. 4. Kembalikan nilai a. setKdistance (String, int) Mengatur variabel kDistance dalam vertex
1. Membuat variabel baru bernama index bertipe integer lalu di set bernilai search(label).
2. Set variabel kDistance pada vertexlist[index][i] dengan inputan parameter index dan jangkauan. setNeighborH ood (String) Mengeset variabel neighborhood dalam vertex
1. Membuat variabel baru bernama indeks bertipe integer lalu di set bernilai search(label).
vertexlist[indeks] dengan inputan parameter vertexList[indeks].getAnggotaNe ighborHood(), indeks) Search (String) Mencari posisi indeks dalam verteksList
1. Selama i=0 dan i kurang dari panjang array list vertexList, maka lakukan 2.
2. Jika label bernilai sama dengan label dalam vertexList[i] maka kembalikan nilai i.
3. Kembalikan nilai -1 dimana artinya tidak terdapat data dalam vertexList. Search2 (Double, int) Mencari vertexList dan mengubah flagkunjungan menjadi true
1. Selama i=0 dan i kurang dari panjang array list vertexlist, maka lakukan 2.
2. Jika nilai dari matriks[indeks][i] sama dengan nilai jarak, maka atur flag kunjungan menjadi true.
4. Rincian Algoritma pada Method dalam kelas CheckBoxTableModel
Nama method Fungsi method Algoritma method Add (int, seleksiAtribut) Menambah data ke dalam format tabel CheckBoxTable Model
1. Deklarasi atribut bernama list yang bertipe ArrayList SeleksiAtribut.
2. Menambahkan ke dalam list dengan inputan paramener int dan seleksiAtribut.
sebagai data di index ke a ke dalam list. removeRow( ) Menghapus semua atribut yang telah dihapus ketika melakukan seleksi atribut di tabel seleksi
1. Membuat ArrayList bertipe seleksiAtribut bernama s.
2. Selama seleksi < list terpenuhi, maka cek terhadap atribut yang akan dihapus tersebut telah terpilih. Jika !seleksi.getPilih() == true, maka nilai seleksi ditambahkan pada ArrayList s. 3. Set nilai list menjadi s.
5. Rincian Algoritma pada Method dalam kelas HalamanUtama Nama method Fungsi method Algoritma method pilihFile( ) 1. Menampilkan
JFileChooser untuk memilih file excel bertipe .xls dan .csv 2. Membaca file
lalu
menampilkan ke dalam tabel data preprocessing
1. Menampilkan JFileChooser open file
2. Mendapatkan nilai atribut nama_file yang dipilih
3. Deklarasi array bertipe String bernama potong_nama_file untuk memberi nama file dengan
pemisah “\\”
4. Jika
potong_nama_file[1].equals(“xls ”), maka lakukan langkah di bawah ini :
a. Membuat vector baru bernama columnName.
bernama data.
c. Membuat obyek baru yang bernama workbook yang berisi getWorkbook(fileExcel) d. Membuat obyek bernama sheet yang berisi getSheet(0). e. Menghapus columnName f. Selama i=0 dan i tidak lebih
dari kolom dalam sheet, maka lakukan g dan h.
g. Membuat cell baru dengan isi sheet.getCell(i,0).
h. Menambahkan konten pada cell ke dalam columnName. i. Menghapus data
j. Selama j=0 dan j tidak lebih dari cheet.getRows( ), maka lakukan langkah k – m.
k. Membuat vector baru bernama data2.
l. Selama i=0 dan i tidak lebih dari sheet.getColumns( ) maka cell diisi dengan cell pada baris ke i pada kolom ke j lalu cell.getContents() dimasukkan ke data2.
m.Menambahkan data2 kedalam data.
n. Membuat DefaultTableModel bernama model dengan isi baris berisi data dan kolom
berisi columnName.
o. Atur tabel preprocess menjadi seperti model.
p. Cetak data.size( ) ke dalam text field jumlah data.
q. Cetak columnName.size( ) ke dalam text field jumlah atribut.
r. Cetak fileExcel.getPath( ) ke dalam text file path data. s. Selama i=0 dan i kurang dari
model.getColumnCount( ) maka setAtribut pada seleksiAtribut menjadi model.getColumnName(i) lalu setPilih(false) lalu atur tabel checkbox menjadi baris berisi i dan kolom berisi seleksiAtribut.
t. Atur tabel seleksi atribut menjadi tabel check box. 5. Jika potong_nama_file.equals
(“csv”) maka lakukan seperti
langkah 4.
6. Jika tidak keduanya, tampilkan pesan eror. pilihDb (koneksiDB, String) Memanggil kelas HalamanPilihDB untuk menghubungkan sistem dengan
1. Membuat obyek baru bernama dc dari kelas DBControl.
2. Membuat variabel bernama rset bertipe ResultSet.
database dan mengambil data dari tabel database
bertipe ResultMetaData lalu menginisialisasi dengan nilai rset.getMetaData( ).
4. Deklarasi variabel baru bernama columnCount bertipe int yang
berisi nilai
rsmd.getColumnCount( ).
5. Membuat vector bernama headers dan data.
6. Menghapus header.
7. Selama i=0 dan I tidak lebih dari sama dengan jumlah kolom, maka tambahkan pada header rsmd.getColumnName( ).
8. Hapus data.
9. Selama rset.next, lakukan langkah di bawah ini :
a. Membuat vector baru bernama d.
b. Selama i=1 dan I kurang dari sama dengan columnCount, maka tambahkan rset pada d. c. Tambahkan d pada data. 10.Membuat tabel model bernama
model atur nilai baris adalah data dan nilai kolom adalah headers. 11.Setmodel tabel data preprocess. 12.Selama i=0 dan I kurang dari
model.getColumnCount( ) lakukan langkah 13 – 16.
seleksiAtribut bernama seleksi_atribut.
14.Set atribut menjadil model.getColumnName(i). 15.setPilih(false)
16.tambahkan (I, selekci_atribut) pada tabel_checkbox.
17.Set model tabel seleksi atribut menjadi tabel checkbox.
18.Membuat obyek baru bernama model pada kelas TableModel lalu inisialisasikan dengan nilai tabel_DataPreprocess.getModel() 19.Cetak jumlah data
20.Cetak jumlah atribut submitData( ) Memasukkan
data dari tabel preprocess ke tabel deteksi outlier
1. Membuat obyek baru bernama tableModel di kelas TableModel lalu diatur sebagai model dari tabel preprocess.
2. Jika jumlah kolom pada tableModel adalah 0, maka cetak
“Anda belum memasukkan data !”. lalu atur textfield pathData
adalah null.
3. Jika tidak, lakukan langkah 4 – 4. atur tabel deteksi menjadi
setModel(tableModel).
5. Deklarasi variabel bernama baris bertipe int dengan inisialisasi tableModel.getRowCount( ). 6. Cetak jumlah baris deteksi.
hapusAtribut() Menghapus atribut yang ada pada tabel data preprocess untuk proses seleksi atribut
1. Selama i=0 dan I tidak lebih dari nilai
tabel_SeleksiAtribut.getRowCou nt( ), maka lakukan langkah 2-
2. Cek apakah
tabel_SeleksiAtribut.getValueAt( i,1) samadengan true. Jika ya lakukan langkah di bawah ini : a. Selama j=0 dan j kurang dari
jumlah kolom tabel seleksi atribut, maka lakukan b-f. b. Cek apakah tabel seleksi
atribut berisi nama kolom dari tabel data preprocess. Jika ya lakukan langkah c-f. c. Membuat obyek baru bernama
tcol di kelas TableColumn dengan inisialisasi nilai tabel_dataPreprocess.getColu mnModel().getColumn(j). d. Membuat obyek baru bernama
tcol2 di kelas TableColumn dengan inisialisasi nilai tabel_deteksiOutlier.getColu mnModel().getColumn(j). e. Hapus kolom tcol pada tabel
data preprocess
f. Hapus kolom tcol2 pada tabel deteksi outlier.
3. Hapus baris tabel checkbox. prosesDeteksi Melakukan 1. Cek apakah text field k kosong,
pemanggilan pada kelas GraphNew untuk menampilkan hasil perhitungan
jika ya, cetak “Nilai k tidak boleh kosong”. Jika tidak, lakukan
langkah 2.
2. Cek apakah text field k tidak berisi numeric positif. Jika ya,
cetak “Nilai k tidak boleh berisi huruf atau angka negative”. Jika
tidak lakukan langkah 3.
3. Cek apakah text field lamda
kosong, jika ya, cetak “Nilai lamda tidak boleh kosong”. Jika
tidak, lakukan langkah 2.
4. Cek apakah text field lamda tidak berisi numeric positif. Jika ya,
cetak “Nilai lamda tidak boleh
berisi huruf atau angka
negative”. Jika tidak lakukan langkah 3.
5. Cek apakah text field k dan text field lamda berisi numeric positif. Jika ya, lakukan langkah 6-
6. Deklarasi variabel baru bernama k dan lamda.
7. Cek apakah nilai k dan lamda lebih dari 0. Jika ya lakukan langkah 8. Jika tidak munculkan pesan error.
8. Membuat obyek bernama graph di kelas GraphNew.
dalam tabel_deteksiOutlier. 10.setk agar sesuai dengan inputan
pengguna.
11.SetLamda agra sesuai dengan inputan pengguna.
12.Memanggil method tampilJarak untuk menampilkan hasil perhitungan jarak.
13.Memanggil method
tampilNeighbor untuk menampilkan obyek yang menjadi tetangga obyek tersebut. 14.Memanggil method caristdev()
untuk menampilkan hasil perhitungan standard deviasi. 15.Memanggil method caripdist()
untuk menampilkan hasil perhitungan probabilistic distance.
16.Memanggil method jumlahpdist untuk menampilkan hasil perhitungan probabilistic LOF, agregat PLOF dan nilai LoOP. 17.Mencetak jumlah outlier. 18.Mencetak lama deteksi outlier. batasOutlier Untuk membatasi
nilai derajad LOOP
1. Cek apakah text field batas outlier kosong, maka cetak
“Nilai batas outlier tidak boleh
kosong!”. Jika tidak lakukan
langkah 2.
outlier berisi data numeric positif. Jika ya, lakukan langkah 3 - . jika tidak tampilkan “Nilai
batas outlier tidak boleh
mengandung karakter huruf!”
3. Atur model pada tabel deteksi dengan memanggil method setDataLoop2 dengan parameter kolom tabel deteksi dan nilai batas outlier.
4. Mengurutkan data hasil outlier. 5. Cetak jumlah hasil outlier. simpanLoOP() Menyimpan hasil
outlier ke dalam file bertipe doc xls atau txt
1. Menampilkan filechooser untuk lokasi penyimpanan file hasil outlier.
2. Mengatur file filter agar hanya bisa disimpan dalam tipe file doc, xls, dan txt.
3. Deklarasi variabel bernama file_output_stream bertipe FileOutputStream.
4. Deklarasi variabel bernama returnValue bertipe int dengan inisialisasi fileChooser menampilkan kotak dialog simpan.
5. Cek apakah returnValue == JFileChooser.APPROVE_OPTI ON. Jika ya lakukan langkah 6 –
14.
filename bertipe String berisi path data yang di pilih.
7. Membuat variabel ext berisi filter terhadap tipe file.
8. Cek apakah ext berisi Microsoft Excel (*.xls). jika ya lakukan langkah 9 - 12.
9. Membuat variabel bernama ff bertipe File.
10.Inisialisasi ff sama dengan file baru dengan nama file diikuti .xls 11.Menampilkan output ff.
12.Mengirimkan isi data tabel hasil outlier
13.Cek apakah ext berisi Microsoft Word (*.doc) jika ya lakukan seperti langkah 9-12. Jika tidak lakukan langkah 14.
14.Cek apakah ext bertipe .txt, jika ya lakukan seperti langkah 9-12. 15.Cetak “Hasil deteksi berhasil
disimpan”
6. Rincian Algoritma pada Method dalam kelas HalamanPilihDB Nama method Fungsi method Algoritma method pilihDatabase( ) Menampilkan
basisdata yang tersedia dan memberikan akses kepada
1. Cek jika combo box pilih koneksi adalah indeks ke 0 yaitu mysql, maka lakukan langkah 2 – 4.
pengguna untuk login ke basisdata yang dipilih pengguna
password, dbname, atau url kosong, maka lakukan pengisian kembali.
3. Jika textfield username, password, dbname, dan url diisi dengan benar, maka berhasil login ke basisdata yang dipilih, yaitu mysql. 4. Menampilkan pesan berhasil
terkoneksi lalu menampilkan form halaman pilih tabel.
