Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1327 Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 589-598 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## RECOMMENDATION SYSTEM TO SELECT A MAJOR OF VOCATIONAL SCHOOL USING DECISION TREE
Ardiansyah Risko Anwari 1 , Sukirman *2
1,2 Department of Informatics Engineering Education, Faculty of Teacher Training and Education, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia
Email: 1 a710190036@student.ums.ac.id , 2 sukirman@ums.ac.id
(Article received: August 12, 2023; Revision: September 19, 2023; published: April 17, 2024)

## Abstract
A recommendation system is a tool that can be used to  provide suggestions to  users about  something  they are interested in, such as products, content, music, movies, or even majors at school. When registering for majors at vocational  high  school  (SMK),  some  students  sometimes  difficult  to  select  major  based  on  their  interests  and abilities.  This  study  aims  to  develop  a  recommendation  system  to  select  major  in  SMK,  so  that  it  can  help prospective students choose majors according to their abilities. The method used is Research and Development (R&D), using  the waterfall development model  which consists of  several  stages, namely requirements analysis, system design, design implementation, and system testing. The algorithm used to recommend choices is a decision tree, a predictive model that maps input data to output targets based on a series of decisions or separation rules. The  parameters  used  to  recommend  the  selection  of  majors  are  the  value  data  of  last  year's  applicants.  The evaluation  was  carried  out  using  the  system  usability  scale  (SUS)  involving  25  participants  (17  males  and  8 females) aged from 14 to 16 years old. Based on the analysis carried out, the results showed that SUS score is 89.7, which means that included to the excellent category in measuring adjective ranges, and acceptable in the acceptability scale. Thus it can be concluded that this department recommendation system is usable or can be used to provide advice to students in selecting a major in SMK.
Keywords : Decision tree, major election, recommendation system, SUS.

## SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN JURUSAN SMK MENGGUNAKAN DECISION TREE

## Abstrak
Sistem rekomendasi merupakan sebuah alat yang dapat digunakan untuk memberikan saran atau anjuran kepada pengguna  tentang  sesuatu  yang  diminati,  seperti  produk,  konten,  musik,  film,  atau  bahkan  jurusan  di  sekolah. Ketika melakukan pendaftaran jurusan di SMK, beberapa siswa kadang mengalami kesulitan untuk menentukan jurusan  berdasarkan  minat  dan  kemampuannya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem rekomendasi pemilihan jurusan di SMK sehingga dapat membantu calon peserta didik memilih jurusan yang sesuai dengan kemampuannya. Metode yang digunakan yaitu Research and Development (R&D) , menggunakan model pengembangan waterfall yang terdiri dari beberapa tahap yaitu analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi desain,  dan  pengujian  sistem.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  merekomendasikan  pilihan  yaitu decision  tree , model  prediktif  yang  memetakan  input  data  ke  output  target  berdasarkan  serangkaian  keputusan  atau  aturan pemisahan.  Parameter  yang  digunakan  untuk  merekomendasikan  pemilihan  jurusan  adalah  data  nilai  pendaftar tahun lalu. Evaluasi dilakukan menggunakan system usability scale (SUS) dengan melibatkan 25 partisipan (17 orang laki-laki dan 8 orang perempuan) yang berusia dari 14 tahun hingga 16 tahun. Berdasarkan analisis yang dilakukan, diperoleh hasil bahwa pengujian menggunakan kuesioner SUS mendapat hasil nilai rata-rata 89,7 yang berarti masuk ke kategori excellent dalam pengukuran adjective ranges, dan acceptable dalam acceptability scale. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  sistem  rekomendasi  jurusan  ini  usable  atau  dapat  digunakan  untuk memberikan saran kepada siswa dalam memilih jurusan di SMK.
Kata kunci : Decision tree, pemilihan jurusan, sistem rekomendasi, SUS.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  rekomendasi  merupakan  sebuah  alat yang dapat digunakan untuk memberikan saran atau
anjuran  kepada  pengguna  tentang  sesuatu  yang diminati,  seperti  produk,  konten,  musik,  film,  resep masakan atau bahkan jurusan di sekolah. Rekomendasi  sendiri  sudah  bermula  sejak  lama  dan biasanya  dilakukan  antar  manusia  untuk  melakukan pemilihan  sebuah  makanan  ataupun  resep  makanan, dan  bahkan  bisa  untuk  rekomendasi  sebuah  tempat tinggal [1]. Tak hanya itu saja rekomendasi juga biasa dilakukan  pada  saat  pemberian  saran  dalam  toko elektronik  yang  ditujukan  pada  sebuah  produk tertentu yang akan dijual, atau bisa dijadikan sebagai sarana kampanye sebuah produk  [2].
Sistem rekomendasi juga bisa digunakan dalam bidang  pendidikan  misalnya,  rekomendasi  untuk memilih  sekolah,  mata  pelajaran,  dan  jurusan sekolah.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3],  yang merancang  sistem  rekomendasi  yang  digunakan untuk  membantu  wali  murid  dalam  memilihkan sekolah anaknya  berdasarkan kualitas dan  jarak dari rumah.  Contoh  lain  misalnya,  sistem  rekomendasi pemilihan  mata  kuliah  seperti  yang  dilakukan  oleh [4],  yaitu  tentang  sebuah  sistem  rekomendasi  yang dibuat  menggunakan  algoritma K-means untuk menentukan  mata  kuliah  peminatan  pada  sebuah program  jurusan,  penentuan  mata  kuliah  dilakukan dengan  cara  pengelompokkan  data  menggunakan algoritma K-means dan disertai dengan apriori  yang menghasilkan rule yang  dapat  digunakan  sebagai rekomendasi mata kuliah. Tidak hanya itu saja, sistem rekomendasi  dalam  bidang  pendidikan  juga  bisa digunakan untuk memberikan anjuran dalam memilih sebuah  jurusan, karena  beberapa  jenjang pendidikan menggunakan sistem penjurusan yang mengharuskan siswa  masuk  ke  jurusan  tertentu  sesuai  dengan kemampuan mereka [5].
Permasalahan  yang  dihadapi  saat  pembukaan pendaftaran  sekolah  yaitu,  calon  peserta  didik  baru merasa sedikit kesulitan untuk memilih jurusan yang tepat  sesuai  dengan  minat  dan  kemampuannya.  Di jenjang  SMK  sendiri  ketika  membuka  pendaftaran penerimaan  peserta  didik  baru,  biasanya  pihak sekolah  akan  menyeleksi  beberapa  siswa  dengan kapasitas kelas  yang ada dan  juga dengan ketentuan yang standar nilai yang disediakan sekolah [6]. SMK sendiri merupakan sebuah jenjang pendidikan formal untuk  siswa  SMP  melanjutkan  pendidikan  ketika sudah  lulus.  Bagi  siswa  yang  ingin  melanjutkan  ke jenjang  SMA  biasanya  akan  lebih  mudah  karena jurusan  yang  bisa  dipilih  tidak  terlalu  banyak, berbeda dengan SMK yang memiliki pilihan jurusan lebih  banyak  akan  menjadikan  calon  siswa  menjadi sedikit lebih sulit dalam menentukan pilihan [7].
Beberapa  hal  yang  menjadi  permasalahan  saat memilih jurusan antara lain karena tidak adanya rasa percaya  diri  dari  calon  peserta  didik,  dan  minimnya informasi  tentang  jurusan  yang  akan  dipilih  di sekolah itu [8]. Selain itu, calon peserta didik kadang menentukan  jurusan  karena  gengsi  dan  ikut-ikutan teman atau hanya sekedar mengikuti kehendak orang tua serta tidak adanya pilihan jurusan lain di sekolah
itu [9]. Di sisi lain, faktor nilai yang tidak memenuhi standar  dan  kemampuan  yang  tidak  sesuai  juga menjadi  kendala  dalam  memilih  jurusan,  sehingga berakibat pada pengalihan jurusan yang kurang sesuai minat  dan  kemampuannya.  Untuk  itu,  dalam menentukan  pemilihan  jurusan  diperlukan  beberapa kriteria,  antara  lain  minat,  bakat,  kemampuan  dan nilai dari pendaftar [10].
Penelitian terkait sistem rekomendasi pemilihan jurusan  sudah  pernah  dilakukan,  antara  lain  [11], mengembangkan sistem rekomendasi jurusan sekolah yang  menggunakan  metode  SMART  ( Simple  Multi Attribute  Rating  Technique )  dengan  cara  membuat banyak  atribut  pendukung  dan  beberapa  proses pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  rekomendasi. Namun  penggunaan  metode  tersebut  kurang  efektif karena  untuk  mendapatkan  hasil  rekomendasi  siswa harus  melewati  banyak  proses  pengujian  sehingga membuat  proses  rekomendasi  menjadi  sedikit  lebih lama  dan  kurang  optimal.  Untuk  itu,  perlu dikembangkan sistem rekomendasi pemilihan jurusan yang tidak terlalu sulit dan lama untuk mendapatkan hasil rekomendasi, yaitu menggunakan decision tree, alasannya  karena  metode  ini  bisa  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  sehingga  mempermudah sistem  dalam  proses  rekomendasi  jurusan .  Decision tree adalah  metode  atau  algoritma  pengambilan keputusan  yang  menggunakan  seperangkat  aturan dengan  struktur  seperti  cabang  pohon  dalam menentukan  setiap  opsi  atau  pilihan  [12],  [13]. Algoritma ini biasanya memiliki dua input yang ada yaitu sample  training atau  sampel  latih  dan  sampel biasa.  Sampel  latih  biasanya  digunakan  dalam membangun  sebuah  urutan  yang  sudah  diproses, sedangkan sampel biasa digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah data [14].
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi  jurusan di SMK sehingga dapat membantu calon peserta didik memilih jurusan yang sesuai  dengan  minat  dan  kemampuannya.  Sistem rekomendasi  jurusan  dibuat  dalam  bentuk website dengan menggunakan decision tree, untuk mengolah dan mengklasifikasikan nilai agar bisa menampilkan rekomendasi jurusan yang tepat.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah research  and  development (R&D),  sebuah pendekatan  yang  digunakan  untuk  menghasilkan suatu produk dan menguji efektivitasnya, dengan alur peneliti  membuat  sebuah  produk,  diujikan  ke khalayak  umum  serta  menganalisis  hasilnya  untuk pengembangan  berikutnya  [15],  [16].  Model pengembangan yang digunakan untuk mengembangkan  sistem  ini  adalah  model Waterfall atau  model  pengembangan  air  terjun,  karena  alur tahapannya  mengalir  dari  atas  ke  bawah  [17],  [18]. Adapun  tahap  penelitian  ini  tertera  pada  gambar  1, yang antara lain adalah pengumpulan data, klasifikasi data, penembangan sistem, dan pengujian sistem.
Gambar 1. Alur tahapan penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara observasi  langsung  di  salah  satu  sekolah  SMK  di Klaten,  pencarian  dan  pengumpulan  data  ini dilakukan  untuk  mencari  data  valid  yang  akan digunakan sebagai  acuan dalam proses rekomendasi jurusan.  Data  yang  akan  digunakan  berupa  data jurusan  dan  nilai  mata  pelajaran  yang  digunakan untuk masuk dalam jurusan tersebut.

## 2.2. Klasifikasi Data
Setelah  data  valid  diperoleh  melalui  proses observasi, data akan diolah kembali dan diklasifikasikan agar saat melakukan proses rekomendasi bisa dilakukan dengan lebih mudah dan lancar.  Data  yang  diklasifikasi  akan  dibagi  menjadi atribut  label  dan  label  target,  dimana  nilai  mata pelajaran akan masuk dalam atribut label dan jurusan akan  dijadikan  sebagai  label  target.  Klasifikasi  data pada sistem menggunakan salah satu metode decision tree yaitu  algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  sendiri merupakan  sebuah  algoritma  yang  digunakan  untuk proses  segmentasi  suatu  data  dan  memprediksi  data tersebut agar bisa menjadi sebuah keputusan. Proses klasifikasi  pada  algoritma  ini  akan  memunculkan sebuah cabang yang bisa menghasilkan prediksi yang lain [19].

## 2.3. Pengembangan Sistem
Pengembangan sistem merupakan tahap penelitian yang dimana perancangan dan implementasi  sistem  dilakukan  untuk  menghasilkan produk yang akan digunakan. Dalam pengembangan sistem  ini  menggunakan  metode  atau  model
pengembangan waterfall. Model  pengembangan waterfall biasanya juga bisa diartikan sebagai model pengembangan  air  terjun,  karena  sistematis  dari model  ini  mengalir  dari  atas  ke  bawah  [20],  [21]. Model  pengembangan waterfall atau  air  terjun  ini biasanya juga disebut sebagai model sequential linear atau  bisa  juga  dengan classic  life  cycle .  Model pengembangan  waterfall  ini  memberikan  suatu saluran software yang secara sekuensial dan biasanya dilakukan  dengan  diawali  menggunakan  desain, pengkodean,  pengujian,  dan  juga support [22].
Dalam penelitian ini menggunakan model pengembangan waterfall yang  diantaranya  ada beberapa tahapan yang dilalui seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur tahapan pengembangan waterfall
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahap yang dilakukan yaitu :
1. Analisis Kebutuhan Pada tahap ini merupakan tahap yang dilakukan untuk  memperoleh  semua  komponen  data  yang dibutuhkan untuk mengembangkan sistem rekomendasi  yang  akan  dibuat  dengan  melalui wawancara serta observasi dengan salah satu guru di bidang administrasi pendaftaran siswa  baru SMK di Klaten, dan juga beberapa siswa calon pendaftar atau peserta didik baru, dengan beberapa kebutuhan yang akan digunakan yaitu :
a. Pengelolaan  sistem  yang  akan  dibuat  berupa website ,
b. Menyediakan  atribut  dataset  yang  digunakan berupa nilai pendaftar tahun lalu,
c. Menjalankan  sistem  yang  sudah  dibuat  untuk melakukan  rekomendasi  jurusan  dengan  cara presentasi dengan calon pendaftar.
2. Desain Pada  tahapan  ini  mencakup  beberapa  hal  yang terkait dengan teknis desain dalam pembuatan produk seperti,  bahasa  pemrograman  yang  digunakan, lapisan data yang ada, dan beberapa desain tampilan yang  akan  diimplementasikan  pada  saat  pembuatan. Pengembangan  produk  sistem  rekomendasi  dibuat dengan desain awal tampilan yang akan digabungkan dengan  pengkodean  melalui  bahasa  pemrograman PHP,  Mysql,  dan  CSS  agar  bisa  menjadi  tampilan
592 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 589-598
web  yang dinamis dengan  menggunakan framework Codeigniter 3 dan bootstrap .
3. Implementasi
Pada tahap  ini  yaitu  implementasi dari analisis kebutuhan  dan  juga  desain  yang  sudah  dibuat. Berdasarkan dari analisis kebutuhan, yang dilakukan pertama  kali  yaitu  menyiapkan  data  nilai  pendaftar tahun  lalu  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  dari rekomendasi  jurusan  yang  ada  di  SMK.  Setelah pengambilan data nilai, dilanjutkan dengan penyusunan  dan  pengkodean  tampilan  web  sesuai dengan desain awal menggunakan bahasa pemrograman PHP, Mysql, dan framework codeigniter 3 sebagai pengatur sistem, serta CSS dan bootstrap untuk  mengatur  tampilan  dari  sistem rekomendasi.
4. Pengujian
Pada  tahap  pengujian  dilakukan  terhadap beberapa partisipan calon pendaftar atau peserta didik baru,  dengan  jumlah  partisipan  sebanyak  25  orang. Pengujian dilakukan dengan cara  mempresentasikan sistem  kepada  partisipan.  Pengujian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  efektivitas  secara  nyata  dengan menggunakan kuesioner yang nantinya akan dihitung untuk  mengetahui  apakah  sistem  layak  digunakan atau tidak.

## 2.4. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  cara mengujikan hasil produk sistem rekomendasi jurusan yang  berupa website, di  salah  satu  sekolah  SMP terutama  pada  siswa  kelas  9  yang  akan  meneruskan ke  jenjang  SMK.  Setelah  pengujian  dilakukan partisipan  akan  diminta  untuk  mengisi  lembar kuesioner  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan evaluasi peneliti.

## 2.5. Partisipan
Partisipan  yang  terlibat  di  dalam  penelitian  ini adalah calon pendaftar atau siswa sekolah menengah pertama  (SMP),  khususnya  kelas  IX  yang  akan meneruskan  ke  jenjang  SMA/SMK,  sebanyak  25 orang  yang  terdiri  dari  17  laki-laki  (68%),  8 perempuan (32%). Siswa berusia 15 tahun (50%), 16 tahun  (26,9%),  dan  14  tahun  (23,1%).  Dari  total  24 partisipan itu, 5 siswa (20%) yang diantaranya sudah pernah  menggunakan  sistem  informasi  sejenis, sedangkan  20  siswa  lainnya  (80%)  yang  belum memiliki  pengalaman  menggunakan  sistem  seperti ini.

## 2.6. Instrumen Evaluasi
Evaluasi  merupakan  tahap  terakhir  dalam penelitian  ini  yang  digunakan  untuk  mengukur usabilitas dari produk [23]. Instrumen evaluasi yang digunakan pada penelitian ini mengadaptasi kuesioner SUS yang terdiri dari 10 pertanyaan seperti pada  tabel  1.  Pilihan  jawaban  yang  ada  pada pertanyaan  menggunakan  skala  likert  1-5,  dimana
nilai  1  menyatakan  sangat  tidak  setuju,  2  =  tidak setuju,  3  =  ragu-ragu,  4  =  setuju,  dan  5  =  sangat setuju. Partisipan diminta untuk memberikan nilai 1- 5 setiap pertanyaan dari 10 total pertanyaan SUS [24].
Tabel 1. Kuesioner penelitian No Pertanyaan 1. Saya berpikir akan menggunakan sistem rekomendasi ini lagi dalam memilih jurusan
2. Saya  merasa  sistem  rekomendasi  ini  rumit  untuk digunakan
3. Saya  merasa  sistem  ini  mudah  digunakan  untuk merekomendasikan jurusan
4. Saya  membutuhkan  bantuan  dari  orang  lain  untuk menggunakan sistem rekomendasi jurusan ini
5. Saya  merasa  fitur  yang  ada  di  sistem  ini  berjalan dengan semestinya
6. Saya merasa ada beberapa hal yang tidak konsisten dalam  sistem  rekomendasi  ini  saat  menentukan jurusan
7. Saya  merasa  orang  lain  memahami  penggunaan sistem rekomendasi jurusan ini dengan cepat
8. Saya merasa bingung ketika ingin melakukan proses rekomendasi jurusan dengan sistem ini
9. Saya percaya diri menggunakan sistem rekomendasi ini
10. Saya  merasa  perlu  membiasakan  diri  untuk menggunakan fitur sistem rekomendasi jurusan ini

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Klasifikasi Hasil Data
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menyederhanakan  klasifikasi  atau  kriteria  dalam pemilihan  jurusan  dengan  menggunakan  sebuah sistem rekomendasi berbasis web dengan menggunakan  beberapa  nilai  mata pelajaran  sebagai acuan  rekomendasi  pemilihan  jurusan.  Sebelum melakukan  proses  pemilihan  jurusan  data  yang dikumpulkan  yaitu  berupa  jurusan  dan  nilai  mata pelajaran  yang  digunakan  sebagai  acuan  pemilhan jurusan.  Beberapa  jurusan  yang  digunakan  yaitu rekayasa perangkat lunak, desain komunikasi visual, akuntansi,  administrasi  perkantoran,  dan  bisnis digital.  Sedangkan  nilai  mata  pelajaran  yang digunakan  sebagai  acuan  pemilihan  jurusan  yaitu, matematika,  IPA,  bahasa  Indonesia,  dan  bahasa Inggris.
Setelah  data  acuan  sudah  didapat,  langkah selanjutnya  yaitu pemisahan data, dimana data akan dibagi  menjadi  2  yaitu  atribut  pendukung  dan  label target.  Atribut  pendukung  sendiri  terdiri  dari  nilai- nilai  mata  pelajaran  yang  didapat  oleh  siswa pendaftar  tahun  lalu,  yang  digunakan  sebagai  acuan rekomendasi  pemilihan  jurusan  pada  sistem.  Dan label  target  terdiri  dari  jurusan  yang  diperoleh  oleh siswa  dengan  menggunakan  atribut  pendukung  atau hasil nilai yang dimiliki oleh siswa ketika mendaftar pada  jurusan  tersebut.  Agar  mempermudah  sistem untuk  membaca  algoritma decision  tree yang digunakan,  data  atribut  pendukung  atau  nilai  yang diperoleh siswa akan diklasifikasikan terlebih dahulu menjadi beberapa kategori abjad seperti A, B, C, dan D seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi nilai No Nilai Kategori 1 90-100 A 2 80-89 B 3 70-79 C 4 60-69 D

## 3.2. Tampilan Website Yang Dikembangkan
Pada penelitian ini menghasilkan sebuah produk sistem  rekomendasi  yang  berupa website yang  bisa diakses melalui laman rekomendasijurusan.com pada peramban.  Hasil  akhir  tampilan  dan  isian  sistem rekomendasi tersebut  yaitu, halaman login, halaman profil  sekolah,  halaman  rekomendasi  ( input  dataset, list dataset, pemisahan atribut, dan hasil rekomendasi).
1) Halaman Login
Pada  halaman  pertama  pada  tampilan  sistem yaitu halaman login yang tertera pada Gambar 3. Pada halaman  ini  pengguna  diharuskan  memasukan username dan juga password yang sudah ditentukan agar  bisa  masuk  ke  halaman  selanjutnya  dan melakukan  proses  rekomendasi  jurusan  yang  akan dipilih.
Gambar 3. Halaman login

## 2) Halaman Profil
Pada halaman selanjutnya  yaitu halaman profil sekolah  yang  digunakan  sebagai  objek  tujuan rekomendasi  jurusan  yang  ada.  Objek  sekolah  yang menjadi  tempat  untuk  menguji  sistem  rekomendasi jurusan  yaitu SMK Muhammadiyah 2 Klaten Utara. Seperti pada tampilan  Gambar 4, terdapat  informasi tentang  gambar  profil  sekolah  dan  beberapa  jurusan yang  ada,  diantaranya  jurusan  Akuntansi,  RPL  atau Rekayasa  Perangkat  Lunak,  DKV  atau  Desain Komunikasi  Visual,  Administrasi  Perkantoran,  dan Bisnis  Digital,  sehingga  pengguna  bisa  melihat  dan mencari  tahu  tentang  jurusan  yang  ada  di  sekolah tersebut. Selain itu halaman profil juga berguna untuk
mempromosikan sekolah dan beberapa jurusan yang ada.

## Gambar 4. Halaman profil sekolah

## 3) Halaman Rekomendasi
Pada  halaman  selanjutnya  yaitu  halaman rekomendasi  yang  terbagi  menjadi  beberapa  bagian seperti bagian input dataset, halaman pemisah atribut, dan yang terakhir halaman proses rekomendasi. Pada halaman input-list dataset yang tertera pada Gambar 5  yaitu  berfungsi  untuk  memasukan  data  yang nantinya  akan  diklasifikasikan  sebagai  dasar  acuan untuk merekomendasikan jurusan dengan
menggunakan algoritma decision tree. Dataset disini disusun berdasarkan klasifikasi nilai siswa pendaftar pada  tahun  sebelumnya  berdasarkan  jurusannya masing-masing.
Gambar 5. Halaman input-list dataset
Selain  itu  ada  juga  halaman  pemisah  atribut label  yang  terdapat  pada  Gambar  6.  Halaman  ini berfungsi  untuk  menampilkan dataset yang  sudah dimasukkan  tadi  untuk  membedakan  yang  mana atribut pendukung untuk merekomendasikan jurusan yang  isinya  berupa  data  nilainya,  dan  juga  atribut target  yang  isinya  berupa  jurusan  yang  didapat melalui atribut pendukung tadi.
Gambar 6. Halaman pemisahan atribut label
Pada proses selanjutnya yaitu proses memasukan nilai yang akan digunakan untuk proses rekomendasi  yang  akan  dijalankan.  Pada  Gambar  7 terdapat  beberapa  bagian  yang  harus  diisikan beberapa  isian  nilai,  yang  diantaranya  yaitu  kolom nilai IPA, Matematika, Bahasa Indonesia, dan Bahasa Inggris.  Isian  nilai  yang  harus  diisikan  yaitu  berupa nilai  abjad  A,  B,  C,  dan  D.  Diantara  beberapa  nilai tersebut  merupakan  nilai  dari  data  yang  sudah diklasifikasikan, mulai dari 60-69 ter kategori D, 70- 79 ter  kategori  C,  80-89 ter  kategori  B,  dan  90-100 terkategori  A.  Pengguna  tinggal  memasukan  nilai yang  ada  sesuai  kategori  nilai  yang  ada  lalu  tinggal memilih pilihan atau tombol prediksi.
Gambar 7. Halaman proses rekomendasi

## 4) Hasil Rekomendasi
Tampilan  akhir  dari  proses  rekomendasi ditampilkan  pada  Gambar  8  dan  Gambar  9,  pada gambar tersebut ditampilkan hasil proses rekomendasi dengan menggunakan algoritma decision tree , dimana akan muncul tampilan cabang- cabang hasil rekomendasi. Contohnya jika nilai IPA C,  Bahasa  Inggris  B,  Bahasa  Indonesia  B,  dan Matematika B, maka akan terdapat hasil rekomendasi di jurusan Akuntansi. Dan terdapat beberapa cabang yang  lain  jika  isian  nilai  yang  lain  berbeda  maka hasilnya  akan  ditunjukan  sesuai  dengan  klasifikasi data  yang  sudah  dimasukkan  sebelumnya  yang
nantinya  akan  tampil  hasil  akhir  jurusan  di  kotak dialog paling bawah.
Gambar 8. Halaman hasil rekomendasi
Gambar 9. Halaman hasil rekomendasi

## 3.3. Pengujian Sistem
Pada  tahap  penelitian  ini,  pengujian  sistem dilakukan  di  salah  satu  SMP  (Sekolah  Menengah Pertama)  kabupaten  Klaten,  yang  dimana  berfokus kepada  siswa  kelas  9  yang  akan  melanjutkan  ke jenjang yang lebih tinggi, pengujian sistem dilakukan dengan  kehadiran  25  partisipan  siswa  kelas  9  yang dimana  partisipan  diperkenankan  untuk  mencoba sistem  melalui  komputer  di  sekolah  atau gadget dengan  mengakses  laman  yang  sudah  disiapkan. Proses pengujian sistem  sendiri tertera pada gambar 10  dan  11.  Setelah  partisipan  mencoba  sistem rekomendasi  tersebut,  siswa  diminta  untuk  mengisi kuesioner  untuk  peneliti  yang  nantinya  nilai  dari kuesioner  tersebut  akan  diolah  menjadi  data  yang valid sebagai bahan evaluasi.
Gambar 10. Pengujian sistem
Gambar 11. Pengujian sistem.

## 3.4. Uji Validitas
Uji  Validitas  digunakan  untuk  mengukur apakah penelitian yang dilakukan valid atau tidak. Uji validitas  sistem  ini  dilakukan  dengan  menggunakan evaluasi korelasi pearson. Berdasarkan tabel 3, nilai r tabel  yang  digunakan  adalah  (0,396),  dengan  level signifikan  5%  dengan  total  25  partisipan.  Cara menghitungnya  yaitu,  jika  nilai  korelasi  lebih  besar dari  r  tabel  (0,396),  maka  instrumen  ini  dikatakan valid,  apabila  nilai  korelasi  lebih  kecil  dari  r  tabel maka dikatakan tidak valid. Berdasarkan perhitungan pada  tabel  2,  semua  nilai  korelasi  pada  setiap pertanyaan (Q1 sampai Q10) lebih tinggi dari nilai r tabel (0,396)  yang sudah ditentukan pada signifikan 5%.  Maka  dapat  dikatakan  bahwa  pengujian  sistem ini memenuhi kriteria valid.
Tabel 3. Hasil analisis uji validitas No Pearson Correlation Keterangan 1 0,535 Valid 2 0,703 Valid 3 0,535 Valid 4 0,660 Valid 5 0,552 Valid 6 0,640 Valid 7 0,495 Valid 8 0,620 Valid 9 0,472 Valid 10 0,490 Valid

## 3.5. Uji Usability Dengan Kuesioner SUS
Uji  usabilitas  digunakan  untuk  mengetahui apakah sistem dapat membantu user dengan baik dan efisien. Dalam penelitian ini uji usabilitas dilakukan dengan  menggunakan  kuesioner  SUS.  Kuesioner SUS  atau System  Usability  Scale adalah  suatu  cara atau  metode  yang  digunakan  untuk  keperluan evaluasi  yang  nantinya  akan  memberi  suatu  hasil yang memadai tentunya dengan berbagai
pertimbangan yang ada seperti waktu dan biaya [24], [25]. Pada tabel 4, menunjukan hasil yang dibagikan setelah  sistem  diujikan  kepada  partisipan.  Terdapat dua  jenis  hasil  skor  yang  diperoleh,  yang  pertama yaitu “RAW Score” atau skor yang didapat dari rata- rata  skor  asli  partisipan,  yang  kedua  yaitu  “SUS Score” yang berisikan skor yang dijumlahkan dengan standar SUS  dengan  format rentang nilai 0-4 dan 0- 100  [26].  Pertanyaan  yang  disajikan  berisi  tentang pernyataan  positif  pada  pertanyaan  ganjil  dan pernyataan negatif pada pertanyaan genap.
Tabel 4. Hasil pengujian kuesioner SUS No RAW Score SUS Score (0-4) (0-100) 1. 4.52 3.52 88 2. 1.36 3.64 91 3. 4.4 3.52 88 4. 1.36 3.76 94 5. 4.44 3.44 86 6. 1.36 3.72 93 7. 4.48 3.48 87 8. 1.32 3.68 92 9. 4.52 3.52 88 10. 1.52 3.6 90 Average 3.58 89.7
Gambar 12. Adjective ratings
Pada  analisis  di  tabel  4,  mendapatkan  skor minimal  86  (pernyataan  5),  skor  maksimal  94 (pernyataan  4).  Menurut  perhitungan adjective ratings skor  minimal  86  masuk  dalam  kategori acceptable, dan  skor  maksimal  94  juga  termasuk dalam kategori acceptable. Dari seluruh jumlah nilai skor  yang  didapat,  rata-rata  dari  seluruh  pernyataan kuesioner  adalah  89,7  sehingga  sistem  termasuk dalam grade B  atau excellent. Sesuai  dengan perhitungan  yang ada pada gambar 12, maka sistem rekomendasi  jurusan  termasuk  dalam  kategori acceptable.
Dalam  perhitungan  skor  SUS  yang  lebih terperinci  pada  setiap  pertanyaan,  [27]    melakukan sebuah  penelitian  dengan  membuat  sebuah  radar perhitungang  dengan  bentuk  “bintang  berujung lima”.  Pada  perhitungan  ini,  jika  semakin  terlihat bentuk radar “bintang berujung lima” maka semakin positif  juga  hasilnya.  Grafik  radar  yang  dibuat berdasarkan  10  pertanyaan  yang  sudah  disediakan pada  gambar  10.  Dalam  penelitian  ini  item pertanyaan  disederhanakan  menjadi  1)  sering digunakan,  2)  kompleks,  3)  mudah  digunakan,  4) membutuhkan  bantuan  orang  lain,  5)  terintegrasi dengan baik, 6) tidak konsisten, 7) cepat dipahami, 8) sulit  digunakan,  9)  percaya  diri,  dan  10)  perlu membiasakan diri. Skor maksimal untuk pernyataan positif adalah 5, dan untuk skor pernyataan negatif 1.
Skor tertinggi yang didapat untuk pernyataan positif pada  penelitian  ini  yaitu  4,52  yang  terdapat  pada pernyataan nomor 1 dan nomor 9 seperti yang tertera pada Gambar 13.

## Gambar 13. SUS score chart
Berdasarkan uji usabilitas yang telah dilakukan pada  penelitian  ini,  siswa  menyatakan  bahwa  siswa akan sering menggunakan sistem rekomendasi ini alat pembantu  pemilihan  jurusan  dan  juga  mereka menyatakan  bahwa  sistem  yang  digunakan  mudah untuk digunakan hingga bisa dipelajari dengan cepat tanpa  ada  hambatan  yang  berarti.  Selain  itu  terkait dengan  sistem  rekomendasi  yang  dikembangkan, siswa  merasa percaya diri saat menggunakan sistem rekomendasi  untuk  merekomendasikan  pilihan jurusan  berdasarkan  nilai  yang  dimiliki  siswa. Meskipun  radar  yang  dibuat  sudah  membentuk “bintang  berujung  lima”,  masih  ada  beberapa pertanyaan  yang  belum  mendapatkan  nilai  yang maksimal  sehingga  masih  perlu  untuk  ditingkatkan lagi menjadi lebih baik.

## 4. DISKUSI
Proses  pemilihan  jurusan  juga  bisa  dilakukan dengan sebuah  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  jurusan  yang  menggunakan  metode  AHP atau Analytical  Hierarchy  Process seperti  yang penelitian  yang  dilakukan  oleh  [28],  dengan  hasil penelitian  bahwa  minat  dan  bakat  seorang  siswa merupakan  kriteria  dan  faktor  yang  paling  penting ketika seorang siswa memilih sebuah jurusan. Selain itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [29],  tentang rekomendasi  jurusan  dengan data  mining serta menggunakan klasifikasi decision tree kriteria minat dan  bakat,  ada  beberapa  kriteria  lagi  yang  biasa digunakan  untuk  memilih  jurusan  yaitu,  kualitas jurusan  dan  juga  peluang  karir.  Dari  beberapa penelitian  diatas  bisa  diketahui  bahwa  dalam melakukan  proses  rekomendasi  jurusan  sekolah aspek  yang  digunakan  untuk  merekomendasikan jurusan yaitu melalui minat dan bakat.
Pada  penelitian ini  sistem  rekomendasi pemilihan jurusan SMK dibuat untuk mempermudah calon  pendaftar  smk  dalam  memilih  jurusan  yang tepat  sesuai  nilai  dan  kemampuannya.  Sistem  ini dikembangkan menjadi sebuah website , dengan fitur rekomendasi  jurusan  menggunakan  metode decision
tree.  Decision  tree digunakan  untuk  klasifikasi sebuah  data  nilai  yang  dimiliki  oleh  siswa  sehingga bisa  merekomendasikan  jurusan  berdasarkan  data nilai  pendaftar  tahun  lalu.  Proses  rekomendasi dilakukan  dengan  cara  memasukkan  beberapa  nilai mata  ujian,  sehingga  proses  rekomendasi  bisa dilakukan  dengan  efektif  dan  tidak  memerlukan proses  yang  lama  dan  panjang.  Setelah  nilai  sudah dimasukkan  dan  diprediksi  maka  sistem  akan menampilkan tree dan node atau  cabang  beberapa nilai  dengan  jurusan  yang  akan  diperoleh  sesuai dengan  nilai  yang  dimasukkan.  Kelebihan  dari  uji penelitian ini yaitu, dengan sistem tersebut, partisipan merasa  lebih  mudah  dan  lebih  percaya  diri  untuk memilih  jurusan  yang  akan  diambil  karena  proses yang dilewati tidak terlalu lama dan sulit. Dan melalui uji usabilitas yang dilakukan oleh partisipan didapati bahwa sistem rekomendasi ini usable .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan di atas dapat disimpulkan  bahwa  sistem  rekomendasi  pemilihan jurusan  ini usable atau  dapat  digunakan,  sehingga diharapkan dapat membantu siswa atau peserta didik baru  dalam  memilih  jurusan  secara  optimal.  Hal  ini ditunjukan  dengan  data  uji  usabilitas  dengan kuesioner  SUS  didapat  nilai  rata-rata  89,7  yang artinya  sistem  termasuk excellent dan acceptable, selain  itu  pengujian  validitas  juga  dilakukan  untuk menguji  setiap  pertanyaan  pada  kuesioner  dan diperoleh  hasil  lebih  dari  0,396  sehingga  data  yang diperoleh  adalah  data  valid.  Keterbatasan  pada penelitian ini adalah parameter dan hasil rekomendasi masih terbatas dan belum menyajikan banyak kriteria pemilihan  serta  jurusan,  sehingga  diharapkan kedepannya akan ada penelitian  yang  bisa  membuat sistem  rekomendasi  dengan  kriteria  pemilihan  dan hasil jurusan yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  I.  Putri,  Rustiyana,  Y.  Herdiana,  and  Z.
Munawar,  “Sistem  Rekomendasi  Hibrid Pemilihan Mobil Berdasarkan Profil
Pengguna  dan  Profil  Barang,” Tematik ,  vol.
8, no. 1, pp. 56–68, 2021, doi: 10.38204/tematik.v8i1.566.
[2] Y.  Suharya, Y. Herdiana, N. Indah Putri, and Z.  Munawar,  “Sistem  Rekomendasi  Untuk Toko Online Kecil Dan Menengah,” Tematik , vol.  8,  no.  2,  pp.  176–185,  2021,  doi: 10.38204/tematik.v8i2.683.
[3] S.  Atmojo,  S.  Dewi,  N.  Widhiyanta,  and  R. Utami,  “Sistem  Informasi  Rekomendasi
Pemilihan  Sekolah  Dasar  Dengan  Metode Ahp  Studi  Kasus  Surabaya  Barat,” Edutic  - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 2, pp. 85– 93, 2021, doi: 10.21107/edutic.v7i2.8383.
[4] R.  N.  Afifuddin  and  D.  Nurjanah,  “Sistem
Rekomendasi Pemilihan Mata Kuliah
Peminatan  Menggunakan  Algoritma  K- means Dan Apriori (Studi Kasus: Jurusan S1 Teknik  Informatika  Fakultas  Informatika),” eProceedings  Eng. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  2359–
2367, 2019, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniver sity.ac.id/index.php/engineering/article/view /8682
[5] Reynaldo,  B.  Mulyawan,  and  T.  Sutrisno, “Rekomendasi  Pemilihan  Program  Studi Tarumangara  Menggunakan  Metode,” J. Komput. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 326– 333, 2020.
[6] L.  N.  Rachmadi,  A.  P.  Wibawa,  and  U. Pujianto,  “Rekomendasi  Jurusan  Dengan Menggunakan  Decision  Tree  Pada  Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru SMK Widya Dharma Turen,” Belantika Pendidik. , vol. 4, no. 1, pp. 29–36, 2021, doi: 10.47213/bp.v4i1.95.
[7] P. D. Ariani, E. M. Kusuma, D. K. Basuki, K. P.  Keputih,  and  S.  Surabaya,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan SMK Menggunakan Neuro-Fuzzy," Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember. Abstrak,” pp. 1–8, 2020.
[8] E.  T.  B.  Ginting  and  I.  Pratama,  “Sistem Rekomendasi  Jurusan  SMK  Menggunakan Metode Content-Based Filtering Di Kabupaten Sleman,”  vol. 3, no. 2, pp. 291– 300, 2023.
[9] A. Ulfa, D. Winarso, and E. Arribe, “Sistem Rekomendasi  Jurusan  Kuliah  Bagi  Calon Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Algoritma C4.5,” J. Fasilkom , vol. 10, no. 1, pp. 61–65, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i1.1511.
[10] A. O. Setiarajasa, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Penjurusan Siswa Baru Menggunakan  Metode  Weighted  Product
(Studi  kasus:  SMK  PN  2  PURWOREJO),”
pp. 1–9, 2020, [Online]. Available: http://eprints.uty.ac.id/3564/%0Ahttp://eprin ts.uty.ac.id/3564/1/Naskah Publikasi- Anggriawan Oki Setiarajasa- 5140411198.pdf [11] E. Supratman, “Penggunaan Metode Simple Multi  Attribut  Rating  Technique  (Smart) Pada Sistem Penunjang Keputusan Rekomendasi  Jurusan  Studi  Kasus :  Siswa Smk N 5 Palembang,” J. Informanika , vol. 7, no. 2, pp. 105–112, 2021.
[12] T.  Wiratama  Putra,  A.  Triayudi,  and  A.
Andrianingsih, “Analisis Sentimen
Pembelajaran  Daring  Menggunakan  Metode
NaÃ¯ve Bayes, KNN, dan Decision Tree,” J.
JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi) ,
vol.  6,  no.  1,  pp.  20–26,  2022,  doi:
10.35870/jtik.v6i1.368. [13] H.  Rifa’i,  Ryan  Hamonangan,  Dian  Ade
Kurnia, Kaslani, and Mulyawan,
“Implementasi  Algoritma  Decision  Tree Dalam  Klasifikasi  Kompetensi  Siswa,” KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj.  Inform.  dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2022, doi: 10.32485/kopertip.v6i1.131.
[14] E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,  “Metode Decision  Tree  Algoritma  C.45  Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan Bisnis Gerai Makanan  Cepat  Saji,” Jurasik  (Jurnal  Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 3, no. July, p. 1, 2018, doi: 10.30645/jurasik.v3i0.60.
[15] K.  H.  Sitanggang,  M.  Elsera,  and  N. Nurjamiyah,  “Perancangan  Aplikasi  Game Edukasi  Pengenalan  Hewan  Laut  Dalam Bahasa Inggris Menggunakan Metode R&D,” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2022, doi: 10.46576/djtechno.v3i1.1652. [16] S.  Fransisca  and  R.  N.  Putri,  “Pemanfaatan Teknologi RFID Untuk Pengelolaan
Inventaris Sekolah Dengan Metode (R&D),” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 72–75, 2019.
[17] R. E. N. Arifah, S. Sukirman, and S. Sujalwo, “Pengembangan  Game  Edukasi  Bilomatika untuk  Meningkatkan  Hasil  Belajar  Siswa pada  Mata  Pelajaran  Matematika  Kelas  1 SD,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6,
no. 6, p. 617, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019661310. [18] K.  Wau,  “Pengembangan  Sistem  Informasi Persediaan Gudang Berbasis Website
Dengan  Metode  Waterfall,” J. Tek. Komputer, Agroteknologi Dan Sains , vol. 1,
no. 1, pp. 10–23, 2022, doi:
10.56248/marostek.v1i1.8.
[19] N. F. Esmi, W. Sri, B. Fikri,R. Asih, Z. Junta, S.  Edi,  "Penyederhanaan  Pohon  Keputusan Melalui  Pendekatan  Seleksi  Fitur  Dalam Memilih  Penjual  Pakan  Ikan," J.  Teknik Informatika, vol.  4,  no.  2,  pp.  301-309,  doi: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.747
[20] H.  Wijayanto,  Y.  K.  Kumarahadi,  and  I.  A. Prabowo,  “Implementasi  Model  Waterfall Dan Pengujian System Usability Scale (SUS) Pada  Pembuatan  Website  Program  Studi Informatika Berbasis Wordpress,” Indones. J. Bus.  Intell. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  55–62,  2023, doi: http://dx.doi.org/10.21927/ijubi.v6i1.3375.
[21] M. Susilo, “Rancang Bangun  Website Toko Online  Menggunakan  Metode  Waterfall,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  98–105,  2018,
598 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 589-598
doi: 10.30743/infotekjar.v2i2.171.
[22] S.  Sukirman  and  K.  F.  Syah,  “Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika Sistem
Peminjaman  Buku  Perpustakaan  dengan Identifikasi  Kode  Quick  Response  (  QR  ),” vol.  7,  no.  1,  pp.  79–87,  2023,  doi: 10.29408/edumatic.v7i1.13372.
[23] V.  Gesilanda,  Sukirman,  and  N.  Azizah, “Evaluasi
Pengembangan Media Pembelajaran  Puzzle  Book  Augmented Reality  Menggunakan  USE  Questionnaire,”
Indones.  J.  Comput.  Sci. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.
809–823, 2023, [Online]. Available: http://ijcs.stmikindonesia.ac.id/ijcs/index.ph
p/ijcs/article/view/3173
[24] F.  G.  Sembodo,  G.  F.  Fitriana,  and  N.  A. Prasetyo,  “Evaluasi  Usability  Website Shopee  Menggunakan  System  Usability Scale (SUS),” J. Appl. Informatics Comput. , vol.  5,  no.  2,  pp.  146–150,  2021,  doi: 10.30871/jaic.v5i2.3293.
[25] D.  W.  Ramadhan,  “Pengujian  Usability Website  Time  Excelindo  Menggunakan System Usability Scale (SUS) (Studi Kasus:
Website Time Excelindo),” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  4, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i2.977.
[26] Sukirman, D. A. Pramudita, A. Afiyanto, and Utaminingsih, “Block-Based Visual
Programming  as  a  Tool  for  Learning  the Concepts of Programming for Novices,” Int. J. Inf. Educ. Technol. , vol. 12, no. 5, pp. 365– 371,
2022,
doi:
10.18178/ijiet.2022.12.5.1628.
[27] D. Hariyanto, A. C. Nugraha, A. Asmara, and H. Liu, “An Asynchronous Serial
Communication  Learning  Media:  Usability Evaluation,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1413, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-
6596/1413/1/012018.
[28] M.  Rahmayu  and  R.  K.  Serli,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan Pada Smk Putra Nusantara Jakarta Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP),” Simetris  J.  Tek.  Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp.
551–564, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/artic le/view/2022
[29] A.  Baktiar,  “Decision  Tree  Sebagai  Metode
Penentuan  Penjurusan  Perguruan  Tinggi Berdasarkan Minat Dan Bakat Melalui Data
Raport  Dengan  Uji  Algoritma  C4.5  (Studi
Kasus  di  SMKN  1  Donorojo  Pacitan),” J. PILAR Teknol. J. Ilm. Ilmu Ilmu Tek. , vol. 7, no. 1, pp. 40–45, 2022, doi: 10.33319/piltek.v7i1.110.