## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  41-49 e-ISSN: 2686-3154

## Penerapan Natural Language Processing untuk Klasifikasi Bidang Minat berdasarkan Judul Tugas Akhir
Ahmad Jimly Hanif 1 , Mifta Nur Farid 2 🖂 , Barokatun Hasanah 3
1,2,3 Institut Teknologi Kalimantan, Indonesia
miftanurfarid@lecturer.itk.ac.id

## Abstrak
Teknik  Elektro  ITK  memiliki  5  bidang  minat  sehingga  terdapat  berbagai  pilihan  judul  tugas  akhir  yang  dapat  diambil  oleh mahasiswa  tingkat  akhir.  Beberapa  kondisi  yang  dapat  mempengaruhi  mahasiswa  dalam  memilih  judul  tugas  akhir,  salah satunya yaitu berdasarkan bidang minat yang diambil oleh mahasiswa tersebut. Pelaksanaan penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan Python software versi 3.9.13, Spyder versi 5.2.2, dan library NLTK. Output pada perancangan sistem ini adalah hasil  rekomendasi  bidang  minat  dan  dosen  pembimbing  berdasarkan  dari  judul  tugas  akhir.  Setelah  dilakukan  simulasi, diperoleh hasil pengambilan data dari Dataset berisi 100 judul yang digunakan sebagai parameter data testing berdasarkan 5 bidang minat teknik elektro itk. Adapun hasil dari proses pengambilan data yaitu judul tugas akhir bidang minat sistem tenaga didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang minat sistem tenaga, teknik komputer, telekomunikasi, sistem pengaturan, dan elektronika. Pada bidang minat sistem pengaturan, didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang minat sistem pengaturan dan sistem tenaga. Pada bidang minat elektronika, didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang minat elektronika, sistem tenaga, teknik  komputer,  telekomunikasi,  dan  sistem  pengaturan.  Pada  hasil  bidang  minat  teknik  komputer,  didapatkan  hasil rekomendasi berupa bidang minat teknik komputer, elektronika, sistem tenaga, telekomunikasi, dan sistem pengaturan. Dan Pada hasil bidang minat telekomunikasi, didapatkan hasil rekomendasi berupa bidang telekomunikasi, sistem tenaga, teknik komputer, sistem pengaturan, dan elektronika. Adapun tingkat akurasi pada aplikasi ini sebesar 86, 8%.
Kata kunci: NLP, Sentiment Analysis, Text Mining, Tugas Akhir, Elektro.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Menentukan topik tugas akhir merupakan masalah awal yang dialami oleh mahasiswa tingkat akhir. Mahasiswa biasanya merasa kesulitan, ragu-ragu dan bahkan tidak tahu bagaimana memutuskan suatu topik sehingga mereka membutuhkan lebih banyak waktu untuk memulai tugas akhirnya. Salah satu fasilitas yang dapat digunakan oleh mahasiswa untuk mencari judul tugas akhir yang telah tersedia adalah melalui web perpustakaan kampus, Namun informasi yang ditampilkan hanya berupa judul tugas akhir, penulis, program studi, dan lokasi kampus mahasiswa tugas  akhir  tersebut.  Akan  tetapi  sistem  web  perpustakaan  kampus  belum  dapat  membatasi  judul  tugas  akhir berdasarkan topik bidang minat dan tahun dari judul tugas akhir tersebut [12].
Pada tahap awal penulisan tugas akhir, mahasiswa pada umumnya sering terkena kendala untuk menentukan judul tugas akhir dan menentukan dosen pembimbing dan pada umumnya mahasiswa masih belum mengetahui langkah dalam penentuan tema atau judul tugas akhir yang akan diajukan sehingga dapat memperlambat proses pengajuan judul tugas akhir tersebut. Jadi langkah pertama dalam menentukan judul tugas akhir adalah menentukan topik mengenai penulisan tugas akhir terdahulu seperti mahasiswa harus menentukan tentang tugas akhir apa yang mau diteliti. Salah satu cara untuk membantu menemukan solusi penentuan judul tugas akhir dan dosen pembimbing berdasarkan  bidang  minat  adalah  dengan  memanfaatkan  sistem  teknologi  informasi.  Oleh  karena  itu,  penulis membuat  sistem  rekomendasi  yang  dapat  membantu  mahasiswa  dalam  mengambil  judul  tugas  akhir  dan menentukan dosen pembimbing yang tepat berdasarkan bidang minat yang terdapat dari judul yang diajukan oleh mahasiswa tersebut [6].
Pada umumnya, Terdapat banyak metode yang dapat membantu mahasiswa untuk mengetahui termasuk kedalam jenis  bidang  mana  judul  tugas  akhir  yang  telah  diajukan  oleh  mahasiswa  tersebut,  Namun  sebagian  besar  juga masih banyak terdapat mahasiswa yang belum mengetahui bidang minat dari judul tugas akhir yang telah diajukan sehingga  dilakukan  penelitian  ini  dengan  memanfaatkan  data  judul  tugas  akhir  yang  digunakan  sebagai  data informasi untuk menganalisis data yang disimpan pada sistem yang bertujuan mencari informasi yang bermanfaat untuk menyelesaikan permasalahan kesulitan dalam menentukan bidang minat dari judul tugas akhir yang telah diajukan dan juga menentukan dosen pembimbing yang tepat sesuai dengan bidang minat yang telah ditentukan
dari  judul  tugas  akhir  yang  telah  diajukan  oleh  mahasiswa  tersebut.  Untuk  proses  pengambilan  data  dapat menggunakan software sistem berbentuk basis data yang dapat dilakukan dengan menggunakan Natural Language Processing (NLP) dengan menggunakan metode bahasa alami [2].
Berdasarkan  ringkasan  permasalahan  di  atas,  terdapat  ide  untuk  membuat  suatu  sistem  software  yang  dapat memberikan output atau keluaran mengenai penentuan bidang minat dan dosen pembimbing yang sesuai dengan judul tugas akhir yang diajukan oleh mahasiswa. Penelitian ini menggunakan software Python yang telah ter-install dengan library tools pendukung yang bernama NLTK (Natural Language Toolkit) yang bertujuan untuk membaca pemrosesan metode bahasa alami yang akan menghasilkan output keluaran berupa bidang minat dari judul tugas akhir serta dosen pembimbing yang tepat sesuai dengan tema tugas akhir yang diajukan oleh mahasiswa.

## 2. Metode
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  langkah.  Langkah  pertama  adalah pembuatan dataset yang terdiri dari judul tugas akhir, bidang minat dari judul tugas akhir tersebut, dan nama dosen pembimbing dari masing-masing bidang minat. Langkah kedua adalah identifikasi kebutuhan hardware maupun software yang digunakan untuk merancang sistem. Langkah ketiga adalah perancangan sistem. Langkah keempat adalah pengujian terhadap sistem yang telah dibuat.

## 2.1. Pembuatan Dataset
Dataset  dibuat  dalam  bentuk  dua file csv. File csv  pertama  berisikan  informasi  tentang  judul  tugas  akhir  pada kolom pertama dan bidang minatnya pada kolom kedua sebagaimana yang diilustrasikan oleh Gambar 1(a). File csv kedua berisikan informasi tentang nama-nama Dosen Program Studi Teknik Elektro - ITK pada kolom pertama dan bidang keahliannya pada kolom kedua sebagaimana yang diilustrasikan oleh Gambar 1(b).. Judul tugas akhir didapatkan baik dari repository Institut Teknologi Kalimantan (ITK) maupun kampus di selain ITK. Jumlah judul yang didapatkan sebanyak 200 judul.
(a)
(b)
Gambar 1. Dataset berupa (a) judul tugas akhir beserta bidang minatnya, serta (b) nama dosen beserta bidang keahliannya.
Judul harus jelas dan singkat. Nama penulis dan afiliasinya seperti yang tertulis diatas. Nama penulis ditulis secara jelas tanpa gelar. Penomoran heading dengan sistem Arabic dengan sub-heading maksimal hingga 3 tingkat.
2.2. Identifikasi Kebutuhan Sistem
Dilakukan  identifikasi  kebutuhan  sistem,  baik  kebutuhan  terhadap hardware maupun software .  Kebutuhan hardware merupakan spesifikasi hardware yang digunakan dalam perancangan sistem NLP. Spesifikasi hardware yang digunakan ditunjukkan oleh Tabel 1. Sedangkan kebutuhan terhadap software adalah sebagai berikut ini:
1. Python versi 3.9.13
2. Spyder versi 5.2.2
3. Python Library
a. Natural  Language  Tool  Kit (NLTK): library yang  digunakan  untuk  proses  pengolahan  teks  yaitu tokenization, stemming, case folding, stopword (filtering) , dan penghapusan karakter spesial.
b. Pandas: library yang digunakan untuk membaca dataset berbentuk file csv.
c. Numpy : library yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  saintifik  matematika  seperti  perhitungan matriks, aljabar, statistik, dll.
d. Sastrawi : library yang  dipakai  adalah  StemmerFactory  sebagai  pengubah  kata  berimbuhan  bahasa Indonesia menjadi kata baku.
e. Random : library yang digunakan untuk menghasilkan angka acak. f. Regex : library yang digunakan untuk mendeteksi angka, menghilangkan tanda baca dan angka. g. Tkinter : library yang digunakan untuk membuat GUI/
Tabel  1. Spesifikasi hardware yang digunakan dalam perancangan sistem NLP
Komponen Spesifikasi Sistem Operasi Windows 7 64 bit CPU Intel Core i5 7250U CPU @ 3.4 GHz Memori 12 GB Harddisk 500 GB
Keseluruhan library yang dibutuhkan akan di- import sebagaimana yang ditunjukkan oleh Algoritma 1.
Algoritma 1. Import python library yang dibutuhkan import pandas as pd import re import nltk from Sastrawi.Stemmer.StemmerFactory import StemmerFactory import numpy as np import random import tkinter as tk nltk.download('punkt') nltk.download('stopwords')

## 2.3. Perancangan Sistem
Sistem NLP  yang dirancang mengacu pada diagram  alir yang ditunjukkan oleh Gambar 2. Sistem dimulai dari perancangan proses Tokenizing, Filtering, dan juga Stemming . Proses Tokenizing adalah proses memecah kalimat dipecah menjadi kata. Proses Tokenizing ini dimulai dengan merubah keseluruhan kata di dalam kalimat menjadi huruf kecil, merubah selain huruf dan angka menjadi spasi, dan memecah kalimat menjadi kata. Deklarasi fungsi Tokenizing  untuk  proses  training  ditunjukkan  oleh  Algoritma  2  sedangkan  proses  testing  ditunjukkan  oleh Algoritma  3.  Proses  selanjutnya  adalah Filtering. Proses  ini  adalah  adalah  proses  penyaringan  kata  berbahasa indonesia. Penyaringan yang dimaksud adalah kata hasil Tokenizing yang tidak ada di dalam daftar kata Corpus Bahasa Indonesia akan dibuang. Deklarasi fungsi Filtering untuk proses training ditunjukkan oleh Algoritma 4 sedangkan proses testing ditunjukkan oleh Algoritma 5. Selanjutnya adalah proses Stemming . Proses ini adalah proses  dimana  kata  hasil Filtering diubah  menjadi  kata  baku  tanpa  awalan  dan  akhiran  [1].  Deklarasi  fungsi Stemming untuk  proses  training  ditunjukkan  oleh  Algoritma  6  sedangkan  proses  testing  ditunjukkan  oleh Algoritma  7.  Ketiga  proses  ini,  yaitu Tokenizing , Filtering ,  dan Stemming ,  dideklarasikan  dalam  satu  fungsi preprocessing sebagaimana yang ditunjukkan oleh Algoritma 8. Setelah  ketiga  proses  berhasil  dirancang,  selanjutnya  dilakukan  perancangan  proses training dan testing yang disertai dengan pemanggilan dataset. Pada proses training, digunakan dilakukan perhitungan frekuensi distribusi dari kata-kata yang digunakan dalam judul tugas akhir terhadap masing-masing bidang minatnya. Judul tugas akhir yang  digunakan  sebagai training berjumlah  100  judul  sedangkan  100  judul  sisanya  digunakan  untuk testing .
Dirancang  juga  GUI  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  melakukan  penginputan  judul  tugas  akhir  sebagai proses  testing.  Tampilan  dari  GUI  yang  dirancang  ditunjukkan  oleh  Gambar  2.  Algoritma  dari  proses  training terhadap 100 dataset, proses testing, dan tampilan GUI ditunjukkan oleh Algoritma 9.
Gambar 1. Diagram alir perancangan sistem NLP
Algoritma 2. Proses Tokenizing untuk training def tokenizing(doc): hasil_token = [] for i in doc: ubah_huruf = i.lower() cleansing = re.sub('[^A-Za-z0-9]+', ' ', ubah_huruf) token = nltk.tokenize.word_tokenize(cleansing) hasil_token.append(token) return hasil_token
Algoritma 3. Proses Tokenizing untuk testing def tokenizingQuery(query): ubah_huruf = query.lower() cleansing = re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', ubah_huruf) token = nltk.tokenize.word_tokenize(cleansing) return token return hasil_token
Algoritma 4. Proses Filtering untuk Training def filtering(doc): hasil_filter = [] stop_word = nltk.corpus.stopwords.words('indonesian') for i in doc: a = [] for j in i: if(j not in stop_word): a.append(j) hasil_filter.append(a) return hasil_filter
Algoritma 5. Proses Filtering untuk Testing def filteringQuery(query): stop_word = nltk.corpus.stopwords.words('indonesian') hasil_filter = [] for i in query: if(i not in stop_word): hasil_filter.append(i) return hasil_filter
Algoritma 6. Proses Stemming untuk Training def stemming(doc): hasil_stem = [] stemmer = StemmerFactory().create_stemmer() for i in doc: a = [] for j in i: a.append(stemmer.stem(j)) hasil_stem.append(a) return hasil_stem
Algoritma 7. Proses Stemming untuk Testing def stemmingQuery(query): hasil_stem = [] stemmer = StemmerFactory().create_stemmer() for i in query: hasil_stem.append(stemmer.stem(i)) return hasil_stem

## Algoritma 7. Proses Preprocessing
def preprocessingDoc(doc): tokenizingDoc = tokenizing(doc) filteringDoc = filtering(tokenizingDoc) stemmingDoc = stemming(filteringDoc) return stemmingDoc
Algoritma 9. Proses Training, Testing, dan desain GUI def hitungTF(doc): hasil_tf = [] for i in doc: hasil_tf.append(nltk.FreqDist(i).most_common()) return hasil_tf def program(): #TRAINING dataset = {"dataset": pd.read_csv("dataset fix.csv",delimiter=";")} datadosen = {"dosen": pd.read_csv("dosen.csv",delimiter=";"), "dosen2": pd.read_csv("dosen2.csv",delimiter=";"),} judul = dataset["dataset"]["Judul Tugas Akhir"] bidangminat = dataset["dataset"]["Bidang Minat"] opsibidangminat = dataset["dataset"]["Kemungkinan Bidang Minat"] bidangdosen = datadosen["dosen"]["Bidang Minat"] dosen = datadosen["dosen"]["Nama Dosen"] dosen2 = datadosen["dosen2"]["Nama Dosen"] dokumen = hitungTF(preprocessingDoc(judul))
#TESTING query = preprocessingQuery(input_judul.get()) hasil = [] for i in dokumen: a=0
for j in i: for k in query: if j[0] == k: a+=j[1] hasil.append(a) sort = np.flip(np.argsort(hasil)) hasil_bidang_minat = bidangminat[sort[0]] kemungkinan_bidang_minat = opsibidangminat[sort[0]]
temp = [] for idx, i in enumerate(bidangdosen): if i == bidangminat[sort[0]]: temp.append(idx) temp2 = [] for idx, i in enumerate(dosen): if idx in temp: temp2.append(i) hasil_rekomendasi_dosen = random.sample(temp2,2) while hasil_rekomendasi_dosen[0] in list(dosen2): hasil_rekomendasi_dosen = random.sample(temp2,2)
if kemungkinan bidang minat == '-': var_bidang.set(hasil_bidang_minat) else: var_bidang.set(hasil bidang minat' / '+kemungkinan bidang minat) var_dosen1.set(hasil_rekomendasi_dosen[0]) var_dosen2.set(hasil_rekomendasi_dosen[1])
if __name__ == '__main__': r = tk.Tk() r.geometry("600x300") r.title('PENENTUAN JUDUL TUGAS AKHIR') gambar = tk.PhotoImage(file="logoitk.png") w1 = tk.Label(r, image=gambar).place(x = 0, y = 0) gambar2 = tk.PhotoImage(file="logoelektro.png") w2 = tk.Label(r, image=gambar2).place(x = 50, y = 5)
l = tk.Label(r, text = "PENENTUAN JUDUL TUGAS AKHIR",font=("Arial Bold", 15)).place(x = 140,y = 40)
cari = tk.Button(r, text="CARI", command=program).place(x = 500,y = 82)
judul = tk.Label(r, text = "JUDUL TUGAS AKHIR",font=("Segoe UI", 10)).place(x = 30, y = 80) input_judul = tk.Entry(r) input_judul.place(x = 180, y = 82, width=300, height=25)
bidang_minat = tk.Label(r, text = "REKOMENDASI BIDANG MINAT",font=("Segoe UI", 10)).place(x = 30, y = 120) var_bidang = tk.StringVar() hasil_bidang = tk.Entry(r, state='readonly',textvariable=var_bidang) hasil_bidang.place(x = 230, y = 122, width=250, height=25)
dosen1 = tk.Label(r, text = "REKOMENDASI PEMBIMBING 1",font=("Segoe UI", 10)).place(x = 30, y = 160) var_dosen1 = tk.StringVar() hasil_dosen1 = tk.Entry(r, state='readonly',textvariable=var_dosen1) hasil_dosen1.place(x = 230, y = 162, width=250, height=25)
dosen2 = tk.Label(r, text = "REKOMENDASI PEMBIMBING 2",font=("Segoe UI", 10)).place(x = 30, y = 200) var_dosen2 = tk.StringVar() hasil_dosen2 = tk.Entry(r, state='readonly',textvariable=var_dosen2) hasil_dosen2.place(x = 230, y = 202, width=250, height=25) r.resizable(False, False) r.mainloop()
(a)
(b)
Gambar 2. Tampilan GUI aplikasi yang telah dibuat (a) saat belum diberikan input dan (b) saat diberikan input serta output yang dihasilkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dilakukan analisis akurasi, presisi, recall dan f1-score terhadap hasil dari sistem NLP yang telah dirancang. Hasil analisis dilakukan terhadap masing-masing bidang minat. Nilai akurasi, presisi, recall , dan f1-score didapatkan dari confusion  matrix masing-masing  bidang  minat.  Confusion  matrix  dari  masing-masing  bidang  minat ditunjukkan oleh Tabel 2 untuk bidang Sistem Tenaga, Tabel 3 untuk bidang Elektronika, Tabel 4 untuk bidang Teknik Komputer, Tabel 5 untuk bidang Sistem Pengaturan, dan Tabel 6 untuk bidang Telekomunikasi. Dari Tabel 2 hingga Tabel 6 didapatkan nilai akurasi, presisi, recall , dan f1-score sebagaimana yang ditunjukkan oleh Tabel 7.
Berdasarkan Tabel 7, dapat diperhatikan bahwa bidang minat sistem pengaturan memiliki nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  bidang  minat  yang  lain.  Sedangkan  nilai  terendah
dimiliki oleh bidang minat teknik komputer. Selanjutnya, nilai akurasi, presisi, recall , dan f1-score rata-rata dari keseluruhan bidang minat adalah 86.8 %, 66.2 %, 54.14 %, dan 64.775 %.
Tabel  2. Confusion matrix bidang sistem tenaga
Prediksi Aktual Sistem Tenaga Selain Sistem Tenaga Sistem Tenaga 13 7 Selain Sistem Tenaga 7 73 Tabel  3. Confusion matrix bidang elektronika Prediksi Aktual Elektronika Selain Elektronika Elektronika 14 6 Selain Elektronika 7 72 Tabel  4. Confusion matrix bidang teknik komputer Prediksi Aktual Teknik Komputer Selain Teknik Komputer Teknik Komputer 11 9 Selain Teknik Komputer 7 73 Tabel  5. Confusion matrix bidang sistem pengaturan Prediksi Aktual Sistem Pengaturan Selain Sistem Pengaturan Sistem Pengaturan 16 4 Selain Sistem Sistem Pengaturan 6 74 Tabel  6. Confusion matrix bidang telekomunikasi Prediksi Aktual Telekomunikasi Selain Telekomunikasi Telekomunikasi 14 6 Selain Telekomunikasi 6 74 Tabel  7. Nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dari masing-masing bidang minat Bidang Minat Akurasi Presisi Recall F1-Score Sistem Tenaga 86 % 65 % 65 % 65 % Elektronika 86 % 63 % 70 % 66.3 % Teknik Komputer 84 % 61 % 55 % 57.8 % Sistem Pengaturan 90 % 72 % 80 % 75.7 % Telekomunikasi 88 % 70 % 70 % 70 % Rata-Rata 86.8 % 66.2 % 54.14 % 64.775 %

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang didapatkan, dapat disimpulkan bahwa kata-kata yang digunakan dalam judul tugas akhir memiliki pengaruh terhadap tingkat akurasi prediksi bidang minatnya.

## Daftar Rujukan
[1] Agastya, I. M. A. (2018). Pengaruh stemmer bahasa Indonesia terhadap peforma analisis sentimen terjemahan ulasan film. Jurnal Tekno Kompak , 12 (1), 18-23.
[2] Panggali,  R.  R.,  Marisa,  F.,  &  Purnomo,  D.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Judul  Skripsi  Jurusan  Teknik Informatika Menggunakan Metode Topsis. JIMP (Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan) , 2 (1).
[3] Fitriyah, N., Warsito, B., & Di Asih, I. M. (2020). Analisis Sentimen Gojek Pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Jurnal Gaussian , 9 (3), 376-390.
[4] Herwin,  H.,  &  Andesa,  K.  (2019).  Super  Agent  Chatbot  “3S”  Sebagai  Media  Informasi  Menggunakan  Metoda  Natural  Language Processing (NLP). Jurnal Teknologi Dan Open Source , 2 (1), 53-64.
[5] Indrayuni, E. (2019). Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 7 (1).
[6] Khazari, A. S., Marisa, F., & Wijaya, I. D. (2017). Sistem Rekomendasi Penentuan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Decision Tree. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika , 3 (1).
[7] Kurniawati, I. D., & Kusumawardhani, A. (2017). Implementasi Algoritma Canny Dalam Pengenalan Wajah Menggunakan Antarmuka GUI Matlab. ResearchGate, Surabaya .
[8] Lutz, M. (2001). Programming python . " O'Reilly Media, Inc.". [9] Novialdy, N., Darussalam, U., & Rahman, B. (2020). Expert System of Text Mining to Analyze Student Interaction in FTKI UNAS Online Lectures: Expert System of Text Mining to Analyze Student Interaction in FTKI UNAS Online Lectures. Jurnal Mantik , 3 (4), 268-277.
[10] Setiawan,  G.,  Palit,  H.  N.,  &  Setyati,  E.  (2019).  Aspect  Based  Sentiment  Analysis  pada  Layanan  Umpan  Balik  Universitas  dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Latent Semantic Analysis. Jurnal Infra , 7 (1), 170-174.
[11] Simarangkir,  M.  S.  H.  (2017).  Studi  Perbandingan  Algoritma-Algoritma  Stemming  Untuk  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia. Jurnal Inkofar , 1 (1).
[12] Soyusiawaty, D., & Jones, A. H. S. (2018). Penerapan Antar Muka Bahasa Alami dalam Pencarian Informasi Skripsi pada suatu Program Studi. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 6 (1), 1-10.
[13] Tommy,  L.,  Kirana,  C.,  &  Lindawati,  V.  (2019).  Recommender  System  dengan  Kombinasi  Apriori  dan  Content-Based  Filtering  pada Aplikasi Pemesanan Produk. Jurnal Teknoinfo , 13 (2), 84-95.