## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d  Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 1 (2021) 35 - 42

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Topik Skripsi Menggunakan
Naïve Bayes Classifier
Farid 1 , Ultach Enri 2 , Yuyun Umaidah 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang 1 farid.16086@student.unsika.ac.id , 2 ultach@staff.unsika.ac.id, 3 yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id

## Abstract
Every student is required to carry out an obligation, one of which is in the form of research. As a tangible form of  the  final  process  towards  undergraduate  each  student  is  required  to  make  scientific  articles  in  the  form  of books  which  are  named  thesis.  So  far,  the  process  of  determining  student thesis  topics  is  done  manually,  both thesis  supervisors  who  provide  input  or  ideas  are  obtained  from  various  research  papers.  And  the  process  of determining the thesis topic without using a computerized system. Therefore, researchers made this research in order to assist students in determining the thesis topic according to student competencies. This research method uses  data  mining  and  software  development  methods  by  applying  the  Naïve  Bayes  Classifier  algorithm  to  a website-based  system.  The  result  of  this  research  is  a  decision  support  system  that  can  provide  thesis  topic recommendations based on the value data of the elective courses. The best accuracy model value implemented in this  system  is  69.27%.  The  accuracy  value  is  not  good  because  the  amount  of  data  is  not  balanced  in  each category of the thesis topic.
Keywords: decision support system; thesis topic recommendations; naïve bayes classifier.

## Abstrak
Setiap  mahasiswa  dituntut  untuk  melakukan  kewajiban,  salah  satunya  berupa  penelitian.  Sebagai  wujud  nyata proses akhir menuju sarjana setiap mahasiswa diharuskan membuat artikel ilmiah dalam bentuk buku yang diberi nama skripsi. Selama ini proses menentukan topik skripsi mahasiswa dilakukan secara manual, baik pembimbing skripsi yang memberi masukan atau ide diperoleh dari berbagai makalah penelitian. Dan proses penentuan topik skripsi  tanpa  menggunakan  sistem  terkomputerisasi.  Maka  dari  itu  peneliti  membuat  penelitian  ini  agar  dapat membantu  Mahasiswa  dalam  menentukan  topik  skripsi  yang  sesuai  dengan  kompetensi  Mahasiswa.  Metode penelitian  ini  menggunakan  metode  pengembangan data  mining dan  perangkat  lunak  dengan  menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier ke sistem berbasis website . Hasil dari  penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  topik  skripsi  berdasarkan  data  nilai  mata  kuliah  pilihan.  Nilai accuracy model  terbaik  yang  diimplementasikan  pada  sistem  ini  adalah  sebesar  69,27%.  Nilai  akurasi  kurang baik karena jumlah data yang tidak seimbang pada setiap kategori topik skripsi.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan; rekomendasi topik skripsi; naïve bayes classifier .
© 2021 Jurnal JOINTECS
1. Pendahuluan
Tuntutan  akademik  pada  tiap  jenjang  pendidikan  di Indonesia  berbeda-beda[1].  Berdasarkan  Tri  Dharma Perguruan  Tinggi,  setiap  Mahasiswa  dituntut  untuk melakukan  kewajiban  salah  satunya  berupa  penelitian. Sebagai  wujud  nyata  proses  akhir  menuju  sarjana adalah  setiap  Mahasiswa  diharuskan  membuat  artikel ilmiah dalam bentuk buku yang diberi nama skripsi[2]. Selama ini proses menentukan topik skripsi mahasiswa dilakukan  secara  manual.  Yakni  baik  pembimbing skripsi  yang  memberi  masukan  atau  ide  diperoleh  dari berbagai  makalah  penelitian[3].  Berdasarkan  hasil observasi  penulis  secara  langsung  pada  Fakultas  Ilmu Komputer  (FASILKOM)  Universitas  Singaperbangsa Karawang  (UNSIKA),  proses  penentuan  topik  skripsi yang telah berjalan masih tradisional dan manual tanpa menggunakan sistem yang terkomputerisasi.
Menentukan judul/topik skripsi termasuk dalam tingkat kesulitan kategori sedang sebagai penyebab terlambatnya  seorang  Mahasiswa  untuk  lulus  tepat waktu[4].  Selain  itu  Mahasiswa  juga  seringkali mengalami  kendala  dalam  menentukan  topik  skripsi yang  akan  diambil  karena  minimnya  informasi  topik- topik skripsi Mahasiswa terdahulu[5]. Banyaknya mata kuliah yang telah ditempuh, justru membuat Mahasiswa semakin  sulit  menentukan  pilihan  pada  satu  bidang yang akan difokuskan sebagai  tugas  akhir[6].  Berbagai hal  tersebut  menemukan  bahwa  cukup  banyak  faktor yang  menyebabkan  Mahasiswa  sulit  menemukan  ide topik  skripsi.  Berdasarkan  hal  tersebut,  diperlukannya suatu  sistem  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  sebagai alat  bantu  dalam  menentukan  ide  topik  skripsi  yang sesuai dengan kompetensi Mahasiswa.
Salah  satu  metode  klasifikasi  adalah Naïve  Bayes. Naïve  bayes merupakan  sebuah  algoritma  yang memiliki  kesetaraan  dengan  algoritma  lain  seperti decision  tree dan neural  network dalam  kemampuan klasifikasi[7].  Metode Naive  Bayes merupakan  salah satu  metode  klasifikasi  yang  efektif  dan  efisien  karena proses  pengklasifikasiannya  bekerja  secara  independen pada  setiap  fitur  objek  yang  akan  diklasifikasi[8]. Metode Naïve  Bayes  Classifier dapat  melakukan klasifikasi  terhadap  tugas  akhir  lebih  baik  daripada K- Nearest Neighbor dimana akurasi KNN 84% dan naïve bayes 87%[9] . Hal  yang  telah  dipaparkan  tersebutlah yang  menjadikan  latar  belakang  penulis  untuk melakukan  penelitian  ini,  dengan  adanya  sistem pendukung keputusan akan sangat membantu Mahasiswa  dalam  mendapatkan  ide  untuk  penentuan topik skripsi.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Singaperbangsa  Karawang.  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data akademik  yang  didapatkan  dari  pihak  FASILKOM UNSIKA. Penelitian ini melakukan proses data mining
untuk  mendapatkan  model  yang  terbaik  dari  data  yang ada menggunakan algoritma naïve bayes classifier. Dan hasil  dari  pemodelan  yang  didapat  diimplementasikan menjadi  sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi topik  skripsi.  Adapun  tahap-tahap  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Penelitian
Pada  Gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  pada  tahapan pertama  dilakukan  pengumpulan  data.  Tahapan  kedua dengan melakukan seleksi data. Tahapan ketiga dengan melakukan  perhitungan naïve  bayes  classifier .  Dalam tahapan  keempat  dilakukan  implementasi  model naïve bayes  classifier menjadi  sistem  pendukung  keputusan. Dan  tahap  terakhir  adalah  menjabarkan  hasil  dari penelitian yang dilakukan.
2.1. Pengumpulan Data
Dalam  membuat  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  rekomendasi  topik  skripsi  dilakukan pengumpulan  data  dengan  melakukan  permintaan  data terdahulu  ke  pihak  FASILKOM  UNSIKA  berdasarkan prosedur  yang  berlaku.  Data  yang  digunakan  adalah data mahasiswa angkatan 2013 hingga 2015. Data yang didapatkan  berjumlah  358,  dengan  terdapat  15  atribut yakni  NPM,  nama,  topik  skripsi  dan  12  atribut  mata kuliah  pilihan.  Topik  skripsi  yang  ada  terdiri  dari  8 kategori  yakni augmented  reality , data  mining,  IOT, kriptografi,  multimedia,  networking, rancang  bangun dan sistem pakar.
Tabel 1. Tabel Mata Kuliah Kode MK Mata Kuliah IFK606 Sistem Pakar IFK607
Komputer Grafik
IFK608 Sistem Tersebar/Terdistribusi IFK609 Jaringan Wireless
IFK610 ERP IFK611
Bussines Intelegent
IFK707 Basis Data Multimedia IFK708 Kriptografi IFK709 Data Mining IFK710 Audit IT IFK711 Teknologi Selular IFK712 Digital Forensik
2.2. Seleksi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  data  untuk digunakan  dalam  proses data  mining .  Seleksi  data dilakukan  dengan  tujuan  mendapatkan  hasil data mining yang  spesifik  dan  akurat,  hanya  beberapa  data yang  diambil  dari  data  mentah  dan  akan  digunakan sebagai  atribut  untuk  selanjutnya  diproses[10].  Ada  15 atribut  yang  tersedia,  dan  peneliti  menggunakan  14 atribut yang ada.
Pada Tabel 1 dapat dilihat berbagai mata kuliah pilihan yang ada di FASILKOM UNSIKA, dimana ke-12 data ini  merupakan  atribut  yang  digunakan  sebagai  atribut proses  perhitungan data  mining .  Atribut  NPM digunakan  sebagai  atribut  identitas,  untuk  atribut topik skripsi  digunakan  sebagai  atribut class  target ,  dan untuk atribut nama sudah terwakilkan oleh atribut NPM sebagai  atribut  identitas,  maka  dari  itu  atribut  nama tidak  digunakan  dalam  proses data  mining penelitian ini. Tabel 2 dibawah ini adalah sebagian data yang akan digunakan dalam proses data mining .
Tabel 2. Tabel Dataset NPM IFK606 … IFK712 Mata Kuliah 13..012 NA … B Augmented Reality 13..234 B … B Augmented Reality 13..237 NA … NA Augmented Reality … … … … … 15..295 A … NA Sistem Pakar 15..038 NA … NA Sistem Pakar 15..126 A … NA Sistem Pakar
Tabel  2  berisi dataset yang  telah  dilakukan  pemilihan data sesuai dengan kebutuhan proses data mining. Total dataset berjumlah 358 data. Data yang didapat tersebut selanjutnya diproses untuk digunakan dalam pembuatan model.
2.3. Algoritma Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu  teknik klasifikasi  metode  probabilistik  dan  statistik  yang dikemukakan  oleh  Thomas  Bayes  yang  dikenal dengan Teorema  Bayes ,  yaitu  memprediksi  peluang di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya[11].  Klasifikasi naïve  bayes berhubungan dengan  teori  probabilitas  sederhana,  yang  merupakan cabang  dari  matematika  probabilitas  dapat  digunakan untuk  menentukan model dengan data yang tidak pasti dengan  tujuan  dan  hasil  yang  menarik  dengan menggabungkan  pengetahuan  dari  hasil  eksperimental dan  bukti-bukti  pengamatan[12].  Rumus  umum Teorema  Bayes dapat  dilihat  pada  rumus  1  berikut ini[13]:
𝑃 ( 𝑐 | 𝑥 ) = 𝑃(𝑥|𝑐).𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (1)
Keterangan  rumus  1  ada  pada  penjelasan  ini. 𝑥 merupakan data dengan class yang belum diketahui dan
𝑐 yaitu  hipotesis  dari  data 𝑥 yang  merupakan  suatu class spesifik. Sedangkan 𝑃(𝑐|𝑥) merupakan probabilitas  hipotesis 𝑐 yang  berdasarkan  kondisi 𝑥 ( posterior  probability )  lalu 𝑃(𝑐) probabilitas  hipotesis 𝑐 ( prior probability ). Untuk 𝑃(𝑥|𝑐) yaitu probabilitas 𝑥 berdasarkan  kondisi  hipotesis 𝑐 dan 𝑃(𝑥) yaitu probabilitas dari 𝑥 [13].
2.4. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan
Hasil model naïve bayes classifier yang dihasilkan dari proses data  mining selanjutnya  diimplementasikan menjadi sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung  keputusan  adalah  bagian  dari  sistem informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis pengetahuan  atau  manajemen  pengetahuan  yang dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dalam suatu  organisasi  atau perusahaan[14]. Sistem  ini tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan  keputusan.  Tetapi  sistem  ini  memberikan perangkat  interaktif  yang  memungkinkan  pengambilan keputusan[11].  Sistem  pendukung  keputusan  dapat dimanfaatkan  dalam  memberi  rekomendasi  kepada pengguna  dalam  menentukan  suatu  keputusan.  Pada penelitian ini sistem dibuat dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Dalam  melakukan  implementasi  menjadi  sistem pendukung  keputusan  peneliti  membuat flowchart dalam  mendesain  alur  sistem. Flowchart dibuat  agar mempermudah dalam pembuatan sistem. Pada Gambar 2 dibawah ini dapat dilihat flowchart yang telah dibuat.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Pada Gambar  2  merupakan alur kerja dari  sistem yang dibangun. Alur sistem dimulai dengan aksi daftar akun kemudian login dan sistem melakukan pengecekan, bila data  tidak  sesuai  sistem  akan  menampilkan  tampilan login namun  bila  data  sesuai  akan  dilanjutkan  ke tampilan dashboard , jika sudah tampil dashboard maka pengguna dapat mengakses fitur cek rekomendasi topik skripsi, riwayat rekomendasi dan logout . Dari flowchart
yang dibuat kemudian masing-masing  dari  proses pada flowchart diimplementasikan menjadi tampilan sistem.
2.5. Hasil Penelitian
Pada tahap ini bertujuan untuk memvisualisasikan hasil proses data  mining dan  implementasi  sistem,  dengan visualisasi  berupa  tabel  atau  gambar  serta  menganalisa dan mengevaluasi agar mudah dipahami oleh pembaca. Dalam  menemukan  hasil  model  terbaik  pada  proses data  mining dilakukan  perhitungan  nilai  akurasi. Akurasi  merupakan  salah  satu  indikator  dalam  menilai sebuah  algoritma[15].  Proses  penghitungan  nilai akurasi  dapat  dilakukan  dengan confusion  matrix . Sebelum menghitung nilai akurasi dilakukan pembagian dataset dengan  teknik percentage  split . Dataset akan dibagi menjadi 2, data pelatihan dan data uji[16].
Confusion  matrix merupakan  tabel  matrik  yang  terdiri dari dua kelas dimana kategori satu kelas yang bernilai positif  dan  kelas  yang  lainnya  negatif[17].  Pada  tahap evaluasi, ukuran atau parameter yang digunakan adalah confusion  matrix .  Tujuan  dari  tahapan  evaluasi  adalah untuk  melihat  efektivitas  dari  kedua  metode  pengujian yang  dilakukan  dalam  mengklasifikasikan  tugas akhir[9].  Tabel  3  di  bawah  ini  merupakan  tabel confusion matrix [14].
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix [14] Yes No Yes tp fn No tp tn
Total P N
Tabel  3  adalah  perbandingan  antara  hasil  klasifikasi sistem dan hasil klasifikasi  sebenarnya. Sehingga nanti akan diketahui  nilai  yang mendekati antara data aktual dengan data hasil perhitungan sistem. Rumus accuracy bisa dilihat pada rumus 2 di bawah ini[14]:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑝+ 𝑡𝑛+𝑓𝑛 𝑥 100% (2)
Penjelasan  dari  Tabel  3  dan  rumus  2  adalah True Positive (TP)  merupakan  kasus  di  mana  nilai  prediksi (positif)  memang  benar  ( true )  layak. True  Negative (TN) merupakan kasus di  mana  hasil prediksi (negatif) tidak layak dan sebenarnya memang ( true ) tidak layak. False  Positive (FP)  merupakan  kasus  di  mana  hasil prediksi  (positif)  layak,  ternyata  tidak  layak. False Negative merupakan  kasus  di  mana  hasil  prediksi (negatif)  tidak  layak,  ternyata  sebenarnya  ( true ) layak[14].
Untuk  hasil  implementasi  sistem  dinilai  dengan pengujian black-box .  Pengujian  ini  dilakukan  pada bagian tampilan sistem. Pengujian black-box dilakukan dengan menjalankan program dengan maksud menemukan kesalahan serta memeriksa apakah aplikasi dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  yang direncanakan[18].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  proses data  mining menggunakan bantuan tools Rapidminer. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  sebanyak  358  data  yang  sudah  sesuai atribut yang diperlukan untuk  proses data  mining . Dan implementasi  model  hasil  proses data  mining menjadi sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  bahasa pemrograman PHP. Berikut pembahasan dan  hasil  dari penelitian yang dilakukan.

## 3.1. Hasil Pengujian Model
Pemodelan  dilakukan  setelah  melakukan  pembagian data,  untuk  pembagian  data  pelatihan  dan  data  tes menggunakan percentage  split dengan  5  skenario pembagian  data  yakni  sebesar  90% data  training dan 10% data  testing ,  80% data  training dan  20% data testing ,  70% data  training dan  30% data  testing ,  60% data  training dan 40% data  testing , 50% data training dan  50% data  testing .  Pembagian  yang  tepat  dapat memberikan  kualitas  baik  terhadap  hasil  prediksi nantinya. Proses pembagian data dilakukan menggunakan  teknik stratified  random  sampling . Teknik stratified  random  sampling dimungkinkan setiap anggota dari  populasi  mempunyai  besar peluang yang sama untuk dipilih dan digunakan sebagai sampel, sehingga  pengukuran  nantinya  dapat  dilakukan  dengan hanya  melibatkan  sedikit  dari  beberapa  sampel saja[19].
Terdapat  5  skenario  pemodelan  yang  diproses berdasarkan  rumus  1  dimana  pemrosesan data  mining dilakukan  dengan  bantuan tools yaitu  RapidMiner. Masing-masing skenario model yang diproses kemudian  dibandingkan  nilai  akurasinya  dengan menggunakan  teknik confusion  matrix, hasil  akurasi yang  didapat  digunakan  sebagai  tolak  ukur  kualitas suatu model. Dari 5 skenario model yang dibuat, model dengan  akurasi  terbaik  diimplementasikan  menjadi sistem pendukung keputusan.
Gambar 3. Hasil 90%:10%
Gambar  3  merupakan  hasil  dari  model  skenario  1 dengan  pembagian  rasio  data  latih  dan  data  uji 90%:10%,  rasio  90%:10%  sama  dengan  322  data  latih dan  36  data  uji.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan  adalah sebesar  61,11%.  Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  hanya  2 kelas  target  yang  berhasil  diklasifikasi  namun  kelas lainnya  tidak  dapat  diklasifikasi.  Skenario  1  ini  hanya
berhasil  mengklasifikasi  dengan  benar  2  kelas  target, yakni kategori data mining dan rancang bangun.
Gambar 4. Hasil 80%:20%
Gambar  4  adalah  hasil  dari  model  skenario  2  dengan pembagian rasio data latih dan data uji 80%:20%, rasio 80%:20%  sama  dengan  286  data  latih  dan  72  data  uji. Nilai  akurasi  yang  didapatkan  adalah  sebesar  26,39%. Pada Gambar 4 dapat dilihat hanya 3 kelas target yang berhasil  diklasifikasi  namun  kelas  lainnya  tidak  dapat diklasifikasi. Skenario 2 ini hanya berhasil mengklasifikasi  dengan  benar  3  kelas  target,  yakni kategori data mining , rancang bangun dan kriptografi.
Gambar 5. Hasil 70%:30%
Gambar  5  adalah  hasil  dari  model  skenario  3  dengan pembagian rasio data latih dan data uji 70%:30%, rasio 70%:30% sama dengan 251 data latih dan 107 data uji. Nilai  akurasi  yang  didapatkan  adalah  sebesar  61,68%. Pada Gambar 5 dapat dilihat hanya 3 kelas target yang berhasil  diklasifikasi  namun  kelas  lainnya  tidak  dapat diklasifikasi. Skenario 3 ini hanya berhasil mengklasifikasi  dengan  benar  3  kelas  target,  yakni kategori data mining , rancang bangun dan kriptografi.
Gambar 6. Hasil 60%:40%
Gambar  6  adalah  hasil  dari  model  skenario  4  dengan pembagian rasio data latih dan data uji 60%:40%, rasio 60%:40% sama dengan 215 data latih dan 143 data uji. Nilai  akurasi  yang  didapatkan  adalah  sebesar 58,74 %. Pada Gambar 6 dapat dilihat hanya 4 kelas target yang
berhasil diklasifikasi dengan benar namun kelas lainnya tidak  dapat  diklasifikasi.  Skenario  4  ini  hanya  berhasil mengklasifikasi  dengan  benar  4  kelas  target,  yakni kategori data  mining ,  rancang  bangun,  kriptografi  dan IOT.
Gambar 7. Hasil 50%:50%
Gambar  7  adalah  hasil  dari  model  skenario  5  dengan pembagian rasio data latih dan data uji 50%:50%, rasio 50%:50% sama dengan 179 data latih dan 179 data uji. Nilai  akurasi  yang  didapatkan  adalah  sebesar 69,27 %. Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa seluruh kelas target terdapat hasil klasifikasi dengan benar.

## 3.2. Hasil Evaluasi Model
Pada tahap ini dilakukan evaluasi terhadap hasil akurasi dari  5  skenario  model  yang  menggunakan  algoritma naïve  bayes  classifier .  Evaluasi  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  akurasi  model  manakah  yang paling  tinggi  nilai  akurasinya.  Penilaian  yang digunakan  terdapat  pada  Tabel  4  dengan  parameter accuracy .  Dan  bila  telah  menemukan  model  dengan akurasi terbaik selanjutnya adalah mengimplementasikan model menjadi sistem pendukung keputusan.
Tabel 4. Tabel Hasil Pemodelan Skenario Data training Data Testing Accuracy 1 (90%)322 (10%)36 61,11% 2 (80%)286 (20%)72 26,39% 3 (70%)251 (30%)107 61,68% 4 (60%)215 (40%)143 58,74% 5 (50%)179 (50%)179 69,27%
Pada  Tabel  4  diketahui  bahwa  nilai accuracy tertinggi yang  didapat  adalah  penggunaan dataset dengan  data latih  dan  data  uji  masing-masing  50%  mendapatkan nilai  akurasi  sebesar  69,27%.  Model  ini  menjadi  satu- satunya  model  yang  pada  setiap  kelas  targetnya terdapat data yang berhasil diklasifikasi.
Berdasarkan  hasil  analisis  peneliti  pada  skenario  1 hingga  4  terdapat  perbedaan  jumlah  data  yang  cukup jauh  antara  data  latih  masing-masing  kategori  topik skripsi.  Seperti  pada  skenario  1  jumlah  data  latih kategori rancang bangun adalah 123, sedangkan jumlah data  latih  kategori augmented  reality hanya  15. Kedua jumlah data tersebut menunjukkan terdapat jumlah data latih  yang  sangat  jauh  jumlahnya  hingga  perbedaan jumlah  data  lebih  dari  100.  Hal  inilah  yang  menjadi
penyebab pada kategori data mining terdapat data yang berhasil  diklasifikasi  sedangkan augmented  reality tidak berhasil.
Berbeda  dengan  skenario  5,  dimana  jumlah  data  latih kategori  rancang  bangun  jumlahnya  68  dan  kategori augmented reality jumlahnya 9. Perbedaan jumlah data tidak  lagi  lebih  dari  100  jumlahnya  hal  ini menunjukkan jumlah perbedaan data yang sudah sangat berkurang.  Hal  ini  lah  yang  menjadi  salah  satu  faktor mengapa  pada  skenario  5  setiap  kelas  target  terdapat data  yang  berhasil  diklasifikasi.  Maka  dari  itu  model skenario  5  inilah  yang  diimplementasikan  menjadi sistem pendukung keputusan.
3.3. Hasil Implementasi Sistem Pendukung Keputusan
Setelah  didapatkan  model  terbaik  dari  data  yang  ada, selanjutnya  adalah  melakukan  implementasi  model yang  dihasilkan  menjadi  sistem  pendukung  keputusan rekomendasi topik skripsi. Dari flowchart pada Gambar 2  masing-masing  bagian  diimplementasikan  menjadi tampilan  sistem.  Implementasi  dibuat  dalam  bentuk sistem  berbasis website .  Berikut  adalah  hasil  dari tampilan sistem.
Gambar 8. Tampilan Daftar
Gambar  8  merupakan  tampilan  bagian  daftar  yang berfungsi  untuk  melakukan  pendaftaran  akun.  Data yang  perlu  dimasukan  adalah email ,  nama  lengkap, NPM  dan password .  Akun  yang  berhasil  dibuat digunakan  untuk  digunakan  untuk  masuk  sistem  pada bagian login.
Gambar 9. Tampilan Login
Gambar  9  merupakan  tampilan  bagian login yang berfungsi  untuk  melakukan  validasi  akun  untuk masuk kedalam  sistem  dan  mengakses  fitur  yang  ada  pada sistem. Data yang digunakan untuk sistem login adalah NPM  dan password .  Bila  data  yang  divalidasi  sesuai maka  sistem  akan  menampilkan  halaman dashboard dan pengguna dapat mengakses fitur pada sistem.
Gambar 10. Tampilan Dashboard
Gambar  10  merupakan  tampilan  bagian dashboard. Tampilan  ini  merupakan  halaman  awal  saat  setelah melakukan login .  Terdapat  4  menu  yang  dapat  diakses yakni dashboard , cek rekomendasi, riwayat dan logout .
Gambar 11. Tampilan Cek Rekomendasi
Gambar 11 merupakan tampilan form cek rekomendasi. Tampilan  ini  berfungsi  untuk  memasukan data  testing oleh  pengguna,  dimana  pengguna  dapat  memilih  mata kuliah  dan  nilai  mata  kuliah  tersebut  berdasarkan  nilai yang  didapat  di  perkuliahan.  Nilai  yang  dapat  dipilih adalah ‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’ dan ‘E’. Data yang dimasukan kemudian diproses menggunakan algoritma naïve bayes classifier .

## Gambar 12. Tampilan Hasil Rekomendasi
Gambar  12  merupakan  tampilan  hasil  rekomendasi. Tampilan ini  tentunya menampilkan hasil rekomendasi untuk pengguna yang datanya telah diproses menggunakan  algoritma naïve  bayes  classifier .  Hasil rekomendasi  ditampilkan  dalam  bentuk pie  chart agar pengguna  dapat  dengan  mudah  memahami  persentase dari beberapa kemungkinan rekomendasi yang didapat, dan  hasil  utama  rekomendasi  dituliskan  dibawah pie chart tersebut.
Gambar  13  merupakan  tampilan  riwayat  hasil rekomendasi. Tampilan ini menampilkan hasil rekomendasi  telah  didapatkan  sebelumnya  pada tampilan hasil rekomendasi. Mahasiswa dapat menggunakan fitur ini untuk melihat hasil rekomendasi yang  pernah  didapatkan.  Pada  tampilan  ini  data  yang ditampilkan  berupa  topik  rekomendasi,  persentase  dan tanggal cek rekomendasi.
3.4. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian sistem ini menggunakan dua tahap pengujian yaitu black-box  testing .  Pengujian black-bo x  berfokus pada  fungsi  dan  kinerja  yang  terlihat  pada  tampilan sistem.  Pengujian  ini  menguraikan  bagaimana  aplikasi bekerja, pengujian ini dilakukan pada seluruh tampilan aplikasi  dengan  menjalankannya  untuk  mencari kesalahan yang terjadi  pada tampilan aplikasi  sehingga aplikasi  dapat  dilakukan  perbaikan.  Pada  pengujian black-bo x penelitian ini dilakukan pengujian terhadap 5 fitur  pada  sistem.    Yakni  fitur  pendaftaran, login ,  cek rekomendasi,  riwayat  dan logout .  Masing-masing  fitur diuji  dengan  skenario  yang  berbeda.  Berikut  adalah hasil dari black-box testing .
Tabel 5. Black-box Testing Pendaftaran
No Skenario Sistem Hasil yang Diharapkan Hasil 1 Mengisi  identitas user dengan benar Berpindah  ke  halaman Login dan  menampilkan Pesan  “Berhasil  Daftar Akun” Sesuai Harapan 2 Mengosongkan nama Menampilkan Pesan “Harap isi bidang ini” Sesuai Harapan 3 Mengosongkan email Menampilkan Pesan “Harap isi bidang ini” Sesuai Harapan 4 Mengosongkan NPM Menampilkan Pesan “Harap isi bidang ini” Sesuai Harapan 5 Mengosongkan password Menampilkan Pesan “Harap isi bidang ini”
Sesuai Harapan
Pengujian  fitur  pendaftaran.  Tabel  5  menunjukan  hasil uji black-box pada  fitur  pendaftaran  akun.  Terdapat  5 skenario  pengetesan  pada  fitur  ini.  Dan  dapat  dilihat pada  Tabel  5  bahwa  seluruh  skenario  pada  tampilan pendaftaran hasil pengujian seluruhnya sesuai harapan.
Tabel 6. Black-box Testing Login
No Skenario Sistem Hasil yang Diharapkan Hasil 1 Mengisi  identitas user dengan benar Berpindah  ke  halaman User Sesuai Harapan 2 Mengosongkan NPM Menampilkan Pesan “Harap isi bidang ini” Sesuai Harapan 3 Mengosongkan password Menampilkan Pesan “Harap isi bidang ini” Sesuai Harapan
Pengujian  fitur login .  Tabel  6  menunjukan  hasil  uji black-box pada  fitur  login.  Terdapat  3  skenario pengetesan pada fitur ini. Dan dapat dilihat pada Tabel 6  bahwa  seluruh  skenario  pada  tampilan  login  hasil pengujian seluruhnya sesuai harapan.
Tabel 7. Black-box Testing Cek Rekomendasi
No Skenario Sistem Hasil yang Diharapkan Hasil 1 Memilih mata kuliah dan mengisi nilai dengan benar
Berpindah  ke  halaman hasil rekomendasi
Sesuai Harapan 2 Tidak memilih mata kuliah Menampilkan Pesan “Harap  pilih  minimal  4 mata kuliah” Sesuai Harapan 3 Memilih mata kuliah  dan  tidak memasukkan nilai Menampilkan Pesan “Harap  memasukan  nilai mata kuliah”
Sesuai Harapan
4 Memilih mata kuliah  lebih  dari 5 Menampilkan Pesan “Hanya  5  Mata  Kuliah yang  dapat  dipilih!  Klik Reset Data untuk memilih ulang!”
Sesuai Harapan
Pengujian  fitur  cek  rekomendasi.  Tabel  7  menunjukan hasil  uji black-box pada  fitur  cek  rekomendasi. Terdapat  4  skenario  pengetesan  pada  fitur  ini.  Dan dapat dilihat pada Tabel 7 bahwa seluruh skenario pada tampilan  cek  rekomendasi  hasil  pengujian  seluruhnya sesuai harapan.
Tabel 8. Black-box Testing Riwayat
No Skenario Sistem Hasil yang Diharapkan Hasil 1 Melakukan  klik pada menu r iwayat Berpindah  ke  halaman riwayat Sesuai Harapan
Pengujian  fitur  riwayat.  Tabel  8  menunjukan  hasil  uji black-box pada  fitur  riwayat.  Terdapat  1  skenario pengetesan pada fitur ini. Dan dapat dilihat pada Tabel 8  bahwa  seluruh  skenario  pada  tampilan  riwayat  hasil pengujiannya sesuai harapan.
Tabel 9. Black-box Testing Logout
No Skenario Sistem Hasil yang Diharapkan Hasil 1 Melakukan  klik pada menu logout Berpindah  ke  halaman login dan  menampilkan Pesan “Berhasil Logout ” Sesuai Harapan
Pengujian  fitur logout .  Tabel  9  menunjukan  hasil  uji black-box pada  fitur logout .  Terdapat  1  skenario pengetesan pada fitur ini. Dan dapat dilihat pada Tabel 9  bahwa  seluruh  skenario  pada  tampilan logout hasil pengujian seluruhnya sesuai harapan.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat diambil  kesimpulan  bahwa  rekomendasi  topik  skripsi dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma naïve bayes  classifier. Model  yang  dihasilkan  dari  algoritma naïve  bayes  classifier dengan  parameter  nilai  mata kuliah  pilihan  menghasilkan  model  dengan  akurasi sebesar  69,27%.  Karena  jumlah  data  yang  tidak seimbang pada setiap kategori topik skripsi menyebabkan  nilai  akurasi  yang  kurang  baik.  Dalam penelitian  ini  penulis  memberikan  saran  untuk
menambahkan  teknik  lain  agar  jumlah  data  dapat seimbang  sehingga  nilai  akurasi  model  dapat  menjadi lebih  baik.  Penelitian  ini  juga  bisa  sebagai  bahan pengembangan  untuk  penelitian  selanjutnya  terutama untuk rekomendasi topik skripsi mahasiswa. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  358  data dengan  parameter  mata  kuliah  pilihan,  sehingga  bisa diperbanyak  lagi  jumlah  data  dan  parameternya  untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

## Daftar Pustaka
[1] M.  F.  Akbar  and  F.  D.  Anggraeni,  “Teknologi Dalam  Pendidikan :  Literasi  Digital  dan  Self- Directed  Learning  pada  Mahasiswa  Skripsi,” Indig.  J.  Ilm.  Psikol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  28–38, 2017, doi: 10.23917/indigenous.v1i1.4458.
[2] A.  Abdullah  and  Sucipto,  “Prototipe  Sistem Cerdas  Dalam  Menentukan  Topik  Skripsi Menggunakan  Fuzzy  AHP  di  Universitas Muhammadiyah
Pontianak,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 2, pp. 97–102, 2020.
[3] E.  Rasywir,  “Implementasi  Sistem  Penentuan Skripsi  Mahasiswa,” J.  Ilm.  Media  Process. , vol. 12, pp. 880–893, 2017.
[4] Widarto, “Faktor Penghambat Studi Mahasiswa yang  Tidak  Lulus  Tepat  Waktu  di  Jurusan Pendidikan  Teknik  Mesin  FT  UNY,” J.  Din. Vokasional  Tek.  Mesin ,  vol.  2,  pp.  127–138, 2017.
[5] N.  L.  P.  Merawati  and  S.  Hartati,  “Sistem Rekomendasi  Topik  Skripsi  Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Ilm. Teknol. Infomasi  Terap. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  174–183, 2018.
[6] T.  Z.  Maulani  and  Z.  K.  Simbolon, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Classifier  Dalam  Menentukan  Topik  Tugas Akhir  Mahasiswa  Berbasis  Web,” Infomedia , vol. 4, pp. 33–41, 2019.
[7] I.  S.  Bakti  and  Ivandari,  “Model  Prediksi Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Bayesian Classification  Dan  Information  Gain  Untuk Seleksi  Fitur  Dan  Adaptive  Boosting  Untuk Pembobotan  Data,” J.  IC-Tech ,  vol.  23,  no.  3, pp. 28–37, 2019.
[8] K.  Aji,  “Sistem  Pakar  Tes  Kepribadian Menggunakan Metode
Naive Bayes,”
JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, p. 75, 2019, doi:
10.31328/jointecs.v4i2.1010.
[9] Yusra, D. Olivita, and Y. Vitriani, “Perbandingan Klasifikasi Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier dan K-Nearest Neighbor,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 14, no. 1, pp. 79–85, 2016.
[10] A.  S.  Yaumi,  Z.  Zulfiqkar,  and  A.  Nugroho,
“Klasterisasi  Karakter  Konsumen  Terhadap Kecenderungan Pemilihan Produk Menggunakan  K-Means,” JOINTECS  (Journal Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  3,  pp. 195–202, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1523.
[11] D.  Audilla,  D.  Hidayatullah,  S.  Informasi,  U. Nasional,  and  E.  S.  Informasi,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Efektivitas Sistem  Informasi  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Classifier,” J.  STRING  (Satuan  Tulisan Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  150– 158, 2019.
[12] E. Priyanti, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk  Klasifikasi  Bakteri  Gram-Negatif,” J. Tek. Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 68–76, 2017.
[13] D.  Laia,  E.  Buulolo,  and  M.  J.  F.  Sirait,
“Implementasi Data Mining Untuk
Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online Dengan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes (Studi  Kasus:  Pt.  Go-Jek  Indonesia),” J. KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  434–439,  2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.972.
[14] B.  Satria  and  L.  Tambunan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan Rumah  Layak  Huni  Menggunakan  FMADM dan  SAW,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol. Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  3,  p.  167,  2020,  doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1361.
[15] R. K. Dinata, S. Safwandi, N. Hasdyna, and N. Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering  pada Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL  Informatics J. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  10–17,  2020,  doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[16] D.  Sartika  and  D.  Indra,  “Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes,  Nearest Neighbour,  dan  Decision  Tree  pada  Studi Kasus  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Pola Pakaian,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 151–161, 2017.
[17] R.  A.  Arnomo,  W.  L.  Y.  Saptomo,  and  P. Harsadi,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Kualitas Air (Studi Kasus :  Pdam  Kota  Surakarta),” J.  Teknol.  Inf. dan Komun. , vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[18] M.  Muhammad,  S.  Novi,  and  P.  Narti, “Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting(SAW)  pada  Sistem  Pendukung
Keputusan dalam Menentukan Prioritas Perbaikan Jalan,” Jur.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no. 4, pp. 157–162, 2017.
[19] S.  F.  Ulya,  Y.  Sukestiyarno,  and  P. Hendikawati,  “Analisis  Prediksi  Quick  Count Dengan  Metode  Stratified  Random  Sampling
Dan Estimasi
Confidence Interval Menggunakan Metode Maksimum Likelihood,”
Unnes  J.  Math. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  108–119,
2018, doi: 10.15294/ujm.v7i1.27385.