## IMPLEMENTASI  CASE-BASED REASONING

## I]NTUK  MENENTUKAN PERINGKAT PERGURUAN TINGGI BERBASIS DATA EPSBED DAN WEBOMETRICS
Marzuki"
"Progiam Studi Teknik Infomratika Fakultas lhru  Komputer Universitas Bandar Lampung Jin. Z.A. Pagar Alam No 26 Labuhan Ratu Bandar Larnpung 35142 Telp. (0?21) ?01463, (0721) 701979 F?fX. (072t) 701467 W€b. www.ubl.ac.id E-mail: marzukird(itvahoo.comr), marzuki(ir)ubl.ac.idr) Handphone: 08128300300 | rr

## Abstak
Tercantumnya noma  sebuah Perguruan  Tinggi  dalam  suotu  sistem pemerihgkatdn,  terutama pdda  lop  level  menurul  kalangah  terlenlu  merupalan  hal  pehtihg  dah  patl,lt  dilakukafi. Perlimbangdnnya,  anlafa  latn  maslknya  suatu perguruan  tinggi  dolam  doftar  top peryur  an  nggi, merupakan longl<ah au,t  yang  sangat  baik agar  duhia pendidiken  tinggi  mengakui keberadoannya, dopat  nendongkrak  cilra  perguruah  linggi,  juga  akan  meninglatknn  prot  tosi,  terltama  dalam perolehan mahasiswa dan dukungan pihdh  luar.
Webomelrics merupakah salah  satu Sistem pemeringkatan  Peryuruan  Tinggi  dunia  yang  hisa dinikn ati  Perguruan  Tinggi  di  Indondia.  Dafi  hasil  publikasi  pada  bulan juli  2009  sebanyok  39 pefgunrdn  lihggidan  publikosi  bulan Januari  2010 sebanyak 57 perguruan  tinggi  lhdonesio  berhasil mendrduh  peringkal6000  dunia.  Teknik pemefingfutlan  tni  menghitung  aksesibilitas situs perguruan linggi  dan publikosi  di  google  schoolar  sebagai porameter  peme  ngkatan akon tetapi  Webometrics lidak  melakukan Peheringkatan  berdasa*an  Prcgran  Studi suatu Perguruan  Tingg-
Indonesia  hemiliki  lebih  dari  3000  Peryuruah  Tinggi  yang  memiliki  izin  operasional  dan seliap  Perguruan  Tinggi  memilik  beberaln  Progran  Studi.  Objektiy  as  kinerja  suat  Perguruan tinggt dapal dikahlrol  melalui  deta kzgiatan akademik yang  dirumuskankan helalui  Eraluasi  Progran Studi  Berbasis  L:yaluasi  Din  (EPSBED).  Data  EPSBED  dipublikasikan  hepada masarakat  uhum melolui  silus  hltp:\\ewluasi.or.id sedongkan  sampai  saat  ini  Indonesia  belum  hemiliki  sistem
Dehgah  nenggunakan Computihg  Apptuach Case-Based  Reasohihg  (CBl9 yang dikanbinasikan  dengan  Algorilma  Pembelqaran  Mesih  Mechine  Leaming  Algoritm)  Nearesl Neighbor  (NN)  sebagai  hetodologi  pemeringkatan yang  mehgguhakan d/tta  EPSBED, maka  sistem pemeringl@lan sulau Perguruan  Tinggi doryt  d  akukah berddsar*an nasing-masing  Prcgrat  t Studi.
Kata Kunci  : Peringkol  Petguruan'!  inggi, Perihgkat Program  Stutli, Cdse-Based lleasoni1g,
Nearest Neighbor, EPSBED, Algoritna Klasifikasi, AI

## 1. PENDAHULUAN
Adanya pelgakuan bahwa institusinya disebut bertlraf  intemasional,  sangat  didambakan berbagai perguruar  tinggi.  Tal  hanya  di Indonesi4 tapi juga diberbagai negara. Bentuk pengakuan antara lain  melalui  penghargaan nobol,  internasional  hingga  pemeringkatan Perguruan  tinggi  berdasarkan  indikator-
indikator  te  entu.  Pemeringkatan Perguruan tinggi berdasg*an indikator-indikator tertentu itu  telah dilakukan b€berapa organisasi alau institusi.  Pemeringkatan yang  culup  diakui didunia ada beberapa antara larn Academic Ranking World  University (ARWU),  the Times Higher Education Supplement (THES) dan Webomatrics.
Menuat Romi (Wahono, 2007), tercantumDya rnrma  sebush  Perguruan  tinggi  dalam perneringkatan, telttafia p?da  top  level menurut  kalangan  tertentu  msrupakan hal penting dan patut dilakukan. Pertimbangannya, antara lain masu.knya suaru perguruan ringgi dalam daftar top perguruan tinggi, merupakan langkah awd  yang  sangal baik  agar dunia pendidikan tinggi  mengakui keberadaarmy4 dapal  mendongka!  citra  p€rguruan tinggi, juga  akan meningkatkan promosi,  terutama dalam  perol€han mahasiswa dar  dukungan pihak  luar  dalan  penelitian.  Hal  itu  juga merupakan salah  satu  wujud  nyala  upaya medyuks€skan program Pendidikan Nasional.
Saat  ini  ada  pemeringkatan  yang  bisa dinilmati  perguruan tinggi di  tndonesia. Dari hasil publikasi pada bulan juli  2009 seb&yat 39  peBuruatr tinggi  di  Indonesia berhasii menduduki 6000 perDcringkatan dunia. T€kdk pemeringkatar perguruan tioggr lil rnenghitung dan  alsesibilitas situs perguruan titrgSidan pubtikasi di google schoolar sebagai parameter  perneringkatan.  Pomeringkalan sepeni ini dilakukan oleh Webomehics.
Indonesia menilfi 3099  perguruan tinggi,
akan tetapi jika berdasarkan  data pemeringkatan WebomeEics diatas, meNnjuklan  bahwa hanya 1.25 o/o perguruan tinggi Indonesia yang dapat memasuki sistem p€meringkalan lersebut.  Mmurut  Romi
(WahoDq  2007),  pemeringatan perguruaD
tinggi Indonesia rendah, sedangkan pergurual tinggi Indonesia memiliki parumeter-parameter yang dapat dijadikan indil(ator pemeringkaren.
Direklorat Jenderal Pendidikan Tinggi  telah menrmuskan evaluasi diri  dalarn Evaluasi Program  Studi  Berbasis  Evaluasi  Diri (EPSBED) tahun 2005 s€bagai berikul:
"Upata  sislemalik  untuk  menghimpuh dan mengolah data  (fakta  dan  infornasi)  yang handal dan sahih dapat disimpulkan kentataan
lang  dapal  digunakan  rebagat  landasah lindakah matuljemen unluh mengelola lembaga atdu pfogfam".
Dari  definisi  ini,  tersuat  dengan  j6las pentirynya objektivitas sebagai bagian upaya mengusahakan suahr  progran sekaligus EPSBED dapat dijadikan alat kontrol kegiatan akademik, bagi  mahasiswa, dosen maupun insritusi perguruan tinggi. Pararneter-palameter
EXILORE  Jurul  Shbn  hlotusi dan Tel@tit!
esensial yang dimiliki  oleh  EPSBED antara laill (a) Jumlah mahasiswa baru pa&  prograrn studi  (b)  Rasio mahasiswa diterina  dengan dallar  ulang  (c)  Jurnlah dan  latar  belakang pendidikn  dosen tetap (d)  Rasio jumlah mahasiswa terdafiar dengan dosen tetap 1e) Remta beban tugas mengajar dosen tetap (f) Realisasi  kegiatan  kuliah  dan  kegiatan terjadwal  lain  setiap  semester (g)  Nisbah jurnlah ldusan darjurnlah mahasiswa terdaftar O)  Lana  studi  mahasiswa (i)  IPS  rata-rata mahasiswa (j)  Jumlah penelitiar  dosen tetap pada senap program studi (k)  Rerata ruang kerja/dos€n tetap (l) Akeditasi program studi-
Case-Based reasoning (CBR)  adalah teknik penyelesaian mas lah fudasatk,'r  knowledge pengalaman yang  lalu  Aamodt  dan  Plaza (Aamolt,  1994), menggambarkan tipe  CBR sebagai suatu pros€s meiingkar yang  rerdiri dad 4 (ernpal) tahapan.
a.  Retrieve, mendapatkan kasus-kasus yang mirip  dibandingkan  dengan  ku$pulaD kasus-kasus dimasa lalu.
b.  R€us€, menggunakan kernbali kasus-kasus yaDg ada dalr dicoba untuk m€nyelesaika( suaru rnasalah sekarang.
c.  Revisq  merubah dan mengadopsi solusi yarg ditawarkan jika  perlu.
Retain,  tetap  memalai rerakhir sebagai bagian dari solusi yang kasus baru.
t)
Ganbar L  Talrapa &re-Baredd Reanning
Metodologi  Cdre-Bared  Reasohihg  akadl digunakan  untuk  tnengeva:htasi indicator pemeringkatan  a.la  Webometrics  dengan p.trameter  data  EPSBED,  sehingga  akan didapatkan  sebuai  sistern  pemeringkaan
perguruan tinggi  yang  memiliki  indikator dengan berdasarkan data dan faka yang sahih.
1.1 ld.nlifi krsi Masalah
Pada penelitian awd  yang dilakukan, dapat diidentifikasi masalah yang  ada  sebagai berikut:
a  Belum  ada  Sistem Pemeringkatan Perguruan  Tinggi Berdasarkan  Data EPSBED b.  Belum ada model dan kriteria awal unh ( perneringkatan perguruan tinggi
c.  R€ndahnya persentase Perguruar Tinggi Nasional yang masuk peringkat webometrics 1.2 Ruang Lingkup Mssalah
Dengan  memperhatikan  identifrkasi  pada masalah tersebut diat&s maka untuk membatasi ruang  lingl-up  penelitian  ini, maka permasalahan pada penelitian hi  dibatasi pada b€lum adanya sistem perneringkatan perguruan tinggi dan belum adanya model dan kriteria awal pemqingkatan perguruan tinggi.

## 1.3 Rumusen Masalah
Berdasarkan  ruang  lingkup  masalah tersebut diaias,  maka  dapat  ditentukan rumusan masa.la.bnya sebagai berikut :
a"  Metode  dar  kxiteria  apa  yang  dapat digwrakan  pada  sist€m  pemeringkatan Perguruan  tinggi, sehingga  dapal drgunakan sebagai pa.nduan pilak-pihak tertentu da.lam melihat  performa sebuah perguruan hnggr.
b.  Bagaimana menjadikan  data  Evaluasr Prograrn Studi  Berbasis  Evaluasi  Diri (EPSBED) sebagai landasan pcngambila.n pararneter untr*  pemeringkatan Perguruan hnggi )arg  mengacu pada metodologi p€meringkatan webometrics.
l  4 Tujurn  Penelitian
Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk : a  Membangun model dan lciteria  awal pada pemdingkatan perguruan tinggi,  melalui netdologt  Case- Ba s e d Reasoni n g b.  Membangun Sistem Perneringkatan Perguruan  tinggi berdasarkan  data EPSBED  sebagai  dasar  penentuan
EXPI,ORE -  Juml  si3tn  lnforosi  dan Tclmsl*t
pamm€t€f  dan knoi,ledge  Webomelrics sebagai model Core-Based
1.5 Madfaat P.nelitian
Adapun manfaar penehnan inj adaial) sebagai berikut: a.  Manfaat prahir  da'i  hasil penelidan rnr analah bahwa dengan mengimplementasikan Case-Based
Reasoning pada pemeringkatan Perguruan tinggi  berbasis  data  EPSBED  dapat dijadikan  altanatif  pada  pemeringkalan Perguruan  tinggi tanpa  melakukan pembobotan  ulang  pada  setiap  nilai pammetemya, b.  Manfaal teo  tB  dan hasil penelirian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan bagi pengernbangan metode
pemeringkatan terhadap suatu instihrsi
c.  Seb€ai  acuan bagi peneliti  selanjutnyq khususnya  yang berkaitan  dengan Pemeringlatan suatu institusi.
2. I'INDASAN  TEORI
2.1 Pederingkrton P€rgururn Tinggi
Dari  buku  Praktis  Bahasa Indonesi4  kala Pemeringkalan adalah proses menyusun uutan berdasarkan tolok  ukur  tenenhl. Kedudukan dalam urutan itu  diseblt peringkat  ata'u rahk. Pemerlngkatan Pergwuan tinggiadalah proses mcn)'usun urutan perguruan tinggi berdasarka.n indikator tertentq dimana kedudutan perguruan tinggi dalam urutar tersebut dis€but penngkat perguruan tinggi.
Evaluasi Program Studi Berbasis Evaluasi Diri merupakar  laporan  kegiatan proses belajar mengajar yang dilakulan Program Srudi setiap sernester, hal  ini  sesuai Surat Dnjen  DIKTI No. 034/DIKTI/KEP/2002.
2.2 Webometrics Webomefrics adalal penelitian dari Cybermetrics Lab,  sebuah group  p€n€litian dari Centro de Informaci6n y  Documentacl6n (CINDOC)  yang  merupakan  bagian  dari National Research Council  (CSIC),  Spanyol. Webometrics  mernpublikasikan  rargking perguruan tinggi setiap enam bulan sekali yaitu pada bulan Januari dan Juli.
Pemeringkatan  Webomehics  morupakan pemelitrgkaran Pergurun  tinggiyang  dilihat daII sj^si Visibility (y),  Size (S), Rlr,  F /es (R) da'r' Scholar  (Sc).  Bobot  parameter yang digurakan oleh webometrics dalam menghirung peringkat setiap perguruan ljoggi adalah:
a.  yisibilily  ad  ah total tautan ekstemal yarg lmik  yang  diterima  dari  situs  lam, diperoleh dari Yahoo Search, Live  Search dan Exalead.
b.  Size  ^adal^h  banyalnya  halaman yang ditemukan dari  mesin  pencari:  Google, Yahoo, Live Search datr Exalead.
c.  Rich File  adalah volume file  yang ada di situs Perguruan I irggi  atau Lniversitas. format flle yang didlai  layak masuk dalam penilaian seperti:,4dobe Acrcbal, Adobe Postscriq , MicrosoJl Word dan Microsofl
d-  Scholal ne  p^kan l(riteia  yang berisikan tulisa[-tulisan ilmialL laporan-laporar! dan tulisan yalg  bersifat alademis lainnya.
2.3 Case Ba3ed Reasoning Case-Based leasonihg (CBR)  adalah sebuah teknik untuk menyelesaikan  masalah berdasarkan pengalaman yang lalu yang dapat digambarkan sebagai suatu proses melingkar yang terdiri dari empat tahap, relrjere,  reuse, re\,ise, dan relaih (Aafiolt,  1994).
EXPLORE -  Jml Sktm  Infomsi  &n  Telemtika

## 2.4 Kerangkr  Pemikiran
Penelitian ini  dilakukan  untuk  memberikan solusi  terhadap  belum adanya  sistem pemeringkatan perguuan tinggi,  serta belum adanya  model  dan  kriteria  yang  dapat digunakan sebagai irdikator  pemeringkatan. Case-Based Redsorirg  (CBR)  merupakan suatu metode dalam moryelesaikan masalah yang tedadi,  berdasarkan case (kasus) yang pemah ada. Metode ini  sejak pertama kali dicetuskan, telah  banyak diimplementasikan pada komputasi p€rmasalahan yaag rumit  dan komplek.
Dari pernaparan  yarg dilandasi  pada penelitian-penelitian  sebelurnnya  diatas, pemerinCkatan perguruan tinggi  merupakan hasil evaluasi  berbagai  pihak yang menggambarka[ performa  suatu  perguruan tinggi ygng didasarkan atas parameter tertentu. Webometris  adalah  salah  satu  contoh pemeringkatan intemasional yang
dipublikasikan pada bslan Januad dan bulan Juli  di  intemet.  Publikasi bulan  Juli  2009 pemeringkatan  Webomehics  terdapat  39 Perguruaa tinggi  di  Indonesia yang  masut peringtat  6000  perguruan tinggi  dunia. Parameter yang digunakan Webomet cs dalarn morgevaluasi perguruan tinggi  mengguflakan 4  (empat)  paramet€r (yang  terdapat  pada landasar teori).
Penelitian  ini  adalal  mengimplementasikan m€tode CBR yanS menggunalan Cdse-Based berupa  model  k  owledge  y^ig  beisl  39 perguruan tinggi  yang  ada  pada  peringkat Webometrrcs  yang parametemya  telah ditambah dengan data EPSBED. Selanjutnya sistem  atan  menguji  similaritas  setiap perguruan tinggi  densal, Case-Based Model. Hasil  ahir  dari  pen€litian ini  adalal  grafik pebedaar antara pemeringkatan ala Webometrics dengan output sistem pemeringkatan CBR. Berikut  ini  adalai bagan  dari  kerangka pemikirm "hnplementasi Case-Based Reasoning Pada  Pemoingkatan  Perguruan tinggi Berbasis  data EPSBED dan webometrics": e4tl|.rF : Gonbal  2. Tahapan CBR
Cadbar 3. Kerangka Penikiran

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
3. I Pcrancangen Penelilian
Jeris  Penelitian  ini adalah  pcnelitian
eksperimen, yaitu  suatu  penelitian  yang menerapkai  suatu  metode  berdasarkan rcquirement serta mengevaluasi  dan meoganalisa perbedaan atas hasil komparasi dua bual  data sebelum dan  sesudah sistem dijala.Dlan.  Sistem  yang  dibangun  pada penelitian  ini menerapkan  Computing Aryrottch yat(n! mengimplementasikan metodologi  C'are-Bared  Reasoning  p?da sistem pemeringkatan.
Analisa  Permasalalan  dilakukan  unrux merganalisa permasalahan-pennasalahan yang tefjadi pada pemsringkalan  perguruan tinggiyang  pemal  ada.  Hal  ini  dilakukan sebagai dasar apakah suatu penelitian layak dilakukan. Setelah proses analisa permasalahan dilah*an  dengan benar rnal€  peneliti dapat mcnentuk:rn  permasalahan  yang  utama s€kaligus dapat menentukan metode yang tepat dalarn menyelesaikan masalal  yarg  terjadi dipandaag dari sisi komputasi pada tekhnologi informasi.
Pada identifikasi pemrasalahan pada Bab  l, rhaka p€nelitian ini  mengguna.kan metodologi Case-Based lleosoning  (CBR\,  yaitu  suatu metode yang  digunakan untuk  mendapatkan rcsu|  terhad^p kasus baru berdasarkan kasus yang pernah ada sebelurnnya Dalarn hal ini pemenngkatan  perguruan  tinggi yang dijadikan model awal adalah dara perguuan ting8i  yang  masuk  pada  pemeringkata.n
IjXPI-ORE -  Jlrml  Sist6lnforusi dln  TelmUM Webometics. Sehingga  pend€katan peneliria, dalan membangun sistem
pemeringkalan dapat diganbarlar  sebagai berikut:
Ganbar  4. Pendekatdn Penehtian

## 3.2 Daae
Data yang digunakan dalafi  penelitian ini  ad. dua buah data utama yaitu data EPSBED dan Data Model.
Data  EPSBED  adzJah bank  data  seluruh perguruan  tinggi yang  memiliki rzrn operasional pada Dirjen  Pendidikan Tinggi.
Simulasi perneringkatan ini hanya menggunakan  beberapa  paiameter  data EPSBED antara lain: a.  Kod€ Progran Studi b.  Nama Progrsn Studi c.  Narna Universitas d.  Skor A.kreditasi
e.  Jur  al  Program Studiyang dimiliki mtuk
Sl, 52 dan Prograin Studi 53 f.  Latar Belatang Pendidikan  Dosen Program Studi g.  Jun ah Malasiswa Program Studi h.  Jur  ah Mahasiswa Perguruan Tinggi Yang bersangkutan
Data Model adalah data perguruao tinggi yang masuk peheringkatan Webometrics disnbil berdasarkan pemerinSkatan bular juli  2009.

## Tabel 1: Cav Based
Sumber http:  trv B .n.bomehtrs.  info  tutt h\,  .o  tt\'.!!rp! lo  nhv  nl
3.3 Pengumpulen Data
Metode pengumpulan data  yang  digunal€n dalarn  penelitian  ini adalal metode
dokumentasi, yaitu mencari data mengenai hal- hal  atau  variabel  yang  berupa  data  yaDg dipublikasikan melalui  beberapa situs antara lain:  webomotrics,  DIKTI,  BANPT  dalt beberapa anikel-anikel pada sirus-situs terkait lairnya"  Dibandingkan dengan metode lain, rnaka metode ini tidak begitu sulil  &larn arti apabila ada  kok€liruan  terhadap pencatatar bisa  langsung  diperbaili  karena  sumber datanya adB"
Dalam menggunakan metode dokummrasi ini peneliii memegang crerl-ltrr  unnrk mencari variabel  yang  sudah  ditentuka$  seperti panmeter-parameter yang  dipeflukan  pada data EPSBED dan pararhetfi-parameter yang digunakan di  Webomehics. Apabila terdapat variabol ya[g  dicari,  maka peneliti mencatat seluruh  nilai  atau  mengunduh (dowhloa seslar dengan requiremenl sistern pada crec*- /rrt.  Sedangkan untuk mencatat hal-hal yang bersifat bebas atau belum  ditentukn  dalan
daftar variabel  peneliti  dapat menggunakan kalimat bebas untuk mendiskipsikannya.
3,4 Metode Anslfui! Drta  dar  Peogukuren PeDelitiin Analisis d6n pengukuran penelitian mengglmalan m€tode analisis output,  yaitu meiggumkan  teknik  kompa&si prelesl  dan posuest yaiir  menganalisa grafik  perbedaan antam sebelum sistem diterapkan dan setelall sistem diterapkan. Dalarn proses ini,  peneliti akan  membandingkan hasll  prelesl  yang dilaksanakan sebelurn Sistem Pemeringkatan diimplementasikaq dengai hasll posttest ya  g dilakukan  setclah  Sistem  Pemqingkatan disimulasikan se. ra  oI  ine.  Hasil  tersebut nantinya akan diuji  menggunakar metode r tert  M€tode ini  digunakan karena rtest  <iapar diguakan  untuk  m€nguji  kec.ocakan atas perbedaan  pada  suatu  eksperimen  yang menggunalan satu kelompok sampel. Apabila sebelum  m€la.kukan  eksperime4  peneliti melakutan pengulura[  aw9'l Qtretesrr, makn peneliti akan menpunyai dua kelompok nilai yang  berasal  dari  satu  kelompok  sampel. Apabila eksperimen itu  mempunyai dampak terhadap  hasil  (tujuan  eksperimeo),  maka kedua  kelompok  skor tersebut  akan morunjulkan perbedaan yang sigrdfi kan.
Sebelum  sistem  diterapkan  mala  dapat dianalisa grafik output dari data model adalah yaitu data pergurual tinggi yang masuk pada pemeringkatan 6000 (enan nbu) Webometrics adalah sebasai berikut:
Ganbar 5. Gratt )f.del
Sedangkar!  pergwuan  tinggi  diatas diurulkan (diperingkatkar) nampak pada gafik  dibawal ini:
Ganbar 6. Grafk Sanpet
3.5 Trhapan Compufing Approach
3.5,1 Membangun Model
Pada sistem berbasis CBR,  deslaipsi kasus yang pemah terjadi  disimpan pada storuge yang disebut Cas€-Bdred (basis kasus) dan di- relrive  berdasarkan kebutulan  pengguna. KeuDtungan menggunalan proses retriyeral berbasis  similaitas, yalni jika tidak ditanuksnnya  kasus  yang  sama  dengmr kebutuIan,  maka  sistem  dapat  mengambil kas|Js pada Case-Based atau dengan mengaco pada similaritas terdekat (Mantras, 2005). Pmelitran ini menggunalan dara webomenics yaig drgunakan sebagai Model pemeringkatan, diekstraksi dan di  simpan pada Case-Bared. Sehingga  Taiapan CBR pada  sistem pemenngkatan diganbarkan sebagai berikut:
Canbar 7. Tahapa CBR dengau Case-Based Model
Menurut  Sankar  dan  Simon  (Siu,  2004), Tahapan pada  CBR  terdapat komputasi komplek, terutapa saat me-/etiye  kasus dari Case-Based. Yaitu  pada proses pencocokan berdasarkan similaritas (kemiripan) kasus baru dengan kasus-kasus pada  model.  Terdapat beberapa teknologi  yang  biasa  digunakan dalan  pemecahan permasalaian pada sistem b€rbasis CBR  antara lain:  algoritma r'ealert- neighbor, fuzzy logic, in&rction algo  m  dan dataBased techhiques. 3.5.2 Pengujian Sampel
Untuk me-/eflve data evaluasi pada sistem lnr menggunakan  algolillna  nearest-nelghbor. Menurut  Greg  Grudic  (crudic, 2004), aigoritna  nearest highror  adalal  algoritrna yaig  drgunakan untuk  menghitung  metrik Jarak  antara  inputan  data  berdasarkan similaritas  atribut  pada  setiap  datanya. Algontna  ini memiliki k€unggulan antara lain mengimplementasikan dan  penggunaannya sederhana ssrta  komprehenshif dan  mudal digunalan  untuk  prediksi.  Fomula  yaIlg digunakan : sirn =D(xY)
Dimafla: D(X,Y)= \ - _ . t > lx.-v  r t = l X = data evaluasi
Y = data sanpel xi:  param€ter ke-idari data evaluasi yi -  parameter ke-i dari data evaluasi n=  i,,nl ala  n.Ehar-.
Setelai  data didapatkan, untuk  menghitung bobot berdasarkan similaritas dengan formula:
,-sr s-

## t r  Lx,  <= Ly,,Jtm+  r
W, = Sim* X,.t
X""r = solusi dari data evaluasi wi= bobot solusi ke-i
Baik  Perguruan Tinggi  nasional yalg  masuk pada  pemeringkatan  Webomefiics  arau perguruan  tlnggi  yang  dijadikan  sampel
jika .r o.rr.lluun A c--l{--Y --r k*;T-__l ia.  ..--  i  sorcr MODfL PERCURUANTINGGI SANKING 6000AIA WESOMAIRICS F
pengujian,  adalah  perguruan  tinggi  yang memiliki data EPSBED untuk setiap Program Studinya.  Sehingga untuk  menggambarkan model k€rja proses reldral  pada penelitian rln dapat digarnbarkaD sebagai berikut:
Ganbar 8. Proses rctrival Pseudo-code lnplementasi algontma dtatas adalal sebagai berikut: Pseudo.code : Ujl Similanlas Narrutlv : Komputas i similarilas mengguhakan AIgo  tma k-nearet Neighbor Input: Table CaseBased  don Tabel Currentcase Oulput  Tabel Retiw Methode: uj i Simi lar I ta s 0 0) REATE Object ccase as an instance of
Currenlcase class wing  the ArrayList type: Q) REATE Object cBased as an ihstonce of
CaseBased class using the AnayList type:
(3) REATE Oblect ccaseManager as an instance of CurrentcaseMahager class ;
(1) REATE Object cBasedManager as an instance of Case BasedMatager class (5) NITIAL  Vdridble Pembanding = 0,t-0,y-0; ccase = ccaseMa hager. ge tC urre n tC as e0:
(6)
Bas ed: c Ba t edManogel ge tC as e Ba sed(.)
(7) HILE Y<=cCase.size0
(8) unenTcase cCN = ccase.get(Y):
EXPI-ORE -  Jlml  Sistm  Inlo@si  .bn l€l@ti*!

## (e)
HILE  X< =cBased.sizeq 00)
aseBosed cBN -  cBased.get(X);
(l1)  IF  (cBN.skorAkred as-
cCN. s korA *re ditas) + (cBN.J I P ene k tia-
ccNjlPehe|itian)+ (cBN.  |PS- cCN.flIPS) + (cBN.rtSKS-cCN. SKS./
(c BN. rsM H S-cC N. rsM H S) + (cBN. rLMHSBaru-ccN. rtL4HSBaru) - (c BN. S ) - cC N. S I ) + (cBN. S 2 - cCN. 32) + (c BN. 53 -cC N. S 3) + (cBN. prof- ccN.prol)<=o  then Pembanding: I
EISE  Penbanding:o; (t4
i n i I a i  I a s = SQ RT ((c B N. s ko rA kr e d i t a s -
cCN. s korA kteditas)^ 2 + (c BN j I P ene kit ia- cCNj I Pehe I i tian)^ 2 + (cBN. I  PS-
9CN.TIPS)^2+ kBN. |,SKS- cCN.  SKS|2+  GBN.T,MHS- cCN. rsMHS)^2 + (c BN. r A4 HSB aru- cCN.rMHSBaru)^2+ (CBN.Sl - cCN. S 1 )^ 2 + (cBN.S2-tN.  S2)^2+ (cBN.Sl-cCN.S3) 2 + (cBN.prof cCN.prot^2)
a3) NSERT INTO  table result
(c B N. id, cC N. Kduni,,sim i la ri tas, pemb a h dihg)C
Q1) NCRENMENT:X

## (r s)
ND WHILE X (16)
NCRENMENT Y (t 7)
ND IIIIILE  Y
(I E)
ND Melhod;
3,5.3  Totel Skor Dat  Sampel
Proses Rediva.l hasil  alJimya  adalah nilai similaritas  da.n nilai  pembanding, dimana kedua buah nilai tersebut yang akan digunakan sebagai  variabel  penentu  skor  peringkat Progarn Studi. Untut  mendapatkan skor nilai peringkat hhrus terlebih  dahulu  dicari  nilai sirnilaritas te*ecil  dari seluruh data evaluasi, proses tersebut dilal'ukan  dengan algoritma berikut: W
C
priyate yoid geUaruEfenp(inr rcv){
4.1 Analisis Hssil Pret€st daD Posttest do  ble neares t- Dou b I e.ra lueof(te npo rary. ge I Va I ueA t(0, 2).tost ngD;
for (int t  0;x<cBRov;r\ +){ lbeares t:, D ou b le. va lueof(te npo ra ry. ge I Va I u eA(x.2).tostrins)))
nea rc s t- D ou b I e. \\1 I ue Of(le m p o ru ry - ge lvd I ueA 4t,2).tostrihg0): ] booledn notl;ind:true: int x=0:
w h i le (ho t Fi nd & &  r'- c B Rot,  {
lf(ne a rc s 1.. = Dou b I e. M I ueOJft e rtpo rut
J. ge t valueA t (x, 2) . tostringq)) { nolFind-false;
tre su h. s e tvo lu eA 1 (t empo rury. ge lvd I u eA | (x, 2), row,2):
I re su I t- s et Y.J I ueA t (t e mpo ra ry. ge I Va lueA | (r, 3 ), row,3):
re suh. s e I Va I u eA t (t e mpora ry. ge lvd lueA | (x, -,,
double total,temp:
lenp : Doub I e. vo lueof(tre su I t. ge tva I ueA | (rov,

## 4
. tostringq) + Double |alueof(tresul L ge tI/alueA
t(row,3).tosting0):
to ta I  t emp a D ou b ! e. v alueof(t ft su lt. ge I I/a I ueA I (ro ,,1).tostringA);
tesul L se I YalueAl(hlal, row, 5) ;
Nampak pada  algorirna  diatas jika  data evaluasi memiliki  nilai  similaritas terkecil, data tersebut aka.n diguna ularg (/e re) dan nilai pe.ingkat dari data evaluasi akan dipakai sebagai solusi a.kiir  untuk  menentukan nilai skor peringkat dari  data  sampel (/,cli.rlr). Formula yang digunalan untul( mendapatkan skor peringkat adalah:
W   = \ i m *
Y * -   ' - "   s o l 4. IMPLEMENTASI fi P€ringkatW.boh€lrics I r ; : ; r l ; : : ' i " i g l : ! l : : : : i s : i i : i i i i g . : g ;  i iir:i i 9 i r : ; l i i : : ; i : : : : ! ' E : i : t ' ! ' l ; j : ! i I i r i t i ! i
Gambar 9. Gtufk Penqkat lvebotnet cs
Sedangkan selelah Inplementasi metode Cdse- llased Reasoning pada sistem Pemeringkatan dengan  mengukur  kedekatan  (s;r,/drtas) Perg[nran tinggi (data samlel) dengan data Model maka didapatkur output sist€m adalah sebagai berikut:
P.ringkatCBRank..om
Ganbat t0. Grufk PeringkatCRR
Berikut  adalah  output  komparasi  graf* perbeda2n setelah metode diimplementasi : l ! ! : : i i i
Canbar I L  CruJik Konpsrasi
.: :,-'---:=:
2.  Sistem Pemeringkatan Perguruan tinggi ini  dapat  langsung  d]  hostihg  d?I,ir kernbangkan  lagl sehingga  dapat m€nerapkan otomatisasi terhadap pembacaan data  EPSBED  dan  skor akeditasi  dari  sirus  Badan  Akreditasi
Perguruan Tinggi  dan  sirus  Dirjen
Pendidikan Tinggi.

## DAFTAR  PUSTAKA
Aanolt,  E.  P. (194\.  A.  Aanod4  E.  Plaza (1991): Casc-Based  Reasoning: Fo  ndational  lssues,  Methodological Yariatiow,  anll  System  Approches. Cataloni4 Spain.; AI  Communications.
IOS Press.
Cunningha4  L.  C.  (2009).  Exploiting  Re- rankihg  Infomatioh  in  a  Case-Based
Grudic, G. (2004). Nealert Neighbor Leaming.
Notes  borrowed  from  Thomas  G.
Dietterich and Tom Mitchell. Hoffer,  J.  A.  (2006).  Modern  DataBased MahdgemenL Dalton: Pea$on Intcrnational Edition. Mantras,  R_ L. (2005).  Retrievol,
Reuse,Re\rision, ahll Retenlion ih Case- Based  Reasonihg.  United  Kingdom: Cambridge Unive$ity  Press DOI. Siu  S. K.  (2004). Fondations Of  Soll  Case- Based Reasoning. Canada: Published by John Wil€y &  Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
Steiner,  J.  E.  (2009).  World  I/nitersity Rankings  A  Principal  A  Phhcipal. *vrw.i€a. usp. br/englisvarticles.
Wahono, R.  S. (2007). Teknik Perahgkihgan Perguruan  tinggi  ala  Webometrics.
RomiSatriawahorc. Net. I " ' l' , 1 l Personal  I ratiel  ,4rsrrrarl  lrrnity College Dublin. Ganbar I2. Grulik Konparusi Regresi 5. SIMPULAN  DAN SARAN 5.l Simpulan
Berdasarkan hasil penelitiarl yang dimulai dari tahap perancaigan hingga pengujian Sistem Pemeringkatan dengan  mengimplemtasilan Metodologi  Case-Based Reosoning  rnaka dapat diambil kesimpulan:
a.  Sistem yang direkayasa pada penelitiar tnl dapat dijadikan sebagai Sisrem Pemeringkatan Perguruan tinggl Berdasarkan Dala EPSBED b.  Implernentasi  Meodologi  Cased-Based Reasoning  pada  sistem  pemeringkatan pergunran tinggi yang ada di lndonesia inl
dapat dijadikan  model dan loiteria awal untuk pemeringkatan perguruan tinggi
5.2 SsrrD
Dari  hasil penelitian dan pembahasan terhadap
Impfementasi Metode ( ate-Based Reasonng Pada Pemeringkatan Perguruan tinggi  maka saran yang diusulkan adalafi sebagai berikur :
L Sistem Pemeringkatan Perguruan nnggi ini  dapat dikembangkan lagi,  sehingga bukan  saja  terhadap perguruan tinggi tetapi pada s€lurul perguruan tinggi yang ada  di  Indonesta seperti  Al(ademi, Sekolah Tinggi  se(a  dapat di  pertajam dengan perneringkstan peryrognm studl.