Penerapan Algoritma Winnowing Pada Sistem Rekomendasi Penentuan Dosen Pembimbing Skripsi (Studi Kasus Program Studi Sistem Informasi)
(The Application of Winnowing Algorithm on Recommendation System of thesis supervisor determination (Case Study in Information System Study Program) )
Jarwati, Antonius Cahya Prihandoko, Windy Eka Yulia R Sistem Informasi, Program Studi Sistem Informasi,Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail : jeje.jarwati@gmail.com

## Abstrak
Sistem rekomendasi penentuan dosen pembimbing tugas akhir menggunakan algoritma winnowing merupakan sistem yang bertujuan untuk membantu komisi bimbingan menentukan dosen pembimbing. Rekomendasi yang dihasilkan berupa nama dosen yang memenuhi syarat untuk menjadi dosen pembimbing sesuai dengan aturan yang ada pada Program Studi Sistem Informasi.   Sistem   ini   berisikan   daftar   dosen   program   studi   sistem   informasi   dan   kata   kunci   penelitian   yang   pernah dilakukan dosen. Algoritma winnowing digunakan untuk mencari dan menghitung jumlah kata yang sama dalam setiap kata kunci yang dibandingkan.  Setiap rekomendasi yang dihasilkan berdasar pada jumlah kesamaan antara kata kunci yang dibandingkan   dalam   bentuk   persentase   yang   diurutkan   dari   persentase   tertinggi   sampai   dengan   terendah.   Sistem rekomendasi ini dibangun berbasis website agar dapat digunakan dengan mudah oleh komisi bimbingan, akademik dan dosen. Algoritma winnowing dipilih karena memiliki keunggulan yakni dapat menangani permasalahan pencocokan string yang bervariasi  serta waktu komputasi yang cepat.  Pembuatan sistem ini dibangun mengadopsi dari model Waterfall. Sistem rekomendasi penentuan dosen pembimbing ini dirancang dan dibangun dengan 3 (tiga) hak akses, yaitu akademik dan komisi bimbingan dan dosen dengan berbagai fitur yang dapat memudahkan penggunanya. Hasil dari penelitian ini, sistem   mampu   mengimplementasikan   algoritma winnowing untuk   membantu   komisi   bimbingan   menentukan   dosen pembimbing skripsi sesuai dengan aturan dan kompetensi yang dimiliki dosen.
Kata Kunci: Algoritma Winnowing , Sistem Rekomendasi, Dosen Pembimbing Skripsi

## Abstract
Recommendation system of final assignment supervisor determination using winnowing algorithm is a system that aimed to help supervising committee determine a supervisor for the students. The results of recommendations system are names of supervisor that qualified to be the supervisor according to the rules in Information System Study Program. This system contain list of lecturer’s name and keywords of researches that they have done. Winnowing algorithm is used to search and count the number of similar words for each keyword that being compared. Each recommendation was resulted base on the number of similar keywords that being compared in the form of percentage number that sorted from higher to lower. This recommendation system was built as website-based program so that it will be easy to access  by the supervising committee, academic and lecturers. Winnowing algorithm was chosen because it has special quality such as its capability to handle vary matching problem string and it also has fast computation time. The system was built by adopting waterfall model. System on recomendation system of of supervisor determination was planned and built with two access right : first is for academic access and the second is for supervising committee and lecturers access which is completed with easy-to-used features. The result of this research is that the system was able to implemented winnowing algorithm to help supervising committee to determine suitable thesis supervisor according to the rules of the study program and the capability that the lecturers had.
Keywords: Winnowing Algorithm , Recommendation System, Thesis Supervisor Determination

## PENDAHULUAN
Skripsi   merupakan  tugas  akhir  bagi   mahasiswa  untuk mendapatkan gelar sarjana sesuai dengan bidang keahlian yang dituliskan dalam bentuk karya tulis ilmiah. Penulisan karya   tulis   ilmiah   membutuhkan   bimbingan   dosen pembimbing   dari   awal   penyusunan   sampai   menghasilkan karya tulis yang berkualitas. Dosen pembimbing berperan penting dalam proses penulisan karya tulis ilmiah sebagai fasilitator,   motivator,   dan   pengarah   yang   baik   sehingga skripsi   dapat   selesai   dan   siap   untuk   diujikan.   Penentuan
dosen   pembimbing   harus   dilakukan   dengan   benar   sesuai dengan kriteria dan aturan yang berlaku sehingga hasil yang dicapai lebih baik karena penguasaan konsep dan teori yang matang.
Saat ini program studi sistem informasi sedang merintis untuk membuka prodi baru yaitu Teknologi Informasi agar dapat   berkembang   menjadi   sebuah   fakultas,   maka  dapat dipastikan jumlah mahasiswa akan semakin meningkat dan penetapan   dosen   pembimbing   oleh   kombi   tidak  akan sesederhana saat mahasiswa  semester akhir  masih  sedikit.
Jarwati et al., Penerapan Algoritma Winnowing  Pada Sistem Rekomendasi Penentuan Dosen .....
Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem rekomendasi yang dapat membantu kombi memilih dosen pembimbing skripsi yang tepat dengan memasukkan kata kunci topik dan judul yang diajukan mahasiswa.
Sistem     rekomendasi   pemilihan   dosen   pembimbing skripsi   dibuat   untuk   memilih   dosen   pembimbing   yang sesuai   dengan   kompetensi,   beban   kerja   dan   topik   yang dikerjakan   mahasiswa.   Berdasarkan   hal   tersebut,   terdapat beberapa  kriteria yang digunakan dalam pemilihan dosen pembimbing   diantaranya   yaitu     bidang   ilmu   atau kompetensi, kata kunci penelitian dosen, dan jabatan. Hasil keputusan diperoleh dengan mencocokkan antara kata kunci topik yang diambil mahasiswa dengan kata kunci penelitian yang dilakukan oleh dosen   pembimbing dan bidang ilmu yang kemudian dipilih dengan mempertimbangkan jabatan dosen.   Salah   satu   metode   yang   tepat   untuk   diterapkan dalam   percocokan   tersebut   adalah   algoritma winnowing . Algoritma winnowing menerapkan konsep string matching untuk   mencocokkan   suatu string dengan string lainnya menggunakan teknik hashing . Pencocokan dapat dilakukan dengan   menghitung similarity dari   kata   kunci  penelitian dosen dan kata kunci topik yang dibandingkan.
Sistem   rekomendasi   pemilihan   dosen   pembimbing dibangun   menggunakan   algoritma winnowing .   Algoritma winnowing diasumsikan dapat melakukan pencocokan pola string antara kata kunci topik mahasiswa dengan kata kunci penelitian dosen. Implementasi algoritma winnowing pada sistem   pendukung   keputusan   ini   dapat   memberikan rekomendasi yang tepat sesuai dengan aturan yang berlaku pada prodi Sistem Informasi.

## TINJAUAN PUSTAKA
Metode String Matching String   matching adalah   algoritma   yang   digunakan untuk   memecahkan   masalah   pencocokan   suatu   teks terhadap teks lain . Pencocokan string fokus pada pencarian satu atau lebih kesamaan  kata dalam sebuah teks (Pertiwi, 2015).   Tahap   awal   yang   dilakukan   dalam     implementasi string   matching yaitu  ekstraksi   informasi  menjadi   teks terstruktur menggunakan metode text mining .
Metode pendeteksi kesamaan string dibagi menjadi tiga bagian   yaitu   metode   perbandingan   teks   lengkap,   metode dokumen fingerprinting , dan metode kesamaan kata kunci (Kurniawati,   2008)   .Berikut   ini   penjelasan   dari   masing- masing metode dari algoritma pendeteksi kesamaan: a.   Metode perbandingan teks lengkap diterapkan dengan membandingkan   semua   isi   dokumen.   Perbandingan   teks lengkap   membutuhkan   waktu   yang   lama   tetapi   cukup efektif,  karena  kumpulan dokumen yang diperbandingkan adalah dokumen yang disimpan pada penyimpanan lokal. Metode perbandingan teks lengkap tidak dapat diterapkan untuk   kumpulan   dokumen   yang   tidak   terdapat   pada dokumen lokal. Algoritma yang digunakan pada metode ini adalah   algoritma Brute-Force ,   algoritma edit   distance , algoritma Boyer Moore dan algoritma lavenshtein distance. b.   Dokumen fingerprinting merupakan   metode   yang digunakan   untuk   mendeteksi   keakuratan   salinan   antar dokumen, baik semua teks yang terdapat di dalam dokumen
atau   hanya   sebagian   teks  saja.  Prinsip  kerja  dari   metode dokumen fingerprinting adalah   dengan   menggunakan teknik hashing . Teknik hashing adalah sebuah fungsi yang mengkonversi setiap string menjadi nilai hash . Algoritma yang   digunakan   pada   metode   ini   adalah   Rabin-Karp, Winnowing dan Manber.
c.  Prinsip metode kesamaan kata kunci adalah mengekstrak kata   kunci   dari   dokumen   dan   kemudian   dibandingkan dengan kata kunci pada dokumen yang lain.
Metode Dokumen Fingerprinting
Prinsip   kerja   dari   metode   dokumen fingerprinting adalah   dengan   menggunakan   teknik hashing .   Teknik hashing adalah   sebuah   fungsi   yang   mengkonversi   setiap string   menjadi   bilangan   kemudian   menyimpannya   dalam sebuah   skema   atau   bagan.   Skema   digital   dokumen fingerprinting terdiri dari sejumlah posisi yang diberi tanda di   dalam   dokumen,   algoritma fingerprinting yang   akan memilih tanda yang akan di tambahkan untuk setiap posisi tergantung pada jumlah salinan.
Secara   umum   prinsip   kerja   dari   metode   dokumen fingerprinting adalah dengan tahapan sebagai berikut : 1. Asumsikan teks adalah string s yang panjangnya t.
2. Hilangkan tanda baca dan spasi.
3. Membagi dokumen menjadi k-gram.  K-gram digunakan dalam   pengambilan   potongan   karakter   huruf   sejumlah   k dari sebuah kata secara kontinuitas dibaca dari teks sumber hingga akhir dari dokumen.
4.  Menghitung nilai hash dari setiap gram yang dihasilkan . 5.   Memilih   beberapa   hasil hash menjadi   dokumen fingerprinting .
Algoritma Winnowing Algoritma winnowing merupakan   algoritma   yang digunakan   dalam   deteksi   kesamaan   menggunakan   fungsi hashing . Winnowing adalah   algoritma   yang   digunakan untuk   melakukan   proses document   fingerprinting . Algoritma winnowing melakukan  penghitungan  nilai-nilai hash dari   setiap k-gram, untuk   mencari   nilai hash selanjutnya   digunakan   fungsi rolling   hash . Kemudian dibentuk window dari nilai-nilai hash tersebut. Dalam setiap window dipilih nilai hash minimum. Jika ada lebih dari satu hash dengan nilai minimum, dipilih nilai hash yang paling kanan. Kemudian semua nilai hash terpilih disimpan untuk dijadikan fingerprint dari suatu dokumen . Fingerprint ini yang   akan   dijadikan   dasar   pembanding   kesamaan   antara teks yang telah dimasukkan. Berikut merupakan persamaan untuk menghitung nilai hash
( 1… )= � � �� � 1 ∗ � ( −1) � + � 2 ∗ � ( −2) � +⋯+ � ( −1) � ∗ � � + � � (2.1)
Keterangan : c : nilai ASCII karakter b : basis (bilangan prima)
k : banyak karakter Langkah   perhitungan   algoritma
winnowing digambarkan pada Gambar 2.1
Gambar 2.1  Diagram alir algoritma metde certainty factor

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis   penelitan   yang   digunakan   pada   penelitian   ini merupakan   jenis  penelitian  pengembangan,   karena   tujuan penelitian   adalah   untuk   membangun   sebuah   sistem rekomendasi.   Penelitian   pengembangan   bertujuan   untuk membuat dan mengembangkan suatu produk yang efektif untuk digunakan. Penelitian ini bukan jenis penelitian yang ditunjukkan   untuk   menemukan   teori   atau   menguji kebenaran dari suatu teori dalam bentuk eksperimentasi.

## Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini meliputi tahap pengumpulan data dan tahap analisis data. Penelitian dimulai dengan mencari studi   literatur,   menentukan   tempat   penelitian   dan wawancara yang kemudian dilanjutkan ke analisis data dan pembuatan   sistem   untuk   merumuskan   analisis   kebutuhan dari   sistem.   Setelah   analisis   kebutuhan   terpenuhi,   proses selanjutnya yaitu perancangan  dan implementasi  meliputi desain, coding kemudian testing aplikasi   yang   dibangun. Jika terjadi error maka akan dilakukan perbaikan sistem. Tahap terakhir yaitu penyusunan laporan.

## Perancangan Sistem
Perancangan   sistem   pada   penelitian   ini   mengadopsi metode waterfall . Menurut Pressman (2001), Terdapat 5
tahapan   pada   model waterfall ,   yaitu   analisis kebutuhan (requirements), desain,   implementasi   dan perawatan (maintenance).

## Analisis Kebutuhan Sistem
Berdasarkan   metode   pengembangan   sistem   model waterfall ,   tahapan   awal   yang   dilakukan   adalah   tahapan analisis.   Tahapan   analisis   ini   dilakukan   terhadap   objek penelitian   untuk   memperoleh   kebutuhan-kebutuhan   dari sistem  yang dibangun, baik  berupa  kebutuhan fungsional maupun   kebutuhan   nonfungsional.   Hasil   analisa   tersebut sangat mempengaruhi fungsionalitas sistem yang dibangun untuk dapat digunakan sesuai dengan fungsi dan kebutuhan pengguna.

## Desain Sistem
Desain sistem merupakan tahapan untuk pemodelan dari sistem   yang   dibangun.   Sistem   mulai   dirancang menggunakan Unified Modeling Languange (UML). Bussiness Process Gambaran umum sistem  rekomendasi penentuan dosen menggunakan   algoritma winnowing dapat   digambarkan melalui  sebuah business process . Seperti  yang dapat  kita lihat pada Gambar 4.1 yang menggambarkan data-data yang digunakan     sebagai   masukan,   data   keluaran,   uses   sistem yang dibangun, hingga goal dari sistem itu sendiri.
Gambar 4.1. Bussiness Process

## Use Case Diagram
Use case diagram  merupakan  pemodelan yang dibuat untuk dapat menggambarkan interaksi antara aktor dengan sistem  rekomendasi   penentuan   dosen   menggunakan algoritma winnowing yang   akan   dibangun.     Melalui   use case diagram dapat diketahui interaksi yang dapat dilakukan setiap aktor terhadap sistem sesuai dengan hak akses yang dimiliki   oleh   masing-masing  aktor   atau   pengguna.   Pada Gambar 4.2 digambarkan use case diagram yang terdiri atas tiga aktor dengan dua puluh satu use case.
Gambar 4.2 Use Case Diagram Class Diagram
Setelah   melalui   tahap   pembuatan   desain   dengan sequence diagram, tahap selanjutnya yaitu membuat desain perancangan   class   diagram.   Untuk class diagram   sistem dapat dilihat pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Class Diagram
Entity Relationship Diagram (ERD) Entity Relationship Diagram (ERD) sistem rekomendasi penentuan   dosen   pembimbing   menggunakan   algoritma winnowing merupakan   gambaran   komponen   dan   struktur database yang digunakan dalam  pembuatan sistem. ERD yang   diimplementasikan   pada   sistem   ini   terdiri   dari   7 entitas sebagaimana terlihat pada Gambar 4.4 dibawah ini.
Gambar 4.4 Entity Relationship Diagram (ERD)

## HASIL PENELITIAN
Pada   bab   ini  menjelaskan   mengenai   hasil   penelitian yang telah dilakukan serta pembahasan  sistem rekomedasi penentuan   dosen   pembimbing   skripsi   menggunakan algoritma winnowing yang   telah   dibuat.   Pembahasan dilakukan guna menjelaskan dan memaparkan  bagaimana penelitian   ini   menjawab   perumusan   masalah   serta   tujuan dan   manfaat   dari   penelitian   ini   seperti   apa   yang   telah ditentukan pada awal penelitian.
Hasil Penerapan Perhitungan Metode Certainty Factor Penerapan   perhitungan   algoritma winnowing pada sistem terletak pada fitur rekomendasi pengajuan proposal yang   dapat   diakses   oleh user komisi   bimbingan.   Fitur terbesut   memanfaatkan   algotima winnowing untuk menemukan   pola   string   yang   sama   menggunakan   nilai fingerprint seperti   yang   telah   dijelaskan   pada   tinjauan pustaka.   Setiap   kata   yang   terkandung   dalam keyword proposal dan keyword jurnal penelitian akan dibandingkan . Sebagai   contoh,   perhitungan   pada   proses   pencarian kemiripan akan dilakukan pada keyword penelitian dosen dan keyword yang   diajukan   mahasiswa   yang   dijadikan sample .
Berikut   adalah   contoh   kasus   penentuan   dosen pembimbing pada Tabel 5.1 dan Tabel 5.2

## Tabel 5.1 Data pengajuan proposal
Nama Keyword 1 (k1) Keyword 2 (k2) Keyword 3 (k3) Jarwati Algoritma Winnowing Sistem Rekomendasi Penentuan Dosen Pembimbing Tabel 5.2 Data Penelitian Dosen Nama Keyword 1(Kd1) Keyword 2 (Kd2) Keyword 3 (Kd2) Slamin Graf Sistem Informasi Letak lampu kota Slamin Sistem Pendukung Keputusan Naive Bayes Classifier Kelayakan Raskin Saiful Bukhori Deteksi Plagiarisme Algoritma Winnowing
Untuk menghasilkan persentase, selanjutnya dilakukan perhitungan kesamaan antara keyword proposal (k1, k2, k3) dengan   keyword   penelitian   dosen   (kd1,   kd2,   kd3). Langkah-langkah   perhitungan   persentase   dari   string matching adalah sebagai berikut:
1. Langkah preprocessing , yaitu mengubah setiap keyword menjadi huruf kecil (lowercase) dan proses menghilangkan tanda baca.
a. Keyword topik mahasiswa :
Algoritma Winnowing Sistem Rekomendasi Penentuan Dosen Pembimbing algoritmawinn owing sistemrekomend asi penentuandosne pembimbing b. Keyword penelitian dosen : Slamin Graf Sistem Informasi Letak lampu kota graf Sistem informasi letaklampukota Slamin Sistem Pendukung Keputusan Naive Bayes Classifier Kelayakan Raskin sistempendukungk eputusan naivebayescla ssifier kelayakanraskin Saiful Bukhori deteksi Plagiarisme Algoritma Winnowing deteksi plagiarisme algoritmawinnow ing 1. Membentuk gram pada teks dengan nilai gram tiga
2. Menghitung nilai hash pada setiap gram yang dihasilkan menggunakan proses rolling hash 3.   Memetakan   nilai hash kedalam window dengan   nilai window tiga 4. Menentukan nilai fingerprint pada setiap window yang dihasilkan seperti pada Tabel 5.3

## Tabel 5.3 Perhitungan Winnowing Mahasiswa
Nama Jarwati Proses Keyword 1 Keyword 2 Keyword 3 Preprocessing algoritmawinnowi ng sistemrekomendasi Penentuandosenpembimbi ng Rangkaian Gram alg  lgo  gor  ori  rit itm   tma   maw   awi win   inn   nno   now owi win ing sis  ist ste  tem emr mre   rek   eko   kom ome   men   end   nda das asi pen ene nen ent ntu tua uan and   ndo   dos   ose   sen   enp npe pem emb mbi bim imb mbi bin ing Nilai Hash 13028  14312 13798  14790 15065  14090 15332  14375 13151  15664 14025  14631 14650  14845 15664  14018 15185  14086 15292  15256 13534  14544 15012  13509 14277  14731 14410  13531 14507  13282 13107 14773   13532   14531 13547   14703   15420 15334   13047   14521 13436   14797   15136 13543   14643   14772 13518   14372   13122 14002   14372    13123 14018
Window { 13028     14312 }
{ 14312     13798 } { 13798     14790 } { 14790     15065 } { 15065     14090 } { 14090     15332 } { 15332     14375 } { 15185     14086 } { 14086    15292 } { 15292    15256 } { 15256    13534 } { 13534    14544 }
{ 14544    15012 } { 15012    13509 } { 14773        13532 } { 13532        14531 } { 14531        13547 } { 13547        14703 }
{ 14703        15420 } { 15420        15334 } { 15334        13047 } Fingerprint [13028]  [13798] [14790]  [14090] [14375]  [13151] [14025]  [14631] [14650]  [14845] [14018] [14086] [15256] [13534] [14544] [13509] [14277] [14410] [13531] [13282] [13107] [13532]   [13547] [14703]   [15334] [13047]   [13436] [14797]   [13543] [14643]   [13518] [13122]   [14002] [13123]
1.   Langkah   selanjutnya   yaitu   menghitung   persentase kemiripan setiap fingerprint yang  dihasilkan pada langkah 1 sampai 5.
2.   Membandingkan fingerprint keyword mahasiswa ’Algoritma Winnowing’ dengan keyword penelitian semua dosen seperti pada Tabel 5.4.
Tabel 5.4 Perhitungan winnowing dosen dan mahasiswa
Fingerprint Mahasiswa(B) Dosen(A) Hitung Persentase [13028][13798][14790] [14090][14375][13151] [14025][14631][14650] [14845][14018] [13814] Teks : Graf(A) dan Algoritma Winnowing(B) S = A ∩ B A U B
S =(0/12) *100% = 0 %
- [13028][13798][14790] [14090][14375][13151] [14025][14631][14650] [14845][14018] [14086]  [15256] [13525] [14017] [13677]  [14794] [14371]  [13107] Teks : Sistem Informasi(A) dan Algoritma Winnowing(B) S = A ∩ B A U B S =(0/19) * 100 = 0% [13028][13798][14790] [14090][14375][13151] [14025][14631][14650] [14845][14018] [13594][13022]    [14232] [13048]    [14538][14946] [14284] Teks : Letak Lampu Kota(A) dan Algoritma Winnowing(B) S = A ∩ B A U B S =(0/18) * 100 = 0% [13028][13798][14790] [14090][14375][13151] [14025][14631][14650] [14845][14018] [14086][15256][13532] [14522][13531][13494] [14344][14550][13741] [13570][14955][15438] [15092] Teks : Sistem pendukung Keputusan(A) dan Algoritma Winnowing(B) S = A ∩ B A U B
S = (0/24) * 100 = 0%
Fingerprint Mahasiswa Dosen Hitung persentase [13028][13798][14790] [14090][14375][13151] [14025][14631][14650] [14845] [14018] [13010][14104][13396] [13046][13169][13585] [13264][13117][15172] [13932] [13598] Teks : naive bayes classifier (A) dan Algoritma Winnowing(B) S = A ∩ B A U B S = (0/17) * 100 = 0% [13028][13798][14790] [14090][14375][13151] [14025][14631][14650] [14845] [14018] [13506][13165]  [13011] [13061] [14661] [13109] [14212] Teks : Kelayakan Raskin (A) dan Algoritma Winnowing(B) S = A ∩ B A U B S = (0/18) * 100 = 0%
[13028][13798]  [14790]
[14090][14375]   [13151]
[14025]  [14631] [14650]
[14845] [14018]
[13327,0][13598] [13513,3]Teks : Deteksi (A) dan Algoritma Winnowing(B)
S = A ∩ B
A U B
S = (0/14) * 100 = 0%
[14025][14631][14650] [14845][14018] Teks : Plagiarisme (A) dan Algoritma Winnowing(B) S = A ∩ B A U B
S = (0/16) * 100 = 0%
[13028]   [13798][14790]
[14090][14375][13151]
[14025][14631][14650] [14845][14018] [13028][13798]  [14790] [14090][14375][13151] [14025][14631][14650] [14845][14018] Teks : Algoritma Winnowing (A) dan Algoritma Winnowing(B) S = A ∩ B A U B S = (11/11) * 100 =100%
Membandingkan fingerprint keyword mahasiswa   “sistem rekomendasi”   dengan keyword penelitian   semua   dosen yaitu   “graf”,   “sistem   informasi”,   “letak   lampu   kota”, “system   pendukung   keputusan”,   “naive   bayes   classifier”, “kelayakan   raskin”,   “deteksi”,   “plagiarisme”,   “algoritma winnowing” seperti pada Tabel 5.5.
Tabel 5.5 Perhitungan persentase kemiripan
Fingerprint Mahasiswa (B) Dosen (A) Hitung Persentase [14086] [15256] [13534] [14544] [13509] [14277] [14410] [13531] [13282]   [13107] [13814] Teks : Graf(A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B A U B S =(0/11) *100% = 0 % - [14086] [15256] [13534] [14544] [13509] [14277] [14410] [13531] [13282]   [13107] [14086]  [15256] [13525] [14017] [13677]  [14794] [14371] [13107] Teks : Sistem Informasi(A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B A U B S =(0/18) * 100 = 0%
[14086] [15256]
[13534] [14544]
[13509] [14277]
[14410] [13531]
[13282]   [13107]
[13594][13022]    [14232][13048]
[14538][14946]    [14284] Teks : Letak Lampu Kota(A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B A U B
S =(0/17) * 100 = 0%
Fingerprint Mahasiswa (B) Dosen (A) Hitung persentase [14086] [15256] [13534] [14544] [13509] [14277] [14410] [13531] [13282]   [13107] [13506] [13165]  [13011] [13061]
[14661] [13109] [14212] Teks : Kelayakan Raskin (A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B
A U B
S = (0/17) * 100 = 0%
[14086] [15256] [13534] [14544] [13509] [14277] [14410] [13531]
[13282]   [13107]
[14086] [15256]   [13532]
[14522]
[13531] [13494] [14344]  [14550]   [13741]
[13570]   [14955]  [15438]
[15092] Teks : Sistem pendukung Keputusan(A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B A U B
S = (3/20) * 100 = 15%
[14086] [15256]
[13534] [14544]
[13509] [14277]
[14410] [13531]
[13282]   [13107]
[13010][14104] [13396][13046]
[13169] [13585] [13264]  [13117] [15172]  [13932] [13598] Teks : naive bayes classifier (A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B
A U B
S = (0/21) * 100 = 0%
[14086] [15256]
[13534] [14544]
[13509] [14277] [14410] [13531] [13282]   [13107] [13327][13598] [13513]
Teks : Deteksi (A) dan
Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B A U B
S = (0/13) * 100 = 0%
[14086] [15256]
[13534] [14544]
[13509] [14277] [14410] [13531] [13282]   [13107] [14238] [12975] [13715] [13096] [14079] Teks : Plagiarisme (A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B
A U B S = (0/15) * 100 = 0%
[14086] [15256]
[13534] [14544]
[13509] [14277] [14410] [13531] [13282]   [13107] [13028] [13798][14790]  [14090] [14375][13151] [14025][14631] [14650]   [14845][14018] Teks : Algoritma Winnowing (A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B
A U B S = (0/21) * 100 =0%
Langkah   selanjutnya   yaitu   membandingkan fingerprint keyword mahasiswa   “penentuan   dosen   pembimbing” dengan keyword penelitian semua dosen seperti langkah 7 dan   langkah   8   yaitu   “graf”,   “sistem   informasi”,   “letak lampu kota”, “system pendukung keputusan”, “naive bayes classifier”,   “kelayakan   raskin”,   “deteksi”,   “plagiarisme”, “algoritma winnowing” seperti pada Tabel 5.6.

## Tabel 5.6 Perhitungan persentase kemiripan
Fingerprint Mahasiswa (B) Dosen (A) Hitung Persentase [13532][13547][14703]   [15334] [13047][13436] [14797][13543][14643]   [13518] [13122] [14002]     [13123] [13814] Teks : Graf(A) dan Penentuan Dosen Pembimbing (B)
S = A ∩ B
A U B
S = (0/14) * 100 = 0%
[13532][13547][14703]   [15334] [13047][13436] [14797][13543][14643]   [13518]
[13122][14002]    [13123]
[14086][15256][13525] [14017][13677][14794] Teks : Sistem Informasi(A) dan Penentuan Dosen Pembimbing (B)
ISSN : 2339-0069
[14371][13107] S = A ∩ B A U B S =(0/21) * 100 = 0% [13532][13547][14703]   [15334]
[13047][13436]
[14797][13543][14643]   [13518]
[13122][14002]    [13123]
[13594][13022]  [14232]
[13048]    [14538][14946] [14284] Teks : Letak Lampu Kota(A) dan penentuan dosen pembimbing (B)
S = A ∩ B A U B
S   =(0/20)   *   100   = 0%
[13532][13547][14703]   [15334]
[13047][13436]
[14797][13543][14643]   [13518]
[13122][14002]
[13123]
[14086] [15256] [13532]
[14522][13531][13494] [14344][14550][13741] [13570][14955][15438] [15092] Teks : Sistem pendukung Keputusan(A) dan Penentuan Dosen Pembimbing (B) S = A ∩ B A U B S   = (1/25)   *   100   =
4%
[13532][13547][14703]   [15334]
[13047][13436]
[14797][13543][14643]   [13518]
[13122][14002]    [13123]
[13010][14104][13396] [13046] [13169] [13585] [13264]  [13117] [15172] [13932] [13598] Teks : naive bayes classifier (A) dan Penentuan Dosen Pembimbing (B) S = A ∩ B A U B S = (0/24) * 100 = 0%
[13532][13547][14703]   [15334]
[13047][13436]
[14797][13543][14643]   [13518]
[13122][14002]    [13123]
[13506] [13165]  [13011]
[13061]  [14661] [13109] [14212] Teks : Kelayakan Raskin (A) dan Penentuan Dosen Pembimbing (B)
S = A ∩ B A U B S   = (0/20)   *   100   =
0%
[13532][13547][14703]   [15334]
[13047][13436]
[14797][13543][14643]   [13518]
[13122][14002]    [13123] [13327][13598] [13513] Teks : Deteksi (A) dan Penentuan Dosen Pembimbing (B) S = A ∩ B A U B S = (0/16) * 100 = 0%
[13532][13547][14703]   [15334]
[13047][13436]
[14797][13543][14643]   [13518]
[13122][14002]    [13123]
[14238] [12975] [13715] [13096] [14079]
Teks : Plagiarisme (A) dan Penentuan Dosen Pembimbing (B)
S = A ∩ B
A U B S   = (0/18)   *   100   = 0% [13532][13547][14703]   [15334] [13047][13436]
[14797][13543][14643]   [13518]
[13122][14002]    [13123] [13028] [13798][14790] [14090][14375][13151] [14025][14631][14650] [14845][14018] Teks : Algoritma Winnowing (A) dan Sistem Rekomendasi (B) S = A ∩ B A U B S = (0/24) * 100 =0%
Langkah selanjutnya yaitu menghitung nilai rata-rata dari persentase   yang   telah   dihitung.   Berikut   merupakan   cara menghitung rata-rata persentase setiap dosen :
a. Alternatif 1 (Slamin) memiliki 6 keyword dengan 18 kali perulangan yang masing-masing di cocokan dan dihasilkan nilai berikut :
Graf – Algoritma Winnowing = 0% Sistem Informasi – Algoritma Winnowing = 0% Letak Lampu Kota – Algoritma Winnowing  = 0% Sistem Pendukung Keputusan – Algoritma Winnowing = 0%
Naive Bayes Classifier – Algoritma Winnowing = 0% Kelayakan Raskin – Algoritma Winnowing = 0% Graf – Sistem Rekomendasi = 0% Sistem Informasi – Sistem Rekomendasi = 0% Letak Lampu Kota – Sistem Rekomendasi = 0% Sistem   Pendukung   Keputusan   –   Sistem   Rekomendasi   = 15%
Naive Bayes Classifier – Sistem Rekomendasi = 0% Kelayakan Raskin – Sistem Rekomendasi = 0% Graf – Penentuan Dosen Pembimbing = 0% Sistem Informasi–Penentuan Dosen Pembimbing = 0% Letak Lampu Kota – Penentuan Dosen Pembimbing = 0% Sistem   Pendukung   Keputusan   Penentuan   Dosen Pembimbing = 4%
Naive Bayes Classifier – Sistem Rekomendasi = 0% Kelayakan Raskin – Sistem Rekomendasi = 0% Nilai Rata-Rata =  (19/16) % = 1,18 %
b. Alternatif 2 (Saiful Bukhori) memiliki 6 keyword dengan 18   kali   perulangan   yang   masing-masing   di   cocokan   dan dihasilkan nilai berikut:
Deteksi– Algoritma Winnowing = 0% Plagiarisme – Algoritma Winnowing = 0% Algoritma Winnowing – Algoritma Winnowing  = 100% Deteksi– Sistem Rekomendasi = 0% Plagiarisme – Sistem Rekomendasi = 0% Algoritma Winnowing – Sistem Rekomendasi = 0% Deteksi– Penentuan Dosen Pembimbing = 0% Plagiarisme – Penentuan Dosen Pembimbing = 0% Algoritma Winnowing – Penentuan Dosen Pembimbing = 0%
Nilai Rata-Rata =  (100/6) %  = 16,67 %
Langkah   terakhir   adalah   mengurutkan   nilai   rata-rata persentase   alternatif     terbesar   hingga   terkecil.   Sehingga dihasilkan rekomendasi sebagai berikut :
a. Saiful Bukhori dengan persentase 16,67 % b. Slamin dengan persentase 1,18 %
Dari  hasil persentase diatas, maka dosen pembimbing yang   direkomendasikan   oleh   sistem   sesuai   dengan kompetensi dosen adalah Saiful Bukhori.
Hasil   Pembuatan   Sistem Rekomendasi   Penentuan Dosen   Pembimbing   Menggunakan   Algoritma Winnowing
Hasil   pembuatan   sistem   dalam   penelitian   ini   adalah sistem   rekomendasi   penentuan   dosen   pembimbing menggunakan algoritma winnowing. Terdapat batasan yang bisa   dilakukan   sistem   yakni   sistem   mampu   memberikan rekomendasi   sesuai   dengan   kata   kunci   penelitian   topik mahasiswa tanpa memperhatikan nama dosen pembimbing yang diajukan mahasiswa . Sistem hanya mencari kesamaan pola kata kunci tanpa memperhatikan kesamaan kata dalam Kamus   Bahasa   Indonesia. User yang   dapat   mengakses
ISSN : 2339-0069
sistem   dibagi   kedalam   tiga   hak   akses   yaitu   akademik, komisi bimbingan dan dosen. Akademik merupakan user sistem   yang   mendapat   hak   penuh   terhadap   proses   input data. Komisi bimbingan memiliki hak terhadap penentuan dosen pembimbing . Sedangkan dosen hanya memiliki hak untuk   melihat   jumlah   bimbingan   skripsi.  Berikut   ini merupakan tampilan fitur-fitur yang terdapat dalam sistem.

## Fitur Login
Fitur   ini   merupakan   fitur   autentifikasi   untuk   dapat mengakses terhadap fitur-fitur yang berada di dalam sistem. Halaman ini digunakan oleh user akademik, user komisi bimbingan   maupun user dosen   sebelum   bisa   mengakses halaman   beranda   sistem. User diwajibkan   memiliki username dan password untuk   bisa   mengakses   fitur-fitur yang ada di dalam sistem. Pengecekan hak akses user juga dilakukan pada saat proses login dikerjakan. User dengan level   akademik   diarahkan   ke   halaman   utama   akademik, user level  komisi  bimbingan akan  diarahkan  ke halaman utama   komisi   bimbingan   dan user dengan   level   dosen diarahkan ke halaman utama dosen
Gambar 5.2 Tampilan halaman login

## Fitur Tambah Pengajuan
Fitur tambah pengajuan merupakan fitur yang dilakukan oleh   akademik   untuk   manajemen   pengajuan   proposal. Tampilan  halaman  tambah  data  pengajuan   pada  Gambar 5.3.

## Gambar 5.3 Fitur data gejala

## Fitur  Data Persetujuan
Fitur   melihat   data  pengajuan  merupakan  fitur  yang dilakukan oleh akademik untuk mengelola data surat tugas seperti melengkapi surat tugas, mencetak surat tugas, dan mengubah   status   mahasiswa.   Tampilan  halaman   data
persetujuan dapat dilihat pada Gambar 5.3.

## Gambar 5.4 Fitur Data Persetujuan

## Fitur Data Rekap bimbingan
Fitur   data  rekap   bimbingan  merupakan  fitur   yang dilakukan  oleh   akademik   dan   komisi   bimbingan  untuk melihat rekap data bimbingan dosen. Data rekap bimbingan teridiri dari data dosen, data jumlah bimbingan, dan tombol detail   untuk   melihat   banyak   detail   bimbingan.   Ketika pengguna   memilih   tombol   detail,   maka   sistem   akan menampilkan   halaman  detail  bimbingan  dosen.  Tampilan halaman data rekap bimbingan dan detail bimbingan dapat dilihat pada Gambar 5.5 dan Gambar 5.6.
Gambar 5.5 Halaman rekap data bimbingan

## Gambar 5.6 Halaman detail bimbingan

## Fitur Manajemen Rekomendasi dosen
Manajemen   rekomendasi   dosen   merupakan   fitur   yang dilakukan   oleh   komisi   bimbangan.  Fitur   ini   dapat menampilkan hasil rekomendasi dosen pembimbing utama dan dosen pembimbing pendamping. Halaman rekomendasi dosen dapat dilihat pada Gambar 5.7.

## Gambar 5.7 Halaman rekomendasi dosen pembimbing

## Pembahasan   Pada   Sistem   Rekomendasi   Dosen Pembimbing
Pembahasan ini mencakup hasil dari diskusi yang telah dilakukan oleh peneliti dengan dosen, akademik dan komisi bimbingan.   Proses   pembahasan   yang   dilakukan mendapatkan hasil bahwa sistem yang telah dibuat dapat membantu   memberikan   rekomendasi   dosen   pembimbing skripsi   sesuai   dengan   aturan   yang   berlaku   pada   prodi Sistem Informasi Universitas Jember.
Berdasarkan   hasil   diskusi   atau   tanya   jawab   dengan komisi   bimbingan   dan   dosen   dapat   disimpulkan   bahwa aplikasi   ini   dapat   membantu   komisi   bimbingan   dalam memilih   dosen   pembimbing   berdasar   pada   kata   kunci penelitian   dosen   dan   sesuai   dengan   kompetensi   setiap dosen, namun masih dibutuhkan penambahan kriteria bobot dari   alasan   pemilihan   dosen   pembimbing.   Ada   beberapa alasan   mahasiswa   memilih   dosen   untuk   menjadi pembimbing,   diantaranya   karena   hanya   senang   dengan dosen, karena  topik penelitian lebih dikuasai  dosen, atau karena memiliki projek penelitian dengan dosen tersebut. Hasil diskusi juga membahas mengenai kelebihan dan juga keterbatasan   sistem   rekomendasi   penentuan   dosen pembimbing. Kelebihan dan keterbatasan sistem, yaitu :

## Kelebihan Sistem
Dari hasil pembuatan sistem, penulis dapat menganalisis kelebihan dari sistem yang dibuat yaitu : a.   Pengguna   harus   melakukan login jika   ingin menggunakan   sistem.   Hal   ini     dimaksudkan   untuk keamanan data yang dimiliki oleh pengguna.
b.     Data perhitungan yang dihasilkan oleh sistem akurat karena   perhitungan   dilakukan   oleh   sistem   sehingga   hasil perhitungan algoritma winnowing yang dihasilkan bernilai benar.
c.    Sistem mampu menampilkan pesan ketika terjadi error . Hal  ini  memudahkan pengguna untuk mengetahui  bahwa terjadi kesalahan pada saat menjalankan sistem. d.   Sistem   ini   bersifat   dinamis   karena   dalam pengimplementasiannya,   data   keyword   yang   digunakan dalam   penelitian   ini   dapat   ditmbah   sesuai   dengan perkembangan penelitian dosen.
e.    Hasil rekomendasi berdasar pada aturan yang berlaku pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember, sehingga sistem ini dapat memberikan rekomendasi  yang tepat.
f.     Sistem  rekomendasi  yang  dihasilkan  potensial  untuk diterapkan diseluruh unit kerja Universitas Jember

## Keterbatasan Sistem
Dari hasil pembuatan sistem, penulis dapat menganalisis kelemahan dari sistem yang dibuat yaitu :
1.   Sistem yang dibuat memiliki kekurangan yakni sistem hanya   mampu   memberikan   rekomendasi   berdasar   pada keyword   penelitian   dosen   tanpa   memperhatikan   alasan pengajuan dosen pembimbing oleh mahasiswa.
2.   Sistem   rekomendasi   dosen   pembimbing   hanya memberikan   rekomendasi   berdasarkan   kata   kunci   yang dibandingkan tanpa memperhatikan sinonim kata dan kata dalam bahasa asing.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan adalah: a.  Penerapan algoritma winnowing digunakan pada sistem rekomendasi   penentuan   dosen   pembimbing   untuk memberikan perhitungan kesamaan antara topik penelitian mahasiswa dengan penelitian yang pernah dilakukan dosen dengan mebandingkan kata kunci pada setiap penelitian dan topik.   Langkah   awal   yakni   menentukan   nilai gram dan window untuk   dapat   melakukan   perhitungan   kesamaan. Selanjutnya   memasukkan   data   proposal   pengajuan   untuk dilakukan   proses   rekomendasi   dan approval .   Dari   data tersebut,   selanjutnya  dihitung  nilai  kemiripan   antara   kata kunci topik yang ada pada data pengajuan dan data kata kunci   penelitian   dosen.   Hasil   dari   perhitungan   yang didapatkan  adalah persentase    kesamaan kata  kunci pada setiap dosen yang diurutkan dari nilai terbesar. Hal yang mempengaruhi  hasil  persentase  adalah  jumlah kata kunci penelitian dosen. Semakin banyak jumlah penelitian dosen, maka   rekomendasi   yang   dihasilkan   bersifat   umum, sedangkan   apabila   semakin   sedikit   kata   kunci   penelitian maka rekomendasi akan bersifat khusus. Sehingga apabila ada   satu   kecocokan   pada   proses string   matching yang dimiliki oleh dosen dengan jumlah penelitian yang sedikit, maka rekomendasi akan lebih akurat.
b.   Sistem   rekomendasi   penetuan   dosen   pembimbing menggunakan algoritma winnowing telah berhasil dibangun berbasis website dengan   3   hak   akses   yaitu   akademik, komisi   bimbingan   dengan   fitur   utama   adalah   fitur pengajuan proposal yang dilakukan oleh akademik dan fitur rekomendasi   dosen   pembimbing   yang   dilakukan   oleh komisi   bimbingan.   Sistem   dikembangkan   dengan mengadopsi   model waterfall .   Model waterfall digunakan karena kebutuhan sistem telah bisa didefinisikan di awal. Tahap   pengembangan   dilakukan   dengan   tahap   analisis kebutuhan, desain, penulisan kode program, pengujian dan pemeliharaan.   Analisis   kebutuhan   dilakukan   dengan   cara mencari   kebutuhan   fungsional   dan   non   fungsional   yang dibutuhkan untuk membangun sistem. Tahap desain sistem dilakukan   dengan   melakukan   perancangan   sistem   dengan membuat beberapa diagram yang akan digunakan sebagai acuan   dalam   penulisan   kode   program.   Selanjutnya dilakukan   penulisan   kode   program   dengan   menggunakan bahasa   pemrograman PHP , framework   CodeIgniter, dan database  manajemen MySQL . Tahap   pengujian  dilakukan setelah penulisan kode program yakni  dengan melakukan pengujian black box dan white box . Tahap terakhir yakni melakukan pemeliharaan  untuk mengetahui  fungsionalitas sistem secara berkala.
ISSN : 2339-0069
Jarwati et al., Penerapan Algoritma Winnowing  Pada Sistem Rekomendasi Penentuan Dosen .....

## Saran
Adapun   saran   yang   ditujukan   untuk   memberikan masukan yang lebih baik yaitu :
a.   Sistem   rekomendasi   dosen   pembimbing   yang   akan dikembangkan   selanjutnya   perlu   ditambah   bobot   alasan pemilihan   dosen   oleh   mahasiswa,   sehingga   rekomendasi yang di dapat akan lebih akurat.
b.   Sistem   rekomendasi   dosen   pembimbing   yang   akan dikembangkan   selanjutnya   akan   lebih   baik   jika   dapat mendeteksi   sinonim   kata   sehingga   persentase   yang dihasilkan   lebih   tinggi   dan   memiliki   tingkat   akurasi rekomendasi yang besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Khoiri,   S.   W.   (2015). Pedoman   Penulisan   Skripsi FKM UNEJ. Jember: FKM UNEJ.
[2] Kurniawati,   W.   (2008).   Perbandingan   pendekatan Deteksi Plagiarism Dokumen Dalam Bahasa Inggris. Seminar   Ilmiah   Nasional   Komputer   dan   Sistem Intelijen , 255-260.
[3] Pertiwi. (2015). Implementasi Algoritma Pencocokan String   pada   Aplikasi   Pengarsipan   Berbasis   Web. EXTERNAL JOURNAL , 1-8.
[4] Presman,   R.   (2001). Software   Engineering   a practitioner’s approach (5 ed.). New York: McGraw-
Hill.