Sistem Rekomendasi Tugas Akhir Mahasiswa pada AMIK Indonesia untuk Mendukung Merdeka Belajar-Kampus Merdeka Menggunakan Metode Collaborative Filtering (CF)
Abdus Salam 1* , Fauzan Putraga Albahri 2 , Fathurrahmad 3
1,2,3 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, AMIK Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 8 June 2021 Received in revised form 1 March 2022 Accepted 5 April 2022 Available online April 2022
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v6i2.420
Keywords: Recommendation System; Thesis; Independent Learning- Independent Campus;
Collaborative filtering (CF).
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi; Tugas Akhir; Merdeka Belajar- Kampus Merdeka; Collaborative filtering (CF).

## a b s t r a c t
The purpose of this study was to develop a model of a student's final project recommendation system by applying the Collaborative Filtering (CF) method. Agile Development Methods (ASD) is used in software development where this method is widely used for software development because it can produce system requirements data that is more descriptive and easy to implement into software. After going through the process of completing this research, the results of this study; 1) In knowing the topic or research theme in the final project, students with an expert system can be seen from the themes and sub-themes and valid calculations are carried out in helping students to find out the research title for the final project quickly, 2) By applying the Collaborative Filtering (CF) method ) in detecting research topics or themes at AMIK Indonesia, it can produce valid calculations that are the same as manual calculations so that the selection process can be carried out quickly and accurately, 3) In designing this application, it consists of the  main  menu  page,  a  list  of  research  topics,  FAQs  and  about  applications  with  using  the programming language PHP, ReachJS and MySQL as data processing in the recommendation of the student's final project, and 4) The test is carried out using Mean Absolute Error (MAE), root- mean-square error (RMSE), Recall Value, and F-Measure. The results of the test evaluation show that  the  Collaborative  Filtering  (CF)  method  is  quite  accurate  with  the  resulting recommendations.

## a b s t r a k
Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan model sistem rekomendasi tugas akhir mahasiswa dengan  menerapkan  metode Collaborative  Filtering (CF).  Pada  pengembangan  perangkat  lunak digunakan metode Agile Development Methods (ASD) dimana metode ini banyak digunakan untuk pengembangan perangkat lunak karena dapat menghasilkan data kebutuhan sistem yang lebih deskriptif dan mudah diimplementasikan ke dalam perangkat lunak.. Setelah melalui proses penyelesaian  penelitian  ini,  maka  hasil  penelitian  ini;  1)  Dalam  mengetahui  topik  atau  tema penelitian pada Tugas Akhir mahasiswa dengan sistem pakar dapat dilihat dari tema dan sub- tema dan dilakukan perhitungan yang valid dalam membantu mahasiswa untuk mengetahui judul penelitian untuk tugas akhir dengan cepat, 2) Dengan menerapkan metode Collaborative Filtering (CF) dalam mendeteksi topik atau tema penelitian pada AMIK Indonesia dapat menghasilkan perhitungan valid yang sama dengan perhitungan manual sehingga proses seleksi dapat dilakukan dengan cepat dan akurat, 3) Dalam perancangan aplikasi ini terdiri dari halaman menu utama, daftar topik penelitian, FAQ dan tentang aplikasi dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, ReachJS dan MySQL sebagai pengolah data dalam rekomendasi tugas akhir mahasiswa, dan  4)  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  Mean  Absolute  Error  (MAE),  root-mean- square  error  (RMSE),  Recall  Value,  dan  F-Measure  maka  diketahui  hasil  evaluasi  pengujian diketahui bahwa metode Collaborative  Filtering (CF) cukup  akurat dengan rekomendasi yang dihasilkan.
*Corresponding Author. Email: abdussalam@amikindonesia.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
Abdus Salam, Fauzan Putraga Albahri, Fathurrahmad / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (2) 2022, 281-288

## 1. Latar Belakang
Sistem  Rekomendasi  dapat  menghasilkan  data kebutuhan  sistem  yang  lebih  deskriptif  dan  serta mudah diimplementasikan ke dalam perangkat lunak [1].    Metode  rekomendasi  digabungkan  untuk membentuk  rekomendasi  yang  lebih  komprehensif berdasarkan  titik  fermat  [2,3].    Bidang  pendidikan tidak pernah acuh terhadap teknologi baru, dan pada akhirnya  beralih  menggunakan Internet [4]. Pembelajaran  yang  ditingkatkan  dengan  dukungan teknologi,  secara  progresif,  telah  berkembang menjadi  area  penelitian  dan  praktik  penerapan teknologi  informasi  dan  komunikasi  untuk pengajaran  dan  pembelajaran  [4,5].  Skripsi  sebagai tugas  akhir,  atau  dalam  bahasa  Indonesia  disebut Tugas  Akhir,  bagi  setiap  mahasiswa  merupakan prasyarat sebelum mahasiswa lulus dan keberhasilan dalam  menyelesaikan  tugas  tersebut  antara  lain menjadi salah satu hasil belajar [6]. Penentuan topik tugas  akhir  yang  sesuai  dengan  kemampuan  siswa merupakan hal yang penting [6,7]. Salah satu strategi untuk menentukan topik adalah membaca beberapa literatur tetapi memakan waktu lebih lama [8,1]. Perlu adanya  sistem  rekomendasi  untuk  membantu mahasiswa  dalam  menentukan  topik  sesuai  dengan kemampuannya  atau  pemahaman  mata  kuliah  yang didasarkan pada transkrip akademiknya [9,10].
Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Mendikbud) Nadiem  Anwar  Makarim  kembali  meluncurkan kebijakan  Merdeka  Belajar  [11],  bertujuan  untuk meningkatkan  kompetensi  lulusan,  baik soft-skills maupun hard-skills [12]. Salah satu kegiatan dari dari tujuan  Merdeka  Belajar-Kampus  Merdeka  adalah mendorong  mahasiswa  melakukan  penelitian  [13]. Melihat  hal  tersebut,  diketahui  bahwa  penelitian sangat penting dilakukan oleh mahasiswa, akan tetapi permasalahan  dalam  pengajuan  dan  inovasi mahasiswa  menjadi  kendala  hal  lainnya.  Dimana pengajuan  judul  mahasiswa  akhir  cenderung  tidak memiliki  kebaruan.  Hasil  dari  pengamatan  peneliti bahwa  hal  tersebut  dikarenakan  minimnya pengetahuan  mahasiswa  terhadap trend topik penelitian  saat  ini.  Melihat  hal  tersebut,  maka diperlukan  sebuah  sistem  rekomendasi  tugas  akhir dimana  dapat  memberikan  sebuah  informasi  dan tema tugas akhir bagi mahasiswa sehingga nantinya diharapkan  peningkatan  kualitas  karya  tulis mahasiswa  menjadi  terarah  dan  memiliki  nilai
kebaruan.  Sistem  rekomendasi  tugas  akhir sebelumnya  telah  penulis  rancang  sebagai  konsep dasar menggunakan Model Using Case-Based Reasoning (CBR),  akan  tetapi  diperlukan  kajian  khusus  agar kelengkapan  dan  akurasi  data  menjadi  komplek dengan mengimplementasikan penggunaan algoritma Collaborative  filtering (CF),  yang  nantinya  akan diimplementasikan  sebagai  konsep  dasar  sistem rekomendasi  tugas  akhir  yang  dibangun  oleh  tim peneliti. Selama ini penanganan pengajuan tugas akhir telah banyak dilakukan di beberapa Perguruan Tinggi di Indonesia, kebanyakan aplikasi tersebut hanya pada proses  pengajuan  dan  penunjukkan  dosen pembimbing.  Sistem  rekomendasi  tugas  akhir  ini diharapkan  menjadi  solusi  bagi  mahasiswa  dan Perguruan  Tinggi  untuk  menetapkan  tema  sesuai rencana  riset  yang  memiliki  nilai  keterbaruan. Penelitian  ini  sangat  dibutuhkan  agar  nantinya  hasil penelitian  dapat  digunakan  khususnya  di  AMIK Indonesia dan merupakan suatu teknologi baru dalam meningkatkan  kualitas  karya  tulis  mahasiswa  dan model  aplikasi  mengimplementasikan  penggunaan algoritma Collaborative filtering (CF).
Penelitian ini mengambil beberapa referensi penelitian sebelumnya termasuk jurnal-jurnal yang berhubungan dengan  penelitian  ini. Berbagai strategi  rekomendasi beroperasi pada dua tingkat. Pertama, daftar peringkat Objek  Pembelajaran  dibuat,  diurutkan  berdasarkan korespondensinya  dengan  kueri,  dan  berdasarkan kualitasnya, seperti  yang ditunjukkan  oleh  repositori asal.  Dan  Kedua,  Fitur  yang  dihasilkan  sosial kemudian  digunakan  untuk  menunjukkan  kepada guru  bagaimana  Objek  Pembelajaran  yang  terdaftar telah  dieksploitasi  di  kursus  lain  [4].  Pratama, Mustaqiem,  Minarni  (2021)  melakukan  penelitian dengan  mengembangkan  aplikasi  untuk  pengajuan judul  skripsi  secara online dengan  Algoritma Winnowing [14]. Sistem rekomendasi tersebut dapat memberikan  rekomendasi  penerimaan  judul  yang diajukan  berdasarkan  perbandingan  persentase kemiripan dengan batas persentase diterima kesamaan yang  telah  ditentukan  dalam  sistem.  Mawanta, Gunawan, Wanayumini (2021) melakukan penelitian dengan menguji kemiripan kalimat judul tugas akhir dengan metode cosine similarity dan pembobotan TF- IDF dengan hasil waktu rata-rata 0,12117 dalam menit [15].  Andakke  (2021)  melakukan  penelitian  untuk menghasilkan  sistem  informasi  bank  judul  skripsi, adaptasi  penelitian  dan  pengembangan  ( Reseacrh  and
Development ) dengan model pengembangan ADDIE, diketahui  hasil  pengujian  dengan  menggunakan standar  ISO  9126  dengan  4  karakteristik,  yaitu functionality (100%), reliability (100%) tidak ditemukan error dan dengan menggunakan white-box testing tidak ditemukan  kesalahan  logika  [8].  Kusuma  & Musdholifah  (2021)  mengelompokkan  topik  skripsi berdasarkan  minat  dan  kemampuan mahasiswa tersebut  [16].  Penelitian  yang  dilakukan  dengan mengembangkan  suatu sistem rekomendasi dengan menggunakan content-based filtering dimana nantinya mahasiswa diminta  untuk  memilih  mata kuliah yang diminati beserta dengan nilainya. Setelah mendapatkan  data  yang  dibutuhkan,  maka  sistem rekomendasi  akan  mengolah  data  tersebut  lalu kemudian menampilkan judul dan abstrak publikasi yang paling sesuai dengan data yang dimasukkan.
Dari  kelima  penelitian  yang  telah  dilakukan pengembangan  dan  pengujian  terkait  sistem rekomendasi tugas akhir, tetapi hanya menampilkan hasil  dari  topik/  judul  yang  pernah  dilakukan  pada institusi  dari  objek  penelitian.  Maka  dapat disimpulkan bahwa penelitan yang diusulkan peneliti memiliki keterbaruan dalam penanganan rekomendasi  tugas  akhir  dan  memiliki  orisinalitas tinggi  dengan  kebaruan  menangani  data  dan  topik yang diambil data dataset metadata trend topik riset dari berbagai platform research ( Open Access Journal ) dan mengadaptasi  topik  yang  dilakukan  pada  institusi AMIK  Indonesia.  Pengembangan  Model  Sistem Rekomendasi  Tugas  Akhir  Mahasiswa  juga mengadaptasi  kerangka  sistem  rekomendasi  yang dilakukan oleh Nilashi et al, (2015).
Gambar 1. Kerangka Sistem Rekomendasi [17]
Pada Gambar 1, sistem rekomendasi bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi yang akurat dan terukur. Pada  tahap  pertama,  model  rekomendasi  dibangun. Pada tahap ini dilakukan beberapa tugas yaitu clustering rating , reduksi dimensionalitas menggunakan SVD dan menghasilkan matriks kesamaan item dan pengguna. Algoritme  Expectation  Maximization (EM)  digunakan untuk  setiap cluster menyediakan  matriks  untuk penghitungan  kemiripan  semantik  dari  repositori ontologi. Sedangkan pada setiap cluster dilakukan SVD untuk  mendapatkan  matriks  dekomposisi.  Dari gambar tersebut dapat dilihat bahwa, mengembangkan  model  SVD  untuk  pengguna  dan item  dengan  dekomposisi  matriks,  penghitungan kesamaan  dapat  dilakukan  secara  efektif  pada  setiap matriks. Pada fase kedua, setelah melakukan rangkaian awal  model  dalam  fase offline ,  tugas  prediksi  dan rekomendasi  yang  sesuai  dilakukan  untuk  pengguna tertentu (pengguna target) dan diberi peringkat untuk direkomendasikan  oleh  sistem  kepada  pengguna target  [17].  Algoritma  dapat  digunakan  untuk implementasi pengembangan model sistem rekomendasi tugas akhir yang diusulkan [18,19,3].

## 2. Metode Penelitian
Secara  garis  besar  penelitian  ini  dibagi  dalam  tiga tahapan, yaitu pengumpulan data pra pengembangan, pengembangan serta implementasi, dan pengumpulan data  pasca  pengembangan.  Pengumpulan  data  pra pengembangan  dimaksudkan  untuk  mendapatkan bekal  studi  pendahuluan  tentang  inti  masalah  yang sedang dihadapi, sedangkan tahap pengembangan dan implementasi berfokus pada memodelkan perancangan perangkat lunak ke dalam diagram dan membuat kode pemrograman untuk mengimplementasikan perancangan yang telah dibuat.
Sedangkan  tahapan  pengumpulan  data  pasca pengembangan  adalah  untuk  pembenahan  aplikasi yang dibuat, penarikan kesimpulan, dan saran untuk topik  penelitian  selanjutnya.  Penelitian  ini  secara pokok  akan  dilaksanakan  pada  Laboratorium Rekayasa  Perangkat  Lunak  AMIK  Indonesia.  Pada laboratorium tersebut terdapat komputer yang dapat digunakan  untuk  mengembangkan  perangkat  lunak sistem rekomendasi tugas akhir. Selain itu, penelitian ini  juga  akan  melibatkan  mahasiswa  dan  pihak akademik di luar lab untuk melakukan uji coba aplikasi yang dibuat.
Abdus Salam, Fauzan Putraga Albahri, Fathurrahmad / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (2) 2022, 281-288
Model  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian kualitatif,  artinya  data  yang  dikumpulkan  dan digunakan  untuk  penelitian  bukan  merupakan  data statistik. Dalam penelitian kualitatif, data yang diolah adalah  berupa  kata-kata  yang  dikumpulkan  dengan metode  wawancara  atau  diskusi  kelompok.  Pada pengembangan  perangkat  lunak  digunakan  metode Agile  Development  Methods (ASD)  dimana  metode  ini banyak  digunakan  untuk  pengembangan  perangkat lunak  karena  dapat  menghasilkan  data  kebutuhan sistem  yang  lebih  deskriptif  dan  mudah diimplementasikan  ke  dalam  perangkat  lunak. Peneliti  juga  mengimplementasikan  algoritma Collaborative  Filtering (CF),  yang  nantinya  akan diimplementasikan  sebagai  konsep  dasar  prototype sistem rekomendasi. Perhitungan Algoritma Collaborative Filtering (CF) berdasarkan matrik item user rating dengan ukuran m x n menggunakan rumus:
𝑅 𝑚𝑚 =   [ 𝑟 11 𝑟 12 ⋯ 𝑟 1𝑛 𝑟 21 ⋮ 𝑟 22 ⋮ ⋯ ⋱ 𝑟 2𝑛 ⋮ 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 ⋯ 𝑟 𝑚𝑚 ]
Keterangan: 𝑅 𝑚𝑚 :  Matrik nilai rating user-item m ( baris) :  Merepresentasikan sejumlah user n (kolom) :  Merepresentasikan  sejumlah  item tertentu
Adapun  tahapan  perhitungan  dimulai  dengan menentukan  matrik rating  user ke item ,  dilanjutkan dengan  menghitung similarity antar user ke  item dengan persamaan:
𝑠𝑖𝑚 (𝑢, 𝑣) = ∑ =1 𝑟 𝑢,𝑖 .𝑟 𝑣,𝑖 𝑚 𝑖 √∑ (𝑟 𝑢,1 ) 2 𝑚 𝑖=1 √∑ (𝑟 𝑣,1 ) 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Keterangan:
sim (u,v) :  Nilai similarity antara user ke u dan v terhadap item . r ui :  Nilai rating user ke u terhadap item ke i . r vi :  Nilai rating user ke v terhadap item ke i .
Sedangkan  untuk  perhitungan  hubungan  antar  dua variabel  menggunakan  model  regresi  linear,  dengan perhitungan similarity hubungan yang linear diatanra
kedua variabel tersebut, berikut persamaan correlation- based similarity :
𝑠𝑖𝑚 (𝑢, 𝑣) = ∑ =1  (𝑟 𝑢,𝑖 −𝑟 𝑢,𝑖) (𝑟 𝑣,𝑖 −𝑟 𝑣) 𝑚 𝑖 √∑ (𝑟 𝑢,1 −𝑟 𝑢 ) 2 𝑚 𝑖=1 √∑ (𝑟 𝑣,1 −𝑟 𝑣 ) 2 𝑚 𝑖=1 (2)
Keterangan: sim (u,v) :  Nilai similarity antara user ke u dan v terhadap item . r u dan r v :  Rata-rata rating user ke u dan v .
Ru dan Rv dihitung dengan persamaan:
𝑟 𝑢 = 1 𝑚 ∑ 𝑟 𝑢𝑖 𝑚 𝑖=1 Dan (3) 𝑟 𝑣 = 1 𝑚 ∑ 𝑟 𝑣𝑖 𝑚 𝑖=1
Keterangan:
r ui :  Rating user ke u terhadap item ke i . r vi :  Rating user ke v terhadap item ke i .
Pada tahapan terakhir dilakukan perhitungan prediksi user terhadap  suatu item menggunakan  persamaan berikut:
𝑃 𝑎,𝑖 =   𝑟 𝑎 + ∑ =1 (𝑟 𝑢,𝑖 −𝑟 𝑢 )𝑥𝑃 𝑎,𝑢 𝑛 𝑢 ∑ =1 𝑛 𝑢 𝑃 𝑎,𝑖 (4)
Keterangan:
P a,i :  Prediksi dari user a terhadap item ke i
P a,u
:  Nilai similarity antara user a dan u N :  Jumlah user yang  mempunyai  jarak terdekat P a,u .
Data yang dikumpulkan dalam penelitian data tekstual berupa kata dan kalimat. Pengumpulan data awal yang digunakan  untuk  mendapatkan  daftar  kebutuhan sistem  adalah  dengan  melakukan  studi  literatur tentang  sistem  rekomendasi  tugas akhir.  Selanjutnya data  studi  literatur  di- list untuk  dianalisis  antara standar  manajemen  sistem  rekomendasi  tugas  akhir yang  ingin  dicapai  dan  yang  sudah  ada  saat  ini. Selanjutnya  dilakukan  juga  studi  dokumentasi  dan analisis  yang  dapat  diakomodasi  oleh  sistem rekomendasi  tugas  akhir.  Sedankgan  model Agile Development Methods (ASD) digunakan sebagai metode dalam perancangan aplikasi yang dibangun.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisa dan Pembahasan Salah satu unsur pokok yang harus dipertimbangkan dalam  tahapan  analisis  sistem  ini  yaitu  masalah perangkat  lunak,  karena  perangkat  lunak  yang digunakan haruslah sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan. Dalam tahapan ini dilakukan pencarian dan  pengumpulan  data  serta  pengetahuan  yang diperoleh oleh sistem pakar. Sehingga pada akhirnya analisa didapat harus berupa sebuah sistem terstuktur yang  dapat  didefenisikan  dengan  baik  dan  jelas. Sistem yang dibangun untuk mengetahui trend-trend judul  karya  ilmiah  populer  yaitu  dengan  cara melakukan  konsultasi  kepada  seseorang  yang  ahli atau penggiat teknologi dan dosen AMIK Indonesia. Pada  penelitian  ini  digunakan  8  (delapan)  sampel judul penelitian/ tema tugas akhir mahasiswa.
Tabel 1. Bidang Penelitian Pada Tema Tugas Akhir Mahasiswa
No  Kode Tema Tema 1 T01 Pemberdayaan Ekonomi 2 T02 Perkotaan dan Pedesaan 3 T03 Pengembangan  Potensi  Wilayah  sesuai SDA  Unggulan  One  Village  One  Product (OVOP) 4 T04 Pengembangan  Potensi  Wisata  Penunjang PAD
5 T05 Managemen Humaniora dan SDM
6 T06 Peningkatan Kualitas Humaniora dan SDM
7 T07 Tumbuh kembang Humaniora dan SDM
8 T08 Penelitian  Saham  dan  Obligasi,  di  pasar modal 9 T09 Perbankan  Umum  maupun  Syariah, Kewirausahaan,  Pemanfaatan  TI  untuk Pengembangan Bisnis Global 10 T10 Riset Positioning Product
11 T11 Pengembangan SDM perusahaan
12 T12 Penerapan di perusahaan
13 T13 Pelayanan Sektor industri 14 T14 Pelayanan di dunia Global 15 T15 Jaringan Informasi dan sistem telekomunikasi 16 T16 Pertukaran Informasi 17 T17 Digital broadcasting 18 T18 Perangkat  keras  (komputer,  instrumen, network device) 19 T19 Community Access Point 20 T20 Cloud Computing 21 T21 Sistem Operasi 22 T22 Sistem Aplikasi 23 T23 Open Source 24 T24 Simulasi dan Komputasi
25 T25 Repository and Information Sharing 26 T26 Creative digital 27 T27 Keamanan data 28 T28 e-service 29 T29 Big Data 30 T30 Sistem Manajemen Informasi Sumber : Hasil Konsultasi dengan Ahli
Sedangkan  pada  Bidang  Penelitian  Pada  Sub-Tema Tugas  Akhir  Mahasiswa  mengadopsi  penelitian sebelumnya  pada  artikel Student  Final  Project Recommendation System Model Using Case-Based Reasoning (CBR) Method [1]. Sedangkan bidang penelitian pada tema tugas akhir dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Bidang Penelitian Pada Tema Tugas Akhir Mahasiswa
No Kode Bidang Kode Tema Bidang Penelitian Tugas Akhir 1 B01 T1, T2, T3, T4 Manajemen Lingkungan dan SDA 2 B02 T5, T6, T7 Manajemen Tata Kelola (Good Governance) 3 B03 T8,  T9,  T10, T11 Manajemen Bisnis, Enterpreneur dan Technopreneur 4 B04 T12, T13, T14 Manajemen Layanan Organisasi 5 B05 T15,  T16,  T17, T18,  T19,  T20, T21,  T22,  T23, T24,  T25,  T26, T27,  T28,  T29, T30. Teknologi  Informasi dan Komunikasi (TIK)
Adapun analisa terhadap sistem pakar yang dibangun merupakan rule yang menerapkan metode Collaborative Filtering (CF).  Di  dalam  sesi  penginputan  sistem, pengguna  diberi  pilihan  untuk  memilih  bobot keyakinan  yang  masing-masing  memiliki  bobot sebagai berikut:
Tabel 3. Terminolog Kepastian No Keterangan Bobot Pasti 1 Pasti 1 2 Hampir Pasti 0.8 3 Cukup Pasti 0.6 4 Kurang Pasti 0.4 5 Ragu 0.2 6 Tidak Diketahui 0
Dari  tabel  diatas  maka  dipresentasikan  seperti rule dibawah  ini. Refresentasi ini  digunakan  untuk memperoleh pencarian dan menentukan kesimpulan.
6 (2) 2022, 281-288
Kasus Lama Tabel 4. Kasus Nomor Kasus Nama Kasus B01 Manajemen Lingkungan dan SDA B02 Manajemen Tata Kelola (Good Governance) B03 Manajemen Bisnis, Enterpreneur dan Technopreneur B04 Manajemen Layanan Organisasi B05 Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIK)
Untuk  mencari  nilai  kemiripan  antara  basis  kasus baru dengan kasus lama maka dilakukan perhitungan menggunakan rumus similarity . Untuk data kasus lama atau disini judul tugas akhir mahasiswa lama diambil dari aplikasi repository AMIK Indonesia.

## Tabel 5. Perhitungan Kasus Baru
Kode Kasus Lama 1 Kode Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot T01 T01 0.8 1 - T02 0.8 0 T03 T03 1 1 - T09 0.6 0 = (0.8 * 1) + (0.8 * 0) + (1 * 1) + (0.6 * 0) (0.8 + 0.8 + 1 + 0.6)
= 1.8 3.2 = 0.5625 * 100 = 56.25 %

## Implementasi
Implementasi  merupakan  langkah  yang  digunakan untuk  mengoperasikan  sistem  yang  dibangun. Adapun tampilan program dalam implementasi hasil pengujian  metode Collaborative  Filtering (CF)  pada halaman depan terlihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Halaman Awal Aplikasi Terlihat  pada  gambar  2,  halaman  ini  digunakan sebagai  pencarian  judul  atau  tema  penelitian  tugas
akhir.  Setiap  pengguna  atau  mahasiswa  dapat mengetikkan  kata  kunci  atau  sebuauh  judul  pada bagian  search  bar.  Seperti  terlihat  pada  gambar  3 berikut.
Gambar 3. Memasukkan kata kunci judul penelitian Selanjutnya,  pengguna  atau  mahasiswa  dapat mengetiikan salah satu judul dan klik tombol Apply , maka  nanti  akan  ditampilkan  informasi  mengenai tema  atau  judul  penelitian  yang  direkomendasikan beserta juga ditampilkan judul/ topik penelitian yang terdahulu  pernah  dibuat  oleh  alumni.  Setiap  hasil disajikan  berdasarkan  implementasi Collaborative Filtering (CF)  sehingga  perbandingan  antara  kasus lama dan kasus baru dipisahkan sesuai dengan bobot yang dibuat oleh peneliti.
Gambar 4. Hasil dari setiap kata kunci.
Pengujian  MAE,  RMSE,  Precission,  Recall  Value,  F- Measure
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan Mean Absolute  Error  (MAE),  root-mean-square  error  (RMSE), Recall  Value, dan F-Measure maka  diketahui  hasil evaluasi  pengujian  diketahui  bahwa  metode Collaborative  Filtering (CF)  cukup  akurat  dengan rekomendasi  yang  dihasilkan,  terlihat  pada  tabel  5 berikut:
Tabel 6. Hasil Evaluasi Pengujian MAE RMSE Precission Recall Value F- Measure 3.3 3.6 0.9 1 0.8

## 4. Kesimpulan
Setelah  melalui  proses  penyelesaian  penelitian  ini, maka penulis menarik kesimpulan sebagai berikut: a) Dalam  mengetahui  topik  atau  tema  penelitian pada Tugas Akhir mahasiswa dengan sistem pakar dapat  dilihat  dari  tema  dan  sub-tema  dan dilakukan  perhitungan  yang  valid  dalam membantu  mahasiswa  untuk  mengetahui  judul penelitian untuk tugas akhir dengan cepat.
b) Dengan menerapkan metode Collaborative Filtering
(CF) dalam mendeteksi topik atau tema penelitian pada  AMIK  Indonesia  dapat  menghasilkan perhitungan valid yang sama dengan perhitungan manual  sehingga  proses  seleksi  dapat  dilakukan dengan cepat dan akurat.
c) Dalam  perancangan  aplikasi  ini  terdiri  dari halaman  menu  utama,  daftar  topik  penelitian, FAQ dan tentang aplikasi dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, ReachJS dan MySQL sebagai  pengolah  data  dalam  rekomendasi  tugas akhir mahasiswa.
d) Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan Mean Absolute  Error  (MAE),  root-mean-square  error (RMSE),  Recall  Value, dan F-Measure maka diketahui hasil evaluasi pengujian diketahui bahwa metode Collaborative  Filtering (CF)  cukup  akurat dengan rekomendasi yang dihasilkan.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih kepada Badan Riset dan Inovasi Nasional  Republik  Indonesia  dan  Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia selaku  pendonor  dana  penelitian  pada  skema penelitian  dosen  pemula  tahun  2022.  Selanjutnya kepada LLDIKTI Wilayah XIII Provinsi Aceh yang selalu  memberikan  masukkan  agar  penelitian  ini menjadi inovasi dalam peningkatan kualitias publikasi ilmiah.  Tidak  lupa  juga  kepada  LPPM  AMIK Indonesia  yang  selalu  memberikan  ide  dan gagasan serta  dukungan  sehingga  penelitian  ini  terlaksana sesuai dengan rencana tim peneliti

## 6. Daftar Pustaka
[1] Salam  A,  Fathurrahmad  F.  Student  Final Project Recommendation System Model Using Case-Based  Reasoning  (CBR)  Method.  Jurnal Mantik. 2021 Oct 14;5(3):1535-42.
[2] Li  M,  Li  Y,  Lou  W,  Chen  L.  A  hybrid recommendation system for Q&A documents. Expert  Systems  with  Applications.  2020  Apr 15;144:113088.
[3] Cui Z, Xu X, Fei XU, Cai X, Cao Y, Zhang W, Chen  J.  Personalized  recommendation  system based on collaborative filtering for IoT scenarios. IEEE  Transactions  on  Services  Computing. 2020 Jan 7;13(4):685-95.
[4] De  Medio  C,  Limongelli  C,  Sciarrone  F, Temperini M. MoodleREC: A recommendation system for creating courses using the moodle e- learning  platform.  Computers  in  Human Behavior. 2020 Mar 1;104:106168.
[5] Da’u  A,  Salim  N.  Recommendation  system based on deep learning methods: a systematic review  and  new  directions.  Artificial Intelligence Review. 2020 Apr;53(4):2709-48.
[6] Purwitasari  D,  Muflichah  A,  Hasanah  NA, Arifin  AZ.  Pemodelan  Topik  dengan  LDA untuk  Temu  Kembali  Informasi  dalam Rekomendasi  Tugas  Akhir.  Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi). 2021 Jun 19;5(3):421-8.
[7] Triawan  A.  Penerapan  Metode  Naïve  Bayes Untuk  Rekomendasi  Topik  Tugas  Akhir Berdasarkan  Daftar  Hasil  Studi  Mahasiswa  di Perguruan  Tinggi.  Teknois:  Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi  dan  Sains.  2020  Nov 27;10(2):58-70.
Abdus Salam, Fauzan Putraga Albahri, Fathurrahmad / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (2) 2022, 281-288
[8] Andakke  I.  Pengembangan  Sistem  Informasi Bank  Judul  Skripsi  Terintegrasi  Sistem Pengajuan  Judul  Pada  Jurusan  Pendidikan Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas Negeri  Makassar  (Doctoral  dissertation, Universitas Negeri Makassar).
[9] Bahruni  B,  Fathurrahmad  F.  Analisis  Trend Topik  Penelitian  pada  Web  Of  Science  dan SINTA  untuk  Penentuan  Tema  Tugas  Akhir Mahasiswa  AMIK  Indonesia  Banda  Aceh. Jurnal Saintekom. 2020 Mar 9;10(1):13-25
[10] Bahruni  B,  Fathurrahmad  F.  Analisis  Trend Topik  Pengembangan  Rekayasa  Perangkat Lunak dalam mendukung Strategi Kurikulum Perguruan  Tinggi.  Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi).  2019 Nov 3;3(2):70-4.
[11] Fuadi TM, Aswita D. Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM): Bagaimana Penerapan dan Kedala Yang Dihadapi oleh Perguruan Tinggi Swasta  di  Aceh.  Jurnal  Dedikasi  Pendidikan. 2021 Jul 30;5(2):603-14.
[12] Sudaryanto S, Widayati W, Amalia R. Konsep Merdeka  Belajar-Kampus  Merdeka  dan Aplikasinya  dalam  Pendidikan  Bahasa  (dan Sastra)  Indonesia.  Kode:  Jurnal  Bahasa. 2020;9(2).
[13] Sopiansyah  D,  Masruroh  S,  Zaqiah  QY, Erihadiana  M.  Konsep  dan  Implementasi Kurikulum MBKM (Merdeka Belajar Kampus Merdeka).  Reslaj:  Religion  Education  Social Laa Roiba Journal. 2022;4(1):34-41.
[14] Pratama  NP,  Mustaqiem  M,  Minarni  M. Pengembangan  Sistem  Informasi  Pengelolaan Judul  Skripsi  dan  Tugas  Akhir  dengan  Fitur Deteksi  Kemiripan  Menggunakan  Algoritma Winnowing.  TIN:  Terapan  Informatika Nusantara. 2021 Oct 15;2(5):271-8.
[15] Mawanta I, Gunawan TS, Wanayumini W. Uji Kemiripan Kalimat Judul Tugas Akhir dengan Metode Cosine Similarity dan Pembobotan TF- IDF.  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA. 2021 Apr 25;5(2):726-38.
[16] Kusuma HS, Musdholifah A. Recommendation System for Thesis Topics Using Content-based Filtering.  IJCCS  (Indonesian  Journal  of Computing and Cybernetics Systems). 2021;15(1):65-74.
[17] Nilashi M, Ibrahim OB, Ithnin N, Zakaria R. A multi-criteria  recommendation  system  using dimensionality  reduction  and  Neuro-Fuzzy techniques. Soft Computing. 2015 Nov;19(11):3173-207. [18] Thorat  PB,  Goudar  RM,  Barve  S.  Survey  on collaborative  filtering ,  content-based  filtering  and hybrid  recommendation  system.  International Journal  of  Computer  Applications.  2015  Jan 1;110(4):31-6.
[19] Haviluddin  H,  Patandianan  SJ,  Putra  GM, Puspitasari  N,  Pakpahan  HS.  Implementasi Metode  K-Means  Untuk  Pengelompokkan Rekomendasi  Tugas  Akhir.  Informatika Mulawarman:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer. 2021 Mar 11;16(1):13-8.