http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Rekomendasi Dosen Pembimbing Skripsi menggunakan Metode Cosine Similiarity

## Recommendations of Thesis Supervisor using the Cosine Similarity Method
Hairani Hairani*, Mujahid Ilmu Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Bumigora BTN Griya Pesona Alam Blok E23, Mataram, Indonesia *e-mail: hairani@universitasbumigora.ac.id
( received : 6 April 2022, revised : 18 Juli 2022, accepted : 24 Juli 2022)

## Abstrak
Selama  proses  penulisan  skripsi,  peran  dosen  pembimbing  sangat  dibutuhkan  agar  penyelesaiannya tepat  waktu  sehingga  kualitas  skripsi  terjaga.  Salah  satu  permasalahan  dalam  penentuan  dosen pembimbing skripsi S1 ilmu komputer Universitas Bumigora adalah adanya unsur subyektifitas ketua prodi  dalam  penentuan  dosen  pembimbing  skripsi.  Tidak  hanya  itu,  proses  pemilihan  dosen pembimbing dilakukan secara manual sehingga dapat memakan waktu lama dan dapat memperlambat pengerjaan skripsi mahasiswa. Pengerjaan skripsi mahasiswa menjadi terlambat dan tidak tepat waktu, jika  topik  skripsinya  tidak  sesuai  dengan  kompetensi  dosen.  Penelitian  ini  bertujuan  implementasi metode cosine similarity untuk rekomendasi dosen pembimbing skripsi S1 ilmu komputer Universitas Bumigora.  Tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  pengumpulan  dokumen  skripsi,  pra-pengolahan  teks ( Case  Folding,  Tokenization,  Filtering , Stemming ),  Pembobotan  kata  dengan  TF-IDF,  implementasi metode cosine similarity , dan pengujian akurasi. Data yang digunakan sebanyak 113 dokumen skripsi yang terbagi sebagai data training sebanyak 90 dokumen dan data testing 23 dokumen. Berdasarkan hasil  pengujian  pada  data testing ,  metode cosine  similarity dapat  merekomendasikan  dosen pembimbing  secara  benar  sebanyak  21  dari  23  dokumen  skripsi  dengan  akurasi  sebesar  91.3%. Dengan  demikian,  metode cosine  similiarity dapat  diterapkan  pada  kasus  pemilihan  dosen pembimbing  skripsi  S1  ilmu  komputer  Universitas  Bumigora  karena  memiliki  akurasi  yang  sangat baik
Kata kunci: Rekomendasi Dosen Pembimbing, Metode Cosine Similarity , Penambangan Teks.

## Abstract
During the thesis writing process, the role of the supervisor is needed so that the completion of the thesis is timely so that the quality of the thesis is maintained. One of the problems in determining the thesis supervisor for undergraduate computer science at Bumigora University is the subjectivity of the head of the study program in determining the thesis supervisor. Not only that, the selection process for  supervisors  is  done  manually  so  that  it  can  take  a  long  time  and  can  slow  down  student  thesis work.  Students' thesis work will be late and not on time if the thesis topic is not in accordance with the  competence  of  the  lecturer.  This  study  aims  to  apply  the  cosine  similarity  method  to  the recommendation of a thesis supervisor for undergraduate computer science at Bumigora University. The stages of this research consist of collecting thesis documents, pre-processing text (Case Folding, Tokenization,  Filtering,  Stemming),  word  weighting  with  TF-IDF,  implementation  of  the  cosine similarity method, and accuracy testing. The data used are 113 thesis documents which are divided as training data as many as 90 documents and testing data 23 documents. Based on the testing data on the  test,  the  cosine  similarity  method  can  correctly  recommend  21  of  23  thesis  documents  with  an accuracy of 91.3%. Thus, the cosine similarity method can be applied to the case of selecting a thesis supervisor  for  undergraduate  computer  science  at  Bumigora  University  because  it  has  very  good accuracy.
Keywords: Thesis Supervisor Recommendations; Cosine Similarity Method; Text Mining.

## 1 Pendahuluan
Salah  satu  persyaratan  mahasiswa  untuk  mendapatkan  gelar  sarjana  adalah  pengerjaan  skripsi. Skripsi  merupakan  proses  penyelesaian  suatu  permasalahan  dengan  kaidah  akademik.  Dalam penyusunan skripsinya, mahasiswa membutuhkan peran dosen pembimbing. Selama proses penulisan skripsi,  peran  dosen  pembimbing  sangat  dibutuhkan  agar  penyelesaiannya  tepat  waktu  dan  kualitas skripsi  terjaga.  Salah  satu  permasalahan  dalam  penentuan  dosen  pembimbing  skripsi  S1  ilmu komputer  Universitas  Bumigora  adalah  adanya  unsur  subyektifitas  ketua  prodi  dalam  penentuan dosen pembimbing skripsi. Tidaknya hanya itu, proses penentuan dosen pembimbing dilakukan secara manual  sehingga  membutuhkan  waktu  lama  dan  dapat  memperlambat  pengerjaan  skripsi mahasiswanya.  Kesalahan  penentuan  dosen  pembimbing  dapat  mengakibatkan  pengerjaan  skripsi menjadi terlambat dan tidak tepat waktu, jika topik skripsi mahasiswa tidak sesuai dengan kompetensi dosen.  Solusi  yang  ditawarkan  adalah  pembuatan  aplikasi  rekomendasi  dosen  pembimbing  skripsi dengan  pencocokan  judul  skripsi  yang  telah  dibimbing  sebelumnya  dengan  bidang  keahlian  dosen menggunakan  metode similiarity .  Namun,  sebelum  dilakukan  pembuatan  sistem  rekomendasi  dosen pembimbing skripsi, dibutuhkan sebuah metode similiarity rekomendasi yang memiliki akurasi yang sangat baik. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk menemukan model atau metode yang tepat pada rekomendasi dosen pembimbing.
Penelitian  sebelumnya  tentang  data mining ataupun text  mining bidang  pendidikan  sudah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  seperti  metode  C4.5  digunakan  untuk  penentuan  beasiswa  dengan akurasi sebesar 92% [1] dan akurasi 81% [2], penelitian [3] menggunakan metode C4.5 untuk prediksi kelulusan dengan akurasi 93%, dan penelitian [4] menggunakan metode naïve bayes untuk klasifikasi topik  skripsi  berdasarkan  abstrak  dengan  akurasi  88%.  Adapun  penelitian  yang  berfokus  pada permasalahan rekomendasi dosen pembimbing sudah dilakukan oleh peneliti menggunakan berbagai metode,  diantaranya  adalah  metode Cosine  Similiarity oleh  [5],  [6]  dengan  masing-masing  akurasi sebesar  75  %  dan  98%  ,  metode  Naïve  Bayes  [7]  mendapatkan  presisi  dan recall masing-masing sebesar  74%  dan  100%,  metode Vector  Space  Model (VSM)  [8]  dengan  akurasi  93%,  SVM  dan Weighted  Product [9]  dengan  presisi  93%,  AHP  [10],  dan Dice  Coefficient  Similarity [11]  dengan akurasi sebesar 88%.
Penelitian  [5]  menggunakan  metode cosine similarity untuk  pemilihan  dosen pembimbing  pada jurusan sistem informasi Politeknik Negeri Malang. Penelitian tersebut menghasilkan akurasi sebesar 75%  terhadap  data  uji  sebanyak  20  data.  Penelitian  [6]  melakukan  klasifikasi  dokumen  skripsi berdasarkan kategori menggunakan  metode cosine similarity . Akurasi metode cosine similarity pada penelitian tersebut sebesar 98% dengan menggunakan data latih 50 data. Penelitian [7] menggunakan metode cosine similarity untuk pencocokkan dosen pembimbing tugas akhir berdasarkan judul, topik, abstrak,  dan  kompetensi  dosen.  Hasil  penelitiannya  memperoleh  presisi  dan recall masing-masing sebesar 74% dan 100% pada data uji yang digunakan sebanyak 10 dokumen.
Berdasarkan  penelitian  diatas,    metode cosine  similarity memperoleh  rata-rata  performa  yang baik  pada  kasus  pencocokan  tingkat  kemiripan  antar  dokumen  skripsi.  Persamaan  penelitian  ini dengan penelitian sebelumnya adalah menggunakan metode cosine similarity pada kasus rekomendasi dosen  pembimbing  berdasarkan  judul  dan  kompetensi  dosen,  sedangkan  perbedaannya  adalah  pada data  yang  digunakan.  Dimana  penelitian  ini  mengunakan  data  skripsi  jurusan  ilmu  komputer Universitas  Bumigora  tahun  2020  yang  berisi  judul  skripsi,  dosen  pembimbing,  dan  kompetensi dosen. Adapun tujuan penelitian ini adalah implementasi metode c osine  similarity untuk rekomendasi dosen pembimbing skripsi pada prodi S1 Ilmu Komputer Universitas Bumigora berdasarkan judul dan kompetensi dosen yang diuji berdasarkan akurasi.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  sebelumnya  tentang  data mining ataupun text  mining bidang  pendidikan  sudah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  seperti  metode  C4.5  digunakan  untuk  penentuan  beasiswa  dengan akurasi sebesar 92% [1] dan akurasi 81% [2], penelitian [3] menggunakan metode C4.5 untuk prediksi kelulusan dengan akurasi 93%, dan penelitian [4] menggunakan metode naïve bayes untuk klasifikasi topik  skripsi  berdasarkan  abstrak  dengan  akurasi  88%.  Adapun  penelitian  yang  berfokus  pada permasalahan rekomendasi dosen pembimbing sudah dilakukan oleh peneliti menggunakan berbagai metode,  diantaranya  adalah  metode Cosine  Similiarity oleh  [5],[6]  dengan  masing-masing  akurasi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
sebesar  75  %  dan  98%  ,  metode  Naïve  Bayes  [7]  mendapatkan  presisi  dan recall masing-masing sebesar  74%  dan  100%,  metode Vector  Space  Model (VSM)  [8]  dengan  akurasi  93%,  SVM  dan Weighted  Product [9]  dengan  presisi  93%,  AHP  [10],  dan Dice  Coefficient  Similarity [11]  dengan akurasi sebesar 88%.
Penelitian  [5]  menggunakan  metode cosine similarity untuk  pemilihan  dosen pembimbing  pada jurusan sistem informasi Politeknik Negeri Malang. Penelitian tersebut menghasilkan akurasi sebesar 75%  terhadap  data  uji  sebanyak  20  data.  Penelitian  [6]  melakukan  klasifikasi  dokumen  skripsi berdasarkan kategori  menggunakan  metode cosine similarity . Akurasi metode cosine similarity pada penelitian tersebut sebesar 98% dengan menggunakan data latih 50 data. Penelitian [7] menggunakan metode cosine similarity untuk pencocokkan dosen pembimbing tugas akhir berdasarkan judul, topik, abstrak,  dan  kompetensi  dosen.  Hasil  penelitiannya  memperoleh  presisi  dan recall masing-masing sebesar 74% dan 100% pada data uji yang digunakan sebanyak 10 dokumen.
Berdasarkan penelitian diatas, metode cosine similarity memperoleh rata-rata performa yang baik pada  kasus  pencocokan  tingkat  kemiripan  antar  dokumen  skripsi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini menggunakan metode cosine similarity pada kasus rekomendasi dosen pembimbing berdasarkan judul dan kompetensi dosen.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Tahap pertama adalah pengumpulan data. Data yang digunakan penelitian ini berupa data skripsi jurusan  ilmu  komputer  Universitas  Bumigora  tahun  2020  yang  berisi  judul  skripsi,  dosen pembimbing,  dan  kompetensi  dosen.  Data  diperoleh  dari  ketua  jurusan  ilmu  komputer  Universitas Bumigora sebanyak 113 data.
Tahapan  kedua  adalah  pra-pengolahan  teks.  Data  yang  sudah  didapatkan  pada  fase  sebelumnya masih  bersifat  mentah  sehingga  terdapat noise seperti  terdapat  simbol,  angka,  tanda  baca,  dan  kata sambung yang dapat menurunkan performa metode yang digunakan. Oleh karena itu pra-pengolahan dibutuhkan untuk mendapatkan data berkualitas sehingga terhindar dari noise [13][4]. Pra-pengolahan teks  penelitian  ini  terdiri  dari Case  Folding , Tokenization,  Filtering ,  dan Stemming . Case  Folding digunakan  untuk  merubah  huruf  teks  dokumen  skripsi  menjadi  huruf  kecil. Tokenization digunakan untuk  memisahkan  teks  pada  dokumen  skripsi  menjadi  token-token. Filtering digunakan  untuk menghapus  kata  tidak  penting  seperti  kata  hubung,  kata  ganti,  dll.  Sedangkan stemming digunakan untuk mengubah kata yang berimbuhan menjadi kata dasar pada teks dokumen skripsi
Tahapan  ketiga  adalah  proses  pembobotan  setiap term atau  kata  pada  dokumen  teks  skripsi menggunakan  metode  TF-IDF.  Metode  TF-IDF  menggabungkan  dua  konsep  yaitu  TF  dan  IDF.  TF mencari  nilai  kemunculan  term  pada  dokumen  terkait,  semakin  banyak  kemunculan  term  pada dokumen  terkait  semakin  baik.  Sedangkan  konsep  IDF  berbanding  terbalik  dengan  metode  TF, semakin  jarang  kemunculan  term  pada  seluruh  dokumen  semakin  baik.  Metode  TF-IDF  dihitung menggunakan persamaan (1) [14].
Volume 11, Nomor 3, September 2022: 646-654
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
log ij ij j ij j N W tf x idf tf x df           (1)
ij W merupakan  bobot  term  ke-j  terhadap  dokumen  i. ij tf merupakan  jumlah  kemunculan  term  j pada  dokumen  d. N adalah  jumlah  dokumen,  dan i df merupakan  jumlah  kemunculan  term  j  pada seluruh dokumen
Tahapan  keempat  adalah  implementasi  metode Cosine  Similiarity untuk  rekomendasi  dosen pembimbing  skripsi    S1  ilmu  komputer  Universitas  Bumigora  dengan  melihat  kemiripan  antar dokumen data latih dengan data uji pada data yang digunakan. Hasil dari metode Cosine Similiarity menampilkan list calon dosen pembimbing berdasarkan nilai kemiripan tertinggi. Adapun perhitungan metode Cosine Similiarity menggunakan persamaan (2) [15][16].
0
2 2 0 0 ( * ) . ( , )= . * n i i i n n i i i i x y x y sim x y x y x y       
(2)
Dimana i x dan i y merupakan sebuah vektor yang akan dicari tingkat kemiripannya, sedangkan i x dan i y merupakan panjang vektor.
Tahapan  terakhir  adalah  pengujian  akurasi  metode Cosine  Similiarity menggunakan  persamaan (3) [17][18].
Jumlah Klasifikasi Benar Akurasi= Jumlah Data Testing (3)

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  penelitian  ini  berupa  data  skripsi  jurusan  ilmu  komputer  Universitas Bumigora  tahun  2020  yang  berisi  judul  skripsi,  dosen  pembimbing,  dan  kompetensi  dosen  yang ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Data  diperoleh  dari  ketua  jurusan  ilmu  komputer  Universitas  Bumigora sebanyak 113 data.
Tabel 1. Data Dokumen Skripsi Nomor Dokumen Judul Dosen Pembimbing Kompetensi D1 Game  Education Bahasa  Jerman  Dasar Berbasis Desktop untuk siswa Kelas X SMA Negeri 3 Mataram Miftahul Madani, M.Kom Aplikasi  Multimedia  dan Augmanted Reality D2 Perancangan  Media  Pemasaran  Rumah Bersubsidi dan Rumah Komersial Berbasis 3 Dimensi  dengan  Tambahan  Audio  pada Augmented Reality PT. Varindo Lombok Inti Mataram Ria Rismayati, M.Kom Sistem  Pakar  dan  Sistem Pendukung Keputusan D3 Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif  IPA  pada  Materi  Mikroorganisme Berbasis Mobile di SMKN 1 Kopang Suriyati, M.Kom Aplikasi  Multimedia  dan Sistem Pendukung Keputusan D4 Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Telinga Hidung  Tenggorokan  (THT)  menggunakan Metode  Forward  Chaining  dan  Certainty Factor Berbasis Web Hairani, M.Eng Data  Mining  dan  Sistem Pendukung Keputusan D5 Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kelayakan Calon Transmigran dengan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Weighted Product Heroe Santoso, M.Kom Sistem Pendukung Keputusan dan Augmented Reality … ……………………….. D113 Aplikasi  Monitoring  Sumber  Daya Proxmox VE Berbasis Web I Putu Hariyadi, M.Kom Aplikasi Jaringan Komputer dan Cloud Computing

## 4.2 Pra-Pengolahan Teks
Data yang sudah didapatkan pada fase sebelumnya masih bersifat mentah sehingga terdapat noise seperti  terdapat  simbol,  angka,  tanda  baca,  dan  kata  sambung  yang  dapat  menurunkan  performa metode  yang  digunakan  Oleh  karena  itu  pra-pengolahan  dibutuhkan  untuk  mendapatkan  data berkualitas sehingga terhindar dari noise [13] [4]. Pra-pengolahan teks penelitian ini terdiri dari Case Folding , Tokenization,  Filtering ,  dan Stemming . Case  Folding digunakan  untuk  merubah  huruf teks dokumen skripsi menjadi huruf kecil. Tokenization digunakan untuk memisahkan teks pada dokumen skripsi  menjadi  token-token. Filtering digunakan  untuk  menghapus  kata  tidak  penting  seperti  kata hubung,  kata  ganti,  dll.  Sedangkat stemming digunakan  untuk  mengubah  kata  yang  berimbuhan menjadi kata dasar pada teks dokumen skripsi. Adapun hasil penggunaan teknik pra-pengolahan teks dokumen skripsi ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Pra-Pengolahan Teks Pra-Pengolahan Teks Hasil Data Asli Game Education Bahasa Jerman Dasar Berbasis Desktop pada  SMA Negeri 3 Mataram Case Folding game  education  bahasa  jerman  dasar  berbasis  desktop  pada  sma  negeri  3 mataram Tokenization “game”,  “education”,  “bahasa”,  “jerman”,  “dasar”,  “berbasis”,  “desktop”, “pada”, “sma”, “negeri”,“mataram” Filtering “game”,  “education”,  “bahasa”,  “jerman”,  “dasar”,  “berbasis”,  “desktop”, “sma”, “negeri”,“mataram” Stemming “game”, “education”, “bahasa”, “jerman”, “dasar”, “basis”, “desktop”,  “sma”,
“negeri”,“mataram”

## 4.3 Pembobotan Teks
Adapun proses pembobotan menggunakan metode TF-IDF menggunakan 3 dokumen teks skripsi seperti berikut:
D1 =  Game  Education  Bahasa  Jerman  Dasar  Berbasis  Desktop  untuk  Mahasiswa  Kelas  X  SMA Negeri 3 Mataram D2 =  Perancangan  Media  Pemasaran  Rumah  Bersubsidi  dan  Rumah  Komersial  Berbasis  3  Dimensi dengan Tambahan Audio pada Augmented Reality PT. Varindo Lombok Inti Mataram D3 = Media Pembelajaran Organ Pencernaan Manusia Berbasis Multimedia Interaktif (Studi Kasus : Kelas V SDN INPRES NTORI Kec. Wawo, Kab. Bima)
Sebelum  dilakukan  pembobotan  teks  menggunakan  metode  TF-IDF  terlebih  dahulu  dilakukan pre-processing untuk  meningkatkan  kualitas  teks.  Adapun  hasil pre-processing teks  pada  ketiga dokumen diatas seperti berikut :
D1  =  “game”,  “education”,  “bahasa”,  “jerman”,  “dasar”,  “basis”,  “desktop”,  “mahasiswa”,  “kelas”, “sma”, “negeri”, “mataram”
D2  =  “rancang”,  “media”,  “pasar”,  “rumah”,  “subsidi”,  “rumah”,  “komersial”,  “basis”,  “dimensi”, “tambah”, “audio”, “augmented”, “reality”, “pt”, “varindo”, “lombok”, “inti”, “mataram” D3  =  “media”,  “ajar”,  “organ”,  “cerna”,  “manusia”,  “basis”,  “multimedia”,  “interaktif”,  “studi”, “kelas”, “sdn”, “inpres”, “ntori”, “kec”, “wawo”, “kab”, “bima
Hasil pre-processing pada  ketiga  dokumen  tersebut,  selanjutnya  dilakukan  pembobotan  kata menggunakan  metode  TF-IDF  untuk  mendapatkan  bobot  setiap  kata  atau term seperti  ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pembobotan Kata Menggunakan TF-IDF Term TF DF IDF W D1 D2 D3 D1 D2 D3 game 0.08333 0 0 1 0.47712 0.03976 0 0 education 0.08333 0 0 1 0.47712 0.03976 0 0 bahasa 0.08333 0 0 1 0.47712 0.03976 0 0 jerman 0.08333 0 0 1 0.47712 0.03976 0 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dasar 0.08333 0 0 1 0.47712 0.03976 0 0 basis 0.08333 0.05882 0.05882 3 0 0 0 0 dekstop 0.08333 0 0 1 0.47712 0.03976 0 0 ……… ……… …. …. …. ……… ……….  … …. bima 0 0 0.05882 1 0.47712 0.03976 0 0.03976 Total 0.38718 0.41364 0.41364

## 4.4 Metode Cosine Similarity
Setelah dilakukan proses pembobotan kata, selanjutnya dilakukan mencari tingkat kemiripan antar dokumen  menggunakan  metode Cosine  Similarity dengan  menghitung  kemiripan  vektor  data testing dengan  data training pada  dokumen  teks  skripsi.  Misalnya  contoh  pencarian  tingkat  kemiripan dokumen D3 dengan D1 dan D2 berdasarkan persamaan (2).
0
2 2 0 0 2 2 2 2 2 2 ( * ) ( , ) *
(0.03976 * 0) (0.03976 * 0) ........... (0 * 0.02806
( 1, 3) (0.03976) (0.03976) .... (0.01467) * (0.02806) (0.02806) ..... (0.02806) 0.00015 0.0
n i i i n n i i i i x y sim x y x y
sim D D
   
         
 
 
0.01169 1283  2 2 2 2 2 2 (0 * 0) (0 * 0.01035) ........... (0.028065* 0) ( 2, 3) (0.01035) (0.02806) .... (0.02806) * (0.02806) (0.02806) ..... (0.02806) 0.00011 0.00978 0.01283 sim D D            
Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode Cosine  Similiarity ,  dokumen  D3  memiliki  tingkat kemiripan dengan dokumen D1, karena nilai kemiripannya lebih tinggi dengan dokumen D2.

## 4.5 Pengujian Hasil
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data testing sebanyak  23  dari  113 instance untuk  mengukur ketepatan  (akurasi)  metode Cosine  Similiarity dalam  rekomendasi  dosen  pembimbing  skripsi Universitas Bumigora. Data testing dan hasil pengujiannya ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Data Testing Data Testing Judul Aktual Prediksi Keterangan 1 Implementasi Augmented  Reality pada Brosur SMK Negeri 2 Mataram Berbasis Android Ria Rismayati, M.Kom Ria Rismayati, M.Kom Valid 2 Penerapan  Objek  3  Dimensi  pada Buku  Kimia  Berbasis Augmented Reality SMA Negeri 1 Plampang Melati Rosanensi M.Kom Melati Rosanensi M.Kom Valid 3 Penerapan Augmented Reality sebagai Media Bantu Promosi Perhiasan Berbasis Android Heroe Santoso, M.Kom Heroe Santoso, M.Kom Valid 4 Penerapan Augmented Reality sebagai Media Pengenalan Tumbuhan Hidroponik Heroe Santoso, M.Kom Heroe Santoso, M.Kom Valid 5 Aplikasi  Multimedia  Komik  Digital Interaktif Cerita Dewi Anjani Berbasis Mobile Melati Rosanensi M.Kom Miftahul Madani, M.Kom Tidak Valid 6 Media Pembelajaran Reprodksi Melati Melati Valid
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tubuh Manusia menggunakan Augmented  Reality  (Studi  Kasus  : SMAN 2 Selong) Rosanensi M.Kom Rosanensi M.Kom 7 Penerapan  Augmented  Reality  pada Brosur  Rumah  Sakit  Umum  Daerah Awet  Muda  Narmada  Berbasis Mobile Heroe Santoso, M.Kom Heroe Santoso, M.Kom Valid 8 Visualisasi  Proses  Asam  Lambung menggunakan Augmented  Reality Berbasis Mobile Miftahul Madani, M.Kom Miftahul Madani, M.Kom Valid 9 Implementasi Google  Map pada Flutter untuk Aplikasi Kurir Mobile Box Pahrul Irfan, M.Kom Pahrul Irfan, M.Kom Valid 10 Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Skizofrenia  menggunakan  Metode Dempster-Shafer Hairani, M.Eng Hairani, M.Eng Valid 11 Sentimen Analisis Terhadap Kenaikan  Tarif  BPJS  Kesehatan menggunakan  Algoritma Support Vector Machine Ni Luh Putu Merawati, M.Cs Heroe Santoso, M.Kom Tidak Valid 12 Sistem Pendukung Keputusan menggunakan Metode Analytic Hierarchy  Process (AHP)  dan Topsis  untuk  Seleksi  Penerimaan Beasiswa Berbasis Web Hairani, M.Eng Hairani, M.Eng Valid 13 Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Calon Transmigran  dengan  Menggunakan Metode Fuzzy Weighted Product Heroe Santoso, M.Kom Heroe Santoso, M.Kom Valid 14 Sistem  Informasi  Penjualan  Emas dan  Mutiara  Berbasis  Android (Studi Kasus Sakura Mutiara Lombok) Ismarmiaty, MMSI Ismarmiaty, MMSI Valid 15 Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Telinga Hidung Tenggorokan (THT) menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty  Factor Berbasis Web Hairani, M.Eng Hairani, M.Eng Valid 16 Analisis  Penerapan Unified  Threat Management (UTM) untuk Keamanan  Layanan Database pada Container Docker I Putu Hariyadi, M.Kom I Putu Hariyadi, M.Kom Valid 17 Analisa  dan  Implementasi  Performa Virtualisasi  KVM  pada Private Cloud untuk Layanan VOIP Raisul Azhar, M.T Raisul Azhar, M.T Valid 18 Aplikasi  Monitoring  Sumber  Daya Proxmox VE Berbasis Web I Putu Hariyadi, M.Kom I Putu Hariyadi, M.Kom Valid 19 Push Notification untuk Memaksimalkan  Promosi  Produk menggunakan Google Cloud Messaging (Studi  Kasus  :  CV Jembatan Baru) Pahrul Irfan, M.Kom Pahrul Irfan, M.Kom Valid 20 Analisis Unjuk Kerja Perangkat dan Desain Jaringan Komputer Raisul Azhar, M.T Raisul Azhar, M.T Valid
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
menggunakan Top  Down  Network Desain (STAHN Gde Pudja Mataram) 21 Implementasi Electronic Nose Berbasis Internet Of Things menggunakan Website sebagai Monitoring Jenis Gas I Putu Hariyadi, M.Kom I Putu Hariyadi, M.Kom Valid 22 Sistem  Monitoring  Suhu  Air  untuk Budidaya Ikan Lele Berbasis Internet Of Things (IOT) Lalu Zazuli Azhar, M.Kom Lalu Zazuli Azhar, M.Kom Valid 23 Sistem Monitoring Tumpahan Minyak Berbasis Internet Of Things Andi Sofyan Anas, M.Kom Andi Sofyan Anas, M.Kom Valid
Berdasarkan  hasil  pengujian  data testing pada  Tabel  1  didapatkan  akurasi  metode Cosine Similiarity berdasarkan persamaan (1).
21 Akurasi *100 0.9130 *100 91.3% 23   
Implementasi metode Cosine Similiarity untuk rekomendasi dosen pembimbing skripsi memiliki akurasi  sebesar 91,3% berdasarkan  hasil  pengujian  pada  data testing . Akurasi  metode Cosine Similiarity dipengaruhi  tingkat  kemiripan  pada  judul  skripsi  dan  kompetensi  dosen.  Selain  itu, penggunaan term unik sangat berpengaruh pada perhitungan metode Cosine Similarity [6].

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  implementasi  metode cosine  similarity untuk  rekomendasi  dosen pembimbing    skripsi  S1  ilmu  komputer  Universitas  Bumigora.  Data  yang  digunakan  sebanyak  113 dokumen skripsi yang terbagi sebagai data training sebanyak 90 dokumen dan data testing sebanyak 23  dokumen.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  data testing ,  metode cosine  similarity dapat merekomendasi dosen pembimbing secara benar sebanyak 21 dari 23 dokumen skripsi dengan akurasi sebesar 91.3% .  Dengan  demikian,  metode cosine  similiarity dapat  diterapkan  pada  kasus  pemilihan dosen  pembimbing  S1  ilmu  komputer  Universitas  Bumigora  karena  memiliki  akurasi  yang sangat baik .  Penelitian  selanjutnya  dapat  mengkombinasikan  metode cosine  similarity dengan  k-nn  untuk rekomendasi dosen pembimbing.

## Referensi
[1] A. S. Suweleh, D. Susilowati, and Hairani Hairani, “Aplikasi Penentuan Penerima Beasiswa menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal BITe , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[2] H.  Hairani,  A.  S.  Suweleh,  and  D.  Susilowaty,  “Penanganan  Ketidak  Seimbangan  Kelas menggunakan Pendekatan Level Data,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 20, no. 1, pp. 109–116, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.846.
[3] D.  Kurniawan,  A.  Anggrawan,  and  H.  Hairani,  “Graduation  Prediction  System  on  Students using  C4.5  Algorithm,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer , vol. 19, no. 2, pp. 358–365, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.685.
[4] H.  Hairani,  A.  Anggrawan,  A.  I.  Wathan,  K.  A.  Latif,  K.  Marzuki,  and  M.  Zulfikri,  “The Abstract  of  Thesis  Classifier  by  using  Naive  Bayes  Method,”  in Proceedings  -  2021 International  Conference  on  Software  Engineering  and  Computer  Systems  and  4th International  Conference  on  Computational  Science  and  Information  Management,  ICSECS- ICOCSIM 2021 , 2021, no. August, pp. 312–315, doi: 10.1109/ICSECS52883.2021.00063.
[5] R.  Rismanto,  A.  Rachmad  Syulistyo,  and  B.  P.  Citra  Agusta,  “Research  Supervisor Recommendation  System  based  on  Topic  Conformity,” International  Journal  of  Modern Education  and  Computer  Science ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  26–34,  Feb.  2020,  doi: 10.5815/ijmecs.2020.01.04.
Volume 11, Nomor 3, September 2022: 646-654
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[6] R.  T. Wahyuni,  D.  Prastiyanto, and  E.  Supraptono, “Penerapan  Algoritma  Cosine  Similarity dan  Pembobotan  TF-IDF  pada  Sistem  Klasifikasi  Dokumen  Skripsi,” Jurnal  Teknik  Elektro , vol. 9, no. 1,
pp. 18–23, 2017, [Online]. Available:
https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jte/article/view/10955/6659.
[7] M. Asfi, N. Fitrianingsih, D. Pembimbing, N. Skripsi, and C. Bayes, “Implementasi Algoritma Naive  Bayes  Classifier  sebagai  Sistem  Rekomendasi  Pembimbing  Skripsi,” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 5, no. 1, pp. 44–50, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/2536.
[8] R.  R.  A.  Siregar,  F.  A.  Sinaga,  and  R.  Arianto,  “Aplikasi  Penentuan  Dosen  Penguji  Skripsi menggunakan Metode TF-IDF dan Vector Space Model,” Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems , vol. 1, no. 2, p. 171, 2017, doi:
10.24912/computatio.v1i2.1014.
[9] Y.  R.  Pradana,  A.  A.  Supianto,  and  Y.  T.  Mursityo,  “Prediksi  Bidang  Penelitian  dan Rekomendasi  Dosen  Pembimbing  Skripsi  Berdasarkan  Konten  Latar  Belakang  pada  Naskah Proposal Menggunakan Metode Multi-Class Support Vector Machine dan Weighted Product,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  8,  no.  2,  p.  403,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021824511.
[10] J.  S.  Simanungkalit,  H.  T.  Sihotang,  S.  P.  Nusantara,  J.  Iskandar,  M.  No,  and  N.  Sumatra, “Decision  Support  System  for  Selection  of  Thesis  Advisors  Supervisors  Thesis  Advisors according to the Field of Science Using the AHP Method,” vol. 3, no. 4, 2020.
[11] F.  T.  Anggraeni,  I.  Y.  Purbasari,  and  E.  F.  Wulandari,  “Undergraduate  Thesis  Supervisor Recommendation  based  on  Text  Similarity,”  in The  5th  International  Conference  on Information Technology and Bussiness (ICITB 2019) , 2019, pp. 248–256.
[12] L. Yasni, I. M. I. Subroto, and S. F. C. Haviana, “Implementasi Cosine Similarity Matching dalam Penentuan Dosen Pembimbing Tugas Akhir,” Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, vol. 20, no. 1, pp. 22–28, Jan. 2018, doi: 10.14710/transmisi.20.1.22-28.
[13] A.  Rahman  and  A.  Doewes,  “Online  News  Classification  using  Multinomial  Naive  Bayes,” ITSMART: Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi , vol. 6, no. 1, pp. 32–38, 2017.
[14] A.  Prabhat  and  V.  Khullar,  “Sentiment  Classification  on  Big  Data  using  Naïve  bayes  and Logistic  Regression,”  in 2017  International  Conference  on  Computer  Communication  and Informatics (ICCCI) , 2017, pp. 1–5, doi: 10.1109/ICCCI.2017.8117734.
[15] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining Concepts and Techniques,” Third Edit., Elsevier, 2012.
[16] E.  L.  Amalia,  A.  J.  Jumadi,  I.  A.  Mashudi,  and  D.  W.  Wibowo,  “Analisis  Metode  Cosine Similarity  pada  Aplikasi  Ujian  Online  Otomatis  (Studi  Kasus  JTI  POLINEMA),” Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  343–348,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021824356.
[17] Z.  Efendi  and  M.  Mustakim,  “Text  Mining  Classification  sebagai  Rekomendasi  Dosen Pembimbing  Tugas  Akhir  Program  Studi  Sistem  Informasi,”  in Seminar  Nasional  Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri , 2017, pp. 235–242, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/3273.
[18] H.  Hairani,  K.  Kurniawan,  K.  A.  Latif,  and  M.  Innuddin,  “Metode  Dempster-Shafer  untuk Diagnosis Dini Jenis Penyakit Gangguan Jiwa Skizofrenia Berbasis Sistem Pakar,” Sistemasi : Jurnal Sistem Informasi , vol. 10, no. 2, pp. 280–289, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1195.