## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Optimasi Sistem Pelabelan Topik Skripsi menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Pendekatan Design Thinking
Mochammad Bagus Priyantono #1 , Maftuh Ahnan #2 , Muhammad Adhitya Widhianto #3 , Didik Dwi Prasetyo #4
# Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang Jalan Semarang no 5 Kecamatan Lowokwaru Kota Malang
1 baguspriyantono.1805356@students.um.ac.id
2 maftuhahnan.1805356@students.um.ac.id
3 muh.adhitya.1805356@students.um.ac.id
4 didikdwi@um.ac.id
Abstrak—  Tidak  adanya  sistem  mengenai  pelabelan  topik skripsi  tentunya  membuat  mahasiswa  mengalami  kesulitan dalam  mengajukan  sebuah  judul  penelitian  skripsi.  Seperti halnya pada Jurusan Teknik Elektro UM yang menetapkan beberapa topik skripsi dimana hal ini dapat menjadi kendala bagi mahasiswa dalam menentukan topik skripsi. Penelitian ini  bertujuan  dalam  memudahkan  mahasiswa  pada pengajuan  judul  skripsi  dengan  memberi  pelabelan  pada topik  skripsi  melalui  perhitungan  klasifikasi  teks.  Metode klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yakni menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dimana  penentuan klasifikasi  terlebih  dahulu  dilakukan  proses  text  mining. Selain  itu  proses  perancangan  sistem  menggunakan  metode Design  Thinking.  Penggunaan  Design  Thinking  lantaran untuk  mengoptimalkan  sebuah  program  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna.  Hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh akurasi sebesar 87.5%, presisi 93% dan recall 83%. Selain itu pada  pendekatan  Design  Thinking  diperoleh  hasil  90% mahasiswa  menyatakan  pembuatan  program  telah  sesuai dengan  kebutuhan.  Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan bahwasannya perancangan sistem pelabelan skripsi ini telah sesuai  dengan  rencana  yang  diharapkan,  selain  itu  dengan adanya program ini tentunya akan memudahkan mahasiswa dalam menentukan topik skripsi.
Kata  kunci — Pelabelan,  Topik  Skripsi,  Kesulitan,  Naive Bayes, Design Thinking

## I. P ENDAHULUAN
Pertumbuhan data berbentuk teks mengalami peningkatan  dengan  jumlah  yang  begitu  pesat,  selain  itu umunya  data  yang  dihasil  memiliki  sifat  yang  tidak terstruktur  [1].  Pertumbuhan  tersebut  tentunya  tidak terlepas  karena  adanya  peran  teknologi  informasi  yang semakin berkembang  dengan cepat [2] Pertumbuhan data teks  tersebut  meliputi  pada  berbagai  bidang,  diantaranya informasi berita, asumsi publik hingga salah satunya yakni sebuah penelitian. penelitian dapat diartikan sebagai karya ilmiah yang telah dibuat oleh seseorang berdasarkan hasil
temuan pada lapangan, studi literatur ataupun berdasarkan dari  sebuah  objek  yang  diteliti  [3].  Pada  sebuah  civitas akademik sebuah karya ilmiah dapat disebut sebagai skripsi. Skripsi  merupakan  sebuah  karya  berdasarkan  dari  hasil penelitian yang dilakukan oleh mahasiswa [4].
Topik  pada  skripsi  tentunya tidak  hanya memiliki  satu ragam jenis. Hal ini dibuktikan dengan semakin banyaknya lulusan dari suatu program studi tentunya semakin beragam pula kajian yang menjadi bahan penelitian untuk diangkat menjadi  sebuah  topik  skripsi  [5].  Pada  program  studi Teknik Informatika Universitas Negeri Malang (UM) telah menetapkan  beberapa  topik  dalam  menentukan  kajian skripsi yang dapat dipilih oleh mahasiswa. Topik tersebut diantaranya  Machine  Learning  dan  Aplikasi  Game, Teknologi  Digital  Cerdas  serta  Rekayasa  dan  ilmu  Data. Namun  dari  beberapa  topik  yang  telah  disediakan, terkadang  seringkali  membuat  mahasiswa  mengalami kesulitan  dalam  memilih  topik  yang  akan  menjadi  fokus kajian penelitian berdasarkan dari judul yang dimiliki. Hal ini  terjadi  lantaran  belum  adanya  sebuah  sistem  yang memiliki  kemampuan  dalam  mendeteksi  persoalan  topik berdasarkan judul penelitian yang diajukan [6]. Penentuan sebuah topik didasarkan pada kebutuhan untuk menentukan fokus tugas akhir atau skripsi dan disesuaikan dengan judul skripsi yang diajukan mahasiswa [7]. Untuk mempermudah  mengkategorikan  sebuah  topik  penelitian skripsi  tentunya  diperlukan  teknik  untuk  dapat  memberi kategori dengan sebuah perhitungan. Seperti halnya dengan menggunakan  metode Text  Mining salah satunya dengan Klasifikasi  [8].  Teknik  Klasifikasi  digunakan  lantaran klasifikasi  merupakan  sebuah  metode  yang  melakukan proses  untuk  mendapatkan  suatu  pola  untuk  menyatakan suatu Text tersebut masuk pada kategori tertentu yang telah ditentukan [9].
Adapun  penelitian  terdahulu  seperti  halnya  yang dilakukan  oleh  Efendi  dan  Mustakim  yang  menggunakan klasifikasi sebagai rekomendasi penentuan dosen
pembimbing  tugas  akhir  dengan  menggunakan  algoritma yang digunakan yakni K-Nearest Neighbours (KNN). Hasil dari  penelitian  ini  yakni  diperoleh  akurasi  sebesar  60% dimana penelitian tersebut menggunakan data latih sebesar 98  data  serta  menggunakan  data  uji  sebesar  10  data  [10]. namun  pada  penelitian  tersebut  hanya  sebatas  melakukan perhitungan  dan  tanpa  mengimplementasikan  kepada sebuah  sistem  sehingga  tentunya  tidak  dapat  sepenuhnya digunakan.  Selanjutnya  pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  Khazari  dkk    yang  melakukan  penelitian  mengenai rekomendasi  penentuan  judul  dengan  teknik  klasifikasi menggunakan  algoritma  decision  tree.  pada  penelitian tersebut didasarkan pada pemilihan minat yang disediakan oleh  sistem  yang  kemudian  dipilih  oleh  pengguna  [11]. Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Soemantri  dkk yang  melakukan  kombinasi  antaa  Model  SVM  dan  K- Means  untuk  penentuan  tugas  akhir  diperoleh  hasil bahwasannya,  penerapan  kedua  metode  tersebut  dapat digunakan  oleh  para  pengambil  kebijakan  dalam menglasifikasikan kategori tugas akhir sebagai pendukung keputusan  dalam  penentuan  tema  tersebut.  K-Means menjadi model untuk optimalisasi untuk dapat meningkatkan  tingkat  akurasi  model  SVM  dalam mengklasifikasikan kategori tema tugas akhir [12].
Di samping itu konsep Design Thinking dinilai menjadi sebuah  pendekatan  yang  dapat  memberi  solusi  secara kreatif  pada  pemecahan  masalah.  Dimana  metode  ini menjadikan  peran  pengguna  sebagai  pertimbangan  dalam proses  pemecahan  masalah  [13].  Pernyataan  tersebut ternyata  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Razak  yang  mana  pada  penelitiannya  menggunakan metode Design  Thinking dalam  merancang  sebuah  media aplikasi  komunitas  penghobi  batu  mulia.  Pada  proses penelitiannya Razak menggunakan beberapa tahapan pada Design  Thinking yang  salah  satunya  yakni  tahap  ideate, dimana  peneliti  menetapkan  platform  aplikasi  yang dirancang  berdasarkan  platform  yang  paling  digemari berdasarkan  sasaran  atau  target  dari  aplikasi  yang  dibuat. [14].  Selain itu penggunaan metode design  thinking lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna sehinnga dalam hal ini akan  membuat  perancangan  aplikasi  lebih  optimal  [xxx]. Utamanya  nanti  pada  penelitian  ini  sehingga  pengguna yang menggunakan dapat dengan mudah untuk menggunakannnya.
Berdasarkan dari permasalahan serta paparan mengenai penelitian  terdahulu  yang  telah  dibahas  sebelumnya mendorong peneliti dalam merancang sebuah  sistem yang dituangkan  melalui  sebuah  karya  ilmiah  dengan  judul Optimasi  Sistem  Pelabelan  Topik  Skripsi  Dengan Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes Menggunakan Konsep Design Thinking . Penggunaan metode Naive Bayes dipilih lantaran metode ini lebih mudah, cepat dan akurasi yang  tinggi  terlebih  pada  bidang  klasifikasi  maupun text mining [15]. Penelitian ini nantinya akan dilaksanakan pada Program Studi Teknik Informatika UM. Adanya sistem ini bertujuan untuk mempermudah civitas akademik dalam hal ini  program  studi  teknik  informatika  UM  dalam menentukan  topik  kajian  penelitian  sesuai  dengan  judul
yang  diajukan  oleh  mahasiswa.  Hasil  dari  penelitian  ini nantinya  yakni  sebuah  sistem  yang  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna  serta  dapat  melakukan  perhitungan mengenai  prediksi  pelabelan  topik  skripsi  menggunakan teknik klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes .

## II. M ETODE PENELITIAN

## A. Tahapan Perancangan Sistem
Penelitian  ini  menggunakan  konsep Design  Thinking dalam  merancang  sistem  pelabelan  topik  skripsi.  Adapun tahapan  metode  perancangan  seperti  halnya  yang ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada Gambar 1 menunjukan bahwa penelitian nantinya dilakukan  kedalam  beberapa  tahapan.  Berikut  penjelasan dari masing-masing tahapan,.
Tahap  pertama  yakni  merupakan  tahap  studi  literatur. Pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan  mengenai permasalahan  serta  penelitian  terdahulu  yang  telah  ada yang  meliputi  permasalahan  klasifikasi  hingga  penerapan perancangan sistem. Tahapan studi literatur sangat penting untuk  dilakukan.  Hal  ini  didukung  dengan  pernyataan Drajana  pada penelitiannya yang menyatakan tujuan dari tahapan  ini  untuk  mencari  referensi  yang  relevan  dengan studi kasus yang akan diangkat sebagai penelitian [16].
Tahap  berikutnya  merupakan  tahapan  pada Design Thinking dimana  pada  tahapan  kedua  yakni  tahapan empathize .  Tahapan  ini  merupakan  proses  untuk menemukan kebutuhan yang sesuai dengan harapan dari pengguna  [17].  Dalam  hal  ini  penulis  melakukan observasi  kepada  sasaran  dari  pengguna  sistem  yang
dirancang mengenai kebutuhan apa saja yang tentunya diperlukan.
Tahap  berikutnya  merupakan  proses define .  Pada tahapan  ini  yakni  akan  dilakukan  analisis  dari  data  yang telah  diperoleh  dari  tahapan  sebelumnya.  Dari  data kebutuhan ataupun permasalahan yang diperoleh kemudian dilakukan  analisis  [18]  sehingga  menemukan  solusi  dari permasalahan.  Adapun  pada  penelitian  ini  diperoleh beberapa skenario solusi utama sebagai berikut 1. Kesatu: Sistem  dapat  melakukan  prediksi  mengenai pelabelan topik skripsi
2. Kedua: Sistem  dapat  melakukan  proses  memasukan judul skripsi yang dilakukan oleh mahasiswa
3. Ketiga: Sistem  dapat  menetapkan  pengajuan  beserta topik yang diperoleh melalui proses klasifikasi
4. Keempat : Sistem dapat melakukan generate judul serta topik yang ditetapkan menjadi sebuah data latih untuk proses berikutnya.
Pada  tahap  berikutnya  merupakan  tahapan ideate . Dimana  pada  tahapan  ini  yakni  memiliki  fokus  dalam mengumpulkan ide ide yang diperoleh dalam mendapatkan sebuah  solusi  berdasarkan  dari  data  penelitian  yang diperoleh.    Adapun  tahapan  ini  terbagi  menjadi  3 komponen yang terdiri dari komponen perancangan sistem, komponen  tahapan  metode,  dan  komponen  dalam penentuan label.
1) Perancangan  Sistem: adapun  proses  perancangan sistem  direpresentasikan  dengan diagram  context seperti pada gambar 2. berikut
Gambar. 2 Data flow diagram sistem
Pada  Gambar 2   merupakan tampilan diagram konteks sistem  dimana  pada  sistem  terdapat  dua  entitas  yakni mahasiswa dan admin. Pada mahasiswa dapat mengajukan judul  kepada  sistem  serta  dapat  melihat  ketetapan  topik berdasarkan hasil perhitungan maupun dari hasil ketetapan admin.  Selain  itu  admin  dapat  melakukan  pengecekan terhadap  pengajuan  judul,  topik  hasil  dari  perhitungan klasifikasi dan  dapat menetapkan topik judul yang sesuai dengan  judul  yang  diajukan  dengan  berdasarkan  pada pertimbangan hasil klasifikasi yang diperoleh dari sistem.
2) Metode  Penentuan  Topik  Skripsi: pada  tahap  ideate ini  juga  membahas  mengenai  tahapan  metode  yang digunakan  untuk  proses  penentuan  topik  skripsi.  Adapun tahapan perhitungan prediksi label pada sistem ditunjukan pada Gambar 3 berikut
Gambar. 3  Tahapan perhitungan prediksi label
Pada  Tahapan  pertama  ini  yakni  tahapan text  mining dimana  terdapat  dua  proses  yakni tokenizing atau pemecahan kata. Tokenizing merupakan proses pemecahan kata-kata dari judul yang diajukan mahasiswa pada sebuah sistem,  nantinya  sistem  akan  melakukan  pemecahan  kata dari  kalimat  judul  [19].  kemudian  proses filtering merupakan  proses  penghilangan  atau  penghapusan  dari kata-kata  yang  kurang  memiliki  makna  penting.  Tahap berikutnya yakni melakukan perhitungan dengan algoritma Naive  Bayes terdapat  judul  yang  telah  diajukan  oleh mahasiswa.  Perhitungan  dilakukan  dengan  berdasarkan pada data latih yang telah dimiliki oleh sistem. Dimana data latih  berbentuk  sebuah  kata  yang  telah  ditetapkan pelabelannya.  Kata-kata  pada  data  uji  ini  diperoleh  dari sebuah  judul  yang  dilakukan tokenizing .  Pelabelan  yang ditetapkan pada sistem ini yakni menjadi 3  label meliputi Machine Learning  dan Aplikasi  Game, Teknologi Digital Cerdas serta Rekayasa dan ilmu Data. Setelah memperoleh hasil  berdasarkan  perhitungan  tersebut  maka  sistem  akan melihat  pelabelan  mana  yang  memperoleh  hasil  tertinggi dan  kemudian  sistem  akan  menetapkan  label  tersebut menjadi hasil prediksi pelabelan oleh sistem.
3) Penentuan  Label, Pada  penelitian  ini  akan menggunakan  20  judul  terdahulu  sebagai  data  latih. Dimana  dari  judul  tersebut  akan  dilakukan tokenizing menjadi sebuah kata. Kata tersebut digunakan sebagai data latih  pada  perhitungan  sistem.  Adapun  salah  satu  judul
yang  akan  dilakukan  tokenizing  seperti  ditunjukan  pada Tabel I berikut.
TABEL I P OTONGAN DATASET JUDUL
No Judul Topik 1 Studi  Empirik  Kinerja  Algoritma Klasifikasi dengan Teknik Resampling Rekayasa dan  ilmu data
Kemudian pada tahap berikutnya yakni dilakukan proses tokenizing ,  pada  proses  ini  yakni  merupakan  proses penyaringan  kata  dari  pemecahan  judul  yang  telah ditentukan  sebelumnya  dimana  tabel  2  menunjukan  hasil tokenizing dari judul pada Tabel II
TABEL III H ASIL TOKENIZING JUDUL No Kata 1 Studi
2 Empirik 3 Kinerja 4 Algoritma 5 Klasifikasi
6 Teknik
7 Resampling
Kemudian  setelah  dilakukan  tokenizing,  selanjutnya pecahan  kata-kata  didistribusikan  pada  data  latih  dengan topik yang telah ditentukan. Adapun hasil tokenizing yang akan  dilakukan  proses  distribusi  menjadi  data  latih  baru ditunjukan pada Tabel III. berikut ini.
TABEL IIIII
D ATA LATIH BARU No Data Latih Topik 1 Studi Rekayasa dan ilmu data 2 Empirik Rekayasa dan ilmu data 3 Kinerja Rekayasa dan ilmu data 4 Algoritma Rekayasa dan ilmu data 5 Klasifikasi Rekayasa dan ilmu data 6 Teknik Rekayasa dan ilmu data
Dari  masing-masing  judul  yang  telah  ditetapkan yakni berjumlah 20 judul diperoleh hasil sebanyak 187 data latih. Adapun tampilan sebagian data latih yang telah ditetapkan ditunjukan pada Gambar 4 berikut ini
Gambar 4. Tampilan sebagian data latih yang telah ditetapkan
Pada  tahap  berikutnya  yakni  merupakan  tahapan prototype . Tahap Prototype merupakan tahapan implementasi  solusi  yang  telah  diperoleh  sebelumnya.. Tahapan  ini  membuat  sebuah  sistem  yang  menjadi  solusi dari sebuah permasalahan. Sistem ini nantinya akan dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan dengan  basis data phpmyadmin.
Pada  tahapan  terakhir Design  Thinking yakni merupakan tahap test , pada tahap ini yakni menguji aplikasi yang telah dirancang sesuai kebutuhan untuk di coba oleh target  pengguna  yang  nantinya  akan  memberikan  sebuah penilaian  mengenai  aplikasi  tersebut.  dari  penilaian  itu nantinya  dapat  diketahui  apakah  secara  keseluruhan aplikasi telah sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Selanjutnya  yakni  tahap  kesimpulan,  pada  tahap kesimpulan  ini  yakni  tahapan  akhir  dari  metode perancangan  pada  penelitian  ini.  tahapan  kesimpulan merupakan  penarikan  sebuah  hasil  yang  telah  dilakukan mengenai  perancangan  sistem  pelabelan  topik  skripsi menggunakan  algoritma Naive  Bayes dengan  pendekatan Design Thinking .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penentuan user interface pada setiap halaman yang telah dibuat tentunya telah berdasarkan kebutuhan serta masukan dari mahasiswa sebagai pengguna sistem yang mana sesuai tahapan  pada  metodologi  sebelumnya  yakni  tahap empathize. Peneliti  kemudian  melakukan  analisis  atau tahap define guna  merancang  sistem  yang  dapat  dengan mudah diterima oleh mahasiswa selain itu pada proses ini peneliti  juga  menentukan  fungsional  pada  sistem. Kemudian  pada  tahapan ideate peneliti  kemudian mengambarkan  hasil  analisis  yang  diperoleh  dari  tahapan sebelumnya yang direpresentasikan pada sebuah diagram, Pada  tahapan prototype peneliti  melakukan  proses perancangan  sistem  berdasarkan  hal-hal  yang  telah ditentukan,  kemudian  pada  proses testing peneliti melakukan pengujian dengan menguji terhadap mahasiswa dengan jumlah yang telah ditentukan. Pada proses terakhir yakni  kesimpulan  peneliti  kemudian  menganalisis  hasil pada tahapan testing

## A. Hasil Sistem dengan Pendekatan Design Thinking
Pada  bagian  ini  akan  menampilkan  sistem  yang  telah diimplementasikan.  Adapun  tampilan  dari  sistem  yang
telah  dibuat  seperti  halnya  ditunjukan  pada  Gambar  5,6, dan 7 berikut ini.
Gambar 5. Tampilan halaman awal
Pada  Gambar  5.  merupakan  tampilan  awal  sistem, dimana  tampilan  ini  dapat  diakses  setelah  mahasiswa mengakses url sistem.

## Gambar 6. Tampilan pengajuan judul
Pada  Gambar  6. merupakan tampilan  pengajuan judul, dimana  tampilan  ini  dapat  muncul  setelah  mahasiswa memilih  fitur  menu  pengajuan  judul.  Dalam  ini  fitur  ini mahasiwa  dapat  mengajukan  judul  dengan  menuliskan pada  form  yang  tersedia,  dengan  mengetikan  judul  yang dimiliki kemudian dapat memilih tombol ajukan..

## Gambar 7. Tampilan hasil pengajuan
Pada  Gambar  7.  merupakan  tampilan  hasil  pengajuan, dimana tampilan ini muncul setelah mahasiswa mengajukan  judul  pada  form  yang  ditampilkan  pada Gambar 6.
Berdasarkan  beberapa  tampilan  sistem  yang  telah diimplementasikan, selanjutnya penulis melakukan pengujian dengan menguji kepada 20 mahasiswa mengenai tampilan  tersebut.  Adapun  perolehan  hasil  pengujian seperti yang ditunjukan pada Tabel IV berikut
TABEL IVV P EROLEHAN HASIL PENGUJIAN Setuju Tidak Setuju Sangat Sesuai Sesuai Tidak Sesuai Sangat Tidak Sesuai 15 3 1 1
Berdasarkan  hasil  Tabel  IV  diketahui  bahwa  dari  20 mahasiswa  15  diantaranya  menyatakan  program  telah sangat  sesuai  dengan  kebutuhan,  3  orang  menyatakan sesuai, 1 menyatakan tidak sesuai dan 1 orang menyatakan sangat  tidak  sesuai.  Dengan  demikian  dapat  diperoleh bahwa  90%  mahasiswa  menyatakan  setuju  dengan perancangan tampilan sistem yang telah dibuat.

## B. Pengujian Perhitungan Sistem
Pada  proses  pengujian  sistem  ini  menampilkan mengenai  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  6  judul sebagai  data  uji  berdasarkan  data  latih  yang  telah ditetapkan  sebelumnya.  Adapun  hasil  pengujian  sistem diperoleh pada Tabel V berikut
TABEL V
D ATA JUDUL No Judul Prediksi Kenyataan 1 klasifikasi penyakit blas daun padi menggunakan k-nearest neighbors (knn) Rekayasa  dan Ilmu Data Rekayasa  dan Ilmu Data 2 Prediksi  Kelangsungan Hidup  Pasien  Kanker Hepatocellular Carcinoma Menggunakan Algoritma Random Forest Rekayasa  dan Ilmu Data Rekayasa  dan Ilmu Data 3 Pengembangan Implementasi Desain UI/UX  Visual  Game Smoking Awareness Apps Menggunakan Metode Design
Thinking
Teknologi Digital Cerdas
Teknologi Digital Cerdas 4 Sistem pendukung keputusan penerima bantuan sosial menggunakan algoritma c4.5 dan fuzzy tahani Machine learning  dan game aplikasi Machine learning  dan game aplikasi 5 Desain  Pengembangan Gamifikasi Sistem Penyaluran Bansos Stimulus  Karya  Kreatif Masyarakat  Terdampak Pandemi Teknologi Digital Cerdas Teknologi Digital Cerdas 6 "Klasifikasi  Teks  Isu Islamofobia Dengan Menggunakan Long Short Term Memory Rekayasa  dan Ilmu Data Rekayasa  dan Ilmu Data 7 Klasifikasi Kepopuleran Berita Online Menggunakan  Metode K-Nearest Neighbor Rekayasa  dan Ilmu Data Rekayasa  dan Ilmu Data
8
Prediksi  Nilai  Tukar Mata Uang Kripto Terhadap Rupiah
Menggunakan Multilayer Perceptron
Rekayasa  dan Ilmu Data
Machine learning  dan game aplikasi
Dimana  dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  V  diperoleh hasil seperti halnya yang ditunjukan pada Tabel VI. berikut
TABEL VI D ATA LATIH BARU Hasil Akurasi Presisi Recall 87.5% 93% 83%
Berdasarkan data pada Tabel VI menunjukan pengujian diperoleh akurasi sebesar 87.5%, presisi 93% dan recall 83% dimana  dari  jumlah  8  judul  yang  dilakukan  pengujian ternyata  7  dari  8  judul  memiliki  hasil  label  yang  sesuai dengan kenyataannya.

## C. Pembahasan
Penggunaan  pendekatan Design  Thinking dalam perancang  sistem  pada  penelitian  ini  ternyata  memiliki hasil  perolehan  sebagian  besar  sampel  menyatakan kesesuaian  dengan  mereka.  Hal  ini  membuktikan bahwasannya Design  Thinking merupakan  suatu  metode pendekatan  perancangan  sistem  yang  dapat  memenuhi kebutuhan pengguna. Hal ini ternyata senada dengan yang diungkapkan  oleh  Mursyidah  dkk    dalam  penelitiannya yang  juga  menggunakan    metode Design  Thinking dalam perancangan  sebuah  sistem  yang  menyatakan  bahwa dengan penggunaan metode ini dapat menemukan sebuah ide  serta  solusi  dalam  mengatasi  penyelesaian  masalah yang  diperoleh  dari  pengguna  [20].  Meskipun  demikian pendekatan Design  Thinking dalam  sebuah  perancangan tentunya  diperlukan  sebuah  observasi  kepada  pengguna yang  menjadi  target  sistem  untuk  menciptakan  sebuah sistem  yang  dapat  memecahkan  permasalahan  pengguna. Pernyataan  ini  didukung  oleh  Tohiroh  yang  menyatakan bahwa  dengan  ditetapkan Design  Thinking ,  observasi menjadi  sebuah  hal  yang  perlu  dilakukan  [21.  sehingga dengan  perancangan  sistem  dengan  pendekatan Design Thinking dalam  penelitian  sudah  berjalan  sesuai  dengan yang diharapkan
Kemudian  pada  penggunaan  klasifikasi  dengan algoritma Naive  Bayes pada  perhitungan  sistem  untuk pelabelan  topik  skripsi  telah  diperoleh  hasil  yang  sangat baik  dengan  dibuktikan  perolehan  hasil  akurasi  sebesar 87.5%,  presisi  93%  dan  recall  83%  dari  pengujian  yang dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  penggunaan  algoritma Naive Bayes telah sesuai dengan studi kasus pada penelitian ini.  Rizqiyani  dkk    dalam  penelitiannya  juga  menyatakan hal yang serupa dimana penggunaan algoritma Naive Bayes pada  proses  klasifikasi  untuk  mengklasifikasikan  buku tentunya  memperoleh  hasil  yang  sangat  baik  dibuktikan dengan  perolehan  akurasi  sebesar  97.78%.  [22].  Tetapi Yahya    menyatakan  hal  yang  tidak  selaras  dengan pernyataan  sebelumnya.  Dimana  yahya  menyatakan algoritma  c45  lebih  tepat  digunakan  dibandingkan  dari algoritma Naive  Bayes dengan  dibuktikan  nilai  akurasi yang lebih tinggi [23].

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian sebelumnya  diperoleh kesimpulan  penerapan  metode  klasifikasi Naive  Bayes memiliki  hasil  yang  sangat  baik  dalam  menentukan
pelabelan topik skripsi dibuktikan dengan peroleh akurasi sebesar 87.5%, dimana pada proses ini menguji sebanyak 8 judul  penelitian  berdasarkan  dari  187  data  set  yang  telah ditentukan.  Selain  itu  penggunaan Design  Thinking memberikan  hasil  yang  sangat  baik  pada  perancangan sistem  dimana  diperoleh  hasil  sebesar  90%  yang  berarti menyatakan  sistem  yang  telah  dirancang  sesuai  dengan kebutuhan.  Dengan  demikian  optimasi  sistem  pelabelan topik skripsi dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dengan pendekatan Design Thinking dapat dikatakan telah telah sesuai

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  diberikan  kepada  pihak  Jurusan Teknik  Elektro  UM  yang  telah  memberi  dukungan  pada penelitian ini. Sehingga dapat  berjalan dengan  lancar dan sesuai dengan yang diharapkan.

## R EFERENSI
[1] A. Firdaus and W. I. Firdaus, “Text Mining Dan Pola Algoritma Dalam  Penyelesaian  Masalah  Informasi :  (Sebuah  Ulasan),” J. JUPITER , vol. 13, no. 1, pp. 66–78, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/3249/13 96.
[2] R.  Amalia,  “Penerapan  data  mining  untuk  memprediksi  hasil kelulusan siswa menggunakan metode naïve bayes,” J.  Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 33–42, 2020
[3] A.  C.  Pradikdo  and  A.  Ristyawan,  “Model  Klasifikasi  Abstrak Skripsi  Menggunakan  Text  Mining  Untuk  Pengkategorian Skripsi Sesuai Bidang Kajian,” Simetris J.  Tek.  Mesin,  Elektro dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  1091–1098,  2018,  doi: 10.24176/simet.v9i2.2513
[4] F.  Pratiwi,  P.  Yunita,  and  S.  Adrianto,  “Analisa  Pemilihan Bahasa  Pemograman  dalam  Penyelesaian  Tugas  Akhir Mahasiswa,” SATIN – Sains dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 63–70, 2018.
[5] A. Pradana and R. Ridwansyah, “Jurnal Politeknik Caltex Riau Klasifikasi  Topik  Skripsi  Berdasarkan  Makna  dengan Pendekatan Semantik Web,” J. Politek. Caltex Riau , vol. 7, no. 1, pp. 33–41, 2021
[6] Rizky  Ratna  Panggali,  Fitri  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Judul Skripsi Jurusan Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode  Topsis” JIMP  -  J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 2, no. 1, pp. 40–42, 2017
[7] A. S. Khazari, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Sistem Rekomendasi Penentuan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Decision Tree,” J.  Teknol.  dan  Manaj.  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  2017,  doi: 10.26905/jtmi.v3i1.1248.
[8] K.  Sihotang  and  R.  Ghaniy,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Untuk Penentuan Topik Tugas Akhir,” J. Ilm. Teknol. -  Inf.  dan  Sains ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  63–72,  2019,  doi: 10.36350/jbs.v9i1.7
[9] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan  Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,” Prism.
Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020
[10] Z. Efendi and M. Mustakim, “Text Mining Classification sebagai Rekomendasi  Dosen  Pembimbing  Tugas  Akhir  Program  Studi Sistem Informasi,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. dan Ind. , pp. 235–242,  2017,  [Online].  Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/3273
[11] A.  S.  Khazari,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Sistem Rekomendasi Penentuan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Decision Tree,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 3, no. 1, 2017, doi: 10.26905/jtmi.v3i1.1248
[12] O. Somantri, S. Wiyono, and D. Dairoh, “Optimalisasi Support Vektor  Machine  (Svm)  Untuk  Klasifikasi  Tema  Tugas  Akhir Berbasis K-Means,” Telematika , vol. 13, no. 2, p. 59, 2017, doi: 10.31315/telematika.v13i2.1722.
[13] Hasan  Al  Farisi,  A.  Muftiadi,  and  I.  Sukoco,  “Penggunaan Design  Thinking  pada  perusahaan  Sampul  Kreatif  Teknologi: Studi pembuatan aplikasi Psikolinga,” MBR (Mana ement Bus. g R eview) , vol. 5, no. 1, pp. 70–84, 2021
[14] B.  Razak,  “Penerapan  Metode  Design Thinking  Pada  Aplikasi Komunitas Penghobi Batu Mulia Nusantara,” Ekono Insentif , vol. 14, no. 2, pp. 129–140, 2020, doi: 10.36787/jei.v14i2.402
[15] A.  N.  Roifa,  “Text  Mining  Dengan  Metode  Naive  Bayes Classifier Untuk Mengklasifikasikan Berita Berdasarkan Konten,” Institut Teknologi of Sepuluh Nopember, 2018.
[16] I. Colanus, R. Drajana, and A. Bode, “Support Vector Machine Untuk Prediksi Produksi Tanaman Pangan di Provinsi Gorontalo,” J. NOE , vol. 4, no. 2, pp. 3–10, 2021.
[17] S.  Kartika  Dewi,  E.  Kurniawati  Haryanto,  and  S.  De  Yong, “Identifikasi  Penerapan  Design  Thinking  Dalam  Pembelajaran Perancangan  Desain  Interior  Kantor,” Semin.  Nas.  Seni  dan Desain “Konvergensi Keilmuan Seni Rupa dan Desain Era 4.0,” pp. 33–38, 2018, [Online]. Available:
https://media.neliti.com/media/publications/266504-identifikasi- penerapan-design-thinking-d-e8189f93.pdf.
[18] A.  R.  Rabbani,  A.  Muftiadi,  and  I.  Sukoco,  “PENERAPAN Design  Thinking  TERHADAP  USAHA  BAJU  DI  TOKO SETAL  PANGKALPINANG  DENGAN  MENGGUNAKAN WEBSITE  SEBAGAI  SALAH  SATU  SOLUSI,” RAINSTEK (Jurnal Terap. Sains Teknol. , vol. 3, no. 3, pp. 167–175, 2021.
[19] Mushlihudin  and  L.  Zahrotun,  “PERANCANGAN  TEXT MINING  PENGELOMPOKKAN  PENELITIAN  DOSEN
MENGGUNAKAN METODE SHARED NEAREST NEIGHBOR  DENGAN  EUCLIDEAN  SIMILARITY,” Pros.
SNATIF Ke , vol. 4, pp. 849–855, 2017.
[20] A. Mursyidah, I. Aknuranda, and H. M. Az-zahra, “Perancangan Antarmuka  Pengguna  Sistem  Informasi  Prosedur  Pelayanan Umum  Menggunakan  Metode  Design Thinking  (  Studi  Kasus : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komputers , vol. 3, no. 4, pp. 3931–3938, 2019,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/5071/2396/.
[21] V.  Venisia,  A.  K.  Awanys,  S.  Inayah,  R.  Kurniawan,  and  O. Nangoy,  “PEMANFAATAN  LIMBAH  BATIK  SISA FASHION  DI  CIREBON  BERUPA  PERLENGKAPAN MAKAN  INDIVIDU,” JTD   J.  Ilm.  Teknol.  dan  Desain  Univ. Pradita , vol. 2, no. 2, pp. 104–111, 2021.
[22] N. Tohiroh, “Implementasi Informasi Mengenai Covid-19 Pada Web Iklan Berbasis Mobile,” J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no.
3, pp. 69–77, 2021, [Online]. Available: http://jurnal-itsi.org.
[23]
N. Yahya and A. Jananto, “Komparasi Kinerja Algoritma C.45 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Kegiatan
Penerimaanmahasiswa  Baru  (Studi  Kasus :  Universitas Stikubank  Semarang),” Pros.  SENDI ,  pp.  978–979,  2019,
[Online].
Available:
https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/7
389/2369