## Klasifikasi Jenis Masalah Mahasiswa Menggunakan Pendekatan AOSE
Evaliata Br.Sembiring
Politeknik Negeri Batam Program Studi Teknik Informatika Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia
E-mail: eva@polibatam.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  peran  pembimbing  dalam  proses  perwalian  (bimbingan  akademik)  adalah  menentukan  jenis  masalah  yang dihadapi  oleh  mahasiswa  saat  menjalani  perkuliahan.  Isu  menarik  dalam  penentuan  jenis  masalah  ini  yaitu mendelegasikannya kepada asisten pribadi berupa perangkat lunak komputer dengan menggunakan salah satu pendekatan perangkat lunak berbasis kecerdasan agen ( intelligent agent ). Penentuan jenis masalah berfokus pada bagaiman agen dapat membentuk model klasifikasi berdasarkan metode naive bayes classifier , sehingga dapat melakukan klasifikasi jenis masalah dalam bentuk sepuluh kelompok masalah antara lain: (1) sulit memahami pelajaran, (2) suasana kelas, dan (3) kerja paruh waktu, (4) IPK rendah, (5) pacaran, (6) kehidupan keluarga, (7) biaya hidup, (8) teman diluar kampus, (9) biaya kuliah, dan (10) malas belajar. Pengembangan sistem klasifikasi ini menggunakan pendekatan perangkat lunak berorientasi agen yang disebut  AOSE  ( Agent  Oriented  Software  Engineering )  yang  diimplementasikan  dalam  platform  JADE.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kecerdasan perangkat lunak mampu melakukan klasifikasi dengan akurasi pengujian mencapai 89%.
Kata kunci: klasifikasi, jenis masalah mahasiswa, intelligent agent, AOSE, JADE

## Abstract
One role of the academic supervisor in the process of guardianship ( academic guidance ) is to determine type of problems students  while  undergoing  the  course.  Interesting  issue  in  the  determination  of  this  type  of  problem  is  to  delegate  it  to  a personal assistant in the form of computer software using software approach based intelligent agent. Determination of the type of problem focuses on how the agents can form a classification model based on naive bayes classifier method, so as perform  the  classification  of  types  of  problems  in  the  form  of  ten  groups  of  problems  are  as  follows:  (1)  difficulties  in understanding the lectures; (2) the classroom atmosphere; (3) part-time job; (4) low GPA level; (5) courtship; (6) family life; (7)  living cost; (8) off-campus friends; (9) tuition fee; and (10) learning laziness. Development of classification system using AOSE (agent-oriented software engineering) that is implemented in the JADE platform. The results of this research show the intelligence of software capable of performing classification with accuracy testing reaching 89%.
Keywords: classification, type of students problems, intelligent agent, AOSE, JADE

## 1 Pendahuluan
Proses  perwalian  merupakan  salah  satu  media  yang memfasilitasi  pertemuan  antara  dosen  wali  (dosen pembimbing akademik) dengan mahasiswa. Melalui proses ini,  dosen  wali  dapat  memantau  perkembangan  kemajuan akademik mahasiswa selama mengikuti perkuliahan.Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi khususnya  dibidang  informasi,  pertemuan  tersebut  tidak hanya  dapat  dilakukan  secara  langsung  (tatap  muka)
melainkan melalui pertemuan secara maya ( online ). Hal ini tentu  harus  didukung  oleh  beberapa  hal,  salah  satunya dengan  adanya  suatu  aplikasi  yang  menangani  proses perwalian tersebut.
Salah  satu  aplikasi  yang  menangani  perwalian  ini, awalnya  menyediakan  fitur  kepada  mahasiswa  untuk mengisi  setiap  keluhan-keluhan  atau  masalah-masalah yang  dihadapinya  selama  perkuliahan  secara online , selanjutnya  dosen  wali  akan  menentukan  jenis  masalah yang  mungkin  dihadapi  oleh  mahasiswa  berdasarkan
JURNAL INTEGRASI
Vol. 7, No. 1, 2015, 12-18
ISSN: 2085-3858 Article History Received February, 2015 Accepted March, 2015
keluhan-keluhan  tersebut.  Pekerjaan  ini  tentu  sangat membebankan  bagi  seorang  dosen  yang  harus  membaca keluhan-kuluhan  tersebut  satu  per  satu  untuk  setiap mahasiswa,  apalagi  mahasiswa  yang  dibimbing  oleh seorang dosen tidak sedikit. Selain itu permasalahan  yang kemungkinan muncul adalah tidak ada waktu bahkan bisa lupa  melakukannya  karena  kesibukan-kesibukan  dalam melaksanakan  tri  darma  perguruan  tinggi  oleh  seorang dosen.  Isu    menarik  yang  dapat  menjadi  salah  satu  solusi dalam permasalahan ini adalah mendelegasikannya kepada asisten  pribadi  berupa  perangkat  lunak  komputer, menggunakan  salah  satu  pendekatan  perangkat  lunak berbasis  kecerdasan  agen  ( intelligent  agent ).  Penentuan jenis masalah yang dimaksud adalah bagaimana agen dapat menentukan keluhan-keluhan  mahasiswa, termasuk dalam kelompok  masalah  tertentu  dengan  melakukan  klasifikasi berdasarkan  metode naive  bayes  classifier .  Jenis  masalah yang  dimaksud  antara  lain:  sulit  memahami  pelajaran, suasana  kelas,  kerja  paruh  waktu,  IPK  rendah,  pacaran, kehidupan  keluarga,  biaya  hidup,  teman  diluar  kampus, biaya kuliah, dan malas belajar.
Suatu  pendekatan  untuk  mengembangkan  dan membangun    perangkat  lunak  berorientasi  agen,  secara alamiah dapat memodelkan sebuah sistem kompleks seperti dunia nyata yang disebut dengan metodologi AOSE ( Agent Oriented  Software Engineering ) [1]. Beberapa metodologi pengembangan  perangkat  lunak  berbasis  agen  (AOSE), seperti: MaSE, Gaia, Prometheus, Zeus, AUML, Message, PASSI, dll.
Penelitian tentang perangkat lunak berbasis kecerdasan  agen  ( intelligent  agent )  umumnya  saling melengkapi,  walaupun  penanganannya  berbeda  [1].  Oleh karena  itu  pemilihan  metodologi  disesuaikan  dengan kebutuhan  dan  fungsionalitasnya,  seperti  metodologi Prometheus  lebih  memfokuskan  pada  pengembangan sistem  secara  arsitektur  internal  agen,  Gaia  memfokuskan pada  perancangan  agen  secara  organisasional,    MaSE memfokuskan  perancangan  agen  pada  konsep  interaksi multi-agen,  PASSI  mengembangkan  sistem  dengan mengintegrasikan  model Object  Oriented dan Artificial Intelligent [1].
Salah  satu  penerapan  metodologi  yang  umum digunakan adalah Prometheus, seperti pada pengembangan sistem  e-pembelajaran  yang  memfokuskan  penerapannya pada  sistem  multi-agen  [6]  dan  perancangan  sistem  yang berfokus pada e-commerce untuk membangun sistem toko buku online [4]. Metodologi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Prometheus yaitu  memfokuskan pembangunan  sistem  secara  arsitektur  internal  agen dan diimplementasikan menggunakan platform JADE.

## 2 Landasan Teori

## 2.1  Klasifikasi Jenis Masalah Mahasiswa
Klasifikasi disebut supervised karena proses klasifikasi dibangun berdasarkan data pelatihan yang berisi label  untuk  setiap  masukan[2].  Beberapa  metode  yang
termasuk dalam klasifikasi supervised seperti decision trees, rule based, neural network, support vector machine, naive bayes, nearest neighbour , dll [3]. VanderPlas(2012), mengklasifikasi obyek-obyek bintang  dan  quasi  menggunakan  metode  naive  bayes. Langkah-langkah  klasifikasi  adalah  mempersiapkan  data training  berupa  teks,  dokumen,  image,  dll.  yang  terlebih dahulu  diekstrak  fitur  atau  ciri-cirinya.  Disamping  itu, kemudian  informasi class dari  data,  bersama-sama digunakan  sebagai  masukan  pada  algoritma  pembelajaran untuk  menghasilkan  model  klasifikasi.  Melalui  model tersebut,  setiap  data  baru  dapat  diklasifikasi  termasuk dalam kelas tertentu.
Klasifikasi jenis masalah mahasiswa dalam penelitian ini  menggunakan  metode  yang  serupa  yaitu naive  bayes classifier. Tersedia  data-data  keluhan  mahasiswa  yang sudah  ditentukan  jenis  masalahnya.  Data  tersebut digunakan dalam proses pembelajaran untuk menghasilkan model klasifikasi, selanjutnya melalui model tersebut, data keluhan  mahasiswa  yang  baru  dapat  ditentukan  termasuk dalam  jenis  masalah  tertentu.  Contoh,  berikut  ini merupakan data keluhan mahasiswa:
Ber dasarkan data tersebut, dapat ditentukan bahwa keluhan ini termasuk dalam jenis masalah “ sulit memahami pelajaran ”.

## 2.2  AOSE (Agent Oriented Software Engineering)
Sebuah agen dapat digambarkan sebagai obyek yang aktif  dengan  kemampuan  untuk  memahami,  berfikir,  dan bertindak. Oleh sebab itu, dapat di-asumsikan bahwa agen memiliki  pengetahuan  sendiri  dan  dapat  berkomunikasi satu  dengan  yang  lain.  Russell  dan  Norvig  (2010), merumuskan  pengertian  agen  dan  agen  rasional.  Sebuah agen merupakan segala sesuatu yang dapat mempersepsikan  lingkungannya  melalui  alat  sensor  dan bertindak  atau  beraksi  melalui  alat  aktuator  yang dimilikinya.  Agen  rasional  harus  memilih  tindakan  yang diharapkan  agar  dapat  memaksimalkan  kinerjanya  untuk setiap persepsi yang mungkin. Tindakan itu ditentukan oleh tanda  yang  berasal  dari  persepsi  dan  pengetahuan  yang dimiliki oleh agen.
AOSE  ( Agent  Oriented  Software  Engineering ) merupakan  suatu  metodologi  rekayasa  perangkat  lunak berbasis  agen.  Sterling  dan  Taveter  (2009)  menyatakan bahwa  AOSE  merupakan  metodologi  rekayasa  perangkat lunak yang menggunakan gagasan agen atau aktor ( notion of  agent  or  actor )  dalam  semua  tahapan  prosesnya. Dituliskan  bahwa  terdapat  lima  metodologi  berorientasi agen yang telah dikembangkan dalam komunitas riset agen waktu  itu,  untuk  memandu  pengembangan  sistem  agen antara  lain:  Gaia,  MaSE,  Tropos,  Prometheus,  dan ROADMAP  and  RAP/AOR.  Masing-masing  metode  ini memiliki  beberapa  perbedaan  seperti  urutan  kegiatan analisis  dan  perancangan  sistem.  Selain  itu  yang membedakan  metodologi  pengembangan  sistem  tersebut adalah notasi-notasi yang digunakan.
Secara umum terdapat dua tahapan dalam AOSE yaitu
analisis  agen  dan  perancangan  agen  [1].  Kegiatan  pada tahap analisis antara lain:
1. Mengidentifikasi  agen-agen  eksternal  melalui  tujuan utamanya.
2. Menganalisis  tentang  diagram  interaksi yaitu bagaimana  membentuk  aliran  komunikasi  dengan memperhatikan dunia nyata sebagai gabungan segala kecerdasan dan memodelkan interaksi untuk membentuk suatu percakapan.
3. Mengidentifikasi  sistem  dan  pesan  eksternal  yang harus  mampu memberikan tanggapan.
4. Menganalisis tentang pesan yang harus dibuat sebagai cakupan dan validasi komunikasi.
Sedangkan  kegiatan  pada  tahap  perancangan  adalah sebagai berikut:
1. Menggambarkan    tujuan  agen  dan  layanan  yang dihasilkan dalam diagram agen internal.
2. Menterjemahkan  diagram  agen  ke  dalam  diagram relasi  class  dengan  memperhatikan  keterkaitan  antar agen.
3. Menggambarkan diagram interaksi fisik untuk setiap proses utama yang didasarkan pada diagram interaksi logis.

## 2.3  Metodologi Prometheus
Prometheus dimaksudkan sebagai metodologi praktis yang  bertujuan  untuk  melengkapi  penyediaan  segala sesuatu yang diperlukan dalam menentukan dan merancang sistem  agen  [4].  Disebutkan  bahwa  yang  membedakan metodologi ini dengan fitur lain adalah sebagai berikut:
1. Prometheus lebih rinci, karena menyediakan panduan secara detail tentang bagaimana melakukan langkah-langkah    yang  membentuk    proses Prometheus.
2. Prometheus  mendukung  (meski  tidak  terbatas  pada) perancangan agen yang didasarkan pada tujuan ( goal ) dan  rencana  ( plan ).  Hal  ini  penting  dan  bermanfaat untuk mewujudkan aplikasi ( agent ) yang fleksibel dan kuat.
3. Prometheus  mencakup  berbagai  kegiatan  dari requirements  specification melalui  desain  rinci ( detailed design ).
4. Perancangan sistem menggunakan Prometheus difasilitasi  dengan  dukungan  alat  ( tool )  yaitu  PDT ( Prometheus Design Tool ) yang tersedia secara bebas.
5. Prometheus  awalnya  ditujukan  bagi  pengembang perangkat  lunak  industri  dan  mahasiswa.  Setelah diperkenalkan  dan  diajarkan,  mahasiswa  sudah berhasil mengimplementasikannya.
Metodologi Prometheus memiliki  tiga  tahapan  yaitu tahapan  analisis  untuk  menentukan  spesifikasi  sistem  dan tahapan  perancangan  yaitu  perancangan  struktural  dan perancangan  rinci.  Spesifikasi  sistem  yaitu  tahap  untuk menentukan sistem melalui tujuan dan skenario, antarmuka sistem terhadap lingkungannya yang dijelaskan dalam aksi ( action ), masukan ke dalam sistem berupa persepsi dan data eksternal, dan mendifinisikan fungsi-fungsi yang digunakan.  Perancangan  struktural  yaitu  tahap  untuk mengidentifikasi  jenis  agen  yang  dibutuhkan,  struktur
keseluruhan sistem  melalui diagram overview  system , dan pengembangan  skenario  dalam interaction  protocols . Sedangkan perancangan rinci yaitu tahap untuk pengembangan rinci setiap agen yang sudah ditentukan dan didefinisikan  tentang    kemampuan  agen,  data  yang digunakan atau hasilkan, events yang terjadi dan plan yang harus dilakukan oleh agen.

## 3 Metodologi Penelitian
Klasifikasi  jenis  masalah  mahasiswa  dilakukan  oleh perangkat  lunak  (disebut agent ),  sehingga  dirancang melalui  pendekatan  AOSE  ( Agent  Oriented  Software Engineering ) menggunakan metodologi Prometheus berdasarkan  tahapan-tahapan  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1: Metodologi Prometheus (Sterling dan Taveter, 2009)

## 3.1  System Specification
Kegiatan pada tahap ini adalah menentukan spesifikasi sistem yaitu: (1) mengidentifikasi aktor, persepsi, aksi, dan skenario  yang  terlibat  dalam  sistem;  (2)  mengembangkan skenario yang lebih spesifik; (3) menentukan tujuan sistem ( goal); dan  (4)  menentukan  peran  ( role ).  Berdasarkan kegiatan  tersebut  diperoleh  diagram Analysis  Overview , seperti ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2: Diagram Analysis Overview
Diagram  pada  Gambar  2  menunjukkan  interaksi  sistem dengan  lingkungannya,  sehingga  dapat  ditentukan  dua
aktor  yang  akan  berperan  yaitu  sebagai  admin  untuk mengaktifkan  agen  yang  melakukan    pembentukan  model klasifikasi dan sebagai dosenWali untuk mengaktifkan agen yang  melakukan  proses  pengujian  atau  klasifikasi  jenis masalah  mahasiswa.  Selanjutnya  diidentifikasi  persepsi yang masuk ke dalam sistem melalui event tombol dan data perwalian  berupa  nip  dan  periode,  yang  dikelola  melalui skenario pembentukan model klasifikasi dan pengujiannya untuk  data  keluhan  yang  baru.  Oleh  karena  itu,  dapat diperoleh aksi berupa keluaran yang akan diberikan kepada aktor  yaitu  hasil  pengujian  model  dan  klasifikasi  jenis masalah mahasiswa untuk data yang baru.
Kegiatan berikutnya adalah mengembangkan skenario yang  menjelaskan  proses  bagaiman  sesuatu  akan  terjadi seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gam

## bar 3: Diagram Scenario Overview
Skenario  pada  Gambar  3  menggambarkan  dua skenario utama yang akan dilakukan sistem yaitu skenario “ PembentukanModelKlasifikasi ” yang memiliki proses-proses yang lebih spesifik ( preProcessing,
Pembelajaran, Klasifikasi ) dan “ KlasifikasiDataKeluhanBaru ”
yang
memiliki proses-proses  lebih  spesifik  ( migrasi,  preProcessing, cariNarasi, Klasifikasi ).
Berdasarkan skenario tersebut, tujuan sistem diperjelas  melalui  diagram goal seperti  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Gambar 4: Diagram Goal Overview
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  tujuan  utama  sistem untuk  membentuk  model  klasifikasi  melalui  pencapain sub-sub tujuan terlebih dahulu yaitu mencapai preProcessing data keluhan, pembelajaran data yang sudah mengalami proses preProcessing, dan klasifikasi data uji.
Berdasarkan sub-sub tujuan tersebut dapat ditentukan peran yang akan  membentuk atau  menentukan jenis agen. Oleh karena itu, diperoleh tiga role untuk mencapai tujuan tersebut  yaitu  “ role PreProcessing”  untuk  menangani proses preProcessing dan  pencarian  data  keluhan; role
klasifikasiMasalah  untuk  menangani  proses  pembelajaran dalam  membentuk  model  klasifikasi  dan  pengujiannya berdasarkan  konsep naive  bayes  classifier ;  dan  “ role Migrasi”  untuk  menangani  proses  migrasi  agen  dari komputer  yang diasumsikan  sebagai komputer dosen  wali ke komputer server dan sebaliknya.

## 3.2 Architectural Design
Bagian  ini  diawali  dengan  penentuan  data-data  yang digunakan  oleh  peran  ( role )  yaitu:  (1)  data  pengguna berupa  data  dosen  dan  mahasiswa;  (2)  data  keluhan mahasiswa;  dan  (3)  data  yang  dihasilkan  dari  proses pembentukan model klasifikasi, sehingga dapat ditentukan data keluhan yang baru termasuk dalam kelompok masalah tertentu.
Langkah  berikutnya  dapat  ditentukan  jenis  agen berdasarkan role .  Satu  agen  dapat  menjalankan  beberapa role. Oleh  karena  itu  diperoleh  tiga  jenis  agen  yaitu:  (1) agenMobile untuk  melakukan  proses  migrasi  dan menangkap data yang dibutuhkan untuk proses klasifikasi; (2) agenPreProcessing untuk  menangani  dua  proses  yaitu pencarian  data  keluhan  dan  proses  preProcessing;  dan  (3) agenKlasifikasi untuk menangani proses pembelajaran dan klasifikasi jenis masalah mahasiswa.
Berdasarkan  data  dan  jenis  agen  yang  dibutuhkan untuk  melakukan  klasifikasi  jenis  masalah  mahasiswa, maka  dapat  dirumuskan  dan  dirancang  mekanisme  agen secara  menyeluruh  melalui  diagram  System  Overview seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5: Diagram System Overview
Melalui  diagram  pada  Gambar  5  dapat  ditemukan sebuah  protokol    untuk  memfasilitasi  interaksi  antar  agen seperti disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1:  Spesifikasi interaksi antar agen

## 3.3  Detailed Design
Tahap ini dapat dijelaskan gambaran rinci dari internal setiap agen seperti: nama agen, persepsi yang diterima, aksi yang  dilakukan,  data  yang  digunakan  maupun  dihasilkan. Pada  perancangan  struktural  telah  ditemukan  tiga  jenis agen yaitu agenMobile, agenPreProcessing, dan agenKlasifikasi.
Agen  yang  memiliki  kemampuan  untuk  berpindah dari  komputer  yang  diasumsikan  sebagai client ke komputer  yang  diasumsikan  sebagai server dengan membawa  data  dosen  berupa  nip  dan  periode  perwalian, dan  sebaliknya  dengan  membawa  hasil  klasifikasi  adalah jenis masalah mahasiswa. Selain mampu berpindah, disebut agenMobile. Selain itu agen ini juga mampu berkomunikasi dengan  agen  lainnya  dalam  rangka  mencapai goal . Deskripsi  kemampuan  agenMobile  seperti  disajikan  pada Tabel 2.
Tabel 2:  Deskripsi agenMobile No. Entitas Keterangan 1 Role migrasi. 2 Goal 1. bermigrasi 2. tampilHasilKlasifikasi.
3 Perception Informasi dosen wali berupa nip dan periode perwalian melalui event tombol. 4 Action tampilHasilKlasifikasi (berupa jenis masalah mahasiswa). 5 Interaction Interaksi agen melibatkan protokolPesan
beserta beberapa pesan ( message ) di dalamnya.
Kemampuan agenPreProcessing adalah dapat menentukan mahasiswa untuk dosen wali tertentu sehingga mampu  mencari  narasi-narasi  mahasiswa  berdasarkan  nip dosen  yang  mengaktifkan  agen.  Selain  itu,  agen  ini  juga
memiliki  kemampuan  untuk  melakukan pre-processing terhadap  data  keluhan  mahasiswa  dan  berkomunikasi dengan agen lain untuk mendukung pencapaian goal yang diembannya.  Deskripsi  agenPreProcesing  disajikan  pada Tabel 3.
Tabel 3:  Deskripsi agenPreProcessing No. Entitas Keterangan 1 Role Pre-processing 2 Goal 1. cariNarasi 2. preProcessing 3 Perception Pilihan data melalui combo box dan event tombol yang dilakukan oleh admin 4 Action Info pembentukan model 5 Data yang digunakan: 1. data keluhan mahasiswa
2. dataMahasiswa (nim, narasi) 3. dataDosen(nip) 6 Data yang dihasilkan: data  keluhan  mahasiswa  sebagai  hasil ekstraksi kata 7
Interaction Interaksi agen melibatkan protokolPesan beserta beberapa pesan ( message ) di dalamnya.
Agen  yang  diberinama  agenKlasifikasi  memiliki
kemampuan
untuk berkomunikasi dengan agenPreProcessing dan agenMobile berupa pesan, selain itu mampu mengakses hasil ekstraksi kata pada basis data dan melakukan  proses  pembelajaran  untuk  membentuk  model klasifikasi.  Deskripsi capability agenKlasifikasi  disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4:  Deskripsi agenKlasifikasi No. Entitas Keterangan 1 Role klasifikasiMasalah 2 Goal 1. Pembelajaran 2. Klasifikasi 3 Perception Pemilihan data melalui combo box dan event tombol 4 Action Info pembentukan dan pengujian model 5 Data yang digunakan: Data keluhan mahasiswa, Data Model Klasifikasi 6 Data yang dihasilkan: Jenis masalah mahasiswa 7 Interaction Interaksi agen melibatkan protokolPesan beserta beberapa pesan ( message ) di dalamnya.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil  rancangan prometheus ,  selanjutnya  dilakukan implementasi  yang  difokuskan  pada  kemampuan  agen untuk  melakukan  proses pre-processing ,  pembelajaran, klasifikasi, bermigrasi, interaksi antar agen dan kemampuan  agen  dalam  mengklasifikasi  jenis  masalah mahasiswa berdasarkan permintaan pengguna. Rancangan sistem tersebut menghasilkan pemodelan agen yang dibuat dengan  menggunakan role, goal, data, protokol, message, plan dan capability .
Menciptakan  agen  di  JADE  dilakukan  dengan
N o Interaksi Peran ( role ) Pasangan Pemicu 1 Mengirim data melalui pesan untuk meminta klasifikasi masalah mahasiswa. migrasi agenMobile dan agenPre Processing nip dan periodePerwa lian 2 Mengirim data melalui pesan untuk menginformasi kan narasi sudah di
pre-processing . Pre- Process ing agen PreProcessi ng dan agenKlasifi kasi - Pesan teks (untuk pembelajaran dan klasifikasi) - nip dan periodePerwa lian (untuk klasifikasi Masalah data keluhan baru ) 3 Mengirim data melalui pesan untuk menginformasi kan jenis masalah yang diklasifikasi klasifik asiMas alah agenKlasifi kasi dan agenMobile nim, jenis masalah
mendefinisikan  sebuah class yang  merepresentasikan
class  jade.core.Agent dan mengimplementasikan metode setup() untuk menginisialisasi agen-agen. Plan dan capability merupakan  komponen  pembentuk  kemampuan agen di dalam JADE Agent Platform yang merepresentasikan “ behaviour ”. Migrasi
agen merepresentasikan class jade.core.mobility dengan mengimplementasikan  metode  move().  Komunikasi  antar agen  dalam prometheus digambarkan  menggunakan message dan  protokol,  sedangkan  dalam  pemrograman
JADE direpresentasikan dengan metode-metode ACLMessage.
Hasil  yang  diperoleh  adalah  setiap  agen  mampu mencapai goal yang sudah ditetapkan antara lain:
1. Pada pre-processing data  keluhan  mahasiswa,  baik
yang  digunakan  sebagai  data  training  maupun  data testing dapat dilakukan dengan pengambilan kata-kata penting  setiap  narasi  berdasarkan  representasi  kata pada bag of words . Sejumlah kata yang diperoleh ini dapat digunakan dengan baik pada proses pembelajaran  (training)  dan  proses  klasifikasi
(testing).
2. Pada proses klasifikasi (pengujian model klasifikasi), pengujian  dilakukan  sebanyak  lima  kali  dengan sejumlah  data  yang  berbeda,  menghasilkan  nilai akurasi  diatas  70%.  Rata-rata  pencapaian  akurasi model klasifikasi ini mencapai 79,28%.
3. agenMobile dapat bermigrasi ke main-container yang disumsikan sebagai  komputer server dan  kembali  ke
container asal-nya  ( container dosen-wali)  yang
diasumsikan sebagai komputer dosen wali.
4. agenMobile  berhasil  menyelesaikan  tugasnya  karena dapat  mencapai goal yang  diberikan  antara  lain:
membaca  data  sebagai  pemicunya  untuk  aktif  dan bermigrasi,  selanjutnya  menjalin  komunikasi  dengan agen lain.
5. agenMobile  berhasil  membawa  informasi  sebagai hasil  klasifikasi  masalah  mahasiswa  ke container dosen wali.
6. Proses klasifikasi yang dilakukan oleh agenKlasifikasi mencapai diatas 89%.

## 5 Kesimpulan
Sebuah  metodologi  rekayasa  perangkat  lunak  pada dasarnya  diharapkan  menyediakan  metode,  pedoman, deskripsi,  dan  tool  untuk  setiap  tahapan  proses pengembangan sistem. AOSE melalui penelitian ini dilihat dapat memenuhi hal tersebut antara lain:
1. Klasifikasi jenis masalah mahasiswa dapat dimodelkan  menggunakan  salah  satu  metode  dalam pendekatan AOSE  yaitu Prometheus, sehingga dapat dijadikan sebagai pedoman dalam  menentukan jenis, deskripsi, bahkan kemampuan agen dalam menangani proses  klasifikasi  jenis  masalah  mahasiswa  yang mencapai akurasi pengujiannya sebesar 89% .
2. Metode Prometheus dimudahkan dengan adanya tool PDT  ( Prometheus  Design  Tool )  sehingga  mudah diimplementasikan,  bahkan  beberapa  platform  yang mendukung  implementasi  perangkat  lunak  berbasis agen seperti JADE dapat dilakukan dengan mudah.

## Daftar Pustaka
[1] Azhari  dan  Hartati,  S.,  2005,  Overview  Metodologi
Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berorientasi  Agen,
Prosiding Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi
Informasi (SNATI).
[2] Bird,  S.,  Klein,  E.,  dan  Loper,  E.,  2009,    Machine Learning 101: General Concepts (chapter 6) in Natural
Processing with Python,
http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/book/ch06.ht ml ,  diakses 20 Oktober 2013
[3] Mizil, A. N., dan Caurana, R., 2005, Predicting Good Probabilities  With  Supervised  Learning, Proceedings
of 22 nd International Conference on Machine Learning,
Bonn, Gremany.
[4] Padgham, L. dan Winikoff, M.,  2004, Chapter 11 The Prometheus Metodology, Prometheus, hal.1-17. http://www.springerlink.com/index/v33j82220738146x .pdf , diakses 15 April 2013.
[5] Russell,  S.  J.  dan  Norvig,  P.,  2010, Artificial Intelligence:  A  Modern  Approach, Third  Edition,
Prentice Hall.
[6] Satria,  I.N.D.Y.,  2012,  Pengembangan Sistem e-Pembelajaran Berorientasi Multi-Agen, Tesis , Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya.
[7] Sembiring E. B., Metode Naive Bayes Classifier untuk Penentuan  Jenis  Masalah  Mahasiswa  Menggunakan Teknologi  Agen,  Tesis,  Jurusan  Ilmu  Komputer  dan Elektronika, UGM, Yogyakarta.
[8] Sterling,  L.S.  dan  Taveter,  K.,  2009, The  Art  of
Agent-Oriented Modeling , Cambridge, Massachusetts,
London.
[9] VanderPlas,  J.,  2012,  Machine  Learning  in  Python,
http://www.astroml.org/sklearn_tutorial/_downloads/
sklearn_tutorial.pdf , diakses 23 Oktober 2013.