## Penerapan Case Based Reasoning Dalam Memprediksi Masa Tunggu Kerja Calon Alumni
Abdul Rahman, Pujianto, Joko Kuswanto *
Fakultas Teknik dan Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Baturaja, OKU, Indonesia Email: 1 moroadver@gmail.com, 2 pujianto.mail@gmail.com, 3,* ko.8515@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ko.8515@gmail.com
Abstrak− Alumni merupakan aset bagi sebuah lembaga pendidikan, dapat menggambarkan bagaimana tercapainya visi dan misi dari institusi asal alumni. Lembaga pendidikan perlu adanya pelacakan terhadap lulusannya, hal ini dilakukan sebagai sumber informasi dan untuk mengetahui penyerapan, proses, dan posisi lulusan dalam dunia kerja serta membantu program pemerintah dalam memetakan kebutuhan  dunia  kerja  dengan  kompetensi  yang  diperoleh  dari  perguruan  tinggi.  Selain  itu,  untuk  meningkatkan  akreditasi  suatu universitas,  perguruan  tinggi  atau  jurusan.  Begitu  pentingnya  data  alumni  dalam  dunia  kerja,  maka  perlunya  sebuah  sistem  untuk memprediksi mata tunggu kerja almuni. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan penalaran Case Based Reasoning dalam memprediksi masa tunggu kerja calon alumni di Universitas Baturaja dengan menggunakan algoritma K-Neareast Neigbor . Penalaran didasarkan pada 14 atribut dengan 10 basis aturan. Berdasarkan representasi kasus baru, nilai kemiripan kasus lama dengan kasus baru sebesar 0,64.
Kata Kunci: Case Base Reasoning; K-Neareast Neigbor; Alumni
Abstract− Alumni are assets for an educational institution, can illustrate how the vision and mission of the alumni home institution are achieved. Educational institutions need to track their graduates, this is done as a source of information and to find out the absorption, process, and position of graduates in the world of work and assist government programs in mapping the needs of the world of work with  competencies  obtained  from  universities.  In  addition,  to  increase  the  accreditation  of  a  university,  college  or  department.  So important is alumni data in the world of work, there is a need for a system to predict the waiting points for alumni to work. The purpose of this study is  to apply the Case Based Reasoning in predicting the waiting period of prospective alumni at Baturaja University using the K-Neareast Neigbor algorithm. Reasoning is based on 14 attributes with 10 rule bases. Based on the representation of the new case, the similarity value of the old case with the new case is 0.64.
Keywords : Case Base Reasoning; K-Neareast Neigbor; Alumni

## 1. PENDAHULUAN
Universitas Baturaja merupakan salah satu perguruan tinggi yang memiliki 14 program studi dengan jenjang S1 dan 2 program studi dengan jenjang S2. Memiliki andil dalam mencerdaskan anak bangsa dengan menghasilkan lulusan yang siap  kerja  di  instansi  pemerintah,  BUMN,  swasta  dan  wiraswasta.  Lulusan  atau  yang  sering  disebut  dengan  alumni merupakan aset bagi sebuah lembaga pendidikan [1] yang dapat menggambarkan bagaimana tercapainya visi dan misi dari institusi asal alumni [2]. Sebuah perguruan tinggi perlu adanya pelacakan terhadap lulusannya, dimana data ini dapat digunakan  dan  diperlukan  dalam  berbagai  kebutuhan, tracer  study bisa  menjadi  media  alternatif  yang  efektif  untuk mendapatkan  data  dari  lulusan  [3].  Tujuan  dari tracer  study bisa  digunakan  sebagai  sumber  informasi  dan  untuk mengetahui  penyerapan,  proses,  dan  posisi  lulusan  dalam  dunia  kerja  serta  membantu  program  pemerintah  dalam memetakan  kebutuhan  dunia  kerja  dengan  kompetensi  yang  diperoleh  dari  perguruan  tinggi  [4].  Selain  itu,  untuk meningkatkan akreditasi suatu universitas, perguruan tinggi atau jurusan [5].
Begitu pentingnya pelacakan data alumni dalam setiap perguruan tinggi, maka perlu adanya analisis dan sistem yang dapat  disajikan sesuai  kebutuhan. Pelacakan atau survei  terhadap alumni biasanya dilakukan dengan penyebaran kuesioner  kepada  para  alumni.  Pada  penelitian  ini,  data  survei  diperoleh  dari  hasil  kuesioner  yang  dibagikan  kepada alumni Universitas Baturaja, kemudian diolah untuk menentukan waktu tunggu alumni mendapatkan pekerjaan setelah lulus. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  alumni lulusan tahun 2022.  Data ini akan diolah menggunakan penalaran Case Base Reasoning dengan menggunakan algoritma K-Neareast Neigbor untuk menentukan nilai similaritas. Penalaran case base reasoning merupakan teknik yang sering digunakan pada sistem berbasis pengetahuan dengan menggunakan pengalaman sebelumnya dalam situasi yang sama untuk memahami dan memecahkan masalah baru [6][7]. Algoritma nearest  neighbor merupakan  pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan  kedekatan  antara  kasus  baru  dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada kecocokan bobot sejumlah fitur yang ada [8].
Penelitian terkait dengan penalaran case base reasoning telah banyak dilakukan dalam berbagai bidang, misalnya untuk  identifikasi  masalah  data  center  [9].  Hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  3  jenis  faktor  risiko  yaitu  sumber  daya manusia sistem dapat mengenali 100% kasus baru, aplikasi dan teknologi 72%, keamanan infrastruktur sebanyak 100%. Selain  itu,  penelitian  terkait  dengan  sistem  Pakar  untuk  deteksi  awal  Covid-19  [10].  Penelitian  ini  menghitung kemungkinan pengguna yang mengalami Covid-19 berdasarkan nilai atau bobot dari gejala yang dipilih dengan mencari kesamaan dari gejala yang telah dialami pasien Covid-19 sebelumnya.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan Case  Based  Reasoning (CBR)  dalam  memprediksi  masa tunggu  kerja calon  alumni di Universitas Baturaja  dengan menggunakan algoritma K-Neareast  Neigbor .  Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas akademik, keterampilan dari mahasiswa dan bagi pihak perguruan tinggi dapat memberikan bekal kepada calon alumni dalam dunia kerja.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Tahapan ini dengan melakukan identifikasi masalah dan mencari solusi terkait dengan masa tunggu kerja alumni. b. Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  mencari  sumber  referensi  berupa  artikel  penelitian  terdahulu  terkait  dengan Case Base Reasoning , Algoritma K-Neareast Neighbor dan Tracer Study . c. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan dengan mengumpulkan data yang diambil dari hasil kuesioner, dimana sampelnya adalah alumni.
d. Analisis Data
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  melakukan  analisa  data  secara  manual  menggunakan Case  Base  Reasoning dan Algoritma K-Neareast Neighbor . e. Kesimpulan
Tahap akhir yaitu dengan melakukan penarikan kesimpulan yang didapat dari hasil analisa data yang telah dilakukan [11].

## 2.2 Case Base Reasoning (CBR)
Case  Base  Reasoning (CBR)  merupakan  sistem  penalaran  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan  lama  untuk mengatasi  masalah baru  [12]. Setiap kasus berisi masalah dan jawaban, sehingga kasus lebih mirip  dengan suatu  pola tertentu. Cara kerjanya adalah dengan membandingkan antara kasus baru dengan kasus lama, jika kasus baru tersebut mempunyai kemiripan dengan kasus lama maka CBR akan memberikan jawaban kasus lama untuk kasus baru tersebut. Dengan  menggunakan  CBR  akan  mampu  dengan  mudah  memprediksi  masa  tunggu  kerja  calon  alumni  dalam memperoleh pekerjaan.
Ide  dasar  dari  CBR  yaitu  mengasumsikan  bahwa  permasalahan  yang  serupa  mempunyai  solusi  yang  serupa, meskipun asumsi tersebut tidak selalu benar, hal ini tergantung pada banyaknya domain praktis[6]. Ada 4 langkah dalam penalaran dengan CBR, yaitu:
a. Retrieve : melihat  memori  kasus  untuk  kasus sebelumnya yang  paling dekat dengan masalah kasus baru [13]
b. Reuse :  menggunakan  kembali  kasus  sebelumnya  dengan  nilai  kemiripan  yang  paling  cocok  dengan  kasus  baru, sehingga menghasilkan solusi yang mungkin akan memerlukan suatu adaptasi dengan masalah yang baru [14].
c. Revise : informasi mengenai solusi yang diberikan akan dihitung, dievaluasi, dan diperbaiki kembali untuk mengurangi jumlah kesalahan yang terjadi pada masalah baru [15].
d. Retain :  selama  prosedur  ini,  solusi  baru  akan  diindeks,  diintegrasikan,  dan  diekstraksi  sebelum  disimpan  di  basis pengetahuan untuk digunakan untuk memecahkan masalah tambahan [16]
2.3 K-Neareast Neighbor
Mulai Identifikasi Masalah Studi Pustaka Pengumpulan Data Analisa Data Kesimpulan Selesai
Pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Neareast Neighbor pada proses similaritas. Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan pendekatan untuk mencari kasus dengan kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama [9][17]. Metode ini mencari jarak terhadap tujuan dari data yang telah disimpan sebelumnya. Setelah didapatkan jaraknya kemudian dicari jarak terdekat. Jarak terdekat  tersebut  yang digunakan  untuk  mencari  identitas tujuan. Adapun rumus yang digunakan dalam perhitungan kemiripan ( similarity ) adalah sebagai berikut [9]:
S(p, q) = (s1∗w1)+(sn∗wn)
w1+wn (1)
S = similarity (nilai kemiripan) p = kasus baru q = kasus yang ada dalam penyimpanan ( case ) w = weight (bobot yang diberikan)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah hasil penilaian yang dapat memprediksi masa tunggu kerja calon alumni di Universitas Baturaja dengan menerapan penalaran Case Based Reasoning . Pada penelitian ini, data diperoleh dari hasil kuesioner yang dibagikan kepada alumni Universitas Baturaja, kemudian diolah untuk menentukan waktu tunggu alumni mendapatkan pekerjaan setelah lulus.

## 3.1 Basis Pengetahuan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah alumni lulusan tahun 2022. Data yang diolah dilihat dari segi atribut yang berjumlah 14 atribut dengan rincian data sebagai berikut:
Tabel 1. Data Atribut No Atribut Kode Bobot Kriteria 1 Biaya Kuliah Atr1 5.0 Biaya Sendiri/Keluarga (BS); Beasiswa Bidikmisi (BM) 2 Keahlian berdasarkan bidang ilmu Atr2 5.0 Sangat Tinggi (ST); Tinggi (T); Sedang (S); Rendah (R) 3 Keahlian berdasarkan Bahasa Inggris Atr3 5.0 Sangat Tinggi (ST); Tinggi (T); Sedang (S); Rendah (R) 4 Keahlian berdasarkan Penggunaan Teknologi Informasi Atr4 5.0 Sangat Tinggi (ST); Tinggi (T); Sedang (S); Rendah (R) 5 Keahlian berdasarkan Komunikasi Atr5 5.0 Sangat Tinggi (ST); Tinggi (T); Sedang (S); Rendah (R) 6 Keahlian berdasarkan Kerja Sama Tim Atr6 5.0 Sangat Tinggi (ST); Tinggi (T); Sedang (S); Rendah (R) 7 Keahlian berdasarkan Pengembangan Diri Atr7 5.0 Sangat Tinggi (ST); Tinggi (T); Sedang (S); Rendah (R) 8 Minat Perkuliahan Atr8 5.0 Sangat Besar (SB); Besar (B); Cukup Besar (CB); Kurang (K) 9 Minat Demonstrasi Atr9 5.0 Sangat Besar (SB); Besar (B); Cukup Besar (CB); Kurang (K) 10 Partisipasi dalam proyek riset Atr10 5.0 Sangat Besar (SB); Besar (B); Cukup Besar (CB); Kurang (K) 11 Minat Untuk Mengikuti Magang Atr11 5.0 Sangat Besar (SB); Besar (B); Cukup Besar (CB); Kurang (K) 12 Minat Praktikum Atr12 5.0 Sangat Besar (SB); Besar (B); Cukup Besar (CB); Kurang (K) 13 Minat Kerja Lapangan Atr13 5.0 Sangat Besar (SB); Besar (B); Cukup Besar (CB); Kurang (K) 14 Minat Diskusi Atr14 5.0 Sangat Besar (SB); Besar (B); Cukup Besar (CB); Kurang (K)
Dari  tabel  1. Data Atribut diatas,  selanjutnya dibentuk basis aturan sebanyak 10 aturan dengan rincian sebagai berikut:
1. Jika  Atr1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  Atr2=Sangat  Tinggi;  Atr3=Sangat  Tinggi;  Atr4=Sangat  Tinggi;  Atr5=Sangat Tinggi; Atr6=Sangat Tinggi; Atr7=Sangat Tinggi; Atr8=Sangat Besar; Atr9=Sangat Besar; Atr10 =Sangat Besar;  Atr11=Sangat  Besar;  Atr12=Sangat  Besar;  Atr13=Sangat  Besar;  Atr14=Sangat  Besar;  Maka  Masa  Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya.
2. Jika  Atr1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  Atr2=Sangat  Tinggi;  Atr3=Sedang;  Atr4=Tinggi;  Atr5=Sangat  Tinggi; Atr6=Sangat Tinggi; Atr7=Sedang; Atr8=Kurang  ;  Atr9=Sangat  Besar;  Atr10=Sangat  Besar;  Atr11=Sangat  Besar; Atr12=Sangat Besar; Atr13=Sangat Besar; Atr14=Sangat Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Tidak.
3. Jika Atr1=Beasiswa Bidikmisi; Atr2=Tinggi; Atr3=Sedang; Atr4=Rendah; Atr5=Tinggi; Atr6=Tinggi; Atr7=Tinggi; Atr8=Besar; Atr9=Cukup Besar; Atr10=Cukup Besar; Atr11=Kurang; Atr12=Kurang; Atr13=Kurang; Atr14=Sangat Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Tidak.
4. Jika Atr1=Beasiswa Bidikmisi; Atr2=Sedang; Atr3=Sedang; Atr4=Tinggi; Atr5=Tinggi; Atr6=Tinggi; Atr7=Tinggi; Atr8=Besar;  Atr9=Cukup  Besar;  Atr10=Cukup  Besar;  Atr11=Sangat  Besar;  Atr12=Sangat  Besar;  Atr13=Sangat Besar; Atr14=Cukup Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Tidak.
5. Jika  Atr1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  Atr2=Tinggi;  Atr3=Sedang;  Atr4=Tinggi;  Atr5=Tinggi;  Atr6=Sangat  Tinggi; Atr7=Tinggi; Atr8=Besar; Atr9=Besar; Atr10=Besar; Atr11=Besar; Atr12=Besar; Atr13=Besar; Atr14=Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya.
6. Jika  Atr1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  Atr2=Sangat  Tinggi;  Atr3=Sedang;  Atr4=Sedang;  Atr5=Sedang;  Atr6=Tinggi; Atr7=Sedang;  Atr8=Cukup  Besar;  Atr9=Cukup  Besar;  Atr10=Cukup  Besar;  Atr11=Cukup  Besar;  Atr12=Cukup Besar; Atr13=Cukup Besar; Atr14=Cukup Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya.
7. Jika  Atr1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  Atr2=Tinggi;  Atr3=Sedang;  Atr4=Sedang;  Atr5=Sedang;  Atr6=Sedang; Atr7=Sedang;  Atr8=Cukup  Besar;  Atr9=Cukup  Besar;  Atr10=Cukup  Besar;  Atr11=Cukup  Besar;  Atr12=Cukup Besar; Atr13=Cukup Besar; Atr14=Cukup Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya.
8. Jika  Atr1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  Atr2=Sedang;  Atr3=Rendah;  Atr4=Sedang;  Atr5=Sedang;  Atr6=Rendah; Atr7=Rendah; Atr8=Besar; Atr9=Kurang;  Atr10=Kurang; Atr11=Cukup Besar; Atr12=Cukup Besar; Atr13=Besar; Atr14=Kurang; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Tidak.
9. Jika  Atr1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  Atr2=Sedang;  Atr3=Sedang;  Atr4=Tinggi;  Atr5=Sedang;  Atr6=Tinggi; Atr7=Sedang; Atr8=Besar; Atr9=Besar; Atr10=Besar; Atr11=Besar; Atr12=Besar; Atr13=Besar; Atr14=Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya.
10. Jika  Atr1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  Atr2=Rendah;  Atr3=Sedang;  Atr4=Sedang;  Atr5=Rendah;  Atr6=Sedang; Atr7=Sedang;  Atr8=Besar;  Atr9=Cukup  Besar;  Atr10=Besar;  Atr11=Kurang;  Atr12=Cukup  Besar;  Atr13=Cukup Besar; Atr14=Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan (<6 Bulan ) Tidak.
Ketika ada kasus baru maka basis aturan akan dijadikan sebagai acuan data untuk menghitung seberapa besar nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan yang dibuat. Skala kemiripan kasus dimulai dari angaka 0 sampai dengan 1, kasus baru akan mengikuti hasil dari basis aturan dengan nilai yang paling tinggi.

## 3.2 Case Base Reasoning (CBR)
Penalaran Case Base Reasoning (CBR) merupakan penalaran dengan 4 proses, yaitu retrieve , reuse , revise , dan retain . Cara  kerja  sistem  berpedoman  pada  basis  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  sistem  yang  bersumber  dari  kasus-kasus sebelumnya. Ketika ada kasus baru, nantinya akan langsung dicocokkan dengan basis pengetahuan yang sudah tersimpan, lalu dihitung nilai kemiripan kasus. Dari nilai hasil perhitungan dapat dikatergorikan apakah masuk dalam kategori kurang dari 6 bulan atau lebih dari 6 bulan dan nilai tertinggi akan menjadi nilai rekomendasi dari masa tunggu kerja mahasiswa.
Ketika permasalahan baru terjadi, sistem akan melakukan proses Retrieve . Proses Retrieve akan melakukan dua langkah pemrosesan, yaitu pengenalan masalah dan pencarian persamaan masalah pada database. Setelah proses Retrieve selesai dilakukan, selanjutnya sistem akan melakukan proses Reuse . Di dalam proses Reuse , sistem akan menggunakan informasi permasalahan sebelumnya yang memiliki kesamaan untuk menyelesaikan permasalahan yang baru. Pada proses Reuse akan  menyalin,  menyeleksi,  dan  melengkapi  informasi  yang  akan  digunakan.  Selanjutnya  pada  proses Revise , informasi tersebut akan dikalkulasi, dievaluasi, dan diperbaiki kembali untuk mengatasi kesalahan-kesalahan yang terjadi pada permasalahan baru. Pada proses terakhir, sistem akan melakukan proses Retain . Proses Retain akan mengindeks, mengintegrasi, dan mengekstrak solusi yang baru. Selanjutnya, solusi baru itu akan disimpan ke dalam knowledge-base untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  akan  datang.  Tentunya,  permasalahan  yang  akan  diselesaikan  adalah permasalahan yang memiliki kesamaan dengannya. Untuk mengukur nilai kemiripan kasus baru dengan basis kasus yang sudah disimpan dalam database penelitian ini menggunakan algoritma K-Neasrest Neighbor . Berikut representasi kasus baru dengan basis aturan:
Tabel 2. Data Kasus Baru
Atribut
Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5  Atr6  Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB
a. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 1
Aturannya adalah Jika A1=Biaya Sendiri / Keluarga; A2=Sangat Tinggi; A3=Sangat Tinggi; A4=Sangat Tinggi; A5=Sangat  Tinggi;  A6=Sangat  Tinggi;  A7=Sangat  Tinggi;  A8=Sangat  Besar;  A9=Sangat  Besar;  A10=Sangat  Besar; A11=Sangat Besar; A12=Sangat Besar; A13=Sangat Besar; A14=Sangat Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari
6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya. Sehingga hasilnya pada Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Basis Aturan 1
Atribut Atr1  Atr2  Atr3 Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST ST ST ST ST ST SB SB SB SB SB SB SB Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3 Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 10 70 = 𝟎, 𝟏𝟒
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 1 adalah sebesar 0,14 .
b. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 2
Aturanya  adalah Jika A1=Biaya  Sendiri  /  Keluarga;  A2=Sangat  Tinggi;  A3=Sedang;  A4=Tinggi; A5=SangatTinggi;  A6=Sangat  Tinggi;  A7=Sedang;  A8=Kurang;  A9=Sangat  Besar;  A10=Sangat  Besar;  A11=Sangat Besar; A12=Sangat Besar; A13=Sangat Besar; A14=Sangat Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Tidak. Sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 4. Basis Aturan 2
Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4 Atr5 Atr6 Atr7 Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST S T ST ST S K SB SB SB SB SB SB Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4 Atr5 Atr6 Atr7 Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 10 70 = 𝟎, 𝟏𝟒
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 2 adalah sebesar 0,14 .
c. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 3 Aturanya  adalah Jika A1=Beasiswa  Bidikmisi;  A2=Tinggi;  A3=Sedang;  A4=Rendah;  A5=Tinggi; A6=Tinggi; A7=Tinggi;  A8=Besar;  A9=Cukup Besar; A10=Cukup Besar;  A11=Kurang; A12=Kurang;  A13=Kurang;  A14=Sangat Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Tidak. . Sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 5. Basis Aturan 3
Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BM T S R T T T B CB CB K K K SB Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 30 70 = 𝟎, 𝟒𝟐
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 3 adalah sebesar 0,42 .
d. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 4 Aturanya  adalah Jika A1=Beasiswa  Bidikmisi;  A2=Sedang;  A3=Sedang;  A4=Tinggi;  A5=Tinggi;  A6=Tinggi; A7=Tinggi;  A8=Besar;  A9=Cukup  Besar;  A10=Cukup  Besar;  A11=Sangat  Besar;  A12=Sangat  Besar;  A13=Sangat Besar;  A14=Cukup  Besar; Maka Masa  Tunggu  Kerja  Kurang  Dari  6  Bulan  (  <  6  Bulan  ) Tidak. Sehingga  hasilnya sebagai berikut :
Tabel 6. Basis Aturan 4 Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14
BM S S T T T T B CB CB SB SB SB CB Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB SB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 40 70 = 𝟎, 𝟔𝟒
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 4 adalah sebesar 0,64 .
e. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 5
Aturanya adalah Jika A1=Biaya Sendiri / Keluarga; A2=Tinggi; A3=Sedang; A4=Tinggi; A5=Tinggi; A6=Sangat Tinggi; A7=Tinggi; A8=Besar; A9=Besar; A10=Besar; A11=Besar; A12=Besar; A13=Besar; A14=Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya. Sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 7. Basis Aturan 5
Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS T S T T ST T B B B B B B B Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 30 70 = 𝟎, 𝟒𝟐
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 5 adalah sebesar 0,42 .
f. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 6 Aturanya adalah Jika A1=Biaya Sendiri / Keluarga; A2=Sangat Tinggi; A3=Sedang; A4=Sedang; A5=Sedang; A6=Tinggi;  A7=Sedang;  A8=Cukup  Besar;  A9=Cukup  Besar;  A10=Cukup  Besar;  A11=Cukup  Besar;  A12=Cukup Besar; A13=Cukup Besar; A14=Cukup Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya. Sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 8 . Basis Aturan 6 Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST S S S T S CB CB CB CB CB CB CB Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 40 70 = 𝟎, 𝟓𝟕
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 6 adalah sebesar 0,57 .
g. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 7 Aturanya  adalah Jika A1=Biaya  Sendiri  /  Keluarga;  A2=Tinggi;  A3=Sedang;  A4=Sedang;  A5=Sedang; A6=Sedang;  A7=Sedang;  A8=Cukup  Besar;  A9=Cukup  Besar;  A10=Cukup  Besar;  A11=Cukup  Besar;  A12=Cukup Besar; A13=Cukup Besar; A14=Cukup Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya. Sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 9 . Basis Aturan 7 Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS T S S S S S CB CB CB CB CB CB CB Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB

## Giving Match Value Per Attribute (W)
1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 35 70 = 𝟎, 𝟓𝟎
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 7 adalah sebesar 0,50 .
h. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 8
Aturanya  adalah Jika A1=Biaya  Sendiri/Keluarga;  A2=Sedang;  A3=Rendah;  A4=Sedang;  A5=Sedang; A6=Rendah;  A7=Rendah;  A8=Besar;  A9=Kurang;  A10=Kurang;  A11=Cukup  Besar;  A12=Cukup Besar;  A13=Besar; A14=Kurang; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Tidak. Sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 10 . Basis Aturan 8
Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS S R S S R R B K K CB CB B K Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14)
w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14
S(p, q) = 25 70 = 𝟎, 𝟑𝟓
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 8 adalah sebesar 0,35 .
i. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 9 Aturanya  adalah Jika A1=Biaya  Sendiri  /  Keluarga;  A2=Sedang;  A3=Sedang;  A4=Tinggi;  A5=Sedang; A6=Tinggi;  A7=Sedang;  A8=Besar;  A9=Besar;  A10=Besar;  A11=Besar;  A12=Besar;  A13=Besar;  A14=Besar; Maka Masa Tunggu Kerja Kurang Dari 6 Bulan ( < 6 Bulan ) Ya. Sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 11 . Basis Aturan 9
Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS S S T S T S B B B B B B B Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 1 0 0 1 0 1
0 1 0 0 0 0 1 0
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 25 70 = 𝟎, 𝟑𝟓
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 9 adalah sebesar 0,35 .
j. Pencocokan kasus baru dengan basis kasus 10 Aturanya  adalah Jika A1=Biaya  Sendiri  /  Keluarga;  A2=Rendah;  A3=Sedang;  A4=Sedang;  A5=Rendah; A6=Sedang;  A7=Sedang;  A8=Besar;  A9=Cukup  Besar;  A10=Besar;  A11=Kurang;  A11=Cukup  Besar;  A13=Cukup Besar;  A14=Besar; Maka Masa  Tunggu  Kerja  Kurang  Dari  6  Bulan  (  <  6  Bulan  ) Tidak. Sehingga  hasilnya  sebagai berikut :
Tabel 12 . Basis Aturan 10 Atribut Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS R S S R S S B CB B K CB CB B Rule Base Matching With New Cases Atr1  Atr2  Atr3  Atr4  Atr5 Atr6 Atr7  Atr8  Atr9  Atr10  Atr11  Atr12  Atr13  Atr14 BS ST T T T T T B CB CB CB CB B CB Giving Match Value Per Attribute (W) 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0
S(p, q) = (A1 ∗ w1) + (A2 ∗ w2) + (A3 ∗ w3) + ⋯ + (A13 ∗ w14) w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + ⋯ + w13 + w14 = 20 70 = 𝟎, 𝟐𝟖
Dari perhitungan diatas, nilai kemiripan kasus baru dengan basis aturan 10 adalah sebesar 0,28 . Kasus baru diberikan seperti pada tabel 2. Data kasus baru tersebut dicocokkan dengan basis kasus 1 hingga basis kasus 10. Setelah dicocokkan dengan basis kasus, kemudian dihitung nilai kemiripan ( similarity ) kasus. Nilai tertinggi dari  hasil  perhitungan  nilai  kemiripan,  akan  menjadi  nilai  rekomendasi  dari  masa  tunggu  kerja  mahasiswa.  Tabel  13 berikut merupakan rician hasil perhitungan nilai kemiripan dari basis kasus 1 hingga 10 dengan kasus baru:
Tabel 13 . Hasil Proses Pencocokan Basis Kasus dan Nilai Kemiripan Dengan Kasus Baru
Basis Kasus Nilai Kemiripan Kasus Prediksi Masa Tunggu Kerja 1 0,14 < 6 Bulan 2 0,14 > 6 Bulan 3 0,42 > 6 Bulan 4 0,64 > 6 Bulan 5 0,42 < 6 Bulan 6 0,57 < 6 Bulan 7 0,50 < 6 Bulan 8 0,35 > 6 Bulan 9 0,35 < 6 Bulan 10 0,28 > 6 Bulan
Dari  rincian  hasil  perhitungan  kemiripan  kasus  baru  diatas,  rekomendasi  diberikan  pada  basis  kasus  4  yaitu sebesar 0,64 karena memiliki nilai kemiripan kasus paling tinggi dengan prediksi masa tunggu kerja lebih dari 6 bulan.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan Case Based Reasoning (CBR) dalam memprediksi  masa tunggu kerja calon  alumni di Universitas  Baturaja dengan algoritma K-Neasrest Neighbor didasarkan pada 14 atribut dengan 10 basis aturan. Berdasarkan representasi kasus baru,  nilai  kemiripan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  sebesar  0,64.  Berdasarkan  hasil  yang  sudah  didapatkan  dalam penelitian ini maka disarankan untuk menambah lebih banyak Atribut dalam memprediksi masa tunggu kerja mahasiswa dan dengan menggunakan penalaran lainnya misalnya neural network dan naïve bayes .

## REFERENCES
[1] R. Akbar dan M. Mukhtar, “Perancangan E-Tracer Study berbasis Sistem Cerdas,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 9, no. 1, hal. 8–12, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.631.
[2] M. I. Juwita, S. A. Wicaksono, dan N. Y. Setiawan, “Pengembangan Sistem Informasi Tracer Study Alumni Berbasis Web Menggunakan Metode RUP ( Studi Kasus : SMA Suluh Jakarta Selatan ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 6, hal. 5703–5710, 2019.
[3] J. Antares, Z. Gustiana, dan I. Rusydi, “Rancangan Sistem Informasi Dalam Pengembangan Model Tracer Study Di Universitas Dharmawangsa,”  JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  7,  no.  2,  hal.  151–158,  2021,  doi: 10.33330/jurteksi.v7i2.1002.
[4] H.  Haerudin,  A.  Syaripudin,  D.  A.  Punkastyo,  F.  Nurlaila,  dan  J.  Riyanto,  “Sistem  Tracer  Study  dan  Monitoring  Alumni Universitas Pamulang,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 4, hal. 498–505, 2020.
[5] R. Rachmadiansyah, N. D. Rumlaklak, dan A. Y. Mauko, “Prediksi Masa Tunggu Kerja Alumni Menggunakan Naïve Bayes Classifier Pada Program Studi Ilmu Komputer Universitas Nusa Cendana,” J. Komput. dan Inform., vol. 10, no. 2, hal. 143–150, 2022, doi: 10.35508/jicon.v10i2.7426.
[6] R. Jhordi, I. Bagus, G. Dwidasmara, dan I. W. Supriana, “Case Based Reasoning Untuk Diagnosa Kecanduan Terhadap Game Berbasis Web,” vol. 1, no. November, 2022.
[7] N. P. P. Wardhana dan I. W. Supriana, “Pemanfaatan Case Based Reasoning sebagai Rekomendasi Produk Kamera,” JNATIA, vol. 1, no. November, hal. 569–574, 2022.
[8] Abdul Rahman, Destiarini, dan J. Kuswanto, “Fuzzy Logic Recommended Student Learning Levels,” J. Inform. Polinema, vol. 7, no. 2, hal. 51–56, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i2.531.
[9] M. Ikhsan, Armansyah, dan R. S.  Habibi, “Penerapan sistem cerdas berbasis case base based reasoning (cbr) dan metode k- nearest neighbor untuk identifikasi masalah data center,” vol. 6, no. 1, hal. 47–55, 2023.
[10]  Maukar, E. Sutanty, dan D. K. Astuti, “Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19,” Decod. J. Pendidik. Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, hal. 94–105, 2023.
[11]  J. Kuswanto, A. F. Wulandari, I. Yani, S. Rizky, N. Samudra, dan J. Dapiokta, “Penerapan Metode Weighted Product ( WP ) untuk Menentukan Penerimaan BLT di Desa Rawasari,” vol. 3, no. 5, hal. 503–508, 2023.
[12]  Y. V. Via, F. T. Anggraeny, dan R. A. Jorgie, “Penerapan Algoritma Case Based Reasoning Dan K-Nearest Neighbor Untuk Diagnosa Penyakit Ayam,” Pros. Semin. Nas. Inform. Bela Negara, vol. 2, hal. 192–195, 2021, doi: 10.33005/santika.v2i0.140.
[13]  M. W. N. Fajar, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anemia Pada Ibu Hamil Dengan Metode Case Based Reasoning,” 2020.
[14]  L. Try Pangestu, H. Mubarok, dan N. Ika Kurniati, “Case-Based Reasoning Diagnosa Penyakit Jantung Korespondensi,”  Sci. Artic. Informatics Students, vol. 1, no. 2, hal. 159–166, 2018.
[15]  Amriana,  D.  W.  Nugraha,  dan  Rahmatanti,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Lambung  Menggunakan  Metode  Case  Based
Reasoning Berbasis Web,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 1, hal. 114–123, 2020.
[16]  T.  H.  Pudjiantoro,  U.  Jenderal,  dan  A.  Yani,  “Penentuan  Penanganan  Kasus  Terhadap  Penyakit  Berdasarkan  Gejala Menggunakan Case Base Reasoning dan Algoritma Nearest Neighbor (Studi kasus : Klinik Citra Medika Cianjur),” no. February, hal. 162–167, 2018.
[17]  H. Sulistiani, I. Darwanto, dan I. Ahmad, “Penerapan Metode Case Based Reasoning dan K-Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit  dan  Hama  pada  Tanaman  Karet,”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform.,  vol.  6,  no.  1,  hal.  23,  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i1.37256.
[18]  A. Rahman and U. Budiyanto, “Case based reasoning adaptive e-learning system based on visual-auditory-kinesthetic learning styles,” in International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), 2019, pp. 177–182. doi: 10.23919/EECSI48112.2019.8976921.
[19]  A. Rahman, R. A. Mutiarawan, A. Darmawan, Y. Rianto, and M. Syafrullah, “Prediction of students academic success using case based reasoning,” in International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), 2019, pp. 171–176. doi: 10.23919/EECSI48112.2019.8977104.