## Volume 4
Januari No 1 2021

## Sistem Rekomendasi Minat Anak Menggunakan Alat Tes Rothwell Miller Interest
Blank Berbasis Web

## M. Tsana’uddin Farid
Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada tsanauddinfarid@mail.ugm.ac.id

## Abstrak
Indonesia  Career  Center  Network menemukan  fakta  bahwa  87%  mahasiswa  Indonesia merasa salah jurusan. Salah jurusan merupakan salah satu faktor dalam penurunan performa belajar  dan  tidak  sedikit  pelajar  yang  akhirnya  memutuskan  untuk  tidak  melanjutkan  studi. Kejadian ini dapat dicegah dengan mendeteksi minat anak sejak dini agar orang tua dan guru dapat mengarahkan mereka kepada kebutuhan potensi dan pendidikan mereka. Salah satu cara mendeteksi minat anak adalah berkonsultasi langsung kepada psikolog pendidikan. Minat anak dideteksi oleh psikolog melalui alat tes yang dilakukan secara manual. Kendala dari proses ini adalah waktu yang dibutuhkan tidak singkat karena memerlukan ketelitian dalam menghitung, memeriksa hasil dan memberikan rekomendasi. Kesalahan proses analisis kalkulasi dari alat tes  kapanpun  dapat  terjadi  yang  berakibat  kesalahan  dalam  mendeteksi  minat  seseorang. Penelitian  ini  membahas  pengembangan  sistem  rekomendasi  berbasis  web  yang  bertujuan membantu  pakar  agar  analisis  minat  anak  menjadi  lebih  cepat,  fleksibel  dan  tercegah  dari kesalahan. Metode Waterfall digunakan untuk mengembangkan sistem dan alat tes Rothwell- Miller Interest Blank digunakan untuk perhitungan dalam mendeteksi minat anak. Sistem ini diujikan dengan 20 sampel dan semua hasil deteksi keluaran dari sistem sesuai dengan hasil deteksi dari pakar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini memberikan akurasi yang sangat baik sehinga dapat membantu pakar dalam mendeteksi minat anak . Kata kunci: Sistem Rekomendasi, Web, Waterfall , Minat, Rothwell-Miller Interest Blank

## Abstract
The Indonesia Career Center Network found that 87% of Indonesian students felt they were on  the  wrong  education  path.  This  situation  is  one  of  the  factors  in  decreasing  learning performance.  These  incidents  can  be  prevented  by  early  detection  of  children's  interests. Children's  interests  could  be  detected  by  doing  a  consultation  with  an  educational psychologist. A psychologist detects children's interest through manual tests. The problem with this process takes a long time because it requires accuracy in calculating, checking results, and providing recommendations. Errors in the calculation analysis process from the test tool can  occur  at  any  time,  which  results  in  errors  in  detecting  someone's  interest.  This  study discusses  developing  a  web-based  system  that  aims  to  assist experts in  analyzing children's interests  to  be  faster,  more  flexible,  and  error-prevented.  The  Waterfall  method  is  used  to develop a system, and the Rothwell-Miller Interest Blank method is used for calculations in detecting  children's  interests.  This  system  was  tested  with  20  samples,  and  all  the  output detection results from the system were in accordance with the detection results from experts. The  test  results  indicate  that  this  system  provides  excellent  accuracy  to  assist  experts  in detecting children's interests.
Keywords: Recommender System, Web, Waterfall, Interest, Rothwell-Miller Interest Blank

## PENDAHULUAN
Memilih  karier  adalah  salah  satu keputusan  terpenting  yang  akan  kita lakukan dalam hidup. Memilih karier yang tepat membutuhkan waktu dan pertimbangan  yang  matang.  Salah  satu peran  penting  dalam  memilih  karier  ada dengan mengetahui minat [1]. Minat adalah peran  penting  untuk  mengarahkan  arah karir  dimulai  dari  menentukan  jalur pendidikan  yang  akan  ditempuh  [2].  Jika tidak  mengetahui  minat  potensi  dengan baik  maka  akan  menjerumuskan  anak  ke penyesalan  dalam  pilihan  mereka  [3]. Sehingga, akan lebih baik apabila menentukan  pilihan  sesuai  dengan  minat kita. Hal ini dimulai sejak kita menentukan jurusan  kuliah.  Penelitian Indonesia Career Center Network menemukan fakta bahwa  87%  mahasiswa  Indonesia  merasa salah  jurusan.  Berdasarkan  hasil  survey dikatahui  bahwa  62.5%  mahasiswa  dunia mengalami  putus  asa  dengan  pendidikan yang mereka tempuh [4].
Kasus  salah  jurusan  dapat  menjadi faktor  dalam  penurunan  performa  belajar dan  tidak  sedikit  pelajar  yang  akhirnya memutuskan untuk tidak melanjutkan studi [5].  Kejadian  ini  dapat  dicegah  dengan mendeteksi  minat  anak  sejak  dini  agar orang  tua  dan  guru  dapat  mengarahkan mereka  kepada  kebutuhan  potensi  dan pendidikan  mereka.  Salah  satu  cara mendeteksi minat anak adalah berkonsultasi  langsung  kepada  pakar psikolog pendidikan.
Minat  anak  dideteksi  oleh  pakar melalui  alat  tes  yang  dilakukan  secara manual.  Kendala  dari  proses  ini  adalah waktu  yang  dibutuhkan  tidak  singkat karena memerlukan ketelitian dalam menghitung, memeriksa hasil dan memberikan  rekomendasi  [6].  Kesalahan
proses  perhitungan  dan  analisis  alat  tes kapanpun  dapat  terjadi  yang  berakibat kesalahan dalam mendeteksi minat seseorang [7].
Pandemi  yang  melanda  menjadi kendala tambahan bagi pakar karena tidak dapat  menjalankan  tes  minat  secara langsung. Diperlukan peran sistem deteksi berbasis  web  sebagai  solusi  dari  kendala dalam  analisis  hasil  tes  minat  agar konsultasi  dapat  dilakukan  jarak  jauh  dan analisis  deteksi  minat  anak  menjadi  lebih cepat serta tercegah dari kesalahan.
Pada  penelitian  ini  akan  membahas tentang  perancangan  dan  implementasi sistem  rekomendasi  untuk  mendeteksi minat  dengan  fokus  mendeteksi  minat berdasarkan  perhitungan  standar  alat  tes psikologi  dan  akan  diujikan  kepada beberapa  sampel  untuk  mengukur  akurasi ketepatan sistem secara lebih baik.

## Rumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah  bagaimana  merancang  sebuah sistem  deteksi  minat  yang  interaktif  dan mudah digunakan serta mampu menampilkan  data  dan  informasi  secara akurat.

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan  pengembangan  sistem  berbasis web  untuk  mendeteksi  minat  anak  yang bertujuan  dalam  membantu  pakar  atau psikolog  pendidikan  agar  proses  analisis minat  anak  menjadi  lebih  cepat,  fleksibel dan tercegah dari kesalahan.

## Manfaat Penelitian
1. Bagi lembaga diharapkan dapat dengan memudahkan  proses  analisis  minat anak  secara  efisien  dan  membantu
proses  bisnis  konsultasi  karir  menjadi lebih efeksi.
2. Bagi klien, keluaran dari penelitian ini dapat membantu memudahkan mereka dalam  melakukan  tes  deteksi  minat secara  jarak  jauh  dengan  psikolog pendidikan  melalui  web  yang  akan dibangun.
3. Bagi  mahasiswa,  penelitian  ini  akan menambah  wawasan  di  luar  bidang studi tentang  psikologi pendidikan dan
keterampilan dalam menerapkan pengetahuan tentang teknologi informasi.

## Tinjauan Pustaka
Penelitian  tentang  sistem  pendukung keputusan  bidang  minat    menggunakan metode Simple Additive
Weighting
dilakukan oleh Indyastuti dkk[8] . Penentuan minat dalam sistem ini berdasarkan alat tes minat Rothwell Miller
Interest  Blank .  Sistem  ini  bertujuan  untuk membantu  siswa  dalam  memilih  program studi  yang  sesuai  dengan  minatnya. Kekurangan dari sistem  ini  adalah pemberian  bobot  pada  masing-masing kategori  minat  pekerjaan  tidak  dijelaskan berdasarkan  apa.  Hal  ini  memicu  bias sistem dalam menampilkan hasil keluaran.
Rancang  bangun  sistem  penelusuran minat  dengan  tes Rothwell  Miller  Interest Blank berbasis  web  dilakukan  oleh Hanifudin  dkk[6].  Sistem  ini  di  tujukan pada  pengelola  jasa  tes  psikologi  dan pengguna  tes  psikologi  demi  membantu kelancaran  dalam  melakukan  tes  dan keakuratan data. Kekurangan dari penelitian ini adalah tidak adanya dokumentasi  laporan  hasil  pengujian terhadap beberapa sampel sehingga tingkat akurasi belum dapat diukur.
Penelitian membuat sistem
rekomendasi  minat  telah  dilakukan  oleh Hutomo  dkk[9].  Penelitian  ini  bertujuan untuk mendeteksi minat anak menggunakan  alat  tes Rothwell  Miller Interest Blank dengan penambahan metode Fuzzy Logic dalam menentukan minat anak.
Kekurangan  dari  sistem  tersebut  adalah masih  ditemukan  ketidakcocokan  hasil sistem  dengan  hasil  deteksi  minat  oleh pakar.

## LANDASAN TEORI Sistem Rekomendasi Berbasis Web
Sistem  rekomendasi  didefinisikan sebagai cara untuk membantu dan meningkatkan proses sosial dalam menggunakan  rekomendasi  orang  lain untuk  membuat  pilihan  ketika  tidak  ada pengetahuan atau pengalaman pribadi yang memadai  tentang  alternatif  tersebut  [10]. Sistem  pemberi  rekomendasi  bermanfaat bagi  penyedia  layanan  dan  pengguna karena  akan  mempermudah  kedua  belah pihak  dalam  menjalankan  proses  bisnis yang sedang terjadi di antara mereka. Pada penelitian  ini  sistem  rekomendasi  yang dibangun berbasis web.
Aplikasi  berbasis  web  adalah program  apa  pun  yang  diakses  melalui koneksi  jaringan  menggunakan Hypertext Transfer  Protocol [11]. World  Wide  Web atau  biasa  disebut  Web  adalah  adalah sistem  informasi  di  mana  dokumen  dan sumber  daya  web  lainnya  diidentifikasi oleh Uniform  Resource  Locators ,  yang dapat  dihubungkan  oleh hypertext ,  dan dapat diakses melalui Internet [12].

## Tes Minat
Tes Rothwell  Miller  Interest  Blank (RMIB) merupakan salah satu tes psikologi
yang  digunakan  untuk  mengetahui  minat terhadap  berbagai  pekerjaan  yang  disusun dalam beberapa kelompok. Setiap kelompok  terdiri  atas  12  jenis  pekerjaan dari kategori pekerjaan yang berbeda [13]. Dalam tes ini, klien diminta untuk memilih pekerjaan mana yang ingin dia lakukan atau sukai,  terlepas  dari  jumlah  gaji  ataupun biaya pendidikan. Tes ini cocok untuk anak usia remaja dan pencari kerja yang bingung untuk memilih pekerjaan yang cocok untuk mereka [14]. Awalnya, Rothwell merancang sembilan karya dalam pengujiannya,  kemudian  dikembangkan oleh  Miller  menjadi  12  pekerjaan  [15]. Berikut  ini  adalah  12  kategori  pekerjaan pada tes Rothwell Miller Interest Blank :
1. Outdoor  (OUT), Pekerjaan  yang berhubungan  dengan  kegiatan  luar ruangan untuk kegiatan lapangan.
2. Mechanical  (ME), Pekerjaan  yang menggunakan mesin, peralatan
mekanik, dan juga peralatan tambahan
3. Computational  (COMP), Pekerjaan yang terkait dengan angka dan operasi penghitungan (komputasi).
4. Scientific (SCI), Pekerjaan yang berhubungan dengan analisis,
investigasi,  penelitian,  dan  segala sesuatu  yang  berhubungan  dengan sains.
5. Personal  Contact  (PERS), Pekerjaan yang  berhubungan  dengan  manusia, hubungan  interpersonal,  diskusi,  dan hubungan dengan banyak orang.
6. Aesthetic  (AESTH), Pekerjaan  yang berhubungan dengan seni.
7. Literary (LIT), Pekerjaan yang berhubungan  dengan  buku,  membaca, dan  segala  bentuk  kegiatan  sastra, seperti  menulis  dan  kritikus  buku, sebagainya.
8. Musical  (MUS), Pekerjaan  yang berhubungan dengan musik, mulai dari memainkan  alat  musik,  membuat musik, dan mendengarkan musik.
9. Social  Service  (SOS), Pekerjaan  yang berhubungan dengan kehidupan sosial, pengabdian  masyarakat,  membantu dan juga mendorong kehidupan sesama manusia.
10. Clerical  (CLER), Pekerjaan  yang berhubungan dengan tugas rutin, yang membutuhkan  ketelitian,  sistematis, dan juga cenderung terorganisir.
11. Practical  (PRAC), Pekerjaan  yang praktis,  membutuhkan  implementasi langsung  terhadap  suatu  keahlian  dan keterampilan.
12. Medical  (MED), Pekerjaan  yang berhubungan dengan perawatan, penyembuhan,  dan  juga  perawatan medis.
Secara tradisional, tes Rothwell Miller Interest Blank berupa formulir yang berisi daftar  pekerjaan  yang  disusun  dalam  9 kelompok  dengan  kode  huruf  A  sampai  I dan  dibedakan  antara  laki-laki  dan perempuan. Pemeringkatan dimulai dengan nomor  1  untuk  pekerjaan  yang  paling disukai  dalam  kelompok  dan  diakhiri dengan  nomor  12  untuk  pekerjaan  yang paling tidak disukai.
Setelah  semua  kolom  ranking  untuk setiap  pekerjaan  diisi  oleh  responden, selanjutnya hasilnya ditransfer ke kerangka kerja  yang  terdapat  pada  bagian  terakhir form tes ini. Peringkat Grup A dimasukkan dalam bingkai mengikuti aslinya. Peringkat Grup  B  dimulai  dari  kolom  ME,  dan seterusnya.  Tambahkan  nilai  untuk  setiap jenis  pekerjaan  dan  letakkan  di  kolom terakhir.  Perhitungan  manual  hasil  tes
Rothwell Miller Interest Blank dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Perhitungan Tes RMIB
Jika  dilihat  dari  jumlah  skornya, maka  skor  rendah  menandakan  indikasi adanya minat yang lebih besar dibandingkan  dengan  pekerjaan  dengan skor  yang  lebih  tinggi  [15].  Sehingga, dengan  melihat  urutan  skor  pada  masing- masing  kategori  pekerjaan,  kita  dapat melihat  pola  minat  seseorang.  Semakin rendah  skor,  pekerjaan  semakin  diminati dan semakin tinggi skor, pekerjaan semakin tidak diminati.

## METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data
Pertama peneliti melakukan peninjauan  terhadap  berbagai  literatur seperti  buku,  prosiding  dan  jurnal  baik secara fisik maupun digital yang berkaitan dengan topik yang sedang diteliti.
Selanjutnya dari tinjauan literatur, dilakukan proses identifikasi permasalahan yang  timbul  pada  penelitian  sebelumnya. Konsultasi  dengan  pihak  yang  terlibat (dalam  penelitian  ini  adalah  psikolog pendidikan) dilakukan untuk mendapatkan informasi  yang  dapat  mendukung  rencana pengembangan sistem. Proses perancangan dilakukan untuk menghasilkan sistem yang lebih  relevan  dan  di  implementasikan. Tahap  akhir  adalah  pengujian  sistem  dan pembahasan hasil.
Mulai Studi Literatur Identifikasi Masalah Konsultasi Kepada Psikolog Perancangan & Implementasi Pengujian & Pembahasan Hasil Selesai
Gambar 2 . Alur Penelitian

## Metode Pengembangan Sistem
Metode Waterfall digunakan  untuk pengembangan  sistem.  Model Waterfall merupakan  model  klasik  yang  digunakan dalam  siklus  hidup  pengembangan  sistem untuk membuat sistem dengan pendekatan linier  dan  sekuensial  [16].  Metode  ini disebut sebagai air terjun karena modelnya berkembang secara sistematis dari satu fase ke  fase  lainnya  dengan  cara  ke  bawah. Model ini dibagi menjadi beberapa fase dan keluaran  dari  satu  fase  digunakan  sebagai input fase berikutnya [17]. Setiap fase harus diselesaikan  sebelum  fase  berikutnya dimulai  dan  tidak  ada  fase  yang  tumpang tindih.  Metode Waterfall memiliki  lima fase di dalamnya, meliputi:
a. Analisis Kebutuhan,  tahapan  ini membutuhkan  komunikasi  yang  kuat bertujuan  untuk  memahami  perangkat lunak yang diharapkan oleh pengguna dan  batasan  sistem.  Informasi  ini diperoleh melalui, diskusi, wawancara atau  survei  langsung.  Hasil  analisis kebutuhan  akan  dapat  memberikan spefikasi  sistem  yang  akan  dibuat hingga  detail  fungsi  yang  akan dihadirkan [17].
b. Desain  Sistem,  spesifikasi  kebutuhan dari tahap  sebelumnya  akan  dipelajari
pada tahap ini dan perancangan sistem disiapkan.  Desain  sistem  membantu pengembang  menentukan  perangkat keras  dan  mendefinisikan  arsitektur sistem secara keseluruhan [18].
c. Implementasi, sesuai dengan namanya, pada fase ini source code ditulis sesuai kebutuhan.  Spesifikasi  desain  fisik diubah  menjadi  kode  kerja.  Sistem dikembangkan  dalam  program  kecil yang disebut unit, setelah itu unit-unit ini diintegrasikan.
d. Integrasi dan Pengujian, kode tersebut kemudian  diserahkan  kepada  tim penguji.  Penguji  memeriksa  program untuk  semua  kemungkinan  cacat, dengan  menjalankan  kasus  uji  baik secara manual atau dengan otomatisasi.  Klien  akan  dilibatkan dalam tahap pengujian, agar memastikan fungsionalitas sistem
berjalan  sesuai  yang  diharapkan  [19].
Semua  kecacatan  dan bug yang
terdeteksi  selama  tahap  ini  diperbaiki untuk  memastikan  jaminan  kualitas sistem.
e. Operasi  dan  Pemeliharaan,  tahap terakhir  dalam  metode Waterfall . Aplikasi sudah dijalankan oleh enduser (pengguna  akhir).  Perangkat  lunak yang  sudah  selesai  dijalankan  dan dipelihara.  Pemeliharaan  termasuk memperbaiki  kesalahan  yang  tidak ditemukan  pada  langkah  sebelumnya [16].

## ANALISIS DAN PERANCANGAN Activity Diagram
Activity  Diagram atau  diagram aktivitas secara visual menyajikan serangkaian  tindakan  atau  aliran  kontrol dalam  sistem  yang  mirip  dengan  diagram
alur atau diagram aliran data [20]. Diagram aktivitas sering digunakan dalam pemodelan proses bisnis. Diagram aktivitas sistem  rekomendasi  karir  berdasarkan minat dalam di lihat pada Gambar 3.
Sistem Rekomendasi Karir Berdasarkan Minat
Sistem Pengguna Ph as e Mengisi Data Diri Menampilan Soal Tes RMIB Mengisi Soal Menghitung Skor RMIB Menyimpan Hasil Skor Mengurutkan Hasil Skor RMIB Menampilan Hasil 3 Tipe Pekerjaan Tertinggi Menyimpan Isian Pengguna

## Gambar 3. Diagram Aktivitas

## Use Case Diagram
Use  case  diagram memodelkan fungsionalitas sistem dengan menggunakan Aktor  dan Use  Case . Use  Case adalah sekumpulan  tindakan,  layanan,  dan  fungsi yang  perlu  dilakukan  sistem  [21].  Dalam konteks  ini,  "Sistem"  adalah  sesuatu  yang sedang  dikembangkan  atau  dioperasikan, seperti situs web. "Aktor" adalah orang atau entitas  yang  beroperasi  di  bawah  peran yang  ditentukan  dalam  sistem  [22]. Use Case  Diagram sistem  rekomendasi  minat anak menggunakan alat tes Rothwell Miller Interest  Blank berbasis  web  dapat  di  lihat pada Gambar 4.
Admin User Mengisi Data Diri Mengerjakan Tes RMIB Melihat Hasil Tes RMIB Melihat Riwayat Tes RMIB Mengubah Soal Tes RMIB
Gambar 4. Use Case Diagram
Terdapat  dua  orang  aktor  pada sistem  ini,  yaitu  admin  dan user .  Admin adalah pakar atau psikolog pendidikan yang menggunakan  sistem  ini.  Admin  memiliki peran untuk mengelola data user , mengatur soal  hingga  mengelola  hasil  keluaran sistem  terhadap  minat  seorang user . User adalah  klien  dari  seorang  psikolog  yang melaksanakan  tes Rothwell  Miller  Interest Blank pada  sistem  ini.  Tugas  utama user adalah mengisikan prioritas pekerjaan pada setiap  kelompok  pekerjaan  agar  isian tersebut  dapat  digunakan  sistem  untuk mendeteksi minatnya.

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Implementasi Sistem
Implementasi sistem dilakukan kepada  Biro  Psikolog  Rumah  Pelangi Yogyakarta.  Sistem  ini  dikembangkan berbasis web dengan alasan agar sistem ini dapat  membantu  proses  konsultasi  karir anak secara jarak jauh atau daring. Terdapat beberapa  halaman  yang  menjadi  bagian utama  dari  sistem  pendukung  keputusan karir  ini  diataranya  adalah  halaman pengisian tes dan halaman keluaran hasil.
Halaman pengisian tes dibuat sederhana dengan menampilkan kelompok soal  menjadi  2  kolom  untuk  menghindari panjangnya gulir halaman. Hal ini
membantu  memberikan  kesan  bahwa  sesi kelompok  soal  yang  harus  dikerjakan menjadi  lebih  sedikit  [23].  Halaman keluaran  hasil  juga  dibuat  sederhana dengan  menampilkan  urutan  soalnya dengan minat paling tinggi dalam tampilan putih  minimalis  agar  memudahkan  pakar melihat  hasilnya  secara  langsung  tanpa distraksi  ornamen  di  sekitarnya  [24]. Tampilan  antarmuka  sistem  rekomendasi minat anak menggunakan alat tes Rothwell Miller Interest Blank berbasis web dapat di lihat pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5 . Halaman Soal RMIB

## Gambar 6. Halaman Hasil RMIB

## Pengujian Sistem
Pengujian  sistem ini  dilakukan  secara langsung  data  klien  dari  Biro  Psikologi Rumah  Pelangi  Yogyakarta.  Pada  saat pengujian sistem, peneliti telah mendapatkan  data hasil  isian  yang dilakukan  oleh  klien  dan  perolehan  hasil rekomendasi  minat  dalam  bentuk  kategori pekerjaan  yang  telah  dianalisis  oleh psikolog. Terdapat 20 data yang digunakan dalam  pengujian  ini.  Data  hasil  keluaran sistem  (yang  berupa  kategori  minat
pekerjaan) kemudian dibandingkan dengan hasil  yang diperoleh oleh psikolog.
Nama klien disamarkan pada publikasi ini  untuk  menjaga  kode  etik  dan  privasi. Hasil pengujian  sistem rekomendasi minat anak menggunakan alat tes Rothwell Miller Interest  Blank berbasis  web  dapat  di  lihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Akurasi
Berdasarkan Tabel 1, 20 sampel telah diuji pada  sistem  rekomendasi  berbasis  web. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem ini  berhasil  menampilkan  keluaran  yang sesuai  dengan  analisis  rekomendasi  minat dari psikolog. Setiap rekomendasi psikolog menampilkan  3  urutan  minat  tertinggi, begitu  pula  sistem  rekomendasi.  Namun, sistem rekomendasi juga akan mendefinisikan  4  urutan  minat  tertinggi apabila  ditemukan  kesamaan  total  nilai total dalam kategori pekerjaan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi dan  pengujian  dari  sistem  pendukung keputusan dapat disimpulkan secara kesuluruhan bahwa sistem ini telah berjalan dengan baik sesuai dengan yang diharapkan oleh  pengembang  maupun  pengguna. Kehadiran  sistem  ini  telah  mampu mengatasi  masalah  konsumsi  waktu  yang dialami  oleh  pakar  atau  praktisi  dalam mendeteksi  minat  seseorang.  Automasi perhitungan  sistem  ini  telah  mampu menghindari kemungkinan kesalahan pakar dalam  melakukan  perhitungan  hasil  tes
Rothwell Miller Interest Blank . Pengembangan sistem ini yang
berbasis  web  telah  mampu  membantu proses  konsultasi  karir  antara  pakar  dan klien  secara  jarak  jauh.  Tingkat  persentasi kesesuaian  hasil  deteksi  pakar  dan  sistem menandakan  bahwa  sistem  ini  akurat, terpercaya dan dapat diandalkan

## Saran
Adapun  saran  penelitian  ini  untuk penelitian selanjutnya adalah:
1. Perlu adanya identifikasi nilai rata-rata dari  setiap  isian  prioritas  pekerjaan agar  dapat  mengatasi  pengurutan rekomendasi  minat  yang  memiliki kesamaan skor total.
2. Perlu pengembangan terhadap keamanan  website  untuk  menjaga keamanan dan privasi data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  G.  Maree,  " Promoting  career development  in the early  years  of  a person's life through self- and career construction  counseling  (using  an integrated, qualitative + quantitative  approach):  a  case study ,"  Early  Child  Development
and  Care  188,  no.  4  (2018),  ISSN: 1476-8275.
[2] A.  Afzal  Humayon,  S.  Raza,  R.
Aamir  Khan,  and  N.  ul  ain  Ansari,
" Effect of Family Influence, Personal  Interest  and  Economic Considerations  on  Career  Choice amongst Undergraduate Students in Higher  Educational  Institutions  of Vehari, Pakistan ," International Journal of Organizational Leadership  7,  no.  2  (2018),  ISSN: 2345-6744.
[3] Y.  M.  Jung,  " Nursing  students' career  identity,  satisfaction  with major,  and  career  stress  by  career decision  type ,"  Japan  Journal  of Nursing  Science  17,  no.  1  (2020), ISSN: 17427924.
[4] A. S. Imamul, W. Primayasa, and M. Y.  Baharsyah,  “ Pengaruh  Salah Pilih Jurusan Terhadap Rasa Putus Asa Mahasiswa Teknik Informatik a,”  Nathiqiyyah  3,  no.  1
(2020).
[5] J.  S.  Plasman  and  M.  A.  Gottfried,
" Applied  STEM  Coursework,  High School Dropout Rates, and Students With Learning Disabilities ," Educational Policy 32, no. 5 (2018), ISSN: 0895-9048.
[6] M.  Hanifudin,  “ Sistem  Penunjang Keputusan Pemilihan Jurusan Perguruan  Tinggi  Menggunakan Teori  Psikologi  Rothwell  Miller Interest Blank (RMIB) Muhammad ,”
J-INTECH 6, no. 01 (2018), ISSN : 1098-6596.
[7] R.  Goddard,  R.  Simons,  W.  Patton, and K. Sullivan, " Psychologist hand- scoring error rates on the Rothwell -
Miller Interest Blank: A comparison of  three  job  allocation  systems ," Australian Journal of Psychology 56,
no. 1 (2004), ISSN: 00049530.
[8] D. Indyastuti, J. D. Irawan, and R. P.
Prasetya, “ Sistem Pendukung Keputusan Bidang Minat Menggunakan Metode Simple
Additive  Weighting ,”  JATI  (Jurnal
Mahasiswa  Teknik  Informatika)  4, no. 1 (2020), ISSN : 2302-2426. [9] A.  T.  Hutomo,  M.  Nasrun,  and  C. Setianingsih, " Web-Based Psychological Rothwell Miller Interest  Blank  (RMIB)  Test  using Fuzzy  Method ,"  IEEE  International Conference on Industry 4.0, Artificial Intelligence, and Communications Technology (IAICT) 2020, ISBN: 9781728193366.
[10]  F.  O.  Isinkaye,  Y.  O.  Folajimi,  and B.  A.  Ojokoh,  " Recommendation systems:  Principles,  methods,  and evaluation ,"  Egyptian  Informatics Journal  16,  no.  3  (2015),  ISSN: 11108665.
[11]  A.  Yanie et  al. ,  " Web-Based Application  for  Decision  Support System  with  ELECTRE  Method ,"
Journal  of  Physics:  Conference Series,  vol.  1028,  no.  1  (2018), ISSN: 17426596.
[12]  J.  Vass,  J.  Harwell,  H.  Bharadwaj, and  A.  Joshi,  " World  Wide  Web ," IEEE  Potentials  17,  no.  4  (1998),
ISSN: 02786648.
[13]  Mudhar,  “ Perbedaan  Minat  Karir Antara  Siswa  Sekolah  Menengah Pertama  (SMP)  Dengan  Siwa Madrasah Tsanawiyah (MTs) ,” HELPER:  Jurnal  Bimbingan  dan Konseling  32,  no.  2  (2016),  ISSN  : 0216-2938.
[14]  A.  Handayani,  J.  Kuncoro,  and  ..., “ Penelusuran Minat Karir
Millennial ,”  PLAKAT  (Pelayanan Kepada Masyarakat) 1, no. 2 (2019),
ISSN : 2714-5239.
[15]  S.  A.  Carless  and  B.  Fallon,  " The Relationship between Rothwell-
Miller  Interest  Categories  and Abilities ,"  Australian  Journal  of Career  Development  11,  no.  1 (2002), ISSN: 1038-4162.
[16]  D. Hughey, " The Traditional
Waterfall  Approach ,"  University  of
Missouri (2017), ISSN: 0076-9703.
[17]  K. Chari and M. Agrawal, " Impact of
incorrect  and  new  requirements  on waterfall software project outcomes ," Empirical Software Engineering 23, no. 1 (2018),  ISSN: 15737616.
[18]  C.  J.  Wells,  " Systems  Analysis  and Design  -  The  Waterfall  Model ,"
Technology  UK  (2014).  ISSN:
2049-3444.
[19]  G. Fraser and J. M. Rojas, " Software Testing ,"  in  Handbook  of  Software Engineering  (2019),  ISSN:  1882-
6652.
[20]  R. Fauzan, D. Siahaan, S. Rochimah, and E. Triandini, " Activity Diagram Similarity Measurement: A Different Approach ," International Seminar on Research of Information Technology and  Intelligent  Systems  (2018), ISBN: 9781538674222.
[21]  T.  A.  Kurniawan,  “ Pemodelan  Use
Case  (UML):  Evaluasi  Terhadap beberapa Kesalahan dalam Praktik ,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput  5,  no.  1  (2018),  ISSN  :
2355-7699.
[22]  S. Sabharwal, P. Kaur, and R. Sibal,
" Empirical and Theoretical Validation  of  a  Use  Case  Diagram Complexity  Metric ,"  International Journal  of  Information  Technology and  Computer  Science  9  no.  11, 2017, ISSN: 20749007.
[23]  E. C. Hallett, W. Dick, T. Jewett, and
K.  P.  L.  Vu,  "How screen magnification  with  and  without Word-Wrapping  affects  the  user experience  of  adults  with  low vision, " International Conference on
Applied Human Factors and
Ergonomics    (2018),    ISSN: 21945357.
[24]  Y. C. Liu and C. H. Ko, " The effects of website white space on university students, "  International  Conference of  Design,  User  Experience,  and Usability (2017), ISSN: 16113349.