## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KONSENTRASI MATA KULIAH (STUDI KASUS PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIKOM)
Annisa Paramitha Fadillah 1 , Muhammad Rajab Fachrizal 2
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Komputer Indonesia annisa@email.unikom.ac.id 1 , rajab@email.unikom.ac.id 2

## ABSTRAK
UNIKOM  adalah  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  yang  terkenal  di  Bandung.  UNIKOM  memeiliki beberapa  program  studi  yang  cukup  besar  salah  satunya  program  studi  sistem  informasi.  Prodi  sistem informasi menerapkan kurikulum yang mewajibkan mahasiswa pada semester 6 untuk memilih konsentrasi mata  kuliah  berdasarkan  minatnya.  Akan  tetapi  mahasiswa  terkadang  merasa  kesulitan  untuk  memililh konsentrasi  mata  kuliah  tersebut,  sehingga  mahasiswa  biasanya  akan  meminta  saran  dosen  wali.  Pada penelitian sebelumnya dengan judul “penerapan naïve bayes classifier untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah”  [1]  telah  dipaparkan  mengenai  pemodelan  menggunakan  metode naïve  bayes itu  sendiri.  Pada penelitian  ini  akan  membahas  mengenai  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  didalamnya menggunakan  metode  naïve  bayes.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini,  dapat mempermudah dalam memberikan rekomendasi pemilihan konsentrasi mata kuliah baik untuk mahasiswa maupun  dosen  wali..  Penggunaan naïve  bayes  classifier ,  dikarenakan naïve  bayes  classifier merupakan metode yang mudah dipahami dan cukup sederhana.
Kata kunci: Sistem pendukung keputusan, Naïve Bayes, Data mining.

## I. P ENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi  semi terstruktur dan tak terstruktur.
SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik .
Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari penelitian sebelumnya dengan judul “penerapan naïve bayes  classifier untuk  pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah”,  pada  penelitian  sebelumnya  telah dipaparkan  mengenai  bagaimana  tahapan  pengumpulan  data,  tahapan  pemodelan  dan  rekomendasi. Pada  penelitian  ini  hasil  dari  pemodelan  pada  penelitian  sebelumnya  akan  menjadi  acuan  dalam perancangan sistem pendukung keputusan yang akan dibuat.
Tujuan dari pembangunan sistem pendukung keputusan ini, terkait dengan masalah yang ada program studi  sistem  informasi,  yaitu  mahasiswa  pada  prodi  sistem  informasi  diwajibkan  untuk  memilih konsentrasi  mata  kuliah.  Akan  tetapi  terkadang  baik  mahasiswa  bahkan  dosen  wali  masih  kesulitan untuk menentukan pilihan konsentrasi mata kuliah yang sesuai dengan mahasiswa yang bersangkutan. Hal ini menyebabkan banyak mahasiswa yang akhirnya merasa salah memilih konsentrasi mata kuliah, sehingga  factor  ini  juga  menyebabkan  mahasiswa  sulit    lulua  tepat  waktu,  karena  mahasiswa  harus mengulang konsentrasi mata kuliah lain.
1.2. Identifikasi Masalah
Berdasarkan  uraian  latarbelakang  masalah  di  atas  maka  dapat  diketahui  identifikasi  masalah  adalah sebagai berikut :
1. Dosen Wali masih kesulitan dalam memberikan rekomendasi pemilihan mata kuliah.
2. Belum  adanya  sistem  yang  dapat  membantu  pengambilan  keputusan,  untuk  memberikan rekomendasi pemilihan mata kuliah pada proram studi sistem informasi UNIKOM.
3. Perlu  dibangunnya  sistem  endukung  keputusan  untuk  mempermudah  proses  analisis  dan pengolahan data serta rekomendasi mengenai pemilihan konsentrasi mata kuliah mahasiswa.
1.3. Rumusan Masalah
1. Bagaimana merancang standar untuk pemilihan konsentrasi pemilihan mata kuliah di program studi sistem informasi untuk mahasiswa semester 6 UNIKOM.
2. Bagaimana merancang suatu rekomendasi untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah mahasiswa di program studi sistem informasi UNIKOM.
3. Bagaimana membangun sistem pendukung keputusan untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah di program studi sistem informasi UNIKOM.

## 1.4. Batasan Masalah
1. Pemodelan  menggunakan  naïve  bayes,  pada  program  studi  sistem  informasi  dengan  kurikulum 2012.
2. Hanya  terdapat  dua  pilihan  konsentrasi  mata  kuliah,  yaitu  Rekayasa  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi.
3. Parameter  yang  digunakan  dalam  perhitungan  naïve  bayes  hanya  berdasarkan  nilai  mata  kuliah yang terkait dengan pilihan konsentrasi mata kuliah.
4. Implementasi SPK hanya dilakukan pada prodi sistem informasi UNIKOM.
2. L ANDASAN T EORI 2.1. Tinjauan Pustaka Penelitian  ini  pengembangan  dari  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “ Classification  of  Subject Concentration  using  Algorithm  C4.5 ”,  penelitian  sebelumnya  menggunakan  algoritma  C4.5  dalam tahapan pemodelannya, dan menghasilkan rekomendasi pola berupa pohon keputusan. [2] Sedangkan dalam  penelitian  ini  membahas  mengenai  pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu memberikan rekomendasi pemilihan konsentrasi mata kuliah, dan metode yang digunakan adalah naïve bayes classifier .
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  salah  satunya  yaitu,  penelitian  dengan  judul Data Mining Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Universitas Dian  Nuswantoro.  Penelitian  tersebut  membahas  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa,  dan  peningkatan maupun  penurunan  kelulusan  mahasiswa,  sebagai  salah  satu  bahan  evaluasi  dalam  penentuan kebijakan. [3]
Penelitian  berikutnya  yang  terkait,  yaitu  berjudul  teknik  data  mining  menggunakan  metode  bayes classifier  untuk  optimalisasi  pencarian  pada  aplikasi  perpustakaan  (studi  kasus:  perpustakaan Universitas Pasundan – Bandung). Penelitian ini menggunakan Naïve Bayes Classfier untuk klasifikasi dokumen (di sini dokumen berupa data buku yang ada di perpustakaan) yang akan diterapkan dalam membangun  perangkat  lunak  pencarian  pada  Aplikasi  Perpustakaan.  Fungsinya  untuk  mempercepat proses pencarian data buku pada Aplikasi Perpustakaan sehingga membantu meningkatkan pelayanan pada perpustakaan. [4]
Selain  mengenai  pemodelan,  ada  beberapa  penelitian  yang  dijadikan  bahan  acuan  untuk  melakukan penelitian  ini  salah  satunya  penelitian  dengan  judul,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Ujian Masuk  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  NaÏve  Bayes  Classifier”.  Pengolahan  data  yang  dilakukan
dalam penelitian tersebut mengenai, data peserta ujian saringan masuk Universitas, untuk mengetahui apakah calon mahasiswa direkomendasikan untuk masuk ke Universitas yang dituju. [5] Penelitian lain yang terkait dengan sistem pendukung keputusan, yaitu berjudul “sistem pendukung keputusan  untuk  merekomendasikan  cabang  baru  pada  outlet  resto  BMC”.  Penelitian  ini  membahas mengenai pembangunan sistem pendukung keputusan untuk membantu pemilihan cabang baru dengan menggunakan metode WP ( Weigthed Product ). [6]

## 3. M ETODE P ENELITIAN
3.1. Metode Pengembangan Metode  Pengembangan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  prototype,  penggunaan metode  ini  berfokus  pada  keinginan  pelanggan,  dalam  kasus  ini  pembangunan  sistem  pendukung keputusan  disesuaikan  dengan  kebutuhan  user  yaitu  dosen  wali  dan  mahasiswa,  yang  disesuaikan dengan tujuan utama, untuk mempermudah dalam pemilihan konsentrasi mata kuliah, dan memberikan rekomendasi untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah berdasarkan nilai mahasiswa.

## Gambar 1 Model Prototype Paradigma
(Sumber :Rekayasa Perangkat Lunak) [7]
3.2. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan mengacu pada model penelitian dan pengembangan dengan model prototype . Adapun tahapannya adalah sebagai berikut:
Tahap I  : Studi Pendahuluan, tahapan ini meliputi:
1. Tahapan ini diawali dengan studi literatur dan pustaka.
2. Kemudian studi/pengumpulan data di lapangan tentang sistem yang akan dibangun.
3. Melakukan identifikasi permasalahan yang di temukan di lapangan.
Tahap II  : Proses Data Mining
1. Proses persiapan data, melakukan identifikasi data apa saja yang terkait untuk melakukan tahap pemodelan.
2. Pemodelan,  merupakan  proses  perhitungan  data  yang  telah  disiapkan,  tahapan  pemodelan  ini dilakukan dengan menggunakan naïve bayes .
3. Evaluasi, evaluasi pada tahap keuda merupak proses evaluasi dari hasil pemodelan naïve bayes . Jika tahap pemodelan sudah sesuai maka tahap selanjutnya dapat dilaksanakan.
Tahap III : Pembangunan SPK
1. Perancangan Sistem, melakukan penggambaran sistem yang akan dibangun.
2. Pembangunan sistem, proses pembuatan sistem berdasarkan hasil rancangan sistem pada tahap sebelumnya.
3. Perbaikan Sistem, Prototype yang dibuat disesuaikan dengan kebutuhan sistem, dan hasil dari perhitungan naïve bayes yang telah didefiniskan sebelumnya.
4. Uji Coba Sistem, sistem di uji coba oleh pengguna. Kemudian dilakukan evaluasi kekurangan- kekurangan dari kebutuhan pelanggan.

## 4. P EMBAHASAN DAN H ASIL P ENELITIAN
Penelitian ini mengacu pada hasil pemodelan pada penelitian sebelumnya dengan judul penerapan naïve bayes  classifier untuk  pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah,  sehingga  pada  peneltian  ini  hanya  akan membahas mengenai pembangunan SPK.

## 4.1. Pemodelan
Pada  tahapan  pemodelan  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya,  telah  diketahui  hasil perhitungan yang akan menjadi acuan untuk pembuatan SPK. Penggunaan data awal sebagai data latih (data awal), merupakan data yang sama. Perhitungan yang pertama kali dilakukan adalah menghitung P(X), probabilitas untuk konsentrasi mata kuliah Teknologi Informasi dan Rekayasa Sistem Informasi. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel berikut :
Kemudian  tahap  berikutnya  adalah  melakukan  perhitungan  probabilitas  X  berdasar  kondisi  pada hipotesis H, untuk setiap atribut yang ada pada matakuliah. Berikut perhitungan menggunakan naïve bayes :
Tabel 6 Contoh Hasil perhitungan Naïve Bayes
Kemudian dari hasil perhitungan diatas, menjadi acuan sementara untuk membangun SPK.
4.2. Perancangan Sistem
Pada tahap ini, hasil perhitungan menggunakan naïve bayes , akan dijadikan acuan sementara untuk melakukan perancangan SPK. Berikut adalah usecase dari sistem yang akan dirancang :
1. P(RSI) =  22/37 = 0,595 2. P(TI) = 15/37
= 0,405 1) P(Lab. I = Sangat Baik |TI) P(Lab. I = Baik | TI) P(Lab. I = Cukup | TI) = 11/15 = 0,733 = 4/15 = 0,267 = 0/15 = 0 2) P(Lab. I = Sangat Baik |RSI) P(Lab. I = Baik | RSI) P(Lab. I = Cukup | RSI) = 18/22 = 0,818 = 3/22 = 0,136 = 1/22 = 0,045
Dosen Wali Kelola Atribut Kelola Kriteria Kelola Dataset Pemilihan Konsentrasi Mata Kuliah Mahasiswa Gambar 2 Usecase Diagram
Tabel 1 Deskripsi Aktor Deskripsi Aktor Dosen Wali Dosen  wali  sebagai  aktor  yang  diberikan  akses keseluruhan dalam sistem. Mahasiswa Mahasiswa dapat melakukan proses analisis pemilihan konsentrasi mata kuliah, sesuai dengan data yang sudah ada sebelumnya. Tabel 2 Deskripsi Usecase Deskripsi Usecase Kelola Atribut Pengelolaan  data atribut,  dalam  kasus  ini adalah  data  mata kuliah  yang  terkait  dengan  pemilihan  konsentrasi  mata kuliah. Kelola Kriteria Pengelolaan data kriteria, dalam kasus ini adalah data nilai atribut  untuk  setiap  mata  kuliah  yang  terkait  dengan pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah,  yang  telah  dikonversi kedalam  bentuk  predikat  (contohnya  :  sangat  baik,  baik, cukup,dst). Kelola Data Set Pengelolaan  data  set,  adalah  pengelolaan  data  untuk perhitungan naïve bayes (data latih / data training ) Pemilihan Konsentrasi Matakuliah Proses perhitungan dengan naïve bayes, untuk memberikan rekomendasi  pilihan  konsentrasi  mata  kuliah,  Teknologi Informasi maupun Rekayasa Sistem Informasi

## 4.3. Implementasi antar muka

## Gambar 3 Tampilan awal
Pada Gambar 3 merupakan tampilan awal sistem ketika pertama kali di akses, sistem pendukung keputusan ini memiliki dua akses, yaitu mahasiswa dan dosen wali.

## Gambar 4 Halaman Kelola Atribut
Pada Gambar 4 menampilkan halaman yang berfungsi pengelolaan data atribut, dalam kasus ini adalah data mata kuliah yang terkait dengan pemilihan konsentrasi mata kuliah. Pada halaman ini atribut yang terkait dengan  pilihan  konsentrasi  mata  kuliah  dapat  ditambahkan  maupun  dikurangi, disesuaikan  dengan  hasil pemodelan naïve bayes.

## Gambar 5 Halaman kelola data kriteria
Pada Gambar 5 menampilkan halaman yang berfungsi pengelolaan data kriteria, adalah data nilai atribut untuk  setiap  mata  kuliah  yang  terkait  dengan  pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah,  yang  telah  dikonversi kedalam bentuk predikat (contohnya : sangat baik, baik, cukup,dst).

## Gambar 6 Halaman Kelola Dataset
Pada Gambar 6, menampilkan halaman pengelolaan dataset berfungsi untuk mengatur data training (data set) yang akan dijadikan acuan dalam perhitungan data mining menggunakan naïve bayes .

## Gambar 7 Halaman analisis konsentrasi mata kuliah
Pada Gambar 7, menampilkan halaman yang berfungsi untuk melakukan analisis konsentrsai mata kuliah, halaman ini dapat di akses oleh dosen wali maupun mahasiswa. Pada halaman ini user harus menginputkan data nilai berdasarkan predikat yang didapat, sehingga akan menghasilkan sebuah rekomendasi konsentrasi matakuliah manakah yang cocok berdasarkan parameter ini yang telah diinputkan tersebut.
Gambar 8 Hasil rekomendasi (awal)

## Gambar 9 Hasil Rekomendasi (lanjutan)
Pada Gambar 8 dan Gambar 9 dapat dilihat merupakan hasil rekomendasi dari analisis yang telah dilakukan pada halaman analisis (Gambar 7), pada gambar 8 dan gambar 9 juga dapat terlihat hasil dari perhitungan naïve  bayes  yang  diterapkan  pada  SPK ini.  Hasil ini hanya  merupakan  rekomendasi  pilihan  konsentrasi mata  kuliah,  pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah  untuk  mahasiswa  tidak  diharuskan  sesuai  dengan  hasil rekomendasi yang telah diberikan oleh sistem.

## 5. KESIMPULAN DAN S ARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Pemodelan dengan menggunakan naïve bayes, mempermudah dalam proses pembuatan standar untuk  pemilihan  konsentrasi  mata  kuliah,  berdasarkan  data  –  data  yang  telah  ada  sebelumnya. Naïve bayes menghitung peluang dari data  – data yang sudah ada sebelumnya kemudian, data yang akan di test akan memperoleh model perkiraan berdasarkan data yang ada.
2. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, dosen wali akan dapat memberikan rekomendasi dalam pilihan konsentrasi mata kuliah untuk mahasiswa wali, sehingga mahasiswa mendapatkan gambaran mengenai konsentrasi yang akan diambil.
5.2. Saran
Berdasarkan kesimpulan yang dipaparkan, hal yang diharapkan adalah sebagai berikut:
1. Dapat menerapkan kurikulum yang berjalan saat ini pada prodi sistem informasi UNIKOM.
2. Sistem  pendukung  keputusan ini  diharapkan  dapat  membantu  program  studi lain  yang  memiliki kasus yang serupa dengan yang ada pada program stusi sistem informasi UNIKOM.
3. Pada pengembangan sistem berikutnya parameter yang digunakan dapat ditambahkan, tidak hanya berdasarkan penilaian mata kuliah.
4. Menggunakan pemodelan lain selain menggunakan naïve bayes , agar hasil rekomendasi dapat lebih akurat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  Universitas Komputer Indonesia yang telah mendanai penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   A. P. Fadillah and B. Hardiyana, “Penerapan naïve bayes classifier untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah,” Jati, 2018.
[2]   A. P. Fadillah and B. Hardiyana, “Classification of Subject Concentration using Algorithm C4.5,” in INCITEST- IOP conference series : Science & Engineering , Bandung, 2018.
[3]   Y. S. Nugroho, “DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO,” 2014.
[4]   S. L. B. Ginting and R. P. Trinanda, “TEKNIK DATA MINING MENGGUNAKAN METODE BAYES CLASSIFIER UNTUK OPTIMALISASI PENCARIAN PADA APLIKASI PERPUSTAKAAN (STUDI KASUS : PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS PASUNDAN – BANDUNG),” JATI : Jurnal Teknologi dan Informasi UNIKOM, vol. Volume 1 No 6, 2014.
[5]   A. Suryadi and D. Nurdiana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI UJIAN MASUK PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN NBC (NAÏVE BAYES CLASSIFIER),” KINETIK, Vols. Vol 1, No. 3, no. ISSN : 2503-2259; E-ISSN : 2503-2267, pp. 173-182, 2016.
[6]   Darussalam and A. P. Fadillah, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEREKOMENDASIKAN CABANG BARU PADA OUTLET RESTO BMC,” in Prosiding Seminar Teknik Informatika Unpad , Bandung, 2018.
[7]   R. A. S. and M. S. , Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Objek, Bandung: Penerbit Informatika, 2013.
[8]   Kusrini, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[9]   E. d. Turban, Decicion Support Systems and Intelligent Systems, Andi Offset, 2005.
[10]  I. C. Gumilang, D. S. M. and A. R. S. , “PREDIKSI PERSEDIAAN OBAT DENGAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS : APOTEK SAPUTRA),” PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA, FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA, Surakarta, 2014.
[11]  E. Prasetyo, Data Mining konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2012.
[12]  Suyanto, Buku Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data, Bandung: Penerbit Informatika, 2017.
[13]  A. P. Fadillah, “Penerapan Metode CRISP-DM untuk Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah (Studi Kasus Universitas XYZ),” JUTISI, vol. VOL. 1, pp. 260-270, 3 Desember 2015.