## SISTEM REKOMENDASI PENENTUAN JUDUL SKRIPSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
A Sofalul Khazari 1) , Fitri Marisa 2) , Indra Dharma Wijaya 3)
1) Mahasiswa Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Email: khazari.sofalul@gmail.com
2,3) Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Email: fitrimarisa@widyagama.ac.id 2)
Abstract: One  of  the  requirements  to  obtain  a  Bachelor's  degree,  a  student must make a thesis. Thesis is a scientific work that is used as a good condition in  Private  Universities  (PTS)  and  State  Universities  (PTN)  in  Indonesia.  In the  thesis,  students  are  required  to  apply  science  according  to  the  field  of science that has been pursued. However, the reality of existing students are still confused  in  determining  the  title  or  field  that  will  be  discussed  in  the  thesis. Therefore,  the  authors  try  to  make  a  recommendation  system  of  thesis  title determination  that  can  help  students  Informatics  Engineering  University  of Widyagama Malang to determine the title of the thesis in accordance with the capabilities  and standards determined  by  the  department. With  the method of Decision tree using ID3 algorithm, it is expected this system can help students to not difficulty in determining the title of the thesis.
Keywords: data mining, decision tree, ID3.

## PENDAHULUAN
Skripsi
merupakan
sebuah
momentum yang sangat menentukan bagi mahasiswa tingkat akhir. Salah satu syarat untuk mendapatkan predikat sarjana baik pada  Perguruan  Tinggi  Negeri  (PTN) maupun  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS) mewajibkan mahasiswanya untuk mengerjakan skripsi sesuai bidang keilmuan yang dipelajari.
Dalam tahap awal pengerjaan skripsi, pada umumnya mahasiswa dibingungkan dengan  langkah-langkah  penentuan  tema atau  judul  skripsi  yang  akan  diajukan, sehingga  dapat  memperlambat  proses pengajuan skripsi. Sehingga langkah awal dalam  menentukan  judul  skripsi  itu merupakan  momentum  di  mana  proses tersebut dapat menentukan proses
jalannya  penulisan  skripsi.  Problematika mengenai  skripsi  harus  diselesaikan dengan segera, salah satu caranya dengan memanfaatkan sistem teknologi informasi itu sendiri.
Oleh  karena  itu,  penyusun  membuat sistem rekomendasi yang dapat membantu mahasiswa dalam
pengambilan  judul  skripsi  yang  sesuai dengan  kemampuan  mahasiswa  tersebut, dengan  menggunakan  algoritma  Decision Tree.

## LANDASAN TEORI

## A. Skripsi
Skripsi  adalah  sebuah  karya  ilmiah yang  ditulis  oleh  mahasiswa  program  S1 yang  membahas  tentang  bidang  atau topik  tertentu  berdasarkan  dari  suatu
hasil kajian pustaka yang ditulis oleh para ahli,  hasil  pengembangan,  atau  hasil penelitian lapangan.[1](Huda, 2011).
Dalam  pengerjaannya,  mahasiswa dibimbing minimal oleh dua orang dosen pembimbing.  Bimbingan  ini  dilakukan agar hasil dari skripsi tersebut berkualitas baik  dari  segi  teknik  penyampaiannya maupun isinya.
Penulisan  skripsi  adalah  bagian  dari kegiatan  pendalaman  displin  ilmu  lewat kegiatan menulis bagi mahasiswa program  S1.  Bahkan  karena  sangat penting,  kelulusan  program  S1  ini ditentukan oleh kualitas dari hasil skripsi.
B. Data Mining
Data mining is the process of discovering insightful,  interesting,  and  novel  patterns,  as well  as  descriptive,  understandable,  and predictive models from large-scale data.[2](Zaki & JR., 2014).
Data mining merupakan suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan  kecenderungan,  dengan  memeriksa dalam  sekumpulan  data  besar  yang tersimpan  dalam  penyimpanan  dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola seperti teknik statistik dan matematika.
Dari  definisi  diatas,  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  data  mining  adalah suatu  pencarian  dan  analisa  terhadap koleksi-koleksi  database  yang  berjumlah besar.  Sehingga  dapat  ditemukan  suatu pola  yang  menarik  dengan  tujuan mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan yang  akurat  dan  potensial,  serta  dapat memberi  pemahaman  dan  berguna  dari database  yang  besar  serta  digunakan untuk membuat suatu keputusan promosi yang akan disebarkan.
C. Decision Tree Metode  ini  merupakan  salah  satu metode  yang  ada  pada  teknik  klasifikasi dalam  data  mining.  Metode  pohon keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat besar  menjadi  pohon  keputusan  yang merepresentasikan aturan. Pohon
keputusan juga berguna untuk mengekplorasi data, menemukan hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah calon  variabel  input  dengan  sebuah variabel  target.  Data  dalam  pohon keputusan  biasanya  dinyatakan  dalam bentuk  tabel  dengan  atribut  dan  record. Atribut  menyatakan  suatu  parameter yang  disebut  sebagai  kriteria  dalam pembentukan  pohon.  Misalkan  untuk menentukan  main  tenis,  kriteria  yang diperhatikan  adalah  cuaca,  angin,  dan suhu.  Salah  satu  atribut  merupakan atribut  yang  menyatakan  data  solusi  per item data yang disebut atribut hasil.[3](Acmad & Slamat, 2012).
D. Pohon Keputusan ID3
Algoritma  ID3  (Iterative  Dichotomiser 3) adalah sebuah metode yang digunakan dalam membuat pohon keputusan, dimana  algoritma  ID3  ini  oleh  J.  Ross Quinlan  pada  sekitar  akhir  1970-an  dan awal  1980-an[4].  Algoritma  pada  metode ini  menggunakan  konsep  dari  entropy informasi, dimana Algoritma ID3 melakukan  pencarian  secara  menyeluruh (greedy)  pada semua kemungkinan pohon keputusan.Cara    kerja  algoritma  ID3 dapat digambarkan sebagai berikut :[5](Defiyanti & Pardede, 2010) 1. Hitung  entropy  dan  information  gain dari setiap atribut dengan menggunakan rumus: ( ) = − + 2 + −  − 2 − .............(1)
Keterangan:
S  =  ruang  (data)  sampel  yang digunakan untuk training P+  =  jumlah  yang  bersolusi  positif (mendukung)  pada  data  sampel untukkriteria tertentu P-  =  jumlah  yang  bersolusi  negatif (tidak  mendukung)  pada  data  sampel untukkriteria tertentu
( ,  ) = ( ) − ∑ ∈ ( ) | | | | ( )  ...(2)
Keterangan:
S  =  ruang  (data)  sampel  yang digunakan untuk training A = atribut V  =  suatu  nilai  yang  mungkin  untuk atribut A Nilai(A)  =  himpunan  yang  mungkin untuk atribut A |Sv| = jumlah sampel untuk nilai V |S| = jumlah seluruh sampel data Entropy(Sv)  =  entropy  untuk  sampel- sampel yang memiliki nilai V
2. Bentuk  simpul  yang  berisi  atribut tersebut.
3. Menghitung  lagi  information  gain yang  akan  terus  dilakukan  sampai semua  data  masuk  dalam  kelas  yang sama.  Atribut  yang  telah  dipilih  tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai information gain.

## ANALISIS DAN PERANCANGAN
SISTEM Penelitian  ini  menggunakan  Metode Decision  Tree  dengan  algoritma  ID3 untuk  mengelompokkan  data  kategorikal hingga  menghasilkan  rekomendasi  yang sesuai  dengan  kemampuan  dan  minat dari mahasiswatersebut. Selanjutnya melakukan  analisis  lebih  mendalam terhadap  hasil  rekomendasi  tersebut untuk  membantu  mahasiswa  dalam menentukan judul skripsi yang sesuai.

## A. Flowchart Program Aplikasi
Gambar 1. Flowchart Aplikasi

## B. Perancangan Sistem
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar 3. Activity Diagram Manage Data Mahasiswa
Gambar. 4 Activity Diagram Input
Minat C. Perancangan Antarmuka
Perancangan  antar  muka  merupakan uraian  dari  sketsa  program  yang  akan dibuat. Pada desain interface ini juga akan dijelaskan  jalannya  program  yang  akan dibangun.  Berikut  desain  interface  pada rancang  Sistem  Rekomendasi  Penentuan Judul  Skripsi  menggunakan  metode Decision Tree dapat dilihat dibawah ini.
Gambar. 5 Analisa
Gambar. 6 Hasil Rekomendasi

## HASIL PENELITIAN DAN
PEMBAHASAN
Dalam mengimplementasi sistem kali ini, user terlebih dahulu harus melakukan login,  login  tersebut  bertujuan  agar  user bisa  mengoperasikan  sistem.  Jika  user telah  melakukan  login,  maka  akan muncul gambar seperti di bawah ini.
Gambar 7. Beranda
Pada menu beranda diatas merupakan  tampilan  awal  dari  aplikasi sistem  rekomendasi  penentuan  judul skripsi  menggunakan  algoritma  Decision Tree  untuk  memberikan  rekomendasi judul  skripsi  saat  setelah  login  berhasil dilakukan oleh mahasiswa.
Gambar 8. Halaman Rekomendasi Pada  halaman  rekomendasi  diatas merupakan  tampilan  yang  berisi  penentu rekomendasi. Halaman rekomendasi akan digunakan untuk mengolah atribut untuk mengetahui  hasil  rekomendasi.  Sebelum mengetahui hasil rekomendasi, mahasiswa  memilih  minat  tema  skripsi yang mau diambil.
Gambar 9. Pilih Minat
Gambar 10. View Rekomendasi Untuk  melihat  hasil  rekomendasi, mahasiswa  memilih  minat  dari  rumpun judul  rekomendasi  yang  diinginkan. Setelah  memilih  minat,  maka  selanjutnya mahasiswa akan mendapatkan rekomendasi judul skripsi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari uraian yang telah dibahas, maka dapat diambil kesimpulan yaitu :
1. Pohon Keputusan ID3 dapat digunakan
sebagai
rekomendasi
dalam
menentukan judul skripsi.
2. Pohon  Keputusan  ID3  tersebut  sangat dipengaruhi  oleh  pengelompokan  dan pengambilan  sampel-sampel  data  dari populasi data seluruhnya.
3. Pembentukan  pohon  keputusan  dapat dibentuk  sesuai  data  training  yang  di set  sehingga  jurusan  tidak  perlu melakukan  perombakan  pada  pogram jika penilaian berubah.

## REFERENSI
Huda, M., 2011. Perkembangan Keilmuan di  STAIN  Ponorogo.  Jurnal Dialogia, p.111.
http://jurnal.stainponorogo.ac.id/i ndex.php/justicia/article/downloa
d/100/82
Zaki, M.J. & JR., W.M., 2014. Data Mining and  Analysis.  1st  ed.  New  York: Cambridge University Press.
Acmad,  B.D.M.  &  Slamat,  F.,  2012. Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja. Jurnal IPTEK, 16 No.1. http://jurnal.itats.ac.id/klasifikasi- data-karyawan-untuk- menentukan-jadwal-kerja-
menggunakan-metode-decision- tree/
Han,  J.  &  Kamber,  M.,  2006. Data  Mining Concepts  and  Techniques.  2nd  ed. USA: Elsevier.
Defiyanti,  S.  &  Pardede,  C.,  2010.
Perbandingan  Kinerja  Algoritma ID3  dan  C4.5  dalam  Klasifikasi Spam-Mail.  Proceeding  Seminar Ilmiah  Nasional  Komputer  dan Sistem  Intelijen  (KOMMIT  2010),
(ISSN:
1411-6286). http://repository.gunadarma.ac.id/ 964/