## SISTEM PENGAJUAN JUDUL TUGAS AKHIR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TERM WEIGHTING
Tri Yuliati 1 , Erna Alimudin 2 , Fitra 3
1) Program Studi Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem II Email: triyuliati00@gmail.com@mail.com

## ABSTRAK
Pengajuan judul tugas akhir merupakan hal yang pertama dilakukan mahassiswa untuk  melakukan  penelitian  dan  menyelesaikan  kuliah  di  Sekolah  Tinggi Teknologi (STT) Dumai, maka dari itu proses pengajuan tugas akhir harus benar- benar  dipilih  judul  yang  sesuai  untuk  pengajuan  penelitian  dikarenakan menghindari  terjadinya  kesamaan  judul  yang  sering  terjadi.,  sehingga  bisa meminimalisir  terjadinya  plagiarisme.  Selama  ini  proses  yang  berjalan  cukup lambat  untuk  penerimaan  judul  tugas  akhir  yang  masuk  dikarenakan  proses pengajuan  masih  manual  yaitu  dengan  menggunakan  kertas  proposal  dari mahasiswa  yang  diajukan  ke  prodi,  kendala  lainnya  yaitu  dengan  minimnya informasi  yang  didapatkan  mengenai  judul  tugas  akhir  yang  sudah  pernah  ada. maka dari itu penulis membuat penelitian mengenai pengajuan judul tugas akhir dengan metode term weighting pada sistem informasi pengajuan judul tugas akhir dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dimana metode term weighting ini menghitung judul yang diinput kedalam sistem dengan perhitungan jika judul yang  dimasukkan  melebihi  50%  dari  judul  yang  sudah  ada  maka  judul  yang diajukan tidak layak dengan nilai persentasi kelayakan kecil dan mahasiswa tidak bisa  mengajukan  judul  yang  sama,  sistem  ini  juga  menambahkan  kata pengecualian yaitu kata yang sering diajukan mahasiswa menjadi kata yang tidak ada nilai persentasi kelayakan.
Kata kunci: Judul Tugas Akhir, Term Weighting , Sistem

## ABSTRACT
Submission of the title of the final task is the first thing done for students to do research and finish college at Dumai High School Technology (STT), therefore the process of filing the final task should be selected the appropriate title for the  submission  of  research  because  it  avoids  the  occurrence  of  common  title that  often  happens,  so  it  can  minimize  the  occurrence  of  plagiarism.  During this process is running slow enough to accept the title of the final project entry because  the  submission  process  is  still  manual  that  is  by  using  the  proposal
paper  from  students  who  submitted  to  the  study  program,  other  obstacles  is the lack of information obtained about the title of the final task that has ever existed.  therefore  the  authors  make  research  on  the  submission  of  the  title  of the final task with the method of term weighting on information systems filing the title of the final task using PHP programming language where the method of  term  weighting  is  calculate  the  title  entered  into  the  system  with  the calculation if the title entered exceeds 50% of the title already existed then the title submitted is not feasible with a small feasibility percentage score and the student can not submit the same title, the system also adds the exception word that  is  the  word  that  is  often  asked  by  the  student  to  be  a  word  that has  no feasibility percentage value.
Keywords: Final Project ( Thesis ) Title, Term Weighting, System

## Pendahuluan
Perguruan  tinggi  merupakan  tempat  proses  belajar  mengajar  untuk menyelesaikan  pendidikan  strata  satu  (s1),  untuk  bisa  menyelesaikan  kuliah  s1 mahasiswa wajib untuk menyelesaikan tugas akhirnya. untuk menyelesaikannya langkah  awalnya  adalah  dengan  mengajukan  judul  tugas  akhir,  untuk menentukan  judul  tugas  akhir  yang  layak.  Ada  beberapa  kendala  yang  menjadi permasalahan  yaitu  minimnya  informasi  untuk  mengetahui  judul-judul  yang pernah  diajukan  oleh  mahasiswa  terdahulu  dan  ini  menjadi  salah  satu  kendala bagi mahasiswa di STT Dumai dimana proses pengajuan judul yang berjalan juga masih menggunakan proses manual yaitu dengan memberikan berkas proposal ke prodi. sehingga cara ini kurang efektif dari segi waktu dan informasi.
Penelitian  serupa  yang  dilakukan  oleh  mas'udia,  2017  peneliti  ini  akan mengembangkan suatu sistem temu kembali informasi judul tugas akhir dan perhitungan  kemiripan  dokumen  menggunakan vector  space model.  Sistem secara  otomatis  akan  melakukan indexing secara offline dan  temu  kembali ( retrieval ) secara real time . Proses retrieval dimulai dengan mengambil query dari pengguna, menerapkan stop word removal sehingga dihasilkan keyword yang  compaq  tetapi  dapat  mewakili query tersebut,  kemudian  sistem menghitung  kemiripan  antara keyword dengan  daftar  dokumen  yang diwakili  oleh term-term di  dalam  index.  Dokumen  akan  ditampilkan diurutkan  berdasarkan  dokumen  yang  paling  mirip.  Dengan  menggunakan yang  sama  yaitu  metode Term  Weighting ,  peneliti  Fauzi,  2014  melakukan penelitian  yang  menghasilkan  metode  baru Term  Weighting yang  berbasis pada  indeks  buku  dan  kelas.  Metode  ini  memperhatikan  frekuensi kemunculan term pada  keseluruhan  buku  dan  kelas.  Metode  yang  disebut inverse  class  frequency (ICF)  dan inverse  book  frequency (IBF)  ini digabungkan dengan metode sebelumnya sehingga menjadi TF.IDF.ICF.IBF.
Pengujian metode ini menggunakan dataset dari beberapa e-book berbahasa arab.
Teori  sistem  melahirkan  konsep-konsep  futuristik,  antara  lain  yang terkenal adalah konsep sibernetika ( cybernetics). Konsep atau bidang kajian ilmiah  ini  terutama  berkaitan  dengan  upaya-upaya  untuk  menerapkan berbagai disiplin ilmu, yaitu ilmu perilaku, fisika, biologi dan teknik. Unsur- unsur  yang  mewakili  suatu  sistem  secara  umum  adalah  masukan  ( input ), pengolahan ( processing ) dan keluaran ( output ) (Sutabri, 2012).
Term  weighting  adalah  prosedur  yang  berlangsung  selama  proses pengindeksan  teks  untuk  menilai  nilai  setiap  istilah  pada  dokumen. Pembobotan  bobot  adalah  penugasan  nilai  numerik  dengan  istilah  yang mewakili  kepentingan  mereka  dalam  dokumen  untuk  meningkatkan keefektifan  pengambilan.  Salton  (1998).  Intinya,  ini  mempertimbangkan pentingnya  kata-kata  individual  dalam  sistem  pencarian  informasi,  yang dapat  meningkatkan  keefektifan  sistem,  karena  tidak  semua  persyaratan dalam koleksi dokumen tertentu sama pentingnya. Menimbang persyaratan adalah sarana yang memungkinkan sistem pengambilan untuk menentukan pentingnya  istilah  tertentu  dalam  dokumen  atau  kueri  tertentu.  Ini  adalah komponen  penting  dari  setiap  sistem  pencarian  informasi,  komponen  yang telah  menunjukkan  potensi  besar  untuk  meningkatkan  keefektifan pengambilan kembali sistem pencarian informasi. Salton (1983)
Semakin sedikit jumlah dokumen yang mengandung term yang dimaksud, maka nilai  idf  semakin besar. Nilai  idf  sebuah  term dirumuskan dalam persamaan berikut:
(1)
Keterangan rumus (1) adalah sebagai berikut. idf : nilai inverse document frequency n : jumlah dokumen di dalam koleksi; df: nilai document frequency Penghitungan bobot dari  term  tertentu dalam sebuahdokumen dengan menggunakan perkalian nilai tf dan idfmenunjukkan bahwa deskripsi terbaik dari dokumenadalah  term  yang banyak muncul dalam dokumentersebut dan sangat sedikit muncul pada dokumen yang lain. Perhitungan bobot term adalah sebagai berikut :
(2)
Keterangan rumus (2) adalah sebagai berikut. β : nilai bobot term ; tf : nilai term frequency idf : nilai inverse document frequency. Tingkat kemiripan  term  pada dokumen yang dicari dapat dituliskan pada persamaan  Rocchio  relevance feedback berikut ini (Pausta, 2013) :
Keterangan rumus (3) adalah sebagai berikut. R : Tingkat kemiripan term ; N : Jumlah term tiap dokumen ; β : nilai bobot term ; Dp : Term dari dokumen relevan ; Np : Jumlah dokumen relevan ; Dn : Term dari dokumen tak relevan ; Nn : Jumlah dokumen tak relevan

## MetodePenelitian
Pengembangan  sistem  yang  berbasis  komputer  dapat  merupakan tugas  kompleks  yang  membutuhkan  banyak  sumber  daya  dan  dapat memakan waktu berbulan-bulan bahkan bertahun-tahun untuk menyelesaikannya. Proses pengembangan sistem melewati beberapa tahapan dari  mulai  sistem  itu  di  rencanakan  sampai  dengan  sistem  itu  diterapkan, dioperasikan dan dipelihara.
Gambar 2. Siklus hidup pengembangan sistem.
Adapun  gambaran  umum  yang  telah  dilakukan  penelitian  pada sistem  informasi  pengajuan  judul  skripsi  pada  Gambar  2.  Skripsi  berbabis web ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman HTML, PHP, CSS, serta JavaScript dan untuk database menggunakan XAMPP versi 3.2.2
dengan  browser  Mozilla  Firefox,  chrome  dan  opera.  Sistem  Informasi Manajemen  Tugas  Akhir  ini  antara  lain  adalah  membantu  dalam pengelolaan  data  Tugas  Akhir,  mulai  dalam  pendaftaran  judul  Skripsi, penentuan  judul  mahasiswa  menggunakan  metode  term  weigting  dengan memperkecil judul Skripsi yang sama, dan menentukan dosen pembimbing. sehingga  waktu  yang  dibutuhkan  mahasiswa  tidak  lama  dan  informasi mengenai  judul  yang  akan  diajukan  bisa  dilihat  didalam  sistem  pengajuan judul tugas akhir.
Gambar 2. Gambaran Umum Sistem Pengajuan Judul Tugas Akhir

## Hasil dan Pembahasan
Rancangan  penelitian  yang  akan  dilakukan  menggunakan  beberapa entitas yang terkait yaitu BAAK, mahasiswa, Kaprodi. hasil dari ouput yang dihasilkan  merupakan  sistem  yang  bisa  mendeteksi  kesamaan  judul  dari pengajuan  judul  skripsi  mahasiswa.  Adapun  rancangan  yang  akan  dibuat dirujuk pada Gambar 3.
Gambar 3. Aliran Sistem Informasi pengajuan Judul Tugas Akhir
Petugas  BAAK  juga  memberikan  hak  akses  kepada  masing-masing Kaprodi dan mahasiswa mendapatkan akses login dan memperbaiki isi data profil. Setelah itu mahasiswa dapat mengajukan judul seperti pada gambar 4. Kaprodi melakukan pengecekan judul skripsi mahasiswa dan menetapkan dosen pembimbing mahasiswa skripsi yang dirujuk pada gambar 5. Kaprodi dapat  melihat  kelayakan  judul  skripsi  mahasiswa  dengan  menggunakan metode term weighting yaitu pada gambar 6
Gambar 4. Pengajuan Judul Skripsi Mahasiswa
Kaprodi  dapat  melihat  dan  memeriksa  hasil  judul  TA  mahasiswa yang telah mendaftar, apakah layal atau tidak. sehingga bisa diterima atau ditolak.  jika  judul  mahasiswa  tersebut  diterima  maka  kaprodi  memberikan dosen pembimbing untuk skripsi tersebut.
Gambar 5. Penerimaan Judul TA Dan Dosen Pembimbing
Dosen  pembimbing  ditentukan  oleh  kaprodi  agar  pembagian bimbingan  mahasiswa  terbagi  dengan  adil  tiap  dosennya.  dosen  akan mengetahui  mahasiswa  bimbingannya  dari  print  out  hasil  laporan  yang diberikan oleh kaprodi. dosen berkewajiban membimbing mahasiswa hingga selesai menyelesaikan skripsinya.
Langkah pertama dalam metode Term Weighting adalah menghitung nilai  tiap  term  pada  judul  yang  diajukan  dengan  judul-judul  yang  sudah diajukan sebelumnya.Bila ditemukan term yang serupa maka bernilai satu, bila  tidak  bernilai  nol.  Berikut  satu  contoh  judul  yang  diajukan  dengan membandingkan  terhadap  tujuh  judul  yang  sudah  diajukan.Hasilnya  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Judul yang Diajukan dan yang telah Diajukan
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  nilai  ω  (bobot).Hasilnya  dapat  dilihat pada Tabel 2.Dimana : tf = jumlah term yang serupa pada tiap-tiap judul df = 1/tf tf.idf = log N/df N = jumlah term pada judul yang diajukan Pada contoh judul yang diajukan di atas jumlah term adalah 11 ω  (N)  =  jumlah  bobot  judul  yang  diajukan  pada  tiap-tiap  judul  yang  sudah diajukan
Tabel 2. Daftar Judul yang Diajukan dan yang telah Diajukan D tf df tf.idf ω (N) D1 1 1 1.04139  2.04139 D2 3 0.33333  0.56427  2.69281 D3 4 0.25 0.43933  2.75733 D4 1 1 1.04139  2.04139 D5 1 1 1.04139  2.04139 D6 1 1 1.04139  2.04139 D7 4 0.25 0.43933  2.75733
Terakhir,  diambil  tiga  nilai  tertinggi  dari  seluruh  urutan  judul  (D)  yang sudah  diajukan  berdasarkan  nilai  ω  (bobot)  terbesar.Hasilnya  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3.  Judul  yang  Serupa  berdasarkan  Hasil  Perhitungan  Nilai  Bobot dengan Term Weighting
Judul-judul  tersebut  adalah  judul  yang  dinilai  serupa  berdasarkan  metode Term  Weighting .  Hal  ini  yang  akan  dijadikan  kaprodi  sebagai  bahan pertimbangan  untuk  menentukan  diterima  atau  tidaknya  judul  yang diajukan  mahasiswa.  Sebagai  kaprodi  sistem  pengajuan  judul  ini  sangat membantu  untuk  meminimalisir  terjadinya  kesamaan  judul  yang  akan diajukan  oleh  mahasiswa  sehingga  memperkecil  terjadinya  plagiarisme. kaprodi  tetap  mempunyai  hak  akses  untuk  menerima  judul  yang  masuk walaupun persentasi kelayakan judul kecil. karena sistem tidak membatasi hak  akses  tersebut,  karena  sistem  hanya  memberikan  rekomendasi kelayakan judul yang ada dengan judul sebelumnya.

## 6. Kelayakan Judul Skripsi Mahasiswa
Sebagai kaprodi sistem pengajuan judul ini sangat membantu untuk meminimalisir  terjadinya  kesamaan  judul  yang  akan  diajukan  oleh mahasiswa  sehingga  memperkecil  terjadinya  plagiarisme.  kaprodi  tetap mempunyai  hak  akses  untuk  menerima  judul  yang  masuk  walaupun persentasi kelayakan judul kecil. karena sistem tidak membatasi hak akases tersebut,  karena  sistem  hanya  memberikan  rekomendasi  kelayakan  judul yang ada dengan judul sebelumnya.
Form  pengajuan  judul  skripsi  pada  gambar  4,  mahasiswa  mengisi judul  Skripsi,  di  form  terdapat  kata  pengecualian  yaitu  kata  yang  telah diinput oleh kaprodi sebagai kata pengecualian yang sering diambil sebagai judul  oleh  mahasiswa.  jika  kata  yang  diajukan  tidak  terdapat  pada pengecualian  maka  kata  yang  diinput  masuk  kedalam  hasil  term  weigting jika  kata  yang  diinput  telah  ada  sebelumnya  maka  dibagi  menjadi  50%. Misalnya ada 2 kata yang pernah ada maka kata tersebut menjadi 50%. jika kata  yang  diinput  oleh  mahasiswa  tersebut  melebihi  dari  %nya  maka  kata tersebut  masuk  kedalam  kata  pengecualian.sehingga  mahasiswa  dapat melihat  judul  yang  diambil  layak  atau  tidak  karena  sistem  bisa  langsung membaca  tingkat  persentase  kata  yang  telah  masuk  sebagai  kata pengecualian  dan  term  weighting.  Persentasi kelayakan  judul  dapat dilihat logikanya pada tabel 1 coding kelayakan judul, jadi kata yang masuk ke term weighting di proses disimpan dalam bentuk javascript.

## Tabel 3. Coding Kelayakan Judul
$json = array('judul'    => $judul, 'jlh_kata' => $jlh_kata, 'kata_kecuali' => $kata_kecuali, 'kata_term_weighting' => $kata_term_weighting, 'bobot' => $bobot, 'id_judul_sama' => $id_judul_sama ); var kata_term_weighting=data.kata_term_weighting; var split_kata_term_weighting=kata_term_weighting.split('|'); var jlh_kata_term_weighting=split_kata_term_weighting.length; var bobot=data.bobot; var split_bobot=bobot.split('|'); var persentaseBobot=(1/parseInt(jlh_kata_term_weighting))*100; var id_judul_sama=data.id_judul_sama; var split_id_judul_sama=id_judul_sama.split('|'); var jlh_id_judul_sama=split_id_judul_sama.length; if(id_judul_sama!=''){ for(v=0;v<jlh_id_judul_sama;v++){ judulTerkait(split_id_judul_sama[v]); }}

## Simpulan
Sistem  informasi  yang  telah  diimplementasikan  dapat  membantu meminimalisir  terjadinya  kesamaan  judul  skripsi  dengan  menggunakan metode term  Weighting ,  dimana  sistem  mampu  mendeteksi  secara  otomatis kelayakan judul dalam persentase dari bobot kata Term Weighting . Sehingga membantu  kaprodi  dalam  memberikan  keputusan  untuk  kelayakan  judul yang  diajukan  oleh  mahasiswa.  Sistem  informasi  pengajuan  judul  skripsi yang  dibuat  mampu  menggantikan  proses  pengajuan  judul  skripsi  secara manual. Kerja sistem akan semakin baik dalam mendeteksi kesamaan judul jika  database  judul  skripsi  ditambahkan  sesuai  dengan  judul-judul  yang telah diajukan.

## DaftarPustaka
Fauzi,  M.  Ali  ,  Dr.  Agus  Zainal  Arifin,  S.Kom,  Anny  Yuniarti,  2014, Term
Weighting  Berbasis  Indeks  Buku  dan  Kelas  untuk  Perangkingan Dokumen  Berbahasa  Arab ,  LONTAR  KOMPUTER  VOL.  5,  NO.  2,
AGUSTUS  2014  ISSN:  2088-1541  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember Mas`Udia,    Putri  Elfa  (2017) Information  Retrieval  Tugas  Akhir  Dan Perhitungan Kemiripan Dokumen Mengacu Pada Abstrak Menggunakan  Vector  Space  Model ,  Jurnal  SIMETRIS,  Vol  8  No  1 April 2017 ISSN: 2252-4983
Pausta  Yugianus,  2013. Pengembangan  Sistem  Penelusuran  Katalog Perpustakaan  Dengan  Metode  Rocchio  Relevance  Feedback .Jurnal EECCIS Vol. 7, No. 1, Universitas Brawijaya, Malang.
Salton  G.  And  Buckley  C.  (1988)Term-Weighting  Approaches  In  Automatic
Text Retrieval. Https://Link.Springer.Com/Referenceworkentry/10.1007%2F978-0- 387-39940-9_943#CR7_943 Salton  G.  And  Mcgill  M.  (1983)  Introduction  To  Modern  Information Retrieval. Mcgraw-Hill Book Company, New York, NY, Https://Link.Springer.Com/Referenceworkentry/10.1007%2F978-0-
387-39940-9_943#CR7_943
Sutabri, Tata, 2012, “Analisa Sistem Informasi”, Andi, Yogyakarta.