Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
SISTEM REKOMENDASI TOPIK SKRIPSI
MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING
Ni Luh Putu Merawati 1 , Sri Hartati 2
Teknik Informatika 1 , Ilmu Komputer 2 STMIK Bumigora 1 , Universitas Gadjah Mada 2
Jln. Ismail Marzuki Mataram 1 , Sekip Utara Bulaksumur Yogyakarta 2 pmerawati@gmail.com 1 , tati.ugm@gmail.com 2

## Abstrak
Syarat  utama  mendapatkan  gelar  sarjana  di perguruan tinggi  yaitu dengan  membuat suatu karya ilmiah  skripsi.  Skripsi  bertujuan  agar  mahasiswa dapat  menyusun  serta  menulis  karya  ilmiah  sesuai dengan bidang ilmunya. Skripsi dapat dijadikan acuan atau standar untuk menilai ketercapaian pembelajaran mahasiswa  selama  masa  perkuliahan.  Mahasiswa akan mencari topik-topik skripsi yang relevan dengan kompetensi  serta  mata  kuliah  yang  pernah  diambil oleh  mahasiswa  tersebut.  Mahasiswa  seringkali mengalami  kendala    dalam  menentukan  topik  skripsi yang akan diambil  karena  minimnya informasi topik- topik  skripsi  mahasiswa  terdahulu.  Oleh  karena  itu diperlukan  suatu  sistem  yang  mampu  memberikan rekomendasi topik skripsi bagi mahasiswa.
Metode Case  Based  Reasoning (CBR)  dapat digunakan  sebagai  sistem  rekomendasi  topik  skripsi bagi  mahasiswa  S1  Teknik  Informatika  Bumigora Mataram. CBR mempunyai 4 tahapan yaitu retrieval , reuse , revisi dan retain . Tahapan yang paling penting pada  CBR  adalah  proses retrieval karena  pada  tahap ini  dilakukan  pencarian  solusi  untuk  kasus  baru dengan  menghitung  nilai  similaritas  atau  nilai kedekatan  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama. Kasus  lama  berasal  dari  data-data  topik  skripsi mahasiswa  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  nilai similaritas antar kasus di hitung menggunakan metode manhattan  distance .  Sedangkan  inputan  sistem menggunakan nilai mata kuliah wajib dan mata kuliah pilihan  yang  telah  diambil  oleh  mahasiswa.  Sistem CBR,  akan  menghitung  nilai  similaritas  antara  kasus baru  dengan  seluruh  kasus  lama  yang  tersimpan dalam  basis  kasus  menggunakan  metode manhattan distance . Kasus lama dengan nilai similaritas tertinggi digunakan sebagai solusi kasus baru. Hasil implementasi  sistem  menunjukkan  bahwa case  based
reasoning mampu  memberikan  rekomendasi  topik skripsi untuk mahasiswa. Tahap pengujian menggunakan  280  data  dengan  metode K-fold Cross Validation , dimana  nilai  K  yang  digunakan  adalah  7, 10 dan 13. Nilai akurasi terbaik diperoleh untuk K=13 dengan  nilai  94,34%  disusul  K=10  sebesar  93,  99% dan K= 7 sebesar 93,95%.
Kata kunci :
Rekomendasi  topik  skripsi,  Case  Based  Reasoning, Manhattan Distance.

## Abstract
The  main  requirement  to  get  a  bachelor's degree in college is by making a undergraduate thesis scientific  work.  Undergraduate  thesis  aims  to  enable students  to  compile  and  write  scientific  works  in accordance with their fields of science. Undergraduate  thesis  can  be  used  as  a  reference  or standard  to  assess  the  achievement  of  student learning during the lecture period. Students will look for thesis topics that are relevant to the competencies and  courses  taken  by  the  student.  Students  often experience obstacles in determining thesis topics that will  be  taken  because  of  the  lack  of  information  on previous  student  thesis  topics.  Therefore  we  need  a system  that  is  able  to  provide  thesis  topic recommendations for students.
The Case Based Reasoning (CBR) method can be used as a undergraduate thesis topic recommendation system for students of S1 Informatics Engineering  Bumigora  Mataram.  CBR  has  4  stages, namely  retrieval,  reuse,  revise  and  retain.  The  most important  stage  in  CBR  is  the  retrieval  process because at this stage a search for a solution for a new case  is  done  by  calculating  the  value of  similarity  or the  value  of  proximity  between  the  new  case  and  the

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
old  case.  The  old  case  comes  from  the  previous student  undergraduate  thesis  topic  data.  In this research the  value  of  similarity  between  cases  was calculated  using  the  manhattan  distance  method. While  the  input  system  uses  the  value  of  compulsory courses  and  elective  courses  taken  by  students.  CBR system,  will  calculate  the  similarity  value  between new  cases  with  all  old  cases  stored  in  the  base  case using  the  manhattan  distance  method.  The  old  case with the highest similarity value is used as a solution to  the  new  case. Based  on  the  results  of implementation  shows  that  case  based  reasoning  can be  used  as  a  recommendation  system  for  topic  and undergraduate thesis supervisor. Test phase used 280 data with K-fold Cross Validation method, where the value of K used were 7, 10 and 13. The best accuracy value  obtained  for  K  =  13  was  with  the  value  of 94,34% followed by K = 10 equal to 93, 99% and K =
Keywords :
Recommendation  undergraduate  thesis  topic,  Case Based Reasoning, Manhattan Distance,

## I. P ENDAHULUAN
Berdasarkan  data  Prodi  S1 TI  STMIK  Bumigora tahun  2005-2012  diperoleh  informasi  sekitar  75  % mahasiswa masa studinya diatas 5 tahun dan hanya 25 %  yang  masa  studinya  ≤  4  tahun.  Mahasiswa memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dalam menuntaskan  skripsi  sehingga  hanya  sedikit  jumlah mahasiswa yang mampu menyelesaikan kuliah secara tepat waktu sesuai dengan aturan yang berlaku yaitu 4 tahun  atau  8  semester.  Mahasiswa  seringkali mengalami  kendala  pada  saat  menentukan  topik skripsi  yang  akan  ditelitinya  beserta  menentukkan dosen pembimbing yang sesuai dengan topik tersebut karena  kurangnya  informasi  topik  dan  dosen pembimbing  skripsi  mahasiswa-mahasiswa  terdahulu yang  dapat  dijadikan  acuan,  akibatnya  banyak mahasiswa yang memprogram skripsi di atas semester 7.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  STMIK Bumigora  memerlukan  suatu  aplikasi  yang  dapat memberikan rekomendasi topik dan dosen pembimbing skripsi kepada mahasiswa. Metode Case Based  Reasoning (CBR)  dapat  diaplikasikan  untuk sistem  rekomendasi  dengan  memberikan  solusi menggunakan  akumulasi  kasus-kasus  sebelumnya yang  tersimpan  di  basis  kasus.  CBR  dapat  belajar secara  terus-menerus  hanya  dengan  menambahkan kasus baru ke dalam basis kasus
Pada  penelitian  ini  membahas  penerapan  CBR untuk  rekomendasi  topik  dan  dosen  pembimbing skripsi.  Mata  kuliah  yang  digunakan  sebagai  fitur adalah  mata  kuliah  wajib  umum  dan  mata  kuliah pilihan  wajib  minat  rekayasa  perangkat  lunak, multimedia  dan  jaringan  komputer.  Perhitungan  nilai similaritas  permasalahan  baru    dengan  kasus-kasus lama  menggunakan  metode manhattan  distance. Diharapkan  dengan  keunggulan  metode  CBR  dapat meningkatkan  akurasi  sistem  rekomendasi  topik skripsi  dan  dosen  pembimbing  skripsi  yang  akan dibuat, selain itu diharapkan dengan adanya sistem ini mahasiswa  menjadi  lebih  mudah  mendapatkan informasi  topik  skripsi  beserta  dosen  pembimbing skripsi  berdasarkan  kasus-kasus  terdahulu  sehingga lebih banyak  mahasiswa  yang  mampu  menyelesaikan studi tepat waktu.
Penelitian mengenai CBR telah banyak dikembangkan  terutama  pada  bidang  kesehatan, industri, keuangan, pendidikan, dan lain-lain. Penelitian  yang  menerapkan  CBR  digunakan  untuk mendeteksi    dan  penanganan  dini  penyakit  sapi. Untuk  perhitungan  nilai  similaritas  menggunakan metode nearest  neighbor dan  pembobotannya menggunakan  metode  SWIG.  Hasil  pengujian dilakukan  dengan  3  skenario  yaitu  uji  coba  dengan case  di  dalam case  memory (skenario  1),  diluar case memory (skenario  2)  dan  gejala  parsial  dari case memory (skenario  3)  mendapatkan  hasil  yang  baik dengan  nilai precision 100%  dan  95,83%  untuk skenario  1  serta  nilai precision yang    kurang  baik untuk  skenario  2  sebesar  59.31%  (Prakoso  et  al., 2012).  Selain  itu  CBR  digunakan  untuk  membuat suatu  sistem  yang  dapat  memantau  kegiatan  yang dilakukan  orang  lanjut  usia  pada  lingkungan smart home (Lupiani et al., 2017).
Penelitian  lainnya  menggunakan  CBR  untuk mendiagnosis  penyakit  jantung,  proses  diagnosis dengan  cara  memasukkan  gejala  baru  ke  dalam sistem, kemudian melakukan proses perhitungan nilai similaritas antara kasus baru dengan kasus lama yang tersimpan  dalam  basis  kasus  menggunakan  metode nearest  neighbor , minskowski dan euclidean .  Hasil pengujian  sistem  untuk  melakukan  diagnosa  awal terhadap  penyakit  jantung  menggunakan  data  rekam medik  pasien  jantung  dan  diperoleh  hasil  bahwa sistem  mampu  mengenali  penyakit  jantung  secara benar  sebesar  100%  menggunakan  ketiga  metode tersebut.  Sedangkan  untuk  perhitungan  nilai  akurasi menggunakan  metode nearest  neighbor sebesar 86,21%,  metode minskowski sebesar  100%  dan

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
metode euclidean sebesar  94,83%  (Wahyudi  & Hartati, 2015).
CBR  pernah  digunakan  untuk  penilaian  angka kredit  nasabah.  Dalam  penelitian  ini,  menggunakan metode euclidean  distance dan manhattan  distance untuk  menghitung  nilai  similaritas  dari  kasus.  Hasil penelitian menunjukkan euclidean distance memberikan  hasil  yang  lebih  baik  yaitu  sebesar  98,2 % sedangkan metode manhattan distance menghasilkan  akurasi  sebesar  87,8%  (Dong,  2007). Sedangkan  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  yang lebih  baik,  maka  disarankan  metode  pengukuran similaritas  menggunakan manhattan  distance , grey coefficient  metric dan outranking  relation  metric (Rezyan et al., 2013).

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Case Based Reasoning
Metode  CBR  merupakan  sistem  rekomendasi berbasis  pengetahuan  atau  yang  lebih  dikenal  dengan sebutan Knowledge  Based  Recommendation  System (KBRS).  Secara  umum  metode  KBRS  menggunakan pola pengetahuan untuk memberikan hasil rekomendasi.  Hal  terpenting  dalam  KBRS  adalah membangun basis pengetahuan dan cara merepresentasikan  pengetahuan  tersebut  sehingga dapat dipahami oleh sistem (Isinkaye et al., 2015).
CBR  mempunyai  4  fase  yaitu retrieve , reuse , revise dan retain . Retrieve adalah pengambilan kasus- kasus  sebelumnya  yang  akan  digunakan  untuk memecahkan  kasus  yang  baru, reuse adalah  proses sistem menggunakan informasi permasalahan sebelumnya yang memiliki kesamaan dengan permasalahan  baru, revise adalah  proses  dimana sistem mengkalkulasi, memperbaiki, dan mengevaluasi  permasalahan  lama.  Sedangkan  pada proses retain , sistem akan mengindeks, mengintegrasi,  dan  mengekstrak  solusi-solusi  baru (Pal & Shiu, 2004).
Inti  dari  CBR  adalah  memecahkan  masalah berdasarkan  kasus-kasus  lampau.  Sebuah  kasus adalah  suatu  pengalaman  dari  sebuah  permasalahan yang  telah  diselesaikan  dan  disimpan  dalam  basis kasus dan untuk penyajiannya biasanya direpresentasikan  dengan  banyak  cara.  Setiap  kasus berisi  masalah  dan  jawaban,  sehingga  kasus  lebih mirip  suatu  pola  tertentu.  CBR  bersifat  dinamis karena  sering  mengalami  penambahan  pengetahuan,
penyajian  pengetahuan  biasanya  dibuat  dalam  bentuk kasus-kasus  (Richter  &  Rosina,  2013).  Representasi kasus pada sistem CBR memuat 3 permasalahan yaitu mendefinisikan  atribut  mana  yang  menggambarkan sebuah  kasus,  menentukan  struktur  kasus  untuk menggambarkan  isi  kasus  dan  bagaimana  mengatur kasus-kasus  di  basis  kasus  (Sappagh  &  Elmogy, 2015).

## II.2 Siklus Case Based Reasoning
CBR dapat direpresentasikan sebagai suatu siklus yang  dibagi  menjadi  empat  sub  proses  yaitu  seperti yang  ditunjukkan  pada  gambar  1  (Aamodt  &  Plaza, 1994).

## Gambar 1. Siklus CBR

## 1. Retrieve
Retrieve merupakan  suatu  proses  menemukan kasus-kasus  sebelumnya  yang  disimpan  di  dalam basis  kasus  kemudian  digunakan  kembali  untuk mendapatkan  solusi  dari  kasus  baru.  Tahapan  yang ada  pada  proses retrieve adalah  identifikasi  masalah, memulai  pencocokan  dan  menyeleksi.  Langkah  yang paling  penting  dalam  tahapan  sistem  CBR  adalah menentukan  tingkat  kemiripan  ( similarity )  antar kasus.  Dengan  adanya  perhitungan  nilai  kemiripan antar  kasus,  maka  dapat  dibuat  daftar  terurut  dari kasus-kasus  yang  mirip  ( similar  case )  (Pal  &  Shiu, 2004).

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
2. Reuse
Kasus-kasus  hasil retrieve merupakan  kasus lama  yang  identik  dengan  masalah  baru,  maka  solusi dari  kasus  lama  dapat  digunakan  kembali  oleh masalah  baru.  Namun,  tidak  semua  kondisi  masalah baru sama dengan kasus sebelumnya, maka solusi dari kasus  baru  perlu  diubah  agar  sesuai  dengan kondisinya,  proses  ini  disebut  adaptasi.  Reuse  suatu kasus  dalam  konteks  kasus  baru  terfokus  pada  dua aspek yaitu (Watson, 1997):
• Perbedaan  antara  kasus  yang  ada  dengan    kasus yang baru.
• Penelusuran  pada  kasus  lama  yang  dapat digunakan pada kasus yang baru.
Ada  dua  cara  yang  digunakan  untuk  me-reuse  kasus yang telah ada yaitu:
• Menggunakan ulang solusi dari kasus yang telah ada ( transformatial reuse ).
• Menggunakan  ulang  metode  kasus  yang  ada untuk membuat solusi ( derivational reuse ).
3. Revisi
Proses revise terdiri dari dua tahap yaitu tahapan evaluasi  solusi  serta  tahapan  diagnosa  dan  perbaikan solusi  apabila  diperlukan.  Tahapan  evaluasi  dapat dilakukan  dengan  beberapa  cara  yaitu  dengan mendapatkan  tanggapan  dari  ahli  atau  dengan menguji solusi tersebut di dunia nyata. Evaluasi dapat pula  dilakukan  berdasarkan  simulasi  dari  penerapan solusi tersebut (Smyth dan Cunningham, 1996).
4. Retain
Retain  merupakan  proses  penambahan  kasus yang  baru  setelah  dilakukan  revise  ke  dalam  basis kasus.  Semakin  banyak  jenis  kasus  yang  tersedia dalam  basis  kasus,  maka  semakin  bagus  solusi  yang dihasilkan  oleh  sistem  CBR.  Namun  hal  tersebut dapat  menyebabkan  efisiensi  CBR  menurun.  Pada tahap  retain  terjadi  suatu  proses  penggabungan  dari solusi  kasus  yang  baru  dan  benar  ke  dalam  basis pengetahuan yang telah ada (Smyth dan Cunningham, 1996).

## II.3 Pengukuran Similaritas
Pengukuran  CBR  similaritas  adalah  langkah yang  digunakan  untuk  mengenali  kesamaan  atau kemiripan  antara  kasus-kasus  yang  tersimpan  dalam basis  kasus  dengan  kasus  yang  baru.  Pengambilan
data  pada  langkah  ini,  kasus-kasus  yang  telah tersimpan  dalam  basis  kasus  diambil  atau  dipilih sebagai  solusi,  dimana  data  ditampilkan  dengan urutan tingkat nilai kemiripan ( similarity ) yang paling tinggi dengan range antara 0 sampai 1 (Kusumadewi, 2009).    Pada  penelitian  pengukuran  kedekatan  antar kasus menggunakan manhattan distance .
Manhattan    distane atau City  block digunakan untuk    mengambil    kasus    yang  cocok    dari    basis kasus    dengan    menghitung  jumlah  bobot absolute dari  perbedaan  antara  kasus    yang    sekarang    dan kasus    yang    dulu  dalam  basis  kasus.    Diketahui    d ij adalah   jarak  kasus    antara    i   dan   j   dengan    semua parameternya.  Sedangkan  ‘T’  menunjukkan  kasus baru,  ‘S’  menunjukkan  kasus  pada  basis  kasus  dan ‘W’  menunjukkan  bobot  fitur.  Perhitungan  jarak “dapat  dilihat  pada  rumus  1”  (De  Soto  &  Adey, 2015).
Kemudian dari jarak yang dihasilkan digunakan untuk menghitung  nilai  similaritas  antar  kasus  lama  dengan kasus baru, “seperti terlihat pada rumus 2” (Shi et al., 2011).
Keterangan:
d ij : jarak antara kasus baru dengan kasus lama.
n : jumlah fitur mata kuliah yang ada pada kasus baru dan kasus lama.
r :  rentang  yaitu  jarak  nilai  minimum  fitur  dengan nilai maksimum  fitur dalam sebuah kasus.

## III. A NALISA DAN P ERANCANGAN S ISTEM

## III.1 Deskripsi Sistem
Penelitian ini akan membangun suatu sistem case based  reasoning  untuk  rekomendasi  topik  beserta dosen pembimbing skripsi. Hasil dari keluaran sistem digunakan  oleh  mahasiswa  S1  prodi  Teknik Informatika  STMIK  Bumigora  Mataram.  Data masukan  pada  sistem  berupa  nilai  mata  kuliah  wajib dan pilihan dari semester 5 sampai dengan semester 8. Mahasiswa  dapat  menentukan  sendiri  topik  skripsi
… [1]
… [2]

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
yang  akan  ditelitinya,  namun  tetap  disesuaikan dengan  minat  serta  ketersediaan  dosen  pembimbing. Beberapa  topik  skripsi  mengacu  pada  mata  kuliah pilihan  yang  ditawarkan  program  studi  Teknik Informatika STMIK Bumigora. Fitur  yang digunakan berupa  mata  kuliah  wajib  dan  pilihan,  dimana  mata kuliah  wajib  yang  digunakan  sebagai  fitur  berjumlah 16  mata  kuliah  dan  sama  untuk  semua  minat. Sedangkan  jumlah    fitur  mata  kuliah  pilihan  minat RPL,  jaringan  komputer  dan  multimedia  tidak  sama karena masing-masing minat mempunyai mata kuliah pendukung  (mata  kuliah  pilihan)  berbeda-beda, akibatnya jumlah fitur mata kuliah (wajib dan pilihan) pada  setiap  minat  akan  berbeda  yaitu  31  fitur  untuk RPL,  26  fitur  untuk  jaringan  komputer  dan  24  fitur untuk multimedia.
Pengguna  dari  sistem  adalah  mahasiswa  S1  TI yang minimal sudah atau sedang menempuh semester 7 serta telah memenuhi syarat secara akademik untuk dapat  mengambil  skripsi  seperti  yang  tertuang  pada buku  pedoman  STMIK  Bumigora  Mataram.    Proses pengusulan  atau  pengajuan  skripsi  dilakukan  setelah mahasiswa  mengikuti  pembekalan  skripsi  yang diadakan  oleh  Prodi  dan  secara  otomatis  mahasiswa tersebut  dapat  menggunakan  sistem  CBR  untuk memperoleh  rekomendasi  topik  skripsi  serta  dosen pembimbing  skripsi.  Petugas  akan  memberikan username  beserta password untuk login kepada mahasiswa.
Proses  rekomendasi  setiap  mahasiswa  hanya dapat dilakukan satu kali dalam satu semester, karena keluaran  sistem  CBR  (topik  dan  dosen  pembimbing skripsi) akan sama jika tidak ada penambahan jumlah mata  kuliah  yang  diambil  oleh  mahasiswa.  Oleh karena itu sistem merekomendasikan tiga topik skripsi beserta  dosen  pembimbing  dengan  tujuan  agar mahasiswa  mempunyai  alternatif  pilihan  topik  yang lain  untuk  ditelitinya.  Selanjutnya  mahasiswa  dapat melihat hasil rekomendasi topik skripsi beserta dosen yang  berpengalaman  membimbing  topik  tersebut. Rekam  jejak  rekomendasi  mahasiswa  akan  tersimpan pada  menu history .  Proses  rekomendasi  dilakukan dengan  menghitung  nilai  kedekatan  atau  jarak  antara kasus  lama  dengan  kasus  baru.  Metode  untuk menghitung  kedekatan  antar  kasus  menggunakan manhattan  distance .  Perhitungan  jarak  antara  kasus baru  dengan  kasus  lama  dilakukan  untuk  minat  yang sama  yaitu,  apabila    minat  kasus  baru  adalah  RPL maka sistem hanya menghitung nilai kedekatan kasus baru dengan basis kasus  yang mempunyai minat RPL saja,  oleh  karena  itu  output  sistem  hanya  mencakup
topik-topik  pada  minat  RPL.  Proses  yang  sama  juga berlaku  untuk  minat  multimedia  dan  jaringan komputer.  Setelah  menghitung  jarak  fitur  antar  kasus langkah selanjutnya adalah menghitung nilai similaritas  antar  kasus.  Nilai  similaritas  hasil perhitungan  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai threshold yang  telah  di  set  pada  sistem  yaitu  0,90. Apabila  nilai  similaritas  kasus  baru  berada  di  bawah threshold akan  dilakukan  revisi  oleh  kaprodi sedangkan untuk kasus-kasus yang nilai similaritasnya  berada  diatas threshold ,  dapat  diambil solusinya  untuk  direkomendasikan  pada  kasus  baru. Kasus-kasus  baru  yang  telah  memproleh  solusi  akan di retain ke  dalam  basis  kasus.  Secara  umum  proses yang terjadi dalam sistem ditunjukan pada gambar 2.
Kasus baru Kasus lama Kasus baru direpresentasikan
Kasus lama direpresentasikan Basis kasus Retrieval Perhitungan similaritas Similaritas Threshold
ya Reuse tidak Solusi tidak dapat digunakan Revisi oleh pakar Solusi pilihan mahasiswa Retain Solusi 1 Solusi 2 Solusi 3

## Gambar 2. Rancang Bangun CBR untuk
Rekomendasi

## III.2 Representasi Kasus
Sebuah    kasus    terdiri    dari    dua    bagian  yaitu source  case dan target  case . Source  case adalah kasus-kasus  terdahulu  yang  disimpan  di  dalam  basis

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
kasus  sebagai  sumber  pengetahuan  sedangkan target case adalah  kasus  baru  yang  akan  dicari  solusinya. Kasus-kasus  dalam  sistem  ini  akan  direpresentasikan dalam  bentuk  kumpulan  fitur.  Fitur  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  mata  kuliah  wajib dan  mata  kuliah  pilihan.  Mata  kuliah  pilihan  dan wajib  digunakan  sebagai  fitur  karena  beberapa  topik skripsi  biasanya  diambil  dari  mata  kuliah  pilihan masing-masing minat. Selain itu kemampuan akademik  seorang  mahasiswa  terlihat  dari  nilai-nilai mata  kuliah  yang  telah  ditempuhnya,  sehingga  nilai mata  kuliah  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk menentukan  topik  skripsi  yang  akan  diteliti  oleh mahasiswa  karena  sesuai  dengan  kemampuan akademik  serta  minat  mahasiswa  tersebut.    Pada penelitian  ini  kasus-kasus  akan  direpresentasikan dalam  bentuk flat  feature .  Terdapat  3  representasi kasus  yaitu  representasi  kasus  untuk  minat  RPL, Jaringan Komputer dan Multimedia. Contoh representasi  kasus  untuk  minat  RPL  tampak  pada tabel 1.

## Tabel 1. Contoh Representasi Kasus Minat RPL
Domain: Rekomendasi topik dan Dosen Pembimbing Skripsi Kode _kasus: 0001 Permasalahan Statistik C+ Praktikum Statistik B+ Pemrograman Linier B+ Analisa Algoritma B+ Perograman Web A Praktikum Perograman Web A Teknologi Multimedia B+ Praktikum Teknologi Multimedia A Riset Teknologi Informasi B+ Teknik Riset Operasi A Testing  dan  Implementasi  Perangkat Lunak B Pengolahan Citra B+ Praktikum Pengolahan Citra A Teori Bahasa dan Otomata B Proyek Pengembangan Perangkat Lunak A Sistem Informasi Akuntansi A Praktikum Sistem Informasi Akuntansi B Pemrograman Client Server A Praktikum Pemrograman Client Server A Computer  Aided  Software  Engineering (CASE) A Praktikum CASE A Sistem Pendukung Keputusan - Sistem Informasi Produksi -
Pemrograman Berorientasi Objek A Praktikum  Pemrograman  Berorientasi Objek A Sistem Informasi Geografis - Praktikum Sistem Informasi Geografis - Pemodelan dan Simulasi - Pemrograman Web II A Praktikum Pemrograman Web II A Rekomendasi Topik Skripsi Data Mining Dosen Pembimbing M. Yunus
III.3 Perhitungan  Similaritas Perhitungan similaritas dilakukan untuk menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru  (target) dengan  kasus-kasus  lama  ( source ).  Contoh  kasus minat RPL dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Contoh Kasus Untuk Minat RPL
Data Kasus Source Case (S) Target S1 S2 S3 Nim 0510530077 0610520013 0710520074 1410510009 Nama Pahala S. I Ketut T. Bayu S. Ida N. MK 1 B+ B+ B+ A MK 2 B+ B+ B+ C MK 3 B+ C+ B B MK 4 B C B B+ MK 5 C B+ B C+ MK 6 B+ B+ C+ B ......... ........ ........ ........ ........ MK 16 B B B B MK 17 C C+ A A MK 18 A C C A MK 19 C B B B+ MK 20 A B B C MK 21 C B MK 22 B+ B+ C MK 23 B B+ C MK 24 A B B+ MK 25 B B C+ C MK 26 B A A A MK 27 C+ MK 28 C B+ MK 29 MK 30 B B MK 31 A A Topik Skripsi Sistem Informasi Produksi Sistem Informasi Geografis Sistem Pendukung Keputusan ? Dosen Pembimbing Helna Wardhana Agus Pribadi Apriani ?

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
Perhitungan similaritas dimulai dengan menghitung  jarak  antara  target  dan source masing- masing  fitur  mata  kuliah  pada  setiap  kasus.  Setelah jumlah  total  jarak  diketahui  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  nilai  similaritas.  Semakin  kecil jarak  antar  kasus  maka  semakin  besar  tingkat kesamaan  atau  similaritas  kasus  tersebut.  Proses perhitungan  akan  terus  dilakukan  sampai  seluruh kasus  yang  tersimpan  di  basis  kasus  telah  dicocokan dengan  kasus  baru  seperti  yang  diperlihatkan flowchart pada gambar 3.

## Gambar 3. Flowchart Perhitungan Similaritas
Perhitungan  jarak  antar  kasus  mengacu  pada “rumus  1”  sedangkan  untuk  perhitungan  similaritas antar  kasus  mengacu  pada  “rumus  2”.  Untuk
menghitung nilai similaritas antar kasus, memerlukan bobot  (W)  setiap  fitur  mata  kuliah.    Pembobotan diberikan  oleh  kaprodi  S1  Teknik  Informatika, dimana bobot mata kuliah pilihan 2 kali lebih penting dari bobot mata kuliah wajib. Pada penelitian ini mata kuliah  pilihan  memegang  peranan  yang  lebih  penting daripada mata kuliah wajib karena mata kuliah pilihan digunakan  sebagai  acuan  untuk  melihat  minat mahasiwa.  Peranan  bobot  yaitu  untuk    menunjukkan tingkat  kepentingan  fitur  terhadap  solusi  yang  akan dihasilkan. Semakin besar jumlah bobot menunjukkan semakin  penting  fitur  tersebut  untuk  menentukan topik serta dosen pembimbing skripsi.

## III.4 Revise dan Retain Kasus
Proses  revisi  atau  adaptasi  kasus  dilakukan  jika nilai  similaritas kasus baru dibawah threshold . Kasus baru disimpan terlebih dahulu, untuk menunggu revisi dari  Kaprodi.  Kaprodi  akan  merevisi  topik  skripsi dengan mempertimbangkan nilai dan minat mahasiswa. Setelah kaprodi melakukan revisi terhadap  kasus  baru  maka  kasus  tersebut  akan  di simpan  pada  tabel  rekomendasi  sampai  dilakukan proses  retain  kasus.  Proses retain kasus  dilakukan ketika  mahasiswa  telah  berstatus  lulus.  Kaprodi  akan melakukan retain kasus  baru  beserta  solusinya sehingga  secara  otomatis  kasus-kasus  tersebut  akan tersimpan di dalam tabel basis kasus.

## III.5 Arsitektur Sistem
Gambar  4  memperlihatkan  arsitektur  dari  sistem CBR untuk rekomendasi topik dan dosen pembimbing skripsi. Komponen sistem CBR yang dibangun terdiri dari :
1. Komponen  CBR  yang  terdiri  atas  proses retrieve , reuse , revise dan retain 2. Komponen kasus baru 3. Komponen kasus lama 4. Komponen basis kasus
5. Solusi atau output sistem

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
Kasus Baru Retrieval
Basis Kasus Pakar Revisi Reuse Retain Solusi

## Gambar 4. Arsitektur Sistem CBR Untuk Rekomendasi

## III.6 Perancangan Data Flow Diagram (DFD)
DFD  level  0  atau  diagram  konteks  dari  sistem CBR  tampak  pada  gambar  5.  Diagram  konteks  pada sistem  ini  akan  menghubungkan  3  entitas  yaitu kaprodi,  mahasiswa  dan  petugas.  Untuk  melakukan akses  ke  dalam  sistem  kaprodi,  petugas  dan mahasiswa  harus  melakukan  proses login terlebih dahulu  sesuai  dengan  levelnya  sehingga  masing- masing user mempunyai  tugas  yang  berbeda-beda tergantung dari levelnya.
Petugas  akan  menginputkan  data  kasus  baru  dan kasus  lama  ke  dalam  sistem,  sedangkan  dari  sistem petugas akan mendapatkan informasi data kasus baru, kasus  lama  dan  data  history  rekomendasi  mahasiwa. Kaprodi mempunyai tugas untuk  merevisi  kasus baru yang  tidak  mendapatkan  solusi  dari  sistem  CBR, memasukkan  nilai  bobot  untuk  fitur  serta  melakukan retain  kasus.  Sistem  CBR  akan  mengirimkan notifikasi  revisi  kasus,  notifikasi  retain  kasus, informasi  bobot  dan history terbaru  mahasiswa kepada  kaprodi  melalui  berandanya.  Sedangkan mahasiswa akan memperoleh informasi hasil rekomendasi  berupa  topik  skripsi  dan  dosen pembimbing  dari  sistem.  Dimana  setiap  kali mahasiswa  melakukan  proses  rekomendasi  maka rekam jejak  rekomendasi akan tersimpan pada  menu history . Selain itu mahasiswa akan memperoleh pesan revisi  kasus  dari  sistem,  yaitu  berupa  informasi kepada  mahasiswa  bahwa  hasil  revisi  sudah  dapat dilihat pada menu history .
0
CBR untuk rekomendasi topik dan dosen pembimbing skripsi Mahasiswa Kaprodi S1 TI Petugas Hasil rekomendasi History rekomendasi Pesan revisi kasus Notifikasi revisi kasus Notifikasi retain kasus History rekomendasi Informasi bobot Revisi kasus Retain kasus Pembobotan Data kasus baru Data kasus lama Informasi kasus baru Informasi kasus lama History rekomendasi

## Gambar 5. DFD Level 0

## III.7 Rancangan Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengevaluasi hasil  kinerja  dari  sistem  apakah  telah  sesuai  dengan perencanaan.  Pada  penelitian  ini  pengujian  terhadap sistem  menggunakan  metode K-fold  cross  validation dengan variasi nilai K adalah 7, 10 dan 13. Data kasus yang  digunakan  untuk  pengujian  adalah  seluruh  data basis  kasus  dengan  jumlah  280  data.  Rancangan pengujian tampak pada gambar 6.

## Kasus Uji
Sistem CBR untuk rekomendasi
topik dan dosen pembimbing skripsi
Keputusan yang dihasilkan Keputusan yang sebenarnya Pengukuran akurasi Persentase akurasi Selesai Gambar 6. Rancangan Pengujian

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  kasus  yang  digunakan  sebagai  sumber pengetahuan  sistem  berupa  data  akademik  STMIK Bumigora Mataram dari tahun 2005 hingga 2012 yang terdiri  dari  kumpulan  nilai  mata  kuliah  wajib  umum dan  mata  kuliah  pilihan  wajib  minat.  Mata  kuliah yang  digunakan  sebagai  fitur  diambil  dari  semester  5 hingga  semester  8.  Fitur  mata  kuliah  pilihan  wajib minat  yang  digunakan  dikelompokkan  berdasarkan minat  RPL,  jaringan  komputer  dan  multimedia sehingga  perhitungan  nilai  similaritas  antar  kasus dilakukan  pada  kasus-kasus  dengan  minat  yang  sama maka  keluaran  sistem  sifatnya  lebih  spesifik  yaitu topik-topik  skripsi  untuk  lingkup  masing-masing minat.
Setiap  kasus  terdiri  atas  fitur  mata  kuliah  wajib umum,  mata  kuliah  pilihan  wajib  minat,  topik  dan dosen  pembimbing  skripsi.  Kasus-kasus  tersebut disimpan  dalam  basis  kasus  sebagai  sumber pengetahuan bagi sistem. Basis kasus terdiri dari 280 kasus dengan 26 macam topik skripsi yang mencakup minat  RPL,  jaringan  komputer  dan  multimedia disertai  dengan  nama  dosen  pembimbing  skripsi mahasiswa.  Kasus-kasus  tersebut  akan  digunakan sebagai solusi bagi kasus baru.
Pencarian  solusi  kasus  baru  dilakukan  dengan cara  menghitung  nilai  similaritas  kasus  baru  dengan kasus-kasus  lama  yang  tersimpan  di  dalam  basis kasus.  Proses  rekomendasi  dilakukan  sendiri  oleh mahasiswa  melalui  halaman  rekomendasi,  namun untuk  data  mahasiswa  diinputkan  oleh  petugas. Sistem  akan  melakukan  pencocokan  kasus  baru dengan  kasus-kasus  yang  tersimpan  di  dalam  basis kasus  untuk  minat  yang  sama.  Kemudian  sistem mengambil  3  nilai  similaritas  tertinggi  untuk ditampilkan solusinya sebagai hasil rekomendasi bagi kasus  baru.  Mahasiswa    bebas  memilih    salah  satu topik  beserta  dosen  pembimbing  hasil  rekomendasi sistem.  Setelah  mahasiswa  mendapatkan  hasil rekomendasi  dari  sistem,  mahasiswa  akan  memilih salah  satu  solusi  untuk  proses  pengajuan  topik  dan dosen  pembimbing  ke  prodi  dengan  mengisi  form usulan skripsi.
Proses retain kasus dilakukan setelah  mahasiswa dinyatakan  lulus.  Petugas  akan  memperbaharui  data status mahasiswa yaitu dari aktif menjadi lulus selain itu  petugas  akan  memperbaharui  data  skripsi mahasiswa. Petugas akan  mencocokan data topik dan dosen  pembimbing  pada  form  usulan  skripsi  dengan
data  yang  tercantum  pada  naskah  skripsi  mahasiswa, kemudian  petugas  akan  menginputkan  data  topik  dan nama dosen pembimbing skripsi mahasiswa.
Sistem ini diharapkan dapat membantu mahasiswa dalam menentukan topik skripsi yang akan diambilnya  sehingga  persentase  mahasiswa  dengan masa studi diatas 5 tahun akan mengalami penurunan dan jumlah mahasiswa dengan masa studi tepat waktu akan  mengalami  peningkatan.  Contoh  tampilan rekomendasi  topik  dan  dosen  pembimbing  skripsi sistem CBR tampak pada gambar 7.

## Gambar 7. Contoh Hasil Rekomendasi Sistem CBR

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## V.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  metode Case  Based Reasoning dapat digunakan sebagai sistem rekomendasi  topik  dan  dosen  pembimbing  skripsi bagi  mahasiswa  S1  Teknik  Informatika  Bumigora Mataram.    Perhitungan  similaritas  kasus  baru  dengan kasus-kasus  lama  yang  tersimpan  dalam  basis  kasus menggunakan metode manhattan distance ,

## Ni Luh Putu Merawati, Sri Hartati
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
selanjutnya  tiga  nilai  similaritas  tertinggi  akan ditampilkan sebagai hasil rekomendasi  sistem  kepada mahasiswa.  Mahasiswa  akan  memilih  salah  satu  dari tiga  hasil  rekomendasi  yang  dikeluarkan  oleh  sistem dan akan menggunakannya sebagai skripsi mahasiswa tersebut.
Kemampuan  CBR  sebagai  sistem  rekomendasi terlihat  dari  hasil  pengujian  sistem  menggunakan metode K-fold cross validation dengan nilai K dibuat bervariasi  yaitu  nilai  K=7,  K=10  dan  K=13.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  akurasi  terbaik  untuk K=13 sebesar 94,34%, dilanjutkan oleh K=10 sebesar 93,99% dan K=7 sebesar 93,95%.

## V.2 Saran
Berdasarkan      hasil  penelitian    dan      kesimpulan yang      diperoleh,    maka      saran-saran      untuk penelitian selanjutnya adalah:
1. Menggunakan  metode retrieval yang lain  seperti cosine similarity , tanimoto , sorensen , dan lain-lain untuk meningkatkan akurasi sistem.
2. P erlu dilakukan penambahan fitur untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat seperti waktu pengajuan  skripsi,  IPK  pada  saat  pengajuan skripsi, dan lain-lain .

## R EFERENSI
Isinkaye,  F.O.  Folajimi,  Y.O.  &  Ojokoh,  B.A.  2015.
Recommendation Systems: Principles,
Methods and Evaluation. Egyptian Informatics Journal . vol. 16. no. 3. pp 261-273.
Pal,  S.K.  &  Shiu,  S.C.K.  2004. Foundations  of  Soft Case-Based Reasoning . John Willey and Sons. New Jersey.
Richter,  M.M  &  Rosina,  O.W.  2013. Case  Based Reasoning:  A  Textbook .  Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Sappagh,  S.H.  &  Elmogy,  M.  2015.  Case  Based Reasoning:
Case Representation
Methodologies. International Journal of Advanced  Computer  Science  and  Applications (IJACSA). Vol. 6. No. 11. pp 192-208.
Prakoso, I.M. Anggraeni, W. & Mukhlason, A. 2012. Penerapan  Case-Based  Reasoning    pada
sistem    cerdas    untuk    pendeteksian    dan penanganan  penyakit  sapi. Jurnal  Teknik  ITS .
Vol. 1. No. 1. pp 351-356.
Lupiani, E. Juarez, J. M. Palma, J. & Marin, R. 2017. Monitoring  Elderly  People  at  Home  with Temporal  Case-Based  Reasoning. Knowledge- Based Systems.
Wahyudi,  E.  &  Hartati,  S.  2017.  Case-Based Reasoning  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Jantung. Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems . vol. 11. no. 1. pp. 1–10.
Dong,  Y.  2007.  A  Case  Based  Reasoning  System Forcustomer  Credit  Scoring:  Comparative Study  Of  Similarity  Measures. Cluster  of Science and Technology . 1-13.
Rezvan,  M.T.  Hamadani,  A.  Z.  &  Shalbafzadeh,  A.
2013. Case-Based Reasoning for Classification in  the  Mixed  Data  Sets  Employing  the Compound  Distance  Methods. Engineering Applications  of  Artificial  Intelligence .  vol.  26. no. 9. pp 2001–2009.
De  Soto,  B.G.  &  Adey,  B.T.  2015.  Investigation  of the Case Based Reasoning Retrieval Process to Estimate  Resources  in  Construction  Projects. Procedia  Engineering  Journal .  Vol.  123.  pp 169-181.
Shi,  H.  Xin,  M.  &  Dong,  W.  2011.  A  Kind  of  Case Similarity  Evaluation  Model  Based  on  Case Based Reasoning.
IEEE International Conferences on Internet of Things, and Cyber, Physical  and  Social  Computing .  Vol.  57.  pp 453-457.